- 第十四届蓝桥杯省赛C++C组——子矩阵(蓝桥杯篇章完结撒花)
Dawn_破晓
蓝桥杯一个月速成日志蓝桥杯c++c语言
本来想写的速成日志也没写多少,cb国二,最后一题树形DP调了一小时发现h数组没置-1,最后无果,如果没马虎可能有国一水平了,正儿八经准备用了两个月,因为要考研,每天只学2-3小时的算法,一共刷了300多道题吧,由于之前选过ACM(实验课因为周六去,懒得去还给我挂了)和算法分析课,所以还是有点基础的,如果算上一年前刷的题总共加起来也就400多道题吧。说一下历程吧,一年前的题都是老师布置的作业,迫不得
- 【OpenCV C++】如何快速 高效的计算出图像中大于值的像素个数? 遍历比较吗? No,效率太低!那么如何更高效?
R-G-B
OpenCVC++opencvc++计算机视觉
文章目录1问题2分析3代码实现(两种方法实现)方法1:使用cv::compare方法2:使用cv::threshold3.2compare和threshold看起来都有二值化效果?那么二者效率?4compare函数解释4.1参数解释4.2底层行为规则4.3应用示例4.4典型应用场景1问题一幅图像的目标区域ROI尺寸为60*35的灰度图,快速计算出大于backVal的像素个数,其中backVal=2
- Linux篇1-初识Linux
逃跑的机械工
Linuxlinux
1.Linux能干什么Linux能够进行各种语言的开发工作,基本主要以后端语言为主C++,JAVA,python;Linux能进行各种指令操作,从而完成各种的文件相关的管理工作2.Linux基本指令2.1ls指令在Linux中,以.开头的文件,叫做隐藏文件;ls-a显示隐藏文件隐藏文件:Linux配置文件,可以隐藏起来,防止误操作,起到保护作用;ls-l列出文件的详细信息-d将目录象文件一样显示,
- Java设计模式之代理模式
飞翔中文网
Javajava设计模式
概念和作用代理模式是一种结构型设计模式,它允许为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。代理对象在客户端和目标对象之间起到中介作用,可以在目标对象执行某些操作前后添加额外的功能。使用场景1.访问控制:根据用户权限决定是否允许访问目标对象。2.日志记录:在访问目标对象前后记录日志信息。3.性能监控:测量目标对象方法的执行时间。4.延迟加载:按需加载资源,避免过早占用内存。举例静态代理静态代理在编
- 多机器人系统感知能力和控制体系结构综述
罗伯特之技术屋
人工智能与智能系统专栏机器人
摘要:为了促进多机器人系统(multirobotsystem,MRS)的智能化、无人化发展,并提升MRS在不同工作环境中的探测能力和系统的灵活性,本文从MRS的感知能力及其控制系统架构的角度出发,深度调研并分析了MRS相关的研究与工作,重点探讨了空中、地面、水面、水下4种应用环境下的MRS感知能力与控制系统架构,并对未来的研究方向进行展望。本文的结果可对于后续MRS在感知方法和控制系统的选用上提供
- 量子密码学技术架构解析与程序员视角
算法
量子计算威胁模型分析传统公钥密码体系(RSA/ECC)的安全假设基于:大数分解问题的计算复杂度(RSA)椭圆曲线离散对数问题(ECC)有限域离散对数问题(DSA)Shor算法的时间复杂度为O((logN)^3),当量子比特数达到阈值时:2048位RSA可在8小时内破解(理论值)ECC-256的破解时间将降至多项式级别Grover算法对对称密码的影响:AES-256的有效安全性降至2^128哈希函数
- 在线视频创作平台(Vidnami)
deepdata_cn
视频生成视频剪辑视频创作
Vidnami是一款功能强大的在线视频创作平台,前身为ContentSamurai,于2015年推出,2020年更名为Vidnami。它运用人工智能技术,能够分析输入的文本,自动从大量素材中选取合适的图像和视频片段,将文字快速转化为具有专业外观的视频,无需用户具备视频编辑经验。该平台提供多种视频模板、全主题定制功能以及内置的免版权媒体库,包括3000万张图片和3万首音乐,还支持自动配音,用户可以录
- 混合整数非线性规划的松弛与分解方法
Waiyuet Fung
混合整数非线性规划松弛方法分解技术启发式算法全局优化
背景简介混合整数非线性规划(MINLPs)作为运筹学中的一个重要领域,涉及到优化问题的连续和离散变量混合,在工程设计、生产调度、资源分配等多个领域发挥着关键作用。本书由I.Nowak撰写,旨在深入探讨这一复杂的优化问题及其解决方案。MINLPs基础概念在本书的第一部分,Nowak介绍了MINLPs的基本概念。MINLPs的目标是寻找一组连续和整数变量的最优组合,以最小化或最大化某个非线性目标函数。
- Linux GDB print pretty
小米人er
我的博客linuxgdb
在GDB(GNU调试器)中,setprintprettyon是一个用于格式化结构体和联合体输出的命令。它的核心作用是让GDB在打印复杂数据类型(如结构体、联合体或类)时,以更易读的缩进和换行格式显示内容,而不是将所有字段挤在一行。以下是详细解释:1.命令的作用默认行为:默认情况下,GDB打印结构体或联合体时,所有字段会显示在一行中,例如:(gdb)pmy_struct$1={field1=42,f
- 【初学者】请介绍一下指针分析(Pointer Analysis)?
lisw05
计算机科学技术c语言指针
李升伟整理指针分析(PointerAnalysis)指针分析(PointerAnalysis)是一种静态程序分析技术,用于确定程序中指针可能指向的内存位置或对象。它是编译器优化、程序验证、漏洞检测和并行化等领域的重要基础。1.指针分析的目标指针分析的主要目标是回答以下问题:指针变量可能指向哪些内存位置或对象?两个指针是否可能指向同一个内存位置(别名分析)?指针的指向关系如何影响程序的行为?通过回答
- 如何通过宠物用品条形码实现高效库存管理?
爱码字的小印
条形码经验分享宠物
在宠物用品行业,每件产品都有自己独特的小故事:宠物的玩具、食品、衣物甚至小零食,都是专门为它们设计的小惊喜。然而,管理这些宠物用品却不简单,尤其是当库存越来越多的时候无数的宠物用品堆满货架,找一袋猫粮却像在玩捉迷藏,这简直让人头疼!宠物用品条形码的出现正是为了解决这个问题。那么,宠物用品条形码究竟如何发挥作用?条形码生成又有哪些便捷工具?什么是宠物用品条形码?宠物用品条形码是一种广泛用于库存管理的
- python、JavaScript 、JAVA等实例代码演示教你如何免费获取股票数据(实时数据、历史数据、CDMA、KDJ等指标数据)配有股票数据API接口说明文档详解参数说明
蝶澈乐乐
pythonjavascriptjava股票数据接口api开发语言
近一两年来,股票量化分析逐渐受到广泛关注。而作为这一领域的初学者,首先需要面对的挑战就是如何获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息,这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务是从这些数据中挖掘出有价值的信息,为我们的投资策略提供有力的支持。在寻找数据的过程中,我尝试了多种途径,包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫,以及同花
- Hessian 矩阵(海森矩阵)
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Hessian矩阵(海森矩阵)是一个包含二阶偏导数信息的方阵,在数学和优化中起着重要作用。对于一个多元函数,其Hessian矩阵是由其各个变量的二阶偏导数组成的矩阵。假设有一个函数f(x1,x2,…,xn)f(x_1,x_2,\dots,x_n)f(x1,x2,…,xn),其Hessian矩阵(H)的元素是:Hij=∂2f∂xi∂xjH_{ij}=\frac{\partial^2f}{\parti
- 打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归
OverlordDuke
聚类算法数据可视化爬虫线性回归算法
打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归利用数据实现全面分析数据分析与可视化功能创新的聚类分析功能结语在如今房地产市场日益复杂的背景下,对于投资者、购房者和市场分析师来说,了解市场动态并做出明智的决策至关重要。基于此,我们开发了一款基于Python的城市二手房分析与可视化系统,为用户提供了强大的工具,帮助他们深入了解当地房地产市场。利用数据实现全面分析我们的系统利用爬取的58同
- 神经网络之参数初始化
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引言:参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤,目的是给网络中权重(weights)和偏置(biases)赋予初始值。合适的参数初始化方法有助于提高训练速度、避免梯度消失/爆炸问题,并且加速网络的收敛。一、参数初始化目的避免梯度消失和梯度爆炸:在深度神经网络中,参数初始化对梯度流动非常重要。如果初始权重值太大或太小,可能导致梯度爆炸或梯度消失,从而增加网络的训练难度。加速收敛:良好的初始化可以帮
- Linux安装Anaconda和Jupyter
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人工智能Linuxlinuxjupyter运维
一、了解Anaconda和Jupyter引言:Anaconda是一个流行的开源数据科学平台,广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的Python和R编程语言环境。Anaconda的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程,提供一个易于安装和管理的环境。而预装了大量常用的Python和R库,这些库涵盖了数据科学的各个方面,包括:数据分析:Pandas、
- glm-4v-9b 踩坑(4-bit量化,bitsandbytes 异常)
phynikesi
pytorchglm-4v-9b踩坑bitsandbytes异常
前言本文只分享了自己在体验glm-4v-9b过程中遇到的问题,没有涉及对模型本身以及更多问题的分析,大家可先看问题描述,再决定是否看下去。实验平台:linux系统,RTXA4000。嫌麻烦的可以直接到文未看结论。问题描述16g显卡难以加载模型bitsandbytes异常,模型无法运行加载问题本人设备有限,引用一下别人完整加载模型的数据,大约18.9g。用16g显卡直接报OOM,用8-bit加载还是
- 淘宝API接口深度解析:用户行为分析与精准营销实战
lovelin+vI7809804594
爬虫人工智能python反向海淘API
在电子商务领域,数据是驱动业务增长的关键要素之一。淘宝API接口作为连接商家与淘宝平台的桥梁,为商家提供了丰富的数据资源和强大的功能支持。其中,用户行为分析与精准营销是商家利用淘宝API接口实现业务增长的重要手段。本文将深入解析淘宝API接口在用户行为分析与精准营销方面的应用,并结合实战案例探讨其实际效果。一、淘宝API接口概述淘宝API接口是淘宝开放平台提供的一组标准化的网络接口,允许第三方开发
- 电商API接口防爬虫实战:日均拦截千万级恶意请求的技术揭秘
lovelin+vI7809804594
python人工智能java大数据数据库
在电子商务蓬勃发展的今天,API(应用程序编程接口)接口作为电商平台与外部系统交互的桥梁,承载着商品管理、订单处理、支付结算、用户管理、数据分析等重要功能。然而,这些功能也使电商API接口成为攻击者的目标,面临着来自多个方面的安全挑战。本文将深入探讨电商API接口防爬虫的策略与技术,揭秘日均拦截千万级恶意请求的实践过程。一、电商API接口的重要性与风险1.API接口的定义与作用API接口是一种定义
- ChatGPT、DeepSeek、GIS与Python机器学习强强联合!地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建
WangYan2022
DeepSeekChatGPT地下水地质灾害DeepSeekChatGPTGIS灾后重建
在地质灾害频繁肆虐的当下,精准开展风险评价刻不容缓。如今,一门极具创新性的教程震撼登场,它将ChatGPT、DeepSeek等前沿技术与GIS、Python以及机器学习深度交融,为学员打造出前所未有的学习体验,助力大家在地质灾害风险评价领域强势突围,一路领先。前沿技术融合,铸就智能学习核心动力教程最闪耀的亮点之一,便是大胆引入了ChatGPT和DeepSeek技术。它们恰似无所不能的“数据魔法师”
- XSS 绕过分析:一次循环与两次循环的区别
智商不在服务器
渗透攻击xss前端
目录代码分析代码流程:一次循环的问题原因分析:删除顺序导致遗漏两次循环修复方案两种绕过方式绕过方法1:DOM破环绕过方法2:SVGXSS(双SVG绕过)1.为什么"一个SVG注定失败,两个SVG直接成功"?2.为什么属性被删除后SVG仍能触发XSS?复现对比实验场景1:单SVG(失败)场景2:双SVG(成功)防御建议:代码分析Documentconsole.info(x.attributes);c
- 使用Java爬虫根据关键词获取Shopee商品列表?
小爬虫程序猿
java爬虫开发语言
在跨境电商领域,Shopee作为东南亚及中国台湾地区领先的电商平台,拥有海量的商品信息。无论是进行市场调研、数据分析,还是寻找热门商品,根据关键词获取Shopee商品列表都是一项极具价值的任务。然而,手动浏览和整理这些信息显然是低效且容易出错的。幸运的是,通过编写Java爬虫程序,我们可以高效地完成这一任务。本文将详细介绍如何利用Java爬虫根据关键词获取Shopee商品列表,并提供完整的代码示例
- Hessian 矩阵是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021AIpython2024大模型以及算力矩阵线性代数算法人工智能机器学习
Hessian矩阵是什么目录Hessian矩阵是什么Hessian矩阵的性质及举例说明**1.对称性****2.正定性决定极值类型****特征值为2(正),因此原点(0,0)(0,0)(0,0)是极小值点。****3.牛顿法中的应用****4.特征值与曲率方向****5.机器学习中的实际意义**一、定义与公式二、实例分析Hessian矩阵是多元函数二阶偏导数构成的方阵,用于分析函数局部曲率、判断极
- 神经网络基础之正则化
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人工智能神经网络人工智能机器学习
引言:正则化(Regularization)是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项(PenaltyTerm),对模型的复杂度进行约束,从而提升模型在新数据上的泛化能力。一、正则化目的防止过拟合:当模型过于复杂(例如神经网络层数过多、参数过多)时,容易在训练数据上“记忆”噪声或细节,导致在测试数据上表现差。简化模型:正则化通过限制模型参数的大小或数量,迫
- DApp开发需要多少钱?全面解析DApp开发成本
Lovely_xwys
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随着区块链技术的不断发展和普及,去中心化应用(DApp)逐渐成为金融科技领域的新宠。DApp以其去中心化、透明性和安全性等特点,吸引了众多开发者和投资者的关注。然而,对于想要涉足DApp开发的人来说,最关心的问题之一就是:DApp开发需要多少钱?本文将从多个角度全面解析DApp的开发成本。一、DApp开发成本概述DApp的开发成本并非一成不变,它受到多种因素的影响,包括项目的复杂度、功能需求、技术
- Cookies 详解:工作原理、使用方法及安全性
才华是浅浅的耐心
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1.什么是Cookie?Cookie是存储在用户浏览器中的小型文本数据,通常用于保存用户会话信息、个性化设置以及跨页面的数据共享。它是Web服务器与客户端浏览器之间的一种状态管理机制,常用于爬虫的会话凭证。查看方式:打开网站-登录-打开开发正工具-点击网络-刷新-点击一个包-查看表头(有的需要禁用缓存才能看见)2.Cookie的作用会话管理:如用户登录状态的保持。个性化设置:存储用户偏好,如主题、
- 推特关键词爬虫Python实现最新版(2025.2.20)
才华是浅浅的耐心
爬虫python开发语言
引言随着各类自媒体平台的兴起,数据挖掘和分析变得尤为重要。推特作为全球最大的自媒体平台,越来越来越多的人需要通过爬取其内容进行分析。然后自从马斯克接手推特之后,推特api不可再用,推特的反爬力度也在逐渐增强。今天小编就分享一个推特爬虫的教程。描述这篇文章主要通过关键词爬取帖子内容信息以及帖子作者主页相关信息,用户也可根据自己需要的时间段进行筛选。推特可支持筛选多种语言,我这里先展示中文和英文的。字
- 纳米尺度仿真软件:Quantum Espresso_(19).输运性质计算
kkchenjj
分子动力学2模拟仿真仿真模拟分子动力学
输运性质计算在纳米尺度仿真软件中,输运性质计算是研究材料和器件中电荷和热能输运的重要工具。QuantumEspresso提供了多种方法来计算输运性质,包括使用非平衡格林函数(NEGF)和传输矩阵方法(TMM)。本节将详细介绍如何使用QuantumEspresso及其相关模块进行输运性质的计算,包括设置计算参数、运行模拟以及分析结果。1.非平衡格林函数(NEGF)方法1.1.原理非平衡格林函数(NE
- 现代前端开发框架对比:React、Vue 和 Svelte 的选择指南
zhyoobo
vue.jsreact.js前端
引言在当今快速发展的Web开发领域,前端框架的选择往往直接影响项目的开发效率、维护成本和用户体验。React、Vue和Svelte作为当前最受关注的三大框架,各自拥有独特的设计哲学与技术实现。本文将通过5000字的深度解析,从架构设计、开发体验、性能特征到生态系统四个维度进行全方位对比,并针对不同场景提供选型决策框架。无论您是初创团队的技术负责人,还是正在构建企业级应用的架构师,都能在此找到面向2
- DeepSeek智能政务大脑:城市服务知识库构建全指南——从RAG架构到民生场景落地实践
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用政务架构
DeepSeek赋能城市智慧升级:基于RAG架构的市民服务智能知识库构建全解一、需求分析与技术选型1.1市民服务场景需求市民服务智能知识库需要解决政务咨询效率低下、专业术语难理解、多轮对话能力弱等核心问题。系统需具备:自然语言理解能力(NLU)异构知识整合能力政策法规精准解读能力多轮对话上下文管理应急服务联动机制1.2DeepSeek技术栈选择基于DeepSeek-Large语言模型构建核心系统,
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置