- 73. 矩阵置零
youzhihua
题目描述给定一个mxn的矩阵,如果一个元素为0,则将其所在行和列的所有元素都设为0。请使用原地算法。示例:输入:[[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]输出:[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]暴力求解思路1.遍历数组中的每个元素,若这个元素等于0,则分别使用两个Set记录下这个元素的横坐标和纵坐标。2.遍历两个Set,将其中的行和列的值都置成0。3.由于题目要求的是原地法
- AI 大模型重塑软件开发流程
万花丛中一抹绿
人工智能
一、AI大模型的定义与发展历史AI大模型是基于海量数据训练的深度学习模型,具备强大的自然语言理解、逻辑推理和知识生成能力。在软件开发领域,以GPT-4、CodeLlama、GitHubCopilotX为代表的大模型,能理解代码语法、语义及业务逻辑,实现代码生成、漏洞检测等复杂任务。其发展可追溯至2017年,谷歌提出Transformer架构,为大模型奠定了核心基础。2018年,GPT-1问世,参数
- lanqiaoOJ 2145:求阶乘 ← 二分法
hnjzsyjyj
信息学竞赛#分治算法与双指针算法二分法
【题目来源】https://www.lanqiao.cn/problems/2145/learning/【题目描述】满足N!的末尾恰好有K个0的最小的N是多少?如果这样的N不存在输出-1。【输入格式】一个整数K。【输出格式】一个整数代表答案。【输入样例】2【输出样例】10【评测用例规模与约定】对于30%的数据,1≤K≤10^6.对于100%的数据,1≤K≤10^18.【算法分析】●二分法的应用条件
- 0315_算法22级1班实验2(递归分治策略)
目录ProblemA众数问题题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现思路优化ProblemB半数集问题题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现ProblemC查找数组拐点题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现思路优化ProblemA众数问题题目描述所谓众数,就是对于给定的含有N个元素的多重集合,每个元素在S中出现次数最多的成为该元素的重数,多重集合S重的重数最大的元素成为
- 0301_算法22级1班实验1
目录ProblemA统计数字问题1.题目描述2.思路分析3.代码实现ProblemB字典序问题1.题目描述2.思路分析3.代码实现ProblemC最多约数问题1.题目描述2.思路分析3.代码实现ProblemA统计数字问题1.题目描述题目描述问题描述:一本书的页码从自然数1开始顺序编码直到自然数n。书的页码按照通常的习惯编排,每个页码都不含多余的前导数字0。例如,第6页用数字6表示,而不是06或0
- 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。
- SQLite3中级篇(C/C++编程接口)源代码解析
坑货两只
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:SQLite3是一种嵌入式数据库引擎,特别适用于C和C++开发的项目。本源代码示例深入探讨了SQLite3的C/C++编程接口,包括数据库连接管理、SQL语句执行、预编译语句、参数绑定、错误处理、事务处理、游标和结果集、数据库版本管理以及安全性和并发性。通过具体实现和实例,帮助开发者有效使用SQLite3API进行高效的数据库操作。1.SQLite3API概述
- C/C++语言函数查询大全:中文版手册
关然
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本资源为C语言和C++编程语言提供了详尽的函数查询手册,旨在帮助开发者高效地查找和理解函数用法。其中包含了C语言的基础函数及其用法,以及C++的面向对象编程支持和标准库。手册以CHM格式提供,方便快速搜索和查看。同时介绍了C语言与C++的联系与区别,强调了面向对象和过程化编程的不同,以及两者结合使用的场景。对于不同经验层次的开发者,这些手册都是提升编程技能和日
- 在 Conda 中删除环境及所有安装的库
Studying 开龙wu
conda
注意事项1.删除环境前确保你没有在该环境中运行任何程序。2.删除操作是不可逆的,所有该环境中的包和配置都会被永久删除。3.如果你想保留环境的配置信息,可以在删除前使用condaenvexport>environment.yml导出环境配置。关于requirements.txt和environment.yaml文件使用介绍详情可参考以往文章,争对机器学习和深度学习里Python项目开发管理项目依赖的
- [C/C++安全编程]_[中级]_[如何实现不可变变量]
Peter(阿斯拉达)
C/C++安全编程constconstexprrust不可变变量C++
场景在Rust里有不可变变量,不可变变量可以保证编译器内存安全,禁止数据竞争;并且不可变可以安全的跨线程共享,无需锁。那么C/C++对象有这种不可变变量吗?说明首先说下简单类型是可以通过const来修饰不可变特性的。对象类型结构的不可变特性。先说C肯定是没有的,C的结构体都是public结构,想要让成员不可变,只能通过const来修饰成员变量,但是如果修饰了,也不能改了,虽然可以通过const_c
- Unreal Engine开发:Unreal Engine基础入门_C++编程基础v1
chenlz2007
游戏开发虚幻c++javaunity游戏引擎交互lucene
C++编程基础在开始学习UnrealEngine之前,掌握C++编程基础是非常重要的。C++是一种强大的面向对象编程语言,广泛应用于游戏开发、系统软件开发等领域。本节将介绍C++的基本概念、语法和一些常用的功能,为后续的UnrealEngine开发打下坚实的基础。1.C++简介C++是一种静态类型的、编译式的、通用的、中级到高级的编程语言,它支持多种编程范式,包括面向对象编程、泛型编程和过程化编程
- OpenCV中常用特征提取算法(SURF、ORB、SIFT和AKAZE)用法示例(C++和Python)
点云SLAM
图形图像处理opencv算法ORB算法SIFT算法SURF算法AKAZE算法计算机视觉
OpenCV中提供了多种常用的特征提取算法,广泛应用于图像匹配、拼接、SLAM、物体识别等任务。以下是OpenCV中几个主流特征提取算法的用法总结与代码示例,涵盖C++和Python两个版本。常用特征提取算法列表算法特点是否需额外模块SIFT(尺度不变特征)稳定性强、可旋转缩放xfeatures2d模块SURF(加速稳健特征)快速但专利保护xfeatures2d模块ORB(OrientedFAST
- 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
- 【AI 赋能:Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族:SGD/Adam优化器对比实验与选择策略
AI_DL_CODE
人工智能python梯度下降优化器SGDAdamPyTorch
摘要:本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络,构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑,从1951年的SGD到2018年的AdamW,揭示技术迭代逻辑;通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制,解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析,阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
- 【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理:从边缘检测到特征抽象的逐层演进(附可视化工具与行业实战代码)
AI_DL_CODE
人工智能深度学习卷积核特征提取卷积神经网络边缘检测特征可视化
摘要:卷积核是卷积神经网络(CNN)的核心组件,其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发,揭示卷积操作的空域-频域对偶性:空域卷积等价于频域乘积(F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}),解释边缘检测核(Sobel、Laplacian)的频域响应特性。通过特征可视化实验表明,CNN特征呈现逐层抽象规律:
- 脱岗离岗逃岗监测识别软件系统平台 标检测算法#YOLO
值班脱岗智能监测识别系统是一种利用AI视频智能分析技术的智能化系统,能够对办公工作岗位区域、岗亭、值班室、生产线岗位等进行7*24小时不间断实时监测。该系统的出现,有助于提高工作效率,确保工作秩序的正常运行,同时也能有效避免值班人员脱岗、懈怠等现象的发生。该系统的工作原理是通过高清摄像头捕捉实时画面,然后利用AI视频智能分析技术对画面进行实时分析,识别出是否有人脱岗、懈怠或者有其他异常情况发生。当
- 颠覆未来:创新代码引领人工智能与量子计算深度融合
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3人工智能量子计算
摘要在信息时代飞速演进的背景下,人工智能与量子计算正以前所未有的速度互相融合,推动着科技边界的不断拓展。本文回顾了经典算法的智慧,展示了前沿深度学习模型的构建,并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性,为探索未来科技变革提供了全新视角。1.引言当前,科技创新正处于高速迭代的关键阶段,传统计算方法与新型技术的交汇处正成为研究热点。人工智能的发展已渗透到各行各业,而量子计算的崛起则为解决复杂计算问题提
- 智界R7智驾功能和性能评价
TheWanderers
智能驾驶智界
一、智驾行车能力标题硬件配置与系统架构感知硬件:Max/Ultra版搭载1个192线激光雷达、3个毫米波雷达(含1个4D成像雷达)、12个超声波雷达、11个高清摄像头(含前向800万像素双目+鱼眼镜头)。Pro版未配备激光雷达,但保留3个毫米波雷达和10个摄像头。核心算法:HUAWEIADS3.0系统,基于端到端架构,整合感知、决策与控制模块,支持全场景目标识别(如非标准障碍物、夜间行人)。算力支
- 使用UV管理PyTorch项目
PyTorch是深度学习研究和开发的流行选择。可以使用uv管理PyTorch项目,包括不同Python版本依赖、管理环境、甚至加速器选择等。安装Pytorch从打包角度来看,PyTorch有几个不常见的特点:许多PyTorchwheel托管在专门的索引上,而非Python包索引(PyPI)。因此,安装PyTorch通常需要配置项目使用PyTorch专属索引。PyTorch为每种加速器生成不同的构建
- 人工智能视频分析系统人员离岗报警设计方案
liuhu21
人工智能云计算运维
一、方案概述近几年安防监控技术不断的进步,特别是在人工智能推出之后。安防监控系统结合人工智能算法做到了许多以前无法做到的事情。就比如我们今天要说的离岗检测报警监控系统。以前我们只能通过人工值守监控室的方式,通过人的判断去观看现场人员在岗情况。如今有了离岗检测监控系统,系统可以自动监测现场人员是否在岗、离岗时间以及离岗人数等等。这样,大大减少了监控室值班人员的工作量,同时相较人工监管提升了工作效率。
- 睡岗离岗检测算法 Python
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人工智能python算法深度学习神经网络
睡岗离岗检测算法的核心在于实时监控和智能分析,睡岗离岗检测算法通过安装在关键区域的监控摄像头,系统能够捕捉到员工的活动画面。当系统检测到人体位置长时间未发生变化时,将启动睡姿分类器。该分类器能够识别多种睡姿,如趴在桌子上睡、坐在凳子上后仰睡等。一旦识别为睡姿,系统将立即触发告警机制。这可以通过向管理人员发送警报信号,或通过语音提醒员工的方式实现。睡岗离岗检测算法在多种场景下均有广泛应用。该算法能够
- 微算法科技技术创新,将量子图像LSQb算法与量子加密技术相结合,构建更加安全的量子信息隐藏和传输系统
随着信息技术的发展,数据的安全性变得尤为重要。在传统计算模式下,即便采用复杂的加密算法,也难以完全抵御日益增长的网络攻击威胁。量子计算技术的出现为信息安全带来了新的解决方案。然而,量子图像处理领域仍面临复杂度高、效率低的问题。微算法科技通过将量子图像LSQb算法与量子加密技术相结合,提出了一种全新的信息隐藏和传输方案,旨在构建更加安全高效的数据保护机制。LSQb算法,即量子图像的最小有效量子比特算
- AI新纪元:2025年深度学习技术突破与行业应用全景
像素笔记
杂谈人工智能深度学习ai自动驾驶工业数字化转型未来趋势技术创新
2025年,人工智能技术迎来爆发式增长,大模型、生成式AI和多模态技术持续突破,人形机器人量产元年正式开启,自动驾驶商业化进程加速,工业数字化转型全面铺开。这些进展不仅重塑了技术边界,更在多个行业创造了实际价值,推动AI从实验室走向产业化。本文将深入剖析2025年深度学习与AI领域的核心技术突破、行业应用案例及未来发展趋势,为技术从业者提供全面视角。一、深度学习核心技术突破:大模型、生成式AI与多
- 5万人流挤地铁如何追踪?陌讯算法实战FPS飙升300%
开篇痛点在智慧城市安防场景中,传统视觉算法常面临“三难困境”:低光照漏检率飙升(夜间误报率超30%)、人群遮挡ID切换混乱(MOTA指标<50%)、硬件资源吃紧(1080P视频流处理>200ms)。某省会交警平台曾反馈:“雨雾天车牌识别准确率骤降至65%,追踪目标平均5分钟丢失1次”。技术解析:动态多目标蒸馏网络陌讯视觉算法创新性融合多任务蒸馏架构与时空注意力机制,攻克复杂场景泛化难题。核心公式创
- 3步实现安防高精度检测:陌讯算法夜间监控落地实战
2501_92474745
目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测
开篇痛点:安防监控系统在实时目标检测中常面临严峻挑战。实测数据显示,传统算法在低光、遮挡或动态场景下,泛化能力不足,导致平均误报率高达15%(数据来源:安防行业报告)。尤其在夜间或拥挤环境下,系统卡顿、漏检频发,不仅降低响应效率,还增加安全隐患。例如,某城市交通监控中心反馈,其开源模型在高密度人流中出现每秒帧率(FPS)骤降至20帧以下,引发报警延迟问题。这些问题根源在于算法鲁棒性和实时性不足,亟
- 模型移植实战:从PyTorch到ONNX完整指南
慕婉0307
神经网络pytorch人工智能python
一、认识ONNXONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放的模型表示格式,由微软和Facebook(现Meta)在2017年共同推出,旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题。ONNX的主要优势包括:跨框架兼容性:支持主流深度学习框架间的模型转换,包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如,可以将PyTorch训练的ResNet模型导
- 离岗误报率 20%?陌讯时序算法实测降 90%
2501_92474711
算法计算机视觉目标跟踪机器学习人工智能边缘计算
开篇:工业安防中的"隐形漏洞"在制造业车间、变电站等关键场景,离岗检测是保障生产安全的核心环节。传统监控系统依赖人工巡检,存在85%的漏检率;而普通视觉算法在光照变化、人员遮挡场景下,误报率常高达20%以上[实测数据显示]。某汽车零部件厂曾因离岗检测失效导致设备空转2小时,直接损失超12万元。这种"看得见的监控,防不住的风险"困境,凸显了传统视觉方案在复杂工业场景中的局限性。技术解析:从单帧检测到
- 雨天障碍物漏检?陌讯多模态算法实测 98% 准确率
2501_92474711
算法目标跟踪人工智能计算机视觉
开篇痛点:自动驾驶视觉系统的“暗礁”在自动驾驶感知层,路面障碍物识别堪称“生命线工程”。传统视觉算法在复杂场景下常面临三重困境:雨天水雾导致特征模糊时漏检率高达25%,逆光环境下小目标(如碎石、井盖)检出率不足60%,而追求高精度又会导致帧率跌破20FPS,难以满足实时性要求[1]。某车企实测数据显示,传统YOLOv8在城郊混合路况中,因障碍物识别延迟引发的决策偏差占测试事故的37%,这些问题成为
- [洛谷P1024] [NOIP2001 提高组] 一元三次方程求解 题解
小钱c7
二分数学算法java
原题链接题目描述有形如:ax3+bx2+cx+d=0ax^3+bx^2+cx+d=0ax3+bx2+cx+d=0这样的一个一元三次方程。给出该方程中各项的系数(a,b,c,da,b,c,da,b,c,d均为实数),并约定该方程存在三个不同实根(根的范围在−100-100−100至100100100之间),且根与根之差的绝对值≥1\ge1≥1。要求从小到大依次在同一行输出这三个实根(根与根之间留有空
- 【题解-洛谷】P1024 [NOIP 2001 提高组] 一元三次方程求解
X CODE
算法练习题解算法二分
题目:P1024[NOIP2001提高组]一元三次方程求解题目描述有形如:ax3+bx2+cx+d=0ax^3+bx^2+cx+d=0ax3+bx2+cx+d=0这样的一个一元三次方程。给出该方程中各项的系数(a,b,c,da,b,c,da,b,c,d均为实数),并约定该方程存在三个不同实根(根的范围在−100-100−100至100100100之间),且根与根之差的绝对值≥1\ge1≥1。要求由
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分