- LeetCode 70:爬楼梯|递归到动态规划全路径解析
kiki_2411
算法设计与分析leetcode动态规划算法
本篇博客将通过LeetCode第70题“ClimbingStairs”为例,系统讲解从递归暴力解法到记忆化搜索、再到动态规划及空间优化的四种典型思路,适合算法初学者深入掌握递归与DP基础。文章目录LeetCode70|爬楼梯一、题目描述二、思路分析三、方法一:递归(不带记忆)思路C++代码四、方法二:递归+记忆化搜索(Top-DownDP)思路五、方法三:动态规划(Bottom-Up)思路六、方法
- LabVIEW实现SSB调制解调技术的详细教程
九门提督守皇上
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- Android开发:管理设备配置更改与广播接收器
背景简介在Android开发中,确保应用在面对设备配置更改时数据不丢失,以及高效地管理网络请求,是提升用户体验的关键。本篇博客将基于《AndroidDeveloperFundamentalsCourse(V2)》课程内容,探讨如何使用AsyncTaskLoader来处理数据持久化问题,以及如何利用广播接收器来响应系统广播和自定义广播。使用AsyncTaskLoader进行数据持久化当用户旋转设备屏
- TCP/UDP通信调试实战工具
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TCP调试助手是一款旨在协助程序员和网络管理员进行TCP和UDP协议调试的网络通信工具。TCP作为一种面向连接、可靠的协议,具有诸如连接管理、数据分片与重组、流量和拥塞控制等特点。该工具支持TCPServer和TCPClient两种模式,允许用户模拟服务器和客户端进行通信测试。同时,它也支持UDP通信模式,适合实时性要求高而数据完整性要求不高的场合。通过TCP
- 指数计算机在线使用,ffmi(在线ffmi指数计算器)
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指数计算机在线使用
我们可用FatFreeMassIndex(FFMI)无脂肪重量指数来做为一个衡量肌瘦肉量的基准。不像BMI会把脂肪算到重量里,FFMI在测量进展和潜力上是更有实用性的。FFMI的.彭于晏的体型用FatFreeMassIndex(FFMI)无脂肪重量指数来看应该是处于20左右,而26是不依赖药物所能达到的极限了,所以算是很不错的了。专业健美运动员都是用.首先讲一点,当年的施瓦辛格也是使用固醇类药物的
- b树与b+树的区别
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B树和B+树都是平衡树的一种,广泛应用于数据库和文件系统中。它们的主要区别在于结构和性能优化上。以下是B树和B+树的主要区别:1.结构差异B树:节点存储键和值:B树的每个节点不仅存储键,还存储与键关联的数据(值)。叶子节点和内部节点都可以存储数据。多层次的值存储:数据可能存储在内节点或叶子节点,因此查找时可能会终止于非叶节点。B+树:节点只存储键,值存储在叶子节点:B+树的内部节点只存储键,数据(
- 深入理解HashMap:从数据结构到高并发战场
达利源
java面试题哈希算法散列表算法
以下是我在财税业务中的自我体会:一、核心矛盾与设计哲学想象一个存放千万级纳税人信息的仓库(Map)。你需要:极速存取:输入ID,瞬间定位到对象。动态扩容:纳税人数量激增时,仓库能自动变大。空间高效:避免仓库大部分区域空置。线程安全(可选):多窗口(线程)同时办理业务不混乱。HashMap的答卷:核心武器:数组+链表/红黑树灵魂算法:哈希函数(HashFunction)扩容策略:负载因子(LoadF
- [由浅入深理解神经网络] 2 张量流与反向传播
由浅入深理解神经网络2张量流与反向传播0前言1张量流和运算图2复合函数视角2.1复合函数求导2.1.1链式法则2.1.2多元函数的链式法则2.2前馈网络的反向传播2.3任意网络的反向传播3结语0前言在由浅入深理解神经网络1一个简单到极致的神经网络中,我们已经发现了训练神经网络最重要的一件事,那就是求梯度,然后优化算法利用梯度来调整网络参数.我们重写一下前面提到的一个通用的神经网络:y=f(x;θ)
- spring 面试题
爆爆凯
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一、Spring基础概念什么是Spring框架?Spring是一个开源的Java应用程序框架,它提供了一种轻量级的、非侵入式的方式来构建企业级应用。Spring的核心功能包括依赖注入(DependencyInjection,DI)、面向切面编程(Aspect-OrientedProgramming,AOP)、事务管理、数据访问等,旨在简化企业级Java开发,提高开发效率和代码的可维护性。Sprin
- 低代码数字孪生智慧钢厂组态监控界面
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三维可视化数字孪生数据大屏组态监控智慧钢厂
2024年4月,中国钢铁工业协会发布了《钢铁行业数字化转型评估报告(2023年)》(以下简称《报告》)。《报告》指出,绝大部分钢铁企业建立了数字化转型相关管理组织和团队,并加强其规划落实,系统间的综合集成能力进一步加强。在研发、制造、服务全生命周期管控以及产业链协同等方面需继续深化,这也是现阶段钢铁企业数字化转型需重点建设的内容。钢铁行业作为典型的流程制造业,通过融合先进的信息技术和大数据分析,既
- C#索引和范围:简化集合访问的现代特性详解
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C#索引和范围:简化集合访问的现代特性详解在C#8.0中引入的索引(Index)和范围(Range)特性,为集合元素的访问提供了更简洁、直观的语法。无论是数组、列表还是字符串,这些特性都能大幅简化获取元素或子序列的代码,使开发者能够更专注于业务逻辑而非边界计算。本文将全面解析索引和范围的工作原理、使用方法及实战技巧,帮助你彻底掌握这一现代C#特性。一、索引:超越传统下标的访问方式传统上,C#通过从
- C#最佳实践:仅暴露必须暴露的成员
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HarmonyOSNext记事本应用开发实践引言在移动互联网时代,记事本应用作为基础生产力工具,仍然是用户日常使用频率最高的应用类型之一。随着HarmonyOSNext的发布,华为推出了全新的应用开发框架和工具链,为开发者提供了构建全场景分布式应用的能力。本文将全面介绍基于HarmonyOSNext平台的记事本应用开发实践,从技术背景到具体实现,再到部署与优化,为开发者提供完整的开发指南。技术背景
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hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!在数字化转型的浪潮中,UI前端与大数据正逐渐成为推动智慧应用发展的核心力量。UI前端作为用户与应用程序交互的直接界面,负责提供直观、便捷且吸引人的用户体验;而大数据则凭借其强大的数据收集、分析和预测能力,为应用程序
- Django REST framework - 元数据
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鸿蒙应用发布全解析:应用模块化的实践关键词:鸿蒙系统、应用模块化、分布式能力、原子化服务、应用发布、HarmonyOS、开发实践摘要:本文全面解析鸿蒙(HarmonyOS)应用发布的核心机制,重点探讨应用模块化设计在鸿蒙生态中的实践。文章从鸿蒙系统架构出发,深入分析模块化应用的设计原理、开发流程和发布策略,结合实际案例展示如何利用鸿蒙的分布式能力和原子化服务特性构建高效、灵活的应用架构。同时,本文
- 【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用 正则化技术 进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?
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【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?文章目录【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?✅一、使用正则化进行模型压缩(ModelCompression)目标:方法:L1正则化促使权重稀疏化代码示例:后续压缩步骤
- 数字孪生:未来城市管理的革命性技术
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一、数字孪生技术概述数字孪生技术是一种通过创建虚拟模型与物理实体之间实时交互的技术。它借助物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿技术,实现对物理实体的精准映射与动态仿真。数字孪生的核心在于构建一个与物理世界相对应的虚拟模型,该模型能够实时反映物理实体的状态,并通过数据分析与模拟优化其性能。在城市管理领域,数字孪生技术为城市管理者提供了一种全新的视角和工具。城市是一个复杂的巨系统,涉及基础设施、交通
- 人类编程时代即将终结?OpenAI首席产品官预测AI将在今年底全面超越人类程序员
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ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读近日,OpenAI首席产品官KevinWeil在接受采访时表示,人工智能的发展速度远超预期,今年底就有可能在编程领域永久性地超越人类程序员。这一观点立即引发了行业热议,也让程序员们对未来产生了深刻的思考。人工智能的进展速度远超想象在与VarunMayya和TanmayBhat共同主持的YouTube节目《O
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引言:为什么鸿蒙开发需要特别关注调试与优化?在移动应用开发领域,鸿蒙操作系统(HarmonyOS)作为华为推出的全场景分布式操作系统,为开发者带来了全新的机遇和挑战。与传统的Android/iOS开发相比,鸿蒙开发在分布式能力、跨设备协同和性能优化方面有着独特的要求。据统计,经过充分优化的鸿蒙应用启动速度可提升40%,内存占用减少30%,这直接关系到用户体验和应用市场竞争力。本文将系统性地介绍鸿蒙
- Python中Tesseract OCR的中文识别包实操指南
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TesseractOCR是一个开源的光学字符识别引擎,支持多语言包括中文识别。介绍如何在Python中使用pytesseract库进行图像文字识别,并详细说明安装TesseractOCR以及其中文语言包的步骤。提供了一个Python示例代码来展示图像识别的流程,并解释如何通过预处理提高识别准确率。此外,概述了TesseractOCR的高级功能和训练自定义模型的
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B树,如图B+树,如图B树和B+树的区别1.B树的叶子节点和非叶子节点都存放数据(树更高),而B+树只有叶子节点存放数据,非叶子节点可以存储更多的键值(树更矮)。这种结构使得B+树在查询的的时候效率更稳定2.B+树的叶子节点之间形成了双向链表,使得范围查询性能更好
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在Golang中,数组和切片是两种不同的数据类型,它们在使用方式和特性上有一些区别。1.基本概念数组是一组固定长度的元素序列,它的长度是在定义时就确定了,而且数组的每个元素的类型必须相同。数组的声明方式为:var数组名[元素个数]元素类型。例如:定义一个包含5个整数的数组:vararr[5]int切片是一个动态数组,它可以根据需要动态增加或缩减长度,而且切片的元素类型可以是任意类型。切片的声明方式
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本文是一个基于SpringCloudGateway的分布式限流方案,使用Redis+Lua实现高并发场景下的精准流量控制。该方案支持动态配置、多维度限流(API路径/IP/用户),并包含完整的代码实现和性能优化建议。一、架构设计限流过滤器动态推送放行拦截客户端SpringCloudGatewayRedis集群限流规则配置中心微服务返回429状态码二、核心代码实现自定义限流过滤器@Component
- Python大数据分析&人工智能教程 - Django-Celery异步处理(深入解析与实战案例)
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文章目录1.概念介绍1.1Django框架概述1.2Celery异步任务队列1.3AMQP协议与消息路由2.环境搭建2.1安装Django和Celery2.2配置Redis作为消息代理3.Celery架构与工作原理3.1Celery组件介绍3.2任务生命周期3.3任务调度与执行3.3.1定时任务3.3.2异步任务调用3.3.3任务结果查询4.Django与Celery集成4.1创建Celery实例
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目录1概述2计数器限流2.1概述2.2实现2.3结果分析2.4优缺点2.5应用3漏桶算法3.1概述3.2实现3.3结果分析3.4优缺点4令牌桶算法4.1概述4.2实现4.3结果分析4.4应用5滑动窗口5.1概述5.2实现5.3结果分析5.4应用想学习架构师构建流程请跳转:Java架构师系统架构设计1概述在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。限流可以认为服务降级的一种,限流是对
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切片Sliceslice并不是数组或数组指针。它通过内部指针和相关属性引用数组片段,以实现变长方案。1.切片:切片是数组的一个引用,因此切片是引用类型。但自身是结构体,值拷贝传递。2.切片的长度可以改变,因此,切片是一个可变的数组。3.切片遍历方式和数组一样,可以用len()求长度。表示可用元素数量,读写操作不能超过该限制。4.cap可以求出slice最大扩张容量,不能超出数组限制。0c{fmt.
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随着电商行业的蓬勃发展,搜索技术作为连接用户与商品的桥梁,其重要性日益凸显。在技术不断革新的今天,电商搜索技术经历了哪些阶段?面对大模型的飞速发展,企业又将如何把握趋势,应对挑战?为了深入探讨这些问题,京东技术总监翟周伟与InfoQ栏目探讨了电商搜索技术的发展历程、当前的应用状况以及面临的挑战和未来的发展方向。以下是采访的详细内容。InfoQ:在您看来电商搜索经历了哪些阶段?翟周伟:我从技术发展的
- LoRA 实战指南:NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析
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大模型已成AI应用的“标配”,但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA(Low-RankAdaptation)作为一种轻量级微调方案,正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。本文详细通过详细介绍LoRA的核心原理、在文本与图像任务中的应用场景、主流工具框架与实践方式,帮助你快速掌握这项高性价比技术。国产生态实战:基于LLaMA-Factory+DeepSeek+LoRA+FastAPI
- 高并发限流方案
1.nginx2.网关3.代码层级3.1.计数器限流(固定窗口)原理:统计单位时间内的请求数,超过阈值则拒绝请求。实现:使用原子计数器(如RedisINCR+EXPIRE)。例如:1秒内限制1000次请求。优点:简单高效。缺点:窗口临界问题(如第1秒末和第2秒初的突发请求可能双倍通过)。工具:Redis、GuavaAtomicLong。3.2.滑动窗口限流原理:将固定窗口细分为多个小窗口(如1秒分
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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public class Singleton {
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- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("--1--\n");
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
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解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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