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HTTPwise
ios小程序uni-appiphoneandroidwebviewhttps
iOS抓包：复杂网络调试的必要技能随着移动端应用越来越依赖网络交互，iOS抓包作为核心调试工具之一，变得尤为重要。无论是调试App与后端的接口通信、排查HTTPS请求加密问题，还是定位网络连接超时、请求异常，抓包都能在关键时刻提供有效支持。然而，iOS系统的封闭性与安全机制，往往让开发者在调试过程中碰壁：证书无法安装：系统严格的证书信任机制使得常规抓包工具很难直接抓取HTTPS请求。无法配置代理：
- 神经网络：模拟人脑的 AI 信息处理系统
1.神经网络是什么：AI的“数字大脑”1.1从生物神经元到人工神经元人脑由860亿个神经元通过突触连接形成复杂网络，神经元通过电信号传递信息——当信号强度超过阈值时，神经元被激活并向其他神经元发送信号。神经网络正是模仿这一结构设计的计算模型，其核心是“人工神经元”和“层级连接”。人工神经元接收多个输入信号，通过权重（模拟突触强度）加权求和，再经激活函数处理（模拟神经元“是否激活”），输出结果。例如
- 网安学习NO.12
下一代防火墙（Next-GenerationFirewall，简称NGFW）是在传统防火墙基础上发展而来的新一代网络安全防护设备，其核心目标是解决传统防火墙在复杂网络环境（如云计算、移动办公、加密流量激增等）中“防护维度不足、威胁识别滞后、功能单一”等痛点，通过融合多元安全能力，实现对网络流量更精准、更智能、更全面的管控与防御。一、下一代防火墙与传统防火墙的核心差异传统防火墙主要依赖“端口-协议”
- 图神经网络：挖掘关系数据中的宝藏
图神经网络：挖掘关系数据中的宝藏在浩瀚的数据海洋中，蕴藏着一类特殊而强大的资源——关系数据。它们不是孤立的点，而是相互连接、彼此影响的复杂网络：社交平台上朋友的朋友、电商系统中商品与用户的互动、蛋白质分子内原子的结合、城市交通网中的道路连接……这些数据天然以图的形式存在，节点代表实体，边则承载着实体间千丝万缕的关系。传统的数据挖掘工具面对这些盘根错节的结构往往力不从心，而图神经网络（GNN）的崛起
- 国际刑事法院ICC遭遇复杂网络攻击
攻击事件概况国际刑事法院（ICC，InternationalCriminalCourt）正在调查一起上周发现并成功遏制的复杂网络攻击事件。2025年6月30日，该机构正式宣布遭受了具有针对性的高级网络攻击，其防御系统及时发现并控制了事态发展。国际刑事法院在声明中表示："上周晚些时候，国际刑事法院检测到一起新型、复杂且具有针对性的网络安全事件，目前该事件已得到控制。这是近年来国际刑事法院遭遇的第二起
- 【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】02.深度学习框架PyTorch入门-(4)Pytorch实战
IT古董
人工智能课程深度学习神经网络pytorch
第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第二部分：深度学习框架PyTorch入门第四节：Pytorch模型构建内容：如何搭建复杂网络以及如何修改模型与保存一、构建复杂神经网络结构在PyTorch中，构建复杂模型通常通过继承nn.Module类，分模块组织层与前向传播逻辑。示例：自定义一个卷积神经网络（CNN）importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functional
- HCIE数通认证难不难？通过率如何？
揭秘华为顶级网络专家门槛风浪越大，鱼越贵——HCIE数通正是ICT领域那尾“金枪鱼”一、HCIE数通：华为认证体系的“金字塔尖”1.作为华为认证最高级别，HCIE-Datacom专为培养数据通信领域专家设计2.能力要求，掌握大中型复杂网络的规划、部署、运维及优化能力，支持云、存储、语音等融合业务3.技术深度，覆盖VXLAN、EVPN、SRv6、堆叠/集群等前沿技术，新增智简园区（iMasterNC
- python网络仿真模拟_复杂网络仿真工具networkX的环境搭建（Windows环境）
写这篇文章的目的是希望没有编程经验的小白也能够跟着文章的指示搭建自己的networkx环境，所以写得很初步很详细，会编程的人也不妨一看，可以避开一些我已经绕过的弯路我的PC环境是windows764位操作系统1.安装python,networkX属于python的一个模块，所以要先安装python；python可以去官网下载(官网上有不同版本的python，根据自己的PC环境下载)我下载的是文件p
- 【AI大模型】神经网络反向传播：核心原理与完整实现
我爱一条柴ya
学习AI记录人工智能神经网络深度学习aiAI编程
一、反向传播的本质与意义反向传播（Backpropagation）是神经网络训练的核心算法，通过链式法则高效计算损失函数对网络参数的梯度，实现神经网络的优化学习。它的出现解决了神经网络训练中的关键瓶颈，使深度学习成为可能。为什么需要反向传播？参数规模爆炸：现代神经网络有数百万至数十亿参数手动计算不可行：复杂网络梯度计算量指数级增长高效优化需求：梯度下降算法需要精确的梯度计算二、前向传播与反向传播对
- 人工神经网络：单层神经网络(感知器)
一、神经网络介绍1、生物学起源与基本概念(1)生物神经网络启发人类大脑由约860亿个神经元组成，这些神经元通过突触相互连接，形成复杂网络。当外界刺激传入时，神经元会传递电信号并释放化学物质（神经递质），从而实现信息处理。人工神经网络正是模仿这一机制，通过数学模型构建“人工神经元”和“连接权重”。(2)人工神经网络的定义：由大量人工神经元（节点）相互连接构成的计算系统，通过调整节点间的连接权重来学习
- 游戏开发中，为什么在长连接服务器和客户端之间需要加入心跳机制？
晚夜微雨问海棠呀
服务器智能路由器网络
在游戏开发中，长连接服务器与客户端之间加入心跳机制（HeartbeatMechanism）是保障网络通信稳定性、可靠性的关键设计，其核心目的是解决长连接在复杂网络环境下的“假活”问题。以下从技术原理、实际需求、应用场景三个维度展开分析：一、核心技术原因：应对网络环境的不确定性检测连接真实状态长连接（如TCP）在物理断开（如客户端断网、路由器重启）时，服务器无法立即感知。心跳机制通过定时发送轻量级数
- MATLAB复杂网络工具箱--Brain Connectivity Toolbox (BCT)函数简介
nice_evil
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BrainConnectivityToolbox是一个MATLAB工具箱,可以对结构和功能脑组织数据集进行复杂网络(图)分析.网址1:http://www.nitrc.org/projects/bct网址2:http://www.brain-connectivity-toolbox.net/【网络的统计描述和结构】assortativity_bin:二元网络(binarynetwork,即无权网络
- 复杂网络——图的可视化工具Gephi的使用附详细操作过程
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复杂网络数学建模解题技巧Gephi复杂网络网络可视化拓扑图
一、Gephi介绍用简单的话介绍，Gephi就是一款将图或者网络进行可视化的工具。如下面的图所示，是我用Gephi绘制的网络结构图，图中节点用蓝色的实心圆表示，节点之间的连线表示边。边的颜色越深表示两个节点的作用频次或者权值越大。节点越大，表示节点的度值越大。有了这么一个简单的认识，你应该对Gephi有了一个初步的了解了。下面开始用Gephi进行实际的操作吧。Gephi下载链接：https://g
- 【复杂网络分析与可视化】——通过CSV文件导入Gephi进行社交网络可视化
Lingxw_w
复杂网络建模分析专栏网络python图论数学建模
目录一、Gephi介绍二、导入CSV文件构建网络三、图片输出一、Gephi介绍Gephi具有强大的网络分析功能，可以进行各种网络度量，如度中心性、接近中心性、介数中心性等。它还支持社区检测算法，可以帮助用户发现网络中的群组和社区结构。此外，Gephi还提供了一组布局算法，用于在可视化时自动调整网络结构的位置，以便更好地展示网络的特征。Gephi的可视化功能非常强大，可以将网络结构以图形方式呈现出来
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qq_21478261
#Python可视化python运维思维导图图论机器学习
首发地址：程序员必备流程图/思维导图利器本文介绍graphviz在Python中的接口。graphviz是在复杂网络、生物信息学、软件工程、数据库和网页设计、机器学习等领域使用广泛的图（Graph）可视化利器。graphviz支持Linux、Windows、Mac、Solaris等多个系统，拥有多种编程语言的API(perl、python、ruby、C#等)。graphviz功能先看看graphv
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VNA、PNA和ENA都是用于射频和微波测试的仪器,它们之间的主要区别如下:VNA(VectorNetworkAnalyzer)即向量网络分析仪,是一种用于测试复杂网络参数如传输系数、反射系数等的测试设备。它可以测量网络的幅度响应和相位响应。PNA(PerformanceNetworkAnalyzer)即性能网络分析仪,是一种增强型的VNA,不仅可以测量网络参数,还可以进行其他测量如功率、harm
- 【通用智能体】Intelligent Internet Agent （II-Agent）：面向复杂网络任务的智能体系统深度解析
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通用智能体文本大模型网络人工智能深度学习算法
IntelligentInternetAgent（II-Agent）：面向复杂网络任务的智能体系统深度解析一、系统架构与设计哲学1.1核心架构设计1.2技术创新点1.2.1动态任务分配机制1.2.2网络状态感知模块二、系统架构解析2.1完整工作流程2.2性能指标对比三、实战部署指南3.1环境配置3.2基础任务执行3.3高级配置参数四、典型问题解决方案4.1网络拓扑发现失败4.2资源竞争问题4.3策
- 防火墙技术深度解析与网络安全实践
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背景简介随着网络技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显。防火墙作为网络的第一道防线，其重要性不言而喻。本文将深入探讨防火墙技术的细节，帮助读者更好地理解如何通过这些技术保护我们的网络环境。无状态防火墙的应用与局限无状态防火墙通过匹配数据包的IP地址、端口号等信息来决定是否允许数据包通过。尽管设置简单、易于管理，但它们无法理解和跟踪数据流的状态，导致在某些复杂网络协议（如FTP）的处理上存在局限性。文
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网络php开发语言
网络的发展及体系结构网络的发展经历了从简单的计算机连接到如今全球化复杂网络的过程。早期以ARPANET为代表，奠定了分组交换网络的基础。随着时间推移，网络规模不断扩大，各种网络技术层出不穷。网络体系结构采用分层模型，如OSI七层模型（物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层）和TCP/IP四层模型（网络接口层、网际层、传输层、应用层）。分层的好处在于将复杂的网络功能分解，每一层专
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python知识图谱开发语言
Python中用于构建知识图谱的框架和库有很多，它们各自有不同的特点和功能，适用于不同的应用场景。以下是一些常用的框架：1.NetworkX功能：NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库。它可以用于构建知识图谱，处理节点和边的关系。优点：灵活且易于使用，支持多种图的操作和分析。适用场景：小型到中型知识图谱，关系图谱分析。官方文档：NetworkX2.RDFLib功能：RD
- 系统架构-通信系统架构设计
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系统架构系统架构
通信网络系统架构局域网单一机构所拥有的专用计算机网络局域网从早期只提供二层交换功能的简单网络发展到现在，还提供三层路由功能的复杂网络局域网的典型架构风格：单核心架构：由一台核心二层或三层交换设备充当网络的核心设备，通过这个设备连接广域网之间的互连路由设备，接入广域网双核心架构：指核心交换设备通常采用三层以上的两台核心交换机环形架构：多台核心交换设备连接成双RPR动态弹性分组环，构建网络的核心。核心
- 面向网络安全的开源 大模型-Foundation-Sec-8B
云上笛暮
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1.Foundation-Sec-8B整体介绍Foundation-Sec-8B是一个专注于网络安全领域的大型语言模型(LLM)，由思科的基础人工智能团队(FoundationAI)开发。它基于Llama3.1-8B架构构建，并通过在一个精心策划和整理的网络安全专业语料库上进行持续预训练而得到增强。该模型旨在解决LLM在网络安全领域应用有限的问题，这些问题源于缺乏专业训练数据和表示复杂网络安全知识
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量子计算
一、图粗化与特征选择的量子计算范式转换图粗化（GraphCoarsening）作为处理大规模复杂网络的核心预处理技术，通过节点聚类、边收缩等操作将原始图简化为粗粒度拓扑结构，以降低后续计算复杂度。传统基于经典算法的粗化方法（如代数多重网格、谱聚类）在动态特征保持与多尺度关联性建模方面存在瓶颈，而量子退火机（如D-WaveAdvantage™）凭借量子隧穿效应和并行能量面搜索能力，为解决该问题提供了
- Mininet--nodelib.py源码解析
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整体构架概述1.Whatisit？本代码是Mininet网络仿真框架的扩展模块，包含LinuxBridge和NAT两类节点。LinuxBridge提供基于Linux网桥的交换机功能，支持生成树协议（STP），用于构建冗余网络拓扑并防止环路；NAT实现网络地址转换，使Mininet子网能够安全访问外部网络。其目的是通过封装底层系统命令（如brctl、iptables），简化复杂网络功能的配置流程，提
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安全
在数字化转型浪潮中，多域名通配符SSL证书正成为企业网络安全建设的战略级工具。这种创新型的数字证书融合了多域名管理和通配符技术的双重优势，为复杂网络架构提供了一站式加密解决方案。一、核心技术特性该证书通过单次部署即可实现跨域加密保护，支持以下典型应用场景：多主域覆盖：如企业官网，业务平台及客户门户全子域适配：自动保护各主域下属的无限级子域名混合型架构：兼容新旧域名系统，支持未来新增域名的灵活扩展↓
- DAY07：【pytorch】模型构建
CHO2022
#pytorch人工智能python
一、引言在机器学习的训练流程中，模型构建是核心环节之一。从传统机器学习的线性模型到深度学习的神经网络，模型的复杂度呈指数级增长。PyTorch作为主流深度学习框架，通过nn.Module类提供了统一的模型构建接口，使得复杂网络结构的定义与管理变得高效且规范。二、三要素2.1网络层构建深度学习模型的基础是各类网络层，常见类型包括：卷积层：nn.Conv2d(in_channels,out_chann
- 复杂网络建模（四）
坝坝头伯爵
概率论python机器学习
规则（Regular）网络(a)©(d)(e)四个网络的集聚系数均为0，（b）的集聚系数为1；完全网络的直径为1，一维环状网络的直径为节点N的一半，二维晶格的直径为L。ER随机网络的生产算法随机网络的两种生成方式：（1）G（N，L）模型N个节点通过L条随机放置的链彼此连接，简称GNL。（2）G（N,p）模型N个节点中，每对节点之间以概率p彼此相连,简称GNP。ER随机网络的结构特性1）期望连边数随
- 数学建模在大数据与数据挖掘、复杂网络与系统建模方面的应用
人工智能_SYBH
数据挖掘大数据人工智能数学建模matlab
数学建模在大数据与数据挖掘、复杂网络与系统建模方面的应用越来越广泛。本文将分别介绍这两个方面的数学建模方法，并且以一个基于酒店评论数据的情感分析和一个社交网络分析的案例来演示如何使用数学建模进行大数据分析和复杂网络建模。一、大数据与数据挖掘随着互联网和物联网技术的发展，数据的规模和复杂程度越来越大。大数据和数据挖掘成为了处理和分析这些海量数据的重要方法。在数学建模中，大数据和数据挖掘可以用来预测未
- 《复杂网络建模》课程project
dc199706
#硕士课程CS-1级课程project
《复杂网络建模》课程projectA.前言B.project内容C.实验过程a.数据来源b.数据结构点(node)边(edge)网络(network)c.特点d.测试C.结束与反思D.一个印象深刻的BUGE.完整代码和数据A.前言昨天晚上顺利考完张海军老师《复杂网络建模》的finalexam，这门课算是彻底结束了。于是想把跟这门课有关的东西整理一下（但其实从时间线的角度来说，这部分这部分内容不该属
- DeepSeek大模型：全能解析与高效实践
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek大模型作为人工智能领域的前沿成果，以混合专家架构（MixtureofExperts）为核心技术框架，依托670亿参数的复杂网络设计，实现了多模态任务的深度融合。其技术特征可归纳为三大维度：首先，通过多语言能力与视觉语言理解技术的协同优化，模型可同时处理文本、图像及跨语言场景下的复杂任务；其次，DeepSeekProver、DeepSeekCoder等专项模块的构建，将学术研
- 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
