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Fax Caelestis
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wechatt_fee1024
面试mavenspringbootjava
SpringBoot整合RocketMQ需要注意的是SpringBoot的starter集成包时,要注意版本。因为SpringBoot集成的RocketMQ的starter依赖由Spring社区提供,迭代比较快,版本之间的差异还是比较大的。可能版本不同,就导致使用的时候出现错误。maven依赖,直接把我的maven工程的配置放到这里了。普通消息maven工程创建我直接创建了一个空的maven工程,
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YOHO !GIRL
网络测绘python网络安全
前言一.功能目的二.功能调研三.编写代码1.引入库2.读取数据3.写入csv文件中总结前言上一篇我们讲述了目前较为主流的几款网络探测系统,简单介绍了页面的使用方法。链接如下,点击跳转:网络空间测绘引擎集合:Zoomeye、fofa、360、shodan、censys、鹰图然而当我们需要针对单个引擎进行二次开发时,页面就不能满足我们的需求了,这就需要参考API文档进行简单的数据处理,接下来,给大家介
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接上一篇6.认证相关处理创建登录成功DemoAuthenticationSuccessHandler.java/***用户身份验证通过处理*/@Component@SuppressWarnings("all")publicclassDemoAuthenticationSuccessHandlerimplementsAuthenticationSuccessHandler{@Autowiredpri
- 数据结构之链表(单链表)
Dust-Chasing
数据结构链表c语言
目录一、链表的概念二、链表的分类三、单链表的实现1.创建新的节点2.打印链表3.链表的头插和尾插尾插:要注意第一次插入时链表为空的情况。头插:4.单链表的头删和尾删尾删:注意链表中只有一个元素的情况。且要保存尾节点的前一个节点。头删:5.单链表的查找一、链表的概念链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表实际上就像一列火车一样,每一个
- 不神话大模型,不做技术乌托邦,用"传统IT+AI积木"实现企业智能转型
人工智能
一、开篇:AI革命的务实辩证法在技术狂热与落地鸿沟并存的AI时代,灵燕智能体开发平台提出"三轮驱动法则":•不颠覆的智慧:MySQL、知识图谱库、MQ等传统中间件构成数字地基•不空想的创新:大模型仅承担"认知苦力",在人类设计的思考链中定向发力•不取巧的工程:通过D2R映射、低代码工具、元数据治理实现可落地的智能装配二、核心价值:智能开发的工业流水线技术要素原子化拆解将复杂需求分解为可执行的"技术
- 递归实例:登台阶问题:假如有n个台阶,一次只能上1个台阶或2个台阶,请问走到第n个台阶有几种走法?@C语言
热心市民小汪
C语言代码练习c语言算法开发语言
假如有n个台阶,一次只能上1个台阶或2个台阶,请问走到第n个台阶有几种走法?为便于读者理解题意,这里举例说明如下:假如有3个台阶,那么总计就有3种走法:第一种为每次上1个台阶,上3次;第二种为先上2个台阶,再上1个台阶;第三种为先上1个台阶,再上2个台阶。输入为n,输出为走到第n个台阶有几种走法Input3Output如果输入是3,走到第3个台阶的走法总计有3种,1,1,1和1,2和2,1,输出为
- 六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析:从零构建企业级Vue项目的完整指南
编程星辰海
#前端前端Vue项目
=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗,谢谢大佬!目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择Vite?Vite采用现代浏览器原生ES模块系统(NativeESM)作为开发服务器,颠覆了传统打包工具的
- 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
开心星人
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将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- 【笔记】扩散模型(五):Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现
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DiffusionModels笔记机器学习深度学习
论文链接:Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance,这种方法通过引入一个额外的分类器,使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels,不过这种方法的问题是很明显的,首先需要额外训练一个分类器,而且这个分类器不仅仅分类一般的图像,还需要分
- 震惊! “深度学习”都在学习什么
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深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器,给予分类错误样本更高权重,使得后续弱分类器更关注这些样本,然后将这些弱分类器线性组合成强分类器,提高整体分类性能。(一)投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中,假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
- 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts
开心星人
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还得重复读这一篇论文,有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使数据无法被机器学习算法利用,从而防止数据被未经授权地使用。例如,一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像,用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧,许多数据投毒攻击被提出,以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使模型无法从数据中学习太多信息,从而导致模型在未见
- NLP高频面试题(十)——目前常见的几种大模型架构是啥样的
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NLP常见面试题自然语言处理架构人工智能
深入浅出:目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展,语言大模型迅速崛起,已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构,帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM(大语言模型)?LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型,它们通过海量的文本数据训练而成,能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
- 《面向模式的软件体系结构3-资源管理模式》读书笔记(7)--- Coordinator模式
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3.3Coordinator模式Coordinator(协调者)模式描述了如何通过协调涉及多个参与者(每个参与者都包含资源、资源使用者和资源提供者)的任务的完成来维护系统的一致性。这个模式提出了一个解决方案,使得在涉及多个参与者的任务中,或者所有参与者的任务都完成,或者一项任务都没有完成。这确保了系统总是处于一致的状态。1.问题很多系统都会执行涉及不止一个参与者的任务。一个参与者是一个主动实体,既
- 代码随想录算法训练营Day10 | Leetcode 150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、 347前 K 个高频元素
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代码随想录算法训练营Day10|Leetcode150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、347前K个高频元素一、反转字符串相关题目:Leetcode150文档讲解:Leetcode150视频讲解:Leetcode1501.Leetcode150.逆波兰表达式求值给你一个字符串数组tokens,表示一个根据逆波兰表示法表示的算术表达式。请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。注意:有效的
- 卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin
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卷积神经网络中,每个卷积核的尺寸为k×k×Cin,这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。以下是详细解释:1.输入数据的结构输入形状:假设输入数据为三维张量,形状为H×W×Cin,其中:H:高度(Height)W:宽度(Width)Cin:通道数(Channelsin)多通道的物理意义:对于RGB图像,Cin=3(红、绿、蓝三通道)。对于中间层的特征图,Cin可能为64、
- 性能优化中如何“避免链接关键请求”
混血哲谈
性能优化
在性能优化中,“避免链接关键请求”是指通过优化资源加载顺序和依赖关系,减少关键渲染路径中的链式请求(CriticalRequestChains),从而加速页面加载。以下是具体策略及实施步骤:一、什么是“关键请求链”?定义:关键请求链是浏览器在渲染首屏内容时必须按顺序加载的资源序列。例如:HTMLCSSFont浏览器需先下载HTML,解析后请求CSS,CSS解析后发现需要字体文件,再请求字体。问题:
- 盘泰UV种植体:抗老化新科技,焕发种植牙新活力
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随着口腔健康意识的提升,越来越多的人选择种植牙来修复缺失牙齿。然而,种植牙并非一劳永逸,随着时间的推移,种植体也会像天然牙一样出现老化现象,影响种植牙的使用寿命和美观度。盘泰UV种植体,创新采用紫外线照射技术,为种植牙注入抗老化新能量,快速提升骨结合速度,让您的种植牙历久弥新!UV照射,激活种植体表面活性盘泰UV种植体采用特殊波长的UV光对种植体表面进行照射处理,这种处理方式能够有效去除种植体表面
- 2025最新植物大战僵尸杂交版3.4.5版本
烟雨任平生
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更新内容植物大战僵尸杂交版v3.4.5版本的更新内容如下:新增了3档花园养成奖励与商店副本关卡,以及修复了3.4版本的已知BUG与平衡性调整下载链接点击下载
- 编译链接过程
YancyKahn
编译链接编译链接GCC
编译链接过程C/C++程序从文本到可执行文件之间是一个复杂的过程.对于源代码(.c/.cpp)文件我们是不能直接运行的,必须经过一系列的处理才能转化为机器语言,再通过链接相应的文件转化为可执行程序.这个过程称为编译链接过程.本文篇幅较长,想直接看分析过程点击这里下面是从源代码到可执行文件的整个编译链接的过程:整个编译链接过程无非就分为编译过程和链接过程1.编译过程C文件编译过程又可分为:编译和汇编
- 第十八章:模板的多态力量_《C++ Templates》notes
郭涤生
c/c++c++开发语言笔记
模板的多态力量一、动态多态vs静态多态二、奇异递归模板模式(CRTP)三、策略模式(编译期策略选择)关键要点总结第一部分:多选题(10题)第二部分:设计题(5题)答案与详解多选题答案:设计题参考答案1.编译期策略选择器2.类型安全访问者模式3.概念约束数学库4.编译期工厂模式5.静态多态容器测试说明一、动态多态vs静态多态核心概念:动态多态:基于虚函数和继承体系,函数调用在运行时决定(通过虚函数表
- CPP编译与链接过程
阿斯顿的风格
c++开发语言ubuntulinuxbash编译汇编
1.概述在C++中,从源代码(.cpp文件)到最终可执行程序,需要经历以下四个主要阶段:预处理(Preprocessing)编译(Compilation)汇编(Assembly)链接(Linking)2.预处理预处理阶段是编译流程的第一步,主要处理以#开头的指令,包括宏定义、文件包含以及条件编译等。2.1文件包含(#include)工作原理:当预处理器遇到#include指令时,会在文件系统中查找
- 第十七章:Future Directions_《C++ Templates》notes
郭涤生
c/c++c++开发语言笔记
FutureDirections核心重难点:示例代码:设计题多选题答案设计题详解核心重难点:泛型非类型模板参数允许任意类型作为非类型模板参数(如template)需解决类型推导和链接问题编译期控制流constexprif替代模板偏特化(减少代码膨胀)折叠表达式优化可变参数模板处理反射与元编程增强类型检查(is_convertible_v等)反射提案(如成员变量/函数查询)模块化支持解决传统头文件包
- 2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据
-夜深-
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2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据1、时间:2014-2023年2、来源:北大数字普惠金融指数3、范围:2800个县4、指标:综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、投资业务、信用业务、信贷业务、数字化程度5、参考文献:郭峰,王靖一,王芳,孔涛,张勋,程志云.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征6、下载链接:2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据
- 小白学AI量化:DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人
老余捞鱼
AI顾投高级策略AI探讨与学习人工智能python金融deepseek
作者:老余捞鱼原创不易,转载请标明出处及原作者。写在前面的话:在机构主导的量化交易时代,普通投资者如何用一杯奶茶的钱(15元/天)打造专业级智能量化产品?本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取,更能深度应用于金融领域,精准捕捉市场信号。本文“干货”很多,请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.
- 新需求如何实现
火火PM打怪中
考公笔记笔记
作为产品经理,面对新需求时,我会结合产品管理和项目管理的双重逻辑,采用以下结构化流程,确保需求既能满足用户价值,又能高效落地:一、需求澄清与价值验证(NPDP核心逻辑)需求背景挖掘与需求提出方(用户/业务/领导)深度沟通,明确:痛点场景:需求解决的具体问题(例如“政务数据共享接口调用失败率高”)。期望目标:量化成功标准(如“接口成功率从70%提升至95%”)。工具:5W1H分析法、用户故事地图(U
- Sklearn.model_selection.GridSearchCV
kakak_
MachineLearning
sklearn.model_selection.GridSearchCV具体在scikit-learn中,主要是使用网格搜索,即GridSearchCV类。estimator:即调整的模型param_grid:即要调参的参数列表,以dict呈现。cv:S折交叉验证的折数,即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话,可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
- 探秘知乎数据抓取神器 —— zhihu-spider
丁慧湘Gwynne
探秘知乎数据抓取神器——zhihu-spider项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/zh/zhihu-spider在知识的海洋中畅游,每一份数据都可能成为智慧的火花。今天,我们来一起探索一个专为知乎设计的数据爬虫工具——zhihu-spider,它是由计算机科学研究生MorganZhang精心打造的开源宝藏。项目介绍zhihu-spider,正如其名,是一个针对
- 【机器学习】机器学习四大分类
藓类少女
机器学习机器学习分类人工智能
机器学习的方法主要可以分为四大类,根据学习方式和数据标注情况进行分类:1.监督学习(SupervisedLearning)特点:有标注数据(即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y))。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法:分类(Classification):逻辑回归(LogisticRegression)支持向量机(SVM)朴素贝叶斯(NaïveBa
- OCR识别常见开源库
yxfamyself
计算机视觉opencv
OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术是一种将印刷体或手写文字转化为可编辑文本的技术。亦即将图像中的文字进行识别,并以文本的形式返回。做OCR有很多库可以使用。免费开源库有:Tesseract,PaddleOCR。商业付费OCR有:腾讯云OCR,阿里云OCR。下面分别介绍。准确识别的前提是找到正确的字体进行训练,字体很重要,要覆盖所有识别的场景。Tess
- 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