- 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透
CX330的烟花
rnn人工智能深度学习算法python机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络(LSTM)2门控循环单元(GRU)四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知,CNN与循环神经网络(RNN)或生成对抗网络(GAN)等算法结
- AI推介-大语言模型LLMs论文速览(arXiv方向):2024.03.20-2024.03.25
小小帅AIGC
LLMs论文时报人工智能语言模型自然语言处理LLM大语言模型论文推送深度学习
文章目录~1.IterativeRefinementofProject-LevelCodeContextforPreciseCodeGenerationwithCompilerFeedback2.TrustAIatSemEval-2024Task8:AComprehensiveAnalysisofMulti-domainMachineGeneratedTextDetectionTechniques
- 《论文阅读》EmpDG:多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020
365JHWZGo
情感对话论文阅读共情回复回复生成对话系统多分辨率对抗学习
《论文阅读》EmpDG:多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《EmpDG:Multi-resolutionInteractiveEmpatheticDialogueGeneration》出版:COLING时间:2020类型:共情回复关
- 《短篇小说写作指南》之读书笔记十九
平原雪
【弗雷德·格罗夫《用场景来检验你的故事》】阅读笔记一、阅读摘抄1.场景的好处:(1)它会赋予你的小说结构和连续性,可以处理章节之间的断裂。(2)它会推进角色和情节,并且场景间的转换体现了时间的流动,使得角色的变化因为有时间作为参照而更加可信。2.用戏剧性的场景来检验你的故事是非常可靠的一个办法。比如,故事的情节陷入停滞,也许场景能帮助你发现哪里出了问题。(1)也许是情节太顺利,没有足够的阻力。(2
- D58+5组菜菜《高效人士用超级笔记术》读书笔记
爱分享的Amy菜菜
今天将整合笔记和创意笔记的部分,在手机微信读书看完了,蛮多阅读笔记类书籍方法都会有类似的地方,整合笔记里的○,箭头符号,还有VS,?,☆,对话框,完全可以规划做笔记的方法,自己平时只会用☆代表重要,现在在做笔记方法又多了几个纪录方式,关于电子笔记检索,很实用是里面通过关键词来学习的方法的方式,做笔记形式越简单越好。关于创意笔记里的纪录方式也很是实用,特别是handle化,这个真的......吗?我
- 神经网络量化
小厂程序猿
人工智能
神经网络量化(NeuralNetworkQuantization)是一种技术,旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求,同时保持其性能。在深度学习中,神经网络模型通常使用高精度的参数(例如32位浮点数)来表示权重和激活值。然而,这种表示方式可能会占用大量的内存和计算资源,特别是在部署到资源受限的设备(如移动设备或嵌入式系统)时会受到限制。神经网络量化通过将模型参数和激活值从高精度表示(例如32位浮
- 线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
科学的N次方
人工智能线性代数cnn人工智能
案例:深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像识别领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一个广泛应用深度学习模型,它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积,就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
- 《今日简史》阅读笔记-15
清玉的平行世界
第18章P237-248,重点回答以下问题:1你认为你有自由的意志吗?如果你有话,那么你的自由是在哪个方面?如果你认为没有,那么你认为是什么因素在决定的或者影响你?2当你真正很想做一件事情的时候,你有没有想过,究竟是什么在驱动着你的行为?你认为有其他的方法可以达到你想要的效果吗?比如有的人说我一定要买一个房子,是因为可以给他一种安定的感觉,但是有没有其他方法可以到达这种感觉呢?3作者在书中提到,如
- 今日无更新
我的昵称违规了
学校的一个会忙得昏天黑地。明天有自己的一个发表,还要准备PPT,根据原来的改改就好……这周真的是有点繁杂了,搞定之后连着四五月份要写两篇论文,再加上五月底的课程论文还有紧接着的文献综述,看样子要疯……现在梳理一下自己手里的锤子:转到Pytorch,使用AllenNLP了解Transformer、了解LSTM了解jieba等分词工具了解Gensim等NLP处理工具接下来要做的:基于AllenNLP搞
- 【第9期深度阅读训练营成长记录】学习感悟
岚_1410
我进入训练营学习目标是:通过阅读能建构出书的知识结构、知识脉络进而内化成自己的一部分;解决读完记不住的问题。从目前的情况来看,我知道如何建构知识框架,知道几种阅读笔记的方法,知道讲书可以激励读书。关于阅读笔记,我喜欢边读边记、三角形笔记和辐射形笔记,也喜欢线形笔记,这些都可以让我体会到阅读的乐趣,找到“主人翁何在”的感觉。当然还是有读了记不住的情况,不过这很正常,因为这是普遍现象,读一本书解决了自
- linux无法获取到ip
yangqjiayou
linuxlinux无法自动获取ip无法自动获取ip
1.无法获取到ip原因:网络未开启首先开启网络:servicenetworkstart或servicenetworkrestartIfconfig-a只显示了本地的ip127.0.0.1,如果ifconfig不可用可以用ipadd获取不到ip则申请ipdhclienteth1eth1为网卡名称如果提示已经启动则释放ipdhclienteth1-r
- Pytorch nn.Module
霖大侠
pytorch人工智能python深度学习cnn神经网络卷积神经网络
一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数,用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。torch.nn提供的类:Module:所有神经网络模型的基类,用于定义自定义神经网络模型。Linear:线性层,进行线性变换。Conv2d:二维卷积层。RNN,LSTM,GRU:循环神经网络层,分别对应简单RNN、长短时记忆网络(LSTM)、门
- 生成对抗网络——cgan
尼古拉斯·two_dog
生成对抗网络——GAN深度学习gan
GAN:生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks[4])主要由生成器(generator)和判别器(discriminator)组成。它的原理也比较清晰,generator负责输入随机噪声z,输出一个图片G(z),而真实样本x,判别器D则用尽全力希望把真实样本和虚假样本区分开来。而G则希望产生的G(z)以假乱真,欺骗判别器,让其判断不出来。从而有了这么一种对抗的关系
- 我的2021第7个周小结
彭臻华
本周逢除夕和春节,过年,说不清的滋味啊。早起,因为是假期,所以推后了一点点起床的时间。下周一开始恢复早起时间。阅读,《有客来兮》读完,《爱的五种语言》复习并写了阅读笔记,并在周日早晨在写作群进行分享。公信措施:应定出每天阅读的量和阅读时间,确保完成。感觉每天阅读完成50面,还是有难度,每天要做的事太多了。跑步,完成15公里以上。措施:尽量坚持每天运动。假期陪孩子去运动。写作训练,这真是个难题,除了
- 挑战杯 机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 挑战杯
laafeer
python
文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:3分更多资料,项目分享:https://gitee.com
- 《通往财富自由之路》“让你瞬间两倍薪水”阅读笔记
在雨中跳舞
提高效率这事儿并没有大家想的那么难,简单到高中生就应该很擅长的地步,因为我们在高中物理课本上就学过(之前还学过“万能钥匙”这个原理),两个重要的概念:串联和并联两个任务是串联的,有的时候调整一下先后顺序就可以提高工作效率;两个任务之间的关系是“并联“的,那么如若你把他们串联起来就不对了,你得想尽一切办法找到可以并联的任务,然后让它们并行······有时候,一个人是否聪明,其实只不过是因为他和“不聪
- 机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
你好,工程师
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机器学习(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)和神经网络(NeuralNetworks)之间存在密切的关系,它们可以被看作是一种逐层递进的关系。下面简要介绍它们之间的关系:机器学习(MachineLearning):机器学习是一种人工智能的分支,关注如何通过数据让计算机系统从经验中学习,提高性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同
- ENAS:首个权值共享的神经网络搜索方法,千倍加速 | ICML 2018
VincentTeddy
NAS是自动设计网络结构的重要方法,但需要耗费巨大的资源,导致不能广泛地应用,而论文提出的EfficientNeuralArchitectureSearch(ENAS),在搜索时对子网的参数进行共享,相对于NAS有超过1000x倍加速,单卡搜索不到半天,而且性能并没有降低,十分值得参考 来源:【晓飞的算法工程笔记】公众号论文:EfficientNeuralArchitectureSearchvia
- 用自编码器检测小波散射异常 MATLAB
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小波散射LSTM自编码器卷积自编码器卷积自编码器比LSTM自编码器快!modwpt主要参考:https://ww2.mathworks.cn/help/wavelet/ug/detect-anomalies-using-wavelet-scattering-with-autoencoders.html代码及部分注释%加载数据parentDir='';%ifexist(fullfile(parent
- Mastering Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Practical Exploration
Bio大恐龙
人工智能深度学习数据可视化机器学习
ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)haverevolutionizedthefieldofcomputervisionandimagerecognition,enablinggroundbreakingadvancementsinvariousdomains.Thesepowerfuldeeplearningmodelshaveproventheirprowessi
- 计算机设计大赛 深度学习的智能中文对话问答机器人
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python
文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分:4.2损失函数:4.3搭建seq2seq框架:4.4测试部分:4.5评价NLP测试效果:4.6梯度截断,防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理seq2seq7.3处理问答及答案权重7.4训
- VisionLLaMA: A Unified LLaMA Interface for Vision Tasks
liferecords
LLMllama深度学习人工智能机器学习自然语言处理算法
VisionLLaMA:AUnifiedLLaMAInterfaceforVisionTasks相关链接:arxivgithub关键字:VisionLLaMA、visiontransformers、imagegeneration、imageclassification、semanticsegmentation摘要大型语言模型(LLMs)通常基于Transformer架构来处理文本输入。例如,LLa
- [Python人工智能] 四十二.命名实体识别 (3)基于Bert+BiLSTM-CRF的中文实体识别万字详解(异常解决中)
Eastmount
人工智能pythonbert实体识别bert4keras
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现中文命名实体识别研究,构建BiGRU-CRF模型实现。这篇文章将继续以中文语料为主,介绍融合Bert的实体识别研究,使用bert4keras和kears包来构建Bert+BiLSTM-CRF模型。然而,该代码最终结果有些问题,目前还在解决中,但现阶段方法先作为在线笔记分享出来。基础性文章,希望对您有帮助,如
- 《比昂全集》阅读笔记:漫长的周末 - 战争 8 下
若宁Rena
【战争】第8节。寿终正寝是一种情况,英年早逝带给人的是不同的感伤。the-life-cycle-of-a-leaf.jpg就在一群坦克兵等待进入德军碉堡的时候,不知道从哪里飞来一颗子弹,击中了一名年纪较大的坦克指挥官Despard的腹部,他的身体向下一沉。“你怎么了?”“我完了……我就知道……今天早上,当那只该死的喜鹊出现时,我知道我的末日到了。”Despard脸色越来越苍白,说话气喘吁吁。Ome
- 基于BERTopic模型的中文文本主题聚类及可视化
Cachel wood
自然语言处理nlp聚类数据挖掘机器学习python知识图谱BERTBERTopic
文章目录BERTopic简介模型加载地址文本加载数据处理BERTopic模型构建模型结果展示主题可视化总结BERTopic简介BERTopic论文地址:BERTopic:Neuraltopicmodelingwithaclass-basedTF-IDFprocedureBERTopic是一种结合了预训练模型BERT和主题建模的强大工具。它允许我们将大规模文本数据集中的文档映射到主题空间,并自动识别
- LSTM进行字符级文本生成(pytorch实现)
山川而川-R
lstmpytorch人工智能
文章目录基于pytorch的LSTM进行字符集文本生成前言一、数据集二、代码实现1.到入库和LSTM进行模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数完整代码总结前言本文介绍了机器学习中深度学习的内容使用pytorch构建LSTM模型进行字符级文本生成任务一、数据集https://download.csdn.net/download/qq_52785473/78428
- 神经网络算法:神经网络反向传播法代码
独木人生
人工智能神经网络算法python
下面是一个使用Python实现的神经网络反向传播算法的代码示例:importnumpyasnpclassNeuralNetwork:def__init__(self,num_inputs,num_hidden,num_outputs):self.num_inputs=num_inputsself.num_hidden=num_hiddenself.num_outputs=num_outputsse
- Programming Abstractions in C阅读笔记:p308-p311
c
《ProgrammingAbstractionsinC》学习第76天,p308-p311总结,总计4页。一、技术总结1.快速排序伪代码#includestaticintPartition(intarray[],intn);/**Implementationnotes:SortIntegerArray*--------------------------------------*Thisimplem
- 自得其乐的自我-和我一起读心流,见证轻度阅读障碍症人士的成长 (内心独白+paraphrase)
Ariel521
图片发自App要体验心流,先得有一个清楚的奋斗目标。一个具备“自得其乐的自我”的人会干净利落、镇定自若地做抉择——从择偶、就业等终身大事,乃至周末如何消磨、待在牙医候诊室时做些什么等小事。选择目标与认知挑战有关。如果决心学打网球,我就该学发球、打反手拍和正拍,训练体力和反应。或者过程也可能刚好相反:因为我从击球过网中得到乐趣,我渐渐把学打网球当成一个目标。两种情形下,目标与挑战都是相辅相成的。从目
- 使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理
从零开始学习人工智能
深度学习pytorch人工智能
在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤:模型训练:首先,在PyTorch中训练你的深度学习模型。模型导出:训练完成后,将模型从PyTorch导出为ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)格式。ONNX是一种用于表示深度学习模型的开放格式,它使得模型可以在不同的深度学习框架之间互操作。模型优化:使用TensorRT优化ONNX模型。Tenso
- 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
java
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