- 计算机科学与技术
柳依依@
学习前端c4前端后端
计算机科学是一个庞大且关联性强的学科体系,初学者常面临以下痛点:-**知识点零散**:容易陷入"只见树木不见森林"的学习困境-**方向不明确**:面对海量技术栈不知从何入手-**体系缺失**:难以建立完整的知识网络1.计算机基础-计算机组成原理-冯·诺依曼体系-CPU/内存/IO设备-操作系统-进程与线程-内存管理-文件系统-计算机网络-TCP/IP模型-HTTP/HTTPS-网络安全2.编程能力
- 卫星分析系列之 使用卫星图像量化野火烧毁面积 在 Google Colab 中使用 Python 使用 Sentinel-2 图像确定森林火灾烧毁面积
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程pythonsentinel开发语言
简介几年前,当大多数气候模型预测如果我们不采取必要措施,洪水、热浪和野火将会发生更多时,我没想到这些不寻常的灾难现象会成为常见事件。其中,野火每年摧毁大量森林面积。如果你搜索不同地方的重大野火表格,你会发现令人震惊的统计数据,显示由于野火,地球上有多少森林面积正在消失。在本教程中,我将结合我已经发表过的关于下载、处理卫星图像和可视化野火的故事,量化加州发生的其中一场重大野火的烧毁面积。与之前的帖子
- NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录
macken9999
自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱:知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取(实体抽取、关系抽取、属性抽取)、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
- YOLOv8 环境监测五大场景 —— 二、 森林火灾早期预警 之无人机巡逻监测 详细解释及代码完整示例
路飞VS草帽
YOLOv8原理与源代码讲解---六大章YOLOv各版本的应用详细说明及代码示例环境监测五大场景YOLO无人机环境监测森林火灾早期预警无人机巡逻监测YOLOv8
YOLOv8无人机森林火灾巡逻监测系统系统架构设计无人机火灾监测系统组成:1.飞行平台-多旋翼无人机(续航≥60分钟)-双光吊舱(可见光+红外)-RTK高精度定位-4G/5G数据链2.机载计算单元-JetsonOrinNX(AI加速)-轻量化YOLOv8模型-实时火情分析3.地面控制站-飞行路径规划-实时视频监控-火情预警系统4.云端协同-多机任务分配-火势扩散预测-应急资源调度完整代码实现1.无
- 机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据
梦想成为一名机器学习高手
机器学习python人工智能
这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照:燃料类型对照:老规矩,第一步先导入用到的库第二步,读入数据:第三步,数据预处理第四步:对数据的分析第五步:模型建立前的准备工作第六步:多元线性回归模型的建立第七步:随机森林模型的建立问题:背景描述本数据爬取自印度最大的二手车交易平台CARS24,包含8000+该平台上交易车辆的关键评估信息。CARS24成立于2015年,总部位于印度古尔冈,是一个在印度
- 期待在 VR 森林体验模拟中实现与森林的 “虚拟复现”
ykjhr_3d
vr
VR森林体验模拟,无疑是科技与自然领域一次极具开创性意义的奇妙碰撞。它借助前沿的虚拟现实技术,以别出心裁、独树一帜的方式,为我们精心打造并带来了一场前所未有的森林探索奇幻之旅。在教育领域,于中小学的自然科学课堂上,学生们无需长途跋涉,就能通过VR森林体验模拟,身临其境地观察珍稀植物的生长细节,近距离感受森林生态系统的奥秘,极大地激发了他们对自然科学的浓厚兴趣;在专业的林业院校,这一技术更是成为了重
- 手机玩星露谷物语教程✨
DD蛋挞皮
游戏智能手机
星露谷物语夏季特卖史低24!DLC也史低10.5!⏰限时到7月10日,还没入手的姐妹快冲!你继承爷爷的破旧农场,种田、挖矿、养动物、谈恋爱,自由度高到离谱,一玩就停不下来!以为只是种田游戏,结果玩成时间管理大师……星露谷物语农场选择攻略标准农场:推荐新手首选,可用面积最大,规划自由度高森林农场:额外产出野生物资,适合喜欢采集的玩家河流农场:钓鱼更方便,但可耕种面积较小星露谷物语开局24小时黄金时间
- FLUX.1 Kontext全景图:下一代AI图像编辑的家族革命与技术图谱
Liudef06小白
AIGC人工智能AIGC
FLUX.1Kontext全景图:下一代AI图像编辑的家族革命与技术图谱120亿参数流式变换器驱动,3秒完成像素级编辑,StableDiffusion原班团队打造的AI图像新范式正在重塑创意工作流。2025年夏,BlackForestLabs(黑森林实验室)向全球创意产业投下一枚技术炸弹——FLUX.1Kontext图像编辑模型家族正式亮相。这个由StableDiffusion核心创始团队打造的A
- 03 数据可视化的世界非常广阔,除了已提到的类型,还有许多更细分或前沿的可视化形式。
晨曦543210
信息可视化人工智能
十五、机器学习与数据科学专用图表特征重要性图(FeatureImportancePlot)用途:展示机器学习模型中各特征对预测结果的贡献度。示例:随机森林模型中影响房价预测的关键因素。混淆矩阵热力图(ConfusionMatrixHeatmap)用途:分类模型性能评估,显示预测结果与真实标签的对比。示例:疾病诊断模型的真阳性/假阳性分布。学习曲线(LearningCurve)用途:分析模型训练过程
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- 用matlab实现随机森林算法
showmethetime
算法matlab随机森林
用matlab实现随机森林算法,里面附有说明文档,参数可调节RandomForest_matlab/RandomForests/RF.mexw32,81920RandomForest_matlab/RandomForests/RF_demo.m,2536RandomForest_matlab/RandomForests/runRF.m,2616RandomForest_matlab/RandomF
- 梁婉昕:非矫正式养育的东方智慧|创客匠人
老蒋新思维
创始人IP内容运营产品运营
在佛山电台的录音棚里,那个每天用粤语给孩子们讲故事的主持人梁婉昕,可能从未想过自己会以家庭教育专家的身份,用一套"非矫正式养育"体系搅动整个行业。26年前,当她看着热线电话里焦虑的家长和迷茫的孩子时,一个念头扎了根:“如果教育是把所有树苗都修剪成盆景,那我们是不是正在错过一片森林?”从声音陪伴到心灵解码18年少儿节目主持生涯,让梁婉昕比谁都清楚教育焦虑的根源——家长总在问"怎么让孩子听话",却很少
- 森林公园负氧离子监测系统:构建生态健康环境的关键技术
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森林公园负氧离子监测系统:构建生态健康环境的关键技术【BF-FLZ】随着城市化进程的加快和人们健康意识的提升,森林公园作为城市"绿肺"的重要功能日益凸显。负氧离子被誉为"空气维生素",其浓度水平直接影响公园生态环境质量和游客健康体验。建立科学的森林公园负氧离子监测系统,不仅能为公园生态环境评估提供量化指标,还可为游客提供健康出行参考,同时为公园生态管理决策提供数据支撑,具有重要的生态价值和社会意义
- 【机器学习|学习笔记】随机森林(Random Forest, RF)详解,附代码。
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机器学习基础算法优质笔记1机器学习学习笔记随机森林人工智能
【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。文章目录【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。前言起源随机子空间法与Bagging的萌芽原理算法机制理论保障发展应用优缺点优点缺点Python实现示例(Scikit-learn)欢迎铁子们点赞、关注、收藏
- 上位机李工架构之一
zhxup606
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本篇将围绕半导体可靠性测试机上位机开发,提供一个系统性教程与学习路线,结合C#高级编程(反射、接口、抽象类、泛型、设计模式、集合、特性、索引、委托事件、匿名方法、多线程、面向对象等)和异步/同步对比,深入讲解如何高效开发上位机系统。同时,基于前文的实时数据可视化(WPF、LiveCharts2、WebSocket)、AI异常检测(ML.NET隔离森林)和异步任务调度(DAG调度、PID控制),本篇
- 《声音的变形记:Web Audio API的实时特效法则》
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用户期待更丰富、更具沉浸感的听觉体验时,基于WebAudioAPI实现的实时音频特效,就像是为这片森林注入了灵动的精灵,让简单的声音蜕变为震撼人心的听觉盛宴。回声特效带来空间的深邃回响,变声效果赋予声音全新的个性面貌。接下来,我们将深入探索WebAudioAPI如何实现这些神奇的实时音频特效。WebAudioAPI是浏览器中用于处理音频的强大工具,它构建了一个完整的音频处理体系。不同于传统的HTM
- 垂起固定翼无人机应用及技术分析
云卓SKYDROID
无人机云卓科技科技科普高科技
一、主要应用行业1.能源基础设施巡检电力巡检:适用于超高压输电线路通道的快速巡查,实时回传数据提升智能运检效率。油田管道监测:利用长航时特性(1.5-2小时)对大范围管道进行隐患排查,减少人力巡查成本。2.测绘与地理信息在山区、丘陵等复杂地形实现高精度航测,克服传统固定翼需跑道的限制。单架次可完成200平方公里区域的测绘任务,效率较旋翼机提升3倍以上。3.森林与生态监管通过热红外载荷监测林火隐患,
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
python机器学习
本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- 机器学习:集成算法的装袋法(Bagging):随机森林(Random Forest)
rubyw
#概念及理论机器学习算法随机森林
随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出,广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍,包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法,通过生成多棵决策树,并将这些树的预测结果结合起来,以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
- 森林的智慧:随机森林与集成学习的民主之道
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人工智能科普人工智能科普
当约阿夫·弗罗因德和罗伯特·沙皮尔提出的AdaBoost算法在90年代末期以其强大的预测精度震惊机器学习界,展示了“团结弱者为强者”的集成魅力时,另一种集成思想也在悄然孕育。这种思想同样信奉“众人拾柴火焰高”,但走的是一条与AdaBoost截然不同的路径:它不执着于反复调整数据权重去“关注”被前序模型分错的困难样本,而是致力于创造尽可能多样化的模型,然后让这些模型平等地投票。它的核心哲学是:如果每
- 机器学习:集成学习方法之随机森林(Random Forest)
慕婉0307
机器学习集成学习机器学习随机森林
一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式,它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。集成学习的主要思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",即通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。集成学习方法主要分为两大类:Bagging(BootstrapAggregating):并行训练多个基学习器,然后通过投票
- 《二分枚举答案(配合经典算法)》题集
英雄哪里出来
算法数据结构英雄算法联盟二分
文章目录1、模板题集2、课内题集3、课后题集1.差分2.贪心/排序3.二维前缀和4.K大数5.BFS6.最短路7.数位DP1、模板题集分巧克力2、课内题集倒水冶炼金属连续子序列的个数3、课后题集括号内的整数代表完整代码行数。1.差分粉刷小能手小蓝(42)操作数组的最小次数(43)森林的最大美丽值(44)2.贪心/排序信号塔(33)可得到的最大团队默契(35)3.二维前缀和小秋的矩阵(48)4.K大
- 架构经验总结:1你以为性能优化很难?这些方法论让你轻松搞定!
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java架构性能优化数据库
上图是电子元器件之间的通信快如闪电。类比软件系统的性能诉求:快如闪电。0森林618购物节在一片繁茂的森林里,住着一群土拨鼠。说来有趣,这群土拨鼠最喜欢的活动,就是在每年的"618大促"这一天,疯狂地收集森林里的坚果和美味浆果,准备迎接丰收的季节。他们把这一天称为"618购物节"。去年"618"当天,森林里突然发生了件奇怪的事情。原本井然有序的坚果采集和分发工作,竟然变得异常缓慢。很多土拨鼠找不到足
- 七天学完十大机器学习经典算法-05.从投票到分类:K近邻(KNN)算法完全指南
接上一篇《七天学完十大机器学习经典算法-04.随机森林:群众智慧的机器学习实践》想象一下,你搬进了一个新小区。想知道这个小区整体氛围如何?最直接的方法就是看看你最近的几家邻居是什么样的人——如果邻居们都很安静、整洁,小区大概率不错;如果邻居们深夜喧哗、环境杂乱,你可能就得重新考虑了。K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法的核心思想,就如同这个观察邻居的过程。它是机器学习中最直观
- 从决策树到随机森林:Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解
小张在编程
机器学习决策树随机森林
引言在机器学习的算法森林中,有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授",用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断;而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团",通过多棵决策树的"投票表决",在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃。无论是医疗诊断中的疾病预测,还是金融风控里的违约判别,这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天,我们就从原理到实
- 深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景
猿享天开
算法随机森林机器学习
深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景随机森林(RandomForest,RF)是一种经典的集成学习算法,广泛应用于机器学习任务。本文将通过图文结合的方式,全面解析随机森林的核心原理、实现细节和应用实践,帮助读者建立系统认知。1.核心概念与直观理解1.1什么是随机森林?随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树进行协同预测。其核心思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮"——多
- 随机森林详解:原理、优势与应用实践
大千AI助手
人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能DecisionTree数据挖掘
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!随机森林介绍1.定义:随机森林是一种强大的、高度灵活的集成学习(EnsembleLearning)算法,主要用于分类和回归任务。它的核心思想是构建多棵决策树(DecisionTree),并将这些树的预测结果进行组合(例如,分类任务采用投票,回归任务采用
- 60天python训练计划----day55
DAY55序列预测任务介绍知识点回顾序列预测介绍单步预测多步预测的2种方式序列数据的处理:滑动窗口多输入多输出任务的思路经典机器学习在序列任务上的劣势;以随机森林为例一、序列预测任务介绍1.1序列预测是什么?我们之前接触到的结构化数据,它本身不具备顺序,我们认为每个样本之间独立无关,样本之间即使调换顺序,仍然不影响模型的训练。但是日常中很多数据是存在先后关系的,而他们对应的任务是预测下一步的值,我
- 保障数字正义:基于区块链与Merkle树技术的司法取证销毁证据链体系(2025技术全景)
百态老人
区块链
一、技术架构与核心原理1.四维时空数据锚定体系通过融合区块链时间戳、量子加密哈希与三维Merkle森林结构,构建不可篡改的司法证据生命周期管理框架:原始证据时空切片多模态Merkle树
- 使用随机森林实现目标检测
司南锤
python基础学习AI随机森林
核心实现思路滑动窗口策略:在图像上滑动固定大小的窗口,对每个窗口进行分类多维特征提取:结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类:训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化:使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性LBP纹理特征:捕捉局部纹理模式灰度共生矩阵:描述纹理的统计特性边缘密度:反映目标边界信息形状描述符:圆形度、面积比等几何特征实际应用建议数据收集:收集大量正负样本进行
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
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