- 认知科学:解决复杂问题的5个关键策略
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍认知科学是一门研究人类思维、认知和行为的科学。它涉及到大脑、神经科学、心理学、语言学、人工智能和计算机科学等多个领域。认知科学试图揭示人类如何理解和处理信息,以及如何进行决策和行动。在本文中,我们将探讨5个关键策略,这些策略可以帮助我们解决复杂问题。这些策略包括:模式识别规则抽取推理和逻辑推理知识表示和知识图谱多模态处理我们将在接下来的部分中详细讨论这些策略,并提供代码实例和数学模型公
- 2024年最佳Todo清单APP:从效率到协作全覆盖
任务管理工具todolist
大量研究表明,人类大脑并不擅长同时处理多项任务。在多任务处理时,大脑需要频繁切换注意力,每次切换都会消耗时间和精力,这种现象被称为“切换成本”(SwitchingCost)。心理学家Rubinstein、Meyer和Evans在2001年的研究中指出,任务切换会导致思维停顿,延长完成任务的时间。他们发现,在处理复杂任务时,效率可能下降高达40%。此外,Cowen(2001)的研究进一步指出,人类的
- 智商测试原理全解析:从心理学到统计学,一文读懂(包含数据接口
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职场发展职场和发展求职招聘单一职责原则
智力测验(IntelligenceTest)是有关人的普通心智功能的各种测验的总称,又称普通能力测验。编制这类测验的目的是为了综合评定人的智力水平。早期编制的智力测验多采取个人测验的形式,这是单独评估心智功能的最好方法。国际上常用的个人智力测验主要有两种:斯坦福-比奈智力量表和韦克斯勒智力量表。现在常用测验包括:比奈-西蒙智力量表、韦克斯勒智力量表、斯坦福一比奈智力量表、瑞文标准智力测验、军队甲种
- python自制MBTI 16型人格测试1.0
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什么是16型人格测试16型人格测试也叫MBTI(Myers-BriggsTypeIndicator)测试,它是一种基于心理学理论的人格测评工具。这个理论最初是由凯瑟琳・库克・布里格斯(KatharineCookBriggs)和她的女儿伊莎贝尔・布里格斯・迈尔斯(IsabelBriggsMyers)在20世纪40年代开发的。它的理论基础是瑞士心理学家卡尔・荣格(CarlJung)的心理类型理论。MB
- 【过大的压力如何限制人类潜能:神经科学与认知心理学的深度解析】
调皮的芋头
神经网络人工智能机器学习数据库
过大的压力如何限制人类潜能:神经科学与认知心理学的深度解析一、神经生化机制:压力激素的认知锁链皮质醇风暴的神经毒性持续高压下,下丘脑-垂体-肾上腺轴(HPA轴)过度激活,导致皮质醇浓度突破临界阈值(>20μg/dL)。该激素通过以下途径摧毁认知基础:海马体萎缩:抑制脑源性神经营养因子(BDNF)生成,使海马神经再生速率降低40%(Sapolsky,2003)前额叶皮层失活:阻断谷氨酸能传递,导致执
- #深度优化提示词模板:解锁DeepSeek R1终极潜力的系统方案
领码科技
AI应用技能篇低代码提示词优化DeepSeekR1AI交互设计智能对话系统
摘要本文提出针对DeepSeekR1大模型的深度提示词优化体系,基于认知心理学原理与机器学习特征构建四维优化框架。通过解析模型工作机制、设计结构化模板、实战案例验证及进阶调优策略,形成覆盖基础到高阶的完整优化方案。研究显示优化后的提示词模板可使任务准确率提升40%,响应相关性提高55%。方案兼具理论深度与实践价值,为开发者提供可落地的优化指南。关键词:提示词优化、DeepSeekR1、AI交互设计
- 摘录及思考《被讨厌的勇气》
智阅人生
生活交友学习
生活给我们各种束缚,表面看起来,这些束缚是时间的、金钱的、人际关系的,但实际上,这些束缚是心灵的。第一个束缚,来自过去。从精神分析创始人弗洛伊德开始,许多心理学家都相信人是过去、尤其是童年经历的产物,这些经历变成了潜意识,决定着我们的人生。阿德勒却告诉我们,重要的不是过去,而是你怎么看待过去,而我们对过去的看法,是可以改变的。比如,和异性谈话会脸红,这是一种典型的社交焦虑,但阿德勒告诉我们,探讨这
- 什么是情绪分析?基本指南
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人工智能科技科技语音识别人工智能自然语言处理
情感分析用于了解文本中的观点、情感和态度。情绪分析也称为情绪分类或观点挖掘,允许您通过提取特定单词或短语来确定内容是正面、消极还是中性。情绪分析的主要目的是分析公众对某些产品、事件、人或想法的看法。过去几年来,该领域取得了重大进展,这主要是由于用户生成的情绪分析数据空前增长。它现在有无数的应用,为大企业、政治、心理学和社会学提供见解。本基本指南旨在概述情绪分析:基本面、各种类型的情绪分类、工作原理
- 书籍-《人工智能:原理与实践》
人工智能机器学习深度学习
书籍:ArtificialIntelligence:PrinciplesandPractice作者:GeorgeLuger出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《人工智能:原理与实践》01书籍介绍本书全面介绍了人工智能(AI),涵盖了理解AI所需的基础计算技术、数学原理、哲学思考以及工程学科。《人工智能:原理与实践》强调了AI的跨学科性质,整合了心理学、数学、神
- 互联网产品经理
西部驯兽师
项目管理软件工程方法论产品经理
要成为高级互联网产品经理,需要系统性地构建知识体系、规划职业路径、积累实战经验并建立行业影响力。以下是具体路径和建议:一、知识体系构建1.核心能力模块市场与用户洞察:掌握市场分析工具(SWOT、PESTEL、波特五力模型)。精通用户研究方法(问卷、访谈、用户画像、A/B测试)。学习行为心理学(如《影响力》《思考,快与慢》)。产品设计与技术基础:熟悉产品设计工具(Axure、Figma、墨刀)。理解
- 如何了解和学习“已知的未知”
由数入道
学习
了解和学习“已知的未知”(KnownUnknowns)是系统性知识管理的关键环节,需要建立结构化认知体系。以下提供融合认知科学、教育心理学和系统工程学的完整方法论,包含6大核心模块、28项具体技术,并配备量化指标和工具链。一、知识缺口识别系统1.认知地形测绘理论模型:基于VanMerriënboer的“四要素教学设计模型”(4C/ID)实施方法:知识域边界标定:使用领域本体论工具(Protege)
- 金钱与幸福
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个人成长
人们普遍认为“金钱买不到幸福”这一观点,可能是由多种复杂因素共同作用导致的认知偏差。以下从心理学、社会文化、个体经验等角度分析可能的原因:一、心理学视角:幸福的边际效用递减基本需求满足后的阈值效应金钱在满足生存需求(食物、住房、医疗等)时对幸福感提升显著,但达到一定阈值后(如收入覆盖基本安全和舒适生活),其边际效用递减。研究表明,年收入超过约7.5万美元(因地而异)后,金钱对幸福的增益逐渐减弱。许
- 机器学习,我们主要学习什么?
悠然的笔记本
机器学习机器学习
机器学习的发展历程机器学习的发展历程,大致分为以下几个阶段:1.起源与早期探索(20世纪40年代-60年代)1949年:Hebb提出了基于神经心理学的学习机制,开启了机器学习的先河1950年代:机器学习的起源与人工智能的探索紧密相连。例如,1956年,达特茅斯会议标志着人工智能的诞生,机器学习作为其重要分支也开始受到关注1960年代:出现了早期的机器学习算法,如1967年诞生的K最近邻算法(KNN
- [机缘参悟-130] :《洞见》:为什么佛学是真的 -1-人的感觉、感受是自然选择的结果,是为基因传承服务的,苦和烦等各种感觉是个性化的幻觉,从心理学看佛学
文火冰糖的硅基工坊
随缘参悟领导力情商结构化架构自我认知
目录一、心理学对人的感觉的解释1.1感觉、知觉/感知、思维=》意识结果1.2感觉与其种类1.3知觉1.4感知1.5思维1.6意识1.7潜意识:灵修关注的领域1.8情绪二、情绪管理2.1情绪管理的方法2.2积极的思维方式2.3情绪管理的本质三、进化心理学对感知和情绪的解释3.1概述3.2进化心理学解释为什么人的情绪中,负面情绪占绝大多数3.3进化心理学解读人的快乐情绪3.4进化心理学解释为什么人的情
- 人生的六大智慧
Yage520
职场和发展学习方法创业创新程序员创富人工智能
阿德勒的智慧,特别是在《被讨厌的勇气》一书中的哲学,涵盖了多个方面的深刻思想,核心思想是个人责任、自由、勇气和人际关系的健康。这些理念从心理学的角度出发,既能帮助我们理解自身的心理状况,又能为我们在现实生活中提供有益的指导。以下是一些阿德勒智慧的核心要点:1.责任的智慧阿德勒的核心思想之一是每个人都应当为自己的生活负责。他认为,幸福不是外部条件的产物,而是通过选择、行动和自我承担责任来实现的。每个
- 云开发微信小程序 - 最近火到爆的的MBTI十六人格测试
大明湖畔猿大头
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写在开头-什么是MBTI人格测试?迈尔斯-布里格斯类型指标(Myers–BriggsTypeIndicator,MBTI)是由美国作家伊莎贝尔·布里格斯·迈尔斯和她的母亲凯瑟琳·库克·布里格斯共同制定的一种人格类型理论模型。该指标以瑞士心理学家卡尔·荣格划分的8种心理类型为基础,从而将荣格的心理类型理论付诸实践,经过二十多年的研究后,编制成了迈尔斯-布里格斯类型指标。迈尔斯在荣格的优势功能和劣势功
- 天童美语:社交能力决定幸福感
消息快传
其他
我们常常追求物质生活的丰富和经济的稳定,认为这是幸福感的来源。然而,心理学家们研究发现,与稳定的经济支持相比,孩子的幸福感往往更多地来自于社交。哈尔滨天童教育今天带大家聊聊,社交究竟拥有怎样的力量,让人感受到幸福?社交能力使人感受到归属感。作为群居动物,人类天生就有与他人建立联系的需求。在社交互动中,我们寻找志同道合的朋友,共同分享生活的喜怒哀乐。这种彼此关心、互相支持的情感纽带,让我们感受到自己
- 因果推断与机器学习—因果推断入门(1)
樱花的浪漫
因果推断机器学习人工智能计算机视觉搜索引擎深度学习算法
在机器学习被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景(如社交网络、电商、搜索引擎等)的今天,因果推断的重要性开始在机器学习社区的论文和演讲中被不断提及。图灵奖得主YoshuaBengio在对系统2(system2,这个说法来自心理学家DanielKahneman的作品,人类大脑由两套系统构成:系统1负责快速思考,做出下意识的反应;系统2则负责比较耗时的思考,如理解事物之间的因果关系)的畅想中强调,在实现
- 相关性分析——点二列相关分析
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知识分享机器学习数据分析
点二列相关分析(Point-BiserialCorrelationAnalysis)点二列相关分析是一种用于衡量一个二元变量(通常取值为0和1)与一个连续变量之间相关性的统计方法。它常用于教育学、心理学和社会科学等领域,以评估二元变量对连续变量的影响。一、起源点二列相关系数是皮尔逊积矩相关系数的特例,由卡尔·皮尔逊(KarlPearson)提出。皮尔逊在研究统计学理论时,发现传统的相关系数方法无法
- 相关性分析——斯皮尔曼相关性分析
蓝皮怪
知识分享数据分析
斯皮尔曼相关系数(SpearmanCorrelationCoefficient)一、斯皮尔曼相关性分析的起源斯皮尔曼相关性分析由英国心理学家查尔斯·斯皮尔曼(CharlesSpearman)于1904年提出。他在研究智力测验时发现,智力测验的结果往往存在一定的相关性,但这些相关性并不总是线性的。因此,斯皮尔曼提出了一种基于排名的非参数方法,以更好地评估变量间的相关性。二、斯皮尔曼相关性分析的原理斯
- spss因子分析过程中,旋转载荷平方和累积有点低咋办怎么调整
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SPSS因子分析过程中,旋转载荷平方和累积有点低咋办?怎么调整?在数据分析领域,因子分析是一项重要的统计技术,尤其在心理学、社会学、市场营销等领域中应用广泛。它通过将多个变量简化为少数几个潜在因子,帮助研究者理解变量之间的内在结构。然而,在实际操作过程中,我们常常会遇到一些棘手的问题,比如旋转载荷平方和累积值偏低。这不仅会影响模型的解释力,还可能导致研究结果的可靠性大打折扣。那么,当我们在使用SP
- 2025年flask儿童教育系统程序+论文 可用于计算机毕业设计
zhihao503
flask课程设计python
本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于儿童教育系统的研究,现有研究主要集中在教育技术、教学设计、以及儿童心理学等领域。尽管这些研究为儿童教育提供了丰富的理论基础和实践指导,但专门针对整合了多种教育资源、适应不同年龄段儿童学习需求的综合教育系统的研究仍相对较少。随着信息技术的飞速发展和教育理念的不断
- 单层感知机----或门实现
翔翔子1号
文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机(Perceptron)模型是由美国心理学家弗兰克罗森布拉特于1957年提出的一种具有单层计算单元的神经网络。这个模型旨在建立一个线性超平面来解决线性可分问题,就如我们现在的或门分类。二、实现过程
- C语言为何不会过时?你需要掌握多少种语言?
明天会比今天更好
C语言C/C++编程语言IT行业
01为什么C语言不会过时评价任何一门编程语言,都是招人骂的。永远是这样。就像是春寒料峭的季节,街上穿棉袄和穿单衣的擦肩而过,双方一定是同时在心里出现了两个字:“傻逼!”这个在心理学上有个专业的名字:叫做“二逼”现象!那我为啥还要做这个挨骂的事呢?作为《C语言点滴》《dropofknowledgeofC++》书籍的作者,《C语言新思维,第二版》的译者。我觉得我有责任系统的介绍一下这本语言,他的特点,
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能代码
1.引言近年来,人脸表情识别在情感计算、智能人机交互、心理学研究等领域有着广泛的应用。深度学习的快速发展,使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络(CNN)和目标检测技术,可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面(UI)。通过本文,你将学习如何实现一
- 多维偏好分析及其在实际决策中的应用:基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法
多维偏好分析(MultidimensionalPreferenceAnalysis,MPA)是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具,用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中,当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时,偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。本文本将研究采用主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)和K均值聚类算法对鸢尾
- 学点心理知识,呵护孩子健康
静候花开_7090
昨天听了华中师范大学教育管理学系副教授张玲老师的《哪里才是学生心理健康的最后庇护所,超越教育与技术的思考》的讲座。今天又重新学习了一遍,收获匪浅。张玲博士也注意到了当今社会上的孩子由于心理问题导致的自残、自杀及伤害他人等恶性事件。她向我们普及了一个重要的命题,她说心理健康的一些基本命题,我们与我们通常的一些教育命题是不同的,她还举了几个例子,让我们明白我们原来以为的健康并非心理学上的健康。比如如果
- 2018-07-23-催眠日作业-#不一样的31天#-66小鹿
小鹿_33
预言日:人总是在逃避命运的路上,与之不期而遇。心理学上有个著名的名词,叫做自证预言;经济学上也有一个很著名的定律叫做,墨菲定律;在灵修派上,还有一个很著名的法则,叫做吸引力法则。这3个领域的词,虽然看起来不太一样,但是他们都在告诉人们一个现象:你越担心什么,就越有可能会发生什么。同样的道理,你越想得到什么,就应该要积极地去创造什么。无论是自证预言,墨菲定律还是吸引力法则,对人都有正反2个维度的影响
- 读书||陶新华《教育中的积极心理学》1—28
流水淙淙2022
读一本好书,尤如和一位高尚者对话,亦能对人的精神进行洗礼。但是若不能和实践结合起来,也只能落到空读书的状态。读书摘要与感想1、塞利格曼在《持续的幸福》一书中提出了幸福2.0理论,提出幸福由5个元素决定——积极情绪、投入的工作和生活、目标和意义、和谐的人际关系、成就感。2、人的大脑皮层在进行智力活动时,都伴有皮下中枢活动,对这些活动进行体验请假,并由此产生了情感解读。人的情绪情感体验总是优先于大脑的
- 2021-11-18
安安303
刘红雅中原焦点团队分享第135天筑基第4课社会心理学接上一课,心理现象。需要和动机所有的动机行为受需要的影响,现在的孩子很多方面不需要,是因为得到的太多需要使机体内部不平衡的状态,现在很多需要满足的过多,是“厌”,孩子要越用越有用,没有用到自己,自己没有价值感成就感,他就不需要开发自己的潜力。对自己和孩子的生活留白不断的学习成长,实现自己。所有有情绪的地方是触动了需求,需求没有被满足,当一个人知道
- 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
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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