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算法c++数据结构
贪心算法greedyalgorithm」是一种常见的解决优化问题的算法,其基本思想是在问题的每个决策阶段,都选择当前看起来最优的选择,即贪心地做出局部最优的决策,以期获得全局最优解。贪心算法简洁且高效,在许多实际问题中有着广泛的应用。贪心算法和动态规划都常用于解决优化问题。它们之间存在一些相似之处,比如都依赖最优子结构性质,但工作原理不同。动态规划会根据之前阶段的所有决策来考虑当前决策,并使用过去
- 贪心算法(GREEDY ALGORITHM)证明实践
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贪心算法算法leetcode
基础概念贪心算法Formal的解释这里就不介绍了,有兴趣的直接去wikipedia上理解。简单地来说,贪心算法就是在某种规律下不断选取局部最优解,从而达到全局最优。《挑战程序设计竞赛》中有一个很直观的解释:一直向前!证明方法既然贪心算法是利用规律选取局部最优解,那么我们选取规律所得出的全局解就不一定是全局最优解。因此,我们需要证明,我们所选这个规律是可以得出一个全局最优解的。注意这里所谓的可以得出
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圣保罗的大教堂
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Dijkstra'salgorithmisoneoftheveryfamousgreedyalgorithms.Itisusedforsolvingthesinglesourceshortestpathproblemwhichgivestheshortestpathsfromoneparticularsourcevertextoalltheotherverticesofthegivengraph.
- C++贪心算法
kobe_zlx
c++贪心算法开发语言
目录一,定义二,特点三,使用四,步骤:1.将问题分解为若干个问题2.找出适合该题目的贪心策略3.求解每个子问题的最优解4.组合局部最优解五,例题:1,最优装载题目分析(个人想法):详见代码:2,删数问题题目分析:ACcode一,定义贪心算法(greedyalgorithm)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,得到的是在某种意义上的局部最优解二,特
- 【学习】《算法图解》第十章学习笔记:贪婪算法
程序员
一、贪婪算法概述贪婪算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪婪算法不从整体最优上加以考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。(一)算法适用场景贪婪算法适用于具有"贪心选择性质"的问题,即局部最优选择能导致全局最优解的问题。主要应用于:需要求解最优化问题问题具有贪心选择性质问题具有最优子结构性质(二
- 贪心选择 (Greedy Choice)
青山是哪个青山
算法算法贪心算法
核心算法思想:贪心选择(GreedyChoice)贪心算法的本质是在对问题求解时,每一步都做出在当前看来是最好的选择,期望通过一系列局部最优解,最终导出全局最优解。成立前提(GreedyChoiceProperty&OptimalSubstructure):贪心选择性质:一个全局最优解可以通过局部最优选择(贪心选择)来达到。这是贪心算法与动态规划的关键区别,后者会保留所有可能的局部选择。最优子结构
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深度优先搜索和广度优先搜索深度优先DFSDepthFirstSearch遍历方式递归非递归,使用循环遍历,需要栈后进先出的特性来辅助广度优先BFSBreadthFirstSearch遍历方式循环遍历,需要队列先进先出的特性来辅助贪心算法Greedy贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。贪心算法与动态规划的不同在于它对每个
- 第49期:Codeforces-Round #774(Div.2)
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目录A.SquareCounting(tags:math;*800)B.QualityvsQuantity(tags:bruteforce;constructivealgorithms;greedy;sorting;twopointers;*800)C.FactorialsandPowersofTwo(tags:bitmasks;bruteforce;constructivealgorithms;
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卫青~护驾!
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一、贪心算法的原理贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前最优决策的策略,通过局部最优解的累积逼近全局最优解。其核心思想是“着眼当前,忽略整体”,适用于满足最优子结构和贪心选择性质的问题。本文以阿里巴巴运宝藏问题为切入点,深入解析贪心算法的设计步骤、验证方法及经典应用。二、贪心算法的核心思想贪心算法需满足三个关键步骤:确定最优子结构问题可分解为多个子问题,且子问题的
- 贪心算法应用:在线租赁问题详解
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贪心算法应用:在线租赁问题详解贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,从而希望导致结果是全局最优的算法策略。在线租赁问题(GreedyAlgorithmforOnlineRentals)是一个经典的贪心算法应用场景,下面我将从多个维度全面详细地讲解这个问题及其Java实现。一、问题定义与理解1.1问题描述在线租赁问题可以描述为:假设你经营一家设备租赁公司,有若干台相同的设备可供出租
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目录一、分治算法(DivideandConquer)比喻:分快递包裹软考关键词定位:二、动态规划(DynamicProgramming)比喻:爬楼梯记账软考关键词定位:三、贪心算法(GreedyAlgorithm)比喻:选最大的苹果软考关键词定位:四、回溯算法(Backtracking)比喻:走迷宫标记路径软考关键词定位:软考快速对比表实战例题:一句话判断算法类型一、分治算法(DivideandC
- 【算法篇】清晰易懂掌握贪心算法
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贪心算法:用“当下最优”解决复杂问题的巧妙思路贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种非常有趣的算法思想,它像极了我们在生活中做决策的方式——每一步都选择当前看起来最好的选项。你可能在不经意间用过它,比如在超市结账时选择最短的队伍排队。本文将通过生动的例子和Java代码实现,带你轻松掌握贪心算法的精髓!一、什么是贪心算法?贪心算法的核心思想非常简单:在每一个决策点,都选择当前状态下最优的解
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一.Q-learningq学习是强化学习中一种很经典的算法。核心公式Q(S,A)是当前状态下选择A的Q值。是学习率,这决定了Q值更新的快慢,一般我们都取1。是折扣因子,表示未来对现在的影响多少。算法过程:Q-learning在训练的时候,ϵ−greedy策略被用来选择动作。机器随机生成一个数,如果这个数超过ϵ,那么就随机选择一个动作。反之,就选择当前Q值最大的动作,更新Q表。得到Q表之后,当我们选
- 贪心算法精解(Java实现):从理论到实战
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贪心算法java算法
一、贪心算法概述贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法策略。它通过局部最优选择来达到全局最优解,具有高效、简洁的特点。核心特点:局部最优选择:每一步都做出当前看来最佳的选择,即在当前状态下,不考虑整体的最优解,只关注眼前的最优决策。无后效性:当前决策不会影响后续决策,也就是说,在做出当前的最优选择后,不会改变未来状态的决策空间和决策方式。高效性
- 算法篇之-----滑动窗口(尺取法)
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算法算法滑动窗口
滑动窗口(尺取法1.介绍2.滑动窗口法的大体框架4、最小覆盖子串5、窗口数量6、最小值1.介绍滑动窗口法,也叫尺取法(可能也不一定相等,大概就是这样=。=),可以用来解决一些查找满足一定条件的连续区间的性质(长度等)的问题。由于区间连续,因此当区间发生变化时,可以通过旧有的计算结果对搜索空间进行剪枝,这样便减少了重复计算,降低了时间复杂度。往往类似于“请找到满足xx的最x的区间(子串、子数组)的x
- C++算法——贪心算法
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C++算法算法c++贪心算法
一、贪心算法概述1.定义贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最优的算法策略。2.基本思想贪心算法的核心是"局部最优导致全局最优"。它不像动态规划那样考虑所有可能的子问题,而是通过一系列局部最优选择来构建问题的解。3.适用条件贪心算法适用于满足以下两个条件的问题:贪心选择性质:局部最优选择能导致全局最优解最优子结
- 贪心算法:原理、应用与优化
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1.什么是贪心算法?贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种逐步构建解决方案的算法,它每次选择当前最优的局部解,期望通过局部最优解的累积,最终获得全局最优解。与动态规划等其他算法相比,贪心算法追求的是“贪心”地做出每一步最优的决策,而不是考虑整体的情况或后续可能发生的变化。然而,贪心算法并不总是能保证得到全局最优解,因此,它通常适用于满足贪心选择性质和最优子结构的问题。1.1贪心算法的基本
- 数据结构刷题之贪心算法
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数据结构贪心算法算法
贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每个步骤中都选择当前最优解的算法设计策略。它通常用于解决优化问题,例如最小化成本或最大化收益。贪心算法的核心思想是:在每一步选择中,都做出局部最优的选择,希望最终能得到全局最优解。贪心算法的特点贪心选择性质:一个问题的整体最优解可以通过一系列局部最优选择来构造。每次选择只依赖于当前状态,而不考虑未来的影响。最优子结构性质:一个问题的最优解包含其子问
- NO.61十六届蓝桥杯备战|基础算法-双指针|唯一的雪花|逛画展|字符串|丢手绢(C++)
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双指针算法有时候也叫尺取法或者滑动窗⼝,是⼀种优化暴⼒枚举策略的⼿段:当我们发现在两层for循环的暴⼒枚举过程中,两个指针是可以不回退的,此时我们就可以利⽤两个指针不回退的性质来优化时间复杂度。因为双指针算法中,两个指针是朝着同⼀个⽅向移动的,因此也叫做同向双指针。注意:希望⼤家在学习该算法的时候,不要只是去记忆模板,⼀定要学会如何从暴⼒解法优化成双指针算法。不然往后遇到类似题⽬,你可能压根都想不
- Pascal语言的贪心算法
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包罗万象golang开发语言后端
贪心算法与Pascal语言引言在算法设计与分析中,贪心算法是一类重要的算法策略。它以一种直接而高效的方式解决问题,尤其适合那些可以通过局部最优解推导出全局最优解的问题。在本文中,我们将探讨贪心算法的基本概念、工作原理及其在Pascal语言中的实现,包括相关的案例研究和具体应用,力求完整覆盖这一主题,使读者能够深入理解贪心算法的实质及其在实际问题中的应用。一、贪心算法的基本概念贪心算法(Greedy
- 【每日算法】Day 9-1:贪心算法精讲——区间调度与最优选择(C++实现)
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掌握高效决策的核心思想!今日深入解析贪心算法的底层逻辑,聚焦区间调度与最优选择两大高频场景,结合大厂真题与严谨证明,彻底掌握“局部最优即全局最优”的算法哲学。一、贪心算法核心思想贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法,核心特性:局部最优性:每一步选择当前最优解不可回溯性:选择后不可更改之前的决策高效性:通常时间复杂度较低适用场景:问题具有最优子
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引言贪心算法(GreedyAlgorithm),又称贪婪算法,是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最优的算法策略。这种算法并不保证在所有情况下都能找到全局最优解,但在许多实际问题中,它能够以较高的效率得到相当不错的解,甚至是最优解。以下是对贪心算法的详细介绍:基本思想贪心算法的基本思想可以概括为“每一步都做出一个局部最优的选择,最终期望得到全局最优解”
- vim替换字符串带斜杠_Vim:正则表达式匹配一个字符串
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vim替换字符串带斜杠
到目前为止,所有给出的答案对我来说都是错误的,因为它们执行的是贪婪匹配。在多次出现“否”的行中,它们将匹配最后一个:YESYESYESYESnoYESYESnoYES^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^但是,将所有内容匹配为一个字符串的目的通常是在第一次出现时就停止:YESYESYESYESnoYESYESnoYES^^^^^^^^^^^^^^^^为此,请使用non-greedy
- 【NLP】14. NLP推理方法详解 --- beam search 束搜索 以及 graph search 图搜索
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BeamSearch在自然语言处理(NLP)任务中,BeamSearch(束搜索是一种比贪心搜索(GreedySearch)更强大的解码方法。它能够同时保留多个候选结果,并在搜索过程中选择最优的路径,从而提高生成文本的质量。1.BeamSearch的核心思想BeamSearch的核心思想是在每一步都保留K个最优候选序列(K称为BeamWidth,即“束宽”)。在每一步:扩展:对于每个当前候选序列,
- 双指针与二分算法
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一.双指针1.基本介绍双指针算法是一种暴力枚举的优化算法,他也被叫做尺取法或者滑动窗口。当我们发现算法需要两次for循环时并且两个指针可以不回退,我们可以利用双指针来优化算法复杂度。2.例题详解题目描述企业家Emily有一个很酷的主意:把雪花包起来卖。她发明了一台机器,这台机器可以捕捉飘落的雪花,并把它们一片一片打包进一个包裹里。一旦这个包裹满了,它就会被封上送去发售。Emily的公司的口号是“把
- Leetcode-100 贪心算法
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leetcodeleetcode贪心算法算法
贪心算法简介贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种常见的优化算法,用于解决最优化问题。该算法的核心思想是每次选择当前情况下的最优解,并期望通过这些局部最优解得到全局最优解。贪心算法通常用于那些可以分解为若干个子问题,且每个子问题的最优解可以合成全局最优解的问题。贪心算法之所以有用,是因为它可以快速地做出决策,并能在某些问题上实现较高的效率,避免了回溯与暴力解法的复杂度。贪心算法思想贪心算
- 最新智能优化算法: 贪婪个体优化算法(Greedy Man Optimization Algorithm,GMOA)求解23个经典函数测试集,MATLAB代码
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MATLAB智能优化算法算法matlab开发语言人工智能智能优化算法
一、贪婪个体优化算法贪婪个体优化算法(GreedyManOptimizationAlgorithm,GMOA)是HamedNozari与HosseinAbdi于2024年提出的一种新型受生物启发的元启发式算法,它模拟了抵抗变化的竞争个体的行为。GMOA引入了两个独特的机制:MMO抵抗机制,防止过早替换解;周期性寄生虫清除机制,促进多样性并避免停滞。该算法旨在解决传统优化算法中的过早收敛和缺乏多样性
- 路径问题(greedy):地下城游戏
神里流~霜灭
动态规划精讲算法c++c语言数据结构顺序表链表动态规划
题目描述:恶魔们抓住了公主并将她关在了地下城dungeon的右下角。地下城是由mxn个房间组成的二维网格。我们英勇的骑士最初被安置在左上角的房间里,他必须穿过地下城并通过对抗恶魔来拯救公主。骑士的初始健康点数为一个正整数。如果他的健康点数在某一时刻降至0或以下,他会立即死亡。有些房间由恶魔守卫,因此骑士在进入这些房间时会失去健康点数(若房间里的值为负整数,则表示骑士将损失健康点数);其他房间要么是
- 贪心算法简介(greed)
神里流~霜灭
贪心算法精讲贪心算法c++c语言数据结构顺序表链表动态规划
前言:贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每个决策阶段都选择当前最优解的算法策略,通过局部最优的累积来寻求全局最优解。其本质是"短视"策略,不回溯已做选择。什么是贪心、如何来理解贪心(个人对贪心的理解)前言对贪心是一种概念的回答。接下来就了解一下自己对贪心的理解,如果学习算法的化建议优先学习动态规划,动态规划相对于其他算法来说很简单。但是,贪心算法跟动态规划不同,非常难,贪心讲究策略
- 贪心算法和回溯算法有什么区别?
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数据结构与算法实战算法贪心算法
贪心算法和回溯算法有什么区别?在算法的世界里,贪心算法和回溯算法是两种常见的解决问题的策略。它们在很多场景下都能发挥重要作用,但又有着明显的区别。本文将详细介绍贪心算法和回溯算法的区别,并通过具体案例进行说明。一、贪心算法(一)定义与特点贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法。它的核心思想是局部最优解能够导致全局最优解。也就是说,贪心算法在每一
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
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二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
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Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
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您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
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这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
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- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
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我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
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nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
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two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
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技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
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二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
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MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
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- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
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Spring事务注解实现
1. 依赖包:
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spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
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