- UE求职Demo开发日志#21 背包-仓库-装备栏移动物品
学游戏开发的
UE求职Demo开发日志学习c++游戏引擎unrealengine笔记
1创建一个枚举记录来源位置UENUM(BlueprintType)enumclassEMyItemLocation:uint8{None=0,BagUMETA(DisplayName="Bag"),ArmedUMETA(DisplayName="Armed"),WareHouseUMETA(DisplayName="WareHouse"),};2创建一个BagPad和WarePad都有的UI虽然巨
- 背包总结——0-1背包及完全背包问题总结及代码模板
Baymax的学习日志
c++动态规划算法c++
背包总结背包问题通常是多种物品有多个属性,且已知条件为某属性被受限,求另一属性的最大/最小/等于/存在不存在。以0-1背包为例解释:n个物品具有的属性为重量和价值,其中总重量C将重量的属性限制住,求最大价值,即求另一属性的特征。针对背包问题:1、先判断属于0-1背包还是完全背包。2、看是求最大值/最小值/等值/是否存在/排列/组合(排列/组合问题通常出现在完全背包中)。确定了背包类型及要求的问题后
- 动态规划——完全背包问题(力扣322: 零钱兑换)
索利亚噶通
动态规划算法
前言这次我们要说的是完全背包问题,还记得下面这张图吗,可以看到01背包问题和完全背包问题的区别在于每种物品的数量01背包问题中每种物品只有一个,只有选与不选两种情况完全背包问题种每种物品有多个,选不选,选多少都是考虑的问题定义:一个背包容积为C,一共N种物品,分别编号0,1,2....i,i+1,.....N-1,第i个物品的重量为weight[i],价值为value[i],每种物品可以选用任意多
- 【进击的算法】动态规划——不同维度的背包问题
蓝色学者i
算法动态规划数据结构
文章目录前言动态规划的维度二维动规leetcode416、分割等和子集leetcode1049.最后一块石头的重量IIleetcode494、目标和三维动规leetcode474.一和零结语前言大家好久不见,这次我们一起来学习一下动态规划中怎么确定维度,和对应问题如何解决。动态规划的维度一个维度:只有物品两个维度:物品和容量三个维度:物品和容量1和容量2之前讲解动态规划问题时,斐波那契数列就是一个
- 算法分析与设计(一)——0-1背包问题
冠long馨
数据结构与算法算法动态规划数据结构背包问题
文章目录1三种背包问题详解2最值问题1.10-1背包问题1.2零钱兑换1.3一和零1.4最后一块石头的重量3.恰好背包容量问题4.排列组合问题4.1目标和4.2组合总和Ⅳ在简单复习完数据结构以后,便开始了算法复习。本博客将结合复习视频与LeetCode题目,面向机考算法复习。背包动态规划问题一般分为三种题型:最值问题:给定可选物品和限定容量,求最大价值或者最大体积。①0-1背包问题②完全背包问题。
- [LeetCode-Python版]动态规划——0-1背包和完全背包问题总结
古希腊掌管学习的神
LeetCode-Pythonleetcodepython动态规划
0-1背包有n个物品,第i个物品的体积为wiw_iwi,价值为viv_ivi,每个物品至多选一个,求体积和不超过capacity时的最大价值和状态转移:dfs(i,c)=max(dfs(i−1,c),dfs(i−1,c−w[i])+v[i]dfs(i,c)=max(dfs(i-1,c),dfs(i-1,c-w[i])+v[i]dfs(i,c)=max(dfs(i−1,c),dfs(i−1,c−w[
- [GESP202309 六级] 小杨买饮料
zaiyang遇见
#GESP真题解析算法信息学奥赛程序设计竞赛GESPCSPJ/SC/C++
文章目录题目描述输入格式输出格式输入输出样例#1输入#1输出#1输入输出样例#2输入#2输出#2输入输出样例#3输入#3输出#3说明/提示提交链接解析搜索的想法(80分)01背包的想法(60分)01背包的变形(100分)题目描述小杨来到了一家商店,打算购买一些饮料。这家商店总共出售NNN种饮料,编号从000至N−1N-1N−1,其中编号为iii的饮料售价cic_ici元,容量lil_ili毫升。小
- 动态规划之背包问题(01背包,完全背包,多重背包,分组背包)
Fansv587
动态规划算法经验分享python
0、1背包问题概述0-1背包问题是一个经典的组合优化问题,属于动态规划算法的典型应用场景。该问题描述如下:有一个容量为C的背包,以及n个物品,每个物品有对应的重量wiw_iwi和价值vi(i=1,2...n)v_i(i=1,2...n)vi(i=1,2...n)。对于每个物品,我们只有两种选择:要么将其放入背包,要么不放入,即“0-1”选择(选是1,不选是0)。目标是在不超过背包容量的前提下,选择
- Leetcode416.分割等和子集(01背包问题)
凤梨No.1
leedcode刷题背包问题javaleetcode动态规划
416.分割等和子集题目方法一——动态规划(01背包问题)方法二——背包问题(空间复杂度将为O(n))题目给定一个只包含正整数的非空数组。是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。注意:每个数组中的元素不会超过100数组的大小不会超过200示例1:输入:[1,5,11,5]输出:true解释:数组可以分割成[1,5,5]和[11].示例2:输入:[1,2,3,5]输出:false
- 背包入门——LeetCode416. 分割等和子集
sunnyLKX
LeetCodejava动态规划leetcode算法数据结构
题目描述:给定一个只包含正整数的非空数组。是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。注意:每个数组中的元素不会超过100数组的大小不会超过200示例1:输入:[1,5,11,5]输出:true解释:数组可以分割成[1,5,5]和[11].示例2:输入:[1,2,3,5]输出:false解释:数组不能分割成两个元素和相等的子集.思路:动态规划的基本流程是定义状态并找到状态转移方程,
- [动态规划] leetcode 416. 分割等和子集
Mr.Qin_
Java学习Java0-1背包问题动态规划
问题描述: 分割等和子集:给你一个只包含正整数的非空数组nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。 例子:输入nums={1,5,11,5};输出true。动态规划求解 这是一个0-1背包问题的变种,也就是每种物品只能选择一次。与之对应的是完全背包问题,选择每种物品的数量是不限制的,可以与另一篇博文对照来看。将非空数组nums,分为两部分,使得两部分的和相
- 动态规划LeetCode-1049.最后一块石头的重量Ⅱ
欧了111
动态规划动态规划leetcode算法c语言01背包
有一堆石头,用整数数组stones表示。其中stones[i]表示第i块石头的重量。每一回合,从中选出任意两块石头,然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为x和y,且x=dp[target];那么相撞之后剩下的最小石头重量就是(sum-dp[target])-dp[target]。动规五部曲(dp含义、递推公式、初始化、遍历顺序、打印数组)dp含义:dp[j]表示容量为j的背包,所背的物品价值最大
- 基于二进制粒子群算法的背包问题求解- 附代码
智能算法研学社(Jack旭)
离散二进制智能优化算法智能优化算法应用算法python机器学习matlab数学建模
基于二进制粒子群算法的背包问题求解-附代码文章目录基于二进制粒子群算法的背包问题求解-附代码1.二进制粒子群算法2.背包问题3.实验结果4.参考文献5.Matlab摘要:本文主要介绍二进制粒子群算法,并用其对背包问题进行求解。1.二进制粒子群算法在PSO算法中,每个优化问题的解都是粒子在搜索空间中的位置,粒子还有一个速度值决定它们飞翔的方向和距离,然后粒子群就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。在搜
- 算法题 背包问题-多重背包 二进制优化版本(Python)
武倔
算法题Python每日算法题算法python动态规划leetcode背包问题
题目有N种物品和一个容量是V的背包。第i种物品最多有si件,每件体积是vi,价值是wi。求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。输出最大价值。输入格式第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。接下来有N行,每行三个整数vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第i种物品的体积、价值和数量。输出格式输出一个整数,表示最大价值。数据范围0=t:forj
- 【算法】动态规划专题⑨ —— 二维费用背包问题 python
查理零世
动态规划专题算法动态规划python
目录前置知识进入正题实战演练前置知识【算法】动态规划专题⑤——0-1背包问题+滚动数组优化python进入正题二维费用背包问题方法思路二维费用背包问题在传统背包问题的基础上增加了第二个维度的限制(如重量)。每个物品具有两种费用(体积和重量),背包在这两个维度上都有容量限制。我们需要在不超过两种容量限制的前提下,选择物品使得总价值最大。我们需要定义一个三维数组dp[i][j][k],表示从前i个物品
- 算法训练day51Leetcode139.单词拆分 多重背包了解 背包问题总结
dc爱傲雪和技术
算法训练算法
139.单词拆分.-力扣(LeetCode)题目分析初始化:初始化一个布尔型向量dp,大小为s.size()+1,所有值初始化为false,除了dp[0]被设置为true。这个布尔数组代表字符串s[0..i]能否通过拼接字典中的单词来形成。dp[0]=true的原因是一个空字符串总是可以被形成。转换wordDict:输入的wordDict被转换成一个无序集合wordset,以便高效查找单词。动态规
- 动态规划——背包问题
kaili_ya
动态规划算法
动态规划——背包问题背包问题0-1背包问题描述解题思路优化完全背包解题思路优化多重背包解题思路1解题思路2恰好装满问题描述解题思路优化背包问题0-1背包一共有n件物品,第i(i从1开始)件物品的重量为w[i],价值为v[i]。在总重量不超过背包承载上限W的情况下,能够装入背包的最大价值是多少?问题描述假如你要去野营,你有一个容量为6磅的背吧,需要觉得该携带下面的哪些东西。其中每样东西都有相应的价值
- 动态规划入门练习【01背包问题】——洛谷
小白卷不动
c语言的学习动态规划算法
目录P1048[NOIP2005普及组]采药思路01背包问题【思路可以看哔哩哔哩视频哈】附上视频链接吧代码实现【菜鸟本鸟自己写的】P1060[NOIP2006普及组]开心的金明思路跟01背包一样,没什么区别哦视频链接哈哈哈,不过不管怎么说,我还是喜欢二维数组来做,模型其实很固定洛谷试练场普及组动态规划的背包问题_哔哩哔哩_bilibili代码实现P1049[NOIP2001普及组]装箱问题思路洛谷
- 【算法】动态规划专题⑧ —— 分组背包问题 python
查理零世
动态规划专题算法动态规划python
目录前置知识进入正题实战演练总结前置知识【算法】动态规划专题⑤——0-1背包问题+滚动数组优化python进入正题分组背包问题的详细解析1.问题定义在分组背包问题中,物品被划分为若干组,每组内的物品互斥(只能选择其中一个或不选)。给定背包容量(C),每组物品的价值和重量不同,目标是在不超过背包容量的前提下,最大化总价值。2.动态规划状态定义状态定义:设dp[i][j]表示前(i)组物品,背包容量为
- 【算法】动态规划专题⑩ —— 混合背包问题 python
查理零世
动态规划专题算法动态规划python
目录前置知识进入正题总结前置知识【算法】动态规划专题⑤——0-1背包问题+滚动数组优化【算法】动态规划专题⑥——完全背包问题python【算法】动态规划专题⑦——多重背包问题+二进制分解优化python混合背包结合了三种不同类型的背包问题:0/1背包、完全背包和多重背包进入正题混合背包问题https://www.acwing.com/problem/content/description/7/题目
- 2.3日学习总结
Iamright.
学习
背包问题:背包问题的解决过程在解决问题之前,为描述方便,首先定义一些变量:Vi表示第i个物品的价值,Wi表示第i个物品的体积,定义V(i,j):当前背包容量j,前i个物品最佳组合对应的价值,同时背包问题抽象化(X1,X2,…,Xn,其中Xi取0或1,表示第i个物品选或不选)。1、建立模型,即求max(V1X1+V2X2+…+VnXn);2、寻找约束条件,W1X1+W2X2+…+WnXn=w(i)V
- 贪心算法练习题:部分背包问题
jackson61
贪心算法算法
/*-----------------------------------------------------有n个物体,第i个物体的重量是wi,价值为vi,选若干个物体,使得在总重量不超过c的情况下让总价值尽量高。这里每个物体都可以只取走一部分,价值和重量按比例计算。输入:第一行输入两个整数表示n和c。第2到第n+1行每行两个整数分别表示wi和vi。输出:第一行输出所选物品的总价值v和总重量w以
- 01背包(回溯法)
D52013140
#includeusingnamespacestd;intn;intm;intw[101];intv[101];intbest=0;intcw=0;//记录背包中当前的物品重量intcv=0;//记录背包中当前的物品价值ints=0;//记录不拿这个商品剩余的总价值intflag(intt){for(inti=t;i=n)//探索到了叶子结点{if(cv>best)best=cv;return;}
- 洛谷 P11470 昆明之泪(dp、背包)
Flower#
题解/补题c++算法数据结构动态规划
P11470昆明之泪题目描述给定一串长度为nnn的数对序列(xi,yi)(x_i,y_i)(xi,yi),其中xi,yix_i,y_ixi,yi都是整数。有mmm次询问,每次给定一个两个整数a,ba,ba,b,你需要先选定一个整数kkk(注意kkk可以为000),然后再选定一个正整数序列1≤p10x>0x>0的情况;最后可以发现y=min(a+x,b+f[x])y=\min(a+x,b+f[x]
- c++背包九讲之二维费用背包问题
永不为辅
一、背包九讲总述关于动态规划问题,最典型的就是背包九讲,先理解背包九讲后再总结关于动态规划的问题1、01背包问题2、完全背包问题3、多重背包问题4、混合背包问题5、二维费用的背包问题6、分组背包问题7、背包问题求方案数8、求背包问题的方案9、有依赖的背包问题往前四篇博文已经介绍了前四个问题,有需要的同学可以看一下!!二、二维费用背包问题二维费用的背包问题是指:对于每件物品,具有两种不同的费用,选择
- 多维多重背包问题_各种背包五(二维费用背包问题)
zLiM5
多维多重背包问题
问题二维费用的背包问题是指:对于每件物品,具有两种不同的费用;选择这件物品必须同时付出这两种代价;对于每种代价都有一个可付出的最大值(背包容量)。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代价分别为代价1和代价2,第i件物品所需的两种代价分别为a[i]和b[i]。两种代价可付出的最大值(两种背包容量)分别为V和U。物品的价值为w[i]。算法费用加了一维,只需状态也加一维即可。设f[i][v][u]
- 动态规划-二维费用的背包问题
炙热的大叔
动态规划动态规划算法
文章目录1.一和零(474)2.盈利计划(879)1.一和零(474)题目描述:状态表示:我们之前的01背包问题以及完全背包问题都是一维的,因为我们只有一个要求或者说是限制那就是背包的容量,但是这里不同这题有两个限制,其实和一个限制是类似的,只不过给数组多加上一维而已。因此我们建立三维数组dp[i][j][k]表示我们在前i个二进制字符串中选择,要求选中的字符串中的0以及1字符的总数分别不能超过i
- 【二维费用的完全背包问题】
羊毛多一点
算法学习动态规划
前言简单写一下算法设计与分析这门课的一次实验原题要求是用0-1背包来做,但是老师要求用完全背包来做!一、完全背包与0-1背包有什么区别?0-1背包,顾名思义对于每件物品只能拿1次或者0次;而完全背包对于每件物品的拿取没有次数限制。二、二维费用背包二维费用背包是对于每件物品的拿取要付出两项代价,如:重量和体积。三、0-1背包理解0-1背包对我们理解其他背包问题十分重要,首先说一下0-1背包。问题描述
- 【背包问题】二维费用背包问题
HeyBlog
数据结构与算法背包问题动态规划算法
一、问题二维费用的背包问题是指:对于每件物品,具有两种不同的费用,选择这件物品必须同时付出这两种费用。对于每种费用都有一个可付出的最大值(背包容量)。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设第iii件物品所需的两种费用分别为CiC_iCi和DiD_iDi。两种费用可付出的最大值(也即两种背包容量)分别为VVV和UUU。物品的价值为WiW_iWi。二、思路费用加了一维,只需状态也加一维即可。设dp[i]
- 潜水员 ← 二维费用的背包问题
hnjzsyjyj
信息学竞赛#动态规划二维费用的背包问题
【题目来源】https://www.acwing.com/problem/content/1022/【题目描述】潜水员为了潜水要使用特殊的装备。他有一个带2种气体的气缸:一个为氧气,一个为氮气。让潜水员下潜的深度需要各种数量的氧和氮。潜水员有一定数量的气缸。每个气缸都有重量和气体容量。潜水员为了完成他的工作需要特定数量的氧和氮。他完成工作所需气缸的总重的最低限度的是多少?例如:潜水员有5个气缸。每
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR