文件头特征对比

基于知识图谱的用户画像构建与应用 cooldream2009 AI技术知识图谱知识图谱人工智能
目录前言1.知识图谱在用户画像中的作用1.1数据整合与清洗1.2多维关系挖掘1.3动态更新能力1.4可解释性2.用户画像构建过程中的知识图谱应用2.1数据采集2.2知识图谱构建2.2.1实体节点构建2.2.2关系建模2.3用户画像生成2.3.1静态特征2.3.2动态特征2.3.3关系网络3.基于知识图谱的用户画像应用场景3.1精准营销3.2内容推荐3.3用户需求预测3.4风险控制结语前言随着大数据
JavaScript 进阶之路：探索高级特性和最佳实践不在·· 原型模式
面向对象的三大特征封装继承多态构造函数什么是构造函数通过new关键字调用一个函数的时候，这个函数就是构造函数。构造函数和普通函数的区别调用方式不同普通函数只用函数名调用构造函数通过new关键字调用返回值不同普通函数的返回值是函数体内return的结果构造函数的返回值是new关键字生成的对象JSPrototype原型对象所有的函数都有一个原型对象Prototype，并且只有函数才拥有原型对象Prot
网页性能优化之懒加载与预加载：概念、原理、实现及对比不在·· javascript 前端
1.什么是懒加载？懒加载也就是延迟加载。当访问一个页面的时候，先把img元素或是其他元素的背景图片路径替换成一张大小为1*1px图片的路径（这样就只需请求一次，俗称占位图），只有当图片出现在浏览器的可视区域内时，才设置图片正真的路径，让图片显示出来。这就是图片懒加载。2.为什么要使用懒加载？很多页面，内容很丰富，页面很长，图片较多。比如说各种商城页面。这些页面图片数量多，而且比较大，少说百来K，多
Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现呵呵爱吃菜 kmeans 聚类 python
在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法，它们都基于划分的思想，但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点（centroid）。距离度量:通常
ChatGPT是强人工智能吗? 呵呵爱吃菜 chatgpt 人工智能
ChatGPT是强人工智能吗?本文从人工智能发展的三个阶段的角度,分析当前强大的AI大模型所处的阶段,并通过对比各阶段的定义,明确各阶段的特点和未来发展方向;NarrowAI（弱人工智能）、AGI（人工通用智能）和ASI（人工超级智能）代表了人工智能发展的三个不同阶段，它们在智能水平、任务范围和应用场景上存在显著差异。以下是它们的总结与对比：1.定义与特点类型NarrowAI（弱人工智能）AGI（
图像分类与识别的自组织特征映射网络实践无声远望
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：自组织特征映射网络（SOFM）是一种无监督学习模型，适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。通过在MATLAB中实现SOFM，可以进行数据预处理、特征提取、网络训练、分类与识别以及优化评估。本内容涵盖了SOFM网络的应用步骤、训练过程、参数调整和性能评估，旨在提供图像处理问题的解决方案。1.自组织特征映射网络简介1.1自组织特征映射网络概述自组织特征映射
MySQL与Oracle对比及区别 m0_74823434 面试学习路线阿里巴巴 java
一、比较1、MySQL的特点性能卓越，服务稳定，很少出现异常宕机；开放源代码无版本制约，自主性及使用成本低；历史悠久，社区和用户非常活跃，遇到问题及时寻求帮助；软件体积小，安装使用简单且易于维护，维护成本低；品牌口碑效应；支持多种OS，提供多种API接口，支持多种开发语言，对流行的PHP，Java很好的支持2、Oracle的特点兼容性：Oracle产品采用标准SQL，并经过美国u构架标准技术所（N
mikro-orm 和typeorm 对比大耳朵乔乔 NodeJs #SQL #NestJs node.js 数据库
以下是Mikro-ORM和TypeORM的详细对比：设计理念与架构Mikro-ORM：基于数据映射器、工作单元和身份映射模式。这种设计使得它在管理内存中实体状态方面表现优异，能够自动处理事务，当调用em.flush()时，所有计算出的更改都会被包装在一个数据库事务中。TypeORM：支持活跃记录和数据映射器模式，深受Hibernate、Doctrine和Entity框架等传统ORM的影响。它提供了
神经网络|(三)线性回归基础知识西猫雷婶神经网络线性回归机器学习
【1】引言前序学习进程中，已经对简单神经元的工作模式有所了解，这种二元分类的工作机制，进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。相关学习链接为：神经网络|(一)加权平均法，感知机和神经元-CSDN博客神经网络|(二)sigmoid神经元函数-CSDN博客实际上，上述表达模型的一个基本原则是：元素和对应的权重，线性相乘后再和阈值开关作对比，元素的综合影响在本质上是一个线性函数，类似于y=wx+
情感分析常见算法与模型及实现步骤计算机软件程序设计知识科普算法情感分析机器学习
【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。常见的算法和模型包括以下几种：传统机器学习方法朴素贝叶斯（NaiveBayes）基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。计算简单，适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好，适
读论文 Situated Instruction Following MhZhou0412 人工智能深度学习 python
研究背景：在传统的指令跟随范式中，代理独自在一个空房子里行动，导致语言使用既简单又人为“完整”。与此相反，我们提出了情境指令跟随（SIF），该方法拥抱真实世界通信中固有的不完全和模糊性，具有人的物理存在。情境指令的意义通过人类的过去行动和预期未来行为自然展开。在我们的设置中，指令具有以下特征：(1)模糊不清，(2)具有时间演变的意图，(3)可以通过代理的动态行动更精确地解释。SIF中的任务包括两个
牛客网面试必刷TOP101-03二叉树BM40 重建二叉树 bingw0114 面试数据结构职场和发展
描述给定节点数为n的二叉树的前序遍历和中序遍历结果，请重建出该二叉树并返回它的头结点。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建出如下图所示。提示:1.vin.length==pre.length2.pre和vin均无重复元素3.vin出现的元素均出现在pre里4.只需要返回根结点，系统会自动输出整颗树做答案对比数据范围：n≤20
图神经网络系列论文阅读DAY1：《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》 feifeikon 神经网络论文阅读人工智能
摘要翻译：社交网络是全球范围内分享内容的重要在线渠道之一。在这种背景下，预测一篇帖子在互动方面是否会产生影响，对于推动这些媒体的盈利利用至关重要。在现有研究中，许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题，这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中，我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关，即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。因此，我们提出了一种基于图神经网络（GraphNeur
OpenCV实战技术应用 yzx991013 OpenCV基础全集 opencv 人工智能计算机视觉
10.0角点检测应用技术实现，使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。结果：实现过程:解析过程：1.导入模块：importcv2：导入opencv库，用于图像处理操作，包括图像读取、特征提取、图像绘制、匹配等。importnumpyasnp：导入numpy库，用于处理数组数据，在特征描述符的存储和处理中可能会用到。2.函数定义：sift_tz()：功能：使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。实现：i
适合画地图的js库对比整理，Leaflet，Google Maps，Mapbox GL JS，OpenLayers，Cesium，D3.js等对应官方网站、Github项目地址、特点、使用场景及应用飞火流星02027 前台地图 GIS javascript 地图库 Leaflet D3.js Mapbox GL JS Google Maps OpenLayers
摘要适合画地图的js库对比整理，Leaflet，GoogleMapsJavaScriptAPI，MapboxGLJS，OpenLayers，Cesium，D3.js及对应官方网站、Github项目地址、特点、使用场景地图库对比整理明细表说明维度库名Github项目特点使用场景LeafletLeaflet/Leaflet轻量级、易于使用、功能丰富。支持各种地图服务（如OpenStreetMap、Ma
Coze，Dify，FastGPT，对比云连山 AI编程 AI编程
在当今AI技术迅速发展的背景下，AIAgent智能体成为了关键领域，Coze、Dify和FastGPT作为其中的佼佼者，各有千秋。平台介绍-FastGPT：由环界云计算公司发起，是基于大语言模型（LLM）的开源知识库问答系统。其亮点是支持Flow可视化工作流编排，在知识问答领域表现出色，拥有庞大用户群体，包括数百家企业付费客户等。网址为https://fastgpt.cn/。-Dify：苏州语灵人
PointNet++改进策略：模块改进 | PointCAT，使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度我是瓦力 PointNet++改进策略 3d 深度学习人工智能计算机视觉 transformer
论文题目：PointCAT:Cross-AttentionTransformerforPointCloud通讯地址：南京理工大学代码地址：https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构：PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的Transformer网络，专门用于点云表示。它通过两个不同的多尺度特征分支，利用交叉注意力机制来交换信息。通
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
清华大学提出Pointformer：基于Transformer的3D目标检测 Amusi（CVer）计算机视觉论文速递 Transformer 3D目标检测深度学习计算机视觉机器学习人工智能自动驾驶
没错！Transformer的"魔爪"已经伸向3D目标检测了。Pointformer：用于3D点云的特征学习backbone，可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能，如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。注：文末附【Transformer】和【3D目标检测】学习交流群Transformer最近在3D点云方向应用的工作可以看一下：牛津大学等提出：PointTransformer清华大
java.math 包中的 BigInteger 类（详细案例拆解）励志去大厂的菜鸟 Java思想和方法 Java学习白话拆解Java 开发语言 java 学习方法
前言：小编打算近期更俩三期类的专栏，一些常用的专集类，给大家分好类别总结和详细的代码举例解释。今天是第四个java.lang.Math包中的BigInteger类我们一直都是以这样的形式，让新手小白轻松理解复杂晦涩的概念，把Java代码拆解的清清楚楚，每一步都知道他是怎么来的，为什么用这串代码关键字，对比同类型的代码，让大家真正看完以后融会贯通，举一反三，实践应用！！！！①官方定义和大白话拆解对比
InceptionV1实现猴痘病识别案例小叮当爱咖啡计算机视觉人工智能神经网络深度学习
本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题，使用了1*1的卷积核实现降维操作，以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用：降低输入特征图的通道数，减小网络的参数量与计算量最后InceptionModule基本由1*1卷积，3*3卷积
【人工智能时代】- 开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate xiaoli8748_软件开发人工智能时代人工智能开源数据库
语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。本文为你提供四个重要的开源向量数据库之间的全面比较，希望你能够选择出最符合自己特定需求的数据库。什么是向量数据库?向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到
【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。
NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？ DO_Community 技术科普商业建议人工智能 gpu算力 DigitalOcean ai AIGC
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
YOLOV11改进1-检测头篇 ~啥也不会~ YOLO 人工智能目标检测神经网络深度学习
文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言目标检测领域里，小目标一直是一个难点问题，虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率，但是他的耗时会线性增强，毕竟一张大图会被切成很多小图去推理，所以在很多场景下无法得到应用。这里，我们从探测头入手，
数据可视化期末复习-简答题熊假猫威XStar 信息可视化数据分析数据挖掘计算机视觉数据可视化期末大学生
数据可视化的标准实用性完整性真实性艺术性交互性数据可视化的目标通过数据可视化有效呈现数据中的重要特征通过数据可视化揭示事物内部的规律和数据之间的内在联系通过数据可视化辅助人们理解事物的概念和过程通过数据可视化对模拟和测量进行质量监控通过数据可视化提高科研开发效率数据可视化的过程1.通过仪器采样、调查记录、模拟计算等方法进行数据采集2.对采集来的数据进行处理和变换，提高数据的质量3.把不同数据之间的
简洁明了：介绍大模型的基本概念（大模型和小模型、模型分类、发展历程、泛化和微调）周杰伦_Jay 大模型LLMs 分类数据挖掘人工智能机器学习生成对抗网络 transformer 算法
目录前言1、大模型的定义1.1、大模型与小模型的对比2、大模型相关概念区分2.1、基础模型（FoundationModel）2.2、超大模型（Ultra-largeModel）2.3、大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）3、大模型的发展历程3.1、萌芽期（1950-2005）3.2、探索沉淀期（2006-2019）3.3、迅猛发展期（2020-至今）4、大模型的特点5、大模型
解析MPU与MCU的核心差异：定义、架构、功能、性能、应用及厂家全方面对比东辰芯力单片机 risc-v 嵌入式硬件人工智能单片机
MPU（MicroProcessorUnit，微处理器单元）和MCU（MicroControllerUnit，微控制器单元）是两种不同的嵌入式处理芯片类型，它们在定义、架构、功能、性能、应用以及厂家方面都有所不同。以下是对这些方面的详细分析：定义MCU：是一种高度集成的单片机，它将CPU、内存（RAM/ROM）、定时器/计数器和其他外设接口集成为一个芯片，用于执行特定控制任务。MPU：通常指的是一
经典卷积网络算法-VGG16 終不似少年遊* 人工智能学习进阶网络算法 python 人工智能神经网络图像识别
目录前言TensorFlow2.x中的tf.keras.applications使用示例主要参数迁移学习TensorFlow2.x的优势VGG16前置理解：全连接池化层具体作用与1x1池化的区别使用场景示例与1x1池化的对比总结VGG16的原始结构全局平均池化层在VGG16中的应用1.替代全连接层2.优势修改后的VGG16结构示例修改后的模型结构对比原始VGG16和修改后的模型使用场景总结前言ti
分布式Id方案选择东百牧码人 Java 分布式
分布式ID方案选择在当今分布式系统日益盛行的背景下，分布式ID生成方案的选择成为了众多开发者关注的焦点。一个优秀的分布式ID方案，不仅能够确保生成的ID全局唯一，避免数据冲突，还能在高并发、大规模的分布式环境中保持高性能、高可用性，同时兼顾易用性和可扩展性。以下将从多个维度对比分析几种主流的分布式ID生成方案，以期为实际业务场景中的选择提供参考。一、基于数据库的方案（一）数据库自增ID数据库自增I
HQL之投影查询归来朝歌 HQL Hibernate 查询语句投影查询
在HQL查询中，常常面临这样一个场景，对于多表查询，是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段，最后放在一起显示？针对上面的场景，如果需要将一个对象查出来： HQL语句写“from 对象”即可 Session session = HibernateUtil.openSession();
Spring整合redis bylijinnan redis
pom.xml <dependencies>  <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redi
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2 0624chenhong Hibernate
参考：http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736 org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2 在项目中出现了org.hiber
android动画效果不懂事的小屁孩 android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候，用到了android的动画效果，今天专门研究了一下关于android的动画效果，列出来，方便以后使用。 Android 平台提供了两类动画。一类是Tween动画，就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果（旋转、平移、放缩和渐变）。第二类就是 Frame动画，即顺序的播放事先做好的图像，与gif图片原理类似。
js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案换个号韩国红果果 JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定，故当属性值为一个对象时，删除时会造成内存泄露（其实还未删除）举例： var person={name:{firstname:'bob'}} var p=person.name delete person.name p.firstname -->'bob' // 依然可以访问p.firstname，存在内存泄露
Oracle将零干预分析加入网络即服务计划蓝儿唯美 oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是，Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务（NaaS）平台，帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商（CSP）的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
spring学习——springmvc（二） a-john springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。 1，配置Spring支持文件上传： DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据，需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来，这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器，需要声明一个实现了Mul
POJ-2828-Buy Tickets aijuans ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets http://poj.org/problem?id=2828 线段树，逆序插入 #include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
Java Ant build.xml详解 asia007 build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到，形象来说，你要把代码从某个地方拿来，编译，再拷贝到某个地方去等等操作，当然不仅与此，但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的，所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多，可能你用了很久，你仍然不知道它能有
android按钮监听器的四种技术百合不是茶 android xml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方; 1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例使用add方法与java类似创建监听器的实例 myLis lis = new myLis(); 使用add方法给按钮添加监听器
软件架构师不等同于资深程序员 bijian1013 程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师，他居住在伦敦，他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,，Apache Nutch， Liferay 和 Pentaho等。如今很多的公司
TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center sunjing TeamForge How do Attachement Anchor Wiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/ How do I create a new Wiki page? A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
【Redis四】Redis数据类型 bit1129 redis
概述 Redis是一个高性能的数据结构服务器，称之为数据结构服务器的原因是，它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景，本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。 Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统，这里的数据类型指的是value的类型，而不是key的类型，key的类型只有一种即string
SSH2整合-附源码白糖_ eclipse spring tomcat Hibernate Google
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。我创建的是tomcat项目，需要有tomcat插件。导入项目以后，鼠标右键选择属性，然后再找到“tomcat”项，勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片，sql也在源码里。补充1：项目中部分jar包不是最新版的，可能导
[转]开源项目代码的学习方法 braveCS 学习方法
转自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html 1）阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2）思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3）下载并安装d
编程之美-子数组的最大和（二维） bylijinnan 编程之美
package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MaxSubArraySum2 { /** * 编程之美子数组之和的最大值（二维） */ private static final int ROW = 5; private stat
读书笔记-3 chengxuyuancsdn jquery笔记 resultMap配置 ibatis一对多配置
1、resultMap配置 2、ibatis一对多配置 3、jquery笔记 1、resultMap配置当<select resultMap="topic_data"> <resultMap id="topic_data">必须一一对应。 (1)<resultMap class="tblTopic&q
[物理与天文]物理学新进展 comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境怎么办呢?
Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository daizj oracle ADR
Oracle Database 11g的FDI（Fault Diagnosability Infrastructure）是自动化诊断方面的又一增强。 FDI的一个关键组件是自动诊断库（Automatic Diagnostic Repository-ADR）。在oracle 11g中，alert文件的信息是以xml的文件格式存在的，另外提供了普通文本格式的alert文件。这两份log文
简单排序:选择排序 dieslrae 选择排序
public void selectSort(int[] array){ int select; for(int i=0;i<array.length;i++){ select = i; for(int k=i+1;k<array.leng
C语言学习六指针的经典程序，互换两个数字 dcj3sjt126com c
示例程序，swap_1和swap_2都是错误的，推理从1开始推到2，2没完成，推到3就完成了 # include <stdio.h> void swap_1(int, int); void swap_2(int *, int *); void swap_3(int *, int *); int main(void) { int a = 3; int b =
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令 dcj3sjt126com PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令: 查看php运行目录命令：which php/usr/bin/php 查看php-fpm进程数：ps aux | grep -c php-fpm 查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem 重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart 在phpinfo()输出内容可以看到php
线程同步工具类 shuizhaosi888 同步工具类
同步工具类包括信号量（Semaphore）、栅栏（barrier）、闭锁（CountDownLatch）闭锁（CountDownLatch） public class RunMain { public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException { fin
bleeding edge是什么意思 haojinghua DI
不止一次，看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件，上了wiki。我再一次感到，没有辞典能像WiKi一样，给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱，只好在此一一中英对照，给大家上次课。 In computer science, bleeding edge is a term that
c中实现utf8和gbk的互转 jimmee c iconv utf8&gbk编码
#include <iconv.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <string.h> #include <sys/stat.h> int code_c
大型分布式网站架构设计与实践 lilin530 应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点？ a.高并发，大流量。 b.高可用。 c.海量数据。 d.用户分布广泛，网络情况复杂。 e.安全环境恶劣。 f.需求快速变更，发布频繁。 g.渐进式发展。 2.大型网站架构演化发展历程？ a.初始阶段的网站架构。应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。 b.应用服务器和数据服务器分离。 c.使用缓存改善网站性能。 d.使用应用
在代码中获取Android theme中的attr属性值 OliveExcel android theme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西. 在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
基于Zookeeper的分布式共享锁 roadrunners zookeeper 分布式共享锁
首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。官
两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
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