关于局部敏感哈希算法(LSH)的应用场景

区跨链密码学 NO如果密码学
1.哈希算法（Hash）❓1.1什么是哈希算法？区块链中为什么需要哈希？哈希算法是一种不可逆的、确定性的、固定长度的散列函数，用于将输入数据映射成固定长度的字符串。在区块链中的作用：数据完整性：确保区块内容未被篡改（MerkleTree）。唯一标识：区块哈希值用于唯一标识区块。密码学安全性：哈希值难以逆推，保证安全性。常见哈希算法：SHA-256（比特币）：固定256位输出，抗碰撞强。Keccak
凌晨三点的代码和引擎轰鸣声前端后端程序员
凌晨三点，我盯着屏幕上第37次报错的算法，随手抓起桌角已经冷透的咖啡猛灌一口。显示器蓝光里，同事阿杰突然弹出一条消息："哥们儿，苏州有个车展能撸代码，去不去？"我对着这句话愣了三秒。车展？在我的认知里，那应该是西装革履的销售围着超模拍宣传片的场合，和我们这种格子衫生物有什么关系？直到阿杰甩来一张海报——黑底荧光绿字刺破视网膜："CISHOWGTSHOW，程序员特别通道，票免费送。"01被编译器耽误
10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？墨染辉大语言模型 pdf
10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题？解决方案：嵌入式表格检索解释：嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解，使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤：表格检测和识别：目标：在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面
C/C++学习路线概述 DustWind丶 C/C++c++
根据如下视频和文章总结：想做C语言/C++开发?这些才是你该学的东西！C语言/C++直通企业级开发的详细学习路线节选：肝了半个月，我整理出了这篇嵌入式开发学习学习路线+知识点梳理目录1C/C++学习概述1.1C语言的基础知识1.2C++的基础知识2C/C++编程学习四大件2.1数据结构和算法2.2操作系统2.3计算机网络2.3.1计算机网络分层2.3.2典型协议（以TCP/IP四层模型举例）2.4
211 本硕研三，已拿 C++ 桌面应用研发 offer，计划转音视频或嵌入式如何规划学习路线？程序员yt c++音视频学习
今天给大家分享的是一位粉丝的提问，211本硕研三，已拿C++桌面应用研发offer，计划转音视频或嵌入式如何规划学习路线？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：前辈您好，我是211本硕，目前研三，秋招拿到C++桌面应用研发的offer，但计划的这个岗位最多干3-4年左右，后续企业规划上想往音视频开发或嵌入式上转；个人感觉C++八股，算法
动态规划算法求解背包问题的全面剖析 15号外媒算法
摘要本文深入剖析动态规划算法在求解背包问题中的应用，详细阐述动态规划算法的基本原理、核心要素与解题步骤。通过对0-1背包问题和完全背包问题的具体分析，展示动态规划算法在解决背包问题上的高效性与独特优势。同时，结合实际案例进行算法实现与结果分析，并探讨算法的优化策略与拓展应用，旨在帮助读者全面掌握动态规划算法求解背包问题的方法与技巧。一、引言背包问题作为组合优化领域的经典问题，在资源分配、投资决策、
TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通点我头像干啥 Ai 深度学习 tensorflow 人工智能
引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目，深入理解TensorFlow的使用方法，并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么？TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Go
国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐幂简集成 API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
二分查找算法在有序数组中的解题分析与优化带给我一点小幸运算法
摘要本文深入剖析二分查找算法在有序数组中的应用，详细阐述其基本原理、实现步骤与时间复杂度，通过实际案例展示其解题过程，并针对算法在实际应用中的常见问题提出优化策略，旨在帮助读者全面掌握二分查找算法，提升解决相关问题的能力。一、引言在计算机科学领域，查找算法是解决众多问题的基础。二分查找算法作为一种高效的查找方法，在有序数组的查找场景中具有显著优势。随着数据规模的不断增大，二分查找算法相较于其他查找
图论：以二维数组表示的连通图/树应如何表示？leetcode1042.不邻接种花坠金技术面算法图论算法 leetcode
1042.不邻接植花-力扣（LeetCode）容器在这道题中输入类似[[1,2],[3,4]]，这意味着花园1连通了花园2，花园3连通了花园4。那么该怎么根据这个输入，获取一个方便后面算法的表示呢？我们通常管这种存放邻居的数据格式叫做：邻接表通常我的思路是使用下列容器作为邻接表：哈希表，key就是花园i，value是与花园i接壤的其他所有花园。二维数组，第i个数组中的元素是与花园i接壤的其他所有花
基础算法高精度运算 #大数加法旧物有情基础算法算法高精度加法
文章目录题目链接题目解读完整代码参考题目链接题目解读题目描述输入两个正整数a,b，输出a+b的值。输入格式两行，第一行a，第二行b。a和b的长度均小于1000位。输出格式一行，a+b的值。完整代码#includeusingnamespacestd;vectoradd(vectora,vectorb){vectorres;intt=0;intsize=max(a.size(),b.size());f
图论——Prim算法水代码的程序猿力扣算法图论数据结构
53.寻宝（第七期模拟笔试）题目描述在世界的某个区域，有一些分散的神秘岛屿，每个岛屿上都有一种珍稀的资源或者宝藏。国王打算在这些岛屿上建公路，方便运输。不同岛屿之间，路途距离不同，国王希望你可以规划建公路的方案，如何可以以最短的总公路距离将所有岛屿联通起来（注意：这是一个无向图）。给定一张地图，其中包括了所有的岛屿，以及它们之间的距离。以最小化公路建设长度，确保可以链接到所有岛屿。输入描述第一行包
CSP-J备考冲刺必刷题（C++） | AcWing 11 背包问题求方案数热爱编程的通信人 c++算法开发语言
本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来，并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构，旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！附上汇总贴：算法竞赛备考冲刺必刷题（C++）|汇总【题目来源】AcWing：11.背包问题求方案数-AcWi
数组模拟邻接表 #图论旧物有情数据结构图论数据结构
文章目录为什么要用数组来模拟邻接表存储思路遍历思路树是特殊的图，因此邻接表可以存储图和树两种数据结构。为什么要用数组来模拟邻接表在算法设计当中，利用数组来代替结构体模拟各种数据结构会更加简单。存储思路给定如下数据,我们可以构造如下的一个邻接表请看代码/**idx:索引,代表数组哪个位置,是否连续不重要,因为我们的存储是链式的。h[idx]:顶点表,下标idx代表是哪个顶点,初始值全部为-1,代表没
LeetCode 热题 100_跳跃游戏 II（79_45_中等_C++）(贪心算法) Dream it possible！ LeetCode 热题 100 leetcode c++贪心算法算法
LeetCode热题100_跳跃游戏II（79_45）题目描述：输入输出样例：题解：解题思路：思路一（贪心选择）：代码实现代码实现（思路一（贪心算法））：以思路一为例进行调试题目描述：给定一个长度为n的0索引整数数组nums。初始位置为nums[0]。每个元素nums[i]表示从索引i向后跳转的最大长度。换句话说，如果你在nums[i]处，你可以跳转到任意nums[i+j]处:0&nums){in
决策树算法及其python实例 m0_74831463 算法决策树 python
一、决策数的概念什么是决策树算法呢？决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入：训练集D={(21,11),(z2,32),
OpenCV图像拼接（2）基于羽化（feathering）技术的图像融合算法拼接类cv::detail::FeatherBlender 村北头的码农 OpenCV opencv 算法人工智能
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::FeatherBlender是OpenCV中用于图像拼接的一个类，它属于stitching模块的一部分。这个类实现了基于羽化（feathering）技术的图像融合算法，用于平滑地混合重叠区域中的图像，从而生成无缝的全景图。主要特点羽化技术：
OpenCV图像拼接（1）自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera() 村北头的码农 OpenCV opencv 人工智能
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::calibrateRotatingCamera是OpenCV中用于校准旋转相机的函数。它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况，比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵（HomographyMatrices）中
探索Sfm-python: 一款强大的计算机视觉库缪昱锨Hunter
探索Sfm-python:一款强大的计算机视觉库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域，Sfm-python是一个值得关注的开源项目，它以简洁高效的Python接口提供结构化从运动（StructurefromMotion,SfM）算法。如果你对3D重建、图像匹配或地理定位有兴趣，那么这个项目将是你不可或缺的工具。让我们一起深入了解一下它的技术细节、应用场景
【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）小寒学姐学AI 3d 算法计算机视觉人工智能深度学习 python 三维重建
【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建（SfM算法）1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高，使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构，假设摄
python学智能算法（八）|决策树西猫雷婶人工智能 python学习笔记机器学习 python 决策树开发语言
【1】引言前序学习进程中，已经对KNN邻近算法有了探索，相关文章链接为：python学智能算法（七）|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是：它在分类的时候，不能知晓每个类别内事物的具体面貌，只能获得类别，停留在事物的表面。为了进一步探索事物的内在特征，就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法：决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前，需要先了解香农熵。本科学控
17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子（Harris 角点检测）观视界 #opencv 人工智能计算机视觉图像处理矩阵
专栏地址：《OpenCV功能使用详解200篇》《OpenCV算子使用详解300篇》《Halcon算子使用详解300篇》内容持续更新，欢迎点击订阅在OpenCVSharp中实现类似于Halcon中的Points_Harris算子，实际上就是实现Harris角点检测算法。Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征，可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri
密码策略合规性检查仪表盘闲人编程 python 网络服务器异常报警实时监控多因素认证合规性密码策略
目录一、前言二、密码策略合规性背景与意义2.1密码策略的重要性2.2密码策略合规性检查的需求三、系统设计思路与架构3.1数据采集与加解密模块3.2异步任务调度与GPU加速模块3.3密码策略检查算法模块3.4GUI界面模块四、核心数学公式与算法证明4.1AES-GCM加解密公式4.2密码强度评分算法4.3合规性检测算法4.4统计与报告生成五、异步任务调度与GPU加速设计六、GUI界面设计与功能模块七
机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？ yuanpan 机器学习神经网络 transformer
机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。背景：感知机由FrankRosenblatt提出，是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成，可以用于简单的二分类任务。特点：输入层和输出层之间直接连接，没有隐藏层。使用简单的
关于重投影误差小记文弱_书生乱七八糟数码相机算法
重投影误差（ReprojectionError）讲解1.什么是重投影误差？在三维重建或相机标定过程中，我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。理想情况下，该点的投影位置应该与实际图像中的观测点（如特征点）完全匹配，但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差，这两个点可能会有偏差。重投影误差就是这个偏差的度量，即：e=∥pobserved−preprojected∥e=\|p_
关于离子滤波小记文弱_书生乱七八糟人工智能计算机视觉算法
粒子滤波（ParticleFilter,PF）粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法，主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。1.粒子滤波的基本概念粒子滤波的核心思想是用一组加权的**随机样本（粒子）**来近似后验概率分布，而非采用卡尔曼滤波那样的参数化分布假设（如高斯分布）。设系统的状态模型如下：xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=
奇异值分解（SVD）文弱_书生乱七八糟神经网络人工智能
奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD)，这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论，通过手动计算示例进行分析，并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时，您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
算法分析——动态规划飞跑的鱼算法
ProblemP08.[算法课动态规划]背包问题一个背包有一定的承重c，有N件物品。设数组下标从11开始。每件物品都有自己的价值，记录在数组V中，也都有自己的重量，记录在数组W中，每件物品只能选择要装入还是不装入背包，要求在不超过背包承重的前提下，选出的物品总价值最大。输出能装入背包的物品的最大总价值。输入输入一行两个整数物品数量N(1≤N≤500)承重c(1≤c≤500)。接下来输入一行N个整数
常见经典目标检测算法 109702008 人工智能 #深度学习目标检测人工智能
ChatGPT目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要分支，其目的是识别数字图像中的不同对象，并给出它们的位置和类别。近年来，许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征，
认识软件测试中的黑天鹅 Alan_Wdd 测试专题测试黑天鹅
1、软件测试中的“黑天鹅”几年前，我带领的一个测试小组遗漏了一个严重的bug到网上，当用户反馈这个bug后，我们对它进行了深入的分析和重现，最终所有人一致认为，这个bug能够发生实在是机缘巧合，因为它需要多个条件同时发生才有可能触发，比如“XX算法开关必须打开、XX算法开关又必须关闭、XX参数必须取某个特定值、用户的使用环境必须是XX个场景、硬件必须是使用XX接口板、软件必须是XX版本、XX的带宽
多线程编程之卫生间周凡杨 java 并发卫生间线程厕所
如大家所知，火车上车厢的卫生间很小，每次只能容纳一个人，一个车厢只有一个卫生间，这个卫生间会被多个人同时使用，在实际使用时，当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上，等出来时打开门，下一个人进去把门锁上，如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析：首先问题中有两个实体，一个是人，一个是厕所，所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的，厕所只有一个（暂且模拟的是一个车厢）。
How to Install GUI to Centos Minimal sunjing linux Install Desktop GUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
Shell 函数 daizj shell 函数
Shell 函数 linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。 shell中函数的定义格式如下： [function] funname [()]{ action; [return int;] } 说明： 1、可以带function fun() 定义，也可以直接fun() 定义,不带任何参数。 2、参数返回
Linux服务器新手操作之一周凡杨 Linux 简单操作
1.whoami 当一个用户登录Linux系统之后，也许他想知道自己是发哪个用户登录的。此时可以使用whoami命令。 [ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami e
浅谈Socket通信（一）朱辉辉33 socket
在java中ServerSocket用于服务器端，用来监听端口。通过服务器监听，客户端发送请求，双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后，两边都会产生一个Socket实例，我们可以通过操作Socket来建立通信。首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包 ServerSock
关于框架的简单认识西蜀石兰框架
入职两个月多，依然是一个不会写代码的小白，每天的工作就是看代码，写wiki。前端接触CSS、HTML、JS等语言，一直在用的CS模型，自然免不了数据库的链接及使用，真心涉及框架，项目中用到的BootStrap算一个吧，哦，JQuery只能算半个框架吧，我更觉得它是另外一种语言。后台一直是纯Java代码，涉及的框架是Quzrtz和log4j。都说学前端的要知道三大框架，目前node.
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your 林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
MySQL5.6的my.ini配置 aigo mysql
注意：以下配置的服务器硬件是：8核16G内存 [client] port=3306 [mysql] default-character-set=utf8 [mysqld] port=3306 basedir=D:/mysql-5.6.21-win
mysql 全文模糊查找便捷解决方案 alxw4616 mysql
mysql 全文模糊查找便捷解决方案 2013/6/14 by 半仙 [email protected] 目的: 项目需求实现模糊查找. 原则: 查询不能超过 1秒. 问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求. 解决方案: 使用mysql全文索引. 1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
自定义数据结构链表(单项 ,双向,环形) 百合不是茶单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的单项链表;数据从第一个指向最后一个实现代码: //定义动态链表 clas
threadLocal实例 bijian1013 java thread java多线程 threadLocal
实例1： package com.bijian.thread; public class MyThread extends Thread { private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() { protected synchronized Object initialValue() { return new Inte
activemq安全设置—设置admin的用户名和密码 bijian1013 java activemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件，找到 <bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint"> <p
【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类 bit1129 java
本文详细介绍Java的范型，写一篇关于范型的博客原因有两个，前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定)，竟然想了半天，最后还是从网上找了个范型方法的写法；再者，前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理，看它的源代码就比较迷糊，只其然不知其所以然。所以，还是花点时间系统的整理总结下范型吧。范型内容范型集合类范型类
【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据 bit1129 hbase
在HBase中，每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据，也就是说，当一个表中有多个列簇时，针对每个列簇插入数据，最后产生的数据是多个HFile，每个对应一个列族，通过如下操作验证 1. 建立一个有两个列族的表 create 'members','colfam1','colfam2' 2. 在members表中的colfam1中插入50*5
Nginx 官方一个配置实例 ronin47 nginx 配置实例
user www www; worker_processes 5; error_log logs/error.log; pid logs/nginx.pid; worker_rlimit_nofile 8192; events { worker_connections 4096;} http { include conf/mim
java-15.输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像，即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。用递归和循环 bylijinnan java
//use recursion public static void mirrorHelp1(Node node){ if(node==null)return; swapChild(node); mirrorHelp1(node.getLeft()); mirrorHelp1(node.getRight()); } //use no recursion bu
返回null还是empty bylijinnan java apache spring 编程
第一个问题，函数是应当返回null还是长度为0的数组（或集合）？第二个问题，函数输入参数不当时，是异常还是返回null？先看第一个问题有两个约定我觉得应当遵守： 1.返回零长度的数组或集合而不是null（详见《Effective Java》）理由就是，如果返回empty，就可以少了很多not-null判断： List<Person> list
[科技与项目]工作流厂商的战略机遇期 comsci 工作流
在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
过度设计-举例 cuityang 过度设计
过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。未来的事情，比如访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式都是无法预料的再举一个例子，对闰年的判断逻辑：　　1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle; 　　2、if ( ($Year%4==0 &am
java进阶，《Java性能优化权威指南》试读 darkblue086 java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试，才发现调试器如此强大，应用程序开发调试其实真的简单了很多，不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用，更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼，时隔多年，Java已经如日中天，成为许多大型企业应用的首选，而今天，这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉，从不经意的开发过程让我刮目相看，原来性能调优不是简单地看看热点在哪里，
网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议 dcj3sjt126com 学习笔记
协议：在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定　　计算机网络的体系结构：计算机网络的层次结构和各层协议的集合。　　两类服务：　　面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态，并在通信过程中维持这种状态的变化，同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。　　面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态，不为服务对象
mac中用命令行运行mysql dcj3sjt126com mysql linux mac
参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用（有点先入为主了）。 1，安装mysql 在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
MongDB查询（1）——基本查询[五] eksliang mongodb mongodb 查询 mongodb find
MongDB查询转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介 MongoDB中使用find来进行查询。 API:如下 function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....} 参数含义： query:查询参数 fie
base64，加密解密经融加密，对接 y806839048 经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK")))); String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK"); // 注意编码格式，注意用于加密，解密的要是同
JavaWeb之JSP概述 ihuning javaweb
什么是JSP？为什么使用JSP？ JSP表示Java Server Page，即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。 JSP起源在很多动态网页中，绝大部分内容都是固定不变的，只有局部内容需要动态产生和改变。如果使用Servl
apple watch 指南啸笑天 apple
1. 文档 WatchKit Programming Guide（中译在线版 By @CocoaChina）译文译者原文概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
java经典的基础题目 macroli java 编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费，开源，跨平台(平台独立性)，简单易用，功能完善，面向对象，健壮性，多线程，结构中立，企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包，类，接口，对象，属性，方法，构造器，继承，封装，多态，抽象，范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
你所不知道神奇的js replace正则表达式 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境纵观千象 regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0'; console.log(v); var arr = v.split(''); for (var i = 0; i < arr.length; i ++) { if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i]; } console.log(arr.join('')); console.log(v.r
[一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics) superlxw1234 hive hive分析表 hive统计信息 hive Statistics
关键字：Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics 类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等； 14.1 新表的统计信息对于一个新创建
Spring Boot 1.2.5 发布 wiselyman spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布，现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。这个版本是一个维护的发布版，主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。项目首页 | 源

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