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lytcreate.
Linux问题记录linuxssh服务器
一、修改配置文件修改ssh服务的配置文件:/etc/ssh/sshd_config将Port22放开注释,并将22修改为2024,并保存二、重启sshd服务systemctlrestartsshd三、重启服务失败如果重启服务失败,可以执行以下命令:semanageport-a-tssh_port_t-ptcp2024semanageport-a-tssh_port_t-ptcp2024命令在SEL
- Django连接mysql数据库
NiHaoChiLeMa
数据库djangopython
前篇已配置好了Django的运行环境,接下来连接数据库,Django数据库默认保存在SQLite3上,但是不熟悉SQLite的操作,想更换为mysql数据库.一、新建数据库在mysql新建一个数据库,库名为:testsql二、配置Django项目环境1、配置settings.py在settings.py找到DATABASES,修改里面的参数为:DATABASES={'default':{'ENGI
- MD5加密算法和BCrypt密码加密算法
敲代码的小王!
java安全算法
目录一、BCrypt算法与MD5算法介绍1、MD5算法1.MD5算法介绍2.MD5算法工作原理3.MD5算法的优劣2、BCrypt算法1.BCrypt算法介绍2.BCrypt算法原理3.BCrypt算法优劣3、两种算法的对比和总结1.MD5与bcrypt对比2.总结二、两种算法的使用1、MD5算法的使用说明:2、BCrypt算法的使用1.引入依赖2.BCrypt算法使用前言:随着网络安全威胁的日益
- 零基础3分钟上手量化交易,用均线+成交量跑赢市场
Max易发量化
Ehpod易发量化大数据人工智能区块链比特币web3
首先抛出一个问题:为什么新手更需要量化交易?揭开散户逆袭的唯一捷径当你在市场中“裸奔”时,机构早已全副武装二级市场是世界最残酷的竞技场,无论是熟知的大A、美股还是加密。当然如果你选对了市场,也会达到事半功倍的效果,如果你选错了鱼塘,拿着刀叉、簸箕、渔网去捕鱼,但鱼儿已经被大户打捞得消失殆尽,怎么打捞都是徒而无功...机构用AI每秒分析10万条数据,而你还在刷社交媒体看小道消息对冲基金靠算法24小时
- 【GESP】C++二级真题 luogu-b3924, [GESP202312 二级] 小杨的H字矩阵
CoderCodingNo
GESPc++矩阵java
GESP二级真题,多层循环、分支语句练习,难度★✮☆☆☆。题目题解详见:https://www.coderli.com/gesp-2-luogu-b3924/【GESP】C++二级真题luogu-b3924,[GESP202312二级]小杨的H字矩阵|OneCoderGESP二级真题,多层循环、分支语句练习,难度★✮☆☆☆。https://www.coderli.com/gesp-2-luogu-
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天***1696
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全自动小型气象站在农田中具有多方面的用处,以下是其主要应用:一、实时监测农田气象参数全自动小型气象站能够实时监测农田环境中的温度、湿度、光照强度、风速、风向、降雨量等关键气象参数。这些参数对于农作物的生长、发育和产量有着重要影响。通过实时监测,农民可以及时了解农田的气象状况,为农业生产提供科学依据。二、作物生长监测与精准管理生长环境评估:通过监测的气象参数,农民可以判断作物是否处于最佳生长状态,从
- 斐波那契数列模型:在动态规划的丝绸之路上追寻斐波那契的足迹(下)
诚丞成
常用算法讲解动态规划算法
文章目录引言一.第n个泰波那契数1.1题目链接:https://leetcode.cn/problems/n-th-tribonacci-number/description/1.2题目分析:1.3思路讲解:1.4代码实现:二.三步问题2.1题目链接:https://leetcode.cn/problems/three-steps-problem-lcci/description/2.2题目分析:
- HDFS分布文件系统(Hadoop Distributed File System)
柿子小头
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目录一.HDFS的本质二.HDFS的架构与原理三、HDFS特性四.HDFS的常用命令1.显示HDFS指定路径下的所有文件2.在HDFS上创建文件夹3.上传本地文件到HDFS4.查看文件5.删除HDFS上的文件或者目录6.修改指定文件的权限信息(读、写、执行)一般语法:chmod[可选项]五、HDFS实战应用六、总结一.HDFS的本质HadoopDistributedFileSystem(HDFS)
- 一款功能齐全的iOS混淆工具介绍及功能详解
技术博主狂热者
ios
机缘巧合偶遇iOS马甲包业务,前期也使用过目前市面上其他得工具,实际效果不太理想。经过大量实践,开发出一款功能齐全的混淆工具。工具的主要功能OC、C++、Swift已封装成Mac应用,其他功能还在封装中,敬请期待。马甲包的本质:阶段一减低重复率,本人开发初期的版本和目前市面上的其它工具基本相似,主要是‘名称’全局替换这一个基本的功能阶段二减少相似度(相同元素的正态分布),目前该工具经过优化及不断重
- [笔记.AI]如何判断模型是否通过剪枝、量化、蒸馏生成?
俊哥V
由AI辅助创作AI笔记人工智能
以下摘自与DeepSeek-R1在线联网版的对话一、基础判断维度技术类型核心特征验证方法剪枝模型参数减少、结构稀疏化1.检查模型参数量是否显著小于同类标准模型12.分析权重矩阵稀疏性(如非零参数占比50%)3蒸馏模型结构轻量但性能接近大模型、输出分布平滑1.对比师生模型结构差异52.分析输出概率分布的熵值(蒸馏模型熵值更高)2二、具体技术验证方法1.剪枝模型验证结构分析使用model.summar
- 6.3:Matlab中二维数组的基本运算(加减乘除)(课程共5300字,4段代码举例,带详细操作步骤)
小兔子平安
Matlab完整学习全解答matlab机器学习开发语言
例子1:逐元素加法运算(Code①)例子2:矩阵乘法运算(Code②)例子3:逐元素除法运算(Code③)例子4:矩阵减法运算(Code④)——例子1:逐元素加法运算(Code①)%代码示例1:逐元素加法运算A=[123;456;789];B=[101112;131415;161718];C=A+B;disp(C);操作步骤:①打开Matlab软件;②创建一个名为A的二维数组,赋值为[123;45
- 机器学习(四) 本文(2万字) | 梯度下降GD原理 | Python复现 |
小酒馆燃着灯
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第四章梯度下降一引入梯度二从一元到多元2.1一元函数2.1.1引入梯度下降2.1.2学习率2.1.3继续更新迭代2.2二元函数2.3多元函数三多种梯度方法3.1批量梯度下降(BatchGradientDescent,BGD)3.1.1对目标函数求偏导3.1.2每次迭代对参数进行更新3.1.3优缺点3.2随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)3.2.1对目标函数求
- 理解都远正态分布中指数项的精度矩阵(协方差逆矩阵)
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之前一直不是很理解这个公式为什么用这个精度矩阵,为什么这么巧合,为什么是它,百思不得其解,最近有了一些新的理解:1.这个精度矩阵相对公平合理的用统一的方式衡量了变量间的关系,但是如果是公平合理的衡量变量间的关系,那么协方差本身就可以,那为什么又不是协方差矩阵,而是协方差矩阵的逆呢?看第二点。2.精度矩阵表征了变量之间的条件独立性,协方差矩阵是一个整体相关性的度量,比协方差矩阵更好的衡量了变量之间的
- 智能汽车安全实战:车联网威胁检测从入门到精通(含CAN总线/OTA/深度学习完整代码实现)
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DeepSeekR1模型企业级应用汽车安全深度学习
车联网安全威胁检测实战:从CAN总线到OTA的全链路攻防解析(附完整Python代码)一、车联网安全威胁现状与挑战随着智能网联汽车渗透率突破60%,车端ECU数量超过150个,车载通信接口增加至8种以上,攻击面呈现指数级增长趋势。2023年某知名车企曝出的OTA升级漏洞导致50万辆汽车面临远程控制风险,凸显车联网安全检测的紧迫性。二、车联网安全检测技术框架2.1威胁检测架构设计classVehic
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一、创建用户并赋权createuserdbtjidentifiedbyoracledefaulttablespaceOGGTBS;grantconnect,resourcetodbtj;grantselectanydictionarytodbtj;grantcreatejobtodbtj;grantmanageschedulertodbtj;二、创建存储表1、连接到新建用户conndbtj/ora
- 使用NLTK,Natural Language Toolkit(Python自然语言工具包)对“PyMuPDF、Pillow和pytesseract实现PDF文件中文OCR识别”的改进
岳涛@泰山医院
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文章目录一、“PyMuPDF、Pillow和pytesseract实现PDF文件中文OCR识别”存在的问题及改进方向1.1存在问题1.2改进方向1.2.1使用PyMuPdf识别文字元素1.2.2使用NLTK对两次识别的结果进行相似度比对二、NLTK的安装2.1NLTK简介2.2pip安装2.3下载nltk_data2.4解压到C:/Users/Administrator/AppData/Roami
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目录一、认知革命:重新定义AI助手的能力边界二、学习效能倍增器:构建个人知识管理系统2.1知识获取阶段2.2知识内化阶段2.3知识输出阶段三、职业发展加速器:从技能提升到价值变现3.1技能跃迁路径3.2副业变现模式四、生活决策优化:从健康管理到投资理财4.1健康管理4.2投资决策4.3生活服务五、认知跃迁路线图(实施步骤与关键节点)六、风险控制与伦理边界一、认知革命:重新定义AI助手的能力边界(深
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1.背景导航是为了实现不同界面的切换,是一种组织系统功能的方式。提供两种导航,一是基于View切换,二是基于ViewModel状态。2.导航应用2.1导航切换首先根据Prism(MVVM)中介绍的方法,引入Prism框架然后创建图示三个项目,分别引入Prism框架,创建相应的文件夹具体代码与WPFPrsim框架(区域)文章中提及相同,可详见WPFPrsim框架(区域)此篇文章.2.2导航传参导航传
- 利用深度学习进行汇率预测:LSTM与Transformer模型的应用实践
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第一部分:数据收集与准备1.1数据集介绍1.2数据准备第二部分:使用LSTM模型进行汇率预测2.1数据序列化2.2LSTM模型构建2.3模型训练与评估2.4结果可视化第三部分:使用Transformer模型进行汇率预测3.1数据序列化3.2Transformer模型构建3.3模型训练与评估3.4结果可视化结论引言外汇市场是一个充满波动性的金融市场,吸引了众多交易者和投资者。为了做出明智的决策,预测
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文章目录一、工具简介二、mac安装ffprobe、FFmpeg等相关工具2.1方法一:使用Homebrew安装FFmpeg2.2从官网下载FFmpeg安装包,源码安装2.3macOS无法验证开发者时安装一、工具简介这些工具都是与多媒体处理和流媒体相关的开源工具,它们都属于FFmpeg多媒体框架。FFmpeg是一个用于处理多媒体内容(音频、视频、图像等)的命令行工具。它可以执行各种各样的操作,包括转
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GCD/LCM一、提前说明二、实现1.GCD(1)快速上手,内置函数(2)自己实现,理解原理2.LCM(1)快速上手,内置函数(2)自己实现,理解原理总结提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、提前说明1.最大公约数(GCD)2.最小公倍数(LCM)3.从Python3.5开始,math模块提供了math.gcd()函数,可以直接计算两个数的最大公约数。4.最小公倍数可以通过公式LCM(
- Python3 生成器与迭代器的使用
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专栏地址:最强Python3基础公众号:Python生产力文章目录前言一、生成器二、迭代器三、生成器的原理总结前言集合数据类型的迭代我们在Python3列表、元组、字典和集合的比较(及各种生成式)已经讲过,每一种都可以使用不同的方法来进行迭代,但是我们可以发现每一种循环方式的最后都有一个迭代器iter()的方式,虽然看起来和其他方式差不多,获取的结果也一样,但是迭代器绝对是一种强大的方法。一、生成
- Node.js高版本降为低版本
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一、卸载高版本的node.js进入控制面板,找到所安装的node.js并卸载。找到源文件安装目录,删除整个文件夹。二、安装nvm管理工具从官网下载安装包https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases解压并安装检查nvm是否安装成功,【win+R】输入cmd回车进入命令界面,输入nvm。nvm打开nvm安装目录下的settings.txt文件,
- tailwindcss安装以及配置
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一、安装tailwindcssnpminstall-Dtailwindcsspostcssautoprefixer二、使用TailwindCLI来为项目生成Tailwind配置文件与postcss配置文件注意,在此处如需要生成其他配置文件,例如:TypeScript配置文件则使用“--ts”,具体其他配置文件请参考官网“配置”。npxtailwindcssinit-p--ts三、当生成并出现后,需
- 提升信息检索准确性和效率的搜索技巧
雅俗共赏100
笔记搜索引擎
一、基础技巧精准关键词避免长句子,提取核心关键词(如用“光合作用步骤”代替“请告诉我光合作用的具体过程”)。同义词替换:尝试不同表达(如“AI发展史”vs“人工智能历史”)。排除干扰词使用减号-排除无关内容(例:苹果-手机排除科技公司结果)。精确匹配用英文引号""搜索完整短语(例:"量子力学基础教程")。二、高级搜索指令(以Google为例)限定网站site:域名关键词(例:site:zhihu.
- 电商分布式场景中如何保证数据库与缓存的一致性?实战方案与Java代码详解
Jayden
分布式数据库缓存数据库缓存一致性
文章目录一、缓存一致性问题的本质写后读不一致:更新数据库后,缓存未及时失效并发读写竞争:多个线程同时修改同一数据缓存与数据库事务不同步:部分成功导致数据错乱二、4大核心解决方案与代码实现方案1:延迟双删策略(针对写后读不一致)原理适用场景方案2:订阅数据库Binlog异步更新缓存(最终一致性)原理适用场景方案3:分布式锁保证强一致性(针对并发写)原理适用场景方案4:先更新数据库再删缓存原理适用场景
- FaceSwap——人脸的自动交换或替换
爱研究的小牛
AIGC——图像AIGC人工智能深度学习
一、FaceSwap介绍FaceSwap是一款开源的深度学习应用程序,旨在实现人脸的自动交换或替换。二、FaceSwap的核心功能人脸交换(FaceSwapping):FaceSwap的主要功能是将一张人脸从源图像或视频中提取出来,然后将其应用到目标图像或视频中。该功能适用于静态图片和动态视频处理。人脸自动检测与对齐(FaceDetectionandAlignment):在进行人脸交换之前,Fac
- Python Cookbook-2.2 写入文件
我不会编程555
#Python学习pythonlinux开发语言
任务写入文本或者二进制数据到文件中。解决方案下面是最方便的将一个长字符串写人文件的办法:open('thefile.txt','w').write(all_the_text)#写入文本到文本文件open('abinfiler','wb').write(all_the_data)#写入数据到二进制文件不过,最好还是给文件对象指定个名字,这样你就可以在完成操作之后调用close关闭文件对象。比如,对一
- 程序员做二次开发时应该注意哪些方面?
help-assignment
日常闲聊日常闲聊
进行二次开发时,程序员需要注意以下几个方面,以确保项目顺利进行并达到预期目标:1.理解原始系统全面了解系统架构:熟悉原始系统的整体架构、数据流和核心功能,以便更好地进行改进和扩展。阅读文档:仔细阅读原始系统的设计文档和用户手册,了解系统的功能和限制。代码分析:对原始代码进行详细分析,了解其结构、逻辑和依赖关系。2.保持代码一致性编码规范:遵循原始系统的编码规范和风格,确保代码一致性,便于维护和扩展
- 【音视频】如何对wav音频文件进行opus编解码?
川弥
音视频python视频编解码bashlinuxffmpeg音频数据分析
目录前言一、opus编码二、方法1.在Linux下,使用ffmpeg命令行首先,安装FFmpeg编码WAV文件为Opus解码Opus文件回WAV修改参数2.使用bash脚本3.使用Python库函数总结前言详细的opus编解码过程一、opus编码Opus是一种常用的开放源代码的音频压缩格式,由Internet工程任务组(IETF)制定。它旨在提供高质量的语音和音乐传输服务,特别是在网络带宽受限的情
- 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/pwd@192.168.0.5:1521/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