Java 多线程案例

同步代码块 SynchronizedTest类,用来表示取票功能 package concurency.chapter6; public class SynchronizedTest implements Runnable { public static final int MAX = 250; private int index = 0; @Override public void run() { while(true) {
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移动端tab目录(有待完善)

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>滚动</title> <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no, viewport-fit=cover" /> <script type="text/javascript" src="./js/
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spring boot2.x集成spring security5与druid1.1.13(一)

版本: spring boot 2.1.2.RELEASE druid-spring-boot-starter 1.1.13 步骤: 一.maven <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.1.2.RELEASE</version> </parent> ... <depende
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《程序是怎样跑起来的》第七章有感

运行环境不同程序就无法运行,那运行环境到底是什么呢?在最近的学习中讲到:运行环境 =操作系统+硬件,也就是说操作系统和硬件决定了程序的运行环境。同一类型的硬件可以选择安装多种操作系统。机器语言的程序称为本地代码。程序员用C语言等编写的程序,在编写阶段仅仅是文本文件。文本文件在任何环境下都能显示和编辑。我们称之为源代码。计算机的硬件不仅仅是由CPU构成,还包括用于存储程序指令和数据的内存,以及通过I/O连接的键盘、显示器、硬盘、打印机等外围设备。应用程序向操作系统传递指令的途径称为API(“系统
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来学习ansibie(1)

# ansible 批量在远程主机上执行命令 python2.7编写 ## 安装 第一步:下载epel源 ```shell wget -O /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo ``` 第二步:安装 ```shell yum install -y ansible ``` ## ansible 命令格式 ```shell Usage: ansible <host-pattern> [option
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openCV学习——一、图像读取、显示、输出 openCV学习——一、图像读取、显示、输出

openCV学习——一、图像读取、显示、输出 一、Mat imread(const string& filename,int flags=1),用于读取图片 1、参数介绍 filename:载入的图片的路径名。支持windows位图(bmp,dib)、JPEG文件(.jpeg,.jpg,.jpe)、JPEG2000文件(.jp2)、PNG图片(.png)、便携文件格式(.pbm,.pgm,.ppm)、Sun rasters光栅文件(.sr,.ras)、TIFF文件(.tiff,.tif) fl
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P2089 烤鸡(搜索简单题)

题意:就是x分别是1到3的未知数,求x1+x2+x3.....+x10=n的方案数和输出每种方案。每种方案还必须按字典序输出 思路:就是简单的构建搜索树+约束条件啊,其实数据范围一点都不大,所以,我第一遍是搜索方案数,第二次搜索 每种方案的输出。嘻嘻。 #include<iostream> using namespace std; const int maxn = 1000; int num[11]; int len, k; void DFS1(int n, int sum){ i
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shell基本用法

shell是一个命令行解释器,它接收应用程序/ 用户命令,然后调用操作系统内核;功能强大的编程语言; 1. Shell解析器 Linux提供的Shell解析器有: [kris@hadoop datas]$ cat /etc/shells /bin/sh /bin/bash /sbin/nologin /bin/dash in/tcsh /bin/csh bash和sh的关系 [kris@hadoop bin]$ ll | grep bash -rwxr-xr-x. 1 r
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python之字典及其方法---整理集

字典 特点: 使用逗号分隔的key:value形式; 使用大括号括起来; key-value的键值对中,value部分可以是任意类型; 列表、字典不能做为字典的key; 字典是无序的,哪个key-value作为第一个非固定; #因为字典中的元素是无序的,所以需要取字典的值的时候就得用key info={"k1":18,"k2":100,2:"abc"} v=info["k1"] print(v) 返回结果: 18 info={"k1":18,"k2":100,2:"abc"} v=info[
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关于用Date类计算活了多少天和用Calendar类计算闰年的demo

在javaSE阶段,Date类和Calendar类以后会经常用到 这两个类当中的一些常用方法 通过两个demo 进行学习和练习 第一个要求如下:让用户自己输入yyyy-MM-dd 格式的年月日 然后得出到今天为止活了多少天 ,这里面用到SimpleDateFormat Scanner 代码如下 第二个要求 利用Calendar计算闰年 代码如下 package cn.lijun.homework; import java.text.ParseException; import java.tex
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homework的参考答案

1. 来源一: hw0. https://blog.csdn.net/lala_623625/article/details/78842007 hw1. https://samaelchen.github.io/2017/10/11/machine_learning_hw01/ hw2: https://samaelchen.github.io/2017/12/26/machine_learning_hw02/ hw3: https://samaelchen.github.io/2018/02
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xampp 的phpmyadmin设置密码登录

https://blog.csdn.net/chuang8_/article/details/79158730 转载以上用作记录
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OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别

本节将介绍 Hear 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配。 本章将考虑如何将多个 Hear 级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(如鼻子、眼睛和嘴)。 1 Hear 级联的概念 提取图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用,这些提取的结果被称为特征。
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Python3简明教程(十)—— 异常

在本节我们学习 Python 的异常以及如何在你的代码中处理它们。 异常 在程序执行过程中发生的任何错误都是异常。每个异常显示一些相关的错误信息,比如你在 Python3 中使用 Python2 独有的语法就会发生 SyntaxError(语法错误): >>> print "Hello" File "<stdin>", line 1 print "Hello" ^ SyntaxError: Missing parentheses in cal
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hw-0

1. Q1 统计文件中的字符串及其出现次数,按指定格式输出 核心难点讲解:TODO 代码:https://github.com/NjuHaoZhang/MLFall2017_HungYILee/tree/master/hw0 2. Q2 图像亮度调低:把所有点的(r,b,b)减为原来的一半 核心难点讲解:TODO 代码:https://github.com/NjuHaoZhang/MLFall2017_HungYILee/tree/master/hw0 参考: https://www.mobi
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luogu P1854 花店橱窗布置

依旧是一道dp 大概是那天在讲dp? 传送门www 数据范围依旧良心 dp[i][j]表示前i个花瓶里放j朵花的最大价值 转移方程 dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[j+k-1][j-1]+a[j][j+k]) 第j朵花放哪枚举一下,取最大值 还有一点就是观赏价值可能为负所以要赋初值为负极大 code #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; #define N 110 int a[N][N]; int
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【转载】什么是特征工程?

原文:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理   2.1 无量纲化     2.1.1 标准化     2.1.2 区间缩放法     2.1.3 标准化与归一化的区别   2.2 对定量特征二值化   2.3 对定性特征哑编码   2.4 缺失值计算   2.5 数据变换   2.6 回顾 3 特征选择   3.1 Filter     3.1.1 方差选择法     3.1.2 相关系数法
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BFS 小总结 【持续更新】

现在改还来得及~ (っ•̀ω•́)っ✎⁾⁾ 我爱学习 Bfs要记得写vis数组,判断是否来过! 每次循环时,要检查重复利用的变量是否重新初始(需要的话),尤其是全局变量。 约束条件,逻辑先在纸上理清,再写代码。 if(a).. while(a).. a非零(正数或负数都行)即可执行函数。
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ASP.NET Core 打造一个简单的图书馆管理系统 (修正版)(三)密码修改以及密码重置

前言: 本系列文章主要为我之前所学知识的一次微小的实践,以我学校图书馆管理系统为雏形所作。 本系列文章主要参考资料: 微软文档:https://docs.microsoft.com/zh-cn/aspnet/core/getting-started/?view=aspnetcore-2.1&tabs=windows 《Pro ASP.NET MVC 5》、《锋利的 jQuery》 当此系列文章写完后会在一周内推出修正版。 此系列皆使用 VS2017+C# 作为开发环境。如果有什么问题或者意见欢
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1_Convolution(卷积)

1. Some tips of Architecture in order to ensure the spatial size satisfy that : input volume == output volume e.g. 5x5 in, 5x5 out. there is a simple formula: P = (F-1)/2 if S=1 , there is a simple proof: (W-F+2*P)/S + 1 == W ,if S==1, then we can g
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