- 使用AINetwork进行AI模型管理
qahaj
人工智能python
技术背景介绍AINetwork是一个Layer1区块链,专为管理大规模AI模型而设计。它利用去中心化的GPU网络,由$AIN代币驱动,并助力AI驱动的NFTs(AINFTs)。其目标是为开发者提供一个安全且高效的平台,来部署和管理AI模型。核心原理解析AINetwork通过结合区块链技术和去中心化的计算资源,分布式管理和执行大规模的AI模型运算任务。这意味着开发者能够在网络中高效利用共享的GPU资
- leetcode 15.三数之和-详细注释(哈希法,双指针法)
kon-kon
leetcode算法职场和发展
15.三数之和-力扣(LeetCode)给定一个数组=[a,b,c,d,e,...],找到满足a+b+c=0的三元组{a,b,c}。首先明确遇到一道编程题的解题思路。1.首先思考暴力解法-也就是遍历所有组合,找出符合条件的组合形成答案。很容易想到使用三个循环,列举出所有的3个数的组合。首先固定第一个数,然后从第一个数后面固定第二个数,再从第二个数之后固定第三个数。例如,第一个选a,第二个要从a后面
- 模型优化前沿趋势与行业应用实战
智能计算研究中心
其他
内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与边缘计算技术的深度融合,模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。以联邦学习为代表的数据隐私保护技术,正在重构跨机构协作的模型训练范式,而量子计算与神经架构搜索(NAS)的结合,为超参数优化开辟了新维度。在应用层面,医疗影像识别准确率突破99%的突破性成果,验证了迁移学习在跨领域知识迁移中的巨大潜力
- DeepSeek赋能机器人革命:从推理引擎到行业落地的全栈技术实践
量子纠缠BUG
DeepSeek部署AIDeepSeek机器人人工智能AI编程
——解析大模型如何重塑机器人产业的智能化未来引言:机器人产业的技术范式转移在2025年全球机器人市场规模突破2000亿美元的关键节点,DeepSeek凭借其创新的"推理优先"技术架构,正在重构机器人产业的智能化路径。通过将大模型的认知推理能力与机器人执行系统深度融合,DeepSeek在商业服务、工业制造、智慧城市等领域创造了多个标杆案例。本文将从技术架构、行业应用、开发实践三个维度,深度解读Dee
- 【C#实现手写Ollama服务交互,实现本地模型对话】
吾与谁归in
C#学习WPFc#OllamaDeepseek本地模型
前言C#手写Ollama服务交互,实现本地模型对话最近使用C#调用OllamaSharpe库实现Ollama本地对话,然后思考着能否自己实现这个功能。经过一番查找,和查看OllamaSharpe源码发现确实可以。其实就是开启Ollama服务后,发送HTTP请求,获取返回结果以及一些数据处理。基本流程1、启动Ollama服务进程。2、创建HttpClient对象。3、创建请求体(参数:模型名称、提示
- Web端测试时,接口返回200,页面有没显示,可能时什么原因?
海姐软件测试
测试工具面试职场和发展
需从系统架构、前后端交互、测试方法三个维度展开分析,结合具体场景给出可落地的排查方案:一、核心原因分析(按优先级排序)前端渲染异常JS脚本执行错误(如语法错误导致页面渲染中断)DOM元素未正确加载(XHR异步请求未完成时触发渲染)CSS样式冲突(display:none/visibility:hidden导致元素不可见)数据解析错误接口返回字段缺失(如缺少关键展示字段id)数据格式不符合预期(如字
- 从零手撕 LLaMa3 项目爆火(图解+代码)
机器学习社区
大模型深度学习大模型算法人工智能RAG多模态大模型Llama面试题
节前,我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。汇总合集《大模型面试宝典》(2024版)发布!一个月前,Meta发布了开源大模型llama3系列,在多个关键基准测试中优于业界SOTA模型,并在代码生成任务上全面领先。此后,开发
- ITSM流程落地经验之变更管理
运维经验云计算容器服务器
本文来自腾讯蓝鲸智云社区用户:CanWay大多数组织中都实施了变更管理,但是效果参差不齐,尤其在变更管理的核心环节,部分组织因缺乏有效的把控,使得变更管理的效果不尽人意,甚至可能面临失控的风险。为此,我们有必要深入探讨并详细分析变更管理中的关键活动,并通过实例加以说明。变更模型与适用场景变更模型是对特定变更的可重复管理方法,这种方法为处理一般变更提供指导,解决一般变更无法适应不同的管理模式的问题。
- 【C语言】八进制、十六进制
Octopus2077
c语言开发语言算法visualstudio
前言在我们日常生活中使用的数往往是十进制的,而当我们学习C语言后我们会接触到许多不同的进制并且时常需要去思考与使用这些不同的进制(尤其是2的幂相关的进制,因为这种计数系统比十进制更接近于计算机的二进制系统),所以学习和掌握这些不同进制是非常重要的。本文将对八进制和十六进制(8和16都为2的幂)进行一些讲解。通常情况C语言都假定整型常量是十进制的数,但在表达与计算机相关的值时,八进制和十六进制却十分
- 三种优化算法
旅者时光
算法算法python开发语言
本文将总结遗传算法、粒子群算法、模拟退火三种优化算法的核心思路,并使用python完整实现。实际上,越来越多的优秀算法已经被封装为一个易用的接口。很多时候,一行代码就能实现我们的需求。但了解这些算法的基本逻辑,能够使用最基本的代码实现它。无论对于提升我们的编程能力还是解决问题的能力,都会大有裨益。甚至,改变我们思考问题的方式。1、遗传算法遗传算法,顾名思义,就是借鉴了生物通过遗传变异来逐渐适应环境
- 如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型
DO_Community
教程DeepSeekGPUai大语言模型人工智能
在DigitalOcean,我们一直在关注开源大语言模型(LLMs)和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”,也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。以前,大语言模型的表现比较单一。只要给它们一个提示,它们就会直接给出答案,根本没有什么“二次思考”的过程,也没有什么机制能让模型在出错时自己纠正。这就让它们在遇到那些指令本身就可能有问题的情况时,很难进行深入推理、提出疑问或
- 关于两次项目的学习感悟
罗婕斯特
大数据
经过这两次项目,我学到了以下几点:1.模块化与结构化思维:代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块(如数据加载、模型定义、训练循环、评估等)。这种模块化的思维方式不仅适用于编程,也可以应用于解决复杂问题时的结构化思考。2.细节决定成败:代码中涉及了许多细节,如数据预处理、学习率调整、损失函数的选择等。这些细节对模型的最终性能有着重要影响。这提醒我们,在解决实际问题时,细节往往决定成败,需要耐心和
- 前端的架构设计与演化实例
weixin_30677073
前端jsonjavascriptViewUI
前言本文介绍我在实际的前端项目中的架构设计,展示因为需求变化而导致架构变化的过程。全文分为三个阶段,分别对应三次需求的变化,给出了对应的架构设计。在第一个阶段中,我使用面向过程设计;在第二个阶段和在第三个阶段中,我使用面向对象设计。本文内容策略依赖项第一个阶段需求架构设计项目示例代码序列图重构领域模型分析当前设计第二个阶段需求架构设计分析当前设计重构项目示例代码序列图分析具体实现重构领域模型思考:
- 【DeepSeek问答】访问QStandardItemModel::index(r,c)获取的空索引导致程序崩溃
CSUC
qt
好的,我现在来仔细思考一下用户的问题。用户在使用QStandardItemModel的setItem方法时,调用了setItem(4,6,item),也就是在第4行第6列的位置设置了一个item。然后他们尝试通过index(3,6)来获取这个位置的项目,想知道会有什么后果。首先,我需要回忆一下QStandardItemModel的索引机制。Qt中的模型视图框架里,行和列的索引是从0开始的。所以se
- 力扣hot100二刷——哈希、双指针、滑动窗口
钢板兽
手撕算法leetcode哈希算法算法面试
第二次刷题不在idea写代码,而是直接在leetcode网站上写,“逼”自己掌握常用的函数。标志掌握程度解释办法⭐Fully完全掌握看到题目就有思路,编程也很流利⭐⭐Basically基本掌握需要稍作思考,或者看到提示方法后能解答⭐⭐⭐Slightly稍微掌握需要看之前写过的代码才能想起怎么做多做⭐⭐⭐⭐absolutelyno完全没有掌握需要看题解才知道怎么做背⭐⭐⭐⭐⭐有难度的高频题需要看题解
- 学习计划:第四阶段(第十周)
狐凄
学习学习python开发语言
目录第四阶段:特殊方法与高级特性第10周:综合复习与实践周一周二周三周四周五总结一、项目设计与实现二、问题与解决三、学习成果四、后续展望第四阶段:特殊方法与高级特性第10周:综合复习与实践周一上午项目构思结合之前学习的继承、多态、特殊方法和属性装饰器等知识,思考一个综合的面向对象编程项目。考虑项目的实用性和复杂度,最终确定项目主题为“宠物管理系统”。分析项目需求,明确系统应具备的主要功能,如添加宠
- LLM Weekly(2025.02.17-02.23)
UnknownBody
LLMDailyLLMWeekly人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,主要是针对2025.02.17-02.23这一周的LLM相关新闻与文章、GitHub资源分享。网络新闻Grok3Beta——推理代理的时代。Grok发布了Grok3Beta,通过强化学习、扩展计算和多模态理解提供卓越的推理能力。Grok3和Grok3mini在学术基准上取得了高分,其中Grok3在AIME’25上获得了93.3%的分数。Grok3的推理可通过“思考”按钮访问,
- 如何新建.py文件?在哪里新建?
lisw05
计算机科学技术pythonpycharm
李升伟整理思考与分析嗯,用户现在问的是如何新建.py文件以及在哪里新建。之前他们已经在学习如何安装Python和运行代码,现在可能已经完成了环境搭建,接下来需要实际创建Python文件来编写和运行代码了。这个问题看起来简单,但对于新手来说可能会有一些细节需要注意。首先,我需要确定用户的操作系统,因为不同系统的文件管理方式可能不同。之前的对话中用户提到了Windows、macOS和Linux,所以可
- ChatGPT o1与GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro的比较
开发者每周简报
chatgpt人工智能gpt
全新的ChatGPTo1模型(代号“Strawberry”)是OpenAI的最新进展,专注于以前的AI模型难以应对的领域:高层次推理、数学和复杂编程。OpenAI设计o1模型以花费更多时间思考问题,使其在需要逐层推理的任务中提高准确性。本文深入介绍了o1的特性、现实中的应用以及它与顶级竞争对手GPT-4o、Gemini1.5Pro和Claude3.5Sonnet的比较。什么是OpenAIo1模型?
- EDPose:探讨端到端的实时多人姿态估计
烧技湾
AI&ComputerVisionHPE人体姿态估计端到端检测
作者:曾爱玲(港中文博士,现已入职腾讯)单位:IDEA(深圳数字经济研究院)源码:github/ED-Pose该篇论文取得效果如下:这篇文章的优势在于:在复杂的多人场景下能够取得不错的性能提升,虽然在COCO等数据集上的提升不明显。这种端到端的方法,优势在于检测到人体是检测到关键点的一个保证。目录摘要一、介绍二、相关工作2.1.单阶段多人姿态估计2.2检测变压器:三、重新思考单阶段多人姿态估计3.
- 寻找通义灵码 AI 程序员 {头号玩家} ,体验 QwQ-Plus、DeepSeek 满血版的通义灵码
云原生
2025年1月,通义灵码AI程序员全面上线,同时支持VSCode、JetBrainsIDEs,是国内首个真正落地的AI程序员。近期,通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能,目前已经支持QwQ-plus、DeepSeek满血版模型,用户可以在VSCode和JetBrains里搜索并下载最新通义灵码插件,在输入框里选择模型,即可轻松切换模型。通义灵码联合CHERRY中国全网发起寻找AI程序员{头号玩家
- 【从0到1构建高并发后端系统:Spring Boot + Redis + RabbitMQ实战指南】
小怪兽9699
springboot
一、架构演进路径图图1:从单体架构到微服务集群的演进过程二、核心优化策略与落地实践1.数据库优化方案分库分表实践://ShardingSphere分片策略配置spring:shardingsphere:datasource:names:ds0,ds1rules:sharding:tables:order:actual-data-nodes:ds$->{0..1}.order_$->{0..3}ta
- 1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景
北辰alk
人工智能
文章目录**一、DeepSeek技术全景定位****二、核心技术组件解析****三、AI赋能场景深度实践****四、开发赋能体系****五、企业级落地实践****六、开发者生态建设****七、技术演进路线****本章核心价值总结**一、DeepSeek技术全景定位1.1技术栈层级架构应用能力层开发框架层AI核心引擎基础设施层智能对话预测分析图像理解决策优化PythonSDKNode.jsSDKWe
- ——当机器开始"思考",人类终于读懂了自己的大脑
人工智能机器学习
第一层突破:AI让我们看见"思维的源代码"想象一下,你正在教ChatGPT写诗——当它从"枯藤老树昏鸦"的堆砌,突然产出"月光在二进制河流里流淌"的句子时,这不仅是算法的胜利,更是一面照向人类思维的魔镜。科学家发现,AI学习语言的方式竟与婴儿惊人相似:✅模式捕捉:像人类从环境声音中提取词汇✅联想迭代:用已知概念嫁接新知识(比如用"电"理解"闪电网络")✅创造性错误:AI的"幻觉"对应人脑的直觉跳跃
- “面面俱到”!人脸活体检测让应用告别假面攻击
harmonyos
随着人脸识别技术在金融、医疗等多个领域的加速落地,网络安全、信息泄露等问题愈为突出,用户对应用稳定性和安全性的要求也更为严格。HarmonyOSSDK场景化视觉服务(VisionKit)提供人脸动作活体检测能力,增强对于非活体攻击的防御能力和活体通过率。在投资理财、在线支付等高风险金融服务场景中,通过检测用户的组合动作等来验证用户为真实活体操作,抵御攻击,提高安全性,降低业务风险,全方位保障用户体
- a16z:一文梳理 7 种代币分类,如何区分网络代币与公司支持代币?
web3区块链比特币
作者:Techub精选编译撰文:MilesJennings、ScottDukeKominers和EddyLazzarin,a16z编译:Glendon,TechubNews随着基于代币的网络模型的活动日益活跃和创新,开发者们正在思考如何区分不同类型的代币——以及哪种代币最适合他们的业务。与此同时,消费者和政策制定者也正在尝试更好地了解区块链代币在应用中的角色和风险。为了帮助梳理代币类别,本文提供了
- 《外包程序员的转行突围:从C++开发到未来之路》
挣扎与觉醒中的技术人
c++开发语言改行学it程序人生职场和发展
为什么开设这个专栏?我是某外包公司的C++开发工程师,从业3年多,经历过996的疲惫、技术栈迭代的焦虑,马上面临行业对“大龄程序员”的隐性淘汰规则。当前C++开发岗位的竞争日益激烈,传统互联网企业对基础开发岗的需求逐渐饱和,而外包行业的局限性(技术深度不足、项目重复性高)让我开始思考:是继续在“舒适区”内卷,还是主动转型寻找新赛道?通过调研2025年的就业趋势,我发现:C++岗位分化明显:高端领域
- AI 大模型应用数据中心建设:数据中心成本优化
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型应用数据中心建设:数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能(AI)和大模型应用的快速发展中,数据中心(DataCenter)成为了一个至关重要的组成部分。无论是进行深度学习模型的训练,还是大模型应用的推理,数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。随着AI模型和大数据量的增长,数据中心的建设和管理成本逐渐成为AI技术落地和应用的核心挑战之一。为了优化数据中心成本,同时保持高性能
- 开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty(三)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型
一、前言目前,大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型,均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练,并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。另外,使用Docker实现便捷测试成为一种高效的解决方案。通过将模型及其运行环境封装在Docker容器中,开发者可以确保模型在不同环境下的行为一致性,避免由于环境差异导致的不可预见的错误。Docker的轻量级特性使得测试可以迅速部署
- 从XX项目软件上机调试对接案例看项目管理运用
笨笨561
团队管理经验分享
背景概述在2025年3月3日的xx项目软件上机调试节点组会讨论,面对电气调试延误引发的软件调试入口争议,领导展现出了教科书级的项目管理处理艺术。这个案例为我提供了以下管理经验的思考:一、明确进度基准与风险管控关键动作:拒绝"模糊介入",坚持要求电气团队明确电气调试的剩余时间,资源以及相关依赖项,并将相关信息记录到软件电气上机调试的CheckList,涉及到项目范围管理和进度控制强调进度评估是基于原
- 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