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Wade_Crab
微服务负载均衡架构
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- 亦菲喊你来学机器学习(14) --贝叶斯算法
方世恩
机器学习算法人工智能pythonscikit-learn
文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点:局限:四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法(Bayesianalgorithm)是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法,主要用于估计模型参数和进行概率推断。以下是对贝叶斯算法的详细解析:一、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理,它描述了条件概率之间的关系。该定理的数学表达式为:P(A∣B)=P(B)
- 创业 你有换个方向,推倒重来的魄力吗
暖阳小薇
对创业者而言,最可怕的事情就是在错误的路上“一条道走到黑”。创业的赛道有很多,商业模式五花八门,只要选对方向、用对方法,很容易产生四两拨千斤的效果,极大地提高创业成功的概率。相反,如果方向不对,那么做得越多,专注得越久,离理想中的终点就越远。此时,心力的最大化体现不是“明知是错,我心无悔”,而是看你是否拥有敢于否定自己的胸怀、断臂自救的快速反应和推倒重来的魄力。具体而言,创业者需要做到以下4点。1
- AI大模型副业变现之路,有技术就有收入!
AI大模型-王哥
人工智能AI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
在当今时代,AI大模型的应用越来越广泛,利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南,帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备(1)数学知识:线性代数、概率论与数理统计、微积分等,这些是理解AI算法的基础。(2)编程技能:掌握Python编程语言,因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。(3)机器学习原理:了解常见的机器学习算法,如线性回归、决策树、
- 需求评审总被研发diss?给你们8个实用的产品建议
小斧子_
一直从事产品和运营方面的工作,经常会面临被研发diss的情况,比如下面这几种:遇到这种情况怎么办?那种情况你们考虑了么?你们知道这里面涉及的逻辑是怎样的么?这根本实现不了!甚至很多时候评审会都进行不下去,双方唇枪舌剑面红耳赤差点就干起来了。其实并不是产品同学不努力,也不是研发同学故意要刁难谁,反而,这是他们比较负责任的表现。大家想想,如果他们不去提醒你,原原本本按照你的需求去做,你猜大概率谁会去背
- 【YOLO系列】YOLO介绍
有品位的小丑
目标检测与生成式模型学习记录YOLO目标跟踪人工智能
目录前言一、算法特点二、工作原理前言YOLO,全称为"YouOnlyLookOnce",是一种流行的实时目标检测算法,由JosephRedmon等人于2015年首次提出。YOLO的核心思想是将目标检测任务视为一个单一的回归问题,直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。这种设计使得YOLO能够以非常快的速度进行目标检测,同时保持较高的精度,特别适合需要实时处理的应用场景。一、算法特点速度快YOL
- python绘制二维正态分布概率密度图(2d,3d)
马鹿91
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importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportmultivariate_normal#定义均值和协方差矩阵mean=np.array([0,0])covariance=np.array([[1,0.5],[0.5,1]])#创建一个网格x,y=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.
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神龙IP.
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爬虫使用优质代理的最佳实践在进行网络爬虫时,使用优质代理就像是为你的爬虫装上了强劲的发动机,能够大幅提升数据抓取的效率和成功率。然而,选择和使用优质代理并非易事,今天我们就来探讨如何在爬虫中有效使用优质代理。1.什么是优质代理?优质代理通常指的是那些速度快、稳定性高、匿名性强的代理IP。这些代理能够提供快速的响应时间,减少请求失败的概率,同时有效保护用户的真实IP地址。优质代理就像是一条畅通的高速
- 2022-02-23
排骨粽
我相信读书并不是为了让人感到对世界失望的,可能我读得还不够多,对世界认知尚处于浅薄的阶段,还要继续读更多的才行。只是啊,现在真的有点厌世,啊不,我一直很厌世,虽然表面上看我好像一个热爱生活的人。听闻前同事和现同事都因为怀孕要结婚了,有一个大学还未毕业昨天领证,还要因此休学一年。按照他们家的情况,大概率生完孩子补完学业,可能得有个三四年无法和社会正常接轨了。而另一个年纪较大的同事,思想单纯且传统。怎
- 基于OpenCV-Python实现人脸识别-----摄像头捕获人脸图像显示中文乱码问题
匹数
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基于OpenCV-Python实现人脸识别时,为了使图像上显示识别到人员的中文名字,做了几次尝试,使用PIL.Image和OpenCV图像格式相互转换解决:使用OpenCV将图片灰度化,对加载的灰度化图使用分类器中的detectMultiScale()函数查找目标人脸,并使用for循环实现矩形框和圆形框框住查找到的人脸。再使用OpenCV中识别器face.LBPHFaceRecognizer()方
- 推文案例分析-房颤相关20210606
盐大虾
题目:中国房颤日:脑梗风险增高十倍!超过千万人得病还不自知发文时间:2021年06月4日来源:小大夫漫画作者:熊猫医学主题:房颤的医学知识和如何预防房颤引起的脑卒中框架:1.引子:熊猫爸爸查出房颤2.房颤的定义与流行病学,80岁以上人群患病率达30%以上。3.房颤的特点与危害:①有的房颤没有症状,但是都可能导致脑卒中。②房颤患者发生脑卒中的概率是常人的6-17倍。③房颤引发的脑卒中死亡率是非房颤引
- Vue3 递归组件
德育处主任Pro
vuejavapythonjsreact
本文简介点赞+关注+收藏=学会了在日常Vue项目中,大概率会用组件库辅助开发,所以递归组件的出镜率可能不会非常高。但这并不代表递归组件不重要。本文用10分钟左右的时间让你掌握递归组件的用法。在此之前,你必须掌握:html+css+js+Vue3基础用法,至少需要知道Vue组件是什么。用法讲解在讲解递归组件之前,我们需要先了解几个概念。什么是递归?递归在百度百科里的定义是:程序调用自身的编程技巧称为
- 命运
紫色小路
年轻时,听到大人讲“命里料好的”,总有点不以为然。随着阅历增长,看到很多人事变化,总感觉到冥冥之中有只手,像搓麻将一样地揉捏着我们的每个人的命运。从出生的随机性,决定了我们注定不同的生活。投胎在沿海发达地区的,与内陆山坳里,命运截然不同是大概率的事:学历不同,工作不同,生活层次也不同,未来的走向更不同。到结婚娶嫁,选择不同的对象感觉也是命运安排:有些人背井离乡来到一个陌生地方相遇相识相爱,有些人起
- 俄乌和谈成功的概率有多大?
海澜鲸
私以为和谈成功的概率很小。其一,美国最不希望和谈成功。刚刚挑起战争,转嫁国内疫情影响、经济危机,若和谈成功,则会损失利益,所以美国最不愿意和谈成功,会想方设法阻扰,一如想方设法挑起俄乌战争。其二,和谈能否成功关键因素在乌克兰。但不幸的是乌克兰的总统泽连斯基是只菜鸟,只是希望加入北约,搂紧西方的大腿。现在西方各国的援助,又唤起了他加入北约的希望。他是矛盾的,既想和谈结束战争,让俄撤兵,但又顾忌西方对
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Pown_ShanYu
算法数据结构图论
A装备二选一(一)题目大意:手中武器增加a%的暴击率,伤害变为原来的b倍新获取武器增加c%的暴击率,伤害变为原来的d倍新武器是否可以替换老武器赛时错误思路:两件武器均没有提升面板属性,看暴击产生的额外伤害确定替换(平时玩游戏经常这么换),设普攻伤害为x那么旧武器暴击产生的伤害为a%*b*x-x新武器x+c%*d*x-x所以如果c%*d>a%*b可换正解应该用概率求暴击和不暴击造成的伤害和大小旧武器
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用OpenCV读取图片importcv2ascvpath='E:/Documents/Desktop/DSC_0001.JPG'img=cv.imread(path)cv.imshow('img',img)cv.waitKey(0)
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要使用Python实现一个基于贝叶斯分类器和决策树的医疗诊断功能,我们需要构建一个模型,该模型可以根据病人描述的症状预测可能的病症。这个模型将利用贝叶斯分类器和决策树来进行预测。以下是一个基本的实现思路:数据准备:我们需要一个包含不同症状和对应病症的数据集。这个数据集将用于训练我们的贝叶斯分类器和决策树。贝叶斯分类器:我们使用朴素贝叶斯分类器来根据给定的症状计算每个病症的概率。决策树:我们使用决策
- Redis 全文检索及使用示例
凌虚(失业了求个工作)
Redis&MQredis全文检索后端架构golangjavaelasticsearch
序言Redis除了我们所熟知的缓存功能之外,还通过RedisJSON、RediSearch、RedisTimeSeries、RedisBloom等模块支持了JSON数据、查询与搜索(包括全文检索、向量搜索、GEO地理位置等)、时序数据、概率计算等等扩展功能。这些模块既可以按需导入,也被全部打包到了RedisStack中方便我们直接使用。本文将会简述如何使用Redis进行全文检索。Redis全文检索
- 机器学习中的逻辑回归
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机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词,但实际上,逻辑回归是一种分类算法,用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。本文将深入讲解逻辑回归的原理、实际应用以及使用Python进行实现的代码。逻辑回归的基本原理逻辑回归的目标是建立一个能够预测输出为二分类标签的模型。它采用逻辑函数(也称为sigmoid函数)将线性组合的特征映射
- 小琳 AI 课堂:机器学习
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嘿,朋友们!欢迎来到小琳AI课堂机器学习:如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习,这门超酷的多领域交叉学科,居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。它的关键就在于让计算机凭借数据和算法去学习,然后像个小超人似的,拥有预测和决策的超强能力!从技术实现的层面来讲,主要分成监督学习、无监督学习和强化学习这三大类别监督学习:在有标记的数据集上展开学习。打个比方哈,根据已知的
- 晨间日记 2022 6 19狭路相逢显敌踪,《武林三绝》第六回之五十四
微丹湜意
谷飞霞功力还没有完全恢复,就这样跑出来,遇到危险的概率会很高。只是没想到她会遇到老虎。老虎也就罢了,再厉害也只有三扑。老虎还被打死了,那就不知道打死老虎的是敌是友。老虎才不管是敌是友,饿了见了人就会扑上去。这人可比老虎难对付了。原文是——一掌击毙猛虎的人那只猛虎似乎是作临死前的挣扎,负痛狂嗥。初时吼声洪亮,渐渐就力竭声嘶,断断续续,越来越弱,终于听不见了。谷飞霞听得惊心动魄,是谁把这只猛虎打死的?
- 市场弱止跌,调整未结束,是危也是机
冯思铭
昨天公司文章明确了:重伤的不是行情,是信心今天市场在信心受重创的情况下如期出现弱止跌震荡整理行情市场走势再度和预期一致在昨天市场中阴重创投资者突破的心后我们认为市场短期大概率进入调整期市场需要时间修复这条中阴线及投资者信心今天市场早盘有所发力,但信心终究是受到重创午盘过后市场再度回落,全天市场弱止跌市场在出现站稳走势前,市场大概率会继续延续调整行情所以今天市场弱止跌后我们认为市场调整未结束但此刻我
- 智能优化算法——遗传算法(Python&Matlab实现)[2]
2401_84009974
程序员python算法matlab
初始化种群initPopulation(POP,N)进化过程==foritinrange(iter_N):#遍历每一代a,b=selection(N)#随机选择两个个体ifnp.random.random()<0.65:#以0.65的概率进行交叉结合child1,child2=crossover(POP[a],POP[b])new=sorted([POP[a],POP[b],child1,chil
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小高要坚强
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深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用在自然语言处理领域,主题模型是一种强大的工具,能够自动发现文档集中的潜在主题。在大规模文本数据分析中,LatentDirichletAllocation(LDA)是最受欢迎的主题模型之一。LDA的核心目标是从文档集中提取不同的主题,并确定每篇文档属于这些主题的概率分布。本文将详细介绍LDA主题模型的原理、如何使用Python实现LDA,并演示如何将其应用
- 特征匹配python-opencv代码
三十度角阳光的问候
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- 备战2024数学建模国赛(模型十四):马尔科夫模型 优秀案例(二)大型百货商场会员画像描述的马尔科夫模型案例
2024年华数杯数学建模
备战2024数学建模国赛数学建模机器学习人工智能马尔科夫模型备战数学建模国赛2024年数学建模国赛python
目录1.引言2.马尔科夫模型概述3.数据准备3.1数据收集3.2数据预处理4.马尔科夫模型构建4.1定义状态空间4.2计算状态转移概率4.3模型训练与验证5.结果分析与应用6.结论7.附录:完整代码8.扩展分析8.1状态空间的细化8.2状态转移矩阵的可视化8.3长期预测分析9.高级应用9.1个性化营销策略9.2客户流失预测9.3数据驱动的业务决策10.总结与展望1.引言在大型百货商场中,会员画像的
- 算法全面剖析
无双worker
算法全通算法java数据结构
算法查找算法:顺序查找:基本思想:顺序查找也称为线形查找,属于无序查找算法。从数据结构线形表的一端开始,顺序扫描,依次将扫描到的结点关键字与给定值k相比较,若相等则表示查找成功;若扫描结束仍没有找到关键字等于k的结点,表示查找失败(-1)时间复杂度:查找成功时的平均查找长度为:(假设每个数据元素的概率相等)ASL=1/n(1+2+3+…+n)=(n+1)/2;当查找不成功时,需要n+1次比较,时间
- Android调整进程的oom_adj
zoujin6649
androidoom_adj
Android中的LowMemoryKillerLinuxKernel中的OOMKiller,内核所管理的进程都有一个衡量其oom权重的值,存储在/proc//oom_adj中。根据这一权重值以及各种因素,系统会实时给每个进程评分,以决定OOM时应该杀死哪些进程。比如oom_score分数越低的进程,被杀死的概率越小,或者说被杀死的时间越晚。Android系统也为此开发了一个专门的驱动,名为Low
- 计算机保研/考研面试题——数学篇
安晴晚风
计算机保研/考研专业课面试考研面试
笔者在2023年参加了部分985和华五计算机夏令营和预推免面试,遇到了不少数学问题,以下是笔者的一些总结,从高数、线代、概率论三个方面讨论。(对保研er和考研er均适用,如需要其他学科的问题请关注我~)相关文章:计算机保研/考研面试题——数据结构与算法篇-CSDN博客计算机保研/考研面试题——操作系统篇-CSDN博客计算机保研/考研面试题——计算机网络篇-CSDN博客计算机保研/考研面试题——编程
- 因果思维的三个级别
观海_听涛
为什么1/三级因果思维第一级思维叫”观察”,是通过数据分析做出来的预测。你的生活经验表明下雨会把衣服淋湿,所以下次下雨最好打伞,这就是观察思维。观察是寻找变量之间的相关性,观察就是经验的积累。比如你开了个便利店,卖牙膏和牙线。观察思维问的问题就是,如果一个顾客买牙膏的话,会有多大概率同时也买压线。可以用一个数学公式表示上边的问题:P(牙线|牙膏)所有动物都有观察思维的能力,观察思维已经可以解决很多
- 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/
[email protected]: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