有时候在网上办理一些业务时有些需要填写银行卡号码,当胡乱填写时会立即报错,但是并没有发现向后端发送请求,那么这个效果是怎么实现的呢. 对于银行卡号有一个校验算法,叫做Luhn算法. 一.银行卡号码的校验规则 银行卡号码的校验采用Luhn算法,校验过程大致如下: 1. 从右到左给卡号字符串编号,最右边第一位是1,最右边第二位是2,最右边第三位是3-. 2. 从右向左遍历,对每一位字符t执行第三个步骤,并将每一位的计算结果相加得到一个数s. 3. 对每一位的计算规则:如果这一位是奇数位,则返回t本身

问题分析 普通的字符串或者表情都是占位3个字节,所以utf8足够用了,但是移动端的表情符号占位是4个字节,普通的utf8就不够用了,为了应对无线互联网的机遇和挑战.避免 emoji 表情符号带来的问题.涉及无线相关的 MySQL 数据库建议都提前采用 utf8mb4 字符集,这必须要作为移动互联网行业的一个技术选型的要点 Mysql 版本的限制,Mysql 5.5.3之前的版本,支持的utf8为3字节的,Mysql 5.5.3之后的版本支持utf8mb4 解决方案 修改mysql的配置文件,wi

http://book.douban.com/annotation/15154366/Q: java.util.Arrays 中使用的 sort 采用的是什么算法?   A: java中Arrays.sort使用了两种排序方法,quick sort 和优化的 merge sort.   Q: 为什么采用两种排序算法?   A: quick sort 主要是对哪些基本类型数据(int, short, long, float, double等)排序, 而 merge sort 用于对对象类型进行排序

来源:https://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/79787377 拓展: https://www.jianshu.com/p/d24b2eb4a881  初识Disruptor Java完成多线程间的等待功能: 场景1:一个线程等待其他多个线程都完成后,再进行下一步操作(如裁判员计分功能,需要等待所有运动员都跑完后,才去统计分数.裁判员和每个运动员都是一个线程). 场景2:多个线程都等待至某个状态后,再同时执行(模拟并发操作,启动

分析图: 答案: (1) 8 : 00作业1到达,占有资源并调入主存运行. 8: 20作业2和3同时到达,但作业2因分不到打印机,只能在后备队列等待.作业3资源满足,可进主存运行,并与作业1平分CPU时间. 8 : 30作业1在8: 30结束,释放磁带与打印机.但作业2仍不能执行,因不能移动而没有30KB的空闲区,继续等待.作业4在8: 30到达,并进入主存执行,与作业3分享CPU 8 : 35作业5到达,因分不到磁带/打印机,只能在后备队列等待. 9: 00作业3运行结束,释放磁带机.此时作业

在上一篇博客中,我们一起学习了随机迷宫算法,在本篇博客中,我们将一起了解一下寻路算法中常用的A*算法. 通常情况下,迷宫寻路算法可以使用深度优先或者广度优先算法,但是由于效率的原因,不会直接使用这些算法,在路径搜索算法中最常见的就是A*寻路算法.使用A*算法的魅力之处在于它不仅能找到地图中从A到B的一条路径,还能保证找到的是一条最短路径,它是一种常见的启发式搜索算法,类似于Dijkstra算法一样的最短路径查找算法,很多游戏应用中的路径搜索基本都是采用这种算法或者是A*算法的变种. 下面我们来了

                          dtw路径与线性变换路径对比 转自:http://baike.baidu.com/link?url=z4gFUEplOyqpgboea6My0mZPBh3_sZZpk6EfpzwuZ16uMlyPl7utZQi-XNkotLzLrGih9zUFNG4_tygNg8khiK 在孤立词语音识别中,最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)算法,该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹

字符串匹配是字符串的一种基本操作:给定一个长度为 M 的文本和一个长度为 N 的模式串,在文本中找到一个和该模式相符的子字符串,并返回该字字符串在文本中的位置. KMP 算法,全称是 Knuth-Morris-Pratt 算法,以三个发明者命名,开头的那个K就是著名科学家 Donald Knuth .KMP 算法的关键是求 next 数组.next 数组的长度为模式串的长度.next 数组中每个值代表模式串中当前字符前面的字符串中,有多大长度的相同前缀后缀. Boyer-Moore 算法在实际应

目录 1.基本介绍 2.算法原理(理论原理) 2.1 主要术语 2.2 算法由来和改进过程 2.3 DTW算法流程 3.算法DTW和算法HMM的比较 1.基本介绍 DTW:Dynamic Time Warping,即动态时间归整.DTW算法基于DP动态规划思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,常用于语音识别(孤立词识别). HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据,通过反复急速那才能得到模型参数:而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算.因此DTW算法得到了广泛使用. 2.算法原理(理论原理

垃圾收集器需要解决的三个问题: 1)哪些内存需要回收 2)什么时候回收 3)如何回收 背景:程序计数器,虚拟机栈,本地方法栈3个区域随线程而生,随线程而灭,在这几个区域内不需要过多的考虑回收的问题,因为方法结束或者线程结束时,内存自然就跟着回收了,所以我们着重需要探究的是堆和方法区,因为他们是线程共享的,并且一个接口的多个实现类需要的内存可能不一样,一个方法中的多个分支需要的内存也可能不一样,只有在程序运行期间才会知道创建哪些对象,这部分内存的分配和回收都是动态的,垃圾收集器所关注的内存就是这块

先说一些题外话,Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区,这些区分为线程私有区和线程共享区 1.线程私有区 a.程序计数器 记录正在执行的虚拟机字节码指令地址.此区域是是唯一一个在java虚拟机规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域. b.Java虚拟机栈 描述的是Java方法执行的内存模型,每个方法在执行的同时会创建一个栈帧 c.本地方法栈 它与虚拟机栈发挥的作用是类似的,它们之间的区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行java方法(也就

一. Java 类加载过程? Java 类加载需要经历一下 7 个过程: 1. 加载 加载是类加载的第一个过程,在这个阶段,将完成一下三件事情: • 通过一个类的全限定名获取该类的二进制流. • 将该二进制流中的静态存储结构转化为方法去运行时数据结构. • 在内存中生成该类的 Class 对象,作为该类的数据访问入口. 2. 验证 验证的目的是为了确保 Class 文件的字节流中的信息不回危害到虚拟机.在该阶段主要完成以下四钟验证: • 文件格式验证:验证字节流是否符合 Class 文件的规范,

$meet-in-the-middle$(又称折半搜索.双向搜索)对于$n<=40$的搜索类型题目,一般都可以采用该算法进行优化,很稳很暴力. $meet-in-the-middle$算法的主要思想是将搜索区域化为两个集合,分别由搜索树的两端向中间扩展,直到搜索树产生交集,此时即可得到我们的合法情况. 通常适用于求经过$n$步变化,从A集合变到B集合需要的方案数问题. 对于普通dfs来说,其一大弊端是随着搜索层数的不断增加,搜索的复杂度也会极速增长, 而$meet-in-the-middle$算

写在前面的话:本文是在观看尚硅谷JVM教程后,整理的学习笔记.其观看地址如下:尚硅谷2020最新版宋红康JVM教程 1.垃圾 1.1.什么是垃圾 垃圾(Garbage)在Java语言中是指在运行程序中没有任何指针指向的对象,这个对象就是需要被回收的垃圾. 如果不及时对内存中的垃圾进行清理,那么这些垃圾对象所占用的内存空间就会一直保留到应用程序结束,被保留的空间也无法被其他对象所使用,极可能导致内存溢出. 1.2.垃圾回收 垃圾回收(Garbage Collection)即常说的GC.GC的作用就

GC 算法 GC 即 Garbage Collection 垃圾回收.JVM 中的 GC 99%发生在堆中,而 Java 堆中采用的垃圾回收机制为分代收集算法.即将堆分为新生代和老年代,根据不同的区域使用不同的垃圾回收算法. 1. 确认垃圾的算法 1.1 引用计数法 给每个对象设置一个引用计数器,每有一个地方引用此对象时,计数器 +1,引用失效计数器 -1.当对象计数器为0时,将会被垃圾回收. 引用计数器无法解决循环引用的问题.当AB两个对象都无其他对象引用,且 A 对象引用 B 对象,B 对象

11.JVM内存分哪几个区,每个区的作用是什么? Java虚拟机主要分为以下一个区: 方法区:1. 有时候也成为永久代,在该区内很少发生垃圾回收,但是并不代表不发生GC,在这里进行的GC主要是对方法区里的常量池和对类型的卸载2. 方法区主要用来存储已被虚拟机加载的类的信息.常量.静态变量和即时编译器编译后的代码等数据.3. 该区域是被线程共享的.4. 方法区里有一个运行时常量池,用于存放静态编译产生的字面量和符号引用.该常量池具有动态性,也就是说常量并不一定是编译时确定,运行时生成的常量也会存在

转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs Recurrent Neural Networks (RNN) 是当前比较流行的模型,在自然语言处理中有很重要的应用.但是现在对RNN的详细结构模型以及如何实现RNN算法的博客很少,故本文目的是翻译该外文资料,帮助理解大家理解.同时,英文文章写的很有深度,而且翻译错误之处可能会很多,有兴趣的可以参阅英文原文.本教程主要分为以下四个部分: RNN 简介 (本

package test; public class Test {    public static void main(String[] args) {        int a, b;        a = 10;        b = 12;        System.out.println(a + "  " + b); /*         * 借助第三方变量 这种算法易于理解,特别适合帮助初学者了解计算机程序的特点,是赋值语句的经典应用.         * 在实际软件开发

RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近.时间序列分析.数据分类.模式识别.信息处理.图像处理.系统建模.控制和故障诊断等. 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快.当网络的一个或多个可调参数(权值或阈值)对任何一个输出都有影响时,这样的网络称为全局逼近网络.由于对于每次输入,网络上的每一个权值都要调整,从而导致全局逼近网络的学习速度很慢.BP网络就是一个典型的例子. 如果对于输入空间的某个

Buffer cache 的调整与优化 -============================== -- Buffer cache 的调整与优化(一) --============================== Buffer Cache是SGA的重要组成部分,主要用于缓存数据块,其大小也直接影响系统的性能.当Buffer Cache过小的时候,将会造成更多的free buffer waits事件. 下面将具体描述Buffer Cache的作用,调整与优化. 一.SGA的所有组件 从动态

变换是视频.图像编码的核心部分.目前所采用的变换算法都是从傅里叶变换演变而来.单纯的变换并不会导致视频(图像)的码率变小,反而会增大.但是非常巧妙的一点是:变换把图像从空域转换成的时域,把由色块组成的图像变为由基准色调与图像细节组成:低频代表图片的基准色调,高频代表图像细节,类比电路中的基频与谐波.变换会使得图像的低频系数集中于某一点(左上角),频率向右下角递增.一般来说,4x4大小的图像大多只是颜色平缓的色块,不会有太多的细节,因此低频系数会较大,而高频系数较小.另外,人的眼睛对于高频系数,即