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一、树形目录结构(一)定义与构成树形目录结构由一个根目录和若干层子文件夹(或称为子目录)组成,它像一棵倒置的树。这棵树的根称为根文件夹(也叫根目录),从根向下,每一个节点是一个文件夹(目录),文件夹内既可以有下级子文件夹,也可以存放具体的文件。这种结构使得文件系统能够以一种层次化的方式展示文件与目录之间的关系。(二)特点与优势解决重名问题:在树形目录结构中,允许在不同的子目录中使用相同的名字命名文
- 2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)
FFMXjy
数学建模学习-传统算法机器学习深度学习系列课程数学建模美赛美国大学生数学建模
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标:建立一个模型来预测每个国家的奖牌数,特别是金牌和总奖牌数。步骤:2.使用提供的summerOly_athletes.csv和summerOly_medal_counts.csv数据。3.清理数据,处理缺失值和异常值。4.提取有用的特征,如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法,如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
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Genius提取ACFG的过程如下:首先,Genius会对给定的源代码进行语法分析,生成语法树。然后,Genius会对语法树进行遍历,提取出函数、变量、控制语句等信息,并构建AST(抽象语法树)接下来,Genius会对AST进行数据流分析,确定每个变量在程序执行过程中的值和使用情况在数据流分析的基础上,Genius会构建CFG(控制流图),表示程序中各个控制语句之间的依赖关系最后,Genius会将
- 相同的树及延伸题型(C语言详解版)
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从LeetCode100和101看二叉树的比较与对称性判断今天要讲的是leetcode100.相同的树,并且本文章还会讲到延伸题型leetcode101.对称二叉树。本文章编写用的是C语言,大家主要是学习思路,学习过后可以自己点击链接测试,并且做一些对应的生题,现在就让我们开始吧!一、题目简介LeetCode100:相同的树给你两棵二叉树的根节点p和q,编写一个函数来检验这两棵树是否相同。如果两个
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C++中容器容器是什么?string容器构造函数常见函数vector容器与array的区别构造函数常见函数迭代器迭代器是什么?deque容器实现原理常见函数stack容器栈常见函数queue容器常见函数list容器链表链表的概念list容器的迭代器常见函数set/multiset容器二叉树常见函数map/multimap容器map和set的**区别**是:容器是什么?几乎可以说,任何特定的数据结构
- 【设计模式】深入理解Python中的组合模式(Composite Pattern)
写bug如流水
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深入理解Python中的组合模式(CompositePattern)在软件开发中,如何处理树形结构的数据和对象常常是一个挑战。**组合模式(CompositePattern)**为我们提供了一种灵活的方法来解决这一问题。它允许我们将对象组合成树形结构以表示“部分-整体”的层次关系,使得客户端可以以一致的方式对待单个对象和组合对象。在本文中,我们将详细探讨组合模式的定义、应用场景、实现方式,并通过示
- 生成树生成森林c语言中文网,生成树协议(STP)基本知识及实验(使用eNSP)
飞翔的十号
生成树生成森林c语言中文网
1、基本知识--摘至《网络之路--交换专题》(1)生成树的作用:在链路层消除环路上可能出现的广播风暴。(2)生成树的工作由三部分组成:选举过程、拓扑计算、端口行为确定。选举过程:在二层网络中选举一个网桥作为根桥,用于指挥整网设备协同工作。根桥只是负责统一计算的规则。根桥统一网络中所有网桥的行为准则的原理:通过在某个恰当位置阻塞端口来阻止环路的发生。从一台网桥的角度来说,它通过这样的法则进行判断,如
- 视频编码原理技术详解——H.266/VVC
shengyin714959
笔记最高笔记h.266
H.266/VVC作为新的视频编码标准,提升了压缩率,支持HDR、全景视频、SCC屏幕内容编码等特性。它采用更复杂的编码技术如增强的编码树单元划分、高级环路滤波和创新的预测机制,以适应5G时代的超高清视频需求。在2020年7月,H.266/VVC的标准规范正式面世。据统计,VVC的编码压缩率比HEVC提升一倍,支持RPR参考帧重采样、SCC屏幕内容编码等新技术。这意味着在5G时代,VVC视频编码让
- cocos 和 unity 学习
奔跑的犀牛先生
cocosUnity
cocosunity编辑器等从游戏开发的实战来说,应该让策划,美术都用cocos和unity另外策划应该能搞定编辑器功能能租到的一切,UI,音效,简单动画等等声音文件的连入调整行为树等等unityunity编辑器的商店,社区等有很多插件一些插件提供的接口,比较好用cocoscreatercocos2xcocos也可以自己写插件UIPlayEffect.Play(path:string,isCach
- 【某大厂一面】JDK1.8中对HashMap数据结构进行了哪些优化
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2025Java面试系列数据结构java
在JDK1.8中,HashMap数据结构进行了重要的优化。相较于之前版本,JDK1.8引入了许多改进,提升了性能,尤其是在高负载的情况下。以下是JDK1.8中HashMap数据结构的关键优化。1.链表转化为红黑树在JDK1.8之前,HashMap使用链表来解决哈希冲突,即多个元素哈希值相同时,它们会被存储在同一个桶中,并通过链表(LinkedList)来连接。这个设计虽然简单,但当哈希冲突非常严重
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《大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战》读书笔记1、事务满足ACID特性2、单机存储引擎:哈希存储引擎和B树存储引擎和LSM存储引擎。存储系统的数据模型:文件模型、关系模型和键值模型。3、分布式系统:数据分布、复制、一致性、容错。数据分布的方式:哈希分布和顺序分布。将数据分散到多台机器之后,需要保证多台机器之间的负载均衡。衡量负载涉及的因素有很多,如cpu,内存。负载均衡需要执行数据迁移操作。
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分类算法:梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法,它基于提升方法的原理,通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器。GBT的起源可以追溯到Freund和Schapire在1996年提出的AdaBoost算法,但真正将梯度提升应用于树模型的是JeromeH.Friedman在
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一米阳光给的温暖
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分治法在二叉树遍历中是一种深度优先遍历(DFS),将问题拆解成子问题后,然后合并子问题。分解:拆解为规模更小的子问题,将问题拆解为足够小时,然后求解。合并:将每个子问题结果进行合并,然后完成整体问题。classSolution{publicListpreorderTraversal(TreeNoderoot){//结束条件if(root==null){ArrayListres=newArrayLi
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使用决策树(DecisionTree)实现梯度提升(GradientBoosting)主要是模拟GBDT(GradientBoostingDecisionTrees)的原理,即:第一棵树拟合原始数据计算残差(负梯度方向)用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤2-4,直至达到指定轮数下面是一个纯Python+PyTorch实现GBDT(梯度提升决策树)的代码示例。1.纯Python实现梯度提升
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蛮吉(lambda)
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gin框架学习笔记官网reviewgin是用go编写的web框架,由于httprputer(基于radix树路由)速度快了40倍,支持中间件,路由组处理,json等多方式验证,内置了json/xml/html等渲染,是一个易于使用的go框架如果是用常量,比如http.statusOkimpport“net/http”gin使用默认的encoding/json作为默认的json包,但是可以通过其他标
- 代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-337. 打家劫舍 III
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老师讲这是树形dp的入门题目解题思路是以二叉树的遍历(递归三部曲)再结合动规五部曲dp数组如何定义:只需要定义一个二个元素的数组,dp[0]与dp[1]dp[0]表示不偷当前节点的最大价值dp[1]表示偷当前节点后的最大价值这样可以把每个节点的状态值都表示出来但这个数组的两个值只表示当前节点的状态值递归时要使用后序遍历:使用后序遍历的原因就是要从叶子结点一层一层向上统计出来/***Definiti
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给你一棵二叉树的根节点,返回该树的直径。二叉树的直径是指树中任意两个节点之间最长路径的长度。这条路径可能经过也可能不经过根节点root。两节点之间路径的长度由它们之间边数表示。示例1:输入:root=[1,2,3,4,5]输出:3解释:3,取路径[4,2,1,3]或[5,2,1,3]的长度。示例2:输入:root=[1,2]输出:1解题方法:(递归)1.递归入口,当前根节点非空,否则返回-1。2.
- leetcode——二叉树的最大深度(java)
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给定一个二叉树root,返回其最大深度。二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。示例1:输入:root=[3,9,20,null,null,15,7]输出:3示例2:输入:root=[1,null,2]输出:2解题方法:(自底向上递归)1.递归入口:当前节点非空;否则,返回0;2.然后开始进入左子树递归获取左子树的深度;进入右子树递归获取右子树的深度。3.最后返回左子树与右
- 240. 搜索二维矩阵||
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参考题解:https://leetcode.cn/problems/search-a-2d-matrix-ii/solutions/2361487/240-sou-suo-er-wei-ju-zhen-iitan-xin-qin-7mtf将矩阵旋转45度,可以看作一个二叉搜索树。假设以左下角元素为根结点,当target比root大的时候,则舍弃当前列,右移一列;当target比root小的时候,则
- 【C语言】运算符优先级全面解析
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目录前言运算符优先级概述运算符分类与优先级列表运算符优先级的实际应用示例1:乘法和加法的优先级示例2:使用括号改变运算顺序示例3:赋值运算符的优先级示例4:逻辑运算符的优先级总结前言C语言作为编程世界中的一颗常青树,其精确的语法规则和运算符优先级对于编写高效、可读性强的代码至关重要。运算符优先级决定了表达式中运算的顺序,而正确的理解这一概念对于避免潜在的逻辑错误和提高代码质量具有重要意义。本文将详
- 全面解析:HTML页面的加载全过程(六)--浏览器渲染之分层 - Layer
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分层原因在生成布局树之后,渲染进程会将一些复杂的3D动画、滚动条、高z-index的元素生成图层,并生成图层树交给GPU加速渲染。页面设计复杂,并且交互效果多。如不分层,用户的一个简单交互将导致整个页面的重新渲染,效率低下。分层好处通过分层,浏览器可以将复杂的页面元素分离成不同的图层,每个图层可以独立地进行渲染和更新,从而减少重排和重绘的次数。例如,当用户滚动页面时,只有可视区域的内容会被重新绘
- 大一计算机的自学总结:堆结构和堆排序
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c++数据结构排序算法leetcode
前言堆本质上是一种树,也是一种重要的数据结构。堆排序的时间复杂度和归并排序随机快排一样,都是O(n*logn)。一、堆结构堆其实是一种完全二叉树,完全二叉树就是若按层序遍历整棵树并将每个节点编号,到最后编号是连续的。由定义可知,若将数组的下标看作节点编号,任何数组都可以表示为一个完全二叉树。所以,通过将数组看作一个堆结构,就可以实现用堆排序一个数组。1.大根堆大根堆就是在堆结构这个完全二叉树上,任
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lucene全文检索搜索引擎
在ApacheLucene中,查询过程涉及多个步骤和数据结构,包括倒排索引、BKD树(用于数值范围查询和地理空间查询)以及.fdt文件(存储文档的字段值)。下面是一个详细的解释,描述了Lucene如何在查询过程中将这些数据结构的结果合并起来。1.倒排索引倒排索引是Lucene的核心数据结构,用于快速查找包含特定词项(term)的文档。它的结构类似于一个词典,每个词项映射到一个包含该词项的文档列表。
- HDFS的读写流程
熊與猫v
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一,HDFS的读写流程1.hdfs的写入流程文上传流程如下:创建文件:①HDFSclient向HDFS写入数据,先调用DistributedFileSystem.create()②RPC调用namenode的create(),会在HDFS目录树中指定的路径,添加新文件;并将操作记录在edits.log中namenode.create()方法执行完后,返回一个FSDataOutputStream,它
- 红黑树封装map和set超详解
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前言这篇博客完全是根据上篇博客红黑树来扩展的,代码的修改也是在红黑树那篇,大家可以先看看那篇代码再过来看看这篇更好食用哦!目录1.红黑树迭代器代码2.红黑树的insert代码3.map和set的封装4.最后代码总和5.最终测试1.红黑树迭代器代码1.1RBTreeNod(红黑树结点)修改:模板参数只需要一个即可,enumColour{RED,BLACK};templatestructRBTreeN
- 用红黑树实现map和set
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用红黑树实现map和set上一篇文章讲解了如何实现红黑树:https://blog.csdn.net/Radium_1209/article/details/104873813这里我们用已经实现的红黑树来写一个简单的map和set。因为map有两个参数,所以我们要先对原来的代码进行微调,将传入的参数调整为Key和Value。还有一些地方需要微调,详见https://github.com/Radiu
- 数据结构与算法课后题整理(四)
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1.(2分)具有10个叶结点的二叉树中有()个度为2的结点。A.9B.10C.8D.112.(2分)一棵完全二叉树上有1001个结点,其中叶子结点的个数是()。A.250B.501C.505D.2543.一棵二叉树高度为h(只有根结点时的高度为1),所有结点的度或为0,或为2,则这棵二叉树最少有()个结点。A.2hB.h+1C.2h+1D.2h-14.高度为K(只有根结点时的高度为1)的二叉树最大
- 理解随机森林算法
菌菌的快乐生活
算法随机森林机器学习
基本概念随机森林(RandomForest)是一种集成学习算法,它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说,它就像是一群“专家”(决策树)在一起讨论并做出决策。想象你要判断一个水果是苹果还是橙子,你可以通过观察水果的颜色、形状、大小等特征。随机森林算法就是利用很多棵决策树来对这个水果进行判断。每一棵决策树就像一个小专家,它们根据自己对这些特征的判断来给出一个答案(是苹果还是橙子),最后综合这些小专家
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
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Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
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cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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- Java 定时任务总结一
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文