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带娃的IT创业者
Python实战进阶pythonselenium自动化
No23:使用Selenium自动化浏览器操作摘要Selenium是自动化浏览器操作的“瑞士军刀”,可模拟人类行为操作网页,适用于爬虫、测试、重复任务自动化等场景。本集通过代码驱动实战,从安装配置到复杂交互,带你掌握Selenium的核心技能,并结合电商网站登录、商品下单等真实场景,解决动态加载、反爬等实际问题。核心概念与代码实战1.环境配置与WebDriver基础安装命令:pipinstalls
- 游戏策划学习(二)---游戏策划与开发方法---常见的游戏类型
靖簳
策划游戏策划
目录1.动作类游戏(ACT-ActionGame)2.策略类游戏(SLG-StrategyGame)3.角色扮演类游戏(RPG-RolePlayingGame)4.模拟经营类游戏(SIM-SimulationGame)5.冒险类游戏(AVG-AdventureGame)6.益智类游戏(EG-EducationalGame)7.体育类游戏(SG-SportGame)8.射击类游戏(STG-Shoot
- 解读Layout Method of Met Mast Based on Macro Zoning and Micro Quantitative Siting in a Wind Farm
赵孝正
风资源与微观选址paper
目录1.风电场气象塔布局方法流程图(简略)内容细化2.风电场气象塔布局方法详细流程图(详细)核心算法和公式详解2.2解读流程(深入浅出)第一阶段:把大风电场分成几个小区域1.看看风在哪里吹得不一样️2.看看风机的位置分布️3.测量风机之间有多"像"4.用智能方法分区第二阶段:在每个区域内找到最好的位置放测量杆5.画格子找可能的位置6.用电脑模拟风的吹动7.筛选出好位置8.找出最最好的位置9.检验我
- 工程化与框架系列(32)--前端测试实践指南
一进制ᅟᅠ
前端工程化与框架前端
前端测试实践指南引言前端测试是保证应用质量的重要环节。本文将深入探讨前端测试的各个方面,包括单元测试、集成测试、端到端测试等,并提供实用的测试工具和最佳实践。测试概述前端测试主要包括以下类型:单元测试:测试独立组件和函数集成测试:测试多个组件的交互端到端测试:模拟用户行为的完整测试性能测试:测试应用性能指标快照测试:UI组件的视觉回归测试测试工具实现测试运行器//测试运行器类classTestRu
- 配置思路ensp_配置IS-IS基本功能示例
weixin_39789792
配置思路ensp
PS:华为ENSP模拟器下载地址(提取码:f651有任何下载安装问题可以在评论区讨论)组网需求如图1所示,现网中有4台交换机。用户希望在这4台交换机实现网络互联,并且因为SwitchA和SwitchB性能相对较低,所以还要使这两台交换机处理相对较少的数据信息。图1配置IS-IS基本功能组网图配置思路采用如下的思路配置IS-IS的基本功能:1.在各交换机上配置IS-IS基本功能,实现网络互联。其中,
- Unity AI 技术浅析(三):智能代理(Agents)
爱研究的小牛
AIGC—虚拟现实AIGC—游戏制作unity人工智能游戏引擎AIGC
UnityAI的智能代理(Agents)技术是实现游戏和虚拟现实应用中非玩家角色(NPC)、敌人、盟友等智能行为的核心。通过智能代理,开发者可以为虚拟角色赋予感知、决策和行动的能力,使其能够与环境和其他角色进行复杂的交互。一、智能代理的基本原理智能代理是能够在特定环境中感知、决策和行动的计算实体。在Unity中,智能代理通常用于模拟游戏中的NPC、敌人、盟友等角色。其基本原理包括以下几个方面:1.
- 20道超经典的自动化测试面试题
软件测试雪儿
软件测试面试软件测试面试
担心面试的时候被问到自动化测试?嗯,你担心的没错!确实会被经常问到!现在应聘软件测试工程师的岗位,几乎所有的公司都要求会自动化测试!那么,在面试的时候哪些问题会被面试官经常问到?哪些问题是面试官真正关心的?下面通过20道经典自动化测试面试题。让你能够在面试的时候轻松应对,也让你在学习自动化测试的时候明白应该关注哪些内容,而不仅仅只是会调用接口模拟输入和点击操作!基础题1、web自动化时,定位元素的
- 深入解析模拟/数字转换(ADC):从原理到应用实践
Electron-er
单片机stm32嵌入式硬件
目录引言一、ADC的核心概念与技术指标1.ADC的定义与基本原理2.关键性能指标二、主流ADC架构及适用场景1.逐次逼近型(SARADC)2.积分型(双斜ADC)3.流水线型(PipelineADC)4.Σ-Δ型ADC三、ADC在嵌入式开发中的实践1.STM32的ADC配置实例2.抗干扰设计技巧四、ADC的行业应用与前沿趋势1.核心应用领域2.技术发展趋势五、开发避坑指南结语标签:模数转换、嵌入式
- 亚马逊自养号测评,IP纯净度的重要性
刘哥测评技术zcwz626
网络服务器linux
在亚马逊自养号测评中,除了物理环境需模拟当地真实的物理配置,网络IP环境也非常重要。IP地址的重要性不容忽视。以下是对IP地址在亚马逊自养号测评中重要性的详细分析:一、IP地址的定义与类型IP地址是IP协议提供的统一地址格式,它为互联网上的每个网络和主机分配一个逻辑地址,以屏蔽物理地址的差异。IP地址可以分为静态和动态两种类型:静态IP地址:长期分配给计算机或网络设备的地址。使用专用线路接入互联网
- 变压器油温实时监测模块设计与仿真(论文+仿真)
云山工作室
单片机嵌入式硬件毕业设计
1系统方案设计经过上述的功能需求分析和各个关键模块的选型后,最终得到了如图2.1所示的系统框图。采用了AT89S51单片机来作为控制器,同时结合DS18B20温度传感器来对变压器油温进行检测,同时配合LCD液晶,蜂鸣器,继电器等模块来实现85度时发出声光报警,在温度达到95度时,跳开变压器的开关(通过继电器开启来模拟),并同时发出声光报警的功能。2仿真效果
- Python 爬虫基础教程
盛子涵666
python爬虫开发语言
爬虫的背景与应用诞生爬虫(WebCrawling)是自动化程序,用于从互联网上获取信息。爬虫的基本任务是自动访问网站,通过抓取网页内容并提取有用数据来构建数据库、索引或者进行进一步的数据分析。爬虫通常会模拟浏览器的行为,以避免被服务器识别为机器人,并且能够在大规模范围内高效地抓取信息。爬虫技术最早由搜索引擎开发者提出,目的是自动收集网页信息并将其索引,便于用户搜索时快速检索相关内容。随着互联网的快
- 分子动力学仿真软件:GROMACS_(11).高级模拟技术
kkchenjj
分子动力学2仿真模拟模拟仿真分子动力学性能优化
高级模拟技术在分子动力学仿真软件中,高级模拟技术是提升仿真精度和效率的关键。这些技术不仅包括更复杂的模拟方法,还包括对现有方法的优化和扩展。本节将详细介绍一些常用的高级模拟技术,并通过具体的代码示例来说明如何在GROMACS中实现这些技术。1.温度和压力控制在分子动力学模拟中,温度和压力控制是非常重要的。适当的温度和压力控制可以确保系统在模拟过程中保持在所需的物理状态。GROMACS提供了多种温控
- python控制浏览器模拟鼠标点击网页标题_如何使用python来模拟鼠标点击(将经过实例自动化模拟在360浏览器中自动搜索"python")...
赤衿
1、准备工做:html安装pywin32,后面开发须要pywin32的支持,不然没法完成与windows层面相关的操做。pythonpywin32的具体安装及注意事项:shell一、总体开发环境:windows基于windows7操做系统;api提早安装python(由于篇幅问题,在此不详细讲解python环境的安装,你们能够自备楼梯);浏览器你们能够在cmd中测试下python环境是否安装好:a
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python获取鼠标在屏幕上的具体位置以及动作,判断鼠标是否在浏览器内在Python中,要获取鼠标在屏幕上的具体位置以及动作,并判断鼠标是否在浏览器内,我们可以使用pyautogui库。pyautogui是一个非常强大的库,可以用来模拟鼠标操作、屏幕截图、获取屏幕尺寸和分辨率等。安装pyautogui首先,确保你已经安装了pyautogui。如果还没有安装,可以通过pip安装:pipinstall
- MetaGPT零基础极速入门:手把手教你打造AI虚拟公司
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MetaGPT是什么?为什么突然爆火?MetaGPT是由中国团队开发的多智能体协作框架,仅需1个需求,自动生成完整软件项目!它能模拟真实IT公司流程,自动分解任务、编写代码、生成文档,GitHub狂揽18k+星!官网:https://www.deepwisdom.ai/源码地址:https://github.com/geekan/MetaGPTMetaGPT能做什么?一句需求,可以让模拟的一个团队
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Monica公司发布了AIAgent智能体产品——Manus,是一款具备突破性技术的通用型AI代理,根据Manus官网(https://manus.im)技术白皮书和网络公开资料,整理Manus核心技术和应用信息如下,欢迎讨论。技术架构多智能体协作系统Manus采用规划代理、执行代理和验证代理的分工机制,模拟人类工作流程,提升复杂任务的处理效率。规划代理采用蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法优化任务拆
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- 三维空间的秘密:3D数学背后的几何之美!
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文章目录一、3D数学的核心概念1.1向量(Vector)1.2矩阵(Matrix)1.3坐标系(CoordinateSystem)二、3D数学的应用场景2.1三维建模与动画2.2光照与阴影2.3物理模拟三、如何学习与实践3D数学3.1学习资源推荐3.2实践建议四、未来展望《3D数学基础:图形和游戏开发(第2版)》内容简介目录解密向量、矩阵与坐标系的魔法,感受3D数学在科技与艺术中的无限魅力!在计算
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案例背景:电商用户行为分析假设某电商平台提供以下数据集(模拟数据包含100万条记录),需完成用户行为分析:user_logs.csv:用户浏览、加购、下单日志user_profiles.csv:用户地域、设备信息product_info.csv:商品类目、价格数据一、数据加载与内存优化1.1智能数据类型转换#列类型预设字典dtype_dict={'user_id':'category','even
- 颠覆认知的AI黑科技:这3项突破正在改写人类生存法则
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当硅基生命按下快进键:三大AI黑科技重构人类文明底层逻辑在青藏高原海拔5000米的冰川实验室里,AI系统正以每秒数百万次的频率模拟全球冰川消融轨迹;纽约证券交易所的地下机房中,量子神经网络以人类无法理解的维度重构全球经济模型;东京某生物实验室的恒温箱内,由AI设计的全新蛋白质结构正在自我复制。这些看似科幻的场景,正在成为我们这个时代的日常图景。当AI技术突破奇点临界值,人类文明正在经历一场静默而彻
- Spring Boot 接口延迟响应的实现与应用场景
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文章目录学习文章:SpringBoot接口延迟响应的实现与应用场景一、SpringBoot接口延迟响应的实现1.创建SpringBoot项目2.编写控制器3.运行项目二、延迟响应的应用场景1.测试超时处理2.模拟网络延迟3.调试异步任务4.性能测试三、注意事项1.性能影响2.异步处理3.超时设置四、优化方案:使用异步处理1.启用异步支持2.编写异步方法3.在控制器中调用异步方法4.测试五、总结学习
- 第十六届蓝桥杯模拟赛(第三期Python)
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这跟真题的难度差十万八千里了,只能用来加强一下自信,除了最后一题,其他都比较简单1.最大质数【问题描述】如果一个数p是个质数,同时又是整数a的约数,则p称为a的一个质因数。请问,2024的最大的质因数是多少?【答案提交】这是一道结果填空的题,你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数,在提交答案时只填写这个整数,填写多余的内容将无法得分。【代码】defis_prime(n):foriinra
- 指纹浏览器与代理IP的协同技术解析:从匿名性到防关联实现
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一、技术背景与核心需求指纹浏览器通过模拟独立浏览器环境(包括User-Agent、Canvas指纹、WebGL参数等)实现多账号防关联,而代理IP通过隐藏真实IP地址提供网络匿名性。两者结合可解决以下技术痛点:双重身份隔离:单一指纹修改无法完全规避IP关联风险;动态环境模拟:代理IP支持地理位置切换,增强指纹浏览器模拟真实用户行为的能力;反检测能力提升:对抗网站基于IP黑名单或指纹追踪的风控策略。
- python学智能算法(七)|KNN邻近算法
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【1】引言前述学习进程中,已经了解了一些非常经典的智能算法,相关文章包括且不限于:python学智能算法(三)|模拟退火算法:深层分析_模拟退火动画演示-CSDN博客python学智能算法(四)|遗传算法:原理认识和极大值分析_遗传算法和模拟退火时间复杂度-CSDN博客python学智能算法(五)|差分进化算法:原理认识和极小值分析-CSDN博客python学智能算法(六)|神经网络算法:BP神经
- 探索水下视觉新境界:基于Retinex理论的水下图像增强项目
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探索水下视觉新境界:基于Retinex理论的水下图像增强项目【下载地址】基于ace-urcp-retinex的水下图像增强代码本资源文件提供了一个基于Retinex理论的水下图像增强方法的代码实现。该方法旨在消除水下图像捕捉过程中产生的色彩失真和光线散射问题,从而显著提高水下图像的可视性。Retinex理论是一种模拟人类视觉系统处理图像的计算机视觉概念。它认为,人类视觉系统通过分离物体表面反射的光
- Python爬虫:从人民网提取视频链接的完整指南
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无论是用于数据分析、内容提取还是资源收集,Python爬虫都因其高效性和易用性而备受开发者青睐。本文将通过一个实际案例——从人民网提取视频链接,详细介绍如何使用Python构建一个完整的爬虫程序。我们将涵盖从基础的网络请求到HTML解析,再到最终提取视频链接的全过程。一、爬虫技术概述网络爬虫(WebCrawler)是一种自动化的程序,用于在互联网上浏览网页并收集信息。它通过模拟浏览器的行为,发送H
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超帅的好吧
笔记
第一节课这节课了解了这门专业的就业职位:工资是怎么样的岗位职责和任职要求看到了人类工业文明的演变了解了人工智能的研究、开发、模拟、延伸、理论、方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物、医疗日常生活的智能比如指纹、淘宝、抖音还能用软件看到天气的好坏了解了典型训练和机器学习中的关键组件机器学习中的关键组件包含:数据模型目标函数优化算法这节课学习了第一节剩下
- Java线程池怎么调整线程大小最合适
兮动人
#JUCjava开发语言怎么调整线程大小最合适
文章目录怎么调整线程大小最合适?案例1:CPU密集型任务(计算素数)案例2:IO密集型任务(模拟网络请求)怎么调整线程大小最合适?核心线程数、最大线程数是不是越大越好?线程池的核心线程数(corePoolSize)和最大线程数(maximumPoolSize)的设定需根据任务类型和系统资源动态调整,盲目调大可能引发性能问题甚至系统崩溃。1.CPU密集型任务:线程数过多会引发频繁的上下文切换,消耗C
- 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