- 流浪地球 - 华为OD机试真题(E卷、Java)
什码情况
华为odjava数据结构算法面试机试
针对刷题难,效率慢,我们提供一对一算法辅导,针对个人情况定制化的提高计划(全称1V1效率更高)。有兴趣的同学可以扫码添加我们的微信(code5bug)了解,免费试课一下。题目描述流浪地球计划在赤道上均匀部署了N个转向发动机,按位置顺序编号为0~N。1).初始状态下所有的发动机都是未启动状态;2).发动机启动的方式分为”手动启动”和”关联启动”两种方式;3).如果在时刻1一个发动机被启动,下一个时刻
- MATLAB的function函数的使用
晚风微凉~
matlab开发语言
在工程应用中,我们经常会遇到算法的计算较为复杂,很多算法的过程重复次数过多的问题,针对这个问题我们可以考虑使用function函数简化代码编写的工作量。1、单个传参在使用function的函数时,我们首先需要定义function函数的结构;function[输出参数]=函数名(输入参数)%注释:function函数的使用一般是比较多的,因此需要注意注释的编写,避免后期工作的误导;主要代码:****
- TCP三次握手与四次挥手(全网最易懂保姆级教程)
秋.
JAVA网络服务器运维javatcp/ip三次握手
一、前置知识准备1.TCP协议特性-面向连接:通信前需要建立专用通道-可靠传输:通过确认机制保证数据可达-全双工通信:双方可同时发送数据-流量控制:滑动窗口机制-拥塞控制:慢启动算法2.关键概念说明|术语|说明||------------|----------------------------------------------------------------------||**SYN**|
- 三维点云重建的原理及代码
晚风微凉~
matlab图像处理
点云重建是将来自各种传感器(如激光雷达、相机等)采集的离散点云数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。在这个过程中,算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征,并将这些特征组合成相应的物体模型。在实际应用中,无法获得物体所有表面的三维坐标数据,因此点云重建算法必须处理部分点云数据,尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理,根据它们的
- 使用AIOps进行更好的事件管理
茵赛飞3D CAD数据转换软件
pagerdutydevops人工智能运维
DevOps为科技界带来了更加协作和高效的工作流程。随着AIOps的集成,自动化更进一步,使用人工智能为团队提供更快的根本原因分析和算法降噪。主要从采用AIOps中受益的主要领域之一是事件管理。AIOps可以帮助DevOps团队自动化工作流程,以实现更智能、更高效的事件管理,从而腾出时间让IT运营团队成员专注于创新以改善用户体验。在本文中,我们将了解AIOps如何从检测和识别到响应改进事件管理,以
- 实时光线追踪技术:Ray Tracing_2024-07-21_02-55-16.Tex
chenjj4003
游戏开发python算法人工智能矩阵线性代数骨骼绑定开发语言
实时光线追踪技术:RayTracing实时光线追踪技术教程基础知识光线追踪原理光线追踪是一种渲染技术,它通过模拟光线在场景中的传播和反射来生成图像。在实时光线追踪中,这一过程被优化以在有限的时间内完成,通常用于游戏和实时动画。其核心原理是逆向追踪,即从观察者(摄像机)发出光线,而不是从光源发出,这样可以减少计算量。示例:光线追踪的基本算法#Python示例代码,展示如何计算光线与场景中物体的交点c
- 图像质量评价学习笔记02:IQA模型性能评价指标(PLCC、SROCC、KROCC、RMSE)
可靠的豆包蟹同志
图像质量评估IQA图像处理计算机视觉人工智能算法
性能好的图像质量评价(IQA)算法,其质量评测分数会与主观质量分数高度一致,IQA有许多评价指标,为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性,视频质量专家组VQEG(VideoQualityExpertsGroup,目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织)提出了四个可以验证客观评价结果和主观评价结果之间的紧密程度的四个指标:PLCC、SROCC、KROCC和RMSE,也是目前最常用的I
- X.509数字证书的签名和指纹
汽车通信技术
【付费专栏】车载以太网协议数字证书
X.509是一种非常普遍的数字证书标准,由国际电信联盟(ITU)制定。它定义了证书的格式和一种验证证书有效性的方法。X.509证书的结构遵循特定的语法和编码规则,通常使用ASN.1(AbstractSyntaxNotationOne)进行描述和编码。一个典型的X.509证书通常包含:版本、序列号、签名算法、颁发者、有效期、使用者、公钥、签名、指纹等。其中,版本号表示证书是哪个版本的,不同版本的数字
- 访问者模式【行为模式C++】
GoWjw
设计模式访问者模式
1.概述访问者模式是一种行为设计模式,它能将算法与其所作用的对象隔离开来。访问者模式主要解决的是数据与算法的耦合问题,尤其是在数据结构比较稳定,而算法多变的情况下。为了不污染数据本身,访问者会将多种算法独立归档,并在访问数据时根据数据类型自动切换到对应的算法,实现数据的自动响应机制,并确保算法的自由扩展。访问者模式在实际开发中使用的非常少,因为它比较难以实现并且应用该模式肯能会导致代码的可读性变差
- 策略模式
烟沙九洲
设计模式策略模式java
策略(Strategy)模式属于行为型模式的一种。策略模式的核心思想是定义一系列算法,将每个算法封装起来,并使它们可以互换。策略模式让算法独立于使用它的客户而变化,从而实现了算法族的独立扩展和替换。策略模式指在一个方法中,某些关键步骤的算法依赖调用方传入的策略,传入不同的策略,即可获得不同的结果,大大增强了系统的灵活性。策略模式的核心思想是在一个计算方法中把容易变化的算法抽出来作为“策略”参数传进
- 模板方法模式
烟沙九洲
设计模式模板方法模式java
模板方法(TemplateMethod)模式属于行为型模式的一种。模板方法模式定义了一个操作中的算法骨架,并将一些步骤延迟到子类中实现。模板方法模式的核心思想是:父类定义骨架,子类实现某些细节。模板方法模式允许子类在不改变算法结构的情况下,重新定义算法中的某些特定步骤。Java标准库有很多模板方法模式的应用。比如集合类中的AbstractList、AbstractQueuedSynchronize
- 【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法
点云侠
点云配准专题开发语言计算机视觉算法3dc++
目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述 在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法。首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SA
- 数字签名与数字证书
TABE_
计算机网络数字签名数字证书
这里写目录标题数字签名数字证书数字证书的原理数字证书的特点如何验证证书机构的公钥不是伪造的数字签名数字签名是非对称密钥加密技术与数字摘要技术的应用,数字签名就是用加密算法加密报文文本的摘要(摘要通过hash函数得到)而生成的内容。发送报文时,发送方用一个哈希函数从报文文本中生成报文摘要,然后用发送方的私钥对这个摘要进行加密生成数字签名,之后将数字签名和报文一起发送给接收方,即数字证书。接收方首先用
- 零基础入门机器学习:用Scikit-learn实现鸢尾花分类
藍海琴泉
机器学习scikit-learn分类
适合人群:机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言:为什么要学这个案例?目的:明确机器学习解决什么问题,建立学习信心。机器学习定义:让计算机从数据中自动学习规律(如分类鸢尾花品种)。为什么选鸢尾花数据集:数据量小、特征明确,适合教学演示。Scikit-learn优势:提供现成算法和工具,无需从头写数学公式。二、环境准备:5分钟快速上手目的:搭建可运行的代码环境,避免卡在工具安装环
- 访问者模式
烟沙九洲
设计模式访问者模式java
访问者(Visitor)模式属于行为型模式的一种。访问者模式主要用于分离算法和对象结构,从而在不修改原有对象的情况下扩展新的操作。它适用于数据结构相对稳定,而操作(行为)容易变化的场景。访问者模式允许在不修改现有类的情况下,为类层次结构中的对象定义新的操作。访问者模式通过将操作封装到一个独立的类(即访问者)中,使得对象结构与操作解耦。访问者模式使用了一种名为双分派(在运行时根据两个对象的类型动态选
- 机器学习--DBSCAN聚类算法详解
2201_75491841
机器学习算法聚类人工智能
目录引言1.什么是DBSCAN聚类?2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域(Neighborhood)3.2核心点(CorePoint)3.3直接密度可达(DirectlyDensity-Reachable)3.4密度可达(Density-Reachable)3.5密度相连(Density-Connected)4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5
- 软考 中级软件设计师 考点知识点笔记总结 day06
莫问alicia
软考中级软件设计师笔记数据结构算法
文章目录6、树和二叉树6.1、树的基本概念6.2、二叉树的基本概念6.3、二叉树的遍历6.4、查找二叉树(二叉排序树)BST6.5、构造霍夫曼树+6.6、线索二叉树6.7、平衡二叉树7、图7.1、存储结构-邻接矩阵7.2、存储结构-邻接表7.3、图的遍历7.4、拓扑排序7.5、最小生成树普利姆算法7.6、克鲁斯卡尔算法6、树和二叉树6.1、树的基本概念结点的度:一个结点的度是指该结点拥有的子树数量
- 机器学习实战 第一章 机器学习基础
LuoY、
MachineLearning机器学习算法人工智能
第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说,机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息; 2、机器学习能让我们自数据集中受启发,我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义; 3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科,需要多学科的
- HTML实现酷炫3D相册
算法与编程之美
编程之美csshtmljscss3javascript
欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们!本文首发于微信公众号:"算法与编程之美",欢迎关注,及时了解更多此系列文章。欢迎加入团队圈子!与作者面对面!直接点击!目录1、创建文件目录2、调背景色3、制作3D相册4、将图片散开,围成一圈。5、绘制透明底盘6、最终效果1、创建文件目录在Hbuilder在新建一个目录,创建css和js文件。图12、调背景色在style块里面给整个页面渲染成黑色调。*{padd
- 蓝桥杯备赛计划
laitywgx
蓝桥杯职场和发展
1-2小时的蓝桥杯PythonB组冲刺日程表(持续1个月,聚焦高频考点):第一周:核心算法突破Day1(周一)学习重点:动态规划(01背包问题)学习资源:AcWing《蓝桥杯辅导课》第8讲(背包问题模板)代码模板速记:#一维01背包模板n,V=map(int,input().split())dp=[0]*(V+1)for_inrange(n):w,v=map(int,input().split()
- 机器学习怎么做特征工程
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人工智能机器学习人工智能特征工程数据预处理特征变换特征降维特征构造
一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理:原始数据是“生肉和蔬菜”,特征工程是“切块、腌制、调料搭配”,目的是让机器学习模型(食客)更容易消化吸收,做出更好预测(品尝美味)。二、为什么要做特征工程?数据质量差:原始数据常有缺失、噪声、不一致问题(如年龄列混入“未知”)。模型限制:算法无法直接理解原始数据(如文本、日期需要数值化)。提升效果:好特征能显著提升模型性能(准确率提升10%~5
- 【机器学习】机器学习四大分类
藓类少女
机器学习机器学习分类人工智能
机器学习的方法主要可以分为四大类,根据学习方式和数据标注情况进行分类:1.监督学习(SupervisedLearning)特点:有标注数据(即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y))。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法:分类(Classification):逻辑回归(LogisticRegression)支持向量机(SVM)朴素贝叶斯(NaïveBa
- 高频交易:当速度与智慧在金融市场中“飙车”(策略+算法)
西蒙斯.果
pythonnumpypandas
高频交易:当速度与智慧在金融市场中“飙车”高频交易(High-FrequencyTrading,HFT)就像金融市场的“闪电侠”,利用强大的计算机和复杂的算法,在毫秒甚至微秒内完成交易。它的目标是抓住市场中的微小机会,赚取“快钱”。以下是对高频交易策略和算法的详细介绍,带点幽默感,让你在了解金融科技的同时也能会心一笑。---一、高频交易策略:金融市场的“快闪族”1\.做市策略:买卖价差的“中间商”
- Github上神仙级大模型项目:大语言模型(LLM)入门学习路线图,三个月让你从大模型基础到精通!
AI大模型-大飞
github语言模型学习人工智能AI大模型程序员AI
Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记,它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习,LLM前沿算法和架构,以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识,并推荐了一系列优质的学习视频和博客,旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型(LargeLanguageM
- AtCoder备赛冲刺必刷题(C++) | 洛谷 AT_abc396_a Triple Four
热爱编程的通信人
c++算法开发语言
本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来,并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构,旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!附上汇总贴:算法竞赛备考冲刺必刷题(C++)|汇总【题目来源】洛谷:AT_abc396_a[ABC396A]
- 算法及数据结构系列 - 滑动窗口
诺亚凹凸曼
算法及数据结构算法数据结构java
系列文章目录算法及数据结构系列-二分查找算法及数据结构系列-BFS算法算法及数据结构系列-动态规划算法及数据结构系列-双指针算法及数据结构系列-回溯算法算法及数据结构系列-树文章目录滑动窗口框架思路经典题型76.最小覆盖子串567.字符串的排列438.找到字符串中所有字母异位词3.无重复字符的最长子串滑动窗口框架思路/*滑动窗口算法框架*/voidslidingWindow(strings,str
- QHDBO基于量子计算和多策略融合的蜣螂优化算法
算法小狂人
算法改进智能优化算法量子计算算法
2.DBO基本的蜣螂算法通过模拟蜣螂在自然界中的四种行为(滚动、产卵、觅食和偷窃)来执行种群位置更新。2.1滚动蜣螂在自然界中,蜣螂必须通过太阳导航,使其球滚动的路线尽可能直线。方程(1)用于原始论文中更新滚动蜣螂的位置:xi(t+1)=xi(t)+α⋅k⋅xi(t−1)+b⋅Δx(1)x_i(t+1)=x_i(t)+\alpha\cdotk\cdotx_i(t-1)+b\cdot\Deltax\
- H800能效架构实战解析
智能计算研究中心
其他
内容概要H800能效架构以异构计算资源调度与动态功耗控制为核心,通过系统级协同设计实现算力密度与能耗优化的双重目标。其核心技术覆盖智能负载分配、电压频率动态调节及热管理三大模块,形成从芯片级到数据中心级的垂直优化链路。在架构设计中,异构资源调度算法通过实时分析任务特征与硬件状态,动态分配CPU、GPU及专用加速器资源,最大化硬件利用率;动态功耗模块则基于负载波动自适应调整供电策略,结合多级电压频率
- 模型优化驱动产业应用创新
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进,其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略,显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力,而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化,降低了复杂模型的开发门槛。在部署层面,边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟,更通
- 算力网协同创新与多场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网协同创新正通过技术融合与场景适配,驱动算力资源的高效整合与跨域调度。核心突破方向涵盖异构计算架构优化、边缘计算实时响应能力提升,以及智能算力在工业互联网、数字孪生等场景的动态供给。随着“东数西算”工程推进,算力网络需兼顾性能与可持续性,在芯片制程优化、模型压缩算法及能耗管理等领域形成技术闭环。技术方向应用场景关键指标异构计算架构工业检测任务延迟<10ms模型压缩算法医疗影像分析计算资
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc