- x86-64汇编语言训练程序与实战
十除以十等于一
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：汇编语言是一种低级语言，与机器代码紧密相关，特别适用于编写系统级代码及性能要求高的应用。nasm编译器是针对x86和x86-64架构的汇编语言编译器，支持多种语法风格和指令集。项目Euler提供数学和计算机科学问题，鼓励编程技巧应用，前100个问题的答案可共享。x86-64架构扩展了寄存器数量并引入新指令，提升了数据处理效率。学习汇编语言能够深入理解计算机底层
- （二）SAP Group Reporting (GR) 核心子模块功能及数据流向架构解析
数据如何从子公司流转到合并报表的全过程，即数据采集→合并引擎→报表输出，特别是HANA内存计算如何优化传统ETL瓶颈。SAPGroupReporting(GR)核心模块功能及数据流向的架构解析，涵盖核心组件、数据处理流程和关键集成点，适用于S/4HANA1809+版本：一、核心功能模块概览模块功能关键事务码/FioriApp数据采集(DataCollection)整合子公司财务数据（SAP/非SA
- Deepseek技术深化：驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代，信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术，Deepseek正在引领新一轮技术革新，颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面，深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下，传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- 大数据之路：阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
为什么需要数据建模核心痛点数据冗余：不同业务重复存储相同数据（如用户基础信息），导致存储成本激增。计算资源浪费：未经聚合的明细数据直接参与计算（如全表扫描），消耗大量CPU/内存资源。数据一致性缺失：同一指标在不同业务线的口径差异（如“活跃用户”定义不同），引发决策冲突。开发效率低下：每次分析需重新编写复杂逻辑，无法复用已有模型。数据建模核心价值性能提升：分层设计（ODS→DWD→DWS→ADS）
- 神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制？
AI算力网络与通信
AI人工智能与大数据技术AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构架构ai
神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制？关键词：神经形态计算、冯·诺依曼架构、内存墙、存算一体、脉冲神经网络、类脑芯片、低功耗计算摘要：本文将从“冯·诺依曼架构的前世今生”讲起，用“图书馆管理员搬书”的生活案例类比其核心矛盾，再通过“人脑神经元工作模式”的比喻引入神经形态计算的核心原理。我们将一步步拆解冯·诺依曼架构的三大限制（内存墙、高功耗、非结构化数据处理弱），并对应解析神经形态计算的三大突破
- 大数据技术笔记—spring入门
卿卿老祖
篇一spring介绍spring.io官网快速开始Aop面向切面编程，可以任何位置，并且可以细致到方法上连接框架与框架Spring就是IOCAOP思想有效的组织中间层对象一般都是切入service层spring组成前后端分离已学方式，前后台未分离：Spring的远程通信：明日更新创建第一个spring项目来源：科多大数据
- 数据可视化：艺术与科学的交汇点，如何让数据“开口说话”？
Echo_Wish
大数据信息可视化数据分析数据挖掘
数据可视化：艺术与科学的交汇点，如何让数据“开口说话”？数据可视化，是科技与艺术的结合，是让冰冷的数字变得生动有趣的桥梁。它既是科学——讲究准确性、逻辑性、数据处理的严谨性；又是艺术——强调美感、信息传递的直觉性，以及与观众的共鸣。可以说，好的数据可视化不仅能让人快速理解复杂信息，还能激发思考、引发行动。科学——数据可视化的理性基石首先，数据可视化必须遵循严谨的数据处理和清晰的信息传递原则。这就要
- 大学生入门：分支结构及其易踩坑的点
山中月侣
java大学生入门java开发语言经验分享
循环和分支在我们的日常代码中出现频率很高，无论是简单的数据处理还是复杂的业务逻辑，都会经常用到，它们看似简单，但是使用起来还是有很多隐藏的问题的，接下来我们一起学习或者复习一下：一、分支结构1、if语句主要包括三种：if语句、if-else语句、if-elseif-else语句if语句：if(条件表达式){//条件为真时执行的代码块}如果要执行的语句只有一句，可以省略“{}”，但是不建议if-el
- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
Matlab机器学习之心
matlabcnngru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
matlabcnngru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
- 使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具
PythonAI编程架构实战家
信息可视化python开发语言ai
使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具关键词：Python、Gradio、数据可视化、实时数据、Web应用、交互式界面、数据科学摘要：本文将详细介绍如何使用Python和Gradio框架构建一个实时数据可视化工具。我们将从基础概念开始，逐步深入到核心算法实现，包括数据处理、可视化技术以及Gradio的交互式界面设计。通过实际项目案例，读者将学习如何创建一个功能完整、响应迅速的实时数据
- 大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法
2401_88470328
大数据精准获客数据分析数据挖掘大数据需求分析bigdata
大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法在当今信息爆炸的时代，企业如何通过海量的数据精准获取潜在客户，并提高转化率，已经成为营销策略中的关键环节。大数据精准获客的核心思路在于数据驱动、多渠道触达以及优化转化路径，从而实现高效的市场推广和客户转化。数据驱动原理和机制数据驱动的核心在于通过分析用户行为数据，挖掘潜在客户的需求和喜好，从而制定更加精准的
- 一地鸡毛—一个中年男人的日常2021241
随止心语所自欲律
2021年8月31日，星期二，阴有小雨。早起5:30，跑步10公里。空气清新，烟雨朦胧，远山如黛，烟雾缭绕，宛若仙境。空气中湿气很大，朦胧细雨拍打在脸上，甚是舒服，跑步的人明显减少。早上开会，领导说起逐年大幅度下滑的工作业绩，越说越激动，说得脸红脖子粗。开完会又讨论了一下会议精神，心情也有波动，学习热情不高。心里还有一个大事，是今日大数据分析第1次考试，因自己前期没学，而且计算机编程方面没有任何基
- # 【GEE基础及工具）（一）】工欲善其事，必先利其器：借助Open Earth Engine实现影像高效处理及批量任务执行
遥感AI实战
GEE基础教程遥感GEE地理信息信息可视化sentinel
在遥感数据分析与处理工作中，海量影像数据的预处理（如去云、裁剪）和分析（如均值计算）是支撑后续研究的核心环节。而Sentinel-2影像作为常用的遥感数据源，常因云层遮挡、数据量大等问题增加处理难度。同时，在使用GoogleEarthEngine（GEE）处理数据时，“批量导出任务需手动逐个启动”的问题也会显著降低效率。本文将从“工具优化”和“数据处理”两个维度展开，详细介绍如何通过GEE完成Se
- Mybatisplus的雪花算法及代码生成器的使用
你我约定有三
算法dreamweaver
1.雪花算法1.1背景:雪花算法（Snowflake）的使用背景主要源于高并发分布式系统环境下对唯一ID生成的需求。这种需求在像Twitter这样的社交媒体平台上尤为突出，因为Twitter需要处理每秒上万条消息的请求，并且每条消息都必须分配一个唯一的ID。这些ID不仅需要全局唯一，以跨机器、跨时间区分，还需要保持一定的顺序性（尽管不要求连续），以方便客户端排序和后续的数据处理。1.2与自动递增的
- 阿里云服务器怎么选？2023年哪款最好最具性价比
阿里云最新优惠和活动汇总
在选购阿里云服务器的时候，云服务器能稳定运行我们的程序或应用，费用也不贵，对我们来说就是最好最具性价比的云服务器，结合阿里云官方的最新活动，小编为个人用户和企业用户整理了几款2023年值得重点考虑的活动云服务器，活动价格很低，实用性也很强。一、个人和企业用户一般会买什么配置的阿里云服务器很多个人站长的小型网站一般选用的是1核2G内存和2核4G内存的服务器为多，基本上抗住访问无压力。而企业用户则需要
- 医疗AI新基建：MCP与A2A协议的破局与前瞻
Allen_Lyb
医疗高效编程研发人工智能健康医疗自动化自然语言处理数据库
一、引言1.1研究背景与动因在数字化与智能化飞速发展的时代浪潮下，医疗AI已成为全球医疗领域变革与创新的关键驱动力。从疾病的早期精准诊断，到个性化治疗方案的制定，再到远程医疗与健康管理，医疗AI正以其强大的数据处理能力、精准的模式识别能力和高效的决策辅助能力，重塑着传统医疗服务的格局。据相关数据显示，2023年中国AI医疗行业规模达973亿元，预计2028年将增至1598亿元，年复合增长率达10.
- 阿里云个人用户可优惠购买的云服务器配置及价格汇总（最新版）
阿里云最新优惠和活动汇总
阿里云活动中的云服务器分为新用户专享和企业新用户专享，其实新用户专享主要就是针对阿里云个人用户的，活动中的一些入门级云服务器就是主要为个人用户准备的，尤其是1核2G、2核4G这些配置，下面是阿里云个人用户可优惠购买云服务器配置及价格汇总。目前阿里云活动中可购买的云服务器时长为1个月、2个月、3个月、6个月和1年，不同活动中的云服务器购买时长有所不同，下面是个人用户可个人用户可优惠购买的月付和年付云
- TiDB - 分布式数据库的架构与特性
爽新全效瓷兔膏
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：TiDB是一个开源的分布式NewSQL数据库，受到了Google的Spanner/F1系统的启发。它提供水平扩展和强一致性事务，适用于需要高可用性和大规模数据处理的场景。TiDB的核心特点包括其分布式架构，由TiDBServer（SQL层）、PDServer（调度器）和TiKVServer（存储引擎）组成；支持无缝的水平扩展和ACID事务；与MySQL高度兼容
- Hive详解
一：Hive的历史价值1，Hive是Hadoop上的KillerApplication，Hive是Hadoop上的数据仓库，Hive同时兼具有数据仓库中的存储引擎和查询引擎的作用；而SparkSQL是一个更加出色和高级的查询引擎，所以在现在企业级应用中SparkSQL+Hive成为了业界使用大数据最为高效和流行的趋势。2，Hive是Facebook的推出，主要是为了让不动Java代码编程的人员也能
- 智慧施工：AI技术赋能建筑安全监测新纪元
开发AI智能应用，就下载InsCodeAIIDE，一键接入DeepSeek-R1满血版大模型！智慧施工：AI技术赋能建筑安全监测新纪元在现代建筑行业中，施工安全始终是核心关注点之一。随着科技的飞速发展，人工智能（AI）和大数据分析逐渐成为提升施工安全的重要工具。本文将探讨如何利用智能化软件和大模型API来构建高效的施工安全监测系统，并介绍一款强大的开发工具——InsCodeAIIDE的应用场景及其
- 智慧工地系统：建筑行业数字化变革的引领者
青云智慧园区
java
在建筑行业积极迈向数字化转型的浪潮中，智慧工地系统凭借“数据驱动、智能管控、协同增效”的核心优势，深度融合物联网、大数据、人工智能等前沿技术，构建起覆盖工程项目全生命周期的精细化管理体系。以下将从系统架构、核心功能模块、应用价值以及未来展望等方面，全方位剖析智慧工地系统如何实现施工全过程的智能化、高效化管理。一、系统架构：打造一体化协同管理平台智慧工地系统采用先进的分层架构设计，以底层的数据采集层
- Hive与Hudi集成：增量大数据处理方案
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用hivehadoop数据仓库ai
Hive与Hudi集成：增量大数据处理方案关键词：Hive、Hudi、增量大数据处理、数据集成、数据湖摘要：本文主要探讨了Hive与Hudi集成的增量大数据处理方案。我们将深入了解Hive和Hudi的核心概念，剖析它们之间的关系，详细阐述集成的算法原理与操作步骤，通过实际项目案例展示如何进行开发环境搭建、代码实现与解读。同时，会介绍该集成方案的实际应用场景、相关工具和资源，探讨未来发展趋势与挑战。
- 【Python高阶开发】1. Pandas工业级时序数据处理实战：从振动传感器数据到轴承故障预警系统
AI_DL_CODE
pythonpandas时序数据处理振动传感器工业数据清洗特征工程
摘要：在工业设备健康监测中，振动传感器数据是评估设备状态的核心依据，但高频噪声干扰、数据传输缺失、多设备时间戳错位等问题严重影响分析准确性。本文基于PythonPandas构建工业级时序数据处理流水线，提出"时间校正-缺失填充-噪声过滤-特征提取"四步清洗法，针对工业场景设计专用策略：短时缺失采用线性插值、长时缺失标记异常，振动数据结合移动平均与Z-score检测保留真实特征。通过时域（峰值、峭度
- 阿里云企业新用户与个人新用户首次购买云服务器配置推荐
阿里云最新优惠和活动汇总
2023年阿里云活动中的云服务器实例规格以通用算力型u1、计算型c7、通用型g7、内存型r7等为主，但是阿里云将各活动中的云服务器可选带宽统一调整成为了1-5M可选，也就是说在活动中购买云服务器最大只能选5M带宽了，活动时长也由以往的1-3年改为现在的1年为主，根据目前的活动信息，小编决定为大家推荐两款值得企业新用户与个人新用户首次购买时选择的阿里云服务器。阿里云个人新用户首次购买云服务器推荐推荐
- 怎么判断一个DAPP是否真正去中心化
判断一个DAPP（去中心化应用）是否真正去中心化，需要从多个维度进行考察。以下是关键评估标准：1.区块链依赖程度✅真正去中心化：核心逻辑和数据处理完全依赖智能合约，运行在区块链上（如以太坊、Solana等）。❌伪去中心化：依赖中心化服务器处理关键数据或业务逻辑，仅前端去中心化。2.智能合约控制权✅去中心化：合约代码开源，无管理员密钥（adminkey）或可升级后门，治理由DAO（去中心化自治组织）
- 获取三网实时访客---无忧获客大数据
无牛_abc3
很多传统行业的公司与企业对于运营商大数据的理解还是很基础的，大多数都是在买资源程度的认识。一些敢于尝试运营商大数据获客的传统企业自然会受益颇多。运营商大数据所提供的获客服务也非常简单，就是将自身的用户数据资源、针对不同的企业去制定有个性化需求的获客标准，运营商大数据根据不同的企业，和行业去进行精准客户的部署和分配，让相关合作的企业通过运营商提供的CRM平台进行一个有效的触达。运营商大数据已经在全国
- 2025年云服务器怎么选？云服务器性价比指南
telunxiaosu1
服务器运维阿里云华为云京东云
写作初衷：作为一个购买多年云服务器经历的爱好者，最喜欢看各厂商的优惠活动，反复比较各厂商的优惠，找到最具性价比的那一款。我就像一个互联网的猹，在京东云、阿里云、腾讯云的官网里反复对比、反复横跳，但不得不说，这个过程还是比较累的，尤其是网上的众多活动叠加，新客专享，生怕自己被背刺。所以，写下这篇文章，制成excel汇总表，供大家参考，包括了京东云、阿里云、腾讯云、华为云4大厂商（别的小厂怕跑路hhh
- 【技术精进】Java集合框架：从入门到精通的思考之路
果冻kk
java基础Java集合javapython开发语言
Java集合框架学习指南：一份完整的知识地图️前言JAVA集合，是每个Java开发者的必备武器。工作中的程序员都在使用它，因为它是数据处理中不可或缺的工具。说到如何优雅地使用、如何实现高性能、如何确保线程安全，相信大家都有自己的心得，毕竟实战中遇到的问题和解决方案都是最好的老师。但要说到底层实现原理、设计思想，可能就只有部分开发者有深入研究了。本文旨在帮助新手构建知识体系，也为老手提供系统复习的参
- Spring框架深度解析
我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）、《解密程序员的思维密码——沟通、演讲、思考的实践》作者、清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。拥有多年一线研发和团队
- 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
