- ubuntu编译 aosp for x86, windows avd启动 aosp-qemu镜像
鲁班king666
ubuntuwindowslinux
编译aosp给出编译脚本10:38:36test@server:~/workspace/shell/build$catbuild_emulater.sh#!/bin/bashcd/home/suhui/workspace/aosp/x86_emulater/sourcebuild/envsetup.shlunchsdk_phone_x86_64-userdebugmake-j12810:38:39
- 全响应式物联网平台(JetLinks)
deepdata_cn
IOT物联网
JetLinks是一个基于Java8、SpringBoot2.x、WebFlux、Netty等开发的物联网基础平台,可用于快速建立物联网相关业务系统。JetLinks定位为PaaS服务的物联网平台,旨在降低物联网企业研发、运营和运维成本,提高物联网项目的落地能力。支持私有化或容器化以单机、集群或微服务的方式部署在任意平台服务器上,可横向拓展。能支持千万级设备连接、百万级数据并发,通过自研React
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)
神经网络15044
深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法,构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像(皮肤照片/X光片),自动分析并生成诊断报告,同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架:Django4.2数据库:MySQL8.0深度学习:YOLOv8:皮肤病变区域检测ResNet50:肺炎X光
- 射频核心技术:谐振、平衡与极化解析
百态老人
网络算法
以下是对谐振原理(1/4波长匹配)、Balun设计及极化控制技术的系统性解析,结合专业资料进行多角度论述:一、谐振原理:1/4波长匹配技术1.基本原理1/4波长阻抗变换器通过一段特性阻抗为Z01Z_{01}Z01、长度为信号中心频率对应波长(λ0/4\lambda_0/4λ0/4)的传输线实现匹配。其核心公式为:Z01=Z0⋅RLZ_{01}=\sqrt{Z_0\cdotR_L}Z01=Z0⋅R
- uniapp,app/H5中,webview与嵌套的html相互通信
赫卡夹
移动端前端uni-apphtml前端
这样一段代码,webview嵌了一个本地html希望它们相互通信传递消息如果是在APP中,很简单webview→html//constwebview=this.$scope.$getAppWebview().children()[0]//webview.evalJS(`updateCanvasSize(${x},${y}`)html→webviewhtml中引入(在官网下载)html中uni.po
- Python复制方法“=/copy/deepcopy”的区别
superlitong
笔记经验pythonlist列表机器学习人工智能
1、当复制的值是不可变对象(数值,字符串,元组)时,=/copy/deepcopy三者没有区别。测试代码:importcopya='abcdefgh'b=ac=copy.copy(a)d=copy.deepcopy(a)print(a,b,c,d)print(id(a),id(b),id(c),id(d))a+='x'#相当于重新赋值,把a这个标签重新贴到了一个新的箱子print(a,b,c,d)
- Python二分查找库bisect
来个大包的二重积分
编程基础python算法排序算法
找暑期实习的时候做到某厂的笔试题里面用到这个,就总结一下。。。1.bisect_left(a,x,lo=0,hi=len(a))功能:在已排序序列a中查找元素x应该插入的位置,并返回最左侧的插入位置(index啊)。区别:如果有多个相同元素,bisect_left返回最左侧的插入位置。默认情况下,查找范围是整个序列a,但可以通过lo和hi参数来限制查找范围。2.bisect_right(a,x,l
- educoder机器学习 --- 神经网络
木右加木
educoder机器学习神经网络
第1关:神经网络基本概念1、C第2关:激活函数#encoding=utf8defrelu(x):'''x:负无穷到正无穷的实数'''#*********Begin*********#ifx<=0:return0else:returnx#*********End*********#第3关:反向传播算法#encoding=utf8importosimportpandasaspdfromsklearn.
- Codeforces Round 1012 (Div. 2)(ABCD)
Cando-01
#codeforces周赛算法数据结构c++
A.TreasureHunt翻译:小B和他的朋友小K找到了一张藏宝图,现在他们只需要挖出埋在地下a.5米深处的宝藏。他们轮流挖。第一天,小B挖;第二天,小K挖。小B每天正好挖x米,而小K挖了y米。他们开始好奇谁会先挖出宝藏,也就是谁一天内挖的总深度会超过a.5米。但他们都忙着挖土,所以帮帮他们,告诉他们谁会挖到宝藏!思路:把B,K捆绑为一组,求到a.5跟前要几组,再特判加B与加K的情况。实现:#i
- windows11安装node.js,选择同时安装Chocolatey包管理工具
xinhuanjieyi
node.js
https://nodejs.org/dist/v21.1.0/node-v21.1.0-x64.msi下载,安装到D:\ide\node.js我勾选了安装Chocolatey包管理工具,默认没打勾弹出powershell命令窗口,安装过程中python程序安装报错实际上电脑里已经安装了python多个版本,环境变量都配好了,不知道为什么这个安装工具说没检测到python。以下是窗口信息:Forc
- Win11将右键菜单改回Win10右键菜单样式(右键菜单默认展开)
前端页面仔
windows开发语言
1,首先用鼠标右键点击“开始”按钮(或者按Win+X键),点击Windows终端(管理员)2,在终端应用程序里粘贴下面的代码win10右键菜单(展开)regadd"HKCU\Software\Classes\CLSID\{86ca1aa0-34aa-4e8b-a509-50c905bae2a2}\InprocServer32"/f/vetaskkill/f/imexplorer.exe&start
- 【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类
斑点鱼 SpotFish
python数据建模聚类python数据分析
K-means聚类:最常用的机器学习聚类算法,且为典型的基于距离的聚类算法。K均值:基于原型的、划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇以欧式距离作为相似度测度Kmeans聚类案例分析:make_blobs聚类数据生成器#导入模块from sklearn.cluster import KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建数据x,y_tr
- Go语言 — Unicode码点包
unicode介绍Unicode只是定义了一个字符和一个编码的映射,但是呢,对应的存储却没有制定。比如一个编码0x0041代表大写字母A,那么可能有一种存储至少有4个字节,那可能0x00000041来存储代表A。这个就是unicode的具体实现。unicode的具体实现有很多种,UTF-8和UTF-16就是其中两种。UTF-8表示最少用一个字节就能表示一个字符的编码实现。它采取的方式是对不同的语言
- [由浅入深理解神经网络] 2 张量流与反向传播
由浅入深理解神经网络2张量流与反向传播0前言1张量流和运算图2复合函数视角2.1复合函数求导2.1.1链式法则2.1.2多元函数的链式法则2.2前馈网络的反向传播2.3任意网络的反向传播3结语0前言在由浅入深理解神经网络1一个简单到极致的神经网络中,我们已经发现了训练神经网络最重要的一件事,那就是求梯度,然后优化算法利用梯度来调整网络参数.我们重写一下前面提到的一个通用的神经网络:y=f(x;θ)
- WeakAuras Lua Script [ICC BOSS 12 - The Lich King]
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WeakAurasLuaScript[ICCBOSS12-TheLichKing]巫妖王脚本瓦格里指示器lua脚本字符串!WA:2!TZ1E0Xr15DwlOe2KqbHTbCiHnlyJewEZ(qpwrXq2vAL1c6LhTsgIT7UZUZD3zWRMzyMzLLCItjQuWLKajYTuAttGOMc51HsvsdPestRti902C65ECt6r)x6XNJnqp502JBp95P
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如何在Android14系统中修改默认锁屏壁纸本文介绍如何通过修改LockscreenWallpaper.java文件,实现针对默认锁屏壁纸定制化需求。以下是具体实现方法和代码逻辑分析。需求背景客户要求在X设备上更换默认锁屏壁纸,其他设备保持原有壁纸不变。修改涉及系统UI模块的LockscreenWallpaper.java文件,通过条件判断实现差异化配置。代码修改步骤在LockscreenWal
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文章目录基本原理实际操作步骤1.需要准备图像资源2.使用方式注意事项譬如ReactNaitve框架,可以让系统会自动根据当前设备的PixelRatio选择最合适的资源。另外在HOW-next/imageWeb图片优化参考指南中我们同样发现next/image具备如下特性:响应式图片:支持响应式图片,根据不同的设备和屏幕尺寸加载适当大小的图像。基本原理根据设备的屏幕像素密度(例如1x、2x、3x)自
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题目背景NOIP2013提高组D1T3题目描述A国有nnn座城市,编号从111到nnn,城市之间有mmm条双向道路。每一条道路对车辆都有重量限制,简称限重。现在有qqq辆货车在运输货物,司机们想知道每辆车在不超过车辆限重的情况下,最多能运多重的货物。输入格式第一行有两个用一个空格隔开的整数$n,m$,表示A国有$n$座城市和mmm条道路。接下来mmm行每行三个整数x,y,zx,y,zx,y,z,每
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蓝桥杯51单片机职场和发展
1.锁存器选通函数voidSelectHC573(unsignedcharn){switch(n){case4:P2=(P2&0x1f)|0x80;break;case5:P2=(P2&0x1f)|0xa0;break;case6:P2=(P2&0x1f)|0xc0;break;case7:P2=(P2&0x1f)|0xe0;break;case0:P2=(P2&0x1f)|0x00;//所有锁存
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python开发语言
1数学运算模块math“math”模块提供了许多常用的数学函数,例如三角函数、四舍五入、指数、对数、平方根、总和等importmath1.1常数math.pi返回圆周率的数学常数。math.e返回指数的数学常数示例:print(math.pi)print(math.e)1.2fabs(x)取绝对值示例:print(math.fabs(5))print(math.fabs(-5))1.3ceil(x
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历年数一真题及答案下载直通车曲线y=xln(e+1x−1)y=x\ln(e+\frac{1}{x-1})y=xln(e+x−11)的渐近线方程为()(A)y=x+ey=x+ey=x+e(B)y=x+1ey=x+\frac{1}{e}y=x+e1©y=xy=xy=x(D)y=x−1ey=x-\frac{1}{e}y=x−e1若微分方程y′′+ay′+by=0y''+ay'+by=0y′′+ay′+
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要删除javac21.0.5,您需要找到并删除对应版本的JDK。以下是完整的步骤:1.查找javac和JDK位置首先确认当前使用的javac版本和位置:bash复制代码javac-versionwhichjavac然后找到所有已安装的Java版本:bash复制代码/usr/libexec/java_home-V这会显示类似如下输出:复制代码MatchingJavaVirtualMachines(x
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本文已同步到githubAI大模型应用进阶系列(一):Python基础,欢迎Star。数据类型数字在Python中,数字类型是基本数据类型之一,用于表示数值整数a=10#十进制整数b=0b1010#二进制整数(等于十进制的10)c=0o12#八进制整数(等于十进制的10)d=0xA#十六进制整数(等于十进制的10)print(a,b,c,d)#输出:10101010浮点数x=3.14y=1.23e
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- leedCode:地图分析
卖报的火柴人
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题目:你现在手里有一份大小为nxn的网格grid,上面的每个单元格都用0和1标记好了。其中0代表海洋,1代表陆地。请你找出一个海洋单元格,这个海洋单元格到离它最近的陆地单元格的距离是最大的,并返回该距离。如果网格上只有陆地或者海洋,请返回-1。我们这里说的距离是「曼哈顿距离」(ManhattanDistance):(x0,y0)和(x1,y1)这两个单元格之间的距离是|x0-x1|+|y0-y1|
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本文为2025年6月工作生活总结。研发编码某国产操作系统curl下载sftp服务器文件问题记录场景:某国产系统curl版本信息:#curl--versioncurl7.71.1(x86_64-koji-linux-gnu)libcurl/7.71.1OpenSSL/1.1.1f-fipszlib/1.2.11brotli/1.0.7libidn2/2.3.0libpsl/0.21.1(+libid
- 2-感知机学习算法
罗东琦
统计学习笔记
感知机模型感知机学习策略学习算法算法收敛性对偶形式与线性SVM的异同感知机(perceptron)是一个线性二分类模型,其目的是寻找一个超平面将正负示例划分开,属于判别模型,也是神经网络与SVM的基础。感知机模型假设输入空间为χ⊆Rnχ⊆Rn,输出空间为Υ⊆{+1,−1}Υ⊆{+1,−1}。输入x∈χx∈χ表示实例的特征向量,输出y∈Υy∈Υ表示实例的类别。则下面的函数f(x)=sign(w⋅x+
- 感知机学习
Collin_NLP
机器学习Python
基本概念:感知机是二类分类的线性分类模型,对应于特征空间中将实例划分为正负两类的分离超平面,属判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。感知机的定义:从输入空间Rn到输出空间{+1,-1}的函数映射:f(x)=sign(w*x+b)模型参数:w----权值向量b----偏置wx+b=0-----分离超平面方程数据集{(xi,yi)}with1给定训练集,正例x1=(3,3)x
- 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
java
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/
[email protected]: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