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agente
pythonpython学习开发语言
第一章标识符1、python被称为胶水语言，可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的，python是解释型语言，不需要编译，python是面向对象的语言1、print()#print()可以输出数字、字符串、含有运算符的表达式#print()可以将内容输出到显示器、文件#print()输出
- Holoviews 创建复杂的可视化布局
步入烟尘
Python超入门指南全册Holoviewspython
如何使用Holoviews创建复杂的可视化布局在数据科学和数据可视化领域，Holoviews是一个非常强大的Python库，它可以帮助我们轻松地创建各种复杂的可视化布局。Holoviews提供了一个高层次的接口，使得创建交互式和静态可视化变得简单而直观。本文将介绍如何使用Holoviews来创建复杂的可视化布局，让你的数据以最直观的方式展现出来。安装Holoviews首先，确保你已经安装了Holo
- 程式语言区分
白总Server
htmlpythonjavac++开发语言
程序语言有很多种，每种都有其特定的用途和特点。以下是一些广泛使用的编程语言：1.Python：易于学习，广泛用于数据科学、机器学习、网络开发、自动化等领域。2.Java：广泛应用于企业级应用、安卓开发、大型系统开发等。3.C：一种基础语言，广泛用于系统编程、嵌入式开发、操作系统等领域。4.C++：C语言的扩展，支持面向对象编程，用于游戏开发、高性能应用等。5.JavaScript：主要用于网页前端
- 双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图
tpHRlIi
pdf
双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图可设置双峰组合分布中不同正态参数的分布比例，也可以对多个组合进行计算matlab代码，备注清楚，更改为自己需要的分布比例与参数即可双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图在现代数据科学中，探究数据的分布状态是非常重要的。而在实际应用场景中，数据不一定总是符合单一的分布模型。双峰高斯分布是一种较为常见的数据分布模型，它适用于许多实际场景，比如人口年龄分布、
- 【数据获取与读取】JSON & CSV
yogurt=b
数据分析jsonpython
数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview天池（阿里云旗下开发者竞赛平台）:https:/tianchiaiyun.com/dataset/和鲸社区（数据科学开源社区）数据集：htps://www.heywhale
- Python中的matplotlib库安装教程：多种方法详解
代码前哨站
pythonmatplotlib开发语言
在数据可视化的世界里，matplotlib是一个非常重要的工具库。它提供了一整套绘图功能，帮助我们将数据可视化为图表。无论你是数据科学家、工程师，还是只是在数据处理领域有所涉猎，掌握matplotlib的安装方法都能让你的工作更加高效。本文将详细介绍几种在Python中安装matplotlib的方法。方法一：使用pip安装pip是Python包管理工具，使用它安装matplotlib非常简单。以下
- 【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源
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condaconda
目录1.Conda配置概述2.配置镜像源2.1查找合适的镜像源2.2配置镜像源2.3优先级设置3.环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域。为了最大化利用conda，了解其配置选项至关重要。本文将深入探讨cond
- 顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！
马大哈（Python）
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1.为什么要学习Python？学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。掌握Python意味着你可以在这些领域中找到丰富的职业机会。入门简单：Python的语法简洁明了，易于学习和理解，对于编程初学者来说非常友好。它的代码风格一致，可读性强，有助于培养良好的编程
- python指南之Pandas和Matplotlib进行数据清洗
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Python超入门指南全册Matplotlibmatplotlib开发语言python
使用Pandas和Matplotlib进行数据清洗与可视化在数据科学领域，数据清洗和可视化是构建数据驱动解决方案的重要步骤。本文将详细介绍如何使用Pandas进行数据清洗，并结合Matplotlib进行可视化。通过实际代码示例，我们将处理一个包含缺失值、不一致格式和噪声数据的示例数据集，最终将其转换为可视化友好的形式。1.准备工作在开始之前，我们需要安装必要的Python库。如果尚未安装，可以使用
- 【Rust光年纪】从心理学计算到机器学习：Rust语言数据科学库全方位解读！
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Rust语言的数据科学和机器学习库大揭秘：核心功能、使用指南一网打尽！前言随着数据科学和机器学习在各个领域的广泛应用，使用高效、稳定的编程语言来实现这些功能变得尤为重要。Rust语言作为一种安全且高性能的系统编程语言，正逐渐成为数据科学和机器学习领域的热门选择。本文将介绍几个优秀的Rust库，它们分别用于心理学计算、统计分析、数据科学和机器学习，让我们一同探索它们的核心功能、使用场景和API概览。
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在大数据的世界中，Python和Hadoop结合使用，为处理庞大数据集提供了强大的工具。本文将详细探讨如何在Python中使用Hadoop，特别是通过实例来展示这一过程。1.简介Hadoop是一个用于分布式处理大量数据的开源框架。尽管Hadoop主要用Java编写，但通过HadoopStreaming，Python程序员也可以利用其强大的数据处理能力。Python在数据科学中的流行，加上Hadoo
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在数据科学和机器学习领域，Python和R经常需要协同工作。作为一名数据科学家，掌握这两种语言的交互技巧至关重要。今天，我们将深入探讨使用Python的subprocess模块调用R脚本时的参数传递机制，揭示其中的细节和潜在陷阱。两种参数传递方式的解析方法一：直接传递参数这种方法直接在subprocess.run()函数中传递参数：result1=subprocess.run([rscript_p
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作者|JustinGage译者|Sambodhi编辑|VincentAI前线出品｜ID：ai-frontAI前线导语：“尽管人工智能正在被广泛应用，但大规模部署基于AI的产品如此之难，不过，一些新技术正被寄以厚望改变这一现状。基石风投合伙公司研究人工智能、机器学习的分析师、美国纽约大学的前数据科学家JustinGage不久前写了一篇文章[1]，为我们讲述了机器学习的部署和建模的不同之处，以及在公司
- R语言基础学习
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R与RStudioR语言是数据科学和统计分析的语言，适合数据分析和数据可视化。R是开源的，拥有丰富的包（packages），可以与优化软件进行交互。RStudio提供了R语言的集成开发环境，支持代码编辑、运行、调试等功能。下载R：CRAN下载RStudio：RStudioDownloadRStudio界面基本操作保存/打开代码文件使用.R扩展名。保存/打开环境文件使用.Rdata扩展名。快捷键操作
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头条GitHubCopilotXCopilot即将推出新的对话界面、GPT-4升级、错误修复建议、文档编写和自动拉取请求。这些发布是GitHub成为开发者工具包强国目标的下一步。谷歌和微软的聊天机器人在错误信息的对决中相互引用根据TheVerge上的一篇评论文章，微软、谷歌和OpenAI等大型科技公司仓促推出AI聊天机器人有可能破坏网络的信息生态系统。作者举了一个例子，微软的Bing聊天机器人错误
- Python读取Excel数据
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在处理Excel数据时，Python提供了多种强大的库来读取、处理以及分析这些数据。最常用的库之一是pandas，它建立在numpy、matplotlib和scipy等库之上，为数据分析和操作提供了高级的、易于使用的数据结构和数据分析工具。另一个流行的库是openpyxl，它专门用于读写Excel2010xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。一、引言在数据科学、机器学习、财务分析等多个领域，
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大家好，这里是小琳AI课堂！今天我们要继续深入探讨k-means算法，这是一种在数据科学和机器学习中非常流行的聚类方法。✨k-means的四大步骤随机启动：先随便挑k个数据点当老大（簇中心）。分配小弟：每个数据点看看离哪个老大最近，然后加入那个团队。老大换人：每个团队重新算算中心位置，换个新老大。重复搞事：一直重复分配小弟和换老大的步骤，直到老大们换得差不多了或者到了预定的次数。k-means的闪
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揭秘数据筛选的神秘利器在浩瀚的数据海洋中，如何快速、准确地找到我们需要的信息？这不仅是数据科学家的难题，也是每一个与数据打交道的人面临的挑战。今天，让我们一起走进布隆过滤器（BloomFilter）的世界，看看这个被誉为“筛选神器”的技术如何帮助我们在海量数据中淘金。布隆过滤器的奥秘想象一下，你手中有一个巨大的筛子，它不仅能过滤掉无用的沙子，还能智能地保留下珍贵的金粒。布隆过滤器就是这样的“智慧筛
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美国民主党、共和党和中间派的人数比例是如何随时间而变化的？>gss_cat%>%mutate(partyid=fct_collapse(partyid,#利用fct_collapse函数对因子水平进行同党派类别合并。other=c('NOanswer',"Don'tknow","Otherparty"),rep=c("Strongrepublican","Notstrrepublican"),in
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AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合，旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。以下是对AzureAI各个方面的详细解释：AzureAI主要组件AzureCognitiveServices（认知服务）：计算视觉：包括图像识别、物体检测、人脸识别以及图像标注等。语音服务：包括语音识别、语音合成、说话人识别和语音翻译等。语言理解服务：包括文本分析、语言翻译、情感
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Streamlit来开发一个趣味应用。Streamlit是一个用于构建数据科学应用的Python库，它可以帮助你通过简单的代码快速构建交互式应用程序。下面是一个简单的示例，展示如何使用Streamlit开发一个“猜数字”的游戏应用：importstreamlitasstimportrandomdefguess_number():number=random.randint(1,100)st.writ
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目录一、`conda`配置文件详细设置1.基本设置2.高级配置3.其他配置选项二、实用命令1.更新`conda`配置2.显示当前配置3.添加和删除频道三、解决常见问题1.包冲突2.网络问题3.包缓存问题总结在数据科学和开发工作中，conda已成为不可或缺的工具。它不仅简化了包和环境的管理，还提供了多种高级配置选项，帮助用户更好地控制其工作环境。本文将深入探讨conda的高级配置选项，并提供实用的命
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JupyterNotebooks是什么?JupyterNotebooks是一款开源的网络应用，我们可以将其用于创建和共享代码与文档。其提供了一个环境，你无需离开这个环境，就可以在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果。因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等,因为它们比单纯的IDE平台更具交互性，
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引言我们想通过Python去学习人工智能，不可避免地要对大量的数据进行操作。在大批量的数据处理下，如果只是人为手动地修改数据信息，未免效率太低。今天我们就来介绍数据科学领域当中至关重要的一个库：Numpy通过阅读本篇博客，你可以：1.了解什么是Numpy2.掌握如何使用Numpy创建数组一、Numpy的定义与概述Numpy(NumericalPython)是科学计算基础库，提供大量科学计算相关功能
- 使用Python和大模型进行数据分析和文本生成
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如何使用Python和大模型进行数据分析和文本生成Python语言以其简洁和强大的特性，成为了数据科学、机器学习和人工智能开发的首选语言之一。随着大模型（LargeLanguageModels,LLMs）如GPT-4的崛起，我们能够利用这些模型实现诸多复杂任务，从文本生成到智能对话、数据分析等等。在这篇文章中，我将介绍如何用Python连接和使用大模型，并通过示例展示如何在实际项目中应用这些技术。
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长风清留扬
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在数据科学与机器学习的广阔领域中，处理不精确或模糊的数据是一项至关重要的技能。想象一下，当你面对的是一堆拼写错误、缩写、或是格式不一的文本数据时，如何高效地从中提取有价值的信息？这正是FuzzyWuzzy——Python中一个强大的模糊字符串匹配库，能够大展身手的地方。本文将为你全面介绍FuzzyWuzzy——Python中一个强大的通过算法模糊字符串匹配库，全网最全最新，一看就会，接下来带你走进
- 【数据科学项目实战】结合实际案例进行数据科学项目的设计与实现
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数据科学项目实战结合实际案例进行数据科学项目的设计与实现引言数据科学已经成为许多行业的核心驱动力，从金融到医疗，从零售到制造，各个领域都在利用数据科学进行预测、优化和决策。然而，对于初学者和从业者来说，如何将数据科学应用到实际项目中，设计出能够解决实际问题的解决方案，是一项具有挑战性的任务。本文将通过一个具体的案例，详细介绍数据科学项目的设计与实现过程，帮助读者更好地理解和应用数据科学。1.数据科
- Python比C语言到底有什么优势？为什么越来越多人都学python？
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Python作为一种高级编程语言，在众多编程语言中脱颖而出，主要得益于其多方面的优势。以下是Python相比于其他语言的一些显著优势：简单易学：Python的语法清晰、简洁，易于阅读和编写，这使得它成为初学者的首选语言。其语法结构接近于自然语言，减少了学习曲线的陡峭度。丰富的库和框架：Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各
- GAN：数据生成的魔术师
2401_85842555
生成对抗网络人工智能神经网络
GAN：数据生成的魔术师在数据科学的世界中，生成对抗网络（GAN）是一种革命性的工具，它能够生成高质量、逼真的数据。GAN由两个关键部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是产生尽可能逼真的数据，而判别器则努力区分真实数据和生成器产生的数据。这种对抗过程推动了两个网络的性能不断提升，最终能够生成难以区分真假的数据。GAN的工作原理GAN的核心思想是
- 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
