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c++
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- 无人值守人工智能智慧系统数据分析:深度洞察与未来展望
呆码科技
人工智能数据分析数据挖掘
无人值守人工智能智慧系统数据分析:深度洞察与未来展望随着科技的飞速发展,人工智能(AI)技术已逐渐渗透到社会经济的各个领域,其中无人值守人工智能智慧系统作为AI技术应用的前沿阵地,正引领着一场深刻的行业变革。这类系统通过集成高级算法、大数据分析、物联网(IoT)及云计算等先进技术,实现了对复杂环境的自主监控、智能决策与高效管理,极大地提升了运营效率,降低了人力成本,并开启了数据驱动决策的新纪元。本
- MySQL Online DDL详解:从历史演进到原理及使用
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本文介绍了MySQLOnlineDDL的发展历史,包括各个版本的改进,重点讲解了Copy和Inplace算法,以及OnlineDDL过程中的锁策略。还分析了DDL操作的需求、MySQL5.7和8.0的功能特点,以及使用限制和注意事项。摘要生成于C知道,由DeepSeek-R1满血版支持,前往体验>❃博主首页:「码到三十五」,同名公众号:「码到三十五」,wx号:「liwu0213」☠博主专栏:♝博主
- 【课程毕业设计】基于数字PID的电加热炉温度控制系统设计
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毕业课程设计stm32单片机proteus嵌入式硬件pcb工艺
前言电加热炉控制系统属于一阶纯滞后环节,具有大惯性、纯滞后、非线性等特点,导致传统控制方法超调大。调节时间长、控制精度低。本设计采用PID算法进行温度控制,使整个闭环系统所期望的传递函数相当于一个延迟环节和一个惯性环节串联来实现对温度的较为精确的控制。第1章课程设计方案1.1系统组成中体结构电加热炉温度控制系统原理图如下,主要由温度检测电路、A/D转换电路、驱动执行电路、显示电路及按键电路等组成。
- matlab达林算法的电加热炉温度控制,基于单片机的电加热炉温度控制算法与仿真研究[1]...
收稿日期:2011-11作者简介:张宇驰(1978—),男,硕士,讲师,研究方向为自动控制与机电一体化。基于单片机的电加热炉温度控制算法与仿真研究张宇驰(湖南工业职业技术学院,湖南长沙410208)摘要:介绍几种基于单片机的电加热炉温度控制算法,通过对PID控制算法仿真、SMITH控制算法仿真、大林算法仿真的比较分析,仿真结果验证了大林控制算法的稳定性和鲁棒性较好,几乎没有超调量,且稳态误差小。关
- 数据结构自学笔记(二):时间复杂度与空间复杂度
时间复杂度和空间复杂度知识点一、知识点描述时间复杂度核心定义:描述算法时间开销随问题规模nnn增长的趋势,用大O符号表示(忽略常数、低阶项和系数)。大O规则:只看最高阶项(如O(n2+n)→O(n2)O(n^2+n)\rightarrowO(n^2)O(n2+n)→O(n2))。忽略系数(如O(5n3)→O(n3)O(5n^3)\rightarrowO(n^3)O(5n3)→O(n3))。常数项记
- BPE(字节对编码)和WordPiece 是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法人工智能transformer深度学习
BPE(字节对编码)和WordPiece是什么BPE(字节对编码)和WordPiece是自然语言处理中常用的子词分词算法,它们通过将文本拆分为更小的语义单元来平衡词汇表大小和表达能力。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)原理初始化:将文本按字符(或Unicode字节)拆分为最小单元,形成初始词汇表。统计合并:迭代合并最频繁出现的相邻字符对,形成新的子词单元,直到达到预设的词汇表大
- 使用 C++ 和 OpenCV 进行表面划痕检测
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c++opencv开发语言划痕检测
使用C++和OpenCV进行表面划痕检测在工业自动化生产中,产品表面的质量控制至关重要。划痕作为一种常见的表面缺陷,其检测是许多领域(如金属、玻璃、塑料制造)质量保证流程中的一个关键环节。本文将介绍如何使用C++和强大的计算机视觉库OpenCV来实现一个基本的表面划痕检测算法。核心思路划痕通常在图像中表现为具有以下一个或多个特征的区域:高对比度的线性结构:划痕区域的像素强度通常会与其周围背景有明显
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十:人脸特征检测FFD算法之低功耗libvega_face.so人脸识别检测流程详解
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【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:Camera相机人脸识别系列专题分析之九:MTK平台FDNode三方FFD算法dump、日志开关、bypass、resize及强制不同三方FFD切换等客制化这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之十:人脸特征检测FFD算法之低功耗libvega_face.so人脸识别检测流程详解目录一、背景二、:FFD算法libvega_
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十五:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so算法API详细注释解析
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【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之十五:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so算法API详细注释解析目录一、libcvface_api.so算法API详细注释解析<
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问题总结1、当使用时,该头文件没有定义全局命名空间,必须使用usingnamespacestd,这样才能使用类似于cout这样的C++标识符正确用法:#includeusingnamespacestd;2、对称赋值(注意细节)for(i=1;i注意string第一个字母是小写4、使用迪杰特斯拉算法出现的问题只设置与起始节点v0有弧时前驱设置为v0,否则为-1,而忘记设置起始节点的前驱为-1。以至于
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AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾关键词:AI人工智能、多模态大模型、发展历程、技术演变、应用场景摘要:本文旨在全面回顾AI人工智能领域多模态大模型的发展历程。通过对不同阶段核心概念、算法原理、数学模型等方面的深入剖析,结合实际项目案例,探讨其在各个领域的应用场景。同时,推荐相关的学习资源、开发工具和重要论文著作,最后总结多模态大模型的未来发展趋势与挑战,并对常见问题进行解答。1.背景介绍
- AI人工智能领域Actor - Critic算法的可视化分析
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AI人工智能领域Actor-Critic算法的可视化分析关键词:Actor-Critic算法、强化学习、策略梯度、价值函数、可视化分析、神经网络、马尔可夫决策过程摘要:本文深入浅出地讲解Actor-Critic算法的核心原理,通过生活化的比喻和可视化分析,帮助读者理解这一强化学习中的重要算法。我们将从基础概念入手,逐步剖析算法架构,并通过Python代码实现和可视化演示,展示算法在实际问题中的应用
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Leetcode202快乐数编写一个算法来判断一个数n是不是快乐数。「快乐数」定义为:对于一个正整数,每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。然后重复这个过程直到这个数变为1,也可能是无限循环但始终变不到1。如果这个过程结果为1,那么这个数就是快乐数。如果n是快乐数就返回true;不是,则返回false。示例1:输入:n=19输出:true解释:12+92=8282+22=6862+82=1
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- 强化学习------DDPG算法
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一、前言DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)算法是DeepMind团队提出的一种专门用于解决连续控制问题的在线式(on-line)深度强化学习算法,它其实本质上借鉴了DeepQ-Network(DQN)算法里面的一些思想。论文和源代码如下:论文:https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf代码:https://github.com/
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程序人生
第一节:相位解包裹基础理论与核心概念课程导入相位解包裹在三维测量中的重要性(工业检测、生物医学等)包裹相位与真实相位的关系(反正切函数的主值限制)核心概念解析相位跳变的原因与表现(噪声、光照不均等干扰)解包裹算法分类:路径跟踪法vs.全局优化法经典算法初探Goldstein枝切法(残差点检测与枝切线构建)最小二乘法(全局平滑优化原理)实验演示:仿真包裹相位图的生成与基础算法解包裹效果对比第二节:路
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Actor-Critic:AI人工智能领域的新宠儿关键词:强化学习、Actor-Critic、策略梯度、价值函数、深度强化学习、A2C、A3C摘要:Actor-Critic是强化学习领域的一种重要算法框架,它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点,成为近年来人工智能领域的热门研究方向。本文将用通俗易懂的方式介绍Actor-Critic的核心概念、工作原理、实现方法以及实际应用,帮助读者理解这一强大
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Golang数据库缓存策略:减少SQL查询次数关键词:Golang、数据库缓存、SQL查询次数、缓存策略、性能优化摘要:本文主要探讨了在Golang中使用数据库缓存策略来减少SQL查询次数的相关技术。通过深入讲解缓存的核心概念、算法原理、实际应用场景等内容,帮助读者理解如何利用缓存优化数据库性能。同时,结合具体的代码案例,详细展示了在Golang中实现缓存策略的方法,最后分析了未来的发展趋势与面临
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#深度优先搜索(DFS)vs广度优先搜索(BFS):核心区别与应用场景>关键词:深度优先搜索、广度优先搜索、图遍历、算法比较、应用场景>摘要:本文通过迷宫探险和消防灭火的生动比喻,揭示DFS与BFS的核心原理。结合Python代码示例和图解说明,深入解析两种算法的实现差异,并通过社交网络分析等实际案例展示它们的应用场景选择依据。##背景介绍###目的和范围本指南旨在帮助读者理解两种基础图遍历算法的
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数据结构与算法里散列表的算法优化技巧关键词:散列表、哈希冲突、负载因子、开放寻址法、链地址法、动态扩容、哈希函数优化摘要:本文将深入探讨散列表的核心原理与优化技巧,通过图书馆管理员的比喻揭示哈希冲突的本质,结合Python代码演示动态扩容策略与哈希函数优化方法,最后通过实际案例展示如何将查询速度提升300%。文章包含5个可视化流程图和3个完整代码实现。背景介绍目的和范围本文面向已掌握基础数据结构知
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操作系统休眠功能的用户体验设计关键词:操作系统、休眠功能、用户体验设计、响应速度、能源管理摘要:本文聚焦于操作系统休眠功能的用户体验设计,首先介绍了该设计的背景,涵盖目的、预期读者等内容。接着详细解释了与休眠功能相关的核心概念及其联系,通过生动的比喻让读者轻松理解。阐述了休眠功能背后的核心算法原理和具体操作步骤,给出了数学模型及公式。还通过项目实战展示了代码实现与解读。之后探讨了实际应用场景、推荐
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深度剖析AI人工智能领域多模态大模型关键词:AI人工智能、多模态大模型、模型架构、算法原理、应用场景摘要:本文旨在对AI人工智能领域的多模态大模型进行深度剖析。首先介绍多模态大模型的背景知识,包括目的、预期读者等。接着阐述核心概念,分析其架构和原理,并给出相应的流程图。通过Python代码详细讲解核心算法原理和具体操作步骤,同时用数学模型和公式进一步阐释。在项目实战部分,给出实际案例及详细代码解读
- Open AI在AI人工智能领域的创新之路
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OpenAI在AI人工智能领域的创新之路关键词:OpenAI、人工智能、创新之路、技术突破、应用场景摘要:本文深入探讨了OpenAI在AI人工智能领域的创新之路。首先介绍了OpenAI的背景信息,包括其成立目的、发展历程等。接着详细阐述了OpenAI的核心概念,如强化学习、生成式对抗网络等,并通过示意图和流程图展示其原理和架构。然后讲解了相关核心算法原理,结合Python代码进行具体说明。同时,给
- 探索AI人工智能领域Actor - Critic的无限潜力
探索AI人工智能领域Actor-Critic的无限潜力关键词:AI人工智能、Actor-Critic、强化学习、策略网络、价值网络摘要:本文将深入探索AI人工智能领域中Actor-Critic方法的无限潜力。我们会先介绍其背景知识,接着用通俗易懂的方式解释核心概念,包括Actor和Critic的含义及它们之间的关系,然后阐述其核心算法原理和具体操作步骤,还会给出数学模型和公式并举例说明。通过项目实
- AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案
AI学长带你学AI
人工智能ai
AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案关键词:多模态大模型、技术瓶颈、跨模态对齐、计算效率、数据稀缺、模型泛化、解决方案摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域多模态大模型发展过程中面临的主要技术瓶颈,包括跨模态对齐困难、计算资源消耗巨大、高质量多模态数据稀缺、模型泛化能力不足等问题。针对这些挑战,我们提出了系统性的解决方案,涵盖算法优化、架构创新、数据增强等多个维度。文章通过理论分析、数学
- 某水利信息化项目人员组织矩阵识别与问题分析
静默空禅
项目管理大数据目标跟踪团队开发业界资讯职场和发展笔记经验分享
近期参与的华北某水利信息化类型项目,该项目不仅仅是软件设计开发,还涉及模型算法、硬件安装、环境配置、数据采集制作等诸多方面的工作;项目人员方面不仅是单一团队,涉及到多方团队的合作,项目推动工作较为复杂,各类影响因素繁多。以我个人视角和观察,进行一些记录和总结:一、人员分工基本框架项目整体分为三方人员,项目需求方、项目代建方、项目承建方。需求方为当地行业管理单位,项目建设需求来自他们;项目代建方为当
- OpenCV特征点提取算法orb、surf、sift对比
点云SLAM
图形图像处理ORB算法SIFT算法人工智能计算机视觉算法
下面是OpenCV中三种常用特征点提取算法:ORB、SURF和SIFT的详细对比,从算法原理、性能、使用限制和适用场景多维度进行总结,帮助大家在实际项目中合理选择。一览表:ORBvs.SURFvs.SIFT属性/算法ORBSURFSIFT全称OrientedFASTandRotatedBRIEFSpeededUpRobustFeaturesScale-InvariantFeatureTransfo
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&