- 一款适用于 Windows 、Mac 和 Linux 的屏幕录制与截图软件。
Mbblovey
开发语言开源软件电脑java
Screenrec是一款适用于Windows、Mac和Linux的屏幕录制与截图软件。软件本身可以免费使用,只需要登录即可使用全部功能。当咱们打开软件后,电脑右边就会出现一个小漂浮窗。点击上方的图标就能一键开启视频录制、截屏等功能。Screenrec很有意思的是可以在开始录制屏幕的同时录制咱们的网络摄像头视频和麦克风音频。在录制完成后大家可能会发现右下角软件会给大家发出一个提醒。这就是它的另一个特
- 通过LoRA(Low-Rank Adaptation)低秩矩阵分解来高效微调权重变化
背太阳的牧羊人
模型微调矩阵线性代数深度学习人工智能自然语言处理LoRA
LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化,而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk}),LoRA的调整方式是:[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。LoRA假设权重变化(\DeltaW)的秩较低,可以表示为两个低秩矩阵的乘积
- 技术债务的隐患:何时重构,何时妥协?
测试者家园
测试开发和测试质量效能软技能软件测试质量效能AI赋能人工智能项目管理研发管理技术债务
在快节奏的软件开发环境中,企业为了抢占市场或满足紧迫需求,往往不得不在短期内采取“捷径”来加速产品交付,这便引入了“技术债务”。短期内看似能迅速交付,但随着时间推移,这些未优化的代码和架构缺陷会逐渐累积,成为制约团队敏捷性、影响系统稳定性和增加后期维护成本的隐患。如何在“重构”和“妥协”之间找到平衡,是每个技术团队必须面对的难题。一、技术债务概述1.定义与来源技术债务(TechnicalDebt)
- 【Flutter】从安卓与iOS包体优化到一键自动打包脚本的一条龙服务
sugood
Flutterandroidflutterios
系统信息Systemversion:MacOS12Flutterversion:1.22.5Dartversion:2.10.4AndroidStudioversion:4.1.1介绍APK优化包体大小APK多渠道打包APK一键打包脚本IPA优化包体大小IPA无签名打包IPA一键打包脚本脚本地址github脚本地址安卓APK优化包体大小优化图片等资源大小,删除无用资源只选择保留必要的so库。第三方
- UI自动化测试与性能测试
scratchpads
ui鸿蒙harmonyos
在HarmonyOSNEXT应用的开发过程中,除了单元测试和集成测试外,UI自动化测试和性能测试也是不可或缺的环节。UI自动化测试用于确保应用的用户界面能够正确响应用户操作并提供预期的交互体验,而性能测试则评估应用在不同负载条件下的表现,确保其具备良好的响应速度和稳定性。本文将重点讨论如何在鸿蒙操作系统中进行UI自动化测试和性能测试,帮助开发人员提升应用质量。一、UI自动化测试UI自动化测试(UI
- C++标准模板(STL)- 类型支持 (杂项变换,将 std::remove_cv 与 std::remove_reference 结合,std::remove_cvref)
繁星璀璨G
#杂项变换c++标准库模板运行时类型识别杂项变换remove_cvref
类型特性类型特性定义一个编译时基于模板的结构,以查询或修改类型的属性。试图特化定义于头文件的模板导致未定义行为,除了std::common_type可依照其所描述特化。定义于头文件的模板可以用不完整类型实例化,除非另外有指定,尽管通常禁止以不完整类型实例化标准库模板。杂项变换将std::remove_cv与std::remove_reference结合std::remove_cvreftempla
- 打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归
OverlordDuke
聚类算法数据可视化爬虫线性回归算法
打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归利用数据实现全面分析数据分析与可视化功能创新的聚类分析功能结语在如今房地产市场日益复杂的背景下,对于投资者、购房者和市场分析师来说,了解市场动态并做出明智的决策至关重要。基于此,我们开发了一款基于Python的城市二手房分析与可视化系统,为用户提供了强大的工具,帮助他们深入了解当地房地产市场。利用数据实现全面分析我们的系统利用爬取的58同
- Linux安装Anaconda和Jupyter
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一、了解Anaconda和Jupyter引言:Anaconda是一个流行的开源数据科学平台,广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的Python和R编程语言环境。Anaconda的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程,提供一个易于安装和管理的环境。而预装了大量常用的Python和R库,这些库涵盖了数据科学的各个方面,包括:数据分析:Pandas、
- 淘宝API接口深度解析:用户行为分析与精准营销实战
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在电子商务领域,数据是驱动业务增长的关键要素之一。淘宝API接口作为连接商家与淘宝平台的桥梁,为商家提供了丰富的数据资源和强大的功能支持。其中,用户行为分析与精准营销是商家利用淘宝API接口实现业务增长的重要手段。本文将深入解析淘宝API接口在用户行为分析与精准营销方面的应用,并结合实战案例探讨其实际效果。一、淘宝API接口概述淘宝API接口是淘宝开放平台提供的一组标准化的网络接口,允许第三方开发
- 电商API接口:赋能商家,领跑未来电商新赛道
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在数字经济浪潮下,电子商务的竞争已从简单的价格战转向生态系统的效率比拼。API(ApplicationProgrammingInterface)作为数字世界的"连接器",正在重塑电商行业的运行逻辑。全球API管理市场预计在2026年突破210亿美元规模,其中电商领域占据最大应用场景。从亚马逊的AWS到阿里巴巴的开放平台,API经济正在构建新型商业基础设施,推动电商行业进入"无界融合"的新纪元。本文
- 电商API接口防爬虫实战:日均拦截千万级恶意请求的技术揭秘
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在电子商务蓬勃发展的今天,API(应用程序编程接口)接口作为电商平台与外部系统交互的桥梁,承载着商品管理、订单处理、支付结算、用户管理、数据分析等重要功能。然而,这些功能也使电商API接口成为攻击者的目标,面临着来自多个方面的安全挑战。本文将深入探讨电商API接口防爬虫的策略与技术,揭秘日均拦截千万级恶意请求的实践过程。一、电商API接口的重要性与风险1.API接口的定义与作用API接口是一种定义
- ChatGPT、DeepSeek、GIS与Python机器学习强强联合!地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建
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在地质灾害频繁肆虐的当下,精准开展风险评价刻不容缓。如今,一门极具创新性的教程震撼登场,它将ChatGPT、DeepSeek等前沿技术与GIS、Python以及机器学习深度交融,为学员打造出前所未有的学习体验,助力大家在地质灾害风险评价领域强势突围,一路领先。前沿技术融合,铸就智能学习核心动力教程最闪耀的亮点之一,便是大胆引入了ChatGPT和DeepSeek技术。它们恰似无所不能的“数据魔法师”
- XSS 绕过分析:一次循环与两次循环的区别
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目录代码分析代码流程:一次循环的问题原因分析:删除顺序导致遗漏两次循环修复方案两种绕过方式绕过方法1:DOM破环绕过方法2:SVGXSS(双SVG绕过)1.为什么"一个SVG注定失败,两个SVG直接成功"?2.为什么属性被删除后SVG仍能触发XSS?复现对比实验场景1:单SVG(失败)场景2:双SVG(成功)防御建议:代码分析Documentconsole.info(x.attributes);c
- 使用 EchoAPI 实现 API 断言的全面指南
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API断言是API测试中的一个关键部分。通过执行API断言,您可以验证API响应数据的准确性,从而增强API的可靠性和稳定性。在本文中,我们将介绍API断言的基础知识,并演示如何通过用户友好的API测试工具Apipost来轻松执行响应断言。什么是API断言?API断言是指验证API响应返回的数据是否正确并符合预期的过程。具体而言,主要包括以下检查:验证响应状态码是否在预期范围内。确保响应体内容与规
- 蓝桥杯每日一练
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【问题描述】小蓝制作了n个工件,每个工件用一个由小写英文字母组成的,长度为2的字符串表示,第i个工件表示为si。小蓝想把n个工件拼接到一起,方便转移到另一个地方完成下一道工序,而拼接后的工件用字符串S=s1+s2+...+sn表示,其中+表示一种奇特的拼接方式:对于c=a+b来说,如果a的第二个字符和b的第一个字符相同,则拼接后的结果c长度为3而不是4,中间相同的字符可以省略一个,比如xy+yz=
- Hessian 矩阵是什么
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教学2021AIpython2024大模型以及算力矩阵线性代数算法人工智能机器学习
Hessian矩阵是什么目录Hessian矩阵是什么Hessian矩阵的性质及举例说明**1.对称性****2.正定性决定极值类型****特征值为2(正),因此原点(0,0)(0,0)(0,0)是极小值点。****3.牛顿法中的应用****4.特征值与曲率方向****5.机器学习中的实际意义**一、定义与公式二、实例分析Hessian矩阵是多元函数二阶偏导数构成的方阵,用于分析函数局部曲率、判断极
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RuntimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.Pleaserunthefollowingcommandtogetmoreinformation:python-mbitsandbytesInspecttheoutputofthecommandandseeifyoucanlocateCUDAlibraries.Youmightneedtoad
- Cookies 详解:工作原理、使用方法及安全性
才华是浅浅的耐心
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1.什么是Cookie?Cookie是存储在用户浏览器中的小型文本数据,通常用于保存用户会话信息、个性化设置以及跨页面的数据共享。它是Web服务器与客户端浏览器之间的一种状态管理机制,常用于爬虫的会话凭证。查看方式:打开网站-登录-打开开发正工具-点击网络-刷新-点击一个包-查看表头(有的需要禁用缓存才能看见)2.Cookie的作用会话管理:如用户登录状态的保持。个性化设置:存储用户偏好,如主题、
- undo log ,redo log 和binlog的区别?
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一.MySQL如何保证事务的一致性?两阶段锁:prepare阶段:1.写入redolog(prepare)2.通知server准备写入binlogcommit阶段:1.写入binlog2.提交redolog二.有了binlog为什么还要记录redolog?binlog和redolog虽然都是为了数据安全与恢复准备的,但是他们的侧重点和功能有所不同,binlog记录的是SQL语句,属于逻辑日志,可以
- TDE透明加密技术:免改造实现华为云ECS中数据库和文件加密存储
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在数字经济与云计算深度融合的今天,华为云ECS(弹性云服务器)已成为企业数字化转型的核心载体,承载着数据库、文件存储、AI训练等关键业务。然而,云上数据安全形势日益严峻:2024年全球云环境勒索攻击同比激增210%,密钥泄露、权限失控、合规失效成为企业上云的三大痛点。作为国内数据安全领域的领军者,上海安当推出的TDE透明加密技术,以“存储层无感加密、密钥全生命周期管理、动态防勒索”为核心,为华为云
- 纳米尺度仿真软件:Quantum Espresso_(21).并行计算与性能优化
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并行计算与性能优化在纳米尺度仿真中,计算资源的需求往往非常庞大。为了提高计算效率和缩短计算时间,并行计算和性能优化成为不可或缺的技术手段。QuantumEspresso作为一个开源的量子力学仿真软件,提供了多种并行计算的机制和性能优化的方法。本节将详细介绍如何在QuantumEspresso中实现并行计算和性能优化,以提升仿真任务的效率。并行计算的基本概念并行计算是指同时使用多个计算资源(如多核处
- 现代前端开发框架对比:React、Vue 和 Svelte 的选择指南
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引言在当今快速发展的Web开发领域,前端框架的选择往往直接影响项目的开发效率、维护成本和用户体验。React、Vue和Svelte作为当前最受关注的三大框架,各自拥有独特的设计哲学与技术实现。本文将通过5000字的深度解析,从架构设计、开发体验、性能特征到生态系统四个维度进行全方位对比,并针对不同场景提供选型决策框架。无论您是初创团队的技术负责人,还是正在构建企业级应用的架构师,都能在此找到面向2
- DeepSeek智能政务大脑:城市服务知识库构建全指南——从RAG架构到民生场景落地实践
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DeepSeek赋能城市智慧升级:基于RAG架构的市民服务智能知识库构建全解一、需求分析与技术选型1.1市民服务场景需求市民服务智能知识库需要解决政务咨询效率低下、专业术语难理解、多轮对话能力弱等核心问题。系统需具备:自然语言理解能力(NLU)异构知识整合能力政策法规精准解读能力多轮对话上下文管理应急服务联动机制1.2DeepSeek技术栈选择基于DeepSeek-Large语言模型构建核心系统,
- Fastdfs-V5.11使用docker部署集群(X86)
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欢迎访问的个人博客:https://swzbk.site/,加好友,拉你入福利群fetch和axios`是前端常用的两种HTTP客户端,以下是它们的核心区别及适用场景:一、本质区别特性fetchaxios类型浏览器原生API(部分环境需polyfill)第三方库(需通过npm/yarn安装)底层实现基于Promise基于Promise,封装了XMLHttpRequest二、核心功能对比1.请求与响
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- 《基于图神经网络的安卓应用检测系统设计与实现》开题报告
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毕业论文/研究报告神经网络android人工智能机器学习大数据深度学习python
个人主页:@大数据蟒行探索者目录一、课题的研究目的和意义1.研究目的2.研究意义二、国内(外)研究现状及分析1.国内研究现状2.国外研究现状3.研究分析三、课题主要研究内容及可行性分析1.研究内容2.可行性分析四、研究方案和技术途径1.研究方案2.技术途径五、外部条件及解决办法1.开发环境2.解决办法六、主要参考文献一、课题的研究目的和意义1.研究目的随着智能手机的普及,安卓操作系统成为全球最为广
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学习技巧docker部署docker镜像拉取
#拉取Docker镜像太慢?一文解决!在国内使用Docker拉取镜像时,可能会遇到速度慢甚至失败的情况。别担心!本文带你快速优化Docker拉取方法!01|确保DockerHub登录认证如果拉取的是私有镜像或API速率限制导致失败,可以先尝试登录:dockerlogin然后输入用户名和密码(或Token),这样可以避免因未认证而受限。02|替换国内镜像源由于DockerHub在国内访问较慢,可以使
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vue3使用vue2的插件组件时,会报这个错,原因是vue2组件内部的props接收属性时的type类型要写成[Srting,Number]数组的形式,而不是'String|Number'如图所示;
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
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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
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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
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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
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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