- 探索Python中的集成方法:Stacking
Echo_Wish
Python笔记Python算法python开发语言
在机器学习领域,Stacking是一种高级的集成学习方法,它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中,从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking?Stacking,又称为堆叠泛化(StackedGeneralization),是一种模型集成方法,与Bagging和Boosting不同,它并不直
- 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法
音乐学家方大刚
Pythonpython集成学习开发语言
我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中,单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题,我们可以使用集成学习(EnsembleLearning)方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果,来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
- minimind2学习:(1)训练
溯源006
minimind学习学习深度学习生成模型
1、数据下载参考:https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程:LLM总参数量:25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch
- 使用Seaborn库中的`violinplot`函数绘制水平小提琴图(Violin Plot)是一种常见的数据可视化方法
code_welike
信息可视化数据分析数据挖掘Python
使用Seaborn库中的violinplot函数绘制水平小提琴图(ViolinPlot)是一种常见的数据可视化方法。水平小提琴图可以展示数据的分布特征,并可以对比不同组别之间的差异。本文将介绍如何使用Python和Seaborn库绘制水平小提琴图,并提供相应的源代码示例。首先,我们需要确保已经安装了Seaborn库。可以使用以下命令在Python中安装Seaborn:pipinstallseabo
- Stacking算法:集成学习的终极武器
civilpy
算法集成学习机器学习
Stacking算法:集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中,集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中,Stacking(堆叠泛化)作为一种高级集成技术,更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现,并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型,并将它们的预测结果作为新模型的输入特征,以此来
- 集成学习(上):Bagging集成方法
万事可爱^
机器学习修仙之旅#监督学习集成学习机器学习人工智能Bagging随机森林
一、什么是集成学习?在机器学习的世界里,没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象",单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来,就能像拼图一样还原出完整的真相,接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术,它通过组合多个模型(通常称为“弱学习器”或“基础模型”)的预测结果,构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
- 直方图梯度提升:大数据时代的极速决策引擎
万事可爱^
大数据机器学习深度学习直方图梯度提升GBDT算法
一、为什么需要直方图梯度提升?在Kaggle竞赛的冠军解决方案中,超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时,传统梯度提升树(GBDT)面临三大致命瓶颈:训练耗时剧增:每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸:存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下:无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树(GBDT)作为集成学习的代表算法,通过迭代构建决策树实现预测能力
- 【集成学习】:Stacking原理以及Python代码实现
Geeksongs
机器学习python机器学习深度学习人工智能算法
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用,尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说,stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习,有以下的特点:用法:模型利用交叉验证,对训练集进行预测,从而实现二次学习优点:可以结合不同的模型缺点:增加了时间开销,容
- 使用Seaborn绘制水平小提琴图
YOUFDJ
python开发语言Python
使用Seaborn绘制水平小提琴图水平小提琴图是一种常用的数据可视化工具,可以用于展示不同类别之间的分布情况。在Python中,我们可以使用Seaborn库的catplot函数来轻松地绘制水平小提琴图。本文将介绍如何使用Seaborn绘制水平小提琴图,并附带相应的源代码示例。首先,确保你已经安装了Seaborn库。如果没有安装,可以使用以下命令在命令行中安装:pipinstallseaborn安装
- Python文件与格式化:编程世界的“读写之道“(技术深挖版)
被窝妄想家
python进阶指南python数据库开发语言
一、文件操作:Python的"读写之眼"1.1文件基础哲学在计算机世界中,文件就像一本本等待翻阅的典籍。Python的open()函数如同手持放大镜,让我们能精确控制阅读和书写:#经典打开模式组合withopen("data.txt","r+",encoding="utf-8")asf:#r+模式:可读可写,文件指针初始位置在开头content=f.read(10)#读取前10个字节f.seek(
- 使用Seaborn绘制小提琴图
CodeWG
python开发语言
使用Seaborn绘制小提琴图在数据分析与可视化中,小提琴图是一种常用的图表类型。它能够展示数据的分布情况,同时还能显示中位数、四分位数和异常值等统计指标。在Python中,我们可以使用Seaborn库来轻松地绘制小提琴图。下面就来详细介绍一下如何使用Seaborn来创建小提琴图。首先,我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用Seaborn自带的数据集tips作为例子。importseaborn
- Redis 哨兵模式的选举算法是什么?
少林码僧
redissentinel
Redis哨兵模式中的选举算法主要用于在主节点出现故障时,从多个Sentinel节点中选出一个领导者(Leader)来执行故障转移操作。Redis哨兵的选举算法基于Raft算法的简化版本,但不完全等同于标准的Raft算法。以下是其主要过程:一、发现主节点故障当一个Sentinel节点主观地认为主节点不可达时(通常是在一定时间内没有收到主节点的PING回复),它会将主节点标记为主观下线(Subjec
- Kafka 的消息压缩机制:优化存储与传输的利器
阿贾克斯的黎明
javalinqc#java
目录Kafka的消息压缩机制:优化存储与传输的利器一、消息压缩机制的重要意义1.减少存储成本2.提升网络传输效率二、Kafka常用的消息压缩算法1.GZIP压缩2.Snappy压缩3.前端展示压缩状态(Vue3+TS)在消息中间件的大家族中,Kafka以其卓越的性能而备受瞩目。其中,Kafka的消息压缩机制是一项非常重要的特性,它就像是一个高效的“压缩包”,在不损失数据内容的前提下,有效减少数据的
- 关于AI OS那点事
大囚长
科普天地大模型人工智能
AIOS(人工智能操作系统)作为面向智能时代的操作系统,其功能定位和架构设计与传统操作系统(如Linux、Windows、iOS等)存在显著差异。一、AIOS需具备的核心功能智能体全生命周期管理智能体调度与并发:需支持多智能体任务的优先级排序、资源分配及并发执行,例如通过轮询调度或动态优先级算法优化LLM资源利用率。上下文感知与切换:通过上下文管理器实现智能体交互状态的快照保存与恢复,解决LLM生
- python实际应用场景代码
yzx991013
python前端服务器
1.自动化文件整理importosimportshutildeforganize_downloads_folder():download_path="/Users/YourName/Downloads"#修改为你的下载路径file_types={"Images":[".jpg",".png",".gif"],"Documents":[".pdf",".docx",".txt"],"Videos":
- 贪心算法之分发饼干
努 力 小 子
#刷题(简单难度)#贪心算法
假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i,都有一个胃口值gi,这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干j,都有一个尺寸sj。如果sj>=gi,我们可以将这个饼干j分配给孩子i,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。注意:你可以假设胃口值为正。一个小朋友最多只能拥有一块饼干。示例1:输入:[1
- JAVA刷Leecode-贪心算法-分配问题-分发饼干
搬砖的水鱼
leetcode算法javapythonleetcode贪心算法
JAVA刷Leecode-贪心算法算法思想分配问题-分发饼干(135,hard)算法思想采用贪心的策略,保证每次操作都是局部最优解,从而最终的结果是全局最优。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,选择的贪心策略必须具有无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只和当前的状态相关。包括分配问题(455,135)和区间问题(435);练习:605,452,763,122,406。分配问题-
- 【贪心算法】1、分发饼干
念奕玥
【Java】数据结构与算法javaleetcode贪心算法
贪心算法或贪心思想采用贪心的策略,保证每次操作都是局部最优的,从而使最后得到的结果是全局最优的。可用于解决分配问题e.g.leetcode455分发饼干解题思路:目标:尽可能满足越多数量的孩子。根据目标,可以容易想到,先去满足胃口值小的孩子。为了尽量使饼干可以满足更多的孩子,所以要把饼干尺寸大于等于孩子胃口值的饼干中挑尺寸最小的饼干给孩子。满足了这个孩子之后,再采取同样的策略去考虑剩下的孩子,直到
- 流浪地球 - 华为OD机试真题(E卷、C++)
什码情况
华为odc++算法数据结构面试机试
针对刷题难,效率慢,我们提供一对一算法辅导,针对个人情况定制化的提高计划(全称1V1效率更高)。有兴趣的同学可以扫码添加我们的微信(code5bug)了解,免费试课一下。题目描述流浪地球计划在赤道上均匀部署了N个转向发动机,按位置顺序编号为0~N。1).初始状态下所有的发动机都是未启动状态;2).发动机启动的方式分为”手动启动”和”关联启动”两种方式;3).如果在时刻1一个发动机被启动,下一个时刻
- python大赛对名_用100行Python爬虫代码抓取公开的足球数据玩(一)
司马各
python大赛对名
在《用Python模拟2018世界杯夺冠之路》一文中,我选择从公开的足球网站用爬虫抓取数据,从而建模并模拟比赛,但是略过了爬虫的实施细节。虽然爬虫并不难做,但希望可以让更多感兴趣的朋友自己动手抓数据下来玩,提供便利,今天就把我抓取球探网的方法和Python源码拿出来分享给大家,不超过100行代码。希望球友们能快速get爬虫的技能。#-*-coding:utf-8-*-from__future__i
- 从入门到进阶:Python数据可视化实战技巧
Blossom.118
分布式系统与高性能计算领域信息可视化python开发语言网络协议springbootjava后端
在数据分析和数据科学领域,数据可视化是将复杂数据以直观图形展示的重要手段。Python作为数据科学领域的首选语言之一,提供了强大的数据可视化库,如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。本文将从入门到进阶,逐步介绍Python数据可视化的实战技巧,帮助读者快速提升数据可视化能力。一、入门:Matplotlib基础Matplotlib是Python中最基础、最强大的数据可视化库之一。它
- 【人工智能】大模型的幻觉问题:DeepSeek 的解决策略与实践
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型(LLM)的“幻觉”问题,即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容,是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因,包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象,我们分析了其在解
- Yolo系列之Yolo的基本理解
是十一月末
YOLOpython开发语言yolo
YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
- 贪心算法-455分发饼干
工大一只猿
贪心算法算法
classSolution{public:intfindContentChildren(vector&g,vector&s){sort(g.begin(),g.end());sort(s.begin(),s.end());intcount=0;inti=g.size()-1;intj=s.size()-1;for(i;i>=0;i--){if(j>=0&&s[j]>=g[i]){j--;count
- 455. 分发饼干(贪心算法)
穿过漫长林径
LeetCode
455.分发饼干题目描述:有一群孩子和一堆饼干,每个孩子有一个饥饿度,每个饼干都有一个大小。每个孩子只能吃一个饼干,且只有饼干的大小不小于孩子的饥饿度时,这个孩子才能吃饱。求解最多有多少孩子可以吃饱。示例1:输入:g=[1,2,3],s=[1,1]输出:1解释:你有三个孩子和两块小饼干,3个孩子的胃口值分别是:1,2,3。虽然你有两块小饼干,由于他们的尺寸都是1,你只能让胃口值是1的孩子满足。所以
- 贪心算法:分发饼干
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求职面试
假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i,都有一个胃口值g[i],这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干j,都有一个尺寸s[j]。如果s[j]>=g[i],我们可以将这个饼干j分配给孩子i,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。示例1:输入:g=[1,2,3],s=[1,1]输出:1解释:
- 2021-11-12 455. 分发饼干(贪心算法)
TABE_
贪心算法leetcode算法
注:题目:假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i,都有一个胃口值g[i],这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干j,都有一个尺寸s[j]。如果s[j]>=g[i],我们可以将这个饼干j分配给孩子i,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。示例1:输入:g=[1,2,3],s=[1,1]输出
- wooyun知识库爬虫(自动整理保存为pdf)
大囚长
编程人生黑客帝国spiderpython
#!C:\Python27\python.exe#coding=utf8importosimportpdfkitimporturllib2frombs4importBeautifulSoupfrommultiprocessingimportPoolimportsocketsocket.setdefaulttimeout(60)importsysreload(sys)sys.setdefaulten
- HCIA-AI人工智能笔记3:数据预处理
噗老师
华为认证人工智能笔记wpf数据处理AI华为认证
统讲解数据预处理的核心技术体系,通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示,结合特征工程优化实验,深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。一、数据预处理技术全景图graphTDA[原始数据]-->B{数据清洗}B-->B1[缺失值处理]B-->B2[异常值检测]B-->B3[重复值删除]A-->C{特征工程}C-->C1[标准化/归一化]C-->C2[离散化分箱]C--
- 贪心算法(9)(java)最优除法
奋进的小暄
java贪心算法算法
题目:给定一正整数数组nums,nums中的相邻整数将进行浮点除法。例如,[2,3.4]->2/3/4.例如,nums=[2,3,4],我们将求表达式的值“2/3/4"。但是,你可以在任意位置添加任意数目的括号,来改变算数的优先级。你需要找出怎么添加括号,以便计算后的表达式的值为最大值。以字符串格式返回具有最大值的对应表达式。注意:你的表达式不应该包含多余的括号。输入:【1000,100,10,2
- 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