- 20250725题解
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算法
首页排名提交记录题目列表测试比赛教师频道正版书籍关于1267:【例9.11】01背包问题时间限制:1000ms内存限制:65536KB提交数:71918通过数:43491【题目描述】一个旅行者有一个最多能装MM公斤的背包,现在有nn件物品,它们的重量分别是W1,W2,...,WnW1,W2,...,Wn,它们的价值分别为C1,C2,...,CnC1,C2,...,Cn,求旅行者能获得最大总价值。【
- Shusen Wang推荐系统学习 --召回 ItemCF
我.佛.糍.粑
学习深度学习人工智能推荐算法
学习b站up主ShusenWang的推荐系统基于物品的协同过滤(ItrmCF)中心思想就是,如果你喜欢a,b,c三件商品,d商品与abc相似,那么你也可能喜欢d商品对此就要计算物品的相似程度物品相似度物品相似度的思想是,一个物品的相同用户很多就意味着这两件物品是相似的sim(i1,i2):=∣V∣∣W1∣∣W2∣sim(i_{1},i_{2}):={\frac{\big|\mathcal{V}\b
- 数据结构——图的遍历之深度优先遍历(DFS算法)_全世界最可爱的王小帅_CSDN博客
全世界最可爱的王小帅
数据结构图论算法cppc#
数据结构——图的遍历之深度优先遍历图的遍历一般分为深度优先遍历和广度优先遍历下面我们要说的是深度优先遍历**(DFS算法)**1,我们首先选择一个顶点作为起始点,假设我们选择顶点v作为起始点,首先访问v,然后找v的邻接点,访问v的一个还未被访问过邻接点w1,2,再以w1为起始点,然后去找w1的邻接点,访问w1的一个还未被访问过的邻接点w2,再以w2作为起始点继续往下访问…3,如果我们访问到一个顶点
- 神经网络全景图:五大核心架构详解与本质区别
摘取一颗天上星️
深度学习神经网络人工智能深度学习
在人工智能的进化史上,神经网络如同分形生长的生命体,不断分化出适应不同任务的专用结构。本文将深入解析五大核心神经网络架构,揭示其设计哲学与应用边界。一、前馈神经网络(FNN):万物起源的基石结构特点:严格的单向信息流(输入层→隐藏层→输出层),无循环连接输入层隐藏层1隐藏层2输出层数学本质:y=σ(W2⋅σ(W1⋅x+b1)+b2)y=\sigma(W_2\cdot\sigma(W_1\cdotx
- 语言模型的评估指标-Perplexity
净心净意
自然语言处理自然语言处理
前言语言模型是什么呢?标准定义:对于语言序列w1,w2,...,wnw_1,w_2,...,w_nw1,w2,...,wn,语言模型就是计算该序列的概率,即P(w1,w2,...,wn)P(w_1,w_2,...,w_n)P(w1,w2,...,wn)。通俗解释:判断一句话是不是我们正常说的话,即是不是人话。如P(我,打,篮球)>P(篮球,打,我)。那么怎样评估语言模型好坏呢?这里介绍一个评估指标
- 线性回归讲解L1和L2正则化
XiaoQiong.Zhang
Datamining人工智能机器学习数据挖掘
假设我们有一个线性回归问题:用房屋的面积(size)和房龄(age)两个特征来预测房价(price)。特征:size(面积,平方米),age(房龄,年)目标:price(价格,万元)1.没有正则化的普通线性回归(最容易过拟合)模型的公式是:预测价格=w1*size+w2*age+b其中w1和w2是我们要学习的权重(也叫系数),b是偏置项(也叫截距)。模型的损失函数通常是最小均方误差:MSE=(1/
- 【中等】AcWing3417. ——砝码称重
CCF_NOI.
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见:https://www.acwing.com/problem/content/3420/你有一架天平和NN个砝码,这NN个砝码重量依次是W1,W2,⋅⋅⋅,WNW1,W2,···,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的正整数重量?注意砝码可以放在天平两边。输入格式输入的第一行包含一个整数NN。第二行包含NN个整数:W1,W2,W3,⋅⋅⋅,WNW1,W2,W3,···,WN。输出格式输出一个整
- 5.28 孔老师 nlp讲座
柠石榴
自然语言处理人工智能
本次讲座主要介绍了语言模型的起源、预训练模型以及大语言模型(需要闫老师后讲)等内容。首先,语言模型的起源可以追溯到语音识别中的统计语言模型,通过估计声学参数串产生文字串的概率来找到最大概率的文字串。然后,介绍了语言模型的基本概念,即给定一个文字串S,用P(w1,w2,…,WN)表示其概率。最后,提到了预训练模型在大语言模型中的应用,以及如何在语料库中解决条件概率稀疏的问题。1语言模型与条件概率估计
- Linux文件编程
@电子爱好者
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一、Linux文件的重要性,如何创建、修改一个文件1.Linux一切皆文件文件系统(文件夹/文件),硬件设备管道数据库Socket等。2.文件操作指令ls-l(显示当前文件夹的文件,以及其属性。linux终端shell查看当前文件夹下的所有文件清单权限指令ls-l)malloc(分配的内存大小无类型,所以要给他指定类型)3.文件属性(1)可读r4(2)可写w2(3)可执行x106006代表可读可执
- 困惑度(Perplexity)
彬彬侠
自然语言处理基础困惑度PerplexityPyTorchPythonNLP自然语言处理
困惑度(Perplexity)1.定义困惑度(Perplexity,简称PP)是自然语言处理(NLP)中评估语言模型性能的一种常见度量。它反映了语言模型对给定文本的预测能力。简而言之,困惑度是语言模型对文本的“不确定性”或“混乱度”的度量,数值越低,说明模型对文本的预测能力越强。对于一个给定的序列,困惑度的计算公式为:PP(W)=P(w1,w2,...,wN)−1N=2H(p)PP(W)=P(w_
- 李沐08线性回归和基础算法优化——自学笔记
Rrrrrr900
算法线性回归笔记pytorch深度学习机器学习python
线性回归简化模型输入、权重、偏差、输出给定n维输入:x=[x1,x2,…,xn]^T线性模型有一个n维权重和一个标量偏差:w=[w1,w2,…,wn]^T,b输出是输入的加权和:y=w1x1+w2x2+…+wnxn+b向量版:y=+b平方损失:比较真实值和预估值假设y是真实值,y^是估计值l(y,y)=0.5*(y-y)^2训练数据:收集一些数据点来决定参数值(权重和偏差,过去的值)训练数据通常越
- 注意力机制
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AI人工智能学习python人工智能
实现了Bahdanau式加法注意力的核心计算逻辑。以下是三个线性层设计的完整技术解析:一、数学公式推导注意力分数计算流程:score(hdec,henc)=vT⋅tanh(W1⋅henc+W2⋅hdec)score(h_{dec},h_{enc})=v^T\cdot\tanh(W1\cdoth_{enc}+W2\cdoth_{dec})score(hdec,henc)=vT⋅tanh(W1⋅he
- 01背包问题及其应用
Android_chunhui
leetcode题解
01背包问题有n个重量为w1,w2,w3…的物品,价值分别为v1,v2,v3…,现有一个容量为C的背包,问在不超过背包容量的条件下,所装物品的最大价值是多少?这个问题有两个变量,分别为物品总数n,背包容量C。记F(n,C)F(n,C)F(n
- RNN,LTSM和GRU原理
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(一)tensorflow入门笔记(二)RNN,LSTM和GRU原理(三)attention机制(四)seq2seq实例详解##RNNRNN主要用来处理当样本是一定时间序列的情况,例如一段语音,一串文本等等。这类任务如果用CNN处理,很难反映出其时间上的特征原理Figure1.RNNStructure时间为t时,输入为x(t),隐藏层为h(t),输出为y(t),图中w1,w2,w3为共享的权重。向
- 关于误差平面小记
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四维曲面的二维切片:误差平面详解在深度学习优化过程中,我们通常研究损失函数(LossFunction)的变化,试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的,我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面(ErrorSurface)。在这里,我们讨论一个四维曲面的二维切片,其中:三个维度是网络的权重(w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3)。第四个维度是误差(损失
- 头歌实训作业 算法设计与分析-动态规划(第1关:0/1背包问题)
Milk夜雨
头歌实训作业算法动态规划
任务描述求解0/1背包问题。问题描述有n个重量分别为{w1,w2,…,wn}的物品,它们的价值分别为{v1,v2,…,vn},给定一个容量为W的背包。设计从这些物品中选取一部分物品放入该背包的方案,每个物品要么选中要么不选中,要求选中的物品不仅能够放到背包中,而且重量和为W,并具有最大的价值。测试说明测试输入:第一行为2个整数,分别表示物品数量n(1≤n≤20)和背包容量W(1≤W≤10000)。
- Qt Widget开发学习笔记3:信号与槽
pengisgod
Qt与其他编程语言或则软件开发套间在线程上的使用上有很大的不同。Qt使用了一种叫信号与槽的机制(技术),拓展了程序块之间的事件触发方式。一种典型的使用方式是用于子窗口和父窗口的信息传递。假设主窗口W1和它的一个子窗口W2,如果说W2中发生了某件事,而根据逻辑需要改变主窗口的某些属性,一种典型的处理方式是获取父窗口指针进行修改,那如果要修改爷爷窗口呢?如果要修改叔叔窗口呢?这个时候就凸显出信号与槽机
- [蓝桥杯2021初赛] 砝码称重
%xiao Q
蓝桥蓝桥杯深度优先c++
题目题目描述你有一架天平和N个砝码,这N个砝码重量依次是W1,W2,…,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的重量?注意砝码可以放在天平两边。输入格式输入的第一行包含一个整数N。第二行包含N个整数:W1,W2,W3,…,WN。对于50%的评测用例,1≤N≤15。对于所有评测用例,1≤N≤100,N个砝码总重不超过100000。输出格式输出一个整数代表答案。输入样例3146输出样例10分析这道题暴力
- Linux下文件权限
彳余三岁
本文介绍Linux下文件权限的相关知识,同时也是自己对这部分内容的一些汇总基础权限Linux下权限的表示。权限简写数值对文件的影响对目录的影响读取r4查看文件内容列出目录中文件写入w2修改文件的内容删除,新建或重命名目录下的文件或文件夹执行x1使文件可以作为可执行程序执行访问其子目录及cd到该目录LInux下,一个用户对某文件或目录有怎样的权限,取决于该用户与文件或目录之间的关系。文件所有者(u)
- 2 月 6 日算法练习- 动态规划
小蒋的学习笔记
算法算法动态规划
砝码承重【问题描述】你有一架天平和N个砝码,这N个砝码重量依次是W1,W2,...,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的正整数重量?注意砝码可以放在天平两边。【输入格式】输入的第一行包含一个整数N。第二行包含N个整数:W1,W2,W3,...,WN。【输出格式】输出一个整数代表答案。【样例输入】3146【输出样例】10【样例说明】能称出的10种重量是:1、2、3、4、5、6、7、9、10、11。
- 题目 2604: 蓝桥杯2021年第十二届省赛真题-砝码称重
不想上课的hh
蓝桥杯往届真题详解蓝桥杯动态规划c++算法c语言
时间限制:1Sec内存限制:128MB提交:679解决:226题目描述你有一架天平和N个砝码,这N个砝码重量依次是W1,W2,···,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的重量?注意砝码可以放在天平两边。输入输入的第一行包含一个整数N。第二行包含N个整数:W1,W2,W3,···,WN。输出输出一个整数代表答案。样例输入复制3146样例输出复制10提示【样例说明】能称出的10种重量是:1、2、3、
- 背包问题(01背包、完全背包、多重背包)详解(超详细!!!),及题目代码和题意,包含6个例题。
Edge_Coduck_S07738
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第一题:01背包问题01背包问题时间限制:1秒内存限制:128M题目描述一个旅行者有一个最多能装M公斤的背包,现在有n件物品,它们的重量分别是W1,W2,...,Wn,它们的价值分别为C1,C2,...,Cn,求旅行者能获得最大总价值。输入描述第一行:两个整数,M(背包容量,M≤200)和N(物品数量,N≤30);第2..N+1行:每行二个整数Wi,Ci,表示每个物品的重量和价值。输出描述仅一行,
- 作业2.7_2
xiyuping24
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麻麻我更委屈了!!!天平(即风铃)AC代码:两个答案之间空行隔开也就罢了,为嘛最后一行还不能多空行?!#includeusingnamespacestd;boolsolve(int&w){intw1,d1,w2,d2;boolb1=1,b2=1;scanf("%d%d%d%d",&w1,&d1,&w2,&d2);if(w1==0)b1=solve(w1);if(w2==0)b2=solve(w2)
- 2 月 6 日算法练习- 深度优先搜索
小蒋的学习笔记
算法深度优先算法图论
砝码承重【问题描述】你有一架天平和N个砝码,这N个砝码重量依次是W1,W2,...,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的正整数重量?注意砝码可以放在天平两边。【输入格式】输入的第一行包含一个整数N。第二行包含N个整数:W1,W2,W3,...,WN。【输出格式】输出一个整数代表答案。【样例输入】3146【输出样例】10【样例说明】能称出的10种重量是:1、2、3、4、5、6、7、9、10、11。
- 2021-11-06《深度学习入门》笔记(二)
新手小嵩
深度学习系列笔记深度学习神经网络人工智能
第二章感知机感知机也是作为神经网络(深度学习)的起源的算法。因此,学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。首先,感知机是什么?感知机接收多个输入信号,输出一个信号。上图是一个接收两个输入信号的感知机的例子。x1、x2是输入信号,y是输出信号,w1、w2是权重(w是weight的首字母)。图中的⚪称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经元时,会被分别乘以固定的权重(w1
- 深度学习入门笔记(二)神经元的结构
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记人工智能
神经网络的基本单元是神经元,本节我们介绍神经元的结构。2.1神经元一个神经元是由下面5部分组成的:输入:x1,x2,…,xk。权重:w1,w2,…,wk。权重的个数与神经元输入的个数相同。偏移项:可省略。激活函数:一般都会有,根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种,不同的激活函数适用于不同的问题。二分类问题我们一般采用Sigmoid函数,多分类问题我们采用Softmax函
- 8月W2周复盘|08.05-08.11忙里偷闲的一周
呦呦书悦
PHOTOBYPAN回顾这周,原本预计有5天要上课,因为台风来袭所以得以休息两天,也算是给这阵子一个缓息的时间,有些时间可以在按排接下来工作的事情。另外因为闺蜜下周也要回台湾了,想在最后的一周在带她去走走,就又偷了一天的空去看看无锡的美了!☞目标完成状态检视✔订了4项目标,有2个目标完成,2个目标都没有进度,想要更多的时间陪伴闺蜜,只好先将目标缓一缓✔打卡的部份,除了喝水与读书没法落实,其他部份都
- 哈夫曼树的特点
i学无止境
数据结构
哈夫曼树的特点:没有度为1的结点;哈夫曼树的任意非叶节点的左右子树交换后仍是哈夫曼树;n个叶子结点的哈夫曼树共有2n-1个结点;对同一组权值{w1,w2,……,wn},存在不同构的两棵哈夫曼树
- 1.23神经网络框架(sig函数),逆向参数调整法(梯度下降法,链式法则(理解,及处理多层神经网络的方式))
CQU_JIAKE
数学方法数模机器学习&神经网络神经网络人工智能深度学习
框架输入层隐藏层存在一个阈值,如果低于某一阈值就不激活;高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段,随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法(梯度下降、链式法则)调参借助两个数学方法当导数为负时,步幅为正就是说,这个调参是建立在预测结果与实际结果基础上的;自变量是参数,权重,因变量是反映预测结果与实际间的差距(为误差平方和),目的是要让这个差距最小就是不同的权重参数下,有不同的误差差距,由此
- 动态规划——采矿的小奇【集训笔记】
tiger_mushroom
算法数据结构
题目描述假期小奇去采矿场体验生活,工头为每个员工发放了一个最多能装M公斤的背包,经过一天的辛苦小奇开采出了n块矿石,它们的重量分别是W1,W2,...,Wn,经过预估它们的价值分别为C1,C2,...,Cn,那么请你帮助小奇计算他能获得最大总价值是多少。输入第一行:两个整数,M(背包容量,M≤200)和N(矿石数量,N≤30);第2..N+1行:每行二个整数Wi,Ci,表示每块矿石的重量和价值。输
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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java设计模式
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/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
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public class Singleton {
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- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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- Java 定时任务总结一
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- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文