- 机器学习——逻辑回归
口_天_光健
python机器学习逻辑回归
逻辑回归技术文档目录简介逻辑回归的基本概念逻辑回归的数学原理逻辑回归的实现步骤代码示例逻辑回归的应用逻辑回归的优化方法逻辑回归的局限性逻辑回归的扩展与变体逻辑回归与其他算法的对比总结简介逻辑回归(LogisticRegression)是一种广泛应用于分类问题的统计方法。尽管名字中有“回归”二字,但逻辑回归实际上是一种分类算法,主要用于二分类问题,但也可以通过扩展用于多分类问题。逻辑回归通过使用逻辑
- 遥感之智能优化算法大纲介绍
遥感-GIS
遥感之智能优化算法图像处理arcgis启发式算法
介绍近年来在遥感及人工智能领域研究比较火热的智能优化算法,其中被广泛使用的比如粒子群算法和遗传算法等,在遥感领域,比如高光谱特征选择,机器学习超参数优化等方向有众多的应用,除了提到了两个算法之外,还有众多其他算法,本专栏基于《智能优化算法与涌现计算》及其相关资料,对智能优化算法做些详细的整理和总结,以期给遥感或其他领域提供有价值的参考。书籍大纲为:第一篇仿人智能优化算法描述模拟人脑思维、人体系统、
- 经典算法之链表篇(三)
dlwlrma ⥳
LeetCode刷题算法链表数据结构
目录一:旋转链表(LeetCode.61)二:LRU缓存(LeetCode.146)有关链表的其他算法题,可以参考我上篇写的文章经典算法之链表篇(二)一:旋转链表(LeetCode.61)问题描述:给你一个链表的头节点head,旋转链表,将链表每个节点向右移动k个位置。示例:输入:head=[1,2,3,4,5],k=2输出:[4,5,1,2,3]解题思路:计算链表的长度,并找到链表的尾节点,同时
- 深度探索:机器学习中的序列到序列模型(Seq2Seq)原理及其应用
生瓜蛋子
机器学习机器学习人工智能
目录1.引言与背景2.庞特里亚金定理与动态规划3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点缺点6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在当今信息爆炸的时代,机器学习作为人工智能领域的核心驱动力,正以前所未有的深度和广度渗透进我们的日常生活。从语言翻译、文本摘要、语音识别到对话系统,众多自然语言处理(NLP)任务的成功解决离不开一种强大的模型架构——序列到序列(Sequence-to
- Java基础算法之堆排序(Heap Sort)
被惦记的猫
排序算法算法排序算法堆排序
堆排序(HeapSort)1、堆介绍2、算法介绍3、图解4、代码实现5、执行结果6、其他算法1、堆介绍大顶堆:非叶子结点的数据要大于或等于其左,右子节点的数据小顶堆:非叶子结点的数据要小于或等于其左,右子节点的数据2、算法介绍先从后面的非叶子结点从后向前将结点构建成一个大顶堆(小顶堆)。此时根节点就是最大的数据(最小的数据),然后将根节点与数组最后一位进行交换。交换后再从根节点开始构建堆(此时树的
- 基础算法 - 快速排序、归并排序、二分查找、高精度模板、离散化数据
Calebbbbb
算法算法排序算法二分高精度模板离散化快速排序归并排序
文章目录前言Part1:排序一、快速排序二、归并排序Part2:二分一、二分-查找左边界二、二分-查找右边界Part3:高精度一、高精度加法二、高精度减法三、高精度乘法四、高精度除法Part4:离散化一、区间和前言由于本篇博客相较而言都是算法中最基础的模板,包括快速排序、归并排序、二分、高精度加减乘除法、离散化。这些基础模板多与其他算法混合考察,这些模板是许多算法的实现基础。Part1:排序快速排
- 蓝桥杯:C++二叉树
DaveVV
蓝桥杯c++蓝桥杯c++算法数据结构c语言
二叉树几乎每次蓝桥杯软件类大赛都会考核二叉树,它或者作为数据结构题出现,或者应用在其他算法中。大部分高级数据结构是基于二叉树的,例如常用的高级数据结构线段树就是基于二叉树的。二叉树应用广泛和它的形态有关。二叉树的定义:二叉树的第1层是一个结点,称为根,它最多有两个子结点,分别是左子结点、右子结点,以它们为根的子树称为左子树、右子树。二叉树上的每个结点,都是按照这个规则逐层往下构建出来的。图3.4二
- shiro登陆时密码加盐哈希实现和简单原理
ignoHH
javashirospringbootjavashiro密码学
shiro登陆时密码加盐哈希实现版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https://blog.csdn.net/wy862740672/article/details/109818314实现废话不多说,开搞。此篇采用SHA-256哈希算法,采用其他算法只需要更改算法名字段。1.在shiro配置中添加对于HashedCredent
- 面试:正确率能很好的评估分类算法吗
华农DrLai
分类数据挖掘人工智能机器学习深度学习大数据算法
正确率(accuracy)正确率是我们最常见的评价指标,accuracy=(TP+TN)/(P+N),正确率是被分对的样本数在所有样本数中的占比,通常来说,正确率越高,分类器越好。不同算法有不同特点,在不同数据集上有不同的表现效果,根据特定的任务选择不同的算法。如何评价分类算法的好坏,要做具体任务具体分析。对于决策树,主要用正确率去评估,但是其他算法,只用正确率能很好的评估吗?答案是否定的。正确率
- 2019-10-10 kNN近邻算法
lqzzz
kNN近邻算法算法原理样本点的特性与该邻居点的特性类似,可以简单理解为“物以类聚”。因此可以使用目标点的多个邻近点的特性表示当前点的特性。k近邻算法是非常特殊的,可以被认为是没有模型的算法,为了和其他算法统一,可以认为训练数据集就是模型本身。KNN分类算法:“投票法”,选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果。KNN回归算法:“平均法”,将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果。欧拉距
- 字符串匹配算法--数据结构与算法之美--CH32
csdn_SUSAN
数据结构和算法字符串匹配RK算法BF算法
文章目录1.什么是字符串匹配2.如何实现字符串匹配2.1BF算法2.2.1BF算法常用原因2.2RK算法2.2.1hash算法的设计2.2.2散列冲突处理3.其他算法简介4.思考总结1.什么是字符串匹配 “字符串匹配”就是在一个长字符串A中搜索一个短的字符串B,此时A称为主串,B称为模式串。 把主串A的长度记作n,模式串B的长度记作m,因为在主串中查找模式串,所以n>m。2.如何实现字符串匹配
- 算法——滑动窗口+前缀和
debugBiubiubiu2000
数据结构和算法算法滑动窗口前缀和差分数组leetcode
在刷leetcode时,看到一道精选的题解一次搞定前缀和觉得非常有用,文章的作者总结了关于滑动窗口和前缀和的知识点,于是想着在自己的博客做个记录,方便自己后面的学习回顾。该作者的关于其他算法知识的总结:算法知识点总结滑动窗口滑动窗口这一内容复制粘贴于:滑动窗口常见套路滑动窗口主要用来处理连续问题。比如题目求解“连续子串xxxx”,“连续子数组xxxx”,就应该可以想到滑动窗口。能不能解决另说,但是
- 梯度提升树系列1——梯度提升树(GBDT)入门:基本原理及优势
theskylife
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目录写在开头1.GBDT的基本原理1.1GBDT的定义1.2GBDT的工作机制1.2.1初始化1.2.2迭代训练1.2.3集成预测2.GBDT的优势2.1高精度预测能力2.2对各种类型数据的适应性2.3在数据不平衡情况下的优势2.4鲁棒性与泛化能力2.5特征重要性评估2.6高效处理大规模数据3.与其他算法的比较3.1与随机森林的比较3.2与支持向量机的比较3.3与神经网络的比较写在最后梯度提升树(
- 【SparkML实践7】特征选择器FeatureSelector
周润发的弟弟
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本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。FeatureSelectorsVectorSlicerVe
- 【Spark实践6】特征转换FeatureTransformers实践Scala版--补充算子
周润发的弟弟
Spark机器学习sparkscala大数据
本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。FeatureTransformersIndexToStri
- 【SparkML实践5】特征转换FeatureTransformers实战scala版
周润发的弟弟
Spark机器学习spark-mlscala开发语言
本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。本章节主要讲转换1FeatureTransformersTo
- 【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer
周润发的弟弟
spark-mltf-idfword2vec
本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。###FeatureExtractors(特征提取器)###
- SHADE和SaDE跑CEC2017测试集
树洞优码
算法改进优化算法差分进化算法改进差分进化算法
SHADE和SaDE跑CEC2017测试集对比图,并分别连续运行30次并且输出最优值,最差值,平均值,标准差基于成功历史的参数自适应差分进化算法(SHADE)是经典的差分进化变体,该论文发表于2013年,性能非常有参考价值,可用于和其他算法进行对比试验,该算法尤其是在CEC测试集上有着优秀的表现,将此算法用作对比算法,可以极大增强试验的说服力。提升论文被录用的概率。参考文献:RyojiTanabe
- Python的hashlib模块:7种加密算法深入剖析
傻啦嘿哟
关于python那些事儿python哈希算法开发语言
目录一、引言二、哈希算法简介三、hashlib模块中的加密算法MD5SHA1SHA224/SHA256/SHA384/SHA512SHA3其他算法:四、加密算法比较与选择五、实际应用与注意事项六、总结本文将深入探讨Python的hashlib模块,重点解析其中的七种加密算法:MD5、SHA1、SHA224、SHA256、SHA384、SHA512和SHA3。我们将通过理论、代码示例和实际应用来展示
- XGBoost系列3——XGBoost在多分类问题中的应用
theskylife
数据分析数据挖掘分类数据挖掘人工智能python机器学习
目录写在开头1.多分类问题的介绍1.1什么是多分类问题?1.2多分类问题的挑战1.3XGBoost如何应对多分类问题?1.4多分类问题的应用场景2.XGBoost中的多分类支持2.1分类原理2.2Softmax损失函数2.3One-vs-All与One-vs-One2.4多分类性能优势2.5超参数调优2.6特征重要性分析2.7模型解释性2.8一个简单的例子3.对比XGBoost与其他算法在多分类任
- 【信息学奥赛一本通 提高组】第二章 二分与三分
weixin_30609287
c/c++数据结构与算法
一、二分二分法,在一个单调有序的集合或函数中查找一个解,每次分为左右两部分,判断解在那个部分并调整上下界,直到找到目标元素,每次二分都将舍弃一般的查找空间,因此效率很高。二分常见模型1、二分答案最小值最大(或是最大值最小)问题,这类双最值问题常常选用二分法求解,也就是确定答案后,配合贪心,DP等其他算法检验这个答案是否合理,将最优化问题转化为判定性问题。例如,将长度为n的序列ai分为最多m个连续段
- Nginx 如何实现负载均衡?
恒创HengHost
nginx负载均衡运维
Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器。由于其具有丰富的功能和出色的性能,Nginx广泛应用于Web开发、负载均衡、反向代理等场景。在负载均衡方面,Nginx可以实现基于轮询、IP_HASH、URL_HASH和其他算法的负载均衡。本文将详细介绍Nginx如何实现负载均衡。一、Nginx负载均衡简介负载均衡是一种将请求分发到多个服务器或应用程
- yolov5 主要流程
isserendipity
yolov5YOLO
1.介绍本文包含了有关yolov5目标检测的基本流程,包括模型训练与模型部署,旨在帮助小伙伴们建立系统的认知YOLO是"Youonlylookonce"的首字母缩写,是一个开源软件工具,它具有实时检测特定图像中物体的高效能力。YOLO算法使用卷积神经网络(CNN)模型来检测图像中的物体。该算法只需要通过给定的神经网络进行一次前向传播就能检测到图像中的所有物体。这使YOLO算法在速度上比其他算法更有
- python开源项目之五子棋
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opensourcepythonpython五子棋
目录概述特色流程文件组成关于嵌入你的AI算法概述本项目实现了一个带GUI的五子棋程序,源码可以从github获取.除此之外,源码目录下还有一个命令行式的五子棋代码.特色界面使用tkinter设计;提供了一个简单的Minxmax博弈算法;游戏双方均可设置为通过鼠标人工下子;游戏双方均可设置为AI下子;游戏支持自动重复开局(方便测试AI算法);方便嵌入其他算法;流程运行gobang.py,启动程序;点
- 模拟算法(模拟算法 == 依葫芦画瓢)万字
川入
算法专栏算法模拟算法
模拟算法基本思想引入算法题替换所有的问号提莫攻击Z字形变换外观数列数青蛙基本思想 模拟算法==依葫芦画瓢解题思维要么通俗易懂,要么就是找规律,主要难度在于将思路转换为代码。特点:相对于其他算法思维,思路比较简单(没有很多的弯弯绕绕,考察的是代码能力)。大致做题流程模拟算法流程(一定要在演草纸上过一遍-容易忽略细节)把流程转换为代码引入算法题替换所有的问号链接:https://leetcode.c
- 使用numpy处理图片——模糊处理
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大纲高斯模糊方框模糊其他算法median_filtermaximum_filterminimum_filterpercentile_filterrank_filtergaussian_laplacecorrelatemorphological_laplacewhite_tophatmorphological_gradientblack_tophat在《使用numpy处理图片——滤镜》一文中,我们尝
- 【线头DP】JZOJ3320.【BOI2013】【LOJ#2687 Vim】文本编辑器
YiPeng_Deng
DP题解状态压缩线头DP字符串学习小计线头DP
DescriptionN#include#include#include#definemaxn70005#definemaxs11usingnamespacestd;intn,i,j,k,len,cnt,a[maxn],imp[maxn],bz;intf[maxn][maxs],g[maxn][maxs][maxs];charch;voidMin(int&x,inty){x=min(x,y);}i
- 【分治NTT/多项式求逆】JZOJ3303. 城市规划
YiPeng_Deng
题解多项式FFT和NTT组合数学容斥计数学习小计分治NTT多项式求逆
城市规划DescriptionSolution分治NTT多项式求逆分治NTT的代码多项式求逆的代码注意一个细节Description求出n个点的简单(无重边无自环)无向连通图数目.n#include#include#include#definemaxn130005#definelllonglong#definemo1004535809usingnamespacestd;lln,i,j,k,f[ma
- 【平衡规划】JZOJ4616. 【NOI2016模拟7.12】二进制的世界
YiPeng_Deng
状态压缩题解平衡规划学习小计平衡规划二进制
Desciptionn#include#include#include#definemaxs256usingnamespacestd;intn,type,opt,i,j,k,f[maxs][maxs],g[maxs][maxs],fans,gans;charch;intget(intx,inty){if(opt==1)returnx&y;if(opt==2)returnx|y;if(opt==3)
- 遗传算法(GA)、模拟退火算法(SAA)、蚁群算法(ACO)、粒子群算法(PSO)优缺点汇总
筱筱西雨
算法模拟退火算法机器学习遗传算法启发式算法
遗传算法优点:与问题领域无关且快速随机的搜索能力,不会陷入局部最优解;搜索从群体出发,具有潜在的并行性,提高运行速度,鲁棒性高;搜索使用评价函数启发,过程简单;使用概率机制进行迭代,具有随机性;具有可扩展性,容易与其他算法结合。缺点:1.遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码;2.另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1