- 深入剖析 boost::unique_lock<boost::mutex>
程序员乐逍遥
C++Boost库C/C++多线程编程专题C++boost线程锁
在高并发的C++程序中,线程安全是永恒的主题。而boost::unique_lock作为Boost.Thread库中的核心组件,为开发者提供了强大、灵活且异常安全的互斥量管理机制。它不仅是RAII(ResourceAcquisitionIsInitialization)设计模式的典范,更是实现复杂线程同步逻辑的基石。一、从lock_guard的说起在介绍unique_lock之前,我们先回顾其“简
- xgboost原理
茶尽
阅读XGBoost与BoostedTree基学习器:CART每个叶子节点上面有一个分数不够厉害,所以找一个更强的模型treeensemble对每个样本的预测结果是每棵树预测分数的和目标函数采用boosting(additivetraining)方法,每一次都加入一个新的函数。依赖每个数据点上的误差函数的一阶导数和二阶导(区别于GBDT)。树的复杂度复杂度包含了一棵树里面的叶子个数和输出分数的L2模
- 【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR
山顶夕景
推荐算法#集成学习与KaggleGBDT推荐算法机器学习
学习总结(1)不同问题的提升树学习算法,主要区别在于使用的损失函数不同,如用平方误差损失函数的回归问题、用指数损失函数的分类问题、用一般损失函数的一般决策问题等。(2)不管是二分类问题的提升树,还是回归问题的提升树,这里的损失函数都很方便:前者是用指数损失函数,所以可以当做是Adaboost的个例,Aadaboost的流程;而后者是当使用平方误差损失时,可以直接拟合残差。而使用不同的损失函数,对应
- HarmonyOS Flutter Boost完全接入手册:爬完所有坑的实战指南
二蛋和他的大花
flutterharmonyharmonyosflutter华为
FlutterBoost在做混合开发非常实用,但官方文档的不清晰。本文将基于实战经验,帮助大家避开那些常见的坑,快速上手并高效开发。前言:为何要写这篇手册在开发过程中,我发现官方文档对于FlutterBoost的集成描述不够清晰,按照官方文档操作会遇到诸多问题。因此,我决定结合自己的实战经验,为大家提供一份详细且实用的集成手册,希望能帮助大家少走弯路。一、集成问题:从源码到har包的抉择在开发初期
- OCCT Handle 学习导论
心瞳几何原语
学习OCCTOCCTQt
基本设计思想这是一个侵入式智能指针(类似于boost::intrusive_ptr),引用计数器直接嵌入在被管理的对象中(Standard_Transient基类),而不是单独分配内存存储计数器。核心成员变量private:Standard_Transient*entity;//指向被管理对象的指针引用计数管理机制BeginScope()-增加引用计数voidBeginScope(){if(ent
- 机器学习-XGBoost和SHAP解析数据
python机器学习ML
机器学习人工智能数据分析python
一、引言在机器学习领域,XGBoost表现出色,具有高效性、准确性、灵活性和良好的防过拟合能力。高效性使其能快速处理大规模复杂数据,降低训练时间成本。通过组合弱学习器提高准确性和泛化能力。其支持多种任务和自定义指标,参数调优选项丰富。内置正则化机制防止过拟合。同时,SHAP对模型解释起关键作用,能计算特征的SHAP值来明确特征对预测结果的贡献,帮助理解模型决策。二、数据准备和模型训练1.导入所需库
- c++11智能指针
无敌的牛
C++学习c++开发语言
目录1.写在前面2.shared_ptr的循环引用问题3.weak_ptr介绍4.shared_ptr的线程安全问题5.C++11和Boost的关系6.内存泄漏7.如何检测内存泄漏8.如何避免内存泄漏1.写在前面上一节介绍智能指针的博客中,我们给出了智能指针实际是把资源委托给对象去管理的一种思想,让对象根据资源的生命周期自动调析构函数来释放资源,然后c++98设计的智能指针它支持拷贝但是它设计思想
- Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
nantangyuxi
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目录Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测的详细项目实例2项目背景介绍...2项目目标与意义...21.提高时序数据预测准确性...22.弱学习器组合的优势...33.提高数据预测的泛化能力...3
- 机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型应用入门实战与进阶AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:XGBoost,LightGBM,高效特征选择,并行化训练,自动调参,弱分类器集成1.背景介绍1.1问题的由来随着数据科学和人工智能技术的发展,越来越多的问题需要利用机器学习算法进行解决。传统的一维决策树虽然直观且易于理解,但在面对高维度数据集时
- 数据处理和分析之分类算法:XGBoost:机器学习基础理论
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数据处理和分析之分类算法:XGBoost:机器学习基础理论数据预处理与特征工程数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步,旨在去除数据集中的噪声、不一致性和缺失值,确保数据的质量。这包括处理空值、异常值、重复数据和不一致的数据格式。示例:处理缺失值假设我们有一个包含用户年龄、性别和收入的数据集,其中年龄和收入字段存在缺失值。importpandasaspdimportnumpyasnp#创建示例数据集d
- 【独家原创】基于XGBoost+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码(多输入单输出)
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SHAP(Matlab)机器学习分类XGBoostSHAPshap分析可解释性分析
目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介(XGBoost+SHAP)基于XGBoost的数据多输入单输出+SHAP可解释性分析的分类预测模型由于XGBoost在使用SHAP分析时速度较慢,程序中附带两种SHAP的计算文件(正常版和提速版本),具体使用教程见使用步骤文件(你的数据适合哪种均有说明),十分简单用哪个调用哪个即可!!!1、在机器学习和深度学习领域,模型复杂度的不断攀升
- 做人脸识别遇到的问题
princesshu
pythonpycharm
最开始安装的时候直接用pipinstalldlib却一直显示错误提示“Failedbuildingwheelfordlib”之后去网上搜来了各种下载链接依然错误我发现问题是!!python版本问题,我下载所有的包都与我的python版本不匹配于是我先安装了cmakeboost之后最后直接在终端安好了dlib~
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戸田有希
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FlutterBoost:从Android跳转到Flutter页面本文将详细介绍如何使用FlutterBoost在Android应用程序中实现页面跳转到Flutter页面。FlutterBoost是一个可以帮助你在不同平台之间(Android和iOS)进行无缝跳转的工具。一、实现流程首先,让我们明确一下实现的流程。整个流程可以归纳为下表:步骤说明1创建FlutterModule2集成Flutter
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口碑信息传播者
在数字化的浪潮中,佛萨奇2.0以其创新的智能合约系统,成为行业的焦点。不仅延续了经典的矩阵模式,还引入了NFT、BOOST矩阵、元宇宙等全新元素,展现出它对未来数字生态的深远布局。特别是结合NFT,佛萨奇2.0激发了无限的想象和可能。13分钟视频彻底弄明白佛萨奇Force原力元宇宙项目是什么佛萨奇2.0:智能合约的核心佛萨奇2.0的核心在于其智能合约系统。智能合约是存储在区块链上的自动执行程序,当
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最近在读一本书,题为《HowtoTakeSmartNotes:OneSimpleTechniquetoBoostWriting,LearningandThinking–forStudents,AcademicsandNonfictionBookWriters》1。尚未读完,分享一些读这本书的感想,我的一些心得,和不解。这本书让我觉得最有收获的点是更新了我对记录和整理笔记的认识。通常我们在记录笔记时
- boost::math模块使用 agm 以高精度计算 lemniscate 常量
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- C++常用库交叉编译方法(一)(环境构建和Qt以及Boost)
原文链接欢迎大家对于本站的访问-AsterCasc前言首先这里建议从Ubuntu20.04镜像开始,目前相对最稳定的版本,无论是CentOS还是其他版本的Ubuntu多多少少都会遇到各种很烦的问题,虽然说不是解决不了,但是从Ubuntu20.04容器镜像开始是最节省时间的方式,Docker默认情况下会让容器使用宿主机的大部分资源,包括CPU和内存,虽然具体的占用情况取决于宿主机的硬件资源和Dock
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CatBoost教程项目使用指南tutorials项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorials1/tutorials1.项目介绍CatBoost是一个高效、灵活且易于使用的梯度提升库,特别适用于处理分类特征。它由Yandex开发,广泛应用于机器学习和数据科学领域。CatBoost提供了丰富的功能,包括自动处理分类特征、支持GPU训练、内置的交叉验证和模
- 深入解析与彻底解决 Android 集成 Flutter Boost 时页面闪烁问题
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在混合开发中,将Flutter模块集成到Android应用中是一种常见的需求。然而,许多开发者在集成过程中遇到了页面闪烁的问题,这严重影响了用户体验。本文将深入分析这一问题,并提供多种解决方案,帮助开发者彻底解决这一难题。一、页面闪烁问题分析集成方式:Flutter模块集成在Android的Fragment中。从原生页面返回Flutter页面时,带有动画的组件出现闪烁。问题表现:从原生页面返回Fl
- python和C++相互调用使用
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结论:首选PyBind11:综合性能、易用性最佳(GitHub⭐48k+)优先考虑Cython:涉及大量科学计算或已有Cython代码避免Boost.Python(历史包袱重)和SWIG(配置复杂),除非维护旧项目。python调用C++接口C++调用python接口在C++中使用Python库,特别是使用pybind11,是一个非常强大的方法,可以让你在C++项目中轻松地利用Python的强大功
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自定义评分检索1.自定义评分2.为什么需要自定义评分3.搜索结果相关度4.影响相关度评分的查询子句5.控制相关度评分的方法5.1FunctionScoreQuery5.1.1基础查询部分5.1.2评分函数部分(functions数组)第一个函数:品牌加权第二个函数:销量因子第三个函数:时间衰减5.1.3评分组合方式score_modeboost_mode5.1.4整体效果5.2使用Boosting
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- Docker 容器全生命周期操作指南
以下是Docker容器全生命周期操作指南,按步骤清晰划分,涵盖从镜像加载到容器销毁的完整流程:一、镜像加载与验证1.从.tar文件加载镜像sudodockerload-iubuntu18.04-boost1.88-cmake3.27-git_1.0.tar2.查看已加载的镜像sudodockerimages输出示例:REPOSITORYTAGIMAGEIDCREATEDSIZEubuntu18.0
- 深度剖析:OPENPPP2 libtcpip 实现原理与架构设计
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网络智能路由器c++开发语言tcptcp/ip通信
️一、核心架构设计(可视化图表)1.1整体架构图物理网络TAP/TUN设备原始数据包libtcpip输入层LWIP协议栈Netstack转换层Boost.AsioSocket目标服务libtcpip输出层1.2分层架构图内核空间用户空间内核网络栈IP协议处理网络接口层TCP/UDP协议栈Socket转换层系统Socket接口物理网络⚙️二、LWIP协议栈集成剖析2.1LWIP定制化实现//内存管理
- Boostrap方法的理解及应用
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统计学概率论机器学习数据挖掘
1、Boostrap介绍1.1概念性解释Boostrap统计学方法是一种非参数检验方法,用于估计各种统计量的置信区间。Boostrap计算步骤简单的描述为:通过有放回的数据集的重采样,产生一系列的待检验统计量的Boostrap经验分布。基于该分布,计算标准误差,构建置信区间,并对多种类型的样本进行统计信息和假设检验。Boostrap统计学方法使用范围比较广,因为它不需要假定数据服从特定的理论分布(
- 【集成学习】Bagging、Boosting、Stacking算法详解
文章目录1.相关算法详解:2.算法详细解释:2.1Bagging:2.2Boosting:2.3Stacking:2.4K-foldMulti-levelStacking:集成学习(EnsembleLearning)是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。它通过将多个学习器的结果集成起来,使得最终的模型性能更强,具有更好的泛化能力。常见的集成学习框架包括:Bagging、Boos
- 机器学习-三大SOTA Boosting算法总结和调优
小新学习屋
机器学习机器学习boosting集成学习决策树人工智能
参考书籍:《机器学习公式推导和代码实现》书籍页码:P197~205简介除了深度学习适用的文本、图像、语音、视频等非结构化数据,对于训练样本较少的结构化数据,Boosting算法仍是第一选择。XGBoost、LightGBM、CatBoost是目前经典的SOTABoosting算法算法对比维度XGBoostLightGBMCatBoos说明算法的继承性是对GBDT的改进是对XGBoost的改进是对X
- Boost.Asio 的 TCP 通信教程
FHKHH
网络编程tcp/ip网络协议网络
一、引言本教程将详细介绍如何使用Boost.Asio库实现一个简单的TCP通信示例,包括服务器端和客户端的代码编写、编译以及运行流程。同时,我们会对通信过程中的各个关键步骤进行详细讲解,帮助读者理解TCP通信在Boost.Asio中的实现方式。后续如果需要扩展功能,例如并发处理多个客户端连接或使用异步通信等,可以在此基础上进行修改。二、准备工作确保系统中已安装Boost库。确保编译器(如g++)能
- Boost.Asio 同步读写操作详解
Boost.Asio同步读写操作详解Boost.Asio是一个高效的C++网络和底层I/O库,提供了多种API用于同步和异步数据传输。本文将详细介绍同步操作及其具体实现,包括write_some、send、write、read_some、receive、read和read_until等。1.同步写:write_some功能:将指定数量的字节写入到套接字。如果发送缓冲区已满,则只写入一部分数据并返回
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo