里阿奴摩西
里阿奴摩西

[Contest] Cqoi2016 题目汇总


把最近做的cqoi汇总一下

按做的顺序排好了


密钥破解：Rho大整数分解

————————————线 割 分 是 我 >w<———————————————– 

手机号码：数位DP

— ———————————线 割 分 是 我 >w<———————————————–

路由表：Trie树 单调栈

————————————线 割 分 是 我 >w<———————————————– 

伪光滑数：堆

————————————线 割 分 是 我 >w<———————————————– 

不同的最小割：分治最小割

————————————线 割 分 是 我 >w<———————————————– 

K远点对：void

你可能感兴趣的:(Training,Contest)

  • weka 决策树 marui1982 机器学习
    1.参数说明：Generaloptions:-hor-helpOutputhelpinformation.-synopsisor-infoOutputsynopsisforclassifier(useinconjunctionwith-h)-t（trainfile，训练文件，通常训练时只需要此文件即可，会进行10交叉验证）Setstrainingfile.-T（测试文件，如果设置，则不进行交叉验证
  • git subtree 高频使用方法 NickDeCodes gitgitgithub
    subtree高频使用方法官网添加新的子项目查看子项目的差异使用子项目克隆存储库引入超级项目更新改变分支引入子项目更新对子项目进行更改将更改推送到子项目存储库高效配置添加新的子项目subtreegitsubtreeadd--prefix=example-submodulehttps://github.com/githubtraining/example-submodulemaster--squas
  • Training-Free Transformer Architecture Search WithZero-Cost Proxy Guided Evolution（预览版本） 境心镜 transformer深度学习人工智能
    摘要Transformers已表现出卓越的性能，然而，其架构设计是一个耗时的过程，需要专业知识和反复试验。因此，研究通过Transformer架构搜索(TAS)自动搜索高性能Transformers的有效方法是值得的。为了提高搜索效率，基于无训练代理的方法已在神经架构搜索(NAS)中得到广泛采用。然而，这些代理被发现不足以很好地推广到Transformer搜索空间，这一点已被多项研究和我们自己的实
  • Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本） 境心镜 免训练深度学习人工智能NAS
    代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距，该范式系统地寻找最佳架构，给定客观标准，例如最大分类准确度。然而，NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本，因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中，我们旨在通过基于Fisher信息提出一种
  • SMU Summer 2024 Contest Round 5 osir. 动态规划算法c++
    [ABC230F]Predilection-洛谷偏爱...思路:本次比赛最顶级的题目!务必肾科礼节..首先思考在数列中"选择两个相邻的数,删去他们,并在原位置放入他们的和的实质是什么?"答案就是删除该数列前缀和中相应的一个数字.例如:数列arr:1,2,3,4;那么有前缀和pre:1,3,6,10.如果删去数字3,那么就是在前缀和中删去数字6.其他保持不变.而且！数列和前缀和是可以互相推导,并且一
  • AI芯片概述-分类、应用、技术（APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU）及厂家 一码当前 AI基础人工智能分类数据挖掘
    写这篇文章的起因是老板想了解下AI芯片（NPU/GPU区别等），他不是搞技术那一挂的，所以就简单整理下，留作记录，顺便分享给各位。文章目录一、AI芯片是什么？二、AI芯片分类1.Training(训练)2.Inference(推理)三、AI芯片应用领域四、AI芯片技术路线五、APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU六、AI芯片厂家一、AI芯片是什么？AI芯片：针对人工智能算法做了特殊加速设计
  • BurpSuit官方实验室之SQL注入 tpaer 从入门到入狱web安全sqlweb后端数据库
    BurpSuit官方实验室之SQL注入这是BurpSuit官方的实验室靶场，以下将记录个人SQL注入共17个Lab的通关过程WebSecurityAcademy:FreeOnlineTrainingfromPortSwiggerlab1：SQLinjectionvulnerabilityinWHEREclauseallowingretrievalofhiddendataWHERE子句中的SQL注入
  • 探索未来文本的无限可能：OLMo 开源语言模型深度解析 钟洁祺
    探索未来文本的无限可能：OLMo开源语言模型深度解析OLMoModeling,training,eval,andinferencecodeforOLMo项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ol/OLMo在人工智能的浩瀚领域中，一个崭新的星体正在升起——OLMo：OpenLanguageModel。由AI2（艾伦人工智能研究所）的科学家们精心打造，OLMo不仅仅是
  • 零基础也能看懂的ChatGPT等大模型入门解析！大模型入门到精通，看这篇就够了！ 大模型微调实战 chatgpt百度人工智能大数据wps学习大模型
    近两年，大语言模型LLM(LargeLanguageModel)越来越受到各行各业的广泛应用及关注。对于非相关领域研发人员，虽然不需要深入掌握每一个细节，但了解其基本运作原理是必备的技术素养。本文笔者结合自己的理解，用通俗易懂的语言对复杂的概念进行了总结，与大家分享~什么是ChatGPT？GPT对应的是三个关键概念：生成式（Generative）、预训练（Pre-Training）和Transfo
  • 探秘Mixup：数据增强的新利器 荣正青
    探秘Mixup：数据增强的新利器mixupImplementationofthemixuptrainingmethod项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mixup项目简介是一个由HongyiZhang开发的Python库，它实现了机器学习中的数据增强策略——Mixup方法。这个项目的目标是通过混合不同样本的数据点生成新的训练样本，从而帮助模型更好地学习数
  • 强化学习与网络安全资源-论文和环境 AI拉呱 web安全安全
    TableofContentsRL-EnvironmentsPapersBooksBlogpostsTalksMiscellaneous↑EnvironmentsPentestingTrainingFrameworkforReinforcementLearningAgents(PenGym)TheARCDPrimary-levelAITrainingEnvironment(PrimAITE)CSL
  • 大模型隐空间推理论文阅读笔记 猴猴猪猪 AIGCpython实验记录人工智能深度学习
    文章目录TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介1.1摘要1.2引言TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介机构：Meta代码：任务:特点:方法:1.1摘要现状：大语言模型往往局限在“languagespace"进行推理，在解决
  • Meta：基于数据关系的LLM高效预训练 大模型任我行 大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
    标题：Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源：arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力。本文认为有效的预训练数据应该在组级别进行管理，将一组数据点作为一个整体而不是独立的贡献者。为此，我们提出了一种新的数据高效预训练方法GroupLevelDataInfluenceMo
  • 扑克强化学习：DouZero/douzero/dmc/dmc.py （train） 强化学习曾小健 python人工智能深度学习
    deftrain(flags):"""Thisisthemainfuntionfortraining.Itwillfirstinitilizeeverything,suchasbuffers,optimizers,etc.Thenitwillstartsubprocessesasactors.Then,itwillcalllearningfunctionwithmultiplethreads.""
  • TensorFlow 架构 weixin_zdpau AItensorflow人工智能神经网络
    https://www.tensorflow.org/guide/extend/architecture一WedesignedTensorFlowforlarge-scaledistributedtrainingandinference,butitisalsoflexibleenoughtosupportexperimentationwithnewmachinelearningmodelsands
  • TensorFlow基础架构 humbinal tensorflow
    处理结构计算图纸Tensorflow首先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.处理结构因为TensorFlow是采用数据流图（dataflowgraphs）来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在数据流图中计算.节点（Nodes）在图中表示数学操作,图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数
  • Codeforces Round 986 (Div. 2) ABCD lskkkkkkkkkkkk 题解C++c++
    https://codeforces.com/contest/2028A.Alice’sAdventuresin“Chess”题意有一个无限大的地图，地图的原点有一个机器人，即他起初在坐标(0,0)(0,0)(0,0)处，并且会不断重复一段指令，指令的长度为nnn,指令只包含NESW字符，表示像对应的方向移动。问机器人能否在某时刻到达坐标(a,b)(a,b)(a,b)处。需要注意的是1≤n,a,b
  • 洛谷 CF2022A：Bus to Pénjamo ← 模拟题 hnjzsyjyj 信息学竞赛#模拟算法与基础语法算法
    【题目来源】https://www.luogu.com.cn/problem/CF2022Ahttps://codeforces.com/contest/2022/problem/A【题目描述】有n个家庭前往佩恩哈莫，见证墨西哥有史以来最大规模的"拴着绳子遛鸡"马拉松比赛。其中i个家庭有ai名家庭成员。所有家庭将乘坐一辆大巴，每辆大巴有r排，2个座位。一个人在以下情况下被认为是幸福的：●另一名家庭
  • 阅读笔记：ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Task Araloak 论文阅读笔记深度学习自然语言处理
    阅读笔记：ViLBERT:PretrainingTask-AgnosticVisiolinguisticRepresentationsforVision-and-LanguageTasksContribution提出ViLBERT模型（twostreamsmodel），由两个BERT结构分别对text和image进行学习，通过cross-attention进行信息交流，在两个预训练任务（proxy
  • Darkness I（2023 Hubei Provincial Collegiate Programming Contest） GordenGhost 开发语言算法c++ccpc数学
    #include#defineendl'\n'#defineintllusingll=longlong;typedefunsignedlonglongull;usingnamespacestd;voidGordenGhost();signedmain(){#ifdefGordenfreopen("in.txt","rt",stdin);freopen("out.txt","wt",stdout);
  • 文献阅读(part2)--Towards K-means-friendly spaces Simultaneous deep learning and clustering GUI Research Group 机器学习python深度聚类
    学习笔记，仅供参考文章目录AbstractIntroductionBackgroundandRelatedWorksProposedFormulationOptimizationProcedureInitializationviaLayer-wisePre-Training(通过分层预训练进行初始化)AlternatingStochasticOptimizationExperiments合成数据演
  • 【深度学习】预训练和微调概述 CS_木成河 深度学习深度学习人工智能语言模型预训练微调
    预训练和微调概述1.预训练和微调的介绍1.1预训练（Pretraining）1.2微调（Fine-Tuning）2.预训练和微调的区别预训练和微调是现代深度学习模型训练中的两个关键步骤，它们通常是一个预训练-微调(Pretrain-Finetune)流程的不同阶段。两者相辅相成，共同帮助模型从通用的知识到特定任务的适应。1.预训练和微调的介绍1.1预训练（Pretraining）定义：预训练是指在
  • Codeforces Round 1004（Div.2） B. Two Large Bags 补题 + 题解 python 查理零世 python算法
    B.TwoLargeBagshttps://codeforces.com/contest/2067/problem/B题目描述timelimitpertest:1secondmemorylimitpertest:256megabytesYouhavetwolargebagsofnumbers.Initially,thefirstbagcontainsnnnnumbers:a1,a2,…,ana_1
  • Remove Exactly Two ( [Codeforces Round 1000 (Div. 2)](httpsmirror.codeforces.comcontest2063) ) BoBoo文睡不醒 acm训练集合搜索dfs数据结构
    RemoveExactlyTwo(CodeforcesRound1000(Div.2))Recently,LittleJohngotatreefromhisaunttodecoratehishouse.Butasitseems,justonetreeisnotenoughtodecoratetheentirehouse.LittleJohnhasanidea.Maybehecanremoveafe
  • 【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第2.3节：Adaptive Learning Rate Harryline-lx 机器学习机器学习人工智能深度学习
    文章目录Trainingstuck≠SmallGradientDifferentparametersneedsdifferentlearningrateRootmeansquareAdagradRMSPropAdamLearningRateSchedulingTrainingstuck≠SmallGradient首先要明确的一点是，目前当我们用gradientdescend来做optimizati
  • 1.5 企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径 少林码僧 掌握先机！从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力人工智能promptchatgptlangchaingpt
    企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径一、技术演进金字塔：四阶技术如何构建AI新范式▲预训练│（万亿参数基建）├─大模型微调│（领域知识注入）├─AI智能体│（任务自动化）└─提示工程（零样本交互）1.1技术层级关系与适用场景技术阶段技术门槛算力需求企业应用成熟度典型工具链提示工程★☆☆☆☆CPU即可90%+企业已部署LangChain、AutoGPT
  • 专题练习 图论 还是太年轻
    【图论01】最短路StartTime:2018-01-0212:45:00EndTime:2018-01-2312:45:00ContestStatus:RunningCurrentSystemTime:2018-01-1214:39:34SolvedProblemIDTitleRatio(Accepted/Submitted)1001最短路51.85%(70/135)1002King46.67%
  • X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer（src/x_r1） 仙人掌_lz 人工智能人工智能深度学习学习
    这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1)，是一个基于强化学习的训练框架，旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架，以加速ScalingPost-Training的开发。以下是对该项目的详细解释：项目结构项目的主要目录结构如下：X-R1/├──.gitignore├──LICENSE├──Makefile├──README.md├──requir
  • Divine Gifting ( [2024-2025 ICPC Southwestern European Regional Contest (SWERC 2024)](gym105677). ) BoBoo文睡不醒 acm训练集合dp逆推线性dp
    DivineGifting(2024-2025ICPCSouthwesternEuropeanRegionalContest(SWERC2024).)Acelestialscroll,detailingZeus’slatestwhimunfurlsbeforeHermes:thenextfewmilleniawillbeaperiodofdivinegiftingformortals.Hermes
  • DeepSeek-V2 论文解读：混合专家架构的新突破 进一步有进一步的欢喜 DeepSeek-V2大模型MoE混合专家架构
    论文链接：DeepSeek-V2:AStrong,Economical,andEfficientMixture-of-ExpertsLanguageModel目录一、引言二、模型架构（一）多头部潜在注意力（MLA）：重塑推理效率（二）DeepSeekMoE：经济高效的训练架构三、预训练（Pre-Training）：夯实模型基础（一）实验设置（二）评估四、对齐（Alignment）：优化模型表现（一
  • redis学习笔记——不仅仅是存取数据 Everyday都不同 returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
    最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷）   1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)   这个方法是从red
  • SQL性能优化-持续更新中。。。。。。 atongyeye oraclesql
    1 通过ROWID访问表--索引 你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高. 2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存 3 选择最有效率的表
  • [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善 comsci JAVA虚拟机
         如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段，然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源，这对于JVM虚拟机显然是不合法的，对操作系统来讲，这样也是不合法的，但是如果是一个工程项目的确需要这样做，合同已经签了，我们又不能够这样做，怎么办呢？ 那么一个精通汇编语言的那种X客，是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢？ &n
  • lvs- real 男人50 LVS
    #!/bin/bash # # Script to start LVS DR real server. # description: LVS DR real server # #.  /etc/rc.d/init.d/functions VIP=10.10.6.252 host='/bin/hostname' case "$1" in sta
  • 生成公钥和私钥 oloz DSA安全加密
    package com.msserver.core.util; import java.security.KeyPair; import java.security.PrivateKey; import java.security.PublicKey; import java.security.SecureRandom; public class SecurityUtil {
  • UIView 中加入的cocos2d，背景透明 374016526 cocos2dglClearColor
    要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8，必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
  • mysql常用命令 香水浓 mysql
    连接数据库 mysql -u troy -ptroy 备份表 mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql 恢复表（与恢复数据库命令相同） mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql 备份数据库 mysqldump -u troy -ptroy
  • 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面 agevs JavaScriptjquerycsshtml5
    系统层面： 高可用性 所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说，可以采用两种方式，如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群，然后针对每一台服务器进行监控，一旦发生故障则从集群中移除；如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制，实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
  • 利用ant进行远程tomcat部署 aijuans tomcat
    在javaEE项目中，需要将工程部署到远程服务器上，如果部署的频率比较高，手动部署的方式就比较麻烦，可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤（http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html），但是在tomcat7以上不适用，需要修改配置，具体如下： 1.配置tomcat的用户角色
  • 获取复利总收入 baalwolf 获取
           public static void main(String args[]){         int money=200;         int year=1;         double rate=0.1; &
  • eclipse.ini解释 BigBird2012 eclipse
    大多数java开发者使用的都是eclipse，今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置，供大家参考，我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌，看官方文档，这样我们会知道问题的真面目是什么，对问题也有一个全面清晰的认识。 Overview 1、Eclipse.ini的作用 Eclipse startup is controlled by th
  • AngularJS实现分页功能 bijian1013 JavaScriptAngularJS分页
            对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下，我们的数据会比较多，无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下，我们需要把数据以页的方式来展示，同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求，那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页（Paginator）服务是很有意义的。   &nbs
  • [Maven学习笔记三]Maven archetype bit1129 ArcheType
    archetype的英文意思是原型，Maven archetype表示创建Maven模块的模版，比如创建web项目，创建Spring项目等等.   mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式，   mvn archetype   1.在LearnMaven-ch03目录下，执行命令mvn archetype:gener
  • 【Java命令三】jps bit1129 Java命令
    jps很简单，用于显示当前运行的Java进程，也可以连接到远程服务器去查看   [hadoop@hadoop bin]$ jps -help usage: jps [-help] jps [-q] [-mlvV] [<hostid>] Definitions: <hostid>: <hostname>[:
  • ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性 ronin47
    zabbix更新很快，从2009年到现在已经更新多个版本，为了使用更多zabbix的新特性，随之而来的便是升级版本，zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容 zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4：如果你升级zabbix server，客户端是可以不做任何改变，除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理（p
  • unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ brotherlamp unity自学unity教程unity视频unity资料unity
    unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ 问：unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ 答：首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎，目前对2d支持并不完善，unity 3d 目前做2d普遍两种思路，一种是正交相机，3d画面2d视角，另一种是通过一些插件，动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit，ex2d，smooth moves，sm2，
  • 百度笔试题：一个已经排序好的很大的数组，现在给它划分成m段，每段长度不定，段长最长为k，然后段内打乱顺序，请设计一个算法对其进行重新排序 bylijinnan java算法面试百度招聘
    import java.util.Arrays; /** * 最早是在陈利人老师的微博看到这道题： * #面试题#An array with n elements which is K most sorted，就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K * 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
  • 获取checkbox复选框的值 chiangfai checkbox
    <title>CheckBox</title> <script type = "text/javascript"> doGetVal: function doGetVal() { //var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
  • MySQLdb用户指南 chenchao051 mysqldb
    原网页被墙，放这里备用。 MySQLdb User's Guide Contents Introduction Installation _mysql MySQL C API translation MySQL C API function mapping Some _mysql examples MySQLdb
  • HIVE 窗口及分析函数 daizj hive窗口函数分析函数
    窗口函数应用场景： （1）用于分区排序 （2）动态Group By （3）Top N （4）累计计算 （5）层次查询 一、分析函数 用于等级、百分点、n分片等。 函数             说明 RANK()     &nbs
  • PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件 dcj3sjt126com PHPzip
    PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类，可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压，使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启，具体开启方法就不说了，不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有，如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。 一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
  • 精彩英语贺词 dcj3sjt126com 英语
    I'm always here              我会一直在这里支持你                &nb
  • 基于Java注解的Spring的IoC功能 e200702084 javaspringbeanIOCOffice
                                      
  • java模拟post请求 geeksun java
    一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。 import org.apache.http.HttpEntity ; import org.apache.http.HttpRespon
  • Swift语法之 ---- ?和!区别 hongtoushizi ?swift!
    转载自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html   Swift语言使用var定义变量，但和别的语言不同，Swift里不会自动给变量赋初始值，也就是说变量不会有默认值，所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错： var stringValue : String //
  • centos7安装jdk1.7 jisonami jdkcentos
    安装JDK1.7 步骤1、解压tar包在当前目录 [root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 步骤2：配置环境变量 在etc/profile文件下添加 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75 export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
  • 数据源架构模式之数据映射器 home198979 PHP架构数据映射器datamapper
    前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录，相较于这三种数据源架构模式，数据映射器显得更加“高大上”。   一、概念 数据映射器（Data Mapper）：在保持对象和数据库（以及映射器本身）彼此独立的情况下，在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的，简单的说，数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。 &nb
  • 在Python中使用MYSQL pda158 mysqlpython
    缘由 　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到 数据库中。 　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。 　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里 记录一下，大家共勉。 　　 python中mysql的调用 　　 百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
  • 单例模式 hxl1988_0311 java单例设计模式单件
    package com.sosop.designpattern.singleton; /* * 单件模式：保证一个类必须只有一个实例，并提供全局的访问点 * * 所以单例模式必须有私有的构造器，没有私有构造器根本不用谈单件 * * 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象 * */ /** * 虽然有锁，但是只在第一次创建对象的时候加锁，并发时不会存在效率
  • 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作 vipshichg 工作
    1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他