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贝桑不止学Python
1.问题描述:一个农夫在河的西岸带了一匹狼、一只羊和一棵白菜,他需要把这三样东西用船带到河的东岸。然而,这艘船只能容下农夫本人和另外一样东西。如果农夫不在场的话,狼会吃掉羊,羊也会吃掉白菜。2.问题分析:由于整个过程涉及四个对象,多个步骤,而各个步骤中各个对象所处位置相对不同,因此可以定义一个二维数组,分别存储对象及初始状态——initial_state[0][0],[1][0],[1][1],[
- 安装栅栏-算法
晚夜微雨问海棠呀
算法scala
给定一个数组trees,其中trees[i]=[xi,yi]表示树在花园中的位置。你被要求用最短长度的绳子把整个花园围起来,因为绳子很贵。只有把所有的树都围起来,花园才围得很好。返回恰好位于围栏周边的树木的坐标。输入:points=[[1,1],[2,2],[2,0],[2,4],[3,3],[4,2]]输出:[[1,1],[2,0],[3,3],[2,4],[4,2]]importscala.c
- [前端算法]动态规划
摇光93
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最优子结构,重叠子问题爬楼梯递归+记忆化搜索自顶向下varclimbStairs=function(n){letmap=[]functiondfs(n){if(n=coins[j]){dp[i]=Math.min(dp[i],dp[i-coins[j]]+1);}}}if(dp[amount]===Infinity){return-1;}returndp[amount];}01背包问题functi
- 改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer
qq1309399183
计算机视觉实战项目集合YOLOtransformer深度学习人工智能计算机视觉机器学习神经网络
使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中,质量控制是至关重要的一个环节。随着机器视觉技术和人工智能算法的发展,基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集,利用YOLOv8及其改进版本(包含坐标注意力机制和SwinTransformer)进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练,再到最
- 《贪心算法:原理剖析与典型例题精解》
m0_dawn
算法贪心算法算法蓝桥杯python职场和发展
必刷的贪心算法典型例题!算法竞赛(蓝桥杯)贪心算法1——数塔问题-CSDN博客算法竞赛(蓝桥杯)贪心算法2——需要安排几位师傅加工零件-CSDN博客算法(蓝桥杯)贪心算法3——二维数组排序与贪心算法——活动选择-CSDN博客算法(蓝桥杯)贪心算法4——拦截导弹的系统数量求解-CSDN博客算法(蓝桥杯)贪心算法5——删数问题的解题思路-CSDN博客算法(蓝桥杯)贪心算法6——均分纸牌问题的解题思路与
- 《递归算法:原理剖析与典型例题精解》
m0_dawn
算法数据结构蓝桥杯学习职场和发展
目录一、递归算法概述二、递归的时间复杂度三、递归与循环的区别(一)结构与实现方式(二)适用场景四、递归的优点(一)代码简洁易读(二)逻辑清晰直观(三)易于扩展和修改五、递归的缺点(一)空间复杂度高(二)效率低下(未优化时)(三)难以理解(复杂递归)六、循环的优点(一)空间复杂度低(二)效率高(简单迭代)(三)易于调试七、循环的缺点(一)代码复杂度高(复杂逻辑)(二)逻辑不够直观(三)难以扩展和修改
- 算法随笔_12:最短无序子数组
程序趣谈
算法
上一篇:算法随笔_11:字符串的排列-CSDN博客题目描述如下:给你一个整数数组nums,你需要找出一个连续子数组,如果对这个子数组进行升序排序,那么整个数组都会变为升序排序。请你找出符合题意的最短子数组,并输出它的长度。示例1:输入:nums=[2,6,4,8,10,9,15]输出:5解释:你只需要对[6,4,8,10,9]进行升序排序,那么整个表都会变为升序排序。===============
- 【2024年华为OD机试】(C/D卷,200分)- 5G网络建设 (JavaScript&Java & Python&C/C++)
妄北y
算法汇集笔记总结(保姆级)华为odc语言5Gpythonjavascriptjava网络
一、问题描述题目描述现需要在某城市进行5G网络建设,已经选取N个地点设置5G基站,编号固定为1到N。接下来需要各个基站之间使用光纤进行连接以确保基站能互联互通。不同基站之间假设光纤的成本各不相同,且有些节点之间已经存在光纤相连。请你设计算法,计算出能联通这些基站的最小成本是多少。注意:基站的联通具有传递性,比如基站A与基站B架设了光纤,基站B与基站C也架设了光纤,则基站A与基站C视为可以互相联通。
- 贪心与动规(动态规划)
programming expert
动态规划算法
1.贪心与动规的区别贪心算法和动态规划的主要区别在于它们解决问题的方式、能否保证得到最优解以及算法复杂度。解决问题的方式:贪心算法:在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,从而希望导致结果是全局最优的。它通常不考虑未来后果,只关注当前的最优解。动态规划:将原问题分解为子问题,通过解决子问题,并将子问题的解存储下来(通常是存储在一个表格中),在解决原问题时利用这些子问题的解。它通常以自底向
- 图论06-飞地的数量(Java)
XYX的Blog
算法学习图论算法java
6.飞地的数量题目描述给你一个大小为mxn的二进制矩阵grid,其中0表示一个海洋单元格、1表示一个陆地单元格。一次移动是指从一个陆地单元格走到另一个相邻(上、下、左、右)的陆地单元格或跨过grid的边界。返回网格中无法在任意次数的移动中离开网格边界的陆地单元格的数量。示例1:输入:grid=[[0,0,0,0],[1,0,1,0],[0,1,1,0],[0,0,0,0]]输出:3解释:有三个1被
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计算机视觉实战项目集锦YOLOtransformer深度学习人工智能计算机视觉opencv机器学习
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- (贪心)快速过河问题——算法笔记
JeffyGao
C++算法笔记
首先对数组进行排序,速度快的在前面(过河速度取决于慢者)。记速度最快的依次为a,b,c,d...左侧是渡河的起点,left表示左边剩余人数由数学知:当2*b不等于a+c时需要判断min(s1,s2)s1,s2表示把cd带走所需的秒数。12出发,1返回;34出发,2返回;12过去s1=speed[1]+speed[0]+speed[left-1]+speed[1];13出发,1返回;14出发,1返回
- 贪心算法:求过河的最短时间
2301_81758904
算法
描述:N位旅行者在夜里过桥需要借助手电筒。但N个人中只有一个手电筒,而且桥同时只能让两个人过。每个人单独过桥所需时间已知,但如果两个人同时过桥则所需时间是走得慢的那个人单独过桥所需的时间。要求:设计一个方案,让这N个人尽快过桥,计算这N个人的最短过桥时间。此如:有甲乙丙丁四个人,他们过河所需的时间分别是1,2,5,10。让最快的2个人先过桥,然后让跑的最快的人回去接剩下的人。例如:先让甲乙过去(2
- 常见哈希表相关题目
我要学编程(ಥ_ಥ)
优选算法专题算法数据结构哈希表
找往期文章包括但不限于本期文章中不懂的知识点:个人主页:我要学编程(ಥ_ಥ)-CSDN博客所属专栏:优选算法专题目录1.两数之和面试题01.02.判定是否互为字符重排217.存在重复元素219.存在重复元素II49.字母异位词分组哈希表我们在数据结构阶段也是重点学习了,并且也已经刷了一部分的题目了。下面还练习一部分题目即可。1.两数之和题目:给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,请
- 华为OD机试E卷 --找数字--24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
飞码创造者
最新华为OD机试题库2024华为odjavajavascriptc语言python
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述小扇和小船今天又玩起来了数字游戏,小船给小扇一个正整数n(1≤n≤1e9),小扇需要找到一个比n大的数字m,使得m和n对应的二进制中1的个数要相同,如:4对应二进制1008对应二进制1000其中1的个数都为1个现在求m的最小值。输入描述输入一个正整数n(1≤n≤1e9)输出描
- 机器学习:scikit-learn 和 Jupyter Notebook(推荐初学者使用google colab)
wyc9999ww
机器学习scikit-learnjupyter人工智能python
对于初学者来说,scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能,还通过一致的API设计,确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。通过使用scikit-learn,可以专注于理解和实践机器学习的核心概念,而不必过多担心底层实现细节。所以scikit-learn能轻松实现从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco
- 使用Python解决数独谜题的实用指南
werf456456asddd
python开发语言
在这篇文章中,我们将探讨如何编写一个Python函数来解决数独谜题。这个函数将接收一个9x9的数独网格作为输入,并使用回溯算法来解决谜题。如果谜题无法解决,函数将返回None。此外,我们还会确保输入网格是一个有效的数独谜题。技术背景介绍数独是一种经典的逻辑游戏,目标是填满一个9x9的网格,使每列、每行和每个3x3的子网格都包含1到9之间的数字。在计算机科学中,数独可以通过回溯算法来求解,这是一种尝
- 用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑,中国缺乏的什么?
Ai17316391579
深度学习服务器人工智能
先来了解一下ChatGPT的基本情况ChatGPT本质属于生成式人工智能,属于无监督或半监督的机器学习。与之相关的还有Discriminativemodeling区分式模型,区分式模型大多属于监督式学习。生成性人工智能目前有两种主要的框架:GAN(GenerativeAdversarialNetwork)和GPT(GenerativePre-trainedTransformer)。GAN目前广泛应
- 国家统计局湖北调查总队副总队长张小青一行调研珈和科技农业遥感调查智能化算法
珈和info
科技
1月15日上午,国家统计局湖北调查总队党组成员、副总队长张小青一行莅临珈和科技开展调研。调研期间,张小青一行实地了解了珈和科技在自动化作物分布提取技术领域的最新成果,深入探讨了作物自动化处理模型在农业调查上应用的创新价值及优化方向。双方就模型的区域适应性提升、精度优化等核心议题展开了深入交流。会上,张小青副总队长肯定了珈和作为高科技企业在农业遥感调查科技创新领域的探索,以及其数据算法模型在农业调查
- 智能优化算法应用:堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像分割算法神经网络人工智能
智能优化算法应用:堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用:堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.堆优化算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要:本文利用堆优化算法对脉冲耦合神经网络的参数进行优化,以信息熵作为适应度函数,提高其图像分割的性能。1.堆优化算法堆优化算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u0118
- AI未来趋势:AIGC浪潮下看AI训练师如何塑造智能未来(技术变革)
用心去追梦
前端htmlcss
在AIGC(AIGeneratedContent,人工智能生成内容)浪潮下,AI训练师扮演着至关重要的角色,他们不仅推动了技术的发展,还在确保这些技术能够安全、高效地服务于社会方面发挥了重要作用。以下是AI训练师如何塑造智能未来的几个关键方面:1.技术变革与创新算法与模型训练预训练:通过大规模无标注数据的学习,构建具备基础语言理解和生成能力的基座模型。这一过程为后续更精细的任务打下了坚实的基础。指
- 深入理解AIGC背后的核心算法:GAN、Transformer与Diffusion Models
忘梓.
杂文AIGC算法生成对抗网络
深入理解AIGC背后的核心算法:GAN、Transformer与DiffusionModels前言随着人工智能技术的发展,AIGC(AIGeneratedContent,人工智能生成内容)已经不再是科幻电影中的幻想,而成为了现实生活中的一种新兴力量。无论是自动生成文章、绘制图像、生成音乐还是创作视频,AIGC都在各个内容创作领域崭露头角。然而,这些“智能创作”的背后究竟依赖于哪些算法?今天,我们将
- 哈希算法篇——散落的秘密与精准的归宿,混沌中的秩序之美(上)
诚丞成
常用算法讲解哈希算法算法
文章目录引言:混沌中的秩序之美第一章:哈希的本质——化繁为简的魔法第二章:经典哈希函数——一座算法的博物馆第三章:哈希表的奇迹——从无序到有序的转变3.1哈希函数的基本实现3.2基本的哈希表实现3.3哈希算法的实际应用小结引言:混沌中的秩序之美在信息科学的星空下,有一种算法宛如一位洞悉混沌的智者,能够以其独特的规则,在无限的可能性中找到秩序。这便是哈希算法(HashingAlgorithm),一个
- python分段线性插值_计算方法(3)——分段插值法(附Python程序)
weixin_39900206
python分段线性插值
在上一节计算方法(2)——插值法(附Python程序)当中,主要讲了插值法,介绍了龙格现象,并给出了插值法的代码。这一讲主要分段插值中的分段线性插值和分段Hermite插值,并给出分段插值的Python程序。在此之前需要注意一下,n为区间数,n+1为插值节点的个数。分段线性插值分段线性插值,需要两个列表,一个用于存放各点的x坐标,一个用于存放各点的y坐标。因为分段插值的算法需要x坐标按顺序增长,而
- 如何使用 Python 实现简单的算法与数据结构
全栈探索者chen
pythonpython算法数据结构开发语言javascript数据分析性能优化
如何使用Python实现简单的算法与数据结构算法和数据结构是计算机科学的基础,理解它们不仅有助于解决复杂问题,还能提高编程效率和代码质量。在Python中,由于其简洁和高效的语法,学习和实现算法与数据结构更加轻松。本文将从以下几个方面探讨如何用Python实现常见的数据结构和基本算法,帮助你从基础开始掌握核心概念。一、数据结构1.数组(Array)数组是一种线性数据结构,存储一组相同类型的元素。P
- 基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割 python
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图像分割算法python开发语言
基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割python文章目录基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割python1.最小交叉熵阈值分割原理2.基于纵横交叉优化的多阈值分割3.算法结果:4.参考文献:5.Python代码摘要:本文介绍基于最小交叉熵的图像分割,并且应用纵横交叉算法进行阈值寻优。1.最小交叉熵阈值分割原理1993年,Li等人将交叉熵的概念引入到图像处理领域,提出了基于一维灰
- 设计模式-策略模式
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设计模式策略模式
背景有各种鸭子,野鸭、北京鸭、玩具鸭,有各个行为,比如飞、叫传统思路创建一个Duck父类,在这个父类中声明鸭子的共同行为与属性,所有鸭子继承自这个父类。问题:继承时,一些子类可能修改父类的大部分行为与属性,会有溢出效应。基本介绍定义一些算法族,分别封装起来,让他们之间可以相互替换。把算法封装成接口,聚合到使用类中把变化的代码从不变的代码中分离出来。用聚合和组合的方式代替继承。将使用层和算法实现层分
- 路径规划:环境适应性路径规划_(7).路径规划的不确定性处理
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机器人(二)机器人计算机视觉机器人导航人工智能数码相机
路径规划的不确定性处理在路径规划中,不确定性是一个常见的问题,尤其是在动态和复杂的环境中。不确定性可以来源于多种因素,包括传感器误差、环境变化、动态障碍物等。处理不确定性是确保路径规划算法在实际应用中能够稳定、可靠运行的关键。本节将详细探讨路径规划中的不确定性处理方法,包括概率模型、鲁棒优化、重规划策略等。1.不确定性的来源在路径规划中,不确定性主要来源于以下几个方面:1.1传感器误差传感器是路径
- LeetCode:455.分发饼干
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代码随想录-跟着Carl学算法leetcode算法java
跟着carl学算法,本系列博客仅做个人记录,建议大家都去看carl本人的博客,写的真的很好的!代码随想录假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i,都有一个胃口值g[i],这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干j,都有一个尺寸s[j]。如果s[j]>=g[i],我们可以将这个饼干j分配给孩子i,这个孩子会得到满足。你的目标是满足
- day_03_查找算法、排序算法
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数据结构与算法查找算法排序算法
六算法的概念和评价1基本概念2评定标准3描述方式七常用的查找算法1线性查找算法顺序查找算法1算法流程2算法评价2二分查找算法折半查找算法1算法流程2算法评价八常用的排序算法1冒泡排序算法1算法流程2算法评价2插入排序算法1算法流程2算法评价3选择排序算法1算法流程2算法评价4快速排序算法1算法流程2算法评价六、算法的概念和评价1、基本概念算法就是指对解题方案准确而又完整的描述,是一系列解决问题的清
- 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