- 【AGI】DeepSeek开源周:The whale is making waves!
LeeZhao@
AIGC重塑生活神器agi开源人工智能AIGC生活语言模型
DeepSeek开源周:Thewhaleismakingwaves!思维火花引言一、DeepSeek模型体系的技术演进1.通用语言模型:DeepSeek-V3系列2.推理优化模型:DeepSeek-R1系列3.多模态模型:Janus系列二、开源周三大工具库的技术解析1.FlashMLA:解码效率的极限突破(2025.02.24)2.DeepEP:MoE通信范式的重构(2025.02.25)3.De
- Windows零门槛部署DeepSeek大模型:Ollama+7B参数模型本地推理全攻略
zxg45
AI大模型deepseek硅基流动AI大模型
一、为什么选择Ollama+DeepSeek组合?1.1DeepSeek模型的三大核心优势中文语境霸主:在C-Eval榜单中,7B参数版本以82.3%准确率超越Llama2-13B6硬件友好:Int4量化后仅需5.2GB存储空间,GTX1060即可运行多模态扩展:支持与StableDiffusion联动生成图文报告1.2Ollama的颠覆性价值相较于传统部署方式,Ollama带来三大突破:开箱即用
- 深入探究LLamaFactory推理DeepSeek蒸馏模型时无法展示<think>思考过程的问题
羊城迷鹿
DeepSeekLLama-Factory思维链
文章目录问题背景初始测试与问题发现LLaMAFactory测试结果对照实验:Ollama测试系统性排查与解决方案探索1.尝试更换模板2.深入研究官方文档3.自定义模板实现优化界面展示:实现思考过程的可视化实现方法参数调整影响分析实验一实验二进入大模型应用与实战专栏|查看更多专栏内容问题背景最近在本地环境中部署了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B,即由Qwen2.5-Math
- DeepSeek:AI赋能的无限可能——从日常生活到职业进阶的全场景探索
Hello kele
人工智能人工智能
引言在人工智能技术飞速发展的今天,DeepSeek作为一款国产AI工具,凭借其强大的推理能力、自然语言处理效率和场景化应用潜力,正在重塑人类解决问题的方式。从撰写演讲稿到制定投资策略,从家庭教育到企业管理,DeepSeek通过“自然语言对话”的交互模式,将复杂任务简化为几步提示词的输入,真正实现了“所想即所得”。本文将从七大核心场景出发,系统解析DeepSeek如何成为个人与组织的智能助手,推动效
- 【五.LangChain技术与应用】【31.LangChain ReAct Agent:反应式智能代理的实现】
再见孙悟空_
AI进阶之旅》langchainLangChain技术LangChain输出解析器人工智能langchain官方工具Agent案例2
一、ReActAgent是啥?为什么说它比「普通AI」聪明?想象一下,你让ChatGPT查快递物流,它可能直接编个假单号糊弄你。但换成ReActAgent,它会先推理(Reasoning)需要调用哪个接口,再行动(Action)查询真实数据——这就是ReAct的核心:让AI学会「动脑子」再动手。举个真实案例(参考官方代码改的):fromlangchain.agentsimportTool,init
- 只需几步!在本地电脑轻松部署DeepSeek大模型
魔法小匠
AI大模型AI大模型DeepSeekOllama大模型部署大模型API
使用Ollama进行本地部署AI大模型一、Ollama简介Ollama是一个开源的本地大语言模型运行框架,支持在Windows、Linux和macOS上本地运行大语言模型。它提供了丰富的模型库,包括Qwen、Llama等1700+大语言模型,并支持用户上传自己的模型。Ollama还允许用户通过编写Modelfile配置文件来自定义模型的推理参数,支持多GPU并行推理加速。二、安装Ollama(一)
- 飞书多维表格+DeepSeek R1:打工人必备的AI神器,效率暴涨1000%![特殊字符]
sherlock__cc
人工智能飞书
导语当飞书多维表格遇上国产最强推理大模型DeepSeekR1,会擦出怎样的火花?本文手把手教你用「零代码」实现批量文案改写、论文精读、视频脚本生成。一、颠覆认知的三大核心优势1.批量处理的工业级效率单次处理1000+条数据,告别传统API逐条调用支持跨表格数据联动(如从CRM系统自动抓取客户需求)实时监控处理进度,失败任务自动重试2.零代码的极简交互无需Python环境配置直接输入自然语言指令(如
- 【大模型技术】LlamaFactory 的原理解析与应用
大数据追光猿
大模型transformer人工智能语言模型pythongithubdocker机器学习
LlamaFactory是一个基于LLaMA系列模型(如LLaMA、LLaMA2、Vicuna等)的开源框架,旨在帮助开发者和研究人员快速实现大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调、推理和部署。它提供了一套完整的工具链,支持从数据准备到模型训练、优化和应用的全流程开发。以下是关于LlamaFactory的解析:1.LlamaFactory的核心功能(1)模型微调支持多种微
- 开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-LLaMA-Factory-单机多卡-RTX 4090双卡(五)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#开源模型-微调实战密码自然语言处理深度学习语言模型
一、前言本篇文章将使用LLaMA-Factory去高效微调QWen2系列模型,通过阅读本文,您将能够更好地掌握这些关键技术,理解其中的关键技术要点,并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。是一种有效的自适应策略,它不会引入额外的推理延迟,并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。2.2.参数
- 揭秘AWS GPU实例:以极致AI算力与成本优化,重塑企业智能竞争力
AWS官方合作商
人工智能aws云计算gpu算力
在AI模型规模指数级增长的今天,算力已成为企业创新的胜负手。面对动辄千亿参数的LLM大模型训练、实时高并发的AI推理场景,如何兼顾超强算力与极致成本?本文将深度解析AWSGPU实例的颠覆性技术方案,带您解锁AI时代的核心生产力。一、AWSGPU实例:为AI而生的算力引擎1.1硬件级加速:定义行业标杆NVIDIA顶级芯片阵容:搭载A100/V100TensorCoreGPU(P4/P3实例)、最新H
- LLaMA-2 7B 简介
Ash Butterfield
自然语言处理(NLP)专栏nlp人工智能
LLaMA-27B是Meta(前Facebook)推出的LLaMA-2(LargeLanguageModelMetaAI2)系列中的一个7B参数(70亿参数)版本。LLaMA-2作为LLaMA的升级版本,专为更高效的推理和更广泛的应用场景设计,支持开源使用,并可用于研究和商业用途。LLaMA-27B主要特点参数规模:7B(70亿参数),适用于资源受限的环境,如边缘设备或小型服务器。训练数据:采用了
- 驭码CodeRider 闪电适配阿里QwQ-32B:8小时全栈集成,AI编程效率飞跃!
git人工智能
今日凌晨,国产大模型领域迎来重大突破:阿里正式发布32B推理模型QwQ-32B,根据Qwen公布的基准测试数据,QwQ-32B整体性能可媲美DeepSeek-R1,在数学推理、编程能力和通用能力等关键测试中展现出卓越性能。作为AI编程领域的创新力量,驭码CodeRider始终秉承SOTA(State-of-the-Art,指在特定任务或领域中目前性能最先进的模型)模型策略,不断动态测试与更新适配最
- YOLOv8目标检测推理流程及C++代码
吃鱼不卡次
YOLOonnxc++
这部分主要是使用c++对Onnx模型进行推理,边先贴代码,过段时间再详细补充下代码说明。代码主要分成三部分,1.main_det.cpp推理函数主入口;2.inference_det.h头文件及inference_det.cpp具体函数实现;3.CMakeList.txt.1.main_det推理配置信息全部写在config.txt中,执行代码时会读取该文本中配置信息来进行推理,config.tx
- 11页PDF | DeepSeek平民化:AI助力数据治理整体方案(附下载)
Leo.yuan
大数据人工智能
一、前言这份报告介绍了一种基于人工智能(AI)的智能数据治理整体方案,旨在通过AI的自然语言处理、学习能力、理解与推理能力等技术手段,解决传统数据治理中存在的问题,提升企业数据管理能力和效率。方案以高质量数据资产知识库为基础,结合智能化技术工具箱,针对数据治理中的痛点场景(如文档编写、元数据管理、数据标准、数据质量、数据安全、数据资产盘点等)提供智能化解决方案。通过AI技术的应用,方案能够实现数据
- YoLo运用学习7
老农民编程
YoLo学习YOLO学习
目录前言一、C#环境使用YoLo模型进行AI推理检测1.加载图片2.图片预处理3.加载onnx模型并推理4.数据后处理5.图片属性值缩放还原和反归一化6.将解析到的信息的集合绘制成处理后图片总结前言根据YoLo运用学习3所说,实现在C#环境使用YoLo模型进行AI推理检测,最常见有两种:1、python训练好YoLo的模型pt格式,将其转化为onnx格式,通过C#的相关库去加载并推理onnx格式并
- 大模型入门
24k小善
AI编程AI写作prompt
大模型技术演进的核心脉络当前大模型技术已进入"参数规模+架构创新"双轮驱动阶段。2025年的最新趋势显示,万亿级参数模型在稀疏激活(如Mixture-of-Experts)与动态路由技术加持下,推理成本较传统密集模型降低57%。Transformer架构的持续演进体现在位置编码改进(如RoPE旋转位置编码)、注意力机制优化(FlashAttention算法提升30%训练速度)以及层级结构创新(深度
- 媲美满血R1+,刚刚,阿里推理模型QwQ-32B开源
X.Cristiano
深度学习QwQ-32BQwen深度学习
深夜突发,阿里开源了最新的推理模型QwQ-32B,有3大亮点:能够与当前最先进的推理模型DeepSeek-R1(满血哦,不是蒸馏)和o1-mini相媲美推理模型中集成了与Agent相关的能力,使其能够在使用工具的同时进行批判性思考,并根据环境反馈调整推理过程。小尺寸,不要671B,只要32B,推理门槛低QwQ-32B与其他领先模型的性能对比,包括DeepSeek-R1-Distilled-Qwen
- 英伟达常见产品使用场景对比说明
放羊郎
人工智能技术项目方案人工智能人工智能深度学习机器学习英伟达训练芯片
产品型号显存容量显存带宽价格(人民币)适用场景模型性能对比数据中心与AI计算H100(SXM)80GBHBM33TB/s未公开(企业级)超大规模AI训练(千亿参数)、HPC比A100性能提升3-6倍(BERT训练),FP8精度加速显著H800(PCIe)80GBHBM2e600GB/s未公开(受管制)中等规模AI训练/推理,支持分批处理带宽为H100的1/5,训练吞吐量降低约40%A100(PCI
- Claude 3.7 Sonnet:AI 界的变革先锋,重塑智能体验
a小胡哦
人工智能
在AI大模型的激烈竞争中,Claude3.7Sonnet宛如一颗耀眼新星,强势闯入大众视野。它究竟有何过人之处,能在众多模型中脱颖而出?今天,咱们就来一探究竟!一、创新混合推理模式,灵活应对多元需求Claude3.7Sonnet最大的亮点,便是其开创性的“一个模型,两种思考方式”。它融合了标准思考与扩展思维模式,为用户带来前所未有的灵活体验。标准思考模式:如同一位敏捷的短跑选手,对于日常简单问题,
- 覆盖数学/代码/科学/谜题,高质量推理数据集汇总,助力复现 DeepSeek 超强推理能力
hyperai
近期,DeepSeek-R1引发的推理模型热潮仍在持续走高——1月31日,OpenAI推出全新推理模型o3-mini;2月18日,xAI推出Grok3,包含具备推理能力的Grok-3ReasoningBeta和Grok-3miniReasoning;2月25日,Anthropic推出首款混合推理模型Claude3.7Sonnet。诚然,在大模型日益同质化、竞争激烈的背景下,推理能力已经成为衡量其性
- 深度学习模型未来可能会在这些领域取得突破性进展
xinxiyinhe
人工智能深度学习人工智能深度学习模型深度学习
深度学习模型作为人工智能的核心技术之一,未来有望在多个领域取得突破性进展。以下是一些可能的方向:1.通用人工智能(AGI)目标:开发具有通用智能的模型,能够像人类一样处理多种任务。潜在突破:更强的推理和抽象能力,解决复杂问题。结合多模态数据(文本、图像、声音等)实现更全面的理解。自我学习和适应能力,减少对大量标注数据的依赖。2.医疗与生命科学目标:提升疾病诊断、药物研发和个性化治疗的水平。潜在突破
- 大模型的实践应用30-大模型训练和推理中分布式核心技术的应用
微学AI
大模型的实践应用分布式人工智能大模型
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下大模型的实践应用30-大模型训练和推理中分布式核心技术的应用。本文深入探讨了大模型训练和推理中分布式核心技术的应用。首先介绍了项目背景,阐述了大模型发展对高效技术的需求。接着详细讲解了分布式技术的原理,包括数据并行、模型并行等。通过实际应用实例代码,展示了分布式技术在大模型训练和推理中的具体实现。最后展望了未来发展趋势,如更高的性能、更好的兼容性等。总之,本
- 【AI大模型应用开发】【LangChain系列】5. 实战LangChain的智能体Agents模块
同学小张
大模型人工智能langchainpython笔记agigptAI-native
大家好,我是【同学小张】。持续学习,持续干货输出,关注我,跟我一起学AI大模型技能。在我前面的MetaGPT系列文章中,已经对智能体有了一个认知,重温一下:智能体=LLM+观察+思考+行动+记忆将大语言模型作为一个推理引擎。给定一个任务,智能体自动生成完成任务所需的步骤,执行相应动作(例如选择并调用工具),直到任务完成。更详细的智能体相关概念可看我前面的文章:【AI的未来-AIAgent系列】【M
- 【无标题】大模型智能涌现的数学本质与底层机制
调皮的芋头
AI编程神经网络人工智能机器学习AIGC
大模型智能涌现的数学本质与底层机制一、语言建模的数学基础大模型的核心任务是基于概率链式法则建模语言序列:P(w1,...,wn)=∏t=1nP(wt∣w10^{11})时出现能力相变相变示例:参数量级涌现能力数学机制10^9基础语法低维流形建模10^11多步推理高维空间路径积分10^13跨模态类比抽象概念解纠缠五、知识压缩的代数结构张量分解视角:模型权重矩阵(W\in\mathbb{R}^{d×d
- 自然语言模型(NLP)介绍
Liudef06
StableDiffusion自然语言处理人工智能
一、自然语言模型概述自然语言模型(NLP)通过模拟人类语言理解和生成能力,已成为人工智能领域的核心技术。近年来,以DeepSeek、GPT-4、Claude等为代表的模型在技术突破和应用场景上展现出显著优势。例如,DeepSeek通过强化学习提升推理能力,其混合专家架构(MoE)显著优化了计算效率。二、核心技术解析1.DeepSeek模型架构混合专家模型(MoE):DeepSeek-V3采用Mo
- 阿里巴巴宣布:全面开源旗下视频生成模型万相2.1
大公产经晚间消息
娱乐社交电子媒体
2月25日晚,阿里云宣布全面开源旗下视频生成模型万相2.1模型。据介绍,此次开源基于Apache2.0协议,14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源,同时支持文生视频和图生视频任务,全球开发者可在Github、HuggingFace和魔搭社区下载体验。阿里云在解读万相2.1模型技术时提到,万相能够稳定展现各种复杂的人物肢体运动,如旋转、跳跃、转身、翻滚等;能够精准还原碰撞、反弹、切
- INA(In-Network Aggregation)技术
一只积极向上的小咸鱼
人工智能
In-NetworkAggregation(网络内聚合)是大模型分布式训练或推理中优化通信效率的一种技术,核心思想是在网络传输路径中直接完成数据聚合,而非依赖终端节点处理,从而降低通信开销、提升整体效率。核心原理在传统分布式训练中,计算节点(如GPU)需要将本地计算的梯度或中间结果发送到中心节点(如参数服务器)进行聚合,这会产生大量的网络传输。In-NetworkAggregation则是通过可编
- AI 自动剪视频神器,小白也能轻松上手!
6v6-博客
人工智能
你是否为剪辑视频烦恼?今天推荐一款AI自动剪视频工具——易剪媒!✨软件介绍易剪媒是一款纯净无广告的AI自动剪视频工具,基于DeepSeek对话式AI技术(DS-V3模型)进行分析推理。只需根据描述的要求以处理命令的形式交给AI,即可自动输出视频。无需复杂操作,适合批量短视频处理和小白用户粗略剪辑等场景。✨软件功能批量视频处理:支持批量任务,可多线程并行处理。CPU本地算力加速:利用本地CPU加速处
- Search-o1:智体搜索增强的大型推理模型
三谷秋水
机器学习大模型人工智能人工智能深度学习机器学习
25年1月来自人大和清华的论文“Search-o1:AgenticSearch-EnhancedLargeReasoningModels”。大型推理模型(LRM)(例如OpenAI-o1)已通过大规模强化学习展示长步推理能力。然而,它们的扩展推理过程通常会受到知识不足的影响,从而导致频繁出现不确定性和潜在错误。为了解决这一限制,引入Search-o1,这是一个使用智体检索增强生成(RAG)机制和用
- 一次性了解OpenAI的“草莓”(Strawberry)超强实力
金融街小单纯
预测模型生成式人工智能人工智能
OpenAI预计在秋季推出的代号为“草莓”(Strawberry)的新AI模型,是其在AI推理领域的一项重要突破。该项目的成功也将为人类实现通用人工智能(AGI)目标迈出重要一步。使模型不仅能够生成查询答案,还能处理复杂的科学和数学问题,进行自主可靠的“深度研究”。“草莓”项目是OpenAI在AI推理领域的一项重要突破具备高级推理能力、长任务规划、超大规模训练等核心功能与技术特点。该项目的推出将进
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
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/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多