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Linux超快速安装Ruby on Rails 时间 2014-11-25 11:45:11 Flincllck Talk 原文  http://www.flincllck.com/quick-install-rails/ 主题 Ruby on Rails Sed 在前面的一篇文章我介绍了一个安装ROR的方法,不过对于刚接触Unix命令行的来说还是比较复杂,容易出错.现在介绍一个利用rvm快速安装ruby.gem.rails的方法 一:安装curl sudo apt-get install cu

超快速使用docker在本地搭建hadoop分布式集群 超快速使用docker在本地搭建hadoop分布式集群 学习hadoop集群环境搭建是hadoop入门的必经之路.搭建分布式集群通常有两个办法: 找多台机器来部署(通常找不到机器) 在本地开多个虚拟机(对宿主机器性能要求很高) 如果以上两种办法都对您不适用,那么现在有种更好更方便的办法,使用docker在本地做虚拟化,搭建hadoop伪分布式集群环境.虽然有点大材小用,但是用来练习还是挺好的. 操作思路: 使用docker构建一个Hadoo

题意:请计算C[k]=sigma(a[i]*b[i-k]) 其中 k < = i < n ,并且有 n < = 10 ^ 5. a,b中的元素均为小于等于100的非负整数. 卷积 (f x g)(n)=∑{f(i)*g(n-i):i=...n} 多项式乘法就是一个系数向量的卷积 可以用FFT快速计算卷积 遇到和不是定值的情况可以反转一个向量 如本题反转a向量后 c[k]=∑(a[n-i-]*b[i-k]) k<=i<=n- 更换求和指标 i=i-k c[k]=∑(a[n-i-

Vue 超快速学习 基础知识: 1.vue的生命周期: beforeCreate/created. beforeMount/mounted. beforeUpdate/updated. beforeDestory/destoryed 2.vue常用指令: v-for. v-bind(缩写形式 :prop). v-on(缩写形式 @click=’sss'). v-if/v-else/v-else-if. v-model. v-once. v-html. v-show... 3.vue自定义组件: 

超快速完成 Spring Boot 项目初始化 最近,在浏览 SPRING 官网时,发现一个超级方便的小工具,可以帮助我们快速创建一个 Spring Boot 项目,前提就是你能连接互联网. 依赖 支持 Maven/Gradle Project. spring boot 版本 支持 1.3.8.1.4.4.1.4.5.1.5.0(RC1).2.0.0 等多个版本. 支持项目依赖 可添加多个依赖,快速创建 pom.xml spring boot 链接地址: http://start.spring.

简明易懂,将细节隐藏,面向新手树立web开发概念 --学完Java基础语法,超快速上手JavaWeb开发 Web本质(先忽视各种协议) Web应用可以理解为浏览器和服务器之间的交互. 我们可以看一个简单的例子 1.我们在浏览器上方输入www.baidu.com并回车. 2.此时我们的浏览器便对百度的服务器发送数据(请求). 3.百度的服务器收到并分析了我们的请求后,对我们的浏览器发送数据(响应,里面就有我们拿到的百度主页的这个页面的数据) 4.经过我们浏览器的处理,我们便看到了如下的页面: ![

    为了更好地描述Meteor和AngularJS为什么值得一谈,我先从个人角度来回顾一下这三年来WEB开发的变化:     三年前,我已经开始尝试前后端分离,后端使用php的轻量业务逻辑框架.但当时前端还没有成熟且广泛流行的业务逻辑框架.所以在做产品开发时我仍然选用drupal等整体开发框架.开发时常常需要在javascript和php间切换,同时还要自己搞定数据库.此时的开发模型图是这样(红色箭头和红色块都表示工作重灾区):     随着对用户体验的追求,我开始把业务逻辑往前端推移,于是

一.安装和配置Genymotion (1)因为Eclipse自带SDK模拟器,慢启动,别说 今天给大家介绍一个更快速的模拟器Genymotion (2)第一次去Genymotion在官方网站上注册一个账号.此帐户是非常有用的 请记着你的账号和password(我用的是QQ好注冊的) 网址是:https://www.genymotion.com/ (3)填好信息之后 点击 Creat account 就可以注冊  然后到你的邮箱激活 就好了! (4)然后去下载genymotion  鉴于下载的比較

想开发网页爬虫,发现被反爬了?想对 App 抓包,发现数据被加密了?不要担心,使用 Airtest 开发 App 爬虫,只要人眼能看到,你就能抓到,最快只需要2分钟,兼容 Unity3D.Cocos2dx-*.Android 原生 App.iOS App.Windows Mobile--. Airtest是网易开发的手机UI界面自动化测试工具,它原本的目的是通过所见即所得,截图点击等等功能,简化手机App图形界面测试代码编写工作. 爬虫开发本着天下工具为我所用,能让我获取数据的工具都能用来开发爬

本文支持WTFPL协议,因此你想往哪转就往哪转. Why markdown? Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言,通过简单的标记语法,它可以使普通文本内容具有一定的格式. Markdown具有一系列衍生版本,用于扩展Markdown的功能(如表格.脚注.内嵌HTML等等),这些功能原初的Markdown尚不具备,它们能让Markdown转换成更多的格式,例如LaTeX,Docbook.Markdown增强版中比较有名的有Markdown Extra. MultiMarkd

一.安装自己需要的版本php 以php7.1为例,执行:curl -s https://php-osx.liip.ch/install.sh | bash -s 7.1 (去这个链接下找自己想要下载的php版本 https://php-osx.liip.ch/) 安装结束后,/usr/local/php5目录下即刚刚install的php 此时在终端中输入php -v 显示的还是老的版本,可以将这个新的PHP路径追加到$path中. vi ~/.profile 在文件中增加以下一行 export

以下过程如有不明白的,可参考:https://docs.microsoft.com/zh-cn/aspnet/core/tutorials/razor-pages/?view=aspnetcore-2.1 一.下载安装.net core 2.1和VS2017,开发环境配置好以后: 1.用cmd在某个目录下运行: dotnet dev-certs https --trust 安装https证书后,再运行: dotnet new razor -o razordemo cd razordemo dot

基础知识: vue的生命周期: beforeCreate/created.beforeMount/mounted.beforeUpdate/updated.beforeDestory/destoryed vue常用指令: v-for.v-bind(缩写形式:prop).v-on(缩写形式@click=’sss').v-if/v-else/v-else-if.v-model.v-once.v-html.v-show... vue自定义组件:Vue.component(‘componentName'

在网上看了一些设计模式的文章后,感觉还是印象不太深刻,决定好好记录记录. 原文地址:http://blog.csdn.net/doymm2008/article/details/13288067 注:本文代码基本都有很多没有初始化等等问题,主要是为了减少代码量,达到一眼就能了解大概情况的目的. java的设计模式大体上分为三大类: 创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式. 结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,

前言 啊摸鱼真爽哈哈哈哈哈哈 这个假期努力多更几篇( 理解本算法需对一些< 常 用 >数学概念比较清楚,如复数.虚数.三角函数等(不会的自己查去(其实就是懒得写了(￢︿̫̿￢☆) 整理了一点点资料(确信 本文仅为作者的总结与完善和本人的理解与观点,有任何误导性错误请多多指出 [WARNING]文笔极差,文章极度啰嗦且可能有些迷惑hhh,尽力了_(:з)∠)_ 概述(可略过 离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,缩写为 DFT),是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散

转载自:http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/51783181 在图像处理的过程中,经常会看到矩阵卷积的概念,比如说用一个模板去和一张图片进行卷积,因此很有必要了解矩阵卷积到了做了什么,具体又是怎么计算的. 在matlab中有conv2函数对矩阵进行卷积运算,其中有一个shape参数,取值具体有三种: -full - (default) returns the full 2-D convolution, -'same' - returns

引入 可能有不少OIer都知道FFT这个神奇的算法, 通过一系列玄学的变化就可以在 $O(nlog(n))$ 的总时间复杂度内计算出两个向量的卷积, 而代码量却非常小. 博主一年半前曾经因COGS的一道叫做"神秘的常数 $\pi$"的题目而去学习过FFT, 但是基本就是照着板子打打完并不知道自己在写些什么鬼畜的东西OwO 不过...博主这几天突然照着算法导论自己看了一遍发现自己似乎突然意识到了什么OwO然后就打了一道板子题还1A了OwO再加上午考试差点AK以及日更频率即将不保于是就有了

简介 MessagePack for C#(MessagePack-CSharp)是用于C#的极速MessagePack序列化程序,比MsgPack-Cli快10倍,与其他所有C#序列化程序相比,具有最好的性能. MessagePack for C#具有内置的LZ4压缩功能,可以实现超快速序列化和二进制占用空间小. 性能永远是重要的! 可用于游戏,分布式计算,微服务,数据存储到Redis等.支持.NET, .NET Core, Unity, Xamarin. 从上图我们看出MessagePack

1. 传统的边缘检测(比如Sobel)手工设计了3*3的filter(或者叫kernel)的9个权重,在深度学习中,这9个权重都是学习出来的参数,会比手工设计的filter更好,不但可以提取90度.0度的边缘,也可以提取出任意朝向的边缘(比如73度).把这9个权重当成参数的思想已经成为计算机视觉中最为有效的思想之一. 2. Padding 对于原始的卷积操作,原图分辨率为n*n,filter分辨率为f*f,则卷积后的结果是 (n-f+1)*(n-f+1).有两个缺点:1)每次卷积操作都会把图像缩

$FFT$好美啊 参考资料: 1.算法导论 2.Miskcoo 3.Menci 4.虚数的意义-阮一峰 简单说一下,具体在下面的图片 实现: 可以用$complex$也可以手写 和计算几何差不多 注意$complex*complex$ $omega[k]=w(n,k)$  $omegaInv[k]=w(n,-k)$是共轭复数 先预处理 递推可能有精度问题 $transform$ 先把位置弄好了,方法是直接求二进制逆序,单向交换 然后枚举$l$为当前合并后的长度,$m=l>>1$就是当前要合并的