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码农StayUp
C++蓝桥杯青少年组真题解析蓝桥杯c++算法
一、单选题第1题下列符号中哪个在C++中表示行注释()。A:!B:#C:]D://答案:D在C++中,行注释的表示方式是使用双斜杠//。行注释是指从双斜杠开始直到该行的末尾,所有内容都会被编译器忽略,不会被编译和执行。第2题每个C++程序都必须有且仅有一个()A:函数B:预处理命令C:主函数D:语句答案:C每个C++程序都必须有且仅有一个主函数。第3题下列字特串中不可以用作C++变量名称的是()A
- 力扣算法ing(30 / 100)
菥菥爱嘻嘻
小白学习算法算法leetcodetypescriptjavascript
3.1719.删除链表的倒数第n个结点给你一个链表,删除链表的倒数第n个结点,并且返回链表的头结点。示例1:输入:head=[1,2,3,4,5],n=2输出:[1,2,3,5]示例2:输入:head=[1],n=1输出:[]示例3:输入:head=[1,2],n=1输出:[1]删除指定的节点,给出头节点逆转链表,寻找第n个,删除不行不行,逆转录又要反转回去后面我想到了一个解决办法:利用数组计算总
- 如何设计一个高可用的 Seata 集群?
码农技术栈
javaspringbootspringcloud微服务架构spring
——从零搭建永不宕机的分布式事务协调系统一、为什么需要高可用Seata集群?在分布式系统中,事务协调器TC是全局事务的“大脑”。一旦TC单点故障:灾难性后果:所有进行中的全局事务将卡死,业务完全不可用数据不一致风险:已提交的事务可能无法完成最终提交或回滚因此,构建高可用Seata集群是生产环境的必选项!二、Seata高可用架构设计核心要点1.TC集群化部署多节点部署:至少部署3个TC实例(奇数节点
- 算法每日一练 (16)
张胤尘
算法每日一练算法数据结构
欢迎来到张胤尘的技术站技术如江河,汇聚众志成。代码似星辰,照亮行征程。开源精神长,传承永不忘。携手共前行,未来更辉煌文章目录算法每日一练(16)使用最小花费爬楼梯题目描述解题思路解题代码`c/c++``golang``lua`官方站点:力扣Leetcode算法每日一练(16)使用最小花费爬楼梯题目地址:使用最小花费爬楼梯题目描述给你一个整数数组cost,其中cost[i]是从楼梯第i个台阶向上爬需
- 远程视像搬运小车控制系统设计(源码+万字报告+实物)
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stm32嵌入式硬件单片机
目录第1章绪论11.1研究目的及意义11.2国内外研究现状21.3主要研究内容3第2章系统的总体结构42.1总体方案设计42.2功能需求分析42.2.1技术路线42.3单片机型号选择5第3章系统的硬件部分设计63.1系统总体设计63.2系统的主要功能模块设计63.2.1蜂鸣器电路模块设计63.2.2YX4055AM驱动电路模块设计73.2.3按键电路模块设计73.2.4颜色识别传感器模块设计83.
- 基于Redis分布锁+事务补偿解决数据不一致性问题
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基于Redis的分布式设备库存服务设计与实现概述本文介绍一个基于Redis实现的分布式设备库存服务方案,通过分布式锁、重试机制和事务补偿等关键技术,保证在并发场景下库存操作的原子性和一致性。该方案适用于物联网设备管理、分布式资源调度等场景。代码实现importjava.util.HashMap;importjava.util.Map;importorg.slf4j.Logger;importorg
- 协议层攻防战:群联AI云防护为何比传统方案更精准?
群联云防护小杜
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一、四层/七层攻击防御的核心挑战协议层攻击类型传统方案缺陷四层SYNFlood、UDP反射依赖硬件清洗,误封合法流量七层HTTPCC、SQL注入规则静态,无法适应新型攻击二、群联的协议层定制防御技术1.四层协议防护:智能动态指纹技术原理:基于AI分析TCP/UDP流量特征,动态生成协议指纹库,识别伪造源IP的畸形包。文档引用:“防护模块灵活,支持定制版防护模块,适用于非网站业务”。配置示例:#动态
- 25道Python练手题(附详细答案),赶紧收藏!_python题库
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importrandomasrdnumber=rd.randint(0,100)foriinrange(10):choice=int(input("请输入你要猜测的数字:"))ifchoice>number:print("你猜大了")elifchoice0and5*x+3*y+z/3==100:count+=1print("="*60)print(f'第{count}种买法,公鸡买了{x}只,母鸡
- 学习-Java常用类之Calendar类
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第1关:学习-Java常用类之Calendar类任务描述相关知识编程要求测试说明任务描述本关任务:获取给定年月的最后一天。相关知识我们通过之前的学习已经能够格式化并创建一个日期对象了,但是我们如何才能设置和获取日期数据的特定部分呢,比如说小时,日,或者分钟?我们又如何在日期的这些部分加上或者减去值呢?calendar类是一个抽象类,是Java日期处理的核心类之一。Calendar类为操作日历字段,
- 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
- 《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战
骆驼_代码狂魔
程序员的法宝人工智能djangopythonneo4j知识图谱
关注我,后期文章全部免费开放,一起推进AI医疗的发展核心主题:如何构建95%准确率的智能导诊系统?技术突破:结合BERT+知识图谱的混合模型设计一、智能导诊架构设计python基于BERT的意图识别模型(PyTorch)fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchclassTriageMod
- 深入拆解Nightingale_alert中篇上(三)
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夜莺github开源软件golang运维
前言上一篇我们首先初步了解一下开源项目-夜莺的alert告警引擎模块的目录,其次通过查看n9e-alert通过Initialize函数的源码大概了解了告警引擎初始化做了哪些工作,另一个重要原因Initialize函数也是通过调用Start函数来实现启动告警引擎,这个和中心节点的n9e进程接入告警引擎是一致的。本文打算通过Start函数来进一步拆解并分析告警引擎的工作原理。告警引擎启动入口-Star
- QEMU源码全解析 —— CPU虚拟化(12)
蓝天居士
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接前一篇文章:本文内容参考:《趣谈Linux操作系统》——刘超,极客时间《QEMU/KVM》源码解析与应用——李强,机械工业出版社《深度探索Linux系统虚拟化原理与实现》——王柏生谢广军,机械工业出版社特此致谢!三、KVM模块初始化介绍1.KVM简介与源码组织结构KVM全称为Kernel-BasedVirtualMachine,中文译为基于内核的虚拟化技术。KVM是由以色列初创公司Qumrane
- 【读点论文】Chain Replication for Supporting High Throughput and Availability
寻雾&启示
分布式系统论文阅读
在分布式系统中,强一致性往往和高可用、高吞吐是矛盾的。比如传统的关系型数据库,其保证了强一致性,但往往牺牲了可用性和吞吐量。而像NoSQL数据库,虽然其吞吐量、和扩展性很高,但往往只支持最终一致性,无法保证强一致性。由此ChainReplicationforSupportingHighThroughputandAvailability提出了链式复制协议,旨在保证高吞吐、高可用的同时,支持数据的强一
- stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频
微丽宝
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StableVirtualCamera是StabilityAl推出的A|模型,能将2D图像转换为具有真实深度和透视感的3D视频。用户可以通过指定相机轨迹和多种动态路径(如螺旋、推拉变焦、平移等)来生成视频。模型支持从1到32张输入图像生成不同宽高比(如1:1、9:16、16:9)的视频,最长可达1000帧。无需复杂的重建或优化,可生成高质量的3D视频,同时保持3D一致性和时间平滑性。StableV
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
lynn-66
深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- 递归实例:登台阶问题:假如有n个台阶,一次只能上1个台阶或2个台阶,请问走到第n个台阶有几种走法?@C语言
热心市民小汪
C语言代码练习c语言算法开发语言
假如有n个台阶,一次只能上1个台阶或2个台阶,请问走到第n个台阶有几种走法?为便于读者理解题意,这里举例说明如下:假如有3个台阶,那么总计就有3种走法:第一种为每次上1个台阶,上3次;第二种为先上2个台阶,再上1个台阶;第三种为先上1个台阶,再上2个台阶。输入为n,输出为走到第n个台阶有几种走法Input3Output如果输入是3,走到第3个台阶的走法总计有3种,1,1,1和1,2和2,1,输出为
- 求第k趟冒泡排序的结果
C嘎嘎嵌入式开发
算法算法数据结构排序算法
冒泡排序基本思想:重复地走访要排序的元素列,依次比较相邻的两个元素,如果顺序错误就交换它们,直到没有元素需要交换。时间复杂度:最坏和平均情况都是O(n²)。空间复杂度:O(1),属于原地排序。稳定性:稳定。求第k趟冒泡排序的结果voidsolve(){intn,k;cin>>n>>k;vectorv(n);for(inti=0;i>v[i];}if(k>n-1){//n个元素最多需要n-1趟排序s
- 论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL
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MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换,实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。几何条件编码Cross-attention:针对顺序数据,适合处理文本标记和边界框等可变长度输入。Additiveencoderbranch:对于地图等网络状规则数据,能够有效保留空间结构。对于文本按照模版构建:“Adrivingsceneat{locatio
- 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
- 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
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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
- 《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
weixin_33699914
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
- Spring事务失效的常见场景
红云梦
springjava数据库
1事务1.1数据库事务作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,要么完全执行,要么完全不执行1.2事务的四大特性(ACID)原子性(Atomicity):要么成功,要么失败。一个事务内的所有SQL语句同步执行(依靠undo.log日志保证)一致性(Consistency):事务前后总量不变,数据库完整性约束没有被破坏隔离性(Isolation):一个事务执行不被其他事务干扰(锁+MVCC)持久性(Du
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
平凡而伟大.
机器学习机器学习算法均值算法
K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近,而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下:随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步,直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点:简单且易于实现。
- 图像质量评价学习笔记02:IQA模型性能评价指标(PLCC、SROCC、KROCC、RMSE)
可靠的豆包蟹同志
图像质量评估IQA图像处理计算机视觉人工智能算法
性能好的图像质量评价(IQA)算法,其质量评测分数会与主观质量分数高度一致,IQA有许多评价指标,为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性,视频质量专家组VQEG(VideoQualityExpertsGroup,目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织)提出了四个可以验证客观评价结果和主观评价结果之间的紧密程度的四个指标:PLCC、SROCC、KROCC和RMSE,也是目前最常用的I
- 《AI大模型趣味实战 》第8集:多端适配 个人新闻头条 基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2
带娃的IT创业者
AI大模型趣味实战人工智能flask前端
《AI大模型趣味实战》第8集:多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(FlaskWEB版)2摘要本文末尾介绍了如何实现新闻智能体的方法。在信息爆炸的时代,如何高效获取和筛选感兴趣的新闻内容成为一个现实问题。本文将带领读者通过Python和Flask框架,结合大模型的强大能力,构建一个个性化的新闻聚合平台,不仅能够自动收集整理各类RSS源的新闻,还能以语音播报的形式提供"新闻电台
- 520微信代码轰炸
wengkebiao
python
写一个脚本,在520那天发给你的小可爱。#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2022/5/1913:36#@Author:wkbimporttime,osimportpyautogui,pypercliptime.sleep(5)foriinrange(10):#pyautogui.click(662,748)pyperclip.copy("代码轰炸:hahaha,第{0}次".f
- 【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法
点云侠
点云配准专题开发语言计算机视觉算法3dc++
目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述 在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法。首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SA
- 计算机网络笔记(四)——1.4计算机网络在我国的发展
xiao--xin
计算机网络计算机网络笔记面试学习
一、早期探索与奠基(1980-1994年)国际联网的起点1986年:中国启动首个国际联网项目“中国学术网(CANET)”,由北京计算机应用技术研究所与德国卡尔斯鲁厄大学合作,目标是实现电子邮件通信。1987年9月20日:中国发出第一封电子邮件《越过长城,走向世界》,标志着中国首次接入国际互联网。科研网络的突破1989年:中关村地区教育与科研示范网络(NCFC)立项,由中国科学院、北京大学、清华大学
- 【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备
腊肉芥末果
机器学习工程实战机器学习人工智能
上一章:第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声(noise)3.2.4偏差(bias)3.2.5预测能力低(lowpredictivepower)3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
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推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
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javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
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The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen