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技术小白Byteman
算法数据结构c++学习开发语言
1.位1的个数给定一个正整数n,编写一个函数,获取一个正整数的二进制形式并返回其二进制表达式中设置位的个数(也被称为汉明重量)。中心思路:利用汉明重量,n&(n-1)的操作可以去掉对应二进制数最低位的1.inthammingWeight(intn){intcount=0;while(n){n&=(n-1);//去掉最低位的1count++;}returncount;}2.爬楼梯假设你正在爬楼梯。需
- 设计模式-对象性能
墨染萧然
设计模式设计模式单例模式享元模式C++
对象性能前言1.Singleton1.1模式介绍1.2模式代码1.2.1懒汉模式1.2.2饿汉模式2.Flyweight2.1模式介绍2.2模式代码2.3模式类图2.4要点总结前言"对象性能”模式:面向对象很好地解决了“抽象”的问题,但是不可避免地要付出一定的代价。对于通常情况来讲,面向对象的成本大都可以忽略不计。但是某种情况下,面向对象所带来的成本必须谨慎处理。典型模式:Singleton单例模
- HPC综合-心得与笔记【19】
sakura_sea
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Dijkstra算法【2】基础距离数组dist,设置起点距离为0,其他节点距离为无穷大(∞)用最小堆创建优先队列,将起点放入队列。从队列中取出当前距离最小的节点u。遍历u的每个邻接节点v,计算从起点到v的路径长度:alt=dist[u]+weight(u,v)。如果altdist[u]:continue#遍历邻接节点forv,weightingraph[u].items():alt=dist[u]
- 神经网络之参数初始化
硬水果糖
人工智能神经网络人工智能深度学习
引言:参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤,目的是给网络中权重(weights)和偏置(biases)赋予初始值。合适的参数初始化方法有助于提高训练速度、避免梯度消失/爆炸问题,并且加速网络的收敛。一、参数初始化目的避免梯度消失和梯度爆炸:在深度神经网络中,参数初始化对梯度流动非常重要。如果初始权重值太大或太小,可能导致梯度爆炸或梯度消失,从而增加网络的训练难度。加速收敛:良好的初始化可以帮
- 基于python的ansys_基于python的感知机
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基于python的ansys
一、1、感知机可以描述为一个线性方程,用python的伪代码可表示为:sum(weight_i*x_i)+bias->activation#activation表示激活函数,x_i和weight_i是分别为与当前神经元连接的其它神经元的输入以及连接的权重。bias表示当前神经元的输出阀值(或称偏置)。箭头(->)左边的数据,就是激活函数的输入2、定义激活函数f:deffunc_activator(
- OmniParser V2 安装与使用教程
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OmniParserV2人工智能deepseek
1.环境准备操作系统:支持Windows/macOS/Linux。Python版本:确保已安装Python3.7或更高版本。包管理工具:使用pip(Python自带)。安装环境:condacreate-n"omni"python==3.12condaactivateomnipipinstall-rrequirements.txt确保您已将V2权重下载到weights文件夹中(确保标题权重文件夹名为
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Rachela_z
算法图论
Bellman_ford队列优化算法(又名SPFA)代码随想录importcollectionsdefmain():n,m=map(int,input().strip().split())edges=[[]for_inrange(n+1)]for_inrange(m):src,dest,weight=map(int,input().strip().split())edges[src].append
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在ArkTS应用开发中,布局优化和性能提升是确保应用流畅运行的关键。本文将从避免二次布局、优先使用layoutWeight、响应式布局设计、懒加载、优化大型对象更新以及内存管理六个方面,探讨如何优化布局和提升性能。避免不必要的二次布局二次布局通常发生在子元素尺寸或位置发生变化时,导致父容器需要重新计算布局。以下是常见的二次布局场景及优化方法:场景1:动态改变子元素尺寸当子元素的尺寸动态变化时(如字
- 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
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目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反,已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗,通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型,并通过设备上的私
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- DDA3020 Machine Learning
后端
DDA3020Homework1Duedate:March09,2025Instructions•Thedeadlineis23:59,March09,2025.•Theweightofthisassignmentinthefinalgradeis20%.•Electronicsubmission:TurninsolutionselectronicallyviaBlackboard.Besuret
- 警告 torch.nn.utils.weight_norm is deprecate 的参考解决方法
wongHome
深度学习相关调试问题Ubuntupytorch
文章目录写在前面一、问题描述二、解决方法参考链接写在前面自己的测试环境:Ubuntu20.04一、问题描述运行pytorch程序,如下如下警告/home/wong/ProgramFiles/anaconda3/envs/pytorch_env/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/utils/weight_norm.py:30:UserWarning:torch
- MobileMamba(2024 CV)
刘若里
论文阅读学习笔记网络计算机视觉人工智能
论文标题MobileMamba:LightweightMulti-ReceptiveVisualMambaNetwork论文作者HaoyangHe,JiangningZhang,YuxuanCai,HongxuChen,XiaobinHu,ZhenyeGan,YabiaoWang,ChengjieWang,YunshengWu,LeiXie发表日期2024年11月01日GB引用>HaoyangHe
- ribbon负载均衡策略说明
高飞的Leo
ribbon负载均衡java
Ribbon负载均衡策略说明和比较类名说明特点使用场景RoundRobinRule基于轮询算法选择服务实例。简单、公平,每个实例被选择的机会均等。适用于所有服务实例性能相近的场景。RandomRule随机选择服务实例。简单、随机,每个实例被选择的概率相同。适用于需要随机负载均衡的场景。WeightedResponseTimeRule根据服务实例的响应时间分配权重,选择响应时间短的实例。动态调整权重
- llama源码学习·model.py[1]RMSNorm归一化
小杜不吃糖
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一、model.py中的RMSNorm源码classRMSNorm(torch.nn.Module):def__init__(self,dim:int,eps:float=1e-6):super().__init__()self.eps=epsself.weight=nn.Parameter(torch.ones(dim))def_norm(self,x):returnx*torch.rsqrt(
- 牛客练习赛128(下)
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牛客比赛算法c++BFSDFS图论动态规划
Cidoai的平均数对题目描述登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网运行代码#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,k;cin>>n>>k;inttotalAns=0;intrSum=0;vectorex,weights;for(inti=0;i>a>>b;if(bf(rSum+1,0);for(inti=0;i=ex[i];--j){f[
- HarmonyOS实现如图简单页面
2301_80891383
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@Entry@ComponentstructIndex{@Statemessage:string='';build(){Column(){Row(){Column(){Text('玩一玩').fontSize(18).fontWeight(FontWeight.Bold)Text('签到兑礼|超多大奖超好玩').fontSize(12).fontColor('#999')}.margin(10).
- 梯度下降法以及随机梯度下降法
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梯度下降法就是在更新weight的时候,向函数值下降的最快方向进行更新,具体的原理我就不再写了,就是一个求偏导的过程,有高数基础的都能够很快的理解过程。我在我的github里面会一直更新自己学习pytorch的过程,地址为:https://github.com/00paning/Pytorch_Learning这里我直接展示一个简易实现的python代码,我们还是先看一下运行的效果图:相关pyth
- 十种处理权重矩阵的方法及数学公式
阳光明媚大男孩
矩阵机器学习线性代数
1.权重归一化(WeightNormalization)目的:通过分离权重向量的范数和方向来加速训练。公式:对于权重向量w\mathbf{w}w,归一化后的权重w′\mathbf{w}'w′为:w′=w∥w∥\mathbf{w}'=\frac{\mathbf{w}}{\|\mathbf{w}\|}w′=∥w∥w其中∥w∥\|\mathbf{w}\|∥w∥是w\mathbf{w}w的欧几里得范数。2
- LLM:RMSNorm
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LLM&AIGC&VLPLLMRMSNorm
importtorchimporttorch.nnasnnclassLayerNorm(nn.Module):def__init__(self,dim:int,eps:float):super(LayerNorm,self).__init__()self.dim=dimself.eps=epsself.weight=nn.Parameter(torch.ones(self.dim))self.bi
- 笔记:代码随想录算法训练营第35天: 01背包问题 二维、 01背包问题 一维 、LeetCode416. 分割等和子集
jingjingjing1111
算法leetcode数据结构动态规划笔记
学习资料:代码随想录这一块儿学得挺痛苦注:文中含大模型生成内容动态规划:01背包理论基础卡码网第46题思路:五部曲定义:dp[i][j]为第i个物品背包容量为j,能装下的最大价值递推公式:dp[i][j]的值等于dp[i-1][j]的值和dp[i-1][j-weight[i]]+value相比的最大值,后者为看放下当前物品+减去当前物品的容量能放下什么价值,当然,要是放不下当前物品,就算了,保持原
- 目前nginx负载均衡支持的5种方式的分配
iteye_16581
知识管理nginx负载均衡
轮询每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除.1upstreambackserver{2server192.168.5.205;3server192.168.5.206;4}weight指定轮询几率,weight和访问比率成正比,用于后端服务器性能不均的情况.1upstreambackserver{2server192.168.5.205weight=10
- seq2seq推理模块设计
何仙鸟
PyTorch深度学习人工智能
代码:#loadcheckpoints,如何上线model=Sequence2Sequence(len(src_word2idx),len(trg_word2idx))model.load_state_dict(torch.load(f"./best.ckpt",weights_only=True,map_location="cpu"))classTranslator:def__init__(se
- LwIP 的初步认识
九溪弥烟、
技术杂谈ip嵌入式硬件
在当今科技飞速发展的时代,嵌入式系统已经广泛应用于各个领域,从智能家居到工业控制,再到物联网设备等,其无处不在。而网络通信作为嵌入式系统的重要功能之一,选择一款合适的TCP/IP协议栈显得尤为关键。LwIP(LightweightIP)正是为此而生的一款轻量级TCP/IP协议栈,它以其资源占用少、功能相对完整的优势,在嵌入式系统领域大放异彩。一、LwIP的起源与发展LwIP是由瑞典计算机科学院(S
- 在BERT中,如何确定一个标记的重要性
一只天蝎
大模型编程语言---Pythonbert人工智能自然语言处理
目录在BERT中,如何确定一个标记的重要性在BERT模型中,哪些标记通常具有最高的重要性权重调整损失函数或添加额外的监督信号以影响模型对特殊标记的关注度在BERT中,如何确定一个标记的重要性在BERT模型中,确定一个标记的重要性可以通过以下几种方式:注意力权重(AttentionWeights):BERT模型的自注意力机制可以揭示哪些标记在编码其他标记时更重要。通过分析注意力权重,我们可以看到每个
- 【设计模式】享元模式教你如何分离内部与外部状态
后端java设计模式
概述定义:运用共享技术来有效地支持大量细粒度对象的复用。它通过共享已经存在的对象来大幅度减少需要创建的对象数量、避免大量相似对象的开销,从而提高系统资源的利用率。结构享元(Flyweight)模式中存在以下两种状态:内部状态,即不会随着环境的改变而改变的可共享部分。外部状态,指随环境改变而改变的不可以共享的部分。享元模式的实现要领就是区分应用中的这两种状态,并将外部状态外部化。享元模式的主要有以下
- 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤(5)使用预训练模型
小圆圆666
深度学习人工智能python卷积神经网络
文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16_Weights#VGG16的预训练权重配置#loadtheVGG16network*pre-trained*ontheImageNetd
- .net WebAPI返回xml、json格式
dengqiu2187
json
WebAPI返回xml、json格式简单示例usingSystem.Net.Http.Formatting;publicclassTestController:ApiController{publicstaticListlist=newList{newStudent{Name="张三",Age=25,Weight=153.5M},newStudent{Name="李四",Age=18,Weight
- yolov5代码详解--1.python代码脚本
三炭先生
yolo算法YOLOpython算法
一、detect.py作为YOLOv5模型推理的核心执行文件,detect.py实现了从数据加载到结果输出的完整目标检测流水线。本文只讲代码中最主要的opt内函数的含义,这是detect最核心的东西,至于其他的代码注释我会放在下面,有什么不懂可以评论区提问。下面对每个命令行参数进行详细介绍,说明它们在检测推理过程中的含义和作用:--weights指定模型权重文件的路径(或多个路径),也可以是远程T
- 每天五分钟深度学习pytorch:基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块
每天五分钟玩转人工智能
深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能ResNet机器学习
残差块我们分析一下这个残差块,x经过两个卷积层得到F(x),然后F(x)+x作为残差块的输出,此时就有一个问题,这个问题就是F(x)+x的维度问题,如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小(height和weight变小)或者通道数发生了变化,那么此时F(x)是没有办法和x相加的,当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式,也就是说卷积之后的F(x)和x一样,大小不变,或者对x变道和F(x)
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的