- 自动驾驶中间件技术辨析:ROS、Apex.Grace、DDS、AutoSAR和AutoSAR Adaptive
赛卡
自动驾驶中间件人工智能
在自动驾驶技术的演进中,中间件作为连接硬件、操作系统与应用软件的核心枢纽,其安全性、实时性和可扩展性至关重要。当前市场上主流的中间件技术包括ROS/ROS2、Apex.Grace(Apex.OS)、DDS、AutoSAR(经典平台CP)和AutoSARAdaptive(自适应平台AP)。这些技术各有特点,但也存在交叉与互补。本文将从功能定位、技术架构、安全认证和应用场景等方面,深入分析它们的联系与
- html 5中哪个标签用于定义标题列表项,No.5 HTML常用标签
李诗旸
html5中哪个标签用于定义标题列表项
一、标题标签为了使网页更具有语义化,我们经常会在页面中用到标题标签。HTML提供了6个等级的网页标题,即至。我是一级标题我是二级标题我是三级标题我是四级标题我是五级标题我是六级标题单词head的缩写,意为头部、标题。标签语义:作为标题使用,并且依据重要性递减。特点:加了标题的文字会变的加粗,字号也会依次变大。一个标题独占一行。二、段落标签在网页中,要把文字有条理地显示出来,就需要将这些文字分段显示
- 记20个忘10个之七:身体结构
nshkfhwr
beauty美女head头body身hand手foot脚lap大腿面organ器官
记20个忘10个之七:身体结构附送几个单词:beautyn.美女lookern.靓女girln.女孩lassn.少女,年轻女子lassien.少女,小姑娘maidenn.少女,未婚女子maidn.女仆ladyn.女士;小姐hostessn.女主人;女房东mistressn.女主人,主妇;情妇blonden.金发女郎这样是不是很好记呀,^_^
- 【布鲁姆6大认知层级】
搞技术的季
经验分享
认知思维目标层次由低到高、由简到繁分为六个层次,层层递进,这6个层级分别是:记忆——理解——应用——分析——评价——创新。第一层:记忆是指认识并记忆概念、知识,将其储存在大脑并及时提取,例如背单词、古诗、名词概念等。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认,虽然机械,但对学习和解决更复杂的问题来说是必不可少的基础环节。第二层:理解是指对事物或知识的领会,当学习者对"新"知识与原有知识产生联系时,
- python离线语音转文本_使用Python将语音转换为文本的方法
weixin_39760619
python离线语音转文本
使用Python将语音转换为文本的方法,语音,转换为,文本,您的,麦克风使用Python将语音转换为文本的方法易采站长站,站长之家为您整理了使用Python将语音转换为文本的方法的相关内容。语音识别是计算机软件识别口语中的单词和短语,并将其转换为可读文本的能力。那么如何在Python中将语音转换为文本?如何使用SpeechRecognition库在Python中将语音转换为文本?我们不需要从头开始
- NLU-预训练模型-2018:Bert(二)【“Masked LM”缺点:①预训练与微调不一致;②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度:O(n^2·d);n:输入序列长度(规定最长512)】
u013250861
#NLP/词向量_预训练模型bert人工智能深度学习
五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征,即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么?首先,这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如,如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配,这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果,即使没有关键字或短语重叠。其次,或许更重要的是,这些向量被
- 区块链驱动金融第二章 —— 探秘比特币的去中心化之路
小DuDu
区块链技术驱动金融区块链
在当今数字化时代,比特币作为一种新兴的数字货币,其去中心化的特性备受关注。它打破了传统金融体系中对中心化机构的依赖,构建起一个独特的信任机制。这背后究竟隐藏着怎样的奥秘?让我们一同深入揭开比特币去中心化的神秘面纱。比特币去中心化的多面剖析去中心化的概念辨析在探讨比特币如何去中心化之前,我们需要明确去中心化的概念。去中心化并非比特币所独有,在互联网、电子邮件等领域都有体现。并且,没有一个系统是完全中
- 2020年第十一届蓝桥杯python组省赛
Ruoki~
蓝桥杯python真题蓝桥杯职场和发展
前言:python最简单的一套题了,适合小白入门练手目录填空题门牌制作寻找2020跑步锻炼蛇形填数排序编程大题成绩统计单词分析数字三角形平面切分装饰珠填空题门牌制作题目:小蓝要为一条街的住户制作门牌号。这条街一共有2020位住户,门牌号从1到2020编号。小蓝制作门牌的方法是先制作0到9这几个数字字符,最后根据需要将字符粘贴到门牌上,例如门牌1017需要依次粘贴字符1、0、1、7,即需要1个字符0
- LeetCode 第30题:串联所有单词的子串
Gemini技术窝
leetcode算法数据结构java
大家好!今天我们要探讨的是一道非常有趣的字符串处理题目——LeetCode第30题:串联所有单词的子串。这个问题就像是在寻找字符串中的藏宝图,每个单词都是一个线索,我们需要把这些线索串联起来,找到它们在字符串中的位置。准备好了吗?让我们一起解锁这个问题的解决方案吧!文章目录问题描述解题思路高效代码实现详细讲解代码逻辑图解过程举例说明例子1:简单例子例子2:无匹配项例子3:重复单总结问题描述首先,让
- LeetCode每日一题——30. 串联所有单词的子串
hyk今天写算法了吗
#算法实例leetcode算法职场和发展数据结构python
文章目录题目示例思路题解题目给定一个字符串s和一些长度相同的单词words。找出s中恰好可以由words中所有单词串联形成的子串的起始位置。注意子串要与words中的单词完全匹配,中间不能有其他字符,但不需要考虑words中单词串联的顺序。示例示例1:输入:s=“barfoothefoobarman”,words=[“foo”,“bar”]输出:[0,9]解释:从索引0和9开始的子串分别是“bar
- 【第11章】亿级电商平台订单系统-海量数据架构设计
cherry5230
架构系统架构架构分布式
1-1本章导学课程导学课程定位:大型系统架构设计核心难点解析核心项目:BToB电商平台订单系统(年交易额200亿级)本章知识体系1.核心概念辨析海量数据vs大数据本质区别解析常见认知误区说明2.方法论框架海量数据处理核心思想分布式计算原理数据分片策略弹性扩展机制3.数据库架构设计方法论体系读写分离模式分库分表策略数据分区方案缓存层设计4.数据处理体系海量数据处理之道批处理与流处理数据压缩技术异步处
- 如何在 Python 中将语音转换为文本
无水先生
语音处理人工智能综合pythonxcode开发语言
一、说明 学习如何使用语音识别Python库执行语音识别,以在Python中将音频语音转换为文本。想要更快地编码吗?我们的Python代码生成器让您只需点击几下即可创建Python脚本。现在就现在试试!二、语言AI库2.1相当给力的转文字库 语音识别是计算机软件识别口语中的单词和短语并将其转换为人类可读文本的能力。在本教程中,您将学习如何使用SpeechRecognition库在Python中
- 【转】C#正则表达式详解
weixin_30765475
c#javascript操作系统ViewUI
正则表达式通常包含字母文本(Literaltext)和元字符(metacharacter)字母文本指的是普通文本如"abcde"可匹配字符串中任何包含"abcde"的字符串。元字符则更加灵活运用通用的表达式匹配所有符合此表达式规律的字符串。C#正则表达式语法一、匹配单个字符[]——从中选择一个字符匹配中间支持的类型:单词字符([ae])、非单词字符([!?,;@#$*])、字母范围([A-Z])、
- 力扣hot100——49.字母异位词分组
码凡
leetcode算法
49.字母异位词分组给你一个字符串数组,请你将字母异位词组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。字母异位词是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。示例1:输入:strs=["eat","tea","tan","ate","nat","bat"]输出:[["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]]示例2:输入:strs=[""]输出:[[""]]示例3:
- Python-有效字母异位词
m0_37763377
python哈希算法算法数据结构
一、什么是字母异位词字母异位词是指由相同字母组成但排列顺序不同的单词。例如,"eat"、"tea"和"ate"都是字母异位词,因为它们由相同的字母组成,只是排列顺序不同。二、思路(一)暴力解法这里可以用两层循环来判断2个字符串的元素是否一样,显然时间复杂度为O(n²),在这里大家可以自己写一下,文章就不再提供演示。(二)哈希表解法1.什么是哈希表?哈希表(HashTable),也称为散列表,是
- Dify知识库构建流程及示例
cqbelt
ai笔记AI应用
总体流程1.数据预处理清洗:去除噪声、特殊字符、标准化格式。分词/标记化:拆分文本为单词或子词单元(如使用Tokenizer)。元数据关联:附加来源、时间戳等信息,支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块:按字符或Token数切分,简单高效。语义分块:基于句子边界或主题分割(如NLP模型识别段落主旨)。重叠策略:相邻块间部分重叠,避免上下文断裂。3.向量化(Embedding)嵌入模型:调用预训练
- Linux 常用命令 - tail 【显示文件最后几行内容】
WKJay_
Linux常用命令linux运维服务器
简介tail这个命令源自英文单词“尾巴”,它的主要功能是显示文件的最后几行内容。通过使用tail,用户可以查看文件的最新添加内容,特别是对于监控日志文件来说非常有用。tail命令默认显示文件的最后10行,但这可以通过参数调整。使用方式tail[参数]...[文件]...常用选项-c,--bytes=[+]NUM:输出每个文件的最后NUM个字节的数据;或者使用-c+NUM来输出从文件NUM个字节开始
- 深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用
Zoro|
PyTorchDeepLearning机器学习pytorch语音识别人工智能
深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中,我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务,重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。本文基于最近一次机器学习作业(HW2)的任务内容,任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测,从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标:利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素定义:音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。
- 刷算法Leetcode---4(字符串篇)
搞笑症患者
力扣刷算法leetcode算法
前言本文是根据代码随想录中的字符串顺序进行编写,只刷了里面力扣的题代码随想录其他文章链接:刷算法Leetcode文章汇总字符串篇344.反转字符串①双指针,前后交换②for循环,s[i]=s[n-i-1],与双指针思想相同541.反转字符串Ⅱjava中字符串不能修改,先转换为char数组for循环每2k个字符一组,组内使用双指针反转前k个字符,每次判断右指针是否越界151.反转字符串中单词①双指针
- 处理文本的原则
the only KIrsTEN
语音和文本处理(Python)
没有字符编码方案本身就是目的:它是一种启用计算机上有用的文本处理。•计算机预期支持的基本低级文本处理包括:使字符可见(包括连字、上下文形式等)渲染时断线(包括断字)修改外观,例如点大小、字距、下划线、倾斜和重量(轻,半,粗体等)确定“单词”和“句子”等单位在选择和突出显示文本等过程中与用户交互通过插入和删除接受键盘输入和编辑存储的文本比较操作中的文本,例如排序或确定排序顺序两串分析文本内容,例如拼
- 【C++经典例题】反转字符串中单词的字符顺序:两种实现方法详解
倔强的石头_
C++经典例题c++java算法
博客主页:倔强的石头的CSDN主页Gitee主页:倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏:C++经典例题期待您的关注目录问题描述基于快慢指针的解法基于索引的解法两种方法的比较问题描述在处理字符串相关的问题时,反转字符串中每个单词的字符顺序是一个常见的任务,同时要保证空格和单词的初始顺序不变。给定一个字符串s,你需要反转字符串中每个单词的字符顺序,同时仍保留空格和单词的初始顺序。s包含可打印的ASCI
- 【Python】字符串的常用方法
myjzwsz
python开发语言
Python的字符串是一种不可变序列类型,提供了许多内置的方法来处理文本数据。下面是一些常用的字符串方法:str.lower()-将所有字符转换为小写。str.upper()-将所有字符转换为大写。str.capitalize()-首字母大写,其余字母小写。str.title()-每个单词的首字母大写。str.swapcase()-大小写互换。str.strip([chars])-移除字符串头尾指
- Hadoop MapReduce 词频统计(WordCount)代码解析教程
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一、概述这是一个基于HadoopMapReduce框架实现的经典词频统计程序。程序会统计输入文本中每个单词出现的次数,并将结果输出到HDFS文件系统。二、代码结构packagecom.bigdata.wc;//Hadoop核心类库导入importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;//数据类型定义
- 输入:0.5元/百万tokens(缓存命中)或2元(未命中) 输出:8元/百万tokens
杏花春雨江南
缓存
这句话描述了一种定价模型,通常用于云计算、API服务或数据处理服务中,根据资源使用情况(如缓存命中与否)来收费。以下是对这句话的详细解释:1.关键术语解释Tokens:在自然语言处理(NLP)或数据处理领域,Token通常指文本的最小单位(如一个单词或一个字符)。在这里,Tokens是计费的单位。缓存命中(CacheHit):当请求的数据已经在缓存中时,称为缓存命中。缓存命中通常意味着更快的响应速
- 自动驾驶中间件技术对比
小牛蛋
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转载:自动驾驶中间件技术辨析:ROS、Apex.Grace、DDS、AutoSAR和AutoSARAdaptive-CSDN博客在自动驾驶技术的演进中,中间件作为连接硬件、操作系统与应用软件的核心枢纽,其安全性、实时性和可扩展性至关重要。当前市场上主流的中间件技术包括ROS/ROS2、Apex.Grace(Apex.OS)、DDS、AutoSAR(经典平台CP)和AutoSARAdaptive(自
- 【NLP】 3. Distributional Similarity in NLP(分布式相似性)
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NLP机器学习自然语言处理分布式人工智能
DistributionalSimilarityinNLP(分布式相似性)分布式相似性(DistributionalSimilarity)是自然语言处理(NLP)中的核心概念,基于“相似的单词出现在相似的上下文中”这一假设。它用于衡量单词之间的相似性,广泛应用于词向量、信息检索、文本分类等任务。1.分布式假设(DistributionalHypothesis)分布式相似性基于以下假设:“Yoush
- 3月份学习任务、工作计划
Kamui_0us
学习
3月18日报名六级3月22日之前收集团日材料3月22日收集五四述职材料3月29日计算解二级学英语:为了六级为了绩点为了大英赛为了雅思接续规划留学计划恶补数学,拉下的慢慢补回来今日学习任务:学习本周的解析几何课程,背六级单词,还有时间可以看看github有关知识
- 【NLP】 5. Word Analogy Task(词类比任务)与 Intrinsic Metric(内在度量)
pen-ai
NLP机器学习自然语言处理word人工智能
WordAnalogyTask(词类比任务)定义:WordAnalogyTask是用于评估词向量质量的内在指标(IntrinsicMetric)。该任务基于这样的假设:如果词向量能够捕捉单词之间的语义关系,那么这些关系应该能够在向量空间中保持一定的结构。示例:在一个理想的词向量空间中,单词之间的关系应该满足如下等式:king−man+woman≈queenking−man+woman≈queenk
- Hive SQL 精进系列:一行变多行的 LATERAL VIEW EXPLODE
进一步有进一步的欢喜
HiveSQL精进系列hivesqlhadoop
目录一、引言二、`LATERALVIEWEXPLODE`概述2.1基本概念2.2单词解析2.2.1`LATERAL`2.2.2`VIEW`2.2.3`EXPLODE`三、语法详解3.1基本语法结构3.2完整语法示例(针对映射情况)四、使用场景4.1数组数据展开4.2映射数据展开五、案例分析5.1展开数组示例5.1.1数据准备5.1.2使用`LATERALVIEWEXPLODE`展开数组5.1.3结
- 你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求?(附特征优化方案)
人工智能
1特征工程的意义nlp任务中,原始文本经数值映射后形成的词向量序列,难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术:语义信息补全:突破单词语义局限,捕获词序关联特征模型适配优化:构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升:通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景,单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"被判定为相同语义,此时bi
- 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