- 【深度学习】大模型GLM-4-9B Chat ,微调与部署(3) TensorRT-LLM、TensorRT量化加速、Triton部署
XD742971636
深度学习机器学习深度学习人工智能
文章目录获取TensorRT-LLM代码:构建docker镜像并安装TensorRT-LLM:运行docker镜像:安装依赖魔改下部分package代码:量化:构建图:全局参数插件配置常用配置参数测试推理是否可以代码推理CLI推理性能测试小结验证是否严重退化使用NVIDIATriton部署在线推理服务器代码弄下来编译镜像启动容器安装依赖量化构建trtengines图Triton模板说明实操发起Tr
- 存储延时数据,帮你选数据库和缓存架构
呢喃coding
系统架构设计架构
1.理解存储媒介量化延时类别描述延时缓存/内存L1cachereference1ns缓存/内存L2cachereference4ns缓存/内存Mainmemoryreference(DDR4,5-10ns为补充说明)100ns网络传输SendpacketCA->Netherlands->CA150,000,000ns(150ms)磁盘存储HDD(HardDiskDrive)读写1-10ms磁盘存储
- 微算法科技(NASDAQ: MLGO)探索Grover量子搜索算法,利用量子叠加和干涉原理,实现在无序数据库中快速定位目标信息的效果。
MicroTech2025
算法科技数据库
在信息爆炸的时代,数据的海量化带来了前所未有的挑战,如何从庞大的数据库中迅速找到所需信息,成为信息技术领域亟待解决的问题。传统的搜索算法在面对大规模数据时,效率逐渐下降,难以满足现代社会的需求。量子计算的出现为解决这一问题带来了新的思路和方法,Grover量子搜索算法作为量子计算领域的重要算法之一,在快速搜索目标信息方面具有巨大潜力。Grover量子搜索算法是一种基于量子力学原理的搜索算法,它利用
- 「论文导读」LLM高效推理与模型量化
雷羿 LexChien
prompt人工智能LLM论文阅读
1.论文背景作者:HugoTouvron等人,來自MetaAI来源:arXiv:2302.13971,2023年2月主题:介绍LLaMA系列模型(LLaMA-7B、13B、33B、65B),专为研究用途设计,强调高效能与低资源需求的语言模型推理。论文探讨如何通过优化训练数据、模型架构和推理技术,在有限硬体资源(如单一GPU或CPU)上实现高效推理。学术背景:随着大型语言模型(LLM)如GPT-3的
- 【量化系统实战】深入解析:大规模数据管理与分布式计算,打造你的量化“超级工厂”
Natsume1710
pythongithub开发语言算法大数据数据仓库
前言随着量化策略的不断演进,以及对高频数据、另类数据(新闻、社交媒体、卫星图像等)需求的日益增长,许多朋友可能都会遇到一个棘手的问题:当数据量达到TB甚至PB级别,复杂的因子计算和超大规模回测在单机上变得举步维艰,系统效率严重受限。本文将作为量化系统构建系列的进阶篇,聚焦于大规模数据管理(BigDataManagement)和分布式计算(DistributedComputing)。我们将详细阐述如
- YOLOv11模型轻量化挑战的技术
黑客飓风
YOLO目标跟踪人工智能
YOLOv11模型轻量化挑战的技术文章大纲背景与意义YOLOv11在目标检测领域的地位与优势轻量化需求的实际应用场景(移动端、嵌入式设备等)轻量化面临的挑战:精度与速度的权衡YOLOv11模型结构分析整体架构设计特点(如主干网络、特征融合模块等)参数量与计算量分布的关键瓶颈现有轻量化改进的局限性轻量化技术路线网络结构优化深度可分离卷积替代传统卷积注意力机制的高效嵌入设计冗余模块的剪枝与删除量化与压
- 一文读懂 Sigmoid 与 Hard Sigmoid 激活函数:从原理到量化部署
算法自动驾驶
在神经网络训练与部署中,激活函数扮演着关键角色,不仅影响模型训练过程,也直接决定了模型部署到实际设备后的性能表现。本文将介绍两种常用激活函数:Sigmoid和HardSigmoid,全面对比它们的原理、优缺点、应用场景,并提供实际代码示例,帮助你更好地理解与使用它们,尤其是在量化和嵌入式设备部署场景中。一、Sigmoid与HardSigmoid简介1.1Sigmoid激活函数介绍Sigmoid激活
- 森林公园负氧离子监测系统:构建生态健康环境的关键技术
柏峰电子
人工智能
森林公园负氧离子监测系统:构建生态健康环境的关键技术【BF-FLZ】随着城市化进程的加快和人们健康意识的提升,森林公园作为城市"绿肺"的重要功能日益凸显。负氧离子被誉为"空气维生素",其浓度水平直接影响公园生态环境质量和游客健康体验。建立科学的森林公园负氧离子监测系统,不仅能为公园生态环境评估提供量化指标,还可为游客提供健康出行参考,同时为公园生态管理决策提供数据支撑,具有重要的生态价值和社会意义
- [QMT量化交易小白入门]-六十九、ETF动量评分策略,历史年化收益率107%
python自动化工具
量化交易小白入门数据库java缓存
本专栏主要是介绍QMT的基础用法,常见函数,写策略的方法,也会分享一些量化交易的思路,大概会写100篇左右。QMT的相关资料较少,在使用过程中不断的摸索,遇到了一些问题,记录下来和大家一起沟通,共同进步。文章目录相关阅读1.定时任务函数`mutorun`的解析1.1获取当前K线日期1.2跳过非回测或非最后一根K线的情况1.3开始任务日志记录1.4获取市场数据1.5检查市场数据有效性1.6计算ETF
- 专知智库数据场景生态:开启全球数字文明新纪元——数据零件×场景编码×SEI指数构建下一代数字经济基座
人形机器人专利池研究中心
数据场景架构师数据零件架构师数据场景生态人工智能数据场景架构师算法大数据
一、传统数字经济的“柏林墙困境”全球产业痛点扫描:数据孤岛化:企业间数据流通成本高达交易额37%(麦肯锡2024)价值黑箱化:85%数据资产无法量化定价(普华永道审计报告)技术碎片化:同类算法重复开发年耗$1800亿破局宣言:专知智库提出“可拆解、可组合、可交易”三可原则,以数据零件+场景编码+SEI计量重构全球数字基础设施二、三大基座:数字经济的新操作系统1.数据零件(DP):技术场景最小单元革
- 一个小时快速部署大模型,附大模型书:ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调!
LLM教程
人工智能langchain知识图谱Agent大模型LLMAI
这个教程有以下几部分构成:硬件配置概念介绍实操测试结果1.硬件配置本文使用的方法配置要求低,没有gpu也可以正常使用(就是有点慢),不管是windows还是linux,都可以无障碍使用大模型,有脚就行,废话少说,let’srock!2.概念介绍几个部署要用到的概念,工具和项目huggingface:类似于模型的github,各种各样的开源模型都可以在这被找到.模型量化技术:这也是我们能够在低端设备
- 从亏损到盈利:用Python实现WVAD策略,量价结合更靠谱
程序化交易助手
量化软件Python程序化交易Python量化炒股PTradeQMT量化交易量化软件deepseek
从亏损到盈利:用Python实现WVAD策略,量价结合更靠谱那个让我夜不能寐的亏损账户去年有个客户老张来找我,50万本金半年亏了15万。他红着眼睛问我:"为什么我跟着大V买卖还是亏?"我看了他的交易记录就明白了——全是凭感觉操作,涨了追,跌了割,完全被市场情绪牵着鼻子走。这让我想起自己刚入行时,盯着分时图眼睛发酸的日子。直到有天看到营业部老总桌上那本《量化交易入门》,才恍然大悟:原来职业玩家都在用
- 量化开发(系列第3篇): C++在高性能量化交易中的核心应用与技术栈深度解析
Natsume1710
c++开发语言性能优化python
本文为《量化开发》系列第3篇参考GitHub项目:Awesome-QuantDev-Learn前言在量化交易领域,Python以其开发效率高、生态系统丰富等优势,成为策略研究、数据分析及中低频交易的首选语言。在本系列前两篇文章中,我们详细探讨了Python在量化入门与策略回测中的实践。然而,当进入对延迟要求极为严苛的高频交易(High-FrequencyTrading,HFT)领域时,Python
- 量化策略进阶:事件驱动与另类数据挖掘实战
前面的章节,我们已经详细探讨了量化系统的基础架构:从数据的获取与管理(数据层),到策略的研发与验证(回测层),再到指令的高速执行(交易执行层),以及确保资金安全的防线(风控与监控运维层),我们共同构建了一套完整的量化交易体系。今天,我们将深入探讨量化策略的更高维度:事件驱动型策略和另类数据挖掘。这不仅仅是技术栈的扩展,更是对市场洞察力和信息处理能力的全面提升,旨在帮助您的策略在传统量价数据之外,捕
- Python量化策略与回测框架实战:从“纸上谈兵”到“真金白银”的第一步(系列第2篇)
Natsume1710
python开发语言github
作者:GitHub项目地址Awesome-QuantDev-Learn本文为量化开发学习路线系列第2篇,欢迎收藏与关注。引言:为什么选择Python作为量化入门的起点?在上一篇文章中,我们详细讲解了量化开发的基本框架与开发者思维的转变路径。那么,具体要如何开始第一步实践呢?答案是:从Python入门。Python以其快速原型开发能力、丰富的数据分析工具包,以及良好的社区生态,已经成为全球范围内量化
- 轻量化分布式AGI架构:基于区块链构建终端神经元节点的互联网智脑
探客木木夕
分布式agi人工智能架构区块链
在2025年的技术发展背景下,轻量化分布式AGI架构正成为人工智能领域的重要突破方向。通过将终端设备转化为神经元节点,结合区块链技术构建去中心化的互联网智脑,不仅能够突破传统AGI开发的算力瓶颈,还能实现数据安全共享与价值分配。**这一架构将重塑人工智能的发展范式,使AGI能力从中心化实验室扩散至全球终端设备网络,最终形成一个去中心化、自演进、高可用的互联网级智能系统**。研究显示,通过知识密度提
- 向量化编程:SIMD(Single Instruction, Multiple Data)深度解析
在现代处理器架构中,向量化编程已成为提升计算密集型应用性能的关键技术。SIMD(SingleInstruction,MultipleData)作为向量化编程的核心,通过一条指令同时处理多个数据,能够显著提高数据并行度。本文将从SIMD的基础概念出发,深入探讨其硬件实现、编程模型、性能优化及典型应用场景,帮助开发者充分利用SIMD技术提升代码性能。一、SIMD基础概念1.1什么是SIMD?SIMD是
- (五)PS识别:压缩痕迹挖掘-压缩量化表与 DCT 系数分析
超龄超能程序猿
机器学习python图像处理人工智能计算机视觉
(一)PS识别:Python图像分析PS识别之道(二)PS识别:特征识别-直方图分析的从原理到实现(三)PS识别:基于噪声分析PS识别的技术实现(四)PS识别:基于边缘纹理检测分析PS识别的技术实现一介绍本文将介绍一种基于量化表分析和DCT系数分析的图片PS检测方法,帮助你判断图片是否经过处理。二实现原理量化表分析在JPEG图片的压缩过程中,量化表起着关键作用。不同的软件或处理操作可能会改变量化表
- QA - RAG智能问答系统中的文档切片与实现原理
ai开发
引言在现代企业知识管理系统中,智能问答系统正发挥着越来越重要的作用。GC-QA-RAG系统作为葡萄城技术栈中的重要组成部分,其核心功能是通过对文档内容进行智能切片和向量化存储,实现对技术文档的高效检索和问答。本文将深入剖析该系统的文档切片原理,包括短文档和长文档的不同处理策略,以及如何将这些技术应用于实际场景中。正文1.原始方案及其局限性最初的GC-QA-RAG系统采用了一种直观的方法:将整个文档
- 探索 Qwen3-0.6B:轻量级大模型的技术突破与应用潜力
在大模型技术飞速发展的今天,轻量化、高性能的模型成为业界关注的焦点。Qwen3-0.6B作为阿里推出的轻量级大模型,凭借其独特的技术架构和卓越性能,在众多模型中脱颖而出。本文将深入探讨Qwen3-0.6B的技术特性、优势以及应用场景,带你领略这款轻量级大模型的魅力。一、Qwen3-0.6B核心技术架构Qwen3-0.6B基于Transformer架构进行优化,采用了一系列先进的技术手段,在保证模型
- Transformer模型压缩:结构化剪枝与混合精度量化研究
pk_xz123456
仿真模型机器学习深度学习transformer剪枝深度学习
Transformer模型压缩:结构化剪枝与混合精度量化研究摘要本文针对Transformer模型在实际部署中面临的计算资源消耗大、内存占用高和推理延迟等问题,提出了一种结合结构化剪枝与混合精度量化的综合压缩方案。我们首先分析了Transformer模型的结构特点及其在计算效率方面的瓶颈,然后系统地研究了结构化剪枝和混合精度量化的理论基础与实现方法。通过实验验证,我们的方法在保持模型性能的同时显著
- 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
向量化(Vectorization)详解向量化是将数据或操作转换为向量(或矩阵)形式,并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段,能显著提升代码运行效率(尤其在Python中避免显式循环)。1.为什么需要向量化?(1)传统循环的缺陷低效:Python的for循环逐元素操作,速度慢。代码冗长:需手动处理每个元素。示例:计算两个数组的点积(非向量化)a=[1,2,3]b=[4
- 条件概率:不确定性决策的基石
大千AI助手
人工智能Python#OTHER决策树算法机器学习人工智能条件概率概率论
条件概率是概率论中的核心概念,用于描述在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。它量化了事件之间的关联性,是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、定义与公式设(A)和(B)是两个随机事件,且(P(B)>0):条件概率(P(A\midB))表示
- Docker 容器编排原理与使用详解
许先森森
技术杂文docker容器运维容器编排KubernetesDockerCompose
Docker容器编排原理与使用详解一、容器编排概述在容器技术领域,Docker容器以其轻量化、可移植性和快速部署的特性,极大地改变了应用程序的开发和部署方式。然而,当应用规模逐渐扩大,涉及多个容器的协同工作、资源管理、故障恢复等问题时,单纯使用Docker命令管理容器就显得力不从心。此时,容器编排技术应运而生。容器编排是指对多个容器进行自动化管理和协调的过程,它能够实现容器的部署、调度、伸缩、网络
- 《推客系统开发全景指南:从架构设计到运营落地的完整解决方案》
wx_ywyy6798
数据库大数据短剧java推客系统推客小程序推客分销
一、推客系统概述与市场背景1.1什么是推客系统?推客系统(ReferralSystem)是一种基于社交关系网络的数字化推荐营销平台,通过系统化的机制设计激励用户自发进行产品或服务的推广传播。这种系统将传统的口碑营销模式与现代互联网技术相结合,形成了可追踪、可量化、可优化的新型营销生态系统。1.2行业发展现状随着流量红利逐渐消退,企业获客成本不断攀升,推客系统凭借其高效低成本的特性受到广泛关注。据统
- 文末含资料链接!YOLOv11性能飞跃:深度融合iRMB注意力机制,实战教程助你突破检测极限!
博导ai君
深度学习教学-附源码YOLO
文章目录1.介绍:揭秘iRMB——轻量化与高性能的完美融合1.1摘要:洞察iRMB的设计哲学与卓越表现1.2简单描述:深入剖析iRMB的构造与工作原理核心灵感:CNN与Transformer的珠联璧合iRMB的核心结构:短距离与长距离的协同设计理念:实用、统一、有效、高效1.3模块结构:iRMB的内部构造图(概念描述)2.代码解析:逐行揭秘iRMB的魔法2.1`LayerNorm2d`:为2D数据
- 2025年6月AIGC发展全景:技术轻量化、Agent产业化与伦理新挑战
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点深度学习人工智能经验分享facebook
>**当一块消费级GPU能解高考数学题,当AI智能体接管医院诊断流程,我们正站在人机协作新纪元的门槛上**2025年6月,AIGC领域迎来关键转折点——**模型轻量化**让百亿参数算法飞入寻常设备,**多模态融合**打破文本与视觉的次元壁,而**Agent智能体**正从实验室概念蜕变为产业核心引擎。这场变革不仅重塑技术范式,更在重构商业逻辑与人类创造力边界。---###一、技术突破:垂直化、轻量化
- 【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
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)超分辨率重建人工智能图像处理深度学习计算机视觉图像超分pytorch
文章目录专栏简介专栏亮点适配人群相关说明关于答疑环境配置超分理解实现流程文章目录基础知识三个常用的SR框架数据集相关可解释性(论文中的可视化说明)图像超分(ImageSuper-Resolution)经典超分(ClassicalSR)任意尺度超分(Arbitrary-ScaleSR)高效/轻量化超分(Efficient/LightweightSR,ESR)盲超分/真实世界图像超分辨率(Blind/
- 手把手构建智能体:多模态AI Agent视-语-决融合实战指南
目录一、原创架构设计:三重融合智能体系统横向对比流程图:传统AIvs多模态Agent二、企业级可运行代码实现1.跨模态融合模块2.决策生成模块3.YAML配置文件(config.yaml)三、量化性能对比四、生产级部署方案安全部署架构安全审计要点部署步骤五、技术前瞻性分析下一代多模态智能体演进方向六、附录:完整技术图谱结语:构建真正智能的决策系统本文将深入探讨多模态AIAgent的核心架构设计与实
- ClickHouse【理论篇】02:ClickHouse架构和组件
做一个有趣的人Zz
ClickHouseclickhouse架构
ClickHouse的架构设计深度适配OLAP(在线分析处理)场景,通过列式存储、向量化执行、分布式分片与副本等核心技术,实现了对海量数据的高效分析与实时查询。以下从核心存储引擎、查询处理流程、分布式架构、元数据管理、复制与分片等维度详细解析其内部架构与关键组件。一、核心存储引擎:MergeTree系列ClickHouse的存储引擎是其性能的核心,其中MergeTree系列引擎(如MergeTre
- 多线程编程之存钱与取钱
周凡杨
javathread多线程存钱取钱
生活费问题是这样的:学生每月都需要生活费,家长一次预存一段时间的生活费,家长和学生使用统一的一个帐号,在学生每次取帐号中一部分钱,直到帐号中没钱时 通知家长存钱,而家长看到帐户还有钱则不存钱,直到帐户没钱时才存钱。
问题分析:首先问题中有三个实体,学生、家长、银行账户,所以设计程序时就要设计三个类。其中银行账户只有一个,学生和家长操作的是同一个银行账户,学生的行为是
- java中数组与List相互转换的方法
征客丶
JavaScriptjavajsonp
1.List转换成为数组。(这里的List是实体是ArrayList)
调用ArrayList的toArray方法。
toArray
public T[] toArray(T[] a)返回一个按照正确的顺序包含此列表中所有元素的数组;返回数组的运行时类型就是指定数组的运行时类型。如果列表能放入指定的数组,则返回放入此列表元素的数组。否则,将根据指定数组的运行时类型和此列表的大小分
- Shell 流程控制
daizj
流程控制if elsewhilecaseshell
Shell 流程控制
和Java、PHP等语言不一样,sh的流程控制不可为空,如(以下为PHP流程控制写法):
<?php
if(isset($_GET["q"])){
search(q);}else{// 不做任何事情}
在sh/bash里可不能这么写,如果else分支没有语句执行,就不要写这个else,就像这样 if else if
if 语句语
- Linux服务器新手操作之二
周凡杨
Linux 简单 操作
1.利用关键字搜寻Man Pages man -k keyword 其中-k 是选项,keyword是要搜寻的关键字 如果现在想使用whoami命令,但是只记住了前3个字符who,就可以使用 man -k who来搜寻关键字who的man命令 [haself@HA5-DZ26 ~]$ man -k
- socket聊天室之服务器搭建
朱辉辉33
socket
因为我们做的是聊天室,所以会有多个客户端,每个客户端我们用一个线程去实现,通过搭建一个服务器来实现从每个客户端来读取信息和发送信息。
我们先写客户端的线程。
public class ChatSocket extends Thread{
Socket socket;
public ChatSocket(Socket socket){
this.sock
- 利用finereport建设保险公司决策分析系统的思路和方法
老A不折腾
finereport金融保险分析系统报表系统项目开发
决策分析系统呈现的是数据页面,也就是俗称的报表,报表与报表间、数据与数据间都按照一定的逻辑设定,是业务人员查看、分析数据的平台,更是辅助领导们运营决策的平台。底层数据决定上层分析,所以建设决策分析系统一般包括数据层处理(数据仓库建设)。
项目背景介绍
通常,保险公司信息化程度很高,基本上都有业务处理系统(像集团业务处理系统、老业务处理系统、个人代理人系统等)、数据服务系统(通过
- 始终要页面在ifream的最顶层
林鹤霄
index.jsp中有ifream,但是session消失后要让login.jsp始终显示到ifream的最顶层。。。始终没搞定,后来反复琢磨之后,得到了解决办法,在这儿给大家分享下。。
index.jsp--->主要是加了颜色的那一句
<html>
<iframe name="top" ></iframe>
<ifram
- MySQL binlog恢复数据
aigo
mysql
1,先确保my.ini已经配置了binlog:
# binlog
log_bin = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.log
log_bin_index = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.index
log_error = D:/mysql-5.6.21-win
- OCX打成CBA包并实现自动安装与自动升级
alxw4616
ocxcab
近来手上有个项目,需要使用ocx控件
(ocx是什么?
http://baike.baidu.com/view/393671.htm)
在生产过程中我遇到了如下问题.
1. 如何让 ocx 自动安装?
a) 如何签名?
b) 如何打包?
c) 如何安装到指定目录?
2.
- Hashmap队列和PriorityQueue队列的应用
百合不是茶
Hashmap队列PriorityQueue队列
HashMap队列已经是学过了的,但是最近在用的时候不是很熟悉,刚刚重新看以一次,
HashMap是K,v键 ,值
put()添加元素
//下面试HashMap去掉重复的
package com.hashMapandPriorityQueue;
import java.util.H
- JDK1.5 returnvalue实例
bijian1013
javathreadjava多线程returnvalue
Callable接口:
返回结果并且可能抛出异常的任务。实现者定义了一个不带任何参数的叫做 call 的方法。
Callable 接口类似于 Runnable,两者都是为那些其实例可能被另一个线程执行的类设计的。但是 Runnable 不会返回结果,并且无法抛出经过检查的异常。
ExecutorService接口方
- angularjs指令中动态编译的方法(适用于有异步请求的情况) 内嵌指令无效
bijian1013
JavaScriptAngularJS
在directive的link中有一个$http请求,当请求完成后根据返回的值动态做element.append('......');这个操作,能显示没问题,可问题是我动态组的HTML里面有ng-click,发现显示出来的内容根本不执行ng-click绑定的方法!
 
- 【Java范型二】Java范型详解之extend限定范型参数的类型
bit1129
extend
在第一篇中,定义范型类时,使用如下的方式:
public class Generics<M, S, N> {
//M,S,N是范型参数
}
这种方式定义的范型类有两个基本的问题:
1. 范型参数定义的实例字段,如private M m = null;由于M的类型在运行时才能确定,那么我们在类的方法中,无法使用m,这跟定义pri
- 【HBase十三】HBase知识点总结
bit1129
hbase
1. 数据从MemStore flush到磁盘的触发条件有哪些?
a.显式调用flush,比如flush 'mytable'
b.MemStore中的数据容量超过flush的指定容量,hbase.hregion.memstore.flush.size,默认值是64M 2. Region的构成是怎么样?
1个Region由若干个Store组成
- 服务器被DDOS攻击防御的SHELL脚本
ronin47
mkdir /root/bin
vi /root/bin/dropip.sh
#!/bin/bash/bin/netstat -na|grep ESTABLISHED|awk ‘{print $5}’|awk -F:‘{print $1}’|sort|uniq -c|sort -rn|head -10|grep -v -E ’192.168|127.0′|awk ‘{if($2!=null&a
- java程序员生存手册-craps 游戏-一个简单的游戏
bylijinnan
java
import java.util.Random;
public class CrapsGame {
/**
*
*一个简单的赌*博游戏,游戏规则如下:
*玩家掷两个骰子,点数为1到6,如果第一次点数和为7或11,则玩家胜,
*如果点数和为2、3或12,则玩家输,
*如果和为其它点数,则记录第一次的点数和,然后继续掷骰,直至点数和等于第一次掷出的点
- TOMCAT启动提示NB: JAVA_HOME should point to a JDK not a JRE解决
开窍的石头
JAVA_HOME
当tomcat是解压的时候,用eclipse启动正常,点击startup.bat的时候启动报错;
报错如下:
The JAVA_HOME environment variable is not defined correctly
This environment variable is needed to run this program
NB: JAVA_HOME shou
- [操作系统内核]操作系统与互联网
comsci
操作系统
我首先申明:我这里所说的问题并不是针对哪个厂商的,仅仅是描述我对操作系统技术的一些看法
操作系统是一种与硬件层关系非常密切的系统软件,按理说,这种系统软件应该是由设计CPU和硬件板卡的厂商开发的,和软件公司没有直接的关系,也就是说,操作系统应该由做硬件的厂商来设计和开发
- 富文本框ckeditor_4.4.7 文本框的简单使用 支持IE11
cuityang
富文本框
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
<title>知识库内容编辑</tit
- Property null not found
darrenzhu
datagridFlexAdvancedpropery null
When you got error message like "Property null not found ***", try to fix it by the following way:
1)if you are using AdvancedDatagrid, make sure you only update the data in the data prov
- MySQl数据库字符串替换函数使用
dcj3sjt126com
mysql函数替换
需求:需要将数据表中一个字段的值里面的所有的 . 替换成 _
原来的数据是 site.title site.keywords ....
替换后要为 site_title site_keywords
使用的SQL语句如下:
updat
- mac上终端起动MySQL的方法
dcj3sjt126com
mysqlmac
首先去官网下载: http://www.mysql.com/downloads/
我下载了5.6.11的dmg然后安装,安装完成之后..如果要用终端去玩SQL.那么一开始要输入很长的:/usr/local/mysql/bin/mysql
这不方便啊,好想像windows下的cmd里面一样输入mysql -uroot -p1这样...上网查了下..可以实现滴.
打开终端,输入:
1
- Gson使用一(Gson)
eksliang
jsongson
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175401 一.概述
从结构上看Json,所有的数据(data)最终都可以分解成三种类型:
第一种类型是标量(scalar),也就是一个单独的字符串(string)或数字(numbers),比如"ickes"这个字符串。
第二种类型是序列(sequence),又叫做数组(array)
- android点滴4
gundumw100
android
Android 47个小知识
http://www.open-open.com/lib/view/open1422676091314.html
Android实用代码七段(一)
http://www.cnblogs.com/over140/archive/2012/09/26/2611999.html
http://www.cnblogs.com/over140/arch
- JavaWeb之JSP基本语法
ihuning
javaweb
目录
JSP模版元素
JSP表达式
JSP脚本片断
EL表达式
JSP注释
特殊字符序列的转义处理
如何查找JSP页面中的错误
JSP模版元素
JSP页面中的静态HTML内容称之为JSP模版元素,在静态的HTML内容之中可以嵌套JSP
- App Extension编程指南(iOS8/OS X v10.10)中文版
啸笑天
ext
当iOS 8.0和OS X v10.10发布后,一个全新的概念出现在我们眼前,那就是应用扩展。顾名思义,应用扩展允许开发者扩展应用的自定义功能和内容,能够让用户在使用其他app时使用该项功能。你可以开发一个应用扩展来执行某些特定的任务,用户使用该扩展后就可以在多个上下文环境中执行该任务。比如说,你提供了一个能让用户把内容分
- SQLServer实现无限级树结构
macroli
oraclesqlSQL Server
表结构如下:
数据库id path titlesort 排序 1 0 首页 0 2 0,1 新闻 1 3 0,2 JAVA 2 4 0,3 JSP 3 5 0,2,3 业界动态 2 6 0,2,3 国内新闻 1
创建一个存储过程来实现,如果要在页面上使用可以设置一个返回变量将至传过去
create procedure test
as
begin
decla
- Css居中div,Css居中img,Css居中文本,Css垂直居中div
qiaolevip
众观千象学习永无止境每天进步一点点css
/**********Css居中Div**********/
div.center {
width: 100px;
margin: 0 auto;
}
/**********Css居中img**********/
img.center {
display: block;
margin-left: auto;
margin-right: auto;
}
- Oracle 常用操作(实用)
吃猫的鱼
oracle
SQL>select text from all_source where owner=user and name=upper('&plsql_name');
SQL>select * from user_ind_columns where index_name=upper('&index_name'); 将表记录恢复到指定时间段以前
- iOS中使用RSA对数据进行加密解密
witcheryne
iosrsaiPhoneobjective c
RSA算法是一种非对称加密算法,常被用于加密数据传输.如果配合上数字摘要算法, 也可以用于文件签名.
本文将讨论如何在iOS中使用RSA传输加密数据. 本文环境
mac os
openssl-1.0.1j, openssl需要使用1.x版本, 推荐使用[homebrew](http://brew.sh/)安装.
Java 8
RSA基本原理
RS