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chenjj4003
游戏开发python算法人工智能矩阵线性代数骨骼绑定开发语言
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苏打呀
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- python processpoolexecutor_Python多进程解决方案multiprocessing ProcessPoolExecutor
weixin_39599046
python
大多数编程语言都会有多线程和多进程的概念,至于线程和进程的概念,大家可以百度一下。作为一门胶水语言,Python毫不意外,也可以利用多线程和多进程处理并发问题,但是多线程由于GIL的存在,起作用范围大打折扣,仅限于在IO等场景可以发挥点作用。所以,今天要跟大家分享的是Python多进程方案,更好地利用系统多核,从而提升性能。基础方案一:利用Process新建一个子进程,在子进程执行任务。我们写一个
- html5 相册翻转效果,HTML5 css3:3D旋转木马效果相册
岑依惜
html5相册翻转效果
这篇博客的目的是因为上篇HTML5CSS3专题诱人的实例CSS3打造百度贴吧的3D翻牌效果中有个关于CSS3D效果的比较重要的知识点没讲到,就是perspective和tranlateY效果图:嘿嘿,我把大学毕业时的一些照片,做成旋转木马,绕着我大文理旋转,不忘母校的培育之恩~1、perspectiveperspective属性包括两个属性:none和具有单位的长度值。其中perspective属
- Python 爬虫实战:从知乎盐选专栏,爬取优质内容付费数据
西攻城狮北
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目录一、前言二、准备篇2.1确定目标2.2工具与库2.3法律与道德声明三、实战篇3.1分析知乎盐选专栏页面3.2模拟登录3.3获取文章列表3.4爬取更多文章数据3.5数据存储四、分析篇4.1数据清洗4.2热门文章分析4.3收藏数分析4.4评论数分析五、总结与展望六、注意事项一、前言知乎盐选专栏作为知乎平台上的优质内容付费板块,汇聚了众多创作者的高质量文章。了解这些文章的付费数据,如点赞数、收藏数、
- MySQL HA的全新篇章:Semisynchronous Replication迁移至InnoDB Cluster的实用指南
库海无涯
MySQLmysql
1、概述临时接了一个搭建InnoDBCluster的活儿,客户给我说是有数据的,我当时想这不是非常简单吗?干活儿的时候,才发现并没有这么简单,接手的时候发现是SemisynchronousReplication的环境,然后把从库切换成InnoDBCluster的primary。2、环境复现2.1、从库5.140信息采集mysql>showreplicastatus\G***************
- 深入解析Flink Kafka Connector的分布式流数据采集架构与底层实现
数据与算法架构提升之路
#Flinkflinkkafkaconector源码
目录1.FlinkKafka连接器的分布式流采集架构1.1架构组成1.2分布式流模型2.数据分区分配策略3.为什么重写序列化和偏移量管理3.1与Flink分布式架构集成3.2与Flink检查点机制集成同时承接多级并行架构3.3OffsetsInitializer与细粒度偏移量控制3.4与Flink的Source接口统一4.版本兼容性管理5.有界流处理支持5.1实现原理5.2API使用示例5.3多种
- QHDBO基于量子计算和多策略融合的蜣螂优化算法
算法小狂人
算法改进智能优化算法量子计算算法
2.DBO基本的蜣螂算法通过模拟蜣螂在自然界中的四种行为(滚动、产卵、觅食和偷窃)来执行种群位置更新。2.1滚动蜣螂在自然界中,蜣螂必须通过太阳导航,使其球滚动的路线尽可能直线。方程(1)用于原始论文中更新滚动蜣螂的位置:xi(t+1)=xi(t)+α⋅k⋅xi(t−1)+b⋅Δx(1)x_i(t+1)=x_i(t)+\alpha\cdotk\cdotx_i(t-1)+b\cdot\Deltax\
- 【如何打包docker大镜像】
青柚~
docker容器运维
项目场景:需要将容器服务部署到离线服务器上;方案:本机的镜像进行打包,然后拷贝到服务器上部署问题描述提示:这里描述项目中遇到的问题:docker中镜像太大,以至于打包时电脑卡死解决方案:压缩打包dockersavemmyolo:v8|gzip>mmyolo.tar.gz拷贝到服务器上后先解压再加载#解压缩gunzipmmyolo.tar.gz#加载dockerload-immyolo.tar
- 基于roop/insightface将视频中包含指定人脸的视频片段提取并合并成新视频
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利用insightface.app.FaceAnalysis提最一个视频中包含指定人脸的视频片段,并将其合并成一个新视频,使用“buffalo_l”模型,模型需安装在代码当前目录下的.\models中。需要roop或其他支持pytorch、insightface、moviepy的环境。pytorch安装请见我其他文章。#cython:language_level=3str#-*-coding:ut
- 计算机视觉总结
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计算机视觉深度学习人工智能
以下是针对上述问题的详细解答,并结合代码示例进行说明:1.改进YOLOv5人脸检测模块,复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程:光照补偿:在数据预处理阶段,采用自适应光照补偿算法,对图像进行实时增强,以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强:在训练数据中增加复杂光照场景下的样本,如强光、弱光、背光等,通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整:对YOLOv5模型的网络
- dv-scroll-board 鼠标移入单元格显示单元格所有数据
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前言:在使用大屏组件库data-v开发大屏驾驶舱系统,dv-scroll-board实现表格数据滚动的效果,但是某一列数据较多,需求提出:鼠标移上去要显示对应的问题,完全展示出来。奈何以前没有搞过这个问题,随即立马找向百度麻麻!实现效果及方法如下:{{dvTextName}}exportdefault{data(){return{dvText:{keyX:"15px",keyY:"0px",},d
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摘要爱情进化算法(LEA)是一种基于心理学刺激-价值-角色理论(Stimulus-Value-RoleTheory)所提出的新型元启发式算法。该算法将“恋爱中的人”抽象为种群个体,通过对个体“幸福度(Happiness)”的定义和动态更新,模拟了从“相遇->价值交流->角色平衡”三个阶段不断逼近全局最优解的过程。LEA在高维连续优化与工程应用等场景下可实现对搜索空间的充分探索与精细开发。本文结合算
- 灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization, GWO)及其 Python 代码
追蜻蜓追累了
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灰狼优化算法(GreyWolfOptimization,GWO)是一种基于灰狼社会行为觅食过程而设计的优化算法。其基本原理是模拟灰狼群体中个体的协作和竞争行为,以迭代更新的方式寻找最优解。灰狼优化算法涉及三种灰狼的角色:alpha(α)、beta(β)和delta(δ),它们分别代表群体中的优势个体。算法包括初始化灰狼位置、计算适应度值、更新灰狼位置等步骤。以下是一个简单的Python示例代码,实
- 读书笔记五 ---大数据之路--数仓分层
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数据分层在流式数据模型中,数据模型整体上分为五层。ODS层跟离线系统的定义一样,ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据(进行了数据清洗),包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。(原始数据
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处理器、存储器、传感器和执行器是嵌入式系统的核心组成部分。它们共同协作,完成从数据采集到处理再到执行的完整流程。以下是对这些组件的详细解析:1.处理器(Processor)定义处理器是嵌入式系统的大脑,负责执行指令、处理数据和控制其他组件。主要功能执行程序代码。控制外设(如存储器、传感器、执行器)。处理数据输入和输出。分类微控制器(MCU)集成了处理器核心、存储器和外设的单芯片解决方案。适合低成本
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三口一个桃
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Windows系统使用CMD命令安装,对于系统中有多个版本python的,在安装pyqt6/pyqt5时需要针对每个python版本单独安装。安装准备过程:①Win+R打开CMD命令行窗口②输入命令:python--version查看当前python版本是否是自己需要安装pyqt6/5的的版本,若是则执行第③步,若不是则执行下述操作:打开电脑环境变量设置(自行百度)--点击系统变量中的Path项-
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知识图谱
文章介绍背景1、文物可以提供创意,如哥窑面饰的照相机2、目前文物数字化工作非常少,没有纳入设计元素3、文物知识图谱建成后具有很多好处¥方法一、本体构建1、明确领域和目的——文物知识图谱&设计创意2、领域信息采集与分析——文物信息,340件文物实例,3、定义文物本体概念和结构层次4、定义概念属性和属性约束5、本体编码(建模语言和工具)6、本体评估——Jena的内嵌推理机,基于描述的逻辑7、本体实
- 万字总结(含理解):git reset、revert、checkout --file、stash、rebase、merge
周里奥
gitgit学习
结尾附基本常用命令gitcommit--amend改写提交gitreset回滚代码仓库gitcheckout--file放弃暂存区的修改gitreset测试过程gitrevert测试过程reset和revert区别gitstash测试过程merge对比rebase模拟冲突产生情况git常用命令gitcommit--amend改写提交重写上一次的提交信息,不会生成新的版本号执行了一次提交,提交信息是
- 网络安全爬虫全解析
Hacker_LaoYi
爬虫web安全网络
1.网络爬虫的认识网络爬虫是自动从互联网定向或不定向地采集信息地一种程序工具。网络爬虫分为很多类别,常见的有批量型网络爬虫、增量型网络爬虫(通用爬虫)、垂直网络爬虫(聚焦爬虫)。2.网络爬虫的工作原理通用爬虫:首先给定初始URL,爬虫会自动获取这个URL上的所有URL并将已经在爬取的地址存放在已爬取列表中。将新的URL放在队列并依次读取新的URL,依次判读是否满足所设置的停止获取的条件。聚焦爬虫:
- pfsense部署四(静态路由的配置)
SecPulse
pfsense使用pfsense开源防火墙人工智能服务器组网网络安全tcp/ip
目录一.介绍二.配置过程一.介绍pfsense开源防火墙经常在进行组网时,通常会用于连接不同的网络,在这个时候进需要给pfsense配置路由,而这篇文章介绍的是静态路由的配置二.配置过程拓扑图:本次实验使用ensp模拟器进行模拟,使用一个cloud连接pfsense,有两个网段,分别是192.168.184.0/24和192.168.111.0/24首先给cloud进行配置给AR1配置ip地址sy
- 记录:(error) NOAUTH Authentication required...【解决方案】
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全栈Bug调优(实战版)#CSDN问答解惑(全栈版)redis连接报错Authentication
作者:bug菌✏️博客:CSDN、掘金等公众号:猿圈奇妙屋特别声明:原创不易,转载请附上原文出处链接和本文声明,谢谢配合。版权声明:文章里可能部分文字或者图片来源于互联网或者百度百科,如有侵权请联系bug菌处理。一、前言环境版本:centos7.6+redis6.2.6+xshell5二、排错通过xshell5远程连接阿里云服务器,内核是cent
- OpenWrt GPIO模拟I2C最佳实践
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嵌入式驱动工程项目开发LUCILUAUCIOpenwrtopenwrt
OpenWrtGPIO模拟I2C最佳实践一、软件实现方案选择|方案|优点|缺点|适用场景||-------------------|-------------------------|-------------------------|-------------------||Shell脚本+sysfs|快速验证功能|无法保证时序精确性|研发初期快速验证||Libgpiod用户态驱动|支持事件监听
- Python中Pyttsx3库实现文本转化成语音MP3格式文件
定星照空
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Pyttsx3库介绍pyttsx3库是一个功能强大且使用方便的Python本地文本转语音库。它不仅能在离线下将文本转换为语音MP3格式文件,也能在Windows、MacOS和Linux等多个操作系统上实现语音播报。同时,还可以调整语音播报的语速、音量和音色。安装与基本使用安装:cmd命令行中执行pipinstallpyttsx3。基本使用示例:importpyttsx3#初始化语音引擎engine
- 解决stm32引脚如果选择输入模式
雁过留声花欲落
单片机嵌入式硬件
1.输入模式分类STM32的GPIO输入模式主要分为以下四种:浮空输入(FloatingInput/InputFloating)上拉输入(InputPull-Up)下拉输入(InputPull-Down)模拟输入(AnalogInput)2.各模式详解(1)浮空输入(FloatingInput)电路结构:引脚内部不连接上拉或下拉电阻,完全由外部电路决定电平状态。等效电路:引脚直接连接施密特触发器(
- 开源瑰宝:全方位深度揭秘“随机数据生成器”
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开源瑰宝:全方位深度揭秘“随机数据生成器”common-random简单易用的随机数据生成器。生成各种比较真实的假数据。一般用于开发和测试阶段的数据填充模拟。支持各类中国特色本地化的数据格式。Aneasy-touserandomdatagenerator.Generallyusedfordatafilling,simulation,demonstrationandotherscenariosint
- WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD(PALM)高精度多尺度降尺度分析研究
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随着大气科学与数值模拟技术的发展,高精度多尺度气象模拟日益成为科研与应用的热点问题。本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲(Fuxi)模型,并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度,以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。1.技术路线概述WRF移动嵌套(MovingNesting):动态调整高分辨率嵌套网格位置,追踪天气系统(如台风、强对流系统)以提高局地预报精度。伏羲(Fuxi)模型
- CFD Fluent 出现 floating error 可能是什么原因,怎么解决
Hardess-god
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在使用ANSYSFluent进行流体动力学模拟时,遇到浮点错误(floatingpointerror)通常指的是计算过程中发生了数值问题。这种错误可能由多种原因引起,以下是一些常见的原因及其相应的解决方法:常见原因及解决方法:网格问题:问题描述:如果网格质量不足,特别是含有高偏斜度或非常小的单元,可能会导致计算不稳定。解决方法:重新生成更精细或更合理的网格。确保网格在边界层和流体流动发生显著变化的
- 机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现
Hardess-god
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随着人工智能的发展,机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习(ML)和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析,并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标:结合机器学习模型与伏羲气象模式,实现区域和局地高精度降尺度。技术路线:伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型(如CNN、LSTM、XGBoost)进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
- Umi-OCR 实践教程:离线、免费、高效的图像文字识别工具
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人工智能智能体及数字员工ocr人工智能
一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR(光学字符识别)工具,适用于Windows和Linux系统。它基于深度学习技术,能够高效提取图像中的文字,支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能,尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点:离线运行:无需联网,保护隐私。多引擎支持:提供Paddle(高性能)和Rapid(低配兼容)两种引擎。批量处理:支持图片、PDF、电子书等多格
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
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在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
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对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
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编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
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- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
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thrift的使用介绍
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<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>