- 【一张图背论语】Day 029| 为政第二 | 2.13 子贡问君子
Heger_四维脑图
子贡问君子。子曰:“先行其言而后从之。”子贡问怎样才能做一个君子。孔子说:对于你要说的话,先实行了,然后说出来。在孔子的弟子中,子贡在“言语”一科中,这也说明了子贡本人在言辞方面是比较擅长的。子贡虽然善辩,但是也有言多失礼的地方。孔子在此处的这番言论,意在教育子贡,说得再好都不如做得好更让人信服,这也是孔子“因材施教”的典例。
- 那一丛丛狗尾巴
慵懒的尾巴
我觉得这世间最美的花是马路旁一丛丛随风飘摇的狗尾巴它们总是昂然地挺着头颅没有因为自然的威压而低下了腰杆我爱那一片片的狗尾巴有人说它是杂草,是没用的东西我却当它是这世上最美的花我散步在田间小路旁随手摘来一把扎了草环戴在你的头上你别急着摘下让我照一张相片来保存这不觉卑微的高昂优雅我觉得这世间最美的花它没有鲜艳的颜色,也没有共舞的虫蝶它只是从来不会把头低下你问我这花叫做什么我会笑着指向路边那一丛丛的狗尾
- 出国的那些事儿
詹尼斯317
2017年我出国了,说说出国的那些事吧,刚开始的时候是真的不太适应,无论是生活上还是学习上。一开始住进寄宿家庭,是一对70岁的马来西亚老夫妇。他们会要求洗澡的时间不超过8分钟,因为那边的水费是真的出奇的贵,电费也是贵,刚去的时候是冬天都不能用暖气,最多睡觉前开一张电热毯。因为寄宿家庭一周的费用是$280,折合人民币是1400元,一个月就要5600元,还只是一个房间而已,所以考虑了一下我还是打算在外
- 智慧水库信息化系统建设产品需求文档V2.0
小赖同学啊
testTechnologyPrecious物联网
智慧水库信息化系统建设产品需求文档1.引言1.1文档目的本文档旨在明确智慧水库信息化系统的建设需求,为系统设计、开发和实施提供全面依据,确保系统功能满足水库管理业务需求,提升水库管理的智能化水平和决策效率。1.2背景介绍传统水库管理面临数据采集不及时、分析手段有限、决策依赖经验等问题,难以应对复杂多变的水文情势和日益增长的管理需求。随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展,智慧水库建设成为必然趋势
- (详细!!)2024最新Neo4j详细使用指南
熊猫发电机:miniqq207
neo4jneo4j
Neo4j详细使用指南一、介绍Neo4j是什么Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态
- Microsoft 紧急修补 SharePoint 远程代码执行漏洞,应对持续网络攻击
微软紧急修复SharePoint高危漏洞并提供安全建议周日,微软发布了一个关键补丁,用于修复SharePoint中正在被恶意利用的安全漏洞,同时公布了另一个已通过"增强防护措施"修复的漏洞细节。这家科技巨头确认,目前已发现攻击者正针对本地部署的SharePointServer用户发起攻击,利用的是7月安全更新中未完全修复的漏洞。漏洞详情当前被利用的漏洞编号为CVE-2025-53770(CVSS评
- 黄仁勋链博会演讲实录:脱掉皮衣,穿上唐装,中文开场
黄仁勋一度尝试用中文开场,他说,“我在美国长大,学到了很多汉语。”他表示,像DeepSeek、阿里巴巴、MiniMax、百度,他们开发的产品都是世界级的,推动了全球人工智能的发展。中国的开源AI是全球进步的催化剂,以至于全世界各个行业都有机会加入到AI革命当中。7月16日,黄仁勋身着唐装出席了第三届链博会,在此之前,他身着标志性皮衣出席多个场合活动。在此之前,英伟达官宣获得H20芯片对华的出口许可
- JAVAWeb2
DanB24
oracle数据库
1.数据库设计1.软件的研发步骤数据库设计概念数据库设计就是根据业务系统的具体需求,结合我们所选用的DBMS,为这个业务系统构造出最优的数据存储模型。建立数据库中的表结构以及表与表之间的关联关系的过程。有哪些表?表里有哪些字段?表和表之间有什么关系?数据库设计的步骤需求分析(数据是什么?数据具有哪些属性?数据与属性的特点是什么)逻辑分析(通过ER图对数据库进行逻辑建模,不需要考虑我们所选用的数据库
- 华为路由器PPP MP与CHAP验证实验详解
神秘人X707
网络服务器
实验拓扑图实验目的R1和R2使用PPP链路直连,R2和R3把2条PPP链路捆绑为PPPMP直连按照图示配置IP地址R2对R1的PPP进行单向chap验证R2和R3的PPP进行双向chap验证实验步骤1.R1和R2使用PPP链路直连,R2和R3把2条PPP链路捆绑为PPPMP直连步骤一在R2上创建MP-GROUP口[R2]intMP-group1步骤二把S1/0和S2/0加入到上一步创建的MP-GR
- FPGA自学——整体设计思路
Sunrise黎
fpga自学fpga学习
FPGA自学——整体设计思路1.设计定义写一套硬件描述语言,能够在指定的硬件平台上实现响应的功能根据想要实现的功能进行设定(如:让LED一秒闪烁一次)2.设计输入方法:编写逻辑:使用verilog代码描述逻辑画逻辑图使用IP3.分析综合(EDA)逻辑门级别的电路内容:对所写的逻辑描述的内容进行分析4.功能仿真1.目的:使用专门的仿真工具进行仿真,验证设计的逻辑功能能够实现2.仿真工具:models
- 【AI 赋能:Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族:SGD/Adam优化器对比实验与选择策略
AI_DL_CODE
人工智能python梯度下降优化器SGDAdamPyTorch
摘要:本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络,构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑,从1951年的SGD到2018年的AdamW,揭示技术迭代逻辑;通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制,解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析,阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
- 【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理:从边缘检测到特征抽象的逐层演进(附可视化工具与行业实战代码)
AI_DL_CODE
人工智能深度学习卷积核特征提取卷积神经网络边缘检测特征可视化
摘要:卷积核是卷积神经网络(CNN)的核心组件,其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发,揭示卷积操作的空域-频域对偶性:空域卷积等价于频域乘积(F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}),解释边缘检测核(Sobel、Laplacian)的频域响应特性。通过特征可视化实验表明,CNN特征呈现逐层抽象规律:
- 《半熟之恋:我与豪门大佬的驭爱之路》江黎、罗靳延已完结小说_江黎、罗靳延(半熟之恋:我与豪门大佬的驭爱之路)全文免费阅读无弹窗大结局
霸道推书2
小说名:《半熟之恋:我与豪门大佬的驭爱之路》主角配角:江黎、罗靳延简介:“先生,借个火。”这是她同我讲的第一句话。我本以为,她与那些被金主大佬带上船的庸脂俗粉一样只是为了图钱,毕竟她的皮囊确实一顶一的好。就连我,在初见略有落魄的她时,也不禁暗自称赞好相貌。在她的雪茄被点燃的那一刻,我的悸动也随之暗自生根发芽,我们两人的羁绊也就此开始。推荐指数:✩✩✩✩✩———阅读全文小说内容请翻阅最底部———“你
- 周三竞足:水晶宫VS南安普敦和阿森纳VS西汉姆联
阿东侃球
昨日赛事回顾周二001德甲:斯图加特VS拜仁慕尼黑这场比赛因为看到拜仁的欧赔SP值持续坚挺,并且拜仁的实力过于强大,所以果断选择让负,完美命中。比分看好1-4,还是保守了一点,不过进球数为5球也命中了!周二004荷兰杯:布雷达VS乌德勒支这场比赛一言难尽,欧赔中布雷达的SP值持续走高,各方都看好乌德勒支,上半场乌德勒支也是不负众望打出0-1领跑比分,但下半场直接拉跨,让布雷达3-2翻盘,着实让人惊
- 颠覆未来:创新代码引领人工智能与量子计算深度融合
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3人工智能量子计算
摘要在信息时代飞速演进的背景下,人工智能与量子计算正以前所未有的速度互相融合,推动着科技边界的不断拓展。本文回顾了经典算法的智慧,展示了前沿深度学习模型的构建,并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性,为探索未来科技变革提供了全新视角。1.引言当前,科技创新正处于高速迭代的关键阶段,传统计算方法与新型技术的交汇处正成为研究热点。人工智能的发展已渗透到各行各业,而量子计算的崛起则为解决复杂计算问题提
- 【大模型】结构化提示词:让AI高效完成复杂任务的“编程语言”
JosieBook
AI/大数据/云计算人工智能
文章目录前言:提示词一、不同提示词写作方法对比进阶技巧对比表实战组合策略二、三板斧:精准撰写提示词的黄金法则角色设定:为AI精准定位任务描述:明确行动指南输出要求:规范成果呈现三、魔法棒:零基础也能用的“AI需求翻译机”四、结构化:把提示词写成“可插拔的乐高”五、分治法:把“庞然大物”拆成可并行的小任务前言:提示词在人工智能时代,提示词(Prompt)已成为连接人类意图与AI能力的核心媒介。优质的
- 相见恨晚
田家浪子
“你有一张陌生的脸,到今天才看见……”彭佳慧还不甚出名的时候,我就知道了她。那个时候,我迷恋的是路绮欧,一个YY的主播。后来,彭佳慧真的火了起来,特别是那首《走在红毯那一天》。只是,在那个时候,我就再也不敢听彭佳慧的《相见恨晚》这首歌了。最开始接触这首歌的时候,是因为一个女孩,一个最熟悉却又最陌生的女人。那年大二,正是精力无限,美好的光阴不知道怎么去消磨的时节。除了学习之外,男孩子发泄精力的方式,
- Windows10-ltsc-2019 使用 PowerShell 安装安装TranslucentTB教程(不通过微软商店安装)
lkm0522
microsoftTranslucentTB透明任务栏
Windows10-ltsc-2019使用PowerShell安装安装TranslucentTB教程(不通过微软商店安装)下载v2020.4(最后一个兼容1809的版本):TranslucentTB安装包(下载不了上面有安装包)安装依赖项(如未安装):#下载并安装x86版本的VCLibsInvoke-WebRequest-Uri"https://aka.ms/Microsoft.VCLibs.x8
- 人工智能视频分析系统人员离岗报警设计方案
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人工智能云计算运维
一、方案概述近几年安防监控技术不断的进步,特别是在人工智能推出之后。安防监控系统结合人工智能算法做到了许多以前无法做到的事情。就比如我们今天要说的离岗检测报警监控系统。以前我们只能通过人工值守监控室的方式,通过人的判断去观看现场人员在岗情况。如今有了离岗检测监控系统,系统可以自动监测现场人员是否在岗、离岗时间以及离岗人数等等。这样,大大减少了监控室值班人员的工作量,同时相较人工监管提升了工作效率。
- 【科研绘图系列】R语言绘制配对散点图连线柱状图
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SCI科研绘图系列(2024版)r语言数据可视化
文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图系统信息参考介绍【科研绘图系列】R语言绘制配对散点图连线柱状图加载R包library(tidyverse)library(ggplot2)library(ggsignif)library(ggpubr)library(patchwork)library(ggprism
- AI新纪元:2025年深度学习技术突破与行业应用全景
像素笔记
杂谈人工智能深度学习ai自动驾驶工业数字化转型未来趋势技术创新
2025年,人工智能技术迎来爆发式增长,大模型、生成式AI和多模态技术持续突破,人形机器人量产元年正式开启,自动驾驶商业化进程加速,工业数字化转型全面铺开。这些进展不仅重塑了技术边界,更在多个行业创造了实际价值,推动AI从实验室走向产业化。本文将深入剖析2025年深度学习与AI领域的核心技术突破、行业应用案例及未来发展趋势,为技术从业者提供全面视角。一、深度学习核心技术突破:大模型、生成式AI与多
- 模型移植实战:从PyTorch到ONNX完整指南
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神经网络pytorch人工智能python
一、认识ONNXONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放的模型表示格式,由微软和Facebook(现Meta)在2017年共同推出,旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题。ONNX的主要优势包括:跨框架兼容性:支持主流深度学习框架间的模型转换,包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如,可以将PyTorch训练的ResNet模型导
- 抖音商城优惠券在哪看-抖音商城优惠券红包查看方法
氧券超好用
抖音商城优惠券在哪看?一键领取红包优惠券!随着抖音的火热,抖音商城也成为了许多用户购物的新选择。在抖音商城购物,优惠券的使用可以为我们省下不少钱。那么,抖音商城的优惠券在哪里看呢?接下来,我就来为大家详细介绍抖音商城优惠券红包的查看方法。第一步:打开抖音APP首先,我们需要打开抖音APP,进入抖音的主界面。第二步:进入抖音商城在抖音主界面,我们可以看到一个购物袋的图标,这就是抖音商城的入口。点击图
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关注gongzhonghao【计算机sci论文精选】!拿捏更多顶会顶刊发文资讯随着人工智能技术的飞速发展,多模态学习逐渐成为研究热点。多模态技术能够整合文本、图像、语音等多种模态的信息,为人工智能的应用带来了更丰富的语义理解和更强大的交互能力。此外,多模态技术在视频和语言任务中的应用也取得了显著进展。这些技术不仅提升了模型的性能,还为人工智能在更多领域的应用提供了新的可能性。今天小图给大家精选3篇
- 在工作中学习,在学习中成长
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六年级第一单元的最后一课时表面涂色的正方体,实际上这是一节综合实践课,以了解和探索表面涂色的正方体为主。刚开始看这一课,我一下子愣住了,从头看到尾,压根没看懂啥意思,我反复翻了教案书去看,还是看不懂。这时我慌了,这咋办,看不懂咋去给学生讲呢!我想着还是得去问问有经验的老师,刚好之前教过六年里的李老师坐在那里改作业,我问李老师,你能不能给我讲讲这一课啥意思,我看了半天看不懂。李老师很细心给我讲解,讲
- 进阶向:基于Python的智能客服系统设计与实现
智能客服系统开发指南系统概述智能客服系统是人工智能领域的重要应用,它通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术自动化处理用户查询,显著提升客户服务效率和响应速度。基于Python的实现方案因其丰富的生态系统(如NLTK、spaCy、Transformers等库)、跨平台兼容性以及易于集成的特点,成为开发智能客服系统的首选。系统架构系统核心包括两个主要功能模块:1.API集成模块负责连接各类外部服务,
- 科普关于v6厂和af厂蓝气球对比哪个好
奢侈品总汇1
大家好,我是广城腕表,一个专注腕表知识的爱好者,不定时更新腕表真假对比,拆解评测以及视频解说,学会用专业知识了解腕表的好与坏,让您在玩表之路不入坑,本期给大家讲讲现在v6厂和af厂蓝气球对比哪个好。重要提醒→买大厂手表联系方式看文章底部蓝气球这个手表的总体上来讲,无论是V6厂的蓝气球还是AF厂的蓝气球,这两个都是和正品的尺寸对版,虽然说V6厂比AF厂厚0.5mm左右,但是只不过是不到一张纸的厚度,
- 计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些?...
这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点,所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一.所谓计算机视觉,是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息,就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
- 高中生就能看懂的群论
dllglvzhenfeng
科普创新信息技术北京大学数学英才班清华大学数学英才班东南大学少年班西湖大学创新班西安交大少年班TACA0测试
高中生就能看懂的群论,如何从对称性构建出群,群论01:什么是群高中生就能看懂的群论,如何从对称性构建出群,群论01:什么是群_哔哩哔哩_bilibili如何解剖一个群?对称中还能有对称?群论02子群与商群如何解剖一个群?对称中还能有对称?群论02子群与商群_哔哩哔哩_bilibili怎样优雅地看待欧拉公式,复指数与旋转的奥秘,群论03:循环与欧拉公式怎样优雅地看待欧拉公式,复指数与旋转的奥秘,群论
- 《从零构建大模型》系列(21):从头实现GPT模型——构建文本生成引擎
本文将带你从零构建类GPT模型:通过实现层归一化、前馈网络和Transformer块等核心组件,打造一个完整的文本生成模型架构,为后续训练奠定基础。目录一、GPT模型架构全景图1.1模型组件分解1.2GPT-2模型规格二、层归一化实现2.1为什么需要层归一化?2.2层归一化实现代码三、前馈神经网络实现3.1GPT中的前馈结构编辑3.2GELU激活函数3.3完整前馈网络实现四、Transformer
- 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