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EEPI
自动驾驶人工智能论文阅读深度学习目标检测
1背景团队:地平线时间:代码:简介:这篇论文是Sparse4D的续作,区别主要在于特征时序融合上,新版提高了运算效率。后续端到端SparseDrive的基本框架与这篇基本类似。2存在的问题2.1其他稀疏3D检测的问题PETR是query-based方法,但是为了实现特征融合,进行了全局注意力机制,导致高计算量。2.2Sparse4Dv1的问题Sparse4Dv1的时序特征融合hierarchyfu
- ADS基础教程1 - 软件简介
RunningCamel
ADS仿真嵌入式硬件
1.ADS软件简介ADS是一款Kesight研制的先进设计系统软件,加速设计和仿真工作流程。该软件特点是为设计人员提供了针对特定设计流程预先配置好的软件组合。这些软件套件能够为设计师们提供多达三种不同的仿真技术——系统仿真、电路仿真和电磁(EM)仿真,帮助他们设计通信系统、GaAsMMIC、RFIC、射频系统封装(SiP)、射频电路板和信号完整性等产品。PathWaveADS软件套件包含W3600
- windows ping linux 无法访问主机
心灵宝贝
linux
使用桥接的模式1、关闭linux上的防火墙serviceiptablesoff永久关闭防火墙2、关闭windows的防火墙,就是关闭掉360的相关软件,不然会出现windows无法ping通linux的
- 【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程
星星点点洲
stablediffusion
以下是安装StableDiffusion的步骤,以Ubuntu22.04LTS为例子。显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库(需单独下载)GPU驱动包含CUDADriver(需与CUDAToolkit版本匹配)CUDA与NIDIA:硬件指令集绑定:N
- [C51]sg90舵机控制
颜笑晏晏
C51单片机
1.什么是舵机如下图所示,最便宜的舵机sg90,常用三根或者四根接线,黄色为PWM信号控制用处:垃圾桶项目开盖用、智能小车的全比例转向、摄像头云台、机械臂等常见的有0-90°、0-180°、0-360°2.怎么控制舵机向黄色信号线“灌入”PWM信号。PWM波的频率不能太高,大约50HZ,即周期=1/频率=1/50=0.02s,20ms左右数据:0.5ms-------------0度;2.5%对应
- 深兰科技创始人陈海波获选2024福布斯中国新时代颠覆力创始人
AI周刊
物联网OFweek深兰科技人工智能深兰科技陈海波javascriptc#rubyperl
12月1日,福布斯中国携手全球化商业研究院(GBRC)正式发布了2024福布斯中国新时代颠覆力创始人评选的最终结果,深兰科技集团创始人、董事长陈海波成功获选。同时获选的还有360集团创始人周鸿祎、爱斯康医疗创始人蔡磊、科大讯飞创始人刘庆峰、蔚来创始人李斌等明星企业家。本届2024福布斯中国新时代颠覆力创始人评选,历经8个月的深入调研和行业洞察,以“新时代”和“颠覆力”为核心主题,基于相关候选人本身
- 李志军老师操作系统实验
JHFeng_white&black
ubuntulinux运维
李志军老师操作系统实验_环境搭建准备工作宿主机:macOSMonterey12.2.1虚拟机:我选择的虚拟机是vmwarefusionpro(之前用的是免费版本的vmwarefusion,但是安装了ubuntu后发现始终安装不了vmwaretools)ubuntu18.04.6,这里附上我的网盘链接链接:https://pan.baidu.com/s/1bHpi-PWaqJSUAM_7BXPaLQ
- 【Stable Diffusion部署至Google Colab】
星星点点洲
stablediffusion
GoogleColab中快速搭建带GPU加速的StableDiffusionWebUIfromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/drive')!mkdir/content/drive/MyDrive/sd-webui-files!pipinstalltorch==1.13.1+cu116torchvision==0.14.1+cu116tor
- 2025清华DeepSeek从入门到精通
京漂的人
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DeepSeek火爆全球,网上各类教程层出不穷,质量却参差不齐。近日,清华大学新闻与传播学院-新媒体研究中心-元宇宙文化实验室团队出了一版DeepSeek详细使用手册,长达104页。该教程堪称国产AI工具DeepSeek深度使用的标杆指南,既适合新手快速掌握基础操作,也为进阶用户提供系统性方法论https://download.csdn.net/download/gyc800/90360007
- 很多智能手表都用6739芯片_不怕看就怕比:五款智能手表硬件大解析
weixin_39875832
很多智能手表都用6739芯片
驱动之家在智能硬件这块疆域,智能手表已不算是新物了。三星的智能手表已经做到了第二代,但续航、应用场景、工业设计等方面的不足使得它们一直有话题但是没大销路。今年moto360以及AppleWatch的出现更是将智能手表的话题渲染得更热。智能手表其实功能上大家都大同小异,主要作为手机的辅助屏接收信息或通知,或者增加运动检测功能。具体来看看各个智能手表在硬件上有什么不同。SamsungGearFitGe
- 万字长文破解 AI 图片生成算法-Stable diffusion (第一篇)
悟空 AI
人工智能深度学习
想象一下:你闭上眼睛,脑海中构思一个场景,用简短的语言描述出来,然后“啪”的一声,一张栩栩如生的图片就出现在你眼前。这不再是科幻小说里才有的情节,而是StableDiffusion——一种前沿的AI图片生成算法——所带来的现实。在本系列的万字长文中,我们将深入探索StableDiffusion的神秘面纱,揭秘它是如何将文字描述转化为令人惊叹的视觉艺术。无论你是AI技术的爱好者、数字艺术的探索者,还
- 基于 Vue +three.js +Photo Sphere Viewer + 高德地图实现 VR 效果
VueVirtuoso
我的学习之路前端vue.js前端框架github交互信息可视化3d
需求背景随着科技的进步,虚拟现实(VR)技术在家居行业的应用越来越普遍。我们项目的目标是通过结合VR看房和实时场景展示,提升用户的体验,用户可以在家中便能身临其境地感受房屋的空间布局和氛围。此外,我们希望通过高德地图提供的标记点功能,帮助用户快速定位感兴趣的区域。业务这边想要实现右边链接的效果阿里云付费全景图,类似VR看房,支持360°x360°任意旋转,支持自定义添加标注,支持切换场景等功能,效
- 【stable diffusion模型】Stable diffusion模型分几种?一文详解,入门必看!
AIGC-Lison
stablediffusion人工智能AI绘画AIGCSD模型
前言在StableDiffusion中,模型并不只有一种,不同插件有不同的模型,分别作用于不同的功能。今天Lison老师就带大家一起来学习一下~01大模型也就是stablediffusion模型,在默认界面中,它位于web页面的左上角,下拉列表对应的模型:可以理解为绘画风格集合,SD需要大模型来规定它生成的图片风格,大模型是必选模型,你必须选择一个大模型才能开始生成工作。所有的AI设计工具,安装包
- Stable Diffusion之最全详解图解
破碎的天堂鸟
学习教程stablediffusion
StableDiffusion是一种革命性的图像生成模型,其发布标志着AI图像生成技术的一个重要里程碑。本文将通过详细的图解和实例演示,全面解析StableDiffusion的工作原理。一、StableDiffusion概览1.1模型起源与特点StableDiffusion由CompVis、StabilityAI和LAION的研究人员于2022年发布。它是一种基于扩散过程的图像生成模型,结合了物理
- 通达信 关于时间的公式 观察日1:=YEAR=2021 AND MONTH=9 AND DAY=27;
weixin_44418748
其他
这里写自定义目录标题通达信关于时间的公式通达信关于时间的公式年:2021;月:9;日:27;观察日1:=YEAR=2021ANDMONTH=9ANDDAY=27;STICKLINE(观察日1,3617,3663,10,1),COLORYELLOW;观察日2:=YEAR=2021ANDMONTH=9ANDDAY=28;STICKLINE(观察日2,3602,3656,10,1),COLORYELLO
- DexVLA:通用机器人控制中具有插件式扩散专家的视觉语言模型
硅谷秋水
大模型智能体计算机视觉语言模型计算机视觉深度学习机器学习人工智能
25年2月来自美的集团和华东师范的论文“DexVLA:Vision-LanguageModelwithPlug-InDiffusionExpertforGeneralRobotControl”。让机器人能够在不同的环境中执行不同的任务是机器人学习的核心挑战。虽然视觉-语言-动作(VLA)模型已显示出可泛化机器人技能的前景,但要充分发挥其潜力,需要解决动作表示和有效训练方面的限制。当前的VLA模型通
- [论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri
2301_80732299
论文阅读
摘要随着多模态数据的激增,人们不再满足于单一的数据检索模式来获取信息。深度哈希检索算法以其存储效率高、查询速度快等优点受到广泛关注。目前,现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息,导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。(2)现有的无监督方法通常构造相似矩阵来指导哈希码学习,存在不准确的相似度问题,导
- DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)的公式推导
AndrewHZ
机器学习人工智能深度学习算法
总结:DDPM通过最小化预测噪声的均方误差,使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题,大幅简化了训练目标。1.前向扩散过程前向过程通过\(T\)步逐渐向数据\(x_0\)添加高斯噪声,最终得到纯噪声\(x_T\)。每步定义为:\[q(x_t|x_{t-1})=\mathcal{N}\left(x_t;\sqrt{1-\beta_t}x_{t-1},\beta
- Stable Diffusion AI软件绘画速成从入门到精通
课兴兴
stablediffusion人工智能
课兴兴资源圈创始人,更多课程干货,欢迎关注(课兴兴)KMastery-StableDiffusionAI软件绘画速成从入门到精通-中英字幕KMasteryStableDiffusionFromNovicetoArtist英文+中英字幕|1080P|14.5GBAI绘画软件速成课程:从初学者到专业人士欢迎来到人工智能绘画软件初学者速成班!无论您是刚刚开始探索绘画世界,还是希望使用人工智能技术增强您的
- 《Stable Diffusion绘画完全指南:从入门到精通的Prompt设计艺术》 第一章
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第一章:认识StableDiffusion与Prompt设计基础1.1什么是StableDiffusion:生成原理与核心优势一、颠覆性生成逻辑:从噪声到艺术的魔法逆向降噪原理传统AI绘画:直接生成完整像素StableDiffusion:通过潜扩散模型(LDM),在低维潜空间(LatentSpace)逐步去除噪声,最终解码为高清图像类比解释:如同雕塑家从混沌的大理石中凿出形体,AI在噪声中「雕刻」
- Stable Diffusion 教程基础篇: 如何写出好的prompt,一些技巧和原则
AI想象家
stablediffusionpromptmidjourney人工智能openAIAI作画
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- 《Stable Diffusion绘画完全指南:从入门到精通的Prompt设计艺术》 第三章
Allen-Steven
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第三章:风格化Prompt专题解析3.1写实类:照片级细节的刻画技巧一、物理仿真引擎构建#写实类Prompt标准模板{"主体描述":"精确物种/型号/品牌(如:Mercedes-AMGGTBlackSeries2025款)","材质系统":[ "PBR材质规范(金属度/粗糙度/法线贴图)", "表面瑕疵(划痕0.2级,灰尘密度0.5)"],"光学系统":[ "镜头参数:佳能RF85mmf/1.2L
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将生成视频用于训练具身智能(EmbodiedAI)确实是近年来备受关注的前沿方向,这一思路通过结合生成式AI(如扩散模型、神经辐射场等)与机器人学习,为解决真实世界数据稀缺、训练成本高等问题提供了新可能。以下从技术逻辑、潜在优势、挑战及案例方向展开分析:一、技术逻辑:如何用生成视频训练机器人?生成式AI构建虚拟环境利用扩散模型(如Sora、StableVideoDiffusion)或3D生成技术(
- 百科词条创建审核不通过的原因有哪些?
小马识途营销杂记
百度百科创建
我们知道的国内有名的百科网站有百度百科、快懂百科、搜狗百科、360百科,这些有名的百科网站。一般来说,百科的词条排名都是在第一页的,无论是名人、明星、软件、影视名称,还是其他名称,大多排名都在首页,这就拥有了更多的曝光量和流量,而且由于百科是人们获取信息、查找资料的可信任网站,如果你大家通过百科能够找到你的公司或网站或个人,就相当于获得了共识认可与流量的入口。百科词条如何写?1、中立不自夸。无论你
- 企业如何做好百度下拉框优化?下拉框优化的价值和作用有哪些?
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现在做网络推广,引流成本不断上升,有的企业发现即使开通各大平台的广告,这流量增长也不太明显,让企业引流拓客陷入僵局。今天小马识途营销顾问就推荐一种低成本的引流获客方式——下拉框联想词引流推广下拉框联想词引流推广适用于所有可以搜索的平台,包括百度、360、微信搜一搜、抖音搜索等等,我们这里就以百度为例来进一步解析下拉框联想词优化的规则和技巧。百度下拉框优化的价值和作用百度下拉联想词是指用户在搜索或者
- 客户 360 度全生命周期管理:全方位掌握客户,开启销售新篇章
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在当今竞争激烈的商业环境中,企业要想取得成功,必须深入了解客户需求,提供个性化的服务。客户360度全生命周期管理是一种全新的客户管理理念,它帮助企业全方位掌握客户档案,及时跟进重要客户,快速推进销售进程。一、全方位掌握客户档案客户360度全生命周期管理的核心是建立全面、准确的客户档案。通过整合来自不同渠道的客户信息,包括线上线下的互动记录、购买历史、偏好等,企业可以构建一个360度的客户视图。这使
- 从360度全景照片到高质量3D场景:介绍SC-Omnigs 3D重建系统
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AIGC学习资料库3d数码相机全景图片
在当今的数字化时代,3D重建技术正在迅速发展,并广泛应用于文旅、空间智能和3D重建等领域。为了简化360度全景相机拍摄数据的处理流程,提高3D场景重建的质量和效率,我们开发了一款专门处理360度全景相机数据的3D重建系统——SC-Omnigs。本文将详细介绍这一系统的功能、特点及其应用场景。系统概述SC-Omnigs是一个创新的3D重建系统,旨在将360度全景相机拍摄的照片快速准确地转换为高质量的
- Flux如何工作?这款新图像生成AI可与Midjourney一较高下
硅基创想家
AI-人工智能与大模型人工智能midjourneyFlux大模型人工智能生成图片
Flux是什么?Flux是黑森林实验室(BlackForestLabs)开发的一款新型人工智能图像生成模型。它代表了人工智能生成艺术领域的重大进展,采用了一种“混合架构”,将transformer和diffusion技术相结合,参数规模达120亿。该模型在图像生成方面具备顶尖性能,在精准遵循提示词、视觉质量、图像细节和输出多样性等方面表现卓越。谁创造了Flux?该模型由黑森林实验室推出。这是一家新
- 畅游Diffusion数字人(16):由音乐驱动跳舞视频生成
沉迷单车的追风少年
数字人DiffusionModels与深度学习人工智能深度学习视频生成
畅游Diffusion数字人(0):专栏文章导航前言:从Pose到跳舞视频生成的工作非常多,但是还没有直接从音乐驱动生成的工作。最近字节跳动提出了MuseDance,无需复杂的动作引导输入(如姿势或深度序列),从而使不同专业水平的用户都能轻松进行灵活且富有创意的视频生成。目录贡献概述背景挑战贡献方法详解第一阶段:外观预训练第二阶段:动态触发视频生成训练细节贡献概述背景<
- 记一次简单的Oracle离线数据迁移至TiDB过程
qq_43479892
pythonoracle数据库database计算机
Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475背景最近在支持一个从Oracle转TiDB的项目,为方便应用端兼容性测试需要把Oracle测试环境的库表结构和数据同步到TiDB中,由于数据量并不大,所以怎么方便怎么来,这里
- 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
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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