- 【数据结构】: 树状数组 (Binary Indexed Trees)
ZONE画派
数据结构
树状数组(BinaryIndexedTrees)November15,2012作者:Hawstein出处:http://hawstein.com/posts/binary-indexed-trees.html声明:本文采用以下协议进行授权:自由转载-非商用-非衍生-保持署名|CreativeCommonsBY-NC-ND3.0,转载请注明作者及出处。前言本文翻译自TopCoder上的一篇文章:Bi
- 树状数组(Binary Indexed Trees)树状数组详解(转载)
u010793761
计算机以及程序语言学习
分类:数据结构树状数组树状数组(BinaryIndexedTrees)November15,2012作者:Hawstein出处:http://hawstein.com/posts/binary-indexed-trees.html声明:本文采用以下协议进行授权:自由转载-非商用-非衍生-保持署名|CreativeCommonsBY-NC-ND3.0,转载请注明作者及出处。topcoder上原英文链
- 树状数组
菜圾
树状数组杂记ACM树状数组
树状数组(BinaryIndexedTrees)November15,2012作者:Hawstein出处:http://hawstein.com/posts/binary-indexed-trees.html声明:本文采用以下协议进行授权:自由转载-非商用-非衍生-保持署名|CreativeCommonsBY-NC-ND3.0,转载请注明作者及出处。前言本文翻译自TopCoder上的一篇文章:Bi
- 广义线性模型——Logistic回归模型(1)
吹哨子的喇叭花
r语言数据分析
广义线性模型(GLM)是线性模型的扩展,它通过连接函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。广义线性模型拟合的形式为:其中g(μY)是条件均值的函数(称为连接函数)。另外,你可放松Y为正态分布的假设,改为Y服从指数分布族中的一种分布即可。设定好连接函数和概率分布后,便可以通过最大似然估计的多次迭代推导出各参数值。在大部分情况下,线性模型就可以通过一系列连续型或类别型预测变量来预测
- 3.4 数字特征
x峰峰
#数学概率论
本章系统讲解随机变量的数字特征理论,涵盖期望、方差、协方差与相关系数的核心计算与性质。以下从四个核心考点系统梳理知识体系:考点一:期望(数学期望)1.离散型随机变量的数学期望一维情形:E(X)=∑i=1∞xipiE(X)=\sum_{i=1}^\inftyx_ip_iE(X)=i=1∑∞xipi一维函数:E[g(X)]=∑i=1∞g(xi)piE[g(X)]=\sum_{i=1}^\inftyg(
- 3.5 统计初步
x峰峰
#数学概率论考研
本章系统阐述统计推断理论基础,涵盖大数定律、抽样分布、参数估计与假设检验等核心内容。以下从六个核心考点系统梳理知识体系:考点一:大数定律与中心极限定理1.大数定律切比雪夫不等式:设随机变量XXX的数学期望E(X)=μE(X)=\muE(X)=μ,方差D(X)=σ2D(X)=\sigma^2D(X)=σ2,则对任意ε>0\varepsilon>0ε>0:P{∣X−μ∣≥ε}≤σ2ε2P\{|X-\m
- 概率DP总结 入门12题+论文合集
VampireWeekend
概率/期望总结
论文合集算法合集之《浅析竞赛中一类数学期望问题的解决方法》有关概率和期望问题的研究算法合集之《信息学竞赛中概率问题求解初探》题目合集概率DP-VJudge1.POJ3744ScoutYYFI概率入门题,由于n很大需要用到矩阵快速幂。题解传送门2.POJ3071Football
- 概率dp总结 正在更新
babing2770
借bin神一句话概率DP主要用于求解期望、概率等题目。转移方程有时候比较灵活。一般求概率是正推,求期望是逆推。通过题目可以体会到这点。先推公式多个->一个明确dp[i]代表什么意思寻找i与前或后的联系如果出现了最优的字眼那么在递推的时候要明确是用max还是min转载于:https://www.cnblogs.com/WTSRUVF/p/9733463.html
- 概率dp总结
new出新对象!
算法动态规划
概率DP用于解决概率问题与期望问题,建议先对概率&期望的内容有一定了解。一般情况下,解决概率问题需要顺序循环,而解决期望问题使用逆序循环,如果定义的状态转移方程存在后效性问题,还需要用到高斯消元来优化。概率DP也会结合其他知识进行考察,例如状态压缩,树上进行DP转移等。我们这一次博客首先来讲dp去求概率的问题,这种问题一般都是顺序向后推的,主要还是dp的状态转移方程式一般还是比较难找到的我们来通过
- 条件数学期望
是数学系的小孩儿
控制数学概率论
条件数学期望是概率论中的一个重要概念,它描述了在给定某些信息(即一个或多个其他随机变量的值)的条件下,一个随机变量的期望值。以下是条件数学期望的一些关键点:定义:设(Ω,F,P)(\Omega,\mathscr{F},P)(Ω,F,P)是概率空间,ξ\xiξ是定义在此概率空间上的随机变量,C\mathscr{C}C是F\mathscr{F}F的一个子σ−σ-σ−代数。ξ\xiξ关于C\mathsc
- 概率论 —— 条件数学期望
寒衾
概率论概率论
文章目录条件数学期望离散型随机变量连续型随机变量性质条件数学期望离散型随机变量二维离散型随机变量(X,Y)(X,Y)(X,Y),其概率分布为P{X=xi,Y=yi}=pij,i,j=1,2,...P\{X=x_i,Y=y_i\}=p_{ij},i,j=1,2,...P{X=xi,Y=yi}=pij,i,j=1,2,...边缘概率分布pi⋅=P{X=xi}=∑j=1∞pijp_{i\cdot}=P\
- CF768D Jon and Orbs
syzyc
动态规划概率与期望题解动态规划概率与期望
题目传送门思路很明显是概率dpdpdp。状态设计由于所要求的与【天数】和【所拿物品种类】相关,所以设dpi,jdp_{i,j}dpi,j表示在第iii天拿完后,已经拿了jjj中物品。状态转移考虑如何在前iii天得到jjj中物品:在前i−1i-1i−1天,我们可以就已经拿了jjj种物品,所以我们第iii天拿的物品,就必须是已经有的jjj种中的一个,那么拿到已有物品的概率就是jn\frac{j}{n}
- 《机器学习数学基础》补充资料:第343页结论证明
CS创新实验室
数学基础机器学习人工智能概率论
证明E(XT)=E(X)TE(\pmb{X}^{\text{T}})=E(\pmb{X})^{\text{T}}E(XT)=E(X)T《机器学习数学基础》第343页,有这样一句话:对于多维随机变量X\pmb{X}X,根据数学期望的定义,有:E(XT)=E(X)TE(\pmb{X}^{\text{T}})=E(\pmb{X})^{\text{T}}E(XT)=E(X)T。有读者反应,希望能给出有关证
- 最大值的期望 与 期望的最大值
cc一枝花
概率论
期望的最大值与最大值的期望先上结论:maxiE[Xi]≠E[maxiXi]max_i\mathbb{E}[X_i]\neq\mathbb{E}[max_iX_i]maxiE[Xi]=E[maxiXi]情况一:最大值和数学期望都关于自变量iii在这种情况下,最大值与期望都依赖于同一个随机变量。设有一个随机变量XiX_iXi,其中iii是一个离散的索引集合,例如i=1,2,…,ni=1,2,\dot
- 基于R语言的现代贝叶斯统计学方法(贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程
xiao5kou4chang6kai4
统计生态农业r语言回归贝叶斯统计学线性回归
专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样3.4后验模型检验专题四正态模型4.1均值与条件方差的推断4.2基于数学期望的先验4.3非正态分布
- The 2023 ICPC Asia Regionals Online Contest (2)-2023 ICPC网络赛第二场部分题解 I,M
小新-杂货铺
算法竞赛补题复盘网络算法c++
目录MDirtyWork(数学期望/贪心)IImpatientPatient(数学期望)原题地址:PTA|程序设计类实验辅助教学平台(pintia.cn)MDirtyWork(数学期望/贪心)ItisanotherICPCcontest.Yourteammatessketchedoutallsolutionstotheproblemsinafractionofasecondandwentawayt
- 中心极限定理
不倒的不倒翁先森
概率论
中心极限定理(CentralLimitTheorem,CLT)是概率论中的一个重要定理,它说明了在某些条件下,独立随机变量的和(或平均值)趋向于正态分布的性质。具体来说,中心极限定理可以描述为:定理表述:设(X1,X2,…,Xn)(X_1,X_2,\dots,X_n)(X1,X2,…,Xn)是一组相互独立、服从相同分布的随机变量,其数学期望为μ\muμ,方差为σ2\sigma^2σ2(有限且不为零
- Echarts绘制任意数据的正态分布图
tsunami_______
Vueecharts前端javascript
一、什么是正态分布正态分布,又称高斯分布或钟形曲线,是统计学中最为重要和常用的分布之一。正态分布是一种连续型的概率分布,其概率密度函数(ProbabilityDensityFunction,简称PDF)可以通过一个平均值(μ,mu)和标准差(σ,sigma)来完全描述。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准
- 概率论自复习思路
Miracle Fan
概率论
概率论复习思路(存在纰漏)文章目录概率论复习思路(存在纰漏)基本概念随机变量分布多维随机变量分布离散型连续性数字特征数学期望方差协方差系数矩、协方差矩阵大数定律抽样分布、估计、假设检验参数估计区间估计假设检验基本概念样本空间,和事件、差事件两个事件的关系:相不相容、是不是对立、两者之间的关系(ρ\rhoρ相关系数只反映线性方面,还可能存在非线性关系)事件发生的概率和发生关系:比如概率为0不一定代表
- 数学期望:靠买彩票发家为什么不现实
石小沫_
第3章频率法3.3数学期望:靠买彩票发家为什么不现实➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖️3.3数学期望:靠买彩票发家为什么不现实。️数学期望是对长期价值的数字化衡量。️数学期望简称期望,本质上是对事件长期价值的数字化衡量。✨对随机事件不同结果的概率加权求平均。(就是先把每个给果各自发生的概率和带来的影响相乘,然后把得到的数字相加,最终得到的结果就是数学期望。)️“更有效率”是一个长期价值。️️️✨要判
- 随机过程学习笔记——概论
ReEchooo
随机过程
随机过程学习笔记——概论1.随机过程1.1基本概念1.2描述随机过程的方法2.随机过程的分类和举例3.随机过程的数字特征3.1均值(数学期望)3.2方差(二阶中心矩)3.3自相关函数(简称:相关函数)3.4自协方差函数(简称:协方差函数)4.两个或两个以上随机过程的联合分布和数字特征参考教材:陆大jin《随机过程及其应用》1.随机过程1.1基本概念随机过程是这样一个过程,它不能用一个时间t的确定性
- 100天搞定机器学习|Day55 最大熵模型
统计学家
1、熵的定义熵最早是一个物理学概念,由克劳修斯于1854年提出,它是描述事物无序性的参数,跟热力学第二定律的宏观方向性有关:在不加外力的情况下,总是往混乱状态改变。熵增是宇宙的基本定律,自然的有序状态会自发的逐步变为混沌状态。1948年,香农将熵的概念引申到信道通信的过程中,从而开创了”信息论“这门学科。香农用“信息熵”来描述随机变量的不确定程度,也即信息量的数学期望。关于信息熵、条件熵、联合熵、
- 机器学习之T与F分布
WEL测试
WEL测试人工智能机器学习人工智能
T分布T分布:数学期望为mu=0,方差:σ2=nn−2(n>2)\sigma^2=\frac{n}{n-2}\quad(n>2)σ2=n−2n(n>2)。相同自由度情况下,|t|越大,概率P越小;设X~N(0,1),Y~χ2(n),并且X和Y独立,则称随机变量t=XYnt=\frac{X}{\sqrt{\frac{Y}{n}}}t=nYX服从自由度为n的t分布,记为t~t(n),t(n)分布的概率
- 人工智能之估计量评估标准及区间估计
WEL测试
人工智能WEL测试人工智能概率论机器学习
评估估计量的标准无偏性:若估计量(X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,⋯,Xn)的数学期望等于未知参数θ,即E(θ^)=θE(\hat\theta)=\thetaE(θ^)=θ则称θ^\hat\thetaθ^为θ的无偏估计量。估计量θ^\hat\thetaθ^的值不一定就是θ的真值,因为它是一个随机变量,若θ^\hat\thetaθ^是θ的无偏估计,则尽管的值随样
- Bernstein inequality伯恩施坦不等式
天空仍灿烂..
概率论人工智能
Bernsteininequality伯恩施坦不等式原公式变体公式我的疑惑问问人工智能公式知识点来源原公式概率论中,Bernsteininequalities给出了随机变量的和对平均值偏离的概率。在最简单的情况下,设X1,X2,…Xn是独立的伯努利随机变量,取值+1和-1的概率各是1/2,则对任意正数epsilon,有变体公式这个不等式的变体形式如下,设X1,X2,…Xn是数学期望为0的独立的随机
- 刘嘉概率论22讲《十.方差,围绕数学期望波动程度的度量》
阿木魔法学院
数学期望不能完整描述一个随机事件比如,你有一笔闲钱,有两个投资方案一,收益非常稳定,100%净赚5万二,不稳定,50%机会赚20万,50%机会亏10万。如果从数学期望公式来算,他们俩都是盈利5万。但是这两个方案并不一样,差别很大,具体在哪呢?一,两个方案收益稳定性不同,第一个非常稳定,第二个波动性很大。所以,数学期望不同,并不代表两件事价值一样,随机结果的波动程度,同样对一件事情的价值,对我们的决
- 机器学习之正态分布
WEL测试
人工智能WEL测试机器学习人工智能
正态分布:也称常态分布,又名高斯分布。正态曲线呈钟形,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,也称钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2\sigma^2σ2的正态分布,记为N(μ,σ2σ^2σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正态分布时标准正态分布。概率密度函数为:f(x)=1σ2πe−
- 学习笔记
曲线之前剑刃之上形势节君
新公式改进=突变+选择《值得你记住的日课公式》要更新了(不全,欢迎补充):S(成功)=Q(执行力)r(想法的好坏)成功=天赋+运气大成功=多一点点天赋+很多好运气拥有更多资源=获得更好的结果成长=压力+休息知识=体验×敏感度好目标=难度X具体数学期望=成功的收益×成功的概率-失败的损失×失败的概率亲密良好的关系=开放+响应响应=理解+接受+关心梦想+现实+决心=成功人生痛苦+反思=进步塑造者=远见
- 小红叒战小紫
云儿乱飘
#动态规划经典算法c++dp
概率dp#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#definelllonglong#definePIIpair#defineTUPtupleusingnamespacestd;constintN=60
- 牛客——小红又战小紫(概率dp和逆元)
垠二
算法概率dp逆元
链接:登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网来源:牛客网小红上次输给了小紫,表示不服,于是又约来小紫来玩一个游戏。这次是取石子游戏:共有nnn堆石子,两人轮流使用以下两种技能中的一种进行取石子:1.随机选择某一堆石子,取走其中的一颗石子。2.每一堆石子各取走一颗石子。小红先手,谁先取完所有的石子谁获胜。两人都希望自己的获胜概率尽可能高,假设两人都绝顶聪明,请你计算小红最终获胜的概率。#includ
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc