- EgoAlpha/prompt-in-context-learning项目解析:Prompt Engineering核心技术指南
霍日江Eagle-Eyed
EgoAlpha/prompt-in-context-learning项目解析:PromptEngineering核心技术指南prompt-in-context-learningAwesomeresourcesforin-contextlearningandpromptengineering:MasteryoftheLLMssuchasChatGPT,GPT-3,andFlanT5,withup-
- VIT视觉
妄想成为master
opencv目标检测机器学习数据挖掘语音识别人工智能计算机视觉
VisionTransformer视觉和语言(Vision-Language)NLPrompt:Noise-LabelPromptLearningforVision-LanguageModelsPaper:https://arxiv.org/abs/2412.01256Code:GitHub-qunovo/NLPromptPhysVLM:EnablingVisualLanguageModelsto
- C#实现SVM支持向量机(附完整源码)
源代码大师
C#实战教程c#支持向量机开发语言
C#实现SVM支持向量机下面是使用C#实现支持向量机(SVM)的示例代码:usingSystem;usingAccord.MachineLearning.VectorMachines;usingAccord.MachineLearning.VectorMachines.Learning;usingAccord
- MATLAB随机模拟技术在气候模型中的应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:MATLAB是科学研究和工程领域中广泛使用的一款数学计算与编程软件,尤其在气象学和气候模拟方面有着重要的应用。’Fletcher_2019_Learning_Climate’项目通过MATLAB实现的随机模拟方法帮助理解气候变化。本文将详细探讨该项目的关键内容,包括气候模型的构成、随机过程与统计方法的运用、MATLAB编程技能、气候数据处理与分析、结果可视化以
- 深度学习基础与应用:从理论到实战
创新工场
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:深度学习是人工智能的核心分支,通过模拟人脑神经网络处理大量数据以执行复杂任务。Python因其简洁性和强大的库支持成为深度学习研究的首选语言。本文概述了深度学习基础概念、核心算法、Python框架,并假设了一个包含教程、示例代码、数据集、交互式学习环境、性能评估指标和进阶主题的“deep-learning-study-main”压缩包内容,旨在帮助学习者深入理
- 深度学习之迁移学习
路溪非溪
人工智能迁移学习机器学习
认识迁移学习迁移学习(TransferLearning)是机器学习中的一种重要技术,其核心思想是将在一个任务上学习到的知识(模型参数、特征表示等),迁移应用到另一个相关但不同的任务中,从而提升新任务的学习效率和性能,尤其是在新任务数据有限的情况下。一、迁移学习的核心动机传统机器学习通常要求为每个新任务收集大量标注数据并从头训练模型,但现实中面临以下挑战:数据稀缺:例如医疗影像分析(罕见疾病样本少)
- 四六级,雅思必备连接词(持续更新~)
dulu~dulu
自用笔记雅思英语雅思雅思词汇总结笔记雅思阅读雅思写作四六级写作
目录(一)观点对立(二)递进(三)因果(四)假设(五)总结(六)举例(七)优缺点承接说明(八)其他简单连接词1.并列关系2.顺序关系3.强调关系4.条件关系5.时间关系6.总结关系(一)观点对立1.Conversely:相反地Someviewtechnologyasadistraction.Conversely,othersseeitasapowerfullearningtool.有人视科技为干扰
- 用Python实现数据可视化的实用指南
庞队千Virginia
用Python实现数据可视化的实用指南practical-python-data-viz-guideResourcesforteaching&learningpracticaldatavisualizationwithpython.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/practical-python-data-viz-guide项目介绍在数据驱动的时代,数
- 【零基础学AI】第33讲:强化学习基础 - 游戏AI智能体
1989
0基础学AI人工智能游戏transformer分类深度学习神经网络
本节课你将学到理解强化学习的基本概念和框架掌握Q-learning算法原理使用Python实现贪吃蛇游戏AI训练能够自主玩游戏的智能体开始之前环境要求Python3.8+PyTorch2.0+Gymnasium(原OpenAIGym)NumPyMatplotlib推荐使用JupyterNotebook进行实验前置知识Python基础编程(第1-8讲)基本数学概念(函数、导数)神经网络基础(第23讲
- 【AI论文】Skywork-Reward-V2:通过人机协同实现偏好数据整理的规模化扩展
摘要:尽管奖励模型(RewardModels,RMs)在基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)中发挥着关键作用,但当前最先进的开源奖励模型在大多数现有评估基准上表现欠佳,无法捕捉人类复杂且微妙的偏好谱系。即便采用先进训练技术的方法也未能显著提升性能。我们推测,这种脆弱性主要源于偏好数据集的局限性——这些数据集往往范围狭窄、标
- 03 数据可视化的世界非常广阔,除了已提到的类型,还有许多更细分或前沿的可视化形式。
晨曦543210
信息可视化人工智能
十五、机器学习与数据科学专用图表特征重要性图(FeatureImportancePlot)用途:展示机器学习模型中各特征对预测结果的贡献度。示例:随机森林模型中影响房价预测的关键因素。混淆矩阵热力图(ConfusionMatrixHeatmap)用途:分类模型性能评估,显示预测结果与真实标签的对比。示例:疾病诊断模型的真阳性/假阳性分布。学习曲线(LearningCurve)用途:分析模型训练过程
- 多智能体深度强化学习:一项综述 Multi-agent deep reinforcement learning: a survey
资源存储库
笔记
Abstract抽象Theadvancesinreinforcementlearninghaverecordedsublimesuccessinvariousdomains.Althoughthemulti-agentdomainhasbeenovershadowedbyitssingle-agentcounterpartduringthisprogress,multi-agentreinforc
- ReAct (Reason and Act) OR 强化学习(Reinforcement Learning, RL)
SugarPPig
人工智能人工智能
这个问题触及了现代AI智能体(Agent)构建的两种核心思想。简单来说,ReAct是一种“调用专家”的模式,而强化学习(RL)是一种“从零试错”的模式。为了让你更清晰地理解,我们从一个生动的比喻开始,然后进行详细的对比。一个生动的比喻想象一下你要完成一项复杂的任务,比如“策划一场完美的生日派对”。ReAct的方式(像一位经验丰富的活动策划师)你是一位知识渊博的专家(大语言模型LLM)。你首先会思考
- Python机器学习入门必看!从原理到实战,手把手教你线性回归模型
小张在编程
python机器学习线性回归
引言在人工智能浪潮席卷全球的今天,机器学习(MachineLearning)早已不再是实验室的“黑科技”——打开购物APP的“猜你喜欢”、输入搜索词后的“相关推荐”、甚至天气预报中的温度预测,背后都有机器学习模型的身影。而在线性回归(LinearRegression)作为机器学习中最基础、最经典的监督学习模型,堪称机器学习的“敲门砖”。本文将从原理到实战,带你彻底掌握这一核心算法。一、机器学习的“
- AI人工智能助力联邦学习通信效率优化的解决方案
AI智能应用
人工智能ai
AI驱动的联邦学习通信效率优化:从理论到实践的全面解决方案元数据框架标题AI驱动的联邦学习通信效率优化:从理论到实践的全面解决方案关键词联邦学习(FederatedLearning)、通信优化(CommunicationEfficiency)、AI赋能(AI-Enabled)、参数压缩(ParameterCompression)、客户端选择(ClientSelection)、联邦蒸馏(Federa
- 大语言模型(LLM)课程学习(Curriculum Learning)、数据课程(data curriculum)指南:从原理到实践
在人工智能的浪潮之巅,我们总会惊叹于GPT-4、Llama3.1、Qwen2.5这些顶尖大语言模型(LLM)所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知,能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。一个自然而然的问题是:它们是如何“学”会这一切的?大多数人会回答:“用海量数据喂出来的。”这个答案只说对了一半。如果你认为只要把互联网上能找到的所有数据(比如15万亿个token)随机打乱,然后“一锅烩”地喂给模型,
- 人工智能学习资源
Hemy08
人工智能学习
无机器学习基础:https://www.coursera.org/learn/machine-learning有机器学习基础:MachineYearning深度学习入门:https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
- 蓝桥杯2023国赛-01游戏
weixin_66009678
蓝桥杯游戏深度优先
本题的dfs还是比较复杂的,需要兼顾的条件比较多。这一题是我看了其他人的题才写出来的,菜菜捏,哈哈哈哈哈!!!然后这一题如何确保行之前不相同,是通过二进制来的,具体的在代码中给出了详解。直接上代码://https://www.lanqiao.cn/problems/17100/learning/?page=1&first_category_id=1&sort=students_count&tags
- 【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting
Bosenya12
论文阅读
系统概述如下:(a)一个基于卷积神经网络(ConvNet)的识别模型,该模型包含特征提取器和分类器;(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的,我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段,权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量(分类器框内的绿色矩形),并为新类别生成相应的分类权重向量(分类器框内的蓝色矩形)。这样,卷积神经网络就能同时识别基础类别
- 【AI论文】GLM-4.1V-思考:借助可扩展强化学习实现通用多模态推理
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出GLM-4.1V-Thinking这一视觉语言模型(VLM),该模型旨在推动通用多模态推理的发展。在本报告中,我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型,可以说该模型为最终性能设定了上限。随后,借助课程采样强化学习(ReinforcementLearningwithCurriculumSampling,R
- Pixhawk源码笔记五:存储与EEPROM管理
zhouxinlin2009
这里,我们对APMEEPROM存储接口进行讲解。如有问题,可以交流
[email protected]。新浪@WalkAnt,转载本博客文章,请注明出处,以便更大范围的交流,谢谢。第六部分存储与EEPROM管理详细参考:http://dev.ardupilot.com/wiki/learning-ardupilot-storage-and-eeprom-management/用户参数、航点、集结点、地图
- 基于迁移学习的多视图卷积神经网络在乳腺超声自动分类中的应用
despacito,
论文精读-乳腺超声分类
BREASTCANCERCLASSIFICATIONINAUTOMATEDBREASTULTRASOUNDUSINGMULTIVIEWCONVOLUTIONALNEURALNETWORKWITHTRANSFERLEARNINGYIWANG,*,1EUNJUNGCHOI,y,1YOUNHEECHOI,*HAOZHANG,*GONGYONGJIN,yandSEOK-BUMKO*TAGGEDEND*De
- 大模型RLHF强化学习笔记(二):强化学习基础梳理Part2
Gravity!
大模型笔记大模型LLM强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.4强化学习分类根据数据来源划分Online:智能体与环境实时交互,如Q-Learning、SARSA、Actor-CriticOffline:智能体使用预先收集的数据集进行学习根据策略更新划分On-Policy:学习和行为策略是相同的,数据是按照当前策略生成的,如SARSAOff-Policy:学习策
- 机器学习18-强化学习RLHF
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)即基于人类反馈的强化学习算法,以下是详细介绍:基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习,而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中,人类会对智能体的行为或输
- 2024大模型秋招LLM相关面试题整理
AGI大模型资料分享官
人工智能深度学习机器学习自然语言处理语言模型easyui
0一些基础术语大模型:一般指1亿以上参数的模型,但是这个标准一直在升级,目前万亿参数以上的模型也有了。大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是针对语言的大模型。175B、60B、540B等:这些一般指参数的个数,B是Billion/十亿的意思,175B是1750亿参数,这是ChatGPT大约的参数规模。强化学习:(ReinforcementLearning)一种机器学习的方法,
- CVPR 2024 图像、视频处理总汇(视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等)
点云SLAM
图形图像处理深度学习计算机视觉图像处理视频处理3DGSCVPR2024
1、Image/VideoCaptioning(图像/视频字幕)VisualFactChecker:EnablingHigh-FidelityDetailedCaptionGenerationPolos:MultimodalMetricLearningfromHumanFeedbackforImageCaptioning⭐codeprojectPanda-70M:Captioning70MVide
- 【集成学习】Bagging、Boosting、Stacking算法详解
文章目录1.相关算法详解:2.算法详细解释:2.1Bagging:2.2Boosting:2.3Stacking:2.4K-foldMulti-levelStacking:集成学习(EnsembleLearning)是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。它通过将多个学习器的结果集成起来,使得最终的模型性能更强,具有更好的泛化能力。常见的集成学习框架包括:Bagging、Boos
- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- 【深度学习】强化学习(Reinforcement Learning, RL)主流架构解析
烟锁池塘柳0
机器学习与深度学习深度学习人工智能机器学习
强化学习(ReinforcementLearning,RL)主流架构解析摘要:本文将带你深入了解强化学习(ReinforcementLearning,RL)的几种核心架构,包括基于价值(Value-Based)、基于策略(Policy-Based)和演员-评论家(Actor-Critic)方法。我们将探讨它们的基本原理、优缺点以及经典算法,帮助你构建一个清晰的RL知识体系。文章目录强化学习(Rei
- 返利佣金最高软件的技术壁垒:基于强化学习的动态佣金算法架构揭秘
返利佣金最高软件的技术壁垒:基于强化学习的动态佣金算法架构揭秘大家好,我是阿可,微赚淘客系统及省赚客APP创始人,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!一、背景介绍在返利佣金软件中,动态佣金算法是提升用户活跃度和平台收益的关键技术。传统的佣金算法通常是静态的,无法根据用户的实时行为和市场动态进行调整。为了突破这一技术瓶颈,我们引入了强化学习(ReinforcementLearning,RL),通
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1