- vLLM 优化与调优:提升模型性能的关键策略
强哥之神
人工智能深度学习计算机视觉deepseek智能体vllm
在当今人工智能领域,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,而优化和调优这些模型的性能成为了至关重要的任务。vLLM作为一种高效的推理引擎,提供了多种策略来提升模型的性能。本文将深入探讨vLLMV1的优化与调优策略,帮助读者更好地理解和应用这些技术。抢占式调度(Preemption)由于Transformer架构的自回归特性,有时键值缓存(KVcache)空间不足以处理所有批量请求。在这种情况下,vL
- Hive 事务表(ACID)问题梳理
文章目录问题描述分析原因什么是事务表概念事务表和普通内部表的区别相关配置事务表的适用场景注意事项设计原理与实现文件管理格式参考博客问题描述工作中需要使用pyspark读取Hive中的数据,但是发现可以获取metastore,外部表的数据可以读取,内部表数据有些表报错信息是:AnalysisException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveExcept
- 使用FinancialDatasets工具包进行财务数据分析
Zbb159
数据分析数据挖掘
##技术背景介绍在现代金融分析中,获取准确且及时的财务数据是至关重要的。FinancialDatasets提供了一个强大的API,可以获取超过16,000个股票的财务数据,时间跨度超过30年。通过与OpenAI的集成,我们能够创建智能化的财务分析助手,为投资者提供深度的市场洞察。##核心原理解析FinancialDatasets工具包通过RESTAPI接口访问财务数据,为每个公开交易的公司提供详细
- 让你的 AI 更聪明,这 7 个开源 MCP 项目不要错过
霍格沃兹测试开发学社
人工智能人工智能测试用例开发语言selenium驱动开发开源python
你还在用AI只是写写文档、改改代码?那你真的小看它了。现在,通过一套叫MCP(ModelControlPlane)的系统,AI不再只是“语言模型”,而是能直接操作网页、调用工具、自动化执行复杂任务的“智能助手”!今天整理了7个超实用的开源MCP项目,让你的AI立刻“开挂”。01|PagePublisherMCP:HTML页面一键上线还在发愁怎么把AI生成的HTML页部署上线?PagePublish
- Python爬虫实战:使用最新技术爬取头条新闻数据
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言scrapy音视频
一、前言:Python爬虫在现代数据获取中的重要性在当今信息爆炸的时代,数据已经成为最宝贵的资源之一。作为数据获取的重要手段,网络爬虫技术在各个领域发挥着越来越重要的作用。Python凭借其简洁的语法、丰富的库生态系统和强大的社区支持,已经成为网络爬虫开发的首选语言。本文将详细介绍如何使用Python及其最新的爬虫技术来爬取头条新闻数据。我们将从基础概念讲起,逐步深入到高级技巧,最后给出完整的爬虫
- Python爬虫实战:爬取ETF基金持仓变化
Python爬虫项目
python爬虫开发语言信息可视化数据分析
1.项目背景ETF(Exchange-TradedFund,交易型开放式指数基金)作为一种在交易所上市交易的基金,其持仓信息对于投资者具有重要参考价值。了解ETF的持仓变化,可以帮助投资者判断市场趋势和资金流向。本文将通过Python爬虫技术,自动化地获取ETF基金的持仓变化数据,进行存储和分析。2.技术选型与环境准备2.1技术选型编程语言:Python3.8+爬虫框架:Scrapy数据解析:Be
- SpringBoot+Mybatis+MySQL+Vue+ElementUI前后端分离版:整体布局、架构调整(二)
喜欢敲代码的程序员
前后端分离SpringBootSpringspringbootmybatismysqlvue.jselementui
目录一、前言二、后端调整1.实体类调整2.菜单相关接口3.用户相关接口4.新增工具类5.新增菜单树返回类6.配置类、拦截器三、前端调整1.请求调整2.页面布局、样式调整1.user.vue2.index.vue3.请求拦截四、开发过程中的问题五、附:源码1.源码下载地址六、结语一、前言此文章在上次的基础上进行了部分调整,并根据用户体验(我自己)确认了页面整体布局和数据呈现,暂定就先这样,后续有需要
- C语言指针进阶完全指南:从多级指针到函数指针的深度探索
给老吕螺丝
#C语言c语言开发语言
掌握指针基础后,你将开启C语言真正的力量之门。本文通过实战代码示例和内存布局图解,带你系统攻克指针进阶技术。一、指针核心回顾与进阶重点核心概念:指针本质:存储内存地址的变量间接访问:通过地址操作数据指针大小:64位系统固定8字节(与类型无关)进阶重点:多级指针:处理复杂间接关系动态内存管理:精准控制内存生命周期函数指针:实现代码抽象与回调复杂结构:构建链表等动态数据结构二、多级指针:指针的指针内存
- Go - 项目收藏
1、谷歌官方维护了一个基于go语言的开源项目列表:https://github.com/golang/go/wiki/Projects2、[知乎网]有哪些值得学习的Go语言开源项目?3、[知乎用户:hackstoic]看过awesome-go项目,汇总了很多go开源项目。但是awesome-go收集了太全了,而且每个项目没有描述。因此我自己根据go语言中文社区提供的资料,还有互联网企业架构设计中的
- 从零构建智能ai语音助手:ESP32s3+Python+大语言模型实战指南
从零构建智能ai语音助手:ESP32s3+Python+大语言模型实战指南一、项目概述大家好!今天给大家带来一个干货满满的实战项目——基于ESP32S3硬件和Python后端的智能语音助手系统。这个项目将物联网技术与AI技术完美结合,打造一个可以实时对话、意图识别的智能语音交互系统。相比传统的离线语音系统只能识别固定命令词,我们这套系统可以:实现自然语言理解,支持多种表达方式无需预设固定命令词,更
- 穿透硅层:模电数电如何重塑你的编程基因
还债大湿兄
模电数电
“不理解电子运动的程序员,永远在数字世界的表层流浪。”——吉恩·阿姆达尔(IBM360系统架构师)一、晶体管级视角:代码的物理载体1.CPU指令执行的硬件真相关键模电参数:阈值电压Vth:决定晶体管开关的电压临界点(典型值0.7V)跨导gm:栅压控制电流的能力(单位mS)米勒电容Cgd:限制开关速度的核心因素2.存储器操作的电子原理DRAM存储单元刷新过程://硬件级刷新伪代码voiddram_r
- 视觉算法之卷积神经网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- nRF52832 低功耗设计与优化
mftang
zephyr架构蓝牙应用笔记NordicMCU系列笔记ZephyrRTOSzephyr架构蓝牙应用笔记
目录概述1技术背景2优化策略2.1系统级电源管理2.2时钟系统优化2.3GPIO配置优化3蓝牙协议栈优化3.1连接参数优化3.2广播优化4电源管理实践4.1功耗状态转换图4.2典型功耗分布5低功耗设计最佳实践5.1事件驱动架构5.2定时任务管理5.3数据批处理6高级优化技术6.1电压调节优化6.2RAM保持策略6.3动态功耗分析7功耗测量与验证8常见问题解决8.1功耗高于预期8.2唤醒延迟过长8.
- 卷积神经网络架构的演进:从AlexNet到EfficientNet
t0_54manong
大数据与人工智能cnn架构人工智能个人开发
在过去的8.5年里,深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年,AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%,而如今,借助EfficientNet架构和师生训练法,我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络(CNN)架构的演变,深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前,我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图(滤波器
- Spring Security:认证与授权的实现原理及实践
SpringSecurity是Spring生态中强大的安全框架,用于为Java应用提供认证(Authentication)和授权(Authorization)功能。根据2024年StackOverflow开发者调查,SpringBoot是Java开发者中最流行的框架,约60%的Java开发者使用它构建微服务,而SpringSecurity是其首选安全解决方案。本文深入剖析SpringSecurit
- 第二十八:Fiddler抓包-抓取Android7.0以上的Https包(三)-夜神模拟器+Xposed+JustTrustMe
卢卡平头哥
Fiddlerfiddlerhttpsandroid
一.简介1.二次加密:有的APP,在涉及到关键数据通信时,会将正文二次加密后才通过HTTPS发送1.1.抓包抓到的是一堆二进制base642.自带HTTPClient:像支付宝那样的变态,自己带一个基于so的HTTPClient库2.1.对于关键数据,都不走URLConnection和OkHttp,而是走自己的HTTPClient库2.2.甚至一些
- 【GESP】C++二级真题 luogu-B4357 [GESP202506 二级] 幂和数
CoderCodingNo
c++开发语言
GESPC++二级,2025年6月真题,多重循环,难度★✮☆☆☆。个人认为,对于低年级的2级考生来说,相对较难。题目题解详见:【GESP】C++二级真题luogu-B4357[GESP202506二级]幂和数|OneCoder【GESP】C++二级真题luogu-B4357[GESP202506二级]幂和数|OneCoderGESPC++二级,2025年6月真题,多重循环,难度★✮☆☆☆。个人认为
- Python 领域 pytest 的测试用例的可维护性设计
Python领域pytest的测试用例的可维护性设计关键词:pytest、测试用例、可维护性、测试框架、自动化测试、测试设计模式、重构摘要:本文深入探讨了如何在Python测试框架pytest中设计可维护的测试用例。我们将从测试用例可维护性的核心原则出发,分析pytest的特性和最佳实践,介绍多种提高测试代码可维护性的设计模式和技巧。文章包含实际代码示例、项目实战案例以及可维护性评估指标,帮助开发
- Hera调度系统运行时架构源码分析
Code Monkey’s Lab
源码分析Java架构hera调度系统
目录一、Hera启动过程二、Master节点启动流程三、Worker节点启动流程四、心跳机制实现五、任务调度执行流程六、架构特点总结在笔者的职业生涯中,Hera调度系统是使用过的所有开源调度系统中最符合用户操作习惯、最贴近业务实际需求的一款产品——没有之一。若论产品成熟度与用户体验,或许只有部分大厂自研的调度平台才能与之比肩。与DolphinScheduler等主流开源调度系统相比,Hera的设计
- FastAPI依赖注入:构建高可维护API的核心理念与实战
源滚滚AI编程
fastapilog4j
依赖注入(DependencyInjection,DI)作为FastAPI的核心设计模式,通过解耦组件依赖关系、提升代码复用性和可测试性,已成为现代API开发的基石。本文将深入解析其工作原理、高级特性及企业级应用场景。一、依赖注入的核心价值解耦与模块化将数据库连接、认证逻辑等基础设施与业务逻辑分离,避免代码冗余。示例:路由函数无需手动创建数据库连接,通过Depends(get_db)自动注入[ci
- 【AI大模型】PyTorch Lightning 简化工具
我爱一条柴ya
学习AI记录人工智能pytorchpythonaiAI编程
PyTorchLightning是一个轻量级的PyTorch封装库,它通过抽象训练循环的工程细节,让研究人员可以专注于模型设计和实验。以下是PyTorchLightning的核心概念和实战指南。核心优势基础使用:三步搭建训练流程1.定义LightningModuleimporttorchimporttorch.nnasnnimportpytorch_lightningasplfromtorchme
- 【AI大模型】Transformer架构位置编码
我爱一条柴ya
学习AI记录人工智能神经网络aiAI编程
Transformer架构中的位置编码(PositionalEncoding)是其核心设计之一,用于解决一个关键问题:Self-Attention机制本身对输入元素的顺序是“无感知”的(permutationinvariant)。问题:为什么需要位置编码?Self-Attention的本质缺陷:Self-Attention通过计算所有元素对之间的关联来工作。然而,它只关心元素是什么(x_i的内容)
- 【AI大模型】深入解析预训练:大模型时代的核心引擎
我爱一条柴ya
学习AI记录深度学习人工智能aipythonAI编程算法
预训练已成为现代人工智能,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式,催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质:为何需要它?核心问题:数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据,获取成本极高(时间、金钱、专业知识)。对于复杂任务(如理解语义、生成文本),标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
- 如何设计可扩展的后端系统架构?
破碎的天堂鸟
学习教程系统架构
设计可扩展的后端系统架构需综合考虑核心原则、架构模式、扩展策略、数据存储、容错机制及监控体系。以下是基于行业实践的详细指南:一、可扩展架构的核心原则无状态性(Statelessness)服务不保存客户端状态,请求可被任意实例处理,便于水平扩展。实现:通过负载均衡器(如Nginx、HAProxy)分发请求至多个无状态实例。松散耦合(LooseCoupling)模块间通过API或消息队列通信,减少依赖
- 【车载测试之CAPL编程系列】:【16】函数定义(2)
车载测试CAPL编程系列:CAPL中的函数定义(2)目录函数定义的基本形式参数类型与返回值函数重载(Overload)返回值限制:不能返回数组AI总结函数定义的基本形式CAPL函数定义具有灵活性,可根据需求设计无返回值、无参数的函数。无返回值、无参数的函数返回值类型:若函数无返回值,可声明为void,且void关键字可省略(CAPL特性,区别于C语言)。参数:允许无参数,但必须保留空括号()。示例
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(151)
胖头鱼爱算法
#mllm_arxiv语言模型人工智能自然语言处理论文阅读论文笔记
ANovelMLLM-basedApproachforAutonomousDrivinginDifferentWeatherConditions➡️论文标题:ANovelMLLM-basedApproachforAutonomousDrivinginDifferentWeatherConditions➡️论文作者:SondaFourati,WaelJaafar,NouraBaccar➡️研究机构:
- 语言模型 RLHF 实践指南(一):策略网络、价值网络与 PPO 损失函数
在使用ProximalPolicyOptimization(PPO)对语言模型进行强化学习微调(如RLHF)时,大家经常会问:策略网络的动作概率是怎么来的?价值网络的得分是如何计算的?奖励从哪里来?损失函数怎么构建?微调后的旧轨迹还能用吗?这篇文章将以语言模型强化学习微调为例,结合实际实现和数学公式,深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络:如何计算动作概率?策略网络πθ(a∣s)\pi_\t
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(152)
胖头鱼爱算法
#mllm_arxiv语言模型人工智能自然语言处理论文笔记论文阅读
VidComposition:CanMLLMsAnalyzeCompositionsinCompiledVideos?➡️论文标题:VidComposition:CanMLLMsAnalyzeCompositionsinCompiledVideos?➡️论文作者:YunlongTang,JunjiaGuo,HangHua,SusanLiang,MingqianFeng,XinyangLi,RuiM
- 如果让计算机理解人类语言- One-hot 编码(One-hot Encoding,1950s)
如果让计算机理解人类语言-One-hot编码(One-hotEncoding,1950s)flyfish如果让计算机理解人类语言-One-hot编码(One-hotEncoding,1950s)如果让计算机理解人类语言-词袋模型(BagofWords,BoW,1970s)如果让计算机理解人类语言-Word2Vec(WordtoVector,2013)如果让计算机理解人类语言-Qwen3Embedd
- 大模型中标斩获3项第一!
百度智能云
今年1-4月,百度智能云在主流大模型厂商中一举拿下三项第一!数量最多!中标项目数量7个!行业最全!覆盖最多行业6个!金额最高!中标金额总数最高5600万+南方电网、泰康保险、北京车网、中华总工会、上海城投污水处理有限公司等行业头部客户,纷纷与百度智能云达成合作,体现出大模型技术在政策、市场的双轮驱动下的强劲增长态势。百度智能云将继续深化与行业客户合作,共同探索大模型技术在各行业的应用场景,推动行业
- 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