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viperrrrrrr
大数据学习数仓
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- 大模型微调方法之Delta-tuning
空 白II
大语言模型论文解读微调方法介绍微调方法delta-tuning论文解读大语言模型
大模型微调方法之Delta-tuning大模型微调方法自从23年之后可谓是百花齐放,浙大有团队在8月将关于大模型微调方法的综述上传了ArXiv。论文将微调方法总结为等几个类别。本次讨论的1大模型业务分类当前的大模型行业可谓百花齐放,自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)、计算机视觉(computervision,CV)、音频处理(audioprocessing,
- 鸿蒙开发:正则中的match和matchAll
前言本文基于Api13关于正则表达式,其实之前也撰写过相关文章,但没有对match和matchAll做过详细的分析,虽然都是用于常见的字符串匹配,但是在使用方式上还是具有一定的区别;大家记住一点,正则表达式适用于所有的编程语言,可能有些语法和使用方式有些不同,但基本的原理是一样的。我们先看下源码:match:将字符串与正则表达式匹配,并返回一个包含该搜索结果的数组。/***Matchesastri
- HarmonyOS NEXT 应用开发:用户反馈收集与处理
harmonyos
在应用的生命周期中,用户反馈是提升应用质量、优化用户体验以及增强市场竞争力的重要依据。对于开发者来说,如何有效地收集、分析和处理用户反馈,已成为一项关键的运营任务。在HarmonyOSNEXT环境中,开发者不仅需要关注功能实现和技术优化,还需要建立高效的用户反馈机制,以确保应用能够持续满足用户需求、解决用户痛点,并在市场中不断迭代和进步。本部分将介绍在HarmonyOSNEXT应用开发中,如何通过
- 深度对比:Chrome扩展框架 Crx.js vs. Plasmo vs. WXT
前端chrome
浏览器扩展开发领域正在快速进化。本文将从GitHub人气、上手体验、云服务支持、MVVM框架兼容性、工程化能力和社区生态六大维度,完整呈现三大框架的差异,并分析各自更适合的场景。框架GitHub统计社区表现技术特点Plasmo11k+StarsDiscord/GitHub活跃讨论持续稳定迭代(周均5次更新)WXT6.2kStars频繁出现技术对标讨论基于Vite的现代化架构Crx.js较低星标数生
- 费控系统是做什么的
费控系统
费控系统主要用于费用监控**、成本控制、风险预警。其中费用监控通过实时采集和精细数据分析,帮助企业实时掌握资金流向和支出情况,从而确保预算执行与资金使用的准确性。企业借助该系统可以提前预警异常支出、降低运营风险,并借助数据反馈不断优化管理策略,从而提升整体财务透明度和管理效率。一、费控系统的概念与基本功能费控系统是企业在财务管理中的重要工具,主要用于对企业各项费用进行实时监控和管理。它通过对各部门
- 电商精准营销—数据预处理概述
Ssaty.
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第1关:数据预处理-数据清洗任务描述本关任务:对指定样本数据进行预处理,掌握数据预处理的技巧。相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:1.数据样本抽取的方法;2、数据清洗的技巧。数据分析的基本流程:在数据分析中,通常着眼于需求,围绕着分析的目的进行数据分析工作。在大数据时代,数据量众多,数据信息质量不同,只有围绕这分析目的才能快速选择出有用的数据。原因很简单,从错误的数据里,肯定找不出正确的分析结论
- DFS深搜
Darling02zjh
算法学习深度优先算法
排列数字题目:给定一个整数n,将数字1∼n排成一排,将会有很多种排列方法。现在,请你按照字典序将所有的排列方法输出输入格式共一行,包含一个整数n。输出格式按字典序输出所有排列方案,每个方案占一行。数据范围1≤n≤7输入样例3输出样例:123132213231312321对于DFS深度搜索就像是一条路走到黑在这里假如n=3,需要看一共有几种组合方法红色的就是深搜的路线;对于这道题把思路转化成代码就是
- Python 正则表达式超详细解析:从基础到精通
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Python正则表达式超详细解析:从基础到精通一、引言在Python编程的广阔领域中,文本处理占据着极为重要的地位。而正则表达式,作为Python处理文本的强大工具,能够帮助开发者高效地完成诸如查找、替换、提取特定模式字符串等复杂任务。无论是在数据清洗、网页爬虫,还是日志分析、自然语言处理等应用场景中,正则表达式都展现出了无可比拟的优势。本文将深入且全面地剖析Python正则表达式,从最基础的概念
- MySQL中处理JSON数据
小村学长毕业设计
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MySQL中处理JSON数据已成为大数据分析领域的一个新方向,这一功能自MySQL5.7版本引入以来,为数据库管理系统在处理非结构化数据方面提供了强大的支持。以下是对MySQL中处理JSON数据的详细探讨,包括其引入的背景、特性、函数与操作符、性能优化以及在大数据分析中的应用等方面。一、JSON数据类型引入的背景随着大数据技术的迅猛发展和普及,数据量的爆炸性增长对数据处理能力提出了前所未有的挑战。
- 基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务需求文档
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基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务需求文档一、项目背景在教育领域,传统的人工阅卷方式效率低下、主观性强且易出错,难以满足大规模考试及频繁测评的需求。随着人工智能技术的飞速发展,基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务应运而生。该服务利用先进的图像识别、自然语言处理等技术,实现试卷扫描、自动阅卷、成绩统计以及深度数据分析,为教育机构、学校提供高效、准确、全面的测评解决方案,助力教学质量提升和教育决策优化。
- AI程序员大逃杀:从“码农”到“魔法师”的奇幻漂流 ——揭秘人工智能如何重塑程序员工作流
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人工智能
当程序员遇上AI,是“饭碗不保”还是“原地飞升”?这场代码界的工业革命,正在让每个程序员经历从“流水线工人”到“科技魔法师”的奇幻蜕变。一、效率革命:当键盘遇上“读心术”1.需求分析:从“鸡同鸭讲”到“灵魂共鸣”还记得那些年被客户需求文档支配的恐惧吗?甲方爸爸一句“我想要五彩斑斓的黑”,就能让产品经理和程序员集体崩溃。现在,AI就像个自带翻译机的“需求捕手”——把客户支离破碎的诉求往WPSAI里一
- 中频信号解析:瞬时相位信息的原理与应用
小驴技术站
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中频信号解析:瞬时相位信息的原理与应用引言在雷达信号处理(图1)、数字通信系统等工程领域,瞬时相位作为信号时频分析的核心参数,承载着调制信息解调、目标特征提取等关键功能。本文将从数学原理、信号处理价值、典型应用三个维度深入剖析瞬时相位的本质。发射机混频器本振信号中频信号ADC采样数字信号处理一、瞬时相位的基本概念瞬时相位是描述信号在某一时刻相位状态的重要参数,反映了信号在时间-频率域中的动态特性。
- Nginx源码剖析--ngx_http_optimize_servers函数分析
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前言本章将继续介绍HTTP模块初始化函数:ngx_http_block中的内容。将会涉及到server块的组织,监听端口的管理,以及ip地址和server块之间的组织关系。下面我们将从listen关键字说起,然后根据listen配置项以及它的解析函数了解nginx组织server块和监听端口的过程。最后在介绍ngx_http_optimize_servers函数。所有这些工作都是为了实现Nginx
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如何设置显示Request和Response大家好,我是watchpoints。别想太多,只管提问,所有问题,都会有答案。watchpoints既是我的GitHub用户名,也是我的微信用户名。如果我对某些内容的解释不够清楚,欢迎大家随时提问。现在,让我们来解答一个常见的问题:如何设置显示Request和Response?这个问题的答案其实就在Charles的设置中。无论是从官网下载的Charles
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在国内外,几百款AI工具竞争激烈,衍生出各种需求与市场。下面我们就来盘点AI变现的八大生意,看看你能猜到几个?一、AI文本生成:打造公众号矩阵提到AI,ChatGPT无疑是最为知名的工具之一,其核心功能在于生成高质量文本,写出热门文章。许多人利用AI文本生成的能力,成功构建公众号矩阵,创造出大量10w+的文章,甚至有流量主月入过万。今年上半年,一些知名账号每分钟发布数篇文章,依靠AI技术和自动化手
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引言前段时间入职了一家公司,项目中的代码注释比较少,而且代码量大,比较难以理解每个接口的数据情况。为了分析接口的行为,我们需要安装项目测试环境包,并通过抓包来查看请求参数和header,借此来理解代码逻辑。我选择了使用Charles配合模拟器进行抓包调试。今天我来总结一下Charles的用法以及结合模拟器的简单使用。Charles与SniffmasterCharles是一款强大的抓包调试工具,相信
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目录一、环境准备与依赖安装二、目标网站分析1.网站页面结构分析2.数据爬取策略三、代码实现1.数据抓取模块(1)爬取车型列表(2)爬取车型详情(3)主爬取函数2.数据存储模块3.数据分析模块四、完整工作流程(1)初始化爬虫(2)执行爬虫(3)数据存储(4)数据分析五、注意事项六、扩展功能在当今数字化时代,汽车电商平台为消费者提供了便捷的购车渠道。通过Python爬虫技术,我们可以监控汽车电商平台的
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1.背景介绍随着社交媒体的广泛应用,微博上的海量数据成为了很多研究和分析的重要信息源。为了方便获取微博的相关内容,本文将介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫脚本,从微博中抓取指定关键词的相关数据,并将这些数据保存为Excel文件。本文将以关键词“樊振东”为例,展示从微博抓取该关键词相关数据的全过程。废话不多说,先上结果图。2.项目实现思路该爬虫通过向微博的搜索接口发送HTTP请求,获取与指定
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Trae是一款由字节跳动推出的AI驱动集成开发环境(IDE),旨在通过智能代码补全、多模态交互以及对整个代码库的上下文分析等功能,帮助开发者更高效地编写代码。其强大的AI能力能够理解开发者的需求并提供精准的代码生成和修改建议。目前,Trae提供免费版本,集成了Claude-3.5-Sonnet和GPT-4o等主流大模型。rae使用教程,帮助您快速上手这款编程神器。一、安装Trae访问官网:前往Tr
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在职,每天3个小时,三个月,拿下软考高项,中间多努力不用我多说了吧。下面给大家分享一些我的备考经验,希望能帮助大家提高.效率,一次上岸!-❤❤备考顺序先啃6-19章,接着20-24章,蕞后1-5章6-19章是核心板块,涵盖了大量的关键知识点,从综合知识选择题到案例分析,都是考试的重.点区域,必.须牢牢掌握-❤❤备考建议●选择题每天坚持刷题!建议用软考通、51CTO等app刷题,错题及时总结,做到举
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产品资质管理系统Java数据结构和算法java开发语言Java
深入解析Java递归:构建层级树形结构的优雅实现大家好!今天我们来聊聊Java中一个非常常见的操作:通过递归构建层级树形结构。具体来说,我们将深入分析以下代码片段://递归构建子树for(InviteCodechild:children){InviteCodeTreeDTOchildNode=buildTree(child,inviteCodeMap);node.getChildren().add
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以下是Java在运行期、源码级别和字节码级别处理的对比分析,涵盖定义、实现方式、优缺点及典型应用场景:1.对比维度维度运行期处理源码级别处理字节码级别处理工作阶段程序运行时动态操作编译阶段生成/修改代码编译后到运行前修改字节码实现方式反射、动态代理、JVM工具注解处理器(APT)、模板引擎ASM、Javassist、ByteBuddy修改内容对象/类的属性、方法调用源代码文件字节码(.class文
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在测试工程师的日常工作中,复杂的测试需求往往伴随着多维参数的组合爆炸式增长。如何在有限的资源下设计出高效且覆盖全面的测试用例?如何避免因测试用例数量过多而浪费时间?今天,我们将揭示一项“杀手级”技术——正交分析法,并结合PromptOptimizer提示词优化器,教你如何在五维甚至更多参数的场景中快速生成高质量测试用例。读完这篇文章,你将会对正交分析法在提示词优化中的潜力感到眼前一亮!为什么多维参
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一、简介在某些JS代码中,开头会有一行"usestrict",这表达什么意思呢?其实,“usestrict”是一种严格模式指令(StrictMode),是采用具有限制性JavaScript变体的一种方式,于2009年的ES5规范中首次引入,并在后续规范中不断完善。严格模式对正常的JS语法进行了限制,如:通过抛出错误来消除了一些原有静默错误;修复了一些导致JS引擎难以执行优化的缺陷,使代码运行速度更
- AI 生成 PPT 网站介绍与优缺点分析
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随着人工智能技术不断发展,利用AI自动生成PPT已成为提高演示文稿制作效率的热门方式。本文将介绍几款主流的AIPPT工具,重点列出免费使用机会较多的网站,并对各平台的优缺点进行详细分析,帮助用户根据自身需求选择合适的工具。1.免费及免费试用机会较多的网站1.1Tome网址:Tome–TheAIassistantforsales简介:Tome是一款专注于AI助力讲故事与演示制作的工具,用户只需输入简
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
满木悦
电池化学机器人化学电池机器学习人工智能硕博研究生
在人工智能与电池管理技术融合的背景下,电池科技的研究和应用正迅速发展,创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控,从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化,人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势,推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态,目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面:1.状态估计:包括电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的实时
- python电脑怎么打开任务管理器_利用Python调用Windows API,实现任务管理器功能
weixin_39778400
任务管理器具体功能有:1、列出系统当前所有进程。2、列出隶属于该进程的所有线程。3、如果进程有窗口,可以显示和隐藏窗口。4、强行结束指定进程。通过Python调用WindowsAPI还是很实用的,能够结合Python的简洁和WindowsAPI的强大,写出各种各样的脚本。编码中的几个难点有:1、API的入参是结构体时,怎么解决?答:Python内手动建立结构体。详见:https://baijiah
- Java Panama 项目:Java 与 AI 的融合
AI天才研究院
计算Java实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型人工智能javapython
JavaPanama项目:Java与AI的融合Java在AI领域的优势Java在AI领域的优势主要体现在以下几个方面:强大的生态系统:Java拥有丰富的库和框架,为AI开发提供了坚实的基础。跨平台性:Java的“一次编写,到处运行”特性,降低了AI应用的运维成本。高性能与稳定性:Java虚拟机(JVM)的优化和垃圾回收机制,确保了AI应用的高效运行和内存管理。实时数据处理能力:Java可以高效处理
- 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