- MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化
林聪木
matlab算法深度学习
目录为什么要做特征归一化/标准化?常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling?什么时候不需要FeatureScaling?归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
- 扩散 Transformer 策略:用于通才视觉-语言-动作学习的规模化扩散 Transformer
三谷秋水
计算机视觉大模型智能体transformer深度学习计算机视觉语言模型人工智能机器学习
25年2月来自上海AI实验室、浙大、香港中文大学、北大、商汤科技、清华和中科院香港科学创新研究院的论文“DiffusionTransformerPolicy:ScalingDiffusionTransformerforGeneralistVision-Language-ActionLearning”。最近,在多样化的机器人数据集上进行预训练的大型视觉-语言-动作模型,已展示出利用少量域内数据泛化到
- 特征缩放:统一量纲,提高模型性能
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
特征缩放:统一量纲,提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域,我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。比如,一个数据集中可能包含年龄(0-100)、收入(0-100000)、身高(150-200cm)等不同尺度的特征。这种量纲不统一会给许多机器学习算法(如梯度下降)带来问题,导致收敛速度慢、模型性能差等。特征缩放(FeatureScaling)就是一种用于解决这个问题的常用数据预处理
- 【人工智能】大模型的Scaling Laws(缩放定律),通过增加模型规模(如参数数量)、训练数据量和计算资源来提升模型性能。
本本本添哥
013-AIGC人工智能大模型人工智能深度学习机器学习
缩放定律(ScalingLaws)是人工智能领域中关于大模型性能提升的重要理论,其核心思想是通过增加模型规模(如参数数量)、训练数据量和计算资源来提升模型性能。这一理论最早由OpenAI在2020年提出,并在随后的研究中得到了广泛验证和应用。ScalingLaws就像是指导手册一样,告诉我们在构建和训练AI模型时应该注意什么,以最经济有效的方式得到最好的成果。这有助于推动技术进步的同时也促进了可持
- 如何从零开始训练大模型?(附AGI大模型路线图)
脱泥不tony
agi人工智能产品经理语言模型大数据学习AI大模型
1背景根据scalinglaw,模型越大,高质量数据越多,效果越好。但还有一个很直观的情况,随着预训练样本的质量不断提升,训练手段的优化。新的模型,往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如,最新出的minicpm,微信内部评测效果也是非常棒的。跟规模相对接近的2b、7b模型比,得分比qwen2b高,和qwen7b比有的高有的低。这个是minicpm的详细技术文档。https://shengdi
- 基于单片机的室外休闲智能座椅设计(论文+源码)
云山工作室
单片机嵌入式硬件毕业设计毕设
1系统总体设计本课题为基于单片机的室外休闲智能座椅的设计,其可以实现温湿度检测,座椅加热,自动照明,背靠调节等工作。整个系统架构如图2.1所示其中包括了按键模块,温湿度检测模块,显示模块,加热模块,照明模块,按摩模块,背靠调节模块等器件设备。其中,显示模块采用LCD1602液晶显示当前的状态信息;温湿度检测,采用DHT11传感器实现,加热和照明功能,采用继电器间接控制加热棒和LED灯来实现;按摩则
- 大语言模型技术发展
联蔚盘云
经验分享
摘要海外闭源模型领域竞争激烈,OpenAI保持领先地位,而开源模型如Meta的Llama系列也逐渐崛起。LLM技术呈现出大型模型和小型模型并行发展的趋势,同时,多模态功能和长上下文能力成为顶级模型的标准配置。MoE架构的出现推动了模型参数量向万亿级别迈进。未来,ScalingLaw的极限尚未触及,开源模型将扮演重要角色,数据供给成为关键挑战,新的模型架构将涌现,AIAgent和具身智能将成为推动通
- 云计算中的“按需扩展”和“自动扩展”有何不同?
云上的阿七
云计算
在云计算中,“按需扩展”(On-DemandScaling)和“自动扩展”(AutoScaling)都是提升系统灵活性的重要机制,但它们在触发方式、控制方式和应用场景上有所不同。1.按需扩展(On-DemandScaling)概念:按需扩展是指手动调整计算资源的规模,以适应业务需求。例如,当访问量增长时,管理员可以手动添加服务器;当负载降低时,手动释放资源,以控制成本。特点:触发方式:由运维人员或
- Scaling Laws(缩放法则)详解
天一生水water
人工智能人工智能
ScalingLaws(缩放法则)详解1.定义与核心概念ScalingLaws(缩放法则)描述的是模型性能(如准确率、任务表现)与计算资源(模型参数量、训练数据量、训练时间)之间的数学关系。其核心观点是:随着模型规模、数据量和计算资源的增加,模型性能会按特定规律持续提升,而非达到“性能天花板”。这一概念最早由OpenAI在2020年的论文《ScalingLawsforNeuralLanguageM
- DeepMind首席科学家最新万字访谈:模型「慢思考」,能力大幅提升!
datawhale
DatawhaleDatawhale分享访谈:JackRae,编译:数字开物2月25日,谷歌DeepMind首席科学家JackRae接受访谈,就谷歌思维模型的发展进行深入讨论。JackRae指出,推理模型是AI发展的新范式,推理模型并非追求即时响应,而是通过增加推理时的思考时间来提升答案质量,这导致了一种新的ScalingLaw,“慢思考”模式是提升AI性能的有效途径。JackRae认为长语境对于
- DeepSeek效应初现:Grok-3补刀ChatGPT,OpenAI已在ICU?
东方佑
量子变法chatgpt人工智能
嘿,技术小伙伴们!今天咱们聊聊最近在AI界引发轰动的新闻——DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明了预训练ScalingLaw并非OpenAI的护城河。这意味着什么呢?让我们一探究竟!开场白首先,让我们看看最新的“全能冠军”——Grok3。这款被誉为“地球上最聪明的AI”的模型不仅证明了ScalingLaw的有效性,还进一步攻破了OpenAI的技术壁垒。深度探讨:ScalingLaw
- 2025 AI展望:Scaling Law新叙事加速AI变革
阿里巴巴淘系技术团队官网博客
人工智能
我们正身处一场技术革命的历史开端,以ChatGPT为标志的这轮AI科技浪潮是算法和软件诞生以来人类科技最重要的技术变革,由此开启了以智能为核心的第四次工业革命。这次AI变革是由以ScalingLaw为底层逻辑的基础模型驱动,其整体的发展脉络由基础模型的技术逻辑主导。进入2025年,我们清晰地看到,ScalingLaw本身仍然成立,但以堆算力以及一味追求扩大模型尺寸的迭代路径已经被打破。同时,基础模
- 计算机毕业设计springboot的旅游信息管理系统设计与实现hyrsf9【附源码+数据库+部署+LW】
苏苏酱 ゛计算机毕设源码程序
课程设计springboot旅游
本项目包含程序+源码+数据库+LW+调试部署环境,文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统的选题背景和意义选题背景:随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,旅游业成为了人们休闲娱乐、增长知识、放松身心的重要方式之一。然而,传统的旅游信息管理方式存在着许多问题,如信息不透明、效率低下、服务质量难以保证等。因此,设计和实现一个高效、便捷的旅游信息管理系统具有重要的意义。意义:首先,旅游信息
- DeepSeek的开源之路:一文读懂从V1-R1的技术发展,见证从开源新秀到推理革命的领跑者
算法
作者:京东科技蔡欣彤一、引言:AI时代的挑战与DeepSeek的崛起在大模型时代,AI技术的飞速发展带来了前所未有的机遇,但也伴随着巨大的挑战。随着模型规模的不断扩大,算力需求呈指数级增长,训练成本飙升,而性能提升的边际收益却逐渐递减,形成了所谓的“ScalingLaw”瓶颈。与此同时,OpenAI、谷歌等巨头通过闭源策略垄断技术,限制了中小企业和研究机构的参与空间。在这样的背景下,DeepSee
- 蓝桥杯集训·每日一题2025 农夫约翰最喜欢的操作
GGKingV50
蓝桥杯职场和发展
又是农夫约翰的农场上寒冷而无聊的一天。为了打发时间,农夫约翰发明了一种关于在整数数组上进行操作的有趣的休闲活动。农夫约翰有一个包含N个非负整数的数组a和一个整数M。然后,农夫约翰会请贝茜给出一个整数x。在一次操作中,农夫约翰可以选择一个索引i,并对ai加1或减1。农夫约翰的无聊值是他必须执行的最小操作次数,以使得对于所有的1≤i≤N,ai−x均可被M整除。对于所有可能的x,输出农夫约翰的最小无聊值
- (9/100)每日小游戏平台系列
github_czy
pythonjavascript游戏程序游戏引擎
项目地址位于:小游戏导航新增一个跳跃小方块!游戏简介跳跃小方块(JumpingSquare)是一款轻松有趣的休闲小游戏,考验玩家的反应速度和操作技巧。玩家需要控制一个蓝色小方块,通过点击屏幕或按下空格键进行跳跃,躲避从右侧不断出现的障碍物,挑战更高的生存时间。游戏规则开始游戏:点击“开始游戏”按钮,方块会出现在地面上。跳跃操作:点击屏幕或按空格键让方块跳跃。只能单次跳跃,必须落地后才能再次跳跃。躲
- (8/100)每日小游戏平台系列
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每日小游戏pythonflask游戏引擎游戏程序
项目地址位于:小游戏导航新增一个打地鼠游戏!打地鼠(Whack-a-Mole)是一款经典的休闲游戏,玩家需要点击随机出现的地鼠,以获取分数。游戏时间有限,玩家需要在规定时间内尽可能多地击中地鼠,获得更高的分数。游戏规则:开始游戏:点击“开始游戏”按钮,游戏将倒计时30秒。游戏目标:点击出现的地鼠,每击中一次得1分。错过地鼠:如果点击空洞时没有地鼠,会显示“Miss!”。游戏结束:当游戏时间结束后,
- 基于STM32设计的俄罗斯方块小游戏
鱼弦
单片机系统合集stm32嵌入式硬件单片机
鱼弦:公众号【红尘灯塔】,CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)基于STM32设计的俄罗斯方块小游戏1.介绍基于STM32设计的俄罗斯方块小游戏是一款利用STM32微控制器、LCD显示屏和按键实现的经典休闲游戏。该游戏具有
- 通俗理解Test time Scaling Law、RL Scaling Law和预训练Scaling Law
老A的AI实验室
#【LLM】人工智能chatgpt深度学习LLMagi算法RL
一、ScalingLaw解释1、预训练阶段的ScalingLaw(打地基阶段)通俗解释:就像建房子时,地基越大、材料越多、施工时间越长,房子就能盖得越高越稳。核心:通过堆资源(算力、数据、模型参数)让AI变得更聪明。具体含义:在预训练阶段(比如训练GPT这种大模型),模型的表现取决于三个核心因素:模型参数(房子的“大小”):神经元越多,模型越“聪明”。数据量(砖头的“数量”):喂给模型的文本越多,
- QQ游戏百万人同时在线服务器架构实现
JsenLong
QQ游戏于前几日终于突破了百万人同时在线的关口,向着更为远大的目标迈进,这让其它众多传统的棋牌休闲游戏平台黯然失色,相比之下,联众似乎已经根本不是QQ的对手,因为QQ除了这100万的游戏在线人数外,它还拥有3亿多的注册量(当然很多是重复注册的)以及QQ聊天软件900万的同时在线率,我们已经可以预见未来由QQ构建起来的强大棋牌休闲游戏帝国。服务器程序,其可承受的同时连接数目是有理论峰值的,通过C++
- 零食行业研究系列报告
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零食行业板块投资探讨专题-拥抱极致性价比与下沉时代系列:从下游折扣业态看零食投资(盐津铺子002847/三只松鼠300783)2024-2025年零食坚果_干货商机指南报告零食行业深度报告(系列一):万亿零食赛道全图谱,品类、渠道与竞争零食饮料行业口味创新趋势洞察三只松鼠(300783)公司深度研究:深化供应链改革,“D%2bN”全渠道突围,零食龙头征程再起休闲零食行业深度报告:解码小零食的大单品
- 基于BS结构的旅游网站详细设计与具体代码实现
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1旅游业的蓬勃发展与信息化需求随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,旅游业正经历着前所未有的蓬勃发展。越来越多的人选择旅游作为休闲娱乐、放松身心、开拓视野的方式。与此同时,旅游业的信息化需求也日益迫切。传统的旅游服务模式已无法满足现代旅游者对信息获取、行程安排、服务体验等方面的个性化需求。1.2B/S架构的优势与适用性为了更好地满足旅游业的信息化需求,基于B/S架构的旅游
- 解密上门按摩系统:高并发场景下如何保障服务稳定?
龙兵科技软件开发小江
微信小程序生活健康医疗按摩服务
在当今快节奏的生活中,上门按摩服务正逐渐崭露头角,成为备受欢迎的健康休闲选择。这一服务借助线上平台,打破了传统按摩店的时空限制,让人们在舒适的家中就能享受到专业的按摩服务。上门按摩服务的便捷性不言而喻。只需轻点手机,用户便能在众多按摩项目中自由挑选,无论是肩颈放松,还是全身SPA,都能轻松实现。同时,用户还拥有挑选技师的权利,通过查看技师的照片和小视频,选择自己心仪的服务人员。这种个性化的选择,极
- 数学推理中在推理规模化下检查假阳性解
硅谷秋水
大模型机器学习人工智能语言模型深度学习机器学习人工智能
25年2月来自中科大和微软亚洲研究院的论文“ExaminingFalsePositivesunderInferenceScalingforMathematicalReasoning”。语言模型的最新进展已带来各种基准测试中数学推理能力的显著提升。然而,大多数基准测试依赖于自动评估方法,这些方法仅使用启发式方法比较最终答案,而不验证底层推理步骤。这种限制导致假阳性解,其中模型可能会产生正确的最终答案
- 【k8s应用管理】kubernetes HPA+rancher
Karoku066
kubernetesrancher容器运维云原生
文章目录KubernetesHPA部署指南概述部署metrics-server部署HPARancher管理Kubernetes集群指南实验环境安装及配置RancherKubernetesHPA部署指南概述KubernetesHPA(HorizontalPodAutoscaling)可以根据Pod的CPU利用率自动调整Deployment、ReplicationController或ReplicaS
- Kubernetes & 容器自动伸缩失败:解决方案及阿里云如何帮助
Anna_Tong
kubernetes阿里云容器负载均衡云原生弹性计算自动伸缩
随着容器技术的普及,Kubernetes(K8s)已成为构建现代云原生应用的核心平台。自动伸缩(AutoScaling)功能可以帮助应用在流量波动时动态调整资源,提高效率并节约成本。然而,很多企业在配置水平自动伸缩(HorizontalPodAutoscaler,HPA)或ECS扩容策略时,常常遇到配置错误或无法触发扩容的问题,导致资源无法及时扩展或收缩,影响系统的稳定性和用户体验。本文将为您分享
- 揭密 scaling laws
deardao
机器学习
ScalinglawsOpenAI在其早期的关于scalinglaws的论文[1]中提出了基础理论,但该文缺乏一些具体的求解过程,且未能在更大规模的模型上进行验证。与此同时,后续研究,例如DeepMind的ChinChilla[2]还提出了不同的结论。论文题目:UnravelingtheMysteryofScalingLaws:PartI论文地址:https://arxiv.org/abs/240
- Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory
UnknownBody
LLMDailytransformer深度学习人工智能语言模型
本文是LLM系列文章,针对《BeyondScalingLaws:UnderstandingTransformerPerformancewithAssociativeMemory》的翻译。超越缩放定律:用联想记忆理解Transformer性能摘要1引言2相关工作3模型4新的能量函数5交叉熵损失6实验结果7结论摘要增大Transformer模型的大小并不总是能够提高性能。这种现象不能用经验缩放定律来解
- 什么是Scaling Laws(缩放定律);DeepSeek的Scaling Laws
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws(缩放定律)ScalingLaws(缩放定律)在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义,以下是相关介绍及示例:定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模(如模型参数数量、训练数据量、计算资源等)不断扩大时,模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明,在一定条件下,模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升,通常表现为模型的损失函数值随模型
- Qt QComboBox 下拉列表偏移问题探究:多屏幕与高 DPI 环境下的 bug
吃面不喝汤66
Qtqtbug开发语言
一、问题背景与重现步骤现象描述:在Qt应用程序中,主界面包含QComboBox控件,并且启用了高DPI支持(例如在main()中调用QCoreApplication::setAttribute(Qt::AA_EnableHighDpiScaling))。当用户将窗口拖动到不同DPI的屏幕上,点击QComboBox弹出下拉列表时,下拉列表的位置与预期不符,出现明显偏移,从而影响用户体验。重现步骤:在
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一