- 基于Python + Flask + PyEcharts + Bootstrap实现疫情可视化平台
小夕Coding
大数据系列可视化python数据可视化javavue
基于Python+Flask+PyEcharts+Bootstrap实现的疫情可视化平台依赖库DependencyVersionPython3.6flask1.1.1pyecharts1.7.1requests2.22使用pythonrun.py#在浏览器中访问http://localhost:776前端展示项目下载链接:https://pan.baidu.com/s/1l1y2eiTWMTApQ
- Trace Compass使用
有趣的我
linux
TraceCompass是一个用于分析和可视化LTTng、Ftrace和其他跟踪工具生成的跟踪数据的强大工具。以下是使用TraceCompass的基本步骤:安装TraceCompass在大多数Linux发行版中,可以通过包管理器安装TraceCompass。例如,在Ubuntu上,可以使用以下命令:sudoapt-getinstalltracecompassCopy2.收集跟踪数据使用LTTng或
- 时态知识图谱补全任务为什么要进行损坏四元组过滤?
sauTCc
知识图谱知识图谱人工智能
过滤设置(FilteredSetting)的目的是为了确保模型评估的公平性和合理性。以下详细解释为什么要进行这样的过滤:1.避免模型因预测正确事实而受到惩罚问题:在知识图谱(KG)或时序知识图谱(TKG)的链接预测任务中,模型需要为查询(如((s,r,?,t)))生成候选答案。如果候选答案中包含了已经存在于图谱中的正确事实,模型可能会将这些正确事实的排名降低,仅仅因为它们已经存在。例子:假设图谱中
- 【基于KG的大模型对话系统(fastapi)完整可上手】
放飞自我的Coder
pythonfastapikg
以下是一个使用FastAPI搭建的基于知识图谱的大模型对话系统的示例代码。该系统包括:FastAPI服务器:提供RESTfulAPI。知识图谱:使用Neo4j作为存储和查询引擎。大模型:利用OpenAIGPT进行自然语言处理。查询解析:将用户输入解析为知识图谱查询,并结合LLM生成回答。主要功能:解析用户输入:检查用户输入是否包含知识图谱查询内容。执行Cypher查询:如果用户问题涉及知识图谱,向
- Python机器学习实战:使用Flask构建机器学习API
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python机器学习实战:使用Flask构建机器学习API作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域,模型训练和部署一直是重要的挑战。传统的机器学习项目往往采用独立的脚本或复杂的流程,难以实现模型的自动化、可视化和复现。为了解决这一问题,将机器学习模型封装成可访问的API变得越来越流行。Fla
- 在线监控+日志分析方案
徐福记c
运维运维
1.在线监控系统设计技术选型:Prometheus+Grafana+各ExporterPrometheus:负责定时拉取各服务指标数据并存储。Grafana:可视化仪表盘,支持多数据源(Prometheus、Loki等)。Exporter:SpringBoot应用:通过Micrometer暴露/actuator/prometheus端点。MySQL:部署mysqld_exporter采集数据库性能
- Elasticsearch 入门教学:从零开始掌握分布式搜索引擎
格子先生Lab
搜索引擎elasticsearch分布式
引言Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎,基于ApacheLucene构建,能够实现近乎实时的数据搜索和分析。它广泛应用于日志分析、全文搜索、数据可视化等场景。本文将带你从零开始学习Elasticsearch,掌握其基本概念、安装配置、数据操作及搜索功能。1.Elasticsearch简介1.1什么是Elasticsearch?Elasticsearch是一个分布式的RESTful
- Dash 简介
tankusa
dash
Dash是一个基于Python的开源框架,专门用于构建数据分析和数据可视化的Web应用程序。Dash由Plotly团队开发,旨在帮助数据分析师、数据科学家和开发人员快速创建交互式的、基于数据的Web应用,而无需深入掌握前端技术(如HTML、CSS和JavaScript)。Dash的核心优势在于其简单易用性和强大的功能。通过Dash,用户可以使用纯Python代码来构建复杂的Web应用,而无需编写繁
- ELK Stack 安装教程 - 构建日志存储告警系统
运维
介绍“ELK”是三个开源项目的首字母缩写,这三个项目分别是:Elasticsearch、Logstash和Kibana。Elasticsearch是一个搜索和分析引擎。Logstash是服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到诸如Elasticsearch等“存储库”中。Kibana则可以让用户在Elasticsearch中使用图形和图表对数据进行可视化。目前最
- 使用Yarn创建Grafana模板的完整指南
云服务器linux运维yarn
在本篇文章中,我将带你逐步完成如何使用Yarn生成Grafana模板的过程。Grafana是一款开源的数据可视化工具,我们可以使用它来创建各种仪表板,以便更好地监控和展示数据。请跟随我一起来完成这一过程。整体流程概览在开始之前,我们先来看看整个操作的流程。以下是步骤的概述,以表格形式展示:步骤描述1安装Node.js和Yarn2创建新的Yarn项目3安装Grafana的API客户端库4编写Graf
- Qt的QGraphics View的使用
水瓶丫头站住
Qtqt信息可视化开发语言
QGraphicsView框架是Qt中用于管理和渲染大量2D图形对象的强大工具,适合构建绘图软件、游戏编辑器、数据可视化等场景。以下是关键使用步骤和示例:1.核心组件QGraphicsScene:场景容器,管理所有图形项(Item)的层级、坐标和事件。QGraphicsView:视图组件,用于显示场景内容,支持缩放、旋转、滚动等操作。QGraphicsItem:所有图形项的基类(如矩形、椭圆、自定
- R语言学习实例:使用R进行数据可视化
PixelCoder
信息可视化r语言学习R语言
R语言学习实例:使用R进行数据可视化R语言是一种功能强大且广泛使用的统计分析和数据可视化工具。在本实例中,我们将使用R语言来创建一些常见的数据可视化图表,包括散点图、柱状图和折线图。我们将展示如何使用R的基本绘图功能和一些常用的绘图库来生成这些图表。散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。我们可以使用R的基本绘图功能来创建散点图。下面是一个示例代码,展示如何使用R创建散点图:#创建示例数据x<
- 历史文章汇总
Nuan_Feng
java
仿照实现项目Nettygit地址VPNgit地址TCP、HTTP、WebSocket、SOCKS5、DNS协议实现git地址实现DNS协议java版java实现socks5Txlcn手写分布式id生成器git地址手写分布式id生成器手写可视化逆向工程git地址手写可视化逆向工程源码解析1.xxljob,阅读3.2w收藏318点赞数124xxljob源码解析2.netty源码解析netty源码解析一
- Python学习指南:系统化路径 + 避坑建议
程之编
Python全栈通关秘籍青少年编程python开发语言人工智能机器学习
新手小白学习编程就像搭积木——需要从基础开始,逐步构建知识体系。以下是为你量身定制的Python学习路径,帮你告别杂乱,高效入门!一、学习前的关键认知明确目标:想用Python做什么?数据分析(如Excel自动化、可视化)Web开发(如搭建网站)人工智能(如机器学习)自动化办公(如处理文件、邮件)目标不同,后续学习侧重点不同(但基础通用)。避免误区:❌只看教程不写代码✅边学边动手,哪怕抄代码也要运
- Python第十六课:深度学习入门 | 神经网络解密
程之编
Python全栈通关秘籍python神经网络青少年编程
本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础(大脑的数字化仿生)1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和(∑(权重×输入)+偏置)轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数:神经元的"开关"(如ReLU:max
- JSON数据解析实战:从嵌套结构到结构化表格
亿牛云爬虫专家
代理IP爬虫代理pythonjson数据解析嵌套结构结构化表格GoogleScholar学术文献爬虫代理
在信息爆炸的时代,如何从杂乱无章的数据中还原出精准的知识图谱,是数据侦探们常常面临的挑战。本文以GoogleScholar为目标,深入解析嵌套JSON数据,从海量文献信息中提取关键词、作者、期刊等内容。最终,我们不仅将数据转换成结构化表格,还通过Graphviz制作出技术关系图谱,揭示文献间的隐秘联系。关键数据分析在本次调研中,我们的核心目标是获取GoogleScholar上的学术文献信息。为此,
- docker 安装ELK 8.17.3
离开水的飞鱼
dockerelk容器
ELK是指Elasticsearch、Logstash和Kibana这三个开源软件的组合。Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎,用于日志的存储,搜索,分析,查询。Logstash是一个数据收集、转换和传输工具,用于收集过滤和转换数据,然后将其发送到Elasticsearch或其他目标存储中。Kibana是一个数据可视化平台,通过与Elasticsearch的集成,提供了强大的数据
- 探索C4模型:可视化软件设计的新工具
姬如雅Brina
探索C4模型:可视化软件设计的新工具c4Cinfourfunctions项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/c4/c4什么是C4模型?是一种用于视觉化和描述软件系统的结构和上下文的框架。由RichardSwiericzek开发并维护,它提供了一种简洁、直观的方式来描绘代码库、组件、类和它们之间的关系。C4模型的主要目标是帮助团队更好地理解和交流系统的设计。技术分
- 供应链工作效率如何提升
dev.null
社会供应链
提升供应链工作效率可以从以下几个关键方面入手:1.优化供应链管理数据驱动决策:利用AI和大数据分析,提高预测准确性,优化库存管理。供应链可视化:采用ERP(企业资源计划)和SCM(供应链管理)系统,实现实时跟踪和监控。流程自动化:使用RPA(机器人流程自动化)减少人为操作,提高效率。2.提高物流效率智能调度:使用AI优化配送路线,减少运输时间和成本。自动化仓储:采用自动分拣、机器人搬运、无人机配送
- GEE APP——SnowCloudMetrics应用程序,用于分析和可视化雪的覆盖频率(SCF)和雪的消失日期(SDD)
此星光明
GEEAPPSCFSDDAPP应用雪gee交互式界面
目录简介代码解释代码结果网址简介GEEAPP——SnowCloudMetrics应用程序,用于分析和可视化雪的覆盖频率(SCF)和雪的消失日期(SDD)代码解释用于GoogleEarthEngine(GEE)的应用程序,名为"SnowCloudMetrics",主要用于分析和可视化雪的覆盖频率(SCF)和雪的消失日期(SDD)。以下是其主要功能和结构的具体解释:###主要功能1.**数据导入**:
- p5.js 交互应用实战 —— 音乐可视化(案例)
十一迪迪
数据可视化canvas
案例一将振幅转化为图形准备工作:打开编辑器左边菜单,uploadmp3音乐素材(不超过5m)//定义变量//Sound--声音,amplitude--振幅letSound,amplitude;//1.预读器(新建函数用来读取上传的音频)functionpreload(){Sound=loadSound('sound.mp3');}//2.初始化functionsetup(){createCanva
- 3.10 项目总结
不要不开心了
pyqt深度学习机器学习数据挖掘人工智能
今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例,旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议:项目总结1.目标:使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。2.步骤:-数据加载和预处理。-构建神经网络模型。-定义损失函数和优化器。-训练模型并评估其性能。-可视化训练结果。内容分析1.数据加载和预处理:-使用`torchvision.datasets`加载MN
- 数据分析在宇宙观测中的重要性
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
数据分析在宇宙观测中的重要性关键词:数据分析、宇宙观测、数据预处理、数据挖掘、数据可视化摘要:本文将探讨数据分析在宇宙观测中的重要性,从数据分析在宇宙观测中的应用背景、重要性、面临的挑战与机遇以及未来发展趋势等方面进行深入分析,旨在为读者提供一个全面而详细的了解。引言第1章:分析数据与宇宙观测的关联1.1.1数据分析在宇宙观测中的应用背景宇宙观测是研究宇宙的结构、演化、性质以及各种物理现象的科学。
- Orbbec 深度相机SDK(Python)
-烂笔头-
嵌入式开发pythonsdk
1、支持系统1)开发板ARM32和ARM642)window系统2、支持的Orbbec深度摄像头型号1)AstraPlus2)AstraPro3)Astramini4)Deeyea5)Gemini3、代码功能1)数据采集和可视化2)定时唤醒任务3)磁盘空间检测4)数据采集服务监测和中断重续4、Githubhttps://github.com/zhangge2016/Orbbec_Python
- VTK笔记- 3D Widget类 vtkSplineWidget 样条部件
恋恋西风
VTK笔记
vtk3DWidget vtk3DWidget是用于3D交互观察器的基类,也就是各种3D小部件类的基类,主要是在三维渲染场景中生成一个可以用于控制数据的可视化实体,比如点,线段(曲线)、平面、球体、包围盒(线框)等这些3D小部件在场景中表示它们自己,并且具有与它们相关联的特殊回调,允许对小部件进行交互式操作。特别是,vtk3DWidget与其抽象超类vtkInteractorObserver之间
- python爬虫项目(十二):爬取各大音乐平台排行榜并分析音乐类型趋势
人工智能_SYBH
爬虫试读2025年爬虫百篇实战宝典:从入门到精通python爬虫开发语言python爬虫项目python爬虫
目录1.项目简介2.工具与技术3.爬取音乐平台排行榜数据3.1使用requests和BeautifulSoup爬取网易云音乐排行榜3.2爬取QQ音乐排行榜4.数据处理4.1合并数据5.分析音乐类型趋势5.1使用关键词匹配类型6.数据可视化6.1绘制音乐类型分布图6.2绘制时间趋势图7.总结爬取各大音乐平台排行榜并分析音乐类型趋势是一个有趣且有意义的项目。我们可以通过以下步骤来实现:1.项目简介本项
- web组态可视化平台
万维——组态
物联网编辑器数学建模前端低代码
Web组态可视化软件是一种用于创建、管理和展示工业自动化、物联网(IoT)和智能建筑等领域的图形化界面的工具。它允许用户通过Web浏览器实时监控和控制设备、系统或流程。以下是几款常见的Web组态可视化软件:1.ThingsBoard特点:开源、支持物联网设备管理、数据可视化、报警管理。适用场景:物联网平台、设备监控、数据分析。优势:高度可定制化,支持多种协议(MQTT、CoAP、HTTP等)。2.
- 清华大学:人工智能之知识图谱.pdf
黄晗昂Aileen
清华大学:人工智能之知识图谱.pdf【下载地址】清华大学人工智能之知识图谱.pdf分享本资源文件来自于清华大学,聚焦于“人工智能之知识图谱”,是一份深入浅出地探讨知识图谱这一人工智能领域重要分支的文献。知识图谱作为连接数据的骨架,不仅在信息检索、推理决策等方面发挥着关键作用,还成为了现代智能系统的核心组成部分。此文档旨在为读者提供一个全面的理解框架,从基础知识入手,逐步展开至知识图谱的应用实例、技
- R语言 ggplot2 可视化生成高分辨率图片实战
PixelEnigma
r语言开发语言R语言
R语言ggplot2可视化生成高分辨率图片实战在数据分析和可视化领域,R语言一直是研究人员和数据科学家们的首选工具。其中,ggplot2包是R语言中最受欢迎和强大的可视化工具之一。它提供了许多灵活且精美的图形选项,使用户能够轻松创建具有吸引力和信息丰富的图表。本文将介绍如何使用ggplot2包在R语言中生成高分辨率的图片。我们将探索不同的保存选项,以确保我们获得清晰、适应各种输出需求的图像。首先,
- 用MATLAB打造浪漫3D粒子心脏:代码解析与动态可视
爱玩三国杀的界徐盛
matlab3d开发语言
一、效果预览本文我们将用MATLAB实现一个令人惊艳的3D动态可视化效果:旋转的粒子心脏悬浮在星空背景中,粉紫色的心形粒子群与不同层次的旋转星辰交相辉映。这个效果结合了三维曲面生成、粒子系统、坐标变换等多项技术,最终呈现出一个充满科技感的动态艺术作品。二、代码解析2.1颜色配置模块col=@(n)repmat([255,158,196]./255,[n,1])+repmat([-39,-81,-5
- 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