- 分布式计算在现代科技中的应用与发展趋势
智能计算研究中心
其他
内容概要分布式计算是一种将计算任务分散到多个计算节点上的技术,其基本理念是通过网络连接的多个独立机器共同协作来完成复杂的运算。其特点在于高度的可扩展性和容错性,使得对于大规模数据处理和计算需求有了更为灵活和高效的解决方案。在云计算领域,分布式计算提供了弹性的资源配置,使得用户可以根据需求动态调整所需的计算强度,从而有效降低成本。此外,大数据分析不断推动着分布式计算的发展,因为在海量数据中提取有价值
- 机器学习在金融领域的应用
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
机器学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1金融行业面临的挑战1.1.1海量数据处理1.1.2实时风险监控1.1.3个性化服务需求1.2机器学习的兴起1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类2.1.1有监督学习2.1.2无监督学习2.1.3强化学习2.2机器学习与人工智能、深度学习的关系2.2.1人工智能的发展历程2.2.
- Java 提供了哪些 IO 方式? NIO 如何实现多路复用?
爪哇小白2021
Java面试题javanio开发语言
Java提供了哪些IO方式?NIO如何实现多路复用?I/O一直是软件开发中的核心部分之一.伴随着海量的数据增长和分布式系统的发展.IO扩展显得尤为重要.幸运的是.Java经过多年的发展,IO机制也不断地完善,虽然仍有某些不足,但已经在实践中证明了其构建高扩展性应用的能力.所以:Java提供了哪些IO方式?NIO如何实现多路复用的呢?典型回答:JavaIO方式有很多种,基于不同的IO抽象模型和交互方
- 探秘高效大数据处理:揭秘开源项目【BigData】
温宝沫Morgan
探秘高效大数据处理:揭秘开源项目【BigData】databaseBlazegraphHighPerformanceGraphDatabase项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dat/database1、项目介绍在如今的数字化时代,数据已成为企业的重要资产。对于海量数据的处理和分析,我们常常需要依赖强大的工具来支撑。这就是我们要向您推荐的开源项目——BigDa
- 非关系型数据库(NoSQL):MongoDB和Redis
檐角小猫
nosql数据库sql
非关系型数据库(NoSQL)在大数据和分布式计算环境中广泛使用,主要用于处理海量、结构化不统一的数据。NoSQL数据库种类包括文档型、键值型、列族型和图形数据库等。下面我将以MongoDB(一种流行的文档型NoSQL数据库)以及Redis为例,通过代码和案例讲解如何使用它。MongoDB简介MongoDB是一种基于文档存储模式的NoSQL数据库,数据以BSON格式(类似JSON)存储。它支持灵活的
- 关于大模型 AGI 应知应会_生在AI发展的时代
森焱森
机器人人工智能算法总结科技
在AI时代,大模型和通用人工智能(AGI)正在深刻改变我们的生活和工作方式。以下是一些关于大模型和AGI的关键知识点,帮助我们更好地理解这一技术浪潮。一、大模型的核心概念与特点(一)什么是大模型大模型(LargeLanguageModels,LLMs)是指具有大规模参数和复杂计算结构的深度学习模型,通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。这些模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特
- mycat和mysql
沐漜
Java学习zookeeper
MyCat是数据库中间件,支持数据库集群,提供高可用性的数据分片集群。可以管理多个机器上的数据库组成的集群。MyCat分片:海量数据存储的解决方案。由该中间件将不同的逻辑分片(逻辑分片对应不同的数据库)进行组装。MyCat分片:什么是分片:简单的说,就是指通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)上面,以达到分散单台设备负载的效果。数据的切片(sharding
- [RK3399 Linux] 使用ubuntu 20.04.5制作rootfs
嵌入式逍遥
嵌入式Linux开发RK3399Linux开发linuxubuntu开源服务器rootfs运维rk3399
一、ubuntubaseubuntubase是用于为特定需求创建自定义映像的最小rootfs,是ubuntu可以运行的最小环境。1.1下载源码下载ubuntu-base的方式有很多,可以从官方的地址:ttp://cdimage.ubuntu.com/ubuntu-base/releases。也可以其它镜像地址下载,如清华源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
- 医疗方向的可视化大屏,十分契合医疗行业数据量大的特点
大象数据工场
物联网人工智能智慧医疗
在当今数字化医疗快速发展的时代,医疗行业积累的数据量呈爆炸式增长。从患者的个人基本信息、过往病史、各项检查检验报告,到医疗机构日常运营产生的物资管理数据、设备运行数据,再到大规模医疗研究中的海量样本数据,这些数据的规模和复杂性不断增加。医疗方向的可视化大屏,作为一种先进的数据展示与分析工具,与医疗行业数据量大的特点高度契合,为医疗行业的信息化发展带来了新的契机。医疗行业数据量特点剖析医疗行业的数据
- Effective Objective-C 2.0 读书笔记——关联对象
小鹿撞出了脑震荡
objective-cios开发语言
EffectiveObjective-C2.0读书笔记——关联对象文章目录EffectiveObjective-C2.0读书笔记——关联对象前言如何给分类添加实例变量?**示例:动态方法列表**关联对象运行原理内存管理策略`objc_setAssociatedObject`参数说明`objc_getAssociatedObject`参数说明`objc_removeAssociatedObjects
- KaiwuDB 受邀亮相 2024 数博会
KaiwuDB 数据库
kaiwudb数博会
8月28-30日,由国家数据局主办,贵州省人民政府承办的2024中国国际大数据产业博览会(简称“数博会”)在贵阳启幕。KaiwuDB受邀携一众产品亮相大会,重点展示了分布式多模数据库KaiwuDB2.0及其在物联网海量异构数据管理分析的落地应用,现场引来众多客户伙伴们的热烈关注。KaiwuDB主打面向AIoT场景提供以时序、关系数据引擎为核心,结合分布式、原生AI和云边端协同能力的数据智能产品。2
- Kafka架构
优人ovo
kafka架构分布式
引言Kafka凭借其独树一帜的分区架构,在消息中间件领域展现出了卓越的性能表现。其分区架构不仅赋予了Kafka强大的并行计算能力,使其能够高效处理海量数据,还显著提升了系统的容灾能力,确保在复杂的运行环境中始终保持稳定可靠。本文将深入剖析Kafka的架构选型,通过对其底层逻辑的抽丝剥茧,帮助我们提炼架构设计的关键能力与思维模式,进而为优化自身系统架构提供极具价值的参考。消息中间件通用架构生产者功能
- MacBook使用——彻底卸载并删除软件:NTFS for Mac
冰河渔夫
MacBookMacOS
问题之前因MacBook读写NTFS格式移动硬盘,我安装并使用了ParagonNTFSforMac,试用期结束后将其从【应用程序】中卸载移除了。但之后每次开机启动时,系统还是会弹出【激活】通知,如下图解决Step1、在用户目录下的Library目录中寻找软件相关的目录和文件、并删除主要在下面2个目录中:~/Library/ApplicationSupport~/Library/Preference
- 读书笔记--分布式架构的异步化和缓存技术原理及应用场景
一望无际的大草原
后端服务中心分布式架构缓存分布式架构异步化
本篇是在上一篇的基础上,主要对分布式应用架构下的异步化机制和缓存技术进行学习,主要记录和思考如下,供大家学习参考。大家知道原来传统的单一WAR应用中,由于所有数据都在同一个数据库中,因此事务问题一般借助数据库事务来解决,但是对于分布式架构下的应用系统来说,事务性问题就无法采用这种方式了,否则会出现数据库单点问题,而且随着应用范围和用户量的增大,需要通过分布式异步化机制来解决系统处理性能和吞吐率下降
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】第二轮思考:模型决定计算
AGI大模型与大数据研究院
大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
【大模型应用开发动手做AIAgent】第二轮思考:模型决定计算关键词:大模型,AIAgent,模型决定计算,模型优化,计算优化,硬件加速,效率提升1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。这些模型通过学习海量数据,能够完成复杂的任务,如机器翻译、图像识别、问答系统等。然而,大模型在应用开发中面临着计算资源、能耗和效率等方面的挑战。本文将从“模型
- YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析
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python机器学习图像处理
图像中瑕疵检测1.概述瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支,在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN(卷积神经网络)作为处理模型,毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势,通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据,再通过延伸纵向的网络模型增加网络神经元的个数,可以很好地让网络模型识别图片中的内容,所以说CNN在图像分类和识别当中都有着很好的效果,在实践过程中也有着很不错的表现
- 开源 OCR 工具大比拼:常用工具全解析与选择指南
花千树-010
RAGocr
在信息爆炸的当下,OCR(光学字符识别)技术如同一位“炼金术士”,能高效且相对精确地从海量纸质文档、扫描件、图片中提取文字信息,广泛应用于教育、医疗、交通等众多行业。面对众多开源OCR工具,开发者在选型时往往无从下手。本文将详细介绍几款款热门开源OCR工具,并根据其特点及适用场景给出选择建议。一、独立OCR工具1.PaddleOCRGitHub地址:PaddleOCR星数:46k主要作者:百度飞桨
- Node.js常用知识
UnityGxGameLab+
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Nodejs总结Node.js基础知识,便于定期回顾1、fs文件写入1、require(‘fs’)2、fs.writeFile()3、fs.appendFile()4、fs.createwriteStream()//流式写入ws.write()文件读取1、fs.readFile(‘’,(err,data)=>{})constfs=require('fs')fs.readFile("D:/Node/
- Redis桌面(GUI)管理客户端
(?
redis
Redis桌面(GUI)管理客户端:AnotherRedisDesktopManagerAnotherRedisDeskTopManager是GitHub上的一个开源项目,是Redis可视化管理的利器,提供在Windows、MacOS平台的安装包,体积小,完全免费。更快、更好、更稳定的Redis桌面(GUI)管理客户端,兼容Windows、Mac、Linux,性能出众,轻松加载海量键值gitee地
- 什么是多源异构数据?如何处理多源异构数据?
isNotNullX
大数据多源异构数据数据库数据处理数据集成数据融合
目录一、多源异构数据的定义二、多源异构数据的种类三、多源异构数据的处理方案1.数据接入2.数据转换3.数据输出4.数据同步四、结语随着数字化转型的深入,企业和社会产生了前所未有的海量数据。这些数据不仅量大,而且来源多样,结构各异,形成了所谓的“多源异构数据”。多源指的是数据来自不同源头,如传感器、社交媒体、数据库、文档等;异构则指数据格式和类型不一致,包括结构化、半结构化和非结构化的数据。本文旨在
- 随机森林(Random Forest)预测模型及其特征分析(Python和MATLAB实现)
追蜻蜓追累了
深度学习机器学习python随机森林大数据回归算法算法
##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代,数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据,传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下,机器学习方法开始广泛应用。随机森林(RandomForest)作为一种强大的集成学习方法,因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出,基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
- 流媒体娱乐服务平台在AWS上使用Presto作为大数据的交互式查询引擎的具体流程和代码
weixin_30777913
aws大数据python音视频
一家流媒体娱乐服务平台拥有庞大的用户群体和海量的数据。为了高效处理和分析这些数据,它选择了Presto作为其在AWSEMR上的大数据查询引擎。在AWSEMR上使用Presto取得了显著的成果和收获。这些成果不仅提升了数据查询效率,降低了运维成本,还促进了业务的创新与发展。实施过程:Presto集群部署:在AWSEMR上部署了Presto集群,该集群与HiveMetastore和AmazonS3集成
- Python之上下文管理器
zhuxy604
PythonPython
以下文章总结自《headfirstpython》读书笔记引子从python处理一个文件说起,在Python中打开一个文件时,一般的代码逻辑如下:file=open('test.txt')forlineinfile:print(line)file.close()以上代码主要做了3件事:1)打开一个文件;2)处理文件,读取每一行并打印出来;3)关闭文件但是对大多数程序员而言,处理文件常推荐使用的是一个
- 短视频推荐系统架构设计:从召回、排序到冷启动的全链路解析
热爱分享的博士僧
系统架构
短视频推荐系统的设计是一个复杂的过程,涉及到从内容召回、排序到解决冷启动问题的多个环节。下面将对这一过程进行全链路解析。1.召回阶段召回是推荐系统的第一个步骤,目的是从海量的内容库中快速筛选出可能感兴趣的候选集供用户查看。常见的召回策略包括:基于流行度的召回:根据视频的观看次数、点赞数、分享数等指标来选择热门内容。协同过滤召回:利用用户行为数据(如浏览历史、点赞、评论等),找到与当前用户兴趣相似的
- 【开源】基于SSM框架校园教务系统管理系统(计算机毕业设计)+万字毕业论文+远程部署+ppt+代码讲解 ssm086
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开源课程设计spring毕设mybatisjava毕业设计
系统合集跳转源码获取链接点击主页更能获取海量源码博主联系方式拉到下方点击名片获取!!!博主联系方式拉到下方点击名片获取!!!10年计算机开发经验,主营业务:源码获取、项目二开、语音辅导、远程调试、毕业设计、课程设计、毕业论文、BUG修改一、系统环境运行环境:最好是javajdk1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。IDE环境:Eclipse,Myeclipse,IDEA或者Spri
- 读书笔记-《Redis设计与实现》(二)单机数据库实现(上)
萝卜青今天也要开心
redis数据库缓存java学习
相比前面我们学习的数据结构与对象(读书笔记-《Redis设计与实现》(一)数据结构与对象(上)、读书笔记-《Redis设计与实现》(一)数据结构与对象(下)),这部分的内容可以说就是轻松+愉快了,只要能Get到这几个机制的要点就行。01数据库Redis将所有数据库都保存在redisServer结构中,客户端结构为redisClient,它们的关键属性如下:structredisServer{//一
- Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码
weixin_30777913
音视频语言模型大数据人工智能
ApacheIceberg在处理海量实时数据、支持实时特征工程和模型训练方面的强大能力。Iceberg支持实时特征工程和模型训练,特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。Iceberg作为数据湖,以支持其机器学习平台中的特征存储。Iceberg的分层结构、快照机制、并发读写能力以及模式演进等特性,使得它能够高效地处理海量数据,并且保证数据的一致性和可用性。特别是在特征工程和模型训练方面,I
- 《SaaS架构设计》试读
DavyYew
11)SaaS与Cloudsaas架构设计云计算salesforce互联网数据库
SaaS基础架构—云计算今天的互联网业界对云计算的关注程度,已经不亚于对一次革命。微软、谷歌、Salesforce、Amazon等国外软件巨头纷纷推出了自己的云计算系统,意图领导这一轮的软件新浪潮。国内的阿里巴巴也已经投入大量资源进入云计算这片新的海洋。基于互联网的软件系统需要承担海量的数据、文件、数据库里的数据,等等。这就必然需要可扩充的、廉价的、可靠的和高性能的网络硬盘来提供图片、视频、博客等
- MATLAB 实现基于MPA(海洋捕食者算法)进行时间序列预测模型的项目详细实例
nantangyuxi
MATLABmatlab算法人工智能回归cnn支持向量机大数据
目录MTFSTLTFSB实她基她MPTFS(海洋捕食者算法)进行时间序列预测模型她项目详细实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1项目挑战...2项目特点她创新...3项目应用领域...3项目效果预测图程序设计...4项目模型架构...5项目模型描述及代码示例...5项目模型算法流程图...6项目目录结构设计及各模块功能说明...7项目部署她应用...9项目扩展...11项目应该注意
- linux SD/eMMC 存储架构
hello-linux
eMMC/SD/SDIOLinuxLinuxDriverlinuxemmc
Linux向SD卡或emmc写入数据时会经过哪些软件层:在Linux中,向SD卡写入数据时,数据会经过几个层面的处理:1.应用层:这是最上层,包括你使用的文件系统工具,如`dd`、`cp`或其他工具。2.VFS(虚拟文件系统)层:Linux的VFS提供了一个统一的接口,用于访问不同类型的文件系统,如ext4、FAT32等。3.文件系统层:这一层处理与特定文件系统相关的操作,比如ext4、NTFS或
- 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/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