#include"nvapi/nvapi.h"intdetectSync(){//初始化NVAPIif(NvAPI_Initialize()!=NVAPI_OK){std::cerr<<"FailedtoinitializeNVAPI."<
道可云人工智能每日资讯|江苏首个机器人训练中心在苏州吴江启动
道可云
道可云人工智能人工智能机器人arDeepSeekxr百度
道可云人工智能&元宇宙每日简报(2025年6月26日)讯,今日人工智能&元宇宙新鲜事有:江苏首个机器人训练中心在苏州吴江启动近日,长三角一体化示范区智能机器人训练中心在东太湖度假区(太湖新城)正式启用,成为江苏省首个机器人智能训练中心。该中心占地1500平方米,设有8个训练场景和30个生产工位,涵盖智能制造、商业服务、特种应用三大领域,年产数据可超200万条,旨在加速机器人从实验室走向真实产业场景
加快Dlib人脸检测速度
weixin_46019223
opencv人脸识别视频处理机器学习
加快Dlib人脸检测速度前言一、让电脑以最大运行效率运行二、开启Dlib自带的加速三、彩色图像转灰度图像四、其它的坑总结前言使用dlib人脸检测接口detector()速度过慢,导致视频只有1帧所以找了一些方法,并解决了一些问题将视频帧数提升到了十几帧。一、让电脑以最大运行效率运行之前笔记本电脑,都是没插电源运行得,插了之后视频变成了两帧(-_-||),但是可以查看电脑电源设置,查看cup是否全速
【Python】科研代码学习:十三 Accelerate
溢流眼泪
【科研代码】python学习开发语言
【Python】科研代码学习:十三AccelerateAccelerate统一的加速接口修改训练代码(torch.nn)更简单的使用Accelerate【HF官网-Doc-Accelerate:API】HFAccelerate是一个库,能够让PyTorch代码添加几行代码之后,就能在分布式配置中运行(比如多Gpus卡)前言:建议Python3.8+pipinstallaccelerate统一的加速
Charles中文版抓包工具:如何加速API调试与网络优化
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httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
在软件开发的过程中,网络请求和API接口的调试与优化是最常见的挑战之一。无论是Web开发、移动应用调试,还是后端API性能优化,开发者都需要一个高效的工具来帮助诊断和解决网络流量中的潜在问题。Charles抓包工具作为一款行业领先的网络调试软件,凭借其强大的功能和简便的操作,帮助开发者提升开发效率、优化网络请求。本文将探讨如何通过Charles中文版抓包工具加速API调试与网络优化,确保开发过程中
使用 Xinference 命令行工具(xinference launch)部署 Nanonets-OCR-s
没刮胡子
Linux服务器技术人工智能AI软件开发技术实战专栏ocr
使用Xinference命令行工具(xinferencelaunch)部署Nanonets-OCR-s一、核心优势与适用场景通过xinferencelaunch命令可直接在命令行完成模型部署,无需编写Python代码,适合快速验证或生产环境批量部署。二、部署步骤:从命令行启动模型1.确认环境与依赖已安装Xinference:pipinstall"xinference[all]"GPU显存≥9GB(
Unity纹理的性能优化
东邪丶
游戏开发图形学/渲染unity性能优化游戏引擎纹理贴图
https://developer.unity.cn/projects/6482ba86edbc2a116e4f27c1在Unity的储存方式大部分的纹理,Unity都会保存两份像素数据的副本:GPU内存:对应的数据对象为RenderTexture,是渲染所需的数据CPU内存:对应的数据对象为Texture,属于可选数据,又被成为可读纹理,用于读取/写入/控制像素数据在Unity不同位置的像素数据
远程办公与协作新趋势:从远程桌面、VDI到边缘计算,打造高效、安全的混合办公环境
北极光SD-WAN组网
边缘计算安全人工智能
一、引言随着数字化转型的加速,越来越多的企业开始采用远程办公和混合办公模式,以提升员工的灵活性和企业的敏捷性。然而,异地办公也带来了诸如桌面环境不一致、安全风险增加、沟通协作效率降低等诸多挑战。因此,如何打造一致、安全且高效的远程办公环境,成为企业管理者急需破解的难题。本文将从远程桌面与虚拟桌面基础架构(VDI)、协作工具与平台集成、边缘计算在混合办公中的应用三个维度,分析如何构建一个高效、安全且
制造业多工厂协同如何破局?深度解析网络方案优劣,助力企业高效转型
北极光SD-WAN组网
网络
随着制造业数字化和智能化转型的加速,越来越多的企业在全国乃至全球范围内布局生产基地。然而,多工厂异地协同中,网络性能的瓶颈往往成为阻碍企业高效运营的一大难题。本文将围绕制造业多工厂异地协同这一场景,详细分析其痛点,并对比几种主流网络解决方案的优劣,帮助企业找到最优的网络架构。一、多工厂异地协同的核心痛点在制造业的日常生产中,异地分布的生产基地(如总部、分厂、车间)需要高效协同以确保生产计划的执行和
计算机基础和Java编程的练习题
柳依依@
Java入门java开发语言
1.计算机的核心硬件是什么?各自有什么用?中央处理器(CPU):负责执行程序中的指令,进行算术和逻辑运算,是计算机的“大脑”。内存(RAM):临时存储CPU正在处理的程序和数据,速度快但断电后数据丢失。硬盘(HDD/SSD):永久存储操作系统、应用程序和用户数据,断电后数据不丢失。主板:连接所有硬件组件,提供数据传输的通道。显卡(GPU):负责图形渲染,将数字信号转换为图像显示在屏幕上。电源:为计
Oracle 导入导出 dmp 数据文件实战
dazhong2012
数据库oracle数据库
一、DMP文件基础知识1.DMP文件定义DMP(DataPumpDumpFile)是Oracle数据库专用的二进制格式文件,由expdp/impdp或旧版exp/imp工具生成。它包含数据库对象的元数据(表结构、索引等)和实际数据,是数据备份、迁移和恢复的核心载体。2.DMP文件结构文件头:记录Oracle版本、字符集、导出时间等元信息。数据段:存储表数据,按数据块组织,支持并行读写。索引段:加速
Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略
Echo_Wish
Python!实战!python自动驾驶深度学习
Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略说起自动驾驶,大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等,背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。它们负责感知环境、识别路况、预测行为,甚至实时做出决策。可是,跑在车上的这些模型不仅要精准,还得轻量、实时、稳定,这可不是简单的“丢GPU就能解决”的问题。今天,咱们就从Python开发者的视角,聊聊自动驾驶里深度学习模型的优化
tensorRT 与 torchserve-GPU性能对比
joker-G
计算机视觉pytorchpython
实验对比前端时间搭建了TensorRT、Torchserve-GPU,最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon®62423.1*80、RTX309024G、Resnet50TensorRT、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口,感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发、2000张1200*720像素图像的总量数据TensorRT的部署使用
Qt:QCustomPlot库简介
十秒耿直拆包选手
CandC++QtandPysideQCustomPlot学习qtc++QCustomPlot
QCustomPlot是一个基于Qt框架的轻量级C++绘图库,专为高效绘制二维图表(如曲线图、柱状图、金融图表等)而设计。相比QtCharts模块,它以高性能和高度可定制性著称,尤其适合需要实时数据可视化的科学计算、工业监控和金融分析场景。核心特性概览特性说明轻量高效仅需2个头文件+1个源码文件,零外部依赖实时性能优化处理百万级数据点,支持OpenGL加速多图层系统支持无限图层叠加,独立坐标系交互
7个国产操作系统,你都熟悉吗?
wljslmz
网络技术国产系统
在全球科技竞争加剧的背景下,操作系统作为信息产业的核心“灵魂”,其重要性不言而喻。长期以来,Windows、macOS和Android等国外操作系统主导着全球市场,但它们在某些场景下的封闭性和潜在安全风险,让中国开始加速自主操作系统的研发。尤其是2014年WindowsXP停止支持和2020年Windows7停止服务后,国内对自主操作系统的需求进一步凸显。据统计,2025年中国操作系统市场规模预计
AI算力综述和资料整理
木鱼时刻
人工智能
目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施,涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%,FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16(半精度浮点数),但并不是只使用FP16,而是采用**混合精度
【PyTorch】2024保姆级安装教程-Python-(CPU+GPU详细完整版)
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3pythonpytorch人工智能
【PyTorch】2024保姆级安装教程(CPU+GPU详细完整版)PyTorch是当前最受欢迎的深度学习框架之一。本文将详细讲解在Python环境中安装PyTorch,包括CPU和GPU版本的全方位指南。一、前置环境首先确保已安装Python环境,推荐使用Python3.8或以上版本。验证Python安装:python--versionpip--version推荐使用虚拟环境(如conda或ve
【网络安全】网络安全中的离散数学
flyair_China
安全架构
一、离散数学核心知识点与网络安全映射1.数论(NumberTheory)知识点安全应用场景实例说明质因数分解RSA公钥加密大整数分解难题(2048位密钥需数万年破解)模运算Diffie-Hellman密钥交换利用(gamodp)实现安全协商欧拉定理RSA加密/解密me*d≡m(modn)保障解密还原中国剩余定理高效解密优化RSA-CRT加速解密运算达70%2.代数结构(AlgebraicStruc
YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南:.pt到.bin转换与优化实践
pk_xz123456
python算法仿真模型YOLO人工智能rnn深度学习开发语言lstm
以下是针对在RDK5开发板(基于NVIDIAJetsonOrin平台)部署YOLOv8模型的详细技术指南,涵盖从模型转换、优化到部署的全流程:YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南:.pt到.bin转换与优化实践——基于TensorRT的高性能嵌入式部署方案第一章:技术背景与核心概念1.1RDK5开发板硬件架构NVIDIAJetsonOrinNX核心参数:1024-coreAmpereGPU
分布式训练架构解析
一、分布式训练的问题根源与需求驱动在深度学习领域,模型与数据规模呈指数级增长趋势,传统单机训练模式已难以满足日益复杂的业务需求,分布式训练技术应运而生,其核心驱动力源于以下三大关键困境:1.1算力瓶颈与训练效率危机单GPU设备的计算能力存在物理上限。以NVIDIAA100为例,其单卡FP32算力约为19.5TFLOPS,面对GPT-4这样拥有1.8万亿参数的超大型模型,若采用单机单卡训练,仅完成一
鸿蒙应用动画优化:流畅交互的实现方法
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘harmonyos交互华为ai
鸿蒙应用动画优化:流畅交互的实现方法关键词:鸿蒙应用开发、动画优化、流畅交互、图形渲染、性能分析、VSYNC、GPU加速摘要:本文深入解析鸿蒙系统动画优化的核心技术,从动画渲染原理、性能瓶颈分析到具体优化策略,结合实战案例演示如何实现60FPS的流畅交互体验。通过剖析鸿蒙动画架构、输入处理机制和渲染管线,详细讲解帧率同步、资源调度、内存优化等关键技术,并提供基于ArkUI的代码实现和DevEcoP
谁来定义未来座舱?新一代车载显示「C位」之战开启
高工智能汽车
c语言人工智能开发语言
在汽车智能网联化转型过程中,车载显示屏幕作为人车交互的重要载体,已经站上了迅猛发展的新起点。一方面,伴随着汽车智能化的加速渗透与发展,传统中控屏与仪表显示屏的单一显示模式已经难以匹配智能化交互需求,车载显示屏正在朝着大屏化、多屏化,以及更灵活的放置方式发展。在此背景下,HUD、副驾显示屏、后排娱乐显示屏等创新产品的出现,正加速获得市场青睐。高工智能汽车研究院监测数据显示,2024年1-12月,中国
【AI大模型】26、算力受限下的模型工程:从LoRA到弹性智能系统的优化实践
无心水
AI大模型人工智能搜索引擎LoRA大语言模型微调模型压缩知识蒸馏量化技术
引言:算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域,大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数,模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而,对于大多数企业和研究者而言,动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时,模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
OpenGL-什么是软OpenGL/软渲染/软光栅?
软OpenGL(SoftwareOpenGL)或者软渲染指完全通过CPU模拟实现的OpenGL渲染方式(包括几何处理、光栅化、着色等),不依赖GPU硬件加速。这种模式通常性能较低,但兼容性极强,常用于不支持硬件加速的环境或开发调试。例如在集成显卡HD620上运行SolidWorks时,若驱动不支持硬件加速,系统会自动回退到软件OpenGL模式(即"软件opengl")进行渲染。计算机图形学中也
在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置
东北豆子哥
CUDA数值计算/数值优化Matlab/Octavematlab
文章目录在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置一、基本GPU加速使用1.检查GPU可用性2.将数据传输到GPU3.执行GPU计算二、多GPU配置与使用1.选择特定GPU设备2.并行计算工具箱中的多GPU支持3.数据并行处理(适用于深度学习)三、高级技巧1.异步计算2.优化GPU内存使用3.使用GPU加速函数四、注意事项在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置MATLAB提供了强大
gem5-gpu教程 DSENT (Design Space Exploration of Networks Tool) 配合gem5
事橙1999
gem5-gpu硬件架构
概述DSENT是一种建模工具,旨在快速探索电子和新兴的片上光电网络(NoC)的设计空间。它为各种网络组件提供分析和参数化模型,并可在一系列技术假设下移植。给定架构级参数,DSENT从电气和光学构建块分层构建指定的模型,并输出详细的功率和面积估计。版本当前:0.91(2012年6月26日)最新版本或其他信息可在以下网址找到https://sites.google.com/site/mitdsent系
apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
[sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
[Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号