在animation和transition两个属性中,cubic-bezier是控制变化的速度曲线,主要是生成速度曲线的函数 规定用法是: cubic-bezier(<x1>,<y1>,<x2>,<y2>) 从上图中可以看到,cubic-bezier有四个点: 两个默认的,即:P0(0,0),P3(1,1): 两个控制点,即:P1(x1,y1),P2(x2,y2) (这是我们设置的两个点) 注:X轴的范围是0~1,超出cubic-bezier将失效,Y轴的取

修改TOMCAT 默认的生成SESSION ID的算法和字符长度非常简单,只需修改context.xml中的<Manager>标签值,比如: <Manager sessionIdLength="20" pathname="SESSIONS.ser" maxActiveSessions="8000" secureRandomAlgorithm="SHA1PRNG" secureRandomClass="

题目: 题目背景 161114-练习-DAY1-AHSDFZ T2 题目描述 有 N 辆列车,标记为 1,2,3,…,N.它们按照一定的次序进站,站台共有 K 个轨道,轨道遵从先进先出的原则.列车进入站台内的轨道后可以等待任意时间后出站,且所有列车不可后退.现在要使出站的顺序变为 N,N-1,N-2,…,1,询问 K 的最小值是多少.

对于css3的Transitions,网上很多介绍,相信大家都比较了解,这里用最简单的方式介绍下: transition语法:transition:<transition-property> <transition-duration> <transition-timing-function> <transition-delay>; 例如 transition:all 2.5s linear 0.2s; 表示全部属性变化,持续2.5秒,缓冲效果为linear,

T-Shirt Size Estimation (2015-05-11 22:58:18) 转载▼     产出:产品经理会对每一条需求评估上业务影响力的尺寸,如:XXXL 影响一千万人以上或是可以占到上亿美金的市场,XXL,影响百万用户或是占了千万金级别以上的市场,后面还有XL,L,M,S,这样下来. 投入:评估投入的人员时间成本,XXXL表示要干1年,XXL干半年,XL干3个月,L干两个月,M干一个月,S干两周以下.等等. 但是这里的Size标准基本都是自己定义的. 当业务影响力是XL,时间

通过考虑估算中的不确定性和风险,可以提高持续时间估算的准确性. 最可能时间(tM):基于最可能获得的资源.最可能取得的资源生产率.对资源可用时间的现实预计,资源对其他参与者的可能依赖关系及可能发生的各种干扰等,所估算的活动持续时间,这里简写为M 最乐观时间(tO): 基于活动的最好情况所估算的活动持续时间,这里简写为O 最悲观时间(tP): 基于活动的最差情况所估算的活动持续时间,这里简写为P 期望值:Te=(P+4M+O)/6         标准差:δ=(P-O)/6         方差:

EI.EO.EQ EI是处理来自于应用程序边界外部的一组数据的输入,它的主要目的是维护一个或多个ILF,以及/或者更改系统的行为. EO是输送数据到应用程序边界外部的过程.它的主要目的是通过逻辑处理过程向用户呈现信息.该处理过程必须包含至少一个数学公式或计算方法,或生成派生数据.一个EO也可以维护一个或多个ILF,并/或改变系统行为. EQ是向应用程序边界外发送数据基本处理的过程.其主要目的是从ILF或EIF中通过恢复数据信息来向用户呈现.该处理逻辑不包括任何数学公式或计算方法,也不会生成任何派

聚类分析是用户细分里面最为重要的工具,而用户细分则是整个精准营销里面的基础. 聚类分析方法分为: 层次法:可分为凝聚式和分列式,适用于观测数比较少的情形 1.凝聚式:将每个观测都归为一类,然后每次都将最相似的两个类合并成一个新的类,直至所有的观测成为一类或者达到所预订的分类条件为止.SAS中的层次法都是凝聚式. 分列式:将所有观测归为一类,接下来美的都把现有的类别按照相似程度一分为二,直至每一观测都各自成为一类或者达到预订的分类条件为止. 2.使用过程CLUSTER实现层次法 proc clus

Dijkstra是解决单源最短路径的一般方法,属于一种贪婪算法. 所谓单源最短路径是指在一个赋权有向图中,从某一点出发,到另一点的最短路径. 以python代码为例,实现Dijkstra算法 1.数据结构设计 假设图以单边列表的方式进行输入,本例使用如下的一个图来进行分析: E = ((1,2,2), (1,4,1), (2,4,3), (2,5,10), (3,1,4), (3,6,5), (4,3,2), (4,6,8), (4,7,4), (4,5,2), (5,7,6), (7,6,1)

一.简述 mac(Message Authentication Code,消息认证码算法)是含有密钥散列函数算法,兼容了MD和SHA算法的特性,并在此基础上加上了密钥.因此MAC算法也经常被称作HMAC算法.关于hmac算法的详情可以参看RFC 2104(http://www.ietf.org/rfc/rfc2104.txt),这里包含了HmacMD5算法的C语言实现. 这里需要说明的是经过mac算法得到的摘要值也可以使用十六进制编码表示,其摘要值得长度与实现算法的摘要值长度相同.例如 Hmac

归并排序  归并排序 (merge sort) 是一类与插入排序.交换排序.选择排序不同的另一种排序方法.归并的含义是将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表.归并排序有多路归并排序.两路归并排序 , 可用于内排序,也可以用于外排序.这里仅对内排序的两路归并方法进行讨论. 1.两路归并排序算法思路①把 n 个记录看成 n 个长度为1的有序子表:②进行两两归并使记录关键字有序,得到 n/2 个长度为 2 的有序子表: ③重复第②步直到所有记录归并成一个长度为 n 的有序表为止.[例] 有一组关

freecodecamp 高级算法地址戳这里. freecodecamp的初级和中级算法,基本给个思路就能完成,而高级算法稍微麻烦了一点,所以我会把自己的解答思路写清楚,如果有错误或者更好的解法,欢迎留言. Validate US Telephone Numbers 如果传入字符串是一个有效的美国电话号码,则返回 true. 简单来说,美国号码的规则就是,国家代码(必须为1),然后就是3,3,4的数字组合,前三个数字可以用括号包起来.另外就是间隔使用空格或者"-". 因为输入值肯定是字

一.MD5哈希加密算法 atool.org MD5即Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法 5),用于确保信息传输完整一致.是计算机广泛使用的散列算法之一(又译摘要算法.哈希算法),主流编程语言普遍已有MD5实现. 将数据(如汉字)运算为另一固定长度值,是散列算法的基础原理,MD5的前身有MD2.MD3和MD4. MD5一度被广泛应用于安全领域.但是由于MD5的弱点被不断发现以及计算机能力不断的提升,现在已经可以构造两个具有相同 MD5的信息[2],使本算法不再适合

今天打算补前晚 BC 的第二题,发现要用到能在 O(n) 时间求最大回文子串长度的 Manacher 算法,第一次听,于是便去百度了下,看了大半天,总算能看懂了其思想,至于他给出的代码模板我没能完全看懂,只好自己试着实现,发现理解了思想后还是能实现出来的,用自己的风格去写更好理解,先附上讲解 Manacher 算法的几个链接: Manacher算法--O(n)回文子串算法 (我就是看这个理解的~) Manacher算法处理字符串回文 hdu3068之manacher算法+详解 浅谈manache

SSF33算法是以128位分组为单位进行运算,密钥长度为16字节,该算法也可以被用于安全报文传送和MAC机制密文运算. 使用SSF33算法和基于3-DES的对称加密机制使用相同长度的密钥,能够同原有的基于3-DES的密钥管理兼容,其区别在于分组长度不同,在加密,计算MAC和密钥分散时填充和计算方式不同,但报文鉴别码和密钥分散输出结果的长度同3-DES算法保持一致. 文/闫鑫原创转载请注明出处http://blog.csdn.net/yxstars/article/details/38444163

MD5原理说明 一.MD5算法介绍. MD5,即“Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法)”,从名字来看就知道它是从MD3.MD4发展而来的一种加密算法,其主要通过采集文件的信息摘要,以此进行计算并加密.通过MD5算法进行加密,文件就可以获得一个唯一的MD5值,这个值是独一无二的,就像我们的指纹一样,因此我们就可以通过文件的MD5值来确定文件是否正确,密码进行加密后也会生成MD5值,论坛就是通过MD5值来验证用户的密码是否正确的. 二.MD5算法实现. MD5是输入

另开一文分析字符串相关的各种算法,以及用到的各种数据结构,包括前缀树后缀树等各种树. 先来一个汇总, 算法: 本文中提到的字符串匹配算法有:KMP, BM, Horspool, Sunday, BF, KR, AC(其中用到了Trie树) 统计字符出现个数.获取KV内容:Trie树(字典树.前缀树) 回文子串长度算法有:Manacher's Algorithm 题目: 最长回文子串 最长重复子串 最长不重复子串 以下为正文: 最长连续回文串(Longest Palindromic Substri

字符串模式匹配算法——BM.Horspool.Sunday.KMP.KR.AC算法一网打尽 转载自:http://dsqiu.iteye.com/blog/1700312 本文内容框架: §1 Boyer-Moore算法 §2 Horspool算法 §3 Sunday算法 §4 KMP算算法 §5 KR算法 §6 AC自动机 §7 小结 §1 Boyer-Moore(BM)算法 Boyer-Moore算法原理 Boyer-Moore算法是一种基于后缀匹配的模式串匹配算法,后缀匹配就是模式串从右到

字符串模式匹配算法——BM.Horspool.Sunday.KMP.KR.AC算法一网打尽 本文内容框架: §1 Boyer-Moore算法 §2 Horspool算法 §3 Sunday算法 §4 KMP算算法 §5 KR算法 §6 AC自动机 §7 小结 §1 Boyer-Moore(BM)算法 Boyer-Moore算法原理 Boyer-Moore算法是一种基于后缀匹配的模式串匹配算法,后缀匹配就是模式串从右到左开始比较,但模式串的移动还是从左到右的.字符串匹配的关键就是模式串的如何移动才

和分治法一样,动态规划也是通过组合子问题的解而解决整个问题的.分治法是指将问题划分为一个一个独立的子问题,递归地求解各个子问题然后合并子问题的解而得到原问题的解.与此不同,动态规划适用于子问题不是相互独立的情况.即各个子问题包括公共的子子问题.在这样的情况下.假设用分治法会多做很多不必要的工作,反复求解同样的子子问题. 而动态规划将每一个子问题的解求解的结果放在一张表中,避免了反复求解. 一. 动态规划介绍 1. 动态规划方法介绍: 动态规划主要应用于最优化问题, 而这些问题通常有非常多可行解.

一.简述 mac(Message Authentication Code.消息认证码算法)是含有密钥散列函数算法.兼容了MD和SHA算法的特性,并在此基础上加上了密钥.因此MAC算法也常常被称作HMAC算法.关于hmac算法的详情能够參看RFC 2104(http://www.ietf.org/rfc/rfc2104.txt).这里包括了HmacMD5算法的C语言实现. 这里须要说明的是经过mac算法得到的摘要值也能够使用十六进制编码表示.其摘要值得长度与实现算法的摘要值长度同样.比如 Hmac