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核心算法思想:贪心选择(GreedyChoice)贪心算法的本质是在对问题求解时,每一步都做出在当前看来是最好的选择,期望通过一系列局部最优解,最终导出全局最优解。成立前提(GreedyChoiceProperty&OptimalSubstructure):贪心选择性质:一个全局最优解可以通过局部最优选择(贪心选择)来达到。这是贪心算法与动态规划的关键区别,后者会保留所有可能的局部选择。最优子结构
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深度优先搜索和广度优先搜索深度优先DFSDepthFirstSearch遍历方式递归非递归,使用循环遍历,需要栈后进先出的特性来辅助广度优先BFSBreadthFirstSearch遍历方式循环遍历,需要队列先进先出的特性来辅助贪心算法Greedy贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。贪心算法与动态规划的不同在于它对每个
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目录A.SquareCounting(tags:math;*800)B.QualityvsQuantity(tags:bruteforce;constructivealgorithms;greedy;sorting;twopointers;*800)C.FactorialsandPowersofTwo(tags:bitmasks;bruteforce;constructivealgorithms;
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一、贪心算法的原理贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前最优决策的策略,通过局部最优解的累积逼近全局最优解。其核心思想是“着眼当前,忽略整体”,适用于满足最优子结构和贪心选择性质的问题。本文以阿里巴巴运宝藏问题为切入点,深入解析贪心算法的设计步骤、验证方法及经典应用。二、贪心算法的核心思想贪心算法需满足三个关键步骤:确定最优子结构问题可分解为多个子问题,且子问题的
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贪心算法应用:在线租赁问题详解贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,从而希望导致结果是全局最优的算法策略。在线租赁问题(GreedyAlgorithmforOnlineRentals)是一个经典的贪心算法应用场景,下面我将从多个维度全面详细地讲解这个问题及其Java实现。一、问题定义与理解1.1问题描述在线租赁问题可以描述为:假设你经营一家设备租赁公司,有若干台相同的设备可供出租
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- 【算法篇】清晰易懂掌握贪心算法
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贪心算法:用“当下最优”解决复杂问题的巧妙思路贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种非常有趣的算法思想,它像极了我们在生活中做决策的方式——每一步都选择当前看起来最好的选项。你可能在不经意间用过它,比如在超市结账时选择最短的队伍排队。本文将通过生动的例子和Java代码实现,带你轻松掌握贪心算法的精髓!一、什么是贪心算法?贪心算法的核心思想非常简单:在每一个决策点,都选择当前状态下最优的解
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一.Q-learningq学习是强化学习中一种很经典的算法。核心公式Q(S,A)是当前状态下选择A的Q值。是学习率,这决定了Q值更新的快慢,一般我们都取1。是折扣因子,表示未来对现在的影响多少。算法过程:Q-learning在训练的时候,ϵ−greedy策略被用来选择动作。机器随机生成一个数,如果这个数超过ϵ,那么就随机选择一个动作。反之,就选择当前Q值最大的动作,更新Q表。得到Q表之后,当我们选
- 贪心算法精解(Java实现):从理论到实战
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一、贪心算法概述贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法策略。它通过局部最优选择来达到全局最优解,具有高效、简洁的特点。核心特点:局部最优选择:每一步都做出当前看来最佳的选择,即在当前状态下,不考虑整体的最优解,只关注眼前的最优决策。无后效性:当前决策不会影响后续决策,也就是说,在做出当前的最优选择后,不会改变未来状态的决策空间和决策方式。高效性
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一、贪心算法概述1.定义贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最优的算法策略。2.基本思想贪心算法的核心是"局部最优导致全局最优"。它不像动态规划那样考虑所有可能的子问题,而是通过一系列局部最优选择来构建问题的解。3.适用条件贪心算法适用于满足以下两个条件的问题:贪心选择性质:局部最优选择能导致全局最优解最优子结
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1.什么是贪心算法?贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种逐步构建解决方案的算法,它每次选择当前最优的局部解,期望通过局部最优解的累积,最终获得全局最优解。与动态规划等其他算法相比,贪心算法追求的是“贪心”地做出每一步最优的决策,而不是考虑整体的情况或后续可能发生的变化。然而,贪心算法并不总是能保证得到全局最优解,因此,它通常适用于满足贪心选择性质和最优子结构的问题。1.1贪心算法的基本
- 数据结构刷题之贪心算法
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贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每个步骤中都选择当前最优解的算法设计策略。它通常用于解决优化问题,例如最小化成本或最大化收益。贪心算法的核心思想是:在每一步选择中,都做出局部最优的选择,希望最终能得到全局最优解。贪心算法的特点贪心选择性质:一个问题的整体最优解可以通过一系列局部最优选择来构造。每次选择只依赖于当前状态,而不考虑未来的影响。最优子结构性质:一个问题的最优解包含其子问
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贪心算法与Pascal语言引言在算法设计与分析中,贪心算法是一类重要的算法策略。它以一种直接而高效的方式解决问题,尤其适合那些可以通过局部最优解推导出全局最优解的问题。在本文中,我们将探讨贪心算法的基本概念、工作原理及其在Pascal语言中的实现,包括相关的案例研究和具体应用,力求完整覆盖这一主题,使读者能够深入理解贪心算法的实质及其在实际问题中的应用。一、贪心算法的基本概念贪心算法(Greedy
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掌握高效决策的核心思想!今日深入解析贪心算法的底层逻辑,聚焦区间调度与最优选择两大高频场景,结合大厂真题与严谨证明,彻底掌握“局部最优即全局最优”的算法哲学。一、贪心算法核心思想贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法,核心特性:局部最优性:每一步选择当前最优解不可回溯性:选择后不可更改之前的决策高效性:通常时间复杂度较低适用场景:问题具有最优子
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引言贪心算法(GreedyAlgorithm),又称贪婪算法,是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最优的算法策略。这种算法并不保证在所有情况下都能找到全局最优解,但在许多实际问题中,它能够以较高的效率得到相当不错的解,甚至是最优解。以下是对贪心算法的详细介绍:基本思想贪心算法的基本思想可以概括为“每一步都做出一个局部最优的选择,最终期望得到全局最优解”
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到目前为止,所有给出的答案对我来说都是错误的,因为它们执行的是贪婪匹配。在多次出现“否”的行中,它们将匹配最后一个:YESYESYESYESnoYESYESnoYES^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^但是,将所有内容匹配为一个字符串的目的通常是在第一次出现时就停止:YESYESYESYESnoYESYESnoYES^^^^^^^^^^^^^^^^为此,请使用non-greedy
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BeamSearch在自然语言处理(NLP)任务中,BeamSearch(束搜索是一种比贪心搜索(GreedySearch)更强大的解码方法。它能够同时保留多个候选结果,并在搜索过程中选择最优的路径,从而提高生成文本的质量。1.BeamSearch的核心思想BeamSearch的核心思想是在每一步都保留K个最优候选序列(K称为BeamWidth,即“束宽”)。在每一步:扩展:对于每个当前候选序列,
- 10篇R1相关的研究全面汇总,万字思考!
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原创长琴DatawhaleDatawhale干货作者:长琴,Datawhale成员本文通过10篇R1相关的研究,介绍R1后LLM的新范式。其核心就是如何进一步增强LLM的能力。本文中的相关阅读,可以在主页找到对应文章:主页地址:https://yam.gift/基本框架首先是整体的框架,如下所示。•Base+SFT•R1冷启动•LIMO(817DataSelection)•s1(1000)•Bas
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贪心算法简介贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种常见的优化算法,用于解决最优化问题。该算法的核心思想是每次选择当前情况下的最优解,并期望通过这些局部最优解得到全局最优解。贪心算法通常用于那些可以分解为若干个子问题,且每个子问题的最优解可以合成全局最优解的问题。贪心算法之所以有用,是因为它可以快速地做出决策,并能在某些问题上实现较高的效率,避免了回溯与暴力解法的复杂度。贪心算法思想贪心算
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一、贪婪个体优化算法贪婪个体优化算法(GreedyManOptimizationAlgorithm,GMOA)是HamedNozari与HosseinAbdi于2024年提出的一种新型受生物启发的元启发式算法,它模拟了抵抗变化的竞争个体的行为。GMOA引入了两个独特的机制:MMO抵抗机制,防止过早替换解;周期性寄生虫清除机制,促进多样性并避免停滞。该算法旨在解决传统优化算法中的过早收敛和缺乏多样性
- 纪念品分组
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题目描述元旦快到了,校学生会让乐乐负责新年晚会的纪念品发放工作。为使得参加晚会的同学所获得的纪念品价值相对均衡,他要把购来的纪念品根据价格进行分组,但每组最多只能包括两件纪念品,并且每组纪念品的价格之和不能超过一个给定的整数。为了保证在尽量短的时间内发完所有纪念品,乐乐希望分组的数目最少。你的任务是写一个程序,找出所有分组方案中分组数最少的一种,输出最少的分组数目。输入描述输入文件名:gift.i
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- 路径问题(greedy):地下城游戏
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动态规划精讲算法c++c语言数据结构顺序表链表动态规划
题目描述:恶魔们抓住了公主并将她关在了地下城dungeon的右下角。地下城是由mxn个房间组成的二维网格。我们英勇的骑士最初被安置在左上角的房间里,他必须穿过地下城并通过对抗恶魔来拯救公主。骑士的初始健康点数为一个正整数。如果他的健康点数在某一时刻降至0或以下,他会立即死亡。有些房间由恶魔守卫,因此骑士在进入这些房间时会失去健康点数(若房间里的值为负整数,则表示骑士将损失健康点数);其他房间要么是
- 贪心算法简介(greed)
神里流~霜灭
贪心算法精讲贪心算法c++c语言数据结构顺序表链表动态规划
前言:贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每个决策阶段都选择当前最优解的算法策略,通过局部最优的累积来寻求全局最优解。其本质是"短视"策略,不回溯已做选择。什么是贪心、如何来理解贪心(个人对贪心的理解)前言对贪心是一种概念的回答。接下来就了解一下自己对贪心的理解,如果学习算法的化建议优先学习动态规划,动态规划相对于其他算法来说很简单。但是,贪心算法跟动态规划不同,非常难,贪心讲究策略
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贪心算法和回溯算法有什么区别?在算法的世界里,贪心算法和回溯算法是两种常见的解决问题的策略。它们在很多场景下都能发挥重要作用,但又有着明显的区别。本文将详细介绍贪心算法和回溯算法的区别,并通过具体案例进行说明。一、贪心算法(一)定义与特点贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法。它的核心思想是局部最优解能够导致全局最优解。也就是说,贪心算法在每一
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贪心算法框架贪心算法(greedyalgorithm)是一个容易想象但难以证明的算法,算法框架包括:可选对象集合S,S是全集;已选对象集合T;判断解是否合法的函数isValid(T);评价解的函数payoff(T);目标:从S中选出T,使isValid(T)为True,同时,满足payoff(T)最大;做法:从空集开始,每次增加一个元素使当前payoff最大最后求解完成需要验证是不是全局最优贪心算
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贪心算法贪心算法(Greedyalgorithm)(贪婪算法)基本思想:多机调度问题是一个多项式复杂程度的非确定性问题(Non-deterministicPolynomial),具有一定的复杂程度,当前没有有效的解决方法。相较于其它算法,贪心算法求解不从整体最优上加以考虑,。而是寻求某种意义上的局部最优解,从而做出当下最好的选择。因此,在求解并行机调度问题上,贪心算法容易获得近似最优解的答案,更有
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目录引言多臂老虎机问题概述ε-贪心算法(ε-Greedy)上置信界(UCB,UpperConfidenceBound)软max策略(Softmax)算法对比与评估实验与结果总结与展望参考文献引言多臂老虎机问题(Multi-ArmedBandit,MAB)是强化学习领域中的一个经典问题,广泛应用于广告推荐、网页优化、金融交易、医疗决策等场景。其核心挑战在于如何平衡探索(exploration)和利用
- Python应用算法之贪心算法理解和实践
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一、什么是贪心算法?贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种简单而高效的算法设计思想,其核心思想是:在每一步选择中,都采取当前状态下最优的选择(即“局部最优解”),希望通过一系列局部最优解最终达到全局最优解。虽然贪心算法并不总是能得到全局最优解,但在许多问题中,它能够快速找到近似最优解。1.贪心算法的优缺点优点高效性:通常时间复杂度较低,适合解决大规模问题。简单性:实现简单,易于理解和应用
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
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软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
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1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
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一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
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Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end