- JavaScript 树形菜单总结
Auscy
microsoft
树形菜单是前端开发中常见的交互组件,用于展示具有层级关系的数据(如文件目录、分类列表、组织架构等)。以下从核心概念、实现方式、常见功能及优化方向等方面进行总结。一、核心概念层级结构:数据以父子嵌套形式存在,如{id:1,children:[{id:2}]}。节点:树形结构的基本单元,包含自身信息及子节点(若有)。展开/折叠:子节点的显示与隐藏切换,是树形菜单的核心交互。递归渲染:因数据层级不固定,
- 全面触摸屏输入法设计与实现
长野君
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:触摸屏输入法是针对触摸设备优化的文字输入方案,包括虚拟键盘、手写、语音识别和手势等多种输入方式。本方案通过提供主程序文件、用户手册、界面截图、示例图、说明文本和音效文件,旨在为用户提供一个完整的、多样的文字输入体验。开发者通过持续优化算法和用户界面,使用户在无物理键盘环境下也能高效准确地进行文字输入。1.触摸屏输入法概述简介在现代信息技术飞速发展的今天,触摸屏
- 高效批量单词翻译工具的设计与应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在信息技术飞速发展的今天,批量单词翻译工具通过计算机的数据处理能力,大大提高了语言学习和文字处理的效率。用户通过简单输入单词列表到一个文本文件,并运行翻译程序,即可获得翻译结果并保存至指定文件。该工具集成了内置或外部翻译引擎,利用自然语言处理技术实现快速准确的翻译,并可能提供词性识别等附加功能。尽管机器翻译无法完全取代人工校对,但它为用户提供了一种高效的翻译解
- 基于链家网的二手房数据采集清洗与可视化分析
Mint_Datazzh
项目selenium网络爬虫
个人学习内容笔记,仅供参考。项目链接:https://gitee.com/rongwu651/lianjia原文链接:基于链家网的二手房数据采集清洗与可视化分析–笔墨云烟研究内容该课题的主要目的是通过将二手房网站上的存量与已销售房源,构建一个二手房市场行情情况与房源特点的可视化平台。该平台通过HTML架构和Echarts完成可视化的搭建。因此,该课题的主要研究内容就是如何利用相关技术设计并实现这样
- npm proxy setting
kjndppl
[Node.jsJavaScriptnpmhttpsproxypassword
清理npmconfigdeletehttp-proxynpmconfigdeletehttps-proxy具体设置步骤如下:1.执行npmconfig后,将看到下一行提示信息npmconfigls-ltoshowalldefaults.2.执行npmconfigls-l后,在一大长串的settign中找出userconfig项(大概位于倒数第4项)[b]userconfig[/b]="C:\\Us
- 前端 NPM 包的依赖可视化分析工具推荐
前端视界
前端艺匠馆前端npmarcgisai
前端NPM包的依赖可视化分析工具推荐关键词:NPM、依赖管理、可视化分析、前端工程、包管理、依赖冲突、性能优化摘要:本文将深入探讨前端开发中NPM包依赖可视化分析的重要性,介绍5款主流工具的使用方法和特点,并通过实际案例展示如何利用这些工具优化项目依赖结构、解决版本冲突问题以及提升构建性能。文章将帮助开发者更好地理解和掌控项目依赖关系,提高开发效率和项目可维护性。背景介绍目的和范围本文旨在为前端开
- cesium添加原生MVT矢量瓦片方案
zhu_zhu_xia
cesiumvuearcgiscesiumwebgljavascript
项目中需要基于cesium接入mvt格式的服务并支持属性拾取查询,通过一系列预研测试,最后选择cesium-mvt-imagery-provider开源插件完成,关键源码信息如下:npmicesiumcesium-mvt-imagery-provider//安装依赖包//加载图层importCesiumMVTImageryProviderfrom"cesium-mvt-imagery-provid
- 基于Python的健身数据分析工具的搭建流程day1
weixin_45677320
python开发语言数据挖掘爬虫
基于Python的健身数据分析工具的搭建流程分数据挖掘、数据存储和数据分析三个步骤。本文主要介绍利用Python实现健身数据分析工具的数据挖掘部分。第一步:加载库加载本文需要的库,如下代码所示。若库未安装,请按照python如何安装各种库(保姆级教程)_python安装库-CSDN博客https://blog.csdn.net/aobulaien001/article/details/133298
- 小林渗透入门:burpsuite+proxifier抓取小程序流量
ξ流ぁ星ぷ132
小程序web安全安全性测试网络安全安全
目录前提:代理:proxifier:步骤:bp证书安装bp设置代理端口:proxifier设置规则:proxifier应用规则:结果:前提:在介绍这两个工具具体实现方法之前,有个很重要的技术必须要大概了解才行---代理。代理:个人觉得代理,简而言之,就是在你和服务器中间的一个中间人,来转达信息。那为什么要代理呢,因为这里的burpsuite要抓包,burpsuite只有做为中间代理人才可以进行拦截
- 玩转Docker | 使用Docker部署gopeed下载工具
心随_风动
玩转Dockerdocker容器运维
玩转Docker|使用Docker部署gopeed下载工具前言一、gopeed介绍Gopeed简介主要特点二、系统要求环境要求环境检查Docker版本检查检查操作系统版本三、部署gopeed服务下载镜像创建容器检查容器状态检查服务端口安全设置四、访问gopeed应用五、测试与下载六、总结前言在当今信息爆炸的时代,高效地获取和管理网络资源变得尤为重要。无论是下载大型文件还是进行日常的数据传输,一个稳
- android查看so路径
之前遇到过一个问题,apk中有一个so无法确定其路径,是由哪个依赖引入的,网上查询一番后这里记录一下。build.gradle中添加如下任务//列出所有包含有so文件的库信息tasks.whenTaskAdded{task->if(task.name=='mergeDebugNativeLibs'){//如果是有多个flavor,则用mergeFlavorDebugNativeLibs的形式tas
- Docker指定网桥和指定网桥IP
$dockernetworklsNETWORKIDNAMEDRIVER7fca4eb8c647bridgebridge9f904ee27bf5nonenullcf03ee007fb4hosthostBridge默认bridge网络,我们可以使用dockernetworkinspect命令查看返回的网络信息,我们使用dockerrun命令是将网络自动应用到新的容器Host如果是hosts模式,启动容
- NGS测序基础梳理01-文库构建(Library Preparation)
qq_21478261
#生物信息生物学
本文介绍Illumina测序平台文库构建(LibraryPreparation)步骤,文库结构。写作时间:2020.05。推荐阅读:10W字《Python可视化教程1.0》来了!一份由公众号「pythonic生物人」精心制作的PythonMatplotlib可视化系统教程,105页PDFhttps://mp.weixin.qq.com/s/QaSmucuVsS_DR-klfpE3-Q10W字《Rg
- Linux中LVM逻辑卷扩容
在Linux系统中对根目录所在的LVM逻辑卷进行扩容,需要依次完成物理卷扩容➔卷组扩容➔逻辑卷扩容➔文件系统扩容四个步骤。以下是详细操作流程:一、确认当前磁盘和LVM状态#1.查看磁盘空间使用情况df-h/#2.查看块设备及LVM层级关系lsblk#3.查看LVM详细信息(物理卷PV、卷组VG、逻辑卷LV)pvdisplayvgdisplaylvdisplay二、扩容物理卷(PV)场景1:已有未分
- 什么是OA系统?使用OA系统对企业有哪些好处?
OA系统(OfficeAutomationSystem),即办公自动化系统,是将现代化办公和计算机网络功能结合起来的一种新型的办公方式。是现代企业管理中一种重要的信息化工具,它通过计算机技术、网络技术和数据库技术等手段,实现企业内部办公流程的自动化和信息化管理。使企业的信息交流更加顺畅,办公流程更加高效,从而提高企业的运营效率和管理水平。一、主要功能1.文档管理文档存储与检索:OA系统可以集中存储
- .NET中的强名称和签名机制
.NET中的强名称(StrongName)和签名机制是.NETFramework引入的一种安全性和版本控制机制。以下是关于.NET中强名称和签名机制的详细解释:强名称定义:强名称是由程序集的标识加上公钥和数字签名组成的。程序集的标识包括简单文本名称、版本号和区域性信息(如果提供的话)。作用:强名称主要用于确保程序集的唯一性和完整性。通过签发具有强名称的程序集,可以确保名称的全局唯一性,防止名称冲突
- LLM中 最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?在大语言模型(LLM)中,最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息,这是由LLM的核心架构(以Transformer为基础)决定的,具体可以从以下角度理解:1.核心机制:自注意力(Self-Attention)的作用现代LLM(如GPT系列、Qwen等)均基于Transformer架构,其核心是自注意力机制。在
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- .NET中的安全性之数字签名、数字证书、强签名程序集、反编译
hezudao25
NET.netassembly加密算法referenceheader
本文将探讨数字签名、数字证书、强签名程序集、反编译等以及它们在.NET中的运用(一些概念并不局限于.NET在其它技术、平台中也存在)。1.数字签名数字签名又称为公钥数字签名,或者电子签章等,它借助公钥加密技术实现。数字签名技术主要涉及公钥、私钥、非对称加密算法。1.1公钥与私钥公钥是公开的钥匙,私钥则是与公钥匹配的严格保护的私有密钥;私钥加密的信息只有公钥可以解开,反之亦然。在VisualStud
- GoView 强势入驻 GitCode:拖拽低代码,打造高颜值数据大屏
GitCode 代码君
gitcode低代码开源
信息可视化时代,数字大屏日益成为展示核心KPI、运营状态、监控预警的主流形式。然而,用传统方式开发一个定制化数字大屏需要解决多少问题?1.繁复的数据源集成,各种不同的协议和格式……2.让人晕头转向的可视化逻辑,调动艰难的样式、布局、动画,和往往难以统一的风格3.牵一发而动全身的代码结构,就想换个主题色结果开启的全局CSS大冒险……现在,一个开源项目即可搞定上述问题——拖拽式低代码数字可视化平台Go
- 为Layui Table组件添加前端搜索功能
caifox菜狐狸
JavaScript学习之旅:从新手到专家前端layuijavascripttable前端搜索表格搜索前端框架
在现代Web开发中,数据展示和交互功能是构建高效、用户友好界面的关键要素之一。Layui作为一款广受欢迎的前端UI框架,以其简洁的代码、丰富的组件和强大的功能,为开发者提供了极大的便利。其中,Layui的Table组件更是以其强大的数据展示能力和灵活的配置选项,成为了许多项目中不可或缺的部分。然而,在实际应用中,仅仅展示数据往往是不够的。用户通常需要根据自己的需求快速查找特定信息,这就需要为表格添
- .NET 一款基于BGInfo的红队内网渗透工具
dot.Net安全矩阵
网络.net安全.netcoreweb安全矩阵
01阅读须知此文所提供的信息只为网络安全人员对自己所负责的网站、服务器等(包括但不限于)进行检测或维护参考,未经授权请勿利用文章中的技术资料对任何计算机系统进行入侵操作。利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失,均由使用者本人负责。本文所提供的工具仅用于学习,禁止用于其他方面02基本介绍在内网渗透过程中,白名单绕过是红队常见的技术需求。Sharp4Bginfo.exe是一款基于微软签名工具
- LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的有个假设:就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说,这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
- 数据分析常用指标名词解释及计算公式
走过冬季
学习笔记数据分析大数据
数据分析中有大量常用指标,它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。下面是一些核心指标的名词解释及计算方式,按常见类别分类:一、流量与用户规模指标页面浏览量名词解释:用户访问网站或应用时,每次加载或刷新一个页面就算一次PV。它衡量的是页面被打开的总次数。计算方式:PV=∑(所有页面被加载的次数)(通常由埋点或日志直接统计)独立访客数名词解释:在特定时间范围内(如一天、一周、一月),访问网站
- Java Web 之 Session 详解
艾伦~耶格尔
java开发语言后端前端session
在JavaWeb开发中,Session就像网站的专属记忆管家,为每个用户保管着重要的信息和状态,确保用户在网站的旅程顺畅无阻。场景一:想象你去一家大型超市购物,推着购物车挑选商品。这个购物车就如同Session,它记录了你的购物信息,方便你在结账时一次性结算。场景二:你在玩一个在线游戏,登录账号后,你的游戏进度、等级、装备等信息都会被保存在Session中,即使你中途关闭游戏,下次登录时依然可以继
- 视频分析:让AI看懂动态画面
随机森林404
计算机视觉音视频人工智能microsoft
引言:动态视觉理解的革命在数字信息爆炸的时代,视频已成为最主要的媒介形式。据统计,每分钟有超过500小时的视频内容被上传到YouTube平台,而全球互联网流量的82%来自视频数据传输。面对如此海量的视频内容,传统的人工处理方式已无法满足需求,这正是人工智能视频分析技术大显身手的舞台。视频分析技术赋予机器"看懂"动态画面的能力,使其能够自动理解、解释甚至预测视频中的内容,这一突破正在彻底改变我们与视
- iOS 获取Wifi信息
背景智能硬件入网的时候,硬件端通常需要通过WiFi入网,这种情况,可能需要App获取WiFi信息,来做WiFi匹配,同时也可以减少用户填写的信息。智能硬件WiFi入网方式利用HomeKit流程入网,然后利用Boujour绑定设备App连接硬件WiFi,将有网WiFi的信息通过http或者蓝牙方式发送给硬件(需要用户选择wifi,且可能有网WiFi是硬件不支持的,比如部分硬件不支持5GWiFi)部分
- 2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 43(题目+回答)
独行soc
2025年护网面试职场和发展linux科技渗透测试安全护网
安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。目录2025年HW(护网面试)431.自我介绍与职业规划2.Webshell源码级检测方案3.2025年新型Web漏洞TOP54.渗透中的高价值攻击点5.智能Fuzz平台架构设计6.堆栈溢出攻防演进7.插桩技术实战应用8.二进制安全能力矩阵9.C语言内存管理精要10.Pyth
- Python爬虫实战:利用最新技术爬取B站直播数据
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言html百度
1.B站直播数据爬取概述B站(哔哩哔哩)是中国最大的年轻人文化社区和视频平台之一,其直播业务近年来发展迅速。爬取B站直播数据可以帮助我们分析直播市场趋势、热门主播排行、观众喜好等有价值的信息。常见的B站直播数据类型包括:直播间基本信息(标题、分类、主播信息)实时观看人数与弹幕数据礼物打赏数据直播历史记录分区热门直播数据本文将重点介绍如何获取直播间基本信息和分区热门直播数据。2.环境准备与工具选择2
- 基于Python的智能公示信息监控爬虫系统开发实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言音视频搜索引擎scrapy
摘要本文详细介绍了如何使用Python构建一个高效的公示信息监控爬虫系统。系统采用最新技术栈,包括异步爬取、智能解析、反反爬策略等,能够自动监控各类政府网站、企业公示平台的更新信息。文章从系统设计到具体实现,提供了完整的代码示例和详细的技术解析,帮助读者掌握大规模公示信息采集的核心技术。关键词:Python爬虫、公示监控、信息采集、异步爬取、智能解析1.引言在数字化时代,各类公示信息(如政府采购、
- 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