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集训DAY7之线性DP与前缀优化/STL优化目录DP的概念与思想核心DP的题目类型线性DP详解DP的优化策略后记DP的概念与思想核心DP的定义DP也就是动态规划(DynamicProgramming)是求解决策过程最优化的过程动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题DP的基本思想动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中我们常常需要在多个可行解中寻找最优解,其基本思
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动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种通过将复杂问题分解为重叠子问题并存储中间结果来优化计算的算法设计方法。其核心思想是避免重复计算,通过空间换时间提高效率。动态规划核心要素重叠子问题问题可以被分解为多个重复出现的子问题(如斐波那契数列)。最优子结构问题的最优解包含其子问题的最优解(如最短路径问题)。状态转移方程定义子问题之间的关系式,描述如何从已知状态推导新状态。动态规划实
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动态规划(DynamicProgramming,DP)是解决复杂优化问题的一种高效算法,核心思想是将问题分解为重叠子问题,通过记忆化存储避免重复计算。本文以经典的**0-1背包问题**为例,详细讲解如何在MATLAB中实现动态规划算法,并提供完整代码和解析。一、问题描述:0-1背包问题输入:物品重量`weights=[2,3,4,5]`,物品价值`values=[3,4,5,6]`,背包容量`ca
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动态规划算法深度解析与应用实践一、算法概述动态规划(DynamicProgramming,DP)作为解决复杂决策问题的核心方法,在计算机科学领域已发展超过半个世纪。该算法通过RichardBellman在1953年提出的最优化原理,成功解决了多阶段决策过程中的效率问题。根据ACM最新统计,动态规划在算法竞赛中的使用频率高达32%,位列Top5常用算法之首。本算法主要适用于具有以下特征的问题:最优子
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引言0-1背包问题是计算机科学中经典的优化问题,也是动态规划算法的典型应用场景。本文将详细介绍如何使用动态规划方法解决0-1背包问题,包括算法原理、实现细节以及个人实践心得。问题描述给定一组物品,每个物品都有重量和价值,在不超过背包承重限制的前提下,如何选择物品装入背包才能使背包中的物品总价值最大?示例:物品数量n=5背包容量c=10重量w=(2,2,6,5,4)价值v=(6,3,5,4,6)动态
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动态规划算法通常基于一个递推公式及一个或多个初始状态。当前子问题的解将由上一次子问题的解推出。使用动态规划来解题只需要多项式时间复杂度,因此它比回溯法、暴力法等要快许多。动态规划也是面试笔试题中的一个考查重点,当阅读一个题目并且开始尝试解决它时,首先看一下它的限制。如果要求在多项式时间内解决,那么该问题就很可能要用DP来解。遇到这种情况,最重要的就是找到问题的“状态”和“状态转移方程”。(状态不是
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高级功能:实时路径调整实时路径调整的重要性在机器人路径规划中,实时路径调整是一项非常重要的功能。机器人在执行任务时可能会遇到各种动态障碍物或环境变化,这些变化需要机器人能够迅速做出反应并调整其路径。实时路径调整不仅提高了机器人的安全性,还增强了其在复杂环境中的适应能力。在MoveIt!中,实时路径调整可以通过多种方式实现,包括使用传感器数据、动态规划算法和实时避障策略。传感器数据的集成实时路径调整
- 动态规划算法:斐波那契数列模型
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例题一解法(动态规划)算法流程1.状态表⽰:这道题可以「根据题⽬的要求」直接定义出状态表⽰:dp[i]表⽰:第i个泰波那契数的值。2.状态转移⽅程:题⽬已经⾮常贴⼼的告诉我们了:dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3]3.初始化:从我们的递推公式可以看出,dp[i]在i=0以及i=1的时候是没有办法进⾏推导的,因为dp[-2]或dp[-1]不是⼀个有效的数据。因此我们需要在填表之
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Java语言常用的算法包括:排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序等。查找算法:顺序查找、二分查找、哈希查找等。字符串匹配算法:暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法等。图论算法:最短路径算法、最小生成树算法、拓扑排序等。动态规划算法:背包问题、最长公共子序列、最长上升子序列等。贪心算法:最小生成树、单源最短路径等。分治算法:快速排序、归并排序等。网
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16.目标和leetcode链接思路:将数组分为左右两部分,左边部分为加,右边部分为减。假设左边和为x,右边和即为sum-x。因此target=x-(sum-x),那么x=(target+sum)/2。可将本题转换为求左半部分,即选取部分元素为x的情况总数。写法1:利用二维数组dp[i][j]表示在0-i中选择一些数之和正好为j的情况数初始化:第一行中,dp[0][nums[0]]=1第一列,由于
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在算法学习的漫漫长路上,石子合并问题是一道极具代表性的经典题目,它不仅考验对动态规划算法思想的理解,还能让我们在实践中提升代码编写与问题解决能力。今天,咱们就借助C++这把利器,深入剖析石子合并问题。一、问题描述假设有N堆石子排成一排,每堆石子有一定数量,记为a1,a2,...,aN。现要将这些石子合并成一堆,每次只能合并相邻的两堆石子,合并这两堆石子的代价是这两堆石子数量之和。问怎样合并才能使总
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一、动态规划概述动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种解决复杂问题的高效算法,通过将问题分解为相互重叠的子问题,并存储子问题的解来避免重复计算。它在众多领域如计算机科学、运筹学、经济学等都有广泛应用,能够显著提升问题的求解效率。核心思想:最优子结构:问题的最优解包含子问题的最优解。这意味着可以通过求解子问题的最优解来得到原问题的最优解。例如,在求解最短路径问题时,从起点到终点
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Bellman-Ford算法是一种解决最短路径问题的动态规划算法,该问题是求解从源节点到其他节点的最短路径。与Dijkstra算法不同的是,Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图。该算法的时间复杂度为O(V*E),其中V是节点的数量,E是边的数量。Bellman-Ford算法的原理如下:1.初始化所有节点的距离为无穷大,源节点的距离为0。2.进行V-1次循环,每次循环遍历所有的边,对于
- 动态规划算法:01背包问题(子集问题)
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前言-01背包问题有两个问题:问题1:小明有一个背包,背包容积为v,有m个物品,其中第i个物品的价值为val[i],体积为t[i],每样物品只有一个,请问如何装物品能让背包内的物品价值最大?看过我回溯算法篇章的朋友们应该会有一些思路,这个其实是一个标准的子集问题,我们要从所有物品中挑选出价值最大的若干物品,且要可以装进背包中。(回溯算法(1):子集问题)问题2:小明有一个背包,背包容积为v,有m个
- 动态规划算法:完全背包类问题
庐阳寒月
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前言现在我们考虑下面的问题:(1)小明有一个背包,背包容积为v,有m种物品,其中第i种物品的价值为val[i],体积为t[i],每样物品有无限个,请问背包内物品总价值最大为多少?(2)小明有若干面值的硬币nums,小明需要买一个物品需要m元,小明想知道自己的硬币能否刚好凑够m元,如果可以,那么需要的最少硬币数量是多少?假设每种面值的硬币数量不做限制。分析这些问题我们发现,后两个问题仅需要一个结果,
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强化学习笔记(二)策略评估预测与控制动态规划马尔可夫决策过程中的策略评估(预测)马尔可夫决策过程控制策略迭代贝尔曼最优方程价值迭代最优性原理定理确认性价值迭代价值迭代算法价值迭代和策略迭代的区别动态规划算法总结表参考书目:蘑菇书,链接蘑菇书本系列笔记仅为个人学习所用,不涉及商业价值策略评估已知马尔可夫决策过程、要采取的策略π\piπ,计算价值函数Vπ(s)V_\pi(s)Vπ(s)的过程就是策略评
- [leetcode]01背包问题
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一.问题描述01背包问题是一个经典的组合优化问题,属于动态规划算法的典型应用场景。其问题描述如下:有一个容量为C的背包,以及n个物品,每个物品都有重量w[i]和价值v[i]。要求在有限的背包容量下选择一些物品放入背包,使得放入背包的物品总价值最大,且放入物品的总重量不能超过背包的容量。同时,对于每个物品,只能选择放入背包或者不放入背包,即每个物品只有两种状态,这也是“01”背包名称的由来。例如,有
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LeetCode动态规划之贪心算法贪心算法可以认为是动态规划算法的一个特例,相比动态规划,使用贪心算法还需要满足【贪心选择性质】什么是贪心选择性质呢,简单说就是:每一步都做出一个局部最优的选择,最终的结果就是全局最优。比如你面前放着100张人民币,你只能拿十张,怎么才能拿最多的面额?显然每次选择剩下钞票中面值最大的一张,最后你的选择一定是最优的。目录LeetCode动态规划之贪心算法55.跳跃游戏
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贪心选择:通过贪心算法做出的每一个选择都是当前状态下局部最好选择,即贪心选择。贪心算法与动态规划算法的差异:贪心选择性质贪心算法的两个性质:(1)贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,即贪心选择来达到。(2)最优子结购性质一个问题的最优解包含其子问题的最优解,称为最优子结构性质。1.活动安排问题描述有n个活动,每个活动都要求使用同一资源,如i活动有起始时间si和一个结束
- 贪心算法-最优装载问题C++实现
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一、概念当一个问题具有最优结构性质时,可用动态规划算法,有时会有更简单有效的算法,那就是贪心算法,贪心算法是通过一系列的选择来得到问题的解,贪心算法并不从整体最优解上加以考虑,所做的选择只是在某种意义上的局部最优解。二、贪心算法的基本要素(1).贪心选择性质所求解的问题的整体最优解可以通过一系列局部的最优的选择来,即贪心选择达到。贪心选择所依赖的是以前所做过的选择,对以后得选择没有关系。(2).最
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前言_我们遇到的问题中,有很大一部分可以用动态规划(简称DP)来解。解决这类问题可以很大地提升你的能力与技巧,我会试着帮助你理解如何使用DP来解题。这篇文章是基于实例展开来讲的,因为干巴巴的理论实在不好理解。注意:如果你对于其中某一节已经了解并且不想阅读它,没关系,直接跳过它即可。简介(入门)什么是动态规划,我们要如何描述它?动态规划算法通常基于一个递推公式及一个或多个初始状态。当前子问题的解将由
- python 经典算法之--动态规划算法(Dynamic Programming Algorithm)
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动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种算法思想,它是求解一类最优化问题的有效工具。它通过将原问题分解为若干子问题,逐个求解子问题的最优解,从而得到原问题的最优解。动态规划算法的核心思想是“最优子结构”和“重叠子问题”。最优子结构:指问题的最优解由其子问题的最优解组合而成。重叠子问题:指在问题分解过程中,许多子问题的解是重复的。动态规划算法的基本步骤:确定状态:将原问题分解
- macOS 使用 enca 识别 文件编码类型(比 file 命令准确)
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软件工具/使用技巧macosencafileiconv文件编码
文章目录macOS上安装enca基本使用起因-iconv关于enca安装Encaenca&enconv其它用法macOS上安装encabrewinstallenca基本使用encafilepath.txt示例$enca动态规划算法.txt[0]SimplifiedChineseNationalStandard;GB2312CRLFlineterminators起因-iconv在macOS上打开一些
- 算法及数据结构系列 - 滑动窗口
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系列文章目录算法及数据结构系列-二分查找算法及数据结构系列-BFS算法算法及数据结构系列-动态规划算法及数据结构系列-双指针算法及数据结构系列-回溯算法算法及数据结构系列-树文章目录滑动窗口框架思路经典题型76.最小覆盖子串567.字符串的排列438.找到字符串中所有字母异位词3.无重复字符的最长子串滑动窗口框架思路/*滑动窗口算法框架*/voidslidingWindow(strings,str
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一、问题介绍给定数组arr,arr中所有的值都为正数且不重复。每个值代表一种面值的货币,每种面值的货币可以使用任意张,再给定一个整数aim,代表要找的钱数,求所有的找零方法有多少种。二、算法思路枚举法,列出使用某张钞票n次的所有可能。1、暴力递归intprocess1(intn,intarr[],intindex,intrest){if(index==n)returnrest==0?1:0;int
- java封装继承多态等
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javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
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难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
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public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
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GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
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编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
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- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
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$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
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关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
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