公用DBCP监视 监视哪些线程正在使用来自DBCP池的连接，并正在等待连接。 生成一个不错的表以了解正在发生的事情。 用法： 用替换应用程序的commons-dbcp-1.4.jar （重命名它以假装它确实是同一JAR文件） 运行您的应用程序，确保将输出定向到日志文件 在需要时，生成图形： 运行： ./generate-dbcp-graph.sh 等待生成dbcp-connected-by-thread.csv和dbcp-waiting-by-thread.csv 。 使用任何电子表格程序（例如LibreOffice）打开CSV文件，并使用条件格式结束于下表。 要创建以下图形，请为每个CSV创建一个SUM列，并使用电子表格程序的图形功能。 汇编： 下载 解压缩。 将所有文件从patch-for-commons-dbcp-1.4-src目录复制到未压缩的目录中 运行蚂蚁 该产品包括由Apache软件基金会（ ）开发的软件。

从Python Web应用程序调用Microsoft Graph 此示例有一个较新的版本，可以利用Microsoft身份平台（以前称为Azure AD v2.0）进行检查： : 如果确实需要访问此Azure AD v1.0，则可以导航到分支，但是请注意，它不再受支持。

Python星 这是python中的简单实现 文献资料 astar模块定义了AStar类，该类必须继承并完成以下几种方法的实现： 邻居 @ abstractmethod def neighbors ( self , node ) 对于给定的节点，返回（或产生）其邻居列表。 此方法必须在子类中实现 这是一种为了向算法提供图形描述以供计算时使用的方法 此方法必须在子类中实现。 之间的距离 @ abstractmethod def distance_between ( self , n1 , n2 ) 给出两个相邻节点n1和n2之间的实际距离/成本（即n2属于n1邻居的列表）。 保证n2属于通过调用近邻（n1）返回的列表。 此方法必须在子类中实现。 heuristic_cost_estimate @ abstractmethod def heuristic_cost_estimat

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TriDNR 三方深度网络表示形式，发布于IJCAI 2016：1895-1901。 这些代码实现了TriDNR算法，该算法学习网络中每个节点的连续表示。 TriDNR从三个角度使用信息，包括节点结构，节点内容和节点标签（如果有），以共同学习最佳节点表示形式 该代码是使用gensim和DeepWalk软件包在Python中开发的。 所有必需的软件包都在requirements.txt中定义。 要安装所有要求，只需使用以下命令： pip install -r requirements.txt “ demo.py”中提供了一个演示，该演示运行并比较了几种算法 关于数据集：本文中有两个网络数据集，即DBLP和Citeseer-M10。 每个数据集包含3个文件： 1. docs.txt : title information of each node in a network, each

g 有向无环图（DAG）的实现。 该实现是快速且线程安全的。 它可以防止添加循环或重复，从而始终保持有效的DAG。 该实现缓存后代和祖先，以加快后续调用的速度。 快速开始 跑步： package main import ( "fmt" "github.com/heimdalr/dag" ) func main () { // initialize a new graph d := NewDAG () // init three vertices v1 , _ := d . AddVertex ( 1 ) v2 , _ := d . AddVertex ( 2 ) v3 , _ := d . AddVertex ( struct { a string ; b string }{ a : "foo" , b : "bar" }) // add the above ve

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