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MyISAM不支持事务和外键,适合读多写少的场景;InnoDB支持事务、外键和行级锁定,适合高并发写操作。选择时根据应用需求决定:需要事务和高并发写入时选InnoDB,读多写少时可选MyISAM。一、核心区别对比特性InnoDBMyISAM事务支持✅完整ACID事务(原子性、一致性等)❌不支持事务锁机制行级锁(高并发写入性能优)表级锁(写操作阻塞全表)外键约束✅支持外键,保障数据完整性❌不支持外键
- pytorch官方文档60分钟入门笔记
xiaodidadada
机器学习
文章目录1.张量(Tensors)定义张量张量操作2.自动求导(autograd)变量Variable3.神经网络4.训练一个分类器载入数据5.数据并行day63参考:官方文档https://blog.csdn.net/u014630987/article/details/786690511.张量(Tensors)tensors和numpy的ndarray类似,但是tensors可以使用GPU加快
- 轻量级FTP服务器应用——开箱即用
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- mysql:破解数据库的密码!!!
qq_41051690
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如何破解数据库的密码?步骤如下:(1)通过任务管理器或着服务器管理,关掉mysqld进程;(2)通过命令行+特殊参数开启mysqld;(3)此时,mysqld服务进程已经打开,并且不需要权限检查;(4)mysql-uroot无密码登陆服务器;(5)修改权限表A:usemysql;B:updateusersetPassword=password(‘111111’)whereUser=’root’;C
- 多租户多会话隔离存储架构的完整实现方案
敲键盘的小夜猫
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导读:在构建企业级AI应用的道路上,多租户隔离和会话管理往往成为架构师们面临的核心难题。当系统需要同时服务数百乃至数千个用户时,如何确保用户数据的完全隔离?如何让每个用户的多个对话会话保持独立运行而互不干扰?这篇文章通过深入剖析LangChain框架中的history_factory_config机制,为你展示了一套完整的多租户多会话隔离存储方案。文章不仅详细解析了ConfigurableFiel
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基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统1.项目概述本系统利用改进的扩散模型结合注意力机制,从医学影像中预测转基因数据。系统采用PyTorch框架实现,包含数据预处理、模型架构、训练流程和评估指标等完整模块。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorc
- 边缘人工智能与医疗AI融合发展路径:技术融合与应用前景(下)
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医疗边缘AI的市场趋势医疗边缘AI市场正经历着显著的增长,根据市场研究公司的数据,2024年的边缘AI市场价值为125亿美元,估计在2025至2034年之间,由于各部门越来越多地采用边缘装置,CAGR为24.8%。保健、制造业、零售业和汽车业的企业拥有综合边缘计算解决方案[36]。这一增长趋势表明,边缘AI技术正在各行各业得到广泛应用,其中医疗保健是一个重要的应用领域。2023年全球边缘人工智能市
- 全平台QQ聊天数据库解密项目常见问题解决方案
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全平台QQ聊天数据库解密项目常见问题解决方案qq-win-db-keyQQNT/WindowsQQ聊天数据库解密项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qq/qq-win-db-key项目基础介绍本项目是一个开源项目,旨在为用户提供全平台QQ聊天数据库的解密方法。项目主要使用Python、JavaScript和C++等编程语言实现。新手常见问题及解决步骤问题一:如何
- 深入剖析AI大模型:关于模型训练
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熬之滴水穿石人工智能
今天说的是模型训练,在AI模型里,它是点亮智慧星辰的关键引擎。今天将围绕开源预训练模型的使用、数据与模型的集成、模型的部署管理,以及大规模模型的可扩展性与效率提升展开,带大家开启一场深入浅出的模型训练实战之旅。一、使用开源预训练模型1、如何利用开源模型(如BERT、GPT)进行微调开源预训练模型就像是已经搭建好框架的摩天大楼,BERT、GPT等模型便是其中声名赫赫的标志性建筑。它们经过海量数据的“
- RAG技术栈详解:构建智能问答系统的核心组件
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本文深度剖析RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)技术栈的核心构成,助你快速搭建企业级知识增强系统一、RAG技术架构全景图二、核心组件技术选型1.检索模块(Retriever)向量数据库主流选择:Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate新兴势力:ChromaDB(开源轻量级)、腾讯云向量数据库嵌入模型(Embedding)OpenAItext-e
- 微调 || RAG,项目落地怎么选?LLM应用选型指南,适用场景全解析
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基本定义微调:是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中,模型基于新数据集修改权重和参数,学习特定于任务的模式,同时保留来自最初预训练模型的知识。RAG:即检索增强生成,是将检索大量外部知识的过程与文本生成结合在一起的一种方法。它会从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息,将这些信息作为上下文提供给大语言模型,辅助其生成回答。微调适用场景1.特定领域
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近年来,量子计算的飞速发展使其成为各个领域的变革力量。特别是在网络安全领域,量子算法展示了加速并增强威胁检测(如恶意软件识别)方法的巨大潜力。微算法科技(NASDAQ:MLGO)用于定位未知哈希图的量子算法,是针对未知哈希图定位而设计的量子算法。这项技术可能会彻底改变在数据处理中利用哈希值的方式,特别是在恶意软件模式识别中。传统网络安全框架通常依赖哈希函数来生成不同数据结构的唯一标识符,或称之为“
- MapReduce01:基本原理和wordCount代码实现
冬至喵喵
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本篇文章中,笔者记录了自己对于MapReduce的肤浅理解,参考资料主要包括《大数据Hadoop3.X分布式处理实战》和网络视频课程。下文介绍了MapReduce的基本概念、运行逻辑以及在wordCount代码示例。一、MapReduce概述1.概述google为解决其搜索引擎中的大规模网页数据的并行化处理问题,设计了MapReduce,在发明MapReduce之后首先用其重新改写了搜索引擎中we
- Gartnet《Solution Path for Implementing Hybrid Cloud Applications With On-Premises Data》学习心得
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一、引言随着企业数字化转型的深入,混合云架构逐渐成为一种中长期的现实选择。软件架构师们在将应用逻辑迁移到云端的同时,往往面临着数据层难以同步迁移的困境。Gartner的这份报告《SolutionPathforImplementingHybridCloudApplicationsWithOn-PremisesData》为我们提供了一条实施混合云应用的清晰路径,涵盖了从迁移策略的确定、应用与数据层的整
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MySQL数据库mysql负载均衡
为了进行数据库负载均衡,我们可以使用SpringBoot和MySQL,并结合AbstractRoutingDataSource来实现数据源的动态切换。下面的实现包括配置多数据源、定义数据源上下文和实现负载均衡策略(如轮询和随机)。项目依赖首先在pom.xml中添加必要的依赖:org.springframework.bootspring-boot-starter-data-jpamysqlmysql
- GoldenDB简述
GoldenDB是国产的分布式数据库。它解决了分布式事务一致性问题。底层存储采用的是SharedNothing不共享数据(分片式存储)的分布式架构,各自节点持有各自的数据。不共享彼此数据,还有其他两种分布式架构,分别是Sharedisk,共享磁盘,例如NFS,网络文件系统,采用的就是这种架构。NFS是一种基于客户端-服务器架构的文件系统。它通过网络,特别是局域网,让多台计算机可以共享文件和目录。还
- 深度学习学习经验——卷积神经网络(CNN)
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卷积神经网络卷积神经网络(CNN)1.卷积神经网络的基本组成2.卷积操作3.激活函数(ReLU)4.池化操作5.全连接层6.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层:图像的特征探测器2.1第一个卷积层3.激活函数:增加非线性4.池化层:信息压缩器5.多层卷积和池化:逐层提取更高层次的特征6.全连接层:分类器7.模型训练和测试完整的项目示例代码总结卷积神经网络(CNN)卷积神经网
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- 计算机视觉 OpenCV Android | Mat像素操作(图像像素的读写、均值方差、算术、逻辑等运算、权重叠加、归一化等操作)...
凌川江雪
本文目录1.像素读写2.图像通道与均值方差计算3.算术操作与调整图像的亮度和对比度4.基于权重的图像叠加5.Mat的其他各种像素操作1.像素读写Mat作为图像容器,其数据部分存储了图像的像素数据,我们可以通过相关的API来获取图像数据部分;在获取图像数据的时候,知道Mat的类型与通道数目关重要,根据Mat的类型与通道数目,开辟适当大小的内存空间,然后通过get方法就可以循环实现每个像素点值的读取、
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目录一、主要应用场景1.基础设施安全2.身份认证与访问管理3.交易安全与不可否认性4.数据安全5.支付清算与结算6.移动金融安全7.风控与反欺诈二、商用密码应用带来的核心价值三、面临的挑战与趋势四、首传信安解决方案总结金融领域的安全需求是一个极其严苛、多层次、动态演进的体系,其核心目标是构建信任基础,确保资金安全、系统稳定、隐私合规、业务连续。商用密码算法在金融领域的应用是保障金融安全的核心技术支
- 筑牢电力网安防线:密码技术应用全景
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密码技术在电力行业的应用是保障国家关键基础设施安全的核心环节。随着智能电网、新能源接入、电力物联网的发展,密码技术已深度融入电力系统的发、输、变、配、用、调、管等各个环节,为电力系统的安全稳定运行、数据机密性、完整性和身份真实性提供保障。一、主要应用领域1.网络与通信安全(基础保障)通信加密:对电力调度数据网、广域测量系统、配电自动化系统、用电信息采集系统等关键网络中的通信数据进行加密(如采用IP
- 密码应用与趋势之医疗数据安全
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目录二、密码技术的核心应用场景二、技术创新趋势三、关键防护措施四、总结数据泄露风险在不同行业间分布不均。医疗行业因其数据的极高价值、安全防护的相对短板及攻击者的高度关注,成为数据泄露的重灾区。泄露数据类型也日益多样化,从传统身份信息扩展到网络行为数据等新兴领域。医疗数据的高价值体现为:黑市价格高昂:完整医疗记录在黑市售价可达普通个人信息的数十倍。欺诈工具:医疗身份信息常被用于虚假理赔和药物欺诈。精
- opencv入门(6) TrackBar调整图片和键盘响应
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文章目录1创建trackbar2使用userdata传入函数3键盘响应1创建trackbar1.trackbar名称2.创建在哪个窗口上3.拖动trackbar改变的值4.trackBar的最大值5.trackbar改变时的回调函数6.带入回调函数的数据,可以不用带,是一个void指针createTrackbar(“Valuebar”,“亮度调整”,&lightness,max_value,on_
- Java中Spring框架的`@Transactional`注解失效的常见情况,包括失效原因、底层原理以及解决方法
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主要解答@Transactional注解失效的常见情况包括:非public方法:SpringAOP默认只代理public方法。内部调用:同一类中方法直接调用,绕过代理。异常类型不匹配:默认只回滚RuntimeException。传播行为不当:如嵌套事务被挂起。多线程调用:事务与线程绑定,异步调用失效。未启用事务管理:未配置@EnableTransactionManagement或数据源未绑定事务管
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Task:1.时序建模的流程2.时序任务经典单变量数据集3.ARIMA(p,d,q)模型实战4.SARIMA摘要图的理解5.处理不平稳的2种差分a.n阶差分—处理趋势b.季节性差分—处理季节性建立一个ARIMA模型,通常遵循以下步骤:数据可视化:观察原始时间序列图,判断是否存在趋势或季节性。平稳性检验:对原始序列进行ADF检验。如果p值>0.05,说明序列非平稳,需要进行差分。确定差分次数d:进行
- Python Day57
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:1.序列数据的处理:a.处理非平稳性:n阶差分b.处理季节性:季节性差分c.自回归性无需处理2.模型的选择a.AR§自回归模型:当前值受到过去p个值的影响b.MA(q)移动平均模型:当前值收到短期冲击的影响,且冲击影响随时间衰减c.ARMA(p,q)自回归滑动平均模型:同时存在自回归和冲击影响时间序列分析:ARIMA/SARIMA模型构建流程时间序列分析的核心目标是理解序列的过去行为,并
- Python Day44
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战:resnet181.预训练的概念预训练(Pre-training)是指在大规模数据集上,先训练模型以学习通用的特征表示,然后将其用于特定任务的微调。这种方法可以显著提高模型在目标任务上的性能,减少训练时间和所需数据量。核心思想:在大规模、通用的数据(如ImageNet)上训练模型,学习丰
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目录一、什么是WebGIS1.定义2.常用技术栈3.典型应用场景二、什么是OpenLayers1、核心功能特性2、对比Leaflet3、应用场景与发展趋势三、总结一、什么是WebGIS1.定义WebGIS(网络地理信息系统)是传统GIS在互联网领域的延伸,通过浏览器实现空间数据的发布、共享与交互。其核心在于将地理信息处理与Web技术结合,支持跨平台、分布式的地理数据访问2.常用技术栈前端框架:Op
- Python-什么是集合
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一、前言在Python中,除了我们常用的列表(list)、元组(tuple)和字典(dict),还有一种非常实用的数据结构——集合(set)。集合是一种无序且不重复的元素集合,常用于去重、交并差运算等场景。本文将带你全面了解Python中集合的基本用法、操作方法及其适用场景,并通过大量代码示例帮助你掌握这一重要数据类型。二、什么是集合(set)?✅定义:集合是Python中的一种可变数据类型,它存
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- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
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while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
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englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
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/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多