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俞兆鹏
AI学习指南ai
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- C# WPF入门学习主线篇(二十四)—— 数据绑定基础
Ice bear433
学习C#WPFc#wpf学习
C#WPF入门学习主线篇(二十四)——数据绑定基础数据绑定是WPF的重要特性之一,它允许UI元素和数据源之间建立连接,从而实现数据的自动更新和显示。通过数据绑定,开发者可以减少大量的手动更新代码,使应用程序更具响应性和可维护性。本篇博客将详细介绍WPF数据绑定的基础知识,包括单向绑定、双向绑定、绑定路径和数据上下文。1.数据绑定基础数据绑定是指将控件的属性与数据源进行连接,使得控件的显示内容和数据
- C语言入门(大一笔记)函数篇
考不上贰幺幺不改名
C语言笔记c语言程序设计编程语言
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- STM32 USB通信知识与应用详解
番茄老夫子
stm32嵌入式硬件单片机
在嵌入式系统开发中,STM32作为一款性能卓越的微控制器,其USB通信功能的应用十分广泛。本文将深入探讨STM32USB的相关知识,从基础概念到实际应用,为读者呈现一个全面的STM32USB通信知识体系。一、USB基础知识USB(UniversalSerialBus,通用串行总线)是一种用于计算机与外部设备连接的接口技术。它以其高速、可靠、灵活的数据传输方式,成为现代计算机系统中不可或缺的组成部分
- C# WPF学习总结
战族狼魂
WPFC#c#wpf学习
经过一段时间的学习和实践,我对C#WPF(WindowsPresentationFoundation)有了更深入的理解。WPF作为一个强大的桌面应用程序开发框架,为开发者提供了丰富的UI控件、强大的数据绑定和灵活的布局系统。以下是我对C#WPF学习的一些总结:目录1.基础知识2.UI设计3.数据绑定4.动画和特效5.命令和路由事件6.自定义控件和扩展性7.性能优化和内存管理8.实战项目经验9.学习
- 鸿蒙(HarmonyOS)应用开发实战——数据库版本升级案例
CTrup
移动开发鸿蒙开发HarmonyOSharmonyos数据库华为鸿蒙开发装饰器模式ArkUI前端
往期推文全新看点学鸿蒙开发的优劣势,你清楚吗?建议你了解一下!鸿蒙(HarmonyOS)北向开发知识点记录~鸿蒙(OpenHarmony)南向开发保姆级知识点汇总~鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景?嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发?看完这篇你就了解了~对于大前端开发来说,转鸿蒙开发究竟是福还是祸?鸿蒙岗位需求突增!移动端、PC端、IoT到底该怎么选?记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~持续更新中…
- C#WPF的相关知识点
Documentlv
C#wpfc#开发语言windows
学习C#WPF的路线了解C#编程基础熟悉WPF界面设计原理掌握WPF控件的使用学习数据绑定和MVVM架构深入理解WPF动画和转换效果学习WPF中的多媒体和图形绘制掌握WPF中的布局和控件模板学习WPF中的自定义控件和样式了解C#编程基础如果你想开始学习C#编程语言,这里是一些关键的基础知识,可以帮助你快速上手。C#是什么C#是一种通用的、面向对象的编程语言,由微软公司开发。它在.NET框架上运行,
- vue中修改子组件样式
dengling4813
javascriptViewUI
一、问题叙述项目里需要新添加一个表单页面,里面就只是几个select,这个几个select是原本封装好的组件,有自己原本的样式,而这次的原型图却没有和之前的样式统一起来,需要微调一下,这里就涉及到父组件修改子组件的样式。不想混用本地和全局样式,所以选择了>>>,但是并不起作用,就换成/deep/,其实到这里我也没有继续深入这个知识点,因为在浏览器里预览后已经实现了原型图的样式,直到打包在手机上测试
- vue3 antd table表格样式修改——ant design vue table表格的行高调整
Dorable_Wander
antdesignvueVuevue.jscss前端anti-design-vuejavascript
vue3antd项目实战——修改antdesignvuetable组件的默认样式(调整每行行高)知识调用场景复现实际操作解决a-table表格padding过宽知识调用文章中可能会用到的知识链接vue3+antdesignvue+ts实战【ant-design-vue组件库引入】css样式穿透(/deep/::v-deep深度选择器)vue3antd项目实战——table表格(一文带你快速实现后台
- 大模型中的常用名词介绍八:【特征与数据处理、伦理与公平性等】【建议收藏】
神马行空
大模型人工智能深度学习计算机视觉神经网络架构自然语言处理
本文总结了大模型领域有关特征与数据处理、伦理与公平性等其他部分的名词,并解释其含义。跳出浩如烟海的大模型知识圈层,从概念上理清大模型的基础脉络!序号模块分组说明快捷访问1模型架构与基础概念介绍了【模型架构与基础概念】相关的常见名词及含义大模型中的常用名词介绍一:【模型架构与基础概念】【建议收藏】-CSDN博客2训练方法与技术介绍了【训练方法与技术】相关的常见名词及含义大模型中的常用名词介绍二:【训
- 【Python爬虫(71)】用Python爬虫解锁教育数据的奥秘
奔跑吧邓邓子
Python爬虫python爬虫开发语言教育数据
【Python爬虫】专栏简介:本专栏是Python爬虫领域的集大成之作,共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起,深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑,覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取,还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者,都能从中汲取知识,助力掌握爬虫核心技能,开拓技术视野。目录一、引言二、确定目标网站2.1教育机构官网2.2在线学习平台三、爬
- Excel 基础知识-操作手册2
数据牧马人
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十、查找与引用函数Excel中的查找与引用函数非常丰富,以下是一些主要的函数及其使用示例:1.**VLOOKUP**-语法:`VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup])`-示例:假设A列是员工编号,B列是员工姓名,你想根据员工编号查找员工姓名。公式:=VLOOKUP(123,A2:B100,2,FALSE)这将在A2
- 【GPT入门】第16课 RAG入门
*星星之火*
大模型gpt
【GPT入门】第16课RAG入门1.RAG概念核心原理主要应用优势挑战RGA工作图解2.RAG系统基本搭建流程1.RAG概念RAG通常指检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration),是一种将检索技术与生成式人工智能相结合的技术架构,以下是关于它的详细介绍:核心原理检索:RAG会在大量的文本数据中进行检索,这些数据可以是网页、文档、知识库等。它通过各种检索算法和技术,快
- 利用 DeepSeek 总结运维知识库的总结报告
缘来是黎
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一、背景在运维工作中,知识库是重要的知识沉淀与共享工具。随着公司业务的发展,运维涉及的系统、设备和技术日益复杂,原有的运维知识库内容繁杂、缺乏条理,难以高效检索和利用。为了提升知识库的可用性,我尝试借助DeepSeek这一强大的AI工具对其进行总结与优化。二、问题分析知识碎片化:原知识库中的知识分散在不同文档和记录中,缺乏统一的组织架构,导致查找特定知识时需要耗费大量时间。分类不清晰:知识分类不够
- ctfshow做题笔记—前置基础—pwn13~pwn19
Yilanchia
笔记学习
文章目录前言一、pwn13二、pwn14三、pwn15(编译汇编代码到可执行文件,即可拿到flag)四、pwn16(使用gcc将其编译为可执行文件)五、pwn17六、pwn18七、pwn19(关闭了输出流,一定是最安全的吗?)前言记录一下pwn13~pwn19,巩固一下学到的知识。一、pwn13知识点:如何使用GCCgccmain.c-oprogram·gcc是调用GCC编译器的命令。·-opro
- 我的创作纪念日,不忘初心,方得始终
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杂谈
机缘八年前,我怀着对知识的渴望和分享的热情,踏入了CSDN这个充满活力的技术交流平台,开启了我的创作之旅。那时的我,刚刚在技术的海洋中启航,渴望找到一个地方记录自己的成长足迹,与更多的人分享自己的所学所思。收获提示:在创作的过程中都有哪些收获例如:获得了多少粉丝的关注获得了多少正向的反馈,如赞、评论、阅读量等认识和哪些志同道合的领域同行…日常提示:当前创作和你的工作、学习是什么样的关系例如:创作是
- 自然语言处理:文本聚类
老赵爱学习
python文本聚类k均值聚类算法高斯混合模型的最大期望值算法无监督朴素贝叶斯模型自然语言处理人工智能
介绍大家好,博主又来和大家分享自然语言处理领域的知识了。今天给大家分享的内容是自然语言处理中的文本聚类。文本聚类在自然语言处理领域占据着重要地位,它能将大量无序的文本按照内容的相似性自动划分成不同的类别,极大地提高了文本处理和信息提取的效率。就好比在一个大型图书馆中,文本聚类能够像智能管理员一样,把各种书籍按照主题分类摆放,方便读者快速找到所需资料。而实现文本聚类的方法有很多,其中k均值聚类算法、
- 「基于大模型的智能客服系统」语义理解、上下文记忆与反馈机制设计
网罗开发
AI大模型人工智能人工智能职场和发展
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 计算机组成原理知识点精汇(一)计算机基础知识
A.sir啊
计算机组成原理计算机组成原理冯诺依曼硬件架构CPU
一、冯·诺伊曼计算机的特点(1)计算机由运算器、控制器、存储器、输人设备和输出设备五大部件组成。(2)程序和数据存放在同一存储器中,并按地址寻访。(3)指令和数据均采用二进制运算。(4)指令由操作码和地址码组成,操作码用来表示操作的类型,地址码用来表示操作数和操作结果的地址。(5)机器以运算器为核心,输人输出设备与存储器之间的数据传送都要通过运算器。二、机器字长CPU一次操作中能够处理的数据的位数
- 【自学笔记】讯飞星火基础知识点总览-持续更新
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笔记
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介二、核心功能1.语音识别2.自然语言处理3.知识图谱4.星火API三、基础概念1.AI模型2.数据处理3.交互方式四、应用场景示例1.办公场景2.学习场景3.生活场景五、总结总结讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介讯飞星火是科大讯飞推出的一款强大的AI技术平台,它集成了语音识别、自然语言
- 【并查集】
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并查集(DisjointSetUnion,DSU)是一种用于处理不相交集合的数据结构,主要支持两种操作:查找(Find)和合并(Union)。它在解决连通性问题、图论问题以及动态连通性等问题时非常有用。并查集的基础知识基本概念:集合:并查集维护一组不相交的集合,每个集合有一个代表元素。查找(Find):查找某个元素所属的集合的代表元素。合并(Union):将两个集合合并为一个集合。核心思想:路径压
- Nature:OpenAI的deep research工具对科研人员有用吗?
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人工智能论文阅读论文笔记prompt
OpenAI的deepresearch工具对科研人员有用吗?它有哪些优缺点?来看看全球学术界专家的评价。科技巨头OpenAI发布了一款名为“深度研究”的付费访问工具,该工具能够将来自数十乃至数百个网站的信息综合成一份数页长的引用报告。此工具与谷歌去年12月发布的同名“深度研究”功能类似,能在短短数十分钟内完成相当于数小时的工作量。许多科学家对其撰写文献综述或整篇综述论文的能力,甚至识别知识空白的能
- 计算机组成原理与系统结构 知识点总结-简答题3【中央处理器+Flynn分类法+指令级并行+线程级并行-多处理机】
Geometry Fu
计算机组成原理与系统结构算法
中央处理器42.流水线中有哪三种冒险?请简述,并至少举出一种解决冒险的方法。结构冒险:需要的资源被占用(硬件资源冲突)。将指令和数据分别存储;设计指令/数据高速缓存。数据冒险:需要等待前面指令完成其读写操作。转发(旁路);代码重排;阻塞和冒泡。控制冒险:根据前面正在执行的指令决策控制操作。静态分支预测;动态分支预测;分支延迟。Flynn分类法43.请简述Flynn分类法将计算机系统结构分成哪四类。
- Python面试题:如何在 Python 中反转一个字符串?
超哥同学
Python系列pythonwindows开发语言面试编程
在Python中反转一个字符串有多种方法,下面详细介绍几种常用的方法,并扩展相关的知识点。方法1:使用切片Python的切片(slice)功能强大,反转字符串可以通过负步长实现。#示例original_string="hello"reversed_string=original_string[::-1]print(reversed_string)#输出:"olleh"解释:original_str
- 程序化广告行业(12/89):需求方与需求方服务深度剖析
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程序化广告大数据zookeepernosql
程序化广告行业(12/89):需求方与需求方服务深度剖析大家好!一直以来,我对程序化广告行业充满了探索的热情,在不断学习的过程中积累了不少有价值的知识。今天就想把这些知识分享出来,和大家一起学习进步,深入了解程序化广告行业中需求方与需求方服务的相关内容。一、程序化广告的需求方构成程序化广告的需求方主要包括广告主和代理商,根据广告投放目的和业务类型,又可细分为效果类需求方和品牌类需求方。(一)效果类
- 中信银行太原分行开展3.15金融知识进社区志愿活动
lsrsyx
金融
为扎实开展“我为群众办实事”实践活动,深入推进金融知识进社区工作,中信银行太原分行在第62个学雷锋纪念日到来之际,以“315消费者权益保护日”为契机,联合小店街道汾东南路社区温情开展了一场集爱心慰问、贴心服务与金融知识普及于一体的志愿服务活动,用实际行动传递温暖,提升老年群体金融素养。活动伊始,太原分行的志愿者们带着精心准备的慰问品,走进老年人的家中,主动帮忙打扫卫生,擦拭家具、清扫地面、整理杂物
- 【harmonyOS NEXT 下的前端开发者】WAV音频编码实现
九酒6
HarmonyOSharmonyos音视频华为
继6年前使用js实现的mp4封装之后,再次回顾编解码的知识是在23年8月接收到的私信,让补充下插件里的音频部分。被迫回去翻了一下6年前的代码,然而发现当初提交的也没有音频的部分,而由于时间久远,早已忘记的差不多了,没能力赚这笔外快了。视频编码部分还是因为有保留的代码支持,才能捡回来一些。背景原文js实现封装MP4格式文件并下载中,因为近几年的技术更新与变化,一些重要的资料网站也被关停了。然而,我现
- C# 三层架构与七层架构
bit&y
C#三层架构
前言学习三层的时候对于这三层有了大致的了解,但是还是说不出个一二,今天试着总结一下,将自己的知识重新梳理一遍。三层架构概念三层架构通常意义上讲的就是将整个业务应用划分为:表现层(UI)、业务逻辑层(BLL)、数据访问层(DAL)。具体又分为:界面外观层、界面规则层、业务接口层、业务逻辑层、实体层、数据访问层、数据存储层共七层。为什么要分层?为了解耦,高内聚,低耦合提示三层架构指的不是一定要分三层,
- python语言字符串练习题
微__凉
习题集python开发语言numpy
第1关:求字符串的长度任务描述本关需要你编写一个程序,输出字符串的长度。相关知识len()方法描述:Python中的len()方法返回对象(字符、列表、元组等)的长度。####编程要求comment:<>(“编程要求”部分说一下本关要解决的问题的具体要求,并给出相应代码的框架,以及要求学生填写的那一块)命令行随机输入一个字符串,输出其长度测试举例:测试输入:1234预期输出:4importmath
- 【大模型新书】基于RAG的生成式AI:使用LlamaIndex、Deep Lake和Pinecone构建自定义的检索增强生成管道
AI大模型-大飞
人工智能大模型学习AI产品经理语言模型大模型RAG大模型教程
书籍简介最小化AI幻觉,构建准确的自定义生成式AI管道,利用嵌入式向量数据库和集成的人类反馈来实现检索增强生成(RAG)购买本书的纸质版或Kindle版即包含免费的PDF格式电子书主要特点实现RAG的可追溯输出,将每个响应与其源文档链接,构建可靠的多模态对话智能体在管道中集成RAG、实时人类反馈改进和知识图谱,交付准确的生成式AI模型在动态检索数据集与微调静态数据之间平衡成本与性能书籍描述基于RA
- 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