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httpcanary动态注入
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伶俜Monster
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简介Cannon.js是一个基于JavaScript的物理引擎,它可以在浏览器中模拟物理效果。它支持碰撞检测、刚体动力学、约束等物理效果,可以用于创建逼真的物理场景和交互。参考文档官方示例原理Cannon.js使用了欧拉角来表示物体的旋转,而不是四元数。这使得它在处理旋转时更加直观和易于理解。Cannon.js还支持多种碰撞检测算法,包括离散碰撞检测和连续碰撞检测。Cannon.js还支持多种约束
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m0_37763377
python哈希算法算法数据结构
一、什么是字母异位词字母异位词是指由相同字母组成但排列顺序不同的单词。例如,"eat"、"tea"和"ate"都是字母异位词,因为它们由相同的字母组成,只是排列顺序不同。二、思路(一)暴力解法这里可以用两层循环来判断2个字符串的元素是否一样,显然时间复杂度为O(n²),在这里大家可以自己写一下,文章就不再提供演示。(二)哈希表解法1.什么是哈希表?哈希表(HashTable),也称为散列表,是
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- LeetCode134☞加油站
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LeetCode刷题pythonleetcodejava算法贪心算法
关联LeetCode题号134本题特点贪心局部最优解-部分差值如果小于0(消耗大于油站油量)就从下一个加油站开始,因为如果中间有小于0的情况当前站就不可能是始发站,整体最优解-整体差值如果小于0,那么就是不能有始发站本题思路classSolution:defcanCompleteCircuit(self,gas:List[int],cost:List[int])->int:curSum=0tota
- LeetCode56☞合并区间
fantasy_4
LeetCode刷题leetcodepythonjava算法贪心算法
关联LeetCode题号56本题特点贪心本题思路将二维数组排序按照左边界排序。排序后,右边界的大小成为找到局部最大值的关键。由题意合并区间可知,应该取数组的’并集‘,局部最优解推出全局最优解,每次找到局部最大的范围,整体就会合并成一个大区间Python写法defmerge(self,intervals):result=[]iflen(intervals)==0:returnresult#区间集合为
- 每日一题——二叉树的直径
tt555555555555
面经算法题C语言数据结构算法leetcode
二叉树的直径问题描述示例示例1示例2提示问题分析算法设计代码实现复杂度分析测试用例测试用例1测试用例2总结问题描述给定一棵二叉树的根节点,返回该树的直径。二叉树的直径是指树中任意两个节点之间最长路径的长度。这条路径可能经过也可能不经过根节点root。两节点之间路径的长度由它们之间边数表示。示例示例1输入:root=[1,2,3,4,5]输出:3解释:最长路径的长度为3,例如路径[4,2,1,3]或
- 密码安全:如何识别强弱密码,并打造铁壁防线!
喵手
零基础学Java安全php开发语言
全文目录:开篇语前言:一场关于密码的角力赛目录密码的弱点:为什么弱密码是个大问题如何定义强密码?强密码的特点:举个例子:如何识别密码强弱?简单技巧帮你判断1.**密码长度:是否足够长?**示例代码演示代码解释:测试结果示例:2.**复杂度:是否包含特殊字符?**示例代码演示代码解释:测试结果示例:小结:3.**模式识别:是否包含常见模式?**️密码管理小技巧:打造更安全的数字生活1.**使用密码管
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
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计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
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海绵波波107
#算法和leetcodeleetcode链表算法
目录一、题目二、思路2.1解题思路2.2代码尝试2.3疑难问题2.4AI复盘三、解法四、收获4.1心得4.2举一反三一、题目二、思路2.1解题思路2.2代码尝试/*//DefinitionforaNode.classNode{public:intval;Node*prev;Node*next;Node*child;};*/classSolution{public:Node*flatten(Node
- 电容器基础观念
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Take-away:电容器容值,和「导体的几何形状」,「周围的介电材料」相关。电力线起于正电荷,终止于负电荷。金属互相越靠近,电容越大。Maxwell电容矩阵有负号,SPICE电容矩阵没有负号。Maxwell电容矩阵、SPICE电容矩阵可互相转换,GroundNet需定义清楚。-----Start电容器杯子装水咖啡杯、马克杯、大水桶,容器几何形状决定装水大小。但要给水龙头,容器才有水储存。电容器装
- 自己总结的谷歌黑客语法,非常好用(野战必备)
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常用:site:gov.cninurl:.login.asp(z政府网站后台)inurl:gov.cn/admin(百度就可以)inurl:gitlab公司filetype:txtinurl:gitlab公司intext:账号site:*.gitee.comintext:账号(ftp://*:*密码地址)site:*.gitee.comfiletype:txt账号(ftp://*:*密码地址)si
- PTA--- 666(递归搜索)
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题目描述:小明有一张m*n的好习惯记录卡,记录每一天的好习惯目标达成度(数字0-9表示)。某天目标完成达成,就在当天的格子里写上数字6,目标没有完全达成就写上一个小于6的数字(0-5),目标超额完成就写上一个大于6的数字(7-9)。记录卡上如果能找到一条长度为3的路径并且路径上的三个数字都大于等于6(这里的路径是指从某个格子出发,可以向左、右、上、下格子移动,并且不能重复经过一个格子),则小明就能
- 专门为高速连续扫描设计的TDI工业相机
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TDI(TimeDelayIntegration,时间延迟积分)工业相机是一种基于特殊CCD(电荷耦合器件)技术的成像设备,主要用于高速、高灵敏度、高分辨率的图像采集场景。其核心原理是通过多级积分和同步电荷转移技术,在物体连续运动时逐行扫描并累积信号,显著提升图像质量和信噪比(SNR)。它是一种特殊的线阵工业相机。核心原理1.多级积分:TDI相机通过多行感光单元(如多级CCD)对同一运动目标进行多
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引言:打破“纸上谈兵”的实训困境当前高校技术教育普遍面临一个矛盾:学生对开源工具的理论知识掌握充分,但在真实业务场景中常因环境配置复杂、工具链割裂而难以落地。例如,部署一套完整的电商系统需协调数据库、服务器、安全策略等多环节,传统虚拟机环境难以模拟企业级复杂度。Websoft9作为开源软件自动化部署工具,通过预集成200+企业级应用模板(如GitLab、Odoo、Jenkins)和全流程管理能力,
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以LinuxMint为例讲述永中office2012的安装永中office2012forLinux的安装永中office符合中国人的使用习惯,同时兼容MSOffice各种文档格式。个人认为比开源的libreoffice更适合国人使用。下面就以office2012forLinux为例,讲述一下永中Office的安装。1、首先下载office2012forLinux。百度一下即可,下载后应该得到一个Y
- iOS 模块化架构设计:主流方案与实现详解
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随着iOS工程规模的扩大,模块化设计成为提升代码可维护性、团队协作效率和开发灵活性的关键。本文将探讨为什么需要模块化,介绍四种主流的模块化架构方案(协议抽象、依赖注入、路由机制和事件总线),并通过代码示例和对比表格帮助开发者选择适合的方案。一、为什么需要模块化?1.代码可维护性随着工程规模的增长,代码量迅速增加,模块化可以将代码拆分为独立的功能模块,降低代码复杂度,提升可维护性。2.团队协作效率模
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VIP详情查看专栏SAP业务学习捷径SAP-ABAP开发基础详解SAPABAPERP开发运维运维HTTP接口调用
SAP外网接口调用技术全景指南1.核心调用方式对比矩阵方法类型协议支持适用场景开发复杂度维护成本典型应用案例HTTPClientREST/HTTP通用API集成★★☆低调用第三方支付接口SOAPProxySOAP/WSDL标准化Web服务★★★中银行系统对接ODataClientODataSAP生态集成★★☆低Fiori应用数据扩展PI/PO中间件多协议转换企业级复杂集成★★★★高跨系统业务流程编
- SAP-ABAP:SAP采购模块(MM-PUR)学习指南
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VIP详情查看专栏SAP业务学习捷径SAP-ABAP开发基础详解ABAPSAPERP运维SAP采购业务学习
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- 能否在编辑器中一键导入Word文档?
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要求:开源,免费,技术支持编辑器:百度ueditor前端:vue2,vue3,vue-cli,react,html5用户体验:Ctrl+V快捷键操作功能:导入Word,导入Excel,导入PPT(PowerPoint),导入PDF,复制粘贴word,导入微信公众号内容,web截屏平台:Windows,macOS,Linux,RedHat,CentOS,Ubuntu,中标麒麟,银河麒麟,统信UOS,
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%创建网格数据[X,Y]=meshgrid(x_data,y_data);如x_data=[1234]X=1234123412341234XY_data=[X(:),Y(:)];%将X和Y合并成一个向量X(:)表示将矩阵排成一列XY_data=1111222233334444
- 人工智能的未来:从基础到前沿的探索与展望
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人工智能aiAI编程AI写作AI作画
1.人工智能简介内容概述:人工智能(AI)是指模拟和执行人类智能任务的技术。随着计算能力和数据量的增加,AI在各个领域取得了显著进展,从自动化的基本任务到解决复杂的实际问题,人工智能正渗透到我们生活的各个方面。2.人工智能的种类与发展内容概述:AI的种类可以按智能的复杂度分为三大类:弱人工智能(NarrowAI):目前大多数应用都属于弱AI,如语音助手、自动驾驶等。它们专注于特定任务,并且无法扩展
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autoformer人工智能
Autoformer架构详细解释上述图片展示了Autoformer架构的工作流程,包含编码器和解码器的结构。我们来详细解析图中的各个组件及其功能:编码器部分(AutoformerEncoder)输入数据(EncoderInput):输入的是需要预测的时间序列数据。自动相关机制(Auto-Correlation):这个模块通过检测时间序列中的周期性依赖关系,生成相关矩阵(K,Q,V表示键、查询和值)
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以下是关于KV缓存(Key-ValueCache)的简介,涵盖其定义、原理、作用及优化意义:1.什么是KV缓存?KV缓存是Transformer架构(如GPT、LLaMA等大模型)在自回归生成任务(如文本生成)中,用于加速推理过程的核心技术。其本质是:在生成序列时,缓存历史token的Key和Value矩阵,避免重复计算,从而显著减少计算量。2.为什么需要KV缓存?传统自注意力计算的问题在生成第t
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红黑树详解1.红黑树的基本概念红黑树(Red-BlackTree)是一种自平衡的二叉搜索树(BST),通过节点颜色(红或黑)和一组规则来保持近似平衡,确保插入、删除、查找等操作的时间复杂度为O(logn)。它的核心思想是通过颜色标记和旋转操作,减少树的高度差异,从而提升性能。2.红黑树的五大规则红黑树必须满足以下规则:颜色规则:每个节点非红即黑。根节点规则:根节点必须是黑色。叶子节点规则:所有叶子
- 学习第十一天-树
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一、树的基础概念1.定义树是一种非线性数据结构,由n个有限节点组成层次关系集合。特点:有且仅有一个根节点其余节点分为若干互不相交的子树节点间通过父子关系连接2.关键术语术语定义节点包含数据和子节点引用的单元根节点树的起始节点,没有父节点子节点直接连接到父节点的节点叶子节点没有子节点的节点度节点拥有的子树数目树的高度从根节点到最远叶子节点的最长路径边数树的深度从根节点到当前节点的层数路径从根到某节点
- 工业机器人:现代工业的智能力量
机器人之树小风
机器人科技经验分享
在当今科技飞速发展的时代,工业机器人已成为现代工业不可或缺的重要组成部分。它如同一位不知疲倦、高度精准且功能强大的“智能工匠”,以其独特的魅力和卓越的能力,深刻地改变着工业生产的面貌。工业机器人是一种能够自动执行任务的可编程机械装置。它通常由机械臂、控制系统和编程装置等部分组成。机械臂是机器人的主体结构,能够实现多自由度的灵活运动,模拟人类手臂的各种动作。控制系统则犹如机器人的“大脑”,负责指挥和
- 复旦:LLM不同层位置编码缩放
大模型任我行
大模型-结构原理人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:Layer-SpecificScalingofPositionalEncodingsforSuperiorLong-ContextModeling来源:arXiv,2503.04355摘要尽管大型语言模型(LLM)在处理长上下文输入方面取得了重大进展,但它们仍然存在“中间丢失”问题,即上下文中间的关键信息往往不足或丢失。我们广泛的实验表明,这个问题可能源于旋转位置嵌入(RoPE)的快速长期衰
- 人工智能之数学基础:基变换和坐标变换的区别
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能机器学习算法基变换坐标变换线性变换
本文重点基变换和坐标变换是线性代数中的两个重要概念,它们描述了向量在不同基底或坐标系下的表示和转换关系。矩阵矩阵不仅可以作为线性变换的描述,而且可以作为一组基地描述。而作为变换的矩阵,不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去,而且也能够把线性空间中的一个坐标系(基)表换到另一个坐标系(基)去,这就是基变换和坐标变换。定义与本质基变换:定义:基变换是指向量在不同基底下表示的关系的数学描述。它涉
- 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
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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