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阿牛的药铺
算法移植部署fpga开发verilog
FPGA小白到项目实战：Verilog+Vivado全流程通关指南（附光学类岗位技能映射）引言：为什么这个FPGA入门路线能帮你快速上岗？本文设计了一条**"Verilog语法→工具链操作→光学项目实战→岗位技能对标"的阶梯式学习路径。不同于泛泛而谈的FPGA教程，我们聚焦光学类产品开发**核心能力（时序接口设计、图像处理算法移植、高速接口应用），通过3个递进式项目（从LED闪烁到图像边缘检测），
- PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
- 消息中间件巡检
搬砖小常
消息中间件运维笔记RocketMQkafka中间件巡检运维
除资源使用情况外，消息中间件RocketMQ、kafka还可以巡检哪些？一、RocketMQ巡检1、检查broker写入耗时是否有压力2、检查brokerbusy的数量与频率3、主题发送TPS、发送错误率巡检4、从节点消费情况检查5、集群各broker消息流转情况巡检二、Kafka巡检1、检查是否有分区发生ISR频繁扩张收缩2、检查分区leader选举值是否处于正常水平3、检查controller
- AIGC工具与软件开发流程的深度集成方案
Irene-HQ
软件开发测试AIGC测试工具githubAIGC程序人生面试
一、代码开发环节集成路径环境配置标准化安装AIGC工具包并配置环境变量（如设置AIGC_TOOL_PATH），确保团队开发环境一致。在IDE插件市场安装Copilot等工具，实现编码时实时建议调用。人机协作新模式需求解析：上传PRD文档，AI自动提取业务规则生成类结构（如支付模块的PaymentService雏形）。代码补全：输入注释//JWT验证中间件，生成OAuth2.0
- 目标检测（object detection）
加油吧zkf
目标检测目标检测人工智能计算机视觉
目标检测作为计算机视觉的核心技术，在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景，帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测（ObjectDetection）是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题：分类（Classification）：确定图像中每个目标的类
- 大模型MoE模型技术详解
大雷神
AI人工智能机器学习AI大模型
场景：大型超市的收银区域想象一下周末的超市，人山人海（就像大模型要处理海量的Token）。众多收银台（专家）：超市有20个收银台，每个收银台都是一个“专家”。有的收银台是人工柜台（擅长处理现金、复杂商品、老人购物）；有的是自助扫码机（适合年轻人、商品少、动作快）；有的是快速通道（只允许买5件商品以下的顾客）；有的是大宗商品通道（专门处理整箱饮料、大件物品）。智能引导系统（门控网络）：顾客（每个To
- 微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用
MicroTech2025
量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别，从医疗影像分析到安防监控，计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下，量子计算作为一种颠覆性的计算模式，以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间，为解决这一难题提供了新的思路。微算
- 【医学影像】无痛安装mamba
周树皮
医学影像python
去年编辑的一个帖子。摆了一段时间后重新回归，发送一下作为状态分界线。很癫狂的体验，man，whatcanisay！issue查看我的狗急跳墙状态1.确定版本cudanvcc-Vpythonpython--versiontorchpipshowtorch2.下载对应版本wheelcausal-conv1d：https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d/rele
- 正义的算法迷宫—人工智能重构司法体系的技术悖论与文明试炼
一、法庭的数字化迁徙当美国威斯康星州法院采纳COMPAS算法评估被告再犯风险，当中国"智慧法院"系统年处理1.2亿件案件，司法体系正经历从石柱法典到代码裁判的范式革命。这场转型的核心驱动力是司法效率与公正的永恒张力：美国重罪案件平均审理周期达18个月，中国基层法官年人均结案357件（是德国同行的6倍），而算法能在0.3秒内完成百万份文书比对。人工智能渗透司法引发三重裂变：证据分析从经验推断转向数据
- 主板基础知识
bcbobo21cn
硬件主板
主板，又叫主机板（mainboard）、系统板（systemboard）、或母板（motherboard），是计算机最基本的同时也是最重要的部件之一。主板一般为矩形电路板，上面安装了组成计算机的主要电路系统，一般有BIOS芯片、I/O控制芯片、键盘和面板控制开关接口、指示灯插接件、扩充插槽、主板及插卡的直流电源供电接插件等元件。主板制造质量的高低，决定了硬件系统的稳定性。主板与CPU关系密切，每一
- 车身焊接机器人系列编程：Yaskawa MA2010_（11）.机器人维护与保养
zhubeibei168
机器人（二）机器人网络
机器人维护与保养1.机器人维护的必要性在汽车制造行业中，车身焊接机器人（如YaskawaMA2010）的高效运行对于生产线的稳定性和生产质量至关重要。机器人维护不仅能够延长机器人的使用寿命，还能确保其在长时间运行中的性能稳定。维护工作主要包括定期检查、清洁、润滑、更换易损件和故障诊断等。本节将详细介绍这些维护工作的具体步骤和注意事项。2.定期检查定期检查是机器人维护的基础，可以及时发现潜在问题并进
- 【ceph】坏盘更换，osd的具体操作
向往风的男子
cephceph
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中：terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》暂未更新《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》运维日常《l
- 华为 Mate 80 影像配置揭秘：硬软双升
RUZHUA
华为
7月7日，知名数码博主爆料了华为Mate80系列的影像配置，引发广泛关注。从曝光信息来看，Mate80系列在影像方面延续华为的技术探索，通过硬件升级与算法优化，力图为用户带来更出色的拍摄体验。爆料显示，Mate80系列主摄将采用5000万像素的1/1.28英寸超大底传感器，支持物理可变光圈与定制模组。这一配置虽未达到“超大杯”的极致堆料，但在影像硬件上的创新依旧可圈可点。其主摄传感器型号为SC59
- Python爬虫：从图片或扫描文档中提取文字数据的完整指南
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言数据挖掘c++
1.引言随着大数据技术的不断进步，图像数据逐渐成为了许多行业中重要的数据源之一。图像中不仅包含了丰富的视觉信息，还可能蕴含着大量的文字数据。对于科研、企业、政府等多个领域而言，如何从图片或扫描文档中提取出有价值的文字信息是一个亟待解决的问题。在这一过程中，OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）技术成为了解决这一问题的重要工具。在本文中，我们将探讨如何使用Py
- AI技术革命：从代码生成到行业重塑的范式转移
Favor_Yang
创作活动人工智能
引言：觉醒的制造车间2023年某汽车零部件工厂，质检员王工发现异常：AI视觉系统实时标记出变速箱壳体上$0.1\text{mm}$的微裂纹，而该缺陷在传统检测中漏检率达$18%$。这背后是大模型微调技术与智能编程工具的融合应用——AI不再停留于概念，正系统性重构产业底层逻辑。一、AI编程：开发范式的颠覆性进化1.1自动化代码生成实践以GitHubCopilot为代表的智能编码工具，本质是基于Tra
- AI在垂直领域的深度应用：医疗、金融与自动驾驶的革新之路
AI在垂直领域的深度应用：医疗、金融与自动驾驶的革新之路一、医疗领域：AI驱动的精准诊疗与效率提升1.医学影像诊断AI算法通过深度学习技术，已实现对X光、CT、MRI等影像的快速分析，辅助医生检测癌症、骨折等疾病。例如，GoogleDeepMind的AI系统在乳腺癌筛查中，误检率比人类专家低9.4%；中国的推想医疗AI系统可在20秒内完成肺部CT扫描分析，为急诊救治争取黄金时间。2.药物研发传统药
- 医疗金融预测与语音识别中的模型优化及可解释性技术突破
智能计算研究中心
其他
内容概要随着人工智能技术的纵深发展，模型优化与可解释性技术正在重塑医疗诊断、金融预测及语音识别领域的应用范式。在医疗领域，基于自适应学习的动态参数调整机制，结合迁移学习的跨场景知识复用，显著提升了疾病筛查模型的泛化能力；而金融预测场景中，联邦学习框架通过分布式数据协作，在保障隐私安全的前提下，实现了风险预测模型的多维度优化。语音识别领域则依托边缘计算架构，将模型压缩技术与实时推理引擎结合，有效解决
- Spring Boot 整合 RabbitMQ
蹦跑的蜗牛
Springbootspringbootrabbitmq
SpringBoot整合RabbitMQ一、概述：RabbitMQ是什么？你可以把RabbitMQ想象成一个「快递中转站」。比如你在网上买了一本书，卖家（生产者）把包裹（消息）交给快递站（RabbitMQ），快递站根据包裹上的地址（规则）把包裹分给不同的快递员（消费者），最后送到你家（业务系统）。RabbitMQ是一个专门用来「传递消息」的软件（专业叫「消息中间件」），它能让不同的程序、不同的电脑
- rdkafka线程过多_我是如何处理大并发量订单处理的 KafKa部署总结
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rdkafka线程过多
今天要介绍的是消息中间件KafKa，应该说是一个很牛的中间件吧，背靠Apache与很多有名的中间件搭配起来用效果更好哦，为什么不用RabbitMQ，因为公司需要它。网上已经有很多怎么用和用到哪的内容，但结果很多人都倒在了入门第一步环境都搭不起来，可谓是从了解到放弃，所以在此特记录如何在linux环境搭建，windows中配置一样，只是启动运行bat文件。想要用它就先必须了解它能做什么及能做到什么程
- 使用 Docker 搭建 Python（Flask/CUDA AI）开发环境——AI教你学Docker
使用Docker搭建Python（Flask/CUDAAI）开发环境及常用中间件配置详解本指南适用于用Docker快速搭建Python（FlaskWeb应用或包含CUDA的AI开发环境）开发环境，并集成常用中间件服务如MySQL、Redis、Kafka。适合个人开发、本地测试和小团队协作。一、项目目录结构建议project-root/├──app/#Python应用源码目录│├──Dockerfi
- 各种消息队列经典问题解决方案——消息丢失、顺序消费、消息积压、重复消费
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写在开头：对于消息队列这种中间件来说，只要进入消息队列就会有几个绕不开的问题，比如：消息丢失、顺序消费、消息积压、重复消费，下面就来讲解一下市面上比较常见的各个不同的消息队列产品针对这四个问题的解决方案。1、Kafka消息丢失解决方案对于Kafka这个消息队列来说，消息丢失的环节有下面的几个地方：1、消息生产者发送消息给Broker的时候数据丢失2、Broker异常导致Broker中的数据丢失3、
- 面试必问的线程池原理与实战：从源码到应用全解析
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Java线程池面试多线程并发编程TomcatNetty
摘要：本文结合JDK官方文档、《Java并发编程实战》等权威资料，深入剖析线程池的核心原理，并通过电商、消息中间件等真实场景演示选型策略。全文包含20+代码示例、5大避坑指南，帮你轻松应对面试中的高频考点。一、线程池核心原理：从JDK源码到Tomcat扩展1.1JDK原生线程池的工作机制（附源码）JDK线程池的核心是ThreadPoolExecutor，其工作流程可概括为：//核心执行逻辑（简化版
- 【ceph】ceph集群更换osd时，找不到坏盘位置，怎么查找坏盘对应的序列号---业内称“点灯”
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- 小型化与低功耗工业数据采集卡的在哪些行业有强劲需求？
番茄老夫子
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小型化与低功耗工业数据采集卡在汽车、医疗、能源等多个行业有着强劲需求，以下是具体介绍：汽车行业：在汽车电子系统中，如电池管理系统、电机控制和自动驾驶系统等，需要采集大量传感器数据。小型化低功耗的数据采集卡可轻松嵌入汽车内部紧凑空间，且能在车辆长时间运行中保持低能耗，例如用于实时监控车载网络信号，优化ECU性能，同时满足汽车对零部件小型化、轻量化以及节能的要求。医疗行业：医疗设备如呼吸机、心脏监测仪
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北漂老男人
Pulsarapache学习方法运维linux开发语言
ApachePulsar技术全景解析：架构设计、源码剖析与实战优化1.1消息队列与流处理基础一、消息队列与流处理的本质消息队列（MQ,MessageQueue）是一种典型的“生产者-中间件-消费者”模式。消息生产者将消息发送到队列，消费者异步拉取处理，解耦系统、削峰填谷、容错降压。流处理（StreamProcessing）强调对数据流的实时处理。数据不断产生并被持续处理，适合日志分析、实时监控、风
- 三维表面轮廓仪的维护保养是确保其长期稳定运行的关键
CHOTEST中图仪器
显微测量技术和微观形貌分析仪器轮廓尺寸测量系列轮廓仪白光干涉光学测量仪
三维表面轮廓仪是一种高精度测量设备，用于非接触式或接触式测量物体表面的三维形貌、粗糙度、台阶高度、纹理特征等参数。其主要基于光学原理进行测量。它利用激光或其他光源投射到被测物体表面，通过接收反射光或散射光，结合计算机图像处理技术，获取物体表面的三维坐标数据。这些数据可以进一步用于分析物体表面的形状、粗糙度、纹理等特征。广泛应用于材料科学、半导体制造、精密机械、生物医学、纳米技术等领域，是质量控制、
- 【论文阅读】【IEEE TCYB 2023】Edge-Guided Recurrent Positioning Network forSalient Object Detection in Opt
引言任务：光学遥感图像中显著目标检测论文地址：Edge-GuidedRecurrentPositioningNetworkforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码地址：前置知识一、摘要目前由于光学rsi中目标类型多样、目标尺度多样、目标方向众多以及背景杂乱，现有S
- 定制化CRM---基于odoo17开发的道与术
花好月圆春祺夏安
crmerpodoo17定制化
引言：在比特与原子间架起桥梁——制造业CRM的破局之道客户关系管理（CRM），这个诞生于信息时代的词汇，长久以来似乎与车间轰鸣、元件流转的制造业保持着一种微妙的距离。传统的CRM软件，擅长管理销售漏斗、追踪客户互动，但在面对制造业盘根错节的业务流程——从新品研发、客户准入、多维度报价，到复杂的信用控制、订单交付和跨系统协同——时，往往显得力不从心，如同一件剪裁精美的西装，却穿在了需要挥汗如雨的工程
- 设计模式的六大设计原则
WISHMELUCK1'
八股文设计模式里氏替换原则依赖倒置原则单一职责原则接口隔离原则迪米特法则合成复用原则
一、什么是设计模式设计模式是一套被反复使用、被多数人知晓的、代码设计经验的总结，它可以让代码更容易理解、提升代码可靠性以及更能够被复用。二、设计模式的六大原则单一原则“应该有且只有一个原因引起类的变更”，通俗来讲，一个类或接口尽可能只做一件事。如此，有以下好处：类和接口的复杂性降低，职责明确可读性好可维护性提高变更引起的风险降低，这也使开闭原则更容易实现开闭原则“可拓展，不修改（少修改）”子类替换
- 机器学习深度学习驱动在光子学设计中的应用与未来【专题培训会议邀您共探科技前沿】
软研科技
信息与通信信号处理量子计算人工智能
一、背景介绍在智能科技飞速发展的今天，光子学设计与智能算法的结合正成为科研创新的热点。深度学习、机器学习等算法在光子器件的逆向设计、超构表面材料设计、光学神经网络构建等方面展现出巨大潜力。二、会议亮点由北京软研国际信息技术研究院主办的“智能算法驱动的光子学设计与应用”专题培训会议，将深入探讨以下核心内容：光子器件的逆向设计：利用深度学习优化多参数光子器件设计。超构表面与超材料设计：智能算法在新型光
- 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
