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目录免费可视化工具:python安装免费可视化工具:SQLiteStudio(免费)DBBrowserforSQLite(免费)实用的SQLite数据库可视化管理工具推荐_sqllite工具-CSDN博客python安装pipinstallpysqlite3,这个有的电脑报错,dll找不到。在网址SQLiteDownloadPage下载
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前言量化交易是一种基于数学模型、统计分析和计算机算法的交易方式,通过系统化的方法筛选股票并进行投资决策。与传统交易依赖主观判断不同,量化交易强调数据驱动和模型优化,能够更高效地捕捉市场机会并控制风险。以下是量化交易通过算法模型选择股票的核心逻辑和方法。一、量化交易选股的核心逻辑量化交易选股的核心在于通过数学模型和算法,从海量数据中挖掘出具有潜在收益的股票。其逻辑主要基于以下几个方面:数据驱动的决策
- DeepSeek超强搭档!这8款免费神器让你的效率翻倍
a小胡哦
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作为AI领域的效率神器,DeepSeek凭借其强大的智能问答、文件解读和代码生成能力,已成为学习办公的必备工具。但如何让它发挥「1+1>2」的效果?我整理了8款免费软件,搭配DeepSeek让你的效率原地起飞!建议收藏⭐一、办公效率组合拳:告别加班,秒变职场达人WPSOffice推荐理由:免费+全功能办公套件,搭配DeepSeek的文档解析功能,可快速提取合同/报告重点,自动生成摘要。神级用法:用
- Python 调用本地部署DeepSeek的API 详细指南
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B站先查看deepseek的应用和API调用和本地化部署这三方面知识确认Ollama是否正确运行如果你使用Ollama部署了DeepSeek,默认API运行在11434端口。首先,检查Ollama是否正常运行:curlhttp://localhost:11434/api/tags如果返回:{“models”:[“deepseek-coder:latest”,“deepseek-chat:lates
- UnionLLM——通过统一接口调用国内外所有LLM的Python开源工具包
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最近忙里偷闲和公司前端小伙伴一起撸了一个Python开源项目——UnionLLM。这是一个通过与OpenAI兼容的统一方式调用各种国内外各种大语言模型和Agent编排工具的轻量级开源工具包。我们开发它的起因是因为在实际项目中,经常需要调用多个大语言模型的API,但是国内每个大语言模型的接口和参数都不一样,这给我们的工作带来了很大的困扰和额外的成本。UnionLLM的目标是通过统一且容易扩展的方式连
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Python_P叔
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Python如此受欢迎的众多原因之一是Python有大量成熟和稳定的库可供选择:网页开发有:Django和Flask,提供了很好的网络开发体验和大量的有用文档机器学习有:scikit-learn、Keras等,提供了丰富的机器学习的包和数据处理和可视化工具。FastAPI是一个快速、轻量级的现代API,与其他基于Python的Web框架(如Flask和Django)相比,有一个更容易的学习曲线。F
- Python爬虫获取item_search_img-按图搜索淘宝商品(拍立淘)接口
Jelena15779585792
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一、引言随着电商行业的不断发展,消费者对商品搜索的效率和准确性要求越来越高。淘宝作为国内领先的电商平台,推出了按图搜索商品的功能(拍立淘),极大地提升了用户的购物体验。本文将详细介绍如何使用淘宝按图搜索商品的API接口(item_search_img),包括注册账号、上传图片、调用接口及解析响应等步骤。二、注册账号与获取API密钥注册淘宝开放平台账号要使用淘宝的按图搜索功能,首先需要在淘宝开放平台
- 使用Python爬虫获取淘宝搜索词推荐API接口
Jelena15779585792
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在电商领域,搜索词推荐功能对于优化用户体验和提升搜索效率至关重要。淘宝作为国内领先的电商平台,提供了丰富的API接口,其中item_search_suggest接口可以获取搜索词推荐。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术调用该API接口,并获取搜索词推荐信息。一、概述淘宝的item_search_suggestAPI接口允许开发者根据提供的搜索关键字或其他相关条件,返回与搜索词相关的推荐词组
- 数据湖构建
HaoHao_010
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- 阿里云 人工智能与机器学习
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阿里云的人工智能(AI)与机器学习(ML)服务为企业提供了全面的AI解决方案,帮助用户在多个行业实现数据智能化,提升决策效率,推动业务创新。阿里云通过先进的技术和丰富的工具,支持用户开发、部署和管理AI应用。以下是阿里云在人工智能和机器学习方面的主要产品与服务:1.云上机器学习平台—PaaS服务PAI(PlatformforAI)PAI是阿里云推出的人工智能平台,提供一系列机器学习与深度学习工具和
- Python 异常:深度剖析与实战应用
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目录一、引言二、异常的基本概念(一)定义与本质(二)常见异常类型详解三、异常处理机制(一)try-except语句(二)try-except-else语句(三)try-finally语句(四)嵌套异常处理四、主动抛出异常(一)raise语句的使用方法(二)自定义异常类五、断言(assert)(一)断言的语法与功能(二)断言在调试和测试中的应用六、异常处理的最佳实践(一)具体的异常处理策略(二)异常
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目录:前言爬虫基础概念什么是Web爬虫爬虫的工作原理Python爬虫库介绍准备工作安装所需的库选择目标电商网站分析目标电商网站使用浏览器开发者工具分析页面结构识别需要抓取的销量数据构建爬虫程序使用requests获取网页使用BeautifulSoup解析静态网页使用Selenium抓取动态页面防止反爬虫技术模拟浏览器请求使用代理池随机延迟请求抓取电商网站的销量数据抓取商品标题、销量、价格等信息处理
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编程革命已至:双核AI代码引擎开启效率新纪元当代码生成速度提升600%、缺陷率下降75%成为现实,全球开发者正在见证AI生产力的核爆时刻!DeepSeekProMaxAI代码引擎与腾讯云CodeX双剑合璧,以实测数据重新定义智能编程标准。▌DeepSeekProMax:你的全栈智能编程副驾智能补全准确率达92.3%(GitHubCopilot同期数据为84.7%)支持30+主流语言及框架,覆盖Sp
- Python 分词解析+词云可视化(含停用词文件)
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代码:importre#导入正则表达式库importjieba#导入结巴分词库importcollections#导入集合库importnumpy#导入numpy库importwordcloud#导入词云库fromPILimportImage#导入PIL图像处理库importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib绘图库fromwordcloudimportImage
- 使用 LakeSoul 构建实时机器学习样本库
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首先,附上Github链接LakeSoul:https://github.com/meta-soul/LakeSoul,可搜索公众号元灵数智,在底部菜单了解我们-用户交流获取官方技术交流群二维码,进群与业内大佬进行技术交流。在之前的公众号文章《重磅!开源湖仓平台LakeSoul设计理念详解》中,我们介绍了LakeSoul开源流批一体表存储框架的设计理念和部分实现原理。LakeSoul设计的初衷,是
- AI探索笔记:浅谈人工智能算法分类
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人工智能算法分类这是一张经典的图片,基本概况了人工智能算法的现状。这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系,其中人工智能是最广泛的范畴,机器学习是其子集,专注于数据驱动的算法改进,而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法。但是随着时代的发展,这张图片表达得也不是太全面了。我更喜欢把人工智能算法做如下的分类:传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
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傻啦嘿哟
关于python那些事儿pythonpycharm服务器
目录一、准备工作二、创建并设置Python项目创建新项目配置项目依赖安装PyInstaller三、打包项目打包为可执行文件另一种打包方式(使用setup.py)四、配置服务器环境五、上传可执行文件到服务器六、在服务器上运行项目配置SSH解释器配置部署上传代码在服务器上运行八、注意事项示例项目总结在现代软件开发中,将本地开发完成的Python项目打包并部署到服务器上是一项基本且重要的技能。本文将通过
- ASFF算法
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Python入门知识深度学习人工智能
1.特征金字塔的缺点:对于单发检测器,在不同尺度上的不一致。2.采用启发式引导的特征选择:大实例通常与上层特征映射相关联,小实例与下层特征映射相关联。3.解决的问题:如果一幅图像同时包含大小目标,则不同层次特征之间的冲突往往占据特征金字塔的主要部分。这种不一致性干扰了训练过程中的梯度计算,降低了特征金字塔的有效性。4.这个问题存在的原因:当一个对象在某一层特征图中被赋值并被视为正值时,其他层特征图
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背景什么是MaatMaat是一个基于开源项目Airflow的流程调度系统,它支持用户自定义地组装流程节点,流程可以在用户指定的时间触发(支持crontab格式),或由用户手动触发。Maat的所有节点分布式地运行在Hippo上,由Drogo调度。用户可以创建自己的调度节点和执行节点,达到资源隔离的目的。用户可以通过配置的方式安装自己执行节点的运行环境,也可以配置执行节点的副本数。下图展示了一个任务的
- Python 文本处理神器:textwrap 模块深度解析
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Python文本处理神器:textwrap模块深度解析在Python编程中,处理文本是一项常见任务,比如自动换行、填充文本、缩短文本等。textwrap模块就像是一个贴心助手,专门用来解决这些问题。本文将带你深入了解textwrap模块的各种功能,通过丰富的示例代码和清晰的讲解,让你轻松掌握它的使用技巧,提升文本处理能力。文章目录Python文本处理神器:textwrap模块深度解析一、`text
- 算法-数据结构-图-邻接表构建
程序员南飞
算法数据结构java职场和发展
邻接表的基本概念顶点(Vertex):图中的每个顶点用一个节点表示。每个顶点存储一个链表或数组,用于记录与该顶点直接相连的其他顶点。边(Edge):如果顶点A和顶点B之间有一条边,那么在A的邻接表中会记录B,同时在B的邻接表中也会记录A(如果是无向图)。存储方式:邻接表可以用多种方式实现,比如:链表:每个顶点对应一个链表,链表中存储与该顶点相连的其他顶点。动态数组:每个顶点对应一个动态数组(如Ar
- 详细介绍STM32(32位单片机)外设应用
日记成书
反正看不懂系列stm32学习
以下是关于STM32外设应用的详细介绍,结合其功能特点及实际应用场景进行分类说明:一、基本接口与数字外设GPIO(通用输入输出端口)功能:支持输入/输出模式切换,可配置为推挽、开漏、上拉/下拉等模式,驱动能力可调。应用:控制LED、蜂鸣器等简单外设;读取按键、传感器信号(需结合消抖电路或软件消抖算法);复用为其他外设功能引脚(如SPI、I2C)。代码示例://配置PA0为推挽输出(HAL库)GPI
- Objective-C实现NLP中文分词(附完整源码)
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Objective-C实战教程自然语言处理objective-c中文分词
Objective-C实现NLP中文分词实现中文分词(NLP中的重要任务之一)在Objective-C中需要处理文本的切分和识别词语边界。尽管Objective-C在自然语言处理(NLP)领域并不常见,但通过合理的算法设计和数据结构,可以实现基本的中文分词功能。本文将介绍如何使用基于字典的最大匹配算法(MaximumMatchingAlgorithm),例如正向最大匹配(ForwardMaximu
- 字节的豆包和Kimi 的优劣势对比
eso1983
javapython算法
字节豆包、Kimi(月之暗面)和深度求索(DeepSeek)三款AI助手的对比分析,涵盖核心技术、功能特性、优劣势及适用场景.1.核心能力对比维度豆包(字节跳动)Kimi(月之暗面)DeepSeek(深度求索)技术基础基于字节自研云雀大模型,多模态能力突出,依托抖音/头条数据生态。Moonshot自研长文本大模型,专注超长上下文理解。自研模型聚焦复杂逻辑推理与代码生成,垂直领域优化。长文本处理支持
- 一周学会Flask3 Python Web开发-Jinja2模版中加载静态文件
java1234_小锋
Flask3视频教程pythonflaskflask3
锋哥原创的Flask3PythonWeb开发Flask3视频教程:2025版Flask3Pythonweb开发视频教程(无废话版)玩命更新中~_哔哩哔哩_bilibili一个Web项目不仅需要HTML模板,还需要许多静态文件,比如CSS、JavaScript文件、图片以及音频等。在Flask程序中,默认我们需要将静态文件存储在与主脚本(包含程序实例的脚本)同级目录的static文件夹中。在Jinj
- 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