- 机器学习15-2（Mini Batch Kmeans）
Roy_Allen
MachineL机器学习batchkmeans
文章目录简介MiniBatchK-MeansDBSCAN基本原理具体实现简介除了K-Means快速聚类意外，还有两种常用的聚类算法能够进一步提升快速聚类的速度的MiniBatchK-Means算法能够和K-Means快速聚类形成性能上互补的算法DBSCAN密度聚类MiniBatchK-Means非常抱歉，需要先来一段理论基础做铺垫，速览即可！在K-Means的基础上增加了一个MiniBatch的抽
- 向量检索中的 ANN（Approximate Nearest Neighbor）技术
XiaoQiong.Zhang
AI人工智能
向量检索中的ANN（ApproximateNearestNeighbor）技术是一种在高维空间中高效查找与查询向量q最相似的Top-K个向量的方法，其核心在于牺牲一定的精度（召回率）以换取比精确最近邻搜索（ExactNN）高数个数量级的查询速度。它广泛应用于图像/视频检索、自然语言处理（如语义搜索、问答）、推荐系统、生物信息学等场景。⸻一、基本问题定义目标：给定一个查询向量q，在一个庞大的向量集合
- 《昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类》
2301_82117638
MindSpore深度学习人工智能
K近邻算法实现红酒聚类今天我来学习一下使用MindSpore在部分wine数据集上进行KNN实验。1、实验目的了解KNN的基本概念；了解如何使用MindSpore进行KNN实验。2、K近邻算法原理介绍K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一。它正
- 昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类
shen-727
笔记学习近邻算法聚类
K近邻算法原理介绍K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一。它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基
- 昇思25天学习打卡营第17天 | K近邻算法实现红酒聚类
神奇的布欧
MindSpore学习学习近邻算法聚类数据挖掘深度学习人工智能算法
内容介绍：K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，是机器学习最基础的算法之一。它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基本要素：K值，一个样本的分类是由K个邻居的“多数表决”确定的。K值越小，容易受噪
- 5.11 day17
知识点聚类的指标聚类常见算法：kmeans聚类、dbscan聚类、层次聚类三种算法对应的流程实际在论文中聚类的策略不一定是针对所有特征，可以针对其中几个可以解释的特征进行聚类，得到聚类后的类别，这样后续进行解释也更加符合逻辑。聚类的流程标准化数据选择合适的算法，根据评估指标调参（）将聚类后的特征添加到原数据中原则t-sne或者pca进行2D或3D可视化KMeans和层次聚类的参数是K值，选完k指标
- 聚类算法之DBScan(Java实现)
weixin_33873846
人工智能java
DBScan是一种基于密度的聚类算法，它有一个核心点的概念：如果一个点，在距它Eps的范围内有不少于MinPts个点，则该点就是核心点。核心和它Eps范围内的邻居形成一个簇。在一个簇内如果出现多个点都是核心点，则以这些核心点为中心的簇要合并。下图给出DBScan的聚类结果：可以看到DBScan可以发现噪声，即它把(3,14)判定为噪声。到这里你一定有个疑问：为什么(8,3)一个点形成了一个簇，不是
- 聚类算法性能对比：K-means vs DBSCAN vs 层次聚类
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聚类算法性能对比：K-meansvsDBSCANvs层次聚类关键词：聚类算法、K-means、DBSCAN、层次聚类、性能对比、机器学习、无监督学习摘要：聚类是无监督学习的核心任务之一，广泛应用于用户分群、图像分割、异常检测等场景。本文将用“分水果”“找朋友”“建家谱”等生活化比喻，从原理、优缺点到实战场景，一步一步对比K-means、DBSCAN、层次聚类三种主流算法。无论你是刚入门的机器学习爱
- 聚类算法参数调优指南：如何获得最佳分组效果
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聚类算法参数调优指南：如何获得最佳分组效果关键词：聚类算法、参数调优、K-means、DBSCAN、轮廓系数、Calinski-Harabasz、高维数据摘要：聚类算法是无监督学习的核心工具，广泛用于用户分群、图像分割、异常检测等场景。但很多人发现：即使选对了算法，参数设置不当也会导致“分组混乱”或“簇无意义”。本文将用“分糖果”“找人群”等生活案例，结合Python代码实战，从底层逻辑到调优技巧
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awsrdsmysql连接
IhavejustcreatedRDSInstanceinN.Virginia&tryingtoconnectthatdatabaseusingNavicat.ButI'munabletoconnectit.AftersearchingoverinternetIcametoknowthatweneedtoconfigureSecurityGroups.Butinmycasethereisanoti
- 网络迷踪常用网站工具汇总（采集意见版）——炒饭论坛
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从《网络谜踪Searching(2018)》这部电影开始粉上网络迷踪。大概的剧情是工程师大卫·金（约翰·赵饰）一直引以为傲的16岁乖女玛戈特突然失踪。前来调查此案的警探怀疑女儿离家出走。不满这一结论的父亲为了寻找真相，独自展开调查。他打开了女儿的笔记本电脑，用社交软件开始寻找破案线索。大卫必须在女儿消失之前，沿着她在虚拟世界的足迹找到她…对于喜欢探索的童鞋们分享一些有用的网址和信息：一个网页：ht
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- Python 打卡训练营 Day17
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DAY17知识点聚类的指标聚类常见算法：kmeans聚类、dbscan聚类、层次聚类三种算法对应的流程实际在论文中聚类的策略不一定是针对所有特征，可以针对其中几个可以解释的特征进行聚类，得到聚类后的类别，这样后续进行解释也更加符合逻辑。聚类的流程标准化数据选择合适的算法，根据评估指标调参（）KMeans和层次聚类的参数是K值，选完k指标就确定DBSCAN的参数是eps和min_samples，选完
- 结合PCA、t-SNE/UMAP与聚类算法进行高维数据分析
闲人编程
人工智能实战教程—论文创新点算法聚类数据分析PCAt-SNEpythonUMAP
目录结合PCA、t-SNE/UMAP与聚类算法进行高维数据分析1.引言2.高维数据挑战3.降维技术概述3.1主成分分析（PCA）3.2t-SNE3.3UMAP4.聚类算法概述4.1K-Means4.2层次聚类4.3DBSCAN5.结合降维与聚类的方法6.案例分析6.1案例一：手写数字识别（MNIST）6.2案例二：基因表达数据分析6.3案例三：客户细分7.代码实现8.结论结合PCA、t-SNE/U
- 机器学习+深度学习
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人工智能大数据分析机器学习深度学习人工智能
文章目录一、机器学习（一）机器学习概念（二）机器学习基本流程（三）机器学习应用场景二、机器学习的常见工具与相关库（一）Python机器学习库（二）数据处理库（三）可视化库三、聚类算法思想与模型搭建过程（一）K-Means聚类算法（二）DBSCAN聚类算法四、分类算法思想与模型搭建过程（一）逻辑回归（二）决策树五、聚类与分类模型的评估方法的知识（一）聚类模型评估方法（二）分类模型评估方法六、深度学习
- clickhouse中常用的几个函数
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neighbor获取某一列前后相邻的数据，第二个参数控制前后相邻的距离SELECTa,neighbor(a,-1)from(SELECTarrayJoin([1,2,
- 【WRF理论第十六期】静态地理数据的插值处理（interp_option）
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WRF模型原理及应用WPSWRF
静态地理数据的插值处理（interp_option）一、插值方法的设置方式二、常见插值方法类型及原理最近邻插值法（nearest_neighbor）四点双线性插值（four_pt）三、不同静态数据推荐插值方法（示例）参考在WRF（WeatherResearchandForecasting）模式中，静态地理数据的处理是通过geogrid.exe程序完成的，它从静态地理数据集中读取地形、高程、土地利用
- R语言进行聚类分析—时间序列的模糊聚类：k-means,pam,fcm,HC，DBSCAN,EM
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###聚类距离的度量###mtcars_sub<-mtcars[,c("disp","hp")]#提取数据子集df_scale<-scale(mtcars_sub)#标准化处理dist_eucl<-dist(df_scale)#计算各样本间的距离矩阵，默认为欧氏距离round(as.matrix(dist_eucl)[1:3,1:3],1)#查看前三个样本间的距离矩阵df_scale[1:3,]#
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OnceyouhaveingestedsomedataintoanElasticsearchindex,youcansearchitbysendingrequeststothe_searchendpoint.Toaccessthefullsuiteofsearchcapabilities,youusetheElasticsearchQueryDSLtospecifythesearchcriteri
- Open3D 点云DBSCAN聚类算法
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目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客一、DBSCAN基本原理DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法，
- 机器学习--DBSCAN聚类算法详解
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机器学习算法聚类人工智能
目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5
- elasticsearch analyzer 学习笔记
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elasticsearch代码分析及扩展elasticsearchanalyzertoken
基本定义analyzer执行将输入字符流分解为token的过程使用场景在indexing的时候，也即在建立索引的时候在searching的时候，也即在搜索时，分析需要搜索的词语analysisCharacterfiltering(字符过滤器):使用字符过滤器转换字符Breakingtextintotokens(把文字转化为标记):将文本分成一组一个或多个标记Tokenfiltering：使用标记过
- 2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析（R语言）
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多元统计R语言代码机器学习算法人工智能开发语言数据挖掘数据分析
聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的观测值（或对象）分组到集群中。下面我将展示如何使用几种常见的聚类方法：K-均值（K-means）、层次聚类（HierarchicalClustering）和DBSCAN。1.K-均值聚类（K-meansClustering）K-均值是一种迭代的聚类算法，它将数据划分为K个预定义的集群。#加载需要的包library(cluster)#假设我们有一些二维数据s
- AI人工智能机器学习之聚类分析
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1、概要 本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析，以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例，从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组（簇），使得同一组中的样本相似度较高，而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类（K-MeansCl
- Whoosh: 一个功能强大的纯Python全文搜索引擎
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Whoosh:一个功能强大的纯Python全文搜索引擎whooshWhooshisafast,featurefulfull-textindexingandsearchinglibraryimplementedinpurePython.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whooshWhoosh是一个快速且功能丰富的全文索引和搜索库，完全使用Python实现
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isSearching:false,//判断当前页面是否被用户点击refreshTimer:null,userActionTimer:null,//用户操作的定时器//通用设置用户操作的函数setUserAction(){//标记用户正在执行操作this.isSearching=true;//清除任何旧的定时器clearTimeout(this.userActionTimer);//每次用户操作时
- 【Vim Masterclass 笔记10】S06L23：Vim 核心操作训练之 —— 文本的搜索、查找与替换操作（第二部分）
安冬的码畜日常
VimMasterclassvim笔记vim查找与替换
文章目录S06L23Search,Find,andReplace-PartTwo1文本替换命令`:s/old/new/`2指定范围的文本替换3特例：路径的替换4文件行号的配置5要点总结（1）搜索当前行（SameLineSearching）（2）跨行搜索（Searching）（3）替换命令（SubstituteCommand）写在前面根据李笑来《自学是门手艺》的建议，梳理完知识要点后又对这章内容制作
- [Halcon] 灰度值插值介绍
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HalconT图像处理人工智能halcon
目录1、前言2、插值⽅法2.1概述2.1.1图像变换的插值方法2.1.2测量对象的插值方法及特定位置灰度值的确定2.2最近邻插值（’nearest_neighbor’）2.3双线性插值（’bilinear’）2.4集成平滑的双线性插值2.4.1等权双线性插值（“constant”）2.4.2高斯加权双线性插值（“weighted”）2.5双三次插值（“bicubic”和“bicubic_clipp
- 攻克设备数据质量难题：深度学习应用的数据基石搭建教程（DBSCAN 聚类算法）
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深度学习运维算法数据质量DBSCAN聚类算法
摘要：在深度学习赋能设备管理的浪潮中，数据质量成为关键瓶颈。本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题，深入讲解强化采集端管控的策略，详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理，并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python代码。旨在为从业者提供一站式解决方案，助力打造高质量设备数据集，为深度学习模型高效运行筑牢根基，推动设备管理智能化落地。文章目录攻克设
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官，在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面，以重组弱点，增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官，HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群，但要求双机单活（两台机器：master和slave）：
1.正常情况下，只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时，slave自动启动本机的MyApp，同时虚拟IP漂移至slave，保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求，但F5的通常用法都是双机双活，单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题，Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项，我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式：Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3（英文）为例加以说明：
1. 设置Workspace的编码格式：
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发，偶尔敲点android代码，突然发现有些基础给忘记了，今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip，需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动：如何做好准备？
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网（IoT）还很新，企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划，而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域，而是哪些地方物联网没有在企业推进，” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿，这些设备在全
- spring学习——数据库（mybatis持久化框架配置）
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架，集成了多种数据访问技术。无论是JDBC，iBATIS(mybatis)还是Hibernate，Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架，要使用mybatis，就要做好相应的配置：
1，配置数据源。有很多数据源可以选择，如：DBCP，JDBC，aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式，代理类通过调用委托类对象的方法，来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口，代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期，可以分为：静态代理和动态代理。
所谓静态代理： 指程序员创建好代理类，编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理： 在程序运行时，通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例：
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比：Struts 1要求Action类继承一个抽象基类；Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口，也可以实现其他接口，使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的，只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础，这里的基础包括产品方向和产品策略的把握，包括设计，也包括对技术的理解和见识，对运营和市场的敏感，以及良好的沟通和协作能力。换言之，既然是产品经理，整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂，如何让人信服？如何让自己懂？就是不断学习，不仅仅从书本中，更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦，如下： <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境，对它的主从复制的工作机制，真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的，Redis到了2.4.5这个版本，主从复制还做成那样，Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果，这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中，经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串，而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象，这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式：
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】：
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法，这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目：任意给定一个正整数N，求一个最小的正整数M(M>1)，使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0，1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能，当出现空间不足等相关的错误时，Oracle可以不是马上返回错误信息，并回滚当前的操作，而是将操作挂起，直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT，或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中，在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针，简单示例程序：
/*
指针就是地址，地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意： 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针，实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字， int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行（优先级低，
// 程序结束timer也自动结束），注意，javax.swing
// 包中也有一个Timer类，如果import中用到swing包，
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security（13）——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回，我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能，完成了register 通过ajax与后端的通信，今天主要完成数据与mongodb的存取，实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object"，是MartinFowler等发明的一个术语，用来表示普通的Java对象，不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色，也不实现任何特殊的Java框架的接口如，EJB， JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象，它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中，通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin，详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中，我最先做的事情之一，就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范，以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告，除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题，这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接：zoj 3511 Cake Robbery
题目大意：就是有一个N边形的蛋糕，切M刀，从中挑选一块边数最多的，保证没有两条边重叠。
解题思路：有多少个顶点即为有多少条边，所以直接按照切刀切掉点的个数排序，然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&
