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shanshandeisu
数据结构与算法LeetCode动态规划leetcode算法dp力扣数据结构
1.0.理论基础动态规划主要解决的问题种类有:背包问题打家劫舍股票问题子序列问题解决步骤:dp数组及其下标的意义递推公式dp数组初始化遍历顺序打印dp数组2.0.相关力扣题509.斐波那契数列classSolution:deffib(self,n:int)->int:ifn==0:return0ifn==1:return1dp=[0]*35dp[1]=1foriinrange(2,31):dp[i
- 最多获得的短信条数_云短信平台优惠活动_200分_A卷_动态规划
bug小王爷
华为OD机试真题(JavaA卷+B卷)动态规划华为od华为java
最多获得的短信条数_云短信平台优惠活动题目描述:某云短信厂商,为庆祝国庆,推出充值优惠活动。现在给出客户预算,和优惠售价序列,求最多可获得的短信总条数。输入输出描述:输入描述: 第一行客户预算M,其中0≤M≤10^6 第二行给出售价表,P1,P2,…Pn,其中1≤n≤100, Pi为充值i元获得的短信条数。 1≤Pi≤1000,1≤n≤100输出描述: 最多获得的短信条数示例1:输入:6
- 动态规划(Dynamic Programming,简称 DP)
佛渡红尘
计算机应用与算法动态规划代理模式算法
动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的,通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题。通过保存和重用已经解决的子问题的解,来避免重复计算,从而大大提高了算法的效率。动态规划的基本思想是将一个复杂的问题分解为若干个相对简单的子问题,通过求解子问题,并将这些子问题的解保存起
- 题目:解码方法(来自leetcode)动态规划----斐波那契模型
清风逸梦
leetcode动态规划算法
解码方法题目动态规划(5步走)状态表示状态转移方程初始化填表顺序返回值代码题目链接题目动态规划(5步走)状态表示dp[i]表示为从下标i之前的的解码数。状态转移方程以i位置为终点,下标为i的位置有两种方式:第一种就是单独解码,第二种就是与前面的一位数合并解码。单独解码有分两种情况:第一种是:当s[i]在[1,9]时可以单独解码,就相当于在dp[i-1]种情况后接上一个单独解码,所以dp[i]=dp
- 蓝桥杯Python组最后几天冲刺———吐血总结,练题总结,很管用我学会了
晚风时亦鹿
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一、重要知识要点1、穷举法2、枚举法3、动态规划4、回溯法5、图论6、深度优先搜索(DFS)7、广度优先搜索(BFS)8、二叉树9、递归10、分治法、矩阵法11、排列组合12、素数、质数、水仙花数13、欧几里得定理gcd14、求最大公约数、最小公倍数15、海伦公式(求三角形面积)16、博弈论17、贪心18、二分查找法19、hash表20、日期计算21、矩形快速幂22、树形DP23、最短路径24、最
- Python 最最最使用的动态规划入门教程 + 10道经典例题
我是阿核
Python动态规划算法pythonleetcode
不多废话,直接开讲动态规划三大步骤动态规划是一种将问题分解为若干个子问题,并存储这些子问题的解(通常使用数组或矩阵等数据结构),以便在后续计算中重复使用,从而避免了重复计算,提高了算法的效率。需要注意的是,动态规划并非一种特定的算法,而是一种解决问题的思想和方法。在实际应用中,需要根据具体问题的特点来设计合适的动态规划算法。动态规划的根本在于用已知项的求出未知项,并再次调用已经求出的未知项来解决更
- 动态规划,蒙特卡洛,TD,Qlearing,Sars,DQN,REINFORCE算法对比
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动态规划算法机器学习深度学习
动态规划(DynamicProgramming,DP)通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划的步骤识别子问题:定义问题的递归解法,识别状态和选择。确定DP数组:确定存储子问题解的数据结构,通常是数组或矩阵。确定状态转移方程:找出状态之间的关系,即状态转移方程。边界条件:确定DP数组的初始值或边界条件。填表:按照顺序填入DP表,通常是从最小的子问题开始。构造最优解:根据
- C++爬楼梯——dfs、递归、动态规划、递推
*TQK*
编程语言知识点算法练习数据结构c++算法
什么是动态规划:给定一个问题,我们把他拆成一个个子问题,直到子问题可以直接解决。然后把子问题的答案保存起来,以减少重复计算。再根据子问题的答案反推,得出原问题解的一种方法递归的过程:"递"的过程是分解子问题的过程;(dfs是第归的一种)“归”的过程是产生答案的过程。“递”的过程是自顶向下。“归”的过程是自底向上,“底”代表的是已知最小子问题的答案递归适用于以下情况:1.问题具有递归结构:问题可以自
- 1.21学习总结
2401_89561082
学习
今天不知道点到什么把codeblock给玩死了,试图抢救,但是抢救无效,只好删了重下,终于让他变成了记忆中的模样。在博客上看了背包问题详解,不是很理解,题目也没能做出来。P1387:最大正方形b[i][j]表示以节点i,j为右下角,可构成的最大正方形的边长。只有a[i][j]==1时,节点i,j才能作为正方形的右下角;对于一个已经确定的b[i][j]=x,它表明包括节点i,j在内向上x个节点,向左
- [前端算法]动态规划
摇光93
算法算法动态规划
最优子结构,重叠子问题爬楼梯递归+记忆化搜索自顶向下varclimbStairs=function(n){letmap=[]functiondfs(n){if(n=coins[j]){dp[i]=Math.min(dp[i],dp[i-coins[j]]+1);}}}if(dp[amount]===Infinity){return-1;}returndp[amount];}01背包问题functi
- 贪心与动规(动态规划)
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动态规划算法
1.贪心与动规的区别贪心算法和动态规划的主要区别在于它们解决问题的方式、能否保证得到最优解以及算法复杂度。解决问题的方式:贪心算法: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。它通常不考虑未来后果,只关注当前的最优解。动态规划:将原问题分解为子问题,通过解决子问题,并将子问题的解存储下来(通常是存储在一个表格中),在解决原问题时利用这些子问题的解。它通常以自底向
- 蓝桥杯备赛笔记(十) 背包问题
小魏´•ﻌ•`
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(1)背包模型有一个体积为V的背包,商店有n个物品,每个物品有一个价值v和体积w,每个物品只能被拿一次,问能够装下物品的最大价值。这里每一种物品只有两种状态,即“拿”或“不拿”。设状态dp[i][j]表示到第i个物品为止,拿的物品总体积为j的情况下的最大价值。转移方程为:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-w]+v)如果不拿物品i,那么最大价值就是dp[i-1][j
- 程序设计思考:归零思想
hookby
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“归零思想”是一种在程序设计中常用的思考方法,主要指的是通过将某些值或状态归零,来简化问题或解决复杂度。这个思想在许多领域中都可以找到应用,尤其是在处理问题时需要清理和重置状态,避免累积错误或多余的计算。下面是几个典型的应用场景:1.状态重置在某些算法中,特别是动态规划、回溯、递归等问题中,我们可能需要在每个阶段重置某些变量或状态,防止它们影响后续的计算。例如,在递归算法中,递归结束后可以通过将某
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算法之所以难以掌握,主要是因为以下几个原因:1.抽象性算法是对问题的抽象解决方案,通常不依赖于具体的编程语言或实现细节。初学者可能难以将抽象的逻辑转化为具体的代码。例如,动态规划(DP)的核心思想是将问题分解为子问题并存储中间结果,但这种抽象思维需要大量练习才能掌握。2.数学基础要求许多算法依赖于数学知识,例如:时间复杂度分析:需要理解大O表示法、递归关系等。图论算法:需要了解图的基本概念(如节点
- 代码随想录训练营第三十八天| 322. 零钱兑换 279.完全平方数 139.单词拆分 背包问题总结篇
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322.零钱兑换题目链接:322.零钱兑换-力扣(LeetCode)讲解链接:代码随想录和昨天做过的零钱对换不太一样昨天的零钱兑换是完全背包里的球排列问题这个是求在指定的背包容量内求最小的组合数动态规划五部曲1定义dp方程我们假设用了dp[j]个硬币去凑j容量的背包要求dp[j]最小2推导递推公式首先最少用j-coins[i]个硬币来凑dp[j-coins[i]]容量的金额(背包)(不加上他本身的
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抽奖开出西瓜
动态规划动态规划算法
前言这篇文章展示了规范化的动态规划做题步骤。部分内容借鉴了代码随想录代码随想录-动态规划509.斐波那契数题目描述和思路力扣题目链接(opensnewwindow)斐波那契数,通常用F(n)表示,形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是:F(0)=0,F(1)=1F(n)=F(n-1)+F(n-2),其中n>1给你n,请计算F(n)。典型的动态规
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1.动态规划基础(1)线性DP1)什么是DP(动态规划)DP(动态规划)全称DynamicProgramming,是运筹学的一个分支,是一种将复杂问题分解成很多重叠的子问题,并通过子问题的解得到整个问题的解的算法。在动态规划中有一些概念:状态:就是形如dp[i][j]=val的取值,其中i,j为下标,也是用于描述、确定状态所需的变量,val为状态值。状态转移:状态与状态之间的转移关系,一般可以表示
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题目:115.不同的子序列-力扣(LeetCode)动态规划问题,f[i][j]表示s的第i个元素匹配到t的第j个元素,有多少种结果f[i][j]=f[i-1][j]+(s[i]==t[j]?f[i-1][j-1]:0)答案就是f[s.length()-1][t.length()-1]#define_MAX_(1000000007)classSolution{public:intnumDistin
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【c++】【算法】【动态规划】最长公共子序列//递归方式//最长公共子序//直接递归求最长公共子序长度intFindValue(conststring&X,conststring&Y,inti,intj){if(i==0||j==0)return0;if(X[i]==Y[j])returnFindValue(X,Y,i-1,j-1)+1;elsereturnstd::max(FindValue(X
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309.买卖股票的最佳时机含冷冻期-力扣(LeetCode)动态规划解题思路:1、暴力递归(难点如何定义递归函数)2、记忆化搜索-傻缓存法(根据暴力递归可变参数确定缓存数组维度)3、严格表结构依赖的动态规划4、进一步优化(斜率优化、空间优化),非必须一、分析:假设[0,index-1]之前的最大利润已经知道,现在计算到了index位置的最大利润。根据题意,到index位置后可能有三种状态,买入、卖
- 算法设计与分析第一章课后作业
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第一章一.单选题1【单选题】子程序(包括函数和方法)是用来被调用的,递归指的是A、不同子程序之间直接或间接调用的程序设计方法B、同一个子程序直接或间接调用自己的程序设计方法C、子程序向调用它的程序段返回结果的程序设计方法D、子程序不向调用它的程序段返回结果的程序设计方法正确答案:B我的答案:B得分:4.0分2【单选题】背包问题:n个物品和1个背包。对物品i,其价值为vi,重量为wi,背包的容量为W
- 最长回文字串的多种解法(java)
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文章目录1.暴力解法2.中心扩散法3.动态规划法题目要求:给你一个字符串s,找到s中最长的回文子串1.暴力解法列举所有子串;将字符串分解为字符数组char[]arr,方便后续判断是否为回文字符串,接着使用两层for循环去跑字符串s,使用maxf初始化为1去记录最长回文字符串的长度,min记录最长字符串的起始下标。代码如下:publicStringlongestPalindrome(Strings)
- 动态规划算法----回文串问题
阿_北
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引言在算法的世界里,回文串问题一直是一个经典且富有挑战性的题目。而动态规划作为一种强大的算法思想,为解决这类问题提供了高效且优雅的解决方案。本文将深入探讨如何运用动态规划算法来解决回文串相关问题,从问题描述、动态规划思路,到代码实现与复杂度分析,全面剖析这一过程。回文串问题描述回文串是指一个字符串从左到右读和从右到左读是完全一样的,例如“level”、“madam”等。常见的回文串问题有:给定一个
- 算法第十六期——动态规划(DP)之线性DP
小叶pyか
算法动态规划
【概述】线性动态规划,是较常见的一类动态规划问题,其是在线性结构上进行状态转移,这类问题不像背包问题、区间DP等有固定的模板。线性动态规划的目标函数为特定变量的线性函数,约束是这些变量的线性不等式或等式,目的是求目标函数的最大值或最小值。因此,除了少量问题(如:LIS、LCS、LCIS等)有固定的模板外,大部分都要根据实际问题来推导得出答案。【例题】最长公共子序列(LCS)lanqiao0J题号1
- 后端架构师技术图谱
dreamcasher
架构师后端
《后端架构师技术图谱》(转)数据结构队列集合链表、数组字典、关联数组栈树二叉树完全二叉树平衡二叉树二叉查找树(BST)红黑树B-,B+,B*树LSM树BitSet常用算法排序、查找算法选择排序冒泡排序插入排序快速排序归并排序希尔排序堆排序计数排序桶排序基数排序二分查找Java中的排序工具布隆过滤器字符串比较KMP算法深度优先、广度优先贪心算法回溯算法剪枝算法动态规划朴素贝叶斯推荐算法最小生成树算法
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算法c#
今天解出两道洛谷上面的搜索题,分别是“kkksc03考前临时抱佛脚”与“填涂颜色-洛谷”题目:kkksc03考前临时抱佛脚由题目意思可知,该题是要求我们将同一科目的所有“完成习题册”的时间尽可能均衡地分配给左右脑(双核就是强),然后选取各个科目的耗时较多的部分,相加就是正确答案。说起来很简单,就像一道简单的贪心类水题,但实际上需要用到动态规划,主要是解法类似于动态规划里的经典例题“01背包”。(而
- 华为OD机试 - 获取最多食物 - 拓扑排序、动态规划(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分)
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华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。一、题目描述主办方设计了一个获取食物的游戏。游戏的地图
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华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。一、题目描述给定一个二维整数矩阵,要在这个矩阵中选出一
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- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
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编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
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linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
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假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
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java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
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- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
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/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
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sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。