- 蓝桥杯Python组最后几天冲刺———吐血总结,练题总结,很管用我学会了
晚风时亦鹿
学习笔记Python算法笔记python
一、重要知识要点1、穷举法2、枚举法3、动态规划4、回溯法5、图论6、深度优先搜索(DFS)7、广度优先搜索(BFS)8、二叉树9、递归10、分治法、矩阵法11、排列组合12、素数、质数、水仙花数13、欧几里得定理gcd14、求最大公约数、最小公倍数15、海伦公式(求三角形面积)16、博弈论17、贪心18、二分查找法19、hash表20、日期计算21、矩形快速幂22、树形DP23、最短路径24、最
- archlinux安裝手记(Win10+Arch、GPT+UEFI、lvm)
weixin_30481087
操作系统运维php
目录准备工作工具和必要技能分区和挂载分区建立和格式化分区挂载基础安装配置镜像源连接网络安装基础系统建立fstab文件进入系统激活lvm2钩子用户管理设置时区主机名网络配置系统引导系统配置图形界面显卡驱动桌面环境/窗口管理器字体中文本地化声音软件包管理器pacmanAUR和yaourt设备连接触摸板蓝牙NTFS分区U盘和MTP设备其他配置(问题解决)选择grub为第一启动项无法启动图形界面非root
- 盘点10个.NetCore实用的开源框架项目
zsw119
.netcore开源
连续分享.Net开源项目快3个月了,今天我们一起梳理下10个,比较受到大家欢迎的.NetCore开源框架项目。1、FytSoaCms前后端分离CMS系统项目简介这是一个基于.Net3构建的简单、跨平台、模块化建站系统。系统业务简单、代码清晰、层级分明、全新架构便于二次扩展开发。支持多种数据库,可用于OA、ERP、CRM、BI、物流系统等系统。技术架构1、跨平台:这是基于.NetCore开发的系统,
- acwing搜索与图论(二)基础dijkstra算法
一缕叶
算法算法图论数据结构
#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=510;intn,m;intg[N][N];intdist[N];boolst[N];intdijkstra(){memset(dist,0x3f,sizeofdist);dist[1]=0;for(inti=0;idist[j]))t=j;}st[t]=true;for(intj=1;j<=n
- CCF推荐-A/B类:ACM主办、录用率28.8%,计算机学术会议
爱思德学术-IAAST
图像处理边缘计算计算机视觉
SIGGRAPH2025ACMSIGGRAPHisaspecialinterestgroup(SIG)devotedtocomputergraphics(GRAPH)withintheAssociationforComputingMachinery(ACM),theworld’slargesteducationalandscientificcomputingsocietydevotedtoadva
- 搭建个人AI知识库:RAG与本地模型实践指南
ai开发知识库
引言你是否想过拥有一个私人订制的AI助手,能够随时为你提供最个性化的信息?本文将带你一步步搭建一个基于本地模型和RAG技术的个人知识库。搭建本地模型环境os:archlinux内存:32gcpu:6核12线程python:3.12.7docker27.3.1+docker-compose向量库:milvus2.4.13+attu2.4(客户端)ollamapacman-Sollamasystemc
- 图论06-飞地的数量(Java)
XYX的Blog
算法学习图论算法java
6.飞地的数量题目描述给你一个大小为mxn的二进制矩阵grid,其中0表示一个海洋单元格、1表示一个陆地单元格。一次移动是指从一个陆地单元格走到另一个相邻(上、下、左、右)的陆地单元格或跨过grid的边界。返回网格中无法在任意次数的移动中离开网格边界的陆地单元格的数量。示例1:输入:grid=[[0,0,0,0],[1,0,1,0],[0,1,1,0],[0,0,0,0]]输出:3解释:有三个1被
- mac平台c++环境配置
code&day
mac使用技巧ACMMacc++ideOj编译器
博客已搬家到https://www.wanglp.site)目标:一个轻量级的、反应迅速、便于使用的c++环境用途:学习C++,刷ACM试题需求:具有控制台和最一般的调试功能先后尝试过TextMate、CodeBlocks(mac)、CodeBlocks(paralleldesktopwin7)、Clion、Codelite1.TextMate,免费,轻量,真的只是一个编辑器,作为一个编辑器来说,
- 张丽霞:对地址转换(NAT)的回顾与反思
junecauzhang
软件综合internet互联网网络防火墙工作transactions
张丽霞:对地址转换(NAT)的回顾与反思PostedonFebruary24,2009byDuanHaixin作者简介:张立霞,美国UCLA计算机系教授,互联网体系结构委员会(IAB)委员,IETFIRTFRoutingResearch工作组副主席(co-chair),ACM会员(Fellow),曾担任ACMSIGCOMM副主席(1999-2003),IEEECommunicationSociet
- ospf收敛特性及其他的小特性
大丈夫立于天地间
hcie笔记智能路由器网络信息与通信学习算法网络协议
1.收敛特性快速收敛: ·只第一次计算时计算全部节点FullSPF ·增量最短路径优先算法I-SPF(Incremental) 只对受影响的节点进行路由计算 ·全部路由计算PRC 只对发生变化的路由进行重新计算; 根据I-SPF算出来的SPT来更新路由。开销:RPCOspf1 spf-schedule-intervalxxxxxxmax-interva为OSPF SPF计算的最长间隔时
- 为什么算法很难掌握
浅墨cgz
算法
算法之所以难以掌握,主要是因为以下几个原因:1.抽象性算法是对问题的抽象解决方案,通常不依赖于具体的编程语言或实现细节。初学者可能难以将抽象的逻辑转化为具体的代码。例如,动态规划(DP)的核心思想是将问题分解为子问题并存储中间结果,但这种抽象思维需要大量练习才能掌握。2.数学基础要求许多算法依赖于数学知识,例如:时间复杂度分析:需要理解大O表示法、递归关系等。图论算法:需要了解图的基本概念(如节点
- pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
weixin_39878698
pythonsvm模型优化
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
weixin_39747075
差分进化算法
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- PHP常用函数总结(180多个)
Jim仔
PHPphp函数基础
PHP常用函数总结转载自:http://blog.csdn.net/lzuacm数学函数1.abs():求绝对值$abs=abs(-4.2);//4.211输入:数字输出:绝对值数字2.ceil():进一法取整echoceil(9.999);//1011输出:浮点数进一取整3.floor():去尾法取整echofloor(9.999);//911输出:浮点数直接舍去小数部分4.fmod():浮点数
- 图论DFS:黑红树
Python_enjoy
C++洛谷题解每周更新栏目深度优先图论算法
我的个人主页{\large\mathsf{{\color{Red}我的个人主页}}}我的个人主页往{\color{Red}{\Huge往}}往期{\color{Green}{\Huge期}}期文{\color{Blue}{\Huge文}}文章{\color{Orange}{\Huge章}}章DFS算法:记忆化搜索DFS算法:全排列问题DFS算法:洛谷B3625迷宫寻路此系列更新频繁,求各位读者点赞
- 算法打卡:第十一章 图论part02
菜鸟求带飞_
数据结构与算法数据结构java算法图论
今日收获:岛屿数量(深搜),岛屿数量(广搜),岛屿的最大面积1.岛屿数量(深搜)题目链接:99.岛屿数量思路:二维遍历数组,先判断当前节点是否被访问过&是否是陆地。如果满足条件则岛屿数量加1,再通过深度优先遍历将其上下左右的陆地设置为访问过。注意:每次传入dfs函数的节点都是符合结果收集条件的,所以不用写结束条件。也可以将判断条件(访问过/不是陆地)写入dfs的结束条件中。方法:importjav
- OSPF(1):基础知识与数据包、状态机、工作过程
小度爱学习
网络安全从小白到大神网络
引言上一篇我们学习了RIP:RIP基础知识与配置,可是通过学习,我们发现RIP似乎只能运用在中小型网络中,那么中大型网络应该怎么做呢?这一篇博客我们就来学习OSPFOSPF---开放式最短路径优先协议动态路由优势评价维度:选路佳,收敛快,占用资源少RIP与OSPF比较1.OSPF本身是链路状态型协议,所以计算出的路径不会存在环路,并且使用带宽作为选路依据,所以,OSPF在选路的角度上优于RIP;2
- 图论1-问题 B: 算法7-4,7-5:图的遍历——深度优先搜索
阿佳举世无双
深度优先算法
题目描述深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历,是树的先根遍历的推广。其过程为:假设初始状态是图中所有顶点未曾被访问,则深度优先搜索可以从图中的某个顶点v出发,访问此顶点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到;若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中一个未曾被访问的顶点作为起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。其算法可以描述如下:在
- 深入浅出广度优先搜索(BFS):从原理到 Python 代码实现
纪至训至
算法python
引言在图论和计算机科学中,广度优先搜索(Breadth-FirstSearch,简称BFS)是一种用于遍历或搜索图或树结构的算法。它从给定的起始节点开始,以广度优先的方式逐层探索图的节点,直到找到目标节点或遍历完整个图。BFS在许多实际问题中都有广泛应用,如路径规划、迷宫求解、社交网络分析等。本文将详细介绍BFS的原理,并通过一个Python代码示例,即使用BFS查找二维网格中从起点到终点的最短路
- LeetCode解题实战:Python与C++编程技巧
May Wei
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:LeetCode汇集了大量算法和数据结构问题,本资料集针对Python和C++两种编程语言,在LeetCode上解决算法问题的策略与实践。Python以其简洁语法和标准库在数据科学和算法实现中占据优势,而C++则以其性能优势在需要高性能计算的场景中受到青睐。本资料集通过实例解析,助你深刻理解Python和C++在算法问题解决中的应用,包括搜索、排序、图论、动态
- KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告
美团机器学习深度学习
ACMSIGKDD(KnowledgeDiscoveryandDataMining,简称KDD)是数据挖掘领域的国际顶级会议。KDDCup比赛是由SIGKDD主办的数据挖掘研究领域的国际顶级赛事,从1997年开始,每年举办一次,是目前数据挖掘领域最有影响力的赛事。本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读,覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调
- 【武汉东湖学院主办 | ACM出版 | 高录用 | 快检索】第六届计算机信息和大数据应用国际学术会议(CIBDA 2025)
艾思科蓝 AiScholar
学术会议计算机科学计算机技术工程大数据信息可视化软件工程人工智能分布式深度学习算法
大会官网:www.ic-cibda.org【参会投稿】大会时间:2025年3月14-16日大会地点:中国-武汉论文出版:会议投稿经过2-3位组委会专家严格审核后,最终所录用的论文将被ACMICPS(ACMInternationalConferenceProceedingSeries)出版论文集,并提交至ACMDigitallibrary,EICompendex,Scopus检索。目前该会议论文检索
- 图论算法——最短路问题
青云遮夜雨
数据结构算法数据结构c语言图论
最短路问题无权最短路简单介绍算法优化(借助队列)Dijkstra算法具有负边值的图的最短路算法无权最短路简单介绍对于无权图G(边没有权值或认为权值为1),如果G是连通的,则每个顶点之间都存在路径。最短路径算法就是要找到一条连接不同顶点的最短路径。例如:V2到V5可以是V2->V5,也可以是V2->V0->V3->V5,很明显最短路是前者算法主要思路:广度优先搜索(bfs):对于每个顶点,我们将跟踪
- 算法之图论
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算法图论
连接图有向图问题无向图问题无向图最短路径127.单词接龙-力扣(LeetCode)分析:对于无向图最短路径问题,建议使用BFS(对点的扩展关联(扩散迭代方式))。同时由于无向性注意建立查找集合Visit(防止进入循环)。建立uset方便查找。建立umap方便查重并记录。思路:uset记录所有wordlist中的word,通过bfs获得满足条件(uset找到,umap未出现)的点,并在umap记录(
- 图文详解两种算法:深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)
WANGHAOXIN364
c++c++
图文详解两种算法:深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)阅读本文前,请确保你已经掌握了递归、栈和队列的基本知识,如想掌握搜索的代码实现,请确保你能够用代码实现栈和队列的基本操作。深度优先遍历(DepthFirstSearch,简称DFS)与广度优先遍历(BreathFirstSearch,简称BFS)是图论中两种非常重要的算法,也是进行更高的算法阶段学习的最后一道门槛。搜索算法频繁出现在算
- 代码随想录算法训练营DAY56|图论理论基础、98. 所有可达路径、深搜广搜基础
阿緑
代码随想录打卡算法图论
图论理论基础强连通图是在有向图中任何两个节点是可以相互到达在无向图中的极大连通子图称之为该图的一个连通分量。98.所有可达路径defdfs(graph,a,n,path,result):ifa==n-1:result.append(('').join(path[:]))forjinrange(N):ifgraph[a][j]:path.append(str(j+1))dfs(graph,j,n,p
- 图论1-问题 C: 算法7-6:图的遍历——广度优先搜索
阿佳举世无双
算法
题目描述广度优先搜索遍历类似于树的按层次遍历的过程。其过程为:假设从图中的某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾被访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使“先被访问的顶点的邻接点”先于“后被访问的顶点的邻接点”被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中一个未曾被访问的顶点作为起始点。重复上述过程,直至图中所有顶点
- 【学术会议论文投稿】JavaScript在数据可视化领域的探索与实践
小周不想卷
艾思科蓝学术会议投稿javascript
【ACM出版|EI快检索|高录用】2024年智能医疗与可穿戴智能设备国际学术会议(SHWID2024)_艾思科蓝_学术一站式服务平台更多学术会议请看学术会议-学术交流征稿-学术会议在线-艾思科蓝目录引言JavaScript可视化库概览D3.js基础入门1.引入D3.js2.绘制简单的条形图3.添加轴交互性与动画实际应用场景结论引言在数据驱动决策日益重要的今天,数据可视化成为连接数据与洞察的桥梁。J
- 211本硕二战腾讯大模型算法岗,已凉......
AI大模型入门
算法阿里云人工智能云计算目标跟踪
01背景本弱鸡211本硕,nlp,无论文有实习(老板没资源且放养),本科有acm经历(1铜),面试pcg日常实习。02技术一面(时长1h)Q1:了解什么机器学习算法,讲一下原理?当时只记得实体识别用到了隐马尔可夫模型,讲了讲怎么怎么定义观测状态和隐藏状态、前向传播、解码和应用场景。Q2:讲一下Bert的结构和怎么训练的,怎么用bert做下游任务?八股,双向transformerencoder结构,
- ACM刷题——背包问题
Nancy_627
ACM刷题acm竞赛算法
ACM刷题练习——背包问题01背包问题(Java解法)有N件物品和一个容量是V的背包。每件物品只能使用一次。第i件物品的体积是vi,价值是wi。求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大。输出最大价值。输入格式第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品数量和背包容积。接下来有N行,每行两个整数vi,wi,用空格隔开,分别表示第i件物品的体积和价值。输出格式输出一
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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