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基于最新的Ubuntu 14.04(2014年9月)搭建nginx.php.mysql环境, 以下全部命令行操作: 1 由于需要大量的权限操作,方便起见临时提升权限,使用root账号 sudo su 2 安装apt源管理工具.添加nginx和php的安装源 apt-get install python-software-properties add-apt-repository ppa:nginx/stable add-apt-repository ppa:ondrej/php5 3,更新系统软…
vim 选择文本,删除,复制,粘贴   文本的选择,对于编辑器来说,是很基本的东西,也经常被用到,总结如下: v    从光标当前位置开始,光标所经过的地方会被选中,再按一下v结束. V    从光标当前行开始,光标经过的行都会被选中,再按一下V结束. Ctrl + v   从光标当前位置开始,选中光标起点和终点所构成的矩形区域,再按一下Ctrl + v结束. ggVG 选中全部的文本, 其中gg为跳到行首,V选中整行,G末尾 选中后就可以用编辑命令对其进行编辑,如 d   删除 y   复制…
vim 选择文本,删除,复制,粘贴   文本的选择,对于编辑器来说,是很基本的东西,也经常被用到,总结如下: v    从光标当前位置开始,光标所经过的地方会被选中,再按一下v结束. V    从光标当前行开始,光标经过的行都会被选中,再按一下V结束. Ctrl + v   从光标当前位置开始,选中光标起点和终点所构成的矩形区域,再按一下Ctrl + v结束. ggVG 选中全部的文本, 其中gg为跳到行首,V选中整行,G末尾 选中后就可以用编辑命令对其进行编辑,如 d   删除 y   复制…
一.原理介绍   本文内容参考:https://github.com/apache/storm/tree/master/external/storm-kafka#brokerhosts (一)使用storm-kafka的关键步骤 1.创建ZkHosts 当storm从kafka中读取某个topic的消息时,需要知道这个topic有多少个分区,以及这些分区放在哪个kafka节点(broker)上, ZkHosts就是用于这个功能. 关于kafka信息在zk中的内容请参考:http://blog.c…
CArchive 对象提供了一个类型安全缓冲机制CArchive 对象提供了一个类型安全缓冲机制.用于将可序列化对象写入CFile 对象或从中读取可序列化对象.通常,CFile 对象表示磁盘文件:但是,它也可以是表示“剪贴板”的内存文件(CSharedFile 对象). CArchive允许以一个永久二进制(通常为磁盘存储)的形式保存一个对象的复杂网络,它可以在对象被删除时,还能永久保存.可以从永久存储中装载对象,在内存中重新构造它们.使得数据永久保留的过程就叫作“串行化”. CArchive支…
思路:第一个做法就是:每读入起始位置i和结束位置j,就从这位置i到位置j计算,可是TLE了,后面我想想要是我输入一个最长的字符串,且以最大次数计算开始位置1到结束位置100000,那么这计算量是很大的而且还是重复的. 第二种就是:我先把这个字符串每个位置i到位置j的哈希值都计算出来,然后储存起来,可是字符串最大长度是100000,所以这个n*n的复杂度,当然还是TLE了. 最后还是想到了线段树,而且这题还是裸的线段树,然后写出来了,可是我交了好多次都是RE!很无奈,然后看到该题的讨论版里面提到,…
  在命令状态下对当前行用== (连按=两次), 或对多行用n==(n是自然数)表示自动缩进从当前行起的下面n行.你可以试试把代码缩进任意打乱再用n==排版,相当于一般IDE里的code format.使用gg=G可对整篇代码进行排版.   vim 选择文本,删除,复制,粘贴   文本的选择,对于编辑器来说,是很基本的东西,也经常被用到,总结如下: v    从光标当前位置开始,光标所经过的地方会被选中,再按一下v结束. V    从光标当前行开始,光标经过的行都会被选中,再按一下V结束. Ct…
vim 选择文本,删除,复制,粘贴   文本的选择,对于编辑器来说,是非常主要的东西,也常常被用到,总结例如以下: v    从光标当前位置開始,光标所经过的地方会被选中,再按一下v结束. V    从光标当前行開始,光标经过的行都会被选中,再按一下V结束. Ctrl + v   从光标当前位置開始,选中光标起点和终点所构成的矩形区域,再按一下Ctrl + v结束. 行.这能够用"kkkkkkkkk"或"说明该命令将被反复运行3次.相同,删除3个字符能够用"3x&q…
PS色调均化滤镜的快捷实现(C#源代码). photoshop色调均化功能通常是在进行修片处理前期比较常用的功能之一,其对扩展图像的对比度,增强视觉效果有一定的作用.在很多课本或者文章中,也称这种处理为灰度均衡化.直方图均衡化等等.算法原理都是对原始图像统计其直方图,然后通过累计分布函数,重新隐射直方图数据,使每个色阶的的分布概率都往一致的方向调整.我看到的网络上的代码,抑或是一些教材中的代码,对这个过程的描述都是相当的冗余,要么是代码累赘,效率低下,要么是萝莉啰唆,很是难受. 在给出我的代码之…