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- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 前端存储后端响应数据方式详解
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前端
在前端存储后端响应数据是常见需求,可以优化性能(减少重复请求)、支持离线访问或提升用户体验。以下是超详细的实现方式和注意事项:一、前端存储后端数据的核心步骤1.获取后端数据使用fetch或axios发送请求://使用fetchfetch('https://api.example.com/data').then(response=>response.json()).then(data=>saveDa
- 养生,开启健康生活之门
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生活
在这个快节奏的时代,人们在忙碌奔波中,往往忽略了自身健康。养生保健,不再是老年人的专属,而是各个年龄段维持良好生活状态的关键,它是我们开启健康生活的一把钥匙。规律作息是养生的基石。人体就像一台精密的仪器,各个器官按照生物钟有条不紊地运转。熬夜追剧、通宵工作,看似是在争取时间,实则是在打乱身体的正常节奏。长期熬夜会导致内分泌失调,脸上冒出痘痘,精神萎靡不振,免疫力下降,各种疾病也容易找上门来。因此,
- 解锁健康密码:拥抱养生,重塑生活
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生活
在当下,快节奏的生活如汹涌浪潮,裹挟着我们一路向前。高强度的工作、繁杂的生活琐事,让人们在忙碌中常常忽略了自身健康。然而,健康并非从天而降的幸运,而是精心呵护的成果,养生则是开启健康之门的钥匙。饮食养生是基石。俗话说:“病从口入。”合理的饮食结构对健康至关重要。多摄入富含膳食纤维的粗粮,像燕麦、糙米,它们能促进肠道蠕动,预防便秘,降低心血管疾病风险。新鲜的蔬果更是必不可少,菠菜、橙子等富含维生素与
- 健康养生:活力生活的基石
yy0821yy
生活
在当下,生活节奏快得像飞驰的列车,我们在忙碌里穿梭,愈发明白健康才是最珍贵的财富。健康养生可不是一阵风似的潮流,它实实在在是开启活力生活的关键,精心呵护着我们身体与心灵的方方面面。就拿饮食来说,这可是健康养生的根基。践行均衡饮食,就如同为身体精心筹备一场满汉全席。多吃那些颜色鲜艳的蔬菜,像绿油油的西兰花,它富含维生素与矿物质,给身体补充满满的营养;还有红彤彤的番茄,既能抗氧化,又美味可口。水果也不
- 健康养生:滋养身心的生活智慧
yy0821yy
生活
健康养生,是一场与身体和心灵的对话,是对生命细致入微的呵护,它贯穿于生活的点滴之中,为我们开启优质生活的大门。情志养生在健康养生中占据重要地位。人的情绪如同四季的天气,或晴或雨,但长期的负面情绪如狂风暴雨,会冲击身体的健康防线。我们要学会保持平和、乐观的心态。当遇到挫折时,把它视为成长的机遇,以积极的思维去化解困难。比如,工作上的项目失败了,可以从中总结经验,看到自己提升的空间,而不是一味自责。平
- 健康养生:开启高品质生活之门
yy0821yy
生活
健康是人生最宝贵的财富,而养生则是守护健康的智慧之选。在快节奏的现代生活中,掌握健康养生之道,能让我们精力充沛地面对每一天。饮食养生首当其冲。我们应追求均衡饮食,确保每餐都有适量的碳水化合物、蛋白质、脂肪、维生素和矿物质。主食多选择粗粮,如燕麦、玉米等,它们富含膳食纤维,能促进肠道蠕动。优质蛋白质来源包括豆类、鱼类、鸡胸肉等,它们是身体修复和生长的基石。减少高油、高盐、高糖食物的摄入,多吃新鲜的蔬
- IntelliJ IDEA 2023.3.1安装指南从下载到配置的完整教程(附资源下载)
心灵宝贝
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安装IntelliJIDEA2023.3.1非常简单,以下是详细的安装步骤,适用于Windows、macOS和Linux系统。1.下载IntelliJIDEAIntelliJIDEA下载链接:https://pan.quark.cn/s/3ad975664934选择适合你的操作系统的版本:Ultimate版:功能全面,支持所有开发语言和框架(需付费)。Community版:免费版,适合Java和K
- 数据产品赋能数字化转型
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数字化转型数据产品人工智能大数据
数据产品赋能数字化转型引言:数据产品的创新与发展:赋能决策智能化的钥匙一、数据产品的定义与特征二、数据产品的核心功能三、应用实践与案例分析四、未来展望引言:数据产品的创新与发展:赋能决策智能化的钥匙在数字化转型的浪潮下,数据已成为企业核心竞争力的关键要素。数据产品的出现,不仅是信息技术发展的必然产物,更是企业实现数据价值最大化、推动决策智能化的重要工具。本文旨在探讨数据产品的概念、功能特性、应用实
- 少样本数值型数据集 | 数据增强
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机器学习人工智能材料工程
对于小样本数字型数据集,数据增强的有效方法主要集中在创造新的样本、调整现有样本的特征、或者通过生成模型来模拟真实分布。下面是个人搜集到的方法及部分代码。希望对大家的科研/工作有所帮助!1.噪声注入(NoiseInjection)方法:在原始数据上添加少量的随机噪声,生成新的样本。噪声可以是高斯噪声、均匀分布噪声或其他分布的噪声。实现:对于每个特征,可以加上一个服从小均值和小方差的正态分布噪声,如X
- 33.从入门到精通:Python3 正则表达式 re.match函数 re.search方法 re.match与re.search的区别
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33.从入门到精通:Python3正则表达式re.match函数re.search方法re.match与re.search的区别Python3正则表达式re.match函数re.search方法re.match与re.search的区别Python3正则表达式在Python3中,可以使用re模块来进行正则表达式的匹配和处理。以下是一个简单的例子,说明如何使用re模块进行正则表达式匹配:import
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- ICC2 实战秘籍:create_workspace 命令全解析
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在IC设计的江湖中,物理设计工程师们每天都在与各种工具和命令打交道,就像武侠高手手中的剑,熟练掌握这些工具和命令,才能在设计的战场上披荆斩棘。今天,就给大家带来一篇关于ICC2中create_workspace命令的实用解读,帮助大家更好地理解和运用这一强大工具。一、create_workspace的江湖地位create_workspace这个命令在ICC2的世界里可是举足轻重,它主要用于创建一个
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在芯片设计领域,时序分析是确保设计可靠性和性能的关键环节,而Innovus作为业内领先的实现工具,其命令的精准运用直接决定了时序分析的效率与质量。今天,让我们一同深入探究setAnalysisMode这一核心命令,解锁其隐藏的潜力,为芯片设计之旅保驾护航。setAnalysisMode是Innovus工具中用于配置全局时序分析模式的核心命令,其作用涵盖分析类型设置、时钟传播控制、检查方式定义及优化
- 2025-03-15 学习记录--C/C++-PTA 练习3-4 统计字符
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合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。一、题目描述⭐️练习3-4统计字符本题要求编写程序,输入10个字符,统计其中英文字母、空格或回车、数字字符和其他字符的个数。输入格式:输入为10个字符。最后一个回车表示输入结束,不算在内。输出格式:在一行内按照letter=英文字母个数,blank=空格或回车个数,digit=数字字符个数,other=其他字符个数的格式输出。输入样例:a
- 2025-03-13 学习记录--C/C++-PTA 练习2-9 整数四则运算
小呀小萝卜儿
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合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。一、题目描述⭐️练习2-9整数四则运算本题要求编写程序,计算2个正整数的和、差、积、商并输出。题目保证输入和输出全部在整型范围内。输入格式:输入在一行中给出2个正整数A和B。输出格式:在4行中按照格式“A运算符B=结果”顺序输出和、差、积、商。输入样例:32输出样例:3+2=53-2=13*2=63/2=1二、代码(C语言)⭐️#incl
- Python与Web 3.0:重新定义数字身份验证的未来
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Python与Web3.0:重新定义数字身份验证的未来随着Web3.0的迅猛发展,传统的身份验证方式正面临越来越大的挑战。从依赖中心化服务器存储用户数据,到如今去中心化、用户掌控数据的新时代,身份验证系统经历了前所未有的变革。而作为一个人工智能、区块链和Python技术的深度爱好者,我认为Python将成为构建Web3.0身份验证系统的重要工具。今天,我们就来聊聊如何结合Python与Web3.0
- python中re.search()函数的用法
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说到使用正则匹配字符串,就不得不说三个常用的匹配检索方法:re.search(),re.match()和re.findall()。主要的区别是前两个方法只在目标字符串中匹配一次满足条件的正则表达式;而re.findall()方法匹配目标字符串中所有满足条件的正则表达式;另外re.match()只会匹配目标字符串开头是否满足正则表达式,若开头不满足则匹配失败,函数返回None;而re.search(
- python 中 Re库 函数 re.search()
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re.search(pattern,string,flags=0)在一个字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置,返回match对象pattern:正则表达式的字符串或原生字符串表示string:待匹配字符串flags:正则表达式使用时的控制标记常用标记说明re.I re.IGNORECASE忽略正则表达式的大小写,[A‐Z]能够匹配小写字符re.M re.MULTILINE正则表达式中的^操作
- python中search用法_Python中的python re.search方法详解
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python中search用法
re.search扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配,若string中包含pattern子串,则返回Match对象,否则返回None,注意,如果string中存在多个pattern子串,只返回第一个。re.search()方法用来精确匹配并提取第一个符合规律的对象,而对象内容的提取则使用search方法的属性group()来实现。函数语法:re.search(pattern,string,fla
- CUDA内核调优工具ncu的详细使用教程
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CUDA数值计算/数值优化linux高性能计算
NVIDIANsightCompute(ncu)是一款用于CUDA内核性能分析的工具,帮助开发者优化CUDA程序。以下是详细的使用教程和示例说明。1.安装NVIDIANsightCompute确保已安装CUDAToolkit和NVIDIA驱动,然后从NVIDIA官网下载并安装NsightCompute。2.基本使用2.1启动ncu通过命令行启动ncu,基本语法如下:ncu[options][app
- 第七篇:数据治理实践工具与资源
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1.数据治理实践工具与资源1.1数据治理成熟度评估工具数据治理成熟度评估是企业了解自身数据治理现状、识别改进机会的重要工具。通过系统化的评估,企业可以明确数据治理的发展阶段,制定有针对性的改进计划。1.1.1IBM数据治理成熟度评估模型IBM数据治理成熟度评估模型是业界广泛应用的评估工具之一,它从多个维度评估企业的数据治理成熟度。“数据被认为是推动企业增长和商业创新引擎的燃料。数据无疑被组织认定且
- 从零到精通:用go+vue语言打造高效多语言博客系统的完整指南
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MCP(MessageControlProtocol)是一种用于分布式系统中多智能体通信的协议框架,特别适合于构建多智能体系统。下面我将介绍MCP协议的基本原理以及如何构建MCP服务器和实现多智能体调用。MCP协议概述MCP协议主要用于定义智能体之间如何交换消息、协调任务和共享资源。它通常包含以下核心组件:消息格式定义会话管理路由机制错误处理安全认证构建MCP服务器以下是构建基本MCP服务器的步骤
- 嵌入式八股,状态机编程
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while(1){A();B();}假设裸机编程有这样一个程序,A的执行时间非常长,那么程序就会变得比较卡顿。状态机编程的根本思路在于讲一个A()拆分为多个小的函数,比如a1,a2,a3,分别执行这几个状态。使用switch语句和它配合,执行完a1就break,运行B,下一次再执行a2,再运行B。这样就能防止一个任务长时间阻塞。具体来说1.什么是状态机?状态机是一种数学模型,用于描述一个系统在不同
- 嵌入式八股,DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol,动态主机配置协议)
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首先,上网是需要IP地址的,且每一个IP地址都是不重复,以防止冲突,如果每一个IP地址都需要手动的静态分配将会是一个非常麻烦的过程。DHCP(DynamicHostConfigurationProtocol,动态主机配置协议)是一种用于网络设备自动获取IP地址及其他网络配置参数的协议。它允许网络管理员通过集中管理的方式,动态分配IP地址,从而简化网络设备的配置过程,提高网络管理的效率和灵活性。2.
- 实现拖动无标题栏 CEF的方法三 :创建蒙版层窗口拖动
清水迎朝阳
CEF应用c++CEF无标题栏CEF蒙版WM_MOVE
目录一、蒙版层窗口1、蒙版层窗口类2、在创建CEF窗口后,同时创建蒙版窗口3、蒙版显示时机1)注入JS监听点击触摸事件2)点击或触摸时显示蒙版4、蒙版初始位置5、拖动蒙版时,动态调整CEF窗口位置1)蒙版移动消息2)根据蒙版位置,调整父窗口思路:在CEF窗口之上,创建其子窗口,背景半透明,通过拖动这个子窗口,动态调整CEF窗口位置,从而实现拖动无标题栏CEF窗口的目的。一、蒙版层窗口1、蒙版层窗口
- 在新零售时代,BI赋能零售行业数字化转型
思迈特BI研究院
数据分析数据可视化大数据数据分析
2016年10月,马云在云栖大会上提出了“新零售”概念。在新零售时代,数字化转型打通全产业链,零售行业全面数字化已成趋势。在过去的十多年间,零售业一直分为线上和线下两个阵营。线上零售凭借价格低、库存大等优势逐步扩大其版图,但在客户的购买体验上一直存在短板;线下零售面临着大批客户流失的冲击,必须要进行升级变革来引导客户“回流”。新零售时代的到来,让两个阵营从完全对立开始向逐渐融合进行转变。新零售对线
- 跨域视线估计的协同对比学习(重点针对局部对比学习解释)
阳光明媚大男孩
学习人工智能
跨域视线估计的协同对比学习1.问题表述在视线估计领域中,跨域问题是指当训练数据和测试数据来自不同的领域(如不同的个体、光照条件、拍摄设备等)时,模型性能会显著下降。这种性能下降主要是因为不同领域之间的差异导致模型难以泛化。为了解决这一问题,新方法(CrossGazeGeneralization,CGaG)旨在通过特征解耦的方式减少领域差异对视线估计的影响,从而提高模型在跨域情况下的准确性和稳定性。
- 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/
[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