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FakeOccupational
硬件和移动端信号
如在数字滤波电路的拉普拉斯变换与零极点分析中的推导,电容的容抗为1jωC\frac{1}{j\omegaC}jωC1,对于C1C_1C1和C2C_2C2的串联阻抗:1jωC1+1jωC2=k∗×(1C1+1C2)=k∗×1C1∗C2C1+C2(k=1jω)\frac{1}{j\omegaC_1}+\frac{1}{j\omegaC_2}=k*\times(\frac{1}{C_1}+\frac{1
- 拉普拉斯逆变换 (Inverse Laplace Transform)
正是读书时
知识点信号处理信息与通信
拉普拉斯逆变换(InverseLaplaceTransform)概述拉普拉斯逆变换是拉普拉斯变换的逆过程,用于将频域中的函数转换回时域。拉普拉斯变换在信号处理、控制理论和系统分析中具有广泛的应用,而拉普拉斯逆变换则用于将分析得到的结果转换回时域,以便理解和应用实际的系统行为。定义(以单边s变换举例)设\(F(s)\)是一个复变量\(s\)的函数,且\(F(s)\)是某个时域函数\(f(t)\)的拉
- 拉普拉斯平滑(Laplacian smoothing)
潜心学习的渣渣
机器学习
概念零概率问题:在计算事件的概率时,如果某个事件在观察样本库(训练集)中没有出现过,会导致该事件的概率结果是0。这是不合理的,不能因为一个事件没有观察到,就被认为该事件一定不可能发生(即该事件的概率为0)。拉普拉斯平滑(Laplaciansmoothing)是为了解决零概率的问题。法国数学家拉普拉斯最早提出用加1的方法,估计没有出现过的现象的概率。理论假设:假定训练样本很大时,每个分量x的计数加1
- C++ OpenMesh拉普拉斯光顺平滑网格模型
荷塘月色2
C++c++qtopenmeshVTK
程序示例精选C++OpenMesh拉普拉斯光顺平滑网格模型如需安装运行环境或远程调试,见文章底部个人QQ名片,由专业技术人员远程协助!前言这篇博客针对>编写代码,代码整洁,规则,易读。学习与应用推荐首选。文章目录一、所需工具软件二、使用步骤1.引入库2.代码实现3.运行结果三、在线协助一、所需工具软件1.VS,Qt2.OpenMesh二、使用步骤1.引入库#include#include#incl
- Laplace(拉普拉斯)平滑
郑万通
机器学习平滑技术拉普拉斯平滑机器学习Laplace
平滑技术平滑技术是为了解决训练集的数据稀松问题。零概率问题,就是在计算实例的概率时,如果某个量x,在观察样本库(训练集)中没有出现过,会导致整个实例的概率结果是0。在文本分类的问题中,当一个词语没有在训练样本中出现,该词语调概率为0,使用连乘计算文本出现概率时也为0。这是不合理的,不能因为一个事件没有观察到就武断的认为该事件的概率是0。一般的m阶马尔科夫链转移概率是这样训练的:P(cm+1|c1c
- 有限长序列的z变换收敛域_几类序列的Z变换收敛域.PPT
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有限长序列的z变换收敛域
几类序列的Z变换收敛域第七章离散时间系统的Z域分析本章的主要内容z变换定义、典型序列的z变换z变换的收敛域逆z变换z变换的基本性质z变换与拉氏变换的关系利用z变换解差分方程离散系统的系统函数序列的傅里叶变换第一节引言一、Z变换方法的发展历史1730年,英国数学家棣莫弗(DeMoivre1667-1754)将生成函数(generationfunction)的概念引入概率理论中。19世纪拉普拉斯(P.
- z变换的性质
-nightingale
离散时间傅立叶变换
Z域变换的主要性质复频域(z域)变换的性质大多与拉普拉斯变换的性质相似,其与k域有不可分割的关系。复频域(z域)变换的性质既适用于单边z变换,也适用双边z变换,其性质有九条。其中标出来的性质是比较重要的。1.线性性质若f1(k)↔F1(z),α10,则f(k±m)↔z±mF(z),αα(α为正实数)f(k)\leftrightarrowF(z),|z|>\alpha(\alpha为正实数)f(k)
- 图像边缘检测与轮廓提取详解及python实现
闲人编程
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目录图像边缘检测与轮廓提取详解第一部分:图像边缘检测与轮廓提取概述1.1什么是边缘检测和轮廓提取?1.2边缘检测与轮廓提取的应用领域1.3为什么需要边缘检测和轮廓提取?第二部分:常见的图像边缘检测算法2.1Sobel算子2.2Canny边缘检测2.3拉普拉斯算子(LaplacianofGaussian,LoG)2.4Prewitt算子2.5Roberts交叉算子第三部分:图像轮廓提取的基本方法3.
- 第五章 Opencv图像处理框架实战 5-7图像金字塔与轮廓检测
老张谋
AI--深度学习opencv图像处理人工智能
1、图像金字塔定义图像金字塔¶高斯金字塔拉普拉斯金字塔高斯金字塔:向下采样方法(缩小)高斯金字塔:向上采样方法(放大)
- 机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔)
weixin_33908217
人工智能python
拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi)),获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思:1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码:第一步:读入图片第二步:进行样本的下采样第三步:进行样本的上采样第四步:原始图片-变化后的图片importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('AM.png')#
- 热方程与波动方程
*Major*
线性代数算法
热方程与波动方程讲课内容一、热方程的求解热方程描述了物体内热量的分布随时间变化的过程,广泛应用于热传导问题。热方程的标准形式为:∂u∂t=α∇2u\frac{\partialu}{\partialt}=\alpha\nabla^2u∂t∂u=α∇2u其中,u(x,t)u(x,t)u(x,t)是温度分布,α\alphaα是热扩散系数,∇2\nabla^2∇2是拉普拉斯算子。1.1一维热方程一维热方程
- TPMS曲面的matlab生成及可视化-导出stl文件-导出abaqus的inp文件-周期性边界条件施加
qianxin1234
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自编写函数包含的功能:tpms曲面生成tpms可视化tpms曲面采用拉普拉斯方法进行平滑(为了可以在abaqus中通过单元质量检测),函数为SmoothIsosurfacetpms导出stl文件,函数为WriteSTLtpms导出inp文件(施加周期性边界条件)函数为WriteINPclcclearNumberofgridpoints=[20,20,20];Numberofunitcells=[1
- 常用拉普拉斯变换及其性质和证明
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1.基本函数的拉普拉斯变换原函数f(t)f(t)f(t)拉普拉斯变换F(s)F(s)F(s)定义域1111s\frac{1}{s}s1s>0s>0s>0ttt1s2\frac{1}{s^2}s21s>0s>0s>0tn(n为整数)t^n\(n\text{为整数})tn(n为整数)n!sn+1\frac{n!}{s^{n+1}}sn+1n!s>0s>0s>0eate^{at}eat1s−a\frac
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Laplace方法(拉普拉斯方法)前言:Laplace方法,又称Laplace定理,整体思想就是抓极值部分和局部化原理。适用于∫abfn(x)g(x)dx\int_a^bf^n(x)g(x)dx∫abfn(x)g(x)dx型积分的渐近估计,要记得可以通过变形和换元法转化为标准模型。定义:Laplace方法是对实函数的形如Laplace方法是对实函数的形如Laplace方法是对实函数的形如F(λ)=
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基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合,的四叉树分解策略将源图像被分解成四叉树结构中具有最佳尺寸的块。在这个树形结构中,使用一种新的加权焦点测量方法(名为加权修正拉普拉斯之和)来检测焦点区域。可以很好地从源图像中提取出来,并重建生成一幅全聚焦图像。由于采用了四叉树分解策略和新的加权焦点测量法,因此所提出的算法简单而有效。程序已调通,可直接运行。2-88加权焦点测量方法-小红书(xiaoho
- OpenCV图像处理技术之图像金字塔
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FuXianjun.AllRightsReserved.所有素材来自于小傅老师。开始今天的学习吧!学习的是图像金字塔。我们的学习目标:能够理解高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的处理过程能够使用相关函数进行高斯金字塔可逆性分析能够使用相关函数进行拉普拉斯金字塔无损恢复图像能够掌握ROI的应用处理能够掌握泛洪填充算法并使用相关函数进行处理冲冲冲!任务一:高斯金字塔高斯金字塔由cv2.pyrDown()与cv
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昨晚顶着黑眼圈看完了这部带着台式黑色幽默和闽南语旁白的《大佛普拉斯》,发现自己竟然根本没有看懂。黑白世界里,一个荒谬的结局。刚好听到一席的《大佛普拉斯里的人们》,似乎有点明白电影所想要表达得东西:个体存在的意义其实可能是无意义的。菜铺最后坐在肚财的“私人飞碟”里,周围是许多的娃娃,头顶是香艳的异性照片,他才发现自己根本不了解这位每天来找他吃夜宵看行车记录仪视频的朋友。释迦也是在看到肚财的人形尸体标
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图像清晰度测量方法拉普拉斯算子(LaplacianOperator)拉普拉斯算子是一种二阶导数算子,用于检测图像的边缘。清晰的图像通常具有更多且更明显的边缘。边缘检测(EdgeDetection)常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt和Canny边缘检测器。通过计算边缘的数量和强度,可以间接判断图像的清晰度。方差(Variance)方差用于衡量图像灰度值的分布情况。图像中灰度值的方差越大
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目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景二、代码实现2.1关键函数参数详解返回值2.2完整代码三、实现效果3.1加入噪点的mesh3.2迭代10次3.3迭代100次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、概述拉普拉斯滤波(LaplacianSmoothing)是一种常用的网格平滑技术,通过对网格顶点的位置进
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所以我说你根本没搞懂,堂堂的甘粕才生,怎么可以在这个世界上留下失败作品呢?无论如何都必须完成完美的作品。既然无法指望活在世上的你们能够符合我完美的要求,那就让你们消失,重新修正过去的记录。既然你看过那个博客,你应该也知道,在博客文章中,你们是我出色的家人,就连脑袋不灵光的萌绘,也变成了聪明乖巧的女儿,不久之后,将会以纪实小说的方式出版,而且日后还要拍成电影,当然由我执导,那时候,甘粕才生的家庭才最
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大力稳重
美景之美,在其沧桑。在山西大同这样一个伟大、历史悠久的城市中游走,却又能感受到现代文明的穿织如梭,这是大同之行令人兴奋之处。即使是我8岁的儿子,也知道一个伟大、今已消失的文明曾在此建立。云冈石窟,华严寺,代王府,悬空寺,全都闪耀着某种由内发出的历史的微弱但又耀眼的光芒。在云冈石窟的雕像旁,有那么一刻你会听见庄严的钟鼓声,惴惴不安地注意到似乎从天而降的各路大佛俯瞰着你,于是不得不像从前的老百姓和现在
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小小欢喜Y的小乐园
1.我只是学习不好的孩子,但我不是坏孩子。——《小欢喜》方一凡2.没想到我们之间竟是以这样的方式,付出这样的代价才能重新建立信任。——《误杀》李维杰3.虽然现在是太空时代,人类早就可以坐太空船去月球,但永远无法探索别人内心的宇宙。——《大佛普拉斯》4.道生一,一生二,二生三,三生万物。——《唐人街探案》5.当你凝望深渊的时候,深渊也在凝望着你,看可以,别看太久。——《唐人街探案》6.我还爱你,我只
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日上三竿,也不顾及什么吉时不吉时的了。回门的轿子在安安稳稳地朝离将军府前行着。图片发自App离歌绷直了背,坐得正正经经地,一点不敢惊动靠在自己肩膀上闭目养神的男人。昨夜萧王忽然回府,被离歌当成贼人过招了一顿,结果把自己伤了,换来萧王一个晚上的冷眼相待。离歌一晚上没睡好,枕边的那尊大佛浑身散发冰冷的气息,绕是炎夏,都觉得寒风萧瑟。想起昨晚,离歌不自觉地打了个寒颤。“冷?”萧王从离歌的肩上抬起头来,皱
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- 成都+九寨沟+黄龙5天4晚纯玩,四川旅游当地旅行社收费
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总要来趟四川吧,来看看九寨沟春意黯然的童话世界吧,去峨眉山看那金顶云海吧,去感受一下那古人的智慧吧,世界第一大佛-乐山大佛。四川5天4晚吃住全包,游遍四川各个著名景点如果您想更深入地了解甘肃的历史文化和风土人情,可以聘请一位自由行导游。这些导游通常具有丰富的历史知识和当地背景,可以为您量身定制行程,并提供专业的讲解和服务。把他推荐给大家,小婷15608166528(←长按复制添加免费咨询)。找她的
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文章来源于微信公众号(茗创科技),欢迎有兴趣的朋友搜索关注。导读在系统水平上理解人脑活动的组织原则仍然是网络神经科学的主要挑战之一。在这里,作者介绍了一种基于图学习的完全数据驱动的方法,以从区域平均时间轴中提取有意义的重复网络模式。作者使用了图拉普拉斯混合模型(GLMM),这是一个生成模型,将功能数据视为在多个基础图形上表达的信号集合。通过利用脑区活动之间的协方差,可以在不利用结构信息的情况下进行
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1、但是我想,这个世界里,虽然没有最美好的相遇,却应该有为了相遇——或者重逢——所做的最美好的努力。——勒·克莱齐奥《流浪的星星》2、我但愿爱上的是一只雷鸟,至少春回大地,雷鸟也呼啸而返。我合上眼眸,世界倒地死去;我抬起眼帘,一切重获新生。我想你至少我闹钟幻象。——希尔维亚·普拉斯3、没有真正的结局,那只是你停止讲述故事的地方。——弗兰克·赫伯特4、或许能真实地抵达这个世界的,能确切地抵达梦想的,
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算法嵌入式开发算法数码相机计算机视觉
图像预处理是计算机视觉和图像处理中非常关键的第一步,其目的是为了提高后续算法对原始图像的识别、分析和理解能力。以下是一些主要的图像预处理技术:1.图像增强:对比度调整:通过直方图均衡化(HistogramEqualization)等方法改善图像整体或局部的对比度。伽玛校正:改变图像的亮度特性,用于补偿显示器或其他硬件设备的非线性响应。锐化处理:如使用高通滤波器(如拉普拉斯算子、Sobel边缘检测算
- 插入表主键冲突做更新
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有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
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- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
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- 前端模块化
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模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
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sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
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Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
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- Erlang vs TNSDL
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erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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- 基于vagrant的redis主从实验
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vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
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实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
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- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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