- Python 入门指南:如何在 MacOS 上轻松安装 Python
NicoleGus
pythonmacos开发语言
Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言,已经成为许多开发者和数据科学家的首选工具。无论是初学者还是经验丰富的程序员,Python都能为他们提供强大的支持。如果你是一名MacOS用户,想要开始学习Python或者在Mac上进行开发,首先需要正确安装Python环境。本文将详细介绍如何在MacOS上安装Python,帮助你快速开始Python编程之旅。1.检查MacOS是否已预装Python
- 线性回归的简单实现
SkaWxp
深度学习深度学习机器学习mxnetgluon
本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了mxnet中的自动求导和数组结构frommxnetimportautograd,ndimportrandom生成随机数据集只有这个是用了自己造的数据,因为线
- qmake编译工具链_QT交叉编译环境
未知选手
qmake编译工具链
1PC端安装Qtsudoapt-getinstallqtcreator将安装全套的Qt开发环境,可以在PC端进行qt开发。2安装交叉编译工具链Ubuntu14.04的Qt版本为5.2.1,16.04的Qt版本为5.5.1,高版本Qt库可以向下兼容运行低版本工具链编译的程序,因此这里选用5.2.1版本作为编译工具链。解压后进入到以下目录:qt-everywhere-opensource-src-5.
- Linux下离线编译安装fictx-qt
Kurt_00
LinuxQtqtlinux开发语言
Linux下离线编译安装fictx-qt备注:解决Linux下Qt无法使用fcitx输入法问题1.下载fictx-qt源码https://github.com/fcitx/fcitx-qt5/tree/1.2.7我这里选择1.2.7版本2.解压fictx-qt源码#解压命令就不写了3.编译安装#创建构建目录mkdirbuild&&cdbuild#cmake命令,注意qt目录换为自己环境中的目录cm
- 投票法:简单而强大的分类利器
ningaiiii
机器学习与深度学习分类机器学习人工智能
投票法:简单而强大的分类利器在机器学习的分类任务中,我们常常需要寻找高效且准确的方法来对数据进行分类。今天,让我们一起来探讨一种简单却极为强大的分类方法——投票法。一、投票法原理(一)通俗易懂的理解投票法就像一场班级选举。假设有一个班级要选出最受欢迎的水果,每个同学心中都有自己的选择(这就好比一个个分类器给出的分类结果)。最后统计每个水果获得的票数,得票最多的水果就当选(对应分类任务中,票数最多的
- 【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归
辰尘_星启
神经网络mxnet线性回归
写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#
- 初入机器学习
辰尘_星启
机器学习人工智能深度学习pythonmxnet
写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容,防止自己遗忘,也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习:本质是建模,将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型,合理设置初始模型,要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习:本质是系统,直接将训练得到的模型视作系统本身(激进的像“端到端”)侧重于最大化当前环境下的奖励,最终目标是寻找环
- AtCoder备赛刷题 ABC 383 | 9 Divisors
热爱编程的通信人
算法
学习C++从娃娃抓起!记录下AtCoder(日本算法竞技网站)备赛学习过程中的题目,记录每一个瞬间。附上汇总贴:AtCoder备赛刷题|汇总【题目描述】FindthenumberofpositiveintegersnotgreaterthanNNNthathaveexactly999positivedivisors.找到不大于NNN且恰好有999个因数的正整数的数量。【输入】Theinputisg
- 线性回归基础学习
Remoa
人工智能线性回归优化gluonmxnetloss
线性回归基础学习目录:理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray:MXNet中存储和变换数据的主要工具,提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示,也可以用矢量计算表示在Gluon中,data模块提供了有关数据处理的工具,nn模块定义了大量神经网络的层,loss模块定义了各种损失函数在MXNet的init模块(initializer)提供了模型参数化的
- 【博学谷学习记录】超强总结,用心分享 | Hive分区表和分桶表
Onzswhite
hive大数据hadoop
#博学谷IT技术支持#一、分区表分区表就是对一个表的文件数据进行分类管理,表现形式就是有很多的文件夹(dt=2019-02-27)。分区表的作用是以后查询时,我们可以手动指定对应分区的数据,避免全表扫描,提高查询效率。所谓的分区表,指的就是将数据按照表中的某一个字段进行统一归类,并存储在表中的不同的位置,也就是说,一个分区就是一类,这一类的数据对应到hdfs存储上就是对应一个目录。当我们需要进行处
- 深度学习:基于MindNLP的RAG应用开发
Landy_Jay
深度学习人工智能
什么是RAG?RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合检索(Retrieval)和生成(Generation)的技术,旨在提升大语言模型(LLM)生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想:通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息,并将检索结果作为上下文输入生成模型,辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别:传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
- MyBatis学习:多表映射
Landy_Jay
mybatis学习数据库
目录一、多表映射概念1.1多表查询结果映射思路1.2实体类设计方案1.2.1对一关系设计1.2.2对多关系设计多表映射案例准备二、对一映射三、对多映射四、多表映射总结4.1多表映射优化4.2总结:一、多表映射概念1.1多表查询结果映射思路数据库的表结构具有复杂性,不是所有数据库都达到第三范式或BCNF范式,故数据库查询结果与java对象的属性映射也变得复杂。MyBatis使用ResultMap实现
- Java 如何使用 Linux 内存 -《面向技术宅的 JVM 内幕》
jvmjvm-hotspot
为了更高的性能、更高的内存利用率、更可靠的异常溢出保护机制,Java重度重用了Linux的内存区MMap机制。k8s容器环境下,内存使用预估也依赖于对它的理解。本文主讲Java的内存分区机制。本文摘自我在编写的开源互动图书《面向技术宅的JVM内幕》中的MMap-OSMemoryRegion一节。如图片不清,请转回原文。内存分区关于JVM内存分区,可见我之前写的文章:Linux进程内存分区概念。如还
- 可能是最深入全面的图解 Java Virtual Threads
jvmjvm虚拟机
本文尽我所能,用了数月时间,在学习了JavaVirtualTheads的一些设计和实现理念后,用我所能的精炼文字和画图,去记录我的所学。是我现在能找到的最深入全面的图解JavaVirtualThreads文章。本文摘自我在编写的开源互动图书《面向技术宅的JVM内幕》中的VirtualThreads一节。如图片不清,请转回原文。VirtualThreads按这本书作者的德性,和这本书的定位,这里不会
- 深度学习篇---张量&数据流动处理
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能pythonTensorFlowPytorch张量数据流动处理
文章目录前言第一部分:张量张量的基本概念1.维度标量(0维)向量(1维)矩阵(2维)三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算:深度学习框架中的张量运算1.自动求导2.硬件加速3.高度优化第二部分:数据流动与处理1.磁盘(硬盘或固态硬盘)读取数据写入数据2.内存(RAM)加载程序和数据数据交换3.缓存CPU缓存磁盘缓存4.数
- Linux: 一切皆文件; peekfd: 偷看一切文件读写
后端服务器
引内容简介Linux大部分数据流动,包括进程间通讯,socket……均通过文件描述符(fd)读写实现。在troubleshooting时,如果可以偷看到fd的流量,那么很多问题可以加速证明/证伪。本文介绍一个老工具peekfd,可以在一定环境中完成这个任务。我遇到的问题我在《小编码,我输给AI了——简记一次父子进程互锁的坑,自己挖的》中说了一个场景。下面是进程父子关系图,我想用kill-QUIT$
- threejs起步学习之创建旋转立方体并随时停止和控制旋转
three.js
直接看成品可以看到点击开始旋转的时候立方体开始旋转,点击停止旋转的时候立方体停止旋转。先放官网文档threejs官网点击en切换为中文,然后点击创建第一个场景,页面就全部变成中文啦。先使用原生js编写代码,首先就是下载threejs然后引入然后就可以使用THREE这个对象了要创建一个立方体,首先我们需要创建一个场景,一个摄像机,一个渲染器,这样我们才能透过摄像机看到渲染出的场景varwidth=5
- PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(NeuralODEs)是深度学习领域的创新性模型架构,它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。与传统神经网络将层表示为离散变换不同,NeuralODEs将变换过程视为深度(或时间)的连续函数。这种方法为机器学习开创了新的研究方向,尤其在生成模型、时间序列分析和物理信息学习等领域具有重要应用。本文将基于Torchdyn(一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩展库)
- 拼多多2025届校招开起,无拼不青春,欢迎加入!!!
愤怒的小青春
java
上海微电子装备SMEE社招C++面经流程:总共三面,一面是项目经理,二面是部门经理,三面是人力资源。公司是做光刻机整机的。部门是做硅片对专项练习训练营打卡第一天专项练习训练营打卡第一天实习大家好,我现在是大三暑假,刚刚找到一个实习Linux开发工程师,是第一份实习,现在有必要去吗?我在笔试专项训练营打卡第一天#牛客社群专项练习训练营#那是废物,宝宝~格力一面结构设计记录一下我紧张的人生第一面,面试
- Mixture of Experts(MoE)学习笔记
南七小僧
人工智能网站开发医疗器械研发学习笔记人工智能MoE大模型
1学习动机第一次了解到MoE(Mixtureofexperts),是在GPT-4模型架构泄漏事件,听说GPT-4的架构是8个GPT-3级别大小的模型以MoE架构(8*220B)组合成一个万亿参数级别的模型。不过在这之后开源社区并没有对MoE架构进行很多的探索,更多的工作还是聚焦在预训练新的大模型,在Llama2或其他模型上做Fine-tune,以及扩展大模型的ContextLength。12月8号
- 基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)
矩阵猫咪
cnnlstmpytorch注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络Attention
前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。在深度学习的众多模型中,卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)因其独特的优势
- 周报 | 25.1.27-25.2.2文章汇总
双木的木
深度学习拓展阅读python拓展学习人工智能transformer算法深度学习YOLOchatgptllama
为了更好地整理文章和发表接下来的文章,以后每周都汇总一份周报。周报|25.1.20-25.1.26文章汇总-CSDN博客机器学习AI算法工程|DeepSeekV3两周使用总结-CSDN博客Datawhale|一文详尽之SFT(监督微调,建议收藏)!-CSDN博客arXiv每日学术速递|强强联合:CNN与Transformer融合创新提升模型性能!!-CSDN博客AI生成未来|字节提出VideoWo
- 学习第七十七行
不是只有你能在乱世中成为大家的救世主
学习运维html经验分享
对于html,用vscode编程,可以用AI,同时输入!+TAB自动生成骨架,有src路径,titie提示文本,alt替换文本(图片不显示,显示的文字),width宽设置一个即可,(height),border边框,同时div和span是个块,前者大后者小,前者独一行,撒旦,em斜体,strong粗体,del删除线,ins下划线。
- 鸟哥Linux 私房菜
Hypoxia丶
初学linux运维服务器
鸟哥的Linux私房菜1.磁盘分区SATA1插槽上的文件名:/dev/sdaSATA5插槽上的文件名:/dev/sdbUSB磁盘(开机完成后才被系统捉到):/dev/sdc分区表的两种形式:1.MBR:分四区。开机管理程序纪录区与分区表则通通放在磁盘的第一个扇区,这个扇区通常是512Bytes。ex:/dev/sda1;/dev/sda2;/dev/sda3;/dev/sda4分别对应win的CD
- 【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法(Matlab代码实现)
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cnn算法matlab
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述两阶段算法概述第一阶段:特征提取与表示学习第二阶段:调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法,以求解具有机器故障的柔性作业车间调度问题(FJSP)。建立了以最大完成时间
- 玩转数据库:Docker来安装MariaDB实录
shelby_loo
数据库dockermariadb
各位,今天我来和大家分享一下在三丰云的Ubuntu系统下,使用Docker来安装MariaDB数据库服务的方法。首先,三丰云提供的这台1C1G10G5M的免费服务器,对我们开展实验来说已经足够了。能在云端运行环境,省去了买实体服务器的开销,对我们这些技术迷来说实在太方便了。使用Docker安装和运行MariaDB的步骤如下:拉取MariaDB镜像:dockerpullmariadb创建数据卷和启动
- 差分数组的学习
奋斗的草莓熊
学习
文章目录1.差分数组的应用场景2.如何构造一个差分数组2.1原数组转换为差分数组2.2差分数组还原为原数组3.差分数组的特性1.差分数组的应用场景需要频繁对某个区间的数组进行增减操作2.如何构造一个差分数组2.1原数组转换为差分数组#存在一个数组Nums,求出他的差分数组diff=[0]*len(nums)diff[0]=nums[0]foriinrange(1,len(nums)):diff[i
- Ollama 部署 DeepSeek - r1 教程:Windows 与 Linux 篇
Fgaoxing
windowslinux人工智能
在人工智能技术飞速发展的今天,能够在本地部署并使用先进的模型成为许多技术爱好者和专业人士的追求。DeepSeek-r1以其出色的性能备受关注,借助Ollama工具,我们可以方便地在Windows和Linux系统上完成部署。下面就为大家详细介绍具体步骤。一、准备工作在开始部署之前,需要确保已经安装了Ollama。如果尚未安装,请按照以下对应系统的安装方法进行操作。(一)Windows系统安装Olla
- Windows下Go语言环境搭建和使用
go语言学习基地
GO语言学习golangwindows开发语言
简介go语言是一种开源的、语法精简的静态编程语言,它的开源社区比较庞大,应用场景非常广范。可以用于系统监控、容器技术(Docker)、大数据、存储技术、分布式系统(HyperledgerFabric)、消息系统(Kafka客户端)、服务器管理、安全工具、Web工具等。这里介绍在Linux上安装并配置go。下载go安装包到GoLang中国:https://golang.google.cn/dl/下载
- Golang 学习路线 - Part 25:互斥锁(Mutex)
SunnyJim
golang学习路线MutexgoMutexgolangMutex
这里是Golang教程系列的第二十五部分。在本教程中,我们将学习互斥锁。我们还将学习如何使用互斥锁和channels来解决争用条件。关键部分在跳到互斥对象之前,理解并发编程中的临界区概念是很重要的。当一个程序并发运行时,修改共享资源的代码部分不应该被多个Goroutines同时访问。修改共享资源的这段代码称为临界段。例如,假设我们有一段代码,它使变量x增加1。x=x+1如果是单个的Goroutin
- 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