- AI之DeepSeek
james二次元
AI人工智能AIDeepSeek
DeepSeek是一个开源的基于深度学习的搜索引擎,用于在大规模数据中进行高效的内容检索和相似度搜索。它利用深度学习技术,特别是嵌入(embedding)技术,以改进传统搜索引擎中基于关键词的匹配方式,能够对复杂的查询和内容进行更精确和智能的理解。DeepSeek主要侧重于基于语义的搜索,通过将数据(例如文本、图像、音频等)转换为向量表示,来实现更为精准的相似度搜索。它的应用场景包括但不限于自然语
- 企业 AI 之痛:使用DeepSeek 碰壁,Folib 制品库 “救场”
deepseek
概述在科技飞速发展的当下,以DeepSeek为代表的开源大模型为企业的智能化转型带来了无限可能,然而,其在应用过程中所暴露出的诸多问题,如网络安全隐患、数据与模型管理难题以及协作效率低下等,也让企业在拥抱新技术时面临着严峻挑战。博云牧品Folib制品库的出现,犹如一场及时雨,精准地解决了企业在使用开源大模型时的痛点。它不仅实现了Ollama私有化仓库部署,确保数据不出域,满足金融级合规要求,更在数
- 【总结分析篇】DeepSeek 百问百答:你想知道的关于 DeepSeek 的一切,都在这里!
再见孙悟空_
【2025AI学习从零单排系列】deepSeekDeepSeekAIAI编程AI写作人工智能
DeepSeek作为一款强大的AI工具,最近可是火得不行!你是不是也对它充满好奇,想一探究竟?别急,这篇博客就为你准备了100个关于DeepSeek的问题和解答,从基本功能到使用技巧,从应用场景到未来展望,一次性满足你的所有好奇心产品基础1.DeepSeek是什么?它是一款融合深度思考与联网搜索的智能工具,能帮你快速处理信息、解决问题。2.谁开发的DeepSeek?由专业的研发团队打造,致力于为用
- DeepEP:开源通信库的高效专家并行计算解决方案
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能
摘要DeepEP是一个专为Mixture-of-Experts(MoE)和专家并行计算设计的开源通信库。它提供高效的all-to-all通信模式,支持GPU之间的高吞吐量和低延迟数据交换。DeepEP旨在优化专家并行计算中的通信效率,确保在大规模分布式系统中实现高性能的数据处理。关键词开源通信库,专家并行,MoE计算,GPU交换,高效通信一、大纲11.1DeepEP开源通信库概述DeepEP是一个
- 【DeepSeek如何提升渗透测试的效率及防范安全漏铜,从0-1详细教】
生活De°咸鱼
安全专栏AIGC大数据web安全安全性测试AI编程
利用DeepSeek提升渗透测试效率信息收集与资产测绘自动化目标扫描:利用DeepSeek的联网搜索模式(RAG技术),在命令行输入目标网址或相关关键词,获取目标公开信息,如子域名、开放端口、历史漏洞记录等,生成资产拓扑图。例如:输入指令:获取example.com的子域名、开放端口及历史漏洞记录。也可上传目标系统的配置文件、日志或代码库,通过DeepSeek-R1模型分析潜在暴露面,如API密钥
- 超硬核!DeepSeek 全面赋能 FPGA 工程师,实操干货大放送
AI_DL_CODE
fpga开发DeepSeek人工智能深度学习AI大语言模型
摘要:本文聚焦DeepSeek大语言模型在FPGA开发中的实操应用。通过搭建Python通信环境,实现与模型交互,助力FPGA工程师多方面工作。涵盖代码编写与优化,如生成代码框架、获取优化建议;技术文档理解与撰写,像解读复杂文档、辅助撰写报告;问题排查与解决,提供故障诊断思路和解决方案;以及学习与知识拓展,定制学习路径、追踪前沿技术。虽存在挑战,但实操展示了其巨大潜力,为FPGA工程师提供高效工作
- 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的主要应用及核心技术
彬彬侠
自然语言处理NLP自然语言处理
自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。NLP在多个领域有着广泛的应用,并结合了多种先进的技术,包括机器学习(ML)、深度学习(DL)、统计模型以及规则方法。1.自然语言处理的主要应用1.1机器翻译(MachineTranslation,MT)应用场景:在线翻译:GoogleTranslate、DeepL、BaiduTranslate。跨语
- 基于DeepSeek的智能客服系统安全与隐私保护:构建可信赖的服务
Evaporator Core
微信小程序开发入门DeepSeek进阶开发与应用系统安全安全
在前四篇文章中,我们完成了智能客服系统的开发、部署、优化和扩展。然而,随着系统规模的扩大和用户数据的增加,安全与隐私保护问题变得尤为重要。本文将深入探讨如何构建一个安全可靠的智能客服系统,保护用户数据和隐私,同时确保系统的稳定运行。1.数据安全:保护用户信息用户数据是智能客服系统的核心资产,保护用户数据的安全是我们的首要任务。以下是几种常见的数据安全措施:1.1数据加密数据加密是保护用户信息的基本
- DeepSeek 高阶应用技术详解(4)
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用deepseek
1.引言在前三篇中,我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络(GNN)和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向,具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术,广泛应用于金融、气象、医疗等
- DeepSeek开源周合集
Vip.Gong
人工智能transformerchatgpt文心一言pythonscikit-learn深度学习
周一:FlashMLA,核心成就:GPU带宽利用接近理论极限,算力利用效率翻倍;周二:DeepEP,一个高效的MOE架构专家并行通信库:支持高效且优化后的全对全通信使用NVlink和RDMA进行节点内和节点间通信用于训练和推理填充的高吞吐量内核用于推理解码的低延迟内核原生支持FP8操作实现灵活的GPU资源控制,实现计算与通信重叠周三:DeepGEMM,一个通用的GEMM广义矩阵乘法库,支持FP8精
- AI时代已来!企业如何实现AI能力全覆盖?
人工智能
随着Deepseek的爆火,AI技术的应用成为企业关注的热点。未来不会应用AI的企业或者个人都将逐渐丧失竞争力。如何通过AI帮助企业转型创新,提升竞争力?如何帮助员工个人实现办公提效,提升人机协作能力?我们特别针对企业中高层管理者、企业基层员工及个人推出AI系列实战课程。课程介绍:随着AI技术的快速发展,企业如何引入和有效地应用AI,将AI与实际业务和办公场景结合,驱动企业的转型创新和业务的提质增
- 分享一个学习Ollama的开源项目,轻松上手大模型部署
可可南木
机器学习人工智能
最近deepseek火得不行,很多人都想在家里部署一个来玩一下,所以到处找资源学习。机缘巧合下搜到了这个项目,内容相当给力,不敢私藏,分享出来给需要的同学。项目地址:https://github.com/datawhalechina/handy-ollamalink在线阅读:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/link效果预览:感谢所有对该项
- deepseek+python实现对话中上传文件
守着黎明看日出
python开发语言
部署本地api:https://blog.csdn.net/qq_35809258/article/details/145481113实现持续对话:https://blog.csdn.net/qq_35809258/article/details/145490986通过以上两个链接基本对话环境齐备,直接进行下一步上传的文件类型可能有多种,需要安装所用到的python库pipinstallpytho
- 有效使用DeepSeek-R1的7大技巧:提升AI助手效能的秘诀
小李独爱秋
DeepseekAIGCAI编程prompt
在数字化浪潮中,AI助手已经成为我们不可或缺的伙伴。DeepSeekR1作为一款功能强大的AI助手,其高效性和灵活性备受用户青睐。然而,如何更好地利用DeepSeekR1,发挥其最大效能呢?本文将结合实际案例,分享7大有效的R1使用技巧,帮助你像CSDN大牛一样高效利用AI助手。技巧1:提出明确的要求技巧阐述:在与DeepSeekR1交互时,清晰明确的表达是关键。避免使用模糊不清的描述,这样可以减
- 用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络
gs80140
AIpytorchtensorflow神经网络
目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中,我们将介绍如何使用两大深度学习框架——PyTorch和TensorFlow,构建一个简单的全连接神经网络。该网络包含输入层、一个隐藏层和输出层,适合初学者理解神经网络的基本构建模块
- java23种设计模式-观察者模式
千里码!
设计模式后端技术#Java设计模式观察者模式
观察者模式(ObserverPattern)学习笔记编程相关书籍分享:https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details/145855793DeepSeek使用技巧pdf资料分享:https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details/1458840391.模式定义行为型设计模式,定义对象间
- 本地部署 deepseek-r1 1.5B方法-ubuntu20.04 python3.10 pycharm虚拟环境
Terry Cao 漕河泾
elasticsearch大数据搜索引擎
1.环境安装ubuntu20.04python3.10pycharm虚拟环境2.拉取代码虚拟环境下安装vllm:pipinstallvllmubuntu命令窗口安装sudoaptinstallgit-lfs初始化GitLFS安装GitLFS后,你需要虚拟环境命令窗口初始化它:gitlfsinstall拉取代码gitlfsinstallgitclonehttps://huggingface.co/d
- Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters
一只积极向上的小咸鱼
机器学习人工智能
这篇论文介绍了CASSINI,一种用于机器学习(ML)集群的网络感知作业调度器。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长,对高效GPU集群的需求日益增加。分布式机器学习训练工作负载的通信开销占据了训练迭代时间的很大一部分,而现有的ML调度器往往忽略了ML训练作业的通信模式。研究问题:该问题的研究目标是开发一种简单而有效的方法,能够在网络链路中高效地放置多个ML作业,
- java23种设计模式-中介者模式
千里码!
设计模式后端技术#Java设计模式中介者模式
中介者模式(MediatorPattern)学习笔记编程相关书籍分享:https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details/145855793DeepSeek使用技巧pdf资料分享:https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details/1458840391.模式定义行为型设计模式,通过定义一
- 人工智能丨大语言模型不再高不可攀!DeepSeek开源FlashMLA,开启AI新纪元
霍格沃兹测试开发学社测试人社区
人工智能语言模型开源
在人工智能技术飞速发展的今天,DeepSeek宣布开源其核心大语言模型框架——FlashMLA,这一举动引发了业界的广泛关注。那么,DeepSeek开源FlashMLA,究竟意味着什么?这不仅是一次技术上的开放,更是对行业生态、技术创新和长期价值的一次深刻诠释。技术民主化:降低门槛,赋能更多开发者DeepSeek开源FlashMLA,首先意味着技术民主化的进一步推进。大语言模型作为AI领域的核心技
- 扣子和DIfy调用deepseek对比分析
ISDF-CodeInkVotex
人工智能+科技前沿杂谈人工智能
近日,与网络高人学习,用Coze调用deepseek火山引擎版满血R1大模型,可以构建自己的业务级智能体,觉得还挺好玩的。又闻言,Dify、TensorFlow、PyTorch、Keras、Fastai、HuggingFace等工具可以微调诸如deepseek、chatgpt、doubao等大模型。下面重点讲Dify和Coze在调用deepseek上的区别做一个简要分析,供个人认知扫盲。1.调用方
- 使用 frp 实现内网穿透:从零到一的完整指南
山风wind
人工智能frpdeepseek内网穿透人工智能http
使用frp实现内网穿透:从零到一的完整指南DeepSeek满血版免费领啦!字节跳动火山引擎官方,免费抵扣3625万tokens,畅享R1与V3模型!参与入口:点击进入为什么需要内网穿透?在日常开发或家庭网络中,我们常常需要访问位于内网(如公司、家庭局域网)的设备或服务(如远程桌面、NAS、Web服务器)。然而,由于缺乏公网IP或防火墙限制,这些服务无法直接从外网访问。内网穿透(NAT穿透)技术应运
- 从卡顿到丝滑:火山引擎DeepSeek-R1引领AI工具新体验
不苒
人工智能火山引擎
方舟大模型体验中心全新上线,免登录体验满血+联网版DeepSeekR1模型及豆包最新版模型:https://www.volcengine.com/experience/ark?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=GO9H7M38告别DeepSeek卡顿,探索火山引擎DeepSeek-R1的丝滑之旅在AI辅助工具日益普及的今天,DeepSeek作为众多开发者
- 基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeek R1搭建RAG知识库实战指南
山风wind
人工智能火山引擎deepseeklangchainlangchain4jRAG知识库数据仓库
基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeekR1搭建RAG知识库实战指南基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeekR1搭建RAG知识库实战指南基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeekR1搭建RAG知识库实战指南一、注册火山引擎账号二、RAG技术核心原理三、环境与工具准备1.核心组件2.依赖配置(Maven)四、代码实现步骤步骤1:初始化DeepSeek模型步骤2
- 【AI+智造】用DeepSeek支持设备温度、振动、速度、加速度量化数据的应用方案——以常州新能源动力电池制造企业为例
邹工转型手札
Duodoo开源企业信息化Odoo18开源人工智能制造数据分析
作者:Odoo技术开发/资深信息化负责人日期:2025年2月25日一、常州制造业特点与行业选择依据常州作为“中国新能源之都”,其制造业的核心竞争力体现在新能源产业链的垂直整合能力、智能化升级需求以及科创资源的集聚效应。2024年,常州新能源产业规模突破8500亿元,动力电池产业链完整度高达97%,产业集聚度全国第三,投资热度连续三年全国第一。以动力电池行业为例,其生产设备需高精度控制温度、振动、速
- 泛微全面接入DeepSeek大模型,助力组织升级数智化应用场景
泛微OA办公系统
泛微DeepSeek
近日,泛微公司旗下所有产品全面接入DeepSeek大模型,借助泛微2024年发布的数智大脑Xiaoe.AI,可快捷方便为客户搭建“DeepSeek大模型+专业小模型+智能体”的数智底座,并可量身定制更安全、高效、国产化的数智化解决方案,助力组织管理与业务、财务一体化数智运营升级。在接入DeepSeek大模型后,泛微将借助DeepSeek强大的自然语言处理、机器学习、推理等能力,显著提升泛微各项产品
- 深度学习的前沿与挑战:从基础到最新进展
Jason_Orton
深度学习人工智能数据挖掘机器学习
目录引言什么是深度学习?深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)3.生成对抗网络(GAN)4.变分自编码器(VAE)5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理(NLP)3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习(DeepLearning)近年来成为人工智能领域的核心技术之
- 【最全福利】全套清华大学DeepSeek教程
大模型入门学习
AI大模型人工智能学习大模型入门大模型DeepSeekAI
在AI浪潮中,清华大学再次引领风骚!DeepSeek作为清华大学推出的开源AI模型,不仅在技术上取得了突破,更通过一系列教程和资源,让普通人也能轻松上手。今天,就让我们一起探索清华大学分享的五个DeepSeek宝藏资源。01DeepSeek从入门到精通简介:这份由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室编写的教程,堪称DeepSeek的“武林秘籍”。它不仅详细介绍了DeepSeek的核
- python系列&deep_study系列:使用python操作麦克风录制讲话,实时语音识别转换为文字
坦笑&&life
AI系列python语音识别xcode
使用python操作麦克风录制讲话,实时语音识别转换为文字使用python操作麦克风录制讲话,实时语音识别转换为文字项目步骤VoskPyaudio完整代码使用python操作麦克风录制讲话,实时语音识别转换为文字在这个项目中,我们将建立一个系统,它可以使用麦克风录制现场讲话,然后通过语音识别进行转录。这可用于自动记录和转录会议、讲座和其他活动,能过自动记录演讲内容。我们将编写代码,来开始和停止录音
- 【AI学习】2024年末一些AI总结的摘录
bylander
AI学习人工智能gpt学习
看到不少的总结,边摘录边思考。尤其是这句话:“人类真正的问题是:我们拥有旧石器时代的情感、中世纪的制度和神一般的技术”。22024生成模型综述来自@爱可可-爱生活2024年见证了AI领域的重大飞跃。从OpenAI的主导地位到Claude的异军突起,从xAI到中国的DeepSeek和Qwen,整个行业呈现出百花齐放的态势。让我们梳理2024年的关键进展,并展望2025年的研究方向。大语言模型:架构创
- 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