- PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第1-11个视频笔记)
胡说八道的Dr. Zhu
深度学习pytorch学习
本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程:PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)【小土堆】本博客是该视频教程中第1-11个视频的详细学习笔记,第12-22个视频、第23-33个视频的详细学习笔记链接如下:PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第12-22个视频笔记)PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第23-33个视频笔记)目录1、P
- 深度学习Pytorch(一)
Bgemini
深度学习pytorch深度学习python
深度学习Pytorch(一)前言:必须使用英伟达显卡才能使用cuda(显卡加速)!移除环境:condaremove-npytorch--all一、安装Pytorch下载Anaconda打开AnacondaPrompt创建一个Pytorch环境:condacreate-npytorchpython=3.9激活Pytorch环境:condaactivatepytorch查看当前包:piplist安装P
- PyTorch深度学习优化实战:从理论到实践的现代化技能指南
智算菩萨
深度学习pytorch人工智能
引言:现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天,掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络,更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。随着PyTorch2.x系列的成熟,特别是最新2.7版本的发布,框架为开发者提供了前所未有的优化工具和性能潜力。本文将深入探讨现代PyTorch开发中的核心优化技能,从编译器优化到注意力机制革新,从内
- PyTorch笔记3----------统计学相关函数
HuashuiMu花水木
PyTorch笔记pytorch笔记人工智能
1.基础函数importtorcha=torch.rand(2,2)print("a:\n",a)print('########################')print("平均值:\n",torch.mean(a,dim=0))print("总和:\n",torch.sum(a,dim=0))print("所有元素的积:\n",torch.prod(a,dim=0))print("最大值:\
- PyTorch 2.7深度技术解析:新一代深度学习框架的革命性演进
智算菩萨
深度学习pytorch人工智能
引言:站在AI基础设施变革的历史节点在2025年这个充满变革的年份,PyTorch团队于4月23日正式发布了2.7.0版本,随后在6月4日推出了2.7.1补丁版本,标志着这个深度学习领域最具影响力的框架再次迎来了重大突破。这不仅仅是一次常规的版本更新,而是一次面向未来计算架构和AI应用场景的全面重构。从底层硬件支持到上层API设计,从编译器优化到注意力机制革新,PyTorch2.7展现出了前所未有
- 机器人运动学
AugustInSopton
机器人
1.髋关节(3个自由度)(1)运动学必要性#髋关节自由度:yaw,roll,pitchhip_dofs=["l_hip_yaw","l_hip_roll","l_hip_pitch"]三维空间定位:髋关节是腿部与躯干的连接点,需要完成以下动作:Yaw(偏航):左右摆动(如犬类转弯时)Pitch(俯仰):上下摆动(如跨越障碍物)Roll(滚转):抗侧向力(如斜坡行走时的姿态调整)运动范围示例(以波士
- The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
weixin_66009678
pytorch人工智能python
出现如下报错:NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_70.IfyouwanttousetheNVIDIAGeForceRT
- 【零基础学AI】第29讲:BERT模型实战 - 情感分析
1989
0基础学AIbert人工智能深度学习神经网络cnnpython自然语言处理
本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
- PyTorch 详细安装教程及核心API使用指南
慕婉0307
pytorchpytorch人工智能python
一、PyTorch简介PyTorch是由FacebookAIResearch(FAIR)于2016年开发的开源深度学习框架,现已成为学术界和工业界最受欢迎的深度学习工具之一。其核心优势在于采用了动态计算图(DynamicComputationGraph,又称"define-by-run"机制),这使得开发者能够像编写普通Python代码一样构建神经网络,并在运行时动态调整计算图结构,大大提高了研究
- 231转序和321转序的姿态角与四元数的变换关系(文末附VC++代码和Matlab验证代码)
小亨GNC颐园
matlabVC++运载火箭321转序231转序导弹导航初始化
近程战术导弹的转序一般采用231的顺序,先偏航、后俯仰、再滚转。远程导弹、运载火箭、某些垂直发射拦截导弹的初制导段会采用321的转序,先俯仰、后偏航、再滚转。这两种转下的姿态角与四元数的转换关系如下:321转序//--------惯性坐标系到箭体系的四元数--------------------//doublesic_T=sin(Theta_T_rad/2.0);余下的VC++代码和Matlab代
- 蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计,中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务
hyperai
蛋白质作为生命活动的主要承担者,在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来,生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切,大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展,为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建,使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果,为药物发现与生
- 深度模型训练,加速数据读取遇到显卡跑不满的问题
不是吧这都有重名
遇到的问题llama人工智能LLMpython
实测在pytorch的dataloader中使用prefetch_factor参数的时候,如果数据在机械硬盘上显卡始终是跑不满的,瓶颈在数据预加载速度上,当数据放在固态硬盘的时候就可以跑满。问题排查过程:一直在跑模型,但是数据量比较大,之前有段时间还是比较头疼显卡跑不满的。后来直接用钞能力,加了内存条,将数据缓存后一次性读到内存中终于可以跑满了,然后后面就一直没管这个了,唯一的缺点就是每次开始训练
- yolov5训练失败总结
BTU_YC
深度学习pythonpytorch
yolov5训练失败总结版本原因:在进行训练时,出现如下报错:UserWarning:Detectedcalloflr_scheduler.step()beforeoptimizer.step().InPyTorch1.1.0andlater,youshouldcallthemintheoppositeorder:optimizer.step()beforelr_scheduler.step().
- PyTorch中 item()、tolist()使用详解和实战示例
点云SLAM
PyTorch深度学习pytorch人工智能python深度学习张量的操作itemtolist
在PyTorch中,.item()和.tolist()是两个常用于从Tensor中提取Python原生数据的方法,尤其在调试、日志记录或将结果传给非张量库时非常有用。下面是它们的详解与代码示例。1..item()方法用途:将仅包含一个元素的张量(即标量张量)转换为对应的Python原生数据类型(float,int,等)。限制:只能用于只包含一个元素的Tensor,否则会报错。示例代码:import
- error -- unsupported GNU version gcc later than 10 are not supported;(gcc、g++)
众人(某音、某书同名)
服务器linux运维
服务器跑dit时编译flash-atten以及pytorch的cuda版本检查出错,分别报错题目以及如下:想了下是系统找不到编译器subprocess.CalledProcessError:Command'['which','c++']'returnednon-zeroexitstatus1.备案,以后有人要用12我还得换回来方案一:更改gcc和gcc+的版本没有合适的版本的话需要root权限指定
- 【PyTorch】教程:torch.nn.Mish
torch.nn.Mish原型CLASStorch.nn.Mish(inplace=False)定义Mish(x)=x∗Tanh(Softplus(x))\text{Mish}(x)=x∗\text{Tanh}(\text{Softplus}(x))Mish(x)=x∗Tanh(Softplus(x))图代码importtorchimporttorch.nnasnnm=nn.Mish()input
- 【PyTorch】教程:torch.nn.GELU
老周有AI~算法定制
PyTorchpytorch深度学习python
torch.nn.GELU原型CLASStorch.nn.GELU(approximate='none')参数approximate(str,optional)–gelu近似算法用none或者tanh,默认为none;定义高斯误差线性单元函数GELU(x)=x∗ϕ(x)\text{GELU}(x)=x*\phi(x)GELU(x)=x∗ϕ(x)其中ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)为高斯分布的累积分布
- PyTorch:Dropout 操作 torch.nn.Dropout()
sweettea~
Pythonpytorch深度学习
torch.nn.Dropout()是PyTorch中对Dropout层的其中一个实现,该函数底层调用torch.nn.functional.dropout();1、torch.nn.Dropout(p=0.5,inplace=False)其作用是,在training模式下,基于伯努利分布抽样,以概率p对张量input的值随机置0;training模式中,对输出以1/(1-p)进行scaling,
- PyTorch 的 torch.nn 模块学习
torch.nn是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。它的整体架构分为几个主要部分,每部分的原理、要点和使用场景如下:1.nn.Module原理和要点:nn.Module是所有神经网络组件的基类。任何神经网络模型都应该继承nn.Module,并实现其forward方法。使用场景:用于定义和管理神经网络模型,包括层、损失函数和自定义的前向传播逻辑。主要API和使用场景:__init__
- AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘unsqueeze‘
ddfa1234
numpypython深度学习
z=z*pts_depth.unsqueeze(1)*0.1AttributeError:'numpy.ndarray'objecthasnoattribute'unsqueeze'这个错误是因为unsqueeze()方法是PyTorch张量的方法,而不是NumPy数组的方法。在这里,pts_depth是一个NumPy数组,因此不能使用unsqueeze()方法。如果要在NumPy中实现类似于un
- torch.nn.init.kaiming_normal_
参考(5条消息)PytorchKaiming初始化(Initialization)中fan_in和fan_out的区别/应用场景_bxdzyhx的博客-CSDN博客torch.nn.init.kaiming_normal_使用正态分布对输入张量进行赋值fan_in如果权重是通过线性层(卷积或全连接)隐性确定的,则需设置mode=fan_in。例子:importtorchlinear_layer=t
- 【Pytorch】8.torch.nn.conv2d
Elephant_King
Pytorchpytorch人工智能python
这个函数和我们之前提到的【Pytorch】6.torch.nn.functional.conv2d的使用的作用相似,都是完成CV领域的卷积操作,这里就不在过多赘述torch.nn.conv2d的使用打开pytorch的官方文档,我们可以看到torch.nn.conv2d包含了若干参数in_channels:代表输入的通道数out_channels:代表输出的通道数kernel_size:代表卷积核
- 相机位姿估计:基于四个特征点的精准姿态解算
童嘉航Denley
相机位姿估计:基于四个特征点的精准姿态解算【下载地址】相机位姿估计1根据四个特征点估计相机姿态随文Demo本资源文件提供了一个基于OpenCV的相机位姿估计Demo,主要功能是根据四个特征点来估计相机的姿态。通过该Demo,您可以学习如何使用OpenCV库中的相关函数来实现相机位姿的估计项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/df72a项目介绍在计
- 用PyTorch实现MNIST手写数字识别
MNIST包含70,000张手写数字图像:60,000张用于培训,10,000张用于测试。图像是灰度的,28x28像素的,并且居中的,以减少预处理和加快运行。1、导入相关库importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimpo
- 一文详解显卡(GPU)驱动(Driver)CUDA、PyTorch 四者之间的关系、依赖性、版本兼容性,以及如何通过命令查询各自版本等方面进行系统性总结
番知了
pytorch人工智能python
目录一、四者的依赖关系概览简单理解:二、依赖链详细解释1.显卡(GPU)2.NVIDIA显卡驱动3.CUDAToolkit4.PyTorch三、版本兼容查询PyTorch与CUDA的兼容表四、版本查询命令(Linux/Windows)五、安装建议(实用路线)一、四者的依赖关系概览组件作用与其它组件的关系GPU(显卡)提供物理硬件(如NVIDIARTX4060)驱动必须支持你的显卡型号驱动Drive
- PyTorch torchtune.modules.peft.lora
Yongqiang Cheng
PyTorchPyTorchtorchtunepeft.lora
PyTorchtorchtune.modules.peft.lora1.Sourcecodefor`torchtune.modules.peft.lora`2.`LoRALinear`2.1.`defadapter_params(self)->list[str]`2.2.`defforward(self,x:torch.Tensor)->torch.Tensor`2.3.`defto_empty(
- 【图像超分】论文复现:密集残差链接Transformer!DRCT的Pytorch源码复现,跑通超分源码,获得指标、模型复杂度、结果可视化,核心模块拆解与源码对应,注释详细!
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)pytorch深度学习超分辨率重建图像处理计算机视觉pythontransformer
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通DRCT源码,获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果,修正论文中FLOPs的计
- 飞睿智能酒店人体存在感应雷达模块24G传感器,智能空调、LED照明开关节能新风尚
飞睿科技
24G雷达感应模块人体存在感应雷达智能空调LED人体传感器红外感应器飞睿智能
在科技日新月异的今天,智能酒店已经不再是遥不可及的梦想,而是逐渐走进了我们的日常生活。从智能门锁到自动调节的室内环境,再到贴心的语音助手服务,智能酒店为我们带来了未有的便捷与舒适。然而,在这些令人惊叹的智能化设施中,一个可能并不起眼但同样至关重要的组件正在悄然改变着我们的住宿体验——飞睿智能人体存在感应雷达模块。一、揭秘人体存在感应雷达模块人体存在感应雷达模块,听起来可能有些陌生,但其实它的工作原
- 人体存在雷达感应传感器,跌倒、人员存在探测,卫生间秒变智能空间
在这个科技日新月异的时代,智能家居已不再是遥不可及的梦想,而是悄然融入了我们生活的每一个角落。今天,就让我们一起探索一项革新性的技术——人体雷达感应传感器,在卫生间这一私密而重要的空间里,如何以非凡的智慧,重新定义“便捷”与“安全”,让每一次的使用都成为一次舒心的享受。从感知到守护,科技的温柔触感想象一下,清晨的第一缕阳光透过窗帘的缝隙,温柔地唤醒沉睡的你。你缓缓步入卫生间,无需任何手动操作,灯光
- 无人机一机多控技术要点难点
云卓SKYDROID
无人机人工智能高科技云卓科技科普
一、运行方式1.核心架构:集中式控制(最常见):遥控器作为主控端,通过无线通信模块与多架无人机建立连接。遥控器运行核心控制逻辑,负责:接收操作员的输入指令(如整体移动、队形变换)。根据预设的编队逻辑或算法,将整体指令解算为每架无人机的个体指令(目标位置、速度、航向等)。通过通信链路同时或分时向所有或指定的无人机发送个体指令。接收所有无人机的状态信息(位置、速度、姿态、电池、传感器数据等),进行监控
- 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