- Sqoop安装部署
愿与狸花过一生
大数据sqoophadoophive
ApacheSqoop简介Sqoop(SQL-to-Hadoop)是Apache开源项目,主要用于:将关系型数据库中的数据导入Hadoop分布式文件系统(HDFS)或相关组件(如Hive、HBase)。将Hadoop处理后的数据导出回关系型数据库。核心特性批量数据传输支持从数据库表到HDFS/Hive的全量或增量数据迁移。并行化处理基于MapReduce实现并行导入导出,提升大数据量场景的效率。自
- mysql总结
tianyunlinger
大数据mysql数据库
MySQL基础1.数据库基本介绍数据库定义:用于存储数据的仓库,通过SQL语句操作。数据库作用:存储应用程序中的数据,便于管理和查询。数据库分类:关系型数据库(如MySQL、Oracle、DB2)和非关系型数据库(如Redis、HBase)。关系型数据库:通过E-R图描述数据之间的关系,支持复杂查询。2.MySQL在Linux中的安装安装前准备:配置防火墙、创建统一的管理目录(如/export/s
- FPGA设计中衍生时钟的定义及约束
学习永无止境@
FPGA设计fpga开发fpga时钟约束
衍生时钟的定义:衍生时钟主要是指由已有的主时钟进行分频、倍频或相移而产生出来的时钟信号,如由时钟管理单元(MMCM等)或一些设计逻辑所驱动产生的时钟信号。衍生时钟的定义取决于主时钟的特性,衍生时钟约束必须指定时钟源,这个时钟源可以是一个已经约束好的主时钟或者另一个衍生时钟,衍生时钟并不直接定义频率、占空比等参数,而是定义其与时钟源的相对关系,如分频系数、倍频系数、相移差值、占空比差值等。因此,在做
- Swift 迁移指南实战手册
余攀友
Swift迁移指南实战手册swift-migration-guide项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/swift-migration-guide项目介绍Swift迁移指南,位于GitHub,是由Apple官方提供的一个关键资源,专门为了帮助开发者将他们的Swift代码库从早期版本平滑过渡到最新的Swift语言标准,如Swift5及其以上。这个项目对于任何
- C++和Java相比,哪个更适合初学者学习?
c++java
C++和Java都是非常流行的编程语言,但它们在设计理念、应用场景和学习难度上存在显著差异。对于初学者来说,选择哪种语言更适合,取决于学习目标、兴趣和未来的职业规划。以下是对C++和Java的详细对比,帮助初学者做出选择:一、学习难度C++复杂性高:C++继承了C语言的复杂性,支持多种编程范式(如面向对象、泛型编程等),语法复杂,学习曲线陡峭。内存管理:C++需要手动管理内存,容易出现内存泄漏和悬
- 《深入剖析鸿蒙生态原生应用:一次开发多端部署的技术革新》
人工智能深度学习
在数字化时代飞速发展的浪潮中,鸿蒙生态以其独特的技术理念和强大的创新能力,为开发者和用户带来了全新的体验。其中,“一次开发多端部署”作为鸿蒙生态原生应用开发的核心技术之一,不仅是技术上的重大突破,更是对未来应用开发模式的一次深刻变革。鸿蒙生态:全场景时代的新引擎鸿蒙操作系统自诞生以来,就肩负着连接万物、构建全场景智能生态的使命。在传统的应用开发模式下,开发者需要针对不同的终端设备,如手机、平板、电
- 10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题?
墨染辉
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10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题?解决方案:嵌入式表格检索解释:嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解,使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤:表格检测和识别:目标:在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法:使用计算机视觉和深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)或其他先进的图像处理算法。效果:能够检测出页面
- 深入了解 C# 中的 LINQ:功能、语法与应用解析
江沉晚呤时
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1.什么是LINQ?LINQ(LanguageIntegratedQuery,语言集成查询)是C#和其他.NET语言中的一种强大的查询功能,它允许开发者在语言中直接执行查询操作。LINQ使得开发者可以使用C#语法(或VB.NET)直接对集合、数据库、XML等数据源进行查询和操作,而不需要依赖外部查询语言(如SQL)或者复杂的API。LINQ提供了一个统一的查询模型,可以对各种数据源进行查询,包括集
- JavaScript HTML DOM 节点列表
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JavaScriptjavascripthtml开发语言
NodeList对象是一个从文档中获取的节点列表(集合)。NodeList对象类似HTMLCollection对象。一些旧版本浏览器中的方法(如:getElementsByClassName())返回的是NodeList对象,而不是HTMLCollection对象。所有浏览器的childNodes属性返回的是NodeList对象。大部分浏览器的querySelectorAll()返回NodeLis
- SSRF 攻击与防御:从原理到落地实践
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1.什么是SSRF?SSRF(Server-SideRequestForgery)是一种常见的Web安全漏洞。当服务器提供了某种对外请求的功能,如“URL参数直接转发请求”,攻击者就可以通过精心构造的URL,让服务器“自己”去访问特定的地址,从而达到以下目的:扫描内网:探测企业内网中未暴露在公网的资产,如数据库、私有API等。获取云元数据:例如访问http://169.254.169.254/la
- Docker 镜像优化:如何避免重复安装软件,加速服务的构建与部署
花千树-010
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在日常开发中,我们经常遇到这样的问题:由于服务需要额外安装大量软件(如JDK、vim、curl、git等),导致Docker镜像构建时间过长,并且每次构建都需要重复安装这些依赖。今天,我们将探讨几种优化方案,通过构建中间层镜像和使用多阶段构建,从而显著提高构建和部署效率。问题分析当你在Dockerfile中直接使用aptinstall安装依赖时,通常会面临以下问题:重复安装导致构建缓慢每次构建镜像
- 使用大语言模型API在AI应用中的实现
qq_37836323
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随着人工智能技术的迅速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用,并提供一个简单的demo代码,帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型(如GPT-4)能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务,包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
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手机端Flutter、ReactNative与原生安卓、iOS交互的方案及设计说明一、交互方案与代码示例1.Flutter与原生交互方案核心方案:通过MethodChannel和EventChannel实现双向通信。原理:Flutter的Channel机制基于平台信道(如MethodChannel),通过Dart引擎与原生层的二进制消息传递完成调用。原生代码需监听信道,并根据方法名执行操作,结果通
- C#电子相册:面向对象设计与架构实践
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:C#电子相册是一个使用高级编程语言C#开发的Windows平台应用程序。该项目采用面向对象编程方法,将对象如照片和相册封装、继承和多态地组织起来。它可能采用了MVC、MVVM或MVP架构模式,并使用.NETFramework或.NETCore以及VisualStudio作为开发环境。数据库管理部分涉及SQL数据库,支持相册数据的存储与检索。文件列表中的"eri
- 【NLP】 API在大语言模型中的应用
Nerous_
深度学习自然语言处理语言模型人工智能
大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)通过API(应用程序接口)为开发者提供了便捷的调用方式,使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节:一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例:智能客服:解析用户问题并生成回复(如ChatGPTAPI)。内容创作:自动生成文章、广告文案或代码(如OpenAI的GPT-4)。技术实现:
- 路由交换技术——多私网下NAPT、FTP服务公网映射配置的实验
「J1e」
网络网络协议tcp/ip
网络地址转换(NAT)技术概述1.定义与背景网络地址转换(NetworkAddressTranslation,NAT)是一种在IP数据包传输过程中修改源或目标IP地址及端口的技术,主要用于解决IPv4地址短缺问题。随着互联网设备激增,NAT通过允许多个设备共享单一公网IP地址,显著延缓了IPv4地址耗尽的速度。2.工作原理NAT的核心是通过中间设备(如路由器、防火墙)建立内网私有地址与外网公有地址
- 【DNN量化工具】QKeras 工具简介
kanhao100
笔记dnn人工智能神经网络
QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库,旨在使深度学习模型的量化(即将模型的浮点权重转换为低精度格式)变得简单而高效。QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度,特别适用于需要在资源受限的设备(如移动设备和嵌入式系统)上运行深度学习模型的场景。QKeras的主要特点量化支持:QKeras提供了对不同类型量化的支持,包括权重量化和激活量化。用户可以根据需求选
- 【nnUnetv2】Code复现
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#项目nnUnet人工智能深度学习
作者提出一种nnUNet(no-new-Net)框架,基于原始的UNet(很小的修改),不去采用哪些新的结构,如相残差连接、dense连接、注意力机制等花里胡哨的东西。相反的,把重心放在:预处理(resampling和normalization)、训练(loss,optimizer设置、数据增广)、推理(patch-based策略、test-time-augmentations集成和模型集成等)、
- 【Q&A】Qt中直接渲染和离屏渲染效率哪个高?
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Q&Aqt信息可视化开发语言
直接渲染和离屏渲染的效率取决于具体场景和实现方式,以下是详细对比分析:一、直接渲染(On-screenRendering)原理直接将图形数据绘制到屏幕缓冲区(BackBuffer),完成后通过交换缓冲区显示到屏幕。通常在paintEvent等事件中通过QPainter直接绘制。优势减少数据复制:无需额外的缓冲区传输,直接写入屏幕缓冲区。实时性高:适合需要快速更新的场景(如动画、实时数据可视化)。简
- c++ stl库有哪些技术
C++ 老炮儿的技术栈
c++算法学习笔记c++
C++STL(标准模板库)包含以下一些重要技术:容器-序列容器:如vector(动态数组),支持快速随机访问和尾部插入/删除;list(双向链表),适合频繁的插入和删除操作;deque(双端队列),能在两端高效地进行插入和删除。-关联容器:像map(键值对映射),基于红黑树实现,提供快速的查找、插入和删除操作;set(集合),同样基于红黑树,元素唯一且有序。迭代器提供了一种统一的方式来访问容器中的
- 在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈
微网兔子
後端技術前端网络服务器c++unity架构3d
累积到目前测试回馈给我们的心得,主要问题还是在前端显示的部分。所以就来聊聊在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈!!!数万个3D角色与场景物件需即时渲染,导致GPU/CPU过载,低端设备卡顿。已经使用的解决方案:LOD(LevelofDetail)技术:根据距离动态调整模型细节,远距离使用低多边形模型。InstancedRendering:批次渲染相同模型(如重复的树木、建筑物)。Culling(剔除
- Redis操作命令详解
HaYiBoy
软件工具安装数据库缓存redis
Redis(RemoteDictionaryServer,远程字典服务)是一个开源的键值存储系统,通常用作数据库、缓存或消息传递系统。它支持多种数据结构,如字符串(strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)、有序集合(sortedsets)等。本文将详细介绍Redis的一些常用操作命令,帮助你更好地使用Redis。1.连接命令1.1redis-cliredis-c
- Zset应用之滑动窗口限流
八股文领域大手子
java数据库服务器算法开发语言
滑动窗口限流的实现原理滑动窗口限流的核心是:统计某个时间窗口内的请求数,若超过阈值则拒绝新请求。用RedisZSet实现的关键步骤:1.数据结构设计ZSetKey:rate_limit:api1(示例)member:请求唯一标识(如UUID或IP+时间戳)score:请求的时间戳(单位需一致,如秒或毫秒)2.限流逻辑(分步骤)假设限制60秒内最多100次请求:步骤1:删除时间窗口外的旧请求#删除6
- QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比
kanhao100
笔记深度学习边缘计算
QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域,量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示,量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备(如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备),量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具:QKeras、Brevitas和QONNX,从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
- html实体字符
Qhumaing
HTML学习html前端
HTML实体字符HTML实体字符(HTMLEntities)是在HTML中用来表示那些在HTML文档中直接使用可能会引起问题的特殊字符的一种方法。这些特殊字符包括但不限于尖括号、与号、引号等,它们在HTML中有特定的用途(如标签界定符、属性值分隔符等),如果直接使用,浏览器可能会误解它们。以下是常见的HTML实体字符及其用途:<-小于号()&-与号(&)"-双引号(")&a
- 关于重投影误差小记
文弱_书生
乱七八糟数码相机算法
重投影误差(ReprojectionError)讲解1.什么是重投影误差?在三维重建或相机标定过程中,我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。理想情况下,该点的投影位置应该与实际图像中的观测点(如特征点)完全匹配,但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差,这两个点可能会有偏差。重投影误差就是这个偏差的度量,即:e=∥pobserved−preprojected∥e=\|p_
- 关于离子滤波小记
文弱_书生
乱七八糟人工智能计算机视觉算法
粒子滤波(ParticleFilter,PF)粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法,主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。1.粒子滤波的基本概念粒子滤波的核心思想是用一组加权的**随机样本(粒子)**来近似后验概率分布,而非采用卡尔曼滤波那样的参数化分布假设(如高斯分布)。设系统的状态模型如下:xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=
- 股票交易之多策略协调规划
leo_厉锵
金融栏金融
前言:在股票交易领域,市场走势受宏观经济、行业竞争、公司基本面及投资者情绪等诸多因素影响,复杂多变。单纯依靠单一技术指标,如均线、MACD等做出买卖决策,犹如盲人摸象,易陷入片面判断,导致投资失误。因此,协调运用多种策略构建完善交易体系十分必要。以下为具体策略内容:一、止损与止盈的协同设置(一)止损点设定原则固定比例止损:单笔亏损不超本金5%,适用于短线及波动适中品种。动态调整止损:加仓后成本下降
- 常见经典目标检测算法
109702008
人工智能#深度学习目标检测人工智能
ChatGPT目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域的一个重要分支,其目的是识别数字图像中的不同对象,并给出它们的位置和类别。近年来,许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法:1.R-CNN(RegionswithCNNfeatures):R-CNN通过使用区域提议方法(如选择性搜索)首先生成潜在的边界框,然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征,
- OpenHarmony子系统开发 - 电源管理(一)
__Benco
openharmony子系统开发harmonyos人工智能
OpenHarmony子系统开发-电源管理(一)一、电源模式定制开发指导概述简介OpenHarmony默认提供了电源模式(如正常模式、性能模式、省电模式、超级省电模式)的特性。但由于不同产品的部件存在差异,导致在同样场景下电源模式的配置需要也存在差异,为此,OpenHarmony提供了电源管理的定制方式,产品定制开发者可根据产品的设计规格来定制这些特性。基本概念OpenHarmony支持的可定制的
- 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