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高数(A)下 第十章
】的更多相关文章
高数(A)下 第十章
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高数(A)下 第十一章
11.1 11.2 11.3 11.4 11.5…
期权定价公式:BS公式推导——从高数和概率论角度
嗯,自己看了下书.做了点笔记,做了一些相关的基础知识的补充,尽力做到了详细,这样子,应该上过本科的孩子,只要有高数和概率论基础.都能看懂整个BS公式的推导和避开BS随机微分方程求解的方式的证明了.…
php高并发状态下文件的读写
php高并发状态下文件的读写 背景 1.对于PV不高或者说并发数不是很大的应用,不用考虑这些,一般的文件操作方法完全没有问题 2.如果并发高,在我们对文件进行读写操作时,很有可能多个进程对进一文件进行操作,如果这时不对文件的访问进行相应的独占,就容易造成数据丢失 例如:一个在线聊天室(这里假定把聊天内容写入文件),在同一时刻,用户A和用户B都要操作数据保存文件,首先是A打开了文件,然后更新里面的数据,但这 里B也正好也打开了同一个文件,也准备更新里面的数据.当A把写好的文件保存时,这里其实B…
Contest 高数题 樹的點分治 樹形DP
高数题 HJA最近在刷高数题,他遇到了这样一道高数题.这道高数题里面有一棵N个点的树,树上每个点有点权,每条边有颜色.一条路径的权值是这条路径上所有点的点权和,一条合法的路径需要满足该路径上任意相邻的两条边颜色都不相同.问这棵树上所有合法路径的权值和是多少 输入第一行一个整数N,代表树上有多少个点.接下来一行N个整数,代表树上每个点的权值.接下来N-1行,每行三个整数S.E.C,代表S与E之间有一条颜色为C的边.输出一行一个整数,代表所求的值.样例输入 6 6 2 3 7 1 4 1 2 1 1…
在Load average 高的情况下如何鉴别系统瓶颈
在Load average 高的情况下如何鉴别系统瓶颈.是CPU不足,还是io不够快造成? 或是内存不足? 一:查看系统负载vmstat procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 0 496056…
Qunar机票技术部就有一个全年很关键的一个指标:搜索缓存命中率,当时已经做到了>99.7%。再往后,每提高0.1%,优化难度成指数级增长了。哪怕是千分之一,也直接影响用户体验,影响每天上万张机票的销售额。 在高并发场景下,提供了保证线程安全的对象、方法。比如经典的ConcurrentHashMap,它比起HashMap,有更小粒度的锁,并发读写性能更好。线程安全的StringBuilder取代S
Qunar机票技术部就有一个全年很关键的一个指标:搜索缓存命中率,当时已经做到了>99.7%.再往后,每提高0.1%,优化难度成指数级增长了.哪怕是千分之一,也直接影响用户体验,影响每天上万张机票的销售额. 在高并发场景下,提供了保证线程安全的对象.方法.比如经典的ConcurrentHashMap,它比起HashMap,有更小粒度的锁,并发读写性能更好.线程安全的StringBuilder取代String.StringBuffer等等(Java在多线程这块实现是非常优秀和成熟的). Java…
高并发情况下分布式全局ID
1.高并发情况下,生成分布式全局id策略2.利用全球唯一UUID生成订单号优缺点3.基于数据库自增或者序列生成订单号4.数据库集群如何考虑数据库自增唯一性5.基于Redis生成生成全局id策略6.Twitter的Snowflake算法生成全局id7.基于Zookeeper生成全局id 高并发情况下,生成分布式全局id策略 1.注意幂等性且全局唯一性2.注意安全性,不能被猜疑3.趋势递增性 订单号命名规则:比如“业务编码 + 时间戳 + 机器编号[前4位] + 随机4位数 + 毫秒数”. 利用全球…
高并发场景下System.currentTimeMillis()的性能问题的优化 以及SnowFlakeIdWorker高性能ID生成器
package xxx; import java.sql.Timestamp; import java.util.concurrent.*; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; /** * 高并发场景下System.currentTimeMillis()的性能问题的优化 * <p><p> * System.currentTimeMillis()的调用比new一个普通对象要耗时的多(具体耗时高出多少我还没测试过,有人说是100…
目标检测之人头检测(HaarLike Adaboost)---高密度环境下行人检测和统计
实验程序视频 下载 1 问题描述 高密度环境下的行人统计一直没有得到很好的解决,主要原因是对高密度人群中的行人检测和跟踪是一个很难的问题,如下图所示环境,存在的困难包括: 检测方面: 由于人群整体处于运动状态,占据了背景的60%以上的面积,导致许多目标检测的方法,如基于背景差的运动目标检测.分割方法难以奏效.另外,由于人群存在大量遮挡,导致基于行人轮廓的检测方法,如HOG也难以奏效. 跟踪方面: 高密度环境中的多目标跟踪,由于存在大量的遮挡.合并.分离,实现准确的跟踪是一个富有挑战性的研究问题.…