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Yohann丶blog
python开发语言
imageMasterPlaceholder对象Classpptx.shapes.placeholder.MasterPlaceholder幻灯片母版上的占位符形状。auto_shape_type标识此自动形状类型的枚举值，例如MSO_SHAPE.ROUNDED_RECTANGLE。如果此形状不是自动形状，则引发ValueError。click_action提供访问点击行为的ActionSetti
- 办公自动化--python-pptx
python-码博士
办公自动化python办公软件
安装pipinstallpython-pptxpython操作pptx文件frompptximportPresentation创建ppt文件prs=Presentation()#创建ppt文件prs.save('texst01_ppt.pptx')#保存ppt文件创建副件prs1=Presentation('texst01_ppt.pptx')prs1.save('texst01_ppt副件.pp
- Direct Preference Optimization (DPO): 一种无需强化学习的语言模型偏好优化方法
Yuleave
论文学习语言模型人工智能自然语言处理
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.182901.背景与挑战近年来，大规模无监督语言模型（LM）在知识获取和推理能力方面取得了显著进展，但如何精确控制其行为仍是一个难题。现有的方法通常通过**强化学习从人类反馈（RLHF）**来引导模型行为，但RLHF存在以下问题：复杂性高：RLHF需要先训练一个奖励模型来反映人类偏好，然后使用强化学习来微调语言模型，使其在最大化奖励的
- 企业数字化运维运营体系规划设计方案PPT
公众号：优享智库
数字化转型数据治理主数据数据仓库运维大数据
这份文件是关于企业数字化运维运营体系规划设计的综合解决方案，主要围绕构建高效、安全、稳定和集约的运维运营体系展开。以下是文件的核心要点总结：设计原则与目标：设计原则：包括自主可控、适配自身管理体系、稳快结合。强调不依赖厂商，通过体系变革实现统一运营运维，以及平衡创新与稳定性。目标：围绕“安全、稳定、高效、集约”建设运维运营体系，支撑高效警务运行。运维运营体系架构：强调构建“标准化、自助化、可视化、
- 数据采集与存储——Elasticsearch实战详解
AI天才研究院
Python实战深度学习实战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
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源分布式搜索引擎，主要用于大规模数据的存储、检索、分析等功能。Elasticsearch非常适合处理结构化和非结构化的数据，并且提供完整的RESTfulAPI接口，可以与多种语言的客户端进行交互。本文将从以下几个方面对Elasticsearch进行详细介绍：⒈Elasticsearch的历史及特性介绍；⒉E
- Redis学习笔记
csdn_bobo_6
redis学习数据库
认识NoSQLNoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，特别是大数据应用难题。NoSQL特点方便扩展（
- 《从传统到智能：大模型交换机的变革之路》
烁月_o9
数据库服务器运维web安全安全
大模型交换机是一种专门为大规模人工智能模型提供网络和计算资源调度的硬件设备。以下是关于它的详细介绍：特点高带宽和低延迟：大模型的训练和推理通常需要处理大量的数据，高带宽可以确保数据在各个计算节点之间快速传输，低延迟则能减少数据传输过程中可能出现的瓶颈，提高训练和推理的效率。智能路由与数据调度：基于AI算法的调度机制，能够动态地调整数据传输路径，以应对不同网络条件和负载的变化，避免某些节点的拥塞，确
- Lambda离线实时分治架构深度解析与实战
喜欢猪猪
架构
一、引言在大数据技术日新月异的今天，Lambda架构作为一种经典的数据处理模型，在应对大规模数据应用方面展现出了强大的能力。它整合了离线批处理和实时流处理，为需要同时处理批量和实时数据的应用场景提供了成熟的解决方案。本文将对Lambda架构的演变、核心组件、工作原理及痛点进行深度解析，并通过Java代码实现一个实战实例。二、Lambda架构的演变Lambda架构是由Storm的作者NathanMa
- 情感分析常见算法与模型及实现步骤
计算机软件程序设计
知识科普算法情感分析机器学习
【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。常见的算法和模型包括以下几种：传统机器学习方法朴素贝叶斯（NaiveBayes）基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。计算简单，适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好，适
- 基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）
会飞的Anthony
自然语言处理人工智能信息系统自然语言处理word2vec人工智能
在本系列的第二篇文章中，我们将继续探讨Word2Vec模型，这次重点介绍负采样（NegativeSampling）技术。负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术，它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来，我们将通过详细的代码实现和理论讲解，帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。1.Word2Vec（负采样）原理1.1负采样的背景在Word2Vec的Skip-g
- 使用Python实现并行计算算法：效率提升的利器
Echo_Wish
Python进阶python算法开发语言
在处理大规模数据和计算密集型任务时，单线程的处理方式往往显得力不从心。并行计算作为一种提升计算效率的重要手段，能够充分利用多核处理器的优势，加速任务的完成。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言，提供了丰富的并行计算工具。本文将详细介绍如何使用Python实现并行计算算法，并通过具体代码示例展示其实现过程。项目概述本项目旨在通过Python实现一个并行计算算法，展示如何利用Python的多线
- Python并行计算：提高效率的利器
uote_e
pythonjavalinuxPython
在现代计算领域中，处理大规模数据和复杂计算任务是常见的挑战。为了应对这些挑战，一种常见的解决方案是利用并行计算技术。Python作为一种流行的编程语言，也提供了强大的工具和库来支持并行计算。本文将介绍Python中的并行计算概念和技术，并提供一些示例代码。并行计算简介并行计算是指同时执行多个计算任务，以提高计算效率。在传统的串行计算中，任务是按顺序依次执行的，而并行计算可以将任务分解成多个子任务，
- Oracle、PostgreSQL该学哪一个？
leegong23111
oraclepostgresql数据库
从事数据库运维一线工作的老鸟，经常会有人来问我：“Oracle和PostgreSQL，我该学哪个？哪个更有职业发展前景？”今天就来和大家好好唠唠。先说说Oracle。它堪称数据库领域的“老牌贵族”，功能极其强大。在大型企业和金融机构中，Oracle有着深厚的根基。其具备高度的稳定性和可靠性，能支撑超大规模的数据处理和高并发业务。比如在银行的核心交易系统中，每天要处理海量的交易数据，Oracle就能
- C# 调用 origin 批量作图
angliaokantang0683
c#runtime
C#调用origin批量作图质谱数据处理软件中，需要批量粘贴Origin的矢量图到Word和PPT中，由于出图量大，需要用代码生成。代码参考了Origin9.2中自带的AutomationServer示例代码。本文涉及两部分内容，如何通过C#调用Origin.dll和interop.word对word的读写操作。目标：文件是一个.opj文件，内容如下。我们通过C#调用相关接口来修改数据和标签。并且
- PC端后台管理系统实现在线预览文件
在下不知好歹
前端javascripthtml
PC端后台管理系统实现在线预览文件后台管理系统是每个新手前端必然接触的项目，当产品要求在线预览文件的预览的时候，我收集了两种在线预览的方法，希望对一些刚入门的小白有所帮助1.使用iframe标签微软有一个解析地址，Word、Xls、PPT这些文件需要使用微软官方的解析地址，如微软解析地址：https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=你的文件地
- 分布式Id方案选择
东百牧码人
Java分布式
分布式ID方案选择在当今分布式系统日益盛行的背景下，分布式ID生成方案的选择成为了众多开发者关注的焦点。一个优秀的分布式ID方案，不仅能够确保生成的ID全局唯一，避免数据冲突，还能在高并发、大规模的分布式环境中保持高性能、高可用性，同时兼顾易用性和可扩展性。以下将从多个维度对比分析几种主流的分布式ID生成方案，以期为实际业务场景中的选择提供参考。一、基于数据库的方案（一）数据库自增ID数据库自增I
- 【含文档+PPT+源码】基于小程序的智能停车管理系统设计与开发
小咕聊编程
小程序
项目介绍本课程演示的是一款基于小程序的智能停车管理系统设计与开发，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的Java学习者。1.包含：项目源码、项目文档、数据库脚本、软件工具等所有资料2.带你从零开始部署运行本套系统3.该项目附带的源码资料可作为毕设使用智能停车管理系统的重要核心功能包括管理注册用户、管理停车场公告、车辆信息管理、车位信息管理、车辆入库、车辆出库、数据统计、查找附
- Influxdb 架构
王小工
数据库架构
InfluxDB是一款专门处理高写入和查询负载的时序数据库，用于存储大规模的时序数据并进行实时分析，其架构特点可以归纳为以下几点：一、核心组件数据摄取组件：负责接收用户写入的数据，并将其分片到不同的摄取器中。摄取器会对数据进行验证、分区、重复数据删除等处理，然后将数据保存为Parquet文件。摄取器还会更新目录，以通知其他组件新数据的到达。数据查询组件：负责处理用户的查询请求，从目录中获取所需的元
- Transformer大模型实战 BART模型的架构
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Transformer大模型实战BART模型的架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLMTransformer大模型实战BART模型的架构1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模预训练模型的兴起，如BERT、GPT系列等，研究人员发现基于Transformer架构的模型在自然语言处理任务上表现出了显著的优势。为
- 高校物品捐赠管理系统（11291）
codercode2022
java后端springboottypescriptspringjavascriptactionscript
有需要的同学，源代码和配套文档领取，加文章最下方的名片哦一、项目演示项目演示视频二、资料介绍完整源代码（前后端源代码+SQL脚本）配套文档（LW+PPT+开题报告）远程调试控屏包运行三、技术介绍Java语言SSM框架SpringBoot框架Vue框架JSP页面Mysql数据库IDEA/Eclipse开发
- 从文字到思维：呆马GPT在人工智能领域的创新之旅
呆码科技
gpt人工智能
引言生成式预训练变换器（GenerativePre-trainedTransformer，简称GPT）领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来，该技术经历了多代发展，不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练，学习语言的统计规律和世界知识，然后在特定任务上进行微调，以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理（NLP）技术
- 基于RBF神经网络的在线学习算法
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人工智能理论与实践神经网络学习算法
基于RBF神经网络的在线学习算法一、引言随着信息技术的飞速发展，数据的产生速度日益加快，传统的批量学习算法在处理大规模、实时更新的数据时面临着诸多挑战。在线学习算法作为一种可以实时更新模型的学习方式，逐渐受到广泛关注。RBF（径向基函数）神经网络作为一种强大的神经网络模型，以其良好的函数逼近能力和非线性处理能力，为在线学习提供了一种有效的工具。本文将深入探讨基于RBF神经网络的在线学习算法，包括其
- 浅谈视频智能化的发展与应用
weixin_33692284
前端后端人工智能ViewUI
视频监控发展到今天，大家对视频系统规模的快速发展是有目共睹的。近年来基于成熟的以太网技术，大规模数字化视频监控系统的建设变得非常简单，很多项目拥有成百上千个前端点位，达到上万个前端点位的超大规模监控系统也不少见。随着视频监控系统规模的增加，在图像质量越来越好的当下，能否让摄像机看懂正在发生的事件并提出告警，这正是近年来非常流行的智能化需求的由来。本文将对目前智能视频分析技术的发展做些简单的阐述。一
- 如何部署 Flask 应用程序到生产环境？
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Pythonflaskpython后端
在生产环境中部署Flask应用程序需要考虑稳定性、安全性、可扩展性和性能。以下是Flask应用的常见生产部署方法及最佳实践：1.选择部署方式常见的Flask生产环境部署方式包括：部署方式适用场景说明Gunicorn+Nginx适合中小型项目轻量级，性能稳定uWSGI+Nginx高性能并发、生产环境推荐生产级别，支持异步工作Docker+Kubernetes容器化部署，微服务架构适合大规模微服务集群
- 纯分享！！！毕业季答辩PPT模板好物！！！
深刻哥
pptvue.jsgithubwindowsjavascript
之前，我曾有幸为大家分享过一份包含500套来自B站某位热门UP主的PPT合集，那份资源以其丰富的内容和多样的设计风格，赢得了不少朋友们的喜爱与好评。而今天，为了更加精准地满足大家的需求，特别是那些即将面临毕业答辩、急需高质量PPT辅助展示的朋友们，我特意准备了一份更加专注且专业的资源——这便是精心挑选的160套收费高质量毕业答辩PPT合集。这份合集不仅数量可观，更重要的是，它涵盖了各个专业领域，无
- 如何使用 StarRocks 管理和优化数据湖中的数据？
数据湖数据管理数据库大数据
数据湖已成为企业存储、处理和分析海量数据的核心基础设施。然而，随着数据量的爆炸性增长，如何高效地管理和优化数据湖中的大规模数据成为了一个亟待解决的问题。近一年开源项目StarRocks围绕湖仓相关功能积极探索，目前已实现无缝对接多种开放表格式和文件格式，为企业业务运营提供数据管理和分析的灵活选择。作为StarRocks社区的主要贡献者和商业化公司，镜舟科技在已经和申万宏源、苏商银行、格创东智、吉利
- 弹性伸缩与微服务架构：构建高性能高可用的服务
AI天才研究院
大数据AI人工智能架构师必知必会系列编程实践开发语言架构设计dockerkubernetes
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着互联网产品的快速发展、服务器计算能力的提升以及云平台的普及，"大规模分布式计算"已成为新时代的一个重要特征。为了应对这一挑战，云厂商们开始将单一应用拆分成多个微服务，从而实现资源和任务的灵活分配。如何有效地管理、监控和部署这些微服务，是实现微服务架构的关键。微服务架构可以让开发者将单个功能划分成一个独立的模块，并由不同的团队独立开发和维护。当需求增加或者出现
- ELK介绍
小馋喵知识杂货铺
性能elk
ELK是由三个开源项目组成的日志管理解决方案，分别是Elasticsearch、Logstash和Kibana。这三个工具协同工作，提供强大的日志收集、处理、存储和可视化能力。通常，ELK被用于大规模的日志分析和数据监控，帮助开发人员和运维团队快速发现问题、进行故障排查和性能优化。1.Elasticsearch（E）Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索引擎，提供实时的分布式搜
- 基于php 音乐系统(源码+LW+部署讲解+数据库+ppt)
西红柿计算机毕设
PHP毕设php数据库开发语言springboot后端mysql
！！！！！！！！！选题不知道怎么选不清楚自己适合做哪块内容都可以免费来问我避免后期給自己答辩找麻烦增加难度（部分学校只有一次答辩机会没弄好就延迟毕业了）会持续一直更新下去有问必答一键收藏关注不迷路源码获取：https://pan.baidu.com/s/1aRpOv3f2sdtVYOogQjb8jg?pwd=jf1d提取码:jf1d！！！！！！！！！项目介绍基于php音乐系统(源码+LW+部署讲解
- 提升Python性能：数据结构与算法优化指南
步入烟尘
Python超入门指南全册python开发语言
优化Python中的数据结构与算法Python是一种强大而灵活的编程语言，它提供了丰富的数据结构和算法库，但是在处理大规模数据或者需要高效运行的情况下，需要考虑一些优化技巧。本文将介绍一些Python中常用的数据结构与算法优化技巧，并附带代码实例，帮助你更好地理解和运用。1.使用内置数据结构Python提供了许多内置的数据结构，如列表、字典、集合等，它们在大多数情况下都能满足需求，并且具有良好的性
- 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
