- 数论(三)——约数(约数个数,约数和,公约数)
DearLife丶
#数学知识算法gcd约数欧几里德算法
目录试除法求约数求约数个数约数之和欧几里得算法试除法求约数试除法求一个数的所有约数,思路与判断质数的思路一样,优化的方法也是一样的,这里就不再赘述,没有看过我之前关于质数的博客可以点这里。从小到大枚举所有约数,但是我们只需要枚举每一对儿中较小的一个就可以了。时间复杂度:O(sqrt(n))vectorget_divisors(intn){vectorres;//vector数组存储一个数的所有约数
- C++———STL容器个人理解(vector、queue、stack)
Aitee
C++学习笔记c++学习笔记
文章目录什么是容器vector代码讲解及实现声明操作sizeemptyclear迭代器frontbackpush_backpop_backbegin/end代码测试queue代码实现及讲解循环队列queue声明pushpopfrontback初始化结构体定义优先队列priority_queuepushpoptop测试结果stack声明push/back代码实现及讲解什么是容器在数据存储上,有一种对
- 【数据库初阶】表的查询语句和聚合函数
有趣的中国人
数据库初阶数据库聚合函数增删改查
博主首页:有趣的中国人专栏首页:数据库初阶其它专栏:C++初阶|C++进阶|初阶数据结构亲爱的小伙伴们,大家好!在这篇文章中,我们将深入浅出地为大家讲解表的查询语句和聚合函数帮助您轻松入门,快速掌握核心概念。如果文章对您有所启发或帮助,请别忘了点赞、收藏、留言支持!您的每一份鼓励,都是我持续创作的源动力。让我们携手前行,共同进步!文章目录@[toc]1.SELECT基本用法1.1基础语法1.
- 深度神经网络(DNN)详解
古龙飞扬
dnn人工智能神经网络
深度神经网络(DNN,DeepNeuralNetwork)是人工智能领域中的一种重要模型,它通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理,实现了对复杂数据的处理和决策。以下是对深度神经网络(DNN)的超详细解析:一、DNN的基本概念DNN是一种具有多个隐藏层的神经网络模型,其核心在于其深度,即包含多个隐藏层。这些隐藏层通过非线性变换,使得模型能够捕捉到数据中的复杂关系和模式。DNN通常由输入层、隐藏层和输
- 基于架构的软件开发方法
light900
架构
(1)基于体系结构的设计方法(absd):是由体系结构驱动的,即指由构成体系结构的商业、质量和功能需求的组合驱动的。absd方法有3个基础:第1基础是功能的分解,第2基础是通过选择体系结构风格来实现质量和商业需求。第3基础是软件模板的使用。ABSD模型把整个软件过程划分为:架构需求、设计、文档化、复审、实现、演化架构需求:需求是指用户对目标软件系统在功能、行为、性能、设计约束等方面的期望。架构需求
- C++基础实战项目:美发店管理系统
卓莲晓Life
C++基础实战项目:美发店管理系统【下载地址】C基础实战项目美发店管理系统欢迎来到C++基础实战项目——美发店管理系统。本项目专为C++编程初学者设计,旨在通过一个实际的案例加深对C++语言核心概念的理解和应用能力。通过这个项目,你将学习到如何在控制台环境下开发一个简易的管理系统,涵盖客户管理、服务预约、账单处理等基本功能项目地址:https://gitcode.com/open-source-t
- 【数据结构】 并查集 + 路径压缩与按秩合并 python
查理零世
数据结构python算法
目录前言模板朴素实现路径压缩按秩合并按树高为秩按节点数为秩总结前言并查集的基本实现通常使用森林来表示不同的集合,每个集合用一棵树表示,树的每个节点有一个指向其父节点的指针。如果一个节点是它自己的父节点,那么它就是该集合的代表(称为根节点)。模板P3367【模板】并查集https://www.luogu.com.cn/problem/P3367题目描述如题,现在有一个并查集,你需要完成合并和查询操作
- 2024年MR应用深度解析:Meta商店中的游戏与非游戏应用
花生糖@
AIGC学习资料库mr游戏MistralAImeta
随着混合现实(MR)技术的不断进步,越来越多的应用开始集成这种新型交互方式。本文基于对Meta商店中部分具有代表性的MR应用的研究,探讨了游戏与非游戏类应用之间的对比分析,并深入细分每个类别下的亮点推荐。数据收集方法本报告聚焦于那些具备MR组件的应用程序,包括从一开始就以MR为核心构建的应用和后来加入MR模式的传统VR体验。由于研究和数据抓取过程主要依赖手动操作,因此可能遗漏了一些应用。我们鼓励读
- 力扣HOT100-接雨水
笨cc
力扣HOT100leetcode算法java
思路首先思考,暴力解法需要怎么做?最简单的就是,对于每个列,我们都去找它左右两边最高的列,这样我们就能根据下面的公式,计算出当前列能存储的雨水了。这种方法的时间复杂度:遍历每个列是O(n),对于每个列去寻找它左右两边最高的列,时间复杂度也是O(n),因此累计后就是O(n*n)。开始进行优化。我们可以维两个数组,分别记录当前位置左边的最高列的高度和右边最高列的高度,这是我们就省去了对每个列的单独寻找
- 接口技术-第1次作业
厂里英才
作业接口技术
目录1、接口技术的基本任务是什么?2、接口芯片的编程模型方法是什么?采用编程模型方法对分析与应用微机系统的硬件资源有什么意义?3、什么是接口?阐述接口的功能。4、什么是多总线技术?多总线层次化总线结构主要有哪几个层次?5、如何实现在PCI总线系统中查找一个PCI设备?1、接口技术的基本任务是什么?微机接口的基本任务有两个:一是实现I/O设备与总线的连接;二是连接起来以后,CPU通过接口对I/O设备
- <sa8650>QCX Usecase 使用详解—如何更改 IFE/IPE 输出格式
waterAdmin
车载系统视觉检测c++c语言开发语言
<sa8650>QCXUsecase使用详解—如何更改IFE/IPE输出格式一、前言二、为UsecaseFFC添加新格式三、新格式定义四、IPEenabled五、备注一、前言本节说明更改流水线输出格式所需对Usecase/PipelineXML进行的更改。下面的示例解释了如何在AutoFFC使用案例/管道中添加RGB888格式。二、为UsecaseFFC添加新格式在camxUsecaseFFC.x
- 费雪的线性判别分析(2)
CS创新实验室
数学基础人工智能机器学习线性代数
《费雪的线性判别分析》分为两部分,这是第二部分,第一部分的连接如下:费雪的线性判别分析(1)3.计算判别阈值如果要判别某个样本属于哪一类,必须计算出阈值w0w_0w0,求解方法有两种:贝叶斯方法。此方法在另外一篇《线性判别分析》中详解最小二乘法。此处演示此方法的求解过程3.1最小二乘法[6]^{[6]}[6]关于最小二乘法的详细讲解,请阅读参考资料[2]的有关章节,在其中对最小二乘法通过多个角度给
- RAG系列(二):如何优化索引
东临碣石82
kotlinandroid开发语言
上篇文章总览了RAG的各个环节,这篇我们接着讲第一个环节也就是“索引”环节如何做优化。具体细节“人人都是产品经理”的这篇文章里有非常详细的说明,不过我对微软体系搜索优化了解的多些,看到过的一些优化方法这里没有提到,比如微软的AISearch还有DataverseSemanticSearch里用到一些优化方法这里就没看到。知识搜索是一个可以扣出很多细节的领域,这里做个备考、补充学习过程中的一些体会并
- Junit和Eclemma介绍--java白盒测试工具
myy_2018
JAVA
Junit一般进行单元测试时候使用,以前写好了模块,然后写一个main函数,写几个通用的测试用例去测试代码的逻辑结果是否正确,现在Eclipse中Junit插件使得不必须手动编写main函数,可以借助Junit编写测试函数,自动生成与模块相匹配的测试模块。我们只需要添加测试用例即可,并且结果显示是否与预期符合。Eclemma是Junit配合使用的插件,是测试覆盖率的工具,对于含有条件判断的代码,对
- 深入EPnP算法
JesseChen79
SLAM计算机视觉EPnPComputerVisionPnP位姿估计
[原创]深入EPnP算法本文是JesseChen的原创文章。PnP问题是研究如何从3D-2D匹配对中求解摄像头位姿,EPnP算法是一种非迭代的PnP算法。本文作者用baidu搜索了“EPnP算法”时,能找到的中文介绍不多,而且这些网文并没有深入研究这个算法,找出这个算法的精妙点。因此贴出这篇文章,希望能给大家带来我对EPnP算法的理解。有问题的同学,可以联系
[email protected]讨论。文
- 【用Java学习数据结构系列】初识泛型
Gu Gu Study
【用Java学习数据结构系列】java数据结构机器学习人工智能
看到这句话的时候证明:此刻你我都在努力加油陌生人br/>个人主页:GuGuStudy专栏:用Java学习数据结构系列喜欢的一句话:常常会回顾努力的自己,所以要为自己的努力留下足迹喜欢的话可以点个赞谢谢了。作者:小闭前言好久没有更新文章了,大概断更了20天,想着今天就写一下文章吧!最近也是又温习了一下数据结构,其实之前我写过关于数据结构的一个专栏那个专栏是写了顺序表,链表,栈和队列,但是那时是用C语
- 深入剖析移动通信系统的架构与关键技术
大苏牙
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:移动通信系统是现代通信技术的重要组成部分,支持移动设备上的多种通信活动。本讲深入探讨了移动通信系统的基本原理、架构以及关键技术,如无线接口设计、核心网络功能和频谱效率优化。此外,分析了覆盖与容量平衡的策略,以及4G向5G演进所面临的挑战与机遇。通过本讲,学生将获得对移动通信系统全面而深入的认识。1.移动通信系统原理与架构移动通信系统是现代无线通讯的核心,它支持
- 两种交换排序算法--冒泡,快速
juechen333
课程学习记录排序算法算法数据结构冒泡排序快速排序
目录1.冒泡排序原理2.快速排序原理3.冒泡代码实现4.快速排序代码实现1.冒泡排序原理冒泡排序(BubbleSort)是一种简单的排序算法,基本思想是通过反复交换相邻的元素,直到整个序列有序。它的名字来源于较大的元素像气泡一样“浮”到序列的顶部。原理:初始状态:我们从数组的第一个元素开始,比较相邻的两个元素。如果第一个元素大于第二个元素,就交换它们的位置;如果不大,则继续比较下一对元素。第一轮排
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练,出现样本不均衡训练效果问题
司南锤
深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题:遥感图像中某些类别(如道路、建筑)可能稀疏分布。小尺寸裁剪后,部分训练样本可能完全不含某些类别(例如一块纯农田的补丁),导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例:原图中“道路”占比5%,若裁剪为256x256的小图,部分小图中可能
- Python 3.12安装库报错
m0_47156047
python开发语言
报错如下:AttributeError:module'pkgutil'hasnoattribute'ImpImporter'.Didyoumean:'zipimporter'?这是因为Python3.12移除了对pkgutil.ImpImporter的支持,而某些库(例如setuptools或numpy的旧版本)依赖于旧的导入机制。解决方案1.降级到兼容的Python版本numpy和一些旧的依赖库
- 在计算机上本地运行 Deepseek R1
itmanll
linux
DownloadOllamaonLinuxDownloadOllamaonWindowsDownloadOllamaonmacOSDeepseekR1是一个强大的人工智能模型,在科技界掀起了波澜。它是一个开源语言模型,可以与GPT-4等大玩家展开竞争。但更重要的是,与其他一些模型不同,您可以在自己的计算机上本地运行DeepseekR1。linux步骤第1步:下载Ollama并安装curl-fsSL
- 超实用的 30 段 Python 案例(上)
Python之栈
python开发语言
Python是目前最流行的语言之一,它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用。它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。如果你正在阅读本文,那么你或多或少已经使用过Python或者对Python感兴趣。在本文中,我们将会介绍30个简短的代码片段,你可以在30秒或更短的时间里理解和学习这些代码片段。1.检查重复元素下面的方法可以检查给定列表中是否有重复的元素。它使用了s
- 软件系统外包开发流程及注意事项
sofar_dev
软件工程人工智能
当企业发展到一定规模后,市场上通用的软件系统往往就无法满足自身的业务需要,这时就需要企业开发属于自己软件系统。软件系统是一项比较复杂的系统工程,从需求分析、代码开发到最后的上线需要比较长的时间,需要有系统的管理方法才能保证顺利完成。今天和大家分享这方面的知识,希望对大家有所帮助。软件开发流程及注意事项:1.需求分析在开发教育题库类软件之前,需要进行需求分析,明确软件的功能和特点。需要考虑的因素包括
- 页高速缓存与缓冲区缓存的应用差异
最后一个bug
linux内核设计与实现linux嵌入式硬件单片机arm开发c语言
页高速缓存(PageCache)与缓冲区缓存(BufferCache)是计算机系统中用于提高数据访问性能的两种不同类型的缓存机制,它们的差异主要体现在以下几个方面:缓存目的页高速缓存:主要用于加速对磁盘上文件数据的访问,将磁盘中的数据页缓存到内存,下次访问相同数据时可直接从内存读取,减少磁盘I/O操作。缓冲区缓存:主要用于临时存储磁盘块设备的I/O数据,在内存中为磁盘块设置缓冲区,协调内存与磁盘间
- 高级Qt信号槽编程技巧
QT性能优化QT原理源码QT界面美化
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高级Qt信号槽编程技巧补天云火鸟博客创作软件补天云网站1Qt高级信号槽编程基础1.1Qt核心概念和机制介绍1.1.1Qt核心概念和机制介绍Qt核心概念和机制介绍高级Qt信号槽编程技巧,Qt核心概念与机制详解引言,在深入探讨Qt中高级信号槽编程技巧之前,我们先对Qt的核心概念及其工作机制进行一番了解。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架,广泛应用于桌面、移动和嵌入式设备上。其设计思想强调了组件化、模块
- 【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析
985小水博一枚呀
深度学习地学应用深度学习人工智能
【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二、梦柯冰川(MunkuGlacier)的
- 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合
灵封~
scikit-learn线性回归python
一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
- 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测。
灵封~
scikit-learn机器学习人工智能
导入必要的库和数据集#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris#数据化可视包importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler,StandardScalerfromsklearn.neig
- Python中opencv的一些函数及应用
灵封~
pythonopencv开发语言
Sobel算子函数功能:Sobel算子用于计算图像的梯度(变化率),常用于边缘检测。它通过对图像应用一个基于一阶导数的滤波器来强调图像中的边缘部分,特别是水平和垂直方向上的边缘。通过计算图像的梯度,可以获得图像中亮度变化较大的地方,这些地方通常是物体的边界。Sobel算子有两个方向的变体:SobelX:计算水平方向的梯度。SobelY:计算垂直方向的梯度。Sobel算子函数:cv2.Sobel()
- 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