- 通义升级2.1文生视频模型
彩色蚂蚁
AIGC应用AIGC图像生成音视频
作者公众号大数据与AI杂谈(TalkCheap),转载请标明出处年底果然各家AI视频厂商扎堆更新,昨天才写了一篇Vidu2.0版本更新的测评文章,同天通义也更新了他的文生视频模型,最新版本是2.1版和我两个月前做的测试相比,2.1版文生视频模型能力明显得到了大幅的提升,效果拔群,我总体甚至感觉这个版本可称当前(2025年1月10日)国内最强文生视频模型。那下面那我们来看看它的实际表现注:通义是阿里
- 【AI测试学习】AnythingLLM+Ollama+DeepSeek部署私人知识库
艳Yansky
AI测试Python学习笔记人工智能DeepSeekOllamaAnythingLLM
1.搭建DeepSeek大语言模型1.1Ollama大预言模型部署Ollama简化了大型语言模型的运行,让每个人都能在本地轻松体验AI的强大,打开浏览器-下载Ollama-输入命令-搞定,这是本地部署大语言模型的全新方式。这里我们借助Ollama大预言模型部署工具进行搭建官网如下:Ollama安装包也可百度网盘获取:安装完成后,桌面右下角会显示ollama图标1.2.安装DeepSeek复制oll
- 2024 开放原子开发者大会活动回顾|瀚高 IvorySQL 开源数据库在国产软件的开源实践
12月20日-21日,2024开放原子开发者大会暨首届开源技术学术大会在武汉成功举办。大会汇聚开源领域一线开发者和知名学者共同探讨开源领域所面临的关键性挑战问题、研究方向和技术难题,推动跨学科的研究和应用,加速开源文化的广泛传播,推进开源生态可持续性繁荣发展。本次大会设置了多个分论坛,针对不同的技术方向与现阶段趋势热点进行分享和交流。其中,IvorySQL社区受邀在“开源低代码与大模型融合创新发展
- 清华大学《DeepSeek与AI幻觉》(无套路免费分享)
xiecoding.cn
人工智能deepseekdeepseek教程deepseek与AI幻觉deepseek清华教程
随着人工智能技术的飞速发展,以DeepSeek为代表的国产大模型正逐渐成为各行各业的重要工具。然而,AI在生成内容时常常会出现“幻觉”——即生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容。清华大学新闻与传播学院与人工智能学院联合推出的这篇教程《DeepSeek与AI幻觉》,系统性地讲解了AI幻觉的成因、评测方法及应对策略,旨在帮助用户更好地理解和使用AI工具。《DeepSeek与AI幻觉》:https
- 基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例
xinxiyinhe
人工智能githubpython机器学习
以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例,结合的经典案例与最佳实践,涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程,并附详细代码说明与结果分析:案例1:鸢尾花分类(SVM算法)数据集:IrisDataset(含150个样本,4个特征,3个类别)目标:根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤:环境准备:安装scikit-learn、pandas、matplotlibpipinstallsciki
- BricsCAD BIM软件二次开发:BricsCAD_BIM软件LISP编程入门
kkchenjj
仿真模拟lisp开发语言工业软件仿真模拟工业软件二次开发
BricsCADBIM软件二次开发:BricsCAD_BIM软件LISP编程入门BricsCADBIM软件简介BricsCAD_BIM软件概述BricsCADBIM是一款由Bricsys开发的建筑信息模型(BIM)软件,它基于AutoCAD平台,提供了强大的2D绘图和3D建模功能,同时集成了BIM技术,使用户能够在设计过程中实现更高效、更精确的建筑信息管理。BricsCADBIM不仅适用于建筑师,
- preview窗口 unity_Unity3D 在Inspector中预览场景
weixin_39957186
preview窗口unity
在Project窗口中点击模型,可以在Preview窗口中进行预览(见下图),但是场景却不能预览。当项目中有比较多的场景,而场景中内容多的时候,我们需要双击每一个打开它才能查看内容,比较耗时。今天我们来实现一下类似3D物体预览的场景预览。当单击场景的时候,可以直接快速的在Inspector中显示他们的内容。效果如下:创建一个ScenePreview.cs文件,将下面代码复制进去。完整代码如下:us
- 【AI论文】SongGen:用于文本到歌曲生成的单阶段自回归Transformer模型
东临碣石82
人工智能回归transformer
摘要:文本到歌曲生成任务,即根据文本输入创作歌词和伴奏,由于领域复杂性和数据稀缺性,面临着重大挑战。现有方法通常采用多阶段生成流程,导致训练和推理过程繁琐。在本文中,我们提出了SongGen,一个完全开源的单阶段自回归Transformer模型,专为可控歌曲生成而设计。该模型能够对多种音乐属性进行细粒度控制,包括歌词、乐器描述、流派、情绪和音色等文本信息,同时还提供可选的三秒参考片段用于声音克隆。
- 低代码革命:基于DeepSeek微调模型实现前端代码自动生成与私有JS API调用的实战指南
Light60
低代码实战篇AI应用低代码开发DeepSeek微调模型JavaScriptAPI智能生成
摘要本文探讨如何微调DeepSeek平台的大语言模型,以实现前端代码的智能生成与自建JavaScriptAPI库的无缝调用。从模型训练、代码生成到API集成,提供全面的实战方法论,结合CodeBLEU评估指标与异步调用优化技巧,确保代码质量与执行效率。通过具体案例演示,帮助开发者突破低代码开发瓶颈,实现高效、安全的可视化开发。关键字:低代码开发、DeepSeek、微调模型、JavaScriptAP
- 饿了么算法工程师-AIGC岗内推
飞300
AIGC业界资讯
1、紧跟业界最新自然语言处理技术动态,深入研发并努力创新,特别是在LLM、多模态理解和LLMAgent领域。2、基于大型语言模型开展文本生成、自然语言理解以及智能对话系统的研发,提出新颖的算法/模型,并进行实际开发和应用。3、探索多模态数据的结合,包括图像、文本、语音等,以丰富智能系统的理解和交互能力。4、将自然语言处理技术与具体业务场景相结合,考虑业务的特殊性并适配业务需求。参与到具体的NLP相
- 2025年,值得关注的LLM大趋势
AI小白熊
人工智能产品经理python开发语言学习ai大模型
随着人工智能技术不断进步,大语言模型正在改变各行各业的运作方式。从代码生成到语言学习应用,GenAI已经渗透到我们日常生活的方方面面。随着像上个月OpenAI的“12天”计划或谷歌的Veo2和Imagen3等新技术的发布,我们看到了快速的创新迭代。面对这些变化,2025年LLM的大趋势值得我们关注。LLM的新兴应用:不仅仅是聊天机器人回想起最初我们用ChatGPT来生成代码或修改文本时,可能没有意
- 北京大学DeepSeek提示词工程与落地场景(PDF无套路免费下载)
xiecoding.cn
人工智能deepseek入门deepseekdeepseek入门到精通deepseek大模型
近年来,大模型技术飞速发展,但许多用户发现:即使使用同一款AI工具,效果也可能天差地别——有人能用AI快速生成精准方案,有人却只能得到笼统回答。这背后的关键差异,在于提示词工程的应用能力。北京大学联合DeepSeek团队推出的《DeepSeek提示词工程与落地场景》教程,正是为了解决这一痛点,通过系统化的方法论和丰富的案例,帮助用户解锁AI的真正潜力。《DeepSeek提示词工程与落地场景》PDF
- Unity3D实现编辑器截屏Preview窗口,并生成图片PNG
心疼你的一切
Unity工具编辑器java开发语言unity心疼你的一切c#游戏引擎
系列文章目录unity工具文章目录系列文章目录前言一、Preview窗口二、手动选择预制体截屏二、自动选择预制体截屏壁纸分享总结前言想要在Unity编辑器中截取Preview窗口的截图,并生成图片的代码。有时候可能会需要此模型的图片,又不想P图,所以只有最快的解决办法,那就是用此模型的预览图,当做模型的图片,如果你非要美工画,或者建模的渲染图,也都是可以的。Unity的编辑器窗口有不同的类型,例如
- 【朝夕教育】2023年09月 WPF+上位机+工业互联 065-MVVM模式的介绍
微软MVP Eleven
wpf
文章目录前言一、MVVM模式的介绍1.什么是MVVM2.MVVM背景与开发模式的升级3.MVVM模式下的应用分层前言MVVM(Model-View-ViewModel)是一种软件架构模式,它将应用程序的界面(视图)与应用程序的后端逻辑(模型)分离开来。ViewModel作为连接视图和模型的桥梁,使得视图可以独立于模型进行维护和更新,同时也为视图提供了一个方便的接口来获取和更新模型数据。上位机是指与
- 用Python实现LSTM预测电影票房:从数据爬取到模型部署全解析(结尾附完整代码)
WHCIS
pythonlstm开发语言机器学习人工智能深度学习
导语:当电影的预告片发布时,你是否好奇AI能否预测它的票房表现?本文将带你深入实战,从数据动态爬取到LSTM模型调优,手把手构建一个高精度票房预测系统。一、为什么LSTM是票房预测的利器?1.1电影票房的关键影响因素35%25%20%15%5%票房核心影响因素占比演员号召力IP热度档期竞争宣传投入其他时序特征:上映前后的宣传节奏、口碑传播曲线非线性关系:主演流量与票房的S型增长关系长周期依赖:系列
- WPF12-MVVM
Zy100Papa
wpf
目录1.什么是MVVM2.实现简单MVVM2.1.Part12.2.Part21.什么是MVVMMVVM是Model-View-ViewModel的缩写,是一种用于构建用户界面的设计模式,是一种简化用户界面的事件驱动编程方式。MVVM的目标是实现用户界面和业务逻辑之间的彻底分离,以便更好地管理和维护应用程序,并提供更好的可测试性和可扩展性。MVVM模式包含以下三个核心组件:Model(模型):Mo
- 微软发布 Phi-4 迷你模型,适合本地部署ChatBot
吴脑的键客
人工智能microsoft人工智能开源AIGC自然语言处理语言模型
Phi-4-mini-instruct是一个轻量级的开放模型,它建立在合成数据和经过筛选的公开网站基础上,重点关注高质量、推理密集的数据。该模型属于Phi-4模型系列,支持128K标记上下文长度。该模型经历了一个增强过程,包含了监督微调和直接偏好优化,以支持精确的指令遵循和稳健的安全措施。Phi-4-miniMicrosoftBlogPhi-4-miniTechnicalReportPhiCoo
- Python深度学习实践:使用TensorFlow构建图像分类器
Evaporator Core
Python开发经验python深度学习tensorflow
摘要随着深度学习技术的飞速发展,图像识别已成为AI领域的热点应用之一。本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架,从零开始构建一个简单的图像分类器。我们将深入探讨卷积神经网络(CNN)的基本原理,实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型,并通过实战代码演示整个过程,最终展示模型的训练与评估。一、环境配置与库导入确保已安装Python3.7+版本,以及Tenso
- 保姆级!springboot访问Ollama API并调用DeepSeek模型 Api
不会吉他的肌肉男不是好的挨踢男
springbootDeepSeekOllamaai大模型
要在springboot中访问OllamaAPI并调用DeepSeek模型,你需要遵循以下步骤。首先,确保你有一个有效的Ollama服务器实例运行中,并且DeepSeek模型已经被加载。可以参考我的这篇博客保姆级!使用Ollama本地部署DeepSeek-R1大模型并java通过api调用使用SpringBoot+SpringAI在使用Ollama把deepseek-r1跑起来之后,我们就可以开始
- redis和mysqle辨析
C嘎嘎嵌入式开发
redis数据库缓存
Redis和MySQL是两种非常流行的数据库系统,但它们在设计、数据模型、用途和性能方面有着根本的不同。数据存储模型MySQL是一个关系型数据库管理系统,使用表来组织数据,数据以行和列的形式存储。它支持复杂的查询语言,允许进行多表联合查询、事务处理、索引创建等。Redis是一个键值存储系统,数据以键值对的形式存储。它支持多种数据结构,如字符串、列表、集合、有序集合、散列。Redis的操作通常是基于
- 【图像去噪】基础知识之BasicSR | BasicSR库的用法详解,包含各部分代码功能详细介绍(全代码注释),自己改进创新需要修改的位置等
十小大
图像去噪imagedenoising图像处理深度学习人工智能pytorchpython
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言1.BasicSR项目结构与开发方法2.dataset3.arch4.model4.1创建模型4.2模型基类4.3图像恢复模型5.utils6.train7.test
- Spring Cloud Data Flow 简介
m0_74825614
面试学习路线阿里巴巴springcloudspring后端
SpringCloudDataFlow介绍1.Dataflow是一个用于开发和执行大范围数据处理其模式包括ETL,批量运算和持续运算的统一编程模型和托管服务。2.对于在现代运行环境中可组合的微服务程序来说,springclouddataflow是一个原生云可编配的服务。使用springclouddataflow,开发者可以为像数据抽取,实时分析,和数据导入/导出这种常见用例创建和编配数据通道(da
- qwenvl 以及qwenvl 2 模型架构理解
m0_74823239
面试学习路线阿里巴巴android前端后端
qwenvl模型理解:参考资料:https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2-vl/https://github.com/QwenLM/Qwen2-VLtab=readme-ov-filehttps://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2-vl/论文:qwenvlhttps://arxiv.org/abs/2308.12966Qwen2-V
- DeepSeek掘金——DeepSeek R1架构和训练过程图解
不二人生
DeepSeek掘金指南人工智能大模型
DeepSeek掘金——DeepSeekR1架构和训练过程图解为了让一切变得简单,我们将使用手绘流程图和简单的计算来帮助从头开始澄清DeeoSeek-R1的核心概念。如果你对AI感兴趣,可能听说过DeepSeekR1。它目前在LLM领域很流行,并且表现优于开源和闭源模型。为了让一切变得简单,我们将使用手绘流程图和简单的计算来帮助从头开始澄清DeeoSeek-R1的核心概念。事实上,我们将在整个博客
- 大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图
juan188
大数据大数据开发程序员sparkLinux大数据学习人工智能数据分析hadoop大数据学习大数据开发大数据入门大数据技术大数据
大数据之Linux+大数据开发篇大数据的前景和意义也就不言而喻了,未来,大数据能够对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。源于互联网的发展,收集数据的门槛越来越低,收集数据变成一件简单的事情,这些海量的数据中是含有无穷的信息和价值的,如何更好的提炼出有价值的信息,这就体现大数据的用途了。大数据是未来的发展方向,正在挑战我们的分析能力及对世
- java常见面试题:什么是NIO(New IO)?NIO和IO有什么区别?
广寒舞雪
javajavanio开发语言
NIO(NewIO)是一种同步非阻塞的I/O模型,是I/O多路复用的基础,已经被越来越多地应用到大型应用服务器,成为解决高并发与大量连接、I/O处理问题的有效方式。NIO适用于处理大量并发连接和高性能的网络服务器开发,如聊天服务器、即时通讯服务器、游戏服务器等。这是因为NIO提供了非阻塞的网络I/O操作,可以在一个线程中同时处理多个连接,提高了服务器的并发性能。此外,NIO还适用于文件I/O和数据
- 美畅物联丨物联网平台的标准化之路:物模型设计的创新及应用
畅联云平台
物联网
随着物联网(IoT)技术以前所未有的迅猛之势蓬勃发展,海量的物联网终端与应用纷纷接入,这不可避免地引发了数据与应用层面的异构化难题,进而形成了复杂且多变的碎片化问题。物联网感知数据因其具备多源异构的显著特性,极大程度地增加了数据识别、精准解析以及深度挖掘的重重困难,致使不同物联网应用之间的数据共享仿佛筑起了高耸的壁垒,协同合作的推进也举步维艰。此外,鉴于设备制造商所遵循的生产标准各不相同,设备接入
- Java I/O 与 NIO 核心区别及应用场景详解
豪宇刘
数据库服务器前端
一、核心概念对比特性传统I/O(BIO)NIO(NewI/O)模型同步阻塞模型同步非阻塞模型数据流方向单向流(InputStream/OutputStream)双向通道(Channel)数据操作单元基于字节/字符流基于缓冲区(Buffer)线程模型一个连接一个线程单线程管理多连接(Selector)适用场景低并发、大数据量传输高并发、短连接或长连接复用二、核心区别深度解析1.阻塞vs非阻塞BIO(
- 深度学习进阶:构建多层神经网络
孤寂大仙v
深度学习神经网络人工智能
在上一篇文章中,我们从零开始构建了一个简单的两层神经网络,并通过异或问题(XOR)展示了神经网络的强大能力。今天,我们将进一步深入,构建一个更复杂的多层神经网络,并引入更多高级概念,如多隐藏层、激活函数选择、正则化等。我们还会使用更复杂的分类任务来训练模型,并评估其性能。1.多层神经网络的结构在实际应用中,深度学习模型通常包含多个隐藏层,这种结构被称为深度神经网络(DNN)。多层神经网络能够学习更
- 大模型调优方法:提示工程、RAGs 与微调对比
AI大模型探索者
人工智能机器学习深度学习ai语言模型
前言每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题,如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序,如预训练缺失上下文的重要文件,再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域,面对这些问题,需要有特定的方法来调整LLM。要决定用哪种调优方法,首先得明白这些方法的含义。提示工程(PromptEngineering)提示工程相
- 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/pwd@192.168.0.5:1521/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