https://github.com/michaelfairley/mincemeatpy https://github.com/denghongcai/mincemeat-node…

6月25日,在LC3(LinuxCon + ContainerCon + CloudOpen)中国2018大会上,腾讯宣布其两大开源项目——RPC开发框架Tars.轻量化名字服务方案TSeer,加入Linux基金会. LC3是集Linux.容器.云技术.网络.微服务等多种开源议题于一身的科技大会. 与谷歌.百度.阿里开源的RPC开发框架相比,腾讯的RPC开发框架Tars有哪些优势?Odaily星球日报针对此问题,采访了腾讯开源顾问&Linux基金会董事刘昕. 刘昕表示,腾讯的Tars具有以下三点…

Map集合:即 接口Map<K,V> map集合的两种取出方式:    1.Set<k> keyset: 将map中所有的键存入到set集合(即将所有的key值存入到set中), 因为Set具备迭代器,可以进行迭代遍历. 所有可以迭代方式取出所有的链,再根据get方法.获取每一个键对应的值. Map 集合的取出原理: 将map集合转成set集合. 再通过迭代器取出    2. set<Map.Entry<k,v>>  entrySet: 将map集合中的映射…

Flyod 算法(两两之间的最短路径)动态规划方法,通过相邻矩阵, 然后把最后的结果存在这么一个矩阵里面,(i,j), #include <iostream> #include <vector> using namespace std; #define M 301 #define LIM 200000000 int w[M][M],d[2][M][M]; void floyd(int g[M][M],int d[2][M][M],int n){ int i,j,k; for(i=1…

Map集合有两种取出方式, 1.keySet:将Map中的键存入Set集合,利用set的迭代器来处理所有的键 举例代码如下: import java.util.*; class Test { public static void main(String[] args) { Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>(); map.put("fan", 23); map.put("pen…

Spring Boot我就不做介绍了,大家都懂得它是一个多么值得我们程序员兴奋的框架. 为什么要介绍这两个开源项目呢? 1.提供了丰富的学习实践案例 2.整合了非常多优质的学习资源 不多说了,直接上链接 1.https://github.com/ityouknow/spring-boot-examples 2.https://github.com/JeffLi1993/springboot-learning-example…

折腾了一周的域名备案昨天终于搞定了. 松哥第一时间想到赶紧把微人事和 V 部落部署上去,我知道很多小伙伴已经等不及了. 1. 也曾经上过线 其实这两个项目当时刚做好的时候,我就把它们部署到服务器上了,以帮助小伙伴们更好的查看效果.但是那个是一台国外服务器,之所以购买国外服务器,主要是嫌国内备案麻烦,当然也有其他大家都懂的原因. 国外服务器有方便的地方,同时也有很多不便,例如网络不稳,随时有失联的风险.所以我在 2018 年年初,虽然把这两个项目都部署在服务器上,但是很多小伙伴的访问体验都不好,主…

折腾了一周的域名备案昨天终于搞定了. 松哥第一时间想到赶紧把微人事和 V 部落部署上去,我知道很多小伙伴已经等不及了. 1. 也曾经上过线 其实这两个项目当时刚做好的时候,我就把它们部署到服务器上了,以帮助小伙伴们更好的查看效果.但是那个是一台国外服务器,之所以购买国外服务器,主要是嫌国内备案麻烦,当然也有其他大家都懂的原因. 国外服务器有方便的地方,同时也有很多不便,例如网络不稳,随时有失联的风险.所以我在 2018 年年初,虽然把这两个项目都部署在服务器上,但是很多小伙伴的访问体验都不好,主…

Disruptor The best way to understand what the Disruptor is, is to compare it to something well understood and quite similar in purpose. In the case of the Disruptor this would be Java's BlockingQueue. Like a queue the purpose of the Disruptor is to m…

本文介绍一种用于高维空间中的高速近期邻和近似近期邻查找技术--Kd-Tree(Kd树). Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,经常使用于在大规模的高维数据空间进行近期邻查找(Nearest Neighbor)和近似近期邻查找(Approximate Nearest Neighbor),比如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配.本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍.最后给出一些參考文献和开源实现…