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Tee xm
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一、Trae简介与核心优势Trae是字节跳动推出的国内首个AI原生集成开发环境(AIIDE),它不同于传统的代码编辑器或AI插件,而是将AI能力深度集成到整个开发流程中,实现"人与AI协同编程"的全新体验。作为一款真正的AI原生IDE,Trae具备以下核心优势:全场景AI支持:从代码生成、补全到Bug修复、优化建议,覆盖开发全生命周期强大的上下文理解:能理解整个项目代码结构,而不仅是单个文件多模型
- richeditor-android:打造Android移动应用的富文本编辑体验
Kingston Chang
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在移动应用开发中,richeditor-android为Android平台提供了一个功能强大的富文本编辑器,旨在提供与H5端类似的编辑体验,使开发者能够快速实现专业的文字编辑功能。框架以用户体验为中心,提供简洁的API、高度定制化能力和丰富的预设样式。集成简单,支持文本编辑的常见操作,并且经过性能优化确保在各种Android设备上流畅运行。通过设置回调、自定义
- Android面试总结之Handler 机制深入探讨原理、应用与优化
每次的天空
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1.使用过Handler吗?Handler是用来干嘛的?答:使用过,Handler是android中设计的用于线程间通信的工具类,针对单个Handler对象而言,与其关联的有Message,MessageQueue和Looper,其中Message存储于MessageQueue中,Looper从MessageQueue中取消息并处理,Handler将Message添加到MessageQueue中。
- SvelteKit 最新中文文档教程(13)—— Hooks
前言Svelte,一个语法简洁、入门容易,面向未来的前端框架。从Svelte诞生之初,就备受开发者的喜爱,根据统计,从2019年到2024年,连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1:Svelte以其独特的编译时优化机制著称,具有轻量级、高性能、易上手等特性,非常适合构建轻量级Web项目。为了帮助大家学习Svelte,我同时搭建了Svelte最新的中文文档站点。如果需要进阶学习,也可以入手我
- Java中的NoSQL数据库应用与优化
省赚客app开发者
javanosql开发语言
Java中的NoSQL数据库应用与优化大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天,我们将探讨Java中的NoSQL数据库应用与优化。NoSQL数据库因其灵活性、高性能和扩展性,已经成为现代应用程序中不可或缺的一部分。与传统的关系型数据库相比,NoSQL数据库能够处理大规模的数据和高并发请求,并且支持各种数据模型,如文档、键值、列族和图数据库。本文将介绍常见的
- yolo模型学习笔记——4——yolov4相比与yolov3的优点
Summit-
YOLO学习笔记
1.网络结构和架构的改变(1)yolov3使用darknet-53的主干网络,该网络基于残差结构(2)yolov4使用CSPDarknet53,增强版darknet-53,具有更高的计算效率和更好的特征提取能2.优化技术(1)yolov3使用了基础的数据增强技术(如翻转、裁剪、亮度调整等),并且使用了自适应锚框来匹配目标的大小(2)yolov41.Mosaic数据增强这是一种新的数据增强方法,通过
- Java 前端与后端交互:解锁 RESTful API 设计的秘密
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )
Javajava安全pythonJava
引言随着互联网技术的快速发展,前后端分离已经成为现代Web开发的主流趋势之一。在这个过程中,RESTfulAPI成为了连接前端界面与后端数据处理的重要桥梁。作为一位拥有20年实战经验的编码专家,我见证了RESTfulAPI在不同场景中的广泛应用,从简单的数据查询到复杂的业务逻辑处理,无不体现出它的强大与灵活。本文将带你深入了解Java在前后端交互中如何运用RESTfulAPI设计,不仅适合初学者入
- YOLOv12即插即用--AKConv
辛勤的程序猿
YOLOv12改进YOLO
1.模块介绍AKConv(AdaptiveKernelConvolution)是一种创新的卷积结构,允许卷积参数的数量按线性方式增长或减少,区别于传统卷积核参数随核尺寸平方增长的模式。这一特性对于资源受限的硬件环境极具优势,因为它能够根据实际需求动态调整参数规模,从而实现更加高效的计算资源利用。在计算资源有限的情况下,AKConv通过减少冗余参数和优化计算开销,使得轻量级模型仍能保持较高的性能,这
- 大模型在支气管肺炎预测及治疗方案制定中的应用研究
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围术期危险因子预测模型研究人工智能算法机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与内容1.3研究方法与创新点二、大模型技术及支气管肺炎概述2.1大模型技术原理与应用现状2.2支气管肺炎的病因、病理与临床表现2.3目前支气管肺炎的诊断与治疗方法三、大模型在支气管肺炎术前预测与方案制定3.1术前风险因素分析与数据收集3.2大模型构建与术前风险预测3.3根据预测结果制定手术方案3.4麻醉方案的制定与优化四、大模型在支气管肺炎术中监测与决
- 批量将PPT文件中所有图片无损另存出来
Darwin2018
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用PPT有时候需要把其实的大部分图片无压缩另存出来,手动右键太慢了,写了个python,优化了一下,可以根据图片的格式另存出对应后缀的图片,避免放入PS编辑不了。注意如果是python3.9以上版本,要先修改pptx库中的compat/__init__.py文件。一、主要代码1、安装库pipinstallpython-pptx2、核心代码,复制运行就可以,如果出错就看下一步frompptximpo
- 智能体入门——遗传算法与Qlearning
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
智能体入门——遗传算法与Q-learning关键词:智能体、遗传算法、Q-learning、强化学习、优化算法、机器学习、人工智能摘要:本文深入探讨了两种重要的智能体学习算法:遗传算法和Q-learning。文章首先介绍了智能体的基本概念,然后详细阐述了遗传算法和Q-learning的原理、实现方法和应用场景。通过对比分析,我们探讨了这两种算法的优缺点及其在不同问题领域的适用性。最后,文章展望了这
- 【AI大模型应用开发】【RAG评估】综述:一文了解RAG评估方法、工具与指标
Langchain
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0.RAG效果评估的必要性评估出RAG对大模型能力改善的程度RAG优化过程,通过评估可以知道改善的方向和参数调整的程度1.RAG评估方法1.1人工评估最Low的方式是进行人工评估:邀请专家或人工评估员对RAG生成的结果进行评估。他们可以根据预先定义的标准对生成的答案进行质量评估,如准确性、连贯性、相关性等。这种评估方法可以提供高质量的反馈,但可能会消耗大量的时间和人力资源。1.2自动化评估自动化评
- MySQL SQL优化
LLLLLindream
mysqlsql数据库
1.插入数据insert优化批量插入(500-1000)insertintotb_uservalues(),(),()手动提交事务starttransaction;insertinto...insertinto........commit;主键顺序插入:乱序插入:8192188241589573顺序插入:1234578915218889大批量插入数据insert语句性能较低,此时用MySQL数据库
- AI驱动BIM设计革命:从三维建模到智能决策的跃迁
领码科技
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摘要AI与BIM技术的深度融合,正推动建筑设计从传统经验驱动向数据智能驱动转型。通过机器学习、深度学习与专家系统的赋能,BIM在设计阶段的方案生成、布局优化、合规审查等环节展现出显著优势,效率提升达30%-50%。本文从技术融合、应用场景、典型案例及发展瓶颈四维度展开,结合流程图与表格化分析,揭示AI+BIM在建筑全生命周期中的革新潜力,并为行业实践提供可操作性指南。关键词:AI、BIM、智能设计
- MySQL进阶:SQL高级技巧 - CTE和递归查询
墨夶
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MySQL进阶:SQL高级技巧-CTE和递归查询❓引言:为什么需要了解CTE和递归查询❓在处理复杂的数据库查询时,传统的子查询和连接操作往往会导致代码冗余和性能下降。MySQL8.0引入了公共表表达式(CommonTableExpressions,简称CTE)和递归查询,这些高级特性可以帮助我们更简洁、高效地处理复杂查询。本文将深入探讨CTE和递归查询的概念、语法、应用场景以及优化技巧。️CTE(
- 使用 SQL CTE(公共表表达式)优化数据查询的实践
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目录一、背景二、什么是CTE?三、CTE的基本结构四、示例分析五、CTE的作用六、优势分析一、背景在数据分析和数据库管理中,SQL查询的效率和可读性是至关重要的。随着数据量的不断增加,复杂的查询变得越来越难以管理和理解。为了解决这个问题,SQL提供了一种强大的工具——公共表表达式(CTE,CommonTableExpressions)二、什么是CTE?公共表表达式(CTE)是一种临时结果集,可以在
- 【Mysql】SQL 优化全解析
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文章目录一、理解执行计划1.1执行计划的作用1.2查看执行计划二、查询优化2.1避免全表扫描2.2使用覆盖索引2.3合理使用JOIN三、索引优化3.1索引设计原则3.2索引维护在数据驱动的当今时代,MySQL作为应用广泛的开源关系型数据库,肩负着存储和处理大量关键业务数据的重任。而决定MySQL数据库性能优劣的核心因素,正是高效的SQL语句。一条未经优化的SQL,不仅可能导致系统响应迟缓,在高并发
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大语言模型(LLM)在文章摘要和新闻标题生成领域已形成多个成熟应用,这些应用通过提升效率、优化质量和适应复杂场景,显著改变了内容处理的方式。以下是具体应用场景及技术特点的总结:一、文章摘要的成熟应用自动生成结构化摘要大语言模型能够识别长文本的引言、主体和结论等结构,并提取关键信息生成简洁摘要。例如,基于Transformer的模型(如BERT、GPT)通过注意力机制捕捉长距离依赖关系,显著提升了摘
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以下是大语言模型在文章摘要和新闻标题生成领域成熟应用中所利用的主要模型及其核心能力分析,结合具体案例与技术特性:一、主流大模型及其能力OpenAI的GPT系列(如GPT-3、GPT-4)核心能力:动态生成与优化:通过调整提示词(如“生动但中性”),生成多样化的标题变体或摘要风格,适应不同场景需求。引文敏感处理:结合多步提示工程(如先提取引文再生成摘要),显著提升引文保留准确率(如德国媒体IPPEN
- 基于dify平台批量分析excel格式信息
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如何以表格形式批量输入一些信息,然后让大模型以对话应用形式逐条进行推理分析?这里提供一个分步解决方案,结合Dify平台功能和API调用优化的思路,既保证效率又降低复杂度:1.优先检查Dify的「数据集」功能Dify支持通过「数据集」功能批量上传结构化数据(如CSV/Excel),并自动分块存储。操作步骤:进入Dify控制台,创建数据集并上传表格文件。在「对话应用」中选择该数据集作为知识库。配置提示
- 【商城实战(74)】数据采集与整理,夯实电商运营基石
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【商城实战】专栏重磅来袭!这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建,运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架,到用户、商品、订单等核心模块开发,再到性能优化、安全加固、多端适配,乃至运营推广策略,102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节,还是探寻商城运营之道,本专栏都能提供从0到1的系统讲解,助力你打造独具竞争力的电商平台,开启电商实战
- 阿里云国际站代理商:如何通过并行文件系统提升IO性能?
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1.元数据管理优化设计高效的元数据管理模块,如基于键值存储的模块,以提升元数据的IOPS(每秒输入输出操作次数),减少元数据访问延迟。2.并行I/O处理模型优化采用异步I/O和多线程技术,提高I/O处理的并发度,使多个进程或线程能够同时进行I/O操作,充分利用系统的I/O能力。3.网络通信优化采用多轨通信机制,增加网络通信带宽,减少数据传输瓶颈,确保数据能够快速地在节点之间传输。4.数据条带化将文
- 使用 EasyExcel 实现高效的 Excel 读写操作
小DuDu
javaspringbootspring
在日常开发中,Excel文件的读写操作是一个常见的需求。EasyExcel是阿里巴巴开源的一个高性能、易用的Excel读写库,可以大幅提高处理Excel文件的效率。它通过事件驱动模型优化了大数据量Excel的读写性能,非常适合处理大文件或高并发场景。本篇博客将从EasyExcel的基本概念、优势、安装、读写操作以及高级用法展开,并提供清晰的代码示例。一、EasyExcel的核心特点高性能:基于流式
- AI视频生成竞赛:代理IP如何成为隐形冠军的「加速器」
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目录一、代理IP:AI竞赛的「瑞士军刀」二、技术解构:代理IP的「三重加速」三、技术博弈:代理IP的「攻防战」四、成本经济学:代理IP的「杠杆效应」五、伦理边界:代理IP的「暗面」结语:智能时代的「影子战争」在AI视频生成技术的军备竞赛中,参赛者们往往将目光投向算力集群、算法优化这些显性战场。但真正的行家却悄悄启用了一种「降维打击」工具——代理IP。这些看似普通的网络地址,正在成为决定竞赛胜负的隐
- GaussDB 内存结构详解
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GaussDB内存结构详解GaussDB是华为推出的高性能、可扩展的关系型数据库管理系统,广泛应用于企业级应用、大数据处理和云计算场景。内存管理在数据库性能和稳定性中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨GaussDB的内存结构,包括其主要组件、内存分配机制、缓存管理以及内存优化策略,帮助您全面理解并优化GaussDB的内存使用。目录GaussDB内存架构概述内存组成部分共享内存(SharedMem
- 分布式特性对比
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以下是关于分片(Sharding)、一致性哈希、两阶段提交(2PC)、Paxos、Raft协议、数据局部性的对比分析与关联性总结,涵盖核心机制、适用场景及相互关系:一、概念对比与关联概念核心目标关键特性典型应用场景与其它技术的关联分片(Sharding)数据水平拆分按规则(哈希、范围等)分散数据到不同节点大规模数据存储(如GAUSSDB分片表)依赖一致性哈希优化分布,需结合数据局部性设计一致性哈希
- 优化算法:遗传算法
垂杨有暮鸦⊙_⊙
算法高等工程数学算法数学建模笔记学习
注:可先看实例《优化算法:遗传算法实例》对照理解目录1.前言2.遗传算法的基本原理2.1基本思想2.2遗传算法中的生物遗传学概念3.遗传算法的步骤1.前言遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种解优化问题的导向随机搜索方法,它模拟生物在自然进化中的选择和遗传(即适者生存)规律而提出来的全局优化搜索算法。遗传算法的思想和基本概念最早由美国Michigan大学的J.Holland教授于
- 自动交易的效率提升:券商API的优化技巧有哪些?
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程序化炒股Deepseek量化交易Python程序化交易PTradeQMT量化交易量化股票deepseek
推荐阅读:《【最全攻略】券商交易接口API申请:从数据获取到下单执行》引言随着金融科技的快速发展,自动交易系统在金融市场中扮演着越来越重要的角色。券商API(应用程序编程接口)作为连接投资者与交易平台的桥梁,其性能和效率直接影响到自动交易系统的运行效果。因此,优化券商API对于提升自动交易效率至关重要。本文将探讨券商API的优化技巧,以期为相关从业者提供参考。券商API的重要性券商API是自动交易
- DeepSeek集成IT技术开发方向全景解读:重构智能开发新范式
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DeepSeek部署DeepSeekAI重构人工智能机器学习
一、技术架构革命:支撑IT开发集成的三大引擎1.动态MoE架构(DeepSeekMoE-32B)通过混合专家系统实现精准任务路由,在软件开发场景中展现出显著优势:代码生成场景:激活Java/Python/C++等语言专家模块,单元测试覆盖率提升至85%硬件资源优化:FP16量化下推理显存需求低至12GB,支持边缘设备部署2.多模态融合引擎突破传统NLP模型局限,实现代码-文档-时序数据的联合理解:
- GaussDB数据获取与处理实战:从基础查询到分布式流计算
如清风一般
gaussdb分布式linq数据库
GaussDB数据获取与处理实战:从基础查询到分布式流计算引言在金融风控、物联网时序分析等场景中,GaussDB需处理PB级数据的实时获取与计算。本文将深入解析如何通过SQL优化、分布式计算框架集成及流处理技术,构建高效的数据处理管道,提供从基础CRUD到复杂分析的完整技术栈实践。一、数据获取核心技术1.1高效查询基础sql--使用覆盖索引加速点查CREATEINDEXidx_user_trans
- 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/pwd@192.168.0.5:1521/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