- AI生成前端页面:解放前端开发,拥抱AI时代的高效
前端
在数字时代,效率是企业和个人的核心竞争力。而对于前端开发人员来说,重复性工作和繁琐的代码编写常常成为效率提升的瓶颈。幸运的是,随着人工智能技术的飞速发展,一个新的时代已经到来——AI代码生成器(例如ScriptEcho)的出现,正以前所未有的方式改变着前端开发的格局。本文将探讨人工智能在日常应用中的广泛影响,并着重介绍如何利用AI技术,例如ScriptEcho,来提升前端开发效率,从而更好地应对当
- 在PyTorch框架上训练ImageNet时,Dataloader加载速度慢怎么解决?
cda2024
pytorch人工智能python
在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- 中型项目中 MyBatis 的挑战与应对
计算机毕设定制辅导-无忧学长
#MyBatismybatis
一、引言在当今的Java企业级开发领域,MyBatis无疑是一款占据重要地位的持久层框架。它像是一座桥梁,优雅地连接着Java应用程序与数据库,让数据的交互变得高效且便捷。当我们聚焦于中型项目时,随着业务复杂度的提升以及数据量的增长,MyBatis在为我们带来便利的同时,也悄然面临着诸多挑战。这些挑战涵盖了从性能瓶颈到代码维护性,从数据库兼容性到事务管理等多个关键层面。深入探究这些问题并找寻有效的
- 云原生周刊:K8s 生产环境架构设计及成本分析
云计算
开源项目推荐KubeZoneNetKubeZoneNet旨在帮助监控和优化Kubernetes集群中的跨可用区(Cross-Zone)网络流量。这个项目提供了一种简便的方式来跟踪和分析Kubernetes集群中跨不同可用区的通信,帮助用户优化集群的网络架构、提高资源利用效率并减少网络延迟。通过实时监控和数据分析,KubeZoneNet能有效地识别跨可用区的网络瓶颈,并提供改进建议,以支持Kuber
- 从理论到实践:看板在并行开发中的应用
产品经理
随着软件开发复杂度的提升,如何在并行开发模式中有效管理资源与进度成为团队面临的重要挑战。而看板工具以其对瓶颈的直观展示与管理能力,成为解决这一问题的关键手段。一、并行开发中的典型瓶颈问题并行开发是一种高效但复杂的模式,其主要瓶颈包括:1.资源分配不均:各模块开发进度不一致,导致部分资源被长期占用或闲置。2.信息传递延迟:多团队并行推进时,沟通效率低下容易引发任务滞后。3.缺乏全局视图:团队对整体进
- 深入剖析:Unix 系统管理的高级实践与技巧
Echo_Wish
让你快速入坑运维运维探秘unix服务器
深入剖析:Unix系统管理的高级实践与技巧作为一名系统管理员,掌握Unix系统的基础操作只是起点。高级实践要求你不仅能够高效处理复杂任务,还需优化系统性能、自动化日常操作,并确保系统的安全性与可靠性。本文将带你探讨Unix系统管理的一些高级实践,结合实际案例与代码,帮助你提升技能。一、系统性能优化:从监控到调优1.性能监控:识别瓶颈性能优化的第一步是监控系统,找出瓶颈所在。Unix提供了一些强大的
- 现代 CPU 技术发展 | 京东云技术团队
cpucpu架构软件开发
介绍这篇文章主要是介绍CPU技术的发展,包括最近几十年CPU性能提升和半导体工艺发展,当前技术发展方向。希望可以帮助软件开发者理解CPU指令集和组成运行原理、CPU性能提升的现状和瓶颈、CPU技术发展方向会如何影响软件开发/设计的框架和编程思想。提示:因为是面向软件开发者,所以会忽略掉一些电路设计、制造工艺等底层的硬件知识。同时也不会特别深入的介绍每个知识点,只是提供一个概览。CPU指令集和运行原
- OEM软件产品拆解及运营思路分享
钰见SaaS
钰见SaaS产品运营需求分析内容运营前端数据库
“我们从OEM软件服务商的核心产品来入手体验,看看他们如何为SaaS厂商从“顾问咨询—交易成单—软件实施—上线交付”的流程缩短为“顾问咨询—交易成单—监管验收””大家对OEM(OriginalEquipmentManufacturer,贴牌生产)并不陌生,从硬件产品来讲,以富士康为代表的OEM厂商打破了企业自身缺少品牌,无法做大做强的瓶颈;从软件产品来讲,开始有OEM软件服务商加入为SaaS厂商做
- 【Redis】为什么Redis单线程还这么快?通过什么机制进行优化的?
来一杯龙舌兰
数据库#Redisredis数据库缓存多路复用内存优化redis快
文章目录纯内存操作高效的数据结构非阻塞I/O与多路复用技术(网络I/O优化)非CPU密集型任务单线程的优势单线程的劣势redis6.0引入多线程后台线程的优化总结更多相关内容可查看Redis的瓶颈在于内存和网络带宽纯内存操作Redis是一个内存数据库,它的数据都存储在内存中,这意味着我们读写数据都是在内存中完成,这个速度是非常快的可能有很多人只知道存内存更快,但是不知道原因内存:中每个存储单元都有
- ElasticSearch10-性能优化
李宥小哥
常用中间件性能优化jenkins运维
零、文章目录ElasticSearch10-性能优化1、硬件优化(1)存储配置ElasticSearch是基于Lucene的,Lucene将数据存储在磁盘上,磁盘的IO就是ElasticSearch的瓶颈所在。Elasticsearch默认的数据存储路径是在Elasticsearch安装目录下的data子目录中。不过,这个路径是可以配置的,具体的默认路径可能因操作系统和安装方式的不同而有所差异。对
- BOOST c++库学习 之 lockfree库入门实战指南 以及 使用lockfree库时对比普通队列、栈的测试例子
Narcotis
c++学习开发语言系统架构arm开发LinuxBoost
Boost.Lockfree库提供了一系列无锁数据结构,这些数据结构的主要优势在于高并发环境下的高效性和无锁操作的性能提升。无锁数据结构避免了传统的锁操作(如互斥锁)带来的性能瓶颈和复杂性,尤其在多核处理器系统中能够显著提高效率。核心组件1.无锁队列(boost::lockfree::queue)简介:boost::lockfree::queue是一个多生产者-多消费者(MPMC)的无锁队列,允许
- Linux内核性能调优:让系统飞起来的秘籍
深度Linux
性能优化linuxLInux内核c++
在当今数字化时代,Linux系统凭借其强大的稳定性、开放性和灵活性,广泛应用于服务器、云计算、大数据等诸多领域。然而,随着业务量的不断增长和应用场景的日益复杂,Linux内核的性能面临着巨大挑战。哪怕是微小的性能瓶颈,都可能像滚雪球一样,在高负载运行时被无限放大,进而引发一系列严重问题。想象一下,一个电商网站在购物高峰期,由于Linux内核性能不佳,导致服务器响应迟缓。用户点击商品详情,页面却迟迟
- 高级Python Web开发:FastAPI的前后端集成与API性能优化
Switch616
PythonWebpython前端fastapi性能优化开发语言数据库
高级PythonWeb开发:FastAPI的前后端集成与API性能优化目录️前后端集成的基本原理与实践FastAPI的API设计与实现API性能测试与负载测试使用Locust进行API性能测试使用ApacheJMeter进行API性能测试自动化性能测试用例与性能瓶颈分析编写性能测试用例性能瓶颈的定位与分析1.️前后端集成的基本原理与实践在现代Web开发中,前后端分离已成为主流架构。前端与后端通过A
- 《量子AI:突破量子比特稳定性与容错性的关键瓶颈》
人工智能深度学习机器学习
在量子计算的发展进程中,量子比特的稳定性和容错性问题一直是阻碍其走向广泛应用的关键障碍。量子AI作为前沿技术,正积极探索各种途径来攻克这些难题。量子纠错:守护量子比特的精准防线量子纠错是解决量子比特稳定性和容错性问题的核心技术之一。其原理是通过在量子比特之间建立量子纠错码,来检测和纠正量子比特在计算过程中发生的错误。比如谷歌量子人工智能实验室采用的“表面码”技术,通过构建物理量子比特的网格来编码逻
- 传统数据湖和数据仓库的“中心化瓶颈”
PersistDZ
数据架构数据仓库数据湖中心化
传统数据湖和数据仓库的**“中心化瓶颈”**,主要是由于其架构设计和治理模式的局限性,无法有效应对现代企业中数据规模的快速增长和组织复杂性。以下是具体表现:1.单点瓶颈(SinglePointBottleneck)传统数据湖/仓库通常由中心化的数据平台团队负责,所有的数据集成、清洗、建模和治理工作都集中在这一个团队中,导致:工作负载过重:数据平台团队需要处理所有领域的数据需求,响应速度慢。扩展性差
- Linux内核性能调优:让系统飞起来的秘籍
在当今数字化时代,Linux系统凭借其强大的稳定性、开放性和灵活性,广泛应用于服务器、云计算、大数据等诸多领域。然而,随着业务量的不断增长和应用场景的日益复杂,Linux内核的性能面临着巨大挑战。哪怕是微小的性能瓶颈,都可能像滚雪球一样,在高负载运行时被无限放大,进而引发一系列严重问题。想象一下,一个电商网站在购物高峰期,由于Linux内核性能不佳,导致服务器响应迟缓。用户点击商品详情,页面却迟迟
- ElasticSearch(3) - 慢查询优化思路
川涂
搜索elasticsearch数据库mysql
ES的慢查询可能会导致性能瓶颈,影响系统的响应时间和用户体验。要优化ES查询性能,可以从查询语句和表结构两个方面入。从查询语句优化角度,可以优化查询类型、合理使用fliter、限制字段返回等都是有效的方法。从表结构优化角度,选择合适的字段类型、合理设置索引、优化分片和副本设置等也是提高性能的关键。1.查询语句优化1.1使用合适的查询类型精确匹配(TermQuery):对于精确值匹配,使用term查
- Java中的并发工具类:让多线程编程更轻松
莫非技术栈
javajava开发语言
Java中的并发工具类:让多线程编程更轻松1.引言:多线程编程的“痛”多线程编程是Java开发中的一大难点,尤其是在高并发场景下,稍有不慎就会遇到线程安全问题、死锁、性能瓶颈等问题。比如:publicclassCounter{privateintcount=0;publicvoidincrement(){count++;//非线程安全!}publicintgetCount(){returncoun
- 掌握Linux top命令:优化系统性能的关键
Linuxtop命令:系统性能监控与优化指南top命令是Linux系统中优化系统性能的关键工具之一。通过实时监控系统资源,top帮助管理员和开发者迅速定位性能瓶颈,进行有效优化。本文将详细介绍如何使用top命令监控和优化系统性能,涵盖其主要功能和实际应用技巧。top命令概述top命令提供了实时的系统资源使用情况,包括CPU使用率、内存使用率、进程列表等信息。通过这些数据,用户可以快速了解系统当前的
- 【vLLM 学习】安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/vLLM是一个Python库,包含预编译的C++和CUDA(12.1)二进制文件。依赖环境操作系统:LinuxPython:3.8-3.12GPU:计算能力7.0或更高(例如V100、T4、RTX20xx、A100、L
- Yarn 如何优化依赖安装的速度?
引言在前端开发中,包管理器是必不可少的工具,用于管理项目的依赖包。Yarn是由Facebook推出的一个包管理器,作为npm的替代方案,它在性能、可靠性和安全性方面提供了显著提升。一个常见的问题是:Yarn如何优化依赖安装的速度?本文将专注于这个问题,深入分析Yarn的核心机制和优化策略。传统npm安装的瓶颈在理解Yarn的优化之前,先来看一下传统npm安装依赖的问题:串行安装早期版本的npm使用
- nfs-ganesha对比NFS最佳实践
磐基Stack专业服务团队
NFS云原生
概述随着业务规模的不断扩大和数据访问需求的日益增长,现有的文件共享服务面临着诸多挑战,如性能瓶颈、扩展性不足等问题。为了有效解决这些问题,我们考虑引入NFS-Ganesha作为新一代的高性能网络文件系统解决方案。NFS-Ganesha是一款基于用户空间的高性能网络文件系统服务器,它支持多种存储后端,并且能够提供高吞吐量、低延迟的数据访问能力。通过采用NFS-Ganesha,不仅可以显著提升文件系统
- 如何在Linux系统上查看CPU使用率?
在Linux系统上,监控CPU使用率对于系统管理员和开发者来说至关重要。通过了解系统的资源使用情况,可以优化性能、识别瓶颈并确保系统的稳定运行。以下将详细介绍几种常用的查看CPU使用率的命令,解析它们的功能、使用方法及适用场景,帮助你选择最适合的工具。常用的查看CPU使用率命令1.top命令top是Linux系统中最常用的性能监控工具之一,能够实时显示系统的进程和资源使用情况。使用方法:打开终端,
- MySQL之show profile相关总结
MySQL中的SHOWPROFILE性能分析详解在数据库优化过程中,SHOWPROFILE是MySQL提供的一个强大工具,用于分析查询的执行性能。通过展示查询在不同阶段的执行时间和资源消耗,开发人员可以精准定位性能瓶颈,从而进行有效优化。本文将详细介绍如何使用SHOWPROFILE进行性能分析,并结合实例解释其应用方法。1.SHOWPROFILE概述SHOWPROFILE用于分析单条查询语句的执行
- 解决MySQL与Redis缓存一致性的问题
解决MySQL与Redis缓存一致性问题的策略在分布式系统中,MySQL数据库与Redis缓存的配合是常见的设计模式,尤其在高并发场景下,通过缓存来减轻数据库压力。然而,缓存和数据库的同步问题常常成为瓶颈,主要体现在缓存数据与数据库数据的一致性问题。为了有效解决这一问题,我们可以采取以下几种策略:1.缓存穿透缓存穿透是指查询的数据在缓存和数据库中都不存在的情况。为了避免恶意请求导致数据库压力过大,
- 18、架构-可观测性之聚合度量
大树~~
架构javapython后端架构
聚合度量聚合度量是指对系统运行时产生的各种指标数据进行收集、聚合和分析,以了解系统的健康状况和性能表现。聚合度量是可观测性的关键组成部分,通过对度量数据的分析,可以及时发现系统中的异常和瓶颈。以下是对聚合度量各个方面的详细解析,并结合具体的数据案例和技术支撑。指标收集收集系统运行时产生的各种指标数据是聚合度量的基础。常见的指标包括CPU使用率、内存使用率、请求处理时间、请求数、错误率等。以下是指标
- 《 C++ 修炼全景指南:九 》打破编程瓶颈!掌握二叉搜索树的高效实现与技巧
Lenyiin
C++修炼全景指南技术指南c++算法stl
摘要本文详细探讨了二叉搜索树(BinarySearchTree,BST)的核心概念和技术细节,包括插入、查找、删除、遍历等基本操作,并结合实际代码演示了如何实现这些功能。文章深入分析了二叉搜索树的性能优势及其时间复杂度,同时介绍了前驱、后继的查找方法等高级功能。通过自定义实现的二叉搜索树类,读者能够掌握其实际应用,此外,文章还建议进一步扩展为平衡树(如AVL树、红黑树)以优化极端情况下的性能退化。
- 《驴友的朝圣》065 户外运动论坛,论户外运动之现在与未来
经典老表
十几年来,我国户外运动蓬勃发展,已经形成全民参与热情。各类户外运动项目和形式层出不穷。各种户外运动装备产品花样百出。看着形势一派大好。但是,在这大好形势之下,仍存在着诸多的发展瓶颈及安全与管理问题,需要提请重视。为此,江城登山协会在本地召开了“户外运动论坛”,邀请市内户外运动俱乐部及体育系统领导一起研讨本地区户外运动发展的可持续性。2019年6月1日,论坛在世贸万锦大酒店的支持下,在其三层会议大厅
- 《Mesh 组网和 AC+AP 组网的优缺点》
jiyiwangluokeji
网络工程网络
Mesh组网和AC+AP组网的优缺点。Mesh组网的优点:1.部署灵活:节点之间可以通过无线方式连接,新增节点比较方便,无需事先规划布线。2.自我修复和优化:如果某个节点出现故障,网络可以自动重新路由数据,保证网络的稳定性。3.覆盖范围广:可以通过添加节点轻松扩展覆盖区域。4.设备选型多样:市面上有多种不同品牌和型号的Mesh路由器可供选择。Mesh组网的缺点:1.无线回程可能存在性能瓶颈:如果节
- 非关系型数据库
天秤-white
nosql
一、为什么要用Nosql1.单机MySQL的时代。一个基本的网站访问量一般不会太大,单个数据库完全足够。那时候更多使用的静态网页html,服务器根本没有太大压力。这时候网站的瓶颈是什么?-数据量如果太大,一个机器放不下。-数据量太大需要建立数据的索引(B+Tree),一个服务器内存放不下。-访问量读写混合,一个服务器承受不了。2.memcached缓存+MySQL+垂直拆分(读写分离)。网站80%
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理