- 【信息学奥赛一本通 C++题解】1286:怪盗基德的滑翔翼
信奥大黄
信息学奥赛一本通c++算法
信息学奥赛一本通(C++版)在线评测系统基础算法第一节动态规划的基本模型1286:怪盗基德的滑翔翼1.理解题意同学们,我们一起来看怪盗基德遇到的这个有趣问题哦。怪盗基德成功偷到了钻石,可倒霉的是他的滑翔翼动力装置被柯南破坏了。现在他在一个城市里,这个城市有一排建筑,一共有N幢,而且每幢建筑的高度都不一样呢。基德可以从这一排建筑中的任意一幢的顶部开始他的逃跑旅程哦。不过他有两个限制条件:一是他只能朝
- 图论- 经典最小生成树算法
左灯右行的爱情
图论算法
最小生成树算法什么是最小生成树Kruskal算法关键代码实现Prim最小生成树算法Kruskal和Prim算法的区别为什么Prim算法不需要判断成环,但Kruskal需要什么是最小生成树在图中找一棵包含图中所有节点的树,且权重和最小的那棵树就叫最小生成树.如下:右侧生成树的权重和显然比左侧生成树的权重和要小。(但是它并不是最小的,这里只是比较一下不同的树)Kruskal算法最小生成树是若干条边的集
- 基于C语言的单向链表按“索引”插入或者删除某节点实现
張三600
c语言链表数据结构
正文在学习学堂在线西安科技大学的数据结构与算法课程后,我基于课程的伪代码实现了单向链表的插入和删除操作。以下代码展示了如何建立一个带有一个空数据头结点和五个数据节点的单向链表,以及如何在链表的指定索引位置插入和删除节点。以下是完整的代码实现:#include#include//结构体声明typedefstructLNode{intdata;//链表节点数据域structLNode*next;//链
- 【开源向量数据库】Milvus简介
IT古董
开源数据库milvus
Milvus是一个开源、高性能、可扩展的向量数据库,专门用于存储和检索高维向量数据。它支持近似最近邻搜索(ANN),适用于图像检索、自然语言处理(NLP)、推荐系统、异常检测等AI应用场景。官网:https://milvus.io/1.Milvus的特点(1)高性能支持数十亿级向量数据,查询速度快。使用近似最近邻(ANN)索引算法,如HNSW、IVF-FLAT、IVF-PQ、SCANN等。(2)分
- 第二章:12.3 建立表现基准
望云山190
基准性能水平人工智能机器学习
背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用,用户通过语音输入代替键盘输入,系统需要将语音转换为文本。在这个过程中,算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差(Jtrain):指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中,训练误差是10.8%,意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差(Jcv):指算法在未见过的数据(交叉验证集)上无法正确转录的
- 单链表基本操作(C语言版)
邂逅you
数据结构数据结构ptac语言开发语言数据结构算法链表
7-1单链表基本操作分数45作者朱允刚单位吉林大学请编写程序实现单链表插入、删除结点等基本算法。给定一个单链表和一系列插入、删除结点的操作序列,输出实施上述操作后的链表。单链表数据域值为整数。输入格式:输入第1行为1个正整数n,表示当前单链表长度;第2行为n个空格间隔的整数,为该链表n个元素的数据域值。第3行为1个正整数m,表示对该链表施加的操作数量;接下来m行,每行表示一个操作,为2个或3个整数
- 图论- Dijkstra算法
左灯右行的爱情
图论算法python
Dijkstra算法前言概念BFS基础模版DijkstraDijkstra函数签名State类distTo记录最短路径伪代码模版第一个问题解答第二个问题解答第三个问题解答前言学习这个算法之间,必须要对BFS遍历比较熟悉,它的本质就是一个特殊改造过的BFS算法.概念Dijkstra算法是一种计算图中单源最短路径算法,本质上是一个经过特殊改造的BFS算法,改造点有两个:使用优先队列,而不是普通队列进行
- 图论 - 一些经典小算法思想(无题目例子)
左灯右行的爱情
图论算法java
经典小算法前言拓扑结构名流问题暴力解法优化解法二分图二分图判定思路前言主要介绍一些有意思的小算法拓扑结构简单来说,把一幅图拉平,而且这个拉平的图里面,所有的箭头方向都是一致的.比如下图所有的箭头都是朝右的.注意:如果是一副有向图存在环,无法进行拓扑排序,因为肯定做不到所有箭头方向一致;那图的拓扑结构如何实现呢?这个特别简单,首先你要先确认好建图时对边的定义!如果有向边定义为[依赖]关系:比如节点2
- 计算机网络之路由算法(层次路由算法)
DKPT
#计算机网络计算机网络网络网络协议学习笔记
一、基本思想层次路由算法的基本思想是将大规模网络划分为多个层次或区域,每个区域内部的路由器运行相同的路由协议,并维护该区域内的路由信息。区域之间的路由器则负责将数据包从一个区域转发到另一个区域,而无需了解整个网络的拓扑结构。这种分层结构可以降低路由器的路由表大小,提高路由算法的效率和可扩展性。二、工作原理区域划分:将整个网络划分为多个区域(或自治系统AS),每个区域内部包含一组路由器。区域之间的路
- 图论---最小生成树
漫漫信奥之路
图论图论算法数据结构
树是一种特殊的图,具有很多特殊的性质。生成树问题研究的是将图中的所有顶点保留,但只选择图中的部分边,得到一棵树(也就是图的生成树)的问题。最小生成树则是在这些生成树中,边权之和最小的生成树。可以使用prime算法或者kruskal算法求解最小生成树。生成树相关概念1、生成树定义在一个V个点的无向连通图中,取其中V-1条边,并连接所有的顶点,所得到的子图称为原图的一棵生成树2、树的属性树是图的一种特
- 探索Python数组工具类 ArrayUtils:功能强大的数组操作助手
FinkGO小码
Pythonpython开发语言程序人生numpypycharm课程设计经验分享
引言在Python编程的世界里,数组(通常以列表list形式呈现)是一种极为常用的数据结构。无论是数据处理、算法实现还是日常的编程任务,对数组进行高效且便捷的操作都是必不可少的。然而,Python内置的数组操作方法虽然丰富,但在实际开发中,我们可能需要将一些常用的操作封装起来,以提高代码的复用性和可维护性。今天,我们就来详细介绍一个自定义的Python数组工具类ArrayUtils,它将众多实用的
- YOLO系列版本迭代:从YOLOv1到YOLOv11的技术演进
金外飞176
技术前沿目标跟踪人工智能计算机视觉
YOLO系列版本迭代:从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO(YouOnlyLookOnce)系列目标检测算法自2016年首次发布以来,凭借其高效的实时检测能力,迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一。本文将详细回顾YOLO系列从v1到v11的版本迭代过程,分析每个版本的技术改进、性能提升以及应用场景。1.YOLOv1:开创性的单阶段检测算法YOLOv1是目标检测领域的一个重要里程碑,
- 【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源?
FF-Studio
DeepSeekR1算法
GRPO,一种新的强化学习方法,是DeepSeekR1使用到的训练方法。今天的这篇博客文章,笔者会从零开始,层层递进地为各位介绍一种在强化学习中极具实用价值的技术——GRPO(GroupRelativePolicyOptimization)。如果你是第一次听说这个概念,也不必慌张,笔者会带领你从最基础的强化学习背景知识讲起,一步步剖析其来龙去脉,然后再结合实例讲解GRPO在实际应用中的思路和操作示
- 基于FastAPI使用JWT技术实现的OAuth2用户认证接口
火云牌神
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文章目录关于OAuth2关于JWT安装依赖准备用户数据库关于**user_dict处理用户密码和token/令牌关于hash/哈希实现登录和获取用户信息接口关于OAuth2PasswordRequestForm启动程序测试效果身份验证获取当前登录用户信息用未激活用户测试总结查看完整代码本文阐述了如何基于FastAPI框架实现OAuth2用户认证,其中使用哈希算法对密码进行了加密,使用JWT持有令牌
- 聚焦大模型!隐语技术团队研究成果被 ICASSP 与 ICLR 两大顶会收录
隐私开源模型
“隐语”是开源的可信隐私计算框架,内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择,提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目:https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow导语:2023年,「大模型」走到了聚光灯下,技术圈的“头部玩家”们纷纷入场,其潜能和价值正在被不断挖掘与释放。与此同时,大模型相关的隐私安全问题也
- Audio-Visual Speech Enhancement(视听语音增强)领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析
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深度学习新浪潮智能手机算法计算机视觉硬件架构硬件工程智能硬件
一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合:中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模,结合知识蒸馏技术,在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识,从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果。此外,中科院声学所提出基于泰勒展开的模型架构,将幅度-相位解耦与空间-谱域解耦重新建模,提升算法可解释性并优化性能。轻量化模型设计:中国科大与腾讯天籁实验室
- 计算机学习建议
qincjun
学习
对于现代得计算机开发者而言;最快的是要见到成效;这是一个功利性的社会;对于99%的人来说,先保证自己可以在社会上活下去才是最重要的;而不是追求梦想;一、职业Web前端:HTML、CSS、JavaScript、Vue3框架、React框架等;客户端:C#后端:(C语言、C++)或者Java数据库:MySQL之类的数据库操作;算法工程师:算法相关书籍;架构师:Linux相关;并做过前后端请一定要想好去
- DeepSeek的崛起之路:从技术突破到行业变革
诚信爱国敬业友善
心得人工智能aiDeepSeek
一、DeepSeek的进化历程初创与奠基(2023-2024)作为幻方量化子公司,DeepSeek于2023年在杭州成立,专注于大语言模型研发。其首代模型通过量化投资的算法积累实现推理效率突破,为后续发展奠定基础。技术爆发(2024-2025)2024年末:发布DeepSeek-V3(671B参数),性能超越多数开源模型,逼近GPT-4等闭源标杆。2025年1月:推出R1系列(660B参数),通过
- 《六月集训》(第二十三天)——字典树
EchoRouRou
leetcodec++leetcoe字典树
文章目录前言一、练习题目二、算法思路三、源码剖析前言欢迎大家积极在评论区留言发表自己的看法,知无不言,言无不尽,养成每天刷题的习惯,也可以自己发布优质的解题报告,供社区一同鉴赏,吸引一波自己的核心粉丝。今天是六月集训第二十三天:字典树一、练习题目472.连接词面试题17.15.最长单词二、算法思路1、472.连接词:题目有点难。还在从基础看起,2、面试题17.15.最长单词:三、源码剖析//472
- 算法竞赛备赛——【背包DP】多重背包
Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法动态规划c++数据结构蓝桥杯
多重背包基础模型有一个体积为V的背包,商店有n种物品,每种物品有一个价值v和体积w,每种物品有s个,问能够装下物品的最大价值。这里每一种物品只有s+1种状态即“拿0个、1个、2个…s个”在基础版模型中,多重背包就是将每种物品的s个摊开,变为s种相同的物品,从而退化成01背包处理只需要在01背包的基础上稍加改动,对每一个物品循环更新s次即可时间复杂度为O(nsV)例题小明的背包3蓝桥知识点:DP——
- leetcode盛水最多的容器c++深度剖析【双指针篇】
重铸自身根基
优选算法leetcodec++算法
盛水最多的容器前言对于程序员来说,必不可少的就是一定的算法能力,可以跟着小编一起学习题目的做题思路,培养算法能力,这里的双指针抽象为一种数组下标,更像是一种做题思路文章目录盛水最多的容器前言题目解读算法思路编写代码总结题目解读查看原题请点击&height){intleft=0,right=height.size()-1,ret=0;while(leftheight[right])right--;e
- 基于图像处理的裂缝宽度检测系统-matlab
人工智能专属驿站
计算机视觉图像处理人工智能
图像处理技术广泛地应用于桥梁、房屋、道路等工程施工中出现的表面裂缝,利用数字图像处理技术来测量结构物表面裂缝宽度是一种无损检测方法.基于图像处理的裂缝宽度检测系统需采用的图像处理算法有:(1)读取裂缝图像;(2)图像转化为灰度图像;(3)图像的增强;(4)平滑滤波;(5)阈值分割;(6)形态学去噪;(7)边缘检测(Canny算子);(8)边缘坐标点的提取;结果见:源程序见:基于图像处理的裂缝宽度检
- 0基础Deepseek-AI编程课程
2501_90533339
AI编程人工智能
这个0基础Deepseek-AI编程班课程,专门为没有编程经验的学员设计,涵盖了AI编程的基础知识,并深入讲解算法类工具的设计思维,让学员掌握AI编程的核心技能,最终能够独立开发AI工具。课程亮点✅从零开始:即使是0基础的小白,也能快速入门AI编程,掌握核心概念。✅实战驱动:课程不仅仅讲解理论,更会带领学员动手实操,设计属于自己的AI工具。✅深入AI算法:掌握AI编程的逻辑,理解如何构建和优化AI
- ORB-SLAM3源码的学习:GeometricTools文件
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3c++计算机视觉ubuntu人工智能学习
前言GeometricTools提供了两种几何计算功能:1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了,这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外,头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵,第二个函数用于比较两个
- tar 压缩算法对比与实践指南
tar压缩效率linux建议
在Linux系统管理和开发过程中,文件压缩打包是一项常见的需求。tar作为最常用的归档工具,支持多种压缩算法,不同算法之间在压缩比、压缩速度和解压速度等方面各有特点。本文将深入分析各种压缩算法的性能特征,并提供实用的选择建议。压缩算法性能对比我们选择了五种常用的压缩方式进行测试,包括:原始tar(无压缩)gzip压缩(tar.gz)xz压缩(tar.xz)zstd压缩(tar.zst)lz4压缩(
- 朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用
Ash Butterfield
nlp分类数据挖掘人工智能
朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率,预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单(假设特征之间相互独立),但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色,特别是在处理文本分类任务时。本文将介绍朴素贝叶斯模型的基本原理、在文本分类中的应用以及其优缺点,并通过示例说明其具体实现。1.朴素贝叶斯模型的基
- 量子计算信息安全威胁与应对
岛屿旅人
网络安全行业分析量子计算web安全人工智能安全网络网络安全
文章目录前言一、量子计算信息安全威胁及影响1.2量子计算发展迅速,安全威胁日益迫近二、PQC研究与应用进展2.1欧美在PQC领域研究近三十年,积累深厚2.2NIST引领PQC标准制定,取得初步成果2.3美国全方位布局加快推动PQC迁移与应用三、PQC应用发展前景3.1PQC算法和应用安全性需进一步验证3.2PQC算法国际标准将持续开展研究3.3PQC升级迁移是一项长期系统性工程四、QKD技术优劣势
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- 算法基础1.3:双指针,位运算,离散化,区间合并
sunluyang521
算法基础算法
双指针for(inti=0,j=0;iusingnamespacestd;constintN=100010;intn;intq[N],s[N];//s存的是当前j到i这个区间里面每一个数出现的次数。intmain(){scanf("%d",&n);for(inti=0;i1)s[q[j++]]--;//有重复的数,把它拿出去,表示这个数减1res=max(res,i-j+1);//更新答案}cou
- 常见数据结构的简介(基本概念 & 操作 & 时间复杂度)
子诚之
编程
文章目录0.概览1.线性表、栈和队列2.数组2.1基本操作1)时间复杂度2)案例3.字符串3.1存储结构3.2基本操作1)时间复杂度2)案例:最大公共字符串4.二叉树4.1储存结构4.2基本操作1)时间复杂度2)案例:使用字典树判断字符串是否存在5.哈希/散列表5.1哈希函数5.2基本操作1)时间复杂度2)案例:构建哈希表《重学数据结构与算法》学习笔记0.概览数据结构增删查特点线性表变长栈队列数组
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$