Atom

3 月，跳不动了？>>> 最近项目遇到了会同时大量请求需求访问数据库，并高频率的读写数据库，在这种情况下，数据库连接池的连接数到底改设置多大？是越大越好吗？ 看了一篇文章如同作者likingzi所说颠覆了我的认知，在这里将这篇文章分享给大家 数据库连接池到底应该设多大？这篇文章可能会颠覆你的认知 点赞 收藏 分享 文章举报 蔚蓝色天空sky 发布了117 篇原创文章 · 获赞 150 · 访问量 109万+ 他的留言板 关注 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4364212/blog/3210544

3 月，跳不动了？>>> 参考如下文章即可解决： https://www.cnblogs.com/z-sm/p/6973993.html 点赞 收藏 分享 文章举报 叶晚林 发布了120 篇原创文章 · 获赞 119 · 访问量 22万+ 私信 关注 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4316695/blog/3210503

3 月，跳不动了？>>> 必须是public的类 必须提供一个public的无参的默认构造方法 属性必须是private的 必须提供属性的setter和getter 点赞 收藏 分享 文章举报 sy793314598 发布了21 篇原创文章 · 获赞 69 · 访问量 18万+ 私信 关注 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4302946/blog/3209991

3 月，跳不动了？>>> https://www.luogu.org/problemnew/show/P1006 棋盘dp，化双向为单向：视作从左上往右下传两张纸条且路劲不重复。 又由于只能向右或向下传递，所以两张纸条过程中必定处于同一斜线上，即横纵坐标之和相等。这样就得到了降维的关键。 用dp[s][i][j]表示纸条1走到第i行，纸条2走到第j行时的最大好心程度，那么方程也不难推得了。 #include <cstdio> #include <algorithm> #define N 51 using namespace std ; int a[N][N], dp[N * 2 ][N][N]; int main( void ) { int i, j, s, m, n, tmp; scanf ( "%d%d" , &m, &n); for (i = 1 ; i <= m; ++i) for (j = 1 ; j <= n; ++j) scanf ( "%d" , &a[i][j]); for (s = 3 ; s <= m + n; ++s) for (i = 1 ; i <= min(s - 1 , m); ++i) for (j = 1 ; j <= min(s - 1 , m); ++j){ if (i == j) tmp = a[i][s - i]; else tmp =

标签分类理论 最近在某业务中需要设计一套标签管理系统。在对现有标签进行整理的过程中，倒腾出了这套理论。 0. 标签的定义：标签分类学(TAXONOMY) 对于 标签(tag) ，很难列出一个公认的定义，指明这个概念的种差与属概念。 所以为了把握这个概念，就需要采取定义另一种办法： 分类 与 枚举 。 要解决的第一个问题是，有哪些类型的标签？如何对标签进行分类？ 首先不妨对“如何分类”本身进行分类：分别从“形式”与“内容”上考察标签的分类。 1. 标签的形式分类 标签的形式是标签分类最主要的依据。 我们可以列出一些常见或者不常见的的“标签”样例： 性别标签：女 年龄标签： 23 体重标签： 90.6 偶像标签：阿西莫夫 最近到过的城市标签：[ '北京' , '青岛' , '成都' ] 兴趣标签：[ '滑雪' , '旅游' , '吃' ] 三围标签：[ 100 , 100 , 100 ] 上年消费额标签：[ 5250.12 , 6873.23 , 1232.12 , 3231.23 ,..., 2321.24 ] 网站浏览偏好标签：{ "问答类" : 0.55 , "交友类" : 0.75 , "旅游类" : 0.82 , "团购类" : 0.32 , "电商" : 0.78 ,...} 手机品牌偏好标签：{ "iphone7" : 0.99 , "iphone5" : 0.35 ,

Atom 的社区很繁荣，有着丰富的扩展/插件（ packages ）。安装 Atom 的 Package 非常简单，可以在编辑器的偏好设置里面安装，也可以在命令行中使用 apm 命令来安装。 在介绍适用于 WEB 开发的 Package 之前，让我们快速过下如何安装 Atom Packages。 安装 Atom Package 通过偏好设置安装 Package 使用快捷键 command + , / ctrl + , 打开偏好设置。点击左侧的 Install 即可浏览线上的 Package 。 顶部是一个搜索框，可以搜索已经发布在 atom.io 上的 Package ；紧接着是 Feature Packages ，即精选的 Package ，列出来的是一些比较优质的 Package 。 Install atom packages 通过 apm 命令安装 Package Atom 自带了一个 apm 的 Package 管理工具。我们可以在命令行下执行以下命令来确认 apm 是否已经安装： apm help install 命令之后应该输出 apm install 的详细信息。如果输出不是 apm install 的命令信息，打开 Atom 菜单，选择 Install Shell Commands 来安装 apm 。 确认 apm 正确安装后，便可以开始安装 Package

Web Scraping工具专门用于从网站中提取信息。它们也被称为网络收集工具或Web数据提取工具。 文章目录 [ 隐藏 ] 1 Web Scraping工具可以在各种场景中用于无限目的。 2 1. Import.io 3 2. Webhose.io 4 3. Dexi.io（以前称为CloudScrape） 5 4. Scrapinghub 6 5. ParseHub 7 6. VisualScraper 8 7. Spinn3r 9 8. 80legs 10 9. Scraper 10.1 看看其它文章: Web Scraping工具可以在各种场景中用于无限目的。 比如： 1.收集市场研究数据 网络抓取工具可以从多个数据分析提供商和市场研究公司获取信息，并将它们整合到一个位置，以便于参考和分析。可以帮助你及时了解公司或行业未来六个月的发展方向。 2.提取联系信息 这些工具还可用于从各种网站中提取电子邮件和电话号码等数据。 3.收集数据来下载用于离线阅读或存储 4.跟踪多个市场的价格等 这些软件手动或自动查找新数据，获取新数据或更新数据并存储以便于访问。例如，可以使用抓取工具从亚马逊收集有关产品及其价格的信息。在 这篇文章中，我们列出了9个网络抓取工具。 1. Import.io Import.io提供了一个构建器

每到年初似乎总有这么一个疯狂的冲动来寻找提高生产率的方法。新年决心，正确地开始一年的冲动，以及“向前看”的态度都是这种冲动的表现。软件推荐通常都会选择闭源和专利软件。但这不是必须的。 这是我 2019 年改进生产率的 19 个新工具中的第 16 个。 Org (非 Emacs) Org 模式 (或者就称为 Org) 并不是新鲜货，但依然有许多人没有用过。他们很乐意试用一下以体验 Org 是如何改善生产率的。但最大的障碍来自于 Org 是与 Emacs 相关联的，而且很多人都认为两者缺一不可。并不是这样的！一旦你理解了其基础，Org 就可以与各种其他工具和编辑器一起使用。 Org，本质上，是一个结构化的文本文件。它有标题、子标题，以及各种关键字，其他工具可以根据这些关键字将文件解析成日程表和代办列表。Org 文件可以被任何纯文本编辑器编辑（例如，Vim、Atom 或 Visual Studio Code），而且很多编辑器都有插件可以帮你创建和管理 Org 文件。 一个基础的 Org 文件看起来是这样的： * Task List ** TODO Write Article for Day 16 - Org w/out emacs DEADLINE: <2019-01-25 12:00> *** DONE Write sample org snippet for article -

广义表，又称为列表。记作： LS = （a 1 ,a 2 ,…,a n ） ;（ LS 为广义表的名称， a n 表示广义表中的数据）。 广义表可以看作是线性表的推广。两者区别是：线性表中的数据元素只能表示单个数据元素；广义表中的单个数据元素 a i ，既可以是单个元素，也可以是广义表。 原子和子表 在广义表中，单个元素被称为 “原子”；包含的广义表被称为 “子表”。 例如： A = () ：A 表示一个广义表，只不过表是空的，广义表 A 的长度为 0。 B = (e) ：广义表 B 中只有一个原子 e ，长度为 1。 C = (a,(b,c,d)) ：广义表 C 中有两个元素，原子 a 和子表 (b,c,d) ，广义表C的长度为 2。 D = (A,B,C) ：广义表 D 中有三个元素：子表 A、B、C，长度为 3 ，这种表示方式等同于： D = ((),(e),(b,c,d)) 。 E = (a,E) ：广义表 E 中有两个元素，原子 a 和它本身，长度为 2 。这是一个递归的表，等同于：E = (a,(a,(a,…)))。 A = () 和 A = (()) 是不一样的：前者是空表，长度为 0 ；后者表的长度为 1 ，包含的元素是一个子表，只不过这个子表是空表。 表头和表尾 当广义表不为空时，称表中的第一个元素为表的 “表头” ；剩余所有元素组成的表为 “表尾” 。

1. 广义表的定义 每个元素可以为Atom，原子，也可以为线性表。 线性表的推广。线性表元素有唯一的前驱和后继，为线性表，而广义表是多层次的线性表 表头：第一个元素，可能是原子，可能是广义表 表尾：除了第一个元素，剩余的元素，所构成的广义表 举例： A = (a,b,(c,d),e) head(A) = a tail(A) = (b,(c,d),e) 遍历操作： 取表头，取表尾 ，取表头.. 长度：最外层的元素数，即最外层的','+1 深度：括号层数 2. 广义表的两种存储结构（子表法） 2.1链式存储结构 - 每个数据元素可以用一个节点表示 元素可以为原子或列表 原子节点：标志域、值域 列表节点：标志域、指示表头的指针域、指示表尾的指针域 空表：A = NULL 除了空表，表头指针指向一个表节点，表节点再分表头、表尾... 最高层表节点(可能原子、子表)的个数就是表长度? A = (a,b,(c,d),e) 最高层表头是先a,表尾是(b,(c,d),e)，表头是b,表尾((c,d),e)..就是第一层的表尾直到为空之前，有过的表尾指针+1 判断是否在同一层次？ 是这样的： 最高层处于同一层，后继的tail指针指向的是同一层，否则，head指针，或者表头是Atom，都是下一层。 2.2扩展线性表存储结构 不是用表头表尾指针了，而是，每一个节点，不管是子表还是原子