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小熊同学哦
Python算法算法python贪心算法
Python贪心算法简介目录Python贪心算法简介贪心算法的基本步骤贪心算法的适用场景经典贪心算法问题1.**零钱兑换问题**2.**区间调度问题**3.**背包问题**贪心算法的优缺点优点:缺点:结语贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前最优或最优解的算法。它的核心思想是,在保证每一步局部最优的情况下,希望通过贪心选择达到全局最优解。虽然贪心算法并不总能得到全
- 2024年CSP-J初赛备考建议
再临TSC
c++杂谈c++学习
针对2024年CSP-J(ComputerSciencePrinciplesJunior,即计算机科学原理初级认证)的备考,首先,先来看考试可能考的东西:动规(包括背包问题),主要在程序阅读还有程序补全题考,这方面,了解动规的原理就可以轻松拿分高精,也是在阅读和补全题,了解原理即可,Z2~Z3应该就学高精了深搜广搜,基础题可能会给你一个片段,然后问你这是什么算法,或者,问你下列选项中哪个正确,给你
- 数据结构与算法 - 贪心算法
临界点oc
数据结构与算法贪心算法算法
一、贪心例子贪心算法或贪婪算法的核心思想是:1.将寻找最优解的问题分为若干个步骤2.每一步骤都采用贪心原则,选取当前最优解3.因为没有考虑所有可能,局部最优的堆叠不一定让最终解最优贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。这种算法通常用于求解优化问题,如最小生成树、背包问题等。贪心算法的应用:1.背包问题:给定一组物品和一个背包
- 数学建模笔记——动态规划
liangbm3
数学建模笔记数学建模笔记动态规划python背包问题算法优化问题
数学建模笔记——动态规划动态规划1.模型原理2.典型例题2.1例1凑硬币2.2例2背包问题3.python代码实现3.1例13.2例2动态规划1.模型原理动态规划是运筹学的一个分支,通常用来解决多阶段决策过程最优化问题。动态规划的基本想法就是将原问题转换为一系列相互联系的子问题,然后通过逐层地推来求得最后的解。目前,动态规划常常出现在各类计算机算法竞赛或者程序员笔试面试中,在数学建模中出现的相对较
- 力扣494-目标和(Java详细题解)
Calebcode.
重生之我在lc刷算法leetcodejava算法
题目链接:494.目标和-力扣(LeetCode)前情提要:因为本人最近都来刷dp类的题目所以该题就默认用dp方法来做。最近刚学完01背包,所以现在的题解都是以01背包问题为基础再来写的。如果大家不懂01背包的话,建议可以去学一学,01背包问题可以说是背包问题的基础。如果大家感兴趣,我后期可以出一篇专门讲解01背包问题。dp五部曲。1.确定dp数组和i下标的含义。2.确定递推公式。3.dp初始化。
- HDU - 1398 完全背包问题求方案数
tran_sient
算法以及模板完全背包求方案数
题目描述:ProblemDescriptionPeopleinSilverlandusesquarecoins.Notonlytheyhavesquareshapesbutalsotheirvaluesaresquarenumbers.Coinswithvaluesofallsquarenumbersupto289(=17^2),i.e.,1-creditcoins,4-creditcoins,9
- AcWing 532. 货币系统 多重背包问题的变形
罚时大师月色
算法提高课
AcWing532.货币系统在网友的国度中共有 n 种不同面额的货币,第 i 种货币的面额为 a[i],你可以假设每一种货币都有无穷多张。为了方便,我们把货币种数为 n、面额数组为 a[1…n] 的货币系统记作 (n,a)。在一个完善的货币系统中,每一个非负整数的金额 x 都应该可以被表示出,即对每一个非负整数 x,都存在 n 个非负整数 t[i] 满足 a[i]×t[i] 的和为 x。然而,在网
- 动态规划算法之背包问题详细解读(附带Java代码解读)
南城花随雪。
算法分析算法动态规划
动态规划中的背包问题(KnapsackProblem)是经典问题之一,通常用来解决选择一组物品放入背包使得背包的价值最大化的问题。根据问题条件的不同,背包问题有很多种变体,如0-1背包问题、完全背包问题、多重背包问题等。这里,我们详细介绍最经典的0-1背包问题,并提供代码的详细解读。1.0-1背包问题简介在0-1背包问题中,有一个容量为C的背包和n件物品。每件物品有两个属性:重量w[i]和价值v[
- c++使用动态规划求解01背包问题
苓一在学习
算法c++
-什么是01背包问题?在01背包问题中,因为每种物品只有一个,对于每个物品只需要考虑选与不选两种情况。如果不选择将其放入背包中,则不需要处理。如果选择将其放入背包中,由于不清楚之前放入的物品占据了多大的空间,需要枚举将这个物品放入背包后可能占据背包空间的所有情况。需要注意的是:01背包问题不能使用贪心思想,因为每次选取最大的并不能保证背包刚好装满,遇到01背包问题先找到题目中的“背包”和“物品”,
- 01背包问题C++
znyee07
c++c++蓝桥杯c语言动态规划
1.问题简述:有N件物品和一个容量是V的背包,每件物品只能使用一次。第i件物品的体积是vi,价值是wi。求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大2.朴素解法及优化:定义状态f[i][j]表示:前i件物品当体积不超过j时的所有选法的集合状态方程f[i][j]的状态转移关键在于第i件物品选或不选;不选第i件时f[i][j]=f[i-1][j];选第i件时f[i][j]=
- 个人关于背包问题的总结(一)
Saber—Lily
背包问题总结笔记
一.前言背包问题是动态规划的一个巨大的分支,常见的背包问题都有相对的模版,个人认为如果只是会背板子是下下之策,从长远的角度来看是不可取的,因此我想在这里分享一些个人对于背包问题的理解(会有借鉴其他大牛地方,逃~)同时如果我有一些不正的确的地方也欢迎大家和我交流。希望能加深大家对背包问题的理解,二.01背包问题理解以及常见的例题1.01背包的分析以及理解动态规划(dp)问题的一般求解步骤概括如下1.
- 动态规划:一和零题目分析
小希与阿树
动态规划算法
法一:三维dp数组(容易理解,但空间复杂度较高)本题的含义是从strs数组中选取子集,使其子集的个数最大,限制条件是所有子集中0和1的个数总和有要求,因此可以转化为01背包问题,从字符串数组中任取子集(每个元素只能取一次),限制条件是所取子集数组的0和1的个数总和。确定dp数组及其下标含义:dp[i][j][k]表示从下标0~i的字符串数组中任取字符串放入背包含有j个0和k个1的字符串个数,其中d
- C++---背包模型---潜水员(每日一道算法2023.3.13)
SRestia
算法算法c++动态规划
注意事项:本题是"动态规划—01背包"和"背包模型—二维费用的背包问题"的扩展题,优化思路不多赘述,dp思路会稍有不同,下面详细讲解。题目:潜水员为了潜水要使用特殊的装备。他有一个带2种气体的气缸:一个为氧气,一个为氮气。让潜水员下潜的深度需要各种数量的氧和氮。潜水员有一定数量的气缸。每个气缸都有重量和气体容量。潜水员为了完成他的工作需要特定数量的氧和氮。他完成工作所需气缸的总重的最低限度的是多少
- 常见的算法底层思想
qinbaby
算法
1.分治法思想:将一个大问题分解成若干个规模较小的相同问题,递归求解子问题,最后合并子问题的解得到原问题的解。例子:快速排序、归并排序、二分查找。2.动态规划思想:将原问题分解为若干个相互重叠的子问题,通过解决子问题来构建原问题的解,并存储子问题的解以避免重复计算。例子:斐波那契数列、最长公共子序列、背包问题。3.贪心算法思想:在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是全
- 416.分割等和子集
纯白色的少云
动态规划
416.分割等和子集给你一个只包含正整数的非空数组nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。示例1:输入:nums=[1,5,11,5]输出:true解释:数组可以分割成[1,5,5]和[11]。示例2:输入:nums=[1,2,3,5]输出:false解释:数组不能分割成两个元素和相等的子集。思路回溯是一种解法,但是会超时。另一种将其转换成背包问题,nums数
- 使用Python计算平面多边形间最短距离,数据需要从exce
Buoluochuixue
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使用Python计算平面多边形间最短距离,数据需要从exce使用Python计算平面多边形间最短距离,数据需要从excel表格中导入,*多边形种类包括(圆形、矩形、六边形、五边形、跑道形/胶囊形),*Python代码题解|#[SCOI2009]粉刷匠#//分组背包问题,首先考虑一个木板的情况://对于一个木板而言:dp[i][j],i表示当前是第i次粉刷,粉刷第j块格子的情况。//那么得到状态转移
- 0-1背包问题
能力越小责任越小YA
算法算法动态规划c++
问题描述:N种物品,每种物品只有1个,每个物品有自己的重量和价值,有一个最多只能放重量为M的背包。问:这个背包最多能装价值为多少的物品?二维dp数组解法:dp数组的含义:dp[i][j]表示下标为0-i(物品的编号)之间的物品任取,放进容量为j的背包里的最大价值;递推公式:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]]+value[i]);初始化:dp[i
- 完全背包&多重背包问题(动态规划)
能力越小责任越小YA
算法算法动态规划c++
完全背包问题:每个物品使用次数没有限制,与0-1背包的不同之处在于遍历背包的顺序是正序。#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,v;cin>>n>>v;vectorweight(n),values(n),dp(v+1,0);//dp[j]:容量为j的背包的最大价值for(inti=0;i>weight[i]>>values[i];}for(inti=0;i
- acwing完全背包问题
CodeWizard~
算法深度优先图论c++数据结构
acwing完全背包问题题目:有N种物品和一个容量是V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的体积是vi,价值是wi。求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大。输出最大价值。输入格式第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。接下来有N行,每行两个整数vi,wi,用空格隔开,分别表示第i种物品的体积和价值。输出格式输出一个整数,表示最大价值。
- [题解-华为机试] 购物单
初梦语雪
算法题#动态规划华为算法
购物单解题思路较为抽象的01背包问题,#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intN,m;cin>>N>>m;intvalue,priority,q;inti,j;vector>data(m+1,vector(6,0));for(i=1;i>value>>priority>>q;//是主件if(q==0){data[i][0]=value;data
- 【动态规划】【打卡121天】:背包理论基础
晓风残月一望关河萧索
【算法】
1、背包理论基础有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i]。每件物品只能用一次,求解将哪些物品装入背包里物品价值最大。其实这是标准的背包问题。每一件物品有2种状态,取物品放入背包中,不取该物品放入背包中。所以可以使用回溯法搜索出所有的情况,那么时间复杂度就是O(2^n),这里的n表示物品数量。2、算法分析①确定dp数组以及下标的含义对
- Leetcode Day11背包问题
比起村村长
leetcodeleetcode算法职场和发展
背包问题模版@cachedefdfs(i,c):#i指我们考虑几个物品,c指当前容量#没有物品可以考虑了,直接返回0ific:returndfs(i-1,c)else:returnmax(dfs(i-1,c),dfs(i-1,c-weight[i])+value[i]494给你一个非负整数数组nums和一个整数target。向数组中的每个整数前添加‘+’或‘-’,然后串联起所有整数,可以构造一个表
- 算法分析与设计——实验5:分支限界法
阮阮的阮阮
算法分析与设计实验报告算法分支限界单源最短路径问题0-1背包问题N皇后问题c++java
实验五分支限界法一、实验目的1、理解分支限界算法的基本原理;2、理解分支限界算法与回溯算法的区别;3、能够使用分支限界算法边界求解典型问题。二、实验内容及要求实验要求:通过上机实验进行算法实现,保存和打印出程序的运行结果,并结合程序进行分析,上交实验报告和程序文件。实验内容:1、使用分支限界算法解决单源最短路径问题。2、使用分支限界算法解决0-1背包问题。3、在N*N的棋盘上放置彼此不受攻击的N个
- MATLAB智能优化算法-学习笔记(1)——遗传算法求解0-1背包问题【过程+代码】
郭十六弟
算法matlab学习智能优化算法算法思想遗传算法求解0-1背包问题
一、问题描述(1)数学模型(2)模型总结目标函数:最大化背包中的总价值Z。约束条件:确保背包中的物品总重量不超过容量W。决策变量:每个物品是否放入背包,用0或1表示。这个数学模型是一个典型的0-1整数线性规划问题。由于其NP完全性,当问题规模较大时,求解此问题通常需要使用启发式算法(如遗传算法、动态规划、分支定界法等)来找到近似最优解。(3)实例讲解:0-1背包问题模型手动求解过程在0-1背包问题
- 理解背包问题:分类与解题模板
blaizeer
算法分类动态规划深度优先算法数据结构
动态规划——背包问题文章目录理解背包问题:分类与解题模板什么是背包问题?注意:背包问题的分类按选择方式分类:按问题类型分类:综合分类:背包问题解题模板基本解题思路:模板代码:分类解题模板:例题解析背包问题解题模板(实践中记忆)例题总结理解背包问题:分类与解题模板在算法问题中,背包问题是一类经典的动态规划问题,它们的核心思想是选择一组物品,满足某个条件或目标。背包问题不仅限于物理意义上的“背包”和“
- 算法分析之二叉树
小朱小朱绝不服输
算法分析算法数据结构二叉树Java
算法相关数据结构总结:序号数据结构文章1动态规划动态规划之背包问题——01背包动态规划之背包问题——完全背包动态规划之打家劫舍系列问题动态规划之股票买卖系列问题动态规划之子序列问题算法(Java)——动态规划2数组算法分析之数组问题3链表算法分析之链表问题算法(Java)——链表4二叉树算法分析之二叉树算法分析之二叉树遍历算法分析之二叉树常见问题算法(Java)——二叉树5哈希表算法分析之哈希表算
- 贪心算法-分数背包问题
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贪心算法与分数背包问题详解目录贪心算法与分数背包问题详解贪心算法简介分数背包问题问题分析算法步骤流程图代码实现(C++)总结C++学习资源贪心算法简介贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法策略。它在有最优子结构的问题中尤为有效。分数背包问题与0-1背包问题不同,分数背包问题允许将物品的部分装入背包。这意味着我们可以将一个物品分割成任意
- 0-1 背包问题及其 Java 实现
杰哥的编程世界
java算法java开发语言
0-1背包问题及其Java实现概述0-1背包问题是动态规划领域的经典问题之一。在这个问题中,你给定一组物品,每个物品都有一个重量和一个价值,确定在不超过背包承载能力的前提下,如何选取物品以使得总价值最大化。问题描述假设有n个物品和一个容量为W的背包。第i个物品的重量为weight[i],价值为value[i]。0-1背包问题的目标是选择一些物品放入背包中,以使得背包中物品的总价值最大,且总重量不超
- Java 算法-背包问题 VI(动态规划)
琼珶和予
今天做了一道背包问题的变种问题,这个问题还是用动态规划来做,但是做法上跟原来的背包问题有很大的区别。题意给出一个都是正整数的数组nums,其中没有重复的数。从中找出所有的和为target的组合个数。样例给出nums=[1,2,4],target=4可能的所有组合有:[1,1,1,1][1,1,2][1,2,1][2,1,1][2,2][4]返回61.最简单的方法--回溯法(超时) 看到这种问
- 算法学习6——贪心算法
零 度°
算法学习算法学习贪心算法
什么是贪心算法?贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优或最有利的选择的算法。其核心思想是通过一系列局部最优选择来达到全局最优解。贪心算法广泛应用于各种优化问题,如最短路径、最小生成树、背包问题等。贪心算法的特点局部最优选择:每一步都做出在当前情况下最优的选择。无后效性:一旦某个状态被确定,就不会再被改变或回溯。逐步构造解决方案:通过一系列的选择逐步构建出最终的解决方案。经典例子及其Pyt
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默