- 微信支付宝扫码支付功能python实现
jiulinghouxiao
微信java开发语言
支付宝支付功能实现安装包pipinstallalipay-sdk-pythonpipinstallqrcode代码实现importqrcodefromalipay.aop.api.AlipayClientConfigimportAlipayClientConfigfromalipay.aop.api.DefaultAlipayClientimportDefaultAlipayClientfroma
- 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』:从神经网络到深度学习的飞跃》
ShuQiHere
机器学习深度学习神经网络
【ShuQiHere】引言:神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中,我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程,如线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)。然而,随着数据规模的急剧增长和计算能力的提升,传统模型在处理复杂问题时显得力不从心。在这种背景下,神经网络重新进入了研究者们的视野,并逐步演变为深度学习,成为解决复杂问题的强大工具。今天,我们将进一步探索从神经网络到深度学习的进化历程,揭示这些
- python俄罗斯方块小游戏实验报告_python实现俄罗斯方块游戏
weixin_39533742
在公司实习。公司推崇Python和Django框架,所以也得跟着学点。简单瞅了下Tkinter,和Canvas配合在一起,还算是简洁的界面开发API。threading.Thread创建新的线程,其多线程机制也算是方便。只是canvas.create_rectangle居然不是绘制矩形,而是新建了矩形控件这点让人大跌眼镜。先开始,在线程里每次都重绘多个矩形(随数组变化),其实是每次都新建了N个矩形
- Python实现等距映射(ISOMAP)降维算法
闲人编程
pythonpython算法开发语言ISOMAP降维
目录Python实现等距映射(ISOMAP)降维算法的博客引言ISOMAP算法原理ISOMAP的优势与局限Python实现ISOMAP算法1.创建ISOMAP类2.在瑞士卷数据集上应用ISOMAP3.结果分析总结运行结果Python实现等距映射(ISOMAP)降维算法的博客引言在高维数据处理中,降维是一种常用的技术,它通过减少数据的维度来降低计算复杂度,同时保留数据的主要特征。在许多情况下,数据可
- 创建型设计模式-构建器(builder)模式-python实现
懂一点的陈老师
设计模式python设计模式开发语言
设计模式汇总:查看通俗示例想象一下,你正在一家餐厅点餐。你告诉服务员你想要一个汉堡,但是汉堡有很多种配置:面包种类、肉类、蔬菜、酱料等。服务员会根据你的要求,一步一步构建出你想要的汉堡。在这里,服务员就扮演了“构建器”的角色,而汉堡则是被构建的“复杂对象”。通俗解释构建器模式是一种创建型设计模式,它用于创建复杂对象,允许你逐步构建对象的不同部分,而不需要一次性将所有的配置细节都告诉创建者。这种模式
- Python实现分水岭图像分割算法
闲人编程
图像处理python算法开发语言图像分割分水岭
目录Python实现分水岭图像分割算法的详细博客一、引言二、分水岭算法的原理三、Python实现分水岭算法四、算法步骤解析1.图像预处理2.计算梯度图像3.阈值分割4.距离变换与标记操作5.分水岭变换五、应用场景:细胞图像分割1.读取细胞图像2.应用高斯模糊去除噪声3.计算梯度图像4.阈值分割5.距离变换与标记操作6.分水岭变换六、分水岭算法的挑战与优化七、结论八、运行结果Python实现分水岭图
- 单例模式(singleton)- python实现
懂一点的陈老师
设计模式单例模式python开发语言
通俗示例想象一下,一个国家只有一个国王。不管你在哪里,提到这个国家的国王,大家都能知道是指同一个人。在程序设计中,单例模式就像是这样的国王,一个类只有一个实例,无论你多少次请求这个类的实例,它总是返回同一个对象。通俗解释单例模式是一种创建型设计模式,它确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点来获取这个实例。这个模式通常用于管理共享资源,如数据库连接或文件系统的操作,其中重复的实例化可能会导致问
- 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』:从数学模型到智能算法的百年征程》
ShuQiHere
机器学习人工智能
【ShuQiHere】引言:概述机器学习的演进机器学习的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。从19世纪的数学探索,到20世纪的计算革命,再到21世纪的智能算法应用,机器学习模型的演化贯穿了科学进步的每个重要阶段。这篇博客将系统回顾这些模型的历史演进,展示它们之间的联系,并探讨其在现代应用中的重要性。线性回归:机器学习的起点背景故事:1805年的法国,年轻的数学家Adrien-MarieLe
- 机器学习(ML)算法分类
活蹦乱跳酸菜鱼
机器学习
机器学习(ML)算法是一个广泛而多样的领域,涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法:一、监督学习算法监督学习算法使用标记(即已知结果)的训练数据来训练模型,以便对新数据进行预测。线性回归:用于建立连续变量之间的关系,通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归:虽然名称中包含“回归”,但实际上是用于分类问题,特别是二分类问题。通过将线性回归模
- 线性结构的python实现(一:单向链表和单向循环链表)
moyao_miao
python算法数据结构链表
以下为单向链表和单向循环链表的python实现:classNode():"""链表节点类,包含链表基本操作。"""def__init__(self,value):self.value=value#节点存储的值self.next=None#指向下一个节点的指针,默认为Nonedef__str__(self):returnstr(self.value)#使得节点对象直接打印时输出其存储的值defeac
- 线性结构的python实现(二:双向链表和双向循环链表)
moyao_miao
python算法数据结构链表
以下为双向链表和双向循环链表的python实现:classNode():"""双向链表节点类,包含链表基本操作。"""def__init__(self,value):self.value=valueself.next=Noneself.pre=None#指向前一个节点的指针def__str__(self):returnstr(self.value)defeach(self,number=float
- 探索数据世界的钥匙:机器学习中的线性回归
程序员-李旭亮
机器学习
在浩瀚的数据海洋中,寻找隐藏的模式与规律,一直是科学家、工程师乃至各行各业决策者们的共同追求。而机器学习,作为这一领域的璀璨明珠,以其强大的数据分析与预测能力,正逐步改变着我们的世界。在众多机器学习算法中,线性回归以其简洁、直观、易于理解的特点,成为了入门机器学习的首选,更是解决回归问题的一把金钥匙。一、线性回归:定义与原理线性回归,顾名思义,是一种通过线性模型来预测一个或多个自变量(X)与因变量
- 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、
- 数学建模学习(123):使用Python实现ARAS方法进行多准则决策实战
川川菜鸟
数学建模小白到精通系列数学建模学习python
文章目录1引言1.1简介1.2ARAS方法的基本原理2.案例分析:设备采购决策2.1.数据集的构建2.2权重的设定2.3.准则类型的设定2.4.ARAS方法实现2.5.结果分析1引言1.1简介多准则决策分析(MCDA)是一种用于帮助决策者在多个备选方案和多个相互冲突的准则中选择最佳方案的工具。在实际应用中,决策问题通常涉及多个复杂因素,如成本、质量、风险等,这些因素在不同的决策情境下具有不同的重要
- 用Python实现时间序列模型实战——00.学习内容及计划
写代码的M教授
时间序列模型python学习开发语言
学习目标理解时间序列数据的基本概念和特性。掌握常用的时间序列分析方法和模型,包括移动平均模型(MA)、自回归模型(AR)、自回归滑动平均模型(ARMA)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、季节性自回归积分滑动平均模型(SARIMA)、指数平滑法、状态空间模型等。学习如何进行时间序列的模型评估和预测。实践时间序列分析和预测的典型案例。学习时长共计6周,每周5天学习时间(周末休息或复习)。第1周:
- 用Python实现生信分析——基序(Motif)识别详解
写代码的M教授
生信分析python开发语言
1.什么是基序(Motif)?在生物信息学中,基序(Motif)是指在生物序列(如DNA、RNA或蛋白质序列)中具有特定功能或结构的短序列片段。基序通常在生物进化中得到保留,因为它们在生物学功能中起着重要作用。例如,在DNA序列中,基序可能是一个转录因子结合位点;在蛋白质序列中,基序可能是一个具有特定功能的结构域。基序识别是指从一组生物序列中识别出保守的短序列片段,这对于功能预测、基因调控网络分析
- Python实现接口关联:提升接口测试效率和可维护性
测试界的海飞丝
自动化测试软件测试技术分享python开发语言测试工具单元测试
在现代软件开发中,接口测试是保证系统功能和性能的重要环节。为了提高接口测试的效率和可维护性,我们需要实现接口关联,即在测试过程中自动提取和使用其他接口的响应数据。本文将介绍如何使用Python实现接口关联,包括接口测试框架的选择、关联数据提取和使用的方法,以及代码实现的细节和思路。1.选择接口测试框架在实现接口关联之前,我们首先需要选择合适的接口测试框架。Python提供了许多优秀的接口测试框架,
- 使用Python实现深度学习模型:智能灾害响应与救援机器人
Echo_Wish
Python算法Python笔记python深度学习机器人
在自然灾害频发的今天,智能灾害响应与救援机器人可以在救援过程中发挥重要作用。本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能灾害响应与救援机器人,帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。一、项目概述智能灾害响应与救援机器人的主要功能是通过摄像头实时监控灾区情况,识别受困人员,并提供救援路径规划。我们将使用深度学习模型进行图像识别,并通过Python进行开发。二、项目环境配置在开始项目之前,
- 【机器学习】梯度下降算法
de-feedback
机器学习算法人工智能
梯度下降算法这篇博客更加详细,以下只是我个人的理解梯度下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客梯度下降算法是一种优化算法,通过梯度下降找到函数最小值时的自变量值。其基本思想是沿着梯度方向的反方向更新参数,直到逼近函数的极值或者函数值足够小,或者是到达最大迭代次数。目标函数求目标函数的导数和梯度值沿着梯度方向的反方向更新参数重复直到满足条件以线性回归为例,通过找均方差损失函数最小值,得到最优的权重
- 三种评估金融风险的方法的具体Python实现:Stress Testing、Scenario Analysis和Sensitivity Analysis
eeee~~
1:量化金融金融风险管理python
StressTesting、ScenarioAnalysis和SensitivityAnalysis是金融领域中用于评估风险和确定模型或系统在极端条件下表现的三种分析方法。1.StressTesting(压力测试):-压力测试是一种评估金融模型、投资组合或金融机构在极端市场条件下表现的方法。-它通常用于识别潜在的风险点,确保在市场压力下,资产或机构能够维持其功能。-压力测试可以是定性的,也可以是定
- 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
opencvpython人工智能
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
- python实现按钮切换界面_PyQt实现界面翻转切换效果
weixin_39562327
python实现按钮切换界面
PyQt实现界面翻转切换效果是用qt的场景功能来实现的,用到了QGraphicsView,QGraphicsLinearLayout,QGraphicsWidget等有关qt场景的库。算是对qt场景的一个小小的尝试,涉及内容不深,程序效果并是随心所欲,需要去进一步的改善和提高。暂且先把代码贴在此处,供大家学习和指正。工程包括四个类:界面A,TestMainWindow,用来充当翻转效果的A面。界面
- lammps统计六元环(非苯环)个数--Python实现
yl--炼气
lammpspythonnumpymatplotlib经验分享笔记
需要的文件:每个原子的坐标文件思路1、六元碳环中,两原子最远距离为3X1.7=5.1(标准的正六边形苯环对角距离为3A左右,所以不需要考虑太远原子的成键)2、六个碳原子的集合中,每个碳原子彼此之间都只成两个C-C键的情况。只有一种可能————碳原子之间首尾相连连成六元环步骤1、找出距离目标原子距离1:combination.remove(num)'''''''''''''''''
- Python实现贪心算法
闲人编程
pythonpython贪心算法开发语言活动问题算法
目录贪心算法简介贪心算法的基本思想贪心算法的应用场景活动选择问题Python实现活动选择问题代码解释活动选择问题的解贪心算法的正确性分析贪心算法的其他应用贪心算法的局限性贪心算法的优化与变种总结贪心算法简介贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在求解最优化问题时的常用算法。它的核心思想是在每一步选择中都选择当前状态下看似最优的选项,希望通过一系列的局部最优选择能够得到全局最优解。由于其简
- 【计算机网络】ICMP协议
大雨淅淅
计算机网络计算机网络网络服务器
目录一、ICMP协议概述二、ICMP协议基本特点三、ICMP协议代码实现3.1ICMP协议python实现3.2ICMP协议JAVA实现3.3ICMP协议C++实现四、ICMP协议发展趋势一、ICMP协议概述ICMP协议,即Internet控制消息协议,是互联网协议套件(IP)的一个重要组成部分。它用于在IP主机、路由器之间传递控制消息。控制消息是指网络通不通、主机是否可达、路由是否可用等网络本身
- 主成分分析(PCA)附Python实现
不染53
数学建模数学建模python算法
主成分分析矩阵分解特征值和特征向量特征值分解奇异值分解主成分分析(PCA)Python实现主成分分析方法(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,将多个变量压缩为少数几个综合指标(称为主成分),是一种使用最广泛的数据降维算法。此外,由于主成分分析独特的性质,压缩之后的主成分之间线性无关,因此
- 独一无二的设计模式——单例模式(python实现)
吃青椒的小新
python设计模式python设计模式单例模式
1.引言大家好,今天我们来聊聊设计模式中的“独一无二”——单例模式。想象一下,我们在开发一个复杂的软件系统,需要一个全局唯一的配置管理器,或者一个统一的日志记录器;如果每次使用这些功能都要创建新的实例,不仅浪费资源,还可能导致数据不一致,那么,我们该怎么办呢?这时候,单例模式就派上用场啦!今天,我将带大家深入了解单例模式的概念、实现方法以及实际应用。准备好了吗?Let’sgo!2.什么是单例模式单
- PyTorch深度学习模型训练流程的python实现:回归
moyao_miao
python人工智能深度学习pytorch回归
回归的流程与分类基本一致,只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下:注意:预测值与真实值图像处理为按真实值排序,图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下:fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
- 回归分析系列22— 稳健回归
技术与健康
线性回归
23章稳健回归23.1简介稳健回归是一种在数据中存在异常值或噪声时,依然能够提供合理估计的回归方法。传统的线性回归对异常值非常敏感,因为它最小化的是平方误差。这意味着大的离群点会对回归系数产生很大影响。23.2常见的稳健回归方法稳健回归方法通过对异常值降低权重,或者对损失函数进行修正,以减少这些点对模型的影响。常见的稳健回归方法包括:M估计:通过改变损失函数,使得它对异常值不敏感。RANSAC:随
- 利用贝叶斯和决策树 来进行医疗诊断的
杨航 AI
决策树算法机器学习
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
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1