- C++题目大总结(持续更新中)
liuyanjia123
机房时光c++图论算法数据结构图搜索
文章目录S搜索1.城市距离(普及+/提高\textcolor{green}{普及+/提高}普及+/提高)数位DP1.手机号码(CQOI2016,,省选/NOI−\textcolor{purple}{省选/NOI-}省选/NOI−)思维/数学1.IHate1111(CF1526B,普及/提高−\textcolor{yellow}{普及/提高-}普及/提高−)Z状压DP1.Marbles(CF1215
- Dual-tree (快速计算核密度估计算法)
米翁方
阅读笔记算法
Dual-tree(快速计算核密度估计算法)介绍使用kd-tree实现空间划分:Kd-tree:k-dimensional树的简称,是一种分割k维数据空间的数据结构。对数据点在k维空间{二维(x,y),三维(x,y,z),k维(x,y,z..)}中划分的一种数据结构,主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索)。Kd-Tree的构建算法:(1)在K维数据集合中选择具有最大方差的维度
- OpenCV 其他模块使用指南
ice_junjun
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
OpenCV其他模块使用指南一、Flann模块:快速近似最近邻搜索(一)实现原理FLANN(FastLibraryforApproximateNearestNeighbors)是一个用于快速近似最近邻搜索的库。在处理大规模数据集时,精确的最近邻搜索计算量巨大,而FLANN通过构建索引结构(如KD-Tree、HierarchicalClusteringIndex等),在保证一定精度的前提下,大大减少
- 球形领域搜索
云杂项
python计算机视觉3dnumpy
圆柱形领域搜索一、KD-Tree球形领域搜索二、`np.where`球形领域搜索(推荐)三、为什么推荐`np.where()`而不是`kd-Tree`四、相关链接一、KD-Tree球形领域搜索#KD树处理#---------------------------------------读取点云--------------------------------------pcd=o3d.io.read_
- 向量数据库(1)
Aring88
人工智能向量数据库人工智能数据库python
一、向量数据库1,什么是向量数据库专门存储和查询向量数据的数据库系统,通过高翔的向量索引和查询功能,使得在大规模向量数据集上进行相似性搜索和分析变得更高效和容易。存储向量数据:处理百万或者十亿的大规模数据集向量索引:使用特殊索引结构,如KD-Tree,LSH(局部敏感哈希),HNSW(高纬空间网络)常用。加速向量的相似性搜索。能高效与查询相似的想来根相似性搜索:根据查询的向量相似来搜索、检索最相关
- PCL 点云圆柱形邻域搜索
点云侠
PCL学习算法c++3d计算机视觉
圆柱邻域搜索一、原理介绍二、代码实现三、结果展示四、相关链接一、原理介绍 圆柱形邻域搜索是KD-tree算法在点云数据处理中的扩展应用,在一些特定场景应用中具有无与伦比的优势。其主要原理是将点云投影到指定平面上,然后基于该平面进行圆形邻域搜索,然后再将搜索结果反投影回去,即可得到圆柱形邻域内的点云。 如下示例代码,已知树干上某一点的坐标,对该点进行圆柱形邻域搜索,可粗略提取出树干。二、代码实现
- 二维点集的凸包点寻找算法
thequitesunshine007
OpenCV3D点云算法
1.思路利用凸凹最直接的性质去判断,即:两个相近的凸点组成的直线,将会把他们的近邻点完全隔离在直线的同一侧。如此一来,先选取一个明显的凸点,如y坐标最小的点,以它为出发点,贪婪式搜寻即可。如下图所示:假设0点为y坐标最小的点,图中带编号的点为其近邻点(kd-tree加速查找),遍历编号1~13的点,当遍历到点1时,点0点1组成的直线将点2~点13完全隔离在直线同一侧(条件),满足这个条件后,将点1
- 使用KD-Tree树查找最近邻点 - 二维
turbolove
数据结构和算法数据结构
文章目录KD-Tree介绍用法KD-Tree的构建最邻近点的查找KD-Tree介绍kd-tree,是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索)。K-D树是二进制空间分割树的特殊的情况。用法QT图形视图框架绘制曲线图和Smith图_qtcreator画smith图-CSDN博客在这篇博客中绘图的mark点支持,最初
- KD-Tree
Mhypnos
游戏开发算法kd-treeKD树算法最邻近搜索
游戏中常对物体进行空间划分,对于均匀分布的划分一般用四叉树(八叉树),动态不均匀的分布可以采用kd-tree构建kd-tree构建思路:1.对节点进行各维度的方差分析,选取方差最大(即离散程度最高)的维度进行排序。取中值节点作为分割点。并将其放入构建树的节点中2.被排序的节点按不同维度分割后,划分为力左空间(划分维度下小于分割节点的值)与右空间(划分维度下大于分割节点的值)。对两个空间重复步骤1,
- Elasticsearch 在地理信息空间索引的探索和演进
王卫东
elasticsearchelasticsearch搜索引擎地理位置geo
本文梳理了Elasticsearch对于数值索引实现方案的升级和优化思考,从2015年至今数值索引的方案经历了多个版本的迭代,实现思路从最初的字符串模拟到KD-Tree,技术越来越复杂,能力越来越强大,应用场景也越来越丰富。从地理位置信息建模到多维坐标,数据检索到数据分析洞察都可以看到Elasticsearch的身影。一、业务背景LBS服务是当前互联网重要的一环,涉及餐饮、娱乐、打车、零售等场景。
- 点云欧式聚类快速了解
华水者
激光雷达SLSM聚类python机器学习
点云处理算法快速了解专栏------------点云欧式聚类文章目录一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结一、欧式聚类核心简介一种基于欧氏距离度量的聚类算法基于KD-Tree的近邻查询算法是加速欧式聚类算法的重要预处理方法二、KDTree核心简介KD-Tree是由二分搜索树演变而来的用于大规模高维度数据查找场景当中的索引结构,主要用于最近邻查找和近似最近邻查找。将整个空间划
- 空间数据结构
微小的鱼
3D引擎算法空间数据结构场景管理OCtreeBSPtree算法与数据结构
空间数据结构我这个是项目中用来解决一些问题,包括在引擎中的场景管理!做了一个ppt来演讲,所以地下有的直接就用ppt的内容或者截图~二维下使用四叉树、Kd-tree等等在三维下使用八叉树、bvh-tree、BSP-treeBVH-tree在动态场景下使用(游戏使用的最多);Oc-tree八叉树是对于室外大场景来说的;BSP-tree是对于室内场景;用途:场景管理、碰撞检测、LOD、光线追踪、视椎体
- 点云处理---kd-tree
张飞飞~
点云处理点云处理
KD-tree在二叉树的基础上,实际上就是变成了多维度的分割,分割方法变为维度轮换分割:x-y-z-x-y-z…1.kd-tree的构建(1)节点定义每个节点按我的理解其实就是单维度上的一片空间区域,该节点储存了该节点的分割维度axis,分割轴的坐标value,该节点区域内的点的索引point_indices,以分割轴分开的左右节点也是两个区域,被当做left、right两个节点存储起来。from
- KNN算法——kd-tree、KNN莺尾花分类sklearn实现实例
企鹅家的北极熊
机器学习sklearn算法分类KNN
KNN算法——kd-tree、KNN莺尾花分类sklearn实现实例KNN算法——kd-tree、KNN莺尾花分类sklearn实现实例1、kd-tree2、kd-tree的构建3、kd-tree查找最近邻4、KNN莺尾花分类sklearn实现实例KNN算法——kd-tree、KNN莺尾花分类sklearn实现实例1、kd-treeKNN算法的重点在于找出K个最邻近的点,算法的训练过程就是将数据存
- PCL中的八叉树
相忘于江湖-mfc
点云库PCL点云
目录(1)什么是八叉树(2)PCL中八叉树的体素形成和PCL中基于八叉树的点云压缩(3)基于八叉树的k邻域搜索、半径搜索和体素近邻搜索(4)基于八叉树和基于kd-tree的k邻域搜索、半径搜索性能比较(5)基于八叉树的空间变化检测(1)什么是八叉树八叉树(Octree)是一种用于描述三维空间的树状数据结构。想象一个正方体,我们最少可以切成多少个相同等分的小正方体?答案就是8个。再想象我们有一个房间
- PCL 点云索引方法K维树(KD-tree)和八叉树(octree)介绍
周吴郑王
PCL算法CNN分割地面点云PCL算法
欢迎访问我的个人博客:zengzeyu.comzengzeyu.comzengzeyu.com 前言通过雷达、激光扫描、立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据,具有数据量大、分布不均匀等特点。作为三维领域中一个重要的数据来源,点云数据主要是表征目标表面的海量点集合,并不具备传统网格数据的集合拓扑信息。所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系,实现基于邻域关系的快速查找。建立空间索
- 如何提高三维模型BIM轻量化处理效率
3D探路人
三维工厂python人工智能开发语言
如何提高三维模型BIM轻量化处理效率在三维模型BIM(BuildingInformationModeling)中,轻量化处理是优化模型性能和提高渲染效率的关键技术之一。由于大规模的BIM模型数据量庞大,需要采用一些技术手段来提高轻量化处理效率。下面将介绍一些常见的提高轻量化处理效率的技术:1、采用合适的数据结构采用合适的数据结构可以提高模型的访问速度和算法效率。例如,使用kd-tree等空间索引结
- 使用matlab实现点云匹配(ICP算法)
john_xia
matlabmatlab算法计算机视觉
代码主体和数据文件satellite.txt来自JusticeZQ的博客加入了自己的修改,参数设置在代码的最前面,可以选择kd-tree或者暴力计算最近邻点。可直接运行代码以及数据文件可从此下载%程序说明:输入data_source和data_target两个点云,找寻将data_source映射到data_targe的旋转和平移参数clear;closeall;clc;%%参数配置kd=1;in
- kD-tree 的C语言实现 带有史上最全的注释和解释
萧甬学者
算法机器学习语言cstructtreefloatinsert
kdtree的原理就是基于二叉树的形式,将高维空间用超矩形进行划分.其主要用途是用来求解高维空间中最近邻的值.下面是kdtree.h文件,是kdtree数据结构的头文件#ifndef_KDTREE_H_#define_KDTREE_H_#ifdef__cplusplusextern"C"{#endifstructkdtree;structkdres;/*createakd-treefor"k"-d
- [Paper Reading] Video-Audio Driven Real-Time Facial Animation
_soaroc_
OverviewOverview算法的基本流程为:步骤一:通过DNN网络模型,从音频中提取PSPP特征向量;通过多线性模型从图像和深度数据中拟合当前的人脸表情系数,并提取嘴形周围的若干特征顶点数据步骤二:联合PSPP特征向量和嘴形周围的顶点序列组成的向量,通过KD-Tree搜索以及动态规划,从音视频频数据库中回归当前最佳的嘴形表情系数。步骤三:合成表情数据以及嘴形表情系数,得到最终的表情数据,根据
- P4124 [CQOI2016] 手机号码(数位dp
stay fool
dp算法
#includeusingnamespacestd;usingVI=vector;usingll=longlong;lldp[20][11][11][2][2][2];intd[20];lldfs(intpos,intp1,intp2,intl3,intis4,intis8,intlimit){if(is4&&is8)return0;if(pos==0){if(l3)return1;elseret
- PCL入门(四):kdtree简单介绍和使用
wangxinRS
pcl点云处理pcl
目录1.kd树的意义2.kd树的使用参考博客《欧式聚类(KD-Tree)详解,保姆级教程》和《(三分钟)学会kd-tree激光SLAM点云搜索常见》1.kd树的意义kd树是什么?kd树是一种空间划分的数据结构,对于多个维度的数据,按照某种规则选定某个维度,在该维度下进行排序,选择中间的数据作为划分节点,然后分别对划分节点左边和右边的数据进行上面的划分步骤。为什么需要kd树?三维点云的数据量较大,使
- 算法笔记:球树
UQI-LIUWJ
算法笔记
1KD树的问题算法笔记:KD树_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客在kd树中,导致性能下降的最核心因素是因为kd-tree中被分割的子空间是一个个的超方体,而求最近邻时使用的是欧式距离(超球)。超方体与超球体相交的可能性是极高的如上图所示,凡是相交的子空间,都需要进行检查,大大的降低运行效率2球树如果划分区域也是超球体,则相交的概率大大降低——>ball-tree通过超球体划分空间,去掉棱角,
- 算法笔记:KD树
UQI-LIUWJ
算法笔记
1引入原因K近邻算法需要在整个数据集中搜索和测试数据x最近的k个点,如果一一计算,然后再排序,开销过大引入KD树的作用就是对KNN搜索和排序的耗时进行改进2KD树2.1主体思路以空间换时间,利用训练样本集中的样本点,沿各维度依次对k维空间进行划分,建立二叉树利用分治思想提高算法搜索效率二分查找的算法复杂度是O(logN),KD树的搜索效率与之接近(取决于所构造kd-tree是否接近平衡树)上图为为
- 基于实例的学习方法
lov_vol
机器学习学习方法机器学习人工智能
基于实例的学习方法动机基本概念基于实例的学习基于实例的概念表示1.最近邻最近邻的例子理论结果最近邻(1-NN):解释问题K-近邻(KNN)KNN讨论1:距离度量KNN讨论2:属性KNN:属性归一化KNN:属性加权KNN讨论3:连续取值目标函数KNN讨论4:k的选择KNN讨论5:打破平局KNN讨论6:关于效率KD-Tree:(1)构建KD-Tree:(2)查询KNN总览:优点与缺点优点缺点下一个问题
- matlab 基于欧氏距离的点云聚类分割
点云侠
matlab点云工具箱matlab聚类3d计算机视觉
目录一、功能概述1、实现流程2、主要函数二、代码实现三、结果展示1、分割结果2、保存结果四、参考链接一、功能概述1、实现流程 欧式聚类是一种基于欧氏距离度量的聚类算法。基于KD-Tree的近邻查询算法是加速欧式聚类算法的重要预处理方法。流程如下:
- 光线追踪中的空间划分,辐射度量学简介
KamikazePilot
图形学图形渲染计算机视觉
之前接触过四岔树,这里用到了KD-tree和BSP-TreeKD-Tree对于如何划分:首先需要知道需要沿着哪一条轴进行划分,划分的位置所有节点不存在父节点上,只存在于叶节点上对于如何查找光线穿过包围盒A,那么分别对其两个子节点求交如果与子节点同时也是叶节点1有交点,那么直接对该叶节点所有物体分别进行计算如果与子节点B有交点,因为它不是叶节点,那么就分别对其子节点2和C分别进行计算查找依次往复BV
- 【KD-Tree】基于k-d树的KNN算法实现
ღCauchyོꦿ࿐
算法#KD-Tree算法机器学习C++KNNKD-Tree
文章目录一、什么是KD-Tree?二、k-d树的结构三、k-d树的创建四、k-d树的应用五、KD-Tree的优缺点例题JZPFAR一、什么是KD-Tree?KD-Tree,又称(k-dimensionaltree),是一种基于二叉树的数据结构。它可以用来高效地处理多维空间搜索问题,例如最近邻搜索(nearestneighborsearch)和范围搜索(rangesearch)等。二、k-d树的结构
- Unity实现GPU Cull渲染
带帯大师兄
computergraphicsUnity图形渲染unity游戏引擎
前言开放世界游戏中植被和物件的数量往往是巨大,而传统组织大量植被渲染的方式是利用QuadTree/Octree/Kd-Tree等数据结构对植被Intance数据进行预先生成一个个Cluster,然后在运行时进行FrustumCull,收集可视的所有Cluster,最后进行DrawInstance.这种方式往往存在两个缺点:[1]Cluster粒度和DrawInstance渲染的粒度冲突,也就是单个
- (UE5 5.2)HISM Mobile DrawInstance在渲染层的实现浅分析
带帯大师兄
UE4引擎开发UE4Rendering入门ue5
在(UE44.27)UHierarchicalInstancedStaticMesh(HISM)原理分析这篇博客大致介绍HISM组件从游戏线程到渲染线程的重建KD-Tree和剔除并提交DrawCall逻辑,但是没有分析渲染层的大致数据结构和实现.FHierarchicalStaticMeshSceneProxy的相关数据结构可以看出FHierarchicalStaticMeshSceneProxy
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1