- 【5分钟力扣】1160.拼写单词(python3实现)
金鞍少年
金鞍少年的刷题之路字符串leetcode力扣1160题python拼写单词
文章目录一、前言二、题目三、哈希表解法3.1哈希表基本概念3.2解题思路3.3代码实例四、字符串比较解法4.1解题思路4.2代码实例一、前言如果放弃太早,你永远都不知道自己会错过什么。每天五分钟,看懂一道简单、中等难度的算法题,尽可能将复杂的题讲清楚。疯狂学习python中,2020-07-20更新二、题目给你一份『词汇表』(字符串数组)words和一张『字母表』(字符串)chars。假如你可以用
- 【深度学习解惑】如果用RNN实现情感分析或文本分类,你会如何设计数据输入?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn分类人工智能机器学习神经网络
以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案:1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务,目标是将文本映射到预定义类别(如正面/负面情感)。RNN因其处理序列数据的天然优势成为主流方案。核心挑战在于如何将非结构化的文本数据转换为适合RNN处理的数值化序列输入。2.原理解释文本到向量的转换流程:原始文本分词建立词汇表词索引映射词嵌入层序列向量关键数学表示:词嵌入表示:
- 用python实现词频分析与可视化
qianqianaao
人工智能实验python开发语言图像处理人工智能计算机视觉nlp
目标:通过统计文本中各个词汇的出现频率,找出文本中的关键词,帮助我们了解文本的核心内容。方案:统计词频:计算每个词汇在文本中的出现次数。常用方法有TF(词频)和TF-IDF(词频-逆文档频率)。TF:词汇在文档中的出现频率。TF-IDF:不仅统计词频,还会考虑词汇在其他文档中的出现情况,减少常见词汇的影响。可视化:使用词云图或柱状图可视化高频词,帮助直观展示文本中的关键词。词云图:显示频率较高的词
- 实现财务自由的关键词汇
weixin_47076071
理财技能
习惯决定命运,行为养成习惯,思想决定行为,词汇塑造思想。所以要想实现财务自由,首先需要学习财务自由的关键词汇。对财务自由关键词汇的精准理解,就会形成正确的财务自由认知,正确的财务自由认知就会形成正确的财务自由行为,保持正确的财务自由行为就会形成正确的财务自由习惯,正确的财务自由习惯必然会让你实现财务自由财务自由财务自由:家庭非工资收入大于正常的生活总支出■对于普通人来说,非工资收入主要指股息收入、
- Wordvice AI:Wordvice 推出的免费,基于先进的 AI 技术帮助用户提升英文写作质量
NetX行者
AI工具介绍人工智能AI工具
WordviceAI:智能写作助手,助力高效英文写作在当今全球化时代,英文写作已成为众多学生、研究人员、职场人士必备技能。然而,语法错误、表达不流畅、词汇匮乏等问题常困扰着大家。别担心,今天就来给大家介绍一款强大的免费AI智能写作助手——WordviceAI。一、功能强大,满足多样写作需求(一)全面语法检查WordviceAI能自动检测并修正语法、拼写和标点错误,确保文本准确无误。无论是学术论文、
- Apache的Mod_rewrite学习
模块索引|指令索引|常见问题|词汇表|站点导航ApacheHTTPServer版本2.2Apache>HTTPServer>文档>版本2.2>模块致谢|本篇译者:金步国(其他作品)|本页最后更新:2009年6月8日[查看最新版本]电信镜像网通镜像Apache模块mod_rewrite说明一个基于一定规则的实时重写URL请求的引擎状态扩展(E)模块名rewrite_module源文件mod_rewr
- 6月19日复盘
四万二千
人工智能transformer
6月19日复盘二、分词与词向量分词和词向量是NLP的基础技术。1.分词分词是将连续的文本分割成独立的词汇单元(tokens)的过程。这些单元可以是单词、符号或子词。1.1中文特性中文句子由连续的汉字组成,没有明显的词边界:词与词之间没有分隔符英文:Ilovenaturallanguageprocessing.中文:我喜欢自然语言处理。词是最基本的语义单元。为了处理文本信息,须将连续的序列分割成有意
- 从代码学习深度学习 - 情感分析及数据集 PyTorch版
飞雪白鹿€
#自然语言处理深度学习pytorch
文章目录前言1.认识数据集:aclImdb基本信息数据结构特点2.解压与读取数据2.1解压文件2.2读取评论与标签3.预处理数据集3.1词元化与构建词汇表3.2分析评论长度3.3截断与填充4.创建数据迭代器5.整合所有步骤总结前言欢迎来到“从代码学习深度学习”系列!今天,我们将深入探讨自然语言处理(NLP)中的一个核心任务:情感分析。随着互联网的普及,从产品评论、社交媒体到论坛讨论,我们每天都在产
- AI预警,数据“解码”:我们如何用技术为象牙塔筑起金融防火墙?
海棠AI实验室
“智理探索“-深入AI理论与学术创新人工智能金融校园贷
文章目录:引言:当“象牙塔”遭遇“金融陷阱”“解码”受害者:数据如何揭示校园贷的隐秘角落?AI赋能“防护”:构建智能化的校园金融安全网技术落地:一个简化的风险识别Python示例挑战与展望:技术向善,道阻且长结语:为青春远航保驾护航1.引言:当“象牙塔”遭遇“金融陷阱”“校园贷”,一个曾经与青春、梦想、便捷消费紧密相连的词汇,如今却常常与高额利息、暴力催收、个人信息泄露甚至悲剧事件联系在一起。象牙
- ICPC英语终极通关指南:从WA到AC的语言突破之路
小羊斩肖恩
算法算法数据结构
ICPC英语终极通关指南:从WA到AC的语言突破之路你是否曾经因为看不懂题目而与AC失之交臂?根据统计,非英语母语选手在ICPC比赛中平均多花费46%的时间理解题目。这篇指南将帮助你彻底突破语言障碍,让英语不再成为你通往世界总决赛的绊脚石!目录为什么英语是ICPC的隐形Boss核心词汇速查表题目结构黄金模板数学词汇完全手册算法术语必背清单易混淆短语辨析实战案例解析21天突破计划彩蛋:比赛现场急救包
- 人工智能100问☞第48问:GPT是怎么生成文本的?
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目录一、通俗解释二、专业解释三、权威参考GPT生成文本的核心机制是通过Transformer架构的自回归模型,基于已输入内容逐词预测概率最高的后续词汇,循环迭代直至形成完整文本。一、通俗解释GPT生成文本就像玩文字接龙游戏,但拥有超强记忆力:1、海量阅读:它先“啃完”整个互联网的书籍文章(预训练),像学霸记下所有词语搭配规律。2、逐词接龙:当你输入提示(如“夏天午后...”),它根据前文预测最可能
- 微信搜一搜下拉词优化:几个实操方案带你吃透玩法
pearbing
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在微信生态里,搜一搜下拉词藏着海量流量。当用户搜索时,系统推荐的下拉词精准反映需求,掌握优化技巧,就相当于握住了流量密码。下面这21个实操方案,手把手教你吃透下拉词优化。一、选词策略巧用搜一搜自带功能:在微信搜一搜搜索框输入核心词,系统自动补全的词汇,以及搜索结果底部的“相关搜索”,都是用户高频搜索的体现,能挖掘出大量精准词。借助第三方工具:利用微信指数等工具,获取关键词热度、竞争度数据。通过分析
- 支付宝小程序搜索点击怎么做?4 个实操方法让小程序流量涨 20%
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在支付宝小程序运营中,提升搜索点击量是实现流量增长的关键。掌握以下4个核心方法,可系统化提升小程序的搜索竞争力与用户点击率。一、精准关键词布局,抢占搜索入口关键词是用户发现小程序的“导航灯”。利用支付宝关键词指数工具,筛选搜索量稳定、竞争度适中的词汇,重点布局「功能+场景」组合词。一对一交流更高效?名即薇找到我的方式!例如将核心词前置在小程序标题前5字,简介前30字突出核心服务,服务标签覆盖全业务
- 新手必看:b 站关键词排名基础怎么提升布局法
pearbing
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刚入驻B站的新手,想要让作品被更多人看到,关键词排名布局是重要一环。掌握基础布局方法,能帮助你的视频在搜索结果中占据有利位置,吸引精准流量。一、精准挖掘目标关键词新手可以从B站搜索框获取灵感,输入与创作领域相关的词汇,搜索框下拉出现的联想词,如输入“美妆”,会显示“美妆教程”“美妆测评”等,这些都是当下热门搜索词。同时,B站创作中心的热门话题榜单,能直观呈现不同领域的热门趋势,从中提取与自身内容契
- 词编码模型有哪些
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython人工智能机器学习数据挖掘分类算法
词编码模型有哪些词编码模型在高维向量空间的关系解析与实例说明如Word2Vec、BERT、Qwen等一、高维向量空间的基础概念词编码模型(如Word2Vec、BERT、Qwen等)的核心是将自然语言符号映射为稠密的高维向量,使语义相近的词汇在向量空间中位置接近。以Qwen模型为例,其15万字符的词表规模(通常基于字节对编码BPE)本质是在高维空间中为每个词分配唯一的坐标点,而向量之间的几何关系(如
- LeetCode 1170.比较字符串最小字母出现频次
爱笑的coder
算法刷题-二分查找leetcode算法职场和发展
题目:定义一个函数f(s),统计s中(按字典序比较)最小字母的出现频次,其中s是一个非空字符串。例如,若s="dcce",那么f(s)=2,因为字典序最小字母是"c",它出现了2次。现在,给你两个字符串数组待查表queries和词汇表words。对于每次查询queries[i],需统计words中满足f(queries[i])问题。代码:classSolution{publicint[]numSm
- 详解Byte Pair Encoding (BPE)原理
强化学习曾小健
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答案字节对编码(BytePairEncoding,BPE)是一种有效的数据压缩算法,广泛应用于自然语言处理(NLP)中的子词分割。其核心思想是通过迭代合并频率最高的字符对,逐步构建出一个可变长度的词汇表,以此来减少文本中的不同字符组合数量。BPE的基本原理BPE的工作流程可以概括为以下几个步骤:初始化:将输入文本中的每个词切分为单个字符,并在每个词的末尾添加一个特殊的结束符(如),以便于后续的处理
- NLP入门笔记
ShaneHolmes
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1、入门CNN能够有效地在上下文中挖掘语义信息,但是无法对远距离上下文信息进行建模,也无法处理词汇的顺序信息。与CNN不同,RNN(循环)可以处理词汇的顺序信息,并且具有灵活的计算步骤,可以提供更好的建模能力。由于RNN容易出现梯度消失的问题,对其进行改进的LSTM网络开始流行。此外,由于计算能力有限导致信息超载问题严重,注意力机制作为一种资源分配方案,通过将计算资源分配给更重要的任务,有效缓解了
- 编译c语言程序时 程序中的注释部分将,C语言程序编译时,程序中的注释部分将 答案:不参加编译,也不会出现在目标程序中...
相关问题在普通视图中,需打开“插入”菜单,单击“脚注”或“尾注”,打开一注释内容编辑区,才能查看和编辑注释内容:视图中菜单脚注尾注注释内容编辑区编辑注释内容错误HTML,注释,thisis,thisis,thisis,以下,茶文化,词汇,注释,/p,/p,茶,餐,break,茶歇,印刷,部分,栏,注释,页眉,页码,美国,博恩·崔西,注释,目标,成教云,中,Java,注释,网页,时,源文件,中,注释
- NLP学习路线图(四十五):偏见与公平性
摸鱼许可证
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一、偏见:算法中的“隐形歧视者”NLP模型本身并无立场,其偏见主要源于训练数据及算法设计:数据根源:人类偏见的镜像历史与社会刻板印象:大量文本数据记录着人类社会固有的偏见。词嵌入模型(如Word2Vec,GloVe)曾显示:“男人”与“程序员”的关联度远高于“女人”;“非裔美国人姓名”更易与负面词汇关联。训练语料库若包含带有性别歧视、种族歧视或地域歧视的文本,模型便可能吸收并重现这些关联。代表性偏
- 一文彻底搞懂大型语言模型(LLM):核心机制、训练流程、关键技术与未来展望(LLM领域必读)
浠寒AI
自然语言处理语言模型人工智能
自ChatGPT等应用的惊艳亮相以来,“大型语言模型”(LargeLanguageModel,LLM)这个词汇便如一股旋风,迅速席卷了科技圈乃至公众视野。它们不仅能与人流畅对话、写作,甚至在编程、逻辑推理等领域也展现出令人惊叹的能力。那么,这些“语言巨匠”究竟是什么?它们如何工作?又将如何重塑我们的世界?本文将给你娓娓道来。一、什么是大型语言模型(LLM)?——定义、特性与核心机制从本质上讲,大型
- 中年迷航,正念掌舵:在失业与转型中,找回内心的“定盘星”
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心灵驿站正念修习中年危机失业焦虑职业转型情绪管理心理建设
“我们的一生中会有很多告别,不只是告别一个岗位,更是告别熟悉的身份与自我设定。正念帮我们,在风雨中安住当下。”引子:当“优化”的浪潮拍向岸边,你是否也感到了脚下的沙石在松动?“毕业”、“优化”、“人员调整”、“向社会输送人才”……这些看似中性的词汇,在特定的语境下,对于身处其中的中年人而言,往往意味着一段熟悉职业生涯的戛然而止,以及随之而来的巨大不确定性。或许你刚刚收到那封措辞礼貌却冰冷的邮件,告
- java牛马之路23-过滤器
SaysGoodbye
java开发语言
Filter过滤器简介Filter:过滤器,通过Filter可以拦截访问web资源的请求与响应操作。ServletAPI中提供了一个Filter接口,开发web应用时,如果编写的Java类实现了这个接口,则把这个java类称之为过滤器。他可以拦截Jsp、Servlet、静态图片文件、静态html文件等,从而实现一些特殊的功能。例如:实现URL级别的权限访问控制、过滤敏感词汇、压缩响应信息等一些高级
- 语言学习讲义与笔记:木青老师攻坚策略
河马和荷花
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《论攻坚-言语1+木青+(讲义+笔记)》是一个旨在帮助学习者克服语言学习难点的资源。它包含了基础或入门阶段的训练内容,以及木青老师针对语言学习的独到见解和教学方法。这份资料涵盖了讲义的核心概念、词汇、语法结构以及实用练习,结合了老师的授课笔记和学习心得,旨在为学习者提供一个全面的学习体验。无论是自学还是课堂学习,这份讲义和笔记的结合都有助于学习者系统掌握语言知
- 【11408学习记录】考研数学核心突破:矩阵本质、系统信息与向量空间基
蒙奇D索大
保姆级教学11408学习考研矩阵线性代数改行学it笔记
矩阵数学线性代数矩阵的本质n维向量空间中的一个基可以表达所有信息矩阵信息表达中的关系英语每日一句词汇第一步:找谓语第二步:断句第三步:简化主句1主句2定语从句数学线性代数矩阵的本质矩阵——表达系统信息。何为系统?这里我们以行列式为例进行说明。在行列式中,我们学过由行列式的性质3拓展得到的倍乘性质:性质3:若行列式中某行(列)元素有公因式k(k≠0)k(k\neq0)k(k=0),则kkk可提到行
- 【11408学习记录】[特殊字符] 速解命题核心!考研数学线性代数:4类行列式满分技巧(含秒杀公式)
蒙奇D索大
保姆级教学11408学习考研线性代数笔记改行学it
时间数学线性代数具体型行列式的计算化为基本形(12+1)爪形行列式特殊行列式行(列)和相等行列式X型行列式递推法行列式表示的函数和方程英语每日一句词汇第一步:找谓语第二步:断句第三步:简化破折号前主句宾语从句破折号后主句表语从句数学线性代数具体型行列式的计算化为基本形(12+1)爪形行列式[1111120010301004]⇒第3列的(−13)倍加到第1列第4列的(−14)倍加到第1列性质7:第2
- Python生成词云图实战教程
小虾汉斯
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Python中的词云图生成是一项重要技能,它通过可视化展示文本数据中词汇的频率。本教程包含Python源码实例,教授如何使用wordcloud库来生成词云图,涵盖了自定义形状、调整词频权重、过滤停用词等高级定制功能。实例将引导读者通过实际操作来理解和掌握词云图的生成过程,同时提供了在数据可视化和文本分析中的应用示例。1.Python词云图生成生成词云图是数据分
- 大模型——阿里云百炼 MCP 服务评测与 Agent 构建实战
不二人生
大模型阿里云数据库云计算人工智能大模型
大模型——阿里云百炼MCP服务评测与Agent构建实战近期,MCP(ModelCallingProtocol,模型调用协议)成为技术圈内一个高频词汇。简单来说,MCP旨在简化大型语言模型(LLM)使用外部工具或服务的过程,显著降低了开发者和用户构建复杂AI应用的门槛。随着相关协议的发布,近几个月内涌现了大量支持MCP的工具和服务。然而,尽管MCP的使用逻辑(通过自然语言向AI提出需求)相对直观,其
- 云原生核心技术 (1/12): 告别“听不懂”,一文带你彻底搞懂云原生!
引言:你真的懂“云原生”吗?你好,未来的云原生专家!无论你是后端开发、运维,还是希望转向DevOps的技术人,最近一定被各种“云原生(CloudNative)”、“容器化”、“微服务”的词汇轰炸。它们听起来高大上,似乎是进入大厂、实现技术跃迁的“通关密码”。但你是否也曾有过这样的困惑:“这些概念到底在说什么?为什么我听了那么多分享还是云里雾里?”“云原生和我现在的工作有什么关系?它真的能解决我的问
- 现代间谍技术的演变:从“王牌特工”到“行走的50w”
脑极体
网络人工智能大数据编程语言数据安全
时常有“2G冲浪”的亲戚朋友拿着一些网络热梗来问我,最近常问的是,什么是“行走的50w”。简单来说,指的就是潜伏在国内的间谍。极化的网络环境下,这些词汇频繁出现,到了普通人也无法忽略的程度。“人人皆可50w”,显然是不恰当的,不过,这一词汇的流行,或许也反映出数字时代中,情报工作早已不再是受过专业训练的克格勃、特工们才能胜任的,它似乎变得无处不在、草木皆兵。情报是国家安全的第一道防线,历史学家H.
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分