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Carl_奕然
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- 简析 .NET Core 构成体系
weixin_30613727
操作系统c#runtime
简析.NETCore构成体系出处:http://www.cnblogs.com/vipyoumay/p/5613373.htmlhttps://github.com/PrismLibrary/Prism是一个用于在WPF,Windows10UWP和XamarinForms中构建松散耦合,可维护和可测试的XAML应用程序的框架。https://docs.microsoft.com/en-us/pre
- JVM调优-学习篇
m0_74825172
面试学习路线阿里巴巴jvm学习
概述公司的江南白衣写了一篇关键业务系统的JVM参数推荐(2016热冬版)的文章,大牛的文章总是需要细细品读。这篇文章介绍大量的JVM调优参数,内容也比较多,本文只是列出我自己能理解的一些参数,暂时理解不了的参数就只能等以后自己实力到家了,再慢慢补充上来。性能调优参数-XX:AutoBoxCacheMaxJAVA进程启动的时候,会加载rt.jar这个核心包的,rt.jar包里的Integer自然也是
- 【python学习】深度解析 Python 的 .env配置与最佳实践:温格高的环境变量配置之道
NLP仙人
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1.文章简介在开发和部署Python项目时,环境变量配置对于管理敏感信息如数据库连接字符串、API密钥至关重要。本文将以温格高(2023年环法冠军)的项目为例,详细介绍如何通过.env文件简化环境配置,并分享多环境管理、Docker集成等热门功能。我们还将覆盖一些小技巧和常见错误,帮助你避免开发中的踩坑。2.使用.env文件的好处温格高团队正在开发一个记录自行车赛事的应用,涉及多个开发环境和敏感信
- spiking neural network概念学习
Zaгathustra
科研工作深度学习神经网络机器学习
我们认为,SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天,我们有相当成熟的神经形态传感器,来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合,以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法,从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言,在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显,尖峰神经元可以实
- C++学习指南
月眠老师
c++java算法
一、引言C++是一种功能强大的高级编程语言,它融合了面向过程编程和面向对象编程的特性。由于其效率高、可移植性强等优点,广泛应用于系统开发、游戏编程、嵌入式系统等诸多领域。对于想要深入学习C++的人来说,需要全面掌握其语法、编程范式、数据结构、算法以及相关的开发工具等多方面的知识。二、C++基础语法(一)基本数据类型整型(Integer)在C++中有多种整型类型,如int(通常为32位有符号整数)、
- 第二章:13.1 机器学习的迭代发展
望云山190
机器学习人工智能
目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构:首先,需要决定机器学习系统的总体架构,这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型:根据上述决定,实现并训练一个模型。通常,第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整:对模型进行诊断,查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
- 阅读笔记:x86系统调用入门
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阅读笔记:x86系统调用入门原作者:RussBlaine原文来自:http://blogs.sun.com/roller/page/rab译注者:BadcoffeeEmail:
[email protected]:http://blog.csdn.net/yayong2005年7月按:要开始学习像操作系统这样复杂的东东是一个令人头痛的问题。为了帮助新学者理清头绪,这里我们将讨论Sol
- 深度学习(1)-简单神经网络示例
yyc_audio
深度学习人工智能
我们来看一个神经网络的具体实例:使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中,我们要解决的问题是,将手写数字的灰度图像(28像素×28像素)划分到10个类别中(从0到9)。我们将使用MNIST数据集,图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中,分类问题中的某个类别叫作类(class),数据点叫作样本(sample),与某个样本对应的类叫作标签(label)。你不需要现
- 宋红康 MySQL高级篇 学习笔记
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架构篇1.sql的执行流程查询缓存:有就直接返回了。解析器进行解析:检查sql合不合语法优化器:对sql语句进行逻辑优化,看是否使用索引,生成执行计划。存贮引擎:myisam,innodb去执行上述计划当然返回的时候也会在缓存一下结果。索引及调优篇1.InnoDBB+树索引的注意事项(页分裂的场景)1.根页面万年不动(页分裂):创建后,用户数据用完可用空间,就会新产生一个页a,并将根节点的数据复制
- 大厂学院 雷丰阳 JUC 学习笔记
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基础篇synchronized和lock的区别1.从本质上:synchronized是Java内的一个关键字,lock是一个接口。2.从代码的形式上:synchronized在发生异常时会主动释放锁,lock需要我们在finally语句中释放,不然会死锁;通过lock可以知道锁有没有获取成功,synchronied不行3.从性能上:在1.6前没提出锁升级过程时,重量级锁在被系统检测到后会阻塞尝试获
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简化版奇异值分解(SVD)方法详解奇异值分解(SVD)是一个强大的矩阵分解工具,广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。然而,对于大规模数据或高维矩阵,计算和存储的开销非常大,因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时,能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版SVD方法,包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法(PLS),并
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在智能时代,数据是新的石油。Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力,让我们能够在网络的广袤土地上狩猎,为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储4.多线程/多进程5.异步编程6.代理和反爬虫7.爬虫框架8.爬虫的法律和道德问题9.异常处理10.日志记录三、爬虫示例代码一、介绍——PythonPython是一种
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在本文中,我们将探讨如何使用Wiki.js配置LDAP认证。LDAP(轻量级目录访问协议)是一种常用的用于身份验证和授权的协议,它可以让我们将用户凭据存储在中央目录服务器上,以便在不同的应用程序中进行身份验证。Wiki.js是一款功能强大的开源知识管理和文档协作平台,它提供了许多扩展功能,其中之一就是支持LDAP认证。通过配置LDAP认证,我们可以让用户使用他们在LDAP服务器上的凭据登录Wiki
- 使用Docker搭建Flink集群
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目录使用Docker搭建Flink集群docker-compose一键搭建步骤附录参考资料使用Docker搭建Flink集群在学习大数据框架的时候,需要一个真实的环境。我们知道,像spark、flink这些计算框架都有多种运行模式:在本地使用多线程模拟集群真正的分布式集群如果直接在IDE(Intellj)里面编译和运行写好的程序,实际上是用的前一种运行模式;如果想尝试真正的生产环境中任务的提交和管
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《Java核心与应用》java开发语言
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- Python 自动排班表格(代码分享)
趣享先生
Python案例分享专栏python开发语言
✅作者简介:2022年博客新星第八。热爱国学的Java后端开发者,修心和技术同步精进。个人主页:JavaFans的博客个人信条:不迁怒,不贰过。小知识,大智慧。当前专栏:Java案例分享专栏✨特色专栏:国学周更-心性养成之路本文内容:Python自动排班表格(代码分享) 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。文章目录前言问题描述解决步骤1
- 学习STM32的理由
zzxyd_qiao
stm32物联网
为什么要写这篇文章呢?这是一篇关于嵌入式入门的文章,因为我在进入嵌入式这个领域之前,也是遇到过非常多非常多的困难,所以呢,希望写下这篇文章,让大家看看少走弯路。首先,我打算先列举一下大家问得最多的几个问题,然后我们一起由问题切入进行一些讨论。问题1:我是学单片机好还是直接学STM32好???问题2:STM32如何才能快速入门?问题3:为什么是STM32呢?为什么不是ARM9,ARM11呢?下面我将
- 理论一、大模型—概念
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一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- Python:第三方库
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1.第三方Python库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘pipinstallsklearnRequestsHTTP协议访问pipinstallrequestsJieba中文分词pipinstalljieba
- 海康sip服务器地址_一篇文章涵盖-完整SIP协议操作流程
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完整SIP协议操作流程此部分使用一个简单示例介绍了SIP的基本操作。它实际上是一个学习辅导,没有包含任何正式的说明。第一个示例显示了SIP的基本功能:终端定位,希望通信的意愿,创建会话参数的协商和创建会话后会话拆线。图表1显示了一个典型的介于两个用户之间的SIP消息交互,两个用户分别是Alice和Bob。(每个消息都通过一个带字母F的标签来标注,文本号码说明一个标注号码)。在这个例子中,Alice
- 自动驾驶系列—颠覆未来驾驶:深入解析自动驾驶线控转向系统技术
学步_技术
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欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 学习计划:第三阶段(第七周)
狐凄
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目录第三阶段:继承与多态第7周:综合运用继承与多态周一:周二:周三:周四:周五:总结一、学习内容回顾(一)多层次类结构设计与实现(二)多态应用场景构建二、问题与解决(一)问题(二)解决方法三、学习成果四、后续学习展望第三阶段:继承与多态第7周:综合运用继承与多态周一:设计复杂类结构:设计一个包含多个层次继承关系的类结构,以“交通工具”为主题。首先设计一个“交通工具”父类,它具有通用属性如name(
- Java 实现拖拽列表更新排序
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拖拽列表更新排序,接口提供给前端这个功能主要是需要的算法逻辑很多图解:如在前端页面上想把id=5拖拽到id=3上拖拽之后的效果:解析图例:代码示例:DevToCoding|Java面试指南、学习笔记/***拖拽数据更新排序*@paramcurrentId当前数据id*@paramtargetId目标数据id*@return*/@RequestMapping("/sort/{currentId}/{
- 【学习记录】AVL树及相关链表,线程池实现
liarsup
学习链表windows
本来打算使用avl树套链表的结构,来避免优先级相等的情况,但是最后发现当绝大多数优先级都相等,avl树还是不可避免的退化成单链表,而需求中也确实是绝大多数都是优先级相等。所以评估之后觉得avl树带来的提升远不及其提升的复杂度,所以放弃该方案,改为链表实现,现将此前实验的代码整理如下,AVL树部分应该没有问题。重要步骤做了注释.c文件如下////CreatedbyAdministratoron202
- 第一天:爬虫介绍
朱剑君
Python爬虫训练营爬虫python
每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中,对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习,完全免费。键盘为桨,代码作帆。这趟为期30天左右的Python爬虫特训即将启航,每日解锁新海域:从Requests库的浪花到Scrapy框架的深流,从反爬迷雾中的破局到数据清洗的澄澈。我们拆解网页结构如同解读星图,让XPath与正则表达式化作导航罗盘。每个深夜的代码调试,终将凝结成破晓时的
- 第三天:爬取数据-urllib库.
朱剑君
Python爬虫训练营python爬虫
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- 使用Seaborn绘制相关性热力图
认真写代码i
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使用Seaborn绘制相关性热力图相关性热力图是一种常用的可视化工具,用于显示变量之间的相关性。在Python中,Seaborn是一个功能强大且易于使用的数据可视化库,可以轻松地创建相关性热力图。在本文中,我们将学习如何使用Seaborn的heatmap函数来绘制相关性热力图。首先,我们需要安装Seaborn库。你可以使用以下命令通过pip安装Seaborn:pipinstallseaborn安装
- 工作计划进度表怎么做?探索主流的8款软件
本文介绍了八款主流的工作计划软件,包括:1.Worktile,2.PingCode,3.腾讯文档,4.钉钉,5.滴答清单,6.有道云笔记,7.Trello,8.Monday.com。制作工作计划进度表是确保项目按时完成的重要步骤,一个好的进度表不仅能清晰显示任务分配和截止日期,还能帮助团队成员理解自己的责任和优先级。随着项目管理工具的不断发展,市场上出现了多种软件,专门设计来帮助制作和管理工作计划
- 揭秘DeepSeek内幕:清华教授剖析AI模型技术原理
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人工智能chatgpt安全agigpt大模型deepseek
从ChatGPT到各种新兴的AI模型,每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”,无疑是DeepSeek。在本文中,清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理,并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1,看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术,及其基本原
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key