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Liudef06小白
人工智能语言模型垂直模型
代码大模型崛起:垂直领域的技术革命与千亿市场争夺战全球软件工程师缺口达数千万,人力成本突破6000亿美元的压力下,一场由AI驱动的编程效率革命正以颠覆性姿态重塑开发领域。2025年,全球软件开发领域迎来关键转折点。据Gartner预测,全球软件开发支出将突破1.2万亿美元,其中人力成本占比高达50%,达6000亿美元。与此同时,全球软件工程师缺口持续扩大,预计未来十年将达到数千万量级。在这一背景下
- 平台割韭菜?商家自研小程序暴赚:积分红包裂变让用户主动送钱!
说私域
小程序人工智能开源
基于定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序的商家流量转化创新策略研究摘要:在平台流量规则日益收紧的背景下,商家自主策划流量转化玩法面临诸多限制。本文提出通过定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序,构建独立于第三方平台的流量转化生态。研究以“积分+红包”裂变模式为核心创新点,结合AI智能名片的用户画像分析与S2B2C的供应链协同能力,设计了一套完整的流量转化技术方案。实验数据显示,该方案
- 亿级电商搜索引擎基石:Elasticsearch分片、副本与性能调优实战
lingRJ777
Java技术栈应用javabackendelasticsearchspringbootmicroservicessearchengine
亿级电商搜索引擎基石:Elasticsearch分片、副本与性能调优实战引言每年的“双十一”大促,海量用户涌入电商平台,搜索请求量瞬时可达平时的数十甚至上百倍。同时,数百万商品的库存、价格、促销信息也在以极高的频率更新。这种“读写混合”的超高并发场景,对商品搜索引擎提出了两大核心挑战:高可用与可扩展性:如何在流量洪峰下保证搜索服务7x24小时不间断,并且能够随着业务增长而平滑扩容?极致的查询性能:
- 树的分裂操作的性能评估
hi error.cn
经验分享
树的分裂操作的性能评估在计算机科学中,树是一种常用的数据结构,广泛应用于文件系统、数据库索引等场景。树的分裂操作是维护树平衡性和高效性的重要手段之一。本文旨在对树的分裂操作进行详细的性能评估,探讨不同实现方式下的表现和优劣。树的基本概念树是由节点(Node)组成的一种层次结构,其中每个节点包含一个值以及指向其子节点的指针。常见的树类型包括二叉搜索树、B树、红黑树等。分裂操作通常用于处理超过最大节点
- 每日一思(2022.5.18)——基金(十二)
伍德禅师
心灵鸡汤生活
每年收益高的基金,后面收益并不一定会持续,因为风格也会切换。中证消费,投资沪深300和中证500中的消费股,食品饮料为主。消费50、消费龙头,投资中证消费、可选消费龙头公司。消费红利,投资消费行业中股息率较高的股票,目前食品比例高,酒比例低一些。短期涨跌无法预测,用3年以上不用的闲钱,控制好每个行业比例20%以内,在低估定投就好了。双创50是投资创业板+科创板的股票,整体优秀行业(医药、信息技术、
- windows 安装 wsl
开启虚拟机平台和相关服务控制面板→程序→启用或关闭Windows功能确认勾选:WindowsSubsystemforLinux(适用于LInux的Windows子系统)Hyper-Vwindows虚拟机监控程序平台电脑重启打开microftstore搜索ubuntu,安装Ubuntu24.04.1LTS用管理员权限打开PowerShellwsl--update更新好后,开始菜单中打开Ubuntu2
- 超详细yolov8/11-segment实例分割全流程概述:配置环境、数据标注、训练、验证/预测、onnx部署(c++/python)详解
因为yolo的检测/分割/姿态/旋转/分类模型的环境配置、训练、推理预测等命令非常类似,这里不再详细叙述,主要参考**【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】**,下面有相关链接,这里主要针对数据标注、格式转换、模型部署等不同细节部分;【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】超详细yolo8/11-detect目标检测全流程概述:配置环境、数据标注、训练、验证/预测、o
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攻城狮凌霄
PHPPHP接单涨薪AI人工智能phpandroid
某SEO团队采用本方案后,内容产出效率提升10倍,网站流量3个月增长300%,单月通过内容外包获利超¥50,000。本文将揭秘如何用PHP+AI打造全自动SEO内容工厂,让你成为搜索引擎优化领域的抢手人才!一、SEO市场新机遇:AI内容生成的红利期1.12025年SEO行业巨变搜索引擎算法升级2025核心变革SGE体验优化EEAT权重提升多模态内容整合2025年SEO关键数据:指标20232025
- PHP接单涨薪系列(十)之智能BI系统:PHP+AI数据决策平台(2025高溢价秘籍)
攻城狮凌霄
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案例场景某零售集团采用本方案后,决策效率提升300%,库存周转率优化40%,单季度利润增长¥2,800万。本文将彻底解密如何用PHP+AI打造高价值商业智能系统,让你成为企业数字化转型的核心供应商!一、智能BI:企业决策的新引擎1.1传统报表vs智能BI数据源传统报表智能BI静态图表历史数据人工分析交互式探索预测分析自动决策2025年BI系统价值对比:指标传统报表智能BI系统提升幅度数据准备时间3
- PHP接单涨薪系列(九)之计算机视觉实战:PHP+Stable Diffusion接单指南(2025高溢价秘籍)
攻城狮凌霄
PHPPHP接单涨薪AIphp计算机视觉stablediffusion
案例场景某电商公司使用本方案后,产品图制作成本降低90%,广告转化率提升35%,单月节省设计费用超¥80,000。本文将彻底解密如何用PHP+AI视觉技术接取高单价设计外包,让你在竞争激烈的市场中脱颖而出!一、视觉设计市场的AI革命1.1传统设计vsAI设计设计任务传统流程AI流程需求沟通初稿设计反复修改最终交付AI生成微调即时交付2025年设计市场数据对比:指标传统设计AI设计提升幅度单图制作时
- LangChain4j如何自定义文档转换器实现数据清洗?
古斯塔夫歼星炮
LangChain4j提供了3种RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)实现,我们通常在原生或高级的RAG实现中,要对数据进行清洗,也就是将外接知识库中的原数据进行噪音去除,留下有价值的信息。例如在带有HTML标签的文本中,HTML标签就是噪音,他对于搜索结果是没有任何帮助,甚至会影响查询结果的,因此我们就需要将HTML标签进行清除。那问题来了,怎么进行数
- Map和Set
爱吃小土豆豆豆豆
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Map和Set概念:Map和set是一种专门用来进行搜索的容器或者数据结构,其搜索的效率与其具体的实例化子类有关。以前常见的搜索方式有:直接遍历,时间复杂度为O(N),元素如果比较多效率会非常慢二分查找,时间复杂度为,但搜索前必须要求序列是有序的上述排序比较适合静态类型的查找,即一般不会对区间进行插入和删除操作了,而现实中的查找比如:根据姓名查询考试成绩通讯录,即根据姓名查询联系方式不重复集合,即
- 供应链风险管理:AI预测潜在风险
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AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,风险评估,供应链可视化1.背景介绍在当今全球化经济体系中,供应链的复杂性和脆弱性日益凸显。供应链风险是指任何可能对供应链正常运行造成负面影响的事件或因素。这些风险可能来自自然灾害、政治动荡、经济波动、技术故障、供应商违约等方面。一旦供应链风险爆发,可能会导致生产中断、产品短缺、成本飙升、品牌形象受损等严重后果。传统供应链风险管理方法主要依
- 供应链风险管理:AI如何预测供应链风险
AI大模型应用之禅
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供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中,供应链风险已成为企业面临的重大挑战。供应链的复杂性和不可预测性使得企业更容易受到各种风险的影响,例如自然灾害、政治动荡、经济波动、疫情爆发等。这些风险可能导致供应中断、成本增加、交付延迟,甚至损害企业声誉。传统供应链风险管理方法主要依赖于经验和专家判断,缺乏数据驱动和预测能力。随着
- Elasticsearch检索高亮不正确,不精确问题
问题场景:搜索“a”高亮"A8A",,,,,分词器:IK分词器确认分词结果:下图说明已经正确分词!确认高亮效果:换一种高亮器查询效果:对应java代码:总结:当高亮显示不精确的时候,要从以下两方面找问题:1.分词器是否分词准确2.高亮器是否满足你的要求,不满足换一种高亮器查看效果我之前原默认的高亮器(plain)不能满足要求,后来使用unified高亮器解决了高亮不精确的问题。
- 【极光优化算法+分解对比】VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测Matlab代码
matlab科研助手
算法transformerlstm
✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍光伏发电作为一种清洁能源,其功率预测对于电网稳定运行和电力系统调度至关重要。然而,光伏功率具有高度的非线性和波动性,传统的预测方法难以准确捕捉其动态特性。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,为提高光伏功率预测精度提供了新的途径
- 【AI】大语言模型(LLM)& NLP
G皮T
#大语言模型LLMNLP大模型大语言模型AI人工智能
大语言模型(LLM)&NLP1.大语言模型(LLM)1.1一句话解释1.2更形象的比喻1.3为什么叫“大”模型1.4它能做什么1.5现实中的例子2.对比NLP2.1用“汽车进化”比喻NLP→LLM2.2为什么说LLM属于NLP2.3LLM的“革命性突破”在哪里2.4总结1.大语言模型(LLM)1.1一句话解释大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是一个“超级文字预测器”,它通过
- 5个提升Facebook & Instagram视频广告效果的黄金法则
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想要让你的社交平台视频广告脱颖而出?掌握这5个关键策略,轻松提升广告转化率!1.打造高吸引力视频内容黄金3秒法则开场必须炸裂!使用视觉冲击力强的元素(炫酷动态文字、高饱和色彩、网红/KOL出镜)或制造悬念(例如:"90%的人都不知道的面料秘密...")切忌慢热开场,前3秒就要亮出核心卖点产品优势可视化善用对比手法展示差异化(如:普通面料VS我们的高端RayonJacquard)多角度呈现使用场景(
- TikTok电商广告重大调整:GMVmax全面取代传统广告模式
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TikTok平台近期发布重要公告:自6月25日起,所有新开店铺将强制使用GMVmax广告系统,现有店铺也需在7月15日前完成切换。这一政策调整意味着传统广告投放方式即将退出历史舞台,卖家必须快速掌握GMVmax的运营技巧才能保持竞争力。一、GMVmax的核心优势与运营重点随着传统广告系统的淘汰,内容质量将成为决定性因素。建议卖家:逐步减少对达人寄样的依赖,建立自有素材库培养自主剪辑能力,提升内容质
- AI Infra:Airweave,让 AI agent 打开 APP 的数据黑盒
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原创陆蔚青平行记陆1、项目概述Airweave是一个开源工具平台,致力于将各类应用、数据库和文档存储内容,转换为可供AIAgent进行语义搜索的知识库。让我想起很久以前的Deeplink。它通过标准化接口(RESTAPI或MCP)输出搜索能力,整体流程涵盖授权接入、内容提取、向量嵌入以及语义查询等模块。正如它的官方网站所说:Airweave-TurnAppsIntoAgent-ReadyKnowl
- 【python实用小脚本-127】基于 Python 的 Google 图片爬取工具:实现高效图片数据收集
Kyln.Wu
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引言在数据科学、机器学习和多媒体应用中,图片数据的收集是一个常见且重要的任务。Google图片是一个丰富的图片资源库,能够为各种项目提供大量的图片数据。本文将介绍一个基于Python的Google图片爬取工具,它能够自动化地从Google图片搜索结果中下载图片。该工具主要利用了Python的selenium、BeautifulSoup、urllib和argparse库,结合了网页自动化和数据解析技
- 科比投篮预测——数据处理与分析
Ssaty.
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第1关:数据清洗importnumpyasnpimportpandasaspdimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")pd.set_option('display.max_columns',1000)pd.set_option(<
- 微算法科技(NASDAQ MLGO)开发基于量子搜索算法的多方量子密钥协议
随着量子信息技术的快速发展,传统加密技术面临量子计算带来的破解威胁。密码技术是网络安全的基石,而量子信息安全则使用基于量子物理和数据算法的密码技术,嵌套在网络的不同环节,提供额外的安全层。量子密钥分发(QKD)作为量子信息安全的核心技术之一,正在逐步走向实际应用。微算法科技(NASDAQMLGO)开发基于量子搜索算法的多方量子密钥协议,旨在提升信息安全水平。基于量子搜索算法的多方量子密钥协议是一种
- Python 爬虫实战:从新闻网站抓取数据并进行情感分析,揭示舆情趋势
随着信息时代的发展,新闻内容的获取和情感分析变得越来越重要。在日常生活中,新闻不仅影响公众的观点和情感,还能反映出社会的舆情变化。如何从大量新闻中获取有价值的信息,并进行情感分析,为舆情监测、品牌管理、市场预测等提供支持,成为了许多企业和个人的需求。本文将以Python爬虫为基础,展示如何从新闻网站抓取数据,并进行情感分析。我们将重点介绍如何使用爬虫抓取新闻数据、如何分析新闻情感,以及如何根据情感
- 【无标题】
妮妮喔妮
前端javascript开发语言
使用yarnaddclassnames安装。这是antd中关于button组件的写法!所以我们自己取类名也可以这么取!现在我们直接模仿antd官网中button组件的样式搜索网站UNPKG这是自己写组件的大致导入导出格式。写好组件之后记得引入。好像看到很多次JSX了确实应该了解一下然后图片的Base64格式也应该学习一下。目前的包管理器我知道的有npm、pnpm、yarn、cnpm这些,cnpm就
- Java解古代案例鸡兔同笼问题(穷举法)
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问题:鸡兔同笼,上有35头,下有94只,求鸡兔各有多少只!问题分析:穷举算法的基本思想就是依赖于计算机的强大计算能力从所有可能情况中搜索正确的答案,穷举算法虽然效率不高,但是适合于一些没有明显规律可循的场合。使用穷举算法时,需要明确问题答案的范围,这样才可以在指定范围内搜索答案。指定范围后,就可以使用循环语句和条件判断语句逐步验证候选答案的正确性,从而搜索出正确答案。在以前设未知数x,求鸡兔问题,
- LeetCode643. 子数组最大平均数 I
题目分析本题要求找出一个长度为k的连续子数组,使其平均值最大。由于平均值由子数组和决定,问题转化为寻找最大子数组和(再除以k)。解题思路滑动窗口技巧:先计算第一个窗口(0到k-1)的元素和。将窗口向右滑动(每次移动一位):减去窗口左侧离开的元素加上窗口右侧新增的元素在滑动过程中记录窗口和的最大值。数学优化:平均值=窗口和/k最大化平均值⇨最大化窗口和最终结果=最大窗口和÷k(注意转换为double
- 人工智能赋能气象气候:从数据智能到预测创新的融合之路
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人工智能人工智能
个人主页:慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言:气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统,其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报(NWP)与物理建模为核心,虽然取得重要成就,但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时,人工智能(AI),尤其是以深度学习为代表的机器学习方法,近年来在图像识别、自
- 【集成学习】Bagging、Boosting、Stacking算法详解
文章目录1.相关算法详解:2.算法详细解释:2.1Bagging:2.2Boosting:2.3Stacking:2.4K-foldMulti-levelStacking:集成学习(EnsembleLearning)是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。它通过将多个学习器的结果集成起来,使得最终的模型性能更强,具有更好的泛化能力。常见的集成学习框架包括:Bagging、Boos
- 隐马尔可夫模型:语音识别系统的时序解码引擎
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人工智能Python#OTHER语音识别人工智能机器学习概率马尔科夫链HMM
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!1HMM与语音识别的理论基础隐马尔可夫模型(HMM)作为一种双重随机过程的统计模型,其核心在于描述一个包含隐含状态的马尔可夫链,以及这些状态生成可观测输出的概率分布。在语音识别领域,HMM的时序建模能力与语音信号的特性形成了完美契合:隐含状态:对应语音
- 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&