- 私有AI对话系统实战:基于Ollama+OpenWebUI的DeepSeek-R1本地化部署手把手教学(可共享访问)
Developer-YC
DeekSeek-R1大模型解读与实战教学人工智能pythonjavagithubnode.js语言模型后端
引言:为什么选择本地部署大模型?在数据隐私日益重要的今天,云端AI服务的局限性逐渐显现——敏感信息泄露风险、网络延迟依赖、定制化能力不足。而通过**Ollama(模型管理框架)和OpenWebUI(可视化交互工具)**的组合,开发者可以轻松实现大模型(如DeepSeek-R1)的本地部署,兼顾性能与安全。本文将以DeepSeek-R1为例,详解从环境配置到实战应用的全流程。一、工具与模型简介1.O
- deepseek本地部署指南(解决下载速度慢)
灶龙
人工智能deepseek人工智能本地部署
很多人都照着网上的教程去下载,但是网上的下载Ollama模型都下载不了,所以我打算写一篇不同的deepseek本地部署指南。第一步:下载奇游加速器奇游加速器下载网址下载奇游加速器后进行安装,然后搜索Deepseek点击进去,不要着急充值,点击右上角口令,输入奇游111就可以白嫖三天的有效期。第二步:下载Ollama框架点进Deepseek后,先点击一键加速(中途不要关闭),在点击右边的游戏服务中的
- 理论一、大模型—概念
伯牙碎琴
大模型自然语言处理ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- deepseek手把手教你怎么接入WPS
Uyker
wps人工智能
DeepSeek接入WPS主要有以下两种方法:利用WPS官方内置功能接入1.升级WPS:将WPS升级至2025新春版(12.8.0及以上)。2.打开功能入口:在文字/表格文档界面右上角点击「智能助手」图标,或使用快捷键Ctrl+J调出AI侧边栏。3.账户绑定:首次使用需登录WPS账号,然后完成DeepSeekAPI密钥绑定。密钥获取路径为:DeepSeek官网>开发者中心>创建APIKey。4.智
- 根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路
ywfwyht
自动驾驶深度学习人工智能自动驾驶人工智能机器学习
以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集(如驾驶指令、传感器数据等),并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON,包含输入文本(传感器/场景描述)和输出控制指令://data/
- Java 实现拖拽列表更新排序
架构师成长进阶空间
Javaspringcloudspringbootjava后端
拖拽列表更新排序,接口提供给前端这个功能主要是需要的算法逻辑很多图解:如在前端页面上想把id=5拖拽到id=3上拖拽之后的效果:解析图例:代码示例:DevToCoding|Java面试指南、学习笔记/***拖拽数据更新排序*@paramcurrentId当前数据id*@paramtargetId目标数据id*@return*/@RequestMapping("/sort/{currentId}/{
- 快讯:ServBay1.9.0, 新增 ollama 支持,seekdeep 即可在你本地运行!
cyberpunks
php
1.9.0-dev1发布,新增ollama支持,大家可以尝鲜了。安装方式:设置-更新通道-dev注意:需要更新ServBayScripts到1.0.21。打开服务-通用服务即可自动更新
- wps配置deepseek
养码哥
wpsdeepseek
wps配置deepseekhttps://e6jy62bip4.feishu.cn/docx/R09IdpU5HoADyDxcgfQcjpR8nnb
- 揭秘DeepSeek内幕:清华教授剖析AI模型技术原理
大模型.
人工智能chatgpt安全agigpt大模型deepseek
从ChatGPT到各种新兴的AI模型,每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”,无疑是DeepSeek。在本文中,清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理,并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1,看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术,及其基本原
- 解决Deepseek服务器繁忙的两种高效方案:本地部署与平替平台实测
小真—
自然语言处理ai人工智能
近期爆火的Deepseek访问量激增频繁出现服务器繁忙提示,严重影响工作效率。本人实测了两种有效解决方案,整理了出这份保姆级指南。方案一:本地化部署核心优势说白了就是模型部署在自己本地,只有自己一个人用了没人挤了,但是对电脑硬件要求高部署步骤详解环境准备系统要求:Linux/Windows10+(推荐Ubuntu20.04)硬件配置:NVIDIA显卡(显存≥8GB)、内存≥16GB安装依赖:Pyt
- docker部署dify结合deepseek构建知识库
deepseek
序本文主要研究一下本地docker部署dify结合deepseek构建知识库步骤difygitclonehttps://github.com/langgenius/dify.gitgitcotags/0.15.3-b0.15.3cddockercp.env.example.envdocker-comopseup启动之后访问localhostdocker-comopse.yaml#=========
- 当 Deepseek 频繁提示 “服务器繁忙“,我们该如何破局?
晚风る
AI人工智能网络
在使用Deepseek的过程中,不少用户都遭遇过“服务器繁忙”的提示,这无疑给我们的使用体验带来了极大的困扰。那么,当这种情况频繁出现时,我们究竟该如何应对呢?本文将为大家提供一些有效的解决方案。一、原因分析DeepSeek服务器繁忙的原因可能有以下几点:用户流量过大:如用户量激增,高峰时段访问。技术性能瓶颈:如算力瓶颈、带宽限制、模型优化不足。安全问题:如外部恶意攻击。服务维护与限制:如服务维护
- 大模型产品Deepseek(七)、可视化本地知识库搭建详细教程(Cherry Studio)
伯牙碎琴
大模型DeepSeekAI大模型知识库
完整教程:使用CherryStudio配置OllamaAPI并搭建知识库在本节教程中,我们将通过CherryStudio配置OllamaAPI,并安装嵌入模型bge-m3,以实现知识库的搭建与智能问答功能。具体内容包括CherryStudio的安装、嵌入模型配置、OllamaAPI配置、创建知识库及基于该知识库和通用大模型的提问示例。CherryStudio介绍看这篇文章1.准备工作在开始之前,确
- YOLOv11 火焰识别:智能时代的火灾预警新利器
星际编程喵
Python探索之旅YOLOpython目标检测机器学习人工智能开发语言
前言随着人工智能(AI)在各个领域如火如荼发展,图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型,图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天,我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会,YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
- 如何使用DeepSeek训练模型
LCG元
大模型人工智能
目录准备工作硬件要求软件环境数据收集与预处理数据收集数据预处理模型构建与训练模型构建模型训练模型评估与调优评估指标调优方法部署与应用部署方式应用集成✍️相关问答DeepSeek模型在医疗领域的具体应用案例有哪些?临床辅助诊疗:医患关系的连接桥梁:医疗科研的学术助手:医疗服务体系革新:医学影像诊断:药物研发:基层医疗能力提升:医疗机器人智能化:如何利用DeepSeek进行多模态数据分析?脑图使用De
- 从AI发展史看DeepSeek的崛起:技术革新与生态重构的范式突破
AI软件改变生活
AI资料人工智能deepseek
Deepseek-R1最新可用网址整理推荐、Deepseek干货资料分享https://blog.csdn.net/ifree_code/article/details/145626999[>>>>>>>>>DeepSeek最新资料包汇总<<<<<<<<]DeepSeek最新资料包汇总https://www.kdocs.cn/l/cq8nbKQzguhC?R=L1MvNDE=人工智能(AI)的发展
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能算法数学AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术人工智能(AI)的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力,也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型,AI的算法生态系统丰富多样,涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术,揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习:智能的基
- 探索Redux:构建可预测、可测试的JavaScript应用
黎杉娜Torrent
探索Redux:构建可预测、可测试的JavaScript应用learn-redux:boom:ComprehensiveNotesforLearning(howtouse)ReduxtomanagestateinyourWeb/Mobile(React.js)Apps.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/le/learn-redux项目介绍在现代Web开发中,J
- 文本生成型人工智能:逻辑算法与文字组合的重构艺术
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人工智能人工智能算法重构人机交互aichatgpt
引言在数字化浪潮的推动下,文本生成型人工智能(如GPT系列、Claude、Deepseek等)正逐步从技术工具演化为人类社会的"数字镜像"。其本质并非简单的文字堆砌,而是基于算法逻辑对海量语言数据的学习与重组。这一过程既模仿了人类的思维模式,又受制于技术基础设施的物理边界。以下从三个维度解析其运行逻辑与技术哲学。一、数据训练:从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言
- DeepSeek崛起:中国AI产业的颠覆者与重构者
:MNongSciFans
人工智能
当DeepSeek以"中国版ChatGPT"的标签横空出世时,这个诞生于杭州的AI新贵仅用三个月时间就完成了从行业黑马到颠覆者的蜕变。其开源大模型DeepSeek-R1在HuggingFace开源大模型排行榜的登顶,不仅意味着技术指标的超越,更预示着中国AI产业格局的深层裂变。这场始于技术突破的产业地震,正在引发资本市场的恐慌性迁徙、技术路线的集体转向以及商业模式的根本性重构。###一、技术奇点的
- DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道!
Robot251
重构机器人人工智能科技自动驾驶
中国人工智能公司DeepSeek(深度求索)以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世,火遍并震撼全球科技圈;DeepSeek展现出来的核心竞争力,除了低成本及推理能力,更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型;而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。2024年1月20日,公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
- 预测股票走势的ai模型
roxxo
AI模型人工智能深度学习金融
AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
- 大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南
知来者逆
LLM深度学习人工智能自然语言处理DeepSeekSFT微调
概述大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调(Fine-tuning)是指在一个预训练模型的基础上,使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练,以使其在该领域或任务上表现更好。微调是迁移学习的一种常见方法,能够显著提升模型在特定任务上的性能。在大型语言模型(LLM)的微调中,有几种常见的方法,包括SFT(监督微调)、LoRA(低秩适应)、P-tuningv2和**Fre
- Deepseek详细的自我介绍
welcome_123_
人工智能
###**DeepSeek:中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔,核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室,团队在NLP、分布式训练、模型压缩等领域发表顶会论文超200篇。研发理念聚焦三个核心:-**高效性**:通过模型架构创新(如MoE)实现“小参数量,大性能”。-**可控性**:内置可解释性模块
- (15-3)DeepSeek混合专家模型初探:模型微调
码农三叔
训练RAG多模态)人工智能Deekseep深度学习大模型transformer
3.4模型微调在本项目中,微调脚本文件finetune.py提供了一套全面的工具,用于对DeepSeek-MoE预训练语言模型进行微调。支持加载特定任务的数据、对数据进行预处理和编码,以及通过多种配置选项(如LoRA量化、分布式训练等)对模型进行高效训练。用户可以根据自己的需求,通过命令行参数或配置文件调整微调策略,以优化模型在特定任务或数据集上的性能。3.4.1微调原理在DeepSeek-MoE
- Spring Boot中使用RabbitMQ(2)
D1561691
程序员java-rabbitmqspringbootrabbitmq
《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》,点击传送门,即可获取!MessageBroker与AMQP简介MessageBroker是一种消息验证、传输、路由的架构模式,其设计目标主要应用于下面这些场景:消息路由到一个或多个目的地消息转化为其他的表现方式执行消息的聚集、消息的分解,并将结果发送到他们的目的地,然后重新组合相应返回给消息用户调用Web服务来检索数据响
- 清华大学:DeepSeek 如何赋能职场应用(35 页 PDF)
伟贤AI之路
AI应用pdf
原来已经分享过清华大学的DeepSeek:从入门到精通(100页PDF)现在又来第二弹:《DeepSeek如何赋能职场应用?从提示语技巧到多场景应用》PDF里介绍了DeepSeek这一人工智能工具及其在职场中的应用,从基础模型到深度思考模型,再到联网搜索模型,展示了其在不同情境下的强大功能。通过提示语技巧和多场景应用,DeepSeek能够实现人机高效协同,提高工作效率和创作质量。文章不仅讲述了De
- deepseek官方常用提示库
安替-AnTi
deepseek提示词代码
文章目录代码改写提示词样例输出问题分析解决方法优化后的代码方法一:记忆化递归方法二:迭代法解释总结代码代码解释提示词样例输出代码逻辑解释功能说明总结代码代码改写对代码进行修改,来实现纠错、注释、调优等。提示词USER下面这段的代码的效率很低,且没有处理边界情况。请先解释这段代码的问题与解决方法,然后进行优化:deffib(n):ifn")completion=client.chat.complet
- 从DeepSeek爆火谈AI如何重塑全球医疗健康价值链
明哲AI
人工智能大模型Deepseek医疗
全球医疗系统正面临前所未有的挑战,成本持续攀升与资源日益短缺的双重压力,如同悬在全球人民头顶的达摩克利斯之剑。而中国,作为全球人口老龄化速度最快的国家之一,医疗供需矛盾显得尤为突出。在此背景下,中国的AI大模型DeepSeek以前沿技术突破与切实可行的商业模式,正悄然重塑医疗健康产业的价值链,预示着AI技术应用最具潜力的变革性场景即将到来。本文由公众号“创见数字健康“”首发,原创作者:明哲。转载请
- DeepSeek推荐未来好就业的十大专业
东锋1.3
人工智能deepseek推荐就业
一、人工智能与数据科学专业聚焦人工智能、大数据技术、计算机科学与技术、机器学习、数据科学与大数据技术等专业,构成了这一前沿领域的核心。这些专业旨在培养学生掌握从数据收集、处理到模型构建、算法优化的全流程能力。就业前景洞察人工智能已广泛渗透到医疗、金融、制造、交通等众多领域。在医疗领域,AI辅助诊断系统帮助医生更精准地识别疾病;金融行业里,智能风控模型有效防范风险。未来,算法工程师负责开发和优化各种
- 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