- 数据结构与算法——二叉树，多叉树的递归遍历、层序遍历，DFS与BFS
Book_熬夜！
数据结构与算法深度优先宽度优先算法数据结构广度优先
文章目录二叉树1.递归遍历2.层序遍历3.多叉树遍历二叉树【子节点】：每个节点下方相连的节点【父节点】：每个节点上方相连的节点【根节点】：最上方没有父节点的节点【叶子节点】：最下方没有子节点的节点【最大深度】：树的最大层数【高度】：节点数减一，即枝数。【满二叉树(PerfectBinaryTree)】：深度为h，则总节点数：2^h-1FullBinaryTree是指一棵二叉树的所有节点要么没有孩子
- 机器学习-----决策树
多巴胺与内啡肽.
机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
- C/C++ R-Tree原理及源代码
猿来如此yyy
C/C++算法详解及源码r-treec语言c++开发语言算法数据结构
R树是一种用于高维空间数据的索引结构，它是由AntoninGuttman于1984年提出的。R树旨在提高对多维数据进行范围查询的性能。它被广泛应用于空间数据库中。R树的核心思想是将数据划分为不相交的矩形区域，并逐层构建一个树结构。每个非叶子节点都是一个矩形，它覆盖了它的所有子节点。每个叶子节点都是一个数据对象与其坐标范围的组合。通过这种方式，R树能够将相邻的数据对象聚集在一起，从而减少对数据的搜索
- 二叉树的所有路径（leetcode 257
JohnFF
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leetcode系列文章目录一、核心操作二、外层配合操作三、核心模式代码总结使用递归法一、核心操作1.判断是不是叶子节点（该节点的左右子节点都为空2.收获该路径（将储存的节点一个一个拿出来，用->连接if(cur->left==nullptr&&cur->right==nullptr){stringspath;for(inti=0;i";}spath+=to_string(path[path.si
- MySQL的覆盖索引
.晚安.
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MySQL的覆盖索引前言当一个索引包含了查询所需的全部字段时，就可以提高查询效率，这样的索引又被称之为覆盖索引。以MySQL常见的三种存储引擎为例：InnoDB、MyISAM、Memory，对于覆盖索引提高查询效率的方式均不同，下面让我们分别讲讲：InnoDB在InnoDB中，主键索引的叶子节点存储完整的数据行，称为聚簇索引，而唯一索引、普通索引、联合索引的叶子节点只存储索引字段和主键值，称之为二
- 剑指offer笔试刷题（1）：树专题
weixin_35837473
1.输入两棵二叉树A，B，判断B是不是A的子结构。（ps：我们约定空树不是任意一个树的子结构）遍历A找到与B根结点相同的位置，子结构是从根结点到叶子节点相同。思路1：1.先考虑特殊情况，如果指针为空则错误。2定义一个子函数，功能是判断是否是子结构，然后主函数从根结点到叶子结点遍历。3return递归的布尔型值，如果最后return的是&&则递归终止条件是true关系不大，只要有一个是false,r
- MySQL 技术浅析（聚簇索引、UndoLog、RedoLog、MVCC）
代码没写完哪有脸睡觉
mysql数据库
MySQL核心技术深度解析一、聚簇索引与非聚簇索引1.聚簇索引结构存储方式InnoDB中，聚簇索引的叶子节点直接存储完整数据行，数据按主键值物理排序存储。主键索引即数据文件，非叶子节点存储主键范围和子节点指针数据行与主键索引绑定，主键顺序决定磁盘存储顺序示例存储结构B+树结构：根节点→[id20;--索引设计为(name,age)2.事务控制建议控制事务粒度：单个事务执行时间<1秒批量操作分批次提
- XGBoost算法深度解析：从原理到实践
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一、算法起源与核心思想XGBoost（eXtremeGradientBoosting）由陈天奇于2014年提出，是梯度提升决策树（GBDT）的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器（CART树）逐步修正预测误差，并引入正则化机制控制模型复杂度，防止过拟合。与GBDT相比，XGBoost在目标函数中融合了损失函数（衡量预测误差）和正则化项（约束树结构与叶子权重），形成结构风险最小化框架，从而提升泛
- 代码随想录|二叉树|10二叉树的最小深度
Paper Clouds
算法数据结构c++leetcode决策树
leetcode:111.二叉树的最小深度-力扣（LeetCode）题目给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。示例:给定二叉树[3,9,20,null,null,15,7],返回最小深度2思路同样是前序方法和后序方法，后序遍历的话就是求高度。递归三部曲（1）参数和返回值输入二叉树的根节点，返回int类型的高度（2
- 【leetcode】113. 路径总和 II(Java)
待别三日
Leetcodeleetcodejava算法
题目描述题目链接113.路径总和II题解经典回溯。终止条件：当遍历到叶子节点，并且此时路径的值==targerSum，此时收集当前的path。处理逻辑：我们遍历到一个节点时，可以把targetSum-root.val作为下一层的targetSum，所以当我们找到叶子节点的时候，并且root.val==targetSum，就可以收集了。完整代码classSolution{List>res=newAr
- 华为OD E卷 #18 生成哈夫曼树
时光回响
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题目给定长度为n的无序的数字数组，每个数字代表二叉树的叶子节点的权值，数字数组的值均大于等于1。请完成一个函数，根据输入的数字数组，生成哈夫曼树，并将哈夫曼树按照中序遍历输出。为了保证输出的二叉树中序遍历结果统一，增加限制：二叉树节点中，左节点权值小于右节点权值，根节点权值为左右节点权值之和。当左右节点权值相同时，左子树高度小于等于右子树高度。输入5515403010输出4010030601530
- 决策树的核心思想
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一、决策树的核心思想本质：通过特征判断对数据集递归划分，形成树形结构。目标：生成一组“若-则”规则，使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程：特征选择：选择最佳分裂特征（如信息增益最大）。节点分裂：根据特征取值划分子节点。停止条件：节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵（InformationEntropy）衡量数据集的混乱程度：H(D)=−∑k=1Kpklog2pk
- 刷题前必学！二叉树！用JavaScript学数据结构与算法
JavaScript算法与数据结构-HowieCong务必要熟悉JavaScript使用再来学！一、树是什么？数据结构中的树，对于现实世界中的树简化——树根抽象为“根节点”，树枝抽象为“边”，树枝的两个端点抽象为“结点”，树叶抽象为“叶子结点”计算机中的树如下：二、树的重点树的层次计算规则：根结点所在的那一层为第一层，其子节点为第二层，以此类推结点和树的高度计算规则：叶子结点高度为1，每向上一层
- MySQL精选面试题
米二
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文章目录1.sql优化2.数据库优化3.悲观锁和乐观锁4.共享锁与排他锁5.索引的目的是什么？6.B+Tree对比BTree的优点：6.1磁盘读写代价更低6.2查询速度更稳定且能存更多索引6.3B+树叶子节点两两相连增快区间访问7.聚簇索引和非聚簇索引的区别8.forupdate9.间隙锁GapLocks10.临键锁Next-KeyLocks11.MVCC是什么?1.sql优化对查询进行优化，应尽
- 【忍者算法】深入探索：二叉树的最大深度之旅｜LeetCode 104 二叉树的最大深度
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忍者算法LeetCode题解秘籍算法leetcode链表数据结构职场和发展面试
深入探索：二叉树的最大深度之旅｜LeetCode104二叉树的最大深度生命的高度：理解树的深度想象一棵树，它从地底向天空生长。树的深度不仅仅是枝干的长度，更是生命的垂直延伸。在二叉树的世界里，深度代表了从根节点到最远叶子节点的最长路径。这是一种从根本到极限的探索旅程。深度的本质：递归的诗与逻辑二叉树的最大深度（LeetCode第104题）本质上是一个递归问题，它蕴含着令人惊叹的优雅逻辑。想象你正站
- 决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法
Jason_Orton
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1.什么是决策树？决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。在决策树中，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个特征的取值，每个叶子节点对应一个类别或预测值。决策树的目标是构建一棵能够有效区分不同类别的树，并在测试数据上保持较好的泛化能力。2.决策树的工作原
- mysql面试知识点
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leftjoin和innerjoin区别leftjoin在右表没有匹配项的时候，会将左表拼接上右表，右表的字段以null填充。innerjoin在右表没有匹配项的时候，该结果不显示innoDB默认的存储引擎支持事务、支持物理外键天生支持行锁、手动支持表锁使用聚簇索引（索引和数据在同一个文件）索引概念一种排好序，能够提升查询性能的数据结构分类聚簇索引（主键索引）索引和行数据都在一个叶子节点上非聚簇索
- C++【STL---set&map底层红黑树（RBTree）】
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1、什么是红黑树？红黑树是搜索二叉树的一种，它不像AVL树那样使用平衡因子严格的限制树的高度。它是通过节点的颜色来实现：树的最长路径不超过左端路径的二倍，从而接近平衡的；红黑树的特点：1、根节点必须是黑色的；2、每条路径上的黑色节点的数量必须是相等的；3、不能出现连续相同的两个红色节点；4、节点的颜色不是红色就是个黑色；5、每条路径都是以空节点进行结束的，所谓的路径包含叶子节点到空节点的那一段；2
- 数据库与存储优化
时光不负追梦人
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一、MySQL深度优化索引优化B+树索引结构结构特点：平衡多路搜索树，所有数据存储在叶子节点，非叶子节点仅存键值和指针。叶子节点通过双向链表连接，支持范围查询高效遍历。优势：减少磁盘IO（高扇出，3~4层可存储千万级数据）。适合范围查询（如WHEREidBETWEEN100AND200）。覆盖索引定义：索引包含查询所需的所有字段，无需回表。示例：--创建覆盖索引CREATEINDEXidx_cov
- 打卡代码随想录第15天：LeetCode 110.平衡二叉树 257. 二叉树的所有路径 404.左叶子之和
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学习资料：代码随想录文中含LLM生成内容110.平衡二叉树力扣题目链接思路：逐层返回当前节点的最大高度，比较各节点的左右孩子高度后续方法遍历，因为‘中’是比较环节，要在左右之后/***Definitionforabinarytreenode.*structTreeNode{*intval;*TreeNode*left;*TreeNode*right;*TreeNode():val(0),left(
- 蓝桥杯例题练习（简单）--绘制四叶风车
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蓝桥杯pythonpycharm
#利用turtle绘制四叶风车，要求：风车叶子颜色填充为红黄蓝绿,边长100##思路：由于绘制的是四叶风车，因此在绘制时可能存在重复代码段，可以考虑将其嵌入循环之中以节省代码量和人力##基础准备：##turtle.setheading(角度)/turtle.seth(角度),设置画笔朝向，初始朝向为正右，朝向改变为逆时针方向变化##turtle.shape(形状),可以改变画笔的形状##turtl
- 【力扣Hot100】543.二叉树的直径
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题目：二叉树的直径分析：还记不记得如何求二叉树的最大深度，那么如何求穿过根节点的直径，很显然答案就是将左子树的最大深度+右子树的最大深度；但是题目中要求最大直径，也就是说最大直径路径不一定是穿过根节点的，所以要设置一个变量max，用来记录所有的子树的直径，然后更新最大值。思路：设置一个全局变量max；对root进行求最大深度，调用下maxDeepth方法；越过叶子节点，返回0；计算左子树最大深度l
- 深度神经网络——决策树的实现与剪枝
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概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义，但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例，将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
- 【每日八股】MySQL篇（三）：索引（上）
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目录MySQL为什么使用B+树来做索引，它的优势是什么？特性和定义B+树和B树的对比拓展：既然B+树相较于B树优势如此之大，为什么nosql的MongoDB底层仍采用B树而不是B+树？使用B+树做索引的优势补充：为什么说B+树的插入和删除效率高？B+树的冗余结点是如何形成的？它们的作用是什么？冗余结点是如何帮助提高插入和删除效率的？冗余结点指的是叶子节点冗余还是用做索引的非叶子节点冗余？为什么说B
- 通俗易懂的分类算法之决策树详解
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通俗易懂的分类算法之决策树详解1.什么是决策树？决策树是一种像树一样的结构，用来帮助我们对数据进行分类或预测。它的每个节点代表一个问题或判断条件，每个分支代表一个可能的答案，最后的叶子节点就是最终的分类结果。举个例子：假设你要判断一个水果是苹果还是香蕉，你可以问一些问题：它是红色的吗？如果是→可能是苹果。如果不是→继续问下一个问题。它是长条形的吗？如果是→可能是香蕉。如果不是→可能是其他水果。这个
- 算法基础课——第三章 搜索与图论（一）
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算法竞赛——算法基础课图论算法c++
第三章搜索与图论（一）DFS与BFS的区别与联系都可以对整个问题空间进行遍历；搜索的结构都像树一样；但搜索的顺序是不同的；深度优先搜索是尽可能往深里搜，当搜到叶子节点的时候回溯；DFSDFSDFS就像一个非常执着的人，它会不断往深里搜，搜到头后回去的时候也还不是直接回到头，而是边回去边看能不能继续往前走，只有确定当前点所有路都走不了的时候，才会往回退一步；下图中的树代表整个问题空间，节点上的数字代
- MySQL中OR操作导致索引失效的深度解析与技术优化方案
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一、索引机制与查询优化基础B+树索引的结构特性MySQL采用B+树作为核心索引结构，其平衡多路搜索树的特性保证了O(logN)的查询效率。B+树具有以下显著特征：所有叶子节点形成有序链表，支持高效范围查询非叶子节点仅存储索引键值，不保存数据指针数据记录按主键顺序存储在聚簇索引的叶子节点每个节点存储的键值数量由页大小和键值长度决定以InnoDB引擎为例，其默认页大小为16KB。假设索引键为INT类型
- 编程小白冲Kaggle每日打卡（17）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞随机森林
AZmax01
编程小白冲Kaggle每日打卡机器学习随机森林人工智能
Kaggle官方课程链接：RandomForests本专栏旨在Kaggle官方课程的汉化，让大家更方便地看懂。RandomForests使用更复杂的机器学习算法。介绍决策树给你留下了一个艰难的决定。一棵有很多叶子的深树会被过度拟合，因为每一个预测都来自它叶子上少数房子的历史数据。但是，叶子很少的浅树表现不佳，因为它无法在原始数据中捕捉到尽可能多的区别。即使是当今最复杂的建模技术也面临着欠拟合和过拟
- 关系型数据库的技术思路
编程之升级打怪
数据库
一、网络协议需要根据TCP协议设计一个客户端和服务器之间的命令响应协议。1、服务端回复声明2、客户端发送登录包3、服务端返回登录结果4、登录成功后进入命令阶段，否则退出。二、每个连接用一个线程服务器为每个客户端连接开启一个线程。三、需要文件的随机读写需要方便的跳转到存储文件的指针。四、数据结构用B+树1、非叶子节点存放很多个关键字每个关键字递增排列。2、叶子节点存放关键字对应记录的文件存放指针。五
- 常见后端开发面试问题（持续更新）
零戚
面试职场和发展
mysql为什么采用B+树作为索引？首先，B+树相比于B树来说非叶子节点上只有索引没有数据，数据都在叶子节点，就使其非常适合进行范围查询。因为对于Mysql这种数量级非常大的数据来说可以减少磁盘的I/O次数，同时其在叶子节点添加的有指针，可以更加快速的进行查找。平均查找时间为log(n)为什么B树不可以呢？因为B树的非叶子节点上面既有指针也有数据，从而导致一次搜索时装入到内存的值并不多，而海量的数
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例？
这篇文章（
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html）阐述了三个理由：
1.enum单例简单、容易，只需几行代码：
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自：http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具，比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍：http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法，下面是篇不错的入门教程：
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度，兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器（DataBuilder）来管理数据库，无论是Oracle，还是其他主流的数据都支持，操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据，并且可以执行SQL 语句，主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息：
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时，我们一定会遇到通过IN查询的地方，在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数：String和List。具体使用方式如下：
1.String:定义一个String的参数userIds，把这个参数传入IBATIS的sql配置文件，sql语句就可以这样写：
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记（一）
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个！ 都用过！不敢说哪个绝对的强悍！
要看业务，和整体的设计！
最近公司要求开发个新系统！
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3，java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用，很简单： 1、第一步，我们需要建立一项任务，我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡，单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前，大家就研究框架，开发方法，软件工程，好多！反正我是搞不明白！
这两天看好多人研究敏捷模型，瀑布模型！也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多，
瀑布就是顺序，敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环，第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会，幼儿园的老师说："您的儿子有多动症，在板凳上连三分钟都坐不了，你最好带他去医院看一看。" 回家的路上，儿子问她老师都说了些什么，她鼻子一酸，差点流下泪来。因为全班30位小朋友，惟有他表现最差；惟有对他，老师表现出不屑，然而她还在告诉她的儿子："老师表扬你了，说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟，现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈，因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题：
其表现有：
1.明明在eclipse中能够索引到某个类，运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法，运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有，以正确编译成了.class文件，在本机跑的好好的，发到测试或者正式环境就
抛如下异常：
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话：
实际工作中，业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的，问题的关键之处在于业务日志的格式混乱，这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难，或者说，基本上无法进行分析，每个人写日志的习惯不同，导致日志行的格式五花八门，最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围，但是在集群环境下，每个机器去grep一遍，分析一遍，这个效率如何可想之二，大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做，想着用函数式语言来写点实用的程序，像fib和prime之类的就不想提了（就一行代码的事），写什么程序呢？在网上闲逛时发现sudoku游戏，sudoku十几年前就知道了，学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解，但到最后往往没写成，主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序，本人总是有一种思维惯性，总是想把程序写的更紧凑，更精致，代码行数最少，所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载，遇见几个问题，做如下总结。
1. 上传阻塞，一连串的上传，其中一个就阻塞了，或是用storeFile上传时返回false。查了点资料，说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍，对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊，不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式：使一个类的实例化延迟到子类
* 某次，我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式（称为模板方法模式更恰当。2012-10-29）：
* 有很多不同的产品，它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样，都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示，就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人，感觉有点小紧张，说话有点打结。在面试完后写面试情况表，下笔真的好难，尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事，现在的这个同事要离职了，介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理，期初看了简历觉得应该很适合做配置管理，但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数，python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢？
需要模块：sys
参数个数：len(sys.argv)
脚本名： sys.argv[0]
参数1： sys.argv[1]
参数2： sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME： gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS：
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
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- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间，《跟我学Shiro》系列教程已经完结，暂时没有需要补充的内容，因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧，没有时间解答一些疑问，暂时无法回复一些问题，很抱歉，不过可以加群（334194438/348194195）一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理，日志文件将变得越来越大，还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件，不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前，nginx还是会向你重命名的文件写日志，linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector，ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而，它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问？Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的：1.当web服务器启动的
