谷歌开发者_
谷歌开发者_

AI 辅助科学，预测地震余震位置

文 / Phoebe DeVries，哈佛大学博士后研究员


从飓风和洪水到火山和地震，地球在剧烈活动的间歇和爆发中不断进化。在过去的十年间，仅地震和随之而来的海啸，就造成了大规模的破坏 — 即便是在撰写这篇文章的过程中，新喀里多尼亚，南加州，伊朗和斐济也相继发生过地震，此种灾害，多如牛毛，不胜枚举。

 

地震通常按序发生：最初的 “主震”（通常是新闻头条级别的事件）往往伴随着一系列 “余震”。虽然这些余震一般都小于主震，但在某些情况下，它们可能会严重阻碍灾后的恢复工作。余震的时间和大小尽管已经通过一些既定的经验法则进行诠释和理解，但预测这些事件的位置更具挑战性。

 

我们与 Google 的机器学习专家合作，尝试着是否可以应用深度学习来解释可能发生余震的位置，并将研究结果的论文发表。关于我们如何获得成功，想要多提几句：我们起步于一个数据库，一个关于世界各地发生的多达 118 次，甚至更多的大地震的信息数据库。


1992 年南加州兰德斯 7.3 级地震的直观表示，其中多色部分代表最初的地震，红色方框代表余震位置

 

从那里，我们应用神经网络来分析由主震和余震位置引起的静态应力变化之间的关系。该算法能够识别有用的模式。


最终的结果是改进了预测余震位置的模型，虽然这个系统仍然不精确，但是这意味着我们向前迈出了一步。总有一天，基于机器学习的预测会有助于部署紧急服务，并为有余震风险的地区提供疏散计划。


AI 辅助科学，预测地震余震位置_第1张图片

预测兰德斯地震余震定位概率的分布。深红色表示预计会经历余震的区域。黑点是观察到的余震的位置，黄线表示在主震期间破裂的断层

 

本项研究还获得了一个意想不到的结果：它帮助我们确定了物理量，这在地震发生时可能非常重要。当我们将神经网络应用于数据集时，我们能够深入了解对于该预测十分重要且有用的特定因素组合，而不仅仅是将预测结果视为面值。它为寻找一些能够让我们更好地理解自然现象的潜在物理理论开辟了新的可能。


我们期待看到未来的机器学习可以揭开地震背后的奥秘，不断减少其有害影响。



更多 AI 相关阅读：

  • AI 扎根农业，帮助农民识别病株

  • 利用 AI 洪水预警，危急时刻能救命

  • Chrome：建设一个更好的万维网



640?wx_fmt=gif

你可能感兴趣的:(AI 辅助科学，预测地震余震位置)

  • MainWindow两个同名类实现业务逻辑和界面设计的分离 不二周！ Qtqt
    概述1、在.h文件中定义了一个指向ui中MainWindow类的指针（Ui::MainWindow*ui;）2、然后在.cpp文件里实例化这个指针类（ui(newUi::MainWindow)）3、通过将.cpp中的MainWindow类实例化后的对象传入这个指针对象，进而使业务和界面产生联系（ui->setupUi(this);）作用域在.h文件中定义了一个指向ui中MainWindow类的指针
  • 深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录 weixin_40826634 深度学习服务器人工智能
    1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
  • AI Agent席卷B端：解锁部门效率新玩法，挑战企业软件的智能革命 Hello kele 人工智能经验分享AI编程程序员
    随着人工智能技术的迅猛发展，AIAgent（人工智能代理）作为一种新兴的生产力工具，正在深刻改变企业软件生态。特别是在B端（面向企业端）的应用场景中，AIAgent的潜力逐渐显现。从最近Dify在GitHub上突破8万Star、进入开源领域Top100，到OpenManus几天内收获2万Star的惊人表现，开源AI项目的爆发式增长表明，在AI时代，优质的开源项目正以空前的速度吸引关注。与此同时，传
  • 关于函数的形参是实参的拷贝的理解 nihuhui666
    为什么都学到C++了还是写这?因为我刚刚明白了一点东西首先来个函数和调用//传值//按照值的方式传参,将来编译器会生成实参的拷贝voidSwap(intleft,intright){cout<<&left<<''<<&right<<''<
  • 机器学习-----决策树 多巴胺与内啡肽. 机器学习机器学习决策树人工智能
    文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
  • C语言可变参数/不定参函数 无职转生真好看 c语言
    一：不定参宏函数#defineLOG(fmt,...)printf("[%s,%d]"fmt,__FILE__,__LINE__,##__VA_ARGS__);//##是允许你不用%s，我注释的那句就是没有##的写法intmain(){printf("[%s,%d]:%s,%d\n",__FILE__,__LINE__,"加油",666);//LOG("%s","你好");LOG("你好");re
  • 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 萌萌可爱郭德纲 机器学习人工智能
    电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
  • AI大模型时代，2025大龄程序员如何轻松转型赢未来？ AI大模型学习不迷路 人工智能自然语言处理大模型大语言模型语言模型程序员转行
    当前大龄程序员的处境在科技行业的高速发展中，大龄程序员这一群体正面临着前所未有的挑战。随着新兴技术的不断涌现，如云计算、大数据、人工智能等，传统的编程技能逐渐显得“过时”。同时，年轻一代的程序员以更加低廉的薪酬和旺盛的精力涌入市场，加剧了职场的竞争。对于大龄程序员而言，他们不仅需要应对技能更新的压力，还常常受到年龄歧视的影响，尤其是在追求创新和速度的科技公司中。许多大龄程序员发现自己处于尴尬境地，
  • FastAPI教程——并发async/await 雾重烟秋 大语言模型实战fastapi
    本文参考FastAPI教程https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial并发async/await有关路径操作函数的asyncdef语法以及异步代码、并发和并行的一些背景知识。通过asyncdef声明你的路径操作函数：@app.get('/')asyncdefread_results():results=awaitsome_library()returnresul
  • 数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。 大牛工控设计师 人工智能信息可视化前端
    数字孪生（DigitalTwin）作为一项融合物理世界与数字世界的关键技术，在新基建中扮演着虚实协同、智能决策、全生命周期管理的核心角色，其价值贯穿于基础设施的设计、建设、运维到优化全流程。一、核心价值：虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体（如工厂、城市、电网）的运行数据，构建高精度虚拟模型，实现**“所见即所控”**的透明化管理。模拟预测与优化利用AI和大数据分析
  • 《解锁华为黑科技：MindSpore+鸿蒙深度集成奥秘》 程序猿阿伟 华为科技harmonyos
    在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，人工智能与操作系统的融合已成为推动科技发展的核心驱动力。华为作为科技领域的先锋，其AI开发框架MindSpore与鸿蒙系统的深度集成备受瞩目，开启了智能生态的新篇章。华为MindSpore：AI框架的创新先锋MindSpore自2019年诞生以来，迅速在AI领域崭露头角。它以其独特的设计理念和先进的技术架构，为开发者提供了全场景的AI开发支持。从设计理念上看，MindS
  • 图解AUTOSAR_CP_ComM KaiGer666 图解AUTOSAR_CP嵌入式硬件单片机汽车
    AUTOSARComM模块详解AUTOSAR通信管理模块详细解析目录1.概述1.1.ComM模块的作用1.2.ComM模块的位置2.架构设计2.1.模块上下文视图2.2.内部组件结构3.状态机3.1.通道状态机3.2.PNC状态机4.配置模型4.1.配置结构4.2.用户-PNC-通道映射5.服务接口5.1.API概述5.2.主要功能6.通信序列<
  • 数字隐形盾牌：日常场景下的网络安全实践 安全防护
    一、网络威胁：潜伏在屏幕后的"数字劫匪"2025年全球每11秒发生一次勒索攻击，每天新增45万个钓鱼网站，你的手机里可能正躺着3-5个高危漏洞。这些数据揭示了一个残酷现实：我们正生活在一个"数字丛林时代"。三大致命威胁：钓鱼攻击升级版：骗子不仅伪造银行邮件，现在会克隆公司高管的微信，用AI模仿老板声音要求转账**Wi-Fi陷阱：**商场免费Wi-Fi可能在15秒内窃取你的支付密码，机场充电桩可能成
  • Alibaba Cloud Linux V3 新版发布，以安全为基石，为阿里云ECS九代实例注入 AI 新动力 操作系统
    在当今快速发展的云计算时代，企业和开发者们不断寻求更高效、更安全的解决方案来支持其业务的增长和创新。操作系统作为连接硬件与软件应用的桥梁，在云端环境中扮演着重要的角色，不仅管理着底层资源，还为上层应用提供了稳定可靠的执行环境。随着技术的进步，用户对性能、稳定性和安全性的要求也在不断提高。阿里云作为头部云服务商，也在不断提升用户体验。最近，官方团队推出了AlibabaCloudLinuxV3011版
  • HuggingFace下载模型并导入Ollama指南 Repetion_Maxumim embedding语言模型人工智能自然语言处理ai
    此处以moka-ai/m3e-base模型下载为例。众所周知，HuggingFace仓库托管了诸多训练模型。DeepSeek官方也将完整满血版DeepSeek-R1:671B模型镜像托管在此仓库，但是目前国内无法直接从HugingFace下载。并且，一般为了快速部署，会选择Ollama这类管模型管理工具，类似Docker引擎一样，但是Ollama支持的模型镜像格式（如GGUF）HuggingFac
  • 开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来! 人工智能
    开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。开源应用凭借其灵活性、成本优势和技术创新力，成为企业实现这一目标的关键引擎。作为开源技术与行业场景化落地的领航者，Websoft9通过企业应用平台（EPP）、AI智能引擎与知识库系统三位一体的解决方案，助力企业快速构建新一代生产力工具，实
  • Langchain链式开发：打造高效、可扩展的AI应用 小南AI学院 langchain人工智能软件工程
    1.Langchain链是什么?Langchain是一个开源框架，专门用于开发基于大型语言模型(LLMs)的应用程序。它允许开发者将各种组件(如模型、数据源、工具等)连接在一起，构建复杂的AI应用程序。“链”(Chain)在Langchain中是一个核心概念，它代表了多个组件的有序连接，用于完成特定任务。2.Langchain链的职责是什么?Langchain链的主要职责包括：流程编排：管理多个组
  • git checkout 切换分支和版本回退 禾仔仔 gitgitgithubgitlab
    1、切换分支1.1基本gitcheckout切换分支gitcheckout-bbranch新建分支并切换相当于gitbranchgitcheckoutps：新建的本地分支是在当前分支的基础上拉取下来的，工作中，一般下载好工程，会自动创建master分支（现在github是main分支），其他远程分支可以通过gitbranch-a查看，然后gitcheckout，切换到要开发分支。1.2带参数git
  • JVM汇总篇 xk_一步一步来 JVMJVM汇总篇
    转自：https://blog.csdn.net/wolf_love666/article/details/85712922书中内容来自于深入理解java虚拟机，作者周志明。会融合自己的知识和理解来记录下来，为了赚钱而奋斗！DayDayUp!!!前期准备：准备篇（一）内存管理内存如何划分、内存溢出的原因----点击这里内存分配和垃圾回收-----点击这里（二）虚拟机如何执行数据存储和访问（类文件结
  • Linux驱动开发IO操作之阻塞与非阻塞 暗夜之眼007 Linux驱动驱动开发
    阻塞IO当应用程序通过read读取或write写入设备文件的某些数据时，就会调用驱动程序的read或者write函数，此时可能会遇到没有数据可读或者写满的情况，这时如果驱动程序会进入睡眠，当有数据可读或者可写的时候唤醒再返回，我们称这种操作为阻塞IO。下图是阻塞式IO访问示意图：阻塞IO相关函数init_waitqueue_head函数init_waitqueue_head‌是Linux内核中用于
  • 【Transformer-Hugging Face手册 07/10】 微调预训练模型 无水先生 人工智能高级阶段人工智能综合transformer深度学习人工智能
    微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。2.1加载数据2.2训练2.2.1使用PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器3.5训练循环3.6评价四、结论一、说明  使用预训练模
  • 草根版外卖避雷计划「数据库寄生 2.0」优化方案 cainiaojunshi 预算方案智慧城市
    接上回计划省钱版【打败美团和饿了吗的机会越来越大了！#外卖避雷计划#】[特殊字符][特殊字符]-CSDN博客（含三端流程图+预算穿透表+风险应对）一、策划目标（草根版核心）实现单城外卖后厨监督轻量化：✅创作端：骑手/打假人扫码接单，视频自动同步（省90%录入时间）✅服务端：AI+算法自动跑批，日省2小时人工干预（年省2.22万）✅观看端：实时暴雷指数+悬赏助力，用户信任度提升40%✅终极目标：单城
  • 输入10个数字，然后逆序输出。 |CXHAO| Python数字反转数组循环字符输出
    输入1234567890输出0987654321#includeusingnamespacestd;intmain(){inta[10];for(inti=0;i>a[i];}for(intj=9;j>=0;j--){cout<<a[j]<<'';}cout<<endl;return0;}
  • 马斯克说的没错，DeepSeek确实厉害，但真正可怕的是... PPT百科 人工智能powerpointpptDeepSeek马斯克
    作者：PPT百科（PPTwiki.COM）发布日期：2025年2月25日“中国能做出DeepSeek这样的AI，我一点都不意外。”当马斯克在达沃斯论坛上说出这句话时，全球科技圈的目光再次聚焦到了这个中国AI独角兽身上。然而，这位“硅谷钢铁侠”的下一句话却耐人寻味：“但它还不是革命性的，我们的Grok3会更好。”马斯克的评价看似矛盾，实则揭示了AI竞争的核心逻辑——技术突破与市场落地的双重博弈。而D
  • 鸿蒙HarmonyOS NEXT开发：自定义事件拦截（ArkTS组件事件） 「已注销」 鸿蒙ArkTSharmonyos华为鸿蒙android驱动开发
    为组件提供自定义的事件拦截能力，开发者可根据事件在控件上按下时发生的位置，输入源等事件信息决定控件上的HitTestMode属性。说明：从APIVersion12开始支持。后续版本如有新增内容，则采用上角标单独标记该内容的起始版本。onTouchInterceptonTouchIntercept(callback:Callback)系统能力：SystemCapability.ArkUI.ArkUI
  • ESP32-S3一款专为人工智能物联网打造的芯片 LS_learner 嵌入式人工智能物联网嵌入式硬件
    ESP32-S3是一款专为AIoT（人工智能物联网）市场打造的MCU（微控制器单元）芯片，集成了2.4GHzWi-Fi和Bluetooth5（LE）功能。以下是对ESP32-S3的详细介绍：一、核心性能处理器：搭载Xtensa®32位LX7双核处理器，主频高达240MHz。内存：内置512KBSRAM（静态随机存取存储器），同时支持更大容量的高速OctalSPIflash和片外RAM，用户可配置数
  • AI人工智能PPT内容案例参考 puerppt PPT模板人工智能PPTppt
    人工智能（AI）的PPT介绍内容提纲，可以帮助你在演示中全面而清晰地阐述AI的概念、历史、技术及应用。这些内容可以直接填入PPT的每一张幻灯片中，帮助你高效地介绍主题，文末精选了10套AI人工智能PPT模板，可下载幻灯片1：封面标题：人工智能（AI）的简介副标题：探索智能未来演讲者：你的名字日期：如2023年10月XX日幻灯片2：目录什么是人工智能人工智能的历史人工智能的基本技术人工智能的应用领域
  • 从静态PPT到智能演讲——人工智能在演示文稿中的应用 知来者逆 智能算法人工智能powerpointLLM大语言模型GPTPPT
    1.概述在这个信息过载的时代，能够吸引并持续吸引观众的注意力无疑成为了一项艰巨的任务。公众演讲领域正经历着一场由人工智能（AI）引领的革命。AI不仅在制作引人入胜的内容方面发挥作用，而且在分析演讲的传递方式上也起着关键作用，它正在彻底改变我们传递信息的传统模式。这篇深度博文将带您一探演示技术激动人心的未来，特别是聚焦于AI如何助力演讲者打造既具有影响力又富有吸引力的观众体验。从内容创作到演讲分析，
  • Matlab/simulink 风储调频，风电调频，模糊控制，mpc模型预测，虚拟惯性控制，下垂控制。 风储wind-专业frequency 其他
    风电采用虚拟惯性控制，储能采用下垂控制。风电利用模糊控制改变系数，根据风速和频率变化系数。做到了自适应控制。MPC通过状态空间表达式通过fk预测下一时刻fk+1频率，仿真结果表明预测频率和实际频率相差不大。因此可以用mpc预测频率，去改变风电出力。这样利用mpc的超前预测能力进而预测风电出力。风电采用虚拟惯性控制。1-模糊控制2-mpc控制。
  • 人工智能演讲PPT：普及这一篇就够了 何秀琳Nessa
    人工智能演讲PPT：普及这一篇就够了【下载地址】人工智能演讲PPT普及这一篇就够了人工智能演讲PPT：普及这一篇就够了欢迎来到本资源页面，这里提供一份精心制作的人工智能（AI）主题PPT，专为演讲、科普和学习场合设计项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/12b6a欢迎来到本资源页面，这里提供一份精心制作的人工智能（A
  • 算法 单链的创建与删除 换个号韩国红果果 c算法
    先创建结构体 struct student { int data; //int tag;//标记这是第几个 struct student *next; }; // addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中 struct student *addone(struct student *h,int x){ if(h==NULL) //??????
  • 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感 白糖_ java中间件
           断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。          看完整章内容，
  • zeus持久层spring事务单元测试 deng520159 javaDAOspringjdbc
    今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 1.ZeusTransactionTest.java 单元测试   package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Test; import
  • Rss 订阅 开发 周凡杨 htmlxml订阅rss规范
                    RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。   RSS
  • 分页查询实现 g21121 分页查询
    在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。 按实现形式分前台分页和服务器分页： 前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。 服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
  • spring jms异步消息处理 510888780 jms
    spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
  • highCharts柱状图 布衣凌宇 hightCharts柱图
    第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller   @Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController {  private UserServi
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • TLS java简单实现 antlove javasslkeystoretlssecure
      1. SSLServer.java package ssl; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.security.KeyStore; import
  • Zip解压压缩文件 百合不是茶 Zip格式解压Zip流的使用文件解压
       ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));     &n
  • underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScriptunderscore
            工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。       学
  • java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon) bijian1013 javajvmjstatd
    1.介绍         jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。         jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
  • 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
    Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义：   /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version
  • 我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
    作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
  • nginx lua开发经验总结 ronin47
    使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
  • java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
    import java.util.Stack; public class ReverseStackRecursive { /** * Q 66.颠倒栈。 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。 *1. Pop the top element *2. Revers
  • 正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
    Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem:   3889836k total,  3341868k used,   547968k free,   286044k buffers Swap:  6127608k total,&nb
  • [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
         当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。       而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
  • 自定义类的equals函数 dai_lm equals
    仅作笔记使用 public class VectorQueue { private final Vector<VectorItem> queue; private class VectorItem { private final Object item; private final int quantity; public VectorI
  • Linux下安装R语言 datageek R语言 linux
    命令如下：sudo gedit  /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
  • 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
    MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了   方法一：进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可 　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
  • 单一功能原则 dcj3sjt126com 面向对象的程序设计软件设计编程原则
    单一功能原则[ 编辑]     SOLID 原则 单一功能原则 开闭原则 Liskov代换原则 接口隔离原则 依赖反转原则 查   论   编 在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
  • POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VOPOJOjavabean
    POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
  • SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
    前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。   将配置文件中的如下部分删除： <!-- 认证管理器，使用自定义的UserDetailsService，并对密码采用md5加密-->
  • mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
    $ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
  • 设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
    抽象工厂模式：     工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。     总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
  • 评"高中女生军训期跳楼” nannan408
       首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。    孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
  • scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 javajvmscala
    直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
  • C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c算法
    中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？ 代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
  • Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他