- 多模态大模型论文总结
sudun_03
语言模型算法人工智能
MM1:Methods,Analysis&InsightsfromMultimodalLLMPre-training在这项工作中,我们讨论了建立高性能的多模态大型语言模型(MLLMs)。特别是,我们研究了各种模型结构组件和数据选择的重要性。通过对图像编码器、视觉语言连接器和各种预训练数据选择的仔细而全面的验证,我们确定了几个关键的设计教训。例如,我们证明,与其他已发表的多模式预训练结果相比,对于使
- ChatGPT魔法2:两大准则
王丰博
GPTchatgpt
1.Prompt2.原则第一原则:清晰Clear具体Specific小细节:1)使用双引号2)举个例子(比如名字,不要叫铁蛋)第二原则:给他时间比如讲一半,使用请继续(有字数限制)Eg1:如果写书,需要一步一步走,概要,然后分成八个章节,然后第一个章节,分段Eg2:小孩家教Eg3:学英语。润色及优化Eg4:论文总结、翻译等ChatGPT4.0的Plugin。Eg5:如何有记忆功能:记忆窗口(Cha
- LGAMEFI基于BPL公链开发的第一生态:开启RWA游戏娱乐与DeFi融合的新纪元
元宇宙时间
人工智能
在去中心化金融(DeFi)与游戏娱乐的结合趋势中,BPL公链上的LGAMEFI项目代表了前沿的技术革新和市场领导。这种将web2上成熟页游进行RWA链改,不仅仅是将游戏热门领域融合,更是在寻找一种全新的参与者经验,将玩家从传统的消费者角色转变为真正的利益共享者。BPL公链作为RWA游戏领域的先驱,BPL公链通过其超高的交易吞吐量(TPS)和经过充分验证的安全共识机制,为游戏开发者提供了一个稳固而可
- [论文精读]FBNETGEN: Task-aware GNN-based fMRI Analysis via Functional Brain Network Generation
夏莉莉iy
论文精读人工智能深度学习学习图论分类笔记
论文网址:https://arxiv.org/abs/2205.12465论文代码:https://github.com/Wayfear/FBNETGEN英文是纯手打的!论文原文的summarizingandparaphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误,若有发现欢迎评论指正!文章偏向于笔记,谨慎食用!目录1.省流版1.1.心得1.2.论文总结图2.论文逐段精读2.1.Abstr
- [论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记12
落痕的寒假
论文总结深度学习论文阅读人工智能
文章目录1.3D-ZeF:A3DZebrafishTrackingBenchmarkDataset(CVPR,2020)摘要背景相关研究所提出的数据集方法和结果个人总结2.Automatedflowerclassificationoveralargenumberofclasses(ComputerVision,Graphics&ImageProcessing,2008)摘要背景分割与分类数据集和实
- AAAI 2024 时序和时空论文总结
STLearner
时空数据数据挖掘论文阅读智慧城市机器学习深度学习pytorchpython
AAAI今年共有12100篇投稿(MainTechnicalTrack),有9862篇经过严格审稿,共录取了2342篇论文,录取率23.75%。12月19日,为AAAI2024camera-ready的截止日期,AAAI24效率很高,也很快放出了录取论文的标题和作者。AAAI2024将在2024年2月20日到27日于加拿大温哥华举行。本文总结了2024AAAI上有关时空数据(spatial-tem
- NeurIPS 2023 时间序列相关论文总结
STLearner
大数据智慧城市pytorch数据挖掘论文阅读深度学习
祝大家中秋国庆双节快乐!NeurIPS2023将于11月28日到12月9日在美国路易斯安那州新奥尔良举行。根据官方公布的邮件显示,今年共有12343篇投稿,接受率为26.1%,官网显示一共有3564篇论文。本文总结了NeurIPS23时间序列(不含时空数据,已经另外总结)的相关论文。包括时间序列预测,分类,异常检测,因果发现,交通,医疗等领域时间序列应用和大模型在时间序列问题建模的探索等方向。1.
- WWW 2024 | 时间序列(Time Series)和时空数据(Spatial-Temporal)论文总结
STLearner
时空数据人工智能机器学习深度学习数据挖掘智慧城市论文阅读
WWW2024已经放榜,本次会议共提交了2008篇文章,researchtracks共录用约400多篇论文,录用率为20.2%。本次会议将于2024年5月13日-17日在新加坡举办。本文总结了WWW2024有关时间序列(TimeSeries)和时空数据(Spatial-Temporal)的相关文章,部分挂在了arXiv上。时间序列Topic:时序预测,异常检测,时域频域,大模型等时空数据Topic
- Never-build package ‘a‘ requires always-build package ‘b‘
onebigday
Delphi编程delphi
Delphi出现Never-buildpackage'a'requiresalways-buildpackage'b'错误的解决方法:1、原理:两个BPL包,如果A包requiresB包,那么A包与B包的BuildControl必须一致,或者A包为Rebuildasneeded(Always-build),B包为Explicitrebuild(Never-build)。原因是:如果A包为Expli
- 2-5 异常检测 Anomaly detection with robust deep autoencoders 笔记
Siberia_
一、基本信息 题目:Anomalydetectionwithrobustdeepautoencoders 期刊/会议:ACMSIGKDD 发表时间:2017年 引用次数:26二、论文总结2.1研究方向 提高自编码模型的抗噪声能力2.2写作动机 受鲁棒PCA的启发,将原始数据分成正常数据和噪声、异常数据两部分,然后进行交替训练。2.3创新之处 除了使用传统的L1正则化去约束噪声部分之外
- Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation 论文总结
Lancelot_Xwx
sql语言模型数据库论文阅读
目录论文摘要Summary:问题表示(Questionrepresentation)1.BasicPrompt(BSPBS\_PBSP)2.TextRepresentationPrompt(TRPTR\_PTRP)3.OpenAIDemostrationPrompt(ODPOD\_PODP)4.CodeRepresentationPrompt(CRPCR\_PCRP)5.AlpacaSFTProm
- (论文总结)Beyond the Nav-Graph: Vision-and-Language Navigation in ContinuousEnv
Hoyyyaard
HabitatVisualNavigation深度学习人工智能
文章目录1IntroductionVLN研究的假设Vision-and-LanguageNavigationinContinuousEnvironments.2RelatedWorkLanguage-guidedVisualNavigationTasks3VLNinContinuousEnvironments(VLN-CE)ContinuousMatterport3DEnvironmentsinH
- 论文推荐:大语言模型在金融领域的应用调查
deephub
语言模型金融人工智能深度学习
这篇论文总结了现有LLM在金融领域的应用现状,推荐和金融相关或者有兴趣的朋友都看看论文分为2大部分:1、作者概述了使用llm的现有方法包括使用零样本或少样本的预训练模型,对特定于领域的数据进行微调,还有从头开始训练定制llm,并给出了关键模型的总结与评价。2、根据给定的用例、数据约束、计算和性能需求,提出决策框架,指导选择合适的LLM解决方案,这是这篇论文可以好好阅读的地方,因为论文还对在金融领域
- ICCV 2023 超分辨率(super-resolution)方向上接收论文总结
yyywxk
ICCV2023官网链接:https://iccv2023.thecvf.com/会议时间:2023年10月2日至6日,法国巴黎(Paris)。ICCV2023统计数据:收录2160篇。现将超分辨率方向上接收的论文汇总如下,遗漏之处还请大家斧正。图像超分SRFormer:PermutedSelf-AttentionforSingleImageSuper-ResolutionPaper:http:/
- ORB-SLAM2论文总结
Mr.Qin_
SLAMslamorbORB-SLAM2
ORB-SLAM2学文学习总结1系统概述2加速特征点匹配策略2.1词袋模型加速匹配2.2恒速运动模型加速匹配3系统原理详解3.1初始化3.2跟踪线程3.3局部建图线程3.4回环检测线程4一些总结4.1单目、双目、RGBD的差别4.2系统所用到的优化1系统概述 ORB-SLAM2支持单目、双目、RGB-D相机的输入,整个系统包含三个线程跟踪线程、局部建图线程、回环检测线程(当检测到回环时,回环融合
- The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey 导读
Travis_del
大语言模型aiagent语言模型人工智能自然语言处理
这篇论文探讨了基于大型语言模型(LLM)的智能代理的发展和潜力。传统的AI算法或训练策略只能提高特定任务的表现,而LLM作为通用且强大的模型,可以为设计适应不同场景的智能代理提供基础。作者提出了一个包含“大脑”、“感知”和“行动”的通用框架,并将其应用于单个代理、多代理和人机合作等不同应用场景中。此外,他们还探索了LLM代理在社会中的行为和个性特征,以及它们对人类社会的启示。该论文总结了一些关键问
- 工作分析文献综述_不可错过的经验!北大教授分析124 篇不合格硕士学位论文总结六大典型问题!...
weixin_39929635
工作分析文献综述数据导论论文论文框架和目录区别
根据词条的词频统计状况,按占比情况由高到低排列,不合格学位论文大致存在“作者科研能力不足”“论文规范性欠缺”“论文创新性和价值性不高”“文献综述质量较低”“作者学术态度和行为不端正”及“选题意义和严谨性不够”六大问题,占比分别为38%、29%、13%、8%、7%和5%。由于这六大问题下面又衍生出多个问题,受篇幅限制,本文仅从“不合格论文”存在的诸多问题中总结归纳出其中最具代表性的问题,作为不合格学
- 【心理学和AI】2020-05-07BPL模拟人类新概念的学习
活泼女王
Human-levelconceptlearningthroughprobabilisticprograminductionLake,B.M.,Salakhutdinov,R.,&Tenenbaum,J.B.(2015).Human-levelconceptlearningthroughprobabilisticprograminduction.Science,350(6266),1332-133
- ECCV 2022 超分辨率(super-resolution)方向上接收论文总结(持续更新)
yyywxk
ECCV2022除了著名的CVPR、ICCV,ECCV(欧洲计算机视觉国际会议)也是计算机视觉三大国际顶级会议之一,每两年召开一次。本届ECCV2022将在10月23日-27日的以色列特拉维夫(Tel-Aviv)举行,采取线下和线上混合形式召开[1]。而本届会议论文录用率不足20%。现将超分辨率方向上接收的论文汇总如下,遗漏之处还请大家斧正。图像超分CADyQ:Content-AwareDynam
- 大模型日报-20240119
程序无涯海
大模型资讯篇AIGC大模型chatGPTAI动态日报
这里写目录标题机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型,RoboFlamingo框架激发开源VLMs更大潜能用大模型帮程序员找Bug,中科院剖析102篇论文总结出这些方案Nature子刊|化学家和机器人都可以读懂,用于机器人合成可重复性的通用化学编程语言StabilityAI发布StableCode3B模型,没有GPU也能本地运行上海AI实验室书生·浦语2.0正式开源,回归语言建模本质OpenAI组
- GetPackageTargets - C++ Builder
玄坴
C++Builder参考手册➙System::Sysutils➙GetPackageTargets获取.bpl的平台信息头文件:#include命名空间:System::Sysutils函数原型:System::Word__fastcallGetPackageTargets(NativeUIntModule);参数:Module:组件包(.bpl)的句柄,由函数LoadPackage返回的句柄;返
- 【论文总结】基于深度学习的特征点提取,特征点检测的方法总结
醉酒柴柴
深度学习人工智能学习笔记论文阅读
这里写目录标题相关工作1.DiscriminativeLearningofDeepConvolutionalFeaturePointDescriptors(2015)网络结构sift算法损失函数的构建2.MatchNet(2015)网络中的组成部分其他组成部分损失函数结果3.LIFT:LearnedInvariantFeatureTransform(2016)网络结构训练网络结构损失函数训练和测试
- Deep Learning Based Channel Estimation论文读后感+论文复现,自己总结的
Martin__Liu
OFDM+机器学习/深度学习深度学习计算机视觉人工智能网络通信数字通信
DeepLearningBasedChannelEstimation的读后感,论文总结+论文复现DeepLearningBasedChannelEstimation1.这一篇论文到底要做什么2.将这两个网络训练好了,然后就是利用5,10,15,20,25,30db的数据集进行预测。3.就是均方误差的计算4.为什么这一篇文章自己没有办法进行了?DeepLearningBasedChannelEsti
- 点云相关论文总结
计算机视觉-Archer
人工智能
点云Backbone全链接-PointNet++:https://arxiv.org/pdf/1706.02413.pdfTransformer-PointTransformer:https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Zhao_Point_Transformer_ICCV_2021_paper.pdf3DCNN-https://
- WSDM 2023 2024时空&时序论文总结
STLearner
时空数据大数据智慧城市pytorch数据挖掘论文阅读深度学习机器学习
WSDM(WebSearchandDataMining)是CCFB类会议,清华A类会议(一年就100来篇怎么能不算顶会!)WSDM2024将在2024年3月4日-3月8日在墨西哥梅里达(Mérida,México)举行。目前官网已经放出了所有被录用论文的表单(链接在相关链接给出)。本次会议共收录112篇论文。WSDM2023在2023年2月27日到3月3日在新加坡举行,公布的录用结果为,共收到投稿
- GetPackageInfo - C++ Builder
玄坴
C++Builder参考手册➙System::Sysutils➙GetPackageInfo获取组件包(.bpl)的信息头文件:#include命名空间:System::Sysutils函数原型:void__fastcallGetPackageInfo(NativeUIntModule,void*Param,int&Flags,TPackageInfoProcInfoProc);其中参数InfoP
- 基于智能手机的行人惯性追踪数据集模型与部署
程序员石磊
室内定位智能手机
论文总结这篇《Smartphone-basedPedestrianInertialTracking:Dataset,Model,andDeployment》论文介绍了一种基于智能手机惯性测量单元(IMU)的行人追踪和定位系统。主要内容和贡献如下:数据集和实验设计:作者开发了一个智能手机惯性测量数据集(SIMD),包含超过4500条步行轨迹,涵盖了约190小时的行走时间和700多公里的总行程。数据集
- 论文总结 IndoTrack: Device-Free Indoor Human Tracking with Commodity Wi-Fi
AnastasiaJ
WiFi定位论文总结
IndoTrack:Device-FreeIndoorHumanTrackingwithCommodityWi-FiACM2017应用背景:室内人员跟踪对于许多实际应用(例如安全监控,行为分析和老人护理)都是至关重要的。先前的解决方案通常需要由人类目标携带专用设备,这在诸如老人护理和陌生人闯入的情况下是不便甚至是不可行的,这就需要无设备室内人员跟踪。已有方案:ⅰ基于摄像头,需要密集部署并引发严重隐
- 基于CNN和双向gru的心跳分类系统
deephub
cnngru深度学习神经网络
CNNandBidirectionalGRU-BasedHeartbeatSoundClassificationArchitectureforElderlyPeople是发布在2023MDPIMathematics上的论文,提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元(CNN+BiGRU)注意力的心跳声分类,论文不仅显示了模型还构建了完整的系统。以前的研究论文总结了以前的研究数据集和预处理应用层显示了
- LoadPackage - C++ Builder
玄坴
C++Builder参考手册➙System::Sysutils➙LoadPackage加载一个组件包(.bpl)头文件:#include命名空间:System::Sysutils函数原型:NativeUInt__fastcallLoadPackage(constSystem::UnicodeStringName);NativeUInt__fastcallLoadPackage(constSyste
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&