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ww2890chen
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- Missing Number CSES 300题
打豆豆1234
CSES等差数列求和遍历算法缺失值
题目大意:有1,2,…,n之间的所有数字,现在缺了一个,要求找到丢失的那个。解决方法:由于是等差数列,用数列求和求出没有缺失时的和,然后与这些数字相减,最后剩下的就是缺失的那个。要点用途1LL*(x)将x变为longlong(n*(n+1))>>1sum=1+2+3+…+n#include#define_for(i,a,b)for(inti=(a);i>n;longlongsum=(1LL*(n+
- 解决VS Code无法使用虚拟环境中的Python解释器的问题
不爱搬砖的饼r
工具安装与配置python开发语言vscodemacos
你是不是也遇到了vscode中python解释器找不到的问题?解决方案:1.首先确认你的python安装位置,以及依赖库是否为该python版本下安装;(这里就要强调一下虚拟环境的重要性了,可以看我另一篇文章)。2.打开vscode,左下角进入设置,找到python:defaultinterpreterpath(默认解释器路径),添加你的虚拟环境python地址即可。3.快捷键shitf+comm
- 口红会染唇是什么意思_唇釉口红染唇液区别_染唇液和唇釉的区别及哪个好
郁林成森
口红会染唇是什么意思
一般说到口红大家会想到什么样的口红呢,最常见的应该就是膏状口红,还有液态的唇釉,其实口红的种类有很多,还有染唇液、唇蜜等都是口红的一种,那么你知道唇釉口红染唇液的区别吗,接下来小编将给大家一一介绍。1、润唇膏润唇膏应该是人手一支的产品哦。给嘴唇打个底,让唇部足够滋润,这样一来涂抹口红的时候,你的唇妆就会尽量避免卡唇纹、干燥、干裂现象的发生啦。2、变色唇膏变色唇膏要比固体唇膏滋润很多,颜色都比较浅、
- 波士顿房价预测
苏轼喜欢玩电脑
浙师大506实验室
波士顿房价预测任务波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型,因为房价是一个连续值,所以房价预测显然是一个回归任务。用最简单的线性回归模型解决这个问题,并用神经网络来实现这个模型。线性回归模型假设房价和各影响因素之间能够用线性关系来描述:y=∑j=1Mxjwj+by={\sum_{j=1}^Mx_jw_
- 创建Unity项目、Android打包和打包踩坑
NuageL
虚拟恋人unity游戏引擎
1.安装Unity和配置开发环境2.创建3D项目打开UnityHub,点击“Projects”选项卡。点击右上角的“NewProject”,选择“3D”模板,给项目命名,并选择存储位置。点击“Create”开始创建项目。3.配置Android构建设置打开Unity项目后,点击菜单栏的File>BuildProfile(版本6000.0.25f1c1,其他版本在File>BuildSettings中
- python图形化界面开发工具_七个python gui图形界面开发框架
weixin_39653717
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Kivy这是一个非常有趣的项目,基于OpenGLES2,支持Android和iOS平台的原生多点触摸,作为事件驱动的框架,Kivy非常适合游戏开发,非常适合处理从widgets到动画的任务。如果你想开发跨平台的图形应用,或者仅仅是需要一个强大的跨平台图形用户开发框架,Kivy都是不错的选择。Pyforms诞生只有两年的Pyforms是一个Python2.7/3.x跨环境图形应用开发框架,模块化和代
- 齐普夫定律(Zipf‘s Law)
彬彬侠
自然语言处理齐普夫定律Zipf’sLaw单词频率排名PythonNLP自然语言处理
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开发环境:IDEA2022.1.4+Mybatis目录1.概述2.单独配置mybatis-config.xml2.1配置内容2.2辅助类2.3调用操作3.application.yml配置mybatis3.1配置内容3.2辅助类3.3调用操作4.结语1.概述在之前BiliBili学习SprintBoot时候,按照视频敲代码,SpringBoot集成MyBatis,是单独写了一个mybatis-co
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BugNest
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在机器学习中,监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式,它们各自具有独特的特点和应用场景。以下是对这三种学习方法的详细对比和总结:监督学习(SupervisedLearning)特点:数据标注:训练数据包含明确的输入特征和对应的标签(目标输出)。学习方式:模型通过学习输入特征和标签之间的关系来进行训练,这种关系通常表现为一个映射函数。预测能力:一旦训练完成,模型能够对新的、未见过的输入数
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AAA猪饲料批发李师傅
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- transformer之Attention机制及代码实现
AIVoyager
NLPAIGCtransformerattentionLLM
目录异同点总结代码实现Self-AttentionCross-AttentionGatedSelf-AttentionGeneralizedQueryAttentionPagedAttentionSelf-Attention:一种Attention机制,用于处理单个输入序列中的依赖关系。Cross-Attention:一种Attention机制,用于处理两个或多个输入序列之间的依赖关系。Gated
- C语言教学第二课:变量与数据类型
小土嘿嘿
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一、导入C语言的核心概念——变量与数据类型。变量是程序中用来存储数据的容器,而数据类型则决定了变量可以存储的数据种类和范围。掌握它们,我们才能更好地让计算机按照我们的意愿处理数据。二、变量的定义与初始化(一)变量的定义语法在C语言中,定义变量需要指定数据类型和变量名。例如:intage;//定义一个整型变量agefloatheight;//定义一个浮点型变量height数据类型告诉编译器变量占用的
- ECharts 样式设置介绍
云计算运维工程师
技术干活echartsjavascripthtml5
ECharts可以通过样式设置来改变图形元素或者文字的颜色、明暗、大小等。颜色主题ECharts4开始,除了默认主题外,内置了两套主题,分别为light和dark。使用方式如下:实例varchart=echarts.init(dom,'light');或者varchart=echarts.init(dom,'dark');尝试一下»另外,我们也可以在官方的主题编辑器选择自己喜欢的主题下载。目前主题
- 以太坊Solidity智能合约开发(一) - 合约结构
心辰说区块链
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以太坊Solidity智能合约开发(一)-合约结构掌握了以太坊的一些知识体系后,作为技术开发者,首先要学习的就是以太坊智能合约的开发。我们先从学习合约的开发开始,因为后面的技术栈中,我们需要用支持与以太坊交互的编程语言与以太坊交互,与合约交互,都是基于合约的代码逻辑来的,所以,接下来我们这个系列里,我们先从学会掌握solidity智能合约开发开始。我们打开智能合约在线编辑器,编辑器的具体使用我就不
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6.SqoopSqoop是一个用于hadoop数据和结构化数据之间转换的工具。全称SQL-TO-HADOOP.它可以把hadoop数据,包括hive和hbase存储的数据转化为结构化数据也就是数据库的数据,也可以把关系型数据库数据转化为hadoop数据这些转换操作全是通过Hadoop的MapTask来完成的,并不会涉及到Reduce操作。这是因为我们只是进行数据的拷贝,并不会对数据进行处理或者计算
- 性能测试中的IO风险诊断有哪些?
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应用系统离不开IO(数据读写),IO的读写性能直接影响系统性能,而磁盘IO系统的短板。CPU处理频率较磁盘的物理操作更快几个数量级,CPU从磁盘读取数据和从内存中读取数据的差别是秒到毫秒的区别。IO比较繁忙时,如果IO得不到满足会导致应用的阻塞(也叫IO等待或非空闲等待)。针对IO场景的模型,我们要考虑的有IO的TPS,平均IO数据,平均队列长度,平均服务时间,平均等待时间,IO利用率(磁盘Bus
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目录一、网络定位分析手段二、sar命令三、netstat命令以下是几种常见的网络风险诊断方法网络连通性检查带宽与延迟测量丢包率分析网络拓扑结构审查安全设备影响评估协议层面上的优化负载均衡器效能检验云化服务架构下的特殊考量系统应用之间的交换,尤其是跨机器之间,都是要基于网络的,因此网络宽带,响应时间,网络延迟,阻塞等都是影响系统性能的因素。如果应用在不稳定,不安全的网络下,则会导致应用程序的超时,丢
- Scikit-Learn K均值聚类
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#Python#人工智能与机器学习scikit-learn聚类机器学习
Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验(寻找最佳K)2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值(K-Means)是一种聚类算法,属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下:1.1、K均值
- 数据挖掘常用算法优缺点分析
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领取机器学习视频教程:http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类,回归,聚类,推荐,图像识别等。在实际应用中,一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差:描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距,偏差越大,越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差:描述的是预测值的变化范围、离散程度
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前言自从2022年12月ChatGPT横空面世以来,AI领域获得了十足的关注和资本,其实AI的概念在早些年也火过一波,本轮AI热潮相比于之前的AI,最大的区别在于:生成式。本文主要介绍大语言模型(LargeLanguageModel,简称LLM)。大语言模型介绍什么是大语言模型(LLM)通过海量文本训练的、能识别人类语言、执行语言类任务、拥有大量参数的模型,称之为大语言模型。GPT、LLaMA、M
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MongoDB、CouchDB和Couchbase是三种流行的NoSQL数据库,它们各自有着独特的设计哲学和技术特点。以下是它们之间的比较,涵盖了架构、数据模型、查询语言、复制机制、扩展性以及其他关键特性。MongoDB、CouchDB及Couchbase比较-思维导图概要您可以创建一个以“MongoDBvs.CouchDBvs.Couchbase”为核心节点的思维导图,并根据以下分类展开:概述简
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SpringEL应用场景目录场景一:计算值1,单位的转换把毫秒的值,转换为分钟把bytes的值转成Gb2,数值之间的计算场景:初始化话配置数据初始化数据:进行计算处理:输出:小结:场景二:替换值1,使用SpringEL进行替换:2,另一种替换方式:replaceByStrSubstitutor3,正则表达替换方式:为什么要使用SpringEL?SpringEL可以进行赋值再进行计算,功能还是很强大
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hhhh106
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因果关系定义设X和Y是两个随机变量。定义X是Y的因,即因果关系X→Y存在,当且仅当Y的取值一定会随X的取值变化而发生变化。两个变量X、Y之间有相关性往往不是我们能判断它们之间有因果关系的依据。其中包括三种情况:X是Y的因、X是Y的果、X与Y有共同原因(commoncause)。对于第三种情况,我们把这种不是因果关系的相关性叫作虚假相关(spuriouscorrelation)。机器学习模型是强大的
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1.写在前面近年来,基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制,它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。然而,标准的自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比,这使得它在处理长序列时效率低下。为了解决这个问题,FlashAttention被提出,它是一种高
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因果推断机器学习人工智能计算机视觉搜索引擎深度学习算法
在机器学习被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景(如社交网络、电商、搜索引擎等)的今天,因果推断的重要性开始在机器学习社区的论文和演讲中被不断提及。图灵奖得主YoshuaBengio在对系统2(system2,这个说法来自心理学家DanielKahneman的作品,人类大脑由两套系统构成:系统1负责快速思考,做出下意识的反应;系统2则负责比较耗时的思考,如理解事物之间的因果关系)的畅想中强调,在实现
- 如何在不同的Python版本中使用pip freeze命令?
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pythonpip开发语言
Python2.x版本中使用pipfreeze命令确认pip安装:在Python2.x环境中,首先要确保已经安装了pip。如果没有安装,可以通过下载get-pip.py文件(可以从官方网站获取),然后在命令行中使用pythonget-pip.py来安装pip。使用pipfreeze:安装好pip后,在命令行中(命令提示符或者终端,取决于操作系统),进入包含Python2.x解释器的目录路径,然后激
- pythonocc安装_PythonOCC开发-如何搭建开发环境和一个创建圆台例子
weixin_39884100
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我本来是打算学习C++OCC的,但是感觉C++太难了,虽然OpenCasCAD里面有个MFC的例子,但是我连一个开发环境都没搭建出来。后来知道有个老外把C++OCC封装成了PythonOCC,就打算去研究一下。虽然网上百度到了资料,但是我还是慢慢摸索到处问别人,搞了两个多小时才成功的把环境搭建起来。转载出处,学习资料https://blog.csdn.net/weixin_42755384/art
- Python获取能唯一确定一棵给定的树的最少数量的拓扑序列
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数据结构python
称一个111~nnn的排列{p}={p1,p2,⋯ ,pn}\{p\}=\{p_1,p_2,\cdots,p_n\}{p}={p1,p2,⋯,pn}是一棵n个点、点编号为111至nnn的树TTT的拓扑序列,当且仅对于任意1≤iij>ij>i满足pip_ipi与pjp_jpj之间有连边。给定树TTT,你需要给出尽可能少的该树的拓扑序列{p1},{p2},⋯ ,{pk}\{p_1\},\{p_2\},
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
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天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号