- day15｜前端框架学习和算法
universe_01
前端算法笔记
T22括号生成先把所有情况都画出来，然后（在满足什么情况下）把不符合条件的删除。T78子集要画树状图，把思路清晰。可以用暴力法、回溯法和DFS做这个题DFS深度搜索：每个边都走完，再回溯应用：二叉树搜索，图搜索回溯算法=DFS+剪枝T200岛屿数量（非常经典BFS宽度把树状转化成队列形式，lambda匿名函数“一次性的小函数，没有名字”setup语法糖：让代码更简洁好写的语法ref创建：基本类型的
- C++ 计数排序、归并排序、快速排序
每天搬一点点砖
c++数据结构算法
计数排序：是一种基于哈希的排序算法。他的基本思想是通过统计每个元素的出现次数，然后根据统计结果将元素依次放入排序后的序列中。这种排序算法适用于范围较小的情况，例如整数范围在0到k之间计数排序步骤：1初始化一个长度为最大元素值加1的计数数组，所有元素初始化为02遍历原始数组，将每个元素值作为索引，在计数数组中对应位置加13将数组清空4遍历计数器数组，按照数组中的元素个数放回到元数组中计数排序的优点和
- 【C++算法】76.优先级队列_前 K 个高频单词
流星白龙
优选算法C++c++算法开发语言
文章目录题目链接：题目描述：解法C++算法代码：题目链接：692.前K个高频单词题目描述：解法利用堆来解决TopK问题预处理一下原始的字符串数组，用一个哈希表统计一下每一个单词出现的频次。创建一个大小为k的堆频次：小根堆字典序（频次相同的时候）：大根堆循环让元素依次进堆判断提取结果C++算法代码：classSolution{//定义类型别名，PSI表示对typedefpairPSI;//自定义比较
- 力扣面试题07 - 旋转矩阵
茶猫_
leetcode矩阵算法c语言
题目：给你一幅由N×N矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为4字节。请你设计一种算法，将图像旋转90度。不占用额外内存空间能否做到？示例1:给定matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],原地旋转输入矩阵，使其变为:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]示例2:给定matrix=[[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[15,14,12,
- 模拟退火(SA)：如何“故意走错路”，才能找到最优解？
小瑞瑞acd
小瑞瑞学数模模拟退火算法python启发式算法算法
模拟退火(SA)：如何“故意走错路”，才能找到最优解？图示模拟退火算法如何通过接受较差解（橙色虚线标注）从局部最优（绿色点）逃逸，最终找到全局最优解（紫色点），展示其跳出局部极小值的能力。大家好，我是小瑞瑞！欢迎回到我的专栏！想象一下，你站在一座连绵不绝的山脉中，目标是找到海拔最低的那个山谷。你手上只有一个高度计，视野被浓雾笼罩，只能看清脚下的一小片区域。如果你是一个“贪心”的登山者，你的策略会非
- 编程算法：技术创新的引擎与业务增长的核心驱动力
在数字经济时代，算法已成为推动技术创新与业务增长的隐形引擎。从存内计算突破冯·诺依曼瓶颈，到动态规划优化万亿级金融交易，编程算法正在重塑产业竞争格局。一、存内计算：突破冯·诺依曼瓶颈的算法革命1.1存内计算的基本原理传统计算架构中90%的能耗消耗在数据搬运上。存内计算（Processing-in-Memory）通过直接在存储单元执行计算，实现能效10-100倍提升：#传统计算vs存内计算能耗模型i
- 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
- 代码随想录算法训练营第三十五天
01背包问题二维题目链接01背包问题二维题解importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanner(System.in);intM=sc.nextInt();intN=sc.nextInt();int[]space=newint[M];int[]value=new
- 机器学习必备数学与编程指南：从入门到精通
a小胡哦
机器学习基础机器学习人工智能
一、机器学习核心数学基础1.线性代数（神经网络的基础）必须掌握：矩阵运算（乘法、转置、逆）向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要：神经网络本质就是矩阵运算学习技巧：用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计（模型评估的关键）核心概念：条件概率与贝叶斯定理概率分布（正态、泊松、伯努利）假设检验与p值应用场景：朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分（优化算法的基础）重点掌握：导数与偏导
- 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
- 基于DeepSeek的下一代大型游戏开发革命：架构、核心技术与项目管理实践
Liudef06小白
特殊专栏人工智能AIGC架构人工智能deepseek
基于DeepSeek的下一代大型游戏开发革命：架构、核心技术与项目管理实践DeepSeek大模型正重塑游戏开发范式，本文将深入解析如何利用这一革命性技术构建下一代大型游戏，涵盖从架构设计到项目管理的全流程实践。目录DeepSeek游戏引擎核心架构1.1神经符号系统融合架构1.2动态世界生成引擎智能NPC与剧情系统2.1角色人格建模技术2.2动态叙事生成算法大型项目管理体系3.1敏捷-AI混合开发流
- 量子计算解决气候变化：科学家找到了新方法
大力出奇迹985
量子计算
气候变化已成为全球面临的严峻挑战，传统计算方法在应对与之相关的复杂问题时存在诸多局限。而量子计算作为新兴技术，为解决气候变化难题带来曙光。本文深入剖析科学家利用量子计算应对气候变化的新方法。量子计算凭借独特的量子比特与量子特性，在加速气候模型计算、优化模型参数、预测极端天气事件等方面展现出巨大优势。同时，在可再生能源整合、电网管理、碳捕获等实际应用场景中也发挥着重要作用。尽管目前面临硬件和算法等方
- 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
- 算法刷题-动态规划之背包问题
1.背包问题之01（4.30）题目描述小明有一个容量为VV的背包。这天他去商场购物，商场一共有NN件物品，第ii件物品的体积为wiwi，价值为vivi。小明想知道在购买的物品总体积不超过VV的情况下所能获得的最大价值为多少，请你帮他算算。输入描述输入第11行包含两个正整数N,VN,V，表示商场物品的数量和小明的背包容量。第2∼N+12∼N+1行包含22个正整数w,vw,v，表示物品的体积和价值。1
- 2018年中南大学中英翻译
某翁
参考：20180827235856533.jpg【1】机器学习理论表明，机器学习算法能从有限个训练集样本上得到较好的泛化【1】Machinelearningtheoryshowsthatmachinelearningalgorithmcangeneralizewellfromfinitetrainingsetsampleslimited有限的infinite无限的【2】这似乎违背了一些基本的逻辑准
- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
Matlab机器学习之心
matlabcnngru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
- 顺时针旋转N * N 的矩阵
忆杰
算法Python矩阵python算法
顺时针旋转题目描述数据范围实现逻辑代码实现题目描述有一个NxN整数矩阵，请编写一个算法，将矩阵顺时针旋转90度。给定一个NxN的矩阵，和矩阵的阶数N,请返回旋转后的NxN矩阵。数据范围0852789963'''#第N列逆序后变成第N行#或者是第i行变成第N-i-1列代码实现classSolution:#列转换为行defline2Row(self,mat,n):arr=[]forlineinrang
- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
matlabcnngru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
- 使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具
PythonAI编程架构实战家
信息可视化python开发语言ai
使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具关键词：Python、Gradio、数据可视化、实时数据、Web应用、交互式界面、数据科学摘要：本文将详细介绍如何使用Python和Gradio框架构建一个实时数据可视化工具。我们将从基础概念开始，逐步深入到核心算法实现，包括数据处理、可视化技术以及Gradio的交互式界面设计。通过实际项目案例，读者将学习如何创建一个功能完整、响应迅速的实时数据
- 【经典面试题】【JVM与性能调优】垃圾回收算法（标记-清除算法/复制算法/标记-整理算法/CMS/G1/ZGC）
本本本添哥
归档-Inbox1001-基础开发能力面试题目汇总jvm算法
JVM自动管理内存，当对象不再被引用时，垃圾回收器（GarbageCollector）会自动释放这些对象占用的内存。标记-清除算法（Mark-Sweep）：标记垃圾再清除，会产生碎片。复制算法（Copying）：将存活对象复制到新区域，适合新生代，无碎片但浪费空间。标记-整理算法（Mark-Compact）：标记后将存活对象移到一端，清除另一端，适合老年代。分代收集算法（GenerationalC
- 从零到一：基于差分隐私决策树的客户购买预测系统实战开发
笙囧同学
决策树算法机器学习
作者简介：笙囧同学，中科院计算机大模型方向硕士，全栈开发爱好者联系方式：
[email protected]各大平台账号：笙囧同学座右铭：偷懒是人生进步的阶梯文章导航快速导航前言-项目背景与价值项目概览-系统架构与功能技术深度解析-核心算法原理️系统实现详解-工程实践细节性能评估与分析-实验结果分析Web系统开发-前后端开发部署与运维-DevOps实践完整复现指南-手把手教程️实践案例与故障排除-问
- CMS垃圾回收器+G1垃圾回收器+ZGC垃圾回收器详解及对比
weixin_43751710
jvmjava算法
一、CMS收集器CMS(ConcurrentMarkSweep)收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器，是一款针对老年代的垃圾回收器，一般和Parallel回收器（一款新生代回收器，是使用复制算法的收集器，又是并行的多线程收集器，收集时会Stoptheworld）配合使用。1.工作过程从名字（包含“MarkSweep”）上就可以看出CMS收集器是基于标记-清除算法实现的，它的运作整个过程
- 负载均衡-加权随机算法
BP白朴
Nginx负载均衡java算法服务器
负载均衡-加权随机算法由于访问概率大致相同，所以如果部分服务器性能不一致的话，容易导致性能差的服务器压力过大，所以要根据服务器性能不一致的情况，给性能好的服务器多处理请求，给差的少分配请求（能者多劳）所以就需要在随机算法的基础上给每台服务器设置权重，延伸为加权随机算法1、将应用服务器集群的IP存到Map里,每个IP对应有一个权重2、创建一个List,来将所有权重下的IP存到list里面如：192.
- Linux中Samba服务器安装与配置文件
長樂.-
linux运维服务器
Samba简述27zkqsamba是一个基于TCP/IP协议的开源软件套件，可以在Linux、Windows、macOS等操作系统上运行。它允许不同操作系统的计算机之间实现文件和打印机共享。samba提供了一个服务，使得Windows操作系统可以像访问本地文件一样访问Linux、Mac等操作系统上的共享文件。实现跨平台的文件共享，提高办公环境的效率和便利性。samba也支持Windows网络邻居协
- 零数学基础理解AI核心概念：梯度下降可视化实战
九章云极AladdinEdu
人工智能gpu算力深度学习pytorchpython语言模型opencv
点击“AladdinEdu，同学们用得起的【H卡】算力平台”，H卡级别算力，按量计费，灵活弹性，顶级配置，学生专属优惠。用Python动画演示损失函数优化过程，数学公式具象化读者收获：直观理解模型训练本质，破除"数学恐惧症"当盲人登山者摸索下山路径时，他本能地运用了梯度下降算法。本文将用动态可视化技术，让你像感受重力一样理解AI训练的核心原理——无需任何数学公式推导。一、梯度下降：AI世界的"万有
- CMS垃圾回收器和G1垃圾回收器区别_g1cms垃圾回收器区别
2401_89191885
jvm
该类所有的实例都已经被回收，也就是Java堆中不存在该类的任何实例；加载该类的ClassLoader已经被回收；该类对应的java.lang.Class对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。3.常见的垃圾回收算法1、Mark-Sweep（标记-清除算法）：（1）思想：标记清除算法分为两个阶段，标记阶段和清除阶段。标记阶段任务是标记出所有需要回收的对象，清除阶段就是清除被标
- 【数据结构】--ArrayList与顺序表
bubu__
数据结构数据结构
文章目录1.线性表2.顺序表3.ArrayList简介4.MyArrayList的实现5.ArrayList使用5.1ArrayList的构造5.2ArrayList常见操作5.3ArrayList的遍历5.4ArrayList的扩容机制6.ArrayList的具体使用6.1简单的洗牌算法6.2杨辉三角1.线性表线性表（linearlist）是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。线性表是一种在实
- 分布式全局唯一ID生成：雪花算法 vs Redis Increment，怎么选？
雪花算法vsRedisIncrement：分布式全局唯一ID生成方案深度对比在分布式系统开发中，“全局唯一ID”是绕不开的核心问题。无论是分库分表的数据库设计、订单编号的唯一性保证，还是日志追踪的链路标识，都需要一套可靠的ID生成方案。今天我们就来聊聊两种主流方案——雪花算法（Snowflake）和RedisIncrement，并从原理、特性到适用场景，帮你理清如何选择。同时，我们还将对比其他常见
- 数据结构2-集合类ArrayList与洗牌算法
文章目录★引言：一.MyArrayList模拟实现（一）IList（二）MyArrayList（1）add(Tdata)（2）add(intpos,Tdata)（3）IllgalPosException（4）indexOf(ObjecttoFind)（5）contains(ObjecttoFind)（6）get(intpos)（7）set(intpos,Tvalue)（8）remove(Objec
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景？0
对多线程有些了解，但是不太清楚具体的应用场景，能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗？
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
4
0 0 4
Comment添加评论关注(2)
3个答案 按时间排序 按投票排序
0
0
最典型的如：
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下，该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中，以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘，把Maven仓库放到C盘是很危险的，为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后，问题就来了，
不支持html5的浏览器也先有这样的效果，
各种兼容，之前考虑，今天测试人员逮住不放，
想了个解决办法，看样子还行，记录一下。
【原理】
不使用placeholder，而是模拟placeholder的效果，
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内，本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下：
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说，经常要知道存储过程的某些信息：
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误，并且工程文件打不开了，在网上找了一下资料，然后按照方法操作了一遍，好了，解决方法如下：
错误提示信息：
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式，由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容，于是乎Java实现自动过滤。
如下：
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接，但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接，那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式，这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上，我就会纠结于到底是按值传递，还是按引用传递。其实经过学习，Java在任何地方，都一直发挥着按值传递的本色。
首先，让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态，但爱工作才是积极的心态，与其怨它不如爱它。
一般来说，在公司干了一两年后，不少年轻人容易产生怨言，除了具体的埋怨公司“扭门”，埋怨上司无能以外，也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作，工作完全成了谋生的手段，跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用，另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末，晚上熬夜看电影到凌晨一点，早上起不来一直睡到10点钟，10点钟起床，吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差，下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡，早上7点就起，时间完全是一样的，把看电影的时间换到早上，精神好，气色好，一天好状态。
控制让自己周末早睡早起，你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二：隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序，稍微改了一下，这次用了8行，同时性能也提高了很多，对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的，而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合；之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是，在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在对象之外保存这个状态，为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意，这不是教程！仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩（空间）管理
作者建议采用ProRGB（色域最广），但camera raw中设为ProRGB，而PS中则在ProRGB的基础上，将gamma值设为了1.8（更符合人眼）
注意：bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的（会读取文件内的颜色配置文件），但用PS输出jpg文件时，必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle，下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME，配置PATH %GRADLE_HOME%/bin，cmd，gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数，在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准，Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持，全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示，自从 WebM 视频编解码器推出以后，在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步，为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致，Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结（二）
come_for_dream
android
明天要考试了，速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard：每次调用Activity的时候都创建一个（可以有多个相同的实例，也允许多个相同Activity叠加。）
singleTop：可以有多个实例，但是不允许多个相同Activity叠加。即，如果Ac
- 高洛峰收徒第二期：寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年，奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰，兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖！
首期现在的进程刚刚过半，徒弟们真的很棒，人品都没的说，团结互助，学习刻苦，工作认真积极，灵活上进。我几乎会把他们全部留下来，现在已有一多半安排了实际的工作，并取得了很好的成绩。等他们出徒之日，凭他们的能力一定能够拿到高薪，而且我还承诺过一个徒弟，当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体：
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧：
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源（下）——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发
