- 模拟法练习C++ 1
c++初学者ABC
C++c++开发语言算法
有错请指出!对于模拟法,百度定义是其实,没有这么麻烦,也就是题目是什么,我们就怎么写,也可以说它是不是算法的算法,最好把代码模块化特点:1.题目简单,代码量很大2.不好找错误3.在比赛中经常考4.代码灵活下面是几道例题1.扑克游戏题目描述三张扑克牌比大小,每个人从扑克牌中抽取三张牌,然后进行比较,规则如下:点数规则:A为最小,K为最大。A记为1点,JQK分别记为11点、12点、13点。比较规则:最
- [C++技能提升]类注册
Hunter_pcx
工程技能人工智能c++
最近在做AI信息在各个平台流转的框架设计,想要设计一种可以灵活扩展、不改变原有代码的框架,了解到了类注册。具体需求是这样的:AI算法在客户本地电脑和云端都有部署,原先AI在这两个平台下的输出格式并不统一,且每个AI功能都有自己的输出格式,导致两个平台下的AI信息无法共享,带来了计算资源的浪费,管理起来也比较混乱,因此需要一种模式将所有AI输出规范起来。我的解决思路大概就是将所有AI信息都规范输出到
- leetCode热门100题——3.最长连续序列
Bin二叉
leetcode算法数据结构java
目录题目描述分析方法:从最小数开始遍历思路代码时间复杂度题目描述给定一个未排序的整数数组nums,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。请你设计并实现时间复杂度为O(n)的算法解决此问题。示例1:输入:nums=[100,4,200,1,3,2]输出:4解释:最长数字连续序列是[1,2,3,4]。它的长度为4。示例2:输入:nums=[0,3,7,2,5,8,4,6,0,1
- 改进候鸟优化算法之二:基于混沌映射的候鸟优化算法(MBO-CM)
搏博
算法人工智能r语言开发语言算法策略模式
基于混沌映射的候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimizationbasedonChaoticMapping,MBO-CM)是一种结合了混沌映射与候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimization,MBO)的优化方法。一、候鸟优化算法(MBO)简介候鸟优化算法是一种自然启发的元启发式算法,由Duman等人于2011年(也有说法为2012年)提出。该算法模拟候鸟在迁徙过
- Nacos负载均衡
平凡人笔记
平凡人笔记负载均衡java运维
常见的负载均衡策略随机、hash、轮询、权重、最小连接数、最快响应速度适用场景1、在短连接中因为连接快速建立销毁因为数据延时容易造成堆积效应,随机、hash、轮询、权重四种方式大致能够保持整体是均衡的,服务端重启也不会影响整体均衡2、最小连接、最快响应速度是有状态的算法,因为数据延时容易造成堆积效应3、长连接,连接会一直保持,断连后需要重新选择一个新的服务节点,当服务重启后,最终连接数会出现不均衡
- SQL实现md5加密方法
m0_74824002
面试学习路线阿里巴巴sql数据库
1.MD5加密概述MD5(MessageDigestAlgorithm5)是一种广泛使用的哈希算法,它将输入的字符串(或数据)转换为固定长度的128位(16字节)哈希值。MD5的主要特点是:不可逆性:MD5是一种单向哈希算法,这意味着你无法从MD5哈希值还原出原始数据。输出固定长度:无论输入数据的长度如何,MD5输出的哈希值始终是32个字符的十六进制数(128位)。碰撞性:虽然MD5很长时间被广泛
- 2025数学建模美赛B题完整建模思路——管理可持续旅游业
鹿鹿数模
数学建模
2025MCM问题B:管理可持续旅游业以下是我们对该题目的赛题分析,由于完整内容过长,因此在此处放出部分内容,欢迎从文末小卡片处加群获取。赛题分析以下内容包括三个主要部分:(1)题目的中文翻译(2)对题目的整体分析与思路综述(3)对题目要求的逐项详细分析与求解思路。本文的撰写将综合运用多元的数学模型、算法以及机器学习/深度学习的方法,并在必要时给出题外假设与可行的创新性思路,以期为参赛者提供较为系
- AcWing算法基础课笔记——高斯消元
SharkWeek.
AcWing算法笔记数论
高斯消元用来求解方程组a11x1+a12x2+⋯+a1nxn=b1a21x1+a22x2+⋯+a2nxn=b2…an1x1+an2x2+⋯+annxn=bna_{11}x_1+a_{12}x_2+\dots+a_{1n}x_n=b_1\\a_{21}x_1+a_{22}x_2+\dots+a_{2n}x_n=b_2\\\dots\\a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+\dots+a_{nn}x
- 算法练习——函数、递归和递推
SharkWeek.
算法练习算法递归深度优先c++
在此记录一些有关函数、递归和递推的问题。所有题目均来自洛谷的题单能力提升综合题单Part1入门阶段-题单-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)(实际上都没有用递推做)[NOIP2001普及组]数的计算题目描述给出正整数nnn,要求按如下方式构造数列:只有一个数字nnn的数列是一个合法的数列。在一个合法的数列的末尾加入一个正整数,但是这个正整数不能超过该数列最后一项的一半,可以得到
- C#在软件定义无线电(SDR)开发中的革命性应用——从概念到实践的全面解析
墨夶
C#学习资料2c#网络开发语言
在这个数字化与无线通信飞速发展的时代,软件定义无线电(SoftwareDefinedRadio,SDR)作为一项关键技术,正在改变着我们对传统无线电系统的认知。它不仅允许工程师们以软件的方式实现复杂的信号处理算法,而且还为各种新型无线应用提供了无限可能。然而,要真正驾驭这项技术并非易事,尤其是在选择合适的编程语言时更是如此。今天,我们将聚焦于C#这一强大而灵活的语言,探讨它是如何成为SDR开发的理
- GFPGAN - 腾讯开源的图形修复算法修复算法
小众AI
AI开源开源算法人工智能
GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法,它利用预先训练好的面部修复算法,并且封装了各种丰富多样的先验因素进行盲脸(blindface)修复,可以对老照片进行很好的修复。35800Stars5900Forks345Issues11贡献者ApacheLicensePython语言代码:https://github.com/TencentARC/GFPGAN更多AI开源软件:AI开源-小众AI主要功能盲修
- 二分查找算法
mcharleylei
算法python
目录1、概述2、代码实现(1)递归实现(2)非递归实现1、概述二分查找又称折半查找,优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查
- Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现
呵呵爱吃菜
kmeans聚类python
在机器学习领域,聚类算法是一种常用的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为若干个簇,使得同一簇内的样本尽可能相似,而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法,它们都基于划分的思想,但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点(centroid)。距离度量:通常
- 算法随笔_21:字符的最短距离
程序趣谈
算法
上一篇:算法随笔_20:区间子数组个数-CSDN博客=====================题目描述如下:给你一个字符串s和一个字符c,且c是s中出现过的字符。返回一个整数数组answer,其中answer.length==s.length且answer[i]是s中从下标i到离它最近的字符c的距离。两个下标i和j之间的距离为abs(i-j),其中abs是绝对值函数。示例1:输入:s="lovel
- 【优选算法】10----无重复字符的最长子串
Rhzkp
算法c++leetcode
---------------------------------------begin---------------------------------------题目解析:看到这一类题目,有没有那种一眼就感觉时要用到滑动窗口的感觉,铁子们?讲解算法原理:方法一:暴力解法:简单粗暴的地毯式搜索暴力解法就像一个没有什么技巧的探险家,直接把所有可能的子串都找出来,然后一个一个检查是不是有重复字符,最
- 【第四天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-两种常见的递归算法(持续更新)
Long_poem
python算法开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.Python中的常用的搜索算法2.两种常见的递归算法3.两种详细的递归算法代码1)斐波那契数列2)阶乘总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:第一天Python数据结构与算法的详细介绍第二天五种常见的排序算法第三天两种常见的搜索算法第四天两种常见的递归算法第五天一种常见的
- AlphaFold2的思路总结(十五)
xiaofengzihhh
蛋白质结构预测深度学习人工智能神经网络
2021SC@SDUSC这学期的代码分析工作接近尾声了,我想简单总结一下AlphaFold2的总体思路 具体来看,AlphaFold2主要利用多序列比对(MSA),把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度学习算法中。它主要包括两个部分:神经网络EvoFormer和结构模块(Structuremodule)。一、EvoFormer 在EvoFormer中,主要是将图网络(Graphnetworks)
- python机器学习
方安乐
pythonpython机器学习人工智能
Python机器学习是当前最为热门的机器学习领域之一,其简洁、易用、高效的特点,让越来越多的开发者开始探索其应用。本文将从以下几个方面介绍Python机器学习的基础知识和实践案例,帮助读者更好地理解和应用机器学习技术。前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像
- Python实现itemCF协同过滤推荐算法并计算召回率、准确率、F1分数和覆盖率
计算机软件程序设计
机器学习python推荐算法开发语言
一个完整的Python实现,包括ItemCF协同过滤算法的实现以及召回率、准确率、F1分数和覆盖率等评估指标的计算。将使用Pandas进行数据处理,Scikit-learn进行相似度计算,并编写函数来生成推荐列表和评估模型性能。1.数据准备首先,需要准备数据。假设有一个用户-物品评分矩阵(可以是显式评分或隐式反馈),表示用户对不同酒店的喜好程度。这里可以使用Pandas来处理数据。importpa
- 情感分析常见算法与模型及实现步骤
计算机软件程序设计
知识科普算法情感分析机器学习
【1】常见算法与模型情感分析(SentimentAnalysis)是一种自然语言处理(NLP)技术,用于识别和提取文本中的主观信息,如情绪、态度和意见。常见的算法和模型包括以下几种:传统机器学习方法朴素贝叶斯(NaiveBayes)基于贝叶斯定理,假设特征之间相互独立。计算简单,适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机(SVM)通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好,适
- LeetCode 21. 合并两个有序链表 链表合并 Java实现
Lentr0py
LeetCode算法题leetcode链表java算法数据结构
21.合并两个有序链表21.合并两个有序链表题目来源题目分析题目难度题目标签题目限制解题思路思路:核心算法步骤迭代法代码实现代码解读性能分析复杂度结果测试用例扩展讨论优化写法其他实现总结21.合并两个有序链表题目来源21.合并两个有序链表题目分析将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。题目难度难度:简单题目标签标签:链表题目限制两个链表的节点数目
- redis原理
小哲会嘿魔法
redis数据库缓存
文章目录redis客户端-认识RESP持久化持久化具体实现1.RDB(RedisDataBase)2.AOF(AppendOnlyFile)事务相关命令主从复制拓扑结构同步过程部分复制实时复制哨兵(Sentinel)哨兵选取主节点流程集群数据分片主节点宕机集群扩容缓存缓存更新缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿分布式锁过期时间校验IdLua脚本watchdog(看门狗)Redlock算法redi
- OpenCV实战技术应用
yzx991013
OpenCV基础全集opencv人工智能计算机视觉
10.0角点检测应用技术实现,使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。结果:实现过程:解析过程:1.导入模块:importcv2:导入opencv库,用于图像处理操作,包括图像读取、特征提取、图像绘制、匹配等。importnumpyasnp:导入numpy库,用于处理数组数据,在特征描述符的存储和处理中可能会用到。2.函数定义:sift_tz():功能:使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。实现:i
- 「Py」基础语法篇 之 Python缩进规则
何曾参静谧
「Py」Python程序设计数据库
✨博客主页何曾参静谧的博客(✅关注、点赞、⭐收藏、转发)全部专栏(专栏会有变化,以最新发布为准)「Win」Windows程序设计「IDE」集成开发环境「UG/NX」BlockUI集合「C/C++」C/C++程序设计「DSA」数据结构与算法「UG/NX」NX二次开发「QT」QT5程序设计「File」数据文件格式「UG/NX」NX定制开发「Py」Python程序设计「Math」探秘数学世界「PK」Pa
- 基于Python的开源量化交易框架:构建你的量化投资策略
ShAutoit
python开发语言
量化投资是一种利用数学和统计模型来进行投资决策的方法,它将大量的金融数据与算法相结合,以识别交易机会并执行交易。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言,为开发和实施量化交易策略提供了很好的支持。本文将介绍基于Python的开源量化交易框架,帮助你构建自己的量化投资策略。数据获取和处理在量化投资中,数据是至关重要的。你需要获取和处理市场数据,包括股票价格、指数数据、财务数据等。在Pytho
- 使用Python实现并行计算算法:效率提升的利器
Echo_Wish
Python进阶python算法开发语言
在处理大规模数据和计算密集型任务时,单线程的处理方式往往显得力不从心。并行计算作为一种提升计算效率的重要手段,能够充分利用多核处理器的优势,加速任务的完成。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言,提供了丰富的并行计算工具。本文将详细介绍如何使用Python实现并行计算算法,并通过具体代码示例展示其实现过程。项目概述本项目旨在通过Python实现一个并行计算算法,展示如何利用Python的多线
- Kafka 消息存储与销毁机制
AI天才研究院
大数据AI人工智能计算kafkawpf分布式
Kafka消息存储与销毁机制文章目录Kafka消息存储与销毁机制1.背景介绍1.1什么是Kafka1.2Kafka的基本概念解释2.核心概念与联系2.1消息存储机制2.2消息销毁机制2.3分区与副本机制3.核心算法原理具体操作步骤3.1消息存储过程3.2消息消费过程3.3消息销毁过程3.4分区副本同步过程4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1消息存储模型4.2消息销毁模型4.3分区副本同步模型5
- ROS 实时修改动态参数的方法
jucat
ROS机器人自动驾驶linux
参考HokuyoLaser动态参数设置wikiipa覆盖算法源码背景工作中需要在C++程序运行过程中,根据场景开关costmap2d的障碍物感知图层以及膨胀图层。在yaml启动参数配置中加载障碍物层插件和膨胀层插件,但是关闭它们的更新,大概如下:global_costmap:global_frame:maprobot_base_frame:base_footprint...plugins:-{na
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
eso1983
算法
Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><