- 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
IT猿手
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
- 机器学习 Day01人工智能概述
山北雨夜漫步
机器学习人工智能
1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序:此类程序主要运算集中在寄存器,寄存器读写速度快,而GPU拥有强大的计算能力,能高效处理大量的寄存器运算,因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序,都属于计算密集型,在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序:GPU采用SIMD架构,有众多核心,同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
- 实时光线追踪技术:Ray Tracing_2024-07-21_02-55-16.Tex
chenjj4003
游戏开发python算法人工智能矩阵线性代数骨骼绑定开发语言
实时光线追踪技术:RayTracing实时光线追踪技术教程基础知识光线追踪原理光线追踪是一种渲染技术,它通过模拟光线在场景中的传播和反射来生成图像。在实时光线追踪中,这一过程被优化以在有限的时间内完成,通常用于游戏和实时动画。其核心原理是逆向追踪,即从观察者(摄像机)发出光线,而不是从光源发出,这样可以减少计算量。示例:光线追踪的基本算法#Python示例代码,展示如何计算光线与场景中物体的交点c
- 内核调试环境:buildroot/debootstrap制作文件系统、编译内核、QEMU模拟
苏打呀
linuxqemukernel
编译内核#安装常用工具和依赖,可能会多,懒得分了,全装了吧反正以后说不定还要用。。。sudoaptinstallcurlwgetgpgzshtreegitnet-toolsproxychains4remminavimtarstracellvmclangunzipgccgcc-multilibbuild-essentialflexbisoncmakemakegawkdkmsautoconfninja
- Python 爬虫实战:从知乎盐选专栏,爬取优质内容付费数据
西攻城狮北
python爬虫开发语言实战案例知乎
目录一、前言二、准备篇2.1确定目标2.2工具与库2.3法律与道德声明三、实战篇3.1分析知乎盐选专栏页面3.2模拟登录3.3获取文章列表3.4爬取更多文章数据3.5数据存储四、分析篇4.1数据清洗4.2热门文章分析4.3收藏数分析4.4评论数分析五、总结与展望六、注意事项一、前言知乎盐选专栏作为知乎平台上的优质内容付费板块,汇聚了众多创作者的高质量文章。了解这些文章的付费数据,如点赞数、收藏数、
- QHDBO基于量子计算和多策略融合的蜣螂优化算法
算法小狂人
算法改进智能优化算法量子计算算法
2.DBO基本的蜣螂算法通过模拟蜣螂在自然界中的四种行为(滚动、产卵、觅食和偷窃)来执行种群位置更新。2.1滚动蜣螂在自然界中,蜣螂必须通过太阳导航,使其球滚动的路线尽可能直线。方程(1)用于原始论文中更新滚动蜣螂的位置:xi(t+1)=xi(t)+α⋅k⋅xi(t−1)+b⋅Δx(1)x_i(t+1)=x_i(t)+\alpha\cdotk\cdotx_i(t-1)+b\cdot\Deltax\
- 群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA,含Matlab源代码)
HR Zhou
算法matlab开发语言群体智能优化优化
摘要爱情进化算法(LEA)是一种基于心理学刺激-价值-角色理论(Stimulus-Value-RoleTheory)所提出的新型元启发式算法。该算法将“恋爱中的人”抽象为种群个体,通过对个体“幸福度(Happiness)”的定义和动态更新,模拟了从“相遇->价值交流->角色平衡”三个阶段不断逼近全局最优解的过程。LEA在高维连续优化与工程应用等场景下可实现对搜索空间的充分探索与精细开发。本文结合算
- 灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization, GWO)及其 Python 代码
追蜻蜓追累了
算法pythongithubpycharmjupytermatlabnumpy
灰狼优化算法(GreyWolfOptimization,GWO)是一种基于灰狼社会行为觅食过程而设计的优化算法。其基本原理是模拟灰狼群体中个体的协作和竞争行为,以迭代更新的方式寻找最优解。灰狼优化算法涉及三种灰狼的角色:alpha(α)、beta(β)和delta(δ),它们分别代表群体中的优势个体。算法包括初始化灰狼位置、计算适应度值、更新灰狼位置等步骤。以下是一个简单的Python示例代码,实
- 万字总结(含理解):git reset、revert、checkout --file、stash、rebase、merge
周里奥
gitgit学习
结尾附基本常用命令gitcommit--amend改写提交gitreset回滚代码仓库gitcheckout--file放弃暂存区的修改gitreset测试过程gitrevert测试过程reset和revert区别gitstash测试过程merge对比rebase模拟冲突产生情况git常用命令gitcommit--amend改写提交重写上一次的提交信息,不会生成新的版本号执行了一次提交,提交信息是
- pfsense部署四(静态路由的配置)
SecPulse
pfsense使用pfsense开源防火墙人工智能服务器组网网络安全tcp/ip
目录一.介绍二.配置过程一.介绍pfsense开源防火墙经常在进行组网时,通常会用于连接不同的网络,在这个时候进需要给pfsense配置路由,而这篇文章介绍的是静态路由的配置二.配置过程拓扑图:本次实验使用ensp模拟器进行模拟,使用一个cloud连接pfsense,有两个网段,分别是192.168.184.0/24和192.168.111.0/24首先给cloud进行配置给AR1配置ip地址sy
- OpenWrt GPIO模拟I2C最佳实践
HH予
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OpenWrtGPIO模拟I2C最佳实践一、软件实现方案选择|方案|优点|缺点|适用场景||-------------------|-------------------------|-------------------------|-------------------||Shell脚本+sysfs|快速验证功能|无法保证时序精确性|研发初期快速验证||Libgpiod用户态驱动|支持事件监听
- 解决stm32引脚如果选择输入模式
雁过留声花欲落
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1.输入模式分类STM32的GPIO输入模式主要分为以下四种:浮空输入(FloatingInput/InputFloating)上拉输入(InputPull-Up)下拉输入(InputPull-Down)模拟输入(AnalogInput)2.各模式详解(1)浮空输入(FloatingInput)电路结构:引脚内部不连接上拉或下拉电阻,完全由外部电路决定电平状态。等效电路:引脚直接连接施密特触发器(
- 开源瑰宝:全方位深度揭秘“随机数据生成器”
虞亚竹Luna
开源瑰宝:全方位深度揭秘“随机数据生成器”common-random简单易用的随机数据生成器。生成各种比较真实的假数据。一般用于开发和测试阶段的数据填充模拟。支持各类中国特色本地化的数据格式。Aneasy-touserandomdatagenerator.Generallyusedfordatafilling,simulation,demonstrationandotherscenariosint
- WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD(PALM)高精度多尺度降尺度分析研究
Hardess-god
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随着大气科学与数值模拟技术的发展,高精度多尺度气象模拟日益成为科研与应用的热点问题。本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲(Fuxi)模型,并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度,以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。1.技术路线概述WRF移动嵌套(MovingNesting):动态调整高分辨率嵌套网格位置,追踪天气系统(如台风、强对流系统)以提高局地预报精度。伏羲(Fuxi)模型
- CFD Fluent 出现 floating error 可能是什么原因,怎么解决
Hardess-god
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在使用ANSYSFluent进行流体动力学模拟时,遇到浮点错误(floatingpointerror)通常指的是计算过程中发生了数值问题。这种错误可能由多种原因引起,以下是一些常见的原因及其相应的解决方法:常见原因及解决方法:网格问题:问题描述:如果网格质量不足,特别是含有高偏斜度或非常小的单元,可能会导致计算不稳定。解决方法:重新生成更精细或更合理的网格。确保网格在边界层和流体流动发生显著变化的
- 机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现
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随着人工智能的发展,机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习(ML)和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析,并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标:结合机器学习模型与伏羲气象模式,实现区域和局地高精度降尺度。技术路线:伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型(如CNN、LSTM、XGBoost)进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
- 每天分析一个开源项目:open_deep_research
申非zz
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每天分析一个开源项目:open_deep_research项目链接:langchain-ai/open_deep_research项目介绍项目功能:OpenDeepResearch是一个基于LangGraph的Web研究助手,旨在帮助用户快速生成特定主题的综合性报告。它模拟了OpenAI和Gemini的DeepResearch流程,但提供了更强的自定义能力,允许用户配置模型、Prompt、报告结构
- python大赛对名_用100行Python爬虫代码抓取公开的足球数据玩(一)
司马各
python大赛对名
在《用Python模拟2018世界杯夺冠之路》一文中,我选择从公开的足球网站用爬虫抓取数据,从而建模并模拟比赛,但是略过了爬虫的实施细节。虽然爬虫并不难做,但希望可以让更多感兴趣的朋友自己动手抓数据下来玩,提供便利,今天就把我抓取球探网的方法和Python源码拿出来分享给大家,不超过100行代码。希望球友们能快速get爬虫的技能。#-*-coding:utf-8-*-from__future__i
- 机器臂运动控制算法工程师面试
道亦无名
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大厂的经验总结:一、基础概念理解请解释机器臂运动学正解和逆解的概念,并分别说明其用途。正解:已知机器臂各关节的角度(或位移),通过运动学模型计算出机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的位置和姿态。用途在于可以根据给定的关节驱动值,预测末端的实际位置,用于运动仿真、路径验证等,比如在工业生产前模拟机器臂的动作是否能准确到达加工位置。逆解:已知机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的期望位置和姿态,求解出各关节应处
- C语言复习笔记6---while循环for循环
.又是新的一天.
C语言复习笔记c语言算法c++
感谢张学长为大家整理的笔记~考点整合A+B问题分离一个整数每一位从后往前从前往后→字符数组(字符串)/看成一堆字符栈(先入后出)→递归while→循环版的if(while循环的直接应用→模拟)gcd和lcm打擂法求max,min判断素数O(n)O(sqrt(n))→分离因子的快捷的求法打印素数表数列求和、斐波那契数列(递推)递推和递归递推往往用迭代(循环)来实现讲从前往后分离整数的递归写法实现方式
- 原创LabVIEW与台达EtherCAT运动控制卡完整测试程序代码
LabVIEW热爱者
labview
利用LabVIEW调用台达提供的库函数,控制台达EtherCAT运动控制卡,实现初始化、IO、运动控制、模拟量读取等功能。LabVIEW2013以上版本可以打开。可实现单轴、多轴运动控制。
- hdc工具安装、常用命令及使用技巧
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HarmonyOSNEXTharmonyos华为
介绍:hdc(OpenHarmonyDeviceConnector)是为开发人员提供的用于设备连接调试的命令行工具,该工具需支持部署在Windows/Linux/Mac等系统上与OpenHarmony设备(或模拟器)进行连接调试通信。简单来讲,hdc是OpenHarmony提供的用于开发人员调试硬件、应用的命令行工具,用在电脑与开发板之间的交互。hdc适用于OpenHarmony应用、硬件开发及测
- 蒙特卡罗树搜索算法依赖游戏树,也就是游戏的状态空间和可选动作的构成。游戏树是游戏设计者为了实现对战或博弈的目的
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介20世纪末到21世纪初,计算机科学和互联网科技迅速发展。在这些新兴领域中,蒙特卡罗方法是一个显著的研究热点。蒙特卡罗方法源自物理学和数学领域,其目的是模拟物理系统的随机运动,从而解决很多数学、物理等领域的问题。蒙特卡loor方法被广泛应用于各类模拟、预测、优化、控制等领域。在计算机领域,蒙特卡罗方法也扮演了重要角色。现如今,计算性能已经足够强大,人们可以轻松地进
- HarmonyOS Next--实现炫酷下拉刷新与上拉加载
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摘要:本文通过HarmonyOS的PullToRefresh组件,结合Canvas绘图技术,实现具有动态小球特效的下拉刷新与上拉加载功能。文章将详细解析动画绘制原理、手势交互逻辑以及性能优化要点。一、效果预览实现功能包含:弹性下拉刷新:带有透明度渐变的圆形聚合动画波浪加载动画:三个小球按序弹跳的加载效果数据动态加载:模拟异步数据请求与列表更新流畅交互体验:支持列表惯性滑动与边缘回弹二、核心实现原理
- RPA(Robotic Process Automation)技术介绍及其应用
乐Code
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一、RPA技术概述RPA,即机器人流程自动化,是一种利用软件机器人(或称为“机器人工作者”)来模拟和自动执行人类在计算机上执行的各种重复性、规则性业务流程的技术。RPA技术旨在通过自动化这些业务流程,提高工作效率、减少人为错误,并让员工能够专注于更高价值的工作。二、RPA技术的核心特点无侵入性:RPA软件能够在现有的IT架构上运行,无需对现有系统进行大幅修改或替换。易于实现和扩展:相对于传统的IT
- 6,Kotlin代码案例,并按照要求对变量、类、方法等进行了改写
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//使用Kotlin1.3.11编译器//不需要包声明(package语句)//定义类A1,类似一个简单的控制器类,用于处理Web请求相关操作classA1{//定义静态变量BBB,这里模拟一个可能的全局配置相关的静态变量companionobject{varBBB:Int=0}//实例方法CCC,模拟处理"/helloworld"和"/"路径的请求funCCC():Any{//返回一个字符串,模
- ZooKeeper集群高可用性测试与实践:从规划到故障模拟
磐基Stack专业服务团队
Zookeeperzookeeper可用性测试
#作者:任少近文章目录ZooKeeper集群环境规划1.集群数据一致性测试2.集群节点故障测试ZooKeeper集群高可用性测试的主要目的是确保在分布式环境中,ZooKeeper服务能够持续提供一致性和高可用性的协调服务。ZooKeeper集群环境规划节点ipZooKeeper版本java版本对外端口集群通信端口集群选举端口192.168.x.xZooKeeper-3.6.11.8.0_33221
- UML类图综合实验三
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- 第十四次CCF-CSP认证(含C++源码)
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第十四次CCF-CSP认证卖菜满分思路买菜满分思路再卖菜满分题解(差分约束)solution1(枚举correctbut超时)solution2(正解)卖菜题目链接满分思路就是模拟一下这个调整第二天菜价的过程,其中对于两种只有一个邻居的情况下做出调整,三个for循环分别处理输入,调整,输出#includeusingnamespacestd;constintN=1010;intyes[N],toda
- 【C++】priority_queue的使用及模拟实现(含仿函数介绍)
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文章目录前言一、priority_queue的介绍二、priority_queue的使用三、仿函数四、priority_queue的模拟实现前言一、priority_queue的介绍(优先级队列是默认使用vector作为其底层存储数据的容器适配器,在vector上又使用了堆算法将vector中元素构造成堆的结构,因此priority_queue就是堆)二、priority_queue的使用及模拟实
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- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
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- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
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IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>