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Debug_Snail
SNNNeuralnetwork人工智能AIGC
1.SNNs是一类神经网络,其中的神经元通过脉冲(spikes)来传递信息,而不是像传统的人工神经网络中那样使用实数值激活。SNNs更接近生物学上的神经系统,因为生物神经元也是通过电信号脉冲来传递信息的。与传统神经网络相比,SNNs具有以下几个特点:更低的功耗-因为只在发生脉冲时才激活神经元,所以整体功耗会比传统神经网络低很多。这使得SNNs很适合应用在对功耗要求非常严格的场景,如边缘计算。时序编
- B2B线上订货系统|数商云:重塑供应链生态,驱动企业高效增长
数商云网络
B2B系统数字化电商平台重构大数据人工智能架构微服务javaspring
引言随着信息技术的飞速发展,传统的订货方式已经难以满足现代企业的需求。B2B线上订货系统应运而生,以其便捷、高效、低成本等优势,逐渐成为企业供应链管理的重要工具。数商云作为B2B电商解决方案的领军企业,凭借其深厚的技术积累和丰富的行业经验,为众多企业打造了高效、定制化的B2B线上订货系统。本文将深入探讨数商云B2B线上订货系统的特点、优势、核心功能以及成功案例,旨在为企业提供一个全面、深入的了解,
- 三种优化算法
旅者时光
算法算法python开发语言
本文将总结遗传算法、粒子群算法、模拟退火三种优化算法的核心思路,并使用python完整实现。实际上,越来越多的优秀算法已经被封装为一个易用的接口。很多时候,一行代码就能实现我们的需求。但了解这些算法的基本逻辑,能够使用最基本的代码实现它。无论对于提升我们的编程能力还是解决问题的能力,都会大有裨益。甚至,改变我们思考问题的方式。1、遗传算法遗传算法,顾名思义,就是借鉴了生物通过遗传变异来逐渐适应环境
- 用共线性分析的方法进行古基因组重构(前置知识与准备)
ALPH_
古基因组重构重构wgdi生物信息基因组r语言-4.2.1r语言数据分析
一、什么是全基因组加倍事件许多生物目前是多倍体,或者具有多倍体祖先并且现在具有次生的“二倍体化”基因组。这一发现令人惊讶,因为保留整个基因组重复(WGD)非常罕见,这表明多倍体往往是进化的死胡同。我们认为,古代基因组倍增可能只在非常特定的条件下能够存活,但是,无论何时建立,它们可能对物种多样化产生显著影响,并导致生物复杂性增加和进化新奇性的起源。全基因组复制(WGD)或多倍体,随后伴随基因丢失和二
- Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务
AGI大模型与大数据研究院
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁,随着全球化进程的加速,翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法,如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而,这些方法难以处理复杂的语言现象,翻译质量参差不齐。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于神经网络序列到序列(Sequence-to-Seq
- Python第十六课:深度学习入门 | 神经网络解密
程之编
Python全栈通关秘籍python神经网络青少年编程
本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础(大脑的数字化仿生)1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和(∑(权重×输入)+偏置)轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数:神经元的"开关"(如ReLU:max
- AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌:重塑未来科技格局的三大核心战场
meisongqing
人工智能科技
2025年3月,全球科技领域最引人注目的动态,莫过于AI人才争夺的白热化、算力投资的规模化竞赛,以及阿里巴巴以3800亿元重注押宝AI的豪赌。这三股力量交织,不仅推动了中国科技产业的深度变革,更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战:从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长,使得顶尖人才成为最稀缺的资源。据预测,到2030年,中国AI人才缺口将达400万,而美国A
- 解决方案评测|通义万相AI绘画创作【阿里产品系测评】
一键难忘
精通AI实战千例专栏合集AI作画通义万相
文章目录解决方案评测|通义万相AI绘画创作一、活动参与及部署体验二、针对通义万相AI绘画创作方案的详细评测反馈1)资源部署及场景API调用体验过程是否得到足够的引导,操作是否顺畅?2)该方案是否满足您的需求?3)针对业务场景,该方案还有哪些可以改进的图片生成能力或在您的业务场景中,还希望它可以提供哪些新的功能?4)同比其他类似产品方案,该方案在成本、易用性、应用场景上是否有竞争力?您是否愿意推荐团
- Apache Doris 实现毫秒级查询响应
随风九天
匠心数据库服务javaapacheApacheDoris
1.引言1.1数据分析的重要性随着大数据时代的到来,企业对实时数据分析的需求日益增长。快速、准确地获取数据洞察成为企业在竞争中脱颖而出的关键。传统的数据库系统在处理大规模数据时往往面临性能瓶颈,难以满足实时分析的需求。例如,一个电商公司需要实时监控销售数据以调整库存和营销策略,而传统的数据库可能需要数分钟甚至数小时才能生成报表,这显然无法满足业务需求。1.2ApacheDoris简介ApacheD
- 【程序员必备】UE5虚幻引擎:编辑器工具批处理操作,让你的工作效率指数级增长!_ue5编辑器工具控件
2401_83621918
程序员ue5虚幻编辑器
可以看到常用的有三种蓝图类别:①编辑器工具Actor、②编辑器工具对象、③资产操作工具;如果需要对场景中的Actor或者Object进行操作,就选择①和②作为父类。如果需要对内容浏览器中的资产进行操作,则③作为父类。本案例的操作对象是内容浏览器中的资产文件,所以选择【资产操作工具】作为父类。2.打开编辑器工具蓝图①创建一个函数SetStaticMeshLODs(它的功能是基于函数的,所以要实现一种
- AI 驱动的软件测试革命:从自动化到智能化的进阶之路
綦枫Maple
AI+软件测试人工智能自动化运维
引言:软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天,软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式,已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能,通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径,结合技术原理、工具实践与行业趋势,为读者呈现一幅
- 气膜科技赋能冰雪产业,开启可持续发展新路径—轻空间
Qspace丨轻空间
大数据科技娱乐安全
冰雪运动的普及受到地域和气候条件的制约,传统冰雪场馆建设周期长、成本高,难以满足日益增长的市场需求。智能气膜冰雪场馆凭借建设周期短、空间利用率高、运维成本低的独特优势,成为破解冰雪运动场地短缺的关键方案,为冰雪产业的可持续发展提供了全新思路。绿色低碳,打造高效节能冰雪空间智能气膜冰雪场馆采用先进的膜结构技术,结合AI驱动的超低能耗恒温系统,实现精准温控,将场馆运营能耗降低40%以上,大幅减少碳排放
- 为什么链表和顺序表删除数据的时间复杂度都为O(n),但是链表删除数据还更快
AredRabbit
数据结构算法链表数组
链表和顺序表(如数组)在删除数据时的时间复杂度通常都是O(n),但链表在实际操作中可能比顺序表更快。这是因为时间复杂度只描述了算法随输入规模增长的趋势,而没有考虑常数因子和具体操作的细节。以下是详细解释:1.时间复杂度分析顺序表(数组)删除操作:在顺序表中删除一个元素后,需要将后续的所有元素向前移动一位,以填补删除后的空缺。时间复杂度:移动元素的操作需要遍历后续的所有元素,因此时间复杂度为O(n)
- 数据库索引管理:不用的索引应该直接删除吗?
后端数据库mysql
一、索引的本质与价值:双刃剑的深层解析数据库索引的本质是通过B+Tree、Hash等数据结构实现的快速检索机制,其核心价值在于将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。但索引的维护成本常常被低估:写操作成本倍增:每次INSERT操作需更新所有相关索引,某电商平台实测显示,每增加一个索引,TPS下降8-12%存储空间占用指数增长:复合索引的存储需求遵循组合数公式C(n,k),当字段数n增加时,空间消
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- CAS:1178931-50-4,GalNAz-1-P,N-azidoacetylgalactosamine tetraacylated 1-phosphate
陕西星贝爱科
GalNAz-1-P1178931-50-4
GalNAz-1-P是一种化合物,通常用于糖基化生物学研究中。以下是关于它的详细介绍:基本信息中文名称:GalNAz-1-P,N-azidoacetylgalactosaminetetraacylated1-phosphate英文名称:GalNAz-1-P,N-azidoacetylgalactosaminetetraacylated1-phosphateCAS号:1178931-50-4化学结构
- 优酷 IPv6 演进和实践指南
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网络IPV6移动开发客户端
作者:吴灵晓(盖优)演进路线阶段一(2020年末)本阶段完成线上所有服务的IPv6改造,全面支持IPv6双栈的访问支持;融入阿里云的IPv6生态体系,内网环境全面支持IPv4/IPv6双栈;提升用户端侧IPv6流量占比,IPv6流量占比不低于总量的40%。管:全面完成优酷主站广域网、集团级数据中心核心网络、互联网出口IPv6网络改造,IPv6在多地域多运营商开通。汰换无法通过升级支持IPv6的核心
- 2025年入职/转行网络安全,该如何规划?网络安全职业规划
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web安全安全网络运维云计算
网络安全是一个日益增长的行业,对于打算进入或转行进入该领域的人来说,制定一个清晰且系统的职业规划非常重要。2025年,网络安全领域将继续发展并面临新的挑战,包括不断变化的技术、法规要求以及日益复杂的威胁环境。以下是一个关于网络安全职业规划的详细指南,涵盖了从入门到高级岗位的成长路径、技能要求、资源获取等方面的内容。第一部分:网络安全行业概述1.1网络安全的现状与未来网络安全已经成为全球企业和政府的
- 第八课:性能优化与高并发处理方案
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Node.js作为一种基于事件驱动、非阻塞I/O模型的JavaScript运行环境,广泛应用于高并发、实时性强的应用开发。然而,随着业务需求的不断增长,如何在Node.js中高效地处理大量并发请求、优化性能,成为了开发者必须面对的重要课题。本文将详细介绍Node.js性能优化与高并发处理的几种关键方案,包括使用Cluster模块多进程优化、Redis缓存加速数据查询、负载均衡与Nginx反向代理,
- 谷云科技iPaaS产品3月更新速递|API计费、AI助手功能持续升级
三月伊始,万象更新。谷云科技混合集成平台iPaaS近期对以下功能实现进一步升级:API计费功能更为全面、细致随着企业加速通过API开放服务能力,外部客户调用API计费的需求显著增长。对于API调用的统计和结算方式不同行业、不同场景也会有不同的需求,因此一刀切的简单计费方式无法满足当下用户群体的需要。本次谷云科技RestCloudiPaaS重点升级API计费功能:精准计量:支持按应用、API双维度统
- 服装消费“变天”,行业风向几何?
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服装消费环境之变:现象初窥不知你是否留意到,曾经热闹非凡的商场里,一些熟悉的服装品牌门店正在悄然减少。ZARA姐妹品牌Oysho从中国市场撤退,大量门店关闭,就连天猫旗舰店也于2024年11月17日关闭,这一事件引发了不少消费者的感慨。而这并非个例,太平鸟业绩连续三年下滑,2024年营业收入68.31亿元,同比下降12.34%;归母净利润2.57亿元,同比下降39.06%,大规模关店也在同步进行。
- Nginx高性能负载均衡:算法与策略详解
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Nginx高性能负载均衡:算法与策略详解在当今快速发展的互联网时代,Web应用程序需要处理大量并发请求以提供稳定高效的用户体验。为了应对日益增长的流量压力,负载均衡成为了一种不可或缺的技术手段。Nginx作为一款高性能的HTTP和反向代理服务器,凭借其卓越的性能和灵活的配置能力,在负载均衡领域占据了举足轻重的地位。本文将深入探讨如何利用Nginx实现高效、可靠的负载均衡,涵盖常用负载均衡算法、配置
- 零基础如何3个月内拿下PMP认证?乐凯金牌老师Jim教你备考策略
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在当今竞争激烈的职场环境中,拥有一项国际认可的专业证书已成为职业发展的重要筹码。而PMP(ProjectManagementProfessional)作为全球公认的项目管理领域"黄金证书",不仅能为个人简历增色,更能带来实质性的职业提升和薪资增长。然而,面对厚重的教材和专业的术语,很多零基础学员常常望而却步。"没有项目管理经验,能学好PMP吗?""三个月时间,够用吗?""如何高效备考,一次通过?"
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引言在数字化浪潮席卷全球的今天,网络身份认证已成为保障网络安全、维护用户权益的关键环节。传统的用户名密码认证方式存在着易泄露、易盗用等安全隐患,难以满足日益增长的安全需求。实人认证,作为一种更加安全可靠的身份验证方式,正逐渐成为主流。而人像三要素API,作为实人认证的核心技术之一,凭借其高效、精准的优势,在金融、政务、电商等领域得到广泛应用。人像三要素API简介人像三要素API,是指输入姓名、身份
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MATLAB程序开发#网络仿真matlabBMO磁性细菌优化WSN网络最优节点部署
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,WSN)由大量分布式传感器节点组成,用于监测物理或环境状况。节点部署是WSN的关键问题,合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中,模拟磁性细菌的这种趋磁
- 数据分析面试全攻略:业务分析能力篇
代码CC
数据分析(包括各种面试题)面试数据分析面试pythonsql
前言:业务分析能力考察重点在数据分析岗位面试中,业务分析能力是区分初级与中高级候选人的核心要素。本篇将从指标设计、异常分析、用户增长三大模块,解析业务分析能力提升路径。一、指标设计:用数据定义业务价值1.1用户留存分析体系留存率计算模型定义公式:次日留存率=第2天活跃用户数/首日新增用户数×100%7日留存率=第8天活跃用户数/首日新增用户数×100%SQL计算模板:WITHfirst_login
- PAT乙级(1111 对称日)C语言
白羊不吃白菜
C语言机试合集c语言算法开发语言
文章目录1111对称日输入格式输出格式输入样例:输出样例代码示例1111对称日央视新闻发了一条微博,指出2020年有个罕见的“对称日”,即2020年2月2日,按照年年年年月月日日格式组成的字符串20200202是完全对称的。给定任意一个日期,本题就请你写程序判断一下,这是不是一个对称日?输入格式输入首先在第一行给出正整数N(1#include//将月份缩写转换为数字intmonthToNum(ch
- 多宠识别:基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析
深圳市快瞳科技有限公司
计算机视觉宠物系统架构
一、行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中,传统方案面临三大技术瓶颈:1.生物特征混淆:同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应:进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题:离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**,结合轻量化YOLOv7-Tiny模型与CLIP多模态大模型,实现:-98.7%的跨品种宠物识别准确率(CVPR2024最新测试数据)-单次
- 数据集与云计算:云端数据集的管理与应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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大数据时代的数据挑战步入21世纪,我们见证了信息技术的爆炸式增长,数据以前所未有的速度产生、存储和使用。从社交媒体互动到科学研究,从电子商务交易到物联网传感器,各行各业都被海量数据所淹没。这种数据爆炸式增长带来了前所未有的机遇和挑战。1.1.1机遇:数据驱动型决策数据的激增为企业和组织提供了前所未有的洞察力。通过分析和理解这些数据,我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
- Laurdan是一种可以研究膜环境极性变化的荧光探针
强化生物实验室
广度优先leetcode决策树最小二乘法排序算法支持向量机
一、试剂描述Laurdan是一种极性敏感的荧光探针,由西安强化生物科技开发,是一种可以研究膜环境极性变化的荧光探针。Laurdan由一条月桂酸长链连接到一个萘分子上组合而成。脂肪酸的疏水性尾使探针能牢牢嵌入脂质双分子层;而分子上的萘部分定位在膜磷脂的甘油骨架上。二、试剂信息英文名:Laurdan中文名:6-丙烯酰基-2-二甲氨基萘CAS号:74515-25-6分子式:C24H35NO分子量:353
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理