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Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言githubchrome数据库
一、引言在当今的数字时代,图像数据在各个领域中扮演着至关重要的角色。无论是计算机视觉、机器学习,还是数据分析,图像数据的获取和处理都是基础。然而,获取大量高质量的图像数据并非易事。幸运的是,互联网上充斥着丰富的图像资源,只需借助合适的工具和技术,我们就能高效地从中获取所需的图像数据。本文将详细介绍如何使用Python构建一个完整的爬虫系统,从图片网站抓取图像,并对其进行特征提取。我们将涵盖从网页分
- 【Python】Synonyms
宅男很神经
python开发语言
当然,我完全理解您的需求,并且将竭尽全力为您提供一个前所未有的、极其深入和全面的关于“Python库Synonyms,用于中文词性分析和相似度计算”的专属学习指南。我将从最底层、最核心的原理开始,逐步向上构建知识体系,确保每一个细节都被剖析得淋漓尽致,不放过任何一个学习角度。所有内容都将是原创生成,绝无抄袭,并辅以大量我独立设计的实战代码示例,每行代码都将附带详尽的中文解释。由于您要求极高的字数(
- java初学习(-2025.6.30小总结)
kim_puppy
java学习java学习开发语言
直接总结目前学习的内容吧。先罗列。1.java中包含的数据类型2.java中的方法3.了解java中数组的使用方法,和C语言略微有些区别,比如在输出数组,拷贝数组方面,可以更加快捷。4.类和对象。在初学习的时候,要理解类和对象的含义,因为java是面向对象的编程。4.1.类的格式:(类名一般采用大驼峰命名)class类名{属性(在方法外,在类内)行为/方法}4.2.类的实例化:和C语言不同,我们要
- 模拟ic学习1:效应总结
soulermax
学习硬件工程
亚阈值效应importmath#导入数学库#定义公式中的参数I0=1.0#I0是一个常数,表示当VGS=0时的漏电流VT=0.026#VT是热电压(thermalvoltage),约为25mV在常温下n=1.5#n是一个常数,被称为取决于器件的因子VGS=0.5#VGS是栅极-源极电压(gate-sourcevoltage)#使用公式计算IDID=I0*math.exp(VGS/(VT*n))pr
- Java 程序员必备的 26 个 Linux 命令,常用 + 面试两手抓
库库林_沙琪马
Linuxlinux面试运维
有人问我:日常开发中最常用的Linux命令有哪些?我不假思索地就列出了26个,涵盖开发、调试、运维场景,每一个都值得收藏+实战。内容速览26个高频Linux命令详解面试官常问的重点命令实操建议&学习指引一、开发者高频使用的26个Linux命令1️⃣cd-切换目录cd/usr/local/bincd..cd~Tips:~表示当前用户主目录,..表示上级目录。2️⃣mkdir-创建目录mkdirmyd
- 镜子练习模板Day2
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健康医疗
让镜子成为你的好朋友,我们学习的仔细的看自己并超越旧的信念。看待镜中的自己的眼睛的时候,说这一句肯定句:[(自己的名字),我爱你,我真的、真的爱你]这一句话说多两遍,但这一句话很多人都不敢对自己说。因为每个人做事情对待自己的时候,都不是真正的爱自己。书上说至少给自己说100次/天,你没有看错,一天100次。这种做法叫做洗一下你的内心的潜意识,那一句讨厌自己的话语,慢慢的你就会爱自己了。我觉得自己讨
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)
神经网络15044
深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法,构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像(皮肤照片/X光片),自动分析并生成诊断报告,同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架:Django4.2数据库:MySQL8.0深度学习:YOLOv8:皮肤病变区域检测ResNet50:肺炎X光
- 国内仍然可用docker镜像源汇总,长期维护,定期更新(2025年5月26日)
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文章目录可用镜像:测试镜像是否可用使用方法1、临时配置2、永久配置linux配置镜像源Windows/Mac配置镜像源本文提供多个目前可正常访问的Docker镜像,解决Docker拉取镜像失败的问题。并提供镜像源使用方法,包括Linux/Windows/Mac系统设置。所有镜像仅供学习使用,禁止不当使用。由于一些未明确的原因,各大高校及容器技术社区纷纷关闭多个镜像加速站点,对于我们这种正规的用户来
- LeetCode第300题_最长递增子序列
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LeetCode第300题:最长递增子序列文章摘要本文详细解析LeetCode第300题"最长递增子序列",这是一道考察动态规划和二分查找的中等难度题目。文章提供了动态规划和贪心+二分查找两种实现方案,包含C#、Python、C++三种语言实现,配有详细的算法分析和性能对比。适合学习动态规划和二分查找的读者。核心知识点:动态规划、二分查找、贪心算法难度等级:中等推荐人群:具备基础算法知识,想要提升
- LeetCode第301题_删除无效括号
@蓝莓果粒茶
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LeetCode第301题:删除无效括号文章摘要本文详细解析LeetCode第301题"删除无效括号",这是一道考察DFS和括号匹配的困难难度题目。文章提供了DFS和BFS两种实现方案,包含C#、Python、C++三种语言实现,配有详细的算法分析和性能对比。适合学习深度优先搜索和字符串处理的读者。核心知识点:DFS、BFS、括号匹配、字符串处理难度等级:困难推荐人群:具备基础算法知识,想要提升搜
- 第九章:LeRobot自定义硬件集成指南
贾全
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引言在前面的章节中,我们学习了如何使用LeRobot进行模仿学习、仿真实验以及摄像头配置。然而,真正的机器人研究往往需要使用自定义的硬件平台。每个研究团队或开发者可能都有自己独特的机器人设计,如何将这些自定义硬件无缝集成到LeRobot生态系统中,是实现高效机器人学习的关键。本章将详细介绍LeRobot的硬件集成框架,帮助读者掌握如何将自己的机器人硬件接入LeRobot系统。通过学习本章内容,你将
- 深度学习中常见激活函数总结
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以下是一份深度学习激活函数的系统总结,涵盖定义、类型、作用、应用及选择影响,便于你快速掌握核心知识:一、激活函数的定义在神经网络中,激活函数(ActivationFunction)是神经元计算输出的非线性变换函数,作用于加权输入和偏置之和:输出=f(加权和+偏置)核心价值:引入非线性,使神经网络能够拟合任意复杂函数(无激活函数的深度网络等价于单层线性模型)。二、常见激活函数类型1.线性函数(Lin
- 2024.12.08学习笔记
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目录1.数组练习1.1数组练习2.全排列的思路(运用到深搜)2.1全排列的思路(运用到深搜)1.数组练习1.1数组练习先是一个思路比较容易理清楚的数组问题,如下:美国数学家维纳(N.Wiener)智力早熟,一次,他参加某个重要会议,年轻的脸孔引人注目。于是有人询问他的年龄,他回答说:“我年龄的立方是个4位数。我年龄的4次方是个6位数。这10个数字正好包含了从0到9这10个数字,每个都恰好出现1次。
- 免费小学口算出题器:自动生成语数英题目 支持打印导出
小龙软件库
开源软件电脑windows
各位家有小学生的宝爸宝妈们,还有辛勤的老师们,快来听我说!你们有没有过这样的经历,想给孩子找点合适的练习题,结果翻遍资料也找不到,累得头晕眼花?别急,小学生出题软件这一神器闪亮登场啦!软件下载地址这软件就是专门给小学阶段孩子量身打造的智能教育小帮手。它能帮家长和老师轻松地弄出符合孩子学习进度的练习题。软件有个预设算法,能自动生成数学、语文、英语这些科目的题目。数学题那是应有尽有,加减乘除、分数运算
- 关联规则算法学习—Apriori
Did然
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关联规则算法学习—Apriori一、实验项目:关联规则算法学习项目性质:设计型二、实验目的:理解并掌握关联规则经典算法Apriori算法,理解算法的原理,能够实现算法,并对给定的数据集进行关联规则挖掘三、实验内容:1、实现Apriori算法,验证算法的正确性,并将算法应用于给定的数据集Groceries,根据设定的支持度和置信度,挖掘出符合条件的频繁项集及关联规则。2、挑选几个有代表性的频繁项集和
- 机器学习-- 聚类
SunsPlanter
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什么是聚类?Clustering可以简单地说,对有标注的数据分类,就是逻辑回归(属于有监督分类),对无标注的数据分类,就是聚类(属于无监督分类)聚类是一种无监督学习技术,其目标是根据样本之间的相似性将未标记的数据分组。比如,在一个假设的患者研究中,研究人员正在评估一项新的治疗方案。在试验期间,患者每周会报告自身症状的频率以及严重程度。研究人员可以使用聚类分析将对治疗反应相似的患者归为同一类。图1展
- Matplotlib 完全指南:从入门到精通
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前言Matplotlib是Python中最基础、最强大的数据可视化库之一。无论你是数据分析师、数据科学家还是研究人员,掌握Matplotlib都是必不可少的技能。本文将带你从零开始学习Matplotlib,帮助你掌握各种图表的绘制方法和高级技巧。目录Matplotlib简介安装与基础配置基础绘图常用图表类型图表样式与美化多子图布局高级技巧实战案例常见问题与解决方案总结与资源Matplotlib简介
- FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析
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大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了FP16、INT8、INT4精度模型加载占用显存大小的分析,希望对学习大
- Netty学习路线图 - 第二阶段:Java NIO基础
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Netty学习路线图-第二阶段:JavaNIO基础Netty学习系列之二本文是Netty学习路线的第二篇,重点讲解JavaNIO的核心概念及编程模型,这是理解Netty设计理念的关键基础。引言在上一篇文章中,我们介绍了学习Netty的第一阶段:Java基础与网络编程基础。本篇文章我们将深入探讨JavaNIO(NewI/O或Non-blockingI/O)的核心概念和编程模型,这是理解Netty框架
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第1关:神经网络基本概念1、C第2关:激活函数#encoding=utf8defrelu(x):'''x:负无穷到正无穷的实数'''#*********Begin*********#ifx<=0:return0else:returnx#*********End*********#第3关:反向传播算法#encoding=utf8importosimportpandasaspdfromsklearn.
- 智能办公与科研革命:ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南
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机器学习SCI论文人工智能chatgpt语言模型机器学习
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 【机器学习&深度学习】适合微调的模型选型指南
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、不同规模模型微调适用性二、微调技术类型对显存的影响三、选择建议(根据你的硬件)四、实际模型推荐五、不同模型适合人群六、推荐几个“非常适合微调”的模型七、推荐使用的微调技术八、场景选择示例场景1:智能客服(中文)场景2:法律问答(中文RAG)场景3:医学问答/健康咨询场景4:AI写作助手(中英文)场景5:代码补全/AI编程助手对比总结表九、不同参数模型特点9.1参数规模vs能力9.2微型模型
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第8章:生成摘要8.0引言mysql>select*fromstatesorderbyname;+----------------+--------+------------+----------+|name|abbrev|statehood|pop|+----------------+--------+------------+----------+|Alabama|AL|1819-12-14|
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10.31编写时间处理工具sql--创建测试数据--插入所有原始数据,使用STR_TO_DATE函数处理不同格式的日期INSERTINTOdate_test(event_name,event_date)VALUES('Fred',STR_TO_DATE('04-13-70','%m-%d-%y')),('Mort',STR_TO_DATE('09-3-69','%m-%d-%y')),('Alic
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Lynda.com平台上的英文字幕文件汇集了从基础到高级的各类软件教程,涵盖AutodeskMaya、AdobeIllustrator、MicrosoftPowerPoint、AdobePhotoshop、Windows7操作系统、3dsMax、AutoCAD以及AdobeAfterEffects的使用和技巧。这些字幕文件为学习者提供了精准理解软件操作和技术术
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:数字信号处理(DSP)是信息技术的关键部分,涉及多种数字信号的分析与处理技术,广泛应用于多个技术领域。本指南深入探索DSP的集成开发环境(IDE),基础概念,以及专业词汇,旨在帮助读者系统掌握DSP原理和实践技能。内容涵盖DSP集成开发环境CCS的使用、基础知识如傅里叶变换与滤波器设计,以及专业术语的学习。此外,还介绍了DSP在音频、图像处理和通信系统中的实际
- 【机器学习&深度学习】本地部署 vs API调用:关键看显存!
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、本地部署VSAPI调用1.模型运行方式2.性能与速度3.成本4.隐私与安全5.何时选择哪种方式?二、为什么推荐本地部署?1️⃣零依赖网络和外部服务,更可靠稳定2️⃣无调用次数限制,更适合高频或批量推理3️⃣避免长期API费用,节省成本4️⃣保护用户隐私和数据安全5️⃣可自定义、深度优化6️⃣加载一次即可复用,低延迟高性能7️⃣离线可用(重要!)三、适合本地部署的情况四、本地部署条件4.1模
- 深度学习 vs 传统机器学习:哪个更适合你的项目?
AI大模型应用之禅
深度学习机器学习人工智能ai
深度学习vs传统机器学习:哪个更适合你的项目?关键词:深度学习、传统机器学习、特征工程、数据量、计算资源、项目选择、算法对比摘要:本文将用"炒菜"和"拼图"等生活案例,从核心原理、适用场景、资源需求等维度对比深度学习与传统机器学习。通过具体代码示例和真实项目场景分析,帮助开发者和企业决策者快速判断:你的项目该选深度学习还是传统机器学习?背景介绍目的和范围随着AI技术普及,"该用深度学习还是传统机器
- Python 机器学习实战:泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建)
程序员阿超的博客
Pythonpython机器学习开发语言泰坦尼克号KaggleScikit-learn实战教程
引言:挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩,它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛,要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题:目标变量Survived只有两个值,0(遇难)或1(生还)。这个项目之所以经典,是因为它涵盖
- 【unity游戏开发——网络】网络协议、TCP vs UDP 本质区别
向宇it
【unity游戏开发——网络】网络网络协议unity游戏引擎c#tcp/ipudp
注意:考虑到热更新的内容比较多,我将热更新的内容分开,并全部整合放在【unity游戏开发——网络】专栏里,感兴趣的小伙伴可以前往逐一查看学习。文章目录一、网络协议概述二、OSI七层模型三、TCP/IP四层模型四、核心传输协议对比1、TCPvsUDP本质区别2、TCP关键机制详解2.1三次握手建立连接2.2四次挥手断开连接五、常见面试题精要六、总结1、TCP:2、UDP:专栏推荐完结一、网络协议概述
- 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