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- 庙算兵棋推演AI开发初探(7-神经网络训练与评估概述)
超自然祈祷
智能决策人工智能神经网络深度学习
前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络,接下来我们需要训练神经网络了,就是把数据对接好灌进去,训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛,就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别:前者就像人发现了牛顿
- 我的世界1.20.1forge模组开发进阶教程——序列化(1)
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mc的序列化在《Minecraft》(MC)中,序列化指将游戏数据(如方块、实体、玩家状态等)转换为可存储或传输的格式。这是游戏运行、存档保存和网络通信的关键技术。以下是Minecraft中常见的序列化方式及其用途:一、序列化在Minecraft中的作用存档数据持久化将玩家建筑、地图、物品栏等数据保存到硬盘(如.minecraft/saves中的区域文件)。网络传输服务器与客户端同步方块更新、实体
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
cyc&阿灿
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一,已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展,通过理论解析与代码实践相结合的方式,帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- 深入剖析 Linux 内核网络核心:sock.c 源码解析
109702008
编程#C语言网络linux网络人工智能
作为Linux网络子系统的基石,sock.c承载着协议无关的核心功能。本文将深入分析其关键实现,揭示高性能网络通信背后的设计哲学。一、Socket生命周期管理1.1初始化与分配sock_init_data()是socket的初始化入口,负责设置核心回调函数和默认参数:voidsock_init_data(structsocket*sock,structsock*sk){sk->sk_state=T
- 【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器
IT古董
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第二章:机器学习与神经网络概述第三部分:类算法理论与实践第三节:决策树分类器内容:信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型,它通过一系列特征判断进行决策,有良好的可解释性。一、基本概念节点(Node):表示特征判断条件边(Branch):表示特征判断的结果路径叶子节点(Leaf):表示分类结果二、划分准则:信息增益(InformationGain)信息增益衡
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人工智能深度学习机器学习
在当前的技术环境下,搜索、推荐、广告、大模型、自动驾驶等领域的业务依赖于海量数据的处理和复杂模型的训练。这些任务通常涉及从用户行为数据和社交网络数据中提取大量信息,进行模型训练和推理。这一过程需要强大的数据分发能力,尤其是在多个服务器同时拉取同一份数据时,更是考验基础设施的性能。在这样的背景下,AlluxioEnterpriseAI在数据索引与模型分发/部署方面展示了其独特的优势,特别是在处理海量
- Alluxio EnterpriseAI on K8s 部署教程
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AlluxioEnterpriseAIonK8s部署视频教程视频为AlluxioEnterpriseAIonK8s部署视频教程。下面内容将主要介绍如何通过Operator(Kubernetes管理应用程序的扩展)在Kubernetes上安装Alluxio。1.系统要求Kubernetes至少1.19版本的Kubernetes集群,支持特性门控确保集群的Kubernetes网络策略允许应用程序(Al
- Z-library数字图书馆镜像网址入口及客户端/app (持续更新)
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Z-Library(简称z-lib,前身为BookFinder)是一个影子图书馆和开放获取文件分享计划,用户可在此网络下载期刊文章以及各种类型的书籍。截止2022年6月12日,该网站共收录了10,456,034本书和84,837,646篇文章。zlibrary电脑客户端/安卓appzlibrary(windows/mac/安卓/ipad)安装包下载:夸克网盘分享(随时失效,先保存)无需魔法正常使用
- Python爬虫实战:研究Bleach库相关技术
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1.引言在大数据时代,网络内容采集已成为信息获取的重要手段。Python凭借其丰富的爬虫库(如Requests、Scrapy)和灵活的数据处理能力,成为网页爬虫开发的首选语言。然而,从互联网获取的内容往往包含恶意脚本、不安全标签等安全隐患,直接使用可能导致XSS(跨站脚本攻击)、数据泄露等风险。Bleach作为专业的HTML净化库,通过白名单机制提供了可靠的内容安全过滤方案。本文将结合实际案例,详
- Python爬虫实战:研究untangle库相关技术
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爬虫项目实战python爬虫php开发语言untangle
1.引言在大数据时代,网络数据已成为重要的信息资源。XML和HTML作为互联网上最常用的数据表示格式,广泛应用于API接口、网站结构和数据交换等场景。Python凭借其丰富的爬虫库(如Requests、Scrapy)和灵活的数据处理能力,成为网络数据采集的首选语言。然而,从复杂的XML/HTML文档中提取结构化数据仍然面临诸多挑战,如文档结构多样性、动态内容渲染和数据格式转换等问题。Untangl
- 第 3 章:神经网络如何学习
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第3章:神经网络如何学习在第二章中,我们详细了解了神经网络的静态结构:由神经元组成的层,以及连接它们的权重和偏置。现在,我们将进入整个教程最核心的部分:神经网络是如何从数据中"学习"的?这个学习过程是一个动态的、不断调整自身参数以求更佳预测的过程。我们将通过四个关键概念来揭示这个秘密:前向传播(ForwardPropagation):数据如何通过网络产生一个预测?损失函数(LossFunction
- android launcher3,Android Launcher3 基本功能分析
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AndroidLauncher3基本功能分析1,界面的布局,从上往下分别为:DeleteDropTarget(应用卸载区域,它是一个DropTarget)Workspace(页面容器,一个页面是一个CellLayout)PageIndicator(指示器,指示workspace当前位于第几个页面)Hotseat(底部图标区域)2,Launcher桌面图标的加载:LauncherApplicatio
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MSTP背景RSTP/STP的缺陷:RSTP/STP的被阻塞端口阻塞的链路不承载任何流量,无法实现数据的负载均衡;可能有二层次优路径MSTP:通过将一个或多个VLAN映射到instance上,再基于instance进行生成树的计算解决了二层环路问题;提供了二层网络冗余环境;实现流量的负载分担MSTP基本概念MSTRegion(多生成树域):MSTP网络中包含一个或多个MST域MSTI(多生成树实例
- LSNet: 基于侧向抑制的神经网络
碳酸的唐
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引言在计算机视觉领域,我们一直在寻找灵感来源以提高图像处理和识别的效果。而人类视觉系统作为经过数百万年进化的精密系统,无疑是最好的参考对象之一。今天,我要向大家介绍一个名为LSNet(LateralSuppressionNetwork,侧向抑制网络)的技术,它模拟了人类视觉系统中的侧向抑制机制,为计算机视觉任务带来了新的可能性。什么是侧向抑制?侧向抑制(LateralSuppression),也被
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问题01---notargetconnected解决方法此问题是在烧录呼吸灯程序时产生,可能因定时器配置错误导致。(定时器,PWM)
- 【网络安全】对称密码体制
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1.对称密码体制概述1.1定义与特点对称密码体制,也称为单钥密码体制,是一种加密方法,其中加密和解密过程使用相同的密钥。这种加密方式的主要特点包括简单、高效和计算速度快,适合于大量数据的快速加密和解密。对称密码体制的安全性完全依赖于密钥的保密性,一旦密钥被泄露,加密的安全性就会受到威胁。效率:对称密码算法通常比非对称密码算法要快,因为它们的算法结构相对简单,计算量较小。密钥管理:对称密码体制的密钥
- 【网络安全】网络安全中的离散数学
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一、离散数学核心知识点与网络安全映射1.数论(NumberTheory)知识点安全应用场景实例说明质因数分解RSA公钥加密大整数分解难题(2048位密钥需数万年破解)模运算Diffie-Hellman密钥交换利用(gamodp)实现安全协商欧拉定理RSA加密/解密me*d≡m(modn)保障解密还原中国剩余定理高效解密优化RSA-CRT加速解密运算达70%2.代数结构(AlgebraicStruc
- 如何保证软件质量?汽车软件基于模型开发的十个问题与质量工具推荐
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如何保证软件质量?汽车软件基于模型开发的十个问题与质量工具推荐基于模型的软件开发(MBD)在20世纪90年代兴起,当时Simulink®和Matrix®等工具正在从学术或研究领域过渡到生产支持领域。MBD在1999年引入高效自动代码生成后,借助EmbeddedCoder®和TargetLink®等工具迅速扩展。随着电子电器系统日趋复杂,有别于传统的软件开发,基于模型的软件开发成为自动化行业贴别是汽
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大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透,其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析:参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型(如PINNs)将器件物理方程嵌入神经网络架构,实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。通过强化学习框架(如PPO算法)动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数,在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
- 深入了解轻量云服务器:适合小型企业的高性价比选择
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- 如何选择最适合你的云存储方案:对象存储 vs 块存储 vs 文件存储
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- 彻底理解网关、DNS、路由及相关概念:深入解析网络通信基础
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在网络技术领域,“网关”“DNS”和“路由”是三个基础且关键的概念。然而,由于它们的功能有所交叉,初学者甚至有经验的技术人员都可能感到困惑。本文将深入剖析这三个核心概念及其相关的补充知识,帮助您彻底厘清它们的作用与关系。一、网关(Gateway)1.什么是网关?网关是用于连接两个不同网络的设备或功能模块,承担跨网络通信的桥梁角色。它可以是路由器、防火墙等设备的一部分,也可以是纯软件功能。2.网关的
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文章目录关键说明:以下是IPv4地址空间中前缀长度与主机位关系的完整表格大全,按照前缀长度从小到大(主机位从大到小)排列:前缀长度子网掩码主机位数量地址总数可用主机数典型应用场景/00.0.0.0324,294,967,296不可用默认路由/1128.0.0.0312,147,483,648不可用理论划分/2192.0.0.0301,073,741,8241,073,741,822国家级网络/32
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IPv6配置与管理引言随着互联网地址资源的不断消耗,IPv6作为IPv4的继任者,已逐渐成为网络中的主流协议。相比IPv4,IPv6不仅提供了更为丰富的地址空间,还引入了多种新功能,如自动配置、安全性增强以及改进的路由效率。对于系统管理员来说,掌握IPv6的配置与管理至关重要。本文将详细介绍如何在CentOS和Ubuntu系统中进行IPv6的配置与管理,涵盖基本的网络配置、地址分配、路由配置以及常
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AXI总线是一种高速片内互连总线,其定义于由ARM公司推出的AMBA协议中,主要用于高性能、高带宽、低延迟、易集成的片内互连需求。AXI4总线是第四代AXI总线,其定义了三种总线接口,分别为:AXI4、AXI4-Lite和AXI4-Stream接口。其中AXI4也称为AXI4-Full是一种基于地址的高性能传输接口,其支持乱序传输、突发传输等传输方式,同时通过独立的地址总线,实现高性能的数据地址映
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作者简介:大家好,我是smart哥,前中兴通讯、美团架构师,现某互联网公司CTO联系qq:184480602,加我进群,大家一起学习,一起进步,一起对抗互联网寒冬学习必须往深处挖,挖的越深,基础越扎实!阶段1、深入多线程阶段2、深入多线程设计模式阶段3、深入juc源码解析阶段4、深入jdk其余源码解析
- Docker-compose部署nacos集群及nginx实现负载均衡
超级无敌约翰大王
nacosdocker-composedocker容器运维
目录一、环境二、部署过程1.docker和docker-compose部署2.拉取镜像3.创建网络4.创建目录5.启动数据库并导入sql6.启动7.配置nginx代理总结一、环境主机:centos7.9docker版本:24.0.6docker-compose版本:2.23.1nacos镜像版本:2.1.1数据库镜像版本:Mariadb10.5.16nginx镜像版本:1.24.0二、部署过程1.
- 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