- 2017暑训摸底(xdoj1045,xdoj1173,xdoj1007,xdoj1038)
Owen_Q
dpxdoj搜索
由于时间没赶上摸底,只能跟一波新增的dp摸底,感觉难度一般般,可能有段时间内没做题的缘故吧暑训就要开始了呢A黑白棋思路:一上来就是个博弈搜索根据上一状态与这一状态必胜必败态的转换来判断先手的情况dfs搜索所有前项状态,若均为必败态,则该状态为必胜态,否则为必败态/*Author:Owen_Q*/#includeusingnamespacestd;inta[5][5];intdfs(intx,int
- 代码随想录算法训练营第52天| 101. 孤岛的总面积、102. 沉没孤岛、103. 水流问题、104.建造最大岛屿
扛过今天777
算法深度优先
101.孤岛的总面积卡码题目链接:101.孤岛的总面积学习链接:代码随想录题解:法一:count=0defdfs(grid,x,y):globalcountgrid[x][y]=0count+=1directions=[[1,0],[0,1],[-1,0],[0,-1]]fori,jindirections:next_x=x+inext_y=y+jifnext_x=len(grid)ornext_
- 洛谷 P3916 图的遍历(tarjan + 缩点 + dfs)
无糖钨龙茶
图论深度优先算法
洛谷P3916图的遍历(tarjan+缩点+dfs)放个传送门这道题其实很多人都选择反向建图,然后dfs一下就过了。但确是一道不错的tarjantarjantarjan+缩点+dfsdfsdfs的练手题————————————————————————————————————图的遍历题目描述给出NNN个点,MMM条边的有向图,对于每个点vvv,求A(v)A(v)A(v)表示从点vvv出发,能到达的编
- 前缀和与后缀和(HDU6186)
MatrixYg
HDU水题
题目链接。题目的大意是:给一个数组,和一个数组的下标·,然后在数组中去掉这个下标对应的元素,把剩下的元素全部做&/|/^这三种位运算,输出位运算之后的结果。数据范围1e5.当然暴力是不可行的。首先需要知道的是:一个数&自己不变,|自己也是不变,^自己是0。这样我们对于每一种运算维护两个数组,一个前缀数组,一个后缀数组。这样两个结合起来可以达到去除任意一个中间元素的效果。//我们只证明一种情况,其他
- 代码随想录| 图论01 ●深度优先搜索知识 ●797所有可能的路径 ●广度优先搜索知识 ●200 岛屿数量dfs ●200 岛屿数量bfs
weixin_51674457
代码随想录一刷深度优先图论宽度优先
#dfs知识看了一下感觉和二叉树,和回溯,没啥区别。#797所有可能路径普通回溯,很快path.push_back(0);要提前写不要忘了。另外path不要担心不需要归零,他每次回溯call完了会退回去的vector>res;vectorpath;voiddfs(intnode,intn,vector>&graph){if(node==n-1){res.push_back(path);return
- 20240820 代码随想录 | 图论 岛屿
m0_46259676
图论算法
98.所有可达路径深度优先搜索(dfs)和广度优先搜索(bfs)区别:dfs是可一个方向去搜,不到黄河不回头,直到遇到绝境了,搜不下去了,再换方向(换方向的过程就涉及到了回溯)。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接节点的所有节点遍历一遍,搜索方向更像是广度,四面八方的搜索过程。n,m=map(int,input().split())print(''.join(
- 20240821 代码随想录 | 图论
m0_46259676
图论
103.水流问题dfs深度优先搜素directions=[[0,1],[0,-1],[1,0],[-1,0]]set_1=set()set_2=set()n,m=map(int,input().split())g=[]for_inrange(n):g.append(list(map(int,input().split())))defdfs(g,x,y,visited,s):visited[x][y
- 代码随想录|图论|05岛屿数量(深搜DFS)
Paper Clouds
图论深度优先算法数据结构leetcode
leetcode:99.岛屿数量题目题目描述:给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成,并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述:第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。后续N行,每行包含M个数字,数字为1或者0。输出描述:输出一个整数,表示岛屿的数量。如果不存在岛屿,则输出0。思路遇到一个没有遍历过的节点陆
- HDFS(Hadoop分布式文件系统)总结
Cachel wood
大数据开发hadoophdfs大数据散列表算法哈希算法spark
文章目录一、HDFS概述1.定义与定位2.核心特点二、HDFS架构核心组件1.NameNode(名称节点)2.DataNode(数据节点)3.Client(客户端)4.SecondaryNameNode(辅助名称节点)三、数据存储机制1.数据块(Block)设计2.复制策略(默认复制因子=3)3.数据完整性校验四、文件读写流程1.写入流程2.读取流程五、高可用性(HA)机制1.单点故障解决方案2.
- Hadoop的部分用法
覃炳文20230322027
hadoophive大数据分布式
前言Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架,它允许跨多个机器使用分布式处理大数据集。Hadoop的核心是HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce编程模型。1.Hadoop环境搭建在开始使用Hadoop之前,你需要搭建Hadoop环境。这通常包括安装Java、配置Hadoop环境变量、配置Hadoop的配置文件等步骤。1.1环境准备在开始安
- 【树 DFS BFS 离线查询】P11855 [CSP-J2022 山东] 部署|普及+
软件架构师何志丹
#洛谷普及+深度优先宽度优先c++算法图论树
本文涉及知识点C++图论C++BFS算法C++DFSP11855[CSP-J2022山东]部署题目背景受疫情影响,山东省取消了CSP-J2022认证活动,并于次年三月重新命题,在省内补办比赛。题目描述“万里羽书来未绝,五关烽火昼仍传。”古时候没有现代信息化战争的技术,只能靠烽火传信和将军运筹帷幄的调兵遣将来取得战争的优势。为了使消耗最低,现在A国已经在nnn个城市之间建好了道路和行军部署渠道,使得
- 深入了解图搜索算法:原理、应用与实现
码农资源网
图搜索算法
1.图搜索算法简介图搜索算法是一种用于在图(Graph)结构中寻找特定目标的算法。图由节点(Node)和边(Edge)组成,节点表示数据或实体,边表示节点之间的关系或连接。图搜索算法的目标通常是从给定的起始节点出发,找到到达目标节点的一条或多条路径。2.常见的图搜索算法2.1深度优先搜索(Depth-FirstSearch,DFS)深度优先搜索是一种递归或栈的搜索方法,从起始节点开始,沿着一条路径
- Hadoop 版本进化论:从 1.0 到 2.0,架构革命全解析
拾光师
大数据后端
Hadoop版本hadoop1.x版本由三部分组成Common(辅助工具)HDFS(数据存储)MapReduce(计算和资源调度)存在的问题JobTracker同时具备了资源管理和作业控制两个功能,成为了系统的最大瓶颈采用了master/slave结构,master存在单点问题,一旦master出现故障,会导致整个集群不可用采用了基于槽位的资源分配模型,将槽位分为了Mapslot和Reducesl
- 合并小文件汇总(Hive/Spark)
有数的编程笔记
Spark/Hivehivesparkhadoop
合并小文件的原因:过多的小文件会导致HDFS上元数据负载增加。并且小文件也会导致计算性能下降。1.使用hive时1.1.使用hive.merge参数,开启文件合并--控制在map阶段结束后合并输出的小文件,默认值为trueSEThive.merge.mapfiles=true;--控制在reduce阶段结束后合并输出小文件,默认值为falseSEThive.merge.mapredfiles=tr
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- 探秘Flink Connector加载机制:连接外部世界的幕后引擎
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flink大数据flink大数据
在Flink的数据处理生态中,SourceFunction负责数据的输入源头,而真正架起Flink与各类外部存储、消息系统桥梁的,则是Connector。从Kafka消息队列到HDFS文件系统,从MySQL数据库到Elasticsearch搜索引擎,Flink通过Connector实现了与多样化外部系统的交互。而这一切交互的基础,都离不开背后强大且精巧的Connector加载机制。接下来,我们将深
- leetcode:78. 子集
呆呆的小鳄鱼
#回溯#深搜leetcode算法数据结构
学习要点首先就是要先明白什么是回溯:leetcode:46.全排列-CSDN博客。在此基础上我们可以细化一下这种题的解题思路。题目链接78.子集-力扣(LeetCode)题目描述解法:回溯classSolution{public:vector>ret;vectorpath;voiddfs(vector&nums,intpos){for(inti=pos;i>subsets(vector&nums)
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spark数据分析可视化数据分析数据挖掘sparkhadoop大数据
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- 时序数据库IoTDB的架构、安装启动方法与数据模式总结
时序数据说
时序数据库iotdb数据库大数据物联网
一、IoTDB的架构IoTDB的架构主要分为三个部分:时序文件(Tsfile):专为时序数据设计的文件存储格式。支持高效的压缩和查询性能。可独立使用,并可通过TsFileSync工具同步至HDFS进行大数据处理。数据库引擎:负责数据的收集、写入、存储和查询等核心功能。分析引擎:可选的分析组件,用于数据处理和分析。二、IoTDB的安装启动方法1.使用环境:需要具备JDK>=1.8的运
- 飞往大厂梦之算法提升-7
今天主要给大家分享dfs以及动态转移中的数位dp问题,这两类问题可以很好地提升我们的思维。希望能对大家有所帮助。第一题:问题描述小蓝有一天误入了一个混境之地。好消息是:他误打误撞拿到了一张地图,并从中获取到以下信息:混境之地的大小为n⋅m,其中#表示这个位置很危险,无法通行,.表示道路,可以通行。他现在所在位置的坐标为(A,B),而这个混境之地出口的坐标为(C,D),当站在出口时即表示可以逃离混境
- Gradle构建链致命漏洞全解析:循环依赖与版本冲突的底层机制与修复方案
Android洋芋
Gradle源码解析Android构建漏洞循环依赖检测DFS算法短路径优先策略AGP版本升级
简介在Android开发中,Gradle构建系统是我们的核心工具,但其背后隐藏的两大致命漏洞——循环依赖检测机制和版本冲突类加载陷阱,往往会导致项目构建失败或运行时崩溃。本文将从源码级别深入剖析这两个漏洞的底层原理,包括Gradle如何通过DFS检测循环依赖、Android系统如何采用"短路径优先"策略加载类,以及它们如何导致项目崩溃。同时,本文将提供全面的解决方案,包括依赖排除、版本对齐、依赖分
- 洛谷 P3953 [ NOIP 2017 ] 逛公园 —— 最短路DP
aodan5477
数据结构与算法
题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3953主要是看题解...还是觉得好难想啊...dfsDP,剩余容量的损耗是边权减去两点最短路差值...表示对于最短路来说多走了这么多...还要注意该点能否到达n号点,不能就不走了(剪枝);%p那个地方会爆int吗?反正%=pRE了一个点...(然而改成ll还是RE)代码如下:#include#include#in
- 华为OD机考-上班之路/是否能到达公司-DFS(JAVA 2025B卷)
小猫咪怎么会有坏心思呢
华为机考华为od宽度优先算法
importjava.util.*;publicclassGoWork{privatestaticfinalint[][]directions={{0,1,1},{0,-1,2},{1,0,3},{-1,0,4}};privatestaticintmaxTurns,maxClears,rows,cols;privatestaticchar[][]matrix;publicstaticvoidmai
- Hadoop等大数据处理框架的Java API
扬子鳄008
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Hadoop是一个非常流行的大数据处理框架,主要用于存储和处理大规模数据集。Hadoop主要有两个核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce。此外,还有许多其他组件,如YARN(YetAnotherResourceNegotiator)、HBase、Hive等。下面详细介绍Hadoop及其相关组件的JavaAPI及其使用方法。HadoopHad
- 手把手教你玩转 Sqoop:从数据库到大数据的「数据搬运工」
AAA建材批发王师傅
数据库sqoop大数据hivehdfs
一、Sqoop是什么?——数据界的「超级搬运工」兄弟们,今天咱们聊个大数据圈的「搬运小能手」——Sqoop!可能有人会问:这玩意儿跟Flume啥区别?简单来说:Flume是专门搬日志数据的「快递员」而Sqoop是搬数据库数据的「搬家公司」它的名字咋来的?SQL+Hadoop,直接告诉你核心技能:在关系型数据库(比如MySQL)和Hadoop家族(HDFS、Hive、HBase)之间疯狂倒腾数据!核
- 【图论 DFS搜索树】P10298 [CCC 2024 S4] Painting Roads|普及+
软件架构师何志丹
#洛谷普及+图论深度优先算法c++洛谷
本文涉及知识点C++图论C++DFSP10298[CCC2024S4]PaintingRoads题目描述Kitchener市的市长Alanna成功地改进了该市的道路规划。然而,来自RedBlue市的一位售货员仍然抱怨道路的颜色不够丰富。Alanna的下一个任务就是粉刷一些道路。Kitchener市的道路规划可以表示为NNN个十字路口和MMM条道路,第iii条道路连接第uiu_iui个十字路口和第v
- leetcode332.重新安排行程:优先队列与DFS实现欧拉路径的行程规划
Musennn
leetcode刷题详解深度优先算法leetcodejava
一、题目深度解析与行程规划本质题目描述给定一个机票的字符串二维数组tickets,每个元素是[from,to]的形式,表示从from到to的机票。要求找出从JFK出发的行程,且必须使用所有机票,若存在多种可能的行程,返回字典序最小的那个。核心特性分析图论模型:每个机场是图的节点,机票是图的边,问题转化为在图中寻找一条经过所有边的路径欧拉路径:题目本质是寻找图中的欧拉路径(经过每条边恰好一次的路径)
- C++基础练习-二维数组
s15335
C++练习题c++开发语言
题目:https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2022题解:#includeusingnamespacestd;intz[10000][10000];intmain(){intm,n;while(cin>>m>>n){intx,max=-1,l,c;//往数组里添加数据for(inti=0;i>z[i][j];}}//遍历数组并找出最大值for(int
- 数据结构-顺序表-数值统计
题目:https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2008解答:#includeusingnamespacestd;#defineSLDataTypedoublestructSequlist{SLDataType*array;intsize;intcapacity;};//********************顺序表初始化***********/void
- 哥德巴赫猜想(北理工2018年考研复试机试题)
视默
算法C++深度优先图论
哥德巴赫猜想任何一个大于2的偶数均可表示为两个素数之和。输入m,n(6>>mp中,键为偶数i,值为所有可能的素数对。DFS生成所有组合使用深度优先搜索(DFS)递归生成所有可能的素数对组合。递归函数dfs遍历每个偶数,依次选择其一个素数对,存入当前组合current中。当处理完所有偶数时,将完整组合存入res。回溯机制:选择某个素数对后递归处理下一个偶数,完成后撤销选择(pop_back),继续尝
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla