- 深入理解 C++ 红黑树:从理论到实践
jdlxx_dongfangxing
开发语言c++算法
引言在计算机科学领域,数据结构是构建高效算法的基石。而在众多的数据结构中,平衡二叉搜索树因其优秀的查找、插入和删除性能而备受关注。红黑树(Red-BlackTree)作为一种自平衡的二叉搜索树,更是在C++标准库(如STL中的map和set)中得到了广泛应用。本文将深入探讨红黑树的原理、实现及应用,帮助读者全面掌握这一重要的数据结构。红黑树的基本概念红黑树是一种特殊的二叉搜索树,它在每个节点上增加
- 第2章:基础数据结构
芝麻开门-新的起点
算法那些事数据结构
本章我们将深入学习计算机科学中最核心、最基础的几种数据结构。掌握它们是构建高效算法的基石。我们将不仅学习它们的理论,更会亲手实现并分析其优劣。2.1数组(Array)与链表(LinkedList)2.1.1内容讲解1.数组(Array)数组是一种线性数据结构,它将相同类型的元素存储在连续的内存空间中。这使得数组具备一个强大的特性:可以通过索引(下标)在O(1)时间复杂度内随机访问任何元素。优点:随
- 30个高效算法竞赛实战技巧
麦克•柯里昂
c++开发语言
理解题目要求仔细审查题目描述中的所有约束条件,包括输入数据范围、输出格式限制以及特殊规则。例如,某些题目可能要求结果取模1e9+7,忽略这一要求会导致答案错误。使用注释标记关键约束,如://Constraints://1≤N≤1e5//Outputmustbeinlowercase算法复杂度匹配建立常见输入规模与对应算法复杂度的映射表:1e6级别:必须使用O(n)算法1e5级别:允许O(nlogn
- 深入理解 Top-K 问题:高效的 nlogk 算法及 C++ 实现
在日常开发和算法面试中,Top-K问题是一类非常常见的场景。例如"找出数组中前K个最大的元素"、"统计热门搜索词"、"推荐系统中的热门商品"等,都可以归结为Top-K问题。本文将详细讲解如何用时间复杂度为O(nlogk)的高效算法解决这类问题,并通过C++代码实现具体方案。一、什么是Top-K问题?Top-K问题可以抽象为:从含有n个元素的集合中,找出其中最大(或最小)的k个元素。常见的应用场景包
- 滑动窗口(Sliding Window)算法题型全面总结
HalvmånEver
算法分类数据挖掘数据结构
滑动窗口是一种用于处理数组/字符串子区间问题的高效算法,通过维护动态窗口来避免重复计算,时间复杂度通常为O(n)。以下是其核心题型分类及详细解析:一、滑动窗口基础题型1.固定长度窗口特点:窗口大小固定为k,求满足条件的窗口。例题:求数组arr中所有长度为k的子数组的最大值/最小值/平均值。LeetCode643.子数组最大平均数I2.可变长度窗口(最经典)特点:窗口大小不固定,通过条件动态调整左右
- 算法学习笔记:15.二分查找 ——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
呆呆企鹅仔
算法学习算法学习笔记考研二分查找
在计算机科学的查找算法中,二分查找以其高效性占据着重要地位。它利用数据的有序性,通过不断缩小查找范围,将原本需要线性时间的查找过程优化为对数时间,成为处理大规模有序数据查找问题的首选算法。二分查找的基本概念二分查找(BinarySearch),又称折半查找,是一种在有序数据集合中查找特定元素的高效算法。其核心原理是:通过不断将查找范围减半,快速定位目标元素。与线性查找逐个遍历元素不同,二分查找依赖
- 【大数据】FP-growth算法
大雨淅淅
大数据算法人工智能大数据
目录一、FP-growth算法概述二、FP-growth算法代码实现2.1FP-growth算法matlab实现2.2FP-growth算法python实现三、FP-growth算法应用四、FP-growth算法发展趋势一、FP-growth算法概述FP-growth算法是一种用于发现数据集中频繁项集的高效算法。它由JiaweiHan等人提出,旨在解决Apriori算法在大数据集上效率低下的问题。
- C++二分查找入门指南
一、二分法概述二分查找(BinarySearch)是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是通过不断将搜索范围减半来快速定位目标元素,时间复杂度为O(logn),远优于线性查找的O(n)。二分法不仅用于查找,还广泛应用于求解各种数学和计算问题,如求方程的近似解、寻找最优解等。在计算机科学中,二分查找是最基础且最重要的算法之一,几乎所有程序员都需要熟练掌握。二、二分查找的基本原理二
- 【回溯算法】|代码随想录算法训练营第19天|77. 组合、216.组合总和III、17.电话号码的字母组合
小白糖的狗狗叫鸡蛋
15-数据结构与算法算法redis数据库
刷题神器代码随想录往期回顾>【二叉树】|代码随想录算法训练营第18天|669.修剪二叉搜索树、108.将有序数组转换为二叉搜索树、538.把二叉搜索树转换为累加树、【总结】题目理论基础文章:文章讲解视频:视频讲解回溯算法并不是一个高效算法,它的目的是穷举,替代多层for循环,回溯算法和递归算法相关纠缠,在递归的前后要进行回溯,回溯算法可以理解为树型结构,树的宽度就是for循环的范围,树的深度就是递
- MATLAB动态规划算法详解及实例代码动态规划
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动态规划(DynamicProgramming,DP)是解决复杂优化问题的一种高效算法,核心思想是将问题分解为重叠子问题,通过记忆化存储避免重复计算。本文以经典的**0-1背包问题**为例,详细讲解如何在MATLAB中实现动态规划算法,并提供完整代码和解析。一、问题描述:0-1背包问题输入:物品重量`weights=[2,3,4,5]`,物品价值`values=[3,4,5,6]`,背包容量`ca
- 【Python】SciPy(Scientific Python)-基于NumPy构建的开源科学计算库
晴雨日记
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SciPy(ScientificPython)是基于NumPy构建的开源科学计算库,提供了大量高效算法和工具,涵盖数学、工程、物理、生物等多个领域的计算需求。以下是SciPy的深度解析,包括核心模块、功能详解、应用场景及代码示例:1.SciPy的核心架构SciPy由多个子模块组成,每个模块专注于特定领域的科学计算问题,底层依赖高性能的C、Fortran代码实现核心算法。其核心模块包括:1.1核心模
- 《强连通分量(tarjan算法)》基础概念
文章目录一、算法概述二、算法思路三、伪代码实现1.类定义与数据结构2.主程序示例四、算法解释1.初始化阶段2.DFS遍历与时间戳更新3.强连通分量识别4.示例演示五、复杂度分析一、算法概述定义:Tarjan算法是一种用于在有向图中求解强连通分量(StronglyConnectedComponent,SCC)的高效算法。强连通分量指有向图中任意两顶点互相可达的最大子图。核心思想:基于深度优先搜索(D
- 深入解析Python双序列双指针技术:高效算法实践指南
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pythonpython双指针序列算法字符串边界优化
目录深入解析Python双序列双指针技术:高效算法实践指南引言一、双指针技术基础1.1双指针分类及适用场景1.2时间复杂度对比1.3核心算法公式二、同向指针技术2.1有序序列合并2.2最长公共子序列三、相向指针技术3.1两数之和问题3.2盛最多水的容器四、快慢指针技术4.1链表的交点检测4.2最小覆盖子串五、多指针高级应用5.1三数之和问题5.2四数之和问题六、完整代码示例:序列对齐系统七、性能优
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以下是关于Kociemba算法的相关解释:1.**解释说明**-Kociemba算法,又称为二阶段算法,是一种在较短时间内使用较少的步骤数来还原魔方的高效算法。-该算法主要针对三阶魔方设计,但理论上也可以扩展到更高阶的魔方。它通过因式分解和搜索算法的结合,大幅减少了魔方状态的空间复杂度和解算时间。-Kociemba算法利用魔方的特殊性质和旋转规则,将复杂的魔方状态空间划分为较小的、易于管理的状态集
- 数据结构进阶——使用数组实现栈和队列详解与示例(C,C#,C++)
白话Learning
数据结构数据结构c语言c#c++
文章目录1、数组实现栈栈的基本操作C语言实现C#语言实现2、数组实现队列队列的基本操作C语言实现C#语言实现C++语言实现总结在编程世界中,数据结构是构建高效算法的基石。栈和队列作为两种基本的数据结构,它们的应用非常广泛。本文将带领大家使用C,C#和C++三种编程语言,通过数组来实现栈和队列,并提供详细的代码示例。1、数组实现栈栈是一种后进先出(LastInFirstOut,LIFO)的数据结构。
- 数据结构---Deepseek作答
部分分式
数据结构
数据结构是计算机科学中组织、存储和管理数据的系统性方法,它定义了数据元素之间的逻辑关系及操作规则,是高效算法的物理基础。以下从核心概念、分类体系、设计哲学、工业应用及前沿趋势五个维度深入解析:一、数据结构的核心使命1.解决数据与计算资源的矛盾空间效率:最小化内存占用(如压缩位图存储海量布尔值)时间效率:优化操作速度(哈希表实现O(1)查找)访问模式适配:顺序访问(数组)vs随机访问(链表)2.抽象
- Every thing 快速查找软件功能介绍
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硬件工程
一、快速搜索实时索引:Everything能够实时监测你的文件系统,并建立一个包含所有文件和文件夹的索引数据库。这样,当你需要查找文件时,它就能迅速给出结果,而无需等待漫长的搜索过程。高效算法:Everything使用了高效的搜索算法,确保在输入关键词后能够迅速找到相关的文件或文件夹。无论是大文件还是小文件,它都能以极快的速度进行匹配。二、灵活搜索关键词搜索:你可以通过输入关键词来搜索文件或文件夹
- 线性排序算法深度解析——百万数据下的极致效率与工程思维
星之尘1021
「高频算法题·从原理到优化」排序算法算法
线性排序算法深度解析——百万数据下的极致效率与工程思维作者:星之辰标签:#线性排序#桶排序#计数排序#基数排序#工程实践#高效算法发布时间:2025年5月30日一、现实提问:你真的懂排序的极限吗?说起排序,大家最熟悉的莫过于冒泡、插入、选择、归并、快速排序等传统“明星”。在数据量级几十万、几百万时,大多数程序员脱口而出:“直接快排!”但有一天,老板让你:“一秒内给100万用户按照年龄排序”。你能否
- 什么是DSP
雁过留声花欲落
#嵌软_音频相关dsp
DSP解码(DigitalSignalProcessorDecoding)指利用数字信号处理器(DSP)对压缩或编码的音频/视频信号进行还原处理的过程。它是现代音频设备(如蓝牙耳机、智能音箱)的核心技术之一,其核心作用是通过高效算法将压缩的音频数据转换为可播放的模拟信号。DSP解码的关键点核心目的还原压缩数据:将MP3、AAC、aptX、LDAC等压缩格式的音频流,通过数学算法解压缩为原始PCM(
- 前端宝典之五:React源码解析之深度剖析Diff算法
桃子叔叔
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本文主要针对React源码进行解析,内容有:1、Diff算法原理、两次遍历2、Diff瓶颈及限制3、Diff更新之单节点和多节点原理一、Diff源码解析以下是关于ReactDiff算法的详细解析及实例:1、ReactDiff算法的基本概念和重要性1.1概念ReactDiff算法是React用于比较虚拟DOM树之间差异的一种高效算法。其目的是在更新组件时,尽可能高效地找出真实DOM中需要更新的最小部
- 从Gzip到Snappy:大数据压缩算法性能深度评测
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从Gzip到Snappy:大数据压缩算法性能深度评测关键词:大数据压缩、Gzip、Snappy、压缩算法、性能评测、压缩率、吞吐量摘要:在大数据时代,数据压缩是存储与传输优化的核心技术。本文从经典压缩算法Gzip到现代高效算法Snappy,系统评测9类主流压缩算法(Gzip、Snappy、LZ4、Brotli、Zstd、Zlib、LZO、PPMd、Zstandard)的核心性能指标(压缩率、压缩速
- HTML5 Canvas与A*算法:创造动态游戏地图
乾泽
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背景简介在现代网页游戏开发中,实现动态和智能的地图导航是提升用户体验的关键一环。HTML5Canvas提供了一种灵活的方式来绘制游戏界面,而A算法则是路径寻找中的一种高效算法。本文将结合HTML5Canvas和A算法,探讨如何在游戏中实现复杂的路径寻找功能。HTML5Canvas基础HTML5Canvas是一个通过JavaScript在网页上绘制图形的HTML元素。它支持动画、游戏图形和各种图像操
- 样本复杂性:机器学习的数据效率密码
Cloud Traveler
机器学习人工智能
一、样本复杂性:数据量与学习效率的平衡艺术1.1核心定义与本质问题样本复杂性是指机器学习算法为实现目标性能(如准确率≥90%)所需的最小数据量。其核心问题在于:数据成本:医疗影像标注成本高达$100/例,需精准评估最小样本量以控制成本。模型泛化:数据不足导致过拟合(如用10张猫图训练CNN,无法识别不同姿态的猫)。算法效率:高效算法(如随机森林)可比深度学习少用50%数据达到同等性能。1.2两种关
- 大规模数据并行排序策略(Parallel Sample Sort)
东北豆子哥
数值计算/数值优化HPC/MPI算法
大规模数据并行排序策略对于上亿条大型记录的并行排序,基于MPI的多节点环境,可以采用以下策略来充分利用内存和网络资源:推荐算法:样本排序(SampleSort)样本排序是大规模并行排序的高效算法,特别适合MPI环境:数据划分阶段:每个节点从本地数据中抽取代表性样本收集所有样本到主节点并排序根据样本确定划分点(pivots)并广播给所有节点数据重分配阶段:每个节点根据pivots将本地数据划分到对应
- 可灵 AI:开启 AI 视频创作新时代
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人工智能人工智能音视频
在当今数字化浪潮中,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度渗透到各个领域,尤其是在内容创作领域,AI的应用正引发一场革命性的变革。可灵AI作为快手团队精心打造的一款前沿AI视频生成工具,宛如一颗璀璨的新星,在众多AI产品中脱颖而出,为全球用户带来了前所未有的视频创作体验。一、技术基石:创新架构与高效算法的完美融合可灵AI之所以能够在视频生成领域展现出卓越的性能,其背后离不开强大的技术支撑。它采用了
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快速傅里叶变换python
FFT是DFT的高效算法,能够将时域信号转化到频域上,下面记录下一段用python实现的FFT代码。#encoding=utf-8importnumpyasnpimportpylabaspl#导入和matplotlib同时安装的作图库pylabsampling_rate=8000#采样频率8000Hzfft_size=512#采样点512,就是说以8000Hz的速度采512个点,我们获得的数据只有
- 数据结构每日一题day18(链表)★★★★★
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算法数据结构
题目描述:试编写在带头结点的单链表L中删除一个最小值结点的高效算法(假设最小值结点唯一)。算法思想:初始化指针:创建两个指针prev和current,分别指向头结点和头结点的下一个节点。遍历链表:遍历链表,寻找最小值节点及其前驱节点。删除最小值节点:找到最小值节点后,通过修改前驱节点的next指针来删除最小值节点。返回结果:返回删除后的链表。复杂度分析:时间复杂度:O(n)空间复杂度:O(1)代码
- 边缘计算+大数据:传感器数据处理新范式
大数据洞察
大数据与AI人工智能边缘计算大数据人工智能ai
边缘计算+大数据:传感器数据处理新范式关键词:边缘计算、大数据、传感器数据处理、分布式架构、实时分析、物联网、边缘节点摘要:随着物联网设备的爆发式增长,传统云计算架构在传感器数据处理中面临时延高、带宽压力大、数据隐私保护不足等挑战。本文提出基于边缘计算与大数据融合的新型处理范式,深入解析边缘节点在数据预处理、实时分析、本地决策中的核心作用,结合分布式架构设计与高效算法实现,构建"端-边-云"协同的
- RVO2(C#版)源码分析
浅陌sss
U3Dc#unity
RVO2(ReciprocalVelocityObstacles2)动态避障算法是一种用于多智能体系统中动态避障的高效算法。原理:RVO2算法基于速度障碍物(VelocityObstacles,VO)的概念。速度障碍物是指在速度空间中,智能体为了避免与其他物体发生碰撞而需要避开的速度区域。对于每个智能体,算法会根据其当前位置、速度以及周围其他智能体或障碍物的位置和速度,计算出各自的速度障碍物。与传
- 动态规划算法精解(Java实现):从入门到精通
yy鹈鹕灌顶
代理模式
一、动态规划概述动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种解决复杂问题的高效算法,通过将问题分解为相互重叠的子问题,并存储子问题的解来避免重复计算。它在众多领域如计算机科学、运筹学、经济学等都有广泛应用,能够显著提升问题的求解效率。核心思想:最优子结构:问题的最优解包含子问题的最优解。这意味着可以通过求解子问题的最优解来得到原问题的最优解。例如,在求解最短路径问题时,从起点到终点
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
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183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
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1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag