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数据趋势预测已成为数据驱动决策中的一个重要方面。在面临海量数据时,如何精确而高效地提取潜在趋势,对于企业的战略规划具有重要意义。YashanDB作为一款高性能的数据库产品,提供多种存储和查询优化功能,使得实现数据趋势预测成为可能。特别是在数据存储结构和多版本并发控制(MVCC)等特性下,趋势预测的场景应用可以得到有效支持。数据分析基础在进行数据趋势预测之前,首先必须了解基础的数据分析过程。Yash
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-----------动态内容与反爬策略----------动态页面处理Selenium:自动化浏览器(点击、滚动、表单提交)Playwright(更现代的替代方案)API逆向工程分析Ajax请求(ChromeDevTools)直接调用API接口(如知乎热榜API)反爬应对User-Agent轮换、IP代理(免费/付费代理池)验证码处理(简单验证码用OCR,复杂验证码需打码平台)请求频率控制(ti
- Python 训练营打卡 Day 46
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通道注意力一、什么是注意力注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器,就像人类视觉会自动忽略背景,聚焦于图片中的主体(如猫、汽车)。transformer中的叫做自注意力机制,他是一种自己学习自己的机制,他可以自动学习到图片中的主体,并忽略背景。我们现在说的很多模块,比如通道注意力、空间注意力、通道注意力等等,都是基于自注意力机制的。从数学角度看,注意力机制是对输入特征进行加权求
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目录摘要IAbstractII1绪论11.1研究背景11.2课题意义22开发技术论述22.1Springboot框架32.2Vue框架32.3Tomcat服务器42.4MySQL数据库53需求分析63.1系统的可行性分析73.2功能需求分析73.3项目设计目标83.3.1关于系统的基本要求83.3.2开发目标94系统设计104.1系统功能模块设计114.2系统功能流程设计124.3数据库设计134
- 如何在YashanDB中实施高效的存储管理?
数据库
引言在现代数据库管理系统中,存储管理是至关重要的组成部分。它不仅影响数据的读取和写入速度,还直接关系到系统资源的利用率和整体性能。在YashanDB中,有效的存储管理能够显著提高数据库的性能和可用性。本文将深入探讨YashanDB的存储结构和管理机制,提供实用的技术分析和建议,以实现高效的存储管理。YashanDB的存储架构物理存储结构YashanDB的物理存储结构是对数据在底层磁盘上的存储方式进
- C++二分查找入门指南
一、二分法概述二分查找(BinarySearch)是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是通过不断将搜索范围减半来快速定位目标元素,时间复杂度为O(logn),远优于线性查找的O(n)。二分法不仅用于查找,还广泛应用于求解各种数学和计算问题,如求方程的近似解、寻找最优解等。在计算机科学中,二分查找是最基础且最重要的算法之一,几乎所有程序员都需要熟练掌握。二、二分查找的基本原理二
- 更换SSL证书引发的异常:`sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path building failed` `[Nginx跳转失败:501]
猿享天开
技术经验sslnginx网络协议
博主简介:CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者,高级开发工程师,数学专业,10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验,拥有高级工程师证书;擅长C/C++、C#等开发语言,熟悉Java常用开发技术,能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用,熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,
- Python编程电子书:从基础到实践
王奥雷
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Python电子书汇集了基础语法、面向对象编程、标准及第三方库使用、文件操作、网络编程、并发编程、单元测试与调试、Python2与Python3的区别等核心知识点。通过实例和项目案例,帮助读者在Web开发、数据分析、人工智能等应用领域提升编程技能,跟上Python的技术进步。1.Python基础语法介绍Python作为一种高级编程语言,其易读性和简洁的语法使其
- 工业相机和镜头选型标准
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OpenCV与机器视觉Halcon机器视觉C#程序设计语言基础数码相机计算机视觉算法人工智能深度学习
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- 振动分析常用的频谱类型
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工作一二三信号与系统振动分析
文章目录振动分析常用的频谱类型1.幅值谱(AmplitudeSpectrum)-最常用2.功率谱密度(PSD)-用于随机信号3.自功率谱(AutoPowerSpectrum)振动分析中的选择原则.振动分析中的频谱选择建议故障诊断→幅值谱模态分析→自功率谱随机振动→功率谱密度宽动态范围→对数坐标实际应用中的处理方法总结振动分析常用的频谱类型1.幅值谱(AmplitudeSpectrum)-最常用%幅
- Python爬虫实战:研究chardet库相关技术
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爬虫项目实战python爬虫开发语言chardet
1.引言1.1研究背景与意义在互联网信息爆炸的时代,网络数据采集技术已成为信息获取、数据分析和知识发现的重要手段。Python作为一种高效的编程语言,凭借其丰富的第三方库和简洁的语法,成为爬虫开发的首选语言之一。然而,在网络数据采集中,文本编码的多样性和不确定性一直是困扰开发者的主要问题之一。不同网站可能采用不同的编码方式(如UTF-8、GBK、GB2312等),甚至同一网站的不同页面也可能使用不
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学生成长管理系统升级版需求为了学生管理系统书写一个登录、注册、忘记密码的功能。只有用户登录成功之后,才能进入学生管理系统中进行增删查改操作。分析登录界面System.out.println("欢迎来到学生成长管理系统");System.out.println("请选择操作1登录2注册3忘记密码");用户类属性:用户名、密码、身份证号码、手机号码注册功能用户名需求满足以下要求:验证要求:用户名唯一用
- 七、SpringCloud 项目迁移至 K8s
退役小学生呀
K8s企业级深度研修kuberneteslinux容器云原生k8s
七、SpringCloud项目迁移至K8s文章目录七、SpringCloud项目迁移至K8s1、环境准备1.1集群规划1.2SpringCloud项目架构及迁移需求分析2、迁移Eureka集群2.1构建及容器化2.2部署至K8s2.3创建通信Service3、迁移网关服务3.1构建及容器化3.2部署至K8s3.3创建Service3.4创建Ingress4、迁移其他springboot服务4.1构
- 风险管理:从评估到分析的完整指南
""背景简介在面对日益复杂化的网络安全挑战时,有效的风险管理成为了企业和组织不可或缺的一部分。本文基于提供的章节内容,将探讨风险管理的核心过程,包括风险评估和风险分析的步骤,以及如何选择合适的方法论来应对不同的风险场景。风险管理过程的持续监控风险管理并非一成不变,它需要一个持续的监控过程来确保控制措施的有效性。章节中提到,监控(Monitor)是风险管理过程中的一个持续步骤,它负责观察控制措施,并
- 大前端日志分析的AI应用:从海量日志中提取有价值的运维信息
欧阳天羲
大前端与AI的深度融合#AI在大前端安全与运维篇前端人工智能运维
在大前端技术快速发展的今天,前端应用的复杂度呈指数级增长,涵盖Web、移动端H5、小程序、快应用等多端形态。随之而来的是海量日志数据的爆发式增长——从浏览器控制台输出到移动端性能埋点,从用户行为轨迹到API调用异常,这些日志分散在不同终端、格式异构,传统的人工分析或规则引擎已难以应对。本文将系统阐述AI技术如何赋能大前端日志分析,从日志采集到智能诊断的全流程解决方案,结合实际案例展示如何利用机器学
- 什么是深度学习框架中的计算图?
杰瑞学AI
ComputerknowledgeNLP/LLMsAI/AGI深度学习人工智能pytorch
在深度学习框架中,计算图是核心的数据结构和抽象概念,它用来表示和定义深度学习模型的计算过程。我们可以把它想象成一个描述数学运算如何组合和执行的有向图。以下是计算图的关键要素和作用:节点:代表操作或变量。操作:数学运算,如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量:通常是张量,即存储数据
- 关于小公司的空降兵和空降兵的出路
gongbenwen
关于小公司的空降兵,这是一件比较有意思的事情,曾在两家不同的小的创业公司,经历了其他空降兵的入职,也体验过作为空降兵的入职。通过观察分析,发现八成以上的小公司的空降兵,都不容易持久在一家公司待下去。总结了空降兵,容易在一家新的小公司出走的原因。首先,从公司层面,小公司本身摊子就小,一般空降兵都会要求比较高的薪酬,能不招空降兵就不招,但是原始初创人员,有时很容易因为在发展过程中遇到的磕磕绊绊,认为合
- 场外期权流动性风险分析
张文6.7
区块链
场外期权流动性风险的定义场外期权流动性风险指因市场深度不足或交易对手稀缺,导致无法及时以合理价格平仓或对冲头寸的风险。与交易所交易的标准化期权不同,场外期权通常为定制化合约,流动性较低。流动性风险的来源合约非标准化:场外期权的条款(如行权价、到期日、标的资产)由交易双方协商确定,缺乏统一市场,难以快速转让。交易对手集中:依赖少数金融机构做市,若对手方退出或信用恶化,可能无法找到替代交易方。市场冲击
- 开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-Mem0集成Qdrant、Neo4j与Streamlit的创新实践(四)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地neo4j开源人工智能语言模型
一、前言在人工智能迅速发展的今天,如何让AI系统更懂“你”?答案或许藏在个性化的记忆管理之中。Mem0作为一个开源的记忆管理系统,正致力于为AI赋予长期记忆与个性化服务能力。通过结合高性能向量数据库Qdrant、图数据库Neo4j的强大关系分析能力以及Streamlit的高效可视化交互,我们可以打造出一个既能存储用户历史行为、又能实时推理并展示结果的智能记忆助手。本文将带您一步步探索这一技术组合的
- 洛谷分支结构题单刷题记录 java
阿乌阿呜
JAVA刷题记录java算法
目录P2433【深基1-2】小学数学N合一P5709【深基2.习6】ApplesPrologue/苹果和虫子P5710【深基3.例2】数的性质P5711【深基3.例3】闰年判断P5712【深基3.例4】ApplesP5713【深基3.例5】洛谷团队系统P5714【深基3.例7】肥胖问题P5715【深基3.例8】三位数排序P5716【深基3.例9】月份天数P1085[NOIP2004普及组]不高兴的
- 21天刷题计划之10.1—统计大写字母个数(Java语言描述)
justlikeu777
21天刷题计划java基础算法基础
题目描述:找出给定字符串中大写字符(即’A’-‘Z’)的个数接口说明原型:intCalcCapital(Stringstr);返回值:int输入描述:输入一个String数据输出描述:输出string中大写字母的个数示例1输入add123#$%#%#O输出1分析:获取输出的字符串,将字符串转换成字符数组,遍历字符数组并判断是否为大写字母即可。importjava.util.Scanner;publ
- 如何在YashanDB数据库中进行高效的JSON数据存储
数据库
随着业务对非结构化和半结构化数据存储需求的增加,JSON数据类型逐渐成为数据库支持的关键特性。然而,JSON数据的高效存储与访问面临性能瓶颈、一致性保障及空间利用率等挑战。YashanDB作为现代企业级数据库,需提供有效的机制解决上述难题,从而满足实时查询、高并发访问及数据一致性的需求。本文针对YashanDB数据库的体系架构、存储引擎及索引机制,深入分析如何实现高效的JSON数据存储与访问,旨在
- 如何在YashanDB数据库中高效处理海量数据
数据库
在现代数据库技术中,海量数据的管理和处理成为了一个普遍存在的挑战。随着数据规模的不断扩大,性能瓶颈、数据一致性问题以及易用性需求等问题日益凸显。这些挑战促使企业寻求更为高效的解决方案,以支撑海量数据的存储、分析与挖掘。YashanDB作为一款专为处理海量数据而设计的数据库,凭借其高可扩展性、高并发性能和高可用性,提供了一系列技术手段以应对这些挑战。本文旨在探讨如何在YashanDB中高效地管理和处
- 如何设计基于YashanDB数据库的高效查询
数据库
在当今数据驱动的业务环境中,提高数据库查询性能已经成为各类企业面临的重大挑战。随着数据量的快速增长,许多机构遭遇了性能瓶颈、数据一致性问题和查询响应延迟等一系列问题。在这样的背景下,优化数据库架构、提高查询效率迫在眉睫。本文将集中在YashanDB数据库的查询设计上,提供技术分析和操作指导,以帮助开发人员设计高效的查询策略,实现优越的性能。YashanDB的体系架构YashanDB支持多种部署形态
- 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树:从零基础到AI专家的成长路径全解析
智算菩萨
人工智能深度学习
引言:技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代,深度学习犹如一棵参天大树,其根系深深扎入数学与计算科学的沃土,主干挺拔地承载着机器学习的核心理念,而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言,理解这棵技能树的生长规律,掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段,将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计,但在学习深度学习
- resttemplate默认超时时间_使用微软数据通信框架WCF:客户端调用服务超时分析
weixin_39665302
服务端设置超时时间
首先给出对调用超时的分析和解决办法,然后在给出完整和应用代码。1客户端调用超时运行客户端,执行调用ServiceProxyproxy=newServiceProxy();strings=proxy.GetData(1);通过配置sendTimeout参数设定超时时间,超时时间默认为1分钟,上述配置中采用了默认超时时间。InnerExceptionMessage请求通道在等待00:00:59.946
- linux 中路由解决方案1
在Linux的路由表中,当存在多条默认路由(0.0.0.0)且它们的Metric值相同时,内核会根据其他因素决定优先使用哪条路由。在你的例子中,eth1和wlan0的Metric值均为1024,但系统优先选择eth1,可能原因如下:可能原因分析接口优先级(基于接口索引或名称顺序)Linux内核可能会根据网络接口的创建顺序或接口索引号(ifindex)决定优先级。通常,先初始化的接口(如eth1)会
- 【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】
机器学习司猫白
scipystatsmodels统计
Statsmodels库介绍与常用方法Statsmodels是一个强大的Python库,专注于统计建模和数据分析,广泛应用于经济学、金融、生物统计等领域。它提供了丰富的统计模型、假设检验和数据探索工具,适合进行回归分析、时间序列分析等任务。本文将介绍Statsmodels的核心功能,并通过代码示例展示其常用方法。Statsmodels简介Statsmodels建立在NumPy和SciPy的基础上,
- (五)PS识别:压缩痕迹挖掘-压缩量化表与 DCT 系数分析
超龄超能程序猿
机器学习python图像处理人工智能计算机视觉
(一)PS识别:Python图像分析PS识别之道(二)PS识别:特征识别-直方图分析的从原理到实现(三)PS识别:基于噪声分析PS识别的技术实现(四)PS识别:基于边缘纹理检测分析PS识别的技术实现一介绍本文将介绍一种基于量化表分析和DCT系数分析的图片PS检测方法,帮助你判断图片是否经过处理。二实现原理量化表分析在JPEG图片的压缩过程中,量化表起着关键作用。不同的软件或处理操作可能会改变量化表
- 算法分析与设计实验2:实现克鲁斯卡尔算法和prim算法
表白墙上别挂我
算法笔记经验分享
实验原理(一)克鲁斯卡尔算法:一种用于求解最小生成树问题的贪心算法,该算法的基本思想是按照边的权重从小到大排序,然后依次选择边,并加入生成树中,同时确保不会形成环路,直到生成树包含图中所有的顶点为止。具体步骤:边的排序:将所有边按照权重从小到大排序。初始化:创建一个空的生成树(可以是一个空的图结构),以及一个用于记录每个顶点所属集合(或称为连通分量)的数据结构(例如并查集)。边的选择:依次选择排序
- 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