想飞的小笨猪
想飞的小笨猪

把你的手给我（1）

把你的手给我

让我感受温和

那些一起走过的路上

种着我的糖果

你摘下了一颗

让我放入你的心窝

我却拿出两颗

让我们一起种播

我种了一颗执着

你种了一颗悲蹉

执着绕着悲蹉

长满路边小车

小宝推着小车买卖执着悲蹉

人人都要执着

悲蹉剩着真多

执着缠着悲磋

悲磋就是执着

悲磋依旧悲磋

执着还是执着

小宝哭着骂执着

执着才不悲磋

执着就在车里

陪着悲磋看花朵

（敬请期待）

你可能感兴趣的:(把你的手给我（1）)

  • 使用Python轻松拆分PDF，每页独立成文件 AI航海家(Ethan) pythonpythonpdf
    使用Python轻松拆分PDF，每页独立成文件嗨，各位PDF爱好者！如果你曾经有想要拆分一个大PDF文件的想法，让每一页都成为独立的文件，那么这篇博客就是为你准备的！我们将使用Python中的一个非常强大的库–PyPDF2，把这些需求变得简单易行。PyPDF2登场首先，我们需要安装PyPDF2库。如果你还没有安装，别担心，只需要在终端运行以下命令：pipinstallPyPDF2安装好了吗？下面我
  • GS-SLAM论文阅读笔记-MGSO zenpluck GS论文阅读论文阅读笔记
    前言MGSO首字母缩略词是直接稀疏里程计(DSO)，我们建立的光度SLAM系统和高斯飞溅(GS)的混合。这应该是第一个前端用DSO的高斯SLAM，不知道这个系统的组合能不能打得过ORB-SLAM3，以及对DSO会做出怎么样的改进以适应高斯地图，接下来就看一下吧！GishelloG^s_ihelloGishello我是红色文章目录前言1.背景介绍2.关键内容2.1SLAMmodule2.2Dense
  • c++ stl库有哪些技术 C++ 老炮儿的技术栈 c++算法学习笔记c++
    C++STL（标准模板库）包含以下一些重要技术：容器-序列容器：如vector（动态数组），支持快速随机访问和尾部插入/删除；list（双向链表），适合频繁的插入和删除操作；deque（双端队列），能在两端高效地进行插入和删除。-关联容器：像map（键值对映射），基于红黑树实现，提供快速的查找、插入和删除操作；set（集合），同样基于红黑树，元素唯一且有序。迭代器提供了一种统一的方式来访问容器中的
  • 设计模式之工厂模式的优缺点 C++ 老炮儿的技术栈 算法c++学习笔记
    工厂模式是一种创建对象的设计模式，它将对象的创建和使用分离。以下是工厂模式的优缺点：优点-解耦对象的创建和使用：使得代码的依赖关系更加清晰，使用者不需要了解对象的具体创建过程，只需要关心如何使用对象，降低了代码的耦合度。-提高可维护性和可扩展性：当需要创建新的对象或者修改对象的创建逻辑时，只需要在工厂类中进行修改，而不需要在所有使用该对象的地方进行修改，便于代码的维护和扩展。-便于代码复用：工厂类
  • 决策树算法及其python实例 m0_74831463 算法决策树python
    一、决策数的概念什么是决策树算法呢？决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入：训练集D={(21,11),(z2,32),
  • 架构演进的方式 pumpkin84514 架构设计架构
    架构演进过程中，常用的三种模式是拆迁者模式、绞杀者模式和修缮者模式。它们代表了三种不同的演进路径，适用于不同的业务环境和技术场景。下面详细解释每种模式的内容、使用场景，并对比它们的差异。1.拆迁者模式内容拆迁者模式（也称为重建模式）是一种彻底重构现有系统的方式。通常，在这种模式下，原有系统被完全放弃，并用一个全新的系统替代。在这种情况下，架构和代码需要从头开始重新设计和实现。使用场景系统老化严重：
  • 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究 LCG元 围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
    目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
  • HTML5响应式使用css媒体查询 前段技术人 html5css媒体
    HTML负责搭建页面结构，CSS负责样式设计，并且通过媒体查询实现了较好的响应式效果，能够适应不同屏幕尺寸下面就是写了一个详细的实例。CSS部分*{margin:0;padding:0;box-sizing:border-box;}*是通配选择器，会选中页面上的所有元素。margin:0;将所有元素的外边距设置为0。padding:0;将所有元素的内边距设置为0。box-sizing:border
  • 存算一体与存算分离：架构设计的深度解析与实现方案 克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗 大数据数据库
    随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高，存算一体作为一种新型架构设计理念，在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。在深入探讨存算一体之前，我们需要先了解存储和计算的基本概念，以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体？存算一体，顾名思义，是将数据存储与计算资源紧密结合，形成一个统一的架构。在这种架构下，存储和计算不仅在物理层面上结合，更在架构设计上深度融合。具体来说，
  • 虚拟机如何扩容磁盘 克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗 运维linux服务器
    在日常的虚拟化环境中，虚拟机的磁盘空间不足是一个常见的问题。当虚拟机磁盘空间不够用时，扩容磁盘是一个常见的解决方案。本文将详细介绍如何在虚拟机中扩容磁盘，包含操作步骤，并解释在扩容过程中为什么可以直接删除原有分区。步骤1:扩容虚拟机磁盘首先，我们需要在虚拟化平台上扩展虚拟机的磁盘大小。以下是两种常见虚拟化平台（VMware和VirtualBox）扩容磁盘的步骤：VMware打开VMware管理控制
  • 前端面试：[React] Recoil 里面 selector 支持哪些参数？ returnShitBoy 前端面试react.js
    在Recoil中，selector用于派生状态并可以通过传递不同的参数来实现更强大的功能。创建selector时，可以传入以下参数：1.key类型:string描述:是selector的唯一标识符。每个selector和atom都必须有一个唯一的key，否则会抛出错误。这个key用于在Recoil状态树中进行识别。示例：javascriptconstmySelector=selector({key
  • OpenCV图像拼接（2）基于羽化（feathering）技术的图像融合算法拼接类cv::detail::FeatherBlender 村北头的码农 OpenCVopencv算法人工智能
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::FeatherBlender是OpenCV中用于图像拼接的一个类，它属于stitching模块的一部分。这个类实现了基于羽化（feathering）技术的图像融合算法，用于平滑地混合重叠区域中的图像，从而生成无缝的全景图。主要特点羽化技术：
  • LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔，数仓、数据湖架构即将退出群聊 科杰科技 大数据数据仓库
    摘要：当前的大数据技术应用趋势表明，客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持，这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表，但它不会使数据湖表更易于管理，也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse（湖仓一体）作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一数据湖和数仓架构，成为大数据架
  • 车载以太网测试-14【交换机以及MAC地址表】 车载测试工程师 车载以太网测试tcp/ip网络网络协议经验分享车载系统
    目录1摘要2车载交换机概述2.1OSI模型中的位置2.2车载交换机在数据链路层的功能3车载交换机的工作原理3.1车载交换机的关键工作步骤3.2车载交换机的关键技术3.3车载交换机的工作示例3.4MAC地址表3.4.1MAC地址表的工作原理3.4.2MAC地址表示例3.4.3MAC地址表的超时机制4总结1摘要车载交换机工作在OSI模型的数据链路层（DataLinkLayer），具体来说是数据链路层的
  • OpenCV图像拼接（1）自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera() 村北头的码农 OpenCVopencv人工智能
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::calibrateRotatingCamera是OpenCV中用于校准旋转相机的函数。它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况，比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵（HomographyMatrices）中
  • 探索Sfm-python: 一款强大的计算机视觉库 缪昱锨Hunter
    探索Sfm-python:一款强大的计算机视觉库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域，Sfm-python是一个值得关注的开源项目，它以简洁高效的Python接口提供结构化从运动（StructurefromMotion,SfM）算法。如果你对3D重建、图像匹配或地理定位有兴趣，那么这个项目将是你不可或缺的工具。让我们一起深入了解一下它的技术细节、应用场景
  • bp抓IOS的包 仙女很美哦 httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
    抓包工具的原理与使用指南一、抓包工具的原理抓包工具的核心原理是通过代理设置，使得浏览器访问请求经过抓包工具，再转发到服务器。具体流程如下：访问流程：浏览器>>抓包工具>>服务器响应流程：服务器>>抓包工具>>浏览器1.HTTP数据的抓包HTTP协议本身是明文传输的，因此抓包工具可以直接捕获并解析这些数据。2.HTTPS数据的抓包HTTPS协议在传输过程中是加密的，因此抓包工具需要模拟服务端和客户端
  • CCF CSP 历年真题 C语言版 满分代码集合 (至2021.9 持续更新中 JY_0329 CCFc语言开发语言cspccf算法
    CCFCSP历年真题C语言版满分代码集合（全部原创）2021-9-1数组推导2021-9-2非零段划分2021-4-1灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12-2期末预测之最佳阈值2020-9-1称检测点查询2020-9-2风险人群筛查2020-6-1线性分类器2020-6-2稀疏向量2019-12-1报数2019-12-2回收站选址2019-9-1小明
  • Kafka深度解析 GarfieldEr007 Kafka/MQKafka深度解析MQ
    原创文章，转载请务必将下面这段话置于文章开头处（保留超链接）。本文转发自Jason’sBlog，原文链接http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析背景介绍Kafka简介Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下：以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能高吞吐率。即使在非常廉价
  • Python Textract库：文本提取 程序员喵哥 python开发语言
    更多Python学习内容：ipengtao.comTextract是一个强大的Python库，用于从各种文件格式中提取文本。无论是PDF、Word文档、Excel电子表格、HTML页面还是图像，Textract都能有效地提取其中的文本内容。Textract通过集成多种开源工具和库，实现了对多种文件格式的支持，使得文本提取变得简单而高效。本文将详细介绍Textract库的安装、主要功能、基本操作、高
  • 一个比Fiddler/Charles更好用的免费抓包神器 金丝猴也是猿 httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
    Proxyman与Sniffmaster：抓包工具的双剑合璧在当今的网络开发与调试中，抓包工具是不可或缺的利器。无论是前端开发者、后端工程师，还是安全研究人员，都需要通过抓包工具来分析网络请求、调试接口、排查问题。今天，我们将介绍两款强大的抓包工具：Proxyman和Sniffmaster，它们各自拥有独特的功能，能够帮助你在不同的场景下高效完成工作。Proxyman简介Slogan：只是简单地点
  • 在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈 微网兔子 後端技術前端网络服务器c++unity架构3d
    累积到目前测试回馈给我们的心得，主要问题还是在前端显示的部分。所以就来聊聊在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈!!!数万个3D角色与场景物件需即时渲染，导致GPU/CPU过载，低端设备卡顿。已经使用的解决方案：LOD（LevelofDetail）技术：根据距离动态调整模型细节，远距离使用低多边形模型。InstancedRendering：批次渲染相同模型（如重复的树木、建筑物）。Culling（剔除
  • 论文解读 | 《忍冬桑黄发酵产黄酮类化合物的研究》 桑黄研究员 健康医疗人工智能
    出版日期：2022年发表刊物：《中南林业科技大学》论文作者：朱姝枚桑黄（Sanghuangporus）是一种传统的药用真菌，具有显著的免疫增强和抗肿瘤功效。黄酮类化合物作为桑黄中的高含量次生代谢物，主要存在于其菌丝和子实体中，对人体健康具有重要作用。近年来，随着人们对健康的日益关注，利用食用菌作为原料提取黄酮类化合物的研究逐渐成为营养学领域的重要课题。忍冬桑黄（Sanghuangporusloni
  • 【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法） 小寒学姐学AI 3d算法计算机视觉人工智能深度学习python三维重建
    【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建（SfM算法）1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高，使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构，假设摄
  • python学智能算法（八）|决策树 西猫雷婶 人工智能python学习笔记机器学习python决策树开发语言
    【1】引言前序学习进程中，已经对KNN邻近算法有了探索，相关文章链接为：python学智能算法（七）|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是：它在分类的时候，不能知晓每个类别内事物的具体面貌，只能获得类别，停留在事物的表面。为了进一步探索事物的内在特征，就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法：决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前，需要先了解香农熵。本科学控
  • springboot 整合swagger2 兮川 SpringBoot后端springbootswagger2
    相信很多人都用过postman，使用postman其实可以很简便的进行接口调试，但是呢，每次还要写url，以及要添加参数名字(很容易写错)。所以啊，swagger2优势就体现出来了，它只需要添加少量注解即可在项目下调试接口，并且可以根据项目是否是测试还是生产环境，可以显示或禁止页面接口调试，介绍就到这里，开始写整合部分。一.maven添加依赖此处使用的是2.7.0版本，下面的ui二选一即可，spr
  • 计算机二级c语言知识点6 xu_hhh_ 计算机二级c语言选择题c语言开发语言
    函数形参的值，不会改变对应实参的值函数可以返回地址值&x不可以给指针变量赋一个整数作为地址值当在程序的开头包含头文件stdio.h时，可以给指针变量赋NULLfun（char*a，char*b）{while(（*b=*a）！=‘\0’){a++;b++;}}这个函数实现的功能是将a所指的字符串赋给b所指的空间，此函数也会将\0赋给b，因为括号里的表达式（*b=*a）先执行，后判断是否=\0若有定义
  • freecad嵌入工作台 黄河里的小鲤鱼 软件开发建模python
    1Introduction导言FreeCADcanbeimportedasaPythonmoduleinotherprogramsorinastandalonePythonconsole,togetherwithallitsmodulesandcomponents.It’sevenpossibletoimporttheFreeCADuserinterfaceasapythonmodulebutwi
  • 17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子（Harris 角点检测） 观视界 #opencv人工智能计算机视觉图像处理矩阵
    专栏地址：《OpenCV功能使用详解200篇》《OpenCV算子使用详解300篇》《Halcon算子使用详解300篇》内容持续更新，欢迎点击订阅在OpenCVSharp中实现类似于Halcon中的Points_Harris算子，实际上就是实现Harris角点检测算法。Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征，可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri
  • 家用笔记本换装centos7当服务器全流程 吕域 服务器windows电脑centos
    目录1、安装centos7系统硬件准备软件和镜像准备制作启动盘2、网络连接和ssh远程登陆centos7连接网络ssh远程登陆3、笔记本闭盖不休眠（7*24小时可用）4、定时开关机（省电、保护电脑）5、配置开发环境（此处以python为例，非必要项，示需求安装）1、安装centos7系统硬件准备老旧淘汰笔记本一台（新笔记本不合算，舍不得）一个大于8G的U盘网线一根（后续联网用）软件和镜像准备软件U
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他