- Python 使用Pygame库实现扩展复杂井字棋游戏:实现 AI 算法优化,包括 MiniMax 算法和 Alpha-Beta 剪枝算法、检查胜利条件、绘制界面
程序熊.
python经验分享娱乐游戏pygame
1.介绍在本项目中,我们将使用Python编程语言和Pygame库来实现一个扩展的井字棋游戏。井字棋是一款简单而经典的棋类游戏,通过在3x3的棋盘上进行落子,玩家和电脑轮流进行,先在一条直线上成功连成三个自己的棋子的玩家获胜。在这个项目中,我们将实现基本的游戏逻辑、玩家操作、界面展示以及一些扩展功能,如AI算法优化、游戏界面美化、多种游戏模式等。2.环境设置确保你的电脑上已经安装了Python和P
- WPF高级 | WPF 3D 图形编程基础:创建立体的用户界面元素
xcLeigh
WPF从入门到精通wpf3duiC#
WPF高级|WPF3D图形编程基础:创建立体的用户界面元素一、前言二、WPF3D图形编程基础概念2.13D坐标系2.2模型(Model)2.3材质(Material)2.4变换(Transform)三、创建3D场景3.1Viewport3D3.2Camera(相机)3.3Light(光源)四、创建基本的3D物体4.1创建立方体4.2创建球体五、动画与交互5.1动画5.2交互六、性能优化与注意事项6
- a*算法matlab代码_Matlab航迹规划仿真——A*算法
weixin_39607798
a*算法matlab代码a算法和a*算法的区别路径规划算法matlab仿真
文章目录1.初始化参数2.构建地图3.A*算法搜索路径4.路径优化5.效果图6.下载链接可以在这里看画仆:A星算法详解(个人认为最详细,最通俗易懂的一个版本)zhuanlan.zhihu.com在此主要解释下代码。1.初始化参数主要参数:地图大小起始点和目标点坐标clcclearallm=30;n=30;Spoint=[33];%起始点坐标Epoint=[2922];%目标点坐标2.构建地图-in
- Git 2.48.1 官方安装与配置全流程指南(Windows平台)
waicsdn_haha
程序员教程gitwindowslinux云计算版本控制版本管理团队协作
一、软件简介Git是分布式版本控制系统的标杆工具,由LinusTorvalds开发,广泛应用于代码版本管理、团队协作开发等场景。2.48.1版本优化了文件系统监控性能,并修复了跨平台兼容性问题。二、下载准备1.官方下载地址访问Git官网安装包下载页,选择Windows平台安装包(文件名:Git-2.48.1-64-bit.zip):2.系统要求组件最低要求推荐配置操作系统Windows7Windo
- PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案
小赖同学啊
人工智能pytorch迁移学习人工智能
结合迁移学习(TransferLearning)和强化学习(ReinforcementLearning,RL)是解决复杂任务的有效方法。迁移学习可以利用预训练模型的知识加速训练,而强化学习则通过与环境的交互优化策略。以下是如何在PyTorch中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案。1.场景描述假设我们有一个任务:训练一个机器人手臂抓取物体。我们可以利用迁移学习从一个预训练的视觉模型(如ResNet
- Pandas 高级使用技巧:高效数据处理与优化
壹屋安源
知识分享pandaspython数据处理
文章目录Pandas高级使用技巧:高效数据处理与优化1.高效处理大规模数据集节省内存:指定`dtypes`2.高效的数据合并与连接使用`merge`高效合并使用`concat`拼接多个DataFrame3.提高查询和过滤效率使用`query`提高过滤性能⚡利用`loc`和`iloc`高效定位数据4.高效处理缺失值使用`fillna`填充缺失值⚖️删除含有缺失值的行5.使用多线程加速计算使用`das
- 01. HarmonyOS应用开发实践与技术解析
全栈若城
harmonyos从入门到进阶harmonyos华为
文章目录前言项目概述HarmonyOS应用架构项目结构Ability生命周期ArkTS语言特性装饰器状态管理UI组件与布局基础组件响应式布局样式与主题页面路由与参数传递页面跳转参数接收数据绑定与循环渲染数据接口定义循环渲染条件渲染组件生命周期最佳实践与性能优化组件复用响应式设计性能优化前言随着华为HarmonyOS生态的不断发展,越来越多的开发者开始关注并投入到HarmonyOS应用开发中。本文将
- 测试是如何跟进和管理 bug
测试
测试在跟进和管理Bug定位精确、问题反馈及时、修复闭环高效三大关键环节中起到了至关重要的作用。Bug定位精确是整个流程的基础,通过详细记录和复现问题,可以帮助开发团队迅速找出缺陷根源;而及时有效的反馈机制则确保问题不会被遗漏;闭环管理则让每个问题都有迹可循、最终解决。这里我们重点展开讲解Bug定位精确的重要性,通过不断优化测试用例和环境搭建,能显著提高问题定位的准确率和效率,从而大幅降低项目风险和
- Hive SQL 优化
大数据侠客
大数据相关技术文档总结hivesql性能优化
标题一、HIVESQL执##标题行顺序了解hivesql的执行顺序,有助于写出更高质量的代码。第一步:确定数据源,进行表的查询和加载from(left/right/inner/outner)joinon第二步:过滤数据,进行条件筛选wheregroupbyhaving第三步:查询数据select第四步:显示数据distinctorderbylimitunion/unionallSql:select
- 【论文笔记】3DGS压缩相关工作2篇
AndrewHZ
深度学习新浪潮论文阅读3DGS计算机图形学算法三维高斯飞溅压缩方法
1.背景介绍:NVS神经辐射场(NeRFs)引入了一种基于多层感知机(MLP)的新型隐式场景表示方法,它将体密度编码作为几何形状和方向辐射的代理量。渲染通过光线行进的方式来执行。这一解决方案为新视图合成(NVS)带来了前所未有的视觉质量,但代价是训练多层感知机的优化过程极为耗时,且渲染速度很慢。有几种方法加速了训练和渲染过程,通常是利用空间数据结构或者像哈希这样的编码方式,不过牺牲了视觉质量。近期
- AI 代理 x Sui:开启 Web3 自动化新时代!
Sui_Network
人工智能web3自动化游戏大数据
AI代理正在重塑Web3,它们通过更高的自动化、智能化和适应性,使去中心化应用(DApp)更高效。这些自主程序能够分析数据、与智能合约交互,并实时执行任务,从而提升资产管理效率、增强安全性,并提供更动态的用户体验和交互方式。随着Web3的不断发展,AI代理正成为链上流程优化的重要工具,并不断拓展Web3的可能性。从自动化DeFi策略、实时安全监测,到数据分析洞察,甚至是meme生成,AI代理的应用
- Virtual Scrolling 虚拟滚动优化方案
shaoin_2
前端零碎前端vue.js
虚拟滚动(VirtualScrolling)是一种优化前端渲染大量数据的技术,它通过按需渲染可见区域的内容,避免一次性创建所有DOM元素,从而解决性能问题。以下是其核心原理:1.核心思想物理世界:假设列表有10,000条数据,传统渲染会生成10,000个DOM节点。虚拟滚动:只渲染用户当前可见的20条数据(视窗区域),其余数据通过占位和位置偏移模拟完整列表。2.实现步骤(1)容器与占位容器高度:设
- 寻找最优解的算法-模拟退火算法(Simulated Annealing)
搞技术的妹子
算法模拟退火算法人工智能
模拟退火算法(SimulatedAnnealing,简称SA)是一种基于物理退火过程的优化算法。它灵感来源于金属退火过程中的分子运动——在高温下,金属分子的自由度很高,随着温度的逐渐降低,分子排列逐渐有序,最终达到最低能量状态。退火算法通过模拟这一过程,解决复杂的优化问题。在现实生活中,我们经常会遇到寻找最优解的问题,无论是优化路线、调度任务还是调整模型参数。模拟退火算法(SimulatedAnn
- 【量子退火(Quantum Annealing, QA)在Machine Learning Classification中的应用】
搞技术的妹子
机器学习量子计算人工智能
随着量子计算技术的发展,**量子退火(QuantumAnnealing,QA)成为了优化问题中一种潜力巨大的方法。它不仅可以用于求解传统优化问题,还被逐渐应用于机器学习领域,特别是机器学习分类(MachineLearningClassification)**任务中。在这篇博客中,我们将探讨量子退火在机器学习分类中的应用,并通过一个实际的案例来展示如何使用量子退火优化分类模型。什么是量子退火(Qua
- 似然函数与极大似然估计
Shockang
机器学习数学通关指南机器学习人工智能数学概率论
前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.似然函数:直观理解与数学定义核心概念似然函数是机器学习中参数估计的基石,它从数据与模型之间的关系出发,提供了一种优化参数的数学框架。直观理解:假设你正在调整相机参数以拍摄最清晰的照片。似然函数就像是一个"清晰度指标",告诉
- ReactNative组件详解
Code4Android
编程语言androidiosreact-native
ReactNative学习记录传送门ReactNative核心思想就是组件化,它基于前端框架React,在我们使用其开发Android和iOS的时候,共用一套组件即一套代码,增加了代码复用性。今天的这篇文章不不分析过多的知识点,主要介绍如下内容:如何进行自定义组件如何使用自定义组件组件的生命周期自定义组件ReactNative中我们实现的UI都是有组件组成的,但是有时候为了实现我们想要的效果,并且
- 图数据库Neo4j面试内容整理-Cypher 查询优化
不务正业的猿
面试Neo4j数据库neo4j面试职场和发展图数据库
Cypher查询优化是在Neo4j中提高查询性能的关键部分。Cypher是Neo4j的查询语言,允许我们通过图的结构进行高效的数据检索。然而,随着数据量的增大和查询复杂度的提高,查询性能可能会变差。为了优化Cypher查询,我们可以使用多种策略,包括合理设计查询、利用索引和约束、避免不必要的查询操作等。以下是一些Cypher查询优化的最佳实践和策略:1.使用索引(Index)
- 查询速度慢的原因,如何优化查询
狂野弘仁
数据库java大数据
页面显示数据一定要及时的呈现,否则会影响用户体现.那么导致页面加载数据慢或者显示滞后的原因又是什么呢?原因分析后台数据库中数据过多,未做数据优化数据请求-解析-展示处理不当网络问题提高数据库查询的速度方案SQL查询速度慢的原因有很多,常见的有以下几种:1、没有索引或者没有用到索引(查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)2、I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应。3、没有创建计算列导致查询不优化。4、内存不
- linux iostat 命令详解
夜光小兔纸
Linuxlinux运维服务器
iostat主要用于监控系统设备的IO负载情况,iostat提供了丰富的参数给我们查询各种维度的io数据,iostat首次运行时显示自系统启动开始的各项统计信息,之后运行iostat将显示自上次运行该命令以后的统计信息。用户可以通过指定统计的次数和时间来获得所需的统计信息。一、命令相关参数命令使用:iostat[-c][-d][-N][-n][-h][-k|-m][-t][-V][-x][-y][
- c++编译过程初识&静态&动态链接库&makefile&cmakelists初始
测试盐
c++c++开发语言
编译过程预处理:主要是执行一些预处理指令,主要是#开头的代码,如#include的头文件、#define定义的宏常量、#ifdef#ifndef#endif等条件编译的代码,具体包括查找头文件、进行宏替换、根据条件编译等操作。g++-Eexample.cpp-oexample.i编译:进行词法分析、语法分析、语义分析、代码优化等,将.i文件转换为汇编代码文件,即.s文件。g++-Sexample.
- 非结构化数据的“汇、存、管、用”之道探究
CaritoB
数据库大数据人工智能
摘要随着信息技术的飞速发展,非结构化数据作为数字时代的重要资产,其管理与利用成为企业与社会关注的焦点。本文系统探究了非结构化数据的“汇、存、管、用”之道,为数据的有效治理与价值挖掘提供了新视角。在汇集方面,我们深入剖析了非结构化数据的多元来源与高效采集技术,强调了数据源多样性与采集效率的重要性。存储策略方面,探讨了存储介质与格式选择对数据管理的影响,并引入了数据压缩与去重技术以优化存储效能。管理挑
- NCU使用指南及模型性能测试(pytorch2.5.1)
Jakari
cudagpuncupythondocker深度学习pytorch
本项目在原项目的基础上增加了NsightCompute(ncu)测试的功能,并对相关脚本功能做了一些健硕性的增强,同时,对一些框架的代码进行了更改(主要是数据集的大小和epoch等),增加模型性能测试的效率,同时完善了模型LSTM的有关功能。OverviewNsightCompute(NCU)是NVIDIA提供的GPU内核级性能分析工具,专注于CUDA程序的优化。它提供详细的计算资源、内存带宽、指
- 基于Ubuntu+vLLM+NVIDIA T4高效部署DeepSeek大模型实战指南
来自于狂人
python人工智能pytorch语言模型
一、前言:拥抱vLLM与T4显卡的强强联合在探索人工智能的道路上,如何高效地部署和运行大型语言模型(LLMs)一直是一个核心挑战。尤其是当我们面对资源有限的环境时,这个问题变得更加突出。原始的DeepSeek-R1-32B模型虽然强大,但在T4显卡上遭遇了显存溢出的问题,这限制了其在实际应用中的潜力。为了解决这一难题,我们转向了官方提供的优化版本——DeepSeek-R1-Distill-Qwen
- C++ MySQL ORM接口设计优化:从宏污染到现代流式API
C语言小火车
C语言c++mysqljava
(基于编译期反射与链式调用的ORM框架重构实践)在C++中设计一个优雅的MySQLORM接口,既要兼顾易用性,又要保障性能与类型安全。本文针对开发者常见的宏污染、元数据冗余、API臃肿等问题,结合现代C++特性提出一套优化方案,并提供可直接复用的代码示例。一、问题分析:传统ORM接口的痛点1.宏污染严重示例代码问题:通过META_INJECTION等宏手动绑定元信息,导致代码侵入性强、可读性差。维
- 单源最短路径
陵易居士
数据结构与算法算法图论
目录无负权单源最短路径迪杰斯特拉算法(dijkstra)朴素版迪杰斯特拉小根堆优化版本dijkstra有负权的图的单源最短路径SPFA总结无负权单源最短路径在处理图论相关问题时,经常会遇到求一点到其他点的最短距离是多少的问题,很多实际应用场景的题目也可以转化成求最短路的问题,这里我们先来了解没有负权的图的最短路问题.迪杰斯特拉算法(dijkstra)迪杰斯特拉算法是由dijkstra提出的,它的主
- DeepSeek赋能生活全场景:20个职场人/学生/宝妈必备AI实践指南
小小鸭程序员
javapythonspringcloud云原生kafka
2024春节AI圈顶流:国产大模型DeepSeek持续霸屏!除技术解析外,更值得关注的是其在实际生活场景中的落地应用。本文整理20个高价值使用姿势,助你快速解锁AI助手生产力!一、学习成长加速器1.智能简历优化师使用场景:输入基础工作经历,自动生成ATS友好型简历,附带岗位关键词匹配与成就量化建议高阶技巧:上传JD文件,获取定制化简历修改报告2.论文架构大师核心功能:根据研究主题自动生成三级大纲框
- Elasticsearch冷热分离与索引生命周期管理
Cloud_Tech
elasticsearch大数据数据分析数据库阿里云
本文介绍在Elasticsearch集群上,通过生命周期管理ILM(IndexLifecycleManagement)功能,实现冷热数据分离的实践流程。通过本实践,您既可以实现在保证集群读写性能的基础上,自动维护集群上的冷热数据,又能通过优化集群架构,降低企业生产成本。背景信息当今大数据时代,数据时刻在更新变化。尤其是随着时间的积累,存储在Elasticsearch中的数据会越来越多,当数据达到一
- NFS配置全解析:让文件共享变得如此简单
IT成长日记
#Linux技术探索与实践linux运维网络网络协议
在实际生产工作中,文件共享是一个不可或缺的需求。无论是企业内部的文件共享,还是分布式系统中的数据存储,NFS(NetworkFileSystem)都是一种高效、可靠的解决方案。本文将带你从零开始,掌握NFS的安装、配置、优化等操作方法。1NFS简介NFS(NetworkFileSystem):是一种分布式文件系统协议,允许用户通过网络访问远程文件系统,就像访问本地文件一样。它最初由SunMicro
- 37.索引生命周期管理—kibana 索引配置
大勇任卷舒
ELKelasticsearch大数据bigdata
37.1背景引入索引生命周期管理的一个最重要的目的就是对大量时序数据在es读写操作的性能优化如通过sparkstreaming读取Kafka中的日志实时写入es,这些日志高峰期每天10亿+,每分钟接近100w,希望es能够对单分片超过50g或者30天前的索引进行归档,并能够自动删除90天前的索引这个场景可以通过ILM进行策略配置来实现37.2介绍ES索引生命周期管理分为4个阶段:hot、warm、
- 高性能计算中如何优化内存管理?
gpu
在高性能计算(HPC)中,优化内存管理是提升计算性能的关键环节之一。以下是一些常见的优化策略和方法:内存分配与管理策略内存池技术:通过预分配一定大小的内存池,避免频繁的内存分配和释放操作,减少内存碎片化。例如,在CUDA编程中,可以使用内存池来管理GPU内存,从而提高内存访问效率。异构内存管理:在异构计算环境中(如CPU+GPU),采用统一内存管理(UnifiedMemory)或智能数据迁移策略,
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要