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一、局部极小值与全局极小值全局极小值:在损失函数的整个定义域内,损失值最小的点。这是我们在训练深度学习模型时希望找到的点,因为它代表着模型的最佳性能。局部极小值:在损失函数的一个局部区域内,损失值达到最小,但在整个函数定义域内可能不是最小的。当优化算法陷入局部极小值时,它可能会误以为已经找到了全局最优解,从而停止搜索。局部极小值的检测两种直观的方法来检测局部极小值:可视化方法:对于低维问题,我们可
- LeetCode题目Java代码解答 (详细解释!!!)
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目录1.两数之和(序号是在LeetCode中的题号)两数之和代码:9.回文数回文数代码:242.有效的字母异位词有效的字母异位词代码:1.两数之和(序号是在LeetCode中的题号)给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。你可以按
- 区间DP 石子合并 C++
小超超爱学习9937
c++开发语言算法数据结构学习
区间DP是一种动态规划的方法,用于解决涉及区间的问题。它通常应用于需要确定区间的最优解或最值的情况下。石子合并问题是一个经典的区间DP问题,可以用区间DP方法解决。给定一行n个石子,每个石子有一个价值,现要将石子合并成若干堆,每次只能选择相邻的两堆进行合并,合并的得分为两堆石子的总价值,合并后的新堆的价值为得分。求合并到最后,最终得到的堆的最大价值。要求解石子合并问题,可以定义一个dp数组,dp[
- C++博弈论
善良的小乔
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C++中的博弈算法主要用于解决两人对弈或多方博弈中的策略问题,常用于解决在棋类、卡牌、游戏等情景下的最优策略。这类算法通常基于数学博弈论,重点在于模拟玩家的策略选择并寻找最优解。下面将逐步介绍博弈算法的基本思想、常用算法以及具体实现思路。一、博弈算法的基本思想博弈算法的核心在于状态空间搜索,通过模拟玩家的所有可能动作,推导出局面评价和策略选择,常见特性包括:零和博弈:一个玩家的得分增加意味着另一个
- LeetCode9. 回文数
LeetCode9.回文数:题目描述:给你一个整数x,如果x是一个回文整数,返回true;否则,返回false。回文数是指正序(从左向右)和倒序(从右向左)读都是一样的整数。例如,121是回文,而123不是。示例1:输入:x=121输出:true示例2:输入:x=-121输出:false解释:从左向右读,为-121。从右向左读,为121-。因此它不是一个回文数。示例3:输入:x=10输出:fals
- 安科瑞 EMS3.0 赋能零碳园区:能耗管控 + 绿电消纳,解锁碳中和 “最优解”
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简婷安科瑞电气股份有限公司上海嘉定2018011、引言随着全球工业化和城市化进程的加速,能源消耗和碳排放问题日益严峻。为应对气候变化,世界各国纷纷提出碳中和目标,我国也明确提出力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的“双碳”战略目标。在这一背景下,零碳园区作为实现区域碳中和的重要突破口,成为推动产业绿色转型和可持续发展的关键路径。然而,零碳园区的建设面临着能源管理复杂、绿电消纳困难、减
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《告别重复订单!分布式ID生成核心方案全揭秘》你可能用过UUID,却饱受索引性能折磨;你尝试过数据库自增ID,却在分库分表时束手无策;你研究过雪花算法,却被时钟回拨问题困扰……分布式订单ID生成究竟有没有完美方案?本文将为你一一拆解,并给出企业级最优解!一、为什么订单ID如此关键?(示意图:分布式订单系统)需求维度技术指标灾难案例全局唯一零冲突概率重复订单导致财务对账崩溃高性能10万+TPS秒杀活
- 粒子群算法的原理与实现示例
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粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)是一种基于群体智能的优化算法,由Kennedy和Eberhart于1995年提出,其灵感来源于鸟群觅食、鱼群游动等自然界中群体行为的协作与信息共享机制。该算法通过模拟群体中个体(粒子)的运动和信息交互,在解空间中搜索最优解,具有实现简单、收敛速度快、参数少等特点,被广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程设计等领域。一、算法
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集训DAY7之线性DP与前缀优化/STL优化目录DP的概念与思想核心DP的题目类型线性DP详解DP的优化策略后记DP的概念与思想核心DP的定义DP也就是动态规划(DynamicProgramming)是求解决策过程最优化的过程动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题DP的基本思想动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中我们常常需要在多个可行解中寻找最优解,其基本思
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目录【力扣刷题-滑动窗口篇】(面试原题)2134.最少交换次数来组合所有的1II的定长滑动窗口解法题目链接最优解思路解题方法复杂度【力扣刷题-滑动窗口篇】(面试原题)2134.最少交换次数来组合所有的1II的定长滑动窗口解法交换定义为选中一个数组中的两个互不相同的位置并交换二者的值。环形数组是一个数组,可以认为第一个元素和最后一个元素相邻。给你一个二进制环形数组nums,返回在任意位置将数组中的所
- 【一起来学AI大模型】算法核心:数组/哈希表/树/排序/动态规划(LeetCode精练)
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以下是五大核心算法的重点解析和LeetCode经典题解,包含最优解法和模板代码:一、数组操作(双指针/滑动窗口)核心思想:通过索引指针高效遍历与操作数组1.移动零(No.283)defmoveZeroes(nums):slow=0forfastinrange(len(nums)):ifnums[fast]!=0:nums[slow],nums[fast]=nums[fast],nums[slow]
- C++二分查找入门指南
一、二分法概述二分查找(BinarySearch)是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是通过不断将搜索范围减半来快速定位目标元素,时间复杂度为O(logn),远优于线性查找的O(n)。二分法不仅用于查找,还广泛应用于求解各种数学和计算问题,如求方程的近似解、寻找最优解等。在计算机科学中,二分查找是最基础且最重要的算法之一,几乎所有程序员都需要熟练掌握。二、二分查找的基本原理二
- 区间动态规划
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动态规划算法
目录一.区间dp简介二.模板代码三.典型例题(1)P4170[CQOI2007]涂色-洛谷三.总结一.区间dp简介区间dp:就是对于区间的一种动态规划,它将问题划分为若干个子区间,并通过定义状态和状态转移方程来求解每个子区间的最优解,最终得到整个区间的最优解。对于某个区间,它的合并方式可能有很多种,我们需要去枚举所有的方式,通常是去枚举区间的分割点,找到最优的方式(一般是找最少消耗)。例如:对于区
- 贪心算法 greedy algorithm
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贪心算法greedyalgorithm」是一种常见的解决优化问题的算法,其基本思想是在问题的每个决策阶段,都选择当前看起来最优的选择,即贪心地做出局部最优的决策,以期获得全局最优解。贪心算法简洁且高效,在许多实际问题中有着广泛的应用。贪心算法和动态规划都常用于解决优化问题。它们之间存在一些相似之处,比如都依赖最优子结构性质,但工作原理不同。动态规划会根据之前阶段的所有决策来考虑当前决策,并使用过去
- 贪心算法(GREEDY ALGORITHM)证明实践
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基础概念贪心算法Formal的解释这里就不介绍了,有兴趣的直接去wikipedia上理解。简单地来说,贪心算法就是在某种规律下不断选取局部最优解,从而达到全局最优。《挑战程序设计竞赛》中有一个很直观的解释:一直向前!证明方法既然贪心算法是利用规律选取局部最优解,那么我们选取规律所得出的全局解就不一定是全局最优解。因此,我们需要证明,我们所选这个规律是可以得出一个全局最优解的。注意这里所谓的可以得出
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动态规划代理模式算法笔记c语言
目录1、动态规划定义2、数塔问题题目描述:思路:代码实现:3、最长有序子序列问题描述:代码实现:动态规划基本思想特点4、背包问题①01背包问题空间复杂度优化②完全背包③多重背包二进制优化④二维费用背包1、动态规划定义动态规划是一种用于解决优化问题的算法策略,它的核心是把一个复杂的问题分解为一系列相互关联的子问题,并通过求解子问题的最优解来构建原问题的最优解。它将一个问题分解为若干个子问题,然后从最
- 遗传算法的原理与实现示例
遗传算法是一种受生物进化理论启发的随机优化算法,其核心思想是模拟自然界中“物竞天择、适者生存”的进化过程,通过对候选解的迭代优化,找到问题的最优解。一、核心思想 遗传算法将优化问题的候选解视为生物群体中的“个体”,每个个体的“基因”对应解的参数。通过模拟生物进化中的选择、交叉、变异等过程,让群体中“适应性强”(即更接近最优解)的个体保留并繁衍,“适应性弱”的个体被淘汰,最终使群体逐渐逼近最优
- 数据结构与算法:贪心算法的优化案例展示
数据结构与算法:贪心算法的优化案例展示关键词:贪心算法、局部最优、全局最优、活动选择问题、霍夫曼编码、硬币找零、算法优化摘要:贪心算法是计算机科学中最“接地气”的算法思想之一——它像极了我们日常生活中“走一步看一步,每次选当前最好”的决策方式。但这种“短视”的策略为何能在某些问题中得到全局最优解?它的优化边界在哪里?本文将通过5个经典案例,从生活场景到代码实现,一步步拆解贪心算法的核心逻辑与优化技
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1.枚举穷举所有可能的解:算法枚举通过尝试所有可能的组合或排列来解决问题,确保不会错过任何潜在的解。并进行验证和比较,找到最优解。或者所有解。解空间的类型:可以是一个范围的所有数字(或二元组,字符串),或者满足某个条件的所有数字。蓝桥杯一题枚举问题小明对数位中含有2、0、1、9的数字很感兴趣(不包括前导0),在1到40中这样的数包括1、2、9、10至32、39和40,共28个,他们的和是574。请
- 【DP动态规划】最大字段和
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最大字段和算法:DP动态规划题目描述最大子段和问题是一个经典的算法问题,它要求在一个可能包含负整数的序列中找到一个连续子段,使得这个子段的整数和最大。例如,序列(-2,11,-4,13,-5,-2)的最大子段和是{11,-4,13},其和为20。主要思想:DP的最核心的思想就是到目前为止的最优解:那么当前的最优解就等于上一个的最优解加上当前的值(如果值为正的话)当前的最优解dp到目前为止的最优解a
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c++贪心算法开发语言
目录一,定义二,特点三,使用四,步骤:1.将问题分解为若干个问题2.找出适合该题目的贪心策略3.求解每个子问题的最优解4.组合局部最优解五,例题:1,最优装载题目分析(个人想法):详见代码:2,删数问题题目分析:ACcode一,定义贪心算法(greedyalgorithm)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,得到的是在某种意义上的局部最优解二,特
- C++算法——贪心算法的讲解与实践
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目录引言贪心算法概述贪心算法的适用条件贪心算法的实现步骤C++实现贪心算法问题:硬币找零问题C++代码实现总结参考文献引言在算法的世界中,贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法策略。这种算法简单易懂,且在某些问题上能够快速得到近似最优解。本文将通过C++语言对贪心算法进行讲解,并结合实际例子来展示其应用。贪心算法概述贪心算法在解决问题
- 【学习】《算法图解》第十章学习笔记:贪婪算法
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一、贪婪算法概述贪婪算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪婪算法不从整体最优上加以考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。(一)算法适用场景贪婪算法适用于具有"贪心选择性质"的问题,即局部最优选择能导致全局最优解的问题。主要应用于:需要求解最优化问题问题具有贪心选择性质问题具有最优子结构性质(二
- python实现回文数的判断简单理解
回文数的判断及解析第一种方法:第二种方法:回文数:简单来说就是,无论是从前往后读还是从后往前读,都是一样的第一种方法:通过字符串的一些特定的功能来判断是不是回文数a=str(input("请输入你要输入的数字:"))#输入字符串b=a[::-1]#倒序输出ifa==b:#判断是否相等print(f'{a}是回文数')else:print('{}不是回文数'.format(a))#format方法输
- 贪心算法(集合覆盖问题)
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算法与数据结构贪心算法集合覆盖问题java算法
一、贪心算法概述贪心算法的核心思想可以总结为:贪心算法总是做出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解,如单源最短路经问题,最小生成树问题等。虽然在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,但其最终结果却是最优解
- matlab求解集合覆盖问题,贪心算法实践之集合覆盖问题
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matlab求解集合覆盖问题
介绍贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时,在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择,从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解),但是都是相对近似(接近)最优解的结果。应用场景-集合覆盖问题假设存在下面需要付费的广播台,以及广播台信号可以覆盖的地区。如何选择最少的广播台,让所有的地区都可以接收到信号image思路分析:如何找出覆
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five-five
算法pythonjava动态规划贪心算法
贪心算法(集合覆盖问题)贪心算法介绍贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时,在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择,从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解),但是都是相对近似(接近)最优解的结果应用场景-集合覆盖问题问题详情假设存在下面需要付费的广播台,以及广播台信号可以覆盖的地区。如何选择最少的广播台,让所有的地区都可以接
- (PAT甲级)1019 General Palindromic Number 进制转换+回文数 (进制转换问题的实用技巧)
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AnumberthatwillbethesamewhenitiswrittenforwardsorbackwardsisknownasaPalindromicNumber.Forexample,1234321isapalindromicnumber.Allsingledigitnumbersarepalindromicnumbers.Althoughpalindromicnumbersaremos
- 左神算法之有序二维矩阵中的目标值查找
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左神算法算法矩阵线性代数
有序二维矩阵中的目标值查找目录有序二维矩阵中的目标值查找1.题目描述2.问题解释3.解决思路方法一:逐行二分查找(适合行数较少的情况)方法二:利用行列有序特性(最优解)4.代码实现5.总结1.题目描述给定一个元素为非负整数的二维数组matrix,其中:每一行按照从左到右递增的顺序排列每一列按照从上到下递增的顺序排列再给定一个非负整数aim,请判断aim是否存在于matrix中。示例:int[][]
- 如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?
cda2024
机器学习人工智能
大家好,今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题:如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?想象一下,你是一位超分子化学家,正忙于设计一种新型的分子结构,这个结构需要具备特定的功能。传统的方法是通过反复实验和理论计算来优化这个结构,但过程可能非常耗时且复杂。而现在,借助机器学习,你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
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软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
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一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
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spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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- Linux设置tomcat开机启动
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tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
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javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$