f芬姐
f芬姐

【特种兵训练第四天成长日记】

      2017.8.8      星期二      阴

欣赏自己：今天是特种兵第四天的啦！今天我们学的是建立信赖的五大开场白。我竟然用热情式成交一个新兵连和一本特种兵手册。今天作业还是可以努力完成。

欣赏队友：班长大轩很厉害。也很贴心。张先森都很厉害。

欣赏团队：今晚签到我们一班棒棒滴。

感恩：感恩指导员柔情为我们做指导。感恩遇到你们。芬姐有你们陪伴太幸福啦。

班级名字：冠军战队

班级口号：冠绝一时    军临城下

                    战无不胜      对垒神话

姓名：芬姐

【特种兵训练第四天成长日记】_第1张图片
图片发自App

你可能感兴趣的:(【特种兵训练第四天成长日记】)

  • scikit-learn基本功能和示例代码 weixin_30777913 深度学习机器学习pythonscikit-learn
    scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了丰富的工具和算法，涵盖了数据预处理、模型训练、评估和优化等多个方面。scikit-learn是一个功能强大的机器学习库，涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估等多个方面。通过上述代码示例，您可以快速上手并使用scikit-learn进行机器学习任务。以下是对scikit-learn主要功能
  • 强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习 concisedistinct 人工智能算法人工智能架构
    目录1.强化学习的基础1.1策略与价值函数2.Actor-Critic架构概述2.1Critic的作用3.为什么选择状态价值网络？3.1训练稳定性3.2计算效率3.3高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展，其在诸如游戏、机器人控制和金融预测等领域的应用越
  • 强化学习中，为什么用AC架构 资源存储库 算法强化学习算法
    目录强化学习中，为什么用AC架构为什么用AC架构？AC架构的工作原理AC架构的优缺点优点：缺点：相关算法：基于AC架构的算法总结强化学习中，为什么用AC架构在强化学习（ReinforcementLearning,RL）中，AC架构（即Actor-Critic架构）是一种非常常用的架构，用于训练智能体（Agent）在环境中执行任务。AC架构结合了策略梯度方法和价值迭代方法，通过分离策略和价值函数的估
  • AI会不会是一个大泡沫 人机与认知实验室 人工智能
    深度求索（DeepSeek）引发的震撼，还在继续进行中。刚看了一下数字：美股盘前，英伟达跌超11%，博通跌超11%，台积电、Arm跌超10%，同时，在日本股市，英伟达的主要供应商AdvantestCorp的股价暴跌8.6%。这些科技股，真是跌惨了。这整件事，就像魔幻一下。1月20日，深度求索正式发布推理大模型DeepSeek-R1。推出后不久，R1就凭借其开源的性质、大幅下降的售价和训练成本获得了
  • 【第十天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-两种常见的字符串算法（持续更新） Long_poem 算法python哈希算法
    提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.Python中的常用的字符串算法2.字符串算法3.详细的字符串算法1）KMP算法2）Rabin-Karp算法总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：第一天Python数据结构与算法的详细介绍第二天五种常见的排序算法第三天两种常见的搜索算法第四天两种常见的递归算法第五天一种
  • machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类 知识鱼丸 machinelearning机器学习算法分类
    通过导入必要的scikit-learn导入必要的库，加载给定的数据，划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
  • LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术 XianxinMao 人工智能
    标题：“LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术”文章信息摘要：文章探讨了大型语言模型（LLM）开发与应用中的关键技术，包括Transformer架构、注意力机制、采样技术、Tokenization等基础理论，以及模型部署、应用开发、优化等实践技能。重点分析了预训练、后训练、监督微调（SFT）和偏好对齐（PreferenceAlignment）在提升模型性能中的作用，并对比了直接偏好优化（DPO）
  • YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少 AI小怪兽 YOLOv10魔术师YOLO目标检测算法人工智能目标跟踪
    本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLOv10：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】订阅者通过添加WX:AI_C
  • YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少 AI小怪兽 YOLO11魔术师深度学习目标检测计算机视觉目标跟踪神经网络python
    本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】订阅者通过添加WX:AI_CV
  • MicroAI™将人工智能培训引入RENESAS MCU sinat_41698914 人工智能mcubigdata
    在端点部署的人工智能技术将加快资产密集型行业的上市时间达拉斯--(美国商业资讯)--边缘原生人工智能(AI)和机器学习(ML)产品领域的先驱MicroAITM今天宣布，公司已将其MicroAIAtomML™技术与RenesasRA微控制器(MCU)产品线进行整合。与全球微控制器领导者Renesas合作将机器学习引入MCU，并借助MicroAI直接在嵌入式环境中训练机器学习模型的能力——这在业界尚属
  • DeepSeek R1：中国AI黑马的崛起与挑战 码事漫谈 AI人工智能
    文章目录技术突破：从零开始的推理能力进化DeepSeekR1-Zero：纯RL训练的“自我觉醒”DeepSeekR1：冷启动与多阶段训练的平衡之道实验验证：推理能力的全方位跃升基准测试：超越顶尖闭源模型蒸馏技术：小模型的逆袭行业启示：AGI之路的新范式纯RL训练的价值与挑战蒸馏技术的普惠意义开源生态的推动力未来展望：从推理到通用智能结语在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）正以迅猛之势重塑我们的
  • C++ 与机器学习：构建高效推理引擎的秘诀 salsm C++编程魔法师c++机器学习开发语言
    随着深度学习模型逐渐从研究走向生产环境，推理能力成为部署中的关键环节。模型的推理引擎需要以极低的延迟快速处理输入数据，同时最大化地利用硬件资源。虽然Python被广泛用于模型的训练和开发，但C++却在推理领域独占鳌头，其性能优势和硬件控制能力无可替代。在这篇文章中，我们将从为什么选择C++、构建高效推理引擎的细节，以及相似的开源项目三个方面深入探讨如何利用C++打造高效的机器学习推理引擎。目录为什
  • 【Java程序员面试专栏 数据结构】五 高频面试算法题：二叉树 存在morning Java程序员技术栈#二叉树java面试算法
    一轮的算法训练完成后，对相关的题目有了一个初步理解了，接下来进行专题训练，以下这些题目就是二叉树相关汇总的高频题目总的来说，前序遍历是自上而下调整或比较节点，中序遍历用来对节点排序，后序遍历是自下而上的寻找或求最值供上层决策，这里的上下指的是树的层高题目关键字解题思路时间空间二叉树的前序遍历DFS-前序遍历按照根左右的顺序进行递归，补充迭代思路，依赖辅助栈O(n)O(n)二叉树的中序遍历DFS-中
  • 第76期 | GPTSecurity周报 云起无垠 GPTSecurity人工智能网络安全
    GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.关于使用大语言模型
  • 第84期 | GPTSecurity周报 云起无垠 GPTSecurity人工智能gptAIGC
    GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.利用数据流路径对大
  • 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理 CHEN_RUI_2200 机器学习YOLO
    ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型，为了让这个推理更直观，我选择了试验下yolov8识别预览图片：1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式，可以在不同的深度学习框架之间共享模型，如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
  • 使用Bert+BiLSTM+CRF训练 NER任务 CHEN_RUI_2200 机器学习bert人工智能深度学习
    使用的数据集在这里E-CommercialNERDataset/电商NER数据集_数据集-阿里云天池针对面向电商的命名实体识别研究，我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题，并标注了4大类，9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下针对面向电商的命名实体识别研究，我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题，并标注了4大类，9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下：每个文件数据格式相同，都为根据BIschema
  • Silero VAD 开源项目教程 苏鹃咪Healthy
    SileroVAD开源项目教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad项目介绍SileroVAD是一个预训练的企业级语音活动检测器（VoiceActivityDetector），由snakers4团队开发并开源在GitHub上。该项目支持多种语言和不同领域的音频，具有灵活的采样率（8000Hz和16000Hz），并且可以在PyTorch和O
  • 人工智能学习框架：深入解析与实战指南 一ge科研小菜鸡 人工智能人工智能
    个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能，以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
  • json格式的标记文件转yolo格式（txt）的标记文件 帅气的亮 jsonYOLOpython
    背景我在使用anylabeling标记软件时发现导出的标记文件格式只能是json格式，而我yolov8训练模型的标记文件需要时txt格式的，所以我需要写一个转换脚本脚本1.脚本1这个脚本是针对于矩形框标记的转换，也就是目标检测importjsonimportosdefconvert_json_to_yolo(json_file_path,output_dir,class_mapping):"""将
  • AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构 AI天才研究院 大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其主要驱动力之一，已经在各个领域取得了显著的成果。然而，随着模型规模的不断扩大，如何高效地搭建、训练和部署深度学习模型，成为一个亟待解决的问题。传统的单机训练方式在计算资源有限的情况
  • 高效向量搜索RAG解决方案（Canopy） deepdata_cn RAGRAG
    Canopy利用Pinecone在高效向量搜索方面的专业知识，提供强大且可扩展的RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）解决方案。包括与Pinecone向量数据库的紧密集成，支持流处理和实时更新，先进的查询处理和重新排序功能，以及管理知识库和版本控制的工具。一、基本原理1.向量嵌入：Canopy首先会将文本数据转换为向量表示，通常使用预训练的语言模型等技术，将文本映射到
  • 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响 司南锤 深度学习遥感深度学习人工智能
    1.计算资源与显存占用大尺寸图像：需要更高的显存和计算资源，可能限制训练时的批大小（batchsize），甚至导致无法训练。解决方案：通常将大图裁剪为小尺寸的补丁（patches），例如256x256或512x512。小尺寸图像：显存占用低，但可能丢失全局上下文信息（如大面积地物分布），影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入：模型感受野受限，可能无法捕捉大范围地物（如河流、
  • 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题 司南锤 深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
    在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时，确实可能出现样本不均衡问题，且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡？(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题：遥感图像中某些类别（如道路、建筑）可能稀疏分布。小尺寸裁剪后，部分训练样本可能完全不含某些类别（例如一块纯农田的补丁），导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例：原图中“道路”占比5%，若裁剪为256x256的小图，部分小图中可能
  • 06-机器学习-数据预处理 不会打代码呜呜呜呜 机器学习机器学习人工智能
    数据清洗数据清洗是数据预处理的核心步骤，旨在修正或移除数据集中的错误、不完整、重复或不一致的部分，为后续分析和建模提供可靠基础。以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例：一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标（如均值），降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过拟合，降低
  • 高可用架构，高性能架构和高并发架构 架构随笔录 超级架构师架构kafka分布式hbase大数据hdfs
    胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋KVP最具价值技术专家，技术领域专家团成员，2021电子工业出版社年度优秀作者，获得2023电子工业出版技术成长领路人称号，荣获2024年电子工业出版社博文视点20周年荣誉专
  • 预训练语言模型 Algorithm_Engineer_ 基础知识和深度学习语言模型人工智能自然语言处理
    一.预训练模型的基本介绍预训练模型是一种在大规模数据上训练而得的模型，通常通过无监督学习或自监督学习的方式进行。在预训练阶段，模型被训练来学习数据的内在表示，而无需标注数据或任务特定的目标函数。这种学习能力使得预训练模型可以捕获数据的复杂结构和特征，并且在后续的特定任务上进行微调，从而提高模型在目标任务上的性能。1.1预训练过程数据收集与处理：收集大规模的数据，并对数据进行预处理，以便模型训练使用
  • IsaacLab从入门到精通（六）真机部署与Sim2real NathanWu7 IsaacLab人工智能机器人深度学习机器学习
    在之前的教程中，我们已经完成了整个强化学习任务流程，现在我们需要将自己训练的策略迁移到真机上1.1Sim2real简要方法论强化学习的Sim2real问题一直以来是非常难解决的问题，在仿真环境中训练的policy往往很难迁移到实际的机器人系统上，因此我们需要用一些特殊的方法协助来实现这个过程。1.1.1建立数字孪生（Digitaltwin）在仿真环境中，我们建立的环境需要尽可能与真实世界对齐，因此
  • 使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载 弥树子 pytorch逻辑回归人工智能
    在机器学习中，逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中，我们手动创建了一个简单的二维数据集，包含两类数据点。第一类数据点的标签为0，第二类数据点的标签为1。class1_point
  • 奖励模型：解析大语言模型的关键工具 XianxinMao 人工智能
    标题：奖励模型：解析大语言模型的关键工具文章信息摘要：奖励模型是理解和审核大语言模型(LLM)的重要工具，通过简单的评估方式提供了模型内部表征和性能的深入洞察。它不仅能静态比较模型表现，还可帮助诊断训练问题，为LLM研究提供独特视角，增强模型开发过程的透明度和可问责性。==================================================详细分析：核心观点：奖励模型是
  • Linux的Initrd机制 被触发 linux
    Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
  • maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
    默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法：     1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml     2.找到        
  • XSD和XML中的命名空间 darrenzhu xmlxsdschemanamespace命名空间
    http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
  • Java 求素数运算 周凡杨 java算法素数
    网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。 第一种：   原理: 6N(+-)1法         任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)   
  • java 单例模式 g21121 java
    想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式：   class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
  • Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
    1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录       解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：           
  • 32位和64位操作系统 墙头上一根草 32位和64位操作系统
    32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
  • 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
    一、问题提问：     → 请简单介绍一下什么是轻量级？     轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。  
  • mongodb 环境搭建及简单CURD antlove WebInstallcurdNoSQLmongo
    一 搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
  • 数据字典和动态视图 百合不是茶 oracle数据字典动态视图系统和对象权限
    数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭   数据字典中包含   数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
  • 多线程编程一般规则 bijian1013 javathread多线程java多线程
           如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。        不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
  • 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linuxunixscp
    一.功能说明        scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下：        scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
  • 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
    以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。   示例数据：   地址表：   CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
  • cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter formcgi
    先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题） 问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
  • 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
    一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
  • java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
    public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
  • 看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
       以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:    职业规划:    http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua      android学习:    1.http://byandby.i
  • [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
        我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误      在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
  • JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
    事件 描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
  • 正则表达式验证日期格式 dashuaifu 正则表达式IT其它java其它
    正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
  • Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证 dcj3sjt126com yii
    public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
  • UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0 dcj3sjt126com ios
    In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0." Ins
  • 判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Mathpython
    质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。 判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
  • SpringSecurity工作原理小解读 坏我一锅粥 SpringSecurity
      SecurityContextPersistenceFilter   ConcurrentSessionFilter   WebAsyncManagerIntegrationFilter   HeaderWriterFilter   CsrfFilter   LogoutFilter   Use
  • JS实现自适应宽度的Tag切换 ini JavaScripthtmlWebcsshtml5
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/js/3.htm   该效果使用纯JavaScript代码，实现TAB页切换效果，TAB标签根据内容自适应宽度，点击TAB标签切换内容页。 HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
  • Hbase Rest API : 数据查询 kane_xie RESThbase
    hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。   启动命令：./bin/hbase rest s
  • JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释） 明子健 jqueryjs源码拖动鼠标
    欢迎讨论指正！   print.html代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8"> <title>发票打印</title> &l
  • Postgresql 连表更新字段语法 update qifeifei PostgreSQL
    下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
  • 将redis,memcache结合使用的方案? tcrct rediscache
    公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
  • 开发中遇到的诡异的bug wudixiaotie bug
    今天我们服务器组遇到个问题： 我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他