- c++ 红黑树
gezhengxu2024
教程c++开发语言c++
红黑树（Red-BlackTree）是一种自平衡的二叉查找树，它是由节点的颜色和结构性质来维持平衡的。红黑树的形成可以追溯到1972年，由RudolfBayer提出，并由Guibas和Sedgewick进一步完善。红黑树的作用主要在于提供高效的插入、删除和查找操作。它通过保持以下五个性质来实现平衡：每个节点是红色或黑色。根节点是黑色。每个叶子节点（NIL节点）是黑色。如果一个节点是红色，那么它的两
- ESP32 智能猫喂水开发日志（RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线规划）
天瑜创客
猫喂水项目单片机c++c语言数据结构visualstudiocodeharmonyos
RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线的差异分析一、核心定位与适用场景差异1.RICE模型-核心逻辑：通过量化指标（Reach接触量、Impact影响程度、Confidence信心指数、Effort投入精力）计算需求优先级，聚焦资源投入与收益最大化。-适用场景：适用于需要平衡开发成本与预期收益的项目，例如新产品功能迭代或市场推广策略优化。2.MoSCoW模型-核心逻辑：将需求分为四类——Mu
- C++ 各种map对比
越甲八千
【道阻且长C++】c++哈希算法开发语言
文章目录特点比较1.`std::map`2.`std::unordered_map`3.`std::multimap`4.`std::unordered_multimap`5.`hash_map`（SGISTL扩展）C++示例代码代码解释特点比较1.std::map底层实现：基于红黑树（一种自平衡的二叉搜索树）。元素顺序：元素按照键（key）的升序排列。键的唯一性：每个键只能出现一次，插入重复键的
- 科学与《易经》碰撞（4）：阴阳算子：新型代数逻辑系统构建
1079986725
AI科学量子计算量子计算算法
核心论点阴阳互变规律可以抽象为一种新型代数逻辑系统中的基本算子。这种“阴阳算子”不仅满足传统布尔代数的基本性质，还引入了动态平衡与相互转化的特性，从而为模糊逻辑、量子逻辑和复杂系统建模提供了新的数学工具。研究路径阴阳算子的定义与公理化定义阴阳算子⊗：满足⊗²=¬（非操作），即连续两次阴阳转化回到原状态引入动态平衡条件：⊗(A)与⊗(¬A)之间存在对称关系构建包含⊗的代数系统：定义阴阳代数的基本公理
- B+树深入解析：为什么数据库索引都爱用这个结构？
程序猿小白菜
数据库后端java生态圈数据库数据结构B+树
一、从图书馆索引理解B+树想象一个超大型图书馆存放着500万册图书，管理员需要设计一个高效的检索系统。传统目录柜（类似二叉树）的问题：目录卡片过多导致柜子太高，查找时需要频繁上下梯子（磁盘IO）热门书籍的目录卡片被翻烂（节点频繁修改）找某个范围的书籍（如TP311.1到TP311.9）需要反复开柜门B+树就是为这类场景设计的完美解决方案，它像一本智能目录：目录本很厚但每页记录很多条目（多路平衡）所
- 【C++】——精细化哈希表架构：理论与实践的综合分析
m0_74825238
面试学习路线阿里巴巴c++散列表架构java
先找出你的能力在哪里，然后再决定你是谁。——塔拉·韦斯特弗《你当像鸟飞往你的山》目录1.C++与哈希表：核心概念与引入2.哈希表的底层机制：原理与挑战2.1核心功能解析：效率与灵活性的平衡2.2哈希冲突的本质：问题与应对策略2.3开散列与闭散列：两大解决方案的比较3.闭散列的精确实现：从设计到优化3.1整体框架设计：面向扩展的架构3.2仿函数的灵活性：高效哈希的关键3.3插入操作：冲突检测与位置分
- Gone v2 使用 Gone Viper 组件进行本地配置
dapeng-大鹏
Gone框架介绍Gone框架配置管理Viper配置组件多格式配置文件配置自动加载机制环境变量配置覆盖层级化配置结构Go应用配置注入
发现gone-io/gone：一个优雅的Go依赖注入框架！它让您的代码更简洁、更易测试。框架轻量却功能强大，完美平衡了灵活性与易用性。⭐如果您喜欢这个项目，请给我们点个星！您的支持是我们前进的动力！欢迎贡献代码或提出建议，一起让gone变得更好！#golang#依赖注入#开源github.com/gone-io/gone本文原地址：https://github.com/gone-io/goner
- 深入理解 Kafka 的 ConsumerRebalanceListener
t0_54coder
编程问题解决手册kafkalinq分布式
深入理解Kafka的ConsumerRebalanceListener在分布式系统中，数据的一致性和可靠性是至关重要的。ApacheKafka作为一个流行的分布式流处理平台，提供了强大的数据传输和处理能力。在Kafka中，消费者组（ConsumerGroup）的概念允许多个消费者实例共同处理一个主题的数据。然而，当消费者实例的个数发生变化时，如何确保数据的平衡和一致性呢？这就引出了我们今天要讨论的
- 如何解决Kafka Rebalance引起的重复消费
maozexijr
kafkalinq分布式
在Kafka中，Rebalance（再平衡）是消费者组（ConsumerGroup）动态调整分区分配的过程。当消费者组中的成员发生变化（例如消费者加入或退出）、订阅的Topic分区数量变化、或者消费者长时间未发送心跳时，都会触发Rebalance。虽然Rebalance有助于负载均衡和容错，但它也可能导致重复消费的问题。以下是一些解决因Rebalance引起的重复消费问题的方法：1.禁用自动提交O
- 【产品经理修炼之道】- 新能源发展的基石-储能系统
xiaoli8748_软件开发
产品经理产品经理
什么是储能系统？在这篇文章里，作者给出了他的回答，储能系统即一个“巨型充电宝”，可以在发电侧、电网侧、用户侧等场景应用，起到平衡供需、优化电网运行、节省用电成本、应急备用等关键作用。一起来看看作者关于储能系统的解读。动机近期，个人对储能产品相关的知识进行了学习与研究，基于通过输入-输出的方式，进一步梳理和强化自己的认知的目的，我从什么是储能？为什么需要储能？储能的几种方式？电化学储能的构成等方面，
- 【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署
Nerous_
深度学习深度学习人工智能
原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to
- 数据分析面临的三大挑战该如何解决
銨靜菂等芐紶
数据挖掘大数据数据分析
转载自品略图书馆http://www.pinlue.com/article/2020/09/0712/2611202048648.html有效的分析已成为决定性因素，很明显，掌握它的人会蓬勃发展。但是，实现这一目标的过程并非没有障碍。最常见的数据分析挑战是什么？公司如何自信地应对它们？下面就来介绍一下。1、浏览预算限制数据分析领导者需要在当下采取行动，但同时也需要考虑未来。平衡这些需求要求他们在制
- Ubuntu零基础入门到精通【1.3讲】：为什么选择 Ubuntu？
bug菌¹
滚雪球学Ubuntuubuntulinux运维为什么选择Ubuntu零基础教程
目录：上期回顾：Ubuntu的生态与社区✨前言：为什么我们都在谈论Ubuntu？为什么Ubuntu是个人和企业的首选？1️⃣安全性与开源：Ubuntu构建的安全生态系统更高的安全性：Ubuntu对安全的极致追求✨️开放性与可审查性：更透明的操作系统长期支持版（LTS）：稳定与安全的完美平衡2️⃣对比其他Linux发行版：Ubuntu如何脱颖而出？Fedora：创新的前沿，但稳定性欠佳CentOS：
- 群体智能优化算法-粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO，含Matlab源代码）
HR Zhou
算法matlab智能优化算法优化
摘要（Abstract）粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，受鸟群觅食行为的启发。PSO通过模拟粒子（个体）在搜索空间中的运动来寻找最优解。每个粒子根据自身的历史最优位置（pBest）和全局最优位置（gBest）动态调整速度和位置，从而在全局搜索和局部搜索之间取得平衡。PSO具有收敛速度快、实现简单、计算复杂度低等优点，广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程优化等领域。算法介绍1.主
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用，算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发，结合特征工程优化与超参数调整技术，系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响，并提出基于注意力机制的特征权重可视
- 客户总是提出不合理的需求，如何破局？
在项目管理中，“客户提出不合理需求”是项目经理最常遇到的挑战之一。这些需求可能超出合同范围、违背技术可行性、突破预算或时间限制，甚至逻辑上自相矛盾。但真正的困境往往不在于需求本身是否合理，而在于如何平衡客户期望与项目边界，将对抗转化为合作。本文将从需求本质剖析、结构化应对策略到高阶破局思维，提供一套系统化的解决方案。一、需求“不合理”的本质诊断表象与根源的错位冰山模型：客户表面需求（如“界面要更酷
- 车辆检测与识别：车辆分类_（9）.车辆分类模型的评估与优化
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机器人（二）分类数据挖掘人工智能计算机视觉机器学习视频监控
车辆分类模型的评估与优化在车辆检测与识别领域，车辆分类模型的评估与优化是确保模型性能和可靠性的关键步骤。本节将详细介绍如何评估车辆分类模型的性能，并提供一些优化技术，以提高模型的准确性和效率。模型评估指标1.准确率(Accuracy)准确率是最直观的评估指标，表示分类器正确分类的样本占总样本的比例。然而，在不平衡数据集上，准确率可能具有误导性。fromsklearn.metricsimportac
- 优化Redis AOF重写配置：解决AOF文件过大的终极指南
冯·诺依曼的
redis数据库缓存云计算
核心配置参数解析与优化以下配置参数位于Redis配置文件/etc/redis.conf中，用于控制AOF持久化与重写行为。通过合理调整这些参数，可显著减少AOF文件体积并提升性能。1.appendfsync：AOF文件同步策略默认值：everysec修改建议：appendfsyncno作用：控制AOF日志同步到磁盘的频率。everysec（默认）：每秒同步一次，平衡性能与数据安全。no：由操作系统
- Unity3D手游多分辨率适配深度解决方案
晴空了无痕
项目解决方案屏幕适配
一、适配核心问题剖析当前移动端设备分辨率呈现多元化发展趋势，主流设备分辨率跨度从720P到4K级别，屏幕宽高比包含16:9、18:9、19.5:9、21:9等多种形态。适配难点主要体现在：UI元素错位：传统固定锚点布局在不同宽高比下出现显示异常画面比例失调：等比缩放导致屏幕空间浪费或内容裁切性能与效果平衡：高分辨率设备资源消耗与低端设备性能瓶颈异形屏适配：刘海屏、挖孔屏等特殊屏幕形态的兼容处理二、
- 书籍-《控制理论的数学导论（第三版）》
机器人数学
书籍：AMathematicalIntroductiontoControlTheory作者：ShlomoEngelberg出版：WorldScientificPublishingCompany编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：《控制理论的数学导论（第三版）》01书籍介绍本书在数学严谨性和工程应用之间达到了完美的平衡，有助于学生全面理解控制理论的数学和工程层面。本书不仅有效运用了MATLAB
- 加密算法的性能优化与安全性平衡研究
sigen520520
笔记
摘要在数字化信息飞速发展的当下，数据安全至关重要，加密算法作为数据保护的核心手段，其性能与安全性直接关乎信息系统的稳定运行。本文深入剖析常见加密算法，详细分析其性能指标与安全性特点，全面探讨在提升加密速度的同时确保安全的有效方法与实践，旨在为构建高效、安全的加密体系提供理论支撑与实践指导。引言随着互联网的普及和信息技术的广泛应用，数据在传输与存储过程中面临诸多安全威胁，如数据泄露、篡改、伪造等。加
- 量化投资中的投资组合风险溢价模型
云策量化
量化投资量化交易量化软件量化炒股QMT量化交易PTrade量化软件量化投资deepseek
推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？个人账户可以申请吗？》量化投资中的投资组合风险溢价模型在量化投资的世界里，风险和回报总是如影随形。投资者们就像是在大海中航行的船长，既要寻找宝藏，又要避开暗礁。今天，我们就来聊聊量化投资中的一个关键工具——投资组合风险溢价模型，它就像是船长的罗盘，帮助我们在风险和回报之间找到平衡。引言：风险与回报的舞蹈在量化投资中，我们经常听到“风险溢价”这个词。
- 技术债务的隐患：何时重构，何时妥协？
测试者家园
测试开发和测试质量效能软技能软件测试质量效能AI赋能人工智能项目管理研发管理技术债务
在快节奏的软件开发环境中，企业为了抢占市场或满足紧迫需求，往往不得不在短期内采取“捷径”来加速产品交付，这便引入了“技术债务”。短期内看似能迅速交付，但随着时间推移，这些未优化的代码和架构缺陷会逐渐累积，成为制约团队敏捷性、影响系统稳定性和增加后期维护成本的隐患。如何在“重构”和“妥协”之间找到平衡，是每个技术团队必须面对的难题。一、技术债务概述1.定义与来源技术债务（TechnicalDebt）
- 纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（19）.输运性质计算
kkchenjj
分子动力学2模拟仿真仿真模拟分子动力学
输运性质计算在纳米尺度仿真软件中，输运性质计算是研究材料和器件中电荷和热能输运的重要工具。QuantumEspresso提供了多种方法来计算输运性质，包括使用非平衡格林函数（NEGF）和传输矩阵方法（TMM）。本节将详细介绍如何使用QuantumEspresso及其相关模块进行输运性质的计算，包括设置计算参数、运行模拟以及分析结果。1.非平衡格林函数（NEGF）方法1.1.原理非平衡格林函数（NE
- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）
人工智能
【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述（一）什么是
- 【图像处理基石】什么是HDR图片？
AndrewHZ
AI算法工程师面试指北图像处理基石图像处理算法计算机视觉HDR高动态范围包围曝光opencv
1.什么是HDR图片？HDR（高动态范围图像，HighDynamicRange）是一种通过技术手段扩展照片明暗细节的成像方式。以下是关于HDR的详细说明：核心原理动态范围：指图像中最亮和最暗区域之间的亮度差。人眼能感知的动态范围远高于普通相机，HDR通过合成多张不同曝光的照片（如欠曝、正常、过曝），平衡高光和阴影细节。HDR的优势保留细节：避免强光下过曝（如天空发白）或阴影中欠曝（如暗部死黑）。增
- 【数据库】MySQL的索引详解
此木|西贝
数据库数据库mysql
简介索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构，类似于书的目录。在几百页的书通过几页目录就可以精确定位到我们想看的章节优点和缺点优点正确的使用索引可以大大提高检索速度可以使用唯一索引保证数据在库中的唯一性使用聚合索引减少回表，降低IO次数缺点索引不宜创建的太多，否则增删改时不仅修改数据，还要修改大量的索引数据索引也会占用磁盘空间索引结构B树：多路平衡查找树，B树的所有节点都会存储key（索引）和d
- 知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)
AI仙人掌
人工智能AI人工智能深度学习语言模型机器学习
知识蒸馏通过迁移教师模型（复杂）的知识到学生模型（轻量），实现模型压缩与性能平衡。核心在于利用教师模型的软标签（概率分布）替代独热编码标签，学生模型不仅学习到教师模型输出数据的类别信息，还能够捕捉到类别之间的相似性和关系，从而提升其泛化能力核心概念知识蒸馏的核心目标是实现从教师模型到学生模型的知识迁移。在实际应用中，无论是大规模语言模型（LLMs）还是其他类型的神经网络模型，都会通过softmax
- 红黑树详解？红黑树设计的背景？
F_windy
java
红黑树详解1.红黑树的基本概念红黑树（Red-BlackTree）是一种自平衡的二叉搜索树（BST），通过节点颜色（红或黑）和一组规则来保持近似平衡，确保插入、删除、查找等操作的时间复杂度为O(logn)。它的核心思想是通过颜色标记和旋转操作，减少树的高度差异，从而提升性能。2.红黑树的五大规则红黑树必须满足以下规则：颜色规则：每个节点非红即黑。根节点规则：根节点必须是黑色。叶子节点规则：所有叶子
- 华为OD机试真题----日志采集(java)
努力努力再努力呐
算法华为od算法数据结构java
华为OD机试真题中的“日志采集”是一个重要的题目，它主要考察的是如何在满足特定条件下，优化日志上报策略以获取最大积分。以下是对该题目的详细解析：一、题目背景日志采集是运维系统的核心组件，日志是按行生成，每行记做一条，由采集系统分批上报。上报策略的设计需要平衡多个因素：上报频率、服务端压力、用户体验以及避免超时失败。二、上报策略根据题目描述，项目组设计了以下上报策略：奖励机制：每成功上报一条日志，奖
- 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
