- python保留字符串中数字,去除字母,再转化为Int类型操作
梦云澜
pythonpython开发语言
现在我们有一个这样的分类列表:categories=['Layer1','Layer2','Layer3','Layer4','Layer5','Layer6','WM']我们想保留其中的分类的数字,去除字母,该怎么做呢?首先第一步:importpandasaspdimportre#原始分类数据categories=['Layer1','Layer2','Layer3','Layer4','Lay
- snmp_exporter组件监控H3c交换机
会飞的土拨鼠呀
ChatGPT实践运维学习笔记运维prometheus网络
使用snmp_exporter监控H3C交换机是一个常见的场景。snmp_exporter是Prometheus的一个组件,用于通过SNMP协议收集网络设备的指标。以下是配置和使用的详细步骤:1.安装snmp_exporter下载并安装snmp_exporter:从Prometheus官方GitHub仓库下载最新版本的snmp_exporter。解压并安装:tar-xzfsnmp_exporter
- 2000-2022年31省农业碳排放测算数据(计算过程+结果+参考文献)
经管数据库
数据分析
数据名称:2000-2022年31省农业碳排放测算数据(计算过程+结果+参考文献)区域范围:全国31个省份时间范围:2000-2022年主要使用以下指标计算:化肥使用量(万吨)、塑料薄膜使用量(万吨)农用柴油使用量(万吨)农药使用量(万吨)农作物播种面积(千公顷)灌溉面积(千公顷)化肥碳排放量(万吨)薄膜碳排放量(万吨)柴油碳排放量(万吨)农药碳排放量(万吨)翻耕碳排放量(万吨)参考文献:丁宝根,
- 微信小程序交易平台/基于微信小程序的购物系统/基于微信小程序的电商平台/基于微信小程序的商品销售系统
一枚小小程序员哈
微信小程序小程序
摘要随着当今网络的发展,时代的进步,各行各业也在发生着变化,于是网络已经逐步进入人们的生活,给我们生活或者工作提供了新的方向新的可能。本毕业设计的内容是设计实现一个微信小程序交易平台。使用微信开发者是以java语言进行开发,MYSQL为数据库开发平台,Tomcat网络信息服务作为应用服务器。微信小程序交易平台的功能已基本实现,主要包括有商家、用户、商品分类、商品信息、商品咨询等功能。本微信小程序软
- 昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类
深度学习图像识别
PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上,使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。内容包括GoogleNet模型创新点介绍、GoogleNet网络架构剖析与GoogleNet网络模型代码实战分析等等。本实验的目录结构安排如下所示:GoogleNet网络模型创新点介绍GoogleNet的网络架构剖析Goo
- 华为E9000刀箱(HWE9000V2)服务器硬件监控指标解读
MXsoft618
运维管理智能运维管理平台运维软件服务器运维
随着数据中心规模的不断扩大,服务器的稳定性和可靠性变得尤为重要。华为E9000刀箱(HWE9000V2)作为一款高性能的服务器设备,其硬件状态的实时监控对于保障业务的连续性和系统的稳定运行至关重要。监控易作为一款专业的IT基础设施监控软件,为华为E9000刀箱提供了全面的硬件监控解决方案。本文将基于监控易对华为E9000刀箱的监控指标进行解读,帮助运维团队更好地理解和应用这些监控功能。一、监控易简
- IBM_Flex服务器监控指标解读
MXsoft618
智能运维管理平台智能运维管理系统服务器运维
美信监控易内置了数千种常见设备监测器,能够监测超过20万项指标。这些指标涵盖了从硬件设备到软件系统,从网络性能到安全状态等各个方面。如下基于美信监控易——IT基础监控模块,对IBM_Flex服务器部分监控指标进行解读。一、IBM_Flex服务器监控指标(一)响应时间含义及组成响应时间是指从客户端发起请求到服务器返回响应所经历的时间。对于IBM_Flex服务器,这一指标涵盖了多个环节的耗时,包括网络
- 计算机网络 (51)鉴别
IT 青年
一研为定计算机网络
前言计算机网络鉴别是信息安全领域中的一项关键技术,主要用于验证用户或信息的真实性,以及确保信息的完整性和来源的可靠性。一、目的与重要性鉴别的目的是验明用户或信息的正身,对实体声称的身份进行唯一识别,以便验证其访问请求、保证信息来自或到达指定的源和目的。在信息安全领域,鉴别技术可以验证消息的完整性,有效地对抗冒充、非法访问和重放等威胁,是维护网络安全的重要手段。二、分类报文鉴别:定义:报文鉴别是指验
- 深度学习基础18(多层感知机代码实现)
NDNPOMDFLR
深度学习深度学习python经验分享人工智能神经网络
多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较,将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
- python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)
weixin_39849054
python3.6split用法
研修课上讲了两个例子,融合一下。主要演示大致的过程:导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题:①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation导入会出现warning,说已弃用fromsklearn.model_selectionimporttrain-test_splitfromsk
- python datasets_python基础之sklearn.datasets
weixin_39897887
pythondatasets
sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法,可以通过dir或help命令查看,我们会发现主要有三种形式:load_、fetch_及make_的方法(1)datasets.load_:sklearn包自带的小数据集In[2]:datasets.load_*?datasets.load_boston#波士顿房价数据集datasets.load_breast_
- 关于Linux性能调优中系统CPU监测信息统计的一些笔记
山河已无恙
Linux笔记Linux性能调优linux运维性能调优cpu
写在前面博文内容部分参考于《Linux性能优化》中文版一书,学习后记录,感兴趣小伙伴可以支持下译者博文涉及内容:CPU相关的基础指标的解释:运行队列,平均负载,上下文切换,中断,CPU使用率CPU监控信息统计的常用工具中关于CPU信息的统计方式:vmstatmpstatsartop(3.0)人总是害怕去追求自己最重要的梦想,因为他们觉得自己不配拥有,或者觉得自己没有能力去完成。——保罗.柯艾略《牧
- sklearn.datasets
SilenceHell
机器学习实战学习笔记
fromsklearn.datasets.california_housingimportfetch_california_housinghousing=fetch_california_housing()type(housing)Out[21]:sklearn.utils.Bunchtype(housing.data)Out[23]:numpy.ndarrayhousing.data[0]Out
- 全面指南:使用JMeter进行性能压测与性能优化(中间件压测、数据库压测、分布式集群压测、调优)
vip1024p
面试学习路线阿里巴巴jmeter性能优化中间件
目录一、性能测试的指标1、并发量2、响应时间3、错误率4、吞吐量5、资源使用率二、压测全流程三、其他注意点1、并发和吞吐量的关系2、并发和线程的关系四、调优及分布式集群压测(待仔细学习)1.线程数量超过单机承载能力时的解决方案2.如何搭建分布式集群3.实施集群压测及监控4.处理集群中单台施压机报错的情况5.长时间压测(10小时)的注意事项6.处理混合场景:用户思考时间及多个服务同时压测7.开发压测
- 如何制作一个自己的社区招聘软件
新微云小编辑
小程序前端后端需求分析性能优化个人开发产品运营
本项目旨在开发一个本地化的社区招聘软件,通过小程序实现多端适配,确保苹果和安卓手机用户都能便捷使用。该软件将允许用户发布所在社区或工业园区的招聘就业信息,并支持多种行业分类,以便不同行业的岗位信息能够以适合的方式展示。1.用户注册与登录支持手机号码注册和第三方登录(如微信、QQ)。用户信息管理,包括个人资料编辑和密码修改。2.招聘信息发布用户可以发布招聘信息,包括职位名称、公司简介、工作地点、薪资
- 如何提升原力值-小白专享 快速实现赚钱小目标
肉三
道爷我悟了程序员创富业界资讯经验分享
CSDN原力值提升秘籍:全面攻略与实战指南在CSDN这个充满技术活力的社区,原力值是衡量用户活跃度和影响力的重要指标。高原力值不仅代表着你在社区中的威望,还能为你带来更多的机会和资源。那么,如何才能有效提升原力值呢?今天,就为大家详细揭秘。一、内容创作:夯实基础,打造优质输出(一)发布高质量原创文章高质量原创文章是提升原力值的核心要素。它要求内容不仅要准确无误,更要深入、全面且具有独特的见解。例如
- C语言编程笔记:文件处理的艺术
就爱学编程
新星杯c语言笔记开发语言
大家好,这里是小编的博客频道小编的博客:就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识,希望能在这里与大家共同进步,共同收获更好的自己!!!本文目录引言正文一、为什么要用文件二、文件的分类三、文件指针四、文件的打开与关闭1.文件的打开2.文件的关闭五、文件缓冲区六、文件的基本操作(1)打开文件(2)关闭文件(3)检测文件末尾和错误(4)清除文件错误标志七、顺序读写文件(1)字符级操作函数fgetc
- 杨建:网站加速--服务器编写篇
黄传通
服务器centosbufferservertcp多线程
杨建:网站加速--服务器编写篇(上)--提升性能的同时为你节约10倍以上成本From:http://blog.sina.com.cn/iyangjian一,如何节约CPU二,怎样使用内存三,减少磁盘I/O四,优化你的网卡五,调整内核参数六,衡量WebServer的性能指标七,NBAjs直播的发展历程八,新浪财经实时行情系统的历史遗留问题(7byte=10.68wRMB/year)---------
- 岭回归预测PM2.5
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#-*-coding:utf-8-*-#@File:demo2.py#@Author:CJH#@Date:2019/4/9#@Software:PyCharm#@Desc:天气PM2.5预测importcsvimportnumpyasnpfromnumpyimport*importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_modeltraining
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测:深度学习应用与实现
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能目标跟踪目标检测
引言随着全球航空运输业的持续增长,机场的安全性变得越来越重要。机场安检作为航空安全的重要组成部分,主要负责对乘客和行李进行检查,防止危险物品进入机场或飞行器。传统的安检方式多依赖人工检查,效率低下且容易出错。因此,基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生,通过计算机视觉技术,自动识别和分类行李中的物品,大大提高了安检的效率与准确性。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,由于其高效的目
- Transformer架构原理详解:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,其中Transformer架构扮演着至关重要的角色。自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来,Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果,例如文本分类、问答系统、文本摘要
- 异常检测的评价指标:ROCAUC等【tips】
太简单了
tips计算机视觉深度学习pytorch
准确率Precision&召回率Recallfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curveprecision,recall,thresholds=precision_recall_curve(gt_mask.flatten(),scores.flatten())混淆矩阵:实际预测正负正TP(真正类)FN(假负类)负FP(假正类)TN(真负类)prec
- 青少年编程与数学 02-007 PostgreSQL数据库应用 12课题、存储过程编写
明月看潮生
编程与数学第02阶段数据库青少年编程postgresql编程与数学
青少年编程与数学02-007PostgreSQL数据库应用12课题、存储过程编写一、存储过程二、分类三、创建四、调用五、修改六、删除七、应用示例八、内置存储过程课题摘要:本课题详细介绍了PostgreSQL中存储过程的编写和操作。存储过程是一系列SQL语句的集合,可作为单元保存在数据库中,用于执行数据查询、更新、插入和删除等操作。它们具有封装性、提高性能、增强安全性、事务管理、参数化和返回结果等特
- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
用心去追梦
人工智能大数据数据分析
基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
- Centos常用命令,按功能分类,用户和权限管理等
ZHOUPUYU
资料分享centoslinux运维
CentOS是一个基于RedHatEnterpriseLinux(RHEL)的免费开源操作系统,稳定可靠,广泛应用于服务器环境。以下是一份CentOS使用教程及常用命令的总结,帮助你快速上手。由于篇幅限制,这里只涵盖常用命令和基本操作,更深入的学习需要参考CentOS官方文档和相关书籍。一、安装CentOSCentOS的安装过程与其他Linux发行版类似,通常包含以下步骤:下载镜像:从CentOS
- Python增强办公效率的11个实用代码段,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
Python_chichi
互联网程序员网络安全pythonjava大数据
引言在日常工作中,许多任务可以通过编程自动化来提高效率。本文将介绍一些实用的Python脚本,用于批量创建文件夹、重命名文件、处理Excel数据、合并PDF文件等。这些工具能显著减少重复性工作,提升工作效率。1.快速生成批量文件夹工作中经常需要创建多个文件夹来分类存储不同类型的文件。手动创建不仅耗时还容易出错。利用Python可以快速生成批量文件夹。importosdefcreate_folder
- IT服务台的5个基本参与度指标
运维
当一个企业如果想要留下客户,成功的关键就在于提升客户的参与程度。以优步(Uber)为例,其以客户为中心的方法来源于他们的实时跟踪、透明定价、多种服务的便捷使用以及促销激励方式。通过这些方式,Uber利用技术实现了与客户的无缝互动,最终赢得了更多忠实客户。但是,在客户参与度方面,“参与度”究竟意味着什么呢?什么是客户参与度?客户参与度可以理解为一个持续在所有接触点上积极为客户创造互动体验的过程。这个
- 降维算法:主成分分析
一个人在码代码的章鱼
数学建模机器学习概率论
主成分分析一种常用的数据分析技术,主要用于数据降维,在众多领域如统计学、机器学习、信号处理等都有广泛应用。主成分分析是一种通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量(即主成分)的方法。这些主成分按照方差从大到小排列,方差越大,包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分,以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,
- [2025分类&时序异常检测指标R-AUC与VUS]
沉木渡香
机器学习随笔分类数据挖掘时序异常检测VUSR-AUC
梳理了一下分类中常见的指标,这些指标与时序异常检测中新提出的A-RUC与VUS之间的关系真正例(TruePositive,TP):被正确识别为正样本的数量。真负例(TrueNegative,TN):被正确识别为负样本的数量。假正例(FalsePositive,FP):被错误识为正样本数量假负例(FalseNegative,FN):被错误识别为负样本数量精确度(Precision,Pr):关注所有识
- Transformer 架构对比:Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析
m0_74823683
面试学习路线阿里巴巴transformer架构深度学习
1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型(如早期GPT系列)双向模型(如BERT)编码器-解码器模型(如BART,T5)DenseTransformerDenseTransformer的优势是什么DenseTransform
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&