- 运维脚本——2.备份与恢复
F——
运维运维学习大数据服务器人工智能
备份与恢复是IT运维中的核心任务,确保数据安全和业务连续性。必要性数据保护:防止因硬件故障、软件错误、人为操作失误或恶意攻击导致的数据丢失。业务连续性:在发生灾难性事件(如火灾、洪水)时,能够快速恢复业务操作,减少停机时间。合规要求:许多行业和法规要求定期备份数据,并确保备份的可恢复性,以满足合规性要求。版本控制:备份可以用于保存数据的多个版本,便于在需要时恢复到特定时间点的状态。减少损失:通过定
- 运维脚本——3.自动化部署
F——
运维运维物联网人工智能学习web安全自动化边缘计算
自动化部署是现代IT运维和开发中的关键实践,能够显著提升效率、减少错误并加速交付流程。必要性提高效率:自动化部署能够快速、一致地完成部署任务,减少手动操作的时间和精力。减少人为错误:自动化流程减少了人为干预,降低了因手动操作导致的错误风险。加速交付:通过自动化部署,可以更快地将新功能和修复推送到生产环境,缩短交付周期。增强一致性:自动化部署确保每次部署的环境和配置一致,避免了“在我机器上能运行”的
- MySQL玩转指南:探秘Server层组件及权限校验实践
苹果苹果开花吧
Javamysql数据库mysql数据库后端java
本文将带你揭开MySQLServer层的神秘面纱,逐一剖析连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等关键组件的功能和作用。同时,还将重点介绍这些组件在权限校验方面的精彩表现。首先来看一下这张思维导图,对本文内容有个直观的认识。接下来进入正文。MySQLSQL语句执行流程示意图:从中你可以清楚地看到SQL语句在MySQL的各个功能模块中的执行过程。大体来说,MySQL可以分为Server层和存储引擎
- 如何运用边缘计算控制器提升智能工厂的竞争力?
钡铼技术物联网关
人工智能arm开发linux自动化
制造业正经历一场深刻的变革。其中,边缘计算作为一项关键技术,在提升生产效率、降低成本以及实现智能制造方面发挥着至关重要的作用。本文将探讨边缘计算在智能工厂中的应用场景及其带来的价值。边缘计算简介边缘计算是一种分布式计算范式,它使计算和数据存储更接近数据源,而不是依赖于远程数据中心或云服务。这不仅减少了延迟,提高了响应速度,还能有效减少网络带宽使用,增强系统的安全性和隐私保护能力。在工业环境中,边缘
- 操作系统——复习题(一)
尘埃于光年
操作系统操作系统
操作系统——复习题(一)-第二章进程和线程练习题一、单项选择题1.在操作系统中引入“进程”概念的主要目的是(B)。A.改善用户编程环境B.描述程序动态执行过程的性质C.使程序与计算过程一一对应D.提高程序的运行速度2.已经获得除(C)以外的所有运行所需要资源的进程处于就绪状态A、存储器B、打印机C、CPUD、磁盘空间3.某进程在运行过程中需要等待从磁盘上读入数据,此时该进程的状态将(C)。当系统完
- mysql 原理_mysql底层原理
高傲的大白杨
mysql原理
一:MySql架构1.一条sql语句如何执行的:mysql5.7查询缓存默认关闭,mysql8缓存已被移除。存储引擎对比:MySIAM:表级锁定,不支持事务,已读为主InnoDB:支持事务,支持外键,支持行级别和表级别的锁定,B+索引,效率高Memory:内存存储。Archive:用于存储和检索大量很少引用的历史、存档、安全审计信息,不支持事务。mysql架构局部性原理:读取磁盘的数据,它附近的数
- MYSQL——系统架构与查询、更新原理
庄小焱
数据库域mysql
摘要本博文介绍mysql底层架构和SQL语句执行流程的相关原理,让大家更好的理解数据库的执行,帮助同学在后续的优化设计提供一个思路。一、Mysql系统架构图1.,mysql架构原理图MySQL可以分为Server层和存储引擎层两部分。Server层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等,涵盖MySQL的大多数核心服务功能ÿ
- 红 - 黑树和 B+树?
百态老人
笔记
红黑树是一种自平衡二叉查找树,由RudolfBayer发明,在1978年被LeoJ.Guibas和RobertSedgewick改称为“红黑树”。它的特点包括每个节点非红即黑;根节点是黑色;每个叶子节点都是黑色的空节点;如果一个节点是红色的,那么它的两个子节点都是黑色;从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。在Java集合框架中,很多部分如HashMap、TreeMap、Tree
- 数据库系统原理——第十章数据恢复技术复习题
代码欢乐豆
数据库系统概述数据库
1.试述事务的概念及事务的四个特性。2.登记日志文件时为什么必须先写日志文件,后写数据库?3.A,B,C初始值为0序号日志1T1:开始2T1:写A,A=103T2:开始4T2:写B,B=95T1:写C,C=116T1:提交7T2:写C,C=138T3:开始9T3:写A,A=810T2:回滚11T3:写B,B=712T4:开始13T3:提交14T4:写C,C=12(1)如果系统故障发生在14之后,说
- 用 Python 实现基于特质波动率的量化投资策略
机器懒得学习
人工智能大数据
在量化投资中,如何构建有效的投资组合是一个关键问题。特质波动率(IdiosyncraticVolatility,简称IV)作为衡量股票独特风险的指标,受到了越来越多的关注。基于特质波动率的投资策略,通过剔除市场风险,专注于每只股票独立的风险特征,有助于构建更精确的投资组合。本篇博客将介绍如何使用Python实现基于特质波动率的量化投资策略,包括数据获取、因子计算、投资组合构建以及绩效分析等重要环节
- 【ISO 14229-1:2023 UDS诊断全量测试用例清单系列:第六节】
车端域控测试工程师
ISO14229-1:2023UDS诊断测试用例全解析测试用例经验分享汽车学习方法学习
ISO14229-1:2023UDS诊断服务测试用例全解析(ReadDataByIdentifier0x22服务)作者:车端域控测试工程师发布日期:2025年2月13日关键词:UDS诊断协议、0x22服务、ReadDataByIdentifier、DID读取、ECU测试一、服务功能概述0x22服务(ReadDataByIdentifier)用于通过数据标识符(DID)从ECU读取数据记录值,是UD
- 【ISO 14229-1:2023 UDS诊断全量测试用例清单系列:第十一节】
车端域控测试工程师
ISO14229-1:2023UDS诊断测试用例全解析测试用例经验分享汽车学习方法
ISO14229-1:2023UDS诊断服务测试用例全解析(RequestTransferExit0x37服务)作者:车端域控测试工程师更新日期:2025年02月13日关键词:UDS协议、0x37服务、传输终止、NRC验证、ISO14229-1:2023一、服务功能概述0x37服务(RequestTransferExit)用于终止通过0x34或0x35服务启动的数据传输流程。根据ISO14229-
- 基于图像处理的裂缝宽度检测系统-matlab
人工智能专属驿站
计算机视觉图像处理人工智能
图像处理技术广泛地应用于桥梁、房屋、道路等工程施工中出现的表面裂缝,利用数字图像处理技术来测量结构物表面裂缝宽度是一种无损检测方法.基于图像处理的裂缝宽度检测系统需采用的图像处理算法有:(1)读取裂缝图像;(2)图像转化为灰度图像;(3)图像的增强;(4)平滑滤波;(5)阈值分割;(6)形态学去噪;(7)边缘检测(Canny算子);(8)边缘坐标点的提取;结果见:源程序见:基于图像处理的裂缝宽度检
- Linux系统之安装Mongodb数据库
运维开发小白丶
数据库mongodb
1.安装包下载wgethttps://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.0.27.tgz2.安装和启动2.1解压tar-zxvfmongodb-linux-x86_64-rhel70-4.0.27.tgz2.2将解压后的目录移动到/usr/local目录下,并改名为mongodbmvmongodb-linux-x86_64
- PLC自动化工程师成长学习过程
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c语言
PLC自动化工程师成长学习路径:从入门到精通的五个阶段PLC(可编程逻辑控制器)是工业自动化领域的核心设备,PLC工程师需要具备跨学科的知识体系和实践能力。以下是PLC工程师从入门到精通的成长路径,分为五个阶段。第一阶段:基础知识储备(0-6个月)目标:建立自动化领域的基础理论框架。学科基础电工电子基础:学习电路分析、模拟/数字电路、电气元件(继电器、接触器、传感器)原理。自动化原理:理解控制理论
- 设计模式之单例模式
Forget the Dream
设计模式设计模式单例模式c++
概念单例模式是一种创建型设计模式1,它保证一个类在整个系统运行期间只有一个实例,并且提供一个全局访问点来访问这个唯一实例。无论在系统的任何地方、任何时间,对该类进行实例化操作,获取到的都是同一个对象实例。这就像在一个公司中,通常会有一个唯一的总经理,无论从哪个部门去获取总经理这个角色的实例,得到的都是同一个人。实现原理实现方式一般通过将类的构造函数设置为私有,防止外部代码通过常规的new操作符来创
- 0基础Deepseek-AI编程课程
2501_90533339
AI编程人工智能
这个0基础Deepseek-AI编程班课程,专门为没有编程经验的学员设计,涵盖了AI编程的基础知识,并深入讲解算法类工具的设计思维,让学员掌握AI编程的核心技能,最终能够独立开发AI工具。课程亮点✅从零开始:即使是0基础的小白,也能快速入门AI编程,掌握核心概念。✅实战驱动:课程不仅仅讲解理论,更会带领学员动手实操,设计属于自己的AI工具。✅深入AI算法:掌握AI编程的逻辑,理解如何构建和优化AI
- MYSQL-double
卡莫纳王牌枪神
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在MySQL中,DOUBLE是一种用于存储双精度浮点数的数据类型。它用于表示需要较大范围和较高精度的数值数据。以下是一些关于DOUBLE数据类型的关键点和用法示例:基本特性存储需求:DOUBLE类型通常占用8字节的存储空间。精度:DOUBLE提供大约15位十进制数字的精度。范围:DOUBLE可以表示的范围非常大,从非常小的负数到非常大的正数。语法在创建表时,可以如下定义DOUBLE列:CREATE
- MySQL事务的四大特性ACID
卡莫纳王牌枪神
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目录一、原子性(Atomicity)二、一致性(Consistency)三、隔离性(Isolation)四、持久性(Durability)MySQL事务的四大特性ACID,即原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability),是确保数据准确性和可靠性的关键所在。一、原子性(Atomicity)原子性是指事务是一个不可分割的最
- ORB-SLAM3源码的学习:GeometricTools文件
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3c++计算机视觉ubuntu人工智能学习
前言GeometricTools提供了两种几何计算功能:1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了,这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外,头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵,第二个函数用于比较两个
- ORB-SLAM3的源码学习: Settings.cc:Settings::readImageInfo读取图像信息
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3计算机视觉opencvubuntuc++人工智能学习
前言简单总结一下:这个函数的主要目的是从配置文件中读取和设置与相机图像尺寸相关的各种参数。它会根据需要调整图像的宽度和高度,并根据这些调整更新相机的校准参数。如果是立体相机或带IMU的相机,还会同时更新第二个相机的校准参数。最终,这些调整确保图像和相机校准信息的一致性。1.函数声明voidSettings::readImageInfo(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定
- ORB-SLAM2源码学习:System.cc:System::System SLAM系统的构造函数
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2c++学习计算机视觉算法opencv
前言ORB-SLAM2源码学习:rgbd_tum.cc源文件-CSDN博客之前我们在具体的实例的代码中初始化了一个SLAM的系统,现在让我们来看看这个SLAM的构造函数具体进行了什么操作。总的来说:该函数主要干了以下事情:1.初始化一些参数(列表初始化)2.加载并检查配置文件和词汇表3.创建一些对象如关键帧数据库、地图、绘制器等。4.启动并初始化多个线程:跟踪线程、本地建图线程、回环检测线程、可视
- 边缘AI架构提升LLM应用的响应速度
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
边缘AI架构提升LLM应用的响应速度关键词边缘计算、边缘AI、LLM、响应速度、模型压缩、分布式计算摘要本文探讨了如何通过边缘AI架构提升大型语言模型(LLM)应用的响应速度。文章首先介绍了边缘计算与边缘AI的基本概念、优势和应用场景,然后深入分析了边缘AI系统的架构设计与实现,以及提升LLM响应速度的关键技术。通过实际案例展示了边缘AI在LLM应用中的效果,并对未来发展趋势和潜在挑战进行了展望,
- tar 压缩算法对比与实践指南
tar压缩效率linux建议
在Linux系统管理和开发过程中,文件压缩打包是一项常见的需求。tar作为最常用的归档工具,支持多种压缩算法,不同算法之间在压缩比、压缩速度和解压速度等方面各有特点。本文将深入分析各种压缩算法的性能特征,并提供实用的选择建议。压缩算法性能对比我们选择了五种常用的压缩方式进行测试,包括:原始tar(无压缩)gzip压缩(tar.gz)xz压缩(tar.xz)zstd压缩(tar.zst)lz4压缩(
- 计算机视觉中图像的基础认知
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性RGB三通道彩色单通道灰度图像OpenCVMatplotlib
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中,图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度(W)和高度(H)定义了图像的像素分辨率,单位通常是像素。例如,一张1920x1080的图像有1920列(
- ORB-SLAM3的源码学习: Settings.cc:Settings::readCamera1/readCamera2 从配置文件中加载相机参数
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3计算机视觉ubuntuopencv人工智能数码相机学习
前言需要从配置文件yaml文件中读取相机参数才能用于后续计算。1.函数声明读取相机1的参数:voidSettings::readCamera1(cv::FileStorage&fSettings)如果是双目相机则还要读取相机2的参数:voidSettings::readCamera2(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定义相机11.读取相机模型3的模型加入了针孔相机模型以
- 数据结构:图(存储结构:邻接矩阵,邻接表)
成分复杂选手
数据结构c++visualstudiocode
图的概念图是由两个集合V和E组成,记为G=(V,E),其中V是顶点的有穷非空集合,E是V中顶点偶对的有穷集合,这些顶点偶对称为边。图可分为有向图和无向图,有向图中顶点对是有序的,每条边都有起点和终点,称为从Vi到Vj的一条有向边;无向图的顶点对是无序的。图的存储结构图的存储结构有主要有邻接矩阵、邻接表、十字链表和邻接多重表,这里介绍邻接矩阵和邻接表两种方法。邻接矩阵表示法:邻接矩阵使用一个二维数组
- 看板软件私有化:提升企业运营效率的关键一步
项目管理软件
看板作为一种高效的项目管理工具,已被广泛应用于软件开发、产品设计、市场营销等各个领域。然而,对于许多企业来说,使用SaaS版本的看板软件存在数据安全、定制化需求、成本控制等方面的顾虑。看板软件私有化部署方案应运而生,为企业提供安全可靠、高度可定制的项目管理解决方案。一、数据安全:企业发展的生命线对于金融、医疗、政府等对数据安全要求极高的行业来说,数据泄露可能导致巨大的经济损失和声誉风险。看板软件私
- DataWorks Copilot × DeepSeek-R1 来了!给你的智能数据开发加满 buff
DataWorksCopilot×DeepSeek-R1来了!DataWorksCopilot,作为一站式智能数据开发治理平台DataWorks的智能助手,借助AI推理和自然语言处理能力,通过提供代码辅助和智能应用开发功能,为开发者和企业用户带来便捷高效的数据开发体验。现在,DataWorksCopilot与DeepSeek-R1模型深度对接,支持DeepSeek-R1-671B模型与DeepSe
- Oracle IMP-00003: 遇到 ORACLE 错误 ORA-00942: 表或视图不存在
吃饱喝足
oracle数据库
网上很多回答都没有解决我的问题,问题出在了IMP、EXP命令的版本与Oracle数据库版本不一致上。场景如下:我需要将数据库A、用户a下所有对象导出至数据库B、用户b下数据库A和B的版本都是OracleDatabasRelease11.2.0.3.0,所以源数据库与目标数据库没有版本不一致的问题我使用EXP命令导出exporacle/oracle@**.**.**.**:1521/ORCLfile
- 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