wshdkf
wshdkf

在云服务器上部署深度学习的参考资源链接收集【随意整理，很乱】

概述- 深度学习解决方案| 阿里云 - Alibaba Cloud

如何用阿里云运行tensorflow？

在阿里云上部署Tensorflow和Jupyter - 知乎 - 知乎专栏

在阿里云容器服务上运行基于TensorFlow 的Alexnet

在阿里云上两分钟玩转AlextNet

阿里云使用笔记（一）：从零开始配置阿里云GPU服务器训练深度学习模型

云上MXNet实践

在阿里云上部署Tensorflow和Jupyter - 简书

利用Docker和阿里云容器服务轻松搭建分布式TensorFlow训练集群（上）

使用亚马逊云服务器EC2做深度学习（三）配置TensorFlow - meelo - 博客园

Tensorflow+Flask+Nginx+Gunicorn 在阿里云的部署| MonDon

你可能感兴趣的:(深度学习)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
    深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch深度学习python
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
  • 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
    现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
  • 云服务业界动态简报-20180128 Captain7
    一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
  • 机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
    机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
  • 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 2401_84572577 程序员大数据hadoop人工智能
    做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
  • 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用 皮皮冰燃 深度学习深度学习
    文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型，提供三种规
  • 基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
  • 基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
  • 深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
    对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
  • 深度学习：怎么看pth文件的参数 奥利给少年 深度学习人工智能
    .pth文件是PyTorch模型的权重文件，它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件，你可以按照以下步骤操作：1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的：importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构
  • chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？ turensu ChatGptpythonchatgptkeras计算机
    如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
  • 如何理解深度学习的训练过程 奋斗的草莓熊 深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
    文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
  • Keras深度学习框架入门及实战指南 司莹嫣Maude
    Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
  • 深度学习驱动的车牌识别：技术演进与未来挑战 逼子歌 深度学习车牌识别神经网络字符识别YOLO卷积神经网络
    一、引言1.1研究背景在当今社会，智能交通系统的发展日益重要，而车牌识别作为其关键组成部分，发挥着至关重要的作用。车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。在交通管理中，它可以用于车辆识别、交通违法监控和车流统计等，提高交通管理的效率和准确性。在停车场管理中，实现车辆的自动识别和收费，提升管理和服务水平。在安防监控领域，可用于追踪嫌疑人及犯罪行为。深度学习的出现为车牌识别带来了重
  • 每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
    本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
  • 什么是AIGC？有哪些免费工具？ chent_某位 AIGC
    AIGC（AIGeneratedContent），即“人工智能生成内容”，是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容，极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，人工智能已经不再局限于简单的任务，如分类、预测和数据分析，而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型，如O
  • transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解 AI架构设计之禅 大数据AI人工智能Python入门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
    transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
  • 如何有效的学习AI大模型？ Python程序员罗宾 学习人工智能语言模型自然语言处理架构
    学习AI大模型是一个系统性的过程，涉及到多个学科的知识。以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python，因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习：机器学习基础：了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习：学习神经网络的基本结构，如卷
  • 【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程 牙牙要健康 深度学习onnxonnxruntime深度学习python人工智能
    【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程前言模型转换--pytorch转onnxWindows平台搭建依赖环境onnxruntime调用onnx模型ONNXRuntime推理核
  • 基于深度学习的多模态信息检索 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的多模态信息检索（MultimodalInformationRetrieval,MMIR）是指利用深度学习技术，从包含多种模态（如文本、图像、视频、音频等）的数据集中检索出满足用户查询意图的相关信息。这种方法不仅可以处理单一模态的数据，还可以在多种模态之间建立关联，从而更准确地满足用户需求。1.多模态信息检索的挑战异构数据表示：多模态数据通常具有不同的特征和表示形式（如文本的词嵌入与图
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他