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m0_72547478
人工智能
近年来,人工智能技术呈爆发式发展,在医疗、交通、金融等诸多领域取得惊人成果,但与此同时,人工智能伦理问题日益凸显,引发广泛关注。数据隐私与安全首当其冲。AI系统依赖海量数据训练,这些数据包含个人信息、医疗记录等敏感内容。若数据保护不当,极易引发数据泄露风险,侵犯个人隐私。例如,某些智能健康APP,若未能加密传输用户健康数据,一旦遭受黑客攻击,用户的隐私将暴露无遗。算法偏见也是一大痛点。AI算法基于
- Java 并发编程解析 | 如何正确理解Java领域中的并发锁,我们应该具体掌握到什么程度?
荆州克莱
面试题汇总与解析springcloudspringbootspring技术css3
写在开头对于Java领域中的锁,其实从接触Java至今,我相信每一位JavaDeveloper都会有这样的一个感觉?不论是Java对锁的实现还是应用,真的是一种“群英荟萃”,而且每一种锁都有点各有各的驴,各有各的本,各不相同。在很多情况下,以及在各种锁的应用场景里,各式各样的定义,难免会让我们觉得无所适从,很难清楚该如何对这些锁做到得心应手?在并发编程色世界中,一般情况下,我们只需了解其是如何使用
- Imagen架构详解:理解其背后的技术与创新
范范0825
Imagen架构
Imagen架构详解:理解其背后的技术与创新引言近年来,生成式人工智能技术取得了飞速发展,特别是在图像生成领域。作为这一领域的重要创新之一,Imagen是由谷歌开发的一种基于文本生成图像的模型。它在生成高质量、逼真的图像方面表现出色,并通过其先进的架构和技术手段推动了图像生成的技术进步。Imagen不仅在图像生成质量上具有显著优势,还能够通过自然语言描述生成细致复杂的图像。本文将详细剖析Image
- 【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库
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数据库数据库mysql导入导出sqlsql文件备份迁移
本文摘要:本文提出了xxx的实用开发小技巧。作者介绍:我是程序员洲洲,一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏,我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。同时洲洲已经建立了程序员技术交流群,如果您感兴趣,可以私信我加入我的社群,也可以直接vx联系(文末有名片)v:bdizztt随时
- zookeeper分布式锁模拟12306买票
有一个好名字
zookeeper分布式zookeeper云原生
未加锁时容易出现重复买票情况代码publicclassTicket12306implementsRunnable{//票数privateintticketNums=10;@Overridepublicvoidrun(){while(true){if(ticketNums>0){System.out.println(Thread.currentThread()+"抢到了第"+ticketNums+"
- 当遇到 502 错误(Bad Gateway)怎么办
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很多安装雷池社区版的时候,配置完成,访问的时候可能会遇到当前问题,如何解决呢?客户端,浏览器排查1.刷新页面和清除缓存首先尝试刷新页面,因为有时候502错误可能是由于网络临时波动导致服务器无法连接。清除浏览器缓存和Cookie,因为旧的缓存数据可能会干扰新的网页请求。不同浏览器清除缓存的方式有所不同,以谷歌浏览器为例,可以通过点击浏览器右上角的三个点,选择“更多工具”-“清除浏览数据”,然后在弹出
- 【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】1. 再理解 AI Agent - 经典案例和热门框架综述
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本系列文章跟随《MetaGPT多智能体课程》(https://github.com/datawhalechina/hugging-multi-agent),深入理解并实践多智能体系统的开发。本文为该课程的第二章(智能体综述及多智能体框架介绍)笔记)。文章目录0.温故而知新-再看AIAgent是什么1.一个AIAgent实例介绍-BabyAGI2.多智能体框架比较3.警告?0.温故而知新-再看AIA
- 计算机视觉与深度学习:使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器(MATLAB源码-Faster R-CNN)
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在人工智能领域,计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据,从而做出有意义的决策。其中,目标检测是计算机视觉中的一项关键技术,它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用,在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术,特别是FasterR-CNN模型,来训练一个车辆检测器。文章目录一
- 利用双分支CycleGAN进行图像数据的高效增强
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随着人工智能技术的快速发展,图像数据处理变得越来越重要。为了提高图像数据的质量和可用性,我们需要采用高效的数据增强方法。双分支CycleGAN网络作为一种先进的图像处理技术,为我们提供了一种全新的解决方案。本文将详细介绍双分支CycleGAN的工作原理,并展示其在图像数据增强方面的实际效果。同时,我们也将讨论在实际应用过程中可能遇到的挑战以及如何解决这些问题。,,CycleGAN是一种用于图像到图
- 【端到端模型】
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什么是端到端模型?端到端模型就像是一个超级智能的黑盒子。想象你要完成一个任务,比如把一张写着字的图片变成电脑里能编辑的文字(这是光学字符识别的任务)。传统的做法可能是先人工分析图片,找到文字的轮廓、笔画这些特征,然后用别的方法把这些特征转变成文字。但是端到端模型很厉害,你直接把图片丢进这个黑盒子,它自己就知道怎么从图片里的原始信息(一堆像素点)直接输出最后你想要的文字,中间不需要你去操心怎么提取特
- ssm+java计算机毕业设计智能家居系统c82b7(程序+lw+源码+远程部署)
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项目运行项目含有源码(见文末)、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程环境配置:Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX(Webstorm也行)+Eclispe(IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。项目技术:SSM+mybatis+Maven+JSP等等组成,B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境:最好是jav
- 舵机SG90详解
舵机,也叫伺服电机,在嵌入式开发中,舵机作为一种常见的运动控制组件,具有广泛的应用。其中,SG90舵机以其高效、稳定的性能特点,成为了许多工程师和爱好者的首选,无论是航模、云台、机器人、智能小车中都有它的身影。本文将深入探讨SG90舵机的技术规格、工作原理和使用方法,为您展现SG90舵机的功能和无限可能。1.源码下载及前置阅读本文首发良许嵌入式网:https://www.lxlinux.net/e
- 433M无线收发模块详解
无线通信技术在现代社会中扮演着至关重要的角色,它让我们能够实现便捷的远程控制、智能家居、自动化以及各种物联网应用。无线通信技术包括WiFi、蓝牙、NFC、Zigbee、5G等等。本次我要给大家介绍无线通信技术之一的433M,从基本概念到工作原理再到实际应用。我们将逐步剖析433M模块背后的技术细节。无论您是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为您提供全面的指导和启发,帮助您更好地了解和应用4
- 具体毕设方案100例之第4例STM32智能家居烟雾温度火灾防盗报警系统设计版本4
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单片机毕设具体方案课程设计stm32智能家居单片机毕业设计嵌入式硬件51单片机
LCD1602液晶显示:实时展现当前检测到的烟雾浓度值,为用户提供直观的视觉信息。按键设置报警上限:用户可通过简单操作按键,自定义烟雾浓度的报警阈值,以满足不同场景的安全需求。蜂鸣器报警:当烟雾浓度超过用户设定的报警值时,蜂鸣器将立即启动,发出声音报警,提醒用户注意安全。无线WiFi传输:通过集成的ESP8266无线WiFi模块,将烟雾浓度数据实时传输至用户手机端,实现远程监控与数据查看。继电器模
- 揭秘AIP智能体平台:构建未来AI基础设施的新引擎
大东(AIP内容运营专员)
人工智能
在人工智能的浪潮中,科技正在改变我们生活的方方面面。从智能推荐到自动驾驶,从个性化广告到实时风险控制,AI的触角无处不在。但这些令人瞩目的成果背后,究竟是什么在支撑着AI的飞速发展?答案是——人工智能平台。人工智能平台是连接计算资源、开发工具和行业应用的重要桥梁,支撑着从模型开发到行业场景落地的每一个环节。它不仅为开发者提供高效便捷的工具,还为企业创造了无限的创新可能。本文将带你深入了解人工智能平
- 【Python】已解决:WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i
屿小夏
pythonpipssl
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 《鸿蒙Next应用商店:人工智能开启智能推荐与运营新时代》
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在科技飞速发展的当下,鸿蒙Next系统的出现为操作系统领域带来了新的变革与机遇,而人工智能技术的融入更是让其应用商店的智能化推荐和运营迈向了一个全新的高度。用户画像精准构建在鸿蒙Next系统中,应用商店可以借助系统强大的权限管理和数据收集能力,全方位收集用户的多维度数据。通过对用户在应用商店内的浏览历史、下载记录、搜索关键词,以及在其他鸿蒙应用中的使用行为等多源数据进行汇总和分析,利用人工智能算法
- 机器学习的介绍
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机器学习人工智能
目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么?如何评估机器学习模型的性能,除了交叉验证、MSE和RMSE外,还有哪些其他重要的指标?在金融风险管理中,机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险?市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
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- 迅为RK3562开发板专为3562编写10大分类2900+页文档
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iTOP-3562开发板采用瑞芯微RK3562处理器,内部集成了四核A53+MaliG52架构,主频2GHZ,内置1TOPSNPU算力,RK809动态调频。支持OpenGLES1.1/2.0/3.2、0penCL2.0、Vulkan1.1内嵌高性能2D加速硬件。内置独立NPU,算力达1TOPS,可用于轻量级人工智能应用。支持几乎全格式的H.264解码,支持1080p@60fps的解码,支持4K@3
- 工业场景将成为AI大模型的重要战场!零基础入门AI大模型,看这篇就够了!
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人工智能工业多模态大模型
前言2024年,各大公司推出强大理解能力的多模态大模型,将引领人工智能(AI)技术创新和应用,工业场景将成为多模态大模型的最佳实践场地。随着GPT-4o、Gemini1.5Pro、LLaVA1.6的发布,基于Transformer架构和海量数据训练的多模态大模型再次点燃通用人工智能(AGI),其对文本、图像等多模态输入的支持和强大的理解能力也象征着人工智能迈向通用人工智能(AGI)的新阶段。随着工
- 机器视觉算法与边缘计算:打造移动终端上的智能“慧眼”
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计算机视觉
机器视觉算法与边缘计算:打造移动终端上的智能“慧眼”边缘计算的背景数据量激增与实时性需求:随着物联网的快速发展,大量智能设备接入网络,产生的数据量呈爆发式增长。传统云计算模式在处理这些海量实时数据时,面临延迟高、带宽压力大等问题,无法满足如自动驾驶、远程医疗等对实时性要求极高的应用场景的需求。云计算的局限性:云计算虽然提供了强大的计算和存储能力,但在数据传输过程中存在时间延迟,且数据集中存储在云端
- 手机实时提取SIM卡打电话的信令声音-智能拨号器的SIP线路-双卡双待单通方案
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手机实时提取SIM卡打电话的信令声音--智能拨号器的SIP线路-双卡双待单通方案一、前言蓝牙电话的技术方案最初是从蓝牙耳机和车机蓝牙的使用领域延伸出来的技术方式。通过蓝牙的HFP协议,把手机通话的声音和通话事件状态提取出来进行复用和处理。但中国大陆现行的手机基本都是双卡双待手机,在外呼的时候通常采用默认呼叫卡或者呼叫的时候在手机屏幕中弹框进行实时选择后外呼。通常的蓝牙耳机和车机拨打手机电话外呼时基
- 【赵渝强老师】MongoDB文档级别的并发控制
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MongoDB在执行写操作时,WiredTiger存储引擎会在文档级别进行并发控制。换句话说在同一时间点上,多个写操作能够修改同一个集合中的不同文档;而当多个写操作修改同一个文档时,必须以序列化方式执行。这意味着如果当前文档正在被修改,其他写操作必须等待该文档上的写操作完成之后才能进行修改。对于大部分的文档读写操作,WiredTiger引擎使用的都是乐观锁;而在数据库和集合级别,WiredTige
- 人工智能学习路线全链路解析
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大模型算法实战工程人工智能学习机器学习
一、基础准备阶段(预计2-3个月)(一)数学知识巩固与深化线性代数(约1个月):矩阵基础:回顾矩阵的定义、表示方法、矩阵的基本运算(加法、减法、乘法),理解矩阵乘法不满足交换律等特性,通过练习题加深对运算规则的掌握,例如计算简单的矩阵乘法式子、求矩阵的转置等。向量空间与线性变换:学习向量空间的概念,包括向量的线性组合、线性相关与线性无关,掌握线性变换的定义、几何意义以及如何用矩阵表示线性变换,借助
- Springboot Redisson 分布式锁、缓存、消息队列、布隆过滤器
空灵宫(Ethereal Palace)
springbootJavajavaspringboot分布式
redisson-spring-boot-starter是Redisson提供的SpringBoot集成包,旨在简化与Redis的交互,包括分布式锁、缓存、消息队列、布隆过滤器等功能的实现。Maven依赖在SpringBoot项目中添加redisson-spring-boot-starter依赖:org.redissonredisson-spring-boot-starter3.22.0核心功能分
- 透过生活小故事,轻松理解大模型开发的五种核心方法
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大家好,我是大圣,今天聊一下大模型开发的几种方法。大模型开发常用方法前言人工智能的世界听起来复杂神秘,但其实它与我们的日常生活有着许多相似之处。即使你对大模型开发一无所知,也能通过生活中的简单故事,理解其中的奥秘。本文将以贴近生活的五个场景,通俗易懂地讲解大模型开发中的五种核心方法:提示词工程和外部函数、Agent设计、RAG设计(检索增强生成)、微调以及预训练。让我们一同走进这些故事,揭开大模型
- RabbitMQ怎么避免消息被重复消费
Amagi.
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去重表的方案:为每条消息分配一个唯一的标识符(例如UUID)。消费者在处理消息时,可以将这个标识符存储在数据库中或者内存中,处理后再进行确认。如果系统重启或者重复消费了同一消息,消费者可以先检查标识符是否已存在,从而避免重复处理。MVCC多版本并发控制(乐观锁):消息生产者在生产消息的时候带上数据的版本号
- AI绘画工具介绍
编程小郭
ai作画
市面上AI绘画工具众多,它们利用深度学习和图像处理技术,为用户提供了丰富的创作体验和可能性。以下是对几款主流AI绘画工具的详细介绍及横向对比:一、主流AI绘画工具介绍Midjourney简介:Midjourney是一个独立的研究实验室,专注于人工智能绘图,被广泛应用于设计、艺术创作、广告制作等领域。特点:以其强大的图像生成能力和跨界融合的创新特点著称,能够根据文本描述和视觉输入生成兼具故事性与视觉
- 文心一言vsGPT-4全面对比
编程小郭
文心一言chatgptjavapython人工智能ai
文心一言和GPT-4都是当前非常先进的人工智能语言模型,它们各自具有独特的特点和优势。以下是对这两款工具的全面比较:文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型,它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源,具备出色的语言理解和生成能力。文心一言在中文处理方面尤为出色,能够准确理解中文语境和语义,生成流畅、自然的中文文本。文心一言还具备丰富的知识库和推理能力,能够回答各种问题,提供有用的信息和建议。
- 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
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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