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- PID详解
Mr.Fu!
PIDstm32单片机mcu51单片机嵌入式硬件
PID在控制领域应该是应用最为广泛的算法了,在工业控制,汽车电子等诸多领域中运用下面我用一个例子和算法过程来讲解PID的概念PID:P比例控制:基本作用就是控制对象以线性的方式增加,在一个常量比例下,动态输出缺点:会产生稳态误差I积分控制:基本作用就是用来消除稳态误差缺点:会增加超调D微分控制:基本作用就是减弱超调,加大惯性响应速度1、什么是PID及其作用上图描述:设定一个输出目标,反馈系统传回输
- 自定义数据集,使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类
〖是♂我〗
scikit-learn均值算法聚类
代码:#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp#数值计算库#定义class1到class4的数据点,模拟四个不同的类(每个类7个二维点)class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5]
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SSeaflower
支持向量机分类算法机器学习python
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- 使用支持向量机(SVM)进行股票市场预测
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支持向量机算法机器学习
使用支持向量机(SVM)进行股票市场预测引言股票市场预测是金融领域的一个热门话题,也是一个充满挑战的研究领域。通过准确的市场预测,投资者可以做出更明智的决策,从而获得更高的回报。支持向量机(SVM)作为一种强大的机器学习算法,已被广泛应用于各种分类和回归问题。本文将详细介绍如何使用C++和支持向量机进行股票市场预测,并提供完整的代码示例。支持向量机简介支持向量机(SVM)是一种监督学习算法,最初用
- 什么是PID控制?PID控制的原理
深圳市青牛科技实业有限公司
顶源科技单片机嵌入式硬件开发语言机器人
PID控制是一种经典的控制算法,用于调节系统的输出以使系统的反馈信号与设定值(或参考信号)尽可能接近。PID代表比例(Proportional)、积分(Integral)和微分(Derivative),它结合了这三种控制方式来实现对系统的控制。比例(Proportional)控制:比例控制根据系统当前偏差的大小来调节输出。假设设定值为SP,实际值为PV,那么比例控制器的输出可以表示为:[P=K_p
- 数据结构基础1
四代目 水门
嵌入式面试数据结构排序算法算法
什么是稳定排序和不稳定排序稳定排序和不稳定排序是排序算法的两种分类。稳定排序算法保证在排序过程中,相同元素的相对位置不变。不稳定排序算法则不保证在排序过程中,相同元素的相对位置不变。常见的稳定排序算法包括:冒泡排序快速排序常见的不稳定排序算法包括:选择排序堆排序二叉树前、中、后序遍历的规则前序遍历:先访问根结点、再前序遍历左子树、最后前序遍历右子树;中序遍历:中序遍历左子树、访问根节点、中序遍历右
- 101算法javaScript描述【3】
2401_89317507
算法javascriptjava
通常情况下,不能出现超过连续三个相同的罗马数字并且罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例,例如4不写做IIII,而是IV。数字1在数字5的左边,所表示的数等于大数5减小数1得到的数值4。同样地,数字9表示为IX。这个特殊的规则只适用于以下六种情况:I可以放在V(5)和X(10)的左边,来表示4和9。X可以放在L(50)和C(100)的左边,来表示40和90。C可以放在D(500)和M(1
- LeetCode—406.根据身高重建队列(Queue Reconstruction by Height)——分析及代码(Java)
江南土豆
数据结构与算法LeetCodeJava题解
LeetCode—406.根据身高重建队列[QueueReconstructionbyHeight]——分析及代码[Java]一、题目二、分析及代码1.贪心算法(1)思路(2)代码(3)结果三、其他一、题目假设有打乱顺序的一群人站成一个队列。每个人由一个整数对(h,k)表示,其中h是这个人的身高,k是排在这个人前面且身高大于或等于h的人数。编写一个算法来重建这个队列。注意:总人数少于1100人。示
- LeetCode:300.最长递增子序列
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代码随想录-跟着Carl学算法leetcode算法java动态规划
跟着carl学算法,本系列博客仅做个人记录,建议大家都去看carl本人的博客,写的真的很好的!代码随想录LeetCode:300.最长递增子序列给你一个整数数组nums,找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如,[3,6,2,7]是数组[0,3,1,6,2,2,7]的子序列。示例1:输入:nums=[10,9,2,5,
- LeetCode:674.最长连续递增序列
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跟着carl学算法,本系列博客仅做个人记录,建议大家都去看carl本人的博客,写的真的很好的!代码随想录LeetCode:674.最长连续递增序列给定一个未经排序的整数数组,找到最长且连续递增的子序列,并返回该序列的长度。连续递增的子序列可以由两个下标l和r(lnums[i-1])dp[i]=dp[i-1]+1publicintfindLengthOfLCIS(int[]nums){intlen=
- 深度学习:基础原理与实践
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1.深度学习概述1.1定义与发展历程深度学习是机器学习的一个分支,它基于人工神经网络的学习算法,特别是那些具有多层(深层)结构的网络。深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征,而不需要人为设计特征提取算法。定义:深度学习可以定义为使用深层神经网络进行学习的过程,这些网络由多个非线性的变换组成,能够学习数据的多层次表示。发展历程:深度学习的起源可以追溯到1943年WarrenSturgisMc
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一、完全背包问题相较于01背包,完全背包的显著特征是每个物品可以用无数次,遍历顺序也不需要为了保证每个物品只去一次而倒序遍历。#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intN,V;cin>>N>>V;vectorweight(N+1,0);vectorvalue(N+1,0);for(inti=0;i>weight[i]>>value[i];}vec
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一个愿景,两场战斗,专注制胜。一个愿景:做机器视觉行业的颠覆者。我给自己创业,立一个大的愿景:做机器视觉行业的颠覆者。两场战斗:无监督-大模型上半场,无监督。2025-2030,共五年。用无监督算法,颠覆现有缺陷检测方法,争取在2-3个场景落地。在以下几个场景中,选择最容易的场景落地,做细分场景的标准检测设备:1、视觉筛选机2、PCB相关3、半导体、芯片4、纺织服装5、包装印刷(激光打标、喷码、瓶
- 第三篇:模型压缩与量化技术——DeepSeek如何在边缘侧突破“小而强”的算力困局
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——从算法到芯片的全栈式优化实践随着AI应用向移动终端与物联网设备渗透,模型轻量化成为行业核心挑战。DeepSeek通过自研的“算法-编译-硬件”协同优化体系,在保持模型性能的前提下,实现参数量与能耗的指数级压缩。本文从技术原理、工程实现到落地应用,完整解析其全链路压缩技术体系。第一章算法层创新:结构化压缩与动态稀疏化1.1非均匀结构化剪枝技术DeepSeek提出**“敏感度感知通道剪枝”(SAC
- (每日一题)连续⼦数组最⼤和———<动态规划-线性dp>
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1.题⽬链接:DP6连续⼦数组最⼤和2.题⽬描述:3.解法:算法思路:简单线性dp。i.状态表⽰:dp[i]表⽰:以i位置为结尾的所有⼦数组中,最⼤和是多少。ii.状态转移⽅程:dp[i]=max(dp[i-1]+arr[i],arr[i])C++算法代码:#include#includeusingnamespacestd;intmain(){//初始化intn;cin>>n;vectortemp
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熙公主的爪牙
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HMP调度器为了降低功耗,ARM开发了大小核架构处理器。Linux内核中的负载均衡算法基于SMP模型,并未考虑big.LITTLE模型,因此Linaro开发了一个HMP调度器用于支持这种架构,它也被用于Android5.x和Android6.x中,但这种调度器并没有被合入内核的基线中。该调度器的进程调度算法基本上和CFS一样,主要区别在于调度域和负载均衡的处理上。HMP调度域的实现比自带的CFS调
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那只狸花猫吖
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目录八、离散化1、离散化简介九、贪心1、贪心的概念十、双指针1、双指针简介2、对撞指针3、快慢指针十一、二分1、二分的概念2、二分的两种模板十二、倍增1、定义十三、构造1、定义十四、位运算1、位运算概述八、离散化1、离散化简介把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的时空效率。离散化是一种将数组的值域压缩,从而更加关注元素的大小关系的算法。当原数组中的数字很大、负数、小数时(大多数
- Python——常见排序算法解析
代码输入中...
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概述十种常见排序算法可以分为两大类:非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排序。线性时间非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此称为线性时间非比较类排序。基础定义稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面。不稳定:如果a原本在b的前面,而
- 详解大模型微调数据集构建方法(持续更新)
herosunly
大模型微调数据集构建方法
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法,希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录
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目录引入变形实战演练总结引入子集https://leetcode.cn/problems/subsets/description/给你一个整数数组nums,数组中的元素互不相同。返回该数组所有可能的子集(幂集)。解集不能包含重复的子集。你可以按任意顺序返回解集。示例1:输入:nums=[1,2,3]输出:[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]示例2:输
- 基于深度学习的基于视觉的机器人导航
SEU-WYL
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基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统(如摄像头、LiDAR等)实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。这种方法使机器人能够像人类一样使用视觉信息感知环境、规划路径,并避开障碍物。与传统的导航方法相比,深度学习模型能够在动态环境中表现出更强的适应能力和鲁棒性。1.视觉导航的基本概念视觉导航是指通过处理机器人的摄像头等视觉传感器采集到的图像数据,构建环境模型,进而进行路径
- 图像边缘检测与轮廓提取详解及python实现
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pythonpython计算机视觉开发语言RobertsPrewittCanny边缘检测
目录图像边缘检测与轮廓提取详解第一部分:图像边缘检测与轮廓提取概述1.1什么是边缘检测和轮廓提取?1.2边缘检测与轮廓提取的应用领域1.3为什么需要边缘检测和轮廓提取?第二部分:常见的图像边缘检测算法2.1Sobel算子2.2Canny边缘检测2.3拉普拉斯算子(LaplacianofGaussian,LoG)2.4Prewitt算子2.5Roberts交叉算子第三部分:图像轮廓提取的基本方法3.
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目录使用Python实现无人机实时路径规划的MPC算法引言1.模型预测控制(MPC)概述1.1定义1.2MPC的基本原理1.3代价函数1.4MPC的特点2.Python中的MPC算法实现2.1安装必要的库2.2定义类2.2.1无人机模型类2.2.2MPC控制器类2.3示例程序3.MPC算法的优缺点3.1优点3.2缺点4.改进方向5.应用场景结论使用Python实现无人机实时路径规划的MPC算法引言
- 100种算法【Python版】第44篇——龙格-库塔法
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算法python人工智能龙格-库塔微分方程ODE
本文目录1算法说明2算法示例:使用龙格-库塔法求解微分方程3算法应用:捕食者-猎物模型4算法可解决问题1算法说明龙格-库塔法最初由德国数学家卡尔·龙格(CarlRunge)和马丁·库塔(WilhelmKutta)在20世纪初提出。它们为求解常微分方程(ODE)提供了一种有效的数值方法,尤其是在处理初值问题时。龙格-库塔法的设计旨在通过提高计算的精度和稳定性,使数值解能更好地逼近真实解。最常用的版本
- 算法竞赛的头文件选择(<iostream>和<bits/stdc++.h>)
Tech007号研究员
算法(C++)自学笔记算法c++
1.#include功能:是C++标准库中的一个头文件,主要用于输入输出操作。它包含了`cin`、`cout`、`cerr`和`clog`等标准输入输出流对象。使用场景:当只需要进行基本的输入输出操作时,可以使用`#include`。优点:只包含必要的输入输出功能,编译速度较快;代码更清晰,只引入需要的功能;可移植性高,所有C++编译器都支持。缺点:如果需要使用其他标准库(如`vector`、`a
- 蓝桥杯备考:前缀和算法---模板题
无敌大饺子 1
蓝桥杯职场和发展
【模板】前缀和这道题,如果我们简单的用暴力解法,时间复杂度就是O(q*N)也就是10的十次方,这时候我们就会超时我们要学习一种前缀和的算法,它能帮助我们做一些预处理,用空间复杂度代替时间复杂度,比如说这道题,我们开辟一个数组,f[N],我们只需要一个公式f[i]=f[i-1]+a[i]就能完成我们的预处理,最后查询的时间复杂度就是O(1)了,比如我们要查询l到r的和,我们就让f[r]-f[l-1]
- python买卖股票_121. 买卖股票的最佳时机(Python)
王小度
python买卖股票
题目难度:★☆☆☆☆类型:数组给定一个数组,它的第i个元素是一支给定股票第i天的价格。如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。注意你不能在买入股票前卖出股票。示例示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出:5解释:在第2天(股票价格=1)的时候买入,在第5天(股票价格=6)的时候卖出,最大利润=6-1=5。注意利润不能是7-1=6,因为卖出价
- 图论——floyd算法
0x7F7F7F7F
算法图论
acwing1125.牛的旅行1.先做一边floydfloydfloyd,求出每个点到其他各点的最短距离,得到dist[][]dist[][]dist[][]数组。2.求出maxd[]maxd[]maxd[]数组,存放每个点到可达点的距离最大值(遍历dist数组可得),遍历maxdmaxdmaxd可得到各个牧场内的最大的直径res1res1res1。3.连接两个不在同一牧场的点(i,j)(i,j)
- 使用 Go Zero 开发 FPS 游戏后端接口文档
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游戏开发后端
目录使用GoZero开发FPS游戏后端接口文档一、用户管理微服务1.注册接口2.登录接口3.账号信息管理接口二、游戏匹配微服务1.匹配算法接口2.匹配队列接口三、游戏房间管理微服务1.房间创建接口2.房间加入接口3.房间状态管理接口四、游戏逻辑处理微服务1.玩家操作处理接口1.玩家操作处理接口2.碰撞检测接口3.伤害计算接口五、数据存储与管理微服务1.玩家数据存储接口2.游戏数据存储接口错误码与异
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
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socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
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2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
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MongoDB简介
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MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
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spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。