- 三菱PLC全套学习资料及应用手册
good2know
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:三菱PLC作为工业自动化领域的核心设备,其系列产品的学习和应用需要全面深入的知识。本次资料包为学习者提供从基础到进阶的全方位学习资源,包括各种型号PLC的操作手册、编程指南、软件操作教程以及实际案例分析,旨在帮助用户系统掌握PLC的编程语言、指令系统及在各类工业应用中的实施。1.三菱PLC基础知识入门1.1PLC的基本概念可编程逻辑控制器(PLC)是工业自动化
- 实时数据流计算引擎Flink和Spark剖析
程小舰
flinkspark数据库kafkahadoop
在过去几年,业界的主流流计算引擎大多采用SparkStreaming,随着近两年Flink的快速发展,Flink的使用也越来越广泛。与此同时,Spark针对SparkStreaming的不足,也继而推出了新的流计算组件。本文旨在深入分析不同的流计算引擎的内在机制和功能特点,为流处理场景的选型提供参考。(DLab数据实验室w.x.公众号出品)一.SparkStreamingSparkStreamin
- Aop +反射 实现方法版本动态切换
需求分析在做技术选型的时候一直存在着两个声音,mongo作为数据库比较mysql好,mysql做为该数据比mongo好。当然不同数据库都有有着自己的优势,我们在做技术选型的时候无非就是做到对数据库的扬长避短。mysql最大的优势就是支持事务,事务的五大特性保证的业务可靠性,随之而来的就是事务会产生的问题:脏读、幻读、不可重复度,当然我们也会使用不同的隔离级别来解决。(最典型的业务问题:银行存取钱)
- 最新阿里四面面试真题46道:面试技巧+核心问题+面试心得
风平浪静如码
前言做技术的有一种资历,叫做通过了阿里的面试。这些阿里Java相关问题,都是之前通过不断优秀人才的铺垫总结的,先自己弄懂了再去阿里面试,不然就是去丢脸,被虐。希望对大家帮助,祝面试成功,有个更好的职业规划。一,阿里常见技术面1、微信红包怎么实现。2、海量数据分析。3、测试职位问的线程安全和非线程安全。4、HTTP2.0、thrift。5、面试电话沟通可能先让自我介绍。6、分布式事务一致性。7、ni
- 图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战
周童學
数据结构与算法深度优先算法图论
图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战图论问题是算法面试中的高频考点,本博客将通过四道LeetCode经典题目(均来自"Top100Liked"题库),深入讲解图论的核心算法思想和实现技巧。涵盖DFS、BFS、拓扑排序和前缀树等知识点,每道题配有Java实现和易错点分析。1.岛屿数量(DFS遍历)问题描述给定一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的二维网格,计算岛屿的数量。岛屿由水平或
- D124:如何训练独立思考力?
大栗子_
当我们要判断一个理论或者思想是否正确,需要有三个层次,分别是体验、解释和分析。首先看体验。很多时候,我们会相信“听上去、感觉是对的”的事情。我们之前讲的太空笔的故事之所以大多数人都认为是对的,就是有一些看似真实的关键词,比如美国,NASA,设计等,这些词看起来非常权威,但是离我们又遥远,这时候我们的大脑就会放松警惕了。于是,我们毫不犹豫就接受了。说到这里,你有没有发现之前的电视广告中的各种高让我们
- 京东中秋节会打折吗?京东中秋节活动力度大吗?
高省APP珊珊
京东中秋节会打折,并且活动力度通常是比较大的。以下是具体分析:京东中秋节打折情况降价促销:京东在中秋节期间会推出大规模的降价促销活动,涵盖食品、家居、家电等多个品类,以及众多热门品牌。消费者可以在此期间享受到实实在在的降价优惠。多种优惠形式:除了直接的降价促销,京东还会通过满减优惠、折扣促销、限时秒杀等多种形式的优惠活动来吸引消费者。这些优惠活动通常具有较高的吸引力,能够激发消费者的购买欲望。目前
- 第八课: 写作出版你最关心的出书流程和市场分析(无戒学堂复盘)
人在陌上
今天是周六,恰是圣诞节。推掉了两个需要凑腿的牌局,在一个手机,一个笔记本,一台电脑,一杯热茶的陪伴下,一个人静静地回听无戒学堂的最后一堂课。感谢这一个月,让自己的习惯开始改变,至少,可以静坐一个下午而不觉得乏味枯燥难受了,要为自己点个赞。我深知,这最后一堂课的内容,以我的资质和毅力,可能永远都用不上。但很明显,无戒学堂是用了心的,毕竟,有很多优秀学员,已经具备了写作能力,马上就要用到这堂课的内容。
- 【Coze搞钱实战】3. 避坑指南:对话流设计中的6个致命错误(真实案例)
AI_DL_CODE
Coze平台对话流设计客服Bot避坑用户流失封号风险智能客服配置故障修复指南
摘要:对话流设计是智能客服Bot能否落地的核心环节,直接影响用户体验与业务安全。本文基于50+企业Bot部署故障分析,聚焦导致用户流失、投诉甚至封号的6大致命错误:无限循环追问、人工移交超时、敏感词过滤缺失、知识库冲突、未处理否定意图、跨平台适配失败。通过真实案例拆解每个错误的表现形式、技术根因及工业级解决方案,提供可直接复用的Coze配置代码、工作流模板和检测工具。文中包含对话流健康度检测工具使
- 斗罗大陆:没有魂环的唐三紫极魔瞳加鬼影迷踪战力有多强
嘚瑟_a3a5
自从唐三穿越到斗罗大陆以后,由于修炼体系和前世的不同,虽然玄天功也是勤修不辍可是无论怎样修炼都毫无进展,总是难以突破瓶颈,而紫极魔瞳和鬼影迷踪也因为内力的限制发挥不出其真正的威力。后来通过在素云涛那里了解了一些斗罗大陆修炼的方法和体系之后,唐三才知道魂力也就是他前世的内力需要突破的话需要附加魂环以后才可以进入下一阶段的修炼。而在小刚老师详细介绍和针对唐三的具体情况分析指导以后,唐三也不再迷茫决定重
- 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。
- Anaconda 和 Miniconda:功能详解与选择建议
古月฿
python入门pythonconda
Anaconda和Miniconda详细介绍一、Anaconda的详细介绍1.什么是Anaconda?Anaconda是一个开源的包管理和环境管理工具,在数据科学、机器学习以及科学计算领域发挥着关键作用。它以Python和R语言为基础,为用户精心准备了大量预装库和工具,极大地缩短了搭建数据科学环境的时间。对于那些想要快速开展数据分析、模型训练等工作的人员来说,Anaconda就像是一个一站式的“数
- 民事诉讼后,发现与刑事案件有关联怎么办
邓粤龙
在一些民事案件中,当事人发起民事诉讼后,经过法院审理,发现该案件和刑事案件还有关联,这时就涉及到交叉案件的处理。民事诉讼的发起人是案件的当事人,而刑事诉讼通常是由检察院提请公诉的,两者并不属于同一程序,那么,民事诉讼后多久到刑事诉讼?下面我们一起看看小编的分析。一、民事诉讼后多久到刑事诉讼?民事诉讼和刑事诉讼性质不同,是独立的。普通民事纠纷适用民事诉讼,构成犯罪则进行刑事诉讼,二者之间一般没有转化
- Pandas:数据科学的超级瑞士军刀
科技林总
DeepSeek学AI人工智能
**——从零基础到高效分析的进化指南**###**一、Pandas诞生:数据革命的救世主****2010年前的数据分析噩梦**:```python#传统Python处理表格数据data=[]forrowincsv_file:ifrow[3]>100androw[2]=="China":data.append(float(row[5])#代码冗长易错!```**核心痛点**:-Excel处理百万行崩
- 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)
- 分布式链路追踪系统架构设计:从理论到企业级实践
ma451152002
java分布式系统架构
分布式链路追踪系统架构设计:从理论到企业级实践本文深入探讨分布式链路追踪系统的架构设计原理、关键技术实现和企业级应用实践,为P7架构师提供完整的技术方案参考。目录引言:分布式链路追踪的重要性核心概念与技术原理系统架构设计数据模型与协议标准核心组件架构设计性能优化与扩展性设计企业级实施策略技术选型与对比分析监控与运维体系未来发展趋势P7架构师面试要点引言:分布式链路追踪的重要性微服务架构下的挑战在现
- 面试必考题:Android Binder 机制详解
大模型大数据攻城狮
androidbinder面试reactnativekotlindalvikretrofit
目录第一章:Binder的基本概念什么是Binder?多角度解读Binder第二章:Binder的工作机制Binder的整体流程服务注册:从零到有的第一步服务查询:找到目标的“地图”服务调用:请求与响应的旅程Binder驱动的幕后功劳为什么Binder这么快?第三章:Binder在系统架构中的角色Activity:界面背后的通信枢纽Binder的角色实例分析Service:后台任务的跨进程支柱Bi
- 从振动信号到精准预警:AI 如何重塑工业设备健康管理?
缘华工业智维
人工智能计算机视觉边缘计算信息与通信
在智能制造浪潮席卷全球的当下,工业生产正经历着从传统模式向智能化、数字化转型的深刻变革。在这场变革中,AI驱动的振动分析技术犹如一颗璀璨新星,成为工业设备可靠运行的“健康卫士”。它通过在设备关键部位部署振动传感器,如同医生为患者听诊般实时采集设备运行时的振动信号,再借助强大的人工智能算法对这些“工业脉搏”进行深度解析,从而实现对工业设备从故障预警到寿命预测的全周期精准守护。一、AI振动分析:设备状
- 程序员必备:10 个提升代码质量的工具
大力出奇迹985
宠物
在软件开发过程中,代码质量对项目的成功起着决定性作用。高质量的代码不仅易于维护和扩展,还能有效降低成本并提升可靠性。本文精心挑选了10个程序员必备工具,助力提升代码质量。这些工具涵盖代码格式化、静态分析、代码审查、测试、性能优化、安全扫描、版本控制、依赖管理、代码生成以及文档生成等多个关键领域。通过使用它们,开发者能够高效地发现并解决代码中的潜在问题,遵循最佳实践,提升代码的可读性、可维护性与安全
- AI 生成虚拟宠物:24 小时陪你聊天解闷
大力出奇迹985
人工智能宠物
本文围绕AI生成虚拟宠物展开,介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴,能实现24小时不间断陪伴聊天,为人们解闷。文中详细阐述其技术基础,包括自然语言处理、机器学习等;分析多样功能,如个性化互动、情绪回应等;探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景,最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力,展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
- 基于Python的AI健康助手:开发与部署全攻略
AI算力网络与通信
AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构python人工智能开发语言ai
基于Python的AI健康助手:开发与部署全攻略关键词:Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要:本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手,从需求分析、技术选型到核心功能实现,再到最终部署上线的完整过程。我们将使用自然语言处理技术理解用户健康咨询,通过机器学习模型提供个性化建议,并展示如何用Flask框架构建Web应用接口。文章包含大量实际代
- AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战AIGCchatgptai
AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词:AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,ChatGPT(文本生成)与DALL·E(图像生成)的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理,结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程,并揭示提升内容
- 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词:数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要:本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发,分析AI如何改变传统数据分析范式,详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用,并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇,为数据分析师
- AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力关键词:数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要:本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用,重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发,详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景,并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后,文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
- 数据中台中的数据科学工作台:Jupyter集成方案
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能jupyter信息可视化ideai
数据中台中的数据科学工作台:Jupyter集成方案关键词:数据中台、数据科学工作台、JupyterNotebook、数据科学、机器学习、数据可视化、协作开发摘要:本文深入探讨了在数据中台架构中集成JupyterNotebook作为数据科学工作台的完整解决方案。我们将从数据中台的基本概念出发,详细分析Jupyter在数据科学工作流中的核心作用,介绍多种集成方案和技术实现细节,并通过实际案例展示如何构
- 【三桥君】MCP中台,究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控?如何以MCP为核心设计AI应用架构?
三桥君
《三桥君MCP落地方法论》《三桥君AI大模型落地方法论》#《三桥君AI产品方法论》人工智能AI产品经理MCPAPI三桥君系统架构llama
你好,我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展,越来越多的企业开始引入大语言模型(LLM)以提升用户体验和运营效率。然而,如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢?传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求,因此,从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构,并分析多种部署方式的优劣势,为企业在AI落地
- 初探数学思维(一):数学概括
JackyFuu
数学培养规则意识;培养周密思维和创新能力“现代电子计算机之父”冯·诺依曼对微积分的评价:微积分是现代数学的第一个成就,而且怎样评价它的重要性都不为过。我认为,微积分比其他任何事物都更清楚地表明了现代数学的发端;而且,作为其逻辑发展的数学分析体系仍然构成了精密思维中最伟大的技术进展。《GEB-一条永恒的金带》,普利策奖,1979,美国,指出有一条永恒的金带把数理逻辑、绘画、音乐等不同领域之间的共同规
- 《天才在左,疯子在右——心理疾病漫谈》|你焦虑了嘛?
霞姝儿
《天才在左,疯子在右——心理疾病漫谈》这本书的作者是宁安宁,2015年12月在哈尔冰出版社出版。ISBN:9787548423676.我花了5个小时40分钟看完的。这本书中很多关于行为和心理活动情况的分析与案例解析都很透彻。书中针对每个心理障碍都会有是非题供你来测试,有解析心理障碍出现的原因,有问题的症状表现形式的阐述,有类似问题的案例解析,还有解决方案的描写。看完之后,你可以对自己心理上及行为上
- 安装器处点击“打开”
钦_79f7
问题描述:安装系统SD卡里面的apk或者原有的程序更新版本或者通过ADB安装apk的时候,会遇到升级安装成功之后的一个选择——“打开”和“完成”,点击完成没有问题,但是,如果点击了"打开",然后按Home键,从应用程序列表里面选择应用程序图标进入或者点击桌面启动图标,这个时候就会重新启动了一个应用程序,之后的操作就会出现混乱等问题。原因分析:参考底部相关资料链接解决方案:在launcherActi
- 数据可视化:数据世界的直观呈现
卢政权1
信息可视化数据分析数据挖掘
在当今数字化浪潮中,数据呈爆炸式增长。数据可视化作为一种强大的技术手段,能够将复杂的数据转化为直观的图形、图表等形式,让数据背后的信息一目了然。无论是在商业决策、科学研究还是日常数据分析中,数据可视化都发挥着极为重要的作用。它帮助我们快速理解数据的分布、趋势、关联等特征,从而为进一步的分析和行动提供有力支持。接下来,我们将深入探讨数据可视化的奥秘,并通过代码示例展示其实际应用。一、Python数据
- 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