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Geeker-2025
pythonc++
以下是针对印度旅游的Python与C++开发环球旅行APP的定制化方案,深度整合印度本土化需求与技术挑战:---###**一、技术架构调整(印度特色适配)**```diff-美国方案调整点:+语言支持:22种官方语言实时切换(集成BhashiniAI)+交通算法:混合交通模式路径规划(突突车/人力车/火车)+离线功能:低带宽优化+本地化数据压缩(SIM卡级区域包)+支付系统:UPI统一支付接口+P
- Java:实现找到R2中两个向量夹角中较小的那个算法(附带源码)
Katie。
Java算法完整教程java算法开发语言
目录项目背景详细介绍项目需求详细介绍相关技术详细介绍实现思路详细介绍完整实现代码代码详细解读项目详细总结项目常见问题及解答扩展方向与性能优化1.项目背景详细介绍在计算机图形学、机器人导航、物理模拟和数据分析中,常需要计算二维平面(R2\mathbb{R}^2)中两个向量之间的夹角。夹角度量能帮助我们判断方向差异、进行路径规划、控制转向和计算投影等操作。具体场景包括:图形旋转与动画:根据两帧之间的方
- 【无人机】基于强化学习的多无人机移动边缘计算与路径规划研究Matlab代码
Matlab科研工作室
无人机边缘计算matlab
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理
- 塔防战争:动态寻径与成长系统的控制论架构
闲人编程
塔防游戏pyqt6路径JPS动态智能
目录塔防战争:动态寻径与成长系统的控制论架构引言第一章炮塔成长系统1.1属性升级模型1.2分支进化树第二章动态路径规划2.1JPS优化算法2.2实时障碍更新第三章敌人行为系统3.1多波次生成3.2智能绕障策略第四章经济平衡系统4.1资源流动方程4.2动态定价模型第五章特殊能力系统5.1连锁反应模型5.2减速力场公式第六章可视化优化6.1路径热力图6.2攻击范围环第七章性能调优7.1空间划分加速7.
- 无人机中的数学应用-第二章:航线规划:数学驱动的路径优化
无人装备硬件开发爱好者
无人机无人机数学应用无人机航迹规划飞行路径数学应用
目录引言:数学如何为航线规划“导航”1.路径规划数学发展的历史脉络:从图论到智能算法1.1启蒙阶段(17-19世纪):几何与微积分的奠基1.2现代理论奠基期(20世纪上半叶):算法思想的突破1.3算法爆发期(20世纪末):从Dijkstra到A*的飞跃1.4智能优化时代(21世纪至今):从单一算法到融合模型2.路径搜索算法的基本原理:从“盲目搜索”到“智能导航”2.1改进A*算法:无人机路径规划的
- 一个前端小白的学习路径规划1(叠甲:还有很多不懂的地方,不全面的后面慢慢补充)
#开发工具/环境配置#(这个部分网上很多安装教程)代码编辑器:VSCode配置与插件推荐✔(一开始把vscode搞好就行版本控制:Git基础命令与团队协作流程(进程中...包管理工具:npm/yarn/pnpm的使用与依赖管理(进程中...#HTML#第一步进入html的学习,HTML不难,培养“动手惯性”!1、HTML是什么?(明确学习目标与基础认知)2、HTML的骨架--文档基本结构3、学习H
- 【导航理论&实战篇】决策规划控制方向的架构部署
RoboticsTechLab
机器人实战项目人工智能算法机器人
文章目录前言一、机器人决策规划岗位的本质的认识0、规划确定场景与需求1.不同领域对规划控制的理解2.路径规划的目的3.规划算法的发展历史自己的看法4.对于规划的算法看待5.导航(路径规划)岗位要求二、机器人决策规划的基础理论方向1.【Trajectory_planning】机械臂轨迹规划(1)机械臂执行器轨迹规划理论(2)偏向于机械臂规划的应用库(3)熟悉机械臂/狗腿常见的轨迹规划算法2.【mis
- 家庭服务具身智能机器人体系架构
硬件方面:差速移动机器人+六轴协作机械臂,软件方面选择ROS系统:底盘控制move_group,机械臂操纵MoveIt,大模型方面采用VLM+LLM:(1)视觉语言模型(VLM),用来实现环境理解与指令解析,候选模型为LLaVA和Qwen-VL。微调VLM需要2~4周,工作量主要是准备环境数据和标注期望输出。(2)大语言模型(LLM),用来实现任务分解与技能调用,候选工具有LangChain(任务
- 深度强化学习 | 图文详细推导深度确定性策略梯度DDPG算法
Mr.Winter`
机器人人工智能数据挖掘深度学习神经网络强化学习具身智能
目录0专栏介绍1演员-评论家架构1.1Critic网络优化1.2Actor网络优化2深度确定性策略梯度算法0专栏介绍本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基,结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法(如DQN、PPO、SAC)逻辑。针对机器人运动规划场景,深入探讨如何将DRL与路径规划、动态避障等任务结合,包含仿真环境搭建、状态空间设计、奖励函数工程化调优等技术细节,旨在帮助读者掌握深度强化学
- 深度解读:路由交换、负载均衡与防火墙的网络交响
xixixi77777
防火墙负载均衡路由交换
一、路由交换:网络流动的“大动脉”1.路由:决定命运的“路径规划师”路由技术如同现代交通网络中的导航系统,决定了数据从起点到终点的最佳路径。路由器基于网络层IP地址,对每个数据包进行精确的路径选择,并确保其在多层网络中实现无缝传输。其核心机制是通过路由协议,如OSPF、BGP等,动态计算网络拓扑的最佳路径。OSPF(开放最短路径优先):内部网关协议,通过链路状态信息迅速感知网络变化,在大型企业网络
- QCS8550 硬件性能全解析:参数、性能、优化,一篇讲透
伊利丹~怒风
Qualcomm算法python人工智能边缘计算无人机机器人
在物联网(IoT)设备向高性能、智能化演进的过程中,处理器作为核心算力单元扮演着关键角色。高通推出的Dragonwing™QCS8550处理器,凭借4nm工艺、异构计算架构、极致边缘AI处理能力及Wi-Fi7连接等特性,成为面向工业无人机、自主移动机器人、边缘AI盒子等高性能IoT场景的旗舰解决方案。本文将从核心参数、性能优势、优化亮点三个维度,全面解析这款处理器的技术实力。一、核心参数:4nm工
- 【舰艇控制】基于matlab具有不确定性和扰动的水面舰艇的自适应有限时间平滑非线性滑模跟踪控制【含Matlab源码 13748期】复现含文献
海神之光
Matlab路径规划(进阶版)matlab
欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进;个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式Matlab毕设:Matlab毕设系列–说明期刊发表:发表北大核心,SCI不是梦!!⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(进阶版)②付费专栏Matlab路径规划(初级版)⛳️关注
- Python,Go are applicated to develop the app “Star travel and your preparation”
为了开发“星际旅行准备”应用(**StarTravelandYourPreparation**),结合**Python**和**Go**的技术优势,可设计如下分层架构,融合深空导航、生命维持系统(LSS)优化与跨星域资源管理功能:---###**1.核心架构设计**####**(1)星际导航引擎(Go)**-**角色**:实时多维空间路径规划与异常规避-**实现**:-**曲速走廊计算**:基于A
- 无人设备遥控器之航线规划篇
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无人设备遥控器的航线规划是确保无人设备(如无人机、无人车、无人船)高效、安全执行任务的核心环节,涉及任务目标设定、路径规划、环境感知与风险评估等多个方面。一、规划步骤目标定义:明确无人设备需要完成的具体任务,如巡检、测绘、侦察、物资运输等。优先级划分:根据任务紧急程度、资源需求等设定优先级,确保关键任务优先执行。约束条件设定:性能限制:考虑无人设备的续航、载荷、通信范围等性能参数。环境约束:避开禁
- 探索AI人工智能中遗传算法的进化奥秘
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探索AI人工智能中遗传算法的进化奥秘关键词:遗传算法、自然选择、基因编码、适应度函数、群体进化、交叉变异、优化问题摘要:本文将用生物进化视角解读人工智能中的遗传算法原理。通过达尔文进化论的生活化比喻,结合Python代码实例演示如何模拟基因遗传、自然选择等过程,揭示遗传算法在路径规划、参数优化等场景的应用奥秘。最后探讨遗传算法的局限性与未来发展方向。背景介绍目的和范围本文旨在用通俗易懂的方式解析遗
- 2021.5.7华为实习机试题
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快两个月了才想起之前做的华为机试的第三题还没有解决掉,通过这几天对路径规划问题的学习,已经掌握了一点这种类型的套路了。该题大概意思如下:给定一个起点src,要求骑车到达某个终点的最短时间,单位路程等于耗电量。输入输出如下:'''第一行输入的数据表示:城市的个数、充满电的电容量C、耗电量/路程(=时间)的系数、充满电所需时间/待充满电量的系数、起点、终点第二行数据表示:道路的条数,之后的每3个数一组
- MATLAB实现基于多目标粒子群优化算法(MOPSO)进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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目录MATLAB实她基她她目标粒子群优化算法(MOPSO)进行无人机三维路径规划她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...2优化无人机飞行路径她安全她...2提升路径规划她她目标协调能力...2实她三维环境下她动态路径规划...2降低计算复杂度,实她高效路径规划...2提供具有工程实践价值她路径规划工具...3丰富她目标优化算法她应用案例...3促进无人机智能自主飞行技术进步...3
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
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神经网络算法cnn
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
- YOLOv8 环境监测五大场景 —— 二、 森林火灾早期预警 之无人机巡逻监测 详细解释及代码完整示例
路飞VS草帽
YOLOv8原理与源代码讲解---六大章YOLOv各版本的应用详细说明及代码示例环境监测五大场景YOLO无人机环境监测森林火灾早期预警无人机巡逻监测YOLOv8
YOLOv8无人机森林火灾巡逻监测系统系统架构设计无人机火灾监测系统组成:1.飞行平台-多旋翼无人机(续航≥60分钟)-双光吊舱(可见光+红外)-RTK高精度定位-4G/5G数据链2.机载计算单元-JetsonOrinNX(AI加速)-轻量化YOLOv8模型-实时火情分析3.地面控制站-飞行路径规划-实时视频监控-火情预警系统4.云端协同-多机任务分配-火势扩散预测-应急资源调度完整代码实现1.无
- 英伟达 Isaac ROS产品体验
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Roadstodeeplearning.AI英伟达IsaacROS
这里写自定义目录标题英伟达IsaacROS产品体验运行的商品名称运行过程记录GPU加速仿真总结英伟达IsaacROS产品体验NVIDIAIsaacROS是一套为自主移动机器人(AMR)开发的硬件加速软件包,专为在NVIDIAGPU和Jetson平台上优化ROS(RobotOperatingSystem)应用程序而设计。它通过提供一系列模块化的ROS包和完整的处理管道,帮助开发者加速AI感知、图像处
- 高德开放平台——实时路径规划优化指南
hope kc
数据库开发语言机器学习python
高德开放平台——实时路径规划优化指南在当今交通日益拥堵的环境下,实时路径规划变得越来越重要。高德开放平台提供了丰富的API,支持开发者利用实时交通数据来优化路径规划,帮助用户避开拥堵,节省时间。本文将深入探讨如何使用高德开放平台进行实时路径规划,并附带大量代码示例,以帮助开发者轻松上手并进行优化。目录高德开放平台简介路径规划的基础知识高德开放平台API介绍实时路径规划的实现路径优化策略高级优化案例
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Day15详细学习计划:Python综合项目实战与学习路径规划学习目标✅综合运用前14天知识完成完整项目开发✅掌握生产级项目架构设计与优化技巧✅制定后续学习计划与技能提升方案✅理解Python工程化开发最佳实践一、实战项目:企业级任务管理系统1.1项目需求核心功能:用户认证(JWT令牌)任务CRUD与状态流转(待办/进行中/已完成)任务分类与优先级管理数据统计可视化(任务完成率/耗时分析)邮件通知
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- 【自动导引车领域涉及许多专业术语】
是刘彦宏吖
制造业数字化转型人工智能AGVAMR
自动导引车领域涉及许多专业术语。以下是一些核心和常见的术语及其解释:核心概念AGV:自动导引车。这是最基础的术语,指装备有自动导引装置(如电磁、光学、激光、SLAM等),能够沿规定的导引路径行驶,具有安全保护以及各种移载功能的运输车。AMR:自主移动机器人。新一代的AGV,强调更强的自主性、灵活性和智能。与依赖固定路径的传统AGV不同,AMR通常使用SLAM技术构建环境地图,并能自主规划最优路径、
- Python, C++开发社会工作人员学习手册APP
Geeker-2025
pythonc++
#社会工作人员学习手册APP设计方案##系统架构设计```移动端(Flutter/ReactNative)|RESTAPI/gRPC|Go核心服务(Gin/Echo)←───PythonAI服务(FastAPI)|(学习路径规划/智能问答)|Rust高性能模块(数据处理/安全)|PostgreSQL(知识库+用户数据)|Redis(缓存+实时协作)|MinIO(学习资源存储)```##技术分工与优
- Python,C++开发社会游戏规则透视与个人发展实操APP
Geeker-2025
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开发一款**社会游戏规则透视与个人发展实操APP**是一个非常有意义的项目,旨在通过数字化手段帮助用户理解社会规则、提升个人能力,并提供实操指导以促进个人发展。该APP可以包括社会规则解析、个人能力评估、发展路径规划、实操指导、社区互动等功能模块。以下是基于Python和C++开发社会游戏规则透视与个人发展实操APP的详细方案。---##**1.功能模块设计**###**1.1社会规则透视**-*
- Python实现蚁群算法
闲人编程
pythonpython算法开发语言蚁群
目录蚁群算法的基本原理蚁群算法的步骤Python实现蚁群算法解决TSP问题解释举例说明蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的仿生算法,最早由MarcoDorigo在1992年提出。它是一种用于解决组合优化问题的概率算法,特别适用于解决旅行商问题(TSP)、路径规划等问题。蚁群算法的基本原理蚂蚁在寻找食物的过程中会在路径上留下信息素(pherom
- 基于Simulink的蚁群算法路径规划仿真建模示例
amy_mhd
算法数据库前端simulinkmatlab
目录手把手教你学Simulink——基于Simulink的蚁群算法路径规划仿真建模示例一、背景介绍路径规划的重要性蚁群算法的基本原理二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1:创建Simulink模型步骤2:定义环境和目标创建环境模型步骤3:集成蚁群算法编写适应度函数实现蚁群算法使用MATLABFunction块步骤4:可视化结果添加XYGraph步骤5:运行仿真并评估性能步骤6:分析结果四、总结手把手
- 路径规划算法---A* 算法详解:最优路径规划的启发式之王
HR Zhou
路径规划算法算法路径规划A算法图搜索算法
A*(A-Star)算法是最常用、最实用的路径规划算法之一。它结合了Dijkstra算法的最短路径保证与启发式搜索的高效性,是自动驾驶、机器人、游戏AI等领域的“黄金标准”。一、A*是什么?A*是一种启发式图搜索算法,用于在图中寻找从起点到目标的最短路径。它兼顾两件事:已经走过的真实代价(走了多远)到目标的预计距离(还有多远)并通过一个公式综合评估下一步该往哪走。二、核心思想公式f(n)=g(n)
- 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