- 前端开发是随着互联网的发展而逐渐兴起的一种新的开发领域。它一直在不断地发展和演变,经历了许多重要的里程碑事件和技术革新,下面就来回顾一下前端开发的历程和发展趋势。
21级应用技术UI3班何珍锋
前端javascript前端框架
一、Web1.0时代1990年代末到2000年代初,Web1.0时代是Web发展的初期阶段,这个阶段的Web界面设计以简单的文本和图像为主,用户的互动性和用户体验都很低。在这个时代,浏览器的前端技术主要是基于HTML和CSS的,HTML指的是超文本标记语言,而CSS则指的是层叠样式表。由于这些技术的简单性,前端开发者往往需要手动编写HTML和CSS代码,并进行基本的样式设计。二、Web2.0时代随
- 驾驭MySQL性能优化利器:八大工具助您告别低效SQL
墨瑾轩
一起学学数据库【一】mysql性能优化sql
已列出工具的使用说明:1.mysqltuner.pl安装与使用:下载最新版本的mysqltuner.pl脚本(通常通过wget或curl命令获取)。为脚本赋予执行权限(chmod+xmysqltuner.pl)。运行脚本,提供MySQL服务器的用户名、密码以及端口号(如有必要)。示例:Code./mysqltuner.pl--user=root--password=your_password--h
- 从音频到 PDF:AI 全流程打造完美英文绘本教案
伟贤AI之路
自动化AI编程人工智能
今天把英文绘本的自学教案自动生成流程完成了,我分享一下整个实现思路,让你也轻松搞定英文绘本教案的产出,让孩子的学习之路更加顺畅。从音频到PDF:AI全流程打造完美英文绘本教案一、音频转文本:AI助力第一步借助AI的强大能力,将绘本的音频MP3转化为清晰的文本。这一过程不仅节省时间,还能确保文本的准确性。你可以参考这篇教程:家长必看!1小时搞定RAZ英文绘本英文提取!二、文本自动整理:高效又便捷接下
- Web 性能入门指南-2.4 理解和改进累积布局偏移 (CLS)
前端后花园
Web性能入门指南前端javascriptWeb性能性能监控chrome
累积布局偏移量衡量页面的视觉稳定性。人性化的定义是,CLS可帮助您了解页面给浏览者带来不顺畅、不愉快体验的可能性。CLS是一种基于公式的指标,它考虑了网页的视觉内容在视口内的移动量,以及这些视觉元素移动的距离。CLS可以通过合成和RUM来衡量。Google建议您的网页的CLS分数不超过0.1。什么因素导致CLS恶化?累积布局偏移的好处之一是,它让我们跳出通常的基于时间的指标的思维,而是让我们思考未
- 数字水印算法分类以及区别(含有变换域python代码链接)
Nefelibat
数字水印数字水印变换域
目录看代码前需要知道的理论知识使用场景分类水印算法运行名词解释历史信息的两个丢失其他抗打印水印数字水印技术变换域算法。去github上下载了一个用python写的源码:https://codeload.github.com/Messi-Q/python-watermark/zip/master然后自己跑了一下,该代码包括两个部分。一个是图像数字水印代码实现,一个是PDF数字水印代码实现。看代码前需
- 【成人版python基础入门】第一章 循环与条件判断——让程序“活”起来
精通代码大仙
pythonpython服务器
循环与条件判断——让程序“活”起来在与Python的第一次浪漫相遇之后,我们已经学会了如何使用变量、数据类型、输入输出和基本运算符。现在,是时候让我们的程序“活”起来,让它能够像人一样思考和做出决策。这一篇教程将带你深入学习Python的循环和条件判断,这些基本概念是编写复杂程序的基石。通过风趣的例子和实际代码示例,我们将一起探索Python的逻辑世界。条件判断:if、elif、else语句条件判
- 超分辨率体积重建实现术前前列腺MRI和大病理切片组织病理学图像的3D配准
CVer儿
语义分割3d
摘要:磁共振成像(MRI)在前列腺癌诊断和治疗中的应用正在迅速增加。然而,在MRI上识别癌症的存在和范围仍然具有挑战性,导致即使是专家放射科医生在检测结果上也存在高度变异性。提高MRI上的癌症检测能力对于减少这种变异性并最大化MRI的临床效用至关重要。迄今为止,这种改进受到缺乏准确标注的MRI数据集的限制。通过接受根治性前列腺切除术的患者数据,可以将切除前列腺的数字化组织病理学图像与术前MRI进行
- 使用Google Cloud Vertex AI进行文本和多模态生成
sagvWSRJHMNEB
人工智能计算机视觉python
技术背景介绍GoogleCloudVertexAI是一个强大的框架,提供了多种AI模型的开放访问和动态部署,包括文本、代码和多模态生成模型。通过VertexAI,用户可以利用不同的基础模型,如Gemini、Palm、和Llama,来实现复杂的AI应用。VertexAI不仅限于文本生成,还支持多模态输入,如图像和音频,极大地扩展了AI应用的潜力。核心原理解析VertexAI提供了一种简化的方式来使用
- 交通领域当中的视觉识别算法
若木胡
交通数据探索算法
以下是一些交通领域中常见的视觉识别算法:目标检测算法YOLO系列:YouOnlyLookOnce(YOLO)算法以其快速高效的特点在交通领域得到广泛应用。它能够在一张图像中同时检测多个目标,并快速确定目标的位置和类别。例如,在车辆检测中,可以准确识别出道路上不同类型的车辆,如轿车、卡车、公交车等;在行人检测方面,能够实时检测出行人的位置和姿态,为自动驾驶车辆或交通监控系统提供重要信息。YOLOv3
- 《石头做的汤》
jerry201108
教育学习
资料来源《程序员修炼之道:通向务实的最高境界(第2版)》我记得幼儿园时的绘本中好像就有《石头汤》,不知道变成大孩子后对石头汤的理解是怎样的,回头可以再让他看看这段故事说说其中的体会。有三个战场归途中的士兵饥肠辘辘。他们看到前方有一座村庄,顿时重整精神——他们觉得村民们会给口饭吃。可是当他们抵达那里时,却发现四处门窗紧闭。多年战乱下,村民们食物短缺,仅有的存粮都藏了起来。士兵们没有气馁,他们烧了一锅
- 1088 Rational Arithmetic
魔猴烧酒
c++算法开发语言
Fortworationalnumbers,yourtaskistoimplementthebasicarithmetics,thatis,tocalculatetheirsum,difference,productandquotient.InputSpecification:Eachinputfilecontainsonetestcase,whichgivesinonelinethetworat
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY3:《GPT-4V(ision) is a Generalist Web Agent, if Grounded》
feifeikon
论文阅读
摘要近年来,大型多模态模型(LMMs)的发展,特别是GPT-4V(ision)和Gemini,迅速扩展了多模态模型的能力边界,不再局限于传统任务如图像描述和视觉问答。在本研究中,我们探讨了LMMs(如GPT-4V)作为通用网页代理的潜力,这类代理能够根据自然语言指令完成任意网站上的任务。我们提出了SEEACT,这是一种通用网页代理,利用LMMs的视觉理解能力,实现网页上的操作。我们在最新的MIND
- 在线体验阿里云的通义万相(AIGC)文本绘图与人像美化功能
yunchi001
AIGC阿里云云计算AIGC人工智能
介绍阿里云的通义万相AIGC技术为Web服务带来了图像生成的全新境界。想象一下,仅凭一段文字描述或随手涂鸦,就能转换为专业级的图像作品,包括人像风格重塑和定制写真等。这不仅加速了创意流程,也为广告、教育、游戏等行业带来视觉升级,满足个性化视觉内容需求,开启了创意表达和数字内容的新篇章。如何在线体验:阿里云“通义万相”官方解决方案直接快速一键部署&体验:直接部署&体验技术架构核心:ECS云服务器驱动
- 补绘IT蓝图[zt]
Drate
信息化一言谈sungoogle架构设计express工作企业应用
在“IT架构风”中,越来越多的企业开始为IT蓝图补课。在Sun工作了16年的MarkConnelly是Sun负责全球系统工程的副总裁,他是Sun的CIO兼资深副总裁BillVass麾下一个部门的负责人。Connelly非常推崇其新上司——2004年8月上任的CIOBillVass所规划的Sun新的IT部门组织架构。在这个新架构中,Sun的IT部门被分成7部分,包括IT策略与架构部、需求创建部、实施
- 【图像复原】论文精读:Scaling Up to Excellence: Practicing Model Scaling for Photo-Realistic Image Restoration
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习人工智能计算机视觉图像修复图像处理论文阅读论文笔记
第一次来请先看这篇文章:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)文章目录前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.ModelScalingUp3.2.ScalingUpTrainingData3
- AutoGPT-Forge使用教程,自行构建agent智能体
whyte王
LLM-basedAgentAgentLLMAutoGPT智能体
本博客给出AutoGPT-forge四个教程的翻译与理解,使用GPT4翻译,参考官方教程https://aiedge.medium.com/autogpt-forge-a-comprehensive-guide-to-your-first-steps-a1dfdf46e3b4使用AutoGPTGithub代码日期2024/4/22;博客开始编辑日期2024/4/22,最后编辑日期2024/4/24
- python 统计相同像素值个数
AI算法网奇
python基础opencv计算机视觉python
目录python统计相同像素值个数最大值附近的值python统计相同像素值个数importcv2importnumpyasnpimporttimefromcollectionsimportCounter#读取图像image=cv2.imread('mask16.jpg')#将图像转换为灰度图像gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)area
- 信创、湖仓一体化、AI+DB,2024年数据库&湖仓发展总结与展望
数据库
作者:吴炳锡时光荏苒,转眼间2025年已然来临,这又是我从传统OLTP数据库领域转向云原生湖仓Databend的第三个年头,这段转变恰如一场快速的旅程,让我深感这一年如飞箭般迅速。展望未来,我意识到,尽管数据库行业正面临明显的瓶颈,湖仓领域却蕴藏着无尽的潜力,而AI的崛起将进一步提高从业门槛。以下,我将从四个方面与大家分享我对2024年数据库&湖仓的回顾与思考:1.数据库的发展现状2.湖仓现状3.
- awesome-Gaussian-Splatting
Jfeng7810
3d
Awesome3DGaussianSplattingResourcesAcuratedlistofpapersandopen-sourceresourcesfocusedon3DGaussianSplatting,intendedtokeeppacewiththeanticipatedsurgeofresearchinthecomingmonths.Ifyouhaveanyadditionsors
- 告别拖延,走向高效:GTD时间管理法
时间管理
你是否常常感到时间不够用,任务堆积如山,却总是无法按时完成?你是否因为拖延而经常熬夜赶工,导致效率低下、压力倍增?你是否觉得工作安排混乱,难以集中精力处理重要事项?如果你的答案是“是”,那么这篇文章将为你带来一种全新的时间管理方法——GTD(GettingThingsDone),帮助你轻松应对这些挑战,提升工作效率和生活质量。什么是GTD?GTD的核心理念可以概括为一句话:“大脑是用来思考的,而不
- 基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现(附带Matlab源码)
心之飞翼
算法matlab计算机视觉Matlab
基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现(附带Matlab源码)图像去雨是计算机视觉领域的一个重要问题,它的目标是从雨滴造成的图像中恢复出原始的清晰图像。本文将介绍一种基于Hough变换和分数阶变分PDE(PartialDifferentialEquation)的图像去雨算法,并提供相应的Matlab源代码。算法步骤如下:导入图像首先,我们需要导入包含雨滴的图像。可以使用Matlab
- npm publish 发布一个 Angular 库的时候报错以及解决方法
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
- python+Selenium自动化之免登录(cookie及token)
觅远
pythonselenium自动化
目录cookie免登录通过接口获取cookie启用浏览器绕过登录添加token使用登录可以减去每次登录的重复操作,直接操作系统登录后的菜单页面,也可以减少安全验证登录,如图像验证登录的操作。注意:cookie和token都有有效期。cookie免登录直接从开发者工具中获取cookie进行添加,下图为网页中多个站点的cookie,挑选需要的进行添加即可。fromseleniumimportwebdr
- AI跟踪报道第62期-本周AI新闻: 微软推出Copilot的AI Agent和Computer Control
新加坡内哥谈技术
人工智能copilot大数据
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/油管视频:https://youtu.be/_Egli1MlVWk?si=DIjVm2l
- python实战(十五)——中文手写体数字图像CNN分类
CM莫问
python实战深度学习pythoncnn人工智能深度学习算法图像分类手写体识别
一、任务背景本次python实战,我们使用来自Kaggle的数据集《ChineseMNIST》进行CNN分类建模,不同于经典的MNIST数据集,我们这次使用的数据集是汉字手写体数字。除了常规的汉字“零”到“九”之外还多了“十”、“百”、“千”、“万”、“亿”,共15种汉字数字。二、python建模1、数据读取首先,读取jpg数据文件,可以看到总共有15000张图像数据。importpandasas
- TRELLIS文本或图像生3d模型一键整合包win版本,省去繁琐安装、效果超Wonder3D,对硬件要求更低速度更快16g N卡可流畅运行
struggle2025
计算机视觉人工智能深度学习图像处理集成学习AI作画
一、介绍:TRELLIS文生、图生3d模型软件介绍,目前只开放了图生3D(文末提供整合包下载)TRELLIS是一个大型3D资产生成模型。它接受文本或图像提示,并生成各种格式的高质量3D资产,如辐射场、3D高斯和网格。TRELLIS的基石是一种统一的结构化LATent(SLAT)表示法,允许解码到不同的输出格式,以及为SLAT定制的校正流变换器作为强大的后端。我们提供大规模预训练模型,参数高达20亿
- python with open
screaming
PythonIO
Youdon'treallyhavetocloseit-Pythonwilldoitautomaticallyeitherduringgarbagecollectionoratprogramexit.Butas@delnannoted,it'sbetterpracticetoexplicitlycloseitforvariousreasons.So,whatyoucandotokeepitshor
- Swin-Unet多分类:图像分割领域的强大工具
甄亚凌
Swin-Unet多分类:图像分割领域的强大工具【下载地址】Swin-Unet多分类资源文件介绍本仓库提供了一个名为“Swin-Unet多分类”的资源文件,该文件主要用于图像分割任务中的多分类问题。资源文件中包含了一个基于Swin-Unet模型的实现,旨在对图像进行多分类分割项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/32588项目介绍在图像处理和计算
- 用GANs生成艺术作品的创新探索:人工智能与艺术的奇妙碰撞
Echo_Wish
前沿技术人工智能人工智能ganpython
用GANs生成艺术作品的创新探索:人工智能与艺术的奇妙碰撞随着人工智能技术的飞速发展,生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)在图像生成、视频生成、音频合成等领域展现出了惊人的创造力。特别是在艺术创作方面,GANs以其独特的生成能力,为艺术家和创作者提供了新的灵感和工具。本文将探讨GANs在艺术作品生成中的应用与创新,并通过具体代码示例展示其实现过程。一
- SOTA(state - of - the - art)的多模态推理
百态老人
人工智能机器学习算法
SOTA多模态推理的基本概念多模态推理是指在处理和融合多种不同类型数据(如文本、图像、声音等模态)的基础上进行的推理过程。SOTA(state-of-the-art)则表示在当前该领域中的最优水平。SOTA的多模态推理模型能够有效地对多种模态数据进行分析、推理和决策。例如,在视觉问答场景中,模型要对输入的图像(视觉模态)与问题(文本模态)进行理解,然后推理出答案。从技术架构角度来看,多模态推理模型
- 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/
[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