排列组合——排列公式的推理和组合

加法原理和乘法原理,是排列组合中的二条基本原理,在解决计数问题中经常运用。掌握这两条原理,并能正确区分他们,至关重要。 加法原理 若完成一件事情有3类方式,其中第一类方式有1种方法,第二类方式有3种方法,第三类有2种方法,这些方法都不相同,但任选一种方法都可以完成此事,则完成这件事情共有1+3+2=6种方法,这一原理称为加法原理。例如:从甲地到乙地有三类方式,一是汽车,二是火车,三是飞机。若一...
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HenCoder Android 自定义 View 1-6:属性动画 Property Animation(上手篇)

这期是 HenCoder 自定义绘制的第 1-6 期:属性动画 Property Animation(上手篇) 如果你没听说过 HenCoder,可以先看看这个: HenCoder:给高级 Android 工程师的进阶手册 简介 前几期发布后,经常在回复里看到有人问我什么时候讲动画。本来我是不打算讲动画的,因为动画其实不算是自定义 View 的内容。但后来考虑了一下,动画在自定义 View ...
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HenCoder Android 自定义 View 1-7:属性动画 Property Animation(进阶篇)

这期是 HenCoder 自定义绘制的第 1-7 期:属性动画(进阶篇) 属性动画的上手篇在这里: HenCoder Android 开发进阶:自定义 View 1-6 属性动画(上手篇) 如果你没听说过 HenCoder,可以先看看这个: HenCoder:给高级 Android 工程师的进阶手册 简介 上期的内容,对于大多数简单的属性动画场景已经够用了。这期的内容主要针对两个方面: ...
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HenCoder Android 自定义 View 1-8 硬件加速

硬件加速这个词每当被提及,很多人都会感兴趣。这个词给大部分人的概念大致有两个:快速、不稳定。对很多人来说,硬件加速似乎是一个只可远观而不可亵玩的高端科技:是,我听说它很牛逼,但我不敢「乱」用,因为我怕 hold 不住。 今天我试着就把硬件加速的外衣脱掉(并没有),聊一聊它的原理和应用: 硬件加速的本质和原理; 硬件加速在 Android 中的应用; 硬件加速在 Android 中的限制。 ...
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HenCoder Android UI 部分 2-1 布局基础

HenCoder 的第二季:自定义 View 第二部分——布局过程的自定义,从这期正式开始了。好像有点小激动。 废话少说,直入正题。 简介 之前我说过,自定义 View 最关键的有三个点:绘制、布局和触摸反馈。上一季讲过的绘制,内容虽然多(好像讲了 8 期?),但难度上其实是最简单的。而布局就和它相反,布局过程的技术知识,内容比较少(应该 3 期就能讲完),但你先要理解它的内部工作原理才能正...
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Java基础之HashTable与ConcurrentHashMap解析

HashTable和HashMap的区别 在面试的过程中,经常会被问到HashTable和HashMap的区别,下面就这些区别做一个简单的总结。 1、继承的父类不同 Hashtable继承自Dictionary类,而HashMap继承自AbstractMap类,但二者都实现了Map接口。 2、线程安全性不同 Hashtable 中的方法是Synchronized的,而HashMap中的方...
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同步RDS数据到 Elasticsearch 中并进行搜索分析

阿里云上拥有丰富的云存储、云数据库产品。如果您希望针对这些产品中的数据进行分析和搜索,可以通过DataWorks的数据集成服务,将离线数据同步到Elasticsearch中,最快可达到5分钟一次。 注意:做数据同步时可能会产生公网流量费用,请您知晓。 准备工作 完成离线数据的分析与搜索,需要您完成以下几步操作: 创建一个数据库,您可以选择使用阿里云的RDS数据库,也可以在本地服务器上自...
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通过DTS将RDS的数据实时同步至DataHub

准备工作 创建一个数据库和表,您可以选择使用阿里云的RDS数据库,也可以在本地服务器上自建数据库。本案例以华东1区的RDS MySQL数据库为例,数据库表的名称为datav_test,字段及数据如下图所示。 登录阿里云Datahub控制台,选择华东1,单击创建Project,创建一个Datahub项目(本案例的项目名称为dts_test)。 数据同步 进入阿里云DTS控制台,单击左侧菜...
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在docker for win中使用portainer管理容器

如何安装docker for win请参考我之前的文章《Docker在Win10下的安装和配置》   打开Kitematic图形管理工具,搜索portainer镜像 创建镜像,制定端口到宿主机9000端口(这个自定义) 宿主机直接访问http://localhost:9000即可 配置节点,我们选择远程连接方式 这里有个很隐晦的地方,就是主机的ip地址我们怎么填,在docker f...
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MySQL Innodb Purge简介

前言 为什么MySQL InnoDB需要Purge操作?明确这个问题的答案,首先还得从InnoDB的并发机制开始。为了更好的支持并发,InnoDB的多版本一致性读是采用了基于回滚段的的方式。另外,对于更新和删除操作,InnoDB并不是真正的删除原来的记录,而是设置记录的delete mark为1。因此为了解决数据Page和Undo Log膨胀的问题,需要引入purge机制进行回收。下面我们来描述...
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ants —— Go 语言的高性能协程池

ants 详细介绍 github主页:https://github.com/panjf2000/ants ants是一个高性能的协程池,实现了对大规模goroutine的调度管理、goroutine复用,允许使用者在开发并发程序的时候限制协程数量,复用资源,达到更高效执行任务的效果。 功能 1. 实现了自动调度并发的goroutine,复用goroutine 2. 提供了友好的接口:任务提...
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Keepalived & LVS 搭建高可用的 Web 服务

在本文中,我将会讲述如何在Centos 7下基于Keepalived和LVS技术,实现Web服务的高可用和负载均衡,我们的目标拓扑结构如下图所示 本文将会持续修正和更新,最新内容请参考我的 GITHUB 上的 程序猿成长计划 项目,欢迎 Star,更多精彩内容请 follow me。 准备 如果你觉得一步一步按照下面的操作来搭建太过麻烦,可以直接下载 mylxsw/keepalived...
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Spring Cloud 2.x系列之springcloud如何使用spring-cache

学了springcloud如何操作数据库进行增删改查,又学了springcloud如何操作reids把数据存储到redis。今天结合数据库操作和reids操作,来看看如何使用SpringCache。SpringCache提供了基于注解的缓存配置方法。它本质上不是一个具体的缓存实现方案(例如EHCache),而是一个对缓存使用的抽象和封装,通过在已有代码中打上几个预定义的注释,就可以实现希望达到的缓...
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Java多线程——Thread Runnable源码解析

Java多线程的两种实现方法大家都应该知道了:继承Thread的子类实例化和实现Runnable接口用这个接口实现类去创建Thread实例。 Java的线程在Linux平台上使用的是NPTL机制,JVM线程跟内核轻量线程(LWP)一一对应。KLT是内核线程,它提供轻量进程给程序使用,调度由操作系统内核完成,所以Java程序无法在多个线程就绪状态下预测哪个线程会获得CPU调度。 在JVM的内...
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Python正则表达式初识(四)

今天继续给大家分享Python正则表达式基础知识,主要给大家介绍一下特殊字符“{}”的用法,具体的教程如下。   特殊字符“{}”实质上也是一个限定词的用法,其限定前面字符所出现的次数,其常用的模式有三种,分别是“{数字}”、“{数字,}”和“{数字1, 数字2}”。举个例子,如“{1}”、“{1,}”和“{1, 3}”。到这里可能大家还不是很清楚,下面依次通过实例来演示一下,加深对特殊字...
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Python Time

import timeprint(time.time())print(time.localtime())print(time.localtime(time.time()))# 注意参数的形式,否则会报错print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))from datetime import datetime...
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Python 内置序列函数

enumerate函数# 逐个返回序列的(i,value)值 some_list = ['foo', 'bar', 'baz'] for i, value in enumerate(some_list): print(i, value) #还可以映射成字典的位置 mapping = dict((v, i) for i, v in enumerate(some_list)) print(ma...
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Python各类图像库的图片读写方式

这个是别人写好哒~放个链接在这方便以后学习点击打开链接
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Numpy --expand_dims

点击打开链接
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Matplotlib 打开图像

import numpy as np from PIL import Image from matplotlib import pyplot as pl crop_left = np.random.randint(24, 64) print(crop_left) im = Image.open('C:\\Users\\SML\\Desktop\\CNN\\TestSamples\\Ges_0\\1...
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