xuyic_jghng
xuyic_jghng

鼠标键盘管理 ShareMouse for Mac最新

软件“ShareMouse”允许您通过单个鼠标和键盘控制多台计算机：

将鼠标移动到您想要控制的计算机的监视器上，指针会神奇地跳转到该计算机。任何鼠标和键盘输入都会传输到相应的计算机。

与网络KVM类似，ShareMouse通过本地LAN传输鼠标移动和点击。所有流量都可以受密码保护和AES加密。

要在计算机之间切换，不需要KVM切换器或按下按钮。

与键盘开关类似，您可以通过任何鼠标和键盘在桌面上无缝操作多台计算机。

 在Mac和Windows之间拖放文件

ShareMouse使您可以在计算机之间拖放文件：

无需设置文件共享或配置跨平台网络协议。

在两台计算机之间传输文件从未如此简单！

ShareMouse for Mac最新

鼠标键盘管理 ShareMouse for Mac最新_第1张图片

你可能感兴趣的:(计算机外设)

  • 马士兵系列——缓存行数据一致性2——缓存行的MESI 公众号【专注CLinuxCloud】 缓存python开发语言
    hello，你好鸭，我是Ethan，西安电子科技大学大三在读，很高兴你能来阅读。✔️目前博客主要更新Java系列、项目案例、计算机必学四件套等。人生之义，在于追求，不在成败，勤通大道。加油呀！个人主页：EthanYankang推荐：史上最强八股文||一分钟看完我的几百篇博客温馨提示：划到文末发现专栏彩蛋点击这里直接传送本篇概览：详细讲解了缓存行的一致性协议之一的MEESI的方方面面。⭕【计算机领域
  • Python正则表达式
    正则表达式是文本处理的强大工具，本文将系统全面地介绍正则表达式的所有知识点，结合Python的re模块，帮助读者从零开始掌握正则表达式的使用。1.正则表达式基础概念1.1什么是正则表达式？正则表达式（RegularExpression，简称regex或RE）是一种用于描述字符串匹配规则的表达式，它并不是Python特有的，而是计算机科学中的一个通用概念。核心功能：验证：检查字符串是否符合特定格式（
  • Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用 AI智能应用 Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向，涉及时间序列分析、自然语言处理、语音识别等多个领域。序列数据具有时间依赖性，即序列中每个元素都受到前面元素的影响。传统的机器学习算法难以捕捉这种时间依赖性，而深度学习
  • matlab dft变换_傅里叶变换篇（一）——从时域到频域 腿毛拆床垫 matlabdft变换
    这次直接进入正题哈！啥是傅里叶变换？傅里叶变换可以将时域信号转变成频域，通过分析频谱了解信号的组成。网上有大量介绍傅里叶变换的好文章，感兴趣的小伙伴可以自行查阅！什么是时域和频域呢？简单的理解是：时域的横轴为时间，反映信号随时间的变化，频域的横轴为频率，反映信号组成的不同频率分量。现实生活中因为时间和采样的原因，得到的信号大多是有限长度序列的离散时间序列的傅里叶变换(DFT)。傅里叶变换的计算机实
  • springboot+vue生态系统的气象数据可视化平台Java+python-计算机毕业设计
    目录功能和技术介绍具体实现截图开发核心技术：开发环境开发步骤编译运行核心代码部分展示系统设计详细视频演示可行性论证软件测试源码获取功能和技术介绍该系统基于浏览器的方式进行访问，采用springboot集成快速开发框架，前端使用vue方式，基于es5的语法，开发工具IntelliJIDEAx64，因为该开发工具，内嵌了Tomcat服务运行机制，可不用单独下载Tomcatserver服务器。由于考虑到
  • 计算机专业大数据毕业设计-基于 Spark 的音乐数据分析项目(源码+LW+部署文档+全bao+远程调试+代码讲解等) 程序猿八哥 数据可视化计算机毕设spark大数据课程设计spark
    博主介绍：✌️码农一枚，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业文撰写修改等。全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌️技术范围：：小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能设计，开题报告、任务书、全b
  • Protein FID：AI蛋白质结构生成模型评估新指标
    一、引言：蛋白质生成模型面临的评估挑战近年来，AI驱动的蛋白质结构生成模型取得了令人瞩目的进展，但如何有效评估这些模型的质量却一直是一个悬而未决的问题。虽然实验验证仍然是金标准，但计算机模拟评估对于快速开发和比较机器学习模型至关重要。然而，尽管最先进的模型在当前评估指标上表现卓越，但它们在实际设计应用中的成功率仍然相对有限。例如，有研究报告显示生成结构的实验成功率仅为3%，而计算机模拟评分却远高于
  • 机器人运动学仿真软件：RobWork_（10）.C++编程基础 kkchenjj 机器人仿真机器人c++java机器人仿真开发语言模拟仿真
    C++编程基础1.C++语言简介C++是一种静态类型的、编译式的通用编程语言，它支持过程化、面向对象和泛型编程。C++由丹麦计算机科学家BjarneStroustrup在1980年代初期在贝尔实验室开发，是C语言的扩展。C++具有高效性、灵活性和广泛的适用性，特别是在系统软件、应用软件、高性能服务器和客户端应用程序的开发中。
  • MYOJ_8515:CSP初赛题单4:计算机软件 Jayfeather松鸦羽_sch CSP初赛题目算法c++
    更多初赛题单请参见题目整理CSP初赛题目整理题单，谢谢。题目描述1.[J-2015-3]操作系统的作用是()。A.把源程序译成目标程序B.便于进行数据管理C.控制和管理系统资源D.实现硬件之间的连接答案：C解析：操作系统（OperatingSystem，简称OS）是管理计算机硬件与软件资源的系统软件，其主要功能包括：处理器管理（CPU调度）内存管理（分配和回收内存）设备管理（管理输入/输出设备）文
  • 计算机毕业设计Python+uniapp校园兼职系统小程序(小程序+源码+LW) Python毕设源码程序高学长 python课程设计uni-app
    计算机毕业设计Python+uniapp校园兼职系统小程序(小程序+源码+LW)该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Pychram社区版+python3.7.7+Mysql5.7+uni+HBuilderX+listpip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django+python+UNI等等组成，B/S模式+pychram管理
  • 失业程序员的逆袭：从代码渣到百万架构师 金牌学霸 就业规划人生规划职业规划能源软件开发职场和发展职业规划就业指导
    职业规划分析：30岁离异失业程序员的重启之路核心优势分析：技术根基扎实：211计算机本科+多年开发经验（假设5年+）行业适配性强：IT领域存在大量技术迁移机会危机意识觉醒：失业状态激发转型动力关键挑战：年龄焦虑（30+求职竞争）职业空白期解释技术更新迭代压力分阶段职业发展路径（3年规划）阶段时间核心目标具体行动方案重启期1-3个月快速就业+心理建设-主攻中大型企业维护型岗位-每天4小时LeetCo
  • 失业离异？本科的她用求职简历引爆全球黑客战争
    失业离异？本科的她用求职简历引爆全球黑客战争28岁离异失业的蓉儿，被前夫靖哥哥在面试时嘲讽“大龄废柴”。她将211本科计算机功底炼成武器，将求职简历制成“地狱级蜜罐”。全球黑客组织疯狂破解她的“求职系统”，反被吸干攻击武器库。联合国紧急会议中，首席科学家席位虚位以待。靖哥哥颤抖着递来CEO聘书时，她瞥见邮件闪烁：“暗网帝国女皇之位，待君执掌”。七月的风带着黏腻的潮气，吹不散出租屋里沉甸甸的闷。蓉儿
  • 计算机毕设——高校在线学习平台
    随着教育信息化改革不断推进，传统教学模式逐渐暴露出诸多弊端，例如资源分散、互动匮乏、教学反馈滞后等。如何借助现代Web技术构建一个功能完善、稳定高效的教学平台，成为许多高校面临的重要课题。本文将从我的毕业设计项目《在线学习平台》出发，分享一个完整在线教育平台的设计与开发过程，涵盖技术选型、系统架构、核心模块实现以及系统测试等内容，适合对SpringBoot+Vue全栈开发感兴趣的同学学习参考。一、
  • OpenCV学习（二）-二维、三维识别 香蕉可乐荷包蛋 #OpenCVopencv学习人工智能
    OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，可以用于识别和处理二维图像和三维图像。以下是关于二维图像和三维图像识别的基础知识和示例代码。1.二维图像识别二维图像识别通常包括图像分类、对象检测、特征提取等任务。以下是一些常见的操作：1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类，例如使用深度学习模型（如ResNet、MobileNet等）。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn
  • 量子计算机的研发成本：解密尖端科技背后的“烧钱”密码
    在量子计算这一颠覆性技术领域，高昂的研发成本始终是制约其商业化进程的核心挑战。从超导量子比特的精密操控到稀释制冷机的超低温环境维持，每一个环节都意味着巨额资金投入。本文将深入剖析量子计算机的成本构成，带您了解这项技术从实验室走向产业落地背后的“金钱密码”。一、研发成本全景：从理论到现实的跨越量子计算机的研发是一场资本与技术的双重马拉松。根据《JournalofQuantumInformationS
  • 使用Python进行文件属性修改 python自动化工具 python办公自动化python服务器java
    哈喽，大家好，我是木头左！在计算机中，文件属性是指与文件相关的元数据，如创建时间、修改时间、访问时间等。这些属性对于管理和组织文件非常重要。Python提供了一些内置的函数和方法，可以方便地修改文件的属性。本文将介绍如何使用Python进行文件属性的修改。1.获取文件属性需要使用os模块中的stat()函数来获取文件的属性。该函数返回一个包含文件属性的命名元组。以下是一个简单的示例：importo
  • 2025年服务器技术全景解析：量子计算、液冷革命与未来生态构建 国际云1688 腾讯云国际量子计算腾讯云服务器云计算架构运维
    2025年服务器技术全景解析：量子计算、液冷革命与未来生态构建一、量子计算：从实验室到产业化的跨越1.中国量子计算产业化突破•本源量子“悟空”超导计算机：搭载72位自主超导量子芯片“悟空芯”，支持198个量子比特并行计算，已为全球139个国家完成超32万个计算任务。在金融领域，其投资组合优化应用使资源消耗较经典计算机降低50%，黑石集团等机构已将其用于高频交易策略优化；在生物医药领域，量子混合神经
  • 量子计算：从理论突破到百万比特的远征 109702008 量子计算量子计算人工智能
    在经典计算机依托硅基芯片逼近物理极限的今天，量子计算以其颠覆性的计算范式，成为全球科技竞争的制高点。这场革命的核心，是量子比特（qubit）——一种能够同时处于0和1叠加态的物理载体。本文将从技术路线、量子霸权、比特规模等维度，解析量子计算的发展现状与未来挑战。一、量子比特的技术路线之争量子计算机的“基”并非如经典计算机般统一，不同技术路线在材料与操控方式上展开角逐：超导量子计算：以铝、铌等超导材
  • 三篇AAAI顶级论文带你一键搞懂多模态！
    关注gongzhonghao【计算机sci论文精选】！拿捏更多顶会顶刊发文资讯随着人工智能技术的飞速发展，多模态学习逐渐成为研究热点。多模态技术能够整合文本、图像、语音等多种模态的信息，为人工智能的应用带来了更丰富的语义理解和更强大的交互能力。此外，多模态技术在视频和语言任务中的应用也取得了显著进展。这些技术不仅提升了模型的性能，还为人工智能在更多领域的应用提供了新的可能性。今天小图给大家精选3篇
  • 虚拟机Ubuntu搭建gitlab服务器，ssh连接 yizhiyu_hh 服务器ubuntugitlab
    任务：在一台新的计算机上搭建gitlab环境，用于版本管理并使用ssh连接要求：1、要在Windows系统下运行2、gitlab可以在局域网内被任何pc访问3、搭建完后，使用ssh工具管理4、工具要免费SP1：下载安装虚拟机和ubuntu系统虚拟机选择virtualbox，链接https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads现在的virtualbox版本都比较高，
  • 计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些？...
    这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点，所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一．所谓计算机视觉，是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
  • airplay认证流程有哪些？ Microtest_CS AirPlay认证
    **AirPlay认证流程解析**在当前的数字时代，无线传输技术已成为连接设备、分享内容的标配。AirPlay，作为苹果公司开发的一种专有无线通信技术，允许用户将音频、视频和屏幕镜像从iOS设备、macOS计算机无线传输到支持的接收设备，如扬声器、电视和投影仪等。为了保障用户的使用体验和内容的传输质量，苹果公司设立了AirPlay认证流程，确保接入AirPlay技术的设备符合其标准和要求。**一、
  • 软件测试基础知识总结（超详细的） 天才测试猿 测试工具职场和发展软件测试自动化测试单元测试测试用例功能测试
    一、软件测试概述1、什么是软件定义：计算机系统中与硬件相互依存的一部分（程序+数据+相关文档）程序：按事先设计的功能和性能要求执行的指令序列数据：使程序能正常操纵信息的数据结构文档：与程序开发、维护和使用有关的图文资料2、软件工程的内容主要分为软件开发技术（方法+过程+工具+环境）和软件开发管理3、软件的生命周期可行性研究和计划（立项）需求分析概要设计（测试计划）详细设计（测试方案）实现（开发阶段
  • 基于深度学习的目标检测：从基础到实践 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习目标检测人工智能音视频语音识别计算机视觉机器学习
    前言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念（一）目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
  • “显著性”（Saliency）是计算机视觉中的一个重要概念，主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象 步步咏凉天 计算机视觉人工智能
    “显著性”（Saliency）是计算机视觉中的一个重要概念，主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象。它模拟的是人类视觉系统对视觉场景中“显著”区域的感知能力。显著性可以用于图像理解、目标检测、图像压缩、图像分割等多个任务。下面是对显著性在计算机视觉中的几个关键方面的解释：一、显著性检测（SaliencyDetection）显著性检测的目标是预测图像中最能吸引人注意的区域，通常输出一个与输
  • 系统架构设计师教程 第二章 计算机系统基础知识-2.9 系统性能 AncleLeen 软考-系统架构设计师-学习路线系统架构软考-系统架构师
    系统架构设计师教程第二章计算机系统基础知识-2.9系统性能2.9.1.性能指标2.9.1.1计算机的性能指标2.9.1.2路由器的性能指标（了解即可）2.9.1.3交换机的性能指标（了解即可）2.9.1.4网络的性能指标2.9.1.5操作系统的性能指标2.9.1.6数据库管理系统的性能指标2.9.1.7Web服务器的性能指标2.9.2.性能计算2.9.3.性能设计2.9.3.1性能调整2.9.3.
  • 操作系统试验三：观察Linux进程/线程的异步并发执行 只会打孔的磁带 linuxc++c语言
    一、实验目的通过本实验学习如何创建Linux进程及线程，通过实验，观察Linux进程及线程的异步执行。理解进程及线程的区别及特性，进一步理解进程是资源分配单位，线程是独立调度单位。二、实验环境硬件环境：计算机一台，局域网环境；软件环境：LinuxUbuntu操作系统，gcc编译器。三、实验内容和步骤1、进程异步并发执行（1）编写一个C语言程序，该程序首先初始化一个count变量为1，然后使用for
  • 【日记】快节奏加班的工作常态/你怎么看待客服这个职业/膜拜计算机大神 洛落luoluo
    以回忆的方式记录这一天。01刚刚看完一部电影，从电影中，我可能看到一些以后工作的模样，快节奏，加班……这些应该是工作的常态了吧。虽然不喜欢，但只得暂时接受。不知你们对客服职业什么看法？其实当客服挺难的，顾客满意度可能就是他们的绩效了。虽然我没有当过，但我不用体验，就可以了解到不容易，而且升职加薪特困难。02今天出现了一个bug，幸好问了大佬，才解决了。本来赶着补充，就已经很心烦气躁了，还来了这一茬
  • python连接数据库的方法,Python 连接数据库的多种方法 AI MIU python连接数据库的方法
    JZGKCHINAPython是一种计算机程序设计语言，它是一种动态的、面向对象的脚本语言。它是一种跨平台的，可以运行在Windows，Mac和Linux/Unix系统上。在日常使用中需要对大量数据进行数据分析，那么就必然用到数据库，我们常用的数据库有SQLServer,MySQL,Oracle,DB2,SQLite，Hive，PostgreSQL,MongoDB还有其他常用的MicrosoftA
  • 养老院管理系统基于SpringBoot的养老院管理系统系统设计与实现（源码+论文+部署讲解等）
    博主介绍：✌全网粉丝60W+,csdn特邀作者、Java领域优质创作者、csdn/掘金/哔哩哔哩/知乎/道客/小红书等平台优质作者，计算机毕设实战导师，目前专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导，欢迎高校老师/同行前辈交流合作✌技术栈范围：SpringBoot、Vue、SSM、Jsp、HLMT、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习、单片机
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他