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拓扑学
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pdf数据结构算法深度优先逻辑回归宽度优先开源
一、软件介绍文末提供下载Indexify简化了构建和提供持久的多阶段数据密集型工作流的过程，并将其作为HTTPAPI或Python远程API公开。Indexify是开源核心计算引擎，为Tensorlake的无服务器工作流引擎提供支持，用于处理非结构化数据。Indexify是一个多功能的数据处理框架，适用于各种使用案例，包括：提取和索引PDF文档、汇总网站、转录和汇总音频文件、对象检测和描述、知识图
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在图论（GraphTheory）中，异构图（HeterogeneousGraph）和同构图（HomogeneousGraph）是两种不同的图结构概念，它们的主要区别在于节点和边的类型是否单一。1.异构图（HeterogeneousGraph）定义：异构图是指节点类型和/或边类型不同的图，通常用于建模具有多种实体和关系的复杂系统。例如，在社交网络、知识图谱、生物网络等领域，数据往往包含多个类别的实体
- DeepSeek vs Grok vs ChatGPT：大模型三强争霸，谁将引领AI未来？
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DeepSeekvs.Grokvs.ChatGPT：大模型三强争霸，谁将引领AI未来？在人工智能领域，生成式模型的竞争已进入白热化阶段。DeepSeek、Grok和ChatGPT作为三大代表性工具，凭借独特的技术路径和应用优势，正在重塑行业格局。本文将从技术架构、核心功能、应用场景、性能成本等多维度展开深度对比，揭示其背后的竞争逻辑与未来趋势。一、技术架构：从知识图谱到通用智能的演进1.DeepS
- RAG检索增强:知识图谱赋能的高效问答系统
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发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
1.背景介绍随着互联网和信息技术的飞速发展，人们获取信息的方式和途径也发生了巨大的变化。传统的搜索引擎已经无法满足用户对于更精准、更个性化、更智能的信息获取需求。问答系统作为一种能够直接回答用户问题的智能系统，应运而生，并逐渐成为信息检索领域的研究热点。早期的问答系统主要基于模板匹配和关键词匹配等方法，其回答准确率和效率都比较低。近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的问答系统取得了显著的进
- c语言基础之二维数组
Wangawf
c语言二维数组
声明：本文主要用作技术分享，所有内容仅供参考。任何使用或依赖于本文信息所造成的法律后果均与本人无关。请读者自行判断风险，并遵循相关法律法规。二维数组是一种数据结构，它可以被看作是一个由行和列组成的表格。从概念上讲，可以将二维数组想象成一个有行有列的矩阵。比如一个intarr[3][4]这样的二维数组，就好像是一个3行4列的表格，总共能存放12个整数。在内存中，二维数组的存储是线性的，也就是说，虽然
- 数据结构实训——查找
Wangawf
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声明：以下是我们学校在学习数据结构时进行的实训，如涉及侵权马上删除文章声明：本文主要用作技术分享，所有内容仅供参考。任何使用或依赖于本文信息所造成的法律后果均与本人无关。请读者自行判断风险，并遵循相关法律法规。一、实训类型验证性实训二、实训目的与任务1．掌握顺序查找、折半查找算法的基本思想；2.掌握顺序查找、折半查找算法的实现方法；3.验证顺序查找、折半查找算法的时间性能。4.掌握二叉排序树定义和
- 《如何建立知识图谱？这些资源和工具助你一臂之力》
知识图谱：解锁高效学习与成长的密码[]()在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的知识。从书本、网络文章到各类课程，知识的获取变得前所未有的容易。但你是否有过这样的困扰：学了很多知识，却感觉它们杂乱无章，在需要的时候无法快速调用？这时候，构建个人知识图谱就显得尤为重要。它就像一个私人知识管家，帮你将零散的知识整理得井井有条，让知识真正为你所用，助力你在学习和成长的道路上一路开挂。接下来，就让我们
- Java后端面试到底要如何准备？
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我把面试准备拆成以下几个步骤：1.写简历2.整理好自己最熟悉的项目，相对有代表性的项目。3.整理自己的技术栈4.收拾好自己的自我介绍5.被八股文6.模拟面试7.针对模拟面试表现出来的问题进行改进8.开始投投简历本人10年开发经验，做过coder、做过领导、也做过架构师，面试过500人+。现在全职做技术分享和面试辅导。针对自己多年的面试经验，以及被面试的经验，我自己整理了一份面试小抄：《面试小抄》《
- HarmonyOS Next智能家居控制面板开发指南
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本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统的技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。在智能家居蓬勃发展的当下，开发一款适配多种设备且交互友好的智能家居控制面板显得尤为重要。借助HarmonyOSNext的强大能力，我们可以打造出功能丰富、界面美观且操作便捷
- 【技术分享】以利尔达MB960/860模组为例，教你快速接入MQTT协议（下）
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随着5G时代的来临，万物互联的伟大构想正在成为现实。2021年全球智能物联网处于爆发式增长通道,设备数量超过250亿台。海量的设备接入和设备管理对网络带宽、通信协议以及平台服务架构都带来了很大挑战。通信协议作为联通物与物的桥梁，在物联网架构中起着关键作用。上周我们已经在《【技术分享】以利尔达MB960/860模组为例，教你快速接入MQTT协议（上）》一文中介绍了MQTT协议的基础知识，本周将介绍接
- 企业知识图谱构建: 整合结构化与非结构化数据
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随着企业数据的爆炸性增长，如何有效地整合、分析和利用这些数据成为了重要课题。企业知识图谱作为一种先进的知识管理工具，通过将不同来源的结构化和非结构化数据统一在一个语义化的框架中，能够为企业提供全局性视角，提升决策效率和创新能力。本文将探讨如何在企业中构建知识图谱，并有效整合结构化与非结构化数据，为企业提供智能化的数据支持。1.企业知识图谱的基本概念知识图谱是一种语义网络，它通过节点和边的形式，将实
- 初学者如何用 Python 写第一个爬虫？
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??欢迎来到我的博客！非常高兴能在这里与您相遇。在这里，您不仅能获得有趣的技术分享，还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手，还是资深开发者，都能在这里找到属于您的知识宝藏，学习和成长。??博客内容包括：Java核心技术与微服务：涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等，帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术：涵盖Hadoop（HDFS）、Hive、Spark
- React组件化深度解析（二）：从受控组件到生命周期现代化
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目录一、组件设计哲学：控制与自由的博弈1.受控组件vs非受控组件：灵魂三问核心差异对比表选型决策树二、复合组件模式：隐式状态共享的艺术1.CompoundComponents设计模式实现原理四部曲2.手写可配置的Accordion组件三、生命周期现代化：从类组件到Hooks的迁移指南1.类组件生命周期图谱（React18版）React18关键变更2.useEffect与生命周期的映射关系精准对应关
- 算法研究员技术图谱和学习路径
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一、基础阶段：构建算法与数学根基数据结构与基础算法数据结构：数组、链表、栈、队列、哈希表、树（二叉搜索树、堆、字典树）、图等。基础算法：排序（快速排序、堆排序）、查找（二分查找）、递归与分治、贪心算法、简单动态规划（背包问题）、字符串匹配（KMP、Rabin-Karp）、图遍历（BFS/DFS）等。实践方法：通过LeetCode等平台刷题（如“剑指Offer”系列），掌握算法原理与代码实现。数学基
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规控算法工程师技术图谱与学习路径规控算法工程师（规划与控制算法工程师）是自动驾驶领域的核心岗位之一，涉及路径规划、行为决策、运动控制等多个技术模块。以下为技术图谱与学习路径的整合，结合行业需求和技术发展趋势。一、技术图谱核心模块数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值分解（用于控制系统建模与优化）。微积分：梯度下降、泰勒展开、动态系统建模（支持控制算法推导）。概率论与统计学：贝叶斯理论、马尔可
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介绍：大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、深度学习模型或其他大规模模型的专业人员。他们的主要职责和技能要求包括：职责：设计、开发和优化大规模机器学习或深度学习模型，解决复杂的业务问题。负责整个模型开发生命周期，包括数据清洗、特征工程、模型选择、训练和部署。与数据科学家、工程团队和产品团队合作，理解业务需求并将算法转化为实际产品。对模型性能进行评估和优化，确保模型的准确性、效率和可扩
- 图像算法工程师的技术图谱和学习路径
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01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域，从基础知识到高级算法，涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。1.基础数学与编程数学基础：线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、
- AI大模型知识图谱和学习路线！
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23年AI大模型技术狂飙一年后，24年AI大模型的应用已经在爆发，因此掌握好AI大模型的应用开发技术就变成如此重要，那么如何才能更好地掌握呢？一份AI大模型详细的知识图谱和学习路线就变得非常重要！一、大模型全套的学习路线学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳
- 推荐算法工程师的技术图谱和学习路径
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推荐算法工程师的技术图谱和学习路径可以从多个维度进行概述，可以总结如下：一、技术图谱推荐算法工程师需要掌握的技术栈主要分为以下几个方面：数学基础：微积分、线性代数、概率论与统计学是推荐算法的基础，用于理解模型的数学原理和优化算法。高等数学、最优化理论、几何和图论等知识对于复杂模型的设计和优化至关重要。编程与数据结构：熟练掌握Python、Java等编程语言，具备良好的编程习惯和代码优化能力。掌握数
- 【知识图谱】neo4j安装与配置_社区版_2025（附完整安装软件包）
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【知识图谱】neo4j-community-5.15.0社区版安装步骤前言所需环境配置1.安装JDK（1）测试一下（2）安装2.配置JDK环境3.安装neo4j4.配置neo4j环境5.测试安装结果前言(经历过各种版本NEO4J，遇见杂七杂八的各种问题，也看过非常多很好的教程，特此来分享一下，为大家排排坑。)所需环境配置环境工具：Windows10+jdk-17.0.7_windows-x64_b
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自动驾驶系统工程师的技术图谱与学习路径自动驾驶系统工程师是一个跨学科的角色，涵盖了硬件、软件、传感器、算法、控制系统等多个领域。为了清晰展示这一职位所需要掌握的技术，我们可以将其分为多个能力层次，并根据工程师在不同阶段的需求设计学习路径。以下是一个详细的自动驾驶系统工程师技术图谱与学习路径，按照“技能树与能力模型”展示，从基础到进阶，分层次列出了所需的核心技能和学习路线。一、基础能力层（数学、编程
- HarmonyOS Next一次开发，多端适配的最佳实践
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- HarmonyOS Next页面开发中的自定义组件
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- 解锁网络防御新思维：D3FEND 五大策略如何对抗 ATT&CK
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D3FEND简介背景介绍2021年6月22日（美国时间），美国MITRE公司正式发布了D3FEND——一个网络安全对策知识图谱。该项目由美国国家安全局（NSA）资助，并由MITRE的国家安全工程中心（NSEC）负责管理和发布，目前版本为0.9.2-BETA-3。作为广为人知的ATT&CK框架的补充，ATT&CK聚焦于攻击者的战术和技术知识库，而长期以来，网络安全领域一直缺乏一个专门针对防御对策的系
- AI驱动的企业学习管理系统
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。知识更新速度加快，技术迭代日新月异，员工需要不断学习新技能，提升自身竞争力，才能适应不断变化的市场环境。传统的企业学习管理系统(LearningManagementSystem,LMS)往往以标准化课程和批量学习为主，难以满足员工个性化学习需求，且缺
- 【华为认证】HCIA-DATACOM技术分享-STP生成树基础实验-入门级手册（一）
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HCIA华为认证网络pythonstp网络通信网络协议
文章目录1.1实验二:生成树基础实验1.1.1实验介绍1.1.1.1关于本实验1.1.1.2实验目的1.1.1.3实验组网介绍1.1.1.4实验背景1.1.2实验任务配置1.1.2.1配置思路1.1.2.2配置步骤步骤1关闭多余接口步骤2配置设备运行STP步骤3修改设备参数，使得S1成为根桥，S2成为备份根桥步骤4修改设备参数，使得S3的GigabitEthernet0/0/2接口成为根端口1.1
- 基于问答对的实体识别和意图识别的知识图谱问答推理
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问答对数据questionanswer省直医保的参保范围是什么?中央直属、省直属在哈尔滨的机关、事业单位、社会团体及其职工和退休人员。参加省直医保的单位缴费基数如何确定和缴纳?在职职工(以下简称职工)个人月缴费基数按本人上年度月平均工资确定，由单位代扣代缴，用人单位月缴费基数按本单位参保职工个人月缴费基数之和确定。缴费费率：用人单位8%(含生育0.5%)、职工个人2%。缴费方式：用人单位、职工按月
- 3月1日（信息差）
eqwaak0
信息差人工智能开发语言学习python开源软件
第一章信息差的技术本质：从数据流动到认知断层1.1全球科技信息链的拓扑结构在数字地球的神经系统里，信息差已演变为多层级复杂网络的结构性矛盾。通过测绘全球科技数据流动图谱可见：graphLRA[实验室原始数据]-->B[企业研发数据库]B-->C[政府监管平台]C-->D[证券交易所]D-->E[媒体传播网络]E-->F[公众认知池]F-->G[市场行为反馈]每个节点的信息过滤效率差异导致认知断层：
- 借助知识图谱和Llama-Index实现基于大模型的RAG
爱吃牛油果的璐璐
知识图谱llamaoracle语言模型chatgpttransformer人工智能
幻觉是在处理大型语言模型（LLMs）时常见的问题。LLMs生成流畅连贯的文本，但经常产生不准确或不一致的信息。防止LLMs中出现幻觉的一种方法是使用外部知识源，如提供事实信息的数据库或知识图谱。矢量数据库和知识图谱使用不同的方法来存储和表示数据。矢量数据库适合基于相似性的操作，知识图谱旨在捕捉和分析复杂的关系和依赖关系。对于LLM中的幻觉问题，知识图谱是一个比向量数据库更好的解决方案。知识图谱为L
- 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
