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matlab数据结构算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述基于多目标遗传NSGAII、多目标免疫遗传算法求解考虑成本、救援时间和可靠性的海上救援选址多目标优化问题研究一、引言二、海上救援选址多目标优化问题分析(一)成本因素(二)救援时间因素(三)可靠性因素三、多目标遗传NSGAII算法(一)算法原理(二)在
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sg_knight
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在MySQL数据库中,随着数据的不断增删改,表可能会产生碎片,导致表空间利用率下降,查询性能也会受到影响。为了解决这个问题,MySQL提供了OPTIMIZETABLE命令,它可以帮助我们重新组织表的物理存储结构,减少碎片,并可能回收未使用的空间。本文将详细介绍如何使用OPTIMIZETABLE来优化MySQL表空间。一、OPTIMIZETABLE的基本用法OPTIMIZETABLE命令的基本语法如
- 深度解析ECharts.js:构建现代化数据可视化的利器
斯~内克
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引言:数据可视化的新时代挑战在数字化转型浪潮中,数据可视化已成为企业决策和用户体验的关键环节。面对海量数据的呈现需求,传统表格已无法满足用户对直观洞察的渴求。作为百度开源的JavaScript可视化库,ECharts.js凭借其强大的功能和灵活的扩展性,正在成为前端开发者的首选工具。本文将从核心技术解析、实践指南到性能优化,带您全面掌握这个可视化利器。一、ECharts核心技术架构剖析1.1分层渲
- 如何运用python爬虫爬取图片素材网站的图片?(附完整代码)
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在当今数字化时代,高质量的图片资源对于设计师、开发者以及任何需要视觉素材的用户来说都至关重要。壁纸社作为一个提供丰富壁纸资源的网站,涵盖了从普通高清到4K、5K甚至8K超高清的多种分辨率,满足了不同用户的需求。然而,手动下载这些壁纸不仅耗时,而且效率低下。因此,开发一个自动化爬虫程序,批量下载高质量壁纸,不仅能节省时间,还能提高工作效率。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术从壁纸社爬取并保存
- 算法模型从入门到起飞系列——八大排序算法(二)
小小面试官
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上篇文章详细的描述了四种简单的排序算法及其优化的一些方案,其实比起基本的排序算法,我觉得学习者更应该掌握优化后的排序算法甚至希望可以在评论区上看到更多不同的解法,只要是自己去深入研究的,都可以放到评论区一起探讨甚至给博主纠正。下面就是要详细刨析另外四种不常见的排序算法,性能更高,但是其实真正的使用场景偏少。文章目录一、常见八大排序算法性能对比二、归并排序(MergeSort)2.1归并排序核心思想
- 烧钱大户注意!这5类云资源浪费正在吞噬你的预算
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烧钱大户注意!这5类云资源浪费正在吞噬你的预算企业在上云的过程中,虽然享受到了弹性计算的便利,但如果管理不当,云资源的浪费可能会大幅推高IT成本。很多企业在不知不觉中被云服务的“隐形成本”吞噬,导致预算超支。本文将揭示云计算中最常见的5类资源浪费,并提供优化建议,帮助企业减少不必要的支出。1.过度配置的计算实例问题企业常常为了应对偶尔的高流量,选择配置超大规格的计算实例,如EC2、ECS等,导致大
- 【35】单片机编程核心技巧:Switch在工业控制中的应用
智木芯语
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【35】单片机编程核心技巧:Switch在工业控制中的应用七律·转型架构更迭展新篇,STC8H显锋芒。IO重配如流水,定时重构若行云。代码迁移承旧智,功能延续启新程。工业控制真王者,一脉相承见匠心。摘要本文以STC8H8K64U4单片机为平台,系统阐述Switch语句在工业自动化运动控制中的移植与实现方法。通过端口配置、定时器中断优化及状态机设计,重点解析GPIO模式设置、中断机制适配及多状态程序
- 什么是站群服务器?站群服务器应该怎么选?
莱卡云(Lcayun)
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站群服务器是专门用于托管和管理多个网站的服务器。通常用于SEO优化、内容分发、广告推广等场景,用户可以通过一个服务器管理多个站点,提升效率并降低成本。选择站群服务器时,需根据业务需求、性能要求、IP资源等因素进行综合考虑。什么是站群服务器?站群服务器是一种支持多个独立网站运行的服务器,通常具备以下特点:多IP支持:每个网站可以分配独立的IP地址,避免IP关联问题。资源隔离:确保每个网站的资源(如C
- MyBatis-Plus整合SpringBoot及使用
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MyBatis-Plus是一个为简化开发而生的MyBatis增强工具,在Java开发领域广受欢迎。它继承了MyBatis的所有特性,并且通过引入强大的功能增强,极大减少了开发者的工作量。对于使用SpringBoot开发的项目,整合MyBatis-Plus能够使数据访问层的代码更加简洁,增强开发效率。在本文中,我们将详细探讨如何在SpringBoot项目中整合MyBatis-Plus并简要介绍其使用
- keepalived应用
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Keepalived是一个基于VRRP(虚拟路由冗余协议)实现的高可用解决方案,常用于构建高可用性的服务器集群,特别是在负载均衡场景中,可确保服务的不间断运行。以下为你详细介绍它:0主要功能高可用性:借助VRRP协议,Keepalived能在多台服务器间自动切换,当主服务器出现故障时,备用服务器可迅速接替工作,保障服务的持续可用。负载均衡:Keepalived可与LVS(Linux虚拟服务器)集成
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【GreatSQL优化器-17】DYNAMICRANGE一、DYNAMICRANGE介绍GreatSQL的优化器有一种扫描方式是动态范围扫描方式,类似于“已读乱回”模式,这种模式是在表有多个索引的情况下,对驱动表连接的时候部分选择索引的情况。优化器没有找到好的索引可以使用,但发现在知道前面表的列值后,可能会使用某些索引。对于前面表中的每个行组合,优化器检查是否可以使用range或indexmerg
- 124.HarmonyOS NEXT 数字滚动动画详解(四):性能优化指南
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温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!HarmonyOSNEXT数字滚动动画详解(四):性能优化指南效果演示1.性能优化概述数字滚动组件的性能优化主要从以下几个方面考虑:渲染性能动画性能内存管理状态更新2.渲染优化2.1ForEach优化//优化写法:使用ForEachForEach(this.cu
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Trae智能协作AI编程工具IDE:如何在MacBookPro下载、安装和配置使用Trae?一、为什么选择Trae智能协作IDE?在AI编程新时代,Trae通过以下突破性功能重新定义开发体验:双向智能增强:AI不仅提供代码补全,更能理解上下文主动建议架构优化方案自然语言编程:支持"用Python写一个带JWT验证的FastAPI用户系统"式开发实时协作画布:可视化呈现AI生成的代码逻辑,支持多模态
- OpenLSD是一个自适应开源数据集,旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。
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2024-11-14,由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集,目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。该数据集的核心研究问题是如何在逻辑综合的三个基本步骤——布尔表示、逻辑优化和技术映射中,通过机器学习方法提升效率和质量。一、研究背景:逻辑综合是电子设计自动化(EDA)流程中的关键环节,它负责将高级设计规范转化为门级网络列表。近年来
- 软件测试服务商怎么选,看这篇文章就够了
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软件行业的发展历程中,软件测试从最初单纯依靠大量人工进行测试,逐渐向工具化、平台化转变。早期,由于软件开发规模相对较小,技术迭代速度较慢,软件测试主要依赖人工手动执行各类测试用例,耗费大量人力与时间。随着软件复杂度提升、开发周期缩短,自动化测试工具应运而生,帮助测试人员提高效率,减少重复性工作。而近年来,云测试平台的兴起,更是打破了地域与设备限制,实现了测试资源的集中管理与高效利用。这一系列变迁不
- RTX3060帧率优化与电竞级配置实战
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内容概要《RTX3060帧率优化与电竞级配置实战》围绕NVIDIAGeForceRTX3060显卡的性能释放展开,系统梳理从硬件适配到软件调校的全链路优化策略。内容涵盖显卡驱动参数的精细化设置、游戏画质与帧率平衡的实战技巧,以及1080P与2K分辨率下的帧率对比测试数据。此外,针对电竞场景需求,文章详细解析了CPU、内存与散热系统的协同配置方案,确保硬件组合在高负载下的稳定性。核心章节优化方向显卡
- 小红书,把失业线压到了 32 岁。
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大家好,我是R哥。最近的面试辅导,有个兄弟找我咨询,他说:我马上就35岁了,双非二本,还有没有机会冲下大厂?我看了下他的简历,年龄和学历没有优势不说,还都在小公司、外包工作,我和他说,去互联网大厂基本没有可能,别死盯着大厂,同时看看其他的机会。要知道,在互联网大厂,到了35岁就是高压线了,小红书,都把“失业线”压到了32岁。之前就看到一位网友吐槽:他说自己被猎头内推到小红书的研发岗,但因为「年纪大
- RTX4070Ti性能实测与优化解析
智能计算研究中心
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内容概要本文将以NVIDIAGeForceRTX4070Ti显卡为核心,系统化呈现其在4K与2K分辨率下的性能表现差异,并深入解析光线追踪与DLSS3.0技术对游戏体验的实际影响。通过15款主流3A大作的帧数实测数据,结合《赛博朋克2077》《艾尔登法环》等典型场景的测试结果,量化对比不同画质预设下的流畅度变化。此外,文章将提供经过验证的超频参数配置方案,涵盖电压调节、核心频率偏移及显存时序优化,
- AI模型技术前沿与跨场景应用实践
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内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看,可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制,而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面,TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例,验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是,工具链整合已成为技术落地的关键环节,MXNet与
- 算力未来演进与多场景创新
智能计算研究中心
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内容概要算力作为数字经济的核心生产力,其技术架构与应用场景正经历多维突破。从技术架构层面来看,异构计算通过整合CPU、GPU、FPGA等多元芯片实现性能跃升,边缘计算则借助分布式节点降低时延并提升响应效率,而量子计算在特定领域的指数级加速潜力已进入验证阶段。在应用场景维度,工业互联网通过实时数据分析优化产线效率,智能安防依托视频流结构化处理增强预警能力,元宇宙则依赖高密度渲染与低延迟传输构建沉浸式
- springboot毕设 电脑销售管理系统 程序+论文
真纯Django毕设程序
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本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着信息技术的飞速发展和普及,电脑已经成为现代生活和工作中不可或缺的重要工具。电脑销售行业也随之迎来了前所未有的发展机遇,但同时也面临着激烈的市场竞争和不断变化的客户需求。传统的销售管理模式已难以满足当前市场的快速响应和精细化管理要求。因此,开发一套高效、便捷、全面的电脑销售管
- 【操作系统之对换技术详解】
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文章目录一、前言二、对换技术的原理1.什么是对换(Swapping)?2.为什么需要对换?三、对换的工作过程1️⃣内存不足,触发对换2️⃣将内存中的数据写入磁盘3️⃣释放内存4️⃣数据交换回内存四、对换与分页的区别五、对换的优缺点✅优点:❌缺点:六、现代操作系统中的对换✅1️⃣LinuxSwap分区✅2️⃣Windows虚拟内存七、总结一、前言在操作系统中,对换(Swapping)是一种将内存与磁
- 未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势
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未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径(一)算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代,字节跳动云雀模型通过动态结构优化,在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10,推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破,中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型
- 使用 jQuery 实现一键复制功能
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在现代Web应用中,一键复制功能是一个常见的交互设计,能够显著提升用户体验。例如,在订单页面中,用户可以通过点击按钮快速复制订单号,避免了手动选择文本的繁琐操作。本文将详细讲解如何实现一键复制功能,并通过代码优化和用户体验改进,确保功能的稳定性和易用性。1.一键复制功能的核心逻辑一键复制功能的实现主要包括以下步骤:获取要复制的内容:从DOM元素中提取需要复制的文本。创建临时输入框:将文本放入一个临
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如何用AI轻松制作PPT,提升工作效率和演讲质量!在这个信息爆炸的时代,时间就是金钱。无论是学生、职场人士,还是企业领导,大家都面临着一个共同的挑战——制作PPT。现在有了AI的助力,做PPT不再是件繁琐的事。AI生成PPT的技术,正在迅速改变我们对传统幻灯片制作的认知。小编今天就带大家一起来探讨一下,如何利用AI做PPT,轻松打造出既专业又吸引眼球的演示文稿。AI制作PPT并不是一个新鲜的概念,
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AI制作PPT:从繁琐到轻松,一键生成PPT的秘密武器!在忙碌的工作日程中,谁不希望省点时间,把繁琐的任务交给智能工具呢?尤其是PPT制作,多少人曾经在设计一份完美的演示文稿时感到焦头烂额。从页面布局到内容排版,再到插图配合,传统的PPT制作可以说是让人捧心捧脑。然而,现在,这一切都可以通过AI来解决。AI制作PPT,帮助你轻松应对各种场合的展示需求。如果你还没尝试过AI生成PPT,那你真的是错过
- 如何利用AI制作PPT,轻松实现高效演示
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如何利用AI制作PPT,轻松实现高效演示!在这个信息爆炸的时代,PPT已经成为了日常工作和学习中不可或缺的工具。每当我们需要汇报、展示或总结时,PPT几乎成了“必杀技”。然而制作一份精彩的PPT往往需要花费大量的时间和精力。随着人工智能技术的发展,AI做PPT变得越来越简单,不仅节省了我们的时间,还能提升演示的质量。AI生成PPT的最大优势之一就是高效性。过去我们需要一张一张地调整幻灯片,插入图片
- android开发—项目结构设计
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我作为一名Android开发者也有好几年的经历了,从打杂开始到带领几个人的小团队开发,写过的项目也有很多了,从小到几十个页面的到几百个页面的,也算是积累了一些移动开发的经验了。我在这些年的工作当中发现很多开发者都喜欢把所有的代码,类放在一个项目下,甚至还有人把Adapter放在Activity中,这些做法显然是不好的首先是看起来很不方便,结构很乱,不利于优化和修改,时间长了项目大了之后,迭代简直就
- SSA麻雀搜索算法LSTM
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SSA(SparrowSearchAlgorithm)是一种受麻雀觅食和反捕食行为启发的群体智能优化算法,具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点。SSA麻雀搜索算法核心思想群体角色划分:发现者(Discoverers):占种群10-20%,负责探索新区域,引导群体移动。加入者(Joiners):占60-80%,跟随发现者进行局部搜索。侦察者(Scouts):占10-20%,监测环境,危险时触发预警机
- 如何用AI制作PPT,轻松实现高效演示
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如何用AI制作PPT,轻松实现高效演示!在今天这个快节奏的时代,我们的工作方式越来越依赖智能工具。而当涉及到演示文稿时,传统的PPT制作方式往往繁琐且耗时。很多人一提到制作PPT就头大,特别是在内容需要多次修改、调整布局和添加多媒体时,这个过程就像是一场无休止的拉锯战。可现在有了AI的帮助,制作PPT再也不需要那么复杂了。AI做PPT的技术,已经走到了一个全新的高度。你不再需要手动调整每一页的版式
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
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Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓