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提供接口的服务为被调用方，发起Feign 请求的服务为调用方，Feign 配置在调用方，也成为 Feign client 客户端 1. 在调用方配置pom，引入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-feign</artifactId> </dependency> 2. 写一个 interface //www.1b23.com @FeignClient( "xing-user" )//服务名 public interface UserInterface { @RequestMapping(value ="/user/findByNameEn/{nameEn}" ,method = RequestMethod.GET )//必须使用RequestMapper,使用GetMapping启动报错 public User findByNameEn(@PathVariable("nameEn" ) String nameEn);//@PathVariable后面需要指定nameEn，不然可能报错 } 3. 启动类上加上注解 @EnableFeignClients(basePackages = {"org.fh.movie"})指定上面接口所在的类

#include < string > using std:: string ; // ================================================================== /* * 功能： 将汉字转换成拼音全拼，例如将“马兆瑞”转换成“mazhaorui”。（“妈ma521”可转换成“mama521”） @param[in] Chinese：要转换的汉字字符 @param[out] PinYin：转换后的拼音字符 @par修改记录： * */ // ================================================================== void GetPinYin(unsigned char * Chinese, string & PinYin); void main() { unsigned char chinese[] = " 马兆瑞 " ; string pinyin; GetPinYin(chinese, pinyin); int dsa = 1 ; } string pinyin[] = { " a " , " ai " , " an " , " ang " , " ao " , " ba " , " bai " , " ban " , " bang " , " bao " ,

【学习笔记】字符串—广义后缀自动机 一：【前言】 最近一周都在研究 惊( Ren )艳( Lei )无( Zhi )比( Hui )、美( Li )妙( Xing )绝( Yu )伦( Yue ) 的自动机，这里引用 \(\text{bztMinamoto}\) 巨佬的一句话来表达此时的心情： 我感觉我整个人都自动机了…… —— \(bztMinamoto\) （ 回文自动机学习笔记 ） 在此过程中发现网上讲广义 \(\text{SAM}\) 的文章很少，而且很多都不正确，所以决定整理一下。 二：【引理】 众所周知， \(\text{SAM}\) 的一个经典应用是求一个字符串中本质不同子串数量，那么如果改为求一个 \(\text{Trie}\) 树呢？ 刘研绎在 \(2015\) 的国家队论文中说过这样一句话： 大部分可以用后缀自动机处理的字符串的问题均可扩展到 \(Trie\) 树上。 我们将这种建立在 \(\text{Trie}\) 树上的 \(\text{SAM}\) 成为广义 \(\text{SAM}\) 。在学习之前，首先要确保对 单串 \(\text{SAM}\) 足够熟悉， 其实也可以简单理解为 多串 \(\text{SAM}\) 啦QAQ 三：【算法实现】 在用广义 \(\text{SAM}\) 处理多模式串问题时，网上流传着的主流写法有 \(3\) 种： \((1

AD-Census算法来自于中国学者Xing Mei等在ICCV2011发表的论文《On Building an Accurate Stereo Matching System on Graphics Hardware》 1 。算法效率高、效果出色，Intel RealSense D400就是基于该算法实现的立体匹配 2 。 本系列将带大家深入了解AD-Census的理论，希望能够对同学们的立体匹配算法研究有所帮助。 AD-Census是一个将局部算法和半全局算法相结合的算法，它包含四个步骤： 1 初始代价计算、2 代价聚合、3 扫描线优化、4 视差优化 。本篇的内容是扫描线优化部分。 Step 1. AD-Census Cost Initialization Step 2. Cross-based Cost Aggregation Step 3. Scanline Optimization Step 4. Multi-step Disparity Refinement 【理论恒叨】【立体匹配系列】经典AD-Census: （3）扫描线优化 如果了解另外一个立体匹配经典算法：SemiGlobalMatching，对扫描线优化肯定是不陌生的，大家可以重温下我前面的博客： 【理论恒叨】【立体匹配系列】经典SGM：（3）代价聚合（Cost Aggregation）

【学习笔记】计算几何全家桶 本来是不想码的，但总是忘记一些基本操作，还是记下来比较好。 一：【准备工作】 #define LD double #define Vector Point #define Re register int const LD eps=1e-8;//据说：出题的大学生们基本上都是用的这个值 inline int dcmp(LD a){return a<-eps?-1:(a>eps?1:0);}//处理精度 inline LD Abs(LD a){return a*dcmp(a);}//取绝对值 struct Point{ LD x,y;Point(LD X=0,LD Y=0){x=X,y=Y;} inline void in(){scanf("%lf%lf",&x,&y);} inline void out(){printf("%.2lf %.2lf\n",x,y);} }; 二：【向量】 1.【模长】 对于 \(\vec{a}=(x,y),\) \(|\vec{a}|=\sqrt{x^2+y^2}\) \(=\sqrt{|\vec{a}|^{2}}\) \(=\sqrt{\vec{a} \cdot \vec{a}}\) 。 inline LD Len(Vector a){return sqrt(Dot(a,a));}//【模长】 2.【向量加减】 对于 \(

少废话，直接开始。 1、大文件是多大？ ES建立索引完成全文检索的前提是将待检索的信息导入Elaticsearch。 项目中，有时候需要将一些扫描件、PDF文档、Word、Excel、PPT等文档内容导入Elasticsearch。 比如：将《深入理解Elasticsearch》这边书导入ES，而这边书的全文内容被识别后的大小可能为3MB——5MB以上的字节。 存入ES后是一个content字段，对这个content执行全文检索&高亮显示，就存在检索效率低的问题，会耗时30S以上的时间。 这点，作为习惯了搜索引擎极速体验的用户，是不能忍的。 本文，详细记录了大文件的全文检索性能问题排查及提升实践方式。 2、问题描述 从检索症状来看： 1）翻页到1000+页（每页10条数据）以上，响应时间会比较长。 2）当遇到某些文件的时候（事后分析得知是大文件），响应时间尤其长，超过30S以上返回高亮结果。 3、问题排查与定位 步骤1： 限定返回记录条数。不提供直接访问末页的入口。 baidu，360，搜狗等搜索引擎都不提供访问末页的请求方式。都是基于如下的请求方式： 通过点击上一下、下一页逐页访问。 这个从用户的角度也很好理解，搜索引擎返回的前面都是相关度最高的，也是用户最关心的信息。 Elasticsearch的默认支持的数据条数是10000条，可以通过post请求修改。 最终

我们实现汉字转拼音,需要结束代码包来完成,但是有个问题 ,针对多音字,会把排列组合的所有方式 全部打印出来. 比如 地区名,都是不需要多音字的,只有一个拼音发音是正确的. 下边 我们来实现 汉字转拼音的方法 -- 创建 拼音音节基础表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_base_pinyin ( pinyin_code varchar(255) CHARACTER SET gbk NOT NULL, pinyin_id int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY ( pinyin_id ) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; -- 初始化拼音音节 INSERT INTO t_base_pinyin (pinyin_code,pinyin_id) VALUES ('a', 20319),('ai', 20317),('an', 20304),('ang', 20295),('ao', 20292),('ba', 20283),('bai', 20265),('ban', 20257),('bang', 20242),('bao', 20230),('bei', 20051),('ben', 20036),('beng', 20032),('bi', 20026),('bian', 20002),(

提供接口的服务为被调用方，发起Feign 请求的服务为调用方，Feign 配置在调用方，也成为 Feign client 客户端 1. 在调用方配置pom，引入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-feign</artifactId> </dependency> 2. 写一个 interface //www.1b23.com @FeignClient( "xing-user" )//服务名 public interface UserInterface { @RequestMapping(value ="/user/findByNameEn/{nameEn}" ,method = RequestMethod.GET )//必须使用RequestMapper,使用GetMapping启动报错 public User findByNameEn(@PathVariable("nameEn" ) String nameEn);//@PathVariable后面需要指定nameEn，不然可能报错 } 3. 启动类上加上注解 @EnableFeignClients(basePackages = {"org.fh.movie"})指定上面接口所在的类

MacW小编为大家提供Edge浏览器 mac版，这是微软最新发布的一款不同于传统IE的浏览器，Microsoft Edge浏览器功能很全面，不仅内置微软Contana，可以为用户带来更多人xing化的服务，而且Microsoft Edge 官方版还有着支持插件扩展、网页阅读注释等特色功能，为用户带来高效便捷的网页浏览体验。 Microsoft Edge for Mac https://www.macw.com/mac/1081.html Edge浏览器 mac版安装教程 在本站下载完成 .pkg 安装包后，双击打开，按照提示即可完成安装。 Microsoft Edge 官方版功能特色 阅读简化 捕捉您对网页，书籍和PDF的想法。使用阅读视图和无杂乱打印来聚焦和清除杂乱。 书籍 尝试阅读视图，阅读工具，突出显示，注释或询问Cortana问题。Microsoft Store具有可与任何设备同步的书籍 pdf 使用PDF做更多事情 - 自定义不同的视图，记笔记并大声朗读。自动填充表单或使用数字笔与您的手写签名 杂乱的印刷 从Microsoft Edge打印网页，没有广告或不必要的混乱。启用Clutter Free打印选项并打印所需内容 学习工具 以您的方式收听书籍，并使用增强的学习工具，将单词分解为音节并突出显示词。 学习工具内置于浏览器中 Microsoft

题目： 将一个给定字符串根据给定的行数，以从上往下、从左到右进行 Z 字形排列。 比如输入字符串为 "LEETCODEISHIRING" 行数为 3 时，排列如下： L C I R E T O E S I I G E D H N 之后，你的输出需要从左往右逐行读取，产生出一个新的字符串，比如："LCIRETOESIIGEDHN"。 请你实现这个将字符串进行指定行数变换的函数： string convert(string s, int numRows); 示例 1: 输入: s = "LEETCODEISHIRING", numRows = 3 输出: "LCIRETOESIIGEDHN" 示例 2: 输入: s = "LEETCODEISHIRING", numRows = 4 输出: "LDREOEIIECIHNTSG" 解释: L D R E O E I I E C I H N T S G /* * * @param {string} s * @param {number} numRows * @return {string} */ var convert = function (s, numRows) { if (numRows<2 ){ return s; } let str = new Array(); for (let i=0;i<numRows;i++ ){ str