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深度学习人工智能
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和老莫一起学AI
人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中,AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力,正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景,展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策,并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗:精准辅助,提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析,能够协助医生进行更为精准的诊断。例如,百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
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重庆钢铁侠
经验分享
本文将从技术文档的规划布局、语言表达以及更新与维护三个方面入手,探讨如何打造一份出色的技术文档,确保信息的系统性、连贯性以及时效性。一:技术文档的规划布局1.1确定文档的整体架构技术文档的规划布局是确保信息呈现系统性和连贯性的关键。首先,需要确定文档的整体架构,这包括章节设置和逻辑顺序。一个好的架构应该能够清晰地指导读者从入门到精通。章节设置:根据文档的目的和受众,合理设置章节。例如,对于深度学习
- 基于深度学习的推荐系统构建:Movielens 数据集
fresh的转码之路
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基于深度学习的推荐系统构建:Movielens数据集依赖环境代码语言:python3.11.5开发平台:pycharmtensorflow版本:2.18.0MovieLen1M数据及简介MovieLens1M数据集包含包含6000个用户在近4000部电影上的100万条评分,也包括电影元数据信息和用户属性信息。下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/mov
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神探阿航
计算机产业科普与思考算法人工智能机器学习数据挖掘深度学习
引言2025年1月19日,在美国宣布暂停服务,这一事件引发了全球用户的广泛关注。作为全球最受欢迎的短视频平台之一,其成功离不开其强大的技术支撑,尤其是其个性化推荐算法和AI驱动的创作工具。然而,随着全球市场环境的变化,它面临的技术与运营挑战也日益凸显。本文将深入分析其技术核心、全球化运营中的挑战及其未来发展方向。核心:个性化推荐引擎其算法是其成功的关键,其核心在于个性化推荐引擎。该引擎采用深度学习
- YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构
AI架构设计之禅
AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构关键词:目标检测,深度学习,YOLOv8,Transformer,计算机视觉,卷积神经网络摘要:目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构,进一步
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转角再相遇
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近年来,图像生成技术取得了显著进展,推动了计算机视觉和生成对抗网络(GAN)等领域的发展。Imagen是一个新兴的图像生成大模型,其在生成高质量、逼真图像方面表现出色。本文将详细讲解Imagen的基本原理、架构、训练流程及应用场景。1.Imagen的基本原理1.1什么是Imagen?Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型,结合了自注意力机制(Self-attentionMechanism)和
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一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库,通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存,其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能,无需修改模型结构,专门设计用于加速大规模语言模型(LLM)的推理过程。它通过优化显存管理、支持大模型的批处理推理以及减少不必要的内存占用,来提高多GPU环境下的推理速度和效率。VLLM的核心特点包括:显存高效性:VLLM能够动态管理显存,
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- 计算机视觉与深度学习:使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器(MATLAB源码-Faster R-CNN)
ZhShy23
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在人工智能领域,计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据,从而做出有意义的决策。其中,目标检测是计算机视觉中的一项关键技术,它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用,在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术,特别是FasterR-CNN模型,来训练一个车辆检测器。文章目录一
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像增强技术通过算法改善图像质量,GAN作为一种生成对抗网络,在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练,GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强,包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习,你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用,提高图像处理和深度学习的技能。1
- 【Python】已解决:WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i
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个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
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###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架,它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量(Tensors)。张量是一个多维数组,类似于NumPy中的ndarray,但它是基于GPU的,支持自动求导。本文将详细介绍PyTorch中的Tensor包,包括张量的创建、运算、形状变换、索引与切片、以及重要的张量处理方式。####一、张量的创建在PyTorch中,可以
- ChatGPT详解
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ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型(NLP),全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer,于2022年11月30日发布。以下是对ChatGPT的详细介绍:###一、技术架构与原理1.**技术架构**:ChatGPT建立在Transformer架构之上,这是一种深度学习模型,特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制,允许模型在
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市面上AI绘画工具众多,它们利用深度学习和图像处理技术,为用户提供了丰富的创作体验和可能性。以下是对几款主流AI绘画工具的详细介绍及横向对比:一、主流AI绘画工具介绍Midjourney简介:Midjourney是一个独立的研究实验室,专注于人工智能绘图,被广泛应用于设计、艺术创作、广告制作等领域。特点:以其强大的图像生成能力和跨界融合的创新特点著称,能够根据文本描述和视觉输入生成兼具故事性与视觉
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文心一言和GPT-4都是当前非常先进的人工智能语言模型,它们各自具有独特的特点和优势。以下是对这两款工具的全面比较:文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型,它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源,具备出色的语言理解和生成能力。文心一言在中文处理方面尤为出色,能够准确理解中文语境和语义,生成流畅、自然的中文文本。文心一言还具备丰富的知识库和推理能力,能够回答各种问题,提供有用的信息和建议。
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基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统,旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。结合深度学习技术,这类AI可以更好地应对动态和复杂的任务需求。1.基于深度学习的认知架构的组成一个典型的基于深度学习的认知架构包含多个关键模块:感知模块:负责从外部环境中获取数据,处理和提取特征。深度学习
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文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE(均方误差)与MAE(平均绝对误差)的损失函数,旨在克服两者的
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介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数,以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计,充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节,帮助你快速入门。为什么选择UltralyticsYOLO进行训练?高效性:无论是单GPU设置还是跨多个GPU扩展,都能充分利用你的硬件。多功能性:
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问题描述:YOLOV8作为目前主流的深度学习网络,支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型,我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时,应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢?YOLOV8官网:https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLOV8n/s/m/l/x信息
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WangYan2022
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熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能,系统学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识,以及具体的代码实现方法,同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
- 深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑
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ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读,主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调,模型能够理解语言的语法和语义,并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理(NLP)和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
- 厉害了,LSTM+Transformer王炸创新,精准度又高了!
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LSTMtransformer
【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型,近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。它巧妙地融合了长短期记忆网络(LSTM)在处理时序数据方面的专长和Transformer在捕捉长距离依赖关系上的优势,从而在文本生成、机器翻译、时间序列预测等多个领域取得了突破性的进展。这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度,还优化了性能和训练效率,使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如,最
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Mr' 郑
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引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展,GPU(图形处理器)因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。然而,随着模型规模的增长和技术的进步,构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。当前挑战算力分配与资源优化在多用户共享GPU集群的环境下,合理分配计算资源并确保每个任务能够高效运行是一项挑战。这不仅涉及到硬件资
- 详解深度学习中的Dropout
nk妹妹
深度学习深度学习人工智能
Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术,其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元(即将其输出置为零)。以下是对这一操作的详细解释:一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系,迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力,防止过拟合。二、具体实现随机选择:在每次训练迭代中,以一定的概率p(通常设定为0.2到0.5之间)随机选
- 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