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不会算法的小灰
算法java数据结构竞赛蓝桥杯
一、BFS是什么广度优先搜索(Breadth-FirstSearch,BFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它从起始节点开始,首先访问起始节点的所有邻接节点,然后再依次访问这些邻接节点的邻接节点,以此类推,一层一层地向外扩展,直到找到目标节点或者遍历完整个图或树。BFS的核心思想可以概括为“全面扩散、逐层递进”。这一思想源于其处理方式:从起始节点开始,逐层扩展至更深的节点。在实现时,BFS通常
- 里奥老师乾坤大挪移—哈希表与哈希函数专题1
OracleSeeker
哈希算法散列表数据结构
首先还是要先感谢左神11.10.基础提升哈希函数与哈希表等1.要想掌握这么经典且复杂的问题,祭出埃隆马斯克的第一性原理+乾坤大挪移:表就是映射、函数就是映射。2.说到哈希表,实在是太经典的数据结构了,哈希表应该是各大编程语言的标准配置,C++的STL必须有哈希表。3.一提到哈希表很容易让我联想到,哈夫曼编码,二哈!这个我们在下一篇文章专门讨论哈夫曼编码。~~暴力递归是一切算法的核心,一维数组是一切
- 2024年令人兴奋的10篇大模型研究和论文
福福很能吃
人工智能自然语言处理语言模型transformer开发语言
后台回复"资料",即可获取整理好的算法面试题(大模型、深度学习、机器学习)2024年对于人工智能来说是一个绝对精彩的年份。每次我觉得我们已经达到了创新的极限时,总有人会突破它,然后又有人将其碎片整合成一个更好的版本。从复杂的推理语言模型到VLMs和视频模型,进步是可以看得到的。VisionMamba:EfficientVisualRepresentationLearningwithBidirect
- 从底层原理到实际应用:BFS 算法借助队列征服迷宫
Reese_Cool
数据结构与算法洛谷STL算法宽度优先
文章目录一.题目分析二、算法思路三、BFS算法详解☆BFS算法中队列的操作1.初始化队列2.标记节点已访问&记录初始距离3.循环处理队列(核心逻辑)4.完整BFS示例(迷宫最短路径)关键操作总结在算法领域,迷宫问题一直是经典的挑战。本文将为您深入剖析BFS(广度优先搜索)算法和队列数据结构的紧密联系,揭示它们是如何高效解决迷宫最短路径问题的。输入样例:55010000101000000011100
- 基于元学习的快速适应推荐算法
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
基于元学习的快速适应推荐算法关键词推荐系统,元学习,快速适应,算法优化,协同过滤摘要本文主要介绍了基于元学习的快速适应推荐算法。首先,对推荐系统的基本概念、发展历程、核心概念和架构进行了概述。接着,详细探讨了元学习的基础知识、分类、优势以及快速适应推荐算法的原理和优缺点。随后,深入分析了元学习在推荐系统中的应用、实现和挑战。最后,通过一个实际项目案例,展示了基于元学习的快速适应推荐系统的实现过程、
- 理解国际数据加密算法
文or野
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1.基本概念•对称加密:加密和解密用同一把密钥,类似用同一把钥匙锁门和开门。•数据分块:IDEA将数据切成64位(8字节)的块,每次加密一个块。•密钥长度:使用128位(16字节)的密钥,比当时主流的DES算法(56位密钥)更安全。2.加密过程(像“多层搅拌”)IDEA通过8轮“搅拌”(每轮用不同的子密钥)混淆数据,最后再加一轮输出变换。以下是简化步骤:步骤1:拆分数据块•将64位数据块拆成4个1
- 计算机考研——数据结构笔记
起名字不要起得太长
考研数据结构笔记
数据结构文章目录数据结构第一章:绪论1.1基本概念和术语1.1.1概念1.1.2数据结构三要素1.2算法和算法评价1.2.1算法概念1.2.2时空复杂度的计算第二章线性表2.1线性表的定义和基本操作2.1.1线性表的定义2.1.2线性表的基本操作2.2顺序表2.2.1顺序表的定义2.2.2顺序表的基本操作2.3线性表的链式表示2.3.1单链表的定义2.3.2单链表的操作实现2.3.3双链表2.3.
- python 动态规划_DP动态规划(Python实现)
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前言_我们遇到的问题中,有很大一部分可以用动态规划(简称DP)来解。解决这类问题可以很大地提升你的能力与技巧,我会试着帮助你理解如何使用DP来解题。这篇文章是基于实例展开来讲的,因为干巴巴的理论实在不好理解。注意:如果你对于其中某一节已经了解并且不想阅读它,没关系,直接跳过它即可。简介(入门)什么是动态规划,我们要如何描述它?动态规划算法通常基于一个递推公式及一个或多个初始状态。当前子问题的解将由
- 跨领域算法创新与技术应用研究
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内容概要在算法技术快速迭代的背景下,跨领域融合创新正成为突破传统应用边界的关键路径。当前研究聚焦于量子算法、联邦学习与生成对抗网络的协同作用,通过优化注意力机制与超参数调整策略,显著提升模型在金融风控、医疗影像分析等场景中的可解释性与计算效率。例如,量子计算与边缘计算算法的结合,可降低自动驾驶系统的时空复杂度;而联邦学习与数据增强技术的整合,则为多模态医疗影像的隐私保护与高效分析提供了新范式。值得
- 智能算法治理与多领域技术创新
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内容概要智能算法治理与多领域技术创新的交叉融合正重塑现代技术生态。当前技术发展呈现出两大核心脉络:一是以联邦学习、量子算法、可解释性模型为代表的基础算法体系迭代,二是跨领域场景(如金融风控、医疗影像、自动驾驶)中算法性能与治理能力的协同优化。围绕这一框架,需构建覆盖数据标注、特征工程、超参数调优的全流程治理机制,同时重点探讨生成对抗网络在推荐系统中的动态适配、注意力机制对计算机视觉任务的空间复杂度
- 多领域算法安全优化与创新应用
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内容概要随着人工智能技术在多领域的深度渗透,算法安全与创新应用已成为技术发展的核心议题。本文从金融风控、医疗影像分析及自动驾驶等典型场景切入,系统梳理联邦学习、生成对抗网络(GAN)、量子算法等前沿技术的优化路径与应用边界。针对算法可解释性不足、数据隐私泄露及模型效率瓶颈等共性问题,重点探讨特征工程优化、超参数动态调整及多维度模型评估体系的构建策略。技术方向典型应用场景安全优化方向技术挑战联邦学习
- V100加速引擎与效能突破
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内容概要作为人工智能算力基础设施的关键组件,V100加速引擎通过系统性架构革新实现了性能与能效的协同突破。其核心架构创新可归纳为三个维度:首先,TensorCore引入稀疏化计算与动态张量切片技术,显著提升矩阵运算密度;其次,混合精度计算通过FP16/FP32自适应精度调度算法,在模型收敛性与计算效率间达成平衡;最后,第三代NVLink互联技术以300GB/s双向带宽构建多卡协同拓扑,减少数据搬运
- python 经典算法之--动态规划算法(Dynamic Programming Algorithm)
魔都霸王东
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动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种算法思想,它是求解一类最优化问题的有效工具。它通过将原问题分解为若干子问题,逐个求解子问题的最优解,从而得到原问题的最优解。动态规划算法的核心思想是“最优子结构”和“重叠子问题”。最优子结构:指问题的最优解由其子问题的最优解组合而成。重叠子问题:指在问题分解过程中,许多子问题的解是重复的。动态规划算法的基本步骤:确定状态:将原问题分解
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CPU和GPU由于结构的不同,具有不同的特点:CPU:擅长流程控制和逻辑处理,不规则数据结构,不可预测存储结构,单线程程序,分支密集型算法GPU:擅长数据并行计算,规则数据结构,可预测存储模式在现在的计算机体系架构中,要完成CUDA并行计算,单靠GPU一人之力是不能完成计算任务的,必须借助CPU来协同配合完成一次高性能的并行计算任务。一般而言,并行部分在GPU上运行,串行部分在CPU运行,这就是异
- 主流软件工程模型全景剖析
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一、瀑布模型阶段划分需求分析:与用户深入沟通,全面了解软件的功能、性能、可靠性等要求,形成详细的需求规格说明书。设计阶段:包括总体设计和详细设计。总体设计确定软件的体系结构,如模块划分、模块之间的接口等;详细设计则对每个模块的内部算法、数据结构等进行详细设计。编码阶段:程序员根据详细设计文档,使用选定的编程语言将设计转化为实际的代码。测试阶段:运用多种测试方法,如单元测试、集成测试、系统测试等,检
- 【Servo】电机铁疙瘩运动起来的必备参数||三种控制模式||三闭环控制系统
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要让伺服电机成功转动起来,至少需要以下关键参数,这些参数涵盖了电机本身、驱动器设定以及控制算法等方面:1.电机本体参数(必须明确,驱动器需要知道如何驱动电机)电机额定功率(01):决定电机的最大可持续输出功率,例如750W、1.5kW。电机额定电压(12):驱动器供给电机的工作电压,如220V、380V。电机极数(02):决定电机的同步转速计算公式,影响转速反馈计算。电机额定转矩(04):电机在额
- 洛谷 B3636:硬币问题 ← 动态规划
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【题目来源】https://www.luogu.com.cn/problem/B3635/【题目描述】今有面值为1、5、11元的硬币各无限枚。要凑出n元,问需要的最少硬币数量。【输入格式】仅一行,一个正整数n。【输出格式】仅一行,一个正整数,表示需要的硬币个数。【数据范围】对于100%的数据,保证n≤10^6。【输入样例1】15【输出样例1】3【输入样例2】12【输出样例2】2【算法分析】●最少硬
- 深度优先(DFS)与广度优先(BFS)附Python代码与具体应用
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深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是两种常用的图搜索算法,用于在图或树等数据结构中查找特定节点或遍历整个结构。它们在解决许多问题时都非常有用,包括路径查找、连通性检测和图形遍历等。深度优先搜索(DFS):工作原理:在深度优先搜索中,我们从起始节点开始沿着一条路径尽可能深地探索,直到到达最远的节点,然后返回并探索其他的分支。换句话说,DFS会尽可能深地搜索当前路径,直到没有更多的未探索节
- 《Python机器学习基础教程》第3讲:回归算法与模型优化
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2025讲书课专栏机器学习python回归开发语言人工智能1024程序员节numpy
上一讲我们聊了分类算法,学会了怎么用机器学习把东西分门别类。今天,我们来聊聊回归算法,这是一种用来预测连续数值的算法。比如,你想知道明天的气温是多少,或者一套房子能卖多少钱,这时候就需要回归算法来帮忙啦。我们还会学习怎么优化模型,让模型变得更厉害。1.回归问题:预测连续的数值想象一下,你手里有一堆房子的信息,包括房子的面积、房间数量、位置等等,你想知道这些房子大概能卖多少钱。这时候,回归算法就能派
- 《Python机器学习基础教程》第2讲:监督学习与分类算法
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2025讲书课专栏机器学习python深度学习开发语言人工智能1024程序员节
大家好!上一讲我们聊了机器学习的基础,也动手处理了数据。今天,我们来深入了解一下监督学习,特别是分类算法。监督学习就像是给计算机一个“答案册”,让它学会怎么根据输入预测输出。分类算法就是其中的一种,它能帮我们把东西分门别类。比如,判断一封邮件是不是垃圾邮件,或者一张照片里是不是有猫。听起来是不是很神奇?1.监督学习:让计算机学会“看图说话”想象一下,你手里有一堆照片,有的是猫,有的是狗。你想让计算
- 【栅格地图路径规划】基于小龙虾算法COA实现机器人栅格地图路径规划(目标函数:最短距离)附Matlab代码
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算法机器人matlab
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,求助可私信。内容介绍摘要:本文研究了在栅格地图环境下,利用小龙虾算法(CrabOptimizationAlgorithm,COA)进行机器人路径规划的问题。目标函数设定为路径长度最小化。本文首先简述了栅格地图路径规划的基本概念和挑战,
- 国密算法全解析:Java世界中的安全密码术
墨瑾轩
一起学学Java【一】算法java安全
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣第1章:引言:国密算法的神秘面纱亲爱的小伙伴们,欢迎来到国密算法的奇幻世界!这里充满了神秘与挑战,但别担心,我会牵着你的手,一步步带你领略国密算法的魅力。准备好了吗?让我们一起开启这段旅程,探索Java中如何使用国密算法,让信息安全不再是难题!1.1国密算法的
- 算法思想(九)—— 最短路径
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9-1最短路径问题和松弛操作例如:路径规划,工作任务规划。之前说讲过的广度优先遍历:其实求出的是一个点(起点)到其他顶点的最短路径问题,通过BFS,得到了一棵树,这棵树就叫做最短路径树(shortestpathtree):即所有顶点距离起始顶点的总权值最小(注意和上一章所讲的最小生成树的区别)求得这个最短路径树的答案,其实就是解决了一个**单源最短路径(SingleSourceShortestPa
- TikTok群控运营:指纹浏览器如何增加账号安全性?
纯干苹果派
跨境电商安全
在TikTok全球月活突破20亿的流量红利下,矩阵账号运营已成为品牌出海、内容营销的标配。然而,随着平台风控算法的持续升级,传统群控模式下批量注册的账号频频遭遇封禁,暴露出IP关联、设备指纹重复、行为轨迹异常等致命隐患。在这场攻防战中,指纹浏览器正凭借其核心技术突破,为多账号安全管理提供破局之道。一、TikTok风控机制的三重枷锁要理解指纹浏览器的价值,需先剖析TikTok的账号监测逻辑:1、设备
- 【数据结构】最短路径问题(BFS/DFS算法,Dijkstra算法,Floyd算法,Bellman-Ford算法)
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#数据结构数据结构算法
BFS算法——严格层序的BFS核心思路原生广度优先遍历的特点本来就是由源点向外发散,我们通过对队列大小的暂存,可以实现严格的按层遍历,层数即路径长度。适用场景因为本算法将层数看作路径长度,所以这要求图的所有边要么无权、要么权值相等。单源的;可以求到某一个点的最短路径,也可以求到所有点的最短路径。代码实现privatevoidDFS(boolean[][]graph,intsource){intle
- 椭圆曲线算法和国密SM2算法介绍
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椭圆曲线国密SM2ECDSA离散对数
1.基础知识1.1群定义群是集合G和G上的二元运算∘\circ∘,简记为(G,∘)(G,\circ)(G,∘)。集合G={x∣x∈G}G=\{x|x\inG\}G={x∣x∈G}和GGG上的二元运算∘\circ∘满足如下性质:1.封闭性:对∀a,b∈G\foralla,b\inG∀a,b∈G,有a∘b∈Ga\circb\inGa∘b∈G。2.结合性:对∀a,b,c∈G\foralla,b,c\in
- 哈希函数:信息世界的不可逆加密艺术
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哈希算法算法
一、认识哈希算法当我们登录网站时输入的密码、在银行系统里流转的资金、社交媒体上的每一张图片,都在无形中接触着一种神秘的技术——哈希算法。这种诞生于20世纪50年代的密码学技术,如同数字世界的"指纹识别",正在悄然改变着我们的信息安全方式。哈希算法的本质是将任意长度的数据转化为固定长度的字符串,这个过程被称为"哈希化"。它就像一台精密的数字榨汁机:无论输入的是一本《红楼梦》还是你的生日密码,经过处理
- Pydantic递归模型深度校验36计:从无限嵌套到亿级数据的优化法则
title:Pydantic递归模型深度校验36计:从无限嵌套到亿级数据的优化法则date:2025/3/26updated:2025/3/26author:cmdragonexcerpt:递归模型通过前向引用支持无限层级嵌套结构,自动处理类型自洽验证。图结构校验器实现环检测算法,管理关系验证防止交叉引用循环。性能优化采用延迟加载与分块校验策略,分别处理大型数据解析与内存占用问题。分布式管道验证确
- 贪心算法:K次取反与买卖时机的奥秘(1005,122)
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算法刷题记录贪心算法算法数据结构力扣leetcode
♂️个人主页:@rain雨雨编程微信公众号:rain雨雨编程✍作者简介:持续分享机器学习,爬虫,数据分析希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1005.K次取反后最大化的数组和题目描述思路步骤代码实现时间复杂度空间复杂度122.买卖股票的最佳时机II题目描述思路步骤代码实现时间复杂度空间复杂度力扣难度1005.K次取反后最大化的数组和122.买卖股票
- 代码随想录算法训练营day24: 122.买卖股票的最佳时机II & 55. 跳跃游戏 & 45.跳跃游戏II & 1005.K次取反后最大化的数组和
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122.买卖股票的最佳时机II122.买卖股票的最佳时机II-力扣(LeetCode)这道题需要仔细思考后就能想到我们需要收集每天的正利润就可以,收集正利润的区间,就是股票买卖的区间,而我们只需要关注最终利润,不需要记录区间。classSolution{public:intmaxProfit(vector&prices){intresult=0;for(inti=1;i&nums){intcove
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
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。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><