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lancetop-stardrms
机器学习机器学习
一、概观scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览:1.非线性最优化fmin--简单Nelder-Mead算法fmin_powell--改进型Powell法fmin_bfgs--拟Newton法fmin_cg--非线性共
- 机器学习和深度学习有什么区别?
facaixxx2024
AI大模型机器学习深度学习人工智能
深度学习和机器学习有什么区别?深度学习是机器学习一个分支,机器学习包含深度学习。下面阿小云从定义、技术、数据需求、应用领域、模型复杂度和计算资源多维度来对比深度学习和机器学习的区别:二者的定义区别机器学习:是一种数据分析技术,通过算法使计算机能够在无明确编程的情况下进行学习和决策。深度学习:是机器学习的一个子领域,使用神经网络模型,尤其是深层神经网络模型,来处理、解释和分类数据。依赖算法和技术不同
- AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI
悠然的笔记本
人工智能
在AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI呢?以下是我的一些思考:一、掌握AI基础知识软件测试工程师需要学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本原理和算法。这些基础知识有助于理解AI在测试中的应用基础,从而能够更好地利用AI技术提升测试效率和质量。二、掌握AI相关工具和技术编程语言:学习使用Python等编程语言,这是实现AI应用的常用工具之一。框架:掌握TensorFlow、PyTorch
- Linux 应急响应指南
Administrator_ABC
Linux应急溯源linux运维服务器
在现代企业环境中,Linux系统同样是攻击者青睐的目标。一旦系统被入侵,攻击者可能会利用各种手段建立后门、修改计划任务、伪装进程、篡改服务配置以及在文件系统中留下恶意痕迹,从而达到远程控制、数据窃取或持久化存在的目的。本文将从Linux账户、计划任务、进程、服务、文件痕迹以及日志分析六个方面,详细介绍常用的排查方法和实战技巧,帮助大家快速定位异常、追踪攻击路径,为后续取证和系统修复提供依据。0x1
- 什么是机器学习?
CM莫问
机器学习模型机器学习人工智能算法
一、概念(维基百科)机器学习是人工智能的一个分支。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。二、主要特点机器学习的主要特点包括:1、数据驱动:机器学习模型的性能主要依赖于输入的数据。数据的质量和数量直接影响模型的准确性和泛化能力,所谓“Garbagein,garbag
- 机器学习,我们主要学习什么?
悠然的笔记本
机器学习机器学习
机器学习的发展历程机器学习的发展历程,大致分为以下几个阶段:1.起源与早期探索(20世纪40年代-60年代)1949年:Hebb提出了基于神经心理学的学习机制,开启了机器学习的先河1950年代:机器学习的起源与人工智能的探索紧密相连。例如,1956年,达特茅斯会议标志着人工智能的诞生,机器学习作为其重要分支也开始受到关注1960年代:出现了早期的机器学习算法,如1967年诞生的K最近邻算法(KNN
- 多目标应用:基于自组织分群的多目标粒子群优化算法(SS-MOPSO)的移动机器人路径规划研究(提供MATLAB代码)
IT猿手
机器人路径规划多目标优化算法多目标应用前端多目标算法人工智能matlab算法路径规划
一、机器人路径规划介绍移动机器人(Mobilerobot,MR)的路径规划是移动机器人研究的重要分支之,是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同,路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用,人们对机器人的要求也越来越高,尤其表现在对机器人的智能化方面的要求,而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤,路
- R语言安装生物信息数据库包
Bio Coder
R语言r语言数据库
R语言安装生物信息数据库包在生物信息学领域,R语言是重要的数据分析工具。今天,我们就来聊聊在R语言环境下,安装生物信息数据库包(org.*.*.db)的步骤。为什么要安装org.*.*.db系列包生物信息学分析中,我们常处理基因相关数据,比如基因功能注释、位置、参与的生物学通路等。org.*.*.db系列包就像基因百科全书,提供不同物种的基因注释信息。比如研究人类基因时,能帮我们快速获取基因别名、
- StarRocks关于ConcurrentModificationException 问题的解决
鸿乃江边鸟
大数据StarRocksSQLstarrocks大数据sql
背景本文基于StarRocks3.1.7目前在基于Starrocks做一些数据分析的操作(主要是做一些简单的查询),同事遇到了一些并发的问题:ontent:2024-11-2707:04:34,048WARN(starrocks-mysql-nio-pool-214933|3593819)[StmtExecutor.execute():643]executeException,sqlSELECTd
- 非支配性排序遗传算法 III---NSGA-III-可用于(多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理)
ww18000
r语言开发语言数据挖掘机器学习
非支配性排序遗传算法III(NSGA-III)是用于求解多目标优化问题的一种进化算法1。以下是对它的具体介绍1:具体完整算法请跳转:非支配性排序遗传算法III---NSGA-III-可用于(多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理)发展背景NSGA-III由KalyanmoyDeb和HarshitJain提出,是在NSGA-II的基础上进行改进和扩展,以更好地处理多目标优化问题,尤其是在
- 数据结构——排序(交换排序)
c++
目录一、交换排序的总体概念二、冒泡排序三、快速排序1.挖坑法2.左右指针3.前后指针一、交换排序的总体概念交换排序是一类排序算法,它的核心思想是通过交换元素的位置来达到排序的目的。在排序过程中,比较数组中的元素对,如果它们的顺序不符合排序要求,就交换它们的位置。在这里主要讲冒泡排序和快速排序。二、冒泡排序基本概念:冒泡排序是一种简单的交换排序算法。它的基本思想是通过反复比较相邻的元素,根据排序要求
- 负载均衡算法分类以及它们的优缺点
xiaobai166
负载均衡
负载均衡算法分类任务平分类:负载均衡系统将收到的任务平均分配给服务器进行处理,这里的“平均”可以是绝对数量的平均,也可以是比例或者权重上的平均。负载均衡类:负载均衡系统根据服务器的负载来进行分配,这里的负载并不一定是通常意义上我们说的“CPU负载”,而是系统当前的压力,可以用CPU负载来衡量,也可以用连接数、I/O使用率、网卡吞吐量等来衡量系统的压力。性能最优类:负载均衡系统根据服务器的响应时间来
- HarmonyOS鸿蒙开发实战(5.0)一镜到底“转场动画”案例实践
让开,我要吃人了
OpenHarmony鸿蒙开发HarmonyOSharmonyos华为鸿蒙移动开发开发语言鸿蒙系统android
鸿蒙HarmonyOS开发实战往期必看文章:(持续更新......)HarmonyOSNEXT应用开发性能实践总结(持续更新......)HarmonyOSNEXT应用开发案例实践总结合集(持续更新......)一分钟了解”纯血版!鸿蒙HarmonyOSNext应用开发!最新版!“非常详细的”鸿蒙HarmonyOSNext应用开发学习路线!(从零基础入门到精通ÿ
- Nginx 负载均衡与权重配置解析
码农研究僧
配置nginx负载均衡运维
目录前言1.权重分析2.负载均衡3.实战前言对于Nginx的讲解,更多推荐阅读:Nginx配置静态网页访问(图文界面)Nginx将https重定向为http进行访问的配置(附Demo)Nginx从入门到精通(全)详细分析Nginx配置参数(附Demo)在Nginx配置文件中,upstream指令用于定义一组后端服务器,将被用作负载均衡的目标提到的“权重”部分是与负载均衡相关的设置,通过权重来控制每
- DeepSeek爆火全网!清华团队104页教程+1000个神级提示词,手把手教你玩转AI神器
后端
标题:DeepSeek爆火全网!清华团队104页教程+1000个神级提示词,手把手教你玩转AI神器正文:一、DeepSeek最新动态:开源革命与政务应用双突破开源计划引爆开发者圈DeepSeek官方宣布将于下周启动“OpenSourceWeek”,开源5个核心代码库,涵盖在线服务基础组件、推理模型部署框架等关键技术。这些代码库已通过实战测试,支持国产硬件适配,开发者可基于此快速构建企业级AI应用。
- 鸿蒙HarmonyOS 5.0开发实战:图片分享实现案例
炫酷盖茨猫先生
鸿蒙5.0开发鸿蒙应用开发案例harmonyos华为androidArkUIArkTS鸿蒙系统前端
往期鸿蒙5.0全套实战文章必看:(文中附带鸿蒙5.0全栈学习资料)鸿蒙开发核心知识点,看这篇文章就够了最新版!鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目,看这一篇文章就够了(部分项目附源码)图片分享案例介绍本示例介绍使用ShareKit和ShareExtensionAbility实现从图库分享图片到应用的场景。该场景
- 鸿蒙开发实战 Beta5.0版:基于原生能力的深色模式适配
太空人_喜之郎
鸿蒙HarmonyOSOpenHarmonyharmonyos华为前端linux鸿蒙移动开发开发语言
场景描述对于原生开发的应用,深色模式适配是开发过程中常见的业务场景,系统可以通过状态栏中的深色模式开关配置系统的颜色模式,当系统颜色模式方式变化时,应用经常会遇到如下的业务诉求:场景一:跟随系统变化,感知系统颜色模式发生变化,无需重启应用,完成资源切换。场景二:不跟随系统变化,应用固定使用某种颜色模式,不跟随系统颜色模式变化。方案描述场景一:跟随系统效果普通暗夜模式方案1.基于资源文件的组件颜色适
- 机器学习的数学基础(三)——概率与信息论
梦醒沉醉
数学基础概率论信息论
目录1.随机变量2.概率分布2.1离散型变量和概率质量函数2.2连续型变量和概率密度函数3.边缘概率4.条件概率5.条件概率的链式法则6.独立性和条件独立性7.期望、方差和协方差7.1期望7.2方差7.3协方差8.常用概率分布8.1均匀分布U(a,b)U(a,b)U(a,b)8.2Bernoulli分布8.3Multinoulli分布8.4高斯分布(正态分布)N(x;μ,σ2)N(x;\mu,\s
- WebSocket实战:如何实现百万级即时通讯
程序员没睡醒
websocket网络协议网络
WebSocket实战:如何实现百万级即时通讯(附Mermaid架构图+性能优化策略)一、WebSocket核心流程图解1.全链路通信流程(Mermaid)客户端负载均衡WS网关Redis集群业务服务TCP连接(HTTPUpgrade)转发WS握手请求HTTP101SwitchingProtocolsPingFramePongFrameloop[心跳检测]发布订单消息(PUBLISH)订阅频道消息
- 使用Python实现量子电路模拟:走进量子计算的世界
Echo_Wish
Python进阶量子计算python开发语言
量子计算作为一项前沿科技,因其能够解决经典计算无法应对的复杂问题而备受关注。通过量子电路模拟,我们可以在经典计算机上模拟量子计算过程,从而进行量子算法的研究和验证。Python作为一种强大且易用的编程语言,为量子电路模拟提供了丰富的库和工具。本文将详细介绍如何使用Python实现量子电路模拟,涵盖环境配置、依赖安装、量子电路构建、模拟与测量和实际应用案例等内容。项目概述本项目旨在使用Python构
- 《数据结构基础操作:从代码层面深入剖析链表、栈与队列》
Oracle_666
数据结构
引言在计算机编程的世界里,数据结构是构建高效算法和程序的核心要素。链表、栈和队列作为基础且重要的数据结构,广泛应用于各种软件开发场景中。本文将结合具体代码,详细解读双向链表的插入与删除、顺序栈和循环队列的基本操作、链表合并以及删除链表倒数第N个节点的实现逻辑和代码细节。1.双向链表插入与删除操作的代码实现1.1.双向链表节点结构定义//定义双向链表节点结构//双向链表的每个节点包含三部分:数据域、
- 算法基础 -- 区间和
CyberXavier
数据结构算法基础算法
区间和假定有一个无限长的数轴,数轴上每个坐标上的数都是0。现在,我们首先进行n次操作,每次操作将某一位置x上的数加c。接下来,进行m次询问,每个询问包含两个整数l和r,你需要求出在区间[l,r]之间的所有数的和。输入格式第一行包含两个整数n和m。接下来n行,每行包含两个整数x和c。再接下来m行,每行包含两个整数l和r。输出格式共m行,每行输出一个询问中所求的区间内数字和。数据范围−10^9≤x≤1
- 基于量子旋转门的量子粒子群算法:突破粒子群算法局限的高效优化方法
m0_57781768
算法量子计算
基于量子旋转门的量子粒子群算法:突破粒子群算法局限的高效优化方法在现代优化算法中,粒子群算法(PSO)因其简单易实现且高效的特点而被广泛应用。然而,传统粒子群算法在处理复杂优化问题时,常常会陷入局部最优解,无法找到全局最优解。为了解决这一问题,研究人员提出了一种基于量子旋转门的量子粒子群算法(QPSO),通过引入量子计算的思想和技术,有效地克服了传统PSO的局限性。本文将详细介绍量子粒子群算法的基
- AKShare使用方法
光纤搬运工
理财笔记python
什么是AKShareAKShare主要是用于财经研究,解决在财经研究中数据获取的问题。目前的版本主要是基于Python语言,通过调用相关的数据接口来获取数据到本地。原理上,就是在用户本地运行Python代码,实时从网络采集数据到本地,便利与数据分析。由于网络数据采集需要维护的接口众多,且经常由于目标网站变换网页格式需要维护及更新相关接口,所以用户在使用本项目的过程中需要经常更新本项目到最新版本。同
- 链表经典应用(一)
一只冯冯
手搓数据结构课程代码算法c++数据结构c语言后端
链表相关算法结构体交叉合并(带头结点)求链表的中间结点(快慢指针法)逆置单链表(带头结点)判断回文链表(带头结点):取中间结点+逆置+比对判断环形链表(快慢指针法)判断相交链表,返回相交结点结构体typedefstructLNode{intdata;structLNode*next;}LNode,*LinkList;交叉合并(带头结点)//交叉合并(带头结点)voidMerge(LinkList&
- 深入HBase——核心组件
黄雪超
大数据基础#深入HBasehbase数据库数据结构
引入通过上一篇对HBase核心算法和数据结构的梳理,我们对于其底层设计有了更多理解。现在我们从引入篇里面提到的HBase架构出发,去看看其中不同组件是如何设计与实现。核心组件首先,需要提到的就是HBase架构中会依赖到的Zookeeper和HDFS。对于HDFS看过深入HDFS的小伙伴,应该都不陌生,它提供了高可靠的海量数据存储和读写能力;而对于Zookeeper,它是一个分布式协调存储服务,主要
- C++.CSP.基础算法-前缀和
信奥帮-木心老师
信奥赛C++.基础算法c++算法开发语言
C++.J2.基础算法-前缀和学信奥来csp帮www.cspbang.com(http://www.cspbang.com)1.算法解释前缀和是基础算法之一,它一般应用于快速求出某个连续区间的和。前缀和一般包括一维前缀和,二维前缀和,前缀和算法的时间复杂度是O(1)。2.算法举例原数组:arr[8]={9,3,1,7,5,6,0,8}前缀和数组:qzh[8]={9,12,13,20,25,31,3
- 操作系统中的任务调度算法
沉默的煎蛋
算法分布式css前端tomcatjava开发语言
一、引言在操作系统中,任务调度算法是核心组件之一,它负责合理分配有限的CPU资源,以确保系统的高效运行和良好的用户体验。任务调度的目标是实现公平性、最小化等待时间、提高系统吞吐量,并最大化CPU的利用率。不同的任务调度算法适用于不同的应用场景,操作系统根据系统负载和任务的特性选择最合适的调度策略。本文将介绍几种常见的任务调度算法,分析其优缺点,并通过具体示例展示各算法的调度效果。二、常见任务调度算
- 银行家算法详解:避免死锁的经典解决方案
沉默的煎蛋
算法java数据结构哈希算法散列表
一、引言在多道程序系统中,多个进程可能需要共享有限的资源,如CPU、内存和I/O设备等。如果资源分配不当,可能会导致死锁,进而使得系统无法正常运行。为了避免死锁,操作系统需要采用一些策略来保证资源的安全分配,其中银行家算法(Banker'sAlgorithm)是一种经典的避免死锁的资源分配算法。银行家算法由计算机科学家EdsgerDijkstra提出,它通过模拟银行贷款的发放方式,确保系统始终处于
- CSP-J 算法基础 前缀和与差分
人才程序员
CSP-J算法c++竞赛青少年编程信息竞赛
文章目录前言前缀和差分具体代码实现前缀和计算前缀和保存到一个数组中实现函数计算数组一段的和差分定义差分数组运用差分到需要的数组中总体代码总结前言在计算机科学中,处理数组的区间操作是一个常见的任务。无论是计算子数组的和,还是在数组的某个范围内应用加法操作,传统方法往往效率较低。为了提高处理这些问题的效率,前缀和(PrefixSum)和差分(DifferenceArray)技术被广泛应用。它们不仅能够
- 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