- ”天下第一神数“——紫微斗数的JAVA实现!紫微玄机速run~
钮钴禄·爱因斯晨
赛博算命JAVA实现javapython开发语言
各位佬儿们好呀~~互三必回哦~更多精彩:个人主页赛博算命精彩文章:梅花易数的java实现赛博算命系列文章不作溢美之词,不作浮夸文章,此文与功名进取毫不相关也!与各位共勉!!文章目录#前言:一、紫微斗数简介二、紫微斗数的数学原理1.**命盘构建规则**2.**星曜分布算法**3.**运势推导逻辑**三、Java实现步骤1.代码分布实现1.1**数据结构设计**1.2**命盘构建算法实现**1.3**
- 大模型最新面试题系列:训练篇之模型监控与调试
人肉推土机
大模型最新面试题集锦大全面试人工智能pytorchAI编程语言模型
1.训练过程中需要监控哪些关键指标?如何设置报警阈值?关键指标损失函数值:包括训练损失和验证损失,反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。准确率:分类任务中的预测正确样本占总样本的比例,评估模型的预测能力。召回率和F1值:在二分类或多分类任务中,用于更全面地评估模型性能,特别是在正负样本不均衡的情况下。学习率:监控学习率的变化,确保其处于合适的范围,避免学习率过大导致模型不稳定或过小导致训练收敛过慢
- 三维模型点云化工具V1.0使用介绍:将三维模型进行点云化生成
是刃小木啦~
pythonpyqt工业软件软件工程
三维软件绘制的三维模型导入之后,可以生成点云,用于替代实际的激光扫描过程,当然,主要是用于点云算法的测试和验证,没法真正模拟扫描的效果,因为太过于理想化了。功能介绍将三维软件绘制的三维模型变成点云,并且支持不同的点云密度。支持添加不同的噪声,高斯噪声比较柔和,随机噪声比较明显。功能视频介绍三维模型点云化工具V1.0使用介绍:将三维模型进行点云化生成,支持不同的分辨率,支持添加噪声下载地址三维模型点
- 【华为OD技术面试手撕真题】113、组合总和 | 手撕真题+思路参考+代码解析(C & C++ & Java & Python & JS)
KJ.JK
华为OD技术面试手撕真题华为od面试c语言华为od机试E卷华为od机试真题组合总和
文章目录一、题目题目描述样例1二、代码参考C语言思路C语言代码C++语言思路C++代码Java语言思路Java代码Python语言思路Python代码JS语言思路JS代码作者:KJ.JK个人博客首页:KJ.JK专栏介绍:本专栏更新每年华为OD机试的高频手撕代码题,每个题目都会使用五种语言进行解答(C&C++&Java&Python&JS),思路分析都非常详细,争取实现最低的时间复杂度和高通过率,每
- Windows零门槛部署DeepSeek大模型:Ollama+7B参数模型本地推理全攻略
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一、为什么选择Ollama+DeepSeek组合?1.1DeepSeek模型的三大核心优势中文语境霸主:在C-Eval榜单中,7B参数版本以82.3%准确率超越Llama2-13B6硬件友好:Int4量化后仅需5.2GB存储空间,GTX1060即可运行多模态扩展:支持与StableDiffusion联动生成图文报告1.2Ollama的颠覆性价值相较于传统部署方式,Ollama带来三大突破:开箱即用
- DeepSeek安装部署笔记(二)
山哥ol
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Bat批处理文件的编写第五步启动openWebUI的批处理编写1、下面的代码,复制到文本文件,再改扩展名2、这样,在桌面直接双击此文件运行第五步启动openWebUI的批处理编写1、下面的代码,复制到文本文件,再改扩展名@echooffREM关闭回显使界面更简洁setCONDA_ROOT=D:\condasetENV_NAME=openwebuiREM使用’/K’参数保持CMD窗口不关闭,并执行后
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Golang的代码自动化生成一、什么是代码自动化生成代码自动化生成的定义代码自动化生成是指利用工具或程序,在符合一定规则和条件的情况下,自动生成特定的代码结构、模板或文件。这种技术可以大大提高开发效率,降低出错率,同时减少重复劳动,使开发人员能够更专注于解决业务逻辑和技术难题。代码自动化生成的应用代码自动化生成可以应用于许多场景,比如创建模型类、数据库操作代码、API接口定义、文档生成等。通过定义
- vue3封装一个快速查询表格数据的hook,高亮搜索关键字,减少重复代码,提高产出速度
旅行中的伊蕾娜
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因为项目中需要很多查询页面,重复写查询逻辑费时费力,每个查询页面的基本逻辑都是:定义查询参数=>调用接口发送参数=>拿到参数赋值给表格或其他组件回显=>配置分页组件实现分页这么一个过程,所以就封装了一个hook只需要传进来查询参数(无需传分页参数),接口就可以完成上方所有逻辑,还能高亮搜索匹配关键字,如果hook的处理数据逻辑不适用接口返回参数,还可以传递一个自定义处理参数的函数我使用的antdV
- 低代码+AI双重革命:传统软件开发的破局与重生
阿三0404
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引言:当代码不再是护城河某金融科技公司技术总监最近发现:5人开发团队使用AI低代码平台,3天完成原需2个月的信贷风控系统自动生成的代码单元测试覆盖率高达85%,远超人工开发的62%系统迭代时仅需修改流程图,AI自动完成关联代码更新这场由低代码与AI共同驱动的技术革命,正在重构软件开发的底层逻辑。本文将深入解析六大技术冲击波及其应对策略。一、传统开发模式遭遇的三大困局1.1人才供需失衡(2023年数
- 如何更好地利用Instagram的故事功能提升互动率?
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如何更好地利用Instagram的故事功能提升互动率?Instagram的故事功能自推出以来,已经成为品牌和个人与粉丝互动的重要平台。它不仅能够提供即时的内容,还能通过各种互动功能增加用户的参与度。以下是一些策略,可以帮助你更好地利用Instagram故事功能来提升互动率。创造有吸引力的内容内容是吸引用户互动的关键。确保你的故事内容既有趣又有价值。可以是幕后花絮、日常瞬间、教育性内容或者用户感兴趣
- Linux音视频学习--音视频编解码相关基本概念介绍
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一、引言二、ISP、DSP------>1、ISP------------>内置isp------>2、DSP三、编解码------>1、视频编码------------>各个格式(H264/H265)的编码------------>码率调节------>2、音频编码------>3、码流、采样率、比特率、采样点数概念介绍------>4、采样点数一、引言入职的事终于告一段落,现在要慢慢开始熟悉新
- 【音视频】视频基本概念
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一、视频的基本概念1.1视频码率(kb/s)视频码率是指视频文件在单位时间内使用的数据流量,也叫码流率。码率越大,说明单位时间内取样率越大,数据流进度也就越高1.2视频帧率(fps)视频帧率是指一秒钟的视频帧数量,如果一个视频是25帧的,那么就说明这个视频在1s内有25个视频帧。帧率越高,给人的视觉就越流畅1.3视频分辨率视频分辨率指的是视频帧中的的像素个数,比如640*480分辨率,指的就是在视
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疫情渐渐稳定,美好的生活又慢慢恢复,但这突如其来疫情的影响,并不像选择摘掉还是带上口罩那样简单,作为一家盈利能力有限的,以海外客户为主的动力总成制造企业的采购战士们,过去的几个月也是经历劫难,五味俱全。销售公司的客户回款不能及时到位,各方面的预算都要缩减。财务总监的刀俎,肯定不会放过供应商应付款这块鱼肉的。BOSS在面对采购一遍又一遍的请款时,反问最多的一句话就是“要是有钱付,要采购干嘛”当然不要
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探索美股:历史高频分钟回测数据的分享下载20250305美股历史分钟高频数据在金融分析和投资决策中占据核心地位。这些数据详尽记录了股票每分钟的价格波动和成交量变化,为投资者提供了深入剖析市场动态和价格走势的宝贵资源。借助对这些高频数据的精细分析,投资者能够更精准地把握市场趋势,敏锐捕捉潜在的交易良机,进而构建出更为科学、有效的交易策略。同时,分钟数据在量化投资领域也发挥着重要作用,助力投资者构建和
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- 2025年专精特新“小巨人”申报指南(条件、流程与好处)
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在当今经济全球化和科技日新月异的时代,中小企业作为推动创新、促进就业、稳定经济增长的重要力量,正受到前所未有的关注。特别是那些专注于细分市场、掌握核心技术、创新能力强、市场占有率高的专精特新“小巨人”企业,更是成为国家支持和培育的重点。2025年,各地政府单位和企业都在积极筹备新一轮的申报工作。本文将详细介绍2025年专精特新“小巨人”企业的申报指南,包括申报条件、流程以及通过认定后所能享受的种种
- 【最全攻略】量化交易之券商 API 接口:从数据获取到订单执行
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一、引言在量化交易领域,大部分文章聚焦于利用各种Python库获取股票数据以及交易策略的回测。然而,对于账户查询、订单提交与查询等实际操作环节却鲜有提及。实际上,部分券商已经支持股票的API交易接入,这为量化交易的落地实施提供了有力支持。本文将深入探讨如何通过券商API接口进行数据获取以及订单执行,引导大家开启量化交易的新篇章。二、数据获取基础(一)官方数据优势获取股票数据有多种方法,市面上也有许
- Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明
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- 2024论文AIGC降重避雷指南:这些“坑”千万别踩!
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政策背景:“2024年知网/维普新增AIGC检测模块,高校严查AI生成内容。据公开数据,某985院校硕士论文初检AIGC率超标比例达35%。”常见误区分析:误区1:直接复制AI生成的口语化结论→被算法标记“非学术表达”;误区2:虚构参考文献→查重率飙升+学术诚信风险;误区3:忽略图表公式规范性→格式问题被导师驳回。合规建议:表达优化:使用专业工具替换AI生成的松散句式(例:将“总而言之”改为“综上
- 深度学习分类回归(衣帽数据集)
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一、步骤1加载数据集fashion_minst2搭建classNeuralNetwork模型3设置损失函数,优化器4编写评估函数5编写训练函数6开始训练7绘制损失,准确率曲线二、代码导包,打印版本号:importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimport
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2008年2月铁道通信信号February.2008第44卷第2期RAILWAYSIGNALLING&C0MMUNICAT10NVo1.44No.2二乘二取二与双机热备计算机联锁系统性能比较刘芳王海峰一摘要:计算机联锁系统是铁路信号的重要基础设备。随着铁路信号技术的更新换代,近年来二乘二取二和双机热备成为我国铁路联锁系统的2种主流制式。从系统的实际应用出发,利用马尔可夫模型,充分考虑了故障覆盖率、
- 物联网 水质监测设备 顶级功能 集成小范围内 高度精确GPS
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水质监测设备是用于实时监测水体质量的关键工具,集成小范围内高度精确GPS功能后,可以进一步提升设备的定位精度和数据价值。以下是水质监测设备的顶级功能设计和实现方案:一、系统架构集成高精度GPS的水质监测设备系统可以分为以下层次:1.感知层水质传感器:用于监测水质参数(如pH值、溶解氧、浊度、电导率等)。高精度GPS模块:用于设备的精确定位(如RTKGPS,精度可达厘米级)。温度传感器:用于监测水体
- 2025华为OD机试真题目录 B+C+D+E卷,使用C语言进行解答(544道)
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B+C+D+E卷算法华为od机试真题华为OD华为OD机试真题c语言
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- 深度学习实战:用TensorFlow构建高效CNN的完整指南
芯作者
DD:日记深度学习
一、为什么每个开发者都要掌握CNN?在自动驾驶汽车识别路标的0.1秒里,在医疗AI诊断肺部CT片的精准分析中,甚至在手机相册自动分类宠物的日常场景里,卷积神经网络(CNN)正悄然改变着我们的世界。本文将以工业级实践标准,带您从零构建一个在CIFAR-10数据集上达到90%+准确率的CNN模型,深入解析TensorFlow2.x的最新特性,并揭秘模型优化的七大核心策略。[外链图片转存失败,源站可能有
- 华为OD机试-处理器问题(Java 2024 E卷 200分)
蓝白咖啡
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题目描述某公司研发了一款高性能QAI回处理器。每台物理设备Q具备8颗A处理器,编号分别为0,1,2,3,4,5,6,7。编号0-3的处理器处于同一个链路内,编号4-7的处理器处于另外一个链路中,不同链路中的处理器不能通信。现给定服务器Q可用的处理器编号数组arrayQ,以及任意的处理器申请数量num,找出符合下列亲和性调度原则的芯片组合。如果不存在符合要求的组合,则返回空列表。亲和性调度原则:如果
- 智享系统到来:AI 自动无人直播系统赋能商家开启专业带货新纪元
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人工智能大数据
在电商行业持续进化的当下,直播带货已从新奇营销手段发展成主流销售模式,占据了电商交易的重要版图。据相关数据显示,2024年直播电商行业规模已突破5万亿元,年增长率达35%,海量用户参与其中,造就了惊人的消费规模。但在繁荣表象下,传统直播带货模式的弊端逐渐凸显,人力成本高、直播时间受限、内容同质化等问题,成为制约商家发展的瓶颈。而智享AI自动无人直播系统的诞生,恰似一道曙光,为商家开启了专业带货的新
- 【价值洼地的狩猎机制】
调皮的芋头
机器学习
大资本构建价值掠夺网络的本质,是一场精密设计的系统性剥削工程。其运作逻辑远超普通市场行为,而是通过技术霸权、制度漏洞与认知操控三位一体的组合拳,实现对目标领域的深度殖民化控制:一、价值洼地的狩猎机制1.量子级数据建模摩根士丹利开发的"经济熵变监测系统",实时抓取全球2.3亿个数据节点(包括电力消耗、集装箱空置率、社交媒体情绪指数等),通过深度学习预测区域经济断裂点。例如2014年预判委内瑞拉石油危
- RAG检索增强:知识图谱赋能的高效问答系统
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着互联网和信息技术的飞速发展,人们获取信息的方式和途径也发生了巨大的变化。传统的搜索引擎已经无法满足用户对于更精准、更个性化、更智能的信息获取需求。问答系统作为一种能够直接回答用户问题的智能系统,应运而生,并逐渐成为信息检索领域的研究热点。早期的问答系统主要基于模板匹配和关键词匹配等方法,其回答准确率和效率都比较低。近年来,随着深度学习技术的兴起,基于深度学习的问答系统取得了显著的进
- AI外呼系统的三大技术优势解析:从ROI到容错设计的商业化密码
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人工智能sass自然语言处理信息与通信nlp
在AI技术加速渗透各行各业的今天,智能外呼系统作为企业降本增效的利器,正在重构传统客服与营销模式。本文将从技术实现视角,深度剖析AI外呼系统的核心优势,并探讨其背后的商业逻辑与技术演进路径。一、ROI革命:代码替代人力的经济学密码从技术经济学的角度看,AI外呼系统的投资回报率(ROI)突破传统阈值的关键在于边际成本趋零效应。以某电商平台实测数据为例:人工客服添加微信好友的综合成本为50元/人(含培
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
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和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
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oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
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这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
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c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
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centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><