本文因为未考虑磁盘缓存, 结果不是很准确, 更严谨的结果请参看本博文的续集 最近项目有个需求,需要比较两个任意大小文件的内容是否相同,要求如下: 项目是.NET CORE,所以使用C#进行编写比较方法 文件大小任意,所以不能将文件内容全部读入到内存中进行比较(更专业点说,需要使用非缓存的比较方式) 不依赖第三方库 越快越好 为了选出最优的解决方案,我搭建了一个简单的命令行工程,准备了两个大小为912MB的文件,并且这两个文件内容完全相同.在本文的最后,你可以看到该工程的Main方法的代码. 下面

一. 前言 RSA 作为最常用的非对称加密算法,在我们的实际使用中还是比较常见的,特别是对接支付十有八九都会遇到,或者是其他需要数据安全的业务场景.在 .NET Framework 以及 .NET Core <3.0 时,.NET 自带的 RSA 对象仅支持XML标准形式表示的Key,这和其他语言对接其他无疑出现了许多难度,比如 Java 常用的 key 格式是 PKCS#8,JavaScript 一般使用 PKCS#1,万变不离其中,这些 Key 虽然格式不一样,只要我们将它们导入到 .NET

上次创建了栏目模型,这次主要做栏目的前台显示.涉及到数据存储层.业务逻辑层和Web层.用到了迁移,更新数据库和注入的一些内容. 一.添加数据存储层 1.添加Ninesky.DataLibrary(与上次添加方法相同) 在解决方案(Ninesky)上点右键->添加->新建项目 选择.NET Core –> Class Library(.NET Core) 名称输入:Ninesky.DataLibrary(数据访问存储功能在这个项目中实现) 2.为项目添加EntityFrameworkCor

栏目是网站的常用功能,按照惯例栏目分常规栏目,单页栏目,链接栏目三种类型,这次主要做添加栏目控制器和栏目模型两个内容,控制器这里会用到特性路由,模型放入业务逻辑层中(网站计划分数据访问.业务逻辑和Web层,初步计划划分如下图). 一.栏目控制器 1.添加控制器 在Ninesky.Web项目项目Controller文件夹点右键 添加->新建项 在添加新项对话框中选择MVC控制器类,名称输入CategoryController. 自动生成代码如下 using System; using System

又要开一个新项目了!说来惭愧,以前的东西每次都没写完,不是不想写完,主要是我每次看到新技术出来我都想尝试一下,看到.Net Core 手又痒了,开始学MVC Core. MVC Core最吸引我的有三点: 跨平台:windows和linux都可以用,以后没必要让客服非得用windows服务器了 多数据库支持:这个是Entity framework Core的功能,提供SQL Server.SQlite.PostgreSQL,MySQL等多种数据库支持,在linux下用.Net MVC再也不用担心

题目名称:Dijkstra算法 题目要求:课上给出相关附图,求解附图顶点A的单源最短路径. 附图: 做题过程 1.了解Dijkstra算法的相关知识,包括定义以及使用方法. 定义:Dijkstra算法是很有代表性的算法.Dijkstra一般的表述通常有两种方式,一种用永久和临时标号方式,一种是用OPEN, CLOSE表的方式,这里均采用永久和临时标号的方式.注意该算法要求图中不存在负权边.具体的定义如下:Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的

Entity Framework Core in Action Entityframework Core in action是 Jon P smith 所著的关于Entityframework Core 书籍.原版地址. 是除了官方文档外另一个学习EF Core的不错途径, 书中由浅入深的讲解的EF Core的相关知识.因为没有中文版,所以本人对其进行翻译. 预计每两天一篇更新 PS: 翻译难免限于本人水平有不准确的地方,建议英文水平不错的同学直接查看原版,有不足的地方欢迎指正 第一部分目录导航

算法名称: k近邻算法 (kNN: k-Nearest Neighbor) 问题提出: 根据已有对象的归类数据,给新对象(事物)归类. 核心思想: 将对象分解为特征,因为对象的特征决定了事对象的分类. 度量每个特征的程度,将其数字化. 所有特征值构成元组,作为该对象的坐标. 计算待检测对象和所有已知对象的距离,选择距离最接近的k个已知对象 (k近邻中的k来源于此). 这k个对象中出现次数最多的分类就是待检测对象的分类. 重要前提: 需要有一批已经正确归类了的对象存在.也就是通常说的训练数据. 重

使用Vivado2017.3自定义IP Core.通常情况下,我们做设计采用模块化设计,对于已经设计好的一部分模块功能,就可以直接拿来调用,IP Core就是这样来的,一般来说我们看不到IP Core的源码,这也是Xilinx为了保护作者知识产权,对IP Core进行加密.对我们开发者而言,我们也可以自定义封装自己的IP Core,需要用的这部分功能的时候,只需要直接添加IP Core进来就行了,来一起搭起你的数字积木吧! 将你要封装的代码建立成一个工程,然后点击如图所示setting. 点击I

转自:http://www.smatrix.org/bbs/simple/index.php?t5662.html //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////目录1.    PHP的散列函数及其应用2.    PHP中的对称密码算法及其应用3.    PHP的公钥密码算法及其应用/////////////////////////////////////////////////////

最近在研究solr,这里只记录一下eclipse中构建solr项目,添加core,整合mysql,添加中文分词器的过程. 版本信息:solr版本6.2.0+tomcat8+jdk1.8 推荐阅读:solr中文官方文档 参考:solr6.2从环境部署到与mysql整合到中文分词器到solrJ的使用 在eclipse中构建solr项目: 1.下载solr-6.2.0.zip,官网下载地址:http://lucene.apache.org/solr/downloads.html. 2.在eclipse

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.66FloodFill算法  [函数名称]   洪水填充算法函数 WriteableBitmap FloodfillProcess(WriteableBitmap src,Point location, Color fillColor, int threshold) 2,以这个点为起点,将它压入栈中,假设我们要填充的颜色为A,则将该点颜色设置为A,然后判断它的四邻域像素,这里我们设置一个颜色阈值T,假设当前像素灰度值为P(x,y),四邻域

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.49Zhang二值图像细化算法  [函数名称]   二值图像细化算法      WriteableBitmap ThinningProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]   图像细化(Image Thinning),一般指二值图像的骨架化(Image Skeletonization)的一种操作运算. 所谓的细化就是经过一层层的剥离,从原来的图中去掉一些点,但仍要保持原来的形状,直到得到图 像的骨架.骨架,可以

1.算法功能简介 缓冲区分析是指有点.线.面实体为基础,自动建立其周围一定宽度范围内的缓冲区多边形图层,然后建立该图层与目标图层的叠加,进行分析而得到的所需的结果.他是用来解决邻近度问题的控件分析工具之一.邻近度描述了地理空间中两个地物距离相近的程度. 缓冲区分析一般涉及点.线.面要素对象的操作,基于点要素的缓冲区,通常以点为圆心.以一定距离为半径的圆:基于线要素的缓冲区,通常是以线为中心轴线,距中心轴线一定距离的平行条带多边形:基于面要素多边形边界的缓冲区,向外或向内扩展一定距离以生成新的多边

不知道大家有没有看过 Laravel 的源码.在 Laravel 源码中,对于用户密码的加密,使用的是 password_hash() 这个函数.这个函数是属于 PHP 密码散列算法扩展中所包含的函数,它是集成在 PHP 源码中的扩展,并且还是 PHP 官方所推荐的一种密码加密方式.那么它有什么好处呢? 实际上,password_hash() 这一系列的函数是对 crypt() 这个加密函数的一种封装.crypt() 函数也是一种单向散列函数,默认情况下是基于 UNIX DES 算法,这个函数的

11月4日,HDC2022华为开发者大会在东莞松山湖举办.在本次大会的HMS Core创新图形能力分论坛中,HMS Core重点介绍了其在3D技术领域的创新应用方向,其中3D建模服务展示了创新的自动骨骼绑定功能,其具有高度自动化,超强鲁棒性,优质的蒙皮效果等优势,进一步助力开发者技术创新. HMS Core 3D建模服务的自动骨骼绑定功能,基于AI技术,面向有商品展示.趣味教学.AR游戏.动画制作等诉求的开发者,提供骨骼绑定等服务.用户仅需基于普通手机相机拍摄二足人形物体的多张图像,即可在生成3

Spark简介 [TOC] Spark是什么 Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架 Spark是MapReduce的替代方案 Spark与Hadoop Spark是一个计算框架,而Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS,Hadoop更广泛地说还包括在其生态系统上的其他系统. Spark的优势 中间结果输出 基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上,进行储存和容错.当一些查询翻译到MapReduce任务是,往往会产生多个Stage,而这些串

第七章 评估垃圾收集性能的工具 各种各样的诊断和监视工具可以用来评估垃圾收集性能.本章简要概述他们中的几个.可以通过第九章中的“Tools and Troubleshooting”链接获得更多的信息. 命令行参数 –XX:+PrintGCDetails 获取垃圾收集初始信息最简单的方法之一是指定这个命令行参数 –XX:+PrintGCDetails.对于每一次收集,形如这样的信息都会在输出的结果中:垃圾收集前后每个不同代活动对象的大小,每个代可用的空间以及垃圾收集消耗的时间. 命令行参数 –XX

1.项目流程与数据库 1.课程体系 阶段1(服务器开发): 项目导入/数据库/JS基础/NodeJS 阶段2(前端核心技术): HTML/AJAX/CSS/bootstrap 阶段3(前端进阶技术):JS高级/DOM&BOM/jquery/VueJS 阶段4(H5移动开发):VueJS组件库/HTML5技术/微信开发/HybirdAPP 阶段5(框架技术):AngularJS/ReactJS/Python 2.Window操作系统中常用的快捷键 Alt+Tab: 切换窗口(向右) Alt+Shi

阅文时长 | 11.04分钟 字数统计 | 17672.8字符 主要内容 | 1.前言.环境说明.预备知识 2.Ocelot基本使用 3.Ocelot功能挖掘 4.Ocelot集成其他组件 5.避坑指南 6.更多的学习资料 『.NetCore·集成Ocelot组件之完全解决方案』 编写人 | SCscHero 编写时间 | 2020/9/9 PM5:57 文章类型 | 系列 完成度 | 待完善 座右铭 每一个伟大的事业,都有一个微不足道的开始. 一.前言.环境说明.预备知识  完成度:100%

Mybatis和MybatisPlus3.4的使用 目录 Mybatis和MybatisPlus3.4的使用 1 RESTFUL 2 逆向工程 2.1 tkMybatis逆向工程 2.1.1 导入依赖 2.1.2 添加插件 2.1.3 添加配置文件 2.1.4 执行逆向 2.1.5 生成成功 2.1.6 使用tkMybatis 2.2 MybatisPlus使用教程 2.2.1 在mapper子项目中添加依赖 2.2.2 配置application.yml 2.2.3 配置@MapperScan