- 技术大佬和普通程序员改bug的区别!
程序员干货站
大数据编程语言java人工智能数据分析
阅读本文大概需要2min文/强哥;未经授权禁止转载在我这么多年的工作生涯里,难免遇到那些工作糊弄的开发同事,随意编程的实习生,不够细致的测试,缺乏专业度的产品...产品的体验,取决于多个环节的把控,但很多情况下,由于bug严重影响体验,或者直接造成产品事故的,那么开发想甩锅都甩不掉!今天就给大家从几方面讲讲,经验丰富的程序员,是怎么debug的!1、并不是所有bug都需要修复修bug有个前提,那就
- 【笔记】扩散模型(五):Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现
LittleNyima
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
- 动态规划-01背包
ん贤
算法动态规划算法
兜兜转转了半天,发现还是Carl写的好。看过动态规划-基础的读者,大概都清楚。动态规划是将大问题,分解成子问题。并将子问题的解储存下来,避免重复计算。而背包问题,就是动态规划延申出来的一个大类。而01背包,就隶属于背包问题。那什么又是01背包呢?01背包有n件物品,与一次最多能背w重量的背包。第i件物品,重量为weight[i],得到的价值为value[i]。每件物品只能用一次,求解,将那些物品装
- 震惊! “深度学习”都在学习什么
扉间798
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
- 程序代码篇---Pyqt的密码界面
Ronin-Lotus
程序代码篇上位机知识篇pyqt数据库pythonubuntu
文章目录前言一、代码二、代码解释2.1用户数据库定义2.2窗口初始化2.3认证逻辑2.5角色处理2.6错误处理优化2.7功能扩展说明2.7.1用户类型区分管理员普通用户其他用户2.7.2安全增强建议三、运行效果四、运行命令五、界面改进建议5.1密码显示5.2用户头像显示5.3输入框动画效果5.4加载进度显示5.5键盘快捷键前言本文简单介绍了在Ubuntu系统上使用Python的Pyqt创建密码登录
- 快速理解Vue3中Pinia里的subscribe方法使用
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vue3vue前端
快速理解Vue3中Pinia里的subscribe方法使用一、Pinia简介Pinia是Vue3的状态管理库,类似Vue2中的Vuex,但使用更简洁高效二、subscribe方法简介subscribe方法是Pinia中的监听器函数,有点像watch,但监听的是store中的状态(数据/state)变化,在store中的状态变化时会执行自定义逻辑。可用于调试和定位问题、记录日志后续分析、触发操作(比
- 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts
开心星人
论文阅读论文阅读
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
Chaos_Wang_
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
- Linux中mutex机制
C嘎嘎嵌入式开发
Linuxlinux运维服务器
在Linux中,mutex是一种用于多线程编程的同步机制,用于保护共享资源,防止多个线程同时访问或修改这些资源,从而避免竞态条件的发生。mutex是“mutualexclusion”的缩写,意为“互斥”。1.Mutex的基本概念互斥锁:mutex是一种锁机制,用于确保在任何时刻只有一个线程可以访问共享资源。当一个线程持有mutex时,其他试图获取该mutex的线程将被阻塞,直到持有mutex的线程
- 香港站群服务器租用应该怎么选?
莱卡云(Lcayun)
服务器运维linux前端网络
在租用香港站群服务器时,应该综合考虑多个因素以确保选择到性价比最高、性能最优的服务器。以下是一些关键的选择要点:香港站群服务器就找莱卡云IP资源数量和质量:数量:站群服务器一般需要多个独立IP,以便将每个站点分布在不同的IP上,避免搜索引擎对同IP站点的关联性判断1。分散性:尽量选择不同C段甚至不同B段的IP,这样可以增加站群的SEO效果,降低被搜索引擎认为是关联站点的风险1。质
- 基于Windows11的Xinference安装方法简介
hsg77
人工智能人工智能
基于Windows11的Xinference安装方法简介快速启动命令:condaactivateD:\cwgis_AI\xinferencexinference-local--host192.168.1.82--port9997condaactivateD:\cwgis_AI\xinferencexinference-local--host192.168.1.82--port9997http://
- 在SPSS中进行单因素方差分析(One-Way ANOVA)是一种常见的统计分析方法,用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。
zhangfeng1133
均值算法算法
在SPSS中进行单因素方差分析(One-WayANOVA)是一种常见的统计分析方法,用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。以下是进行单因素方差分析的详细步骤:---###1.**数据准备**-**因变量**:需要分析的连续变量(如成绩、收入等)。-**自变量**:分类变量(如组别、性别等),通常是一个名义变量。数据结构示例:|组别(自变量)|成绩(因变量)||----------------|-
- 深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装
zfgfdgbhs
深度学习pythonpytorch
目录一、版本对应二、安装命令(pip)1.版本(1)v2.5.1~v2.0.0(2)v1.13.1~v1.11.0(3)v1.10.1~v1.7.02.安装全过程(1)选择版本(2)安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档:pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
- 在SPSS的单因素方差分析(One-Way ANOVA)中,F值和t值是两种不同的统计量 f/t
zhangfeng1133
数据分析
在SPSS的单因素方差分析(One-WayANOVA)中,F值和t值是两种不同的统计量,用于不同的分析场景,具体含义如下:###1.**F值**F值是单因素方差分析中的统计量,用于检验多个组之间的均值是否存在显著差异。它是通过比较组间方差与组内方差的比值来计算的,具体公式为:**F值=组间方差/组内方差**-**F值的意义**:-F值越大,说明组间差异相对于组内差异越大,即不同组之间的均值差异越显
- 金鼎量化助手中的板块与成份股如何实时联动以及股票代码与股软联动
wxqq_541182238
金鼎量化助手经验分享笔记其他人工智能
在专栏之前的文章中有介绍板块强度的作用,使用了哪些参考指标等,下面介绍金鼎量化助手板块强度页面中的板块与成份个股的联动以及如何实现个股与股软:如同花顺、通达信之间的联动。通过股票代码直接联动到股软快速查看。一、板块强度与成份股的关联在金鼎量化助手的板块强度页面中分了两列,第一列是板块,第二列是板块对应的成份股,每天打开软件后会实时获取到板块的最新强度排名情况(需保证勾选上实时刷新选项框),板块列表
- Google的BeyondCorp 零信任网络
yinhezhanshen
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Google的BeyondCorp是一种零信任安全框架1。简单来说,就是抛弃了传统的以网络边界为基础的安全防护模式,不再认为只要在企业内部网络里就都是安全的,而是把访问控制的重点放在每个用户和设备上。产生背景过去企业常用防火墙等构建安全边界,认为边界内是安全的,边界外有威胁。但随着网络发展,边界变得模糊,攻击技术演进,边界防护效果变差,内部也会出现安全问题。在这种情况下,Google提出了Beyo
- 北单109 德国 vs 意大利
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后端
北单109德国vs意大利两强对攻激战可期进球大战一触即发阵容动态德国:上轮欧国联客场采用「4-2-3-1」阵型,朱利安·布兰特顶替受伤的凯·哈弗茨出任单箭头,穆西亚拉、萨内与阿米里组成前场攻击群。尽管开场先失一球,但球队通过凯文·丹斯特(替补登场后迅速破门)和格雷茨卡的制胜球完成逆转。本轮莱昂·格雷茨卡和卡里姆·阿德耶米有望轮换首发,门将奥利弗·鲍曼继续镇守球门。意大利:上轮主场以「3-5-2」阵
- 最新智能优化算法: 贪婪个体优化算法(Greedy Man Optimization Algorithm,GMOA)求解23个经典函数测试集,MATLAB代码
IT猿手
MATLAB智能优化算法算法matlab开发语言人工智能智能优化算法
一、贪婪个体优化算法贪婪个体优化算法(GreedyManOptimizationAlgorithm,GMOA)是HamedNozari与HosseinAbdi于2024年提出的一种新型受生物启发的元启发式算法,它模拟了抵抗变化的竞争个体的行为。GMOA引入了两个独特的机制:MMO抵抗机制,防止过早替换解;周期性寄生虫清除机制,促进多样性并避免停滞。该算法旨在解决传统优化算法中的过早收敛和缺乏多样性
- Python读取.nc文件的方法与技术详解
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关于python那些事儿人工智能前端服务器
目录一、引言二、使用netCDF4库读取.nc文件安装netCDF4库导入netCDF4库打开.nc文件获取变量读取变量数据案例与代码三、使用xarray库读取.nc文件安装xarray库导入xarray库打开.nc文件访问变量数据案例与代码四、性能与优化分块读取使用Dask进行并行计算减少不必要的变量加载五、其他注意事项文件路径变量命名数据类型文件关闭六、总结一、引言.nc文件,即NetCDF(
- 《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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人工智能
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
- 基于AWS Endpoint Security(EPS)的自动化安全基线部署
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云计算awspython安全架构
设计AWS云架构方案实现基于AWSEndpointSecurity(EPS)的自动化安全基线部署,AMSAdvanced(AWS托管服务)环境会为所有新部署的资源自动安装EPS监控客户端,无需人工干预即可建立统一的安全基线。这种自动化机制特别适用于动态扩缩的云环境,确保新启动的EC2实例、容器等终端设备从初始状态即受保护,以及具体实现的详细步骤和关键代码。以下是基于AWSEndpointSecur
- 架构师必知必会系列:数据架构与数据管理
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍数据架构与数据管理介绍数据架构是指用来定义企业数据的逻辑结构、物理存储结构和数据的流转过程。它由数据中心和IT平台、数据库、文件系统、网络、安全、计算资源等构成。其目的是为了满足业务需求、提升组织效率和降低成本。数据架构包括数据字典、元数据、数据模型、数据流、数据仓库、数据管道、数据服务等。在应用中,将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工,才能
- 中国大陆网站用了lightHouse之后还有必要用WebPageTest么?
混血哲谈
网络
对于中国大陆的网站,即使已使用Lighthouse进行性能优化,WebPageTest仍有不可替代的价值。两者并非互斥,而是互补工具,适用于不同维度的性能分析。以下是具体原因和场景说明:一、核心结论:Lighthouse与WebPageTest的定位差异工具核心价值适用场景中国大陆场景的局限性Lighthouse提供代码级优化建议(如压缩资源、渲染阻塞修复)本地开发调试、快速生成优化清单仅反映本地
- 2025最新智能优化算法:改进型雪雁算法(Improved Snow Geese Algorithm, ISGA)求解23个经典函数测试集
荣华富贵8
程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3经验分享
摘要随着智能优化算法的不断发展,解决高维、复杂的优化问题已成为研究的重要课题。雪雁算法(SnowGeeseAlgorithm,SGA)作为一种新兴的自然启发式优化算法,以其高效的全局搜索能力受到了广泛关注。然而,雪雁算法在处理多峰、多约束和高维复杂问题时,仍面临收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题。为此,本文提出了一种改进型雪雁算法(ISGA),通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略,增强了
- 机器学习 Day01人工智能概述
山北雨夜漫步
机器学习人工智能
1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序:此类程序主要运算集中在寄存器,寄存器读写速度快,而GPU拥有强大的计算能力,能高效处理大量的寄存器运算,因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序,都属于计算密集型,在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序:GPU采用SIMD架构,有众多核心,同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
- epoll成员函数介绍
C嘎嘎嵌入式开发
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epoll_create1epoll_create1是Linux系统中用于创建一个新的epoll实例的系统调用。epoll是一种高效的I/O事件通知机制,常用于处理大量的文件描述符(如套接字)。epoll_create1是epoll_create的改进版本,提供了更多的灵活性。函数原型intepoll_create1(intflags);参数说明flags类型:int描述:用于指定创建epoll实
- 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
Dominic_Holmes
leetcodepython算法数据结构
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
- matlab近似计算联合密度分布
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matlab学习笔记学习收藏matlab开发语言
在Matlab中,当A和B是两个序列数据时,可以通过以下步骤来近似求出A大于B的概率分布:数据准备:确保序列A和B具有相同的长度。如果长度不同,需要进行相应的处理(例如截取或插值)。计算A大于B的逻辑数组:使用关系运算符>来创建一个逻辑数组,其中每个元素表示A中对应位置的元素是否大于B中对应位置的元素。统计不同情况下的概率:可以将数据划分成若干个区间(例如使用histcounts函数),然后计算每
- Python画词云图,Python画圆形词云图,API详解
请一直在路上
python开发语言
在Python中,词云图的常用库是wordcloud。以下是核心API参数的详细讲解,以及一个完整的使用示例。一、参数类型默认值说明参数类型默认值说明widthint400词云图的宽度(像素)heightint200词云图的高度(像素)background_colorstr“black”背景颜色,可以是颜色名称(如“white”)或十六进制值(如“#FFFFFF”)colormapstr/matp
- 23、nc文件快速切片与索引
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气象数据处理与可视化python气象气象可视化气候变化
1前言在气象、海洋学和环境科学等领域,.nc(NetCDF)格式文件是存储和共享多维科学数据的常用格式。这些数据文件通常包含大量的经度、纬度、时间和垂直层次数据。在处理这些数据时,研究人员常常需要根据特定的地理和时间范围提取数据,以便进行深入分析。为此,我们开发了一个名为nc_slice的Python函数,用于从一个或多个.nc格式文件中高效地筛选和提取数据。nc_slice函数提供了一种简洁而灵
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S