Deng笨蛋
Deng笨蛋

华为OJ——配置文件恢复

配置文件恢复

题目描述

有6条配置命令，它们执行的结果分别是：

命   令

执   行

reset

reset what

reset board

board fault

board add

where to add

board delet

no board at all

reboot backplane

impossible

backplane abort

install first

he he

unkown command

 注意：he he不是命令。

为了简化输入，方便用户，以“最短唯一匹配原则”匹配：
1、若只输入一字串，则只匹配一个关键字的命令行。例如输入：r，根据该规则，匹配命令reset，执行结果为：reset what；输入：res，根据该规则，匹配命令reset，执行结果为：reset what；
2、若只输入一字串，但本条命令有两个关键字，则匹配失败。例如输入：reb，可以找到命令reboot backpalne，但是该命令有两个关键词，所有匹配失败，执行结果为：unkown command
3、若输入两字串，则先匹配第一关键字，如果有匹配但不唯一，继续匹配第二关键字，如果仍不唯一，匹配失败。例如输入：r b，找到匹配命令reset board，执行结果为：board fault。

4、若输入两字串，则先匹配第一关键字，如果有匹配但不唯一，继续匹配第二关键字，如果唯一，匹配成功。例如输入：b a，无法确定是命令board add还是backplane abort，匹配失败。
5、若输入两字串，第一关键字匹配成功，则匹配第二关键字，若无匹配，失败。例如输入：bo a，确定是命令board add，匹配成功。
6、若匹配失败，打印“unkonw command”

输入描述:

多行字符串，每行字符串一条命令

输出描述:

执行结果，每条命令输出一行

输入例子:

reset

reset board

board add

board delet

reboot backplane

backplane abort

 

输出例子:

reset what

board fault

where to add

no board at all

impossible

install first

解答代码：

#include
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;

map command;

bool match(string s1,string s2)
{
    if(s1.length() > s2.length())
        return false;
    for(int i=0; i::iterator it;
    if(str.find(' ')==string::npos)//只有一条命令
    {
        if(match(str,"reset"))
            result="reset what";
        else
            result="unkown command";
    }
    else
    {
        int count=0;
        //统计单词个数
        for(int i=0; i2)//大于两个单词
            result="unkown command";
        else//含有2个单词
        {
            int pos=str.find(' ');
            string s1=str.substr(0,pos);
            string s2=str.substr(pos+1,str.length());
            int counter=0;
            for(it=command.begin(); it!=command.end(); it++)
            {
                string ss=it->first;
                int index=ss.find(' ');
                string str1=ss.substr(0,index);
                string str2=ss.substr(index+1,ss.length());
                if(match(s1,str1) &&  match(s2,str2))
                {
                    counter++;
                    result=it->second;
                }
            }
            if(counter!=1)
                result="unkown command";
        }
    }

    return result;
}

int main()
{

    //freopen("1.txt","r",stdin);
    //构造map映射
    command.insert(pair("reset board", "board fault"));
    command.insert(pair("board add", "where to add"));
    command.insert(pair("board delet", "no board at all"));
    command.insert(pair("reboot backplane", "impossible"));
    command.insert(pair("backplane abort", "install first"));

    string str;
    while(getline(cin,str))
    {
        string result=MatchCommand(str);
        cout<

你可能感兴趣的:(华为机试-在线训练)

  • 使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN） 一碗黄焖鸡三碗米饭 人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
    目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
  • 集成学习（Ensemble Learning）基础知识1 代码骑士 #机器学习集成学习机器学习人工智能
    文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效？4、基学习器：“好而不同”5、集成学习的两个基本问题（1）如何训练出具有差异性的多个基学习器？（2）如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果？二、自助法（Bagging）1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题（1）如何训练
  • VMware Tools灰色无法点击的解决方法 噎住佩奇 区块链linux运维服务器
    遇到问题：1.虚拟机是有网络的情况下，在线安装。2.1.更新软件源列表sudoapt-getupdate2.2.更新软件sudoapt-getupgrade2.3.下载安装open-vm-tools-desktopsudoapt-getinstallopen-vm-tools-desktop-y虚拟机的复制和粘贴可以使用了！
  • 火山引擎宋慎义：RTC产品需多样化才能良性发展 LiveVideoStack_ 音视频RTC视频云音视频webrtc
    编者按：自大流行以来，我们见证了多媒体技术走向巅峰，RTC伴随着生活的方方面面，不可分割。一时间，多媒体圈空前热闹，资本涌入，人才争夺空前火爆，跳槽很多时候意味着薪资数倍增长。然而好景不长，2021年在线教育“团灭”，导致许多技术服务商现金流紧张。另一方面，RTC服务过分同质化，价格战不可避免。许多小公司无力支撑，或被收购，或被迫裁员转型退出战场，整个行业处在焦虑的煎熬中。剩者为王，也许真正的赢家
  • 零基础怎么开始学网络安全（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了 程序员羊羊 web安全安全网络php学习
    一、学习建议1.了解基础概念：开始之前，了解网络安全的基本概念和术语是很重要的。你可以查找网络安全入门教程或在线课程，了解网络安全领域的基本概念，如黑客、漏洞、攻击类型等。2.网络基础知识：学习计算机网络基础知识，了解网络通信原理，不同网络协议（如TCP/IP）的工作方式，以及网络拓扑结构等。3.操作系统知识：了解常见的操作系统，特别是Windows和Linux。掌握基本的命令行操作和系统管理技能
  • 实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法） 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
    引言近年来，深度强化学习（DRL）已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具，尤其是在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。通过不断优化决策策略，DRL能在大量数据中学习最佳行为，尤其是大型语言模型（LLM）在任务中展现出的巨大潜力。然而，随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加，传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战，DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
  • C语言每日一练——day_9 Run_Teenage C语言入门练习题c语言开发语言
    引言针对初学者，每日练习几个题，快速上手C语言。第九天。（连续更新中）采用在线OJ的形式什么是在线OJ？在线判题系统（英语：OnlineJudge，缩写OJ）是一种在编程竞赛中用来测试参赛程序的在线系统，也可以用于平时的练习。详细内容可以看一下这篇博客：关于C/C++语言的初学者在哪刷题，怎么刷题-CSDN博客https://blog.csdn.net/2401_88433210/article/
  • C语言每日一练——day_6 Run_Teenage C语言入门练习题c语言开发语言
    引言针对初学者，每日练习几个题，快速上手C语言。第六天。（连续更新中）采用在线OJ的形式什么是在线OJ？在线判题系统（英语：OnlineJudge，缩写OJ）是一种在编程竞赛中用来测试参赛程序的在线系统，也可以用于平时的练习。详细内容可以看一下这篇博客：关于C/C++语言的初学者在哪刷题，怎么刷题-CSDN博客https://blog.csdn.net/2401_88433210/article/
  • C语言每日一练——day_8 Run_Teenage C语言入门练习题c语言开发语言
    引言针对初学者，每日练习几个题，快速上手C语言。第八天。（连续更新中）采用在线OJ的形式什么是在线OJ？在线判题系统（英语：OnlineJudge，缩写OJ）是一种在编程竞赛中用来测试参赛程序的在线系统，也可以用于平时的练习。详细内容可以看一下这篇博客：关于C/C++语言的初学者在哪刷题，怎么刷题-CSDN博客https://blog.csdn.net/2401_88433210/article/
  • Vue2集成LuckExcel实现excel在线编辑及保存 冉成未来 Webexcelvue.js
    文章目录LuckSheetnpm安装相关依赖vue使用luckSheet第一步：通过CDN引入第二步：指定一个excel编辑容器第三步：创建一个表格通过文件url实现excel文件的加载Excel工具类export.jsLuckSheetgitee网址：https://gitee.com/mengshukeji/LuckysheetluckSheet文档网址：https://dream-num.g
  • 在线视频创作平台（Vidnami） deepdata_cn 视频生成视频剪辑视频创作
    Vidnami是一款功能强大的在线视频创作平台，前身为ContentSamurai，于2015年推出，2020年更名为Vidnami。它运用人工智能技术，能够分析输入的文本，自动从大量素材中选取合适的图像和视频片段，将文字快速转化为具有专业外观的视频，无需用户具备视频编辑经验。该平台提供多种视频模板、全主题定制功能以及内置的免版权媒体库，包括3000万张图片和3万首音乐，还支持自动配音，用户可以录
  • 大厂裁员不断，这个高薪岗位却找不到人？
    大家好，我是陈哥。当下，裁员潮席卷全球：微软裁撤万人级游戏部门，谷歌AI伦理团队被优化，亚马逊用机器人取代数万仓储岗位。然而，DevOps工程师的招聘却逆势而上。据美国在线求职平台FlexJobs数据显示：2024年第一季度，资深DevOps工程师位列全美远程高薪岗位第六位，单季度新增空缺约为1500-2000个。在中国，各企业对DevOps工程师的需求同样旺盛，仅2024年9月单月就新增约120
  • 通过LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩矩阵分解来高效微调权重变化 背太阳的牧羊人 模型微调矩阵线性代数深度学习人工智能自然语言处理LoRA
    LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化，而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk})，LoRA的调整方式是：[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。LoRA假设权重变化(\DeltaW)的秩较低，可以表示为两个低秩矩阵的乘积
  • 神经网络之参数初始化 硬水果糖 人工智能神经网络人工智能深度学习
    引言：参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤，目的是给网络中权重（weights）和偏置（biases）赋予初始值。合适的参数初始化方法有助于提高训练速度、避免梯度消失/爆炸问题，并且加速网络的收敛。一、参数初始化目的避免梯度消失和梯度爆炸：在深度神经网络中，参数初始化对梯度流动非常重要。如果初始权重值太大或太小，可能导致梯度爆炸或梯度消失，从而增加网络的训练难度。加速收敛：良好的初始化可以帮
  • 数据结构篇——线索二叉树 张二娃同学 数据结构
    一、引入遍历二叉树是按一定规则将二叉树结点排成线性序列，得到先序、中序或后序序列，本质是对非线性结构线性化，使结点（除首尾）在线性序列中有唯一前驱和后继；但以二叉链表作存储结构时，只能获取结点左右孩子信息，无法直接得任一序列中的前驱和后继信息，该信息需在遍历动态过程中获取，所以我们将引入线索二叉树来保存遍历动态过程中得到的前驱和后继信息。二、线索二叉树的基本概念试做如下规定:若结点有左子树,则其l
  • 神经网络基础之正则化 硬水果糖 人工智能神经网络人工智能机器学习
    引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项（PenaltyTerm），对模型的复杂度进行约束，从而提升模型在新数据上的泛化能力。一、正则化目的防止过拟合：当模型过于复杂（例如神经网络层数过多、参数过多）时，容易在训练数据上“记忆”噪声或细节，导致在测试数据上表现差。简化模型：正则化通过限制模型参数的大小或数量，迫
  • TDE透明加密技术：免改造实现华为云ECS中数据库和文件加密存储 安 当 加 密 华为云数据库
    在数字经济与云计算深度融合的今天，华为云ECS（弹性云服务器）已成为企业数字化转型的核心载体，承载着数据库、文件存储、AI训练等关键业务。然而，云上数据安全形势日益严峻：2024年全球云环境勒索攻击同比激增210%，密钥泄露、权限失控、合规失效成为企业上云的三大痛点。作为国内数据安全领域的领军者，上海安当推出的TDE透明加密技术，以“存储层无感加密、密钥全生命周期管理、动态防勒索”为核心，为华为云
  • 谈高考真题的使用（数学） weixin_34116110 python测试
    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在高三数学复习中，大家常说“以本为本，以纲为纲，高考真题当主粮”，就是以教材内容为根本，以“考试大纲”为准绳，以高考真题的训练为主线；抓住了本，把握了纲，训练有的放矢，我们的复习就会事半功倍。高考数学试题难度相对稳定，考查形式的变化却是异彩纷呈，而变化中又有着一定的规律：全国试题与各省市试题的考试要求基本一致；题型除上海和江苏外，全国和其他各省
  • 利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南
    摘要本文旨在为非专业用户提供在HAI平台上进行DeepSeek模型训练的详细步骤。从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程，本文将逐步指导用户完成整个流程。此外，本文还包含可运行的示例代码模块和相关章节配图，以帮助用户更好地理解和操作。引言HAI（HyperAI）平台是一个强大的AI模型训练平台，但对于非专业用户来说，其复杂性可能会成为使用的障碍。本文将详细介绍如何在HAI
  • 图片压缩及水印添加概述华为云微认证 大嘴巴子 华为网络技术华为华为云网络
    一、图片压缩和水印添加概述（1）为更好地传输，存储和辨识数据；使用压缩降低图片大小，节约了成本；图片压缩：简单易用；；图片压缩软件：功能单一；网页在线图片压缩；自设图片压缩代码：需要变成基础；使用云服务批量压缩：适合批量处理，可结合自设代码；（2）水印：logo增加辨识，盖章表示版权；附加信息，可增加了地点等信息；二、函数工作流简介（1）是华为云提供的一款无服务器计算服务，它包含了函数和工作流两个
  • 数据中台（二）数据中台相关技术栈 Yuan_CSDF #数据中台
    1.平台搭建1.1.Amabari+HDP1.2.CM+CDH2.相关的技术栈数据存储：HDFS，HBase，Kudu等数据计算：MapReduce,Spark,Flink交互式查询：Impala,Presto在线实时分析：ClickHouse，Kylin，Doris，Druid，Kudu等资源调度：YARN，Mesos，Kubernetes任务调度：Oozie，Azakaban，AirFlow，
  • 2024年09月中国电子学会青少年软件编程（Python）等级考试试卷（二级）答案 + 解析 伶俐角少儿编程 python少儿编程青少年编程等级考试中国电子学会青少年编程
    青少年软件编程（Python）等级考试试卷（二级）分数：100题数：37点击前往在线模拟练习一、单选题(共25题，共50分)1.a=['甲','乙','丙','丁','子','丑']print(a[4])以上代码的输出是ÿ
  • 2024年9月中国电子学会青少年软件编程（Python）等级考试试卷（三级）答案 + 解析 Sinsa_SI pythonwindows开发语言电子学会等级考试
    更多真题在线练习系统：历年真题在线练习系统一、单选题1、以下表达式的值为True的是？（）A.all('','1','2','3')B.any([])C.bool('abc')D.divmod(6,0)正确答案：C答案解析：A和B选项，False；D选项，报错；C选项，True。2、下列代码的运行结果是？（）l=list(map(float,(1,2,3,4)))print(l)A.[1,2,3,
  • Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象 龙胥伯 人工智能
    基于最新研究成果与行业动态，AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度，结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析：一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计，将样本利用率提升40%以上，训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用，在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式（预训练→多任务学习→强化学习
  • 1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库 pythonQA pythonpaddlepaddle
    PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。PaddleTS的主要特性包括：设计统一数据结构，实现对多样化时序数据的表达，支持单目标与多目标变量，支持多类型协变量封装基础模型功能，如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法，帮助开发
  • 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC） 人工智能
    【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述（一）什么是
  • 3DXML 与 SOLIDWORKS 格式转换：技术协同及迪威模型方案 3D小将 迪威模型联讯软件SolidWorks模型UG模型Rhino模型SketchUp模型catia模型stl模型stp模型
    一、引言在产品设计的前沿领域，3DXML与SOLIDWORKS作为主流格式，虽各有所长，但因格式差异，常成为数据流通与协作的阻碍。对于技术人员和学生党而言，掌握二者间的转换技术，不仅能提升设计效率，更是参与复杂项目协作的必备技能。迪威模型在线转换功能，凭借其先进技术，为这一转换难题提供了高效解决方案。二、3DXML与SOLIDWORKS格式基础（一）3DXML3DXML由达索系统精心打造，其核心压
  • EmbodiedSAM：在线实时3D实例分割,利用视觉基础模型实现高效场景理解 数据猎手小k 3D实例分割在线实时感知视觉基础模型（VFM）应用
    2025-02-12，由清华大学和南洋理工大学的研究团队开发一种名为EmbodiedSAM（ESAM）的在线3D实例分割框架。该框架利用2D视觉基础模型辅助实时3D场景理解，解决了高质量3D数据稀缺的难题，为机器人导航、操作等任务提供了高效、准确的视觉感知能力。一、研究背景随着机器人技术和人工智能的发展，机器人在复杂环境中执行任务（如导航、操作和交互）的能力越来越依赖于对三维（3D）场景的实时、准
  • 数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术，它通过对现有数据进行各种变换，人为地扩充数据集，从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中，包括：图像识别:对图像进行旋转
  • 数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
  • 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}$
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他