- 2807. 在链表中插入最大公约数
不玩return的马可乐
链表数据结构leetcode算法职场和发展c++
在本篇博客文章中,我们将探讨如何实现一个算法,该算法可以在链表中相邻节点之间插入一个新的节点,新节点的值为相邻两个节点值的最大公约数(GCD)。这个问题是LeetCode上的一个中等难度问题,涉及到链表操作和最大公约数的计算。问题描述解题思路理解问题首先,我们需要理解问题的核心:在链表的相邻节点之间插入新节点,新节点的值为相邻节点值的最大公约数。计算最大公约数我们需要一个函数来计算两个数的最大公约
- leetcode 215.数组中的第K个最大元素
嘤国大力士
LeetCodeleetcode算法数据结构
LeetCode第215题“数组中的第K个最大元素”要求找到未排序数组中第k个最大的元素。通常有几种常见的解决方案,包括使用排序、使用最小堆或快速选择算法。以下是这三种方法的详细C++实现:方法一:使用排序这种方法最为直观,先对数组进行排序,然后返回第k个最大的元素。#include#include#includeusingnamespacestd;classSolution{public:int
- Python蓝桥杯刷题--妮妮的蓝桥果园2(split,map)
重生之我要成为代码大佬
蓝桥python学习算法python开发语言蓝桥杯
题目在蓝桥镇,妮妮拥有一片美丽的果园。果园中有N种不同的水果树,每种水果树上的水果都有其特别的价值。妮妮记下了每种水果的价值,用一个正整数Ai来表示。现在妮妮想知道,如果他把果园里所有种类的水果都摘下来卖掉,他能获得多少的总价值。你能帮助妮妮计算一下吗?输入格式输入的第一行包含一个整数N,表示果园中水果的种类数。接下来的一行包含N个整数A1,A2,...,AN,分别表示每种水果的价值。其中,满足1
- matlab实现一个雷达信号处理的程序,涉及到对原始图像的模拟、加权、加噪以及通过迭代算法对图像进行恢复和优化处理
max500600
MATLAB算法算法matlab信号处理
clcclearcloseallloadscene3.mat%加载原始图像,自己设计设计为一个300*400的矩阵300是距离向长度,400是方位向长度Map_ori=scene3;[M,N_K]=size(Map_ori);figureimagesc(scene3)v=100;%机载速度,单位m/sbandwidth=30*1e6;%信号带宽,决定距离分辨率,单位Hzc=3*1e8;%光速R_R
- 海外抖音技术深度解析:算法、AI与全球化的挑战
神探阿航
计算机产业科普与思考算法人工智能机器学习数据挖掘深度学习
引言2025年1月19日,在美国宣布暂停服务,这一事件引发了全球用户的广泛关注。作为全球最受欢迎的短视频平台之一,其成功离不开其强大的技术支撑,尤其是其个性化推荐算法和AI驱动的创作工具。然而,随着全球市场环境的变化,它面临的技术与运营挑战也日益凸显。本文将深入分析其技术核心、全球化运营中的挑战及其未来发展方向。核心:个性化推荐引擎其算法是其成功的关键,其核心在于个性化推荐引擎。该引擎采用深度学习
- 如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐:代码示例与实践指南
小爬虫程序猿
Javajava爬虫python
在电商领域,获取热卖商品推荐对于商家和开发者来说至关重要。阿里巴巴提供了热卖商品推荐API接口,能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习惯等数据,自动推荐符合其需求的商品。以下将详细介绍如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐,并提供相关的代码示例。一、阿里巴巴热卖商品推荐API接口简介阿里巴巴热卖商品推荐API接口是一种基于人工智能算法的推荐系统,能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习
- YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构
AI架构设计之禅
AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构关键词:目标检测,深度学习,YOLOv8,Transformer,计算机视觉,卷积神经网络摘要:目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构,进一步
- 【强化学习】PyTorch-RL框架
大雨淅淅
人工智能pytorch人工智能python深度学习机器学习
目录一、框架简介二、核心功能三、学习环境配置四、学习资源五、实践与应用六、常见问题与解决方案七、深入理解强化学习概念八、构建自己的强化学习环境九、调试与优化十、参与社区与持续学习一、框架简介PyTorch-RL是一个基于PyTorch框架的深度强化学习项目。它充分利用了PyTorch的强大功能,提供了易于使用且高效的深度强化学习算法实现。该项目的主要编程语言是Python,旨在帮助开发者快速实现和
- 蓝桥杯备赛笔记(九)动态规划(一)
小魏´•ﻌ•`
蓝桥杯C++蓝桥杯笔记动态规划
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
- 两万字探讨时间轮算法
Damon_0411
算法javaspring
1.引言1.1背景介绍随着分布式系统、微服务架构的流行以及高并发场景的广泛应用,系统中处理延时任务的需求变得愈发重要。延时任务的常见场景包括:任务调度:某些任务需要按照预定时间执行,比如每天的定时数据备份。超时控制:网络连接的超时检测、数据库锁的释放延迟等。缓存管理:缓存数据的过期清理策略。事件驱动场景:如日志系统中,只有当所有日志接收完毕并经过一定延迟后才能触发归档。延时任务的本质是系统需要管理
- 人工智能伦理:技术发展背后的思考
m0_72547478
人工智能
近年来,人工智能技术呈爆发式发展,在医疗、交通、金融等诸多领域取得惊人成果,但与此同时,人工智能伦理问题日益凸显,引发广泛关注。数据隐私与安全首当其冲。AI系统依赖海量数据训练,这些数据包含个人信息、医疗记录等敏感内容。若数据保护不当,极易引发数据泄露风险,侵犯个人隐私。例如,某些智能健康APP,若未能加密传输用户健康数据,一旦遭受黑客攻击,用户的隐私将暴露无遗。算法偏见也是一大痛点。AI算法基于
- 基于区块链的云上数据访问控制模型研究
XLYcmy
论文阅读阅读笔记网络安全论文阅读论文笔记区块链访问控制云数据
论⽂选择理由:汉语论⽂,对于新⼿⼊⼿阅读相对容易之前,进⾏过区块链⽅⾯的研究,有⼀定基础⽅便理解论⽂通读情况:①基本掌握论⽂所提出背景和要解决的问题②⼤致理解论⽂所提出的⽅案和优势收获:⼤致梳理出⼀篇做的架构:(我的理解)背景→现有⽅案不⾜→预备免识→提出⽅案→⽅案核⼼设计与算法→与其他⽅案对比→设计实验环境与实验指标进⾏⽅案验证→总结与展望
- 【Java数据结构】二叉树相关算法
回响N
算法数据结构java开发语言链表
第一题:获取二叉树中结点个数得到二叉树结点个数,如果结点为空则返回0,然后再用递归计算左树结点个数+根结点(1个)+右树结点个数。publicintnodeSize(Noderoot){if(root==null)return0;returnnodeSize1(root.left)+nodeSize1(root.right)+1;}第二题:获取叶子结点的个数得到叶子结点个数和结点总数的做法相同,也
- 华为OD机试E卷 --热点网站统计--24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
飞码创造者
最新华为OD机试题库2024华为odjavajavascriptpythonc++c语言
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述企业路由器的统计页面,有一个功能需要动态统计公司访问最多的网页URLtopN。请设计一个算法,可以高效动态统计TopN的页面。输入描述每一行都是一个URL或一个数字•如果是URL,代表一段时间内的网页访问•如果是一个数字N,代表本次需要输出的TopN个URL输入约束:总访问网
- 实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B(多模态)
学术菜鸟小晨
千问多模型qwen2vl
一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库,通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存,其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能,无需修改模型结构,专门设计用于加速大规模语言模型(LLM)的推理过程。它通过优化显存管理、支持大模型的批处理推理以及减少不必要的内存占用,来提高多GPU环境下的推理速度和效率。VLLM的核心特点包括:显存高效性:VLLM能够动态管理显存,
- 【经典算法】LeetCode 66. 加一(Java/C/Python3实现含注释说明,简单)
天天学长爱编程
LeetCode算法leetcode
题目描述给定一个由整数组成的非空数组所表示的非负整数,在该数的基础上加一。最高位数字存放在数组的首位,数组中每个元素只存储单个数字。你可以假设除了整数0之外,这个整数不会以零开头。示例1:输入:[1,2,3]输出:[1,2,4]解释:输入数组表示数字123。示例2:输入:[4,3,2,1]输出:[4,3,2,2]解释:输入数组表示数字4321。思路及实现方式一:反转数组后逐位相加思路首先,将数组反
- 【LGR-196-Div.4】洛谷入门赛 #26 题A - H 详细题解--优化思路简洁代码(C++,Python语言描述)
多思考少编码
洛谷入门赛题解算法c++python开发语言
前言:觉得这个比赛很有意思的,都是暴力题,涉及一些细节,难度比较适合刚学编程语言的,可以很好的锻炼基础还有手速,最后两题也是比较有意思,之后也准备更新atc的比赛题解和洛谷的一些高质量比赛题解(算法网瘾就是想参加各种比赛)如果觉得有帮助,或者觉得我写的好,可以点个赞或关注,也可以看看我的一些其他文章,我之后也会更新一些基础算法详细解释比赛链接:【LGR-196-Div.4】洛谷入门赛#26-洛谷|
- 简单线性插值去马赛克算法的Python实现
大DA_辉
ISP图像处理_pythonpython计算机视觉人工智能
在图像处理领域中,去马赛克(Demosaicing)是一项关键技术,用于从单色彩滤波阵列(CFA)图像恢复全彩图像。本文将介绍一种简单的线性插值去马赛克算法,并将其从MATLAB代码转换为Python代码。最终结果将展示如何从Bayer格式的图像数据恢复出RGB全彩图像。什么是马赛克图像?马赛克图像是一种通过在传感器上覆盖彩色滤光片阵列(CFA)生成的单通道图像。最常见的CFA模式是Bayer模式
- GAN在图像增强中的应用实战指南
码字仙子
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像增强技术通过算法改善图像质量,GAN作为一种生成对抗网络,在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练,GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强,包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习,你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用,提高图像处理和深度学习的技能。1
- 【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法
zhangbin_237
Python机器学习机器学习算法pythonkmeansk-means均值算法
聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中,它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义,假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在
- 【c++】【算法】【动态规划】最长公共子序列
钟离墨笺
算法算法c++动态规划
【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
- 二叉树算法 JAVA
爱掉发的小龙
java开发语言前端后端python
二叉树是一种常用的数据结构,它由一系列的节点组成,每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。在Java中,我们可以通过定义一个二叉树的节点类来实现二叉树算法。一个典型的二叉树节点类如下所示:classNode{intval;Nodeleft;Noderight;publicNode(intval){this.val=val;this.left=null;this.right=null;
- 《鸿蒙Next应用商店:人工智能开启智能推荐与运营新时代》
人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下,鸿蒙Next系统的出现为操作系统领域带来了新的变革与机遇,而人工智能技术的融入更是让其应用商店的智能化推荐和运营迈向了一个全新的高度。用户画像精准构建在鸿蒙Next系统中,应用商店可以借助系统强大的权限管理和数据收集能力,全方位收集用户的多维度数据。通过对用户在应用商店内的浏览历史、下载记录、搜索关键词,以及在其他鸿蒙应用中的使用行为等多源数据进行汇总和分析,利用人工智能算法
- 机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法
一叶_障目
机器学习python数据挖掘
一、feature_importances_属性在机器学习中,分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用,通过feature_importances_属性,您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要,从而可以进行特征选择或特征工程,以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
- C语言 qsort 详解
Communist19
c语言开发语言
qsort1.定义:qsort,基于快速排序(QuickSort)算法的一个库函数,可以将一串整型类型、浮点类型、字符串类型、结构体类型等的数据进行排序。比冒泡排序,选择法排序好用,且速度更快。2.语法:具体语法如下:qsort(arr,sizeof(arr)/sizeof(arr[0]),sizeof(int),cmp)形参1:arr:需排序数组的首个元素的地址(切记不能用arr[0],arr[
- 遗传算法
神罗天征666
c++整理算法
遗传算法(GA)一、什么是遗传算法?遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一类模仿生物进化过程的搜索启发式算法。它们是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代初提出的。遗传算法通过自然遗传机制(如选择、交叉、变异等)的模拟,对问题的潜在解进行进化,以期找到或逼近最优解。基本原理是类比达尔文进化论—“物竞天择,适者生存”其实很好理解,学过生物的都知道达尔文进化论的大概
- Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题
Loving_enjoy
论文深度学习计算机视觉人工智能
###Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中,欺诈检测是一项至关重要的任务。然而,欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点,这给机器学习模型的训练带来了挑战。传统的分类算法在面对这种不平衡数据时,往往会导致模型对多数类(正常交易)过拟合,而对少数类(欺诈交易)的识别能力较差。为了解决这个问题,生成对抗网络(GAN)提供了一种有效的手
- 隐语课程 隐语架构概览学习笔记
皓月雪
学习笔记
隐语架构包含:产品层、算法层、计算层、资源层和硬件层隐语产品:定位:通过可视化产品,降低终端用户的体验和演示成本。通过模块化API降低技术集成商的研发成本。人群画像:作为隐语的直观入口,隐语保护计算从业者均应该关注产品:SecretPad:轻量化安装、快速验证POC、可定制集成;多部署形态:中心模式、P2P模式全栈产品:MPC、TEE、SCQLSecretNote:Notebook形式、交互式建模
- PSO粒子群优化算法无人机路径规划
九亿AI算法优化工作室&
算法神经网络matlabpython人工智能
PSO算法源于对鸟群觅食行为的模拟,将每个粒子视为搜索空间中的一个潜在解。在无人机路径规划中,粒子的位置可表示无人机在空间中的路径点坐标等信息,速度则表示路径的变化趋势等。代码获取方式1:私信博主代码获取方式2利用同等价值的matlab代码兑换博主的matlab代码先提供matlab代码运行效果图给博主评估其价值,可以的话,就可以进行兑换。
- 一文读懂:无监督学习与有监督学习的区别与应用
码上飞扬
学习
在机器学习的世界里,无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景,不仅有助于我们选择合适的算法和模型,还能帮助我们更好地解决实际问题。那么,什么是无监督学习和有监督学习呢?本文将带你详细了解这两种学习方式的定义、区别以及典型应用。目录无监督学习是什么?有监督学习是什么?无监督学习与有监督学习的主要区别无监督学习的典型应用有监督学习的典型应用如何选择合适的学习方法?1
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR