- U盘插上却没权限?一招教你秒解信创系统读写难题!
鹏大圣运维
linux统信UOSlinux网络faclLinux统信UOS麒麟KOS国产操作系统
原文链接:U盘插上却没权限?一招教你秒解信创系统读写难题!Hello,大家好啊!今天给大家带来一篇信创终端操作系统插入U盘显示没有权限无法进行读写操作的处理方法的文章。在日常使用中,很多朋友在信创环境(如统信UOS、银河麒麟等)下插入U盘时,会出现“没有权限”“无法访问”等问题,导致无法读写U盘内容,影响办公效率。本文将分享一种适用于因facl(文件访问控制列表)配置导致权限受限的解决方案,帮助大
- 群体智能优化算法-模拟退火优化算法(Simulated Annealing, SA,含Matlab源代码)
HR Zhou
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摘要模拟退火(SA)算法是一种基于物理退火过程的全局优化算法,其核心思想来源于热力学中的退火过程:将材料加热到高温后再缓慢冷却,使其分子结构趋于最低能量状态,从而获得稳定结构。SA算法利用Metropolis准则来决定接受新的解,以一定概率接受劣解,从而避免陷入局部最优。SA具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点,被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。算法介绍1.主要
- 梯度下降法理论理解
伶星37
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梯度下降法:看似原始却透露着机器学习的本质前提:在研究梯度下降方法之前,你要理解矩阵运算(解析解)的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析,无法对复杂的函数经行分析什么是梯度,以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上,得要死,他们目标是看谁尽快找到山谷中的水源老大比较后选择最陡的方向随便探索一下,就朝较低处走去探测几下就走陡峭的方向梯度下降算法的核心思想就是沿着负梯
- Leetcode-100 贪心算法
LuckyAnJo
leetcodeleetcode贪心算法算法
贪心算法简介贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种常见的优化算法,用于解决最优化问题。该算法的核心思想是每次选择当前情况下的最优解,并期望通过这些局部最优解得到全局最优解。贪心算法通常用于那些可以分解为若干个子问题,且每个子问题的最优解可以合成全局最优解的问题。贪心算法之所以有用,是因为它可以快速地做出决策,并能在某些问题上实现较高的效率,避免了回溯与暴力解法的复杂度。贪心算法思想贪心算
- 字节跳动算法高频题:动态规划最优模板
知识产权13937636601
计算机算法动态规划
本文系统梳理字节跳动近三年算法面试中的动态规划(DP)高频题型,提炼出适用于80%场景的通用解题模板。通过背包问题、字符串处理、状态压缩等六大核心模块解析,结合跳槽、股票交易、编辑距离等15道真题案例,揭示动态规划的状态转移方程构建规律与维度优化技巧,助您在面试中实现时间复杂度与空间复杂度的双重最优解。第一章动态规划基础框架1.1动态规划三大特征特征判定标准真题案例重叠子问题递归树中存在重复计算节
- 庖丁解java(一篇文章学java)
庖丁解java
java开发语言springboot后端
(大家不用收藏这篇文章,因为这篇文章会经常更新,也就是删除后重发)一篇文章学java,这是我滴一个执念...当然,真一篇文章就写完java基础,java架构,java业务实现,java业务扩展,根本不可能.所以,这篇文章,就是一个索引,索什么呢?请看下文...关于决定开始写博文的介绍(一切故事的起点源于这一次反省)中小技术公司的软扩展(微服务扩展是否有必要?)-CSDN博客SpringCloud(
- 致现在的我与未来的我:编程长河中的摆渡手札
星糖曙光
后端语言(nodejavascriptvue等等)笔记学习深度学习人工智能网络
致现在的我与未来的我:编程长河中的摆渡手札一、技术积累:从萤火微光到星河初现(约3000字)前端的启蒙:HTML/CSS与"所见即所得"的魔法“代码是诗,但诗未必能成为产品”,初学编程时,我如《禅与摩托车维修艺术》中追寻"良质"的探索者,在W3School的教程中笨拙地敲下第一行。记得仿写京东首页时,一个浮动布局的错位让我通宵调试,最终发现竟是未闭合的标签——这让我想起《代码大全》中的警示:“计算
- JavaScript基础-删除事件(解绑事件)
難釋懷
javascript前端开发语言
在现代Web开发中,动态地添加和移除事件处理器是构建交互式网页的关键技能之一。虽然添加事件处理器相对直观,但了解如何有效地移除或“解绑”这些处理器同样重要。这不仅有助于优化性能,还能防止潜在的内存泄漏问题。本文将介绍几种方法来删除JavaScript中的事件处理器,并探讨它们的应用场景及最佳实践。一、为什么需要删除事件?随着页面复杂度的增加,不恰当地管理事件处理器可能会导致性能下降或出现意外行为。
- 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
- 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
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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
- 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
- 深入理解 <; 和 >;:HTML 实体转义的核心指南!!!
小丁学Java
积累小知识JavaWebhtml前端
️深入理解<和>:HTML实体转义的核心指南️在编程和文档编写中,符号无处不在,但它们也是引发语法错误、安全漏洞和渲染混乱的头号元凶!本文将聚焦<(小于号)和>(大于号)这两个HTML实体,解析它们的核心作用、使用场景及避坑技巧,助你写出更安全、更健壮的代码!一、❓为什么需要转义?1.符号冲突问题•HTML/XML标签冲突:是标签的起始和结束符(如)。若直接在文本中使用,解
- 前端请求全面解析:AJAX、Axios 与 Fetch 的使用详解与代码示例
jiajia651304
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前端请求全面解析:AJAX、Axios与Fetch的使用详解与代码示例前端请求全面解析:AJAX、Axios与Fetch的使用详解与代码示例1.AJAX——传统的异步请求1.1基本用法示例1.2AJAX特点2.FetchAPI——现代化请求方案2.1基本用法示例2.2Fetch特点3.Axios——第三方HTTP请求库3.1安装Axios3.2基本用法示例3.3Axios特点4.总结前端请求全面解
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爱coding的橙子
蓝桥杯蓝桥杯动态规划c++算法
动态规划动态规划基础动态规划将复杂问题分解成很多重叠的子问题,再通过子问题的解得到整个问题的解分析步骤:确定状态:dp[i][j]=val,“到第i个为止,xx为j的方案数/最小代价/最大价值”状态转移方程:确定最终状态要求:(1)最优子结构(2)无后效性:已经求解的子问题,不会再受到后续决策的影响。(3)子问题重叠,将子问题的解存储下来两种思路:(1)按题目线性DP数字三角形学习:(1)将整个大
- HTML语言的贪心算法
宇瞳月
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HTML语言的贪心算法:理论与实践引言在编程和算法研究中,贪心算法是一种广泛应用的解决问题的方法。它通过对每一阶段选择最优解的方式来构建整个问题的解决方案。贪心算法不一定能在所有情况下得到最优解,但在许多实际问题中,它能够提供一个足够好的近似解。本文将探讨贪心算法的基本概念、典型应用、优缺点,并结合HTML语言的特点,提出一些具体的实现示例和思考。一、贪心算法的基本概念贪心算法是一种求解最优化问题
- 【块浮点(BFP)技术:原理、设计及应用】
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移动5G测试验证之禅道matlab信息与通信基带工程
文章目录块浮点(BFP)技术:原理、设计及应用摘要关键词:块浮点(BFP)技术;量化;数据压缩;自适应调整;联合编码;硬件实现;Matlab一、引言二、BFP原理(一)基本概念(二)量化过程(三)逆过程(解量化)三、BFP设计(一)块大小选择(二)缩放因子编码(三)量化比特宽度选择四、BFP设计难点解析(一)数据动态特性与块大小适配(二)缩放因子编码的复杂度与效率平衡(三)量化精度与压缩比的最优平
- 群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA,含Matlab源代码)
HR Zhou
算法matlab开发语言群体智能优化优化
摘要爱情进化算法(LEA)是一种基于心理学刺激-价值-角色理论(Stimulus-Value-RoleTheory)所提出的新型元启发式算法。该算法将“恋爱中的人”抽象为种群个体,通过对个体“幸福度(Happiness)”的定义和动态更新,模拟了从“相遇->价值交流->角色平衡”三个阶段不断逼近全局最优解的过程。LEA在高维连续优化与工程应用等场景下可实现对搜索空间的充分探索与精细开发。本文结合算
- 灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization, GWO)及其 Python 代码
追蜻蜓追累了
算法pythongithubpycharmjupytermatlabnumpy
灰狼优化算法(GreyWolfOptimization,GWO)是一种基于灰狼社会行为觅食过程而设计的优化算法。其基本原理是模拟灰狼群体中个体的协作和竞争行为,以迭代更新的方式寻找最优解。灰狼优化算法涉及三种灰狼的角色:alpha(α)、beta(β)和delta(δ),它们分别代表群体中的优势个体。算法包括初始化灰狼位置、计算适应度值、更新灰狼位置等步骤。以下是一个简单的Python示例代码,实
- 【MATLAB】
不掉发的小刘
MATLABmatlab开发语言
数学计算与运算基础数学函数函数名功能示例sin(x)正弦函数sin(pi/2)→1cos(x)余弦函数cos(0)→1sqrt(x)平方根sqrt(4)→2exp(x)指数函数exp(1)→e≈2.718log(x)自然对数log(e)→1abs(x)绝对值abs(5)→5线性代数函数名功能示例A\b解线性方程组Ax=bA=21;11,b=3;2,x=A\b→x=1;1det(A)矩阵行列式det
- 堆数据结构:从基础原理到高效算法实现的技术探讨
Everyrt
课程设计
摘要堆作为一种特殊的树形数据结构,在多种算法场景中发挥着核心作用。本文深入剖析堆的基础原理,详细阐述堆的构建、插入、删除等操作的实现细节,并探讨其在优先队列、堆排序等高效算法中的应用,助力读者全面掌握堆数据结构及其应用技术。一、引言堆数据结构以其独特的特性,能够高效地获取集合中的最大(或最小)元素。无论是操作系统中的进程调度,还是搜索算法中的最优解筛选,堆都扮演着不可或缺的角色。理解堆的原理与实现
- 线性代数-MIT 18.06-汇总
儒雅的钓翁
数学基础线性代数矩阵
第一讲:方程组的几何解释第二讲:矩阵消元第三讲:乘法和逆矩阵第四讲:AAA的LULULU分解第五讲:转换、置换、向量空间R第六讲:列空间和零空间第七讲:求解Ax=0Ax=0Ax=0,主变量,特解第八讲:求解Ax=bAx=bAx=b:可解性和解的结构第九讲:线性相关性、基、维数第十讲四个基本子空间第十一讲:矩阵空间、秩1矩阵和小世界图第十二讲:图和网络第十三讲:复习一第十四讲:正交向量与子空间第十五
- 设计模式之桥接模式
周努力.
设计模式设计模式桥接模式java
目录1.概念2.代码实现3.应用场景桥接模式(BridgePattern)也是我们结构型设计模式的一种,桥接模式整体来说对于开发者需要深刻理解好抽象类这个概念,而且比较考验在开发前就要设计好桥接点来进行开发,所以整体的理解难度我认为是比较高,接下来我将从概念和一个示例来演示该模式。1.概念桥接模式就是将抽象与实现解藕,使两者都可以独立变化。在现实生活中,某些类具有两个或多个维度的变化,如图形既可按
- Q&A:备份产品的存储架构采用集中式和分布式的优劣?
云祺vinchin
技术分享架构分布式网络运维大数据
分布式和集中式各有优劣,且这两者下面的存储类型也都不尽相同,从备份与恢复的数据层面来看,这两者存储相结合才是优解。众所周知,备份数据只存一份还只放在一个存储里是不现实的。假设把备份数据访问频率、生命周期等参数分为三个等级(热、温、冷)。很显然,以分布式存储的优点用来存放热备份数据是非常合适的,能满足大规模数据在备份与恢复时的高吞吐需求,同时也能提供并行计算的能力,提供高效的目标端数据压缩和数据重删
- JAVA刷Leecode-贪心算法-分配问题-分发饼干
搬砖的水鱼
leetcode算法javapythonleetcode贪心算法
JAVA刷Leecode-贪心算法算法思想分配问题-分发饼干(135,hard)算法思想采用贪心的策略,保证每次操作都是局部最优解,从而最终的结果是全局最优。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,选择的贪心策略必须具有无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只和当前的状态相关。包括分配问题(455,135)和区间问题(435);练习:605,452,763,122,406。分配问题-
- 【人工智能】大模型的幻觉问题:DeepSeek 的解决策略与实践
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型(LLM)的“幻觉”问题,即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容,是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因,包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象,我们分析了其在解
- 机器臂运动控制算法工程师面试
道亦无名
面试算法人工智能机器学习
大厂的经验总结:一、基础概念理解请解释机器臂运动学正解和逆解的概念,并分别说明其用途。正解:已知机器臂各关节的角度(或位移),通过运动学模型计算出机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的位置和姿态。用途在于可以根据给定的关节驱动值,预测末端的实际位置,用于运动仿真、路径验证等,比如在工业生产前模拟机器臂的动作是否能准确到达加工位置。逆解:已知机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的期望位置和姿态,求解出各关节应处
- 《交互式线性代数》
wblong_cs
矩阵论线性代数矩阵
《交互式线性代数》*InteractiveLinearAlgebra*由DanMargalit和JosephRabinoff编写,是一本聚焦线性代数的教材。本书旨在教授线性代数的核心概念、方法及其应用,通过代数与几何相结合的方式,帮助读者深入理解线性代数的本质,培养解决实际问题的能力。核心内容线性方程组求解代数方法:介绍线性方程组的基本概念,如解的定义、解集等。通过消元法和行变换,将方程组转化为增
- MDK(Keil μVision 5)的编译过程及文件类型全解
froxy
工具armstm32
MDK(KeilμVision5)的编译过程及文件类型全解一、编译过程MDK的编译过程主要分为预处理、编译、汇编、链接、生成可执行文件、格式转换六个阶段。以下是详细流程:预处理(Preprocessing)工具:armcc(ARMC/C++编译器)输入文件:.c(C源文件)、.h(头文件)输出文件:.i(预处理后的临时文件,默认不保存)作用:展开宏、处理条件编译指令(如#ifdef)、合并头文件到
- vmware中创建qemu的嵌套虚拟化问题
格局视界
问题记录arm开发fpga开发嵌入式硬件
在qemu启动镜像中有enable-kvm参数时报错:CouldnotaccessKVMkernelmodule:Nosuchfileordirectoryqemu-system-x86_64:failedtoinitializekvm:Nosuchfileordirectory分析:问题发生场景为在虚拟机中嵌套使用虚拟机,因此不光物理机要支持虚拟化,同时虚拟机也要支持虚拟化,即嵌套虚拟化问题。解
- DNS污染:网络世界的“隐形劫持”与防御
dns劫持dns网络安全
在互联网的底层架构中,DNS(域名系统)如同数字世界的“导航员”,将用户输入的域名翻译成机器可读的IP地址。然而,DNS污染(DNSPoisoning)正像一场无声的“地址篡改”危机,威胁着全球网络的安全与稳定。本文将深入拆解DNS污染的技术原理、现实危害及应对策略,帮助个人与企业构建安全防线。一、DNS污染的本质:一场“地址簿”的篡改DNS污染,指攻击者通过技术手段向DNS服务器注入虚假的域名解
- 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