- 最超值的Mac——Mac mini
初心么么哒
你知道最超值的Mac是什么吗?自2005年以来,Macmini一直是Apple台式机产品线中的主要产品。最初推出是为了让对Mac好奇的Mac进入Apple生态系统的一种简单方式,现在新的AppleSiliconMacmini可能是任何寻找新Mac的人的最有吸引力的购买。什么是AppleSiliconMacmini?M1Macmini是Apple最小的台式电脑,同时也是最快的台式电脑之一。最新型号由
- 粉尘识别数据集——工地/矿下粉尘数据识别,数据集已划分,YOLO格式-有权重,相关指数,map相当高
毕设宇航
YOLO机器学习目标跟踪
数据集名称粉尘识别数据集数据集描述这是一个专门针对工地或矿下粉尘识别设计的数据集,包含了大量的高清图像,用于识别施工或采矿环境中产生的粉尘。数据集已经按照标准的数据划分方法分为训练集、验证集和测试集,并且以YOLO格式进行了标注。此外,数据集中还包含了预训练的模型权重和相关性能指标,如mAP(MeanAveragePrecision),表明模型在粉尘识别任务上的表现优异。数据集特点高清图像:所有图
- 暑假训练总结
G_Meteor
不知不觉暑假就要这样结束了,这个假期主要在弄ACM了,但是由于家里原因并没有来学校参加集训,而是在家里跟着学知识点刷题做练习赛。编程作为计算机的基础以及入门知识,其重要性自然不用说,而且大一刚开始就是学算法,当时感觉编程挺感兴趣的,然后参加那个新生编程赛。刚开始接触到ACM也是在这次新生编程比赛上吧,当时听到学长对ACM的介绍后,感觉挺感兴趣的,再加上当时感觉编程也是挺有意思的,然后大一寒假就加入
- 综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”
硅谷秋水
机器学习机器学习神经网络深度学习
该零样本学习综述,发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要:大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类。实际上,许多应用程序需要对实例进行分类,而这些实例的类以前没有见过。零样本学习(Zero-ShotLearning)是一种强大而有前途的学习范例,其中训练实例涵盖的类别与想分类的类别是不相交的。
- 【Hot100】LeetCode—64. 最小路径和
山脚ice
#Hot100leetcode算法
目录1-思路题目识别动规五部曲2-实现⭐64.最小路径和——题解思路3-ACM实现原题链接:64.最小路径和1-思路题目识别识别1:给一个二维数组grid,每次只能向下或者向右移动一步识别2:求移动到右下角的最小路径和动规五部曲求的是路径的和,与不同路径的区别在于是否加上当前grid[i][j]的值2-实现⭐64.最小路径和——题解思路classSolution{publicintminPathS
- 【Hot100】LeetCode—763. 划分字母区间
山脚ice
#Hot100leetcode哈希算法
目录1-思路哈希表+双指针2-实现⭐763.划分字母区间——题解思路3-ACM实现原题链接:763.划分字母区间1-思路哈希表+双指针①找到元素最远的出现位置:哈希表②根据最远出现位置,判断区间的分界线:双指针实现1-定义一个哈希数组,判断最远出现的位置:int[]hash=newint[27]遍历字符串,记录最远出现位置2-分割点利用数组,收集结果intleft=0;intright=0;记录左
- redis cluster之Gossip协议
tracy_668
什么是Gossip协议Gossipprotocol也叫EpidemicProtocol(流行病协议),实际上它还有很多别名,比如:“流言算法”、“疫情传播算法”等。这个协议的作用就像其名字表示的意思一样,非常容易理解,它的方式其实在我们日常生活中也很常见,比如电脑病毒的传播,森林大火,细胞扩散等等。Gossipprotocol最早是在1987年发表在ACM上的论文《EpidemicAlgorith
- 卡码网C++基础课 | 1. A+B问题I
TimeManager1
c++开发语言
之前一直有在学习c++,陆陆续续也跟着代码随想录刷了一些力扣,但是总感觉在自己的基本功不够扎实,尤其是在遇见ACM输入输出模式的时候,所以就想着跟着卡尔的基础课教程系统性地学习一遍,就在这里记录一下自己的小心得吧,也算是一种小小的打卡,希望自己能够坚持下去!加油!1.在该问题中,输入输出是靠内置库iostream实现的,里面有两个基础类型:istream和ostream,也就是输入输出流,在声明了
- 【笔试题汇总】华为春招笔试题题解 2024-3-20
PXM的算法星球
大厂面试题华为面试数据结构算法
这里是paoxiaomo,一个现役ACMer,之后将会持续更新算法笔记系列以及笔试题题解系列本文章面向想打ICPC/蓝桥杯/天梯赛等程序设计竞赛,以及各个大厂笔试的选手感谢大家的订阅➕和喜欢有什么想看的算法专题可以私信博主(本文题面由清隆学长收集)01.K小姐的魔法药水问题描述K小姐是一位魔法师,她最近在研究一种神奇的魔法药水。这种药水由一系列魔法材料制成,每种材料都有一个正整数的魔法值。K小姐按
- 【华为笔试题汇总】2024-05-22-华为春招笔试题-三语言题解(Python/Java/Cpp)
春秋招笔试突围
华为春秋招笔试题汇总最新互联网春秋招试题合集华为pythonjava算法
大家好这里是清隆学长,一枚热爱算法的程序员✨本系列打算持续跟新小米近期的春秋招笔试题汇总~ACM银牌|多次AK大厂笔试|编程一对一辅导感谢大家的订阅➕和喜欢清隆这边最近正在收集近一年互联网各厂的笔试题汇总,如果有需要的小伙伴可以关注后私信一下清隆领取,会在飞书进行同步的跟新。文章目录01.获取公共链表片段问题描述输入格式输出格式样例输入样例输出数据范围题解参考代码02.矿车运输成本问题描述输入格式
- 四、使用MoveGroup C++接口——运动学(二)
阿白机器人
MoveIt2机器人运动规划c++
目录前言1.运动学插件(KinematicsPlugin)2.碰撞检测(CollisionChecking)3.碰撞对象(CollisionObjects)4.允许碰撞矩阵(AllowedCollisionMatrix,ACM)前言运动学是研究物体运动的几何属性而不涉及力或质量的科学。在机器人学中,运动学涉及到机器人的机械臂和关节如何运动。1.运动学插件(KinematicsPlugin)Move
- java mp3转m4a_轻松在你的Android App中转换音频文件,支持格式:WAV, AAC, MP3, M4A, WMA 和FLAC....
Kada Liao
javamp3转m4a
AndroidAudioConverterConvertaudiofilesinsideyourAndroidappeasily.ThisisawrapperofFFmpeg-Android-Javalib.Supportedformats:AACMP3M4AWMAWAVFLACLibsize:~9mbHowToUse1-AddthispermissionintoyourAndroidManife
- 【Hot100】LeetCode—118. 杨辉三角
山脚ice
#Hot100leetcode算法
目录1-思路模拟2-实现⭐118.杨辉三角——题解思路3-ACM实现原题链接:118.杨辉三角1-思路模拟1-定义grid2-实现递推公式3-初始化4-遍历递推收集结果2-实现⭐118.杨辉三角——题解思路classSolution{publicList>generate(intnumRows){int[][]grid=newint[numRows][numRows];//初始化for(inti=
- Tensorflow中Keras搭建神经网络六步法及参数详解 -- Tensorflow自学笔记12
青瓷看世界
tensorflow笔记人工智能深度学习神经网络
一.tf.keras搭建神经网络六步法1.import相关模块如importtensorflowastf。2.指定输入网络的训练集和测试集如指定训练集的输入x_train和标签y_train,测试集的输入x_test和标签y_test。3.逐层搭建网络结构model=tf.keras.models.Sequential()。4.在model.compile()中配置训练方法选择训练时使用的优化器、
- 【Hot100】LeetCode—215. 数组中的第K个最大元素
山脚ice
#Hot100leetcode算法
目录1-思路快速选择2-实现⭐215.数组中的第K个最大元素——题解思路3-ACM实现原题连接:215.数组中的第K个最大元素1-思路快速选择第k大的元素的数组下标:inttarget=nums.length-k1-根据partition分割的区间来判断当前处理方式如果返回的int等于target说明找到了,直接返回如果返回的int小于target说明要在当前区间的右侧寻找,也就是[pivotIn
- 图像去噪技术:自适应均值滤波器(ACmF)
潦草通信狗
均值算法算法人工智能图像处理信息与通信matlab
在图像处理领域,噪声是影响图像质量和视觉感知的主要因素之一。椒盐噪声是一种常见的噪声类型,它随机地将像素值改变为最小值或最大值,严重影响图像的视觉效果。为了解决这一问题,我们开发了一种自适应均值滤波器(ACmF),它能够有效地去除椒盐噪声,同时保留图像的重要细节。一、ACmF算法简介ACmF算法是一种基于局部像素值的自适应去噪方法。它通过分析图像的局部区域,对噪声像素进行智能处理,以恢复图像的原始
- 代码随想录+力扣刷题记录+华为机考准备记录
梁慢慢慢慢
leetcode算法数据结构
为了准备华为机考的刷题记录,已压线过背景:数据结构与算法零基础,此前没有刷过题,会Python。学习路线按照代码随想录的顺序刷题,刷题平台:力扣以上大致过了一遍后开始刷华为机考真题(cdsn上购买的真题,刷题平台是购买的真题中的OJ平台,也是ACM模式)总共用时1个月。完成情况:力扣80个题+华为2024年机考真题。大部分题目都只做过1次,掌握得很不牢固,机考的时候也是压线过。时间比较紧急,做到后
- fastText 情感分类
dreampai
情感分类任务就是看一段文本,然后分辨这个人是否喜欢他们在讨论的这个东西。情感分类一个最大的挑战就是可能标记的训练集没有那么多,但是有了词嵌入,即使只有中等大小的标记的训练集,你也能构建一个不错的情感分类器image.pngimage.png假设有一个句子:“这个衣服质量不错”通过分词、去除停用词等预处理操作,得到“衣服/质量/不错”获取“衣服”、“质量”、“不错”的对应词向量(可以通过TF-IDF
- 释放oracle undo表空间,undo表空间释放
IBEANI
释放oracleundo表空间
一.概述:使用IMPDP工具导入大表(166G)数据时,报undo表空间不能扩展,导入工作失败.手工停止了impdp后,undo表空间存在无法自动释放的故障.本文主要描述如何通过重建undo表空间来手工释放undo表空间.数据库环境的描述:OS:AIX6.1+HACMP5.3DB:ORACLE10.2.0.5RAC二.问题的描述impdp导入数据时,报ora-30036错误$impdpuser/p
- 【机器学习】K近邻
可口的冰可乐
机器学习机器学习人工智能
2.K近邻K近邻算法(KNN)的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离,选取距离最近的K个样本,根据这些样本的标签进行分类或回归。KNN属于非参数学习算法,因为它不假设数据的分布形式,主要依赖距离度量来进行决策。优点简单易懂:KNN算法非常直观,容易理解和实现。无假设:KNN算法对数据没有假设,适用于复杂分布的数据集。适用于多类分类问题:KNN能够处理多类分类问题,只需在投票过程
- Spark入门:KMeans聚类算法
17111_Chaochao1984a
算法sparkkmeans
聚类(Clustering)是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性,根据某一给定的相似度度量方式(如欧式距离)找到相似的样本,并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习(UnsupervisedLearning)方法。与监督学习(如分类器)相比1,无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
- YOLOv8模型参数详解
AdaCoding
YOLOv8改进系列YOLO目标检测
YOLOv8模型参数详解task:任务类型,通常为detect(检测)。mode:模式,train表示训练模式。model:模型配置文件的路径,指定了YOLOv8模型的结构。data:数据集配置文件的路径,包含了训练集和验证集的信息。epochs:训练的轮数。patience:早期停止的耐心值,表示在没有进一步改进后多少轮后停止训练。batch:批处理大小,即每次前向和后向传播使用的样本数。img
- 【最新华为OD机试E卷】日志采集系统(100分)多语言题解-(Python/C/JavaScript/Java/Cpp)
春秋招笔试突围
华为odpythonc语言
大家好这里是春秋招笔试突围,一枚热爱算法的程序员✨本系列打算持续跟新华为OD-E/D卷的三语言AC题解ACM金牌️团队|多次AK大厂笔试|编程一对一辅导感谢大家的订阅➕和喜欢最新华为OD机试D卷目录,全、新、准,题目覆盖率达95%以上,支持题目在线评测,专栏文章质量平均94分最新华为OD机试目录:https://blog.csdn.net/Qmtdearu/article/details/1393
- 【机器学习】任务二:波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化
FHYAAAX
机器学习机器学习数据分析人工智能
目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库:1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一:导入所需的模块和包2.1.2步骤二:从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三:加载本地CSV数据集2.1.4步骤四:划分特征和目标变量2.1.5步骤五:划分训练集和测试集2
- mac版QQ聊天信息备份与导出方法
iHTCboy
前言最近,我司终于更换新电脑的计划落实啦!!!Macmini3.0GHz双核IntelCorei7处理器(TurboBoost高达3.5GHz)16GB1600MHzLPDDR3SDRAM1TB融合硬盘IntelIrisGraphics图形处理器非常值的可贺!然而,就是新电脑,一切都是新!一切都是白!!非常多工具的数据需要迁移,开发环境需要配置,最近也打算总结一下新电脑配置方面的文章,作为自己备份
- Zero-Shot Image Classification总结
夏日小光
1任务说明现有的benchmark通过ImageNet-1k上预训练的Res101从已知类的训练集提取feature或者featuremap,然后对每一个类引入一个语义标签,可能是属性标签(attributelabel)、或者描述标签(sentenceembedding)等。对于某个类的属性标签(向量形式),每个维度表示一种属性,该维度下的取值表示这个属性在该类别中存在的可能性,值得注意的是ben
- 训练过程训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率可能的原因
Wils0nEdwards
python人工智能深度学习
每一个epoch训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率,这种现象不太常见,可能有以下几个原因:1.数据增强过强如果你在训练集上使用了较强的数据增强(如随机翻转、ColorJitter等),而验证集和测试集仅进行了基础的预处理。这会导致训练集的样本更具挑战性,模型在训练集上的表现不如在验证集和测试集上的表现。2.训练和验证集分布差异训练集、验证集和测试集的分布可能存在差异。如果训练集包含更多的噪
- 识别实验笔记和经验总结
Wils0nEdwards
笔记
1.跑对比实验之前,首先保证对比的公平性和可靠性!在进行图像分类模型对比实验时,为了确保对比的公平性和可靠性,以下几个因素需要重点考虑:数据集的一致性:数据集分割:确保训练集、验证集和测试集的划分是一致的。各模型使用相同的训练数据和测试数据。数据集大小:确保数据集的样本数量充足且具有代表性,避免数据集过小导致结果不具备普遍性。数据预处理:图像预处理方法:所有模型使用相同的预处理方法(如归一化、裁剪
- 数据结构之查找
点一下我的id
http://www.bjfuacm.com/problem/287/#includeusingnamespacestd;#defineOK1#defineMAXSIZE10000typedefintStatus;typedefintElementType;typedefintKeyType;typedefstruct{ElementType*data;intlength;}SqList;Stat
- 【Hot100】LeetCode—153. 寻找旋转排序数组中的最小值
山脚ice
#Hot100leetcodejava算法
目录1-思路二分2-实现⭐33.搜索旋转排序数组——题解思路3-ACM实现原题链接:153.寻找旋转排序数组中的最小值1-思路二分左区间二分找分界点,二分找到旋转后的分界点即可以nums[mid]为基准,对比nums[0]即可找到区间分界点2-实现⭐33.搜索旋转排序数组——题解思路classSolution{publicintfindMin(int[]nums){intleft=0;intrig
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc