12.3日个人工作总结
今天我打开我们的软件，开始很棘手，并不知道从何做起，搜资料，最后在群里遇到一个c#大佬，他告诉我在c#中想建立绘图，就用GDI来画。于是，我慢慢的搜集网上的资料来调试自己的程序，目前还没有连接好自己的程序，但起码有了起色。
BZOJ5073 小A的咒语（动态规划）
设f[i][j][0/1]为前i位选j段时其中第i位选/不选最多能匹配到哪，转移时f[i][j][0]→f[i+1][j][0]，f[i][j][1]→f[i+1][j][0]，f[i][j][1]→f[i+1][j][1]，f[i][j][0]→f[i+1][j+1][1]。失配时找到最后一位相同字符，具体见代码。感觉非常假，欢迎hack。 #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#in
LeetCode133 克隆图
克隆一张无向图，图中的每个节点包含一个 label （标签）和一个 neighbors （邻接点）列表 。 OJ的无向图序列化： 节点被唯一标记。 我们用 # 作为每个节点的分隔符，用 , 作为节点标签和邻接点的分隔符。 例如，序列化无向图 {0,1,2#1,2#2,2}。 该图总共有三个节点, 被两个分隔符 # 分为三部分。 第一个节点的标签为 0，存在从节点 0 到节点 1 和节点 2 的两条边。 第二个节点的标签为 1，存在从节点 1 到节点 2 的一条边。 第三个节点的标签为 2，存在
remove iptables 后的补救措施
恩，惨痛的教训。因为remove iptables会卸载很多系统组建，导致出现很多问题，比如无法上网，比如中文字体变成乱码。但只要还没重启服务器，还是有补救措施的。 在补救前仍要大喊三遍说明： 不要remove iptables 不要remove iptables 不要remove iptables 先放参考链接：https://unix.stackexchange.com/questions/121764/why-did-removing-iptables-break-my-network-
用了python多进程，我跑程序花费的时间缩短了4倍
应用场景：本人需要对200万条网页html格式数据进行清洗，提取文字后将分词结果写入数据库，之前做了一次，大概花费了80多个小时才跑完。机器配置是4核，内存8G；开完会领导让再改点东西重新跑一遍，然后说用多进程或者多线程跑，速度快。 本人接触python不到两个月，以前也基本不怎么编程，所以这种优化什么的东西都不懂，只好求助同事。同事告诉我直接看廖雪峰的教程就ok了。先看了一下廖雪峰写的单个进程代码，比较容易懂，但是我需要开四个进程，把我的cpu都占满来跑，这样效率才最大。 所以又看了多进程的
day 10 - 2 函数练习
1、写函数 接收 n 个数字 求这些参数数字的和 def sum_func(*args):
total = 0
for i in args:
total += i
return total
print(sum_func(15,48,54,48,5,24,45)) 2、读代码，回答：代码中,打印出来的值a,b,c分别是什么？为什么？ a=10
b=20
def test5(a,b):
print(a,b)
c = test5(b,a)
print
LSM树由来、设计思想以及应用到HBase的索引
讲LSM树之前，需要提下三种基本的存储引擎，这样才能清楚LSM树的由来： 哈希存储引擎 是哈希表的持久化实现，支持增、删、改以及随机读取操作，但不支持顺序扫描，对应的存储系统为key-value存储系统。对于key-value的插入以及查询，哈希表的复杂度都是O(1)，明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据，哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树（关于B树的由来，数据结构以及应用场景可以看之前一篇博文）的持久化实现，不仅支持单条记录的增、删、读、改操作，还支持顺序
LeetCode494 目标和
给定一个非负整数数组，a1, a2, ..., an, 和一个目标数，S。现在你有两个符号 + 和 -。对于数组中的任意一个整数，你都可以从 + 或 -中选择一个符号添加在前面。 返回可以使最终数组和为目标数 S 的所有添加符号的方法数。 示例 1: 输入: nums: [1, 1, 1, 1, 1], S: 3
输出: 5
解释:
-1+1+1+1+1 = 3
+1-1+1+1+1 = 3
+1+1-1+1+1 = 3
+1+1+1-1+1 = 3
+1+1+1+1-1
[POJ 2774] Long Long Message
[题目链接] http://poj.org/problem?id=2774 [算法] 后缀数组 详见2009国家集训队论文集之 : 《后缀数组——处理字符串的有利工具》 时间复杂度 : O(NlogN) [代码] #include <algorithm>
#include <bitset>
#include <cctype>
#include <cerrno>
#include <clocale>
#include <cmath>
#include <complex>
#include <cs
了解python爬虫框架
1.Scrapy Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 其最初是为了 页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。 特性： HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持 提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处
scrapy安装与配置
Scrapy安装 Scrapy的安装有多种方式，它支持Python2.7版本及以上或者是Python3.3版本及以上。下面来说py3环境下，scrapy的安装过程。 Scrapy依赖的库比较多，至少需要依赖库Twisted 14.0，lxml 3.4，pyOpenSSL 0.14。在不同平台环境又不相同，所以在安装前确保先把一些基本库安装好，尤其是Windows。 回到顶部 一、Anaconda 这种方法是一种比较简单的安装scrapy的方法（尤其对Windows来说），你可以使用
scrapy命令行工具介绍
命令行工具(Command line tools) 0.10 新版功能. Scrapy是通过 scrapy 命令行工具进行控制的。 这里我们称之为 “Scrapy tool” 以用来和子命令进行区分。 对于子命令，我们称为 “command” 或者 “Scrapy commands”。 Scrapy tool 针对不同的目的提供了多个命令，每个命令支持不同的参数和选项。 默认的Scrapy项目结构 在开始对命令行工具以及子命令的探索前，让我们首先了解一下Scrapy的项目的目录结构。 虽然可以
springboot的缓存技术(转)
springboot的缓存技术 引子 我门知道一个程序的瓶颈在于数据库，我门也知道内存的速度是大大快于硬盘的速度的。当我门需要重复的获取相同的数据的时候，我门一次又一次的请求数据库或者远程服务，导致大量的时间耗费在数据库查询或者远程方法的调用上，导致程序性能的恶化，这更是数据缓存要解决的问题。 spring 缓存支持 spring定义了 org.springframework.cache.CacheManager和org.springframework.cache.Cache接口来统一不同的缓
drools 6.5 决策表使用(转)
drools 6.5 决策表使用 drools 决策表的使用。 本文结构 - 1.何时使用决策表 - 2.决策表 - 3.决策表配置 - 4.年龄分类小例子 何时使用决策表 何时使用决策表——如果规则能够被表达为模板+数据的格式，那你 应该考虑使用决策表。决策表中的每一行就是对应模板的一行数据，将产生一个规则。 运行决策表——Drools 引擎所部署的系统中执行决策表。首先，决策表转换 成的Drools规则语言（DRL），然后执行规则引擎需求。这意味着它是可能的业务规则的变更，无需停止和启动，
Spring + Activiti + Drools整合的请假例子(转)
Spring + Activiti + Drools整合的请假例子 如果请假总天数大于等于3天，则需要总经理审批，否则不需要总经理审批 如果当次请假小于3天，则请假总天数等于当次请假天数+2 否则，请假总天数等于当次请假次数+5 其中，总的请假次数的计算逻辑交给drools处理 新建maven项目，目录结构如下： 一：加入maven依赖： [html] view plain copy <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</proje
spring activiti drools6.5整合（转）
spring activiti drools6.5整合 整合activiti drools 在网上找了很多整合activit使用的都是5.x的drools ，我按照按照网上的方法配置时整合6.5时，发现老是提示 Deployment * doesn't contain any rules 。 转换思路 后来打算不采用BusinessRuleTask,通过普通的serviceTask来自己编写触发规则的方法。 pom配置 主要就是依赖activiti drool spring 的相关依赖 编写d
Spring Cloud学习-Eureka、Ribbon和Feign（转）
Spring Cloud学习-Eureka、Ribbon和Feign Talk is cheap，show me the code ， 书上得来终觉浅，绝知此事要躬行。在自己真正实现的过程中，会遇到很多莫名其妙的问题，而正是在解决这些问题的过程中，你会发现自己之前思维的盲点。 引子 看完《微服务设计》后，算是补上了自己在服务化这块的理论知识，在业界，一般有两种微服务的实践方法：基于dubbo的微服务架构、基于Spring Cloud的微服务架构。从概念上来讲，Dubbo和Spring Clou
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