- 用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型
lozhyf
工作面试学习tensorflow人工智能python
一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题,它在很多实际场景中都有广泛的应用,比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架,由Google开发并维护,它提供了丰富的工具和接口,能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。在这篇博客中,我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型,用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前,你需要安
- 设计模式-模板方法实现
阿绵
设计模式java开发语言
文章目录模式结构模式特点示例代码输出结果关键点解析模式的优缺点使用场景总结模板方法模式(TemplateMethodPattern)是一种行为型设计模式,它定义了一个操作中的算法骨架,而将某些步骤的实现延迟到子类中。通过这种方式,模板方法模式可以让子类在不改变算法结构的情况下,重新定义算法中的某些步骤模式结构模板方法模式的结构包括以下几个关键部分:抽象类(AbstractClass):定义算法的骨
- 数据库基础以及 MySQL 知识点
阿绵
计算机基础数据库mysql
文章目录1、基本概念2、主键和外键的区别2.1、使用外键的优劣3、数据库范式4、drop、delete与truncate区别?5、MySQL1、基础概念2、存储引擎2.1、InnoDB和MyISAM区别2.2、InnoDB如何保持事务的四大特性(实现事务的原理)3、锁机制与InnoDB锁算法3.1、表级锁和行级锁对比4、事务4.1、ACID特性4.2、并发事务带来的问题4.3、事务隔离级别1、基本
- 高并发系统架构设计全链路指南
power-辰南
java技术架构师成长专栏系统架构分布式高并发springcloud
第一章:架构优化核心目标:提升系统高并发&高可用能力,优化架构,提高吞吐量。1.1微服务高可用优化解决问题:微服务可能存在单点故障、扩展性差、调用效率低等问题。1.1.1服务无状态化目的:让服务实例可以随时扩缩容、快速恢复,避免单点故障。可能的问题现象影响本地存储Session,导致用户粘连某个实例实例挂掉后,用户重新登录订单等业务逻辑依赖本地缓存容器扩缩时数据丢失静态文件(Excel/图片)存本
- yolov8人脸识别与脸部关键点检测(代码+原理)
QQ_1309399183
计算机视觉实战项目集锦YOLO人工智能人脸识别yolo人脸检测
YOLOv8脸部识别是一个基于YOLOv8算法的人脸检测项目,旨在实现快速、准确地检测图像和视频中的人脸。该项目是对YOLOv8算法的扩展和优化,专门用于人脸检测任务。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法,通过将目标检测问题转化为一个回归问题,可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进,使其更加适用于人脸检测。以下是YOLOv8Face项目的一些特点和
- 【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎
MUKAMO
AIPython应用机器学习深度学习人工智能神经网络3DCNN
1.引言1.1.研究背景在医学诊断中,医生通过分析CT影像来预测疾病时,面临一些挑战和局限性:图像信息的广度与复杂性:CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片,医生必须迅速审阅这些图像,以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断,但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界,使得准确诊断变
- 基于Python的搜索引擎的设计与实现
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
搜索引擎,Python,爬虫,自然语言处理,信息检索,索引,算法,数据库1.背景介绍在信息爆炸的时代,海量数据无处不在,高效地获取所需信息变得至关重要。搜索引擎作为信息获取的桥梁,扮演着不可或缺的角色。传统的搜索引擎往往依赖于庞大的服务器集群和复杂的算法,对资源消耗较大,且难以满足个性化搜索需求。基于Python的搜索引擎设计,则凭借Python语言的易学易用、丰富的第三方库和强大的社区支持,为开
- TensorFlow LiteRT 概览
姚家湾
tensorflow人工智能python
LiteRT(简称LiteRuntime,以前称为TensorFlowLite)是Google面向设备端AI的高性能运行时。您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型,也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。主要特性针对设备端机器学习进行了优化:LiteRT解决了五项关键的ODML约束条件:延迟时间(无需
- 机器学习(1)安装Pytorch
CoderIsArt
机器学习与深度学习机器学习pytorch人工智能
1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log:Lookinginindexes:https://download.pytorch.org/whl/cu118CollectingtorchDownloadinghttps://download.
- 27岁大龄转码秋招惨败,朋友劝我转Java来得及吗?还是继续走前端或机器学习?
程序员yt
java机器学习开发语言
今天给大家分享的是一位粉丝的提问,27岁大龄转码秋招惨败,朋友劝我转Java来得及吗?还是继续走前端或机器学习?接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家,希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问:211建筑本科,22年毕业后gap一年转码去了英国读的QS100的it的水硕(24年12月份毕业),转码后对就业形势认知不足,时间全花在课业上,八股文和算法准备的不充足,秋招算是惨败。读研
- 分布式理论与分布式算法
红衣女妖仙
springcloud分布式分布式定理分布式算法
分布式定义、主要目标、优缺点、与集中式区别;分布式CAP定理、PACELC理论、BASE理论的核心观点、应用场景等;分布式算法如Paxos算法、Raft算法、Gossip算法、两阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)、一致性哈希算法、Bully算法、Chord算法等算法的核心思想、角色、算法过程、特性、应用场景和变种等。——2025年2月3日甲辰年正月初六立春目录1分布式1.1分布式定义1.
- 华为的云端训练算力与迭代效率
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,深度学习作为其核心驱动力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而,深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源,这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式,为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台,在
- Excel导入导出(注解)
静谧空间
exceljava开发语言
1、Excel适配器publicinterfaceExcelHandlerAdapter{/***格式化**@paramvalue单元格数据值*@paramargsexcel注解args参数组**@return处理后的值*/Objectformat(Objectvalue,String[]args);}2、自定义注解packagecom.zz.common.annotation;importjav
- 使用LM Studio在WordPress基于大模型原创文章上稿进行SEO优化
Mr数据杨
Python自然语言技术wordpress大模型seo1024程序员节
在进行自动化文章生成与发布的流程中,首先需要确保基础配置的完善性和数据的准确性。通过手动设置分类和标签,文章能够在发布时被准确归类,从而提升SEO的效果。通过Excel表格的方式管理这些分类与标签,结合Python脚本,可以高效地实现自动化文章的生成和发布。该流程依赖于对WordPress数据库的操作,包括标签的批量导入、分类和标签的映射,以及通过AI生成内容的自动发布。全面的配置不仅节省了手动处
- SQLServer两种导入数据方法
二刺螈杀手
数据库
一、电子表格数据存储转到SQLserver中,Excel数据存储:1、打开SQLserver新建一个数据库来存放该数据,数据库名称命名自定义2、这里使用作者大大自定义建好的数据库来示范:(操作步骤如下图所属:选择该数据库鼠标右键点击任务之后再选中导入数据)3、这里数据源就是需要导入的电子表格数据,选中然后点击下一步,如图所示4、Excel文件路径选择自己电脑磁盘存放该Excel表格数据的路径,Ex
- 【深度学习】学习率调度策略
黑白交界
深度学习学习深度学习
什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度,“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重(参数)在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时,模型会进行更大幅度的调整,而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时,模型有可能跨越一些小的局部最优,从而找到全局最优解,但也有可能错过全局最优。因此,在
- 【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测:孤立森林与AutoEncoder对比》
再见孙悟空_
「2025DeepSeek技术全景实战」算法分布式docker计算机视觉人工智能自然语言处理DeepSeek
大家好,今天我们来深入探讨一下《DeepSeek异常检测:孤立森林与AutoEncoder对比》这篇技术博客。我们将从核心内容、原理、应用场景等多个方面进行详细解析,力求让大家对这两种异常检测方法有一个全面而深入的理解。一、引言在数据科学和机器学习领域,异常检测(AnomalyDetection)是一个非常重要的任务。它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于
- 【c++】容器:vector、list、map
大姨妈V
c++【c++从入门到精通】学习笔记
【c++】容器1.容器2.顺序容器3.向量4.双向链表5.关联容器6.映射参考:《c++从入门到精通》人民邮电出版社标准模板库STL的c++最有特色、最实用的部分之一。标准模板库包含了容器类、迭代器和算法三部分。容器:容器就是可以用于存放各种类型数据的数据结构。迭代器:迭代器可依次存取容器中的元素,在C++中称迭代器为指针,它们提供了访问容器、序列中每个元素的方法。算法:是用来操作容器中的元素的函
- STL-vector,set,string,map,queue,priority_queue,stack,pair算法笔记
cloudless_sky
STLc++stl
STL:standardtemplatelibrary标准模板库,封装了很多实用的容器。(一)vectorvector是一个容器。是个类。底层数据结构是数组。vector:向量,变长数组,即“长度根据需要而自动改变的数组”。使用前提:#includeusingnamespacestd;1、vector定义vectorname;以上是长度可以根据需要变化的一位数组,typename可以是任何基本类型
- 吐血整理!模型热加载能力大比拼,谁才是真正王者?
盼达思文体科创
经验分享
吐血整理!模型热加载能力大比拼,谁才是真正王者?引言你是否在开发过程中,为了模型更新而频繁重启服务,浪费大量时间?又是否疑惑为什么有些模型加载速度快如闪电,而有些却慢得像蜗牛?今天就带你深入了解模型热加载能力的支持对比,让你不再为模型加载问题而烦恼!核心内容模型热加载概念科普场景化描述:想象一下,你正在运营一个基于机器学习模型的在线推荐系统。当你训练出了一个新的、性能更好的模型时,如果不能进行热加
- Python从0到100(四):Python中的运算符介绍(补充)
是Dream呀
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- Python从0到100(三十五):beautifulsoup的学习
是Dream呀
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- Excel核心函数VLOOKUP全解析:从入门到精通
The god of big data
大Big数据Data教程excel
一、函数概述VLOOKUP是Excel中最重要且使用频率最高的查找函数之一,全称为VerticalLookup(垂直查找)。该函数主要用于在数据表的首列查找特定值,并返回该行中指定列的对应值。根据微软官方统计,超过80%的Excel用户在日常工作中都会使用到这个函数。二、函数语法详解=VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_loo
- 《深入浅出AI》前言知识:深度学习基础总结
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个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介:掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等,专注大数据与人工智能知识分享。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
- 人工智能与机器学习入门:决策树应用
决策树机器学习入门
在人工智能与机器学习入门:使用Kaggle完成Titanic推断学习一文中,给出了使用Kaggle进行机器学习入门的方法,本文基于上文的需求。尝试使用决策树模型来训练数据,并进行test数据集的测试。什么是决策树决策树,简单来讲可以认为是一个大的ifelse判断树,有了决策树后,测试集中的数据便可以使用该决策树进行判断了。比如根据Titanic的训练数据构造了上次决策树后,便可以根据测试数据的性别
- Java开发实习面试笔试题(含答案)
小钊(求职中)
java面试开发语言springspringbootmaventomcat
在广州一家中大公司面试(BOSS标注是1000-9999人,薪资2-3k),招聘上写着Java开发,基本没有标注前端要求,但是到场知道是前后端分离人不分离。开始先让你做笔试(12道问答+4道SQL题),接着面试也是八股文之类的,没有问项目,没有做算法,现分享笔试和面试题目给大家做参考。(基础的没复习忘了不会,只会几道感觉已经寄了,最重要的是前端基本不会)一、笔试内容1.Java有哪些数据类型,什么
- 深度学习torch之19种优化算法(optimizer)解析
@Mr_LiuYang
论文阅读深度学习optimizerAdam学习率调整优化算法
提示:有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法,包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等,通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析,博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导,帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率。父类定义Op
- 《机器学习数学基础》补充资料:四元数、点积和叉积
CS创新实验室
机器学习数学基础机器学习人工智能机器学习数学基础
《机器学习数学基础》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念,特别辨析了内积空间、欧几里得空间;第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念;4.1.2节介绍了张量积(也称外积)的概念。以上这些内容,在不同资料中,所用术语的含义会有所差别,读者阅读的时候,不妨注意,一般资料中,都是在欧几里得空间探讨有关问题,并且是在三维的欧氏空间中,其实质所指即相同。但是,如果不是在欧氏空间中,各概念、术语则不能混用。
- ranges::set_intersection set_union set_difference set_symmetric_difference
大树青云
C++20C++set_union
std::ranges::set_intersection:是C++20引入的一个算法,用于计算两个已排序范围的交集。它将两个范围的交集元素复制到输出范围中。std::ranges::set_intersection用于计算两个已排序范围的交集。它将两个范围的交集元素复制到输出范围中。注意事项输入范围必须已排序。目标范围必须有足够空间存储交集结果。交集结果默认按升序排列。若元素重复,交集次数取两范
- 深度优先探索
^O^凡人多烦事
深度优先算法
DFS:时间复杂度:一位数组:O(n)二维数组+标记:O(n^2),有时候还可能使O(2^n),总而言之DFS的时间复杂度比较高。(个人认为)深度优先搜索算法(DFS)原理:深度优先搜索(DepthFirstSearch,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该方法从根节点(选择任意一个顶点作为起始节点,在无向图中适用)开始,尽可能深地沿着每条分支进行探索直到不能再前进为止;之后回退并重复这一
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1