- 贪心算法--将数组和减半的最小操作数
4C++
数据结构与算法贪心算法算法
本题是力扣2208---点击跳转题目思路:要尽快的把数组和减小,那么每次挑出数组中最大的元素减半即可,由于每次都是找出最值元素,可以用优先队列来存储这些数组元素每次取出最值,减半后再放入优先队列中,操作次数+1,直到数组和小于等于原总和的一半代码:classSolution{public:inthalveArray(vector&nums){doublesum=0;intcnt=0;priorit
- 2280将数组和减少的最少操作次数(贪心算法) 分析+源码+证明
懒羊羊大王&
算法(贪心算法)c++(初阶)贪心算法算法
题目解析请你返回将nums数组和至少减少一半的最少操作数。这句话相当于最后数组和小于等于最开始数组和的一半。1.1算法原理解法:贪心+大根堆(堆顶为最大值)具体策略:每次挑选数组中最大的数,进行减半,直到数组和减少到至少一半为止。举例:初始nums的和为5+19+8+1=33。以下是将数组和减少至少一半的一种方法:选择数字19并减小为9.5。选择数字9.5并减小为4.75。选择数字8并减小为4。最
- 人大预算联网监督系统
前端产品产品设计
人大财政预算联网监督是建立和完善中国特色社会主义预算审查监督制度的有益探索,是贯彻实施预算法,加强对政府全口径预算决算审查监督,推动实施全面规范、公开透明预算制度的客观需要,是对人大预算审查监督工作的创新发展。项目地址:Github、国内Gitee演示地址:http://silianpan.cn/bss/以下是演示角色和账号(密码同账号):超级管理员:seal_adminXXX市人大管理员:xxx
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lu_32
python
1.计算面积与周长:r=8s=r*rprint("面积是")print(s)z=r+r+r+rprint("周长是")print(z)#面积是#64#周长是#322.输入圆的半径,计算出圆的面积和周长:r=input("请输入半径:")r=float(r)s=3.14*r*rprint("圆的面积:",s)r=input("请输入圆的半径")r=int(r)s=3.14*r*rprint("圆的半
- 【贪心算法】将数组和减半的最小操作数
I_Am_Me_
贪心算法贪心算法算法
1.题目解析2208.将数组和减半的最少操作次数-力扣(LeetCode)2.讲解算法原理使用当前数组中最大的数将它减半,,直到数组和减小到一半为止,从而快速达到目的重点是找到最大数,可以采用大根堆快速达到目的3.代码classSolution{publicinthalveArray(int[]nums){PriorityQueueheap=newPriorityQueueb.compareTo(
- 图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images
cccc来财
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无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区,去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换,在实际的图像拼接任务中,由于输入图像的多样性和复杂性,经过第一阶段的粗对齐后,图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域,特别是在高分辨率和大视差的情况下,设计了低分辨率变形分支,先在低分辨率下对图像进行处理和学习
- 目标检测中衡量模型速度和精度的指标:FPS和mAP
asdfg1258963
目标检测_ai目标检测人工智能
“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS(FramesPerSecond)定义:FPS是“每秒传输帧数”的缩写,用于衡量计算机视觉系统(如目标检测、图像识别等)的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。重要性:在实时应用中,如自动驾驶、视频监控等,FPS是一个关键指标。高FPS意味着系统能够快速处理输入的图像数据,实现实时响应。计算方式:FPS可以通过以下公式计算:
- Java基础编程 找素数
是盈盈啊
笔记
说明:除了1和它本身以外,不能被其他正整数整除,就叫素数。方法是否需要接收数据进行处理?需要接收101以及200,以便找该区间中的素数。方法是否需要返回数据?需要返回找到的素数个数。方法内部的实现逻辑:使用for循环来产生如101到200之间的每个数;每拿到一个数,判断该数是否是素数;判断规则是:从2开始遍历到该数的一半的数据,看是否有数据可以整除它,有则不是素数,没有则是素数;根据判
- 机器学习-----决策树
多巴胺与内啡肽.
机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练,建立出分类规则,并对新样本进行预测,属于有监督学习。根节点:最上面的节点。叶子节点:能直接看到结果的节点。非叶子节点:位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树:用于分类任务,叶节点代
- 草根版外卖避雷计划「数据库寄生 2.0」优化方案
cainiaojunshi
预算方案智慧城市
接上回计划省钱版【打败美团和饿了吗的机会越来越大了!#外卖避雷计划#】[特殊字符][特殊字符]-CSDN博客(含三端流程图+预算穿透表+风险应对)一、策划目标(草根版核心)实现单城外卖后厨监督轻量化:✅创作端:骑手/打假人扫码接单,视频自动同步(省90%录入时间)✅服务端:AI+算法自动跑批,日省2小时人工干预(年省2.22万)✅观看端:实时暴雷指数+悬赏助力,用户信任度提升40%✅终极目标:单城
- 数据标注质量对AI模型质量的影响分析
自由鬼
行业发展IT应用探讨人工智能机器学习深度学习AI
上、数据标注质量与AI模型的质量关系数据标注是AI最基础的工作,数据标注的质量决定了AI质量,影响数据标注质量的是数据标注的规则。1、数据标注是AI最基础的工作:数据标注是构建高质量AI模型的基石:数据标注尤其是在监督学习范式下,是AI领域最基础、最关键的工作之一。没有高质量的标注数据,就如同建造高楼大厦没有坚实的地基,AI模型就无法有效地学习和训练,最终的AI质量也就无从谈起。训练数据是AI模型
- 吴恩达机器学习笔记复盘(二)监督学习和无监督学习
wgc2k
机器学习机器学习笔记学习
监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型,它是学习输入到输出映射的算法,关键在于给学习算法提供包含正确答案(即给定输入X的正确标签Y)的学习例子。生活中的例子邮件分类,输入是电子邮件,输出是判断邮件是否为垃圾邮件。语音识别,输入音频剪辑,输出文本记录。机器翻译,输入一种语言文本,输出其他语言的相应翻译。在线广告,输入广告和用户信息,预测用户是否点击广告,为公司带来大量
- 大数据技术【7】
星绘搜题
bigdata数据挖掘大数据
1.目前所获取的总数据量的80%以上都是()数据。。A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤:①在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类;②更新中心点为每类的均值;③随机选取k个中心点;④j选择一项:a.③①②④b.①②③④c.①④③②d.④③②①A.③①②④B.①②③④C.①④③②D.④③②①3.利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的
- Mybatis的基本使用
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mybatis
MyBatis简介MyBatis用于持久层框架,持久层是对数据库操作的部分,前版本iBatis由Apache软件基金组织进行更名并维护。特点:简化数据库的操作SQL映射灵活(半ORM框架)支持高级映射易于集成维护配置动态SQL缓存机制功能:替代JDBC,JDBC是java中提供的用于操作数据库的技术及方案数据库的连接控制难。连接池SQL语句硬编码。将sql语句存放到xml配置文件中参数传递问题。提
- 数据挖掘技术介绍
柒柒钏
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数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- 实现相机权限二次申请鸿蒙示例代码
本文原创发布在华为开发者社区。介绍本示例基于程序访问控制管理实现二次向用户申请相机访问权限授权。实现相机权限二次申请源码链接效果预览使用说明点击“RequestPermission”按钮,出现弹窗向用户申请相机访问权限授权,点击“不允许”,再次点击“RequestPermission”按钮,出现半屏弹窗二次向用户申请授权。实现思路点击“RequestPermission”按钮时,通过request
- 微信小程序脚本自动化测试方案
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测试工程师成长之路微信小程序UI自动化测试小程序自动化
这篇文章主要讲述了微信小程序脚本自动化测试方案,包括方案产生的初衷,选型Minium的原因,分阶段目标,架构设计(底层服务层、页面功能Case、流程测试),数据Mock方式及流程,最后提到结合工具提升效率,实现配置化测试等。一段痛苦的日子从开始负责小程序开始,基本每两周发一次版本,并且是在10点半后开始发版。经常遇到的场景是等到10点,以为测试的差不多了,没有什么问题。啪啪,打脸来的太快,总会发现
- 机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |
小酒馆燃着灯
机器学习算法k近邻算法
文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
- 手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)
木有鱼丸223
手写机器学习算法系列机器学习算法聚类
代码仓库(数字空间项目,GN可上)不想看的话,我也将代码上传到本博客中。1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域,聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法,它将相似的对象分到同一个组,而不同的对象则被分到不同的组。这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组,以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别,而是通过算法自动进行分组。在实际应用中,我们常见的
- 华为又一重拳!迄今为止最强5G基带芯片、全球最快CPE正式发布!
weixin_34101229
5g
华为目前已经获得30个5G商用合同,已经出货超过25000个5G基站。就在刚刚,华为推出了业界首款5G基站核心芯片天罡芯片,5G多模终端芯片Balong5000(巴龙5000)以及基于该芯片的首款5G商用终端5GCPEPro。华为:让5G基站更简单据悉,天罡芯片支持200M频宽频带,可以让全球90%的站点在不改造市电的情况下实现5G,预计可以把5G基站重量减少一半。华为常务董事、运营BG总裁丁耘透
- 基于分组 NMS 的检测模型后处理改进
Lunar*
目标检测算法与优化目标检测深度学习python
引言在目标检测任务中,后处理阶段的非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)是至关重要的一环,主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而,在某些场景中,不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别,例如:交通工具检测场景:同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景:同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景:同一台设备可能被误检测为“微波炉”和
- RocketMQ中事务消息的实现机制
啊sen丶
rocketmq数据库java
在分布式系统中,确保消息与本地事务的一致性是一个关键问题。RocketMQ通过事务消息提供了对这种需求的支持,其核心思想是通过两阶段提交来确保消息和本地事务的原子性。本文将深入探讨RocketMQ事务消息的实现机制,包括基本流程、事务回查机制以及消息状态的处理。一、事务消息的基本流程(一)第一阶段:半消息的发送当生产者发送事务消息时,RocketMQ会将消息存储在一个特殊的队列RMQ_SYS_TR
- 【从零开始学习计算机科学】数据库系统(十)XML、XPATH、XQuery与XML数据库
贫苦游商
数据库学习xmlxpathxml数据库xquerysql
【从零开始学习计算机科学】数据库系统(十)XML、XPATH、XQuery与XML数据库XML基础知识元素属性Namespaces文档类型定义(DTD)文档类型定义(DTD)XML数据文档的树模型XML树模型的生成方式Xpath语言Xpath常用的标记XQuery语言XML基础知识XML是一种语言,更是一种适合灵活描述各种办半结构化的数据和结构的好工具。在一应用程序与另一应用程序需通信(交换数据)
- 深入浅出 K 近邻算法:原理、实践与应用
烂蜻蜓
机器学习近邻算法算法
引言在机器学习的众多算法中,K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)以其简洁而强大的特性占据着重要地位。它既可以用于分类任务,也能在回归任务中发挥作用。无论是处理简单数据集,还是面对复杂的数据分布,KNN都展现出独特的魅力。本文将深入探讨KNN算法的原理、特点、优缺点、实现步骤以及在分类和回归任务中的具体应用。KNN算法的基本原理KNN算法属于监督学习范畴,其核心思想质朴而直
- 3.13 YOLO V3
不要不开心了
机器学习pytorch深度学习
今天的内容为YOLO-V3YOLO系列-YOLO-V3,最大的改进就是网络结构,使其更适合小目标检测。-特征做得更细致,融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。-先验框更丰富了,3种scale,每种3个规格,一共9种。-softmax改进,预测多标签任务。-多scale-为了能检测到不同大小的物体,设计了3个scale。-scale变换经典方法-左图:图像金字塔;右图:单一的输入。-scale变换
- LLM 为什么需要 tokenizer?
SmallerFL
NLP&机器学习语言模型gptnlppython词嵌入深度学习transformer
文章目录1.LLM预训练目的1.1什么是语言模型2.Tokenizer一般处理流程(了解)3.进行Tokenizer的原因3.1one-hot的问题3.2词嵌入4.结语1.LLM预训练目的我们必须知道一个预训练目的:LLM的预训练是为了建立语言模型。1.1什么是语言模型预训练的语言模型通常是建立预测模型的,即预测下一个词的概率。通常采用了基于自监督学习的方式进行预训练,其中最常见的方法之一是使用自
- 如何设计高效的数据湖架构?
晴天彩虹雨
架构大数据数据仓库
1.引言在大数据时代,数据湖(DataLake)逐渐成为企业存储和处理海量数据的重要基础设施。相比于传统数据仓库,数据湖能够支持结构化、半结构化和非结构化数据,同时提供更灵活的存储与计算能力。然而,如何合理设计数据湖架构,优化存储策略、Schema演进以及数据生命周期管理,是数据架构师必须深入思考的问题。本篇文章将深入探讨数据湖架构的设计方法,结合Hudi、Iceberg、DeltaLake等技术
- 基于YOLOv5的车牌识别系统:从数据集到UI界面的实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展,车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统(LicensePlateRecognition,LPR)主要用于识别车辆的车牌号码,并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来,随着深度学习技术的飞速发展,基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法,如YOLO(YouOn
- 基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略
m0_65156252
人工智能
基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略是当前生物信息学和精准医学领域的一个前沿问题。在多组学数据中,通常包括不同层次的生物信息(如基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等),这些数据通常存在缺失、噪声或不一致的情况。因此,如何有效地在这些不完整的数据中进行特征选择,是实现精确疾病预测和个性化治疗的关键。结合多模态大模型(如自监督学习、图神经网络、Transformer等)可以有效解决这一问题。以
- 附原文 |《2024年漏洞与威胁趋势报告》深度解读
漏洞
在信息技术飞速发展的当下,网络安全已然成为全球瞩目的焦点。安全极客社区精心译制的《2024年漏洞与威胁趋势报告》明确指出,2023年堪称网络安全领域的重要分水岭。这一年,新发现漏洞的数量出现了前所未有的增长态势,其中高危或严重级别的漏洞占比高达一半,漏洞利用的时间线显著缩短,然而平均修复时间却过长。金融服务、制造业以及公用事业等行业面临的网络威胁愈发严峻,首席信息安全官所承担的法律责任也日益加重。
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end