- Node.js系列(5)--数据库操作指南
一进制ᅟᅠ
Node.jsnode.js数据库
Node.js数据库操作指南引言数据库操作是Node.js应用开发中的关键环节。本文将深入探讨Node.js数据库操作的实现方案,包括连接管理、查询优化、事务处理等方面,帮助开发者构建高效可靠的数据访问层。数据库操作概述Node.js数据库操作主要包括以下方面:连接管理:连接池、故障恢复、负载均衡查询处理:SQL构建、参数绑定、结果映射事务管理:事务控制、隔离级别、一致性保证性能优化:查询优化、缓
- 21.7 ChatGLM3-6B私有化部署实战:2小时快速搭建200 QPS高可用模型服务
少林码僧
AI大模型应用实战专栏人工智能gpt语言模型
ChatGLM3-6B私有化部署实战:2小时快速搭建200QPS高可用模型服务ChatGLM3-6B私有化部署实战指南关键词:ChatGLM3-6B部署,私有化模型服务,性能优化,容器化部署,API服务封装1.部署环境准备与硬件规划ChatGLM3-6B私有化部署需要充分考虑算力资源与软件生态的适配性,以下是推荐配置方案:
- 什么是hessian矩阵
红廉骑士兽
矩阵线性代数算法机器学习numpy
Hessian矩阵是一个数学概念,是用来表示函数关于其自变量的二阶偏导数的矩阵。它是一个实对称矩阵,对于多元函数来说,每一个元素是对应自变量关于该函数的二阶偏导数。Hessian矩阵在优化算法和最优化等领域有着重要的应用。
- 技术债务的隐患:何时重构,何时妥协?
测试者家园
测试开发和测试质量效能软技能软件测试质量效能AI赋能人工智能项目管理研发管理技术债务
在快节奏的软件开发环境中,企业为了抢占市场或满足紧迫需求,往往不得不在短期内采取“捷径”来加速产品交付,这便引入了“技术债务”。短期内看似能迅速交付,但随着时间推移,这些未优化的代码和架构缺陷会逐渐累积,成为制约团队敏捷性、影响系统稳定性和增加后期维护成本的隐患。如何在“重构”和“妥协”之间找到平衡,是每个技术团队必须面对的难题。一、技术债务概述1.定义与来源技术债务(TechnicalDebt)
- 【Flutter】从安卓与iOS包体优化到一键自动打包脚本的一条龙服务
sugood
Flutterandroidflutterios
系统信息Systemversion:MacOS12Flutterversion:1.22.5Dartversion:2.10.4AndroidStudioversion:4.1.1介绍APK优化包体大小APK多渠道打包APK一键打包脚本IPA优化包体大小IPA无签名打包IPA一键打包脚本脚本地址github脚本地址安卓APK优化包体大小优化图片等资源大小,删除无用资源只选择保留必要的so库。第三方
- Hessian 矩阵(海森矩阵)
Chen_Chance
矩阵算法机器学习
Hessian矩阵(海森矩阵)是一个包含二阶偏导数信息的方阵,在数学和优化中起着重要作用。对于一个多元函数,其Hessian矩阵是由其各个变量的二阶偏导数组成的矩阵。假设有一个函数f(x1,x2,…,xn)f(x_1,x_2,\dots,x_n)f(x1,x2,…,xn),其Hessian矩阵(H)的元素是:Hij=∂2f∂xi∂xjH_{ij}=\frac{\partial^2f}{\parti
- LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力矩阵机器学习人工智能transformer深度学习算法线性代数
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么1.三者的核心概念黑塞矩阵(Hessian)二阶导数矩阵,用于优化问题中判断函数的凸性(如牛顿法),或计算参数更新方向(如拟牛顿法)。Fisher信息矩阵(FisherInformationMatrix,FIM)统计学中衡量参数估计的不确定性,反映数据中包含的关于参数的信息量。在机器学习中常用于自然梯度下降(NaturalGradientDescent
- 21.11 《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地:多模态交互+60%性能优化,手把手实现生产部署》
少林码僧
AI大模型应用实战专栏人工智能gpt语言模型性能优化交互
《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地:多模态交互+60%性能优化,手把手实现生产部署》关键词:ChatGLM3-6B应用开发,Gradio界面集成,模型交互优化,Web服务容器化,多模态输入支持使用Gradio赋能ChatGLM3-6B图形化界面通过Gradio实现大模型服务的可视化交互,是生产级AI应用落地的关键环节。本节将深入解析如何构建适配ChatGLM3-6B的工业级交互界面。
- 纳米尺度仿真软件:Quantum Espresso_(21).并行计算与性能优化
kkchenjj
分子动力学2性能优化模拟仿真分子动力学仿真模拟
并行计算与性能优化在纳米尺度仿真中,计算资源的需求往往非常庞大。为了提高计算效率和缩短计算时间,并行计算和性能优化成为不可或缺的技术手段。QuantumEspresso作为一个开源的量子力学仿真软件,提供了多种并行计算的机制和性能优化的方法。本节将详细介绍如何在QuantumEspresso中实现并行计算和性能优化,以提升仿真任务的效率。并行计算的基本概念并行计算是指同时使用多个计算资源(如多核处
- 使用CRACO自定义 Webpack 配置
黄毛火烧雪下
Reactwebpack前端node.js
1、为什么要用CRACO?默认情况下,CRA的Webpack配置是隐藏的,如果你需要修改Webpack,比如:✅CDN配置✅配置alias(路径别名)✅修改Less/Sass变量✅添加Babel插件✅优化Webpack构建(如SplitChunks、CDN加载)✅支持TailwindCSS✅移动端适配启用PostCSS+px转rem如果不用CRACO,你必须运行yarneject/npmrunej
- [0482]基于JAVA的养老服务监控智慧管理系统的设计与实现
阿鑫学长【毕设工场】
java人工智能大数据毕业设计课程设计
毕业设计(论文)开题报告表姓名学院专业班级题目基于JAVA的养老服务监控智慧管理系统的设计与实现指导老师(一)选题的背景和意义选题背景与意义:随着全球社会老龄化的不断加剧,养老服务的信息化、智能化转型已成为必然趋势。我国作为世界上老年人口最多的国家,面临着巨大的养老压力和挑战,如何高效、科学地管理和优化养老服务资源,保障老年群体的生活质量及健康安全,是当前社会亟待解决的重要课题。基于此现实背景,设
- 拉取镜像太慢?一文解决!
元子吖-
学习技巧docker部署docker镜像拉取
#拉取Docker镜像太慢?一文解决!在国内使用Docker拉取镜像时,可能会遇到速度慢甚至失败的情况。别担心!本文带你快速优化Docker拉取方法!01|确保DockerHub登录认证如果拉取的是私有镜像或API速率限制导致失败,可以先尝试登录:dockerlogin然后输入用户名和密码(或Token),这样可以避免因未认证而受限。02|替换国内镜像源由于DockerHub在国内访问较慢,可以使
- deepseek具体应用场景
ahyouxiang
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DeepSeek的具体应用场景非常广泛,涵盖了多个领域和行业。以下是基于证据的详细总结:金融领域DeepSeek在金融领域的应用表现突出,例如通过其大语言模型(如DeepSeekLLM67Bt)提供数学、逻辑推理等能力,帮助金融机构提升服务效率。此外,DeepSeek还被应用于智能安全体产品中,通过安全大模型实现个性化开发和优化。医疗领域在医疗领域,DeepSeek的技术被用于辅助诊断和患者记录管
- LORA的魔法棒:在Stable Diffusion中挥洒注意力机制的优化咒语 ??
DTcode7
AI生产力AIAIGCstablediffusionAI生产力前沿
LORA的魔法棒:在StableDiffusion中挥洒注意力机制的优化咒语??欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:DTcode7的博客首页。一个做过前端开发的产品经理,经历过睿智产品的折磨导致脱发之后,励志要翻身农奴把歌唱,一边打入敌人内部一边持续提升自己,为我们广大开发同胞
- libwebsockets实现异步websocket客户端,服务端异常断开可重连
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libwebsocketswebsocket客户端基本流程网上都有,我只额外优化了重连机制。在服务器异常断开时不触发LWS_CALLBACK_CLOSED或LWS_CALLBACK_CLIENT_CONNECTION_ERROR,导致无法自动重连通过定时检查链接是否可写入判断链接是否有效//判断wsi是否可用if((std::chrono::duration_cast(std::chrono::s
- 使用Tiktoken进行文本分割:优化大语言模型的输入
bhawfgrcbtwny
语言模型python人工智能
引言在处理大语言模型时,因其对输入的token数量有限制,文本分割成为一个至关重要的任务。为了确保生成的文本块不会超过模型的token限制,我们需要使用与模型相同的tokenizer来计数和分割文本。在本文中,我们将探讨如何使用Tiktoken和其他工具来实现有效的文本分割。主要内容1.Tiktoken介绍Tiktoken是由OpenAI创建的一个快速BPE(BytePairEncoding)to
- SQL优化之MySQL执行计划(Explain)及索引失效详解
一未道
#性能优化大数据sqlmysql数据库
1、执行计划基础1.1、执行计划(Explain)定义在MySQL中可以通过explain关键字模拟优化器执行SQL语句,从而解析MySQL是如何处理SQL语句的。1.2、MySQL查询过程客户端向MySQL服务器发送一条查询请求服务器首先检查查询缓存,如果命中缓存,则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段服务器进行SQL解析、预处理、之后由优化器生成对应的执行计划MySQL根据执行计划,调
- 教书育人杂志教书育人杂志社教书育人编辑部2024年第34期目录
QQ296078736
人工智能
卷首教育没有捷径韩庆文;1教育观察法制化视角下的幼儿园爱国主义教育邓敏;曾彬;4-7教育转型视域下优化师生关系的三个着力点严挺;8-10家庭环境对幼儿性格形成的影响钟兴琴;11-13探索创新中华优秀传统文化融入中职思政教育的创新路径高书文;李金怡;吴金星;14-16新媒体时代高中音乐教育特色发展路径朱静;17-19基于绘本阅读的幼儿阅读习惯培养丁艳娥;20-22本期话题_地域文化与学科教学的融合区
- Mysql相关知识:存储引擎、sql执行流程、索引失效
Cachel wood
sql语言sqlserver+mysqlmysqlsqlandroidab测试算法人工智能前端框架
文章目录MySQL存储引擎一、MySQL存储引擎概述二、常见存储引擎对比三、核心引擎详解1.InnoDB2.MyISAM四、如何选择存储引擎?五、引擎操作命令1.查看表的存储引擎2.修改表的存储引擎3.引擎与性能优化六、示例对比场景:频繁更新的订单表vs只读的产品分类表七、总结索引失效1.索引列使用函数或表达式2.隐式类型转换3.范围查询右侧的索引列失效4.模糊查询以通配符开头5.OR条件导致索引
- 宇树科技纯技能要求总结
极梦网络无忧
杂谈科技
一、嵌入式开发与硬件设计核心技能嵌入式开发:精通C/C++,熟悉STM32、ARM开发熟悉LinuxBSP开发及驱动框架(SPI/UART/USB/FLASH/Camera/GPS/LCD)掌握主流平台(英伟达、全志、瑞芯微等)硬件设计:精通数字/模拟电路设计,熟悉PCB绘制工具(Altium等)掌握MOS驱动电路、变压器设计及EMC优化熟悉制板/贴片流程及焊接扩展技能电机控制:熟悉有感FOC算法
- Flutter IconButton完全指南:高效使用与性能优化秘籍
帅次
Flutterflutterandroidiosandroidstudiomacoskotlinswift
目录一、引言二、IconButton的基本用法三、进阶技巧3.1自定义形状与背景3.2带文本的IconButton(使用Column组合)3.3自定义交互反馈3.4动态图标切换3.5组合式按钮(图标+文字)四、高级应用4.1与主题深度整合4.2手势扩展(长按/双击)4.3动画增强点击效果五、性能与最佳实践5.1避免重建5.1.1声明常量图标5.1.2带参数的常量图标5.1.3常量图标按钮5.1.4
- 文本纠错(Text Correction)
dundunmm
人工智能数据挖掘文本纠错人工智能数据挖掘文本纠错深度学习
文本纠错(TextCorrection)是自然语言处理(NLP)中的一个重要任务,旨在自动检测并修正文本中的错误,包括拼写、语法、语义等层面的错误。其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入:包含错误的原始文本(如“我明天要去北京,希望天汽好。”)输出:修正后的规范文本(如“我明天要去北京,希望天气好。
- 施磊老师高级c++(一)
Zhuai-行淮
施磊老师cppc++开发语言
对象被优化后,才是高效的c++编程文章目录对象被优化后,才是高效的c++编程1.对象使用背后调用了哪些方法2.函数调用过程中对象背后调用方法3.总结三条对象优化的规则4.CMyString的代码问题5.添加带右值引用参数的拷贝构造和赋值函数6.String类在vector上的应用--面试题7.move移动语义和forword类型完美转发move移动语义的作用代码:**问题:**解决办法:最终代码:
- 目前市场上主流的机器视觉的框架有哪些?他们的特点及优劣
yuanpan
机器学习计算机视觉
目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。以下是它们的总结及特点对比:1.商业软件(1)Halcon(MVTec)特点:专注于工业机器视觉,提供高精度、高效率的算法。支持复杂的工业应用,如缺陷检测、3D视觉、深度学习等。提供图形化开发工具HDevelop和多种编程接口。优势:算法优化好,适合实时工业应用。硬件兼容性强,支持多种工业相机和设备。劣势:商业软件,
- matsim开发教程
若木胡
大数据信息可视化
以下是基于MATSim的二次开发教程指南,结合交通仿真框架的核心功能和开发实践,提供从环境搭建到高级开发的完整路径:一、MATSim简介MATSim(Multi-AgentTransportSimulation)是一个基于Java的开源交通仿真框架,专注于大规模多智能体(Agent)交通行为模拟,支持动态需求建模、路径规划优化、政策评估等应用场景。二、开发环境搭建1.基础依赖JavaJDK11+:
- 深入解析:React中的信号组件与细粒度更新
引言在主流的前端开发框架中,无论是React、Vue还是Svelte,核心都是围绕着更高效地进行UI渲染展开的。为了实现高性能,基于DOM总是比较慢这个假设前提,其最核心的要解决的问题有两个:响应式更新细粒度更新为了将响应式更新、细粒度更新优化到极致,各种框架是八仙过海,各显神通。以最流行的React和Vue为例,首先两者均引入了VirtualDOM的概念。Vue的静态模板编译,通过编译时的静态分
- SvelteKit 最新中文文档教程(6)—— 状态管理
前言Svelte,一个语法简洁、入门容易,面向未来的前端框架。从Svelte诞生之初,就备受开发者的喜爱,根据统计,从2019年到2024年,连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1:Svelte以其独特的编译时优化机制著称,具有轻量级、高性能、易上手等特性,非常适合构建轻量级Web项目。为了帮助大家学习Svelte,我同时搭建了Svelte最新的中文文档站点。如果需要进阶学习,也可以入手我
- Camera常用算法介绍1
记录美好
android相机学习算法经验分享智能手机
Camera常用数据格式及算法介绍1二、Camera常用算法介绍2.1基础图像处理算法2.1.1HDR算法2.1.1.1HDR算法概述2.1.1.2发展历程2.1.1.2.1传统多帧合成阶段(2010年代初期)2.1.1.2.2.算法优化阶段(2016-2020年)2.1.1.2.3实时处理阶段(2020年至今)2.1.1.3技术原理2.1.1.3.1多帧采集2.1.1.3.2图像合成2.1.1.
- AI 时代,学习 Java 应如何入手?
琢磨先生David
人工智能java
一、Java的现状:生态繁荣与AI融合的双重机遇在2025年的技术版图中,Java依然稳坐企业级开发的“头把交椅”。根据行业统计,Java在全球企业级应用中的市场份额仍超过65%,尤其在微服务架构、大数据平台和物联网(IoT)领域占据核心地位。随着云原生技术的普及,Java生态正经历新一轮进化:轻量化框架通过无服务器架构优化,启动速度提升300%,内存占用降低50%,使得Java在容器化部署中更具
- SelectDB 实时分析性能突出,宝舵成本锐减与性能显著提升的双赢之旅
SelectDB技术团队
大数据物联网dorisselectdb人工智能电商场景数据分析
BOCDOP宝舵早期基于TiDB构建实时数仓,随着数据量增长,在数据处理效率、OLAP能力扩展、功能支持、成本与资源方面存在一定优化空间。为提升数据分析能力并优化成本,宝舵引入SelectDB,达成写入速度提升10倍,成本直降30%的显著成效。本文转录自高瑞军(宝尊科技高级架构师)在DorisSummitAsia2024上的演讲,经编辑整理。业务背景宝尊集团创立于2007年,是中国品牌电商服务行业
- 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
java
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