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c#
例1:创建字符串,求字符串长度,判断字符串是否为,取字符串中的字母,字符串相加。namespace_622字符串string{classProgram{staticvoidMain(string[]args){strings="sfdkgnd";
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鱼弦:CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)贪吃蛇是一个经典的小游戏,以下是贪吃蛇的原理详细解释、使用场景解释,以及一些相关的文献材料链接和当前使用贪吃蛇的产品。原理详细解释:贪吃蛇游戏的原理是在一个有边界的游戏界面上控制一条蛇移动,蛇会不断吃
- HTTP 协议深入理解
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在Web服务与API设计中,HTTP协议是客户端与服务器通信的基石。本文从协议演进、核心机制、缓存策略、安全特性及面试高频问题五个维度,系统解析HTTP的底层原理与工程实践。一、HTTP协议演进与版本差异1.1版本特性对比版本发布年份核心改进局限性HTTP1.01996基础请求-响应模型,支持GETPOSTHEAD方法无持久连接,每次请求需建立TCP连接HTTP1.11999持久连接(Connec
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RocketMQ5.x端口差异及代码解释端口差异的原因在RocketMQ5.x版本中,端口使用与之前版本不同,主要原因如下:架构变化:RocketMQ5.x引入了新的Proxy模块,作为客户端与Broker之间的中间层默认端口:4.x版本:NameServer默认端口9876,Broker默认端口109115.x版本:Proxy默认端口8080/8081分离设计:5.x将路由发现与消息传输分离,客
- AI 时代下,普通人不能错过的五大变现机会
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AI时代下,普通人不能错过的五大变现机会关键词:轻资产低门槛强需求机会1:知识付费——借“AI”做知识博主核心逻辑:AI降低知识生产门槛AI这个领域有巨大的科普红利和流量红利操作步骤:定位细分领域用AI工具快速生成内容选择平台机会2:AI自媒体——流量即现金变现模式:自媒体商单广告分成带货私域转化核心逻辑:目前AI存在巨大的科普红利和流量红利+AI能够提升创作效率爆款公式:选题:AI工具测评+具体
- 【RabbitMQ】消息丢失问题排查与解决
RabbitMQ消息丢失是一个常见的问题,可能发生在消息的生产、传输、消费或Broker端等多个环节。消息丢失的常见原因及对应的解决方案:一、消息丢失的常见原因1.生产端(Producer)原因(1)消息未持久化原因:生产者发送消息时未设置持久化(deliveryMode为非持久化模式),且Broker未持久化队列或交换器。场景:Broker宕机或重启时,未持久化的消息会丢失。(2)生产者通道或连
- RabbitMq消息丢失解决方案
回丿眸
消息队列rabbitmq
1、消息丢失的三种原因生产者:生产者写消息失败、消息发送到RabbitMq但是内部接收失败。消息队列:RabbitMq出现宕机,接收到的消息还在内存中,没有来得及消费,就会导致内存中的数据被搞丢啦。消费者:消费者还没有来的急处理就发生了宕机。1、解决消息丢失的方案。1)解决生产者丢失1、RebbitMq事务缺点:事务机制是同步机制,生产者发送消息会同步阻塞卡主等待发送结果,导致吞吐量降低publi
- 【Python基础】13 知识拓展:CPU、GPU与NPU的区别和联系
智算菩萨
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引言:处理器大战背后的技术革命在人工智能蓬勃发展的今天,我们经常听到CPU、GPU、NPU这些术语,但你是否真正理解它们之间的区别和联系?作为Python开发者,我们更关心的是:在什么场景下选择哪种处理器?如何在Python中充分发挥它们的性能优势?这篇文章将从技术原理出发,结合Python实战代码,深入解析这三种处理器的特点、应用场景和发展趋势,帮助你在面对不同计算任务时做出最优选择。第一章:C
- 【Python基础】15 Python并发编程进阶
智算菩萨
python人工智能
在现代软件开发中,随着多核处理器的普及和网络应用的复杂化,并发编程已经成为提升程序性能的关键技术。Python作为一门优雅且强大的编程语言,提供了多种并发编程方案,包括多线程、多进程和异步编程。然而,很多开发者在面对具体场景时,往往不知道该选择哪种方案,或者对这些技术的底层原理缺乏深入理解。本文将深入探讨Python并发编程的三大核心技术,从底层原理到实际应用,通过详实的案例分析帮助读者掌握在不同
- Python性能优化:10个提升代码性能的策略
进击的六角龙
Pythonpython性能优化开发语言
文末赠免费精品编程资料~~引言今天,我们就来聊聊如何让你的Python代码飞起来——通过10个实用的性能优化策略。别担心,我们会从基础讲起,一步步带你进入性能优化的大门。1.使用内置函数和库Python内置了许多高效的函数和库,利用它们往往比自己从头写要快得多。比如,列表推导式就比for循环创建列表更快。# 列表推导式 vs for循环fast_list = [i**2 for i in rang
- 【教程4>第7章>第26节】基于FPGA的RS(204,188)译码verilog实现10——RS译码模块整体实现与性能仿真评估
fpga和matlab
#第7章·通信—信道编译码fpga开发RSverilogRS译码教程4
本课程学习成果预览目录1.软件版本2.RS译码模块整体实现介绍2.1伴随式计算(SyndromeCalculation)2.2擦除位置处理(ErasureHandling)2.3多项式乘法(PolynomialMultiplication)2.4欧几里得算法(EuclideanAlgorithm)2.5钱搜索(ChienSearch)3.RS译码模块整体FPGA实现4.RS译码仿真测试5.视频操作
- 深入理解观察者模式及其JavaScript实现
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Hi,我是布兰妮甜!观察者模式(ObserverPattern)是一种行为设计模式,它定义了对象之间的一对多依赖关系,当一个对象的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。这种模式在事件处理系统、数据绑定和发布-订阅系统中广泛应用。文章目录一、观察者模式的核心概念二、观察者模式的优点三、JavaScript实现观察者模式1.基本实现2.更实用的例子-天气预报系统3.使用函数作为观察
- 发布/订阅模式:解耦系统的强大设计模式
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Hi,我是布兰妮甜!发布/订阅模式(Publish/SubscribePattern,简称Pub/Sub)是一种消息传递模式,它允许发送者(发布者)将消息发送给多个接收者(订阅者),而无需知道这些接收者的具体信息。这种模式在现代软件开发中广泛应用,特别是在需要松耦合组件通信的场景中。文章目录一、发布/订阅模式概述二、发布/订阅模式的实现方式2.1简单的事件发射器实现2.2更复杂的主题订阅实现三、发
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MIT6.S184Lec01FlowandDiffusionModels本节中,我们将描述如何通过模拟一个适当构造的微分方程来获得所需的转换。例如,流匹配和扩散模型分别涉及模拟常微分方程(ODE)和随机微分方程(SDE)。因此,本节的目标是定义和构建这些生成模型。具体来说,我们首先定义ODE和SDE,并讨论它们的模拟。其次,我们描述如何使用深度神经网络对ODE/SDE进行参数化。从中推导出流模型和
- 服务器异常宕机或重启导致 RabbitMQ 启动失败问题分析与解决方案
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RabbitMQ服务器rabbitmq宕机启动失败
服务器异常宕机或重启导致RabbitMQ启动失败问题分析与解决方案一、深度故障诊断与解决方案1.权限配置不当故障2.端口占用故障3.数据目录残留故障二、故障类型对比与诊断矩阵三、完整恢复流程(10步法)四、风险规避与最佳实践️数据保护策略预防性配置五、高级故障排除技巧诊断工具集容器特有故障处理容器维护命令速查主机与容器方案对比总结⚡快速恢复决策树六、总结当服务器异常宕机或重启后,RabbitMQ启
- 【Python基础】14 内存管理与性能优化
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前言在现代软件开发中,性能优化已经成为每位开发者必须掌握的核心技能。Python作为一门高级编程语言,虽然在语法简洁性和开发效率方面具有显著优势,但其解释型语言的特性也带来了性能上的挑战。深入理解Python的内存管理机制,掌握有效的性能优化策略,不仅能够帮助我们编写出更高效的代码,还能在处理大规模数据和高并发场景时游刃有余。本文将从Python内存管理的底层原理出发,深入探讨垃圾回收机制、内存分
- BAAI/BGE-VL多模态模型部署、原理、代码详解(实现图像文本混合检索),包含BEG-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析
令令小宁
python语言模型自然语言处理nlp人工智能
本文包含BGE-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析文章目录前言一、模型下载二、计算流程解析1.BGE-VL-base/Large2.BGE-VL-MLLM-s1/s2三、总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:包含四个模型及数据集,数据集未开源,四个模型可以分别下载:其中,BGE-VL-base/Large是基于CLIP训练的模型,BGE-VL-MLLM-S1/S2是基于LLM
- 本地部署Jina-CLIP v2:多语言多模态文本图像向量模型(包含一些踩坑记录和技巧)
令令小宁
jina语言模型python
JinaCLIPv2:Jina-CLIP-v2是一个全新的通用多语言多模态向量模型,该模型基于jina-clip-v1和jina-embeddings-3构建,实现了一些关键改进。关于Jina-CLIP-v2的更多介绍点此可了解模型特点模型开源链接:https://huggingface.co/jinaai/jina-clip-v2在它的开源链接的介绍中,我们可以得知,Jina-CLIP-v2的参
- python有哪些函数怎么用_必须掌握的常用python函数有哪些?
必须掌握的常用python函数有哪些?更新时间:2020年11月02日作者:spoto必须掌握的常用Python的安装设置过程中需要注意的事项,今天我们就另一个学员们经常询问的问题进行解答。我们都知道Python有许多函数,但是因为数量庞大,难以全部掌握,所以今天我们帮助大家删繁就简,下面罗列了大家在学习过程中必须掌握的一些常用Python函数及其用途功能,希望大家认真学习,熟练应用。1.prin
- mbuf 全面分析:从概念到应用的深度解析
一、mbuf基础概念与原理1.1mbuf的定义与基本原理mbuf(memorybuffer,内存缓冲区)是一种高效的内存管理机制,主要用于存储和处理网络数据包及其他需要临时存储的数据。它最初由BSD(BerkeleySoftwareDistribution)操作系统引入,并在后续的网络处理框架中得到广泛应用,特别是在高性能网络数据处理领域,如DPDK(DataPlaneDevelopmentKit
- AutoGen行业应用与典型场景实践
摘要AutoGen作为分布式多智能体AI系统,已在金融、医疗、教育、智能客服等行业落地应用。本文系统梳理AutoGen在各行业的应用模式、业务流程、Python实战、最佳实践与常见问题,助力中国AI开发者高效构建行业级AI解决方案。1.AutoGen行业应用全景与价值支持多智能体协作,适配复杂业务流程易于集成主流大模型与行业工具分布式部署,满足高可用与弹性扩展需求典型行业:金融风控、医疗问答、教育
- Deep Global Registration 代码环境配置(rtx3090+python3.8+cuda11.1+pytorch1.7+MinkowskiEngine0.5.1)
JPy646
pytorch深度学习神经网络
前言踩过的坑:因为rtx3090最低算力是8.6,似乎不支持过低版本的cuda。试过pytorch1.7.0+cuda11.0,但会报错,由于cuda11.0支持的最高算力达不到rtx最低的要求。但配置pytorch1.8时DGR的代码运行时会报错。对于没有这个烦恼的还是推荐安装python3.6+cuda10.2+pytorch1.6+MinkowskiEngine0.4.3,这个配置无需改动代
- 从 Alpha 到 Final:Python 各阶段版本到底该怎么用?
三金C_C
Pythonpython版本生命周期
主流的Python是由PythonSoftwareFoundation(PSF,Python软件基金会)主导的:PSF是一个非营利组织负责维护Python官方语言规范、标准库、社区基础设施它主导的实现版本是我们日常使用的:CPythonPython的版本阶段(版本周期)。这些阶段是官方正式定义的,适用于每一个Python主版本(比如3.12、3.13、3.14…)Python版本的四大阶段Pyth
- RTX50系显卡+CUDA+torch+python对应关系
前言本人的显卡是RTX5070,使用时发现它对CUDA、torch和python版本有要求,试图按照老项目的依赖文件进行安装发现安不了,因此记录一下(截至2025年6月)。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、RTX50系显卡只能使用CUDA12.8二、目前只支持torch2.7.0和2.7.11.去pytorch官网的https://download.pytorch.org/whl/
- 揭开 MCP 的神秘面纱:标准化 AI 上下文管理的未来(上)
愤怒的可乐
大模型自然语言处理人工智能python开发语言
引言最近MCP大火,本文尝试揭开它神秘的面纱。文章较长,分为上下两篇。架构MCP协议遵循客户端-主机-服务器架构,其中一个主机应用运行多个客户端实例,每个客户端实例维护了和服务器建立的独立的连接。Host:希望通过MCP访问数据的程序,比如一个聊天应用程序。Client:与服务器保持1:1连接(会话)的客户端,Host通过这个Client连接不同的Server提供的功能。Server:通过MCP公
- 强化学习贝尔曼方程推导
愤怒的可乐
强化学习人工智能概率论机器学习算法
引言强化学习中贝尔曼方程的重要性就不说了,本文利用高中生都能看懂的数学知识推导贝尔曼方程。回报折扣回报GtG_tGt的定义为:Gt=Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+⋯=∑k=0∞γkRt+k+1(1)G_t=R_{t+1}+\gammaR_{t+2}+\gamma^2R_{t+3}+\cdots=\sum_{k=0}^\infty\gamma^kR_{t+k+1}\tag1Gt=Rt+1+γR
- Llama改进之——分组查询注意力
愤怒的可乐
#NLP项目实战自然语言处理llama深度学习人工智能分组查询注意力旋转位置编码
引言今天介绍LLAMA2模型引入的关于注意力的改进——分组查询注意力(Grouped-queryattention,GQA)1。Transformer中的多头注意力在解码阶段来说是一个性能瓶颈。多查询注意力2通过共享单个key和value头,同时不减少query头来提升性能。多查询注意力可能导致质量下降和训练不稳定,因此常用的是分组查询注意力。然后我们结合上篇文章3探讨的旋转位置编码,将选择位置编
- Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm
愤怒的可乐
NLP项目实战#llama
引言在学习完GPT2之后,从本文开始进入Llama模型系列。本文介绍Llama模型的改进之RMSNorm(均方根层归一化)。它是由RootMeanSquareLayerNormalization论文提出来的,可以参阅其论文笔记1。LayerNorm层归一化(LayerNorm)对Transformer等模型来说非常重要,它可以帮助稳定训练并提升模型收敛性。LayerNorm针对一个样本所有特征计算
- Llama改进之——SwiGLU激活函数
愤怒的可乐
#自然语言处理NLP项目实战llama
引言今天介绍LLAMA模型引入的关于激活函数的改进——SwiGLU1,该激活函数取得了不错的效果,得到了广泛地应用。SwiGLU是GLU的一种变体,其中包含了GLU和Swish激活函数。GLUGLU(GatedLinearUnits,门控线性单元)2引入了两个不同的线性层,其中一个首先经过sigmoid函数,其结果将和另一个线性层的输出进行逐元素相乘作为最终的输出:GLU(x,
- 从0实现llama3
讨厌编程但喜欢LLM的学院派
人工智能python开发语言深度学习机器学习pytorch
分享一下从0实现llama的过程流程如下:word-->embeddinglayer-->n*decoderlayer-->finallinearlayer-->output分词器在embedding之前,需要进行分词,将句子分成单词。llama3采用了基于BPE算法的分词器。这个链接实现了一个非常简洁的BPE分词器简易分词器实现BPE分词器(选看)1)训练tokenizer词汇表并合并给定文本,
- 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