- 【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
fastapiAI编程实战jwtfastapi
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
AndrewHZ
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
- Leetcode 1035. Uncrossed Lines
小白菜又菜
Leetcode解题报告动态规划(DP)leetcode算法
ProblemYouaregiventwointegerarraysnums1andnums2.Wewritetheintegersofnums1andnums2(intheordertheyaregiven)ontwoseparatehorizontallines.Wemaydrawconnectinglines:astraightlineconnectingtwonumbersnums1[i]
- 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
- Leetcode952. 按公因数计算最大组件大小
hhhcbw
力扣刷题笔记leetcode算法c++
题目链接点我(^_^)题目大意比如nums=[4,6,15,35]答案就是4,nums=[20,50,9,63]答案就是2。解题思路我的思路是对nums数组中的每一个数进行质因数分解,那么对于每一个因数可以维护一个并查集,对于一个数字将其质因数分解后的所有因子可以看作是一个连通集合。这样在线维护并查集大小即可。素数筛+质因子分解+并查集,时间复杂度为O(mlogn),m为数组大小,n为数字大小。当
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep