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Pandaconda 的测开之路
#Golang面试专栏golang开发语言后端笔记面试go经验分享
✍个人博客:Pandaconda-CSDN博客专栏地址:http://t.csdnimg.cn/UWz06专栏简介:在这个专栏中,我将会分享Golang面试中常见的面试题给大家~❤️如果有收获的话,欢迎点赞收藏,您的支持就是我创作的最大动力184.三色标记法具体步骤具体来说,三色标记算法分为以下几个步骤:初始时,所有对象都是白色,加入一个“根集合”(rootset),根集合是一组已知可达对象的集合
- 算法|图论|BFS和DFS
锅巴xx
算法算法图论宽度优先c++笔记学习
图论|BFS和DFS1.BFS2.DFS心有猛虎,细嗅蔷薇。你好朋友,这里是锅巴的C\C++学习笔记,常言道,不积跬步无以至千里,希望有朝一日我们积累的滴水可以击穿顽石。BFSBFS广度优先搜索BFS(Breadth-First-Search),是一种遍历算法,也是很多重要的图的算法的原型(如:Dijstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法)。属于一种盲目搜寻法,目的是系统地展开并检查图中
- 编程小白冲Kaggle每日打卡(14)--kaggle学堂:<机器学习简介>你的第一个机器学习模型
AZmax01
编程小白冲Kaggle每日打卡机器学习人工智能
Kaggle官方课程链接:YourFirstMachineLearningModel本专栏旨在Kaggle官方课程的汉化,让大家更方便地看懂。YourFirstMachineLearningModel建立你的第一个模型。好哇!选择建模数据你的数据集有太多的变量,你无法理解,甚至无法很好地打印出来。你如何将如此庞大的数据量缩减到你能理解的程度?我们将从使用直觉选择几个变量开始。后续课程将向您展示自动
- 最短路径算法(算法篇)
Moon2144
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算法之最短路径算法最短路径算法概念:考查最短路径问题,可能会输入一个赋权图(也就是边带有权的图),则一条路径的v1v2…vN的值就是对路径的边的权求和,这叫做赋权路径长,如果是无权路径长就是单纯的路径上的边数。在赋权图,可能会出现负值边的情况,这样当我们去找最短路径时,可能会产生负值圈,毕竟一直走负值边可以将数值变得更短。单源最短路径问题:给定一个赋权图G=(V,E)和一个特定顶点s作为输入,找出
- 【Day2 LeetCode】滑动窗口、矩阵模拟、前缀和
银河梦想家
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一、滑动窗口1、滑动窗口移动模板 对于滑动窗口算法,在解决一些子数组、子字符串问题比较常用,能够有效降低时间复杂度。该算法的关键是不断滑动,每次滑动都要维护好(更新)窗口内的状态,根据条件更新所需答案。下面给出常用的滑动窗口的伪代码模板,以字符串为例intleft=0,right=0;while(right&nums){intleft=0,right=0;//滑动窗口左、右端点ints=0,Len
- 图论 之 BFS
JNU freshman
算法蓝桥杯图论宽度优先算法蓝桥杯
文章目录3243.新增道路查询后的最短距离1311.获取你好友已观看的视频BFS:广度优先搜索(BFS)是一种常用的算法,通常用于解决图或树的遍历问题,尤其是寻找最短路径或层级遍历的场景。BFS的核心思想是使用队列(FIFO数据结构)来逐层遍历节点。模版fromcollectionsimportdeque#graphdefbfs(start):#初始化队列,并将起始节点加入队列queue=dequ
- 图论 之 弗洛伊德算法求解全源最短路径
JNU freshman
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文章目录题目1334.阈值距离内邻居最少的城市Floyd算法适合用于求解多源的最短路径的问题,相比之下,Dijkstra算法适合用于求解单源的最短路径的问题,并且,当边的权值只有1的时候,我们还能使用BFS求解最短路径的问题图论之BFS图论之迪斯科特拉算法求解最短路径灵神讲解Floyd算法可以从递归中得到,相对应的,我们也有使用记忆化搜索和动态规划进行求解递归方式的模版@cachedefdfs(k
- 问:区块链开发和智能合约开发这两个职位有什么区别,都是干什么的?
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一、工作内容1.区块链后端开发网络层开发:负责构建和维护区块链节点之间的网络通信。确保节点能够高效、稳定地进行数据传输和同步。这涉及到选择合适的网络协议(如P2P协议),并实现节点的连接、断开和消息传递机制。优化网络性能,降低延迟和提高吞吐量,以满足大规模区块链应用的需求。例如,通过调整网络参数、使用缓存技术和优化数据传输算法等方式,提高网络的响应速度和数据处理能力。数据存储层开发:设计和实现区块
- deepseek给我出的面试题,你能写多少?
Xia0Mo
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以下是针对您的项目经历和技能整理的面试题目,分为技术深度、项目实践和综合设计三类:一、技术深度类Java基础如何理解JMM中的可见性、有序性和原子性?结合volatile和synchronized说明它们的实现原理。请解释ConcurrentHashMap在JDK7和JDK8中的线程安全实现差异,为什么JDK8改用CAS+synchronized?JVM垃圾回收算法中,标记-复制和标记-整理分别适
- Xline社区会议Call Up|在 CURP 算法中实现联合共识的安全性
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为了更全面地向大家介绍Xline的进展,同时促进Xline社区的发展,我们将于2024年5月31日北京时间11:00p.m.召开Xline社区会议。欢迎您届时登陆zoom观看直播:会议号:83210866737密码:411255会议链接:https://zoom.us/j/83210866737?pwd=smuaVvF6Jm7i322ZUHCHzAcRAFK164.1社区会议主题:在CURP算法中
- GB28181协议详解
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第一部分:协议基础与设备注册1.1协议分层架构层级协议/规范功能说明信令控制层SIP(RFC3261)+GB扩展设备注册、目录订阅、实时点播、云台控制等控制信令媒体传输层RTP/RTCP(RFC3550)+PS封装音视频数据封装传输,支持H.264/H.265/G.711/AAC等编码1.2设备注册流程(含鉴权算法)1.2.1完整信令交互[设备][SIP服务器]|----REGISTER(无鉴权)
- 微软Copilot官网入口- Copilot中文版国内使用入口
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- Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测
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本系统基于大数据设计并实现成都地铁客流量分析系统,使用网络爬虫爬取并收集成都地铁客流量数据,运用机器学习和时间序列分析等方法,对客流量数据进行预处理和特征选择,构建客流量预测模型,利用历史数据对模型进行训练和优化,实现客流量预测模型的部署和应用,通过系统界面展示预测结果。对预测模型进行评估和验证,并提出改进方案。设计步骤使用Python语言编写爬虫程序采集数据,并对原始数据集进行预处理;使用Pyt
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例14:基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测
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机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘随机森林人工智能分类算法
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- 大语言模型:从开发到运行的深度解构
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一、LLM开发训练的全流程解析1.数据工程的炼金术数据采集:构建涵盖网页文本(CommonCrawl)、书籍、论文、代码等领域的超大规模语料库,典型规模可达数十TB。例如GPT-4的训练数据包含超过13万亿token数据清洗:通过质量过滤(去除低质内容)、去重(MinHash算法)、毒性检测(NSFW内容识别)等步骤构建高质量数据集数据增强:引入代码数据提升逻辑性(如GitHub代码)、多语言数据
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【25年新算法】DOA-LSSVM梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测,DOA-LSSVM回归预测,多变量输入模型。梦境优化算法(DOA)-2025年3月SCI一区新算法,该算法结合了一个基本的记忆策略,一个遗忘和补充策略,以平衡探索和利用,值得一试!该成果由YifanLang于2025年3月发表在SCI一区Top期刊《ComputerMethodsinAppliedMechanicsand
- Java高级开发所具知识技能
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以下是Java高级开发整理的知识技能,其中涵盖核心技术、框架、分布式架构、性能优化等关键领域:一、Java核心进阶JVM深度理解内存模型(堆、栈、方法区)垃圾回收算法(CMS、G1、ZGC)类加载机制与字节码增强JVM调优工具(jstat、jmap、VisualVM、Arthas)并发编程线程池(ThreadPoolExecutor、ForkJoinPool)锁机制(synchronized、Re
- 整理:4篇论文知识蒸馏引领高效模型新时代
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知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是当前机器学习研究中的一个重要方向,特别是在模型压缩和效率优化等任务中。传统的深度学习模型往往依赖于复杂的大型网络,以获取卓越的性能。然而,这些庞大的模型对计算资源和存储空间的需求,使得它们在实际应用中,尤其是在边缘设备或移动端部署中面临巨大挑战。知识蒸馏技术致力于解决这一问题,其核心思想是通过一个“教师模型”向一个更小、更高效的“学生模型”传
- C语言数据结构学习大纲——人工智能方向
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C语言数据结构学习大纲学习C语言数据结构是计算机科学和软件开发的基础之一。以下是一个详细的C语言数据结构学习大纲,从基础概念到高级数据结构,帮助你系统性掌握数据结构,并通过C语言实现。第一部分:数据结构基础1.计算机存储与数据结构概述什么是数据结构?数据结构的分类(线性结构vs.非线性结构)数据结构与算法的关系时间复杂度与空间复杂度(Big-O记法)C语言指针与动态内存分配(malloc()、fr
- 【笔记】算法记录
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1、求一个数的素因子(试除法)//获取一个数的所有素因子setgetPrimeFactors(intnum){setprimeFactors;for(inti=2;i*i1){primeFactors.insert(num);}returnprimeFactors;}2、计算集合的交集#include#includesetcommonFactors,primeFactors,intersectio
- 自动驾驶---如何打造一款属于自己的自动驾驶系统
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在笔者的专栏《自动驾驶Planning决策规划》中,主要讲解了行车的相关知识,从Routing,到BehaviorPlanning,再到MotionPlanning,以及最后的Control,笔者都做了相关介绍,其中主要包括算法在量产上的应用,这是笔者与其他博主非常不同的一点,重点阐述自动驾驶量产相关的算法。在之前的专栏中由于篇幅的限制,并不能逐篇去扣算法,扣代码。只是希望读者朋友们对整个自动驾驶
- PTA:顺序表(删除)
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已知一组数据,采用顺序存储结构存储,其中所有的元素为整数。设计一个算法,删除元素值在[x,y]之间的所有元素输入格式:输入包含三行数据,第一行是表中元素个数,第二行是顺序表的各个元素,第三行是区间x和y。输出格式:删除元素值在[x,y]之间的所有元素后,输出新的顺序表。(最后无空格)输入样例:在这里给出一组输入。例如:105511915671218336221020输出样例:在这里给出相应的输出。
- Open3d处理点云数据-改进的欧式聚类分割算法(六)
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1.概述1.1传统欧式聚类分割算法欧式聚类算法(EuclideanClustering)是一种将点云数据分割成不同聚类(簇)的算法。它是点云分割中的一种常用方法,旨在将距离比较近的点分为同一簇,从而识别出不同的物体或结构。这个算法主要适用于包含较小噪音和具有一定距离差异的点云数据。基本思想:(1)选择一个种子点(SeedPoint)作为当前簇的起始点。(2)遍历所有未分类的点,计算它们与种子点的距
- 大白话深入浅出讲嵌入式C语言多线程编程
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多线程并发编程资源竞争开源软件看门狗硬件寄存器
目录第一章线程基础与操作1.1线程的创建与启动1.2线程资源的管理与释放第二章线程同步与通信2.1互斥锁与条件变量的运用2.2线程间的消息传递与共享内存第三章锁机制与线程安全3.1锁的类型与选择3.2线程安全问题的识别与修复第四章并发算法与性能优化4.1并发算法的实现4.2多线程程序的性能调优第五章高级主题与应用实例5.1线程库的实现与线程本地存储5.2真实世界中的多线程应用5.2.1网络服务器中
- 代码随想录训练营第二十三天| 39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串
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39.组合总和题目链接/文章讲解:代码随想录视频讲解:带你学透回溯算法-组合总和(对应「leetcode」力扣题目:39.组合总和)|回溯法精讲!_哔哩哔哩_bilibili//组合问题要考虑是不是在一个集合里操作//最常见的就是递归回溯法//再考虑考虑剪枝classSolution{publicList>combinationSum(int[]candidates,inttarget){List
- 【漫话机器学习系列】101.特征选择法之Lasso(Lasso For Feature Selection)
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漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
Lasso特征选择法详解1.Lasso回归简介Lasso(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator,最小绝对收缩和选择算子)是一种基于L1范数正则化的线性回归方法。它不仅能够提高模型的泛化能力,还可以自动进行特征选择,即将一些不重要的特征的系数收缩到0,从而减少模型的复杂度。2.Lasso回归的数学公式Lasso回归的目标函数如下:其中:是输入数据,w是
- JDK活化石复苏:showDocument()抢救指南,一秒变身技术大佬!保姆级教程来啦!
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一、时空错乱现场:当我试图用Applet打开2024年的网页1.1来自前朝的圣旨"把这个2008年的报表系统迁移到新浏览器!"——当我听到这个需求时,显示器里的IE6图标流下了两行像素泪。1.2现代程序员的降维打击//试图在现代浏览器召唤神龙时try{URLurl=newURL("http://modern.com");getAppletContext().showDocument(url);//
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- Python的那些事第二十八篇:数据分析与操作的利器Pandas
暮雨哀尘
Python的那些事信息可视化python开发语言pandas数据分析数据处理
Pandas:数据分析与操作的利器摘要Pandas是基于Python的开源数据分析库,广泛应用于数据科学、机器学习和商业智能等领域。它提供了高效的数据结构和丰富的分析工具,能够处理结构化数据、时间序列数据以及复杂的数据转换任务。本文从Pandas的基础概念入手,深入探讨其核心数据结构(Series和DataFrame),并结合实际案例,详细阐述数据导入导出、数据清洗、数据处理、分组聚合、数据可视化
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
官网
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>