- 高性能计算:GPU加速与分布式训练
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,深度学习模型的规模和复杂度不断提升,对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求,因此,GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数,训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新,对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性,但其并行计
- 基于springboot大学生入学审核系统的设计与实现
Olivia-gogogo
springboot数据库后端
一、引言在当今数字化时代,信息技术正以前所未有的速度渗透到社会的各个领域,深刻地改变着人们的生活和工作方式。教育领域也不例外,随着高等教育的普及和招生规模的不断扩大,大学生入学审核工作面临着越来越大的挑战。传统的人工入学审核方式已难以满足现代教育管理的需求,暴露出诸多弊端。传统人工入学审核方式效率低下。在每年的招生季,高校招生工作人员需要面对大量的入学申请材料,这些材料不仅数量庞大,而且种类繁多,
- 让你的 Git 历史更直观 —— 体验 VS Code 的 Interactive Git Log 插件
小DuDu
工具gitvscode
在日常开发中,我们离不开Git。但原生的gitlog命令虽然强大,却不够直观,查看历史记录时往往需要一遍遍地翻阅命令行输出,效率并不高。今天,就来介绍一款让你的Git历史更加可视化的VSCode插件——InteractiveGitLog!✨为什么选择InteractiveGitLog?Git版本管理的核心是commit记录,但传统的gitlog命令行方式过于“朴素”,让我们在查找某个特定提交时非常
- 基于Wasm的边缘计算Pandas:突破端侧AI的最后一公里——让数据分析在手机、IoT设备上飞驰
Eqwaak00
Pandas人工智能wasm边缘计算pandas架构深度学习
引言:边缘计算的算力觉醒在智能家居设备每秒产生数万条传感器数据、手机App需要实时分析用户行为的今天,传统云计算模式面临高延迟、隐私风险、带宽成本三大挑战。本文将揭示如何通过WebAssembly(Wasm)+Pandas的技术组合,在边缘设备上实现零云端依赖的实时数据分析,并通过智慧工厂设备预测性维护案例,展示从理论到工程的全链路实现。一、技术架构设计1.1边缘计算范式演进mermaid:gra
- 后“智驾平权”时代,谁为安全冗余和体验升级“买单”
高工智能汽车
安全人工智能
线控底盘,正在成为新势力争夺下一个技术普及红利的新赛点。尤其是进入2025年,比亚迪、长安等一线传统自主品牌率先开启高阶智驾的普及战,加上此前已经普及的智能座舱,舱驾智能的「科技平权」进一步加速行业启动「线控底盘」上车窗口期。去年4月,华为数字能源率先对外发布了DriveONE纯电智动方案,并与车企在EMB线控制动领域率先展开深度合作。这套方案通过驱动和制动系统的融合控制,来大幅缩短刹车距离和高速
- 区块链驱动金融第二章 —— 探秘比特币的去中心化之路
小DuDu
区块链技术驱动金融区块链
在当今数字化时代,比特币作为一种新兴的数字货币,其去中心化的特性备受关注。它打破了传统金融体系中对中心化机构的依赖,构建起一个独特的信任机制。这背后究竟隐藏着怎样的奥秘?让我们一同深入揭开比特币去中心化的神秘面纱。比特币去中心化的多面剖析去中心化的概念辨析在探讨比特币如何去中心化之前,我们需要明确去中心化的概念。去中心化并非比特币所独有,在互联网、电子邮件等领域都有体现。并且,没有一个系统是完全中
- 数据仓库和非结构化数据。
weixin_30631587
数据库
数据仓库包含标准化数据。还包含外部数据/非结构化数据如果外部数据量小可以保持数据库内部或者专用服务器。如果量大只能记住地址,在etl加载当然也有需求是实时数据比如股票汇率拿只能etl过程处理非结构化数据包含图片,视频音频如果是传统数据库db2oracle存在里面是不合适的。存储影响性能如果是hadoop无所谓影响不大,但是从使用者的角度非结构化数据只能转换关系使用建一张元数据表存储非结构化存储位置
- 实测 Gemini 2.0 Flash 图像生成:多模态 AI 的创作力边界
python
近日,Google发布了Gemini2.0Flash的实验性图像生成功能(Gemini2.0Flash(ImageGeneration)Experimental)。我也第一时间体验了这一功能,再次感受到AI技术对传统图像处理工具的颠覆性冲击。本文从主要功能、安装方法、应用场景,并通过实际测试展示其能力,希望帮助大家更好地了解和使用这一工具。引言Gemini2.0Flash的实验性图像生成功能于20
- “by” the way ——借ViewModel创建方式探索Kotlin的委托机制
Omnipotent_7
kotlinandroidjava
文章目录获取viewModel的新方法旧方法新方法什么是委托模式?那么委托模式到底是什么呢?类委托应用场景属性委托的应用场景“by”关键字到底是啥总结获取viewModel的新方法旧方法有新方法肯定要先介绍一下旧方法。在传统的viewModel获取中,我们都有这样一个经验——不能在Activity里直接创建viewModel对象。因为ViewModel的生命周期是长于Activity的,如果在Ac
- 暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析(2023-2025)
AndrewHZ
深度学习新浪潮图像处理算法动态范围计算机视觉深度学习transformer暗光增强
一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一,近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。本文从技术研究与产业应用两个维度,系统梳理近三年(2023-2025)该领域的关键突破,并对比分析主流手机厂商的影像技术优劣势。二、暗光增强技术研究进展1.算法创新:从传统模型到深度学习(1)Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer(202
- Postman高级功能深度解析:Mock Server与自动化监控——构建高效API测试与监控体系
测试渣
测试工具postman
引言:Postman在API开发中的核心价值在数字化时代,API(应用程序编程接口)已成为系统间交互的“神经网络”,其质量直接影响用户体验与业务连续性。然而,传统API测试面临两大挑战:开发阶段依赖:前端与后端团队需同步开发,导致进度延迟;测试环境复杂:生产数据敏感、测试场景覆盖不全、性能压力模拟困难。Postman作为全球领先的API开发与测试工具,通过其MockServer与自动化监控两大核心
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- 人工智能知识架构详解
CodeJourney.
数据库人工智能算法架构
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一,正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融投资,人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能,构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学(一)线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如,在图
- 重构革命:如何通过C#代码优化实现软件的华丽转身
墨夶
C#学习资料1重构c#开发语言
在软件开发的世界里,代码的质量直接决定了项目的成败。随着业务需求的变化和技术的进步,原有的代码结构可能逐渐变得臃肿、难以维护。这时,代码重构就成为了提升系统性能、增强可读性和简化后续开发工作的关键手段。本文将深入探讨C#代码重构的最佳实践,帮助开发者掌握这一技能,在不改变外部行为的前提下对内部实现进行改进,使程序更加健壮、灵活且易于扩展。一、1.1为什么需要重构?当一个项目随着时间推移而不断增长时
- 深入理解Ajax原理
lfsf802
前端技术ajaxxmlhttprequestjavascript服务器asynchronous
1.概念ajax的全称是AsynchronousJavaScriptandXML,其中,Asynchronous是异步的意思,它有别于传统web开发中采用的同步的方式。2.理解同步异步异步传输是面向字符的传输,它的单位是字符;而同步传输是面向比特的传输,它的单位是桢,它传输的时候要求接受方和发送方的时钟是保持一致的。举个例子来说同步和异步,同步就好像我们买楼一次性支付,而异步就是买楼分期付款。所以
- AI推动地理信息系统(GIS)软件的创新发展与应用拓展
酥脆可口
facebook
摘要地理信息系统(GIS)软件作为空间数据处理与分析的核心工具,在城市规划、资源管理、环境监测等领域发挥着关键作用。本文深入探讨人工智能(AI)如何推动GIS软件的创新发展,分析AI技术在提升空间数据分析能力、优化地图制图、拓展应用场景等方面的重要作用,剖析面临的挑战,并对未来发展趋势进行展望,旨在为GIS行业借助AI实现升级提供理论与实践参考。一、引言传统GIS软件主要依赖基于规则的分析方法和人
- 【AI论文】ReCamMaster:基于单视频的相机控制式生成渲染
东临碣石82
人工智能数码相机计算机视觉
摘要:相机控制在基于文本或图像条件的视频生成任务中已得到积极研究。然而,尽管改变给定视频的相机轨迹在视频创作领域具有重要意义,但这一领域的研究仍显不足。由于需要保持多帧外观和动态同步的额外约束,这一任务颇具挑战性。为解决这一问题,我们提出了ReCamMaster,这是一个相机控制的生成式视频重渲染框架,能够在新的相机轨迹下重现输入视频中的动态场景。其核心创新在于通过一种简单而强大的视频条件机制,利
- 甘特图:项目经理的时空魔方,解锁高效管理的秘密
在1917年,机械工程师亨利·甘特发明了一张看似简单的条形图,却彻底改变了人类管理复杂工程的方式。如今,这张图表在波音787客机研发、北京冬奥会场馆建设中依然发挥着关键作用。甘特图不仅是进度条的可视化,更是项目管理的时空坐标系——它能将抽象的时间、资源和任务转化为具象的作战地图,让项目经理如同掌握时空魔方般操控项目进程。一、甘特图的四大降维打击优势时空折叠术:三维信息二维呈现时间维度:在特斯拉上海
- Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism
小源er
图论和图神经网络机器学习机器学习深度学习人工智能
摘要传统的图卷积网络关注于如何高效的探索不同阶跳数(hops)的邻居节点的信息。但是目前的基于GCN的图网络模型都是构建在固定邻接矩阵上的即实际图的一个拓扑视角。当数据包含噪声或者图不完备时,这种方式会限制模型的表达能力。由于数据的测量或者收集会不可避免的会出现错误,因此基于固定结构的图模型表达能力是不充分的。本文提出了基于注意力机制的多视图图卷积网络,将拓扑结构的多个视图和基于注意力的特征聚合策
- AI驱动软件开发流程的智能化转型与效能提升
我有些不开心
开发语言
摘要在数字化快速发展的时代,软件开发行业面临着提升效率、保证质量与满足多变需求的挑战。本文聚焦人工智能(AI)如何驱动软件开发流程的智能化转型,探讨其在需求分析、代码编写、测试调试、项目管理等环节对效能的提升,分析转型中面临的挑战,并对未来发展趋势展开展望,为软件行业借助AI实现升级提供理论与实践参考。一、引言传统软件开发流程依赖大量人工操作,各环节易出现沟通不畅、效率低下、错误频发等问题。随着软
- ci如何做才能做到每秒rps 为3000+
行思理
LNMP运维CIphp
要让CodeIgniter(CI)实现每秒3000+RPS(RequestsPerSecond)的高并发处理能力,需要从框架优化、服务器配置、代码设计等多方面入手。尽管CI本身是一个轻量级框架,但其默认配置和传统PHP-FPM模式的性能天花板较低(通常RPS在500-800左右),需通过以下优化策略突破性能瓶颈:一、核心优化方向1.升级PHP版本与启用OPcachePHP8+:使用PHP8.0及以
- 智慧畜牧:智能化监控系统如何提升养殖效率与质量
inscode_041
最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE智慧畜牧:智能化监控系统如何提升养殖效率与质量在当今数字化时代,畜牧业正经历着前所未有的变革。传统的人工监控方式已经难以满足现代养殖场对高效管理和精准控制的需求。为了应对这一挑战,越来越多的养殖场开始引入智能化监控系统,以提高生产效率、优化资源利用并确保动物健康。而在这个过程中,一款名为InsCodeAIIDE的智能开发工
- 智慧畜牧:用AI技术革新养殖监控与管理
inscode_057
最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE智慧畜牧:用AI技术革新养殖监控与管理随着科技的不断进步,农业领域的智能化转型已经成为必然趋势。特别是在畜牧业中,借助先进的监控和管理系统,不仅可以提高生产效率,还能确保动物健康和食品安全。本文将探讨如何通过智能化工具,如InsCodeAIIDE,为畜牧监控带来全新的变革。一、传统畜牧监控的挑战传统的畜牧监控主要依赖人工巡
- ESG证书:AI预测未来十年职场人的黄金入场券
ESG学习圈
pandaspythondjango
当ChatGPT开始撰写ESG报告,当机器学习模型精准预测企业碳排放轨迹,一场由AI驱动的ESG革命正在颠覆传统可持续发展领域。根据彭博新能源财经预测,到2030年全球ESG资产管理规模将突破50万亿美元,而AI技术将成为撬动这个万亿级市场的核心杠杆。一、AI透视下的ESG黄金时代在微软开发的AI模型ESG-NOW系统中,通过分析全球4300家上市公司近十年的环境数据,成功预测2025年新能源行业
- 分布式事务解决方案:Seata原理详解与实战教程
Cloud_.
分布式wpfseata
一、为什么需要Seata?在微服务架构中,跨服务的事务管理成为核心痛点:传统事务失效:服务拆分导致无法使用本地事务数据不一致风险:网络抖动、服务宕机等情况导致数据错乱复杂场景处理难:涉及多个数据库、消息队列等异构存储Seata(SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture)是阿里开源的分布式事务解决方案,提供AT模式、TCC模式、Saga模式三
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别(续)
林聪木
目标检测YOLO人工智能
目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法3.4.1卷积神经网络的基本理论3.4.2卷积神经网络框架设计3.4.3实验及结果分析基于图像的目标检测算法4.1目标检测算法一般流程4.2典型目标检测算
- stm32 栈 HardFault_Handler 硬件中断 解决问题
月骑荞面山
stm32嵌入式硬件单片机
stm32进入硬件中断分析stm32的栈空间,是用于在发生中断时,保存CPU的一些寄存器(不是全部CPU寄存器)和保存函数的局部变量、等(注意这个等,说明是不仅仅包含这些)的空间,这就是入栈。中断函数运行完,CPU将使用栈空间的内容,恢复自己所有的寄存器,以及局部变量,这就是出栈。栈空间大小,由自己设置,如下图,不会的话,就去看其他文章栈空间大小设置好后,编译后,栈将会分配被分配真实的内存地址,怎
- 【数学建模】灰色关联分析模型详解与应用
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模算法
灰色关联分析模型详解与应用文章目录灰色关联分析模型详解与应用引言灰色系统理论简介灰色关联分析基本原理灰色关联分析计算步骤1.确定分析序列2.数据无量纲化处理3.计算关联系数4.计算关联度灰色关联分析应用实例实例:某企业生产效率影响因素分析灰色关联分析在各领域的应用灰色关联分析的Python实现灰色关联分析的局限性结论引言在数据分析领域,我们经常面临样本量少、信息不完全、数据不确定性高的情况。传统的
- Python的那些事第四十六篇:基于属性的测试库hypothesis研究
暮雨哀尘
Python的那些事python开发语言属性测试库hypothesis执行流程构建
一、引言(一)研究背景随着软件系统复杂性的不断增加,软件测试在确保软件质量方面的重要性愈发凸显。传统测试方法在面对大规模、复杂软件系统时,往往存在测试用例设计不全面、测试执行效率低下等问题。基于属性的测试作为一种新兴的测试方法,通过定义软件系统的属性来指导测试用例的设计与执行,为解决上述问题提供了新的思路。(二)研究意义本研究旨在深入探讨基于属性的测试库的构建与应用,以提高软件测试的效率和质量,降
- 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