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在现代AI应用中,快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库,特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索,并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss?Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库,主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
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深入理解MultiQueryRetriever:提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域,高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用,但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案:MultiQueryRetriever,它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果,提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
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FaissTips:高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台,包括CPU和GPU,能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索(AN
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Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库,由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构,用于加速向量之间的相似性搜索,特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理:近似最近邻搜索:Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索,它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的,
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?算法:第一步:选K个初始聚类中心,z1(1),z2(1),…,zK(1),其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的K个.k均值聚类:---------一种硬聚类算法,隶属度只有两个取值0或1,提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则;模糊的c均值聚类算法:--------一种模糊聚类算法,是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
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importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵,值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
- matlab delsat = setdiff(1:69,unique(Eph(30,:))); 语句含义
黄卷青灯77
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这行MATLAB代码用于计算在范围1:69中不包含在Eph矩阵第30行的唯一值集合中的所有元素。具体解释如下:delsat=setdiff(1:69,unique(Eph(30,:)));解释Eph(30,:)Eph(30,:)提取矩阵Eph的第30行的所有列元素。这是一个行向量,包含了第30行的所有值。unique(Eph(30,:))unique函数返回Eph(30,:)中的唯一元素。这意味着
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锅锅编故事序从小就喜欢海阔天空的锅锅,终于安份了。因为她有了小口。小口是个安静的孩子,锅锅为了自己的天马行空得以释放决定给口口讲故事。第一集口口总是喜欢盯着阳台的一小盆雏菊,眼神都不给锅锅一个。锅锅眼珠骨碌一转,嘴巴开动了。在一个小城镇上,矗立着好几座高楼,住着稀疏的几户人家。楼前的绿化带住着统一的灌木,虽然是绿葱葱的,但并不喜人。在灌木丛里住着花猫一家。花猫妈妈,黑猫爸爸,还有三个才出生不久的小
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FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入(textembeddings)的库,适合处理自然语言处理(NLP)中的各种任务。嵌入(embeddings)是将文本表示为连续向量,能够捕捉语义上的相似性,常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接:FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
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神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛?只是最后一层,但前面层是非线性,那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说,input为向量,最简化情况下,可以假设input的各个维度,a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因,在于通过足够复杂的非线性函数,来模拟任何的分布。所以,神经网络必须要用非线性函数。
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一、磁盘I/O的概念I/O的概念,从字义来理解就是输入输出。操作系统从上层到底层,各个层次之间均存在I/O。比如,CPU有I/O,内存有I/O,VMM有I/O,底层磁盘上也有I/O,这是广义上的I/O。通常来讲,一个上层的I/O可能会产生针对磁盘的多个I/O,也就是说,上层的I/O是稀疏的,下层的I/O是密集的。磁盘的I/O,顾名思义就是磁盘的输入输出。输入指的是对磁盘写入数据,输出指的是从磁盘读
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我狠狠地刷刷刷刷刷
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题目描述输入N个互不相同的二维整数坐标,求这N个坐标可以构成的正方形数量。[内积为零的的两个向量垂直]输入描述第一行输入为N,N代表坐标数量,N为正整数。N<=100之后的N行输入为坐标xy以空格分隔,x,y为整数,-10<=x,y<=10输出描述输出可以构成的正方形数量。用例1输入3132431输出0用例2输入40012312-1输出1N=int(input())coords=[input()f
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机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能(AI)的两个子领域,它们有许多相似之处,但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分:1.概念层面机器学习:是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习,常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习:是机器学习的一个子领
- 1.6编程基础之一维数组
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- 【监控告警】02-Promtheus的学习之路
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prometheus采用的是拉模式为主,推模式为辅的方式采集数据。Prometheus作为一个指标系统天生就不是精确的——由于指标本身就是稀疏采样的,事实上所有的图表和警报都是”估算”,我们也就不必太纠结于图表和警报的对应性,能够帮助我们发现问题解决问题就是一个好监控系统。当然,有时候我们也得证明这个警报确实没问题,那可以看一眼`ALERTS`指标。`ALERTS`是Prometheus在警报计算
- seq_len 不等于 hidden_size 难道不会报错吗,他们是一会事情吗
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seq_len与hidden_size在RNN中代表不同概念,不等不会报错。seq_len:序列长度,表示在处理数据时,每个批次(batch)中序列的长度。RNN网络会按照seq_len指定的长度进行循环计算1。hidden_size:隐藏层中隐藏神经元的个数,也是输出向量的长度。它决定了RNN网络中隐藏层的状态向量的维度12。在RNN的训练过程中,seq_len和hidden_si
- Prometheus运维六 PromQL查询语言详解及操作
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海阔凭鱼跃,天高任鸟飞Prometheus官网:https://prometheus.io/文章目录1.什么是PromQL?2.PromQL的基本使用2.1时间序列选择器2.1.1瞬时向量选择器2.2区间向量选择器2.2.1范围向量选择器2.2.2时间位移操作2.2.3使用聚合操作2.3标量和字符串3.PromQL操作符4.内置常用函数5.HTTPAPI操作PromQL6.使用建议1.什么是Pro
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**在51单片机中,中断向量表的地址是如何被设置的?**在51单片机中,中断向量表的设置是中断系统的核心部分,它定义了中断服务程序的入口地址。以下是中断向量表的设置方法:中断向量表的位置:51单片机的中断向量表通常位于程序存储器的起始位置,即地址0x0000到0x000F(对于双字节的中断向量,实际占用0x0000到0x001F)。这些地址是固定的,由单片机的硬件设计决定。中断向量的分配:每个中断
- 【五十五,模型加载-2 模型文件格式】
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Obj和mtl文件ObjObj文件是3D模型文件格式,由Alias|Wavefront公司为3D建模和动画软件AdvancedVisualizer开发的一种标准,用于3D软件模型互导。包含数据信息:顶点坐标信息顶点的纹理坐标信息顶点法向量信息mtlmtl文件定义材质信息,包含数据信息:纹理贴图环境光镜面光散射光Obj文件格式obj文件中的信息以行为单位表示一条数据,可以根据行开头的字符判断后续数据
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《Estimating3-DRigidBodyTransformations:AComparisonofFourMajorAlgorithms》,它使用SVD方法计算T和t。只要算出变换矩阵,就可以算出A坐标系的一个点P在坐标系B里的对应点坐标,即R为3x3的转换矩阵,t为3x1的位移变换向量,这里点坐标均为3x1的列向量(非齐次形式,齐次形式下为4x1列向量,多出的一个元素值补1而已)。理论上只
- SRT3D: A Sparse Region-Based 3D Object Tracking Approach for the Real World
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基于区域的方法在基于模型的单目3D跟踪无纹理物体的复杂场景中变得越来越流行。然而,尽管它们能够实现最先进的结果,大多数方法的计算开销很大,需要大量资源来实时运行。在下文中,我们基于之前的工作,开发了SRT3D,这是一种稀疏的基于区域的3D物体跟踪方法,旨在弥合效率上的差距。我们的方法在所谓的对应线(这些线模型化了物体轮廓位置的概率)上稀疏地考虑图像信息。由此,我们改进了当前的技术,并引入了考虑定义
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引言MongoDBAtlas是一款全托管的云数据库解决方案,可在AWS、Azure和GCP上使用。最新版本支持在MongoDB文档数据上进行原生向量搜索。本文将介绍如何使用LangChain将MongoDBAtlas与语言模型集成,以实现高效的向量搜索和语义缓存。安装和设置1.安装langchain-mongodb包pipinstalllangchain-mongodb向量存储LangChain提
- 使用Fleet AI Context和LangChain构建高效的文档检索系统
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使用FleetAIContext和LangChain构建高效的文档检索系统引言在当今的AI和机器学习领域,高质量的文档检索系统对于提高开发效率和用户体验至关重要。本文将介绍如何利用FleetAIContext提供的高质量embeddings和LangChain框架来构建一个强大的文档检索系统。我们将深入探讨如何处理嵌入向量、检索相关文档,以及如何将这些功能整合到一个简单但功能强大的代码生成链中。主
- Boot header格式描述详细信息。CSU DMA用于数据传输。安全流开关允许数据移动。PL配置通过PCAP接口。PL bit流包含设备配置数据。
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在Bootheader中的一些重要字段包括:-Reservedforinterrupts:用于存储中断相关信息,特别是在LQSPI地址空间中的默认0x01F中断向量被更改时,在XIP启动模式下使用。-Quad-SPI宽度检测:用于描述Quad-SPI宽度的字段。-加密状态:用于标识AES密钥来源,包括不加密、红密钥、黑密钥等。-FSBL执行地址:FSBL执行的起始地址。-源偏移:PMUFW和FSB
- Redis数据结构—跳跃表 skiplist
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跳跃表(Skiplist)是Redis中用于实现有序集合(SortedSet)的一种高效数据结构。以下是关于Redis中跳跃表(Skiplist)的关键特性和工作原理的概览:基本概念层级结构:跳跃表通过多层次的链表组成,每一层都是下一层的稀疏视图,顶层最快地遍历整个链表,而底层则是完全连通所有节点的传统链表结构。这样的设计使得查询操作能够快速跳过大量不需要检查的元素。有序集合:每个节点(或称为元素
- go向量数据库
leijmdas
golang
在Go语言中,有几个开源的向量数据库项目可供选择。以下是一些受欢迎的选项:1.Milvus:Milvus是一个开源的向量数据库,专为AI应用设计,支持大规模的向量相似性搜索。Milvus2.0版本采用云原生架构,具有存储和计算分离的特点,支持水平扩展以处理数十亿的向量数据。Milvus提供了Go语言的SDK,可以轻松集成到Go应用程序中。Milvus支持多种索引类型,如倒排索引、HNSW、IVF等
- seurat自学笔记1.0 单细胞数据导入
Sanye2022
pythonpandas
Python读取.h5ad文件importanndataimportpandasaspdadata=anndata.read("/home/R/R_data/Seurat/PBMC10/output/adata.h5ad")#adata.X.todense()#将稀疏矩阵转成普通矩阵#X=pd.DataFrame(adata.X.todense())#cell_name=adata.obs.ind
- llm-universe学习小记录4--构建RAG应用
Adela0546
学习语言模型
构建RAG应用一、将LLM接入LangChain1、基于LangChain调用ChatGPT2、使用LangChain调用百度文心一言3、使用LangChain调用讯飞星火4、使用LangChain调用智谱GLM具体内容与代码详见将LLM接入LangChain。二、构建检索问答链1、加载向量数据库2、创建一个LLM3、构建检索问答链4、检索问答链效果测试5、添加历史对话的记忆功能(1)记忆(Mem
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
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