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嵌入式学习菌
敲代码系列华为OD刷题华为od
题目描述AI识别到面板上有N(1≤N≤100)个指示灯,灯大小一样,任意两个之间无重叠。由于AI识别误差,每次别到的指示灯位置可能有差异,以4个坐标值描述AI识别的指示灯的大小和位置(左上角x1,y1,右下角x2,y2),请输出先行后列排序的指示灯的编号,排序规则:每次在尚未排序的灯中挑选最高的灯作为的基准灯,找出和基准灯属于同一行所有的灯进行排序。两个灯高低偏差不超过灯半径算同一行(即两个灯坐标
- python利用matplotlib画图
湘妞妞
matplotlibpython开发语言
一、折线图importmatplotlib.pyplotasplty1=[10,13,5,40,30,60,70,12,55,25]x1=range(0,10)x2=range(0,10)y2=[5,8,0,30,20,40,50,10,40,15]plt.plot(x1,y1,label='Fristline',linewidth=3,color='r',marker='o',markerfac
- 【流程图】在 .NET (WPF 或 WinForms) 中实现流程图中的连线算法
de之梦-御风
.netWPF流程图流程图.netwpf
在.NET(WPF或WinForms)中实现流程图中的连线算法,通常涉及图形绘制和路径计算。常见的连线方式包括直线、折线和贝塞尔曲线。以下是几种方法的介绍和示例代码。1.直线连接(最简单)适用场景:两个节点之间没有障碍物时,最简单的方式。计算方式:直接用起点(x1,y1)和终点(x2,y2)画一条直线。WPF示例代码2.折线连接(适用于流程图)适用场景:流程图、状态机这类需要避开障碍的情况。计算方
- 洛谷P3397 地毯(二维差分加暴力法)
怀念无所不能的你
【算法2-1】前缀和差分与离散化算法数据结构二维差分
题目难度:普及一题目传送门地毯题目描述在n×nn\timesnn×n的格子上有mmm个地毯。给出这些地毯的信息,问每个点被多少个地毯覆盖。输入格式第一行,两个正整数n,mn,mn,m。意义如题所述。接下来mmm行,每行两个坐标(x1,y1)(x_1,y_1)(x1,y1)和(x2,y2)(x_2,y_2)(x2,y2),代表一块地毯,左上角是(x1,y1)(x_1,y_1)(x1,y1),右下角是
- 二维矩阵前缀和
萝卜嘞.
前缀和+快慢指针算法
蓝桥杯求二维矩阵我们要求一个矩阵内一个任意的子矩阵的数的和,我们就可以用二维前缀和。二位前缀和:map[i][j]=map[i][j-1]+map[i-1][j]-map[i-1][j-1]+map[i][j];(x1,y1)到(x2,y2)的和:map[x2][y2]-map[x2][y1]-map[x1][y2]+map[x1][y1](不包含矩阵边时)map[x2][y2]-map[x2][
- 【动态规划算法】【Python实现】最长公共子序列
「已注销」
动态规划算法Python
文章目录@[toc]问题描述最长公共子序列的结构子问题的递归结构c[i][j]c[i][j]c[i][j]递归方程时间复杂性构造最长公共子序列`Python`实现算法的改进问题描述给定两个序列X={ x1,x2,⋯ ,xm }X=\set{x_{1},x_{2},\cdots,x_{m}}X={x1,x2,⋯,xm}和Y={ y1,y2,⋯ ,yn }Y=\set{y_{1},y_{2},\cdo
- CodeTON Round 9 (Div. 1 + Div. 2) C1C2解题
不見星空
Codeforces算法
C1题意给定两个整数x,mx,mx,m,求yyy的个数。yyy满足1≤y≤m,x≠y1\leqy\leqm,x\neqy1≤y≤m,x=y,x⊕yx\oplusyx⊕y是x或y的因数。思路先说结论:设c=x⊕yc=x\oplusyc=x⊕y则1≤y≤m,y≤2x,c≤y2≤x1\leqy\leqm,y\leq2x,c\leq\frac{y}{2}\leqx1≤y≤m,y≤2x,c≤2y≤x由于x
- P3707 [SDOI2017] 相关分析 Solution
pystraf
洛谷题解算法c++数据结构
Description给定序列x=(x1,x2,⋯ ,xn),y=(y1,y2,⋯ ,yn)x=(x_1,x_2,\cdots,x_n),y=(y_1,y_2,\cdots,y_n)x=(x1,x2,⋯,xn),y=(y1,y2,⋯,yn),有mmm个操作,分三种:query(l,r)\operatorname{query}(l,r)query(l,r):求∑i=lr(xi−xˉ)(yi−yˉ)
- 油漆面积——蓝桥杯
走啦小孩
算法数据结构c++蓝桥杯
1.题目描述X星球的一批考古机器人正在一片废墟上考古。该区域的地面坚硬如石、平整如镜。管理人员为方便,建立了标准的直角坐标系。每个机器人都各有特长、身怀绝技。它们感兴趣的内容也不相同。经过各种测量,每个机器人都会报告一个或多个矩形区域,作为优先考古的区域。矩形的表示格式为(x1,y1,x2,y2),代表矩形的两个对角点坐标。为了醒目,总部要求对所有机器人选中的矩形区域涂黄色油漆。小明并不需要当油漆
- 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM) 和 最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Model, MEMM)
苏西月
人工智能
1.HMM(隐马尔可夫模型)HMM是生成式模型(GenerativeModel)HMM通过建模整个联合概率分布P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)来进行序列标注,其中:X=(x1,x2,...,xn)X=(x_1,x_2,...,x_n)X=(x1,x2,...,xn)是观测序列(例如一个句子中的单词)。Y=(y1,y2,...,yn)Y=(y_1,y_2,...,y_n)Y=(y1,y2,...
- Python 最小二乘法 圆度误差高斯牛顿迭代
CAD二次开发秋实
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1.最小二乘法求圆度误差importnumpyasnpimportmathimportgeometry_functiondefroundness_lsm(x1,y1):e=0.00000000001y1max_index=y1.index(max(y1))x1min_index=x1.index(min(x1))y1min_index=y1.index(min(y1))pp=[[x1[y1max_
- 最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法
梦回楼~
最小二乘法算法机器学习人工智能
最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用 最小二乘法(LeastSquaresMethod,LSE)是一种数学优化技术,主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。 换成听得懂的话说就是,我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值),但是(xn,yn)
- 用c语言求分段函数
易个小小钡原子
在C语言中求分段函数,需要使用条件语句(如if语句)来判断输入值属于哪一段区间,然后执行相应的计算。例如,如果要求分段函数f(x),其中有三段区间[a,b]、[b,c]、[c,d],对应的函数值分别为y1、y2、y3,则可以使用如下代码:if(x>=a&&x=b&&x=c&&x<d){//输入值属于[c,d]
- 洛谷 B2031:计算三角形面积 ← 叉积
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信息学竞赛#模拟算法与基础语法向量叉积
【题目来源】https://www.luogu.com.cn/problem/B2031【题目描述】平面上有一个三角形,它的三个顶点坐标分别为(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),那么请问这个三角形的面积是多少。【输入格式】输入仅一行,包括6个双精度浮点数,分别对应x1,y1,x2,y2,x3,y3。【输出格式】输出也是一行,输出三角形的面积,精确到小数点后两位。【输入样例】004003
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【网络协议】【http】【https】ECDHE-TLS1.2ECDHE算法1.客户端和服务器端事先确定好使用哪种椭圆曲线,和曲线上的基点G,这两个参数都是公开的,双方各自随机生成一个随机数作为私钥d,并与基点G相乘得到公钥Q(Q=dG),此时客户端的公钥Q1,私钥d1,服务器的公钥Q2,私钥d2双方交换各自的公钥,最后客户端计算点(x1,y1)=d1Q2,服务器计算点(x2,y2)=d2Q1,由
- python matplotlib legend()参数详解
请一直在路上
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在Python的Matplotlib库中,legend函数用于添加图例,帮助解释图表中不同数据系列或数据点的含义。legend函数有很多参数,可以自定义图例的各个方面,从位置到样式,从字体大小到边框。下面是一些常用参数的详细解释:importmatplotlib.pyplotasplt#创建一些数据x=[1,2,3,4]y1=[1,4,9,16]y2=[1,2,3,4]#绘制数据plt.plot(
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机器学习标准距离矢量算法
目录目录1欧氏距离1原理2例子2曼哈顿距离1原理2例子3切比雪夫距离1原理2例子4闵可夫斯基距离1原理2例子5标准化欧氏距离1原理2例子6马氏距离1原理2例子7巴氏距离1原理8汉明距离9夹角余弦1原理2例子1、欧氏距离1.1原理最常见的两点之间或多点之间的距离表示法,又称之为欧几里德度量,它定义于欧几里得空间中。二维平面上两点a(x1,y1),b(x2,y2)之间的欧式距离公式:dab=(x1−x
- (蓝桥杯)二维数组前缀和典型例题——子矩阵求和
m0_dawn
算法算法蓝桥杯python职场和发展学习
题目描述小A同学有着很强的计算能力,张老师为了检验小AA同学的计算能力,写了一个n行m列的矩阵数列。张老师问了小A同学k个问题,每个问题会先告知小A同学4个数x1,y1,x2,y2画出一个子矩阵,张老师请小A同学计算出这个子矩阵中所有数的和。请你编程帮助张老师计算出结果。输入第一行包含三个整数n,m,k。接下来n行,每行包含m个整数。接下来k行,每行包含四个整数x1,y1,x2,y2,表示一组询问
- 向量和矩阵的范数
釉色清风
数学矩阵线性代数
一般,实数的绝对值来表示“实数”的大小;复数的模来表示复数的大小。这在实际应用中,带来了非常大的便利。对于一个平面向量aaa,当其在直角坐标系中的分量分别为x0x_0x0和y0y_0y0时,我们常用x02+y02\sqrt{x_0^2+y_0^2}x02+y02来表示其大小。同样,对于三维空间向量bbb,当其在坐标系中的分量分别为x1、y1x_1、y_1x1、y1和z1z_1z1时,我们常用x12
- POI 2018.10.21
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[POI2008]TRO-Triangleshttps://www.cnblogs.com/GXZlegend/p/7509699.html平面上有N个点.求出所有以这N个点为顶点的三角形的面积和N<=3000计算几何。只需要用到S=|x1y2-x2y1|/2开始对所有点按照x排序。枚举第一个点P,求出其他点关于P的坐标。为了去掉绝对值,按照x1/y1排序。y1等于0要特判。然后发现是前缀和。本质
- AdaBoost算法(AdbBoost Algorithm)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习
剑海风云
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定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中,xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}
- 机器学习 第12章 计算学习理论
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机器学习人工智能
目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论,即关于机器学习的理论基础,其目的是分析学习任务的困难本质,为学习算法提供理论保证,并根据分析结果指导算法设计。给定样例集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}D=\left\{\left(\boldsymbol{x}_{1},y_{1}\right)
- 多元线性回归 python实现
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importnumpyasnp#多元线性回归x=np.matrix([[2104,1416,1534,852,1],[5,3,3,2,1],[1,2,2,1,1],[45,40,30,36,1]])y=np.matrix([460,232,315,178])y1=np.matrix([460],[232].[315],[178])w=(x.T*x).I*x.T*yw1=(x.T*x).I*x.T*
- K近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、线性模型、参数化模型、批量学习、核方法
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习K近邻法KNN
定义输入:训练数据集(T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}\left\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_N,y_N)\right\}{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)})其中:xi∈χ⊆Rnx_i\in{\tt\chi}\subseteqR^nxi∈χ⊆Rn:实例的特征向量yi∈yy_i\in{\tty}yi∈y={c1,c2,⋯
- C#语言实现最小二乘法算法
2401_86528135
算法c#最小二乘法
最小二乘法(LeastSquaresMethod)是一种常用的拟合方法,用于在数据点之间找到最佳的直线(或其他函数)拟合。以下是一个用C#实现简单线性回归(即一元最小二乘法)的示例代码。1.最小二乘法简介对于一组数据点(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2),\ldots,(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),最小二乘
- 曼哈顿距离vs欧氏距离
飞奔的大虎
欧式距离,即欧几里得距离,是最常见的两点之间的距离表示法,它定义在欧几里得空间中,例如x=(x1,x2,...,xn)和y=(y1,y2,...,yn)的欧式距离可表示为:曼哈顿距离,是欧几里得空间中两点之间的线段在坐标轴上的投影的距离的和,例如x=(x1,x2)y=(y1,y2)则两点的曼哈顿距离可表示为:
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好好学习的不知名程序员
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1.函数的创建与使用1.1创建简单的函数在MATLAB中,你可以创建自己的函数来执行特定任务。函数通常保存在一个`.m`文件中,文件名需要和函数名相同。创建一个计算两点之间距离的函数`distance.m`functiond=distance(x1,y1,x2,y2)%计算两点之间的欧几里得距离d=sqrt((x2-x1)^2+(y2-y1)^2);end调用函数:使用函数名并传入参数即可调用函数
- matlab 外接圆,【外接圆matlab知道三个顶点的坐标,如何求这三个顶点组成的三角形外接圆的半径与圆心坐标?】作业帮...
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matlab外接圆
三角形外接圆圆心是三边垂直平分线的交点任意选两边,分别就出他们垂直平分线的方程联立成为二元一次方程组就可以了解得外心坐标了%设三点为A1=[x1y1];A2=[x2y2];A3=[x3y3];%则A1A2的垂直平分线方程为(x1-x2)x+(y1-y2)y=[(x1^2-x2^2)+(y1^2-y^2)]/2%A2A3的垂直平分线方程为(x2-x3)x+(y2-y3)y=[(x2^2-x3^2)+
- 机器学习——支持向量机
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机器学习支持向量机机器学习算法
一、间隔与支持向量 给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1},分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超
- 【机器学习】以KNN为例的交叉验证 网格搜索
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机器学习算法人工智能
KNNK-NearestNeighbors简称为KNN,根据k个最近的邻居的类别判断当前样本的类别,k一般取奇数。k个邻居中哪种类别的样本多,就判断这个为这个类别距离判断knn首先要判断两个样本之间的距离,距离有多种表示方式欧氏距离生活中常用的距离公式,二维空间中的两点(x1,y1)(x2,y2)(x_1,y_1)(x_2,y_2)(x1,y1)(x2,y2)距离表示为(x1−x2)2+(y1−y
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
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spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin