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贪心算法算法leetcodec++字符串
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- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题第一问详细解题思路(终版)
柒墨轩
数学建模python
示例代码:fromscipy.statsimportnorm#定义参数p0=0.10#标称次品率alpha=0.05#95%信度下的显著性水平beta=0.10#90%信度下的显著性水平E=0.01#允许的误差范围#计算95%信度下的样本量Z_alpha_2=norm.ppf(1-alpha/2)n_95=((Z_alpha_2*(p0*(1-p0))**0.5)/E)**2#计算90%信度下的样
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pdc31czy
个人笔记Pythonpython笔记
1.存储Error(txt文件)importnumpyasnp#Errorerror_u=np.linalg.norm(exact_u_current-predict_np_u,2)/np.linalg.norm(exact_u_current,2)error_v=np.linalg.norm(exact_v_current-predict_np_v,2)/np.linalg.norm(exact
- pytorch torch.norm函数介绍
qq_27390023
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torch.norm函数用于计算张量的范数(norm),可以理解为张量的“长度”或“大小”。根据范数的不同类型,它可以衡量不同的张量性质。该函数可以计算向量和矩阵的多种范数,如L1范数、L2范数、无穷范数等。1.函数签名torch.norm(input,p='fro',dim=None,keepdim=False,dtype=None,out=None)input:需要计算范数的输入张量。p:范数
- 记录每一天
月光下的筱儿
100日精进打卡模板如下:Day31/100今日小确幸:PS.那些让你嘴角上扬的小幸福。1.小安牺牲自己的时间为我们准备菜。2.谢谢妈妈中午做饭,我可以批改一个班的作业。PS.总结当天得失,每天进步一点点。得:1.轻松一晚上。失:1.没有阅读。2.工作室资料没有整理。今日任务:(比如)完成1)打卡007,课后反思。完成2)上课2节,批阅作业2节,备课1节,整理教案2节,检查社团2节。完成3)课后服
- 中国女足精神:铿锵玫瑰、逆风而上
六五七的趣能星球
每日一图·中国女足、铿锵玫瑰你可以永远相信中国女足,当她们第9次捧起亚洲冠军奖杯的时候,我也跟着热泪盈眶,这种逆风而上的拼搏精神深深地感染着我。【育儿·2022·day31】1、玩轮滑_Shirley_Elaine2、混双冰壶比赛_冬奥_Shirley3、女足决赛_亚运会_Shirley→妹妹看到冬奥会上的花样滑冰,就想要自己也穿上轮滑去玩,说也要参加比赛拿冠军,虽然她可能并不知道这都有什么样的意
- day31/42 《底层逻辑》读书笔记
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第五章社会协作的底层逻辑第1节【世界三大法则:自然法则、族群法则、普遍法则】自然法则:就是物竞天择,适者生存,或者说是弱肉强食。(问题:容易让人与人之间产生不信任,很难协作)族群法则:族,就是有同一血缘的人;群,就是有同一目的的人。族是为了能够生存延续;群是为了能够实现目标。因为有一个大于个体目标的目标存在,所有大家聚在一起,形成了族群。家庭是一个族群,公司是一个族群,宗教是一个族群,国家也是一个
- 代码随想录算法训练营_day31
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代码随想录算法训练营算法
题目信息56.合并区间题目链接:https://leetcode.cn/problems/merge-intervals/description/题目描述:以数组intervals表示若干个区间的集合,其中单个区间为intervals[i]=[starti,endi]。请你合并所有重叠的区间,并返回一个不重叠的区间数组,该数组需恰好覆盖输入中的所有区间解题思路先排序,让所有的相邻区间尽可能的重叠在
- 代码随想录Day31:贪心算法Part1
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贪心算法的理论基础主要的思路就是通过想局部最优解然后看能不能推导出全局最优,但是贪心算法没有统一的套路,每一个问题的贪心思路都可以非常不一样Leetcode455.分发饼干讲解前:这时第一道贪心算法的题目,所以很简单,然后我也没有想太多莫名其妙的就写出来了,大致思路就是孩子的数量是这道题的首要目标,那么为了能让更多的孩子满足,我们要避免浪费饼干的情况,也就是说如果有孩子1,3和饼干1,3,我们不能
- day31:贪心算法,理论基础,分发饼干,摆动序列,最大子序和
Hessian_Matrix
菜鸡的刷题记录贪心算法算法leetcode
参考资料:代码随想录1:理论基础1.贪心的本质是选择每一阶段的局部最优,从而达到全局最优。有一堆钞票,你可以拿走十张,如果想达到最大的金额,你要怎么拿?指定每次拿最大的,最终结果就是拿走最大数额的钱。每次拿最大的就是局部最优,最后拿走最大数额的钱就是推出全局最优。2.贪心算法的一般步骤将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解3.贪心算法没有套路
- PyTorch nn.MSELoss() 均方误差损失函数详解和要点提醒
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PyTorch笔记pytorchMSELoss均方误差
文章目录nn.MSELoss()均方误差损失函数参数数学公式元素版本要点附录参考链接nn.MSELoss()均方误差损失函数torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean')Createsacriterionthatmeasuresthemeansquarederror(squaredL2norm)betweeneach
- L1正则和L2正则
wangke
等高线与路径HOML(Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是损失函数的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线(菱形),这两个组成了最终的目标函数.在梯度下降的过程中,对于损失函数的梯度为白色点轨迹,对于L1_penalty函数的梯度为黄色点轨迹.可以看出,黄色的点更容易取值为0.因此在考虑两个损失的权衡时
- [从0开始AIGC][LLM]:Pre-Norm or Post-Norm?训练效率还是训练效果?
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#从0开始AIGCAIGC
Pre-NormorPost-NormPre-NormorPost-Norm1.什么是Pre-Norm和Post-Norm2.为什么Pre-Norm比Post-Norm易于训练2.1Transformer:Attentionisallyourneed-PostNorm2.2Pre-Norm的提出:TransformerswithoutTears:ImprovingtheNormalizationo
- 日撸Java三百行(day31:整数矩阵及其运算)
林金金金
java矩阵算法
目录前言一、基本属性与方法二、getter与setter方法三、矩阵相加与矩阵相乘方法1.矩阵相加2.矩阵相乘四、数据测试五、完整的程序代码总结前言从今天开始,我们就要踏上图论的学习之路了。第一天,我们先简单热个身,构造一个整数矩阵。一、基本属性与方法/***Thedata.*/int[][]data;由于我们今天构造的是int类型的矩阵,而在程序代码中矩阵又是通过数组来实现,所以这里首先定义了一
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x.grad.zero_()y=x.sum()y.backward()x.gradtensor([1.,1.,1.,1.])因为y是x中所有元素的总和,所以x的每个元素对y的贡献都是相等的,因此每个元素的梯度都是1。u=y.detach()detach()方法用于从计算图中分离出一个张量,使其不再跟踪历史,这样就不会在反向传播时影响u。范数(Norm)是一个数学概念,在不同的领域有不同的应用,比如
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失败的stainnorm因为要涉及多张病理图片的stainnorm,所以需要一对一地进行transforms,但是即使这么做了,使用vahadane还是出现了奇怪的染色情况。reference_images:source_images:结果变成了这种玩意:原因分析:reference_image的大小是(2000,2500)但是sources_image的大小为(512,512)可能会导致一些问题
- day31(playbook的基本使用)
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一、1.使用ansible安装并启动ftp服务[root@1~]#vim/etc/ansible/hostss0ansible_ssh_host=10.0.0.12ansible_ssh_port=22ansible_ssh_user=rootansible_ssh_pass=1s1ansible_ssh_host=10.0.0.13ansible_ssh_port=22ansible_ssh_u
- 云计算day31
巭氼
云计算docker
⼀、Docker1、Docker介绍.pdf1、Docker是什么?Docker是⼀个开源的应⽤容器引擎,可以实现虚拟化,完全采⽤“沙盒”机制,容器之间不会存在任何接⼝。Docker通过LinuxContainer(容器)技术将任意类型的应⽤进⾏包装,变成⼀种轻量级、标准化、可移植、⾃管理的组件。在包装应⽤的同时,可连带该应⽤的依赖和环境⼀并进⾏打包,所以可以将这种“包”移植到任意环境去运⾏,省去
- pytorch | transforms.Compose()函数
DdddJMs__135
分享pytorch人工智能pythontransforms
transforms函数解析:self.norm=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225]),])torchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包。一般用Compose把多个步骤整合到一起:比如说:trans
- 281129-李晏林-2022/11/5【day31】
尘心_aa8c
今天对于目标完成总结:一天的干扰和杂念太多,做事背书效率很低,不能正确做事,也没能做正确的事,这两项都没有做还,那么我们的人生要何去何从,从那些地方出发去做这些事情。通过冥想来提高自注意力。最近再我把一切告诉你,广告案例有很大启发。从几个维度来看。12款包装设计,分为KA线、商超线、门店线三个包装。遇到问题先市调,顺时向同行高手学习。就请教广告公司老板,同时请教了8位广告公司老板。电话多次请教,线
- day31|LeetCode:● 455.分发饼干 ● 376. 摆动序列 ● 53. 最大子序和
星轨道交
代码随想录一刷leetcode算法数据结构c++
题目链接:455.分发饼干代码classSolution{public:intfindContentChildren(vector&g,vector&s){sort(g.begin(),g.end());sort(s.begin(),s.end());intsize=0;intt=0;for(inti=0;i&nums){if(nums.size()==1){return1;}intcount=0
- 《青少年心理学》Day31读书笔记
90249d89b087
看这一章的时候,会觉得,有的时候确实夸大了青春期的问题。其实有一些问题,并不仅仅在青春期出现,他可能之前就有苗头之后还会有持续。甚至有一些问题都不需要干预,经历过后,每个人最终都会成为他自己想要成为的样子。我们在处理青春期问题的过程当中,将青春期作为正常又特殊的一个阶段,还是需要技巧的。图片发自App
- [力扣 Hot100]Day31 K 个一组翻转链表
谛听misa
力扣Hot100题leetcode链表算法
题目描述给你链表的头节点head,每k个节点一组进行翻转,请你返回修改后的链表。k是一个正整数,它的值小于或等于链表的长度。如果节点总数不是k的整数倍,那么请将最后剩余的节点保持原有顺序。你不能只是单纯的改变节点内部的值,而是需要实际进行节点交换。出处思路跟昨天两两交换的思路一致,引入了指针数组来用空间换时间,改进了一下使得主函数更加简洁。代码classSolution{public:ListNo
- 【深度学习】Pytorch 系列教程(三):PyTorch数据结构:2、张量的数学运算(1):向量运算(加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制)
QomolangmaH
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文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor(张量)1.维度(Dimensions)2.数据类型(DataTypes)3.GPU加速(GPUAcceleration)2、张量的数学运算1.向量运算a.简单运算b.广播操作c.运算函数加法add乘法mul内积(点积)dot外积(叉积)cross范数norm一、前言 本文将介绍PyTorch中张量的数学运算之向量运算
- 【Transformer】Transformer的简单了解:Positional Encoding、Self-attention、Batch 与 Layer Norm 等
magic_ll
transformer深度学习
自从2017年Transformer模型被提出以来,它已经从论文最初的机器翻译领域,转向语音,图像,视频等等方面的应用。最近的SegmentAnything论文提出,阅读论文其中大量的transformer的在图像方面的应用。所以这里还是加紧记录下transformer相关内容。transformer初了解PositionalEncoding(位置编码)Self-attention(自注意力机制)
- 通俗易懂的L0范数和L1范数及其Python实现
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定义L0范数(L0-Norm)L0范数并不是真正意义上的一个范数,因为它不满足范数的三角不等式性质,但它在数学优化和信号处理等领域有着实际的应用。L0范数指的是向量中非零元素的个数。它通常用来度量向量的稀疏性。数学上表示为:[|x|_0=\text{numberofnon-zeroelementsin}x]例如,向量(x=[1,0,2,0,3])的L0范数是3,因为该向量中有三个非零元素。L1范数
- 算法训练营day31,贪心算法5
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算法贪心算法go
packagemainimport("fmt""sort")//435.无重叠区间funceraseOverlapIntervals(intervals[][]int)int{iflen(intervals)==0{return0}count:=0//移除数量//按第一位从小到大排序sort.Slice(intervals,func(i,jint)bool{returnintervals[i][0
- PyTorch使用Tricks:梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失 !!
JOYCE_Leo16
计算机视觉pytorchpython梯度裁剪深度学习神经网络
文章目录前言1、对参数的梯度进行裁剪,使其不超过一个指定的值2、一个使用的torch.nn.utils.clip_grad_norm_例子3、怎么获得梯度的norm4、什么情况下需要梯度裁剪5、注意事项前言梯度裁剪(GradientClipping)是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术,它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断,使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常见的方法:按照梯度的绝
- 算法训练day31贪心算法理论基础Leetcode455分发饼干376摆动序列53最大子序和
爱傲雪和技术的dc
贪心算法算法
贪心算法理论基础文章链接代码随想录(programmercarl.com)说实话贪心算法并没有固定的套路。最好用的策略就是举反例,如果想不到反例,那么就试一试贪心吧。面试中基本不会让面试者现场证明贪心的合理性,代码写出来跑过测试用例即可,或者自己能自圆其说理由就行了。刷题或者面试的时候,手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优,而且想不到反例,那么就试一试贪心。因为贪心有时候就是常识性的推导,所以
- Psychopy单位
一个好学生_叶纪杉
Psychopy单位在psychopy中,有多种单位可供选择,包括但不限于:'norm','cm','deg','pix'。在编写程序时,可以选择标准单位(normalisedunits),如'norm',因为刺激可以随着窗口的大小自然伸缩。而在正式实验时,最好选择'cm'或'deg',因为在这两种单位小,不管屏幕或窗口如何变化,刺激大小都不变。高度Heightheight单元是相对窗口大小而不是
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多