- 深入理解DAG任务调度系统:核心原理与实现
AI天才研究院
计算Python实战编程实践python算法dag
1.背景介绍随着大数据、人工智能等领域的发展,任务调度系统的重要性日益凸显。DirectedAcyclicGraph(DAG)任务调度系统是一种常见的任务调度系统,它可以有效地解决多个依赖关系复杂的任务调度问题。本文将深入探讨DAG任务调度系统的核心原理和实现,为读者提供一个深入的理解。1.1背景介绍1.1.1任务调度系统简介任务调度系统是计算机科学中一个重要的研究领域,它主要关注于在并行计算系统
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saas
销售易官宣与腾讯战略合作升级,腾讯集团副总裁、腾讯政企业务总裁李强担任销售易董事长,销售易创始人史彦泽继续担任CEO。这场"资本+技术+生态"的强强联合,将行业竞争推向新维度,融资竞赛不再是SaaS企业生存的唯一筹码,中国企服市场正在发生深层变革。消息一出,便受到很多人的关注,这首当其中,最高兴的算要数销售易的客户,源自其将获得的三大核心价值升级,腾讯将进一步开放云计算、大数据、AI等核心技术能力
- Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)
2301_82243733
程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
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本文内容来自YashanDB官网,原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%A6%82%E5%BF%B5%...访问约束是YashanDB特有的一种关系数据结构,基于有界计算理论的访问约束模型(AC,AccessConstraint)实现:通过在数据源上建立AC,实现大数据变小的模型变换。在查询时,通过访问AC数据,缩小查询代价和提升查
- 探索天气预警API:精准预测,守护安全
api
引言在当今这个快速变化的世界中,天气的波动直接影响着人们的日常生活、农业生产、交通出行乃至公共安全。为了有效应对各种极端天气事件,天气预警API应运而生,成为连接气象数据与公众服务的重要桥梁。本文将深入探讨天气预警API的工作原理、应用场景以及其对社会的积极影响。天气预警API的工作原理天气预警API基于先进的气象监测技术和大数据分析,通过收集全球范围内的气象卫星、雷达、地面观测站等数据源,进行实
- 如果MLlib 中没有所需要的模型,如何使用 Spark 进行分布式训练?
是纯一呀
WSLDockerAIspark分布式mllib
如果MLlib中没有你所需要的模型,并且不打算结合更强大的框架(如TensorFlowOnSpark或Horovod),仍然可以使用Spark进行分布式训练,但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练、结果合并和模型更新等过程。模型训练阶段将模型的训练任务分配到Spark集群的各个节点。数据并行:每个节点会处理数据的不同部分,并计算该部分的梯度或模型参数。自定义算法:如果使用的是自定义算法(
- 深入解析:Tableau在数据可视化中的高级应用
Echo_Wish
实战高阶大数据信息可视化数据分析数据挖掘
深入解析:Tableau在数据可视化中的高级应用引言在大数据时代,数据可视化已成为数据分析中不可或缺的一部分。作为一款广受欢迎的数据可视化工具,Tableau以其强大的功能和灵活性,赢得了众多数据分析师的青睐。然而,许多人在使用Tableau时,仅停留在基本操作层面,未能充分发挥其潜力。本文将深入探讨Tableau的高级应用,展示其在复杂数据分析中的强大能力,并以具体实例说明其实际应用效果。数据预
- Sharding-JDBC 实现分库分表
一叶飘零_sweeeet
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一、引言随着互联网业务的快速发展,数据量不断增长,传统的单一数据库架构已经难以满足高并发、大数据量的存储和查询需求。分库分表技术成为了解决这些问题的重要手段。Sharding-JDBC作为一款优秀的数据库中间件,能够方便地实现分库分表,提高系统的性能和可扩展性。本文将详细介绍Sharding-JDBC实现分库分表的实战过程。二、Sharding-JDBC概述(一)Sharding-JDBC的定义和
- 阿里云 MaxCompute MaxQA 开启公测,解锁近实时高效查询体验
阿里云大数据AI技术
阿里云云原生MaxCompute大数据实时数仓
随着实时、近实时数据分析需求的持续增长,查询响应时间在现代数据分析和业务应用中变得越来越重要。为减少查询响应时间,提升数据效率,阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute推出MaxQA(原MCQA2.0)查询加速功能,在独享的查询加速资源池的基础上,对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化,显著减少了查询响应时间,适用于BI场景、交互式分析以及近实时数仓等对
- 《深入浅出AI》前言知识:深度学习基础总结
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深入浅出AI人工智能深度学习机器学习cnnrnn生成对抗网络神经网络
个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介:掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等,专注大数据与人工智能知识分享。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
- 四元数:连接四维时空与三维旋转的数学桥梁
aichitang2024
算法数学知识点讲解四元数线性代数
四元数:连接四维时空与三维旋转的数学桥梁引言1843年,威廉·哈密顿在都柏林布鲁姆桥的顿悟,不仅诞生了四元数理论,更开创了高维数在三维空间应用的新纪元。本文将揭示四元数如何架起四维数学空间与三维物理世界的桥梁。一、四元数基础架构1.代数定义四元数是形如的超复数:q=w+xi+yj+zk其中:w为实部(Scalar)(x,y,z)为虚部(Vector)i²=j²=k²=ijk=-12.基本运算规则运
- EBS 性能不足?从吞吐量到 IOPS,阿里云全方位优化
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阿里云云计算存储加速吞吐量优化RAID配置云计算运维IOPS提升
在云计算环境中,存储性能对于业务稳定运行至关重要,尤其是数据库、大数据分析、AI计算等高IO需求的应用。然而,许多用户在使用EBS(弹性块存储)时,可能会遇到磁盘吞吐量或IOPS(每秒输入/输出操作数)不足的问题,导致应用响应变慢、数据处理延迟,甚至影响业务连续性。那么,是什么原因导致EBS性能瓶颈?如何优化吞吐量和IOPS以提升存储性能?阿里云又能提供哪些优化方案?本文将从存储架构、性能监控、优
- DeepSeek接入大数据能做什么
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DeepSeek作为一家专注于AGI和AI大模型技术的公司,在大数据领域可以通过以下方式切入,结合其核心能力提供创新解决方案:一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE(MixtureofExperts)架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布
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Hadoop01-入门&集群环境搭建今日内容Hadoop的介绍集群环境搭建准备工作Linux命令和Shell脚本增强集群环境搭建来来来大数据概述大数据:就是对海量数据进行分析处理,得到一些有价值的信息,然后帮助企业做出判断和决策.处理流程:1:获取数据2:处理数据3:展示结果1:Hadoop介绍Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理.它主
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简介ApacheSpark是一个强大的统一分析引擎,用于大规模数据处理。本文将详细介绍如何使用Docker和DockerCompose快速部署一个包含一个Master节点和两个Worker节点的Spark集群。这种方法不仅简化了集群的搭建过程,还提供了资源隔离、易于扩展等优势。前置条件在开始之前,请确保你的环境中已经准备好了以下组件:安装并运行DockerEngine。安装DockerCompos
- AI技术在音乐产品中有哪些应用场景?
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自动标注、平滑过渡、音乐鉴权、AI创作,当AI技术应用于音乐行业为人类的精神文化与娱乐生活带来便利和更多选择时,也是一件让人激动不已的事情。随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟,AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中,在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。随着AI技术在音乐行业研究及应用的深入,音乐人工智能已经不新鲜,很多新的应用和产品已经惊艳亮相。基于对于音乐技术及产品的
- iot架构 mqtt netty_一个关于小程序Iot的具体实现(MQTT版)
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前言Iot,这个名词应该很多人都听过了吧,即大数据、Ai等兴起后也紧跟着研发大潮流的到来,即物联网。传统简单的说就是智能化、程序化的控制硬件设施,大家最容易想到的应该是智能家居,通过一个App或者遥控进行对家具设置的远程控制。而今天要说的是人与物之间的通信控制,且通过互联网产品来执行人的命令,而机器进行应答。竞品说到小程序控制硬件,大家应该立马想到什么产品呢?某拜、某FO、售货机等等,他们的架构上
- 智慧园区安全调度的重要性
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安全网络python大数据人工智能信息可视化数据分析
随着科技的飞速发展,智慧园区作为现代城市的重要组成部分,正逐渐成为企业、政府和居民生活的重要载体。智慧园区通过物联网、大数据、人工智能等先进技术,实现了资源的高效配置和管理的智能化。然而,随着园区规模的扩大和复杂性的增加,安全问题也日益凸显。因此,智慧园区的安全调度显得尤为重要。智慧园区安全调度的定义智慧园区安全调度是指通过先进的技术手段和管理方法,对园区内的各类安全风险进行实时监控、预警和应急处
- (一)大数据---Hadoop整体介绍(架构层)----(组件(3)
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复杂性:体现在数据的管理和操作上。如何抽取,转换,加载,连接,关联以把握数据内蕴的有用信息已经变得越来越有挑战性二、大数据技术有哪些(重点)===================================================================================基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计
- 聚焦银行业数智化转型,火山引擎数据飞轮系列白皮书重磅发布
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随着金融科技的快速发展,银行业也在不断提升数字化水平。通过大数据、人工智能等技术的应用,银行可以更加精准地了解客户需求,提供个性化的金融产品和服务,还能降低运营成本,提升风险管理能力,创造更多业务价值。《金融科技发展规划(2022~2025年)》也明确指出,以加强金融数据要素应用为基础,以深化金融供给侧结构性改革为目标,以加快金融机构数字化转型、强化金融科技审慎监管为主线,将数字元素注入金融服务全
- 携手鲲鹏昇腾 HashData展现云原生数仓创新力量
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5月9日-11日,鲲鹏昇腾开发者大会2024在北京中关村国际创新中心举行,众多行业领袖、专家学者及优秀开发们齐聚一堂,分享产业趋势、技术创新和应用实践。酷克数据作为华为鲲鹏生态重要合作伙伴,受邀出席本次大会,展示其与鲲鹏昇腾生态联合开发的云数仓解决方案及应用案例,与全球开发者共同探讨云原生数仓前沿技术。今年两会政府工作报告明确提出:“深化大数据、人工智能等研发应用,开展人工智能+行动,打造具有国际
- 遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)
岁月如歌,青春不败
生态遥感目标检测cnntransformer遥感遥感影像
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动,高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成,将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB,遥感大数据时代已然来临。一:深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习,深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
- 创新市场调查方法,精准把握消费者脉搏(消费者调查)
zhonglidc01
消费者调查市场调查咨询大数据人工智能
在当今竞争激烈的市场环境中,(第三方市场调查)企业要想精准把握消费者需求,制定有效的市场策略,(市场咨询公司)创新的市场调查方法至关重要。成都中立调查公司凭借17年的深厚调研经验,(问卷调查)结合线上线下调查、运用大数据分析等创新举措,致力于为客户提供更具前瞻性的市场洞察,助力企业精准把握消费者脉搏,提升市场竞争力。一、结合线上线下调查,全面覆盖消费者群体线上调研:便捷高效,触达广泛受众在互联网时
- 笔记:DataSphere Studio安装部署流程
右边com
Java大数据
一、标准版部署标准版:有一定的安装难度,体现在Hadoop、Hive和Spark版本不同时,可能需要重新编译,可能会出现包冲突问题。适合于试用和生产使用,2~3小时即可部署起来。支持的功能有:数据开发IDE-Scriptis工作流实时执行信号功能和邮件功能数据可视化-Visualis数据质量-Qualitis(单机版)工作流定时调度-Azkaban(单机版)Linkis管理台二、基础环境准备2.1
- HIVE- SPARK
流川枫_
20210706hdfshivespark
日常记录备忘Hive修改字段类型之后(varchar->string)Hive可以查到数据,Presto查询报错;分区字段数据类型和表结构字段类型不一样;spark-sql分区表和非分区表兼容问题,不能关联可以建临时表把分区数据导入,用完数据将表删除;count有数据,select没数据可能是压缩格式所导致;优化合全量任务,之前是row_number()函数先插入当天增量,取出最新的数据插入全量表
- spark为什么比mapreduce快?
程序员
作者:京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比m
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- Spark中Dataset方法详解
小巫程序Demo日记
Spark+Hadoop学习sparkajaxjava分布式
一、数据清洗核心方法1.处理缺失值方法说明示例代码na().drop()删除包含空值的行Datasetcleaned=dataset.na().drop();na().fill(value)用指定值填充所有空值Datasetfilled=dataset.na().fill(0);na().fill(Map)按列填充不同值Mapfills=newHashMapunique=dataset.dropD
- 揭秘Linux:从服务器到智能家居,一个操作系统如何改变世界
寒水馨
Linux问题解决方案服务器linux智能家居
揭秘Linux:从服务器到智能家居,一个操作系统如何改变世界文章目录揭秘Linux:从服务器到智能家居,一个操作系统如何改变世界引言:Linux,不仅仅是一个操作系统Linux在企业级应用中的霸主地位云计算与虚拟化:Linux的天下大数据与人工智能:Linux的助推器Web服务器:Apache和Nginx的最佳搭档Linux在移动和嵌入式设备中的崛起Android:Linux的最成功衍生品物联网(
- 探索大数据处理:利用 Apache Spark 解锁数据价值
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实战高阶大数据apachespark大数据
探索大数据处理:利用ApacheSpark解锁数据价值大家好,我是你们熟悉的大数据领域自媒体创作者Echo_Wish。今天,我们来聊聊如何利用ApacheSpark进行大规模数据处理。ApacheSpark作为一个快速、通用的集群计算框架,以其出色的性能和丰富的API,成为大数据处理的利器。那么,ApacheSpark究竟如何帮助我们高效处理海量数据?接下来,让我们一起深入探讨。一、ApacheS
- 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
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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/pwd@192.168.0.5:1521/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