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目录环境概述流程说明在外网服务器上安装部署nginx?安装前准备下载nginx?编译安装nginx开始配置正向代理创建systemd服务单元文件,用于管理Nginx服务的启动、停止和重新加载启动nginx?代理服务器本地验证?内网服务器验证?将代理地址添加到环境变量中直接使用环境概述在企业网络环境中,通常会存在内网与外网的隔离,内网机器无法直接访问外部Internet。而外网机器具有访问互联网的能
- PL/SQL语言的文件操作
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PL/SQL语言的文件操作引言PL/SQL(ProceduralLanguage/SQL)是Oracle数据库提供的一种过程化编程语言,它结合了SQL的强大数据处理能力和过程性编程的灵活性。PL/SQL不仅可以用于数据库的操作和处理用户输入的数据,还可以进行丰富的文件操作。随着数据量的增加和信息处理需求的提高,掌握PL/SQL中的文件操作技术,对于数据库管理员和开发人员而言,显得尤为重要。本文将对
- 【经典算法】LeetCode 66. 加一(Java/C/Python3实现含注释说明,简单)
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题目描述给定一个由整数组成的非空数组所表示的非负整数,在该数的基础上加一。最高位数字存放在数组的首位,数组中每个元素只存储单个数字。你可以假设除了整数0之外,这个整数不会以零开头。示例1:输入:[1,2,3]输出:[1,2,4]解释:输入数组表示数字123。示例2:输入:[4,3,2,1]输出:[4,3,2,2]解释:输入数组表示数字4321。思路及实现方式一:反转数组后逐位相加思路首先,将数组反
- 【LGR-196-Div.4】洛谷入门赛 #26 题A - H 详细题解--优化思路简洁代码(C++,Python语言描述)
多思考少编码
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前言:觉得这个比赛很有意思的,都是暴力题,涉及一些细节,难度比较适合刚学编程语言的,可以很好的锻炼基础还有手速,最后两题也是比较有意思,之后也准备更新atc的比赛题解和洛谷的一些高质量比赛题解(算法网瘾就是想参加各种比赛)如果觉得有帮助,或者觉得我写的好,可以点个赞或关注,也可以看看我的一些其他文章,我之后也会更新一些基础算法详细解释比赛链接:【LGR-196-Div.4】洛谷入门赛#26-洛谷|
- Python 获取字典的值:全面指南
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字典(dict)是Python中一个强大的数据结构,用于存储键值对。无论是处理JSON数据,还是设计复杂的配置文件,字典都无处不在。本文将全面介绍在Python中获取字典值的各种方法,通过多个详细的代码示例,帮助你掌握如何在不同场景下灵活操作字典。一、字典基础知识在Python中,字典使用花括号{}定义,其键必须是不可变的(如字符串、数字或元组),值可以是任意类型。以下是一个简单的字典示例:登录后
- 简单线性插值去马赛克算法的Python实现
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在图像处理领域中,去马赛克(Demosaicing)是一项关键技术,用于从单色彩滤波阵列(CFA)图像恢复全彩图像。本文将介绍一种简单的线性插值去马赛克算法,并将其从MATLAB代码转换为Python代码。最终结果将展示如何从Bayer格式的图像数据恢复出RGB全彩图像。什么是马赛克图像?马赛克图像是一种通过在传感器上覆盖彩色滤光片阵列(CFA)生成的单通道图像。最常见的CFA模式是Bayer模式
- 计算机视觉与深度学习:使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器(MATLAB源码-Faster R-CNN)
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在人工智能领域,计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据,从而做出有意义的决策。其中,目标检测是计算机视觉中的一项关键技术,它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用,在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术,特别是FasterR-CNN模型,来训练一个车辆检测器。文章目录一
- GAN在图像增强中的应用实战指南
码字仙子
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像增强技术通过算法改善图像质量,GAN作为一种生成对抗网络,在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练,GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强,包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习,你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用,提高图像处理和深度学习的技能。1
- 【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法
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Python机器学习机器学习算法pythonkmeansk-means均值算法
聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中,它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义,假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在
- 创建一个存储过程来生成一个包含所有月份名称的列表可以通过PL/SQL实现
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在Oracle数据库中,创建一个存储过程来生成一个包含所有月份名称的列表可以通过PL/SQL实现。以下是一个简单的存储过程示例,它使用一个游标(CURSOR)来遍历一个月份数字的数组,并输出对应的月份名称:CREATEORREPLACEPROCEDURElist_monthsAS--定义一个游标,用于遍历月份CURSORmonth_cursorISSELECTTO_CHAR(LEVEL,'FM00
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【c++】【算法】【动态规划】最长公共子序列//递归方式//最长公共子序//直接递归求最长公共子序长度intFindValue(conststring&X,conststring&Y,inti,intj){if(i==0||j==0)return0;if(X[i]==Y[j])returnFindValue(X,Y,i-1,j-1)+1;elsereturnstd::max(FindValue(X
- 二叉树算法 JAVA
爱掉发的小龙
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二叉树是一种常用的数据结构,它由一系列的节点组成,每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。在Java中,我们可以通过定义一个二叉树的节点类来实现二叉树算法。一个典型的二叉树节点类如下所示:classNode{intval;Nodeleft;Noderight;publicNode(intval){this.val=val;this.left=null;this.right=null;
- 风控系统之指标回溯,历史数据重跑
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个人博客:无奈何杨(wnhyang)个人语雀:wnhyang共享语雀:在线知识共享Github:wnhyang-Overview回顾默认你已经看过之前那篇风控系统指标计算/特征提取分析与实现01,Redis、Zset、模版方法。其中已经介绍了如何利用redis的zset结构完成指标计算,为了方便这篇文章的介绍,还是在正式开始本篇之前回顾一下。时间窗口zset是redis中的一种数据结构,表示有序集
- 《鸿蒙Next应用商店:人工智能开启智能推荐与运营新时代》
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在科技飞速发展的当下,鸿蒙Next系统的出现为操作系统领域带来了新的变革与机遇,而人工智能技术的融入更是让其应用商店的智能化推荐和运营迈向了一个全新的高度。用户画像精准构建在鸿蒙Next系统中,应用商店可以借助系统强大的权限管理和数据收集能力,全方位收集用户的多维度数据。通过对用户在应用商店内的浏览历史、下载记录、搜索关键词,以及在其他鸿蒙应用中的使用行为等多源数据进行汇总和分析,利用人工智能算法
- 机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法
一叶_障目
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一、feature_importances_属性在机器学习中,分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用,通过feature_importances_属性,您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要,从而可以进行特征选择或特征工程,以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
- C语言 qsort 详解
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qsort1.定义:qsort,基于快速排序(QuickSort)算法的一个库函数,可以将一串整型类型、浮点类型、字符串类型、结构体类型等的数据进行排序。比冒泡排序,选择法排序好用,且速度更快。2.语法:具体语法如下:qsort(arr,sizeof(arr)/sizeof(arr[0]),sizeof(int),cmp)形参1:arr:需排序数组的首个元素的地址(切记不能用arr[0],arr[
- 遗传算法
神罗天征666
c++整理算法
遗传算法(GA)一、什么是遗传算法?遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一类模仿生物进化过程的搜索启发式算法。它们是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代初提出的。遗传算法通过自然遗传机制(如选择、交叉、变异等)的模拟,对问题的潜在解进行进化,以期找到或逼近最优解。基本原理是类比达尔文进化论—“物竞天择,适者生存”其实很好理解,学过生物的都知道达尔文进化论的大概
- Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题
Loving_enjoy
论文深度学习计算机视觉人工智能
###Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中,欺诈检测是一项至关重要的任务。然而,欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点,这给机器学习模型的训练带来了挑战。传统的分类算法在面对这种不平衡数据时,往往会导致模型对多数类(正常交易)过拟合,而对少数类(欺诈交易)的识别能力较差。为了解决这个问题,生成对抗网络(GAN)提供了一种有效的手
- 新手对于中国工业互联网2.0架构的认知
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架构
目录2.0体系架构组成部分各部分细分:为了推动工业互联网的发展,各个国家的工业互联网联盟纷纷推出了自己的工业互联网参考架构模型,用以指导相关标准体系建设及产业推进。国外比较著名的有美国工业互联网参考架构IIRA德国工业互联网参考架构RAMI4.0中国工业互联网产业联盟在参考美国工业互联网参考架构IIRA、德国RAMI4.0、日本IVRA的基础上于2016年8月发布了《工业互联网体系架构1.0》。其
- 隐语课程 隐语架构概览学习笔记
皓月雪
学习笔记
隐语架构包含:产品层、算法层、计算层、资源层和硬件层隐语产品:定位:通过可视化产品,降低终端用户的体验和演示成本。通过模块化API降低技术集成商的研发成本。人群画像:作为隐语的直观入口,隐语保护计算从业者均应该关注产品:SecretPad:轻量化安装、快速验证POC、可定制集成;多部署形态:中心模式、P2P模式全栈产品:MPC、TEE、SCQLSecretNote:Notebook形式、交互式建模
- PSO粒子群优化算法无人机路径规划
九亿AI算法优化工作室&
算法神经网络matlabpython人工智能
PSO算法源于对鸟群觅食行为的模拟,将每个粒子视为搜索空间中的一个潜在解。在无人机路径规划中,粒子的位置可表示无人机在空间中的路径点坐标等信息,速度则表示路径的变化趋势等。代码获取方式1:私信博主代码获取方式2利用同等价值的matlab代码兑换博主的matlab代码先提供matlab代码运行效果图给博主评估其价值,可以的话,就可以进行兑换。
- 一文读懂:无监督学习与有监督学习的区别与应用
码上飞扬
学习
在机器学习的世界里,无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景,不仅有助于我们选择合适的算法和模型,还能帮助我们更好地解决实际问题。那么,什么是无监督学习和有监督学习呢?本文将带你详细了解这两种学习方式的定义、区别以及典型应用。目录无监督学习是什么?有监督学习是什么?无监督学习与有监督学习的主要区别无监督学习的典型应用有监督学习的典型应用如何选择合适的学习方法?1
- 【网络协议】【http】【https】TLS解决了HTTP存在的问题-加密通信+摘要,数字签名+CA证书
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网络协议网络协议httphttps
【网络协议】【http】【https】TLS解决了HTTP存在的问题-加密通信+摘要数字签名+CA证书ps:TLS前期发送的密码套件里面主要就是约定:密钥交换算法,签名算法,对称加密算法,摘要算法1加密通信一般选择非对称加密交换密钥对称加密进行后续通信解决了信息泄露问题1.1密钥交换算法(非对称加密)RAS,ECDHE公钥加密私钥解密的方式RAS通过三个随机数(客户端随机数+服务端随机数+客户端随
- [练习]简单结构体操作程序
siy2333
练习算法c语言笔记学习
在学习C语言的过程中,我们经常会接触到各种数据结构的操作,其中数列(数组)是最基本也是最常用的一种。今天,我们分析一个简单的C语言程序,以及进行一定程度的改进。程序概述这个程序的主要目的是实现一个简单的数列操作,包括数列的内存分配、删除指定元素以及输出数列的功能。程序的核心是一个名为sequence的结构体,它包含数列的大小和指向数列元素的指针。通过几个函数的配合,程序完成了数列的创建、修改和输出
- JAVA程序员工作常用英语
金士曼
JavaSEjava排序算法算法
基础单词部分ABCarray数组accessible可存取的area面积audio音频addition加法action行动arithmetic算法adjustment调整actual真实的argument参量ascent提升already已经AWT(AbstractWindowToolkit)抽象窗口工具API(ApplicationProgrammingInterface)应用程序接口byte字
- JVM加载
影࿐ེ
jvm
JVM(Java虚拟机)并不是在工程启动时就将所有类都加载到内存中,而是采用按需加载的方式,即在需要使用某个类时才会加载该类。JVM的类加载机制包括了加载、验证、准备、解析和初始化五个阶段。当Java程序运行时,JVM会根据需要,通过类加载器查找并加载类的字节码数据。这些数据可以来源于本地文件系统、网络、jar包等多种途径。加载完成后,JVM会将类的二进制数据转换成方法区内部的数据结构,并生成一个
- 机器视觉算法与边缘计算:打造移动终端上的智能“慧眼”
matlab_python22
计算机视觉
机器视觉算法与边缘计算:打造移动终端上的智能“慧眼”边缘计算的背景数据量激增与实时性需求:随着物联网的快速发展,大量智能设备接入网络,产生的数据量呈爆发式增长。传统云计算模式在处理这些海量实时数据时,面临延迟高、带宽压力大等问题,无法满足如自动驾驶、远程医疗等对实时性要求极高的应用场景的需求。云计算的局限性:云计算虽然提供了强大的计算和存储能力,但在数据传输过程中存在时间延迟,且数据集中存储在云端
- Python 数据结构与算法 学习
X天地不仁
数据结构学习
2022年秋季,笔者初次接触数据结构与算法,当时只觉得书上写的内容晦涩难懂,加之自己的怠惰,很难理解所讲解的内容。所幸,期末的考核因为疫情放开,延迟到了2023年的春季开学,并且试卷的难度很低,60来分,混了个及格。1、什么是数据结构官方定义:并没有…民间定义:“数据结构是数据对象,以及存在于该对象的实例和组成实例的数据元素之间的各种联系。这些联系可以通过定义相关的函数来给出。”---《数据结构、
- NLP 中文拼写检测纠正论文 Automatic-Corpus-Generation 代码
后端java
拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法,如果提升100W倍的性能?NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正?可我只会写CRUD啊!一个提升英文单词拼写检测性能1000倍的算法?单词拼写纠正-03-leetcodeedit-distance72.力扣编辑距离NLP开源项目nlp-hanzi-similar汉字相似度word-
- 图论DFS:黑红树
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C++洛谷题解每周更新栏目深度优先图论算法
我的个人主页{\large\mathsf{{\color{Red}我的个人主页}}}我的个人主页往{\color{Red}{\Huge往}}往期{\color{Green}{\Huge期}}期文{\color{Blue}{\Huge文}}文章{\color{Orange}{\Huge章}}章DFS算法:记忆化搜索DFS算法:全排列问题DFS算法:洛谷B3625迷宫寻路此系列更新频繁,求各位读者点赞
- 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