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能力越小责任越小YA
论文阅读笔记时序预测Transformer
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- 若依AI(VUE3 个人学习记录--更新中)
涉世尚浅哇
学习javamybatismavenvue.jsnode.jsmysql
一、环境搭建1.若依Vue前后端代码拉取前端仓库地址:https://gitee.com/ys-gitee/RuoYi-Vue3后端仓库地址:https://gitee.com/y_project/RuoYi-Vue2.后端.yml文件(admin模块下)2.1.修改数据库账号密码以及路径2.2.修改redis密码3.新建数据库ry-vue并导入数据库表数据4.下载前端依赖在导入的RuoYi-Vu
- 【深度学习笔记】1 数据操作
RIKI_1
深度学习深度学习笔记人工智能
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图数据操作在深度学习中,我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础,本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。在PyTorch中,torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy,你会发现Tensor和NumPy的多维数组非常类似。然而,Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能,这些使
- 【深度学习模型】6_3 语言模型数据集
RIKI_1
深度学习深度学习语言模型人工智能
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集(周杰伦专辑歌词)本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集,并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式。为此,我们收集了周杰伦从第一张专辑《Jay》到第十张专辑《跨时代》中的歌词,并在后面几节里应用循环神经网络来训练一个语言模型。当模型训练好后,我们就可以用这个模型来创作歌词。6.3.1
- 【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现
RIKI_1
深度学习深度学习笔记rnn
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中,我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型,并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作。首先,我们读取周杰伦专辑歌词数据集:importtimeimportmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimport
- 【深度学习笔记】6_10 双向循环神经网络bi-rnn
RIKI_1
深度学习深度学习笔记rnn
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的,因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递。有时候,当前时间步也可能由后面时间步决定。例如,当我们写下一个句子时,可能会根据句子后面的词来修改句子前面的用词。双向循环神经网络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更
- Android 的 RecyclerView SnapHelper 介绍
JeffreyWorld
本文为NickRout发布于Medium的文章译文原文链接为DetectingsnapchangeswithAndroid’sRecyclerViewSnapHelper本文仅作为个人学习记录所用。如有涉及侵权,请相关人士尽快联系译文作者。SnapHelper是AndroidXRecyclerView软件包的重要补充。简而言之,它可用于更改RecyclerView的行为,用于辅助RecyclerV
- 【工程记录】ChatGLM3-6B 部署的详细教程(Windows)
LZXCyrus
工程记录windows人工智能语言模型自然语言处理AIGCnlp深度学习
文章目录写在前面1.环境配置2.下载ChatGLM3-6b模型3.实现pycharm运行web_demo写在前面仅作个人学习记录用。本文记录ChatGLM3-6B在Windows操作系统中的部署的详细方法。1.环境配置Github地址:ChatGLM3作者注释:transformers库版本推荐为4.30.2,torch推荐使用2.0及以上的版本,以获得最佳的推理性能。为了防止依赖之间的版本冲突,
- 【论文笔记】Multi-Chain Reasoning:对多思维链进行元推理
LZXCyrus
论文笔记论文阅读人工智能AIGC深度学习prompt自然语言处理nlp
目录写在前面1.摘要2.相关知识3.MCR方法3.1生成推理链3.2基于推理链的推理4.实验4.1实验设置4.2实验结果5.提及文献写在前面文章标题:AnsweringQuestionsbyMeta-ReasoningoverMultipleChainsofThought论文链接:【1】代码链接:暂无仅作个人学习记录用1.摘要现代多跳问答系统(QA)通常将问题分解为一系列的推理步骤,称为思维链(C
- 场景图生成综述
Mr___WQ
计算机视觉人工智能深度学习
SG(SceneGraph,场景图)能够很好地帮助人们对视频场景的理解,SGG(SceneGraphGeneration)这一研究方向让我有必要去对这一领域进行全面的了解,先写一部分,后面补全,挑重要的翻译了下,仅用作个人学习记录。参考论文:2104.01111.pdf(arxiv.org)https://arxiv.org/pdf/2104.01111.pdf摘要场景图是对场景的结构化表示,可以
- move_base 中使用自定义的全局/局部路径规划插件
华璃
ROSros机器人算法
个人学习记录,参考的博客文末都有链接文章目录1.自定义路径规划头文件my_global_planner.h2.自定义路径规划算法my_global_planner.cpp3.配置CMakeLists.txt文件4.配置package.xml文件5.自定义插件描述文件my_global_planner_plugin.xml6.move_base中使用插件方法一方法二创建功能包fixed_route1
- 设计模式② :交给子类
猫吻鱼
#《图解设计模式》设计模式
文章目录一、前言二、TemplateMethod模式1.介绍2.应用3.总结三、FactoryMethod模式1.介绍2.应用3.总结参考内容一、前言有时候不想动脑子,就懒得看源码又不像浪费时间所以会看看书,但是又记不住,所以决定开始写"抄书"系列。本系列大部分内容都是来源于《图解设计模式》(【日】结城浩著),内容仅用于个人学习记录,可随意转载。二、TemplateMethod模式Template
- 认识devops那点事(思维导图,流程大图,工具链)
假装好会
笔记devops运维
devops该文章仅用于个人学习记录,所有图片来自其他博主,如有侵权请联系删除文章目录devops一、DevOps是什么?二、流程大图三、工具链一、DevOps是什么?他是一种思想或者方法论。简单来说DevOps是敏捷研发中持续构建(ContinuousBuild,CB)、持续集成(ContinuousIntegration,CI)、持续交付(ContinuousDelivery,CD)的自然延伸
- 置顶> 个人学习记录一览
@Tianwx
学习算法linux开发语言bash运维c++
个人学习记录一览表写个说明 知识学的好,不如笔记记得好,知识点的遗忘在所难免,这里记录我个人的学习过程,以备后面二次学习使用。Linux操作系统Linux操作系统001-介绍Linux操作系统002-VMwareWorkstation的相关操作Linux操作系统003-系统目录介绍Linux操作系统004-远程连接Linux操作系统005-使用vi进行文本编辑Linux操作系统006-操作系统的
- 深度生成模型之GAN优化目标设计与改进 ->(个人学习记录笔记)
slience_me
机器学习生成对抗网络学习笔记
文章目录深度生成模型之GAN优化目标设计与改进原始GAN优化目标的问题1.JS散度度量问题2.梯度问题优化目标的设计与改进1.最小二乘损失GAN2.Energy-basedGAN(EBGAN)3.WassersteinGAN4.WGAN-GP5.BoundaryEquilibriumGAN(BEGAN)6.LossSensitiveGAN7.RelativeisticGAN深度生成模型之GAN优化
- 深度生成模型之图像翻译GAN ->(个人学习记录笔记)
slience_me
机器学习生成对抗网络学习笔记
文章目录深度生成模型之图像翻译GAN图像翻译的应用1.风格迁移2.数据增强3.经典图像任务4.内容创作5.人脸图像编辑6.人体图像编辑图像翻译模型1.有监督图像翻译模型2.无监督图像翻译模型3.多域图像翻译模型深度生成模型之图像翻译GAN图像翻译的应用1.风格迁移各类风格化应用2.数据增强仿真数据,增强数据的多样性3.经典图像任务图像上色,图像分割,边缘检测,图像增强,超分辨,图像修复等4.内容创
- 深度生成模型之GAN的评估 ->(个人学习记录笔记)
slience_me
机器学习生成对抗网络学习笔记
文章目录深度生成模型之GAN的评估图像翻译的应用1.风格迁移2.数据增强3.经典图像任务4.内容创作5.人脸图像编辑6.人体图像编辑图像翻译模型1.有监督图像翻译模型2.无监督图像翻译模型3.多域图像翻译模型深度生成模型之GAN的评估图像翻译的应用1.风格迁移各类风格化应用2.数据增强仿真数据,增强数据的多样性3.经典图像任务图像上色,图像分割,边缘检测,图像增强,超分辨,图像修复等4.内容创作交
- 深度生成模型之数据生成GAN ->(个人学习记录笔记)
slience_me
机器学习生成对抗网络学习笔记
文章目录深度生成模型之数据生成GAN数据生成的应用1.图片设计创作2.数据增强3.数据仿真4.视频生成、预测、编辑5.语音生成6.文本生成图像生成模型结构1.基本卷积GAN2.多尺度与残差GAN模型3.条件生成GAN4.半监督条件GAN模型5.属性向量的学习6.分层属性模型StyleGAN深度生成模型之数据生成GAN数据生成的应用1.图片设计创作生成重复性工作多,且需要一定创作能力的作品2.数据增
- 深度生成模型之自编码器与变分自编码器 ->(个人学习记录笔记)
slience_me
机器学习学习笔记
文章目录深度生成模型之自编码器与变分自编码器自编码器AE1.定义2.自编码器的应用变分自编码器(VAE)1.理论求解2.模型求解3.优化目标4.再参数化策略AE与VAE的对比AE与VAE的主要局限性深度生成模型之自编码器与变分自编码器自编码器AE1.定义Auto-Encoder,学习输入数据的有效编码2.自编码器的应用降维/可视化,去噪等变分自编码器(VAE)VariableAuto-Encode
- 深度生成模型之GAN基础 ->(个人学习记录笔记)
slience_me
机器学习生成对抗网络学习笔记
文章目录深度生成模型之GAN基础生成对抗网络1.生成对抗网络如何生成数据2.生成对抗原理3.GAN的核心优化目标4.D的优化5.GAN的理想状态6.GAN的训练7.梯度不稳定与模式崩塌(collapsemode)问题8.梯度消失问题深度生成模型之GAN基础生成对抗网络1.生成对抗网络如何生成数据生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN),不显式地估计出数据分布
- 【机器学习合集】深度生成模型 ->(个人学习记录笔记)
slience_me
机器学习机器学习学习笔记
深度生成模型深度生成模型基础1.监督学习与无监督学习1.1监督学习定义在真值标签Y的指导下,学习一个映射函数F,使得F(X)=Y判别模型DiscriminativeModel,即判别式模型,又称为条件模型,或条件概率模型生成模型GenerativeModel,即生成式模型生成模型与判别模型的对比表达能力,灵活性,学习难度生成模型和判别模型是深度学习中两种不同类型的模型,它们在任务和目标上有一些关键
- android AOP面向切面编程---AspectJ使用
Brook_liu
以下内容仅为个人学习记录一、配置AspectJ方法一使用github上开源的SDK(1)在项目根目录的build.gradle里依赖AspectJXdependencies{classpath'com.hujiang.aspectjx:gradle-android-plugin-aspectjx:2.0.8'}(2)在app项目的build.gradle里应用插件applyplugin:'andr
- 前端基础知识点总结(个人学习记录)
Zac Kevin
前端知识点前端知识点es6
TypeScript1.可兼容JavaScript;相比js,加入了注释;添加一个完整的类结构,更好的面向对象;2.MacOSX环境搭建:2.1.安装homebrew(套件管理器)官网:brew.sh:ruby-e"$(curl-fsSLhttps://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"2.2安装npm(nodej
- Spring 源码分析补充篇一 :DeferredImportSelector 的处理
猫吻鱼
#源码分析补充篇
文章目录一、前言二、DeferredImportSelector三、源码分析1.DeferredImportSelector的预处理2.DeferredImportSelector的真正处理2.1handler::register2.2handler.processGroupImports()一、前言本系列是在重看源码分析过程中,对一些遗漏内容的补充,内容仅用于个人学习记录,写的会比较随性,难免有
- mapstruct个人学习记录
迷失的小鹿
javajava
mapstruct核心技术学习简介入门案例maven依赖IDEA插件单一对象转换测试结果mapping属性Spring注入的方式测试集合的映射set类型的映射测试map类型的映射测试@MapMappingkeyDateFormatvalueDateFormat枚举映射基础入门简介在工作中,我们经常要进行各种对象之间的转换。PO:persistentobject持久对象,对应数据库中的一条VO:vi
- Pytorch(GPU)训练RE-NET知识表示学习模型-记录
yi拾三
环境配置pytorch自然语言处理
个人学习记录2021.1.270下载模型文件地址:INK-USC/RE-Net保存在文件夹【RE-Net】里,文件如图1配置环境用的是anaconda+pycharm安装anaconda安装pycharm确定版本匹配情况主要是显卡型号、驱动版本,cuda版本,cudnn版本,Torch版本查看显卡及驱动现在用的是win10,Win10系统下如何查看电脑显卡的型号配置直接在任务管理器中看了查看/安装
- Vue框架学习笔记——条件渲染:v-show和v-if
Aer_7z
Vue框架学习笔记vue.js学习笔记
文章目录前文提要条件渲染v-showv-ifv-else-if和v-else特殊写法,很多个一致的v-if如何消除总结前文提要本人仅做个人学习记录,如有错误,请多包涵主要学习链接:尚硅谷Vue2.0+Vue3.0全套教程丨vuejs从入门到精通条件渲染条件渲染顾名思义是符合条件了才给你渲染出来,才显示出来。可以使用两种指令完成这个操作:v-show和v-if指令。其中v-show指令隐藏不显示的元
- Vue框架学习笔记——列表渲染:v-for
Aer_7z
Vue框架学习笔记vue.js学习笔记
文章目录前文提要代码正文前文提要本人仅做个人学习记录,如有错误,请多包涵主要学习链接:尚硅谷Vue2.0+Vue3.0全套教程丨vuejs从入门到精通代码正文{{p.name}}-{{p.age}}Vue.config.productionTip=falseconstvm=newVue({el:'#box',data:{persons:[{id:1,name:'张',age:18},{id:2,n
- Vue框架学习笔记——绑定class样式和绑定style样式
Aer_7z
Vue框架学习笔记vue.js学习笔记
文章目录前文提要class样式的三种绑定方法(图片来自参考链接)style样式(内联形式)总结前文提要本人仅做个人学习记录,如有错误,请多包涵主要学习链接:尚硅谷Vue2.0+Vue3.0全套教程丨vuejs从入门到精通class样式的三种绑定方法(图片来自参考链接)多数是使用的对象写法进行样式绑定,之所以写成这样都是为了方便使用,是经过筛选后的写法。html代码:data中的写法:样式对象,每个
- node.js学习笔记——内部模块、自定义模块的导入和使用方式
Aer_7z
node.js学习笔记
文章目录前文提要内部模块fs模块导入方式fs.readFilefs.writeFilepath模块导入方式__dirnamepath.joinhttp模块导入方式创建服务器实例绑定request事件启动服务器自定义模块和第三方模块导入方式模块作用域共享方式前文提要本人仅做个人学习记录,如有错误,请多包涵主要学习链接:黑马程序员Node.js全套入门教程,nodejs新教程含es6模块化+npm+e
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理