- Python并行计算:提高效率的利器
uote_e
pythonjavalinuxPython
在现代计算领域中,处理大规模数据和复杂计算任务是常见的挑战。为了应对这些挑战,一种常见的解决方案是利用并行计算技术。Python作为一种流行的编程语言,也提供了强大的工具和库来支持并行计算。本文将介绍Python中的并行计算概念和技术,并提供一些示例代码。并行计算简介并行计算是指同时执行多个计算任务,以提高计算效率。在传统的串行计算中,任务是按顺序依次执行的,而并行计算可以将任务分解成多个子任务,
- PointNet++改进策略 :模块改进 | OA-CNNs | , 全自适应3D稀疏卷积神经网络(OA-CNNs),超越基于Transformer的模型,同时显著降低计算和内存成本
我是瓦力
PointNet++改进策略3dtransformer深度学习计算机视觉人工智能神经网络
目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积(ARConv)网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目:OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊:CVPR2024作者地址:1香港中文大学2香港大学3香港中文大学,深圳4HI
- 【YOLO日志文件】读取和可视化events.out.tfevents文件
我是瓦力
其他YOLO目标检测人工智能计算机视觉pytorch视觉检测
文章目录前言方法读取数据可视化数据总结前言目的:读取和可视化events.out.tfevents文件问题:yolo官方程序默认出的图样式和数据不够详细,如何提取出相应数据,方便自己查看详细和处理数据方法:通过tensorboardX和tensorboard库读取数据,再通过matplotlib进行可视化例如yolo结果数据都是固定样式图,不能方便查看其中每个点的具体数值。方法读取数据为了读取.t
- 国外各领域专家学者的一些谏言:如何使AI代理架构变得成功
强哥之神
人工智能语言模型AI代理智能体大模型Agent
最近在研究AI代理架构为什么比较难落地,看到有一篇文章是关于各领域专家学者对AI代理架构的一些看法,值得关注。我将其整理成了中文,大家可一起细品各家观点,全文如下。代理型人工智能被寄予厚望,其潜力在于能够独立完成复杂任务。然而,目前该领域的炒作热潮远超实际成功案例,背后原因复杂多样。“2024年,AI代理已成为众多供应商的营销热词。但对于用户组织而言,代理技术还处于早期探索阶段,充满好奇心与实验性
- AI大模型提示工程(prompt)从入门到精通(非常详细),看这一篇就够了!!!
功城师
人工智能prompt深度学习大模型自然语言处理AI大模型提示词工程
在大模型领域,输入通常被称为“提示词”(prompt),它们是引导LLM(大语言模型)生成相应输出的关键。对于那些能处理多样化任务的LLM来说,一个合理设计的prompt会极大地影响模型的表现。提示工程(promptengineering)正是关于如何为特定任务构建能够充分发挥大模型能力的prompt技巧。本文将深入探讨提示工程,内容涵盖基本原理、一些重要概念以及常用的辅助工具。1.基本原理设计高
- 群晖通过docker安装emby server实现硬件转码
阿舒带你学编程
javajava后端
群晖通过docker安装embyserver实现硬件转码白群晖DS918+现在套件中心安装docker和FFMPEG这两个套件。前者为了安装emby和其他很多应用,后者用来解码。emby镜像:emby/embyserver:latest但是如果想实现硬件解码,不能用群晖的docker来启动容器,而应该通过ssh登录到群晖上,然后sudo-i切换到root用户,再通过下面的命令:dockerrun-
- PyQt6医疗多模态大语言模型(MLLM)实用系统框架构建初探(下.代码部分)
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发python健康医疗pythonpyqt语言模型人工智能
医疗MLLM框架编程实现本医疗MLLM框架结合Python与PyQt6构建,旨在实现多模态医疗数据融合分析并提供可视化界面。下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。6.1数据预处理在医疗MLLM框架中,多模态数据的预处理是非常关键的一步,它直接影响到后续模型的训练效果和性能。我们需要对医学影像、文本数据和音频数据分别进行预处理,以确保数
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 【Python】红旗超市线下缴电费用户数据分析及可视化(pandas+pyecharts)
风度78
百度人工智能python机器学习数据分析
场景分析:一部分用户习惯在红旗超市线下进行缴电费,电力公司希望了解哪些用户喜欢到线下缴费,具体分布在哪里,才能有针对性地宣传掌上电力app引导用户体验更高效的线上缴费方式,提升用户满意度。需求分析:首先要拿到红旗超市线下缴费清单数据,对所有数据进行隐私化处理,数据预览如图所示:可以看出台区名称为本项目的核心字段,通过台区匹配到经纬度信息,然后利用经纬度信息进行线下缴费热力图展示。同时可以提供分析报
- 高阶C语言|数组名的深度解析(数组名结合sizeof与strlen的详解)
我想吃余
C语言篇c语言开发语言
欢迎讨论:在阅读过程中有任何疑问,欢迎在评论区留言,我们一起交流学习!点赞、收藏与分享:如果你觉得这篇文章对你有帮助,记得点赞、收藏,并分享给更多对C语言感兴趣的朋友!文章目录前言正文开始~1.`sizeof(数组名)`:计算整个数组的大小2.`&数组名`:取整个数组的地址3.数组名作为首元素地址的指针4.一维数组的深度解析5.字符数组的解析6.字符串数组的特别处理7.指针变量与字符串的关系8.二
- C++实现设计模式---职责链模式 (Chain of Responsibility)
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职责链模式(ChainofResponsibility)职责链模式是一种行为型设计模式,它允许多个对象都有机会处理请求,从而避免请求的发送者和接收者之间的耦合。这些对象通过形成一条链,沿着这条链传递请求,直到有对象处理它为止。意图通过将请求的发送者与接收者解耦,动态地决定由哪个对象来处理请求。使多个对象有机会处理请求,而不是由固定的对象处理。使用场景请求的处理者不确定:在运行时,可能需要多个对象来
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ApacheKafka是一种高吞吐量的分布式消息队列,广泛应用于实时数据流处理和大数据架构中。本文将详细探讨Kafka的架构、Replica管理、消息读取、分区策略、可靠性保障等核心机制。1.Kafka的架构1.1组件概述Kafka的架构由多个组件构成,主要包括以下部分:Broker:Kafka集群中的服务器,每个Broker存储一部分消息。Kafka集群通常由多个Broker组成,以提高可用性和
- 接口 V2 完善:基于责任链模式、Canal 监听 Binlog 实现数据库、缓存的库存最终一致性
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本文介绍了一种使用Canal监听MySQLBinlog实现数据库与缓存最终一致性的方案。文章首先讲解了如何修改Canal配置以适应订单表和时间段表的变化,然后详细描述了通过责任链模式优化消息处理逻辑的方法,确保能够灵活应对不同数据表的更新需求。最后,展示了如何利用RocketMQ消费Canal消息并通过责任链处理器同步更新缓存,从而保证数据的一致性。此方法有效提升了系统的可扩展性和维护效率。️He
- ARM 处理器架构【转】
weixin_33690963
嵌入式javaphp
ARM处理器架构转自:http://www.arm.com/zh/products/processors/instruction-set-architectures/index.phpARM架构是构建每个ARM处理器的基础。ARM架构随着时间的推移不断发展,其中包含的架构功能可满足不断增长的新功能、高性能需求以及新兴市场的需要。有关最新公布版本的信息,请参阅ARMv8架构。ARM架构支持跨跃多个性
- Python 深度学习实战:生成对抗网络
AI天才研究院
深度学习实战AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来较火热的深度学习模型之一,其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同,GAN可以生成真实有效的数据,无需人工标注数据。它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器通过学习,根据噪声或随机变量(latentvar
- 【useEffect Hook】在组件中执行副作用操作
风茫
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引言useEffect是React中用于处理副作用的Hook,它允许你在函数组件中执行类似于类组件生命周期方法的操作。通过useEffect,你可以在组件挂载、更新和卸载时执行某些操作。常见副作用操作:AJAX请求:获取或提交数据。计时器:设置定时任务。异步操作:处理异步逻辑。更改真实的DOM对象:直接操作DOM元素。本地存储:读取或写入浏览器的本地存储。其它会对外部产生影响的操作:例如订阅事件等
- (c/c++)——C++和python的异常处理
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目录一、C++的异常处理二、python的异常处理——自定义异常一、C++的异常处理C++中选择用throw来抛出异常,catch来捕捉异常和处理try{//可能发生异常的语句//throw异常对象}catch(类型1){//发生类型1异常时的处理代码}catch(类型2){//发生类型2异常时的处理代码}catch(...){//不管什么异常,都在这里统一处理。}throw抛出异常对象,异常对象
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使用TapData,化繁为简,摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰,轻量替代OGG,Kettle等同步工具,以及基于Kafka的ETL解决方案,「CDC+流处理+数据集成」组合拳,加速仓内数据流转,帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处,将“实时数仓”方法论落进现实。TapData持续迭代产品能力,优化用户体验的同时,也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑,力求为行业用户提供更加简洁、更具针对
- DRG/DIP医保结算中的偏差病例
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低倍率病例什么是低倍率?1、《国家医疗保障疾病诊断相关分组(CHS-DRG)分组与付费技术规范》中规定低倍率病例入组后住院费用一般低于该DRG病组支付标准30%。2、DIP低倍率病例入组后住院费用一般低于该DIP病种次均费用50%。低倍率病例产生的主要原因一是入组错误,即主要诊断选择错误、其他诊断或手术操作错填等,导致错误入组;二是治疗不充分,即患者由于病情过重出现死亡或者自身意愿提前自动出院,整
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在全球化日益加深的今天,企业经常需要访问国外的服务器以进行远程办公、跨国业务处理、数据传输和视频会议等。然而,不少企业在使用中遇到了访问速度缓慢的问题。本文将介绍几种有效的解决方案,帮助提高访问效率。首先,我们来分析一下访问缓慢的原因:1.政策限制:为了维护国家网络的安全与稳定,我国对部分国外网站和服务器有一定的访问限制。2.技术障碍:国内与国际互联网的网络架构和协议存在差异,这可能导致数据传输不
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文章目录一、ESP32-C3简单介绍二、开发板差异三、开发板主要组件四、开发板原理图五、工作准备六、参考一、ESP32-C3简单介绍2.4GHzWi-Fi低功耗蓝牙高性能32位RISC-V单核处理器多种外设内置安全硬件二、开发板差异官方文档介绍了两种开发板ESP32-C3-DevKitM-1ESP32-C3-DevKitC-02认真看了下资料介绍,其实会发现两个开发板都差不多,底板功能pin都差不
- 【趣学SQL】第三章:数据处理与管理 3.2 分区表与分区索引——给数据库做“分舱救灾“的硬核指南
精通代码大仙
数据库sql
第三章:数据处理与管理3.2分区表与分区索引——给数据库做"分舱救灾"的硬核指南欢迎来到「数据库装修大队」!今天我们将化身"数据空间规划师",用一家年订单量破亿的外卖平台崩溃案例,教你如何像整理衣柜一样优雅管理海量数据。3.2.1分区表的概念——当数据库变成"春运火车站"血泪案例:某外卖平台未做分区,导致:查询3个月前的订单需要扫描20亿行数据促销活动时数据库IOPS飙到10万+(相当于春运期间所
- 并发控制-文件锁
gophp高并发
在以往的项目中,遇到高并发大流量需求做并发控制的时候一般都使用redis分布式锁或者mysql加锁处理高并发情况。最近遇到一个php项目,没有安装redis,由于某种原因也不考虑使用mysql加锁控制并发,所以采用文件锁的方式控制并发,整理了下代码php版本classFileLock{/**@varstring锁名称唯一性*/privatestring$key;/**@varstring锁文件*/
- 【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
卷积神经网络(CNN)概念简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构(如图像、语音)的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征,并逐层构建更复杂的特征表示,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层(ConvolutionalLayer)使用卷积核(滤波器)在输入上滑动,提取局部特征。
- solidity基础 -- 映射迭代
第十六年盛夏.
Solidity区块链智能合约
前提提要本文中出现的所有代码均可在本人GitHubGitHub--solidity学习代码中查询到基本概念在Solidity中,映射是一种非常有用的数据结构,它允许我们通过键来快速访问值。然而,映射本身是不可迭代的,这意味着我们不能直接遍历映射中的所有键值对。在某些情况下,我们需要对映射中的数据进行迭代操作,例如在处理用户余额、资产记录等场景时。为了实现映射的迭代功能,我们可以结合使用数组和映射来
- NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评,哪个GPU 更适合 AI 推理任务?
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技术科普商业建议人工智能gpu算力DigitalOceanaiAIGC
近年来,随着人工智能技术的发展,特别是深度学习模型的广泛应用,GPU(图形处理单元)作为加速计算的重要硬件,在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比,推理通常对GPU的要求有所不同,更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发,对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
- ARM 处理器架构简介
ASMARM
ARMARM处理器架构
ARM架构是构建每个ARM处理器的基础。ARM架构随着时间的推移不断发展,其中包含的架构功能可满足不断增长的新功能、高性能需求以及新兴市场的需要。有关最新公布版本的信息,请参阅ARMv8架构。ARM架构支持跨跃多个性能点的实现,并已在许多细分市场中成为主导的架构。ARM架构支持非常广泛的性能点,因而可以利用最新的微架构技术获得极小的ARM处理器实现和极有效的高级设计实现。实现规模、性能和低功耗是A
- 航空客户价值的数据挖掘与分析(numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn)
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Python数据分析数据挖掘numpypandas
文章目录航空客户价值的数据挖掘与分析(numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn)写在前面背景与挖掘目标1.1需求背景1.2挖掘目标1.3项目概述项目分析方法规划2.1RFM模型2.2LRFMC模型指标2.3分析总体流程图数据抽取探索及预处理3.1数据抽取3.2数据探索分析3.3数据预处理3.3.1数据清洗3.3.2属性规约3.3.3数据变换数据建模&应用4.1模型构
- BGP路由器协议排错教程:BGP 路由通告的排错
AMZ学术
BGP路由器协议排错网络网络协议负载均衡服务器tcp/ip
工程师很容易对BGP路由通告产生误解,这是本章第一个需要解释清楚的概念。4.1.1本地路由通告问题假设现在有一台路由器,它要把网络10.1.0.0/16和10.0.0.0/8放到BGP中,以便这些前缀可以被通告给其他路由器。例4-1中展示了与此相关的基本配置。例4-1基本的10.1.0.0/16网络通告和10.0.0.0/8聚合R1#showrun|srouterbgprouterbgp100no
- Intersection Observer实现图片懒加载
廊坊吴彦祖
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IntersectionObserver实现图片懒加载IntersectionObserver的概念和用法IntersectionObserverAPI提供了一种异步检测目标元素与祖先元素或viewport相交情况变化的方法,可以自动“观察”元素是否可见,可见的本质是目标元素与视口产生一个交叉区域,所以这个API叫做“交叉观察器”IntersectionObserverAPI允许你配置一个回调函数
- 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