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Xian-HHappy
机器人-Robot算法机器人路径规划ROS
在ROS中,常用的路径规划算法主要有以下几种:全局路径规划算法A*算法:在Dijkstra算法基础上加入启发式函数,如曼哈顿距离或欧氏距离,优先探索靠近目标的节点,效率更高。需使用可容许的启发式函数以保证最优性,其通过配置启发式权重可平衡最优性与速度。在ROS中,nav2_planner中的SmacPlanner支持2D/3D的A*算法。Dijkstra算法:代价地图中的基础路径搜索方法,采用广度
- equine在神经网络中建立量化不确定性
struggle2025
神经网络人工智能深度学习
一、软件介绍文末提供程序和源码下载众所周知,用于监督标记问题的深度神经网络(DNN)可以在各种学习任务中产生准确的结果。但是,当准确性是唯一目标时,DNN经常会做出过于自信的预测,并且无论测试数据是否属于任何已知标签,它们也总是进行标签预测。EQUINEwascreatedtosimplifytwokindsofuncertaintyquantificationforsupervisedlabel
- tiktok开店注意事项
Bella12300
tiktok新手开店
想在tiktok上开店先别急着砸广告费,摸清平台的隐形规则更重要。tiktok现在没有面对大陆用户开放,稍有不慎就可能被扣保证金、封号,甚至钱货两空,今天就带大家了解一些tiktok开店的注意事项。一、资质审核营业执照:公司名称、经营范围必须与销售商品类目一致,比如卖美妆的营业执照如果写五金建材,审核会直接驳回。个体户只能入驻东南亚市场,且一个执照最多开5国店铺。法人信息:上传身份证需高清无边框,
- 实时股票API接口的调用方法 (原创教程)
kk_stoper
python开发语言javajavascript数据结构
1.准备工作接口类型:实时综合行情接口支持品种:贵金属,商品期货,外汇,A股,港股,美股查询方式:HTTP,WebSocket申请密钥:https://infoway.io官方对接文档:https://infoway.readme.io/reference/ws-subscription2.获取股票清单这个接口用来查询股票的名单,比如我可以获取美股清单:importrequestsurl="htt
- 物联网小知识: 无线传输协议__不同通讯线的通讯距离是多少,你知道吗?
深漂3年的小镁铝
嵌入式开发嵌入式话题STM32系列单片机开发物联网UART串口单片机stm32信息与通信通信协议51单片机
目录前言1.不同协议通讯线的传输距离2.无线传输协议与距离2.1.蓝牙2.2.Zigbee2.3.LoRa2.4.Wi-Fi2.5.蜂窝网络2.6.Sigfox2.7.LoRaWAN(* ̄︶ ̄)创作不易!期待你们的点赞、收藏和评论喔。前言在物联网中,通讯线的作用是传输数据、信号和电能,以便在设备之间建立通信链路。常见的通讯线包括USB线、信号线、RS485、RS232、以太网线、CAN等。其中,U
- python + selenium通过滑块验证
weixin_51144854
pythonselenium爬虫opencv
1、介绍使用python进行自动化操作或者爬虫过程中,可能会遇到需要进行验证的情况。本文介绍了两种通过滑块验证的方法:轮廓检测通过OpenCV进行轮廓检测,找到滑块背景中缺口的位置,计算缺口到滑块的距离。模板匹配通过OpenCV分析滑块背景图与滑块的相似度,找到滑块背景图中与滑块最相似的区域就是缺口的位置,然后计算缺口到滑块的距离。2、轮廓检测测试地址:https://accounts.douba
- Python爬虫实战:研究difflib库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫easyui开发语言前端difflib
1.引言1.1研究背景与意义在信息爆炸的数字时代,互联网每天产生海量文本内容。据统计,全球新闻网站日均发布文章超过300万篇,社交媒体平台产生的文本信息量更以亿级单位增长。这种信息过载带来了内容同质化、抄袭剽窃等问题,给新闻媒体行业、学术研究领域和搜索引擎优化等带来了挑战。文本相似度分析作为自然语言处理的重要分支,能够有效识别内容间的相似程度,具有重要的应用价值:新闻媒体行业:通过检测新闻抄袭和重
- 面向隐私保护的机器学习:联邦学习技术解析与应用
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习tensorflowpython神经网络cnn
在当今数字化时代,数据隐私和安全问题日益受到关注。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施,企业和机构在数据处理和分析过程中面临着越来越严格的合规要求。然而,机器学习模型的训练和优化往往需要大量的数据支持,这就产生了一个矛盾:如何在保护数据隐私的前提下,充分利用数据的价值进行机器学习模型的训练和优化?联邦学习(FederatedLearning)作为一种新兴的隐私保护技术,为解决这一问
- 3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——2.SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景
SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1.**待去重文本示例**2.**步骤1:文本预处理与特征提取**3.**步骤2:特征向量化与哈希映射**4.**步骤3:特征向量聚合**5.**步骤4:降维生成SimHash值**6.**步骤5:计算汉明距离与去重判断**三、工程化实现代码(Python简化示例)四、案例总结与优化点一、案例背景与目标假设
- [架构之美]Ubuntu 系统安装 Redis 的详细步骤(七)
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架构之美ubunturedislinux
Ubuntu系统安装Redis的详细步骤一,安装成功截图1.1更新系统并安装依赖1.2修改配置文件1.3安装成功截图二,安装Redis2.1更新系统并安装依赖
- 心跳报文 - Linux C++网络编程(二十八)
生活需要深度
linux内核网络编程
一:前面学习的总结核心架构浓缩总结实现的功能:(1)服务器按照包头包体格式正确的接收客户端发送过来的数据包;(2)根据手动的包的不同来执行不同的业务处理逻辑;(3)把业务处理产生的结果数据包返回客户端;咱们用到的主要技术(1)epoll高并发通讯技术(2)线程池技术来处理业务逻辑(3)线程之间的同步技术包括互斥量、信号量其他技术:信号,日志打印,fork()子进程,守护进程借鉴了哪些官方nginx
- Linux【7】------Linux系统编程(进程间通信IPC)
Invinciblenuonuo
linux多进程进程间通信
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- 性能分析定界指南
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性能分析定界指南前置条件HarmonyOSNext系统前台运行Flutter页面分析工具DevEcoStudioProfilerSmartPerfFlutter线程介绍Flutter使用多个线程来完成其必要的工作,图层中仅展示了其中两个线程。你写的所有Dart代码都在UI线程上运行。尽管你没有直接访问其他线程的权限,但是你对UI线程的操作会对其他线程产生性能影响。平台线程平台的主线,插件代码在这里
- 鸿蒙应用开发 自定义组件属性访问限定符
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鸿蒙harmonyos鸿蒙开发移动开发harmonyos鸿蒙鸿蒙开发UI组件化
在鸿蒙Next开发中,ArkTS对自定义组件的成员变量使用的访问限定符private/public/protected有特定的校验规则,当不按规范使用时会产生相应的日志信息。一、使用限制概述(一)private修饰相关限制1.对于@State/@Prop/@Provide/@BuilderParam/常规成员变量(不涉及更新的普通变量),使用private修饰时,在自定义组件构造时不允许进行赋值传
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储能风电智能环控系统能源
纵观储能行业发展历程,技术水平突飞猛进,各类政策、规范标准都已取得长足进步,但起火爆燃事故却始终如影随形,储能安全也成为业内关注的焦点。起火爆燃何故频发,又应当如何防范呢?储能站大多采用的是锂电池,极易产生易燃易爆炸气体,一旦锂电池本身发生自燃就会在短时间内爆炸,直接影响现场工作人员的生命安全及其他设备的正常运行,所以就需要在日常运营维护和意外产生的时候有一套完备的储能泄爆排风系统,在灭火的时候做
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SR触发器(Set-Reset触发器)能够用于**消抖(Debounce)**,主要是因为它的双稳态特性和对输入信号的锁定能力。机械开关(如按键、拨动开关)在闭合或断开时,由于金属触点的弹性,会在短时间内产生多次快速通断(即“抖动”),导致信号出现多个脉冲。SR触发器可以通过其逻辑特性消除这些抖动,确保输出稳定的电平信号。---##**SR触发器消抖的原理**###**1.SR触发器的基本特性**
- No row with the given identifier exists 解决方法
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博客分类:异常、错误处理Hibernate有两张表,a和b.产生此问题的原因就是a里做了关联或者(特殊的多对一映射,实际就是一对一)来关联b.当hibernate查找的时候,b里的数据没有与a相匹配的,这样就会报Norowwiththegivenidentifierexists这个错.(一句话,就是数据的问题!)假如说,a里有自身的主键id1,还有b的主键id2,这两个字段.如果hibenrate
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要实现完美的正六边形蜂巢排列,关键在于精确计算每个六边形的顶点位置和排列方式。以下是Cesium1.106中优化后的完整实现方案:正六边形几何原理正六边形的特性:所有边长相等(设为radius)中心到每个顶点的距离相等(外接圆半径)相邻六边形中心间距为√3*radius行间距为1.5*radiusCesium.Ion.defaultAccessToken='你的defaultAccessToken
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【网络安全】网络基础网卡网络数据帧
帧到底是由谁来产生的?网卡可以产生,交换机也可以产生。交换机产生的话是因为交换机之间需要一些协议来维护特定的功能,如STP,VTP而最重要的功能还是转发网卡(也就是主机)所产生的帧。
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数字后端硬件架构
NDR是指与工艺库的默认规则(DR)不同的特殊物理规则:常见的有:间距规则(spacing):增加信号线与邻近线之间的距离,降低Crosstalk串扰。线宽规则(width):加宽信号线,降低电阻和电感,提高信号驱动能力金属层指定:指定使用低电阻或低串扰的金属层(如高层金属)端点规则:如加强端点接触等为什么要有NDR?这就要提到金属的EM(电迁移electro-migration)问题。由于电子的
- 5分钟了解回归测试
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点击文末小卡片,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快1.什么是回归测试(RegressionTesting)回归测试是一个系统的质量控制过程,用于验证最近对软件的更改或更新是否无意中引入了新错误或对以前的功能方面产生了负面影响(比如你在家中安装了新的空调系统,发现虽然新的空调系统可以按预期工作,但是本来亮的等却不亮了)。其主要目标是确保旨在改进的修改不会破坏软件的既定性能和可靠性。回归测试
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目录定义结构适用场景使用示例定义建造者模式是一种创建型设计模式,其核心思想是将复杂对象的构建过程与其表示分离,使相同构建逻辑能生成不同结构的对象。该模式通过分步骤构建复杂对象,允许用户只指定对象类型和内容而无需了解内部构建细节。结构适用场景1)对象具有复杂内部结构或需要多个配置参数时;2)需要将对象的创建与使用分离;3)相同构建过程需产生不同表现形式;4)避免使用过长的构造器参数列表;5)构建步骤
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在数字图像处理中,噪点消除是提高图像质量的关键步骤。本文将基于OpenCV库,详细讲解五种经典的图像去噪滤波方法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波,并通过丰富的代码示例展示它们的实际应用效果。一、图像噪点与滤波基础1.1常见图像噪声类型高斯噪声:符合正态分布的随机噪声椒盐噪声:随机出现的黑白像素点泊松噪声:光子计数噪声量化噪声:模拟信号数字化过程中产生1.2滤波方法分类滤波类型特点
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原标题:共识机制:权益证明机制(POS)在区块链系统框架中,共识层提供了全网对交易和区块的共识,是接在区块链中产生信任的方法和机制。目前常用的共识机制有三种:ProofofWork工作量证明,简称PoW;ProofofStaked权益证明,简称Pos;DelegatedProofofStake授权股权证明,简称DPoS。其中,工作量证明PoW是比特币所用的共识机制,也是目前使用最广泛和成熟的共识机
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第3章:神经网络如何学习在第二章中,我们详细了解了神经网络的静态结构:由神经元组成的层,以及连接它们的权重和偏置。现在,我们将进入整个教程最核心的部分:神经网络是如何从数据中"学习"的?这个学习过程是一个动态的、不断调整自身参数以求更佳预测的过程。我们将通过四个关键概念来揭示这个秘密:前向传播(ForwardPropagation):数据如何通过网络产生一个预测?损失函数(LossFunction
- Launcher3源码分析(CellLayout)
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CellLayout是workspace的屏幕。CellLayout中的一些重要属性:intmCellWidth;intmCellHeight;//每一个屏幕的行列数intmCountX;//每一行的item个数intmCountY;//每一列的item个数//item之间的距离intmWidthGap;//item之间的宽度intmHeightGap;//item之间的高度构造方法publicC
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问题01---notargetconnected解决方法此问题是在烧录呼吸灯程序时产生,可能因定时器配置错误导致。(定时器,PWM)
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在图像分类任务中,背景噪声和复杂场景常常会对分类准确率产生负面影响。为了应对这一挑战,本文介绍了一种结合OpenCV图像分割与PyTorch深度学习框架的增强图像分类方案。通过先对图像进行分割提取感兴趣区域(RegionofInterest,ROI),再进行分类,可以有效减少背景干扰,突出关键特征,从而提高分类准确率。该方案在多种复杂场景下表现出色,尤其适用于图像背景复杂或包含多个对象的情况。一、
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更多云服务器知识,尽在hostol.com在现代的云计算环境中,存储方案扮演着至关重要的角色。从初创公司到大型企业,云存储被广泛应用于数据的存储、访问与共享。你可能会问,究竟哪种存储方式最适合你的需求呢?是对象存储、块存储,还是文件存储?每种存储方式都有其独特的优势和劣势,而对于云服务器用户来说,选择合适的存储方案,往往能对性能、成本以及可扩展性等方面产生巨大的影响。让我们来仔细分析一下这三种常见
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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
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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