- 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
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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
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【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
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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
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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)
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><