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群智能算法小狂人
算法
1简介算法提出了一种用于数值优化和点云配准的LSHADE-SPACMA(mLSHADE-SPACMA)的修改版本。首先,提出了一种精确的消除和生成机制,以增强算法的局部开发能力。其次,引入了一种基于改进的半参数自适应策略和基于秩的选择压力的变异策略,改进了算法的进化方向。第三,提出了一种基于精英的外部归档机制,保证了外部种群的多样性,可以加速算法的收敛进度。2.7LSHADE-SPACMA2.7.
- 220622_preview,知识点10:DWS层搭建--销售主题宽表--step1--字段抽取
啊六六六
Pythonjava开发语言
220622_preview知识点10:DWS层搭建--销售主题宽表--step1--字段抽取表关系一切的前提是,先了解原始数据的结构和关系。对于销售主题宽表来说,其当中的指标和维度字段分别来源于DWB层:订单明细宽表、店铺明细宽表、商品明细宽表。比如商圈、店铺等维度来自于店铺明细宽表;大中小分类来自于商品明细宽表;而成交额等指标需要依赖订单明细宽表。字段抽取关联之后,字段非常多,但是并不意味着每
- npm install --force or --legacy-peer-deps
程序员大侠
npm前端node.js
这个命令中的--force和--legacy-peer-deps是用于控制包管理器(如npm或yarn)在安装依赖时的行为的选项。--force--force选项通常用于强制包管理器执行某些操作,即使这可能会导致一些不期望的副作用。在安装依赖时,使用--force可能会导致以下行为:覆盖已安装的包:如果某个包已经安装,但版本不匹配,使用--force会强制重新安装指定版本的包。忽略缓存:包管理器通
- GPU渲染管线——处理流程总结
fengnian18
cesium前端算法javascript
GPU图形渲染管线图形渲染管线(GraphicsRenderingPipeline)是GPU渲染三维场景的主要工作流程。它是一个逐步处理的框架,将三维场景的数据转化为屏幕上的二维图像。渲染管线像是一条“流水线”,输入三维几何数据(顶点、纹理等),经过一系列阶段的处理后,输出最终的像素颜色。渲染管线的主要阶段渲染管线通常分为以下几个阶段:应用阶段(ApplicationStage)发生位置:在CPU
- Java中的自然语言处理(NLP)工具:Stanford NLP、Apache OpenNLP、DL4J
花千树-010
RAGjava自然语言处理apachenlpAIGC
随着人工智能技术的快速发展,自然语言处理(NLP)已经成为各行各业中不可或缺的技术。对于Java开发者来说,选择合适的NLP工具可以极大地提升开发效率。今天,我们将探讨几款常用的JavaNLP工具:StanfordNLP、ApacheOpenNLP和DL4J,并通过代码实例展示如何使用它们。1.StanfordNLP:功能全面的NLP工具StanfordNLP是由斯坦福大学开发的自然语言处理工具包
- Java处理PDF合集
花千树-010
RAGjavapdf开发语言ocrAIGC
1、Java生态系统中处理PDF的库和工具这篇文章介绍了三款JavaPDF处理库,分别是ApachePDFBox、iText和OpenPDF。ApachePDFBox提供了全面的功能,适用于生成、修改、渲染PDF文档,特别是在文本提取方面很强大;iText功能强大,支持生成复杂的PDF文件以及表单填写、数字签名等操作,但它采用AGPL许可;OpenPDF是iText的开源分支,适用于不受AGPL限
- Docker启动运行zookeeper和kafka命令
灬Change
dockerzookeeperkafka
拉取镜像dockerpullwurstmeister/zookeeperdockerpullwurstmeister/kafka运行dockerrun-d--namezookeeper-p2181:2181wurstmeister/zookeeperdockerrun-d--namekafka--linkzookeeper-p9092:9092-eKAFKA_ADVERTISED_LISTENER
- Python中的异步编程与asyncio模块的应用
这题有点难度
学习人工智能
在现代软件开发中,程序的性能和响应速度是至关重要的。随着互联网技术的飞速发展,越来越多的应用需要处理大量的并发请求。传统的同步编程方式在面对高并发场景时往往显得力不从心。而异步编程作为一种高效的并发处理方式,逐渐成为开发者们的首选。Python中的asyncio模块是实现异步编程的核心工具之一,本文将详细介绍其基本概念、使用方法以及实际应用场景。一、异步编程简介在深入探讨asyncio之前,我们先
- 【LLM大模型】用智谱 GLM-4大模型开发自己的 IDEA插件
爱画画的柚子
intellij-ideajava数据库stablediffusion服务器AI作画AIGC
在大模型席卷世界的时代,不搞一搞大模型开发,作为一名程序员总觉得缺点什么,搞点啥呢,就从搞一个自己的IDEA插件开始吧,就拿智谱清言GLM-4来说,在国内大模型中表现较为突出,具有较为均衡和全面的性能,在语言和知识等基础能力维度上可比肩GPT-4Turbo。GLM-4是智谱AI推出的新一代基座大模型,其API的上线为开发者提供了便捷高效地体验GLM-4模型的能力。以下是GLM-4API的详细介绍与
- 大模型/ChatGPT/AIGC、论文审稿、具身智能、RAG等11大系列集锦
大模型八哥
chatgptAIGC大模型aiai大模型agi人工智能
近期则专攻AIGC/ChatGPT,而自己在本blog上也着实花费了巨大的时间和精力,写的东西可能也够几本书的内容了。然不管怎样,希望我能真真正正的为读者提供实实在在的价值与帮助。下面,敬请观赏。有任何问题,欢迎随时不吝指正(同时,若你也能帮助回复blog内留言的任何朋友的问题,欢迎你随时不吝分享&回复,我们一起讨论,互帮互助,谢谢)。无私分享,造福天下以下是本blog内的微软面试100题系列、经
- pnpm vs npm
CCSBRIDGE
了解Vuenpm前端node.js
pnpmvsnpm:区别与常见操作指南在现代前端开发中,包管理工具是不可或缺的。最常见的包管理工具有npm、yarn和pnpm。其中,pnpm以其高效的磁盘利用率和更快的安装速度受到越来越多的开发者青睐。本文将对比pnpm和npm,并介绍pnpm的常见配置及操作。一、pnpmvsnpm:核心区别特性pnpmnpm磁盘占用低:采用硬链接和符号链接共享node_modules,节省磁盘空间高:每个项目
- [2025.02.11] 游戏常用运行库 合集 | Game Runtime Libraries Package(5.1.25.0207)
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软件简介:游戏常用运行库合集整合了许多游戏会用到的运行库,支持WindowsXP–Windows11系统,并且支持自动检测系统勾选推荐的运行库,方便快捷。本版特点:整合常见最新游戏所需运行库根据系统自动勾选推荐的版本纯净安装包无病毒和弹窗行为支持静默安装,静默参数:/S包含组件:MicrosoftVisualC++2005Redistx86x64MicrosoftVisualC++2008Redi
- Linux操作系统:智能工业电表开发
暮雨哀尘
Linux的那点事服务器linux微信web开发数据库运维
智能工业电表开发文档(基于Linux操作系统)1.项目概述智能工业电表是一款用于实时监测工业设备电流和电压的系统。它通过嵌入式Linux设备采集数据,并将数据上传到云端服务器。用户可以通过微信小程序查询设备的实时数据和历史数据,并进行充值操作。2.系统架构2.1系统架构图+-------------------++------------------++-------------------+||
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1.用户基本操作1.1创建用户创建用户命令结构postgres=#\hcreateuserCommand:CREATEUSERDescription:defineanewdatabaseroleSyntax:CREATEUSERname[[WITH]option[...]]whereoptioncanbe:SUPERUSER|NOSUPERUSER|CREATEDB|NOCREATEDB|CREA
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1.单体布隆过滤器在分布式环境会出现的问题?如果这个模块会部署多个IW9实例(或者多节点应用),并且每个实例都需要使用布隆过滤器来进行手机号查重,那么目前的设计方案需要做一些额外的考虑和优化,以确保布隆过滤器在分布式环境下的一致性和有效性。直接在多个实例中使用布隆过滤器时,可能会遇到以下几个问题:问题分析:布隆过滤器的本地性:布隆过滤器是一个本地数据结构,它通常在每个应用实例中独立运行。每个实例拥
- 看黑客如何远程黑掉一辆汽车 - BlackHat 2015 黑帽大会总结 day 1
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蒸米·2015/08/0616:290x00序今天是BlackHat2015第一天,九点钟开场。开场介绍是由BlackHat创始人JeffMoss讲的。随后又请来了Stanfordlawschool的JenniferGranickz做了keynotespeech。随后就开始BlackHat的正会了,因为BlackHat是9个分会场同时进行,所以我们只能挑一些比较感兴趣的演讲去听。0x01ANDRO
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阿尔法星球
深度学习与神经网络实战机器学习
1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法,它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别,包括但不限于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)和Transformer模型等。1.2深度学习模型的关键特点深度学习模型的关键特点在于其深度,即
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引言MATLAB(MatrixLaboratory)是一种广泛应用于工程、科学和数学领域的高效编程工具。它不仅在矩阵运算、数据分析和图形可视化等方面表现出色,还在信号处理、控制系统设计以及机器学习中占有重要地位。对于初学者和有一定编程经验的学习者来说,系统学习MATLAB可以帮助你在科研和工程项目中取得更大的进展。本文将为你提供一套系统的学习MATLAB的方法和资源,帮助你从零开始掌握这门强大的工
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Python语言要求编写的代码最好全部使用缩进来分层(块)。代码缩进一般用在函数定义、类的定义以及一些控制语句中。一般来说,行尾的“:”表示下一行代码缩进的开始。以下的一段复杂的代码中就在分支语句中使用缩进,即使没有使用括号、分号、大括号等进行语句(块)的分隔,通过缩进分层的结构也非常清晰。Python语言规定,缩进只使用空白实现,必须使用4个空格来表示每级缩进。使用制表符和其他数目的空格虽然都可
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复习=。=springjava后端
SpringSpring架构的核心?IOC容器:开发者只需要定义Bean和依赖关系,Spring容器就可以创建和组装对象AOP:面向切面编程,允许开发者定义横切关注点,通过AOP可以将这些关注点模块化,提高代码的可维护性事务管理:支持声明式和编程式,轻松的进行事务管理,无需关系具体的事务APIMVC框架:支持URL到页面控制器的映射IOC:控制反转,创建和获取对象的思想,传统的开发需要使用new关
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深度学习(DeepLearning)是机器学习中的一个分支,基于人工神经网络的发展,尤其是多层神经网络的研究,使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。深度学习的核心是通过大量数据的训练,学习到数据的内在结构和模式,并且具备自动从复杂的输入中提取特征的能力。本文将从深度学习的基本原理、常见模型、训练技巧、应用领域及其面临的挑战等方面进行详细探讨,帮助理解深度学习模型如何在现代科技
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肉鸡手机黑客
抓肉鸡下载/捉肉鸡软件-零基础漏洞指南手机中莫名多了几款App;即使换了新号码后,也会接到广告、推销电话;流量会时常无故流失。这些场景发生在众多手机用户身上。新京报记者调查发现,在网络上大量黑客兜售“手机肉鸡软件”,客户只需1至10元钱,即可购买他人的手机信息,从而控制别人的手机。甚至还有黑客专门在QQ群中收费传授“抓鸡和攻击手机的技术”,声称只需花300元钱,一台电脑一根网线,普通用户即可成为攻
- 基于深度学习的焊缝缺陷检测识别系统:YOLOv10 + UI界面 + 数据集
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOui目标跟踪分类人工智能
1.引言1.1背景介绍焊接是现代工业制造中的重要工艺之一,其质量直接影响产品的安全性、耐用性和可靠性。然而,由于焊接工艺的复杂性,在实际应用中不可避免地会出现焊缝缺陷,如气孔、裂纹、未熔合等。这些缺陷不仅降低了焊接质量,还可能导致严重的安全事故。因此,如何高效、准确地检测焊缝缺陷成为工业领域的重要研究课题。传统的焊缝缺陷检测方法主要依赖于人工经验或简单的图像处理技术。这些方法不仅效率低下,而且受主
- 基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统:UI界面 + R-CNN + 数据集
深度学习&目标检测实战项目
R-CNN检测系统深度学习uir语言开发语言计算机视觉cnn人工智能
在制造业中,钢材表面缺陷的检测是保证产品质量和生产效率的关键环节。随着工业自动化水平的提高,传统的人工检测已经无法满足快速、精确的检测要求。基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统能够通过计算机视觉自动识别钢材表面的缺陷类型和位置,极大地提升了检测的准确性和效率。本文将详细介绍如何基于深度学习、R-CNN算法和自定义数据集构建一个钢材表面缺陷检测系统。内容涵盖从数据准备、R-CNN模型训练到UI界面设计
- mysql-sql优化之-查询总条数
她的博客
数据库mysqlcount
1、COUNT(*)和COUNT(COL)COUNT(*)通常是对主键进行索引扫描,而COUNT(COL)就不一定了,另外前者是统计表中的所有符合的纪录总数,而后者是计算表中所有符合的COL的纪录数。还有有区别的。优化总结,对于MyISAM表来说:1.任何情况下SELECTCOUNT(*)FROMtablename是最优选择;2.尽量减少SELECTCOUNT(*)FROMtablenameWHE
- 二、C语言分支循环语句
无他.唯手熟尔
c语言开发语言
目录1、if语句1.1if语句的基本语法1.1.1单分支结构1.1.2双分支结构1.1.3多分支结构1.2if语句的核心规则1.2.1条件表达式1.2.2代码块与大括号1.2.3嵌套if语句1.3if语句的使用场景1.3.1数值范围判断1.3.2字符或枚举类型判断1.3.3逻辑组合判断1.4if语句的注意事项1.4.1常见错误1.4.2悬空else问题1.5if语句的优缺点1.6总结2、switc
- 鸿蒙OS系统技术架构特性解析 - 探索新技术HarmonyOS
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harmonyos架构华为
随着智能设备的快速发展,操作系统的重要性日益凸显。鸿蒙OS(HarmonyOS)是华为公司为各类设备开发的全场景分布式操作系统,它具备强大的技术架构特性。本文将深入探讨鸿蒙OS的技术架构,并通过相应的源代码示例来解释其特性。分布式架构鸿蒙OS采用分布式架构,这是它最显著的特点之一。分布式架构允许不同设备之间实现高效的通信和资源共享,提供卓越的用户体验。下面是一个简单的代码示例,展示了如何在鸿蒙OS
- 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
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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/pwd@192.168.0.5:1521/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