- Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明
仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例机器学习python分箱离散化线性模型与树交互特征与多项式特征
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- 基础算法(一)#蓝桥杯
席万里
C/C++算法蓝桥杯c++
文章目录1、模拟1.1、DNA序列修正1.2、无尽的石头2、递归2.1、带备忘录的斐波那契数列2.2、数的计算3、进制转换3.1、进制转换模板3.2、Alice和Bob的爱恨情仇4、前缀和4.1、前缀和模板4.2、区间次方和4.3、小郑的蓝桥平衡串4.4、大石头的搬运工4.5、最大数组和4.6、四元组问题**5、差分5.1、区间更新(一维差分)5.2、肖恩的投球游戏加强版5.4、泡澡6、离散化6.
- 主席树求区间第K小模板
Stephen_Curry___
算法c++数据结构主席树
主席树(PresidentTree)是一种用于解决区间查询和修改问题的数据结构,通常用于静态区间问题(即查询和修改操作在构建结构之后不再发生变化)。主席树可以高效地处理诸如区间和、区间最值等问题。主席树的实现原理:基本思想:主席树是一种基于分治思想的数据结构,它将原始序列按照每个位置的取值范围进行离散化,然后构建出一棵持久化线段树(PersistentSegmentTree)。持久化线段树:持久化
- 【算法随笔:HDU 3333 Turing tree】(线段树 | 离线 | 离散化 | 贪心)
XNB's Not a Beginner
算法算法哈希算法leetcodec++排序算法
https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3333https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3333https://vjudge.net.cn/problem/HDU-3333https://vjudge.net.cn/problem/HDU-3333题目很简单,给出长度为N的数组,Q次询问,每次给出区间[x,
- 基础算法 - 快速排序、归并排序、二分查找、高精度模板、离散化数据
Calebbbbb
算法算法排序算法二分高精度模板离散化快速排序归并排序
文章目录前言Part1:排序一、快速排序二、归并排序Part2:二分一、二分-查找左边界二、二分-查找右边界Part3:高精度一、高精度加法二、高精度减法三、高精度乘法四、高精度除法Part4:离散化一、区间和前言由于本篇博客相较而言都是算法中最基础的模板,包括快速排序、归并排序、二分、高精度加减乘除法、离散化。这些基础模板多与其他算法混合考察,这些模板是许多算法的实现基础。Part1:排序快速排
- 离散化【学习笔记】
Simple World.
c++算法
引入小丁:小智,你不觉得我们小区旁边的树木太多太挤了吗?小智:确实。要不我们把一些树移走?小区对面的学校旁可正缺树呢!小丁:不过我们又不能自己把树移走,得找人帮忙。小智:嗯。要不我们就在树旁边标记一下,让园林工人移植一下吧。小丁和小智开始了自己的活儿……小丁从左往右,每数120棵便标记一棵树。小智从左往右,每数422棵便标记一棵树。小智:我们最好算算需要移走多少棵树,好让园林工人校对。小丁:我怎么
- C++ 离散化 算法 (详解)+ 例题
喝可乐的布偶猫
算法学习笔记算法c++数据结构
1、性质把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的空间效率。通俗的说,离散化是在不改变数据相对大小的条件下,对数据进行相应的压缩。适用范围:数的跨度很大,用的数很稀疏例如:值域:1~10^9,个数:10^5,值域很大,但是用到个数相对很少,这个时候就可以离散化比如:将a[i]:13100200050000//这里需要注意可以离散化的前提是数组元素必须是有序的 i:01 2 3
- 机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF
涓涓自然卷
一、特征提取概要:1、定义:将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注:特征值化是为了计算机更好的去理解数据。2、特征提取分类:字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API:sklearn.feature_extraction二、字典特征提取:作用:对字典数据进行特征值化。1、API:fromsklearn.feature_extracti
- 使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记
hijackedbycsdn
FluidSimulation笔记
目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文:Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速
- 【压缩感知基础】Nyquist采样定理
superdont
计算机视觉计算机视觉opencv人工智能python矩阵
Nyquist定理,也被称作Nyquist采样定理,是由哈里·奈奎斯特在1928年提出的,它是信号处理领域的一个重要基础定理。它描述了连续信号被离散化为数字信号时,采样的要求以避免失真。数学表示Nyquist定理的核心内容可以描述如下:若要对一个带宽受限的连续信号进行采样而不引起失真,采样频率(频率的单位为Hz,指每秒采样数)必须大于信号最高频率的两倍。这个定理的数学表述为:[f_s>2f_{ma
- 牛客周赛 Round 28 F
Xing_ke309
算法数据结构
F.小红统计区间(hard)题目链接为前缀和枚举右端点看有多少个左端点满足条件,即在一个数轴上找的的个数。可以利用树状数组区间查询,查找中满足条件的前缀和。具体操作为先查找,再把自身在数轴上对应的数的个数加一。所以统计时没有统计自身对答案的影响。当前操作为第位时,则数轴上只记录了的前缀和。由于前缀和过大,形成的数轴过长,采用离散化。将所有前缀和由小到大排序并去重,构成新数轴。由于在数轴上可能没有直
- 代码源每日一题Div.1 (301~307)
xhyu61
做题笔记算法学习算法贪心算法动态规划acm竞赛深度优先
301-连续子序列题目链接简单的动态规划题目,先将所有数进行一个离散化,然后dp。dp[i]dp[i]dp[i]表示这个位置为结尾的最长符合要求的子序列的长度。对于每一个位置,找这个数对应的离散化编号的上一个数在什么位置,如果那个数目前为止还没有出现,或者那个数与这个数的差不是111,dp[i]=1dp[i]=1dp[i]=1;否则设上一个数最后一次出现在lstlstlst,那么dp[i]=dp[
- Python建模复习 :数据挖掘技术理论
啾啾二一
第二部分数据挖掘技术理论2.1数据分析方法论KDD知识发现KnowledgeDiscoveryfromDatabase:数据清理、数据集成、数据选择、数据变换(正规化、泛化、离散化)、数据挖掘、模式评估、知识表示。CRISP-DM(cross-industryprocessfordatamining):业务理解、数据理解、数据准备、建模、模型评估和模型发布。SEMMA:抽样Sample、探索Exp
- 【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】05 Hough 霍夫变换
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读计算机视觉笔记人工智能
【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】05Hough霍夫变换1投票策略考虑到外点率太高①让直线上的每一点投票②希望噪声点不要给具体的任何模型投票,即噪声点不会有一致性的答案③即使被遮挡了,也能把直线找出来参数空间离散化直线相当于就是m,b两个参数点给参数空间投票找到投票最多的参数点给参数空间投票上图,图像空间的一条直线在参数空间是一个点上图:图像空间的一个点对应参数空间的一条直线因为在图像空间确定一个
- 基础算法(排序,二分,高精度加减乘除,前缀和与差分,离散化,位运算,双指针等)介绍
赵英英俊
算法总结算法c++数据结构
基础算法文章目录基础算法排序快速排序归并排序二分算法整数二分浮点数二分高精度加减乘除高精度加法高精度减法高精度乘法高精度除法前缀和与差分一维前缀和二维前缀和一维差分二维差分双指针算法位运算离散化区间合并代码模板排序快速排序时间复杂度为nlogn级别主要思想是每次选取一个基准(一般是以中间为基准),然后从数组的头尾开始进行比较,保证基准的左边都是小于基准的数,基准的右边都是大于基准的数,然后通过同样
- Acwing算法基础1——快排 归并 二分 前缀和 差分 双指针 位运算 离散化 区间和
倩mys
数据结构与算法算法数据结构java
文章目录1、快排----分治2、归并——分治3、二分法4、高精度(C++)5、前缀和(一维、二维)6、差分(一维、二维)7、双指针算法8、位运算9、离散化10、区间和流程:1.理解思想,背模板2.刷题目3.重复3~5遍2021.9.111、快排----分治主要思想:1.确定分界点:q[l]q[(l+r)/2]q[r]随机2.调整范围:x放右边3.递归:处理左右两端难点:划分快排不稳定,如何变得稳定
- 常用代码模板1——基础算法——排序 二分 高精度 前缀和与差分 双指针算法 位运算 离散化 区间合并
結城
c++
排序二分高精度前缀和与差分双指针算法位运算离散化区间合并快速排序算法模板——模板题AcWing785.快速排序voidquick_sort(intq[],intl,intr){if(l>=r)return;inti=l-1,j=r+1,x=q[l+r>>1];while(ix);if(i=r)return;intmid=l+r>>1;merge_sort(q,l,mid);merge_sort(q
- 一、基础算法之排序、二分、高精度、前缀和与差分、双指针算法、位运算、离散化、区间合并内容。
樱花的浪漫
C++与算法题系列算法数据结构
1.快速排序算法思想:选择基准元素,比基准元素小的放左边,比基准元素大的放右边。每趟至少一个元素排好。每一趟实现步骤:low>=high,返回,排序完成选取基准元素x=a[low],i=low,j=high当iusingnamespacestd;constintN=100010;intn;intq[N];voidquick_sort(inta[],intlow,inthigh){if(low>=h
- Java蓝桥杯备考---4.算法基础(二)
不要再睡
蓝桥杯算法职场和发展
1.离散化把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的时空效率。离散化是一种将数组的值域压缩,从而更加关注元素的大小关系的算法。当原数组中的数字很大、负数、小数时(大多数情况下是数字很大),难以将“元素值”表示为“数组下标”,一些依靠下标实现的算法和数据结构无法实现时,我们就可以考虑将其离散化。例如原数组的范围是[1,le9],而数组大小仅为le5,那么说明元素值的“种类数”最多也就
- leetcode 3027. 人员站位的方案数 II【离散化前缀和+枚举】
lianxuhanshu_
基础算法leetcode算法
原题链接:3027.人员站位的方案数II题目描述:给你一个nx2的二维数组points,它表示二维平面上的一些点坐标,其中points[i]=[xi,yi]。我们定义x轴的正方向为右(x轴递增的方向),x轴的负方向为左(x轴递减的方向)。类似的,我们定义y轴的正方向为上(y轴递增的方向),y轴的负方向为下(y轴递减的方向)。你需要安排这n个人的站位,这n个人中包括liupengsay和小羊肖恩。你
- Open CASCADE学习|点和曲线的相互转化
老歌老听老掉牙
OpenCASCADE学习OpenCASCADEc++
目录1、把曲线离散成点1.1按数量离散1.2按长度离散1.3按弦高离散2、由点合成曲线2.1B样条插值2.2B样条近似1、把曲线离散成点计算机图形学中绘制曲线,无论是绘制参数曲线还是非参数曲线,都需要先将参数曲线进行离散化,通过离散化得到一组离散化的点集,然后再将点集发送给图形渲染管线进行处理,最终生成我们想要的曲线。OpenCASCADE中提供了GCPnts包。利用GCPnts包中提供的类,我们
- 数据分析之数据预处理、分析建模、可视化
诗雅颂
数据分析ai爬虫数据采集分析建模可视化
数据分析通常需要经历三个主要步骤:数据预处理、分析建模和可视化1、数据预处理:数据预处理是指在进行数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和整理的过程。其目的是确保数据的质量和可用性,以便后续的分析能够产生准确有效的结果。以下是一些常见的数据预处理方法:a.数据清洗:去除重复、缺失或错误的数据,修正数据的格式和结构等,以提高数据的准确性。b.数据转换:对数据进行归一化、标准化、离散化等处理,使得数据更
- 智慧海洋建设-Task3 特征工程
1598903c9dd7
关于本次智慧海洋特征构建分为时间类特征、分箱特征(x、y、v)、DataFrame特征(计数特征和偏移量特征)、统计特征(聚合)、embedding特征(word2vec、NMF)这几方面进行考虑的。分箱特征的重要性:一般在建立分类模型时,需要对连续变量离散化,特征离散化后,模型会更稳定,降低了模型过拟合的风险。离散特征的增加和减少都很容易,易于模型的快速迭代;稀疏向量内积乘法运算速度快,计算结果
- 扫描线(板子整理) 矩形面积并与矩形周长并
why_not_fly
算法c++数据结构
前置知识:离散化,线段树基础即可,难度不大,重在思维矩形面积并扫描线,矩形面积并(洛谷)https://www.luogu.com.cn/problem/P5490为了归并区间中的关系(每一段都是连起来的,所以要右端点偏移映射,后面在代码中体现)与常规维护懒标记不同,这里是向上维护的,最后返回一个tree.len[1],就是根节点的值,就是答案(图片来源于董晓老师的博客)即每一段区间右边那个位置(
- 第十一周学习报告
三冬四夏会不会有点漫长
算法竞赛#算法训练周报学习
知识点复习了一些基本算法,二分,前缀和,差分,双指针,离散化,位运算,归并排序,高精度等比赛情况无做题情况1.CFdiv2A(10题):A.WeGotEverythingCovered!,A.SatisfyingConstraints,A.LeastProduct,A.RatingIncrease,A.ConstructiveProblems,A.BinaryImbalance,A.Halloum
- 保序离散化 前缀和 去重 pair AcWing 802. 区间和
三冬四夏会不会有点漫长
#acwing算法基础算法竞赛算法c++数据结构
#includeusingnamespacestd;constintN=3e5+10;inta[N],s[N];typedefpairPII;vectoralls;vectoradd,query;intfind(intx){intl=0,r=alls.size();while(l>1;if(alls[mid]>=x)r=mid;elsel=mid+1;}returnr+1;}intmain(){i
- AcWing算法学习笔记:基础算法(快速排序 + 归并排序 + 二分 + 高精度 +前缀和差分 + 双指针算法 + 位运算 + 离散化 + 区间和并)
一只可爱的小猴子
算法学习笔记
基础算法一、快速排序①快速排序⭐②第k个数二、归并排序①归并排序②逆序对的数量⭐三、二分①数的范围⭐②数的三次方根⭐四、高精度①高精度加法②高精度减法③高精度乘法④高精度除法五、前缀和差分①前缀和②子矩阵的和③差分④差分矩阵六、双指针算法①最长连续不重复子序列②数组元素的目标和③判断子序列七、位运算(二进制数中1的个数)⭐八、离散化(区间和)⭐九、区间合并一、快速排序①快速排序⭐算法至于关键步骤第
- 机器学习数据预处理--连续变量分箱
恒c
机器学习人工智能
文章目录原理概念等宽分箱等频分箱聚类分箱有监督分箱原理概念连续变量分箱即对连续型字段进行离散化处理,也就是将连续型字段转化为离散型字段。连续字段的离散过程如下所示:连续变量的离散过程也可以理解为连续变量取值的重新编码过程,在很多时候,连续变量的离散化也被称为连续变量分箱。需要注意的是,离散之后字段的含义将发生变化,原始字段Income代表用户真实收入状况,而离散之后的含义就变成了用户收入的等级划分
- 数字图像处理中的拉普拉斯变换
小鱼tuning
算法图像处理
拉普拉斯变换是数字图像处理中的一种技术,其原理是基于拉普拉斯算子,用于检测图像中的边缘和突出细节。具体原理如下:1.拉普拉斯算子:拉普拉斯算子是一种数学算子,用于计算图像的二阶导数。在数字图像处理中,拉普拉斯算子用于离散化图像,并通过有限差分来近似计算二阶导数。2.离散拉普拉斯算子:在数字图像处理中,图像被离散成像素网格。拉普拉斯算子通过以下3x3的离散核(模板)来近似计算二阶导数:0101-41
- AutoEncoder自动编码器、VAE变分自编码器、VQVAE量子化(离散化)的自编码器
丁希希哇
AIGC阅读学习算法深度学习人工智能pytorch
文章目录AutoEncoder自动编码器(一)AutoEncoder的基本架构(二)AutoEncoder的概率理解(三)AutoEncoder的局限VAE变分自编码器(VariationalAutoEncoder)(一)VAE简介(二)VAE的概率理解(三)VAE与AE(三)VAE与GAN(四)VAE的损失函数VQVAE量子化(离散化)的自编码器(一)VQVAE简介(二)VQVAE与VAE(三)
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1