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西攻城狮北
架构python爬虫实战案例
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魔王阿卡纳兹
大模型知识札记Grok3大模型AI马斯克xAI
马斯克发布的Grok3在技术界引起了广泛关注和讨论。根据多方证据,Grok3被广泛认为是目前地球上最聪明的AI模型,其性能在多个领域超越了现有的竞争对手,如DeepSeek、Gemini和ChatGPT等。技术特点与性能计算能力:Grok3的训练使用了约10万块GPU卡,计算能力是上一代Grok2的10倍。这种大规模的计算资源投入使得Grok3在推理能力和逻辑一致性方面表现出色。多模态与实时数据处
- TTL 输出接口 LVDS(低压差分信号) HDMI(数字多媒体接口)
BlueBirdssh
视频
**TTL输出接口**是指一种基于**TTL(Transistor-TransistorLogic,晶体管-晶体管逻辑)**信号标准的输出接口,广泛用于电子设备和显示系统中。TTL信号是一种数字信号,通常用于传输逻辑电平(高电平和低电平)信息。TTL输出接口可以直接驱动某些设备(如显示屏、LCD模块等),其信号特性由TTL标准定义。---###TTL的基本概念1.**TTL的定义:**-TTL是一
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Exhausted、
算法c++算法开发语言宽度优先数据结构
在无权图中,广度优先搜索(BFS)是解决最短路径问题的高效算法。接下来博主从专业角度深入探讨其实现细节,并给出C++代码示例:目录一、核心原理二、算法步骤三、C++实现关键点1.数据结构2.边界检查3.路径回溯(可选)四、代码实现五、路径回溯实现六、复杂度分析七、适用场景与限制一、核心原理BFS按层遍历节点,确保首次到达目标节点的路径是最短的。其核心特性为:队列管理:先进先出(FIFO)保证按层扩
- 计算机视觉之图像处理-----SIFT、SURF、FAST、ORB 特征提取算法深度解析
三年呀
计算机视觉图像处理算法深度学习python目标检测机器学习
SIFT、SURF、FAST、ORB特征提取算法深度解析前言在图像处理领域亦或是计算机视觉中,首先我们需要先理解几个名词:什么是尺度不变?在实际场景中,同一物体可能出现在不同距离(如远处的山和近处的树),导致其在图像中的尺度不同,也引出了多尺度的概念。算法检测到的特征在图像缩放(放大或缩小)后仍能被正确识别和匹配,即尺度不变性。什么是旋转不变?物体在现实中的朝向可能任意(如手机横屏/竖屏拍摄同一物
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人工智能深度学习
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一朵小小玫
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Python是一种流行的高级编程语言,支持多种开发工具和附件以优化开发流程。本文介绍如何使用这些工具和附件来提高Python开发的效率和性能。从编译器、说明文档、注册脚本、开发环境、包管理器到模块化编程、测试框架、静态代码分析工具、版本控制和文档生成,本文深入探讨了Python开发过程中所涉及的关键技术和资源。掌握这些工具对于高效Python开发至关重要。1.
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引脚配置PB15----ADC2_IN15,建议改标签为R37PB12----ADC1_IN11,建议改标签为R38PB14-----ADC1_IN5,改标签MCP将通道单使能(singleended)知识点MCP4017的功能:MCP4017是一种可编程电阻器,通过I2C总线可以控制其内部电阻网络的阻值。它内部有一个电阻网络,通过模拟开关选择不同的电阻值。其引脚W(6引脚)和B(5引脚)之间形成
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什么是雪花算法?雪花算法是由Twitter开源的分布式ID生成算法,用于生成64位的长整型唯一ID。其结构如下:-1位符号位:始终为0-41位时间戳:精确到毫秒-10位工作机器ID:包含5位数据中心ID和5位机器ID-12位序列号:同一毫秒内的自增序号Golang实现以下是一个完整的Golang实现:packagesnowflakeimport("sync""time""errors")//Sno
- 第一篇:从技术架构视角解析DeepSeek的AI底层逻辑
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——如何通过算法创新与算力优化实现智能跃迁近年来,DeepSeek作为中国AI领域的新锐力量,其技术架构的独特性引发行业高度关注。本文将从技术底层视角,拆解其核心模块设计、算力分配策略与算法进化路径,揭示其快速崛起的工程密码。1.模块化架构:MoE模型的场景适应性突破DeepSeek采用混合专家模型(MixtureofExperts)的变体设计,在千亿参数规模下实现动态任务分配。通过引入「稀疏激活
- 关于服务器虚拟化不能不知道的几个重要知识点!
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学习服务器微信开放平台微信小程序微信公众平台twitter运维
成长路上不孤单【14后///计算机爱好者///持续分享所学///如有需要欢迎收藏转发///】今日分享关于服务器虚拟化的相关内容!关于【服务器虚拟化】目录:一、服务器虚拟化的概念二、服务器虚拟化的技术实现途径三、服务器虚拟化的优势和特点四、服务器虚拟化的应用场景五、服务器虚拟化技术的主要类型一、服务器虚拟化的概念服务器虚拟化是一种将物理服务器资源转化为虚拟服务器资源的技术,它允许在一台物理服务
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购买ChatGPT账号的注意事项及指南✨在当前人工智能技术快速发展的背景下,ChatGPT作为一种强大的语言模型工具️,受到了广泛关注。然而,在获取ChatGPT账号的过程中,用户需审慎考虑多项关键因素,以确保所购账号的安全、可靠及合法性✅,规避潜在风险⚠️。本文将深入探讨购买ChatGPT账号时需重点关注的几个方面,并提供相关建议。1.账号来源审查️♂️账号来源是决定其安全性和可靠性的首要因素
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引言近年来,大型语言模型(LLM)在人工智能领域取得了突破性的进展,但其计算需求高昂,训练和推理成本巨大。因此,如何优化大模型,使其在不同设备和应用场景下更高效地运行,成为了AI研究的重要课题。本文将探讨大模型本体(FullModel)、蒸馏(Distillation)、量化(Quantization)和GGUF(GPT-GeneratedUnifiedFormat)等优化技术,并分析它们的区别、
- 本地私有jar发布到maven本地仓库
rosyouth
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如果不是开源的第三方jar,又需要在maven中导入,为了方便,可以将本地私有jar发布到maven本地仓库。比如oracle数据库的jar包,或自己编写的私有jar包。安装好maven后,配置M2_HOME为其bin目录。执行如下命令:mvninstall:install-file-Dfile=jar包的位置-DgroupId=上面的groupId-DartifactId=上面的artifact
- 220622_preview,知识点10:DWS层搭建--销售主题宽表--step1--字段抽取
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220622_preview知识点10:DWS层搭建--销售主题宽表--step1--字段抽取表关系一切的前提是,先了解原始数据的结构和关系。对于销售主题宽表来说,其当中的指标和维度字段分别来源于DWB层:订单明细宽表、店铺明细宽表、商品明细宽表。比如商圈、店铺等维度来自于店铺明细宽表;大中小分类来自于商品明细宽表;而成交额等指标需要依赖订单明细宽表。字段抽取关联之后,字段非常多,但是并不意味着每
- Java中的自然语言处理(NLP)工具:Stanford NLP、Apache OpenNLP、DL4J
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随着人工智能技术的快速发展,自然语言处理(NLP)已经成为各行各业中不可或缺的技术。对于Java开发者来说,选择合适的NLP工具可以极大地提升开发效率。今天,我们将探讨几款常用的JavaNLP工具:StanfordNLP、ApacheOpenNLP和DL4J,并通过代码实例展示如何使用它们。1.StanfordNLP:功能全面的NLP工具StanfordNLP是由斯坦福大学开发的自然语言处理工具包
- Python中的异步编程与asyncio模块的应用
这题有点难度
学习人工智能
在现代软件开发中,程序的性能和响应速度是至关重要的。随着互联网技术的飞速发展,越来越多的应用需要处理大量的并发请求。传统的同步编程方式在面对高并发场景时往往显得力不从心。而异步编程作为一种高效的并发处理方式,逐渐成为开发者们的首选。Python中的asyncio模块是实现异步编程的核心工具之一,本文将详细介绍其基本概念、使用方法以及实际应用场景。一、异步编程简介在深入探讨asyncio之前,我们先
- 【LLM大模型】用智谱 GLM-4大模型开发自己的 IDEA插件
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在大模型席卷世界的时代,不搞一搞大模型开发,作为一名程序员总觉得缺点什么,搞点啥呢,就从搞一个自己的IDEA插件开始吧,就拿智谱清言GLM-4来说,在国内大模型中表现较为突出,具有较为均衡和全面的性能,在语言和知识等基础能力维度上可比肩GPT-4Turbo。GLM-4是智谱AI推出的新一代基座大模型,其API的上线为开发者提供了便捷高效地体验GLM-4模型的能力。以下是GLM-4API的详细介绍与
- SpringClould项目中,如何使用Redis实现分布式布隆过滤器?
小南AI学院
redis分布式数据库
1.单体布隆过滤器在分布式环境会出现的问题?如果这个模块会部署多个IW9实例(或者多节点应用),并且每个实例都需要使用布隆过滤器来进行手机号查重,那么目前的设计方案需要做一些额外的考虑和优化,以确保布隆过滤器在分布式环境下的一致性和有效性。直接在多个实例中使用布隆过滤器时,可能会遇到以下几个问题:问题分析:布隆过滤器的本地性:布隆过滤器是一个本地数据结构,它通常在每个应用实例中独立运行。每个实例拥
- 为什么越来越多硬件工程师想转软件
无际单片机编程
单片机stm32嵌入式java嵌入式开发
先说答案,选软件。我一直做单片机软件开发,前面几年积累了一些硬件知识,因为我们在调试程序的时候,必须要先看懂原理图。也不用说全部看懂吧,就是原理图的核心部分,比如说什么数据,什么协议进单片机,然后单片机通过什么协议,信号控制外围电路,软件一般能看懂到这程度就ok了。硬件是真苦逼,做的杂事比较多,比如硬件选型,经常还要找供应商聊,然后设计原理图,画PCB,打板回来后还要焊接,最后还要整理清单,把板子
- 深度学习模型的全面解析:技术进展、应用场景与未来趋势
阿尔法星球
深度学习与神经网络实战机器学习
1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法,它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别,包括但不限于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)和Transformer模型等。1.2深度学习模型的关键特点深度学习模型的关键特点在于其深度,即
- (十九) THREE.Material 知识详解
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THREE.Material是Three.js中的一个基类,用于定义三维物体的外观属性,如颜色、纹理、透明度等。Three.js提供了多种不同的材质类型,每种材质都有其独特的特性和用途,以满足不同的渲染需求。THREE.Material本身是一个抽象基类,实际使用的材质都是其子类。常见的材质类型以下是Three.js中一些常见的材质类型及其特点:1.THREE.MeshBasicMaterial特
- 基于深度学习的焊缝缺陷检测识别系统:YOLOv10 + UI界面 + 数据集
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深度学习YOLOui目标跟踪分类人工智能
1.引言1.1背景介绍焊接是现代工业制造中的重要工艺之一,其质量直接影响产品的安全性、耐用性和可靠性。然而,由于焊接工艺的复杂性,在实际应用中不可避免地会出现焊缝缺陷,如气孔、裂纹、未熔合等。这些缺陷不仅降低了焊接质量,还可能导致严重的安全事故。因此,如何高效、准确地检测焊缝缺陷成为工业领域的重要研究课题。传统的焊缝缺陷检测方法主要依赖于人工经验或简单的图像处理技术。这些方法不仅效率低下,而且受主
- 鸿蒙OS系统技术架构特性解析 - 探索新技术HarmonyOS
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harmonyos架构华为
随着智能设备的快速发展,操作系统的重要性日益凸显。鸿蒙OS(HarmonyOS)是华为公司为各类设备开发的全场景分布式操作系统,它具备强大的技术架构特性。本文将深入探讨鸿蒙OS的技术架构,并通过相应的源代码示例来解释其特性。分布式架构鸿蒙OS采用分布式架构,这是它最显著的特点之一。分布式架构允许不同设备之间实现高效的通信和资源共享,提供卓越的用户体验。下面是一个简单的代码示例,展示了如何在鸿蒙OS
- printf()和printk()的多线程安全
LL_vin
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1、printf()printf()是一个不可重入函数,这意味着在多线程环境下,如果多个线程同时调用printf(),可能会导致不可预测的行为或错误。不可重入(Non-reentrant)的含义不可重入函数:不可重入函数是指在执行过程中,如果被其他线程或中断调用,可能会导致数据不一致或其他错误的函数。原因:不可重入函数通常依赖于一些全局变量或静态变量,这些变量在多个线程之间共享。当一个线程正在执行
- JVM直接内存详解
fengdongnan
jvm开发语言java
直接内存学习JVM内存结构部分时遇到的最后一部分,直接内存。虽然和其他堆栈等不是核心部分,但其类似缓存的特点和与GC相关的特性显得有点特殊,比较好奇这个高速缓存有没有实际开发使用场景,所以写这篇博客记录直接内存的相关知识点与使用场景。概念直接内存(DirectMemory)是操作系统内存和Java内存共用的一片内存区域读写性能高,常见于NIO操作作为数据缓存区可以通过ByteBuffer.allo
- Python爬虫实战:从零到一构建数据采集系统
DevKevin
爬虫python爬虫开发语言
文章目录前言一、准备工作1.1环境配置1.2选择目标网站二、爬虫实现步骤2.1获取网页内容2.2解析HTML2.3数据保存三、完整代码示例四、优化与扩展4.1反爬应对策略4.2动态页面处理4.3数据可视化扩展五、注意事项六、总结互动环节前言在大数据时代,数据采集是开发者的必备技能之一,而Python凭借其简洁的语法和丰富的库(如requests、BeautifulSoup)成为爬虫开发的首选语言。
- 蓝耘科技上线 DS 满血版,500万tokens免费送!
Lethehong
热点时事科技语言模型人工智能架构服务器
嗨,我是Lethehong!立志在坚不欲说,成功在久不在速欢迎关注:点赞⬆️留言收藏欢迎使用:小智初学计算机网页AI蓝耘元生代智算云架构蓝耘元生代智算云平台是一个现代化的、基于Kubernetes的云平台,专为大规模GPU加速工作负载而构建。蓝耘旨在为工程师和创新者提供无与伦比的计算解决方案,其速度可比传统云服务提供商快35倍,成本降低30%。目录蓝耘科技上线DS满血版,500万tokens免费送
- 第三章 链表和list 单链表部分
exm-zem
数据结构及STL链表list数据结构
第三章链表和list单链表部分本章涉及链表和list的基本操作,因为个人感觉理解较为复杂,在此分为多部分进行总结,本篇涉及其中的单链表的创建、插入、删除、查找等。链表的概念链表的定义线性表的链式存储就是链表。它是将元素存储在物理上的任意存储单元中,因此无法像顺序表一样通过下标来保证数据元素之间的逻辑关系,链式存储除了要保存数据元素外,还需要额外维护数据元素之间的逻辑关系,这两部分信息合称结点。每个
- 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/pwd@192.168.0.5:1521/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