- 【2024年华为OD机试】(A卷,100分)- 单向链表中间节点 (Java & JS & Python&C/C++)
妄北y
算法汇集笔记总结(保姆级)华为odjavajavascriptpythonc语言链表
一、问题描述题目描述求单向链表中间的节点值,如果奇数个节点取中间,偶数个取偏右边的那个值。输入描述第一行链表头节点地址后续输入的节点数n后续输入每行表示一个节点,格式节点地址节点值下一个节点地址(-1表示空指针)输入保证链表不会出现环,并且可能存在一些节点不属于链表。输出描述单向链表中间的节点值用例输入000104000003-1000105123091145160000012309711451输
- 【数据库】MongoDB深度解析与Python操作指南:从安装到实战操作全覆盖
易辰君
数据库数据库mongodb
目录前言一、MongoDB的特点二、Mongo的核心概念三、MongoDB的优劣势四、使用场景五、MongoDB与其他数据库的对比六、如何安装MongoDB七、数据库指令操作(一)基本数据库操作(1)连接MongoDB(2)显示所有数据库(3)选择数据库(4)显示当前数据库(二)集合操作(1)显示集合列表(2)创建集合(3)删除集合(三)文档(数据)操作(1)插入文档(2)查询文档(3)更新文档(
- python基础-推荐8个常用的Python GUI图形界面开发框架
小尤笔记
数据库pythonPython基础开发语言爬虫
在Python中,GUI(图形用户界面)开发框架为开发者提供了创建交互式应用程序的工具。以下是八款常用的PythonGUI图形界面开发框架及其简要代码讲解:CSDN大礼包:《2024年最新全套学习资料包》免费分享1.Tkinter简介:Tkinter是Python的标准GUI库,它提供了一个简单的方式来创建窗口、对话框等GUI元素。Tkinter被整合到当前所有主要操作系统的Python安装程序中
- 一个开源 GenBI AI 本地代理(确保本地数据安全),使数据驱动型团队能够与其数据进行互动,生成文本到 SQL、图表、电子表格、报告和 BI
struggle2025
人工智能数据挖掘目标检测深度学习自然语言处理语言模型集成学习
一、GenBIAI代理介绍(文末提供下载)github地址:https://github.com/Canner/WrenAI本文信息图片均来源于github作者主页在WrenAI,我们的使命是通过生成式商业智能(GenBI)使组织能够无缝访问数据,从而彻底改变商业智能。我们的目标是通过先进的AI驱动型解决方案、可组合数据框架和语义智能来打破数据洞察的障碍,使每个团队成员都能自信地做出更快、更智能的
- Fooocus AI绘画神器兼具Midjourney和Stable Diffusion强大功能,win版本整合包一键运行N卡版(8g内存4g显卡可操作硬盘空间要500g),省去繁琐的安装(A卡改参数)
struggle2025
AI作画midjourneystablediffusion人工智能计算机视觉图像处理
开源AI绘画工具Fooocus使用指南最近,在Github上一款全新的开源AI绘画工具Fooocus横空出世,引发了众多AI绘画爱好者的关注。它不仅能够像StablediffusionWebUI一样部署到本地免费使用,还具备midjourney那般便捷的操作界面,为用户带来了极其出色的创作体验。Foocus重新思考了图像生成器的设计。该软件是离线的,开源的,免费的,同时,类似于许多在线图像生成器,
- AI在虚拟试衣中的应用:革新在线购物体验
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI在虚拟试衣中的应用:革新在线购物体验关键词:虚拟试衣,增强现实,在线购物,深度学习,图像识别,人工智能,用户交互1.背景介绍1.1问题由来随着电子商务的迅猛发展,在线购物已经成为人们日常生活的一部分。然而,由于无法亲身试穿,在线购物体验在满足用户个性化需求方面仍存在诸多不足。传统的网页图片展示和文字描述难以真实传达衣物的质地、颜色和尺寸。因此,虚拟试衣技术应运而生,成为电商平台上提升用户体验的
- 柳暗花明又一村:Seq2Seq编码器解码器架构
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域,自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。从机器翻译到文本摘要,从对话系统到问答机器人,Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎,难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起,Seq2Seq架构为
- 做性能测试时,导入locust类库时,报错ValueError: path is on mount 'E:', start on mount 'C:'
菜鸟和大白谁厉害
错误集锦
一、报错信息:CollectinglocustUsingcachedhttps://files.pythonhosted.org/packages/46/2e/18d4e363e76ec8f407ed018594f474d5669b3bca3977c4c664940fff95d5/locust-0.0.tar.gzCollectinglocustio(fromlocust)Usingcachedh
- python(scikit-learn)实现k均值聚类算法
嘿哈哈哈哈哈哈
机器学习聚类python算法机器学习人工智能
k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[0,2],[0,0],[1,0],[5,0],[5,2]])#计算k均值聚类kmeans=KMeans(n_
- 《C++ 赋能 K-Means 聚类算法:开启智能数据分类之旅》
c++c#
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中,数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段,正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法,作为数据聚类领域的经典之作,以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时,会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合,能够为数据处理与
- 《解锁AI黑科技:数据分类聚类与可视化》
程序猿阿伟
人工智能科技分类
在当今数字化时代,数据如潮水般涌来,如何从海量数据中提取有价值的信息,成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能(AI)技术的崛起,为解决这一难题提供了强大的工具。其中,能够实现数据分类与聚类,并以可视化形式展现的AI技术,正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。数据分类与聚类:AI的核心技能数据分类是将数据划分到预先定义好的类别中,就像把图书馆里的书籍按照不同学科分类摆放,方便读者查找。比如在垃圾
- open3d踩雷避坑(运行不了又不报错)
yuyuyue249
python
2024.9.13:open3d的这个问题,折磨了我一整晚+一早上,直到我看到了github的一个issue问题描述:我安装open3d直接:pipinstallopen3d但是学到一半发现运行部分代码问题描述:open3d不出可视化pcd,也不报错只出现:进程已结束。。。。。什么的如下:进程已结束,退出代码为-1073741819(0xC0000005)可能是numpy版本不对!!!!那我直接就
- 微调特定于域的搜索的文本嵌入:附Python代码详解
人工智能
微调特定于域的搜索的文本嵌入:附Python代码详解阅读时长:20分钟发布时间:2025-02-02近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】嵌入模型将文本表示为具有语义意义的向量。尽管它们可以很容易地用于无数的用例(例如检索、分类),但通用嵌入模型在特定领域的任务上可能表现不佳。
- 【深度学习】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows,论文
XD742971636
深度学习机器学习深度学习transformer人工智能
必读文章:https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121119988SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows论文:https://arxiv.org/abs/2103.14030代码:https://github.com/microsoft/Swin-
- Scikit-Learn K均值聚类
对许
#Python#人工智能与机器学习scikit-learn聚类机器学习
Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验(寻找最佳K)2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值(K-Means)是一种聚类算法,属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下:1.1、K均值
- Python小案例:数字炸弹游戏(优化版)
Marilynhom
#Python基础案例python游戏windows
优化内容上次所写的数字炸弹案例中所留了的bug: a.两次死循环,其实可以只用一次的;☑ b.如果其中一个人输入的数据是无效的后游戏将会重新开始,规则上来讲是直接淘汰该玩家☑本次利用列表坐标name_Nub叠加,和一个continue就解决了,具体代码如下:#数字炸弹游戏#1、首先由用户输入一个范围猜取的范围初始值start_Value、end_Value和一个数字作为炸弹Bombs;star
- ARM版本Ubuntu server Docker运行X86镜像
thinkdreamyy
arm开发ubuntudocker
第一步根据官网说明正常安装dockerhttps://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/第二步安装配置QEMUsudoaptinstall-yqemu-user-staticsudoaptinstall-ybinfmt-support第三步配置QEMU下载预编译文件wgethttps://github.com/multiarch/qemu-user-sta
- 数据挖掘常用算法优缺点分析
天波烟客00
数据挖掘数据挖掘机器学习
领取机器学习视频教程:http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类,回归,聚类,推荐,图像识别等。在实际应用中,一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差:描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距,偏差越大,越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差:描述的是预测值的变化范围、离散程度
- AI大模型基于LLM的Agent架构图解
AI产品经理
人工智能深度学习语言模型学习
Agent定义Agent是什么?Agent是一种能够自主决策、采取行动以达到某种目标的实体。AIAgent的确定义:基于人工智能(尤其是大模型)技术,能够感知和理解环境,并采取行动以完成目标的智能实体。Agent能干什么?AIAgent主要依托LLM模型和具体的业务场景来调用相应的工具来完成任务目标,智能化程度和行业贴合度会更明显。典型案例有什么?智能核保应用,如果解决方案搭载AIAgent能力,
- 使用 Python 的 LSTM 进行股市预测
无水先生
数据分析深度学习人工智能综合pythonlstm开发语言
目录一、说明二、为什么需要时间序列模型?三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线6.3如果指数移动平均线这么好,为什么还需要更好的模型?6.4预测未来不止一步七、LSTM简介:预测未来的股票走势7.1数据生成器7.2数据增强7
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例11:基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘灰色预测SVR人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估
Java资深爱好者
机器学习scikit-learn算法
Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn(通常简称为sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类:分类算法:支持向量机(SVM)随机森林(RandomForest)逻辑回归(LogisticRegression)朴素贝叶斯
- 数据挖掘常用算法
kaiyuanheshang
AI数据挖掘算法人工智能
文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率,先验知识越准,结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好。但是过程黑盒,缺乏解释性支持
- DeepSeek Janus-Pro:多模态AI模型的突破与创新
大模型之路
大模型(LLM)Deepseekdeepseekr1deepseekLLM强化学习
近年来,人工智能领域取得了显著的进展,尤其是在多模态模型(MultimodalModels)方面。多模态模型能够同时处理和理解文本、图像等多种类型的数据,极大地扩展了AI的应用场景。DeepSeek(DeepSeek-V3深度剖析:下一代AI模型的全面解读)公司最新发布的Janus-Pro模型,正是在这一领域的一次重大突破。本文将深入探讨Janus-Pro的技术特点、创新之处以及其在多模态任务中的
- docker直接运行arm下的docker
张文君
dockerarm开发容器
运行环境是树莓派A+处理器是arm32v6安装了docker,运行lamp编译安装php的时候发现要按天来算,于是用电脑vm下的Ubuntu系统运行arm的docker然后打包到a+直接导入运行就可以了第一种方法sudoaptinstallqemu-user-static导入直接运行就可以了第二种方法运行arm的dockerwget-chttps://github.com/multiarch/qe
- 如何将手机的画面和音频全部传输到电脑显示和使用电脑外放输出
yangshuo1281
智能手机音视频
要将手机音频通过电脑输出,scrcpy本身并不直接支持音频转发功能。可以结合其他工具(如sndcpy)实现音频转发。以下是一个完整的命令示例,同时结合scrcpy和sndcpy来实现音频和屏幕投屏的同步:1.下载sndcpy从以下链接下载sndcpy:sndcpyGitHub页面2.使用scrcpy和sndcpy同时投屏和输出音频确保你已安装scrcpy和sndcpy,然后按以下步骤操作:开启sc
- python pandas 统计列中关键字一共出现的次数
yangshuo1281
pytion
#姓名性别年龄#0张三男11#1李四女16#2赵五男12#3张三男11#4赵五男12#5赵五男12importpandasaspddf=pd.read_excel('./test.xlsx')print(df)print("-----------"
- Python 包管理工具 pip - pip 镜像源(临时使用镜像源、查看当前镜像源、设置当前镜像源)
我命由我12345
Python进阶开发pythonpip开发语言python3.11pycharm后端后端开发
pip1,pip是Python的包管理工具,全称为PipInstallsPackagespip管理ython的包,包括,安装包、升级包、卸载包、查看已安装的包等如果使用的是Python3.4及以上版本,pip通常已经默认安装在命令行中执行指令pip--version,如果已安装,系统会显示pip的版本信息pip镜像源1、基本介绍在使用pip安装Python包时,默认的源服务器可能因网络问题导致下载
- persistent_homology_cpu.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so: No such file or directory类似问题的解决思路
蛐蛐蛐
深度学习科研工具Python技巧linux运维服务器
这篇博客也就是简单记录一下。由于工作需要,想尝试一下这篇论文的工作:https://github.com/ljj-cyber/TopoGDN发现很多人真是开源不用脑子,自己也不测试一下(当然不是针对这个作者),只是感觉大家都太不认真了(草台班子太严重)。总结一下遇到的问题:首先,看作者这里介绍:Toinstallthisproject,youneedtoinstallthefollowingPyt
- 在Windows上用Llama Factory微调Llama 3的基本操作
蛐蛐蛐
深度学习Python技巧科研工具llama
这篇博客参考了一些文章,例如:教程:利用LLaMA_Factory微调llama3:8b大模型_llama3模型微调保存-CSDN博客也可以参考LlamaFactory的Readme:GitHub-hiyouga/LLaMA-Factory:UnifyEfficientFine-Tuningof100+LLMsUnifyEfficientFine-Tuningof100+LLMs.Contribu
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&