- Deepseek Api 对话补全(Chat Completion)、补全(Completion)、FIM补全(Fill-in-Middle,Beta)区别
Dontla
人工智能大模型LLMdeepseek
文章目录1.对话补全(ChatCompletion)2.补全(Completion)3.FIM补全(Fill-in-Middle,Beta)主要对比使用建议DeepSeekAPI中的不同接口针对不同场景设计,主要区别如下:1.对话补全(ChatCompletion)输入结构:使用messages数组,包含多轮对话消息(用户/助理角色)。上下文处理:自动维护对话历史,适合多轮交互。适用场景:聊天机器
- Aspect执行时目标方法参数设置完成了吗?
阿湯哥
spring
在SpringAOP中,Aspect的通知(如@Before、@Around)确实是在方法入参设置完成之后执行的。以下是详细的解释:参数绑定的时机:当通过代理对象调用目标方法时,Spring会先解析方法的参数(例如,从请求、上下文或调用方传入的值),并将其正确绑定到方法的参数列表中。这一过程发生在Aspect的通知代码执行之前。不同通知类型的执行顺序:@Before通知:在目标方法执行前触发,但此
- Spring Boot启动过程?
点滴~
面试springspringboot后端java
目录1.启动入口2.SpringApplication初始化3.准备环境4.创建应用上下文(ApplicationContext)5.准备应用上下文6.刷新应用上下文7.启动Web服务器(若为Web应用)8.发布ApplicationStartedEvent事件9.执行Runner10.发布ApplicationReadyEvent事件1.启动入口SpringBoot应用的启动从main方法开始,
- Linux--DNS 域名解析服务
lwww20
linux运维服务器
目录一、DNS解析1.1DNS定义及作用1.2DNS服务器的分布1.3DNS使用的协议及端口号1.4DNS服务器平时可用地址1.5、DNS服务器类型1.6查询方式(两种)1.7域名代理商二、域名2.1域名体系结构图三、DNS域名解析过程3.1正向解析过程四、Bind服务器端配置文件4.1DNS服务搭建4.2DNS主从服务器及自动同步4.3DNS分离解析实验一、DNS解析1.1DNS定义及作用DNS
- 字节的豆包和Kimi 的优劣势对比
eso1983
javapython算法
字节豆包、Kimi(月之暗面)和深度求索(DeepSeek)三款AI助手的对比分析,涵盖核心技术、功能特性、优劣势及适用场景.1.核心能力对比维度豆包(字节跳动)Kimi(月之暗面)DeepSeek(深度求索)技术基础基于字节自研云雀大模型,多模态能力突出,依托抖音/头条数据生态。Moonshot自研长文本大模型,专注超长上下文理解。自研模型聚焦复杂逻辑推理与代码生成,垂直领域优化。长文本处理支持
- Python:版本信息
微步_ym
PythonPython版本信息
官方下载链接:https://www.python.org/downloads/Python3.xPython版本号发布日期Python3.7.3March25,2019Python3.4.10March18,2019Python3.5.7March18,2019Python3.7.2Dec.24,2018Python3.6.8Dec.24,2018Python3.7.1Oct.20,2018Py
- 02DevOps基础环境准备
梁萌
DevOpsDevOpsCICDdocker
准备两台Linux的操作系统,最简单的方式就是在本机上使用虚拟机搭建两个操作系统(实际生产环境是两台服务器,虚拟机的方式用于学习使用)我搭建的两台服务器的ip分别是192.168.1.10、192.168.1.11192.168.1.10服务器用于安装docker、Gitlab、Jenkins。192.168.1.11服务器用于自动化应用发布和运行应用。设备拓扑图VMware下Centos7安装步
- 视觉SLAM十四讲 第7讲 (3) 相机运动估计 2D-2D/3D-2D/3D-3D
LYF0816LYF
slamlearning3d计算机视觉算法slam
相机运动估计2D-2D/3D-2D/3D-3D1.2D-2D:对极约束2.三角测量3.3D-2D:PnP3.1直接线性变换DLT3.2P3P3.3最小化投影误差求解PnP4.3D-3D:ICP4.1SVD方法4.2非线性优化方法5.总结若已经有匹配好的点对,要根据点对估计相机的运动,可以分为以下三种情况:2D-2D:即点对都是2D点,比如单目相机匹配到的点对。我们可以用对极几何来估计相机的运动。在
- LangChain入门:使用Python和通义千问打造免费的Qwen大模型聊天机器人
闯江湖50年
langchainpython机器人人工智能
前言LangChain是一个用于开发由大型语言模型(LargeLanguageModels,简称LLMs)驱动的应用程序的框架。它提供了一个灵活的框架,使得开发者可以构建具有上下文感知能力和推理能力的应用程序,这些应用程序可以利用公司的数据和APIs。这个框架由几个部分组成。LangChain库:Python和JavaScript库。包含了各种组件的接口和集成,一个基本的运行时,用于将这些组件组合
- cv2.solvePnP 报错 求相机位姿
AI算法网奇
3d渲染python基础数码相机
目录报错信息及解决:cv2.solvePnP使用例子:报错信息及解决:File"/shared_disk/users/lbg/project/human_4d/nlf_pose/render_demo_pkl2_cal.py",line236,insuccess,rotation_vector,translation_vector=cv2.solvePnP(vertices,vertices2d,
- 第76节 绘制文字(fillText 和 stroke)
川石课堂软件测试
harmonyos鸿蒙鸿蒙系统华为华为云
在HarmonyOS中,使用TS(TypeScript)语法进行画布(Canvas)开发时,fillText和strokeText是两个常用的方法,分别用于填充文本和绘制文本边框。以下是这两个方法的详细用法:fillText方法fillText方法用于在画布上绘制填充文本。语法:fillText(text:string,x:number,y:number,maxWidth?:number):voi
- 从2D到3D:电商技术的飞跃,开启沉浸式购物之旅
mirrornan
3D行业资讯3d3D可视化vr3d数字化电商
在数字化浪潮的推动下,电商行业正经历着前所未有的变革。从传统的2D图片展示到如今的3D立体呈现,技术的革新不仅重塑了消费者的购物体验,更为电商营销开辟了全新的可能性。接下来将深入探讨电商融合3D技术的最新趋势,揭示这一变革背后的驱动力,以及它如何助力品牌实现差异化营销,开启电商行业的新篇章。一、3D技术在电商中的应用1、3D商品展示:借助3D建模技术,商家可以创建高度逼真的产品模型,消费者可以72
- ollama api 中 api/generate 和 api/chat 的区别
喜-喜
人工智能ollama人工智能
在Ollama中,api/generate和api/chat这两个API端点都与文本生成相关,但它们在功能、使用场景和交互方式等方面存在明显区别:功能特点api/generate它是一个相对基础的文本生成端点,主要用于根据给定的提示信息生成一段连续的文本。这个端点会基于输入的提示,按照模型的语言生成能力输出一段完整的内容,更侧重于单纯的文本生成任务。生成过程不依赖于上下文的历史对话信息,每次请求都
- 【RAG系列】知识加工的艺术 - 文档预处理实战手册
什么都想学的阿超
原理概念#深度学习深度学习RAG人工智能
知识加工的艺术-文档预处理实战手册原始文档文档拆分结构化数据非结构化数据表格处理器文本分割器格式化CSV语义分块知识图谱一、文本拆分的积木法则1.1机械分割vs语义理解固定窗口上下文感知段落拆分...模型参数量达到175B时...语义拆分模型参数量......175B时表现分割策略对比方法优点缺点代码示例固定窗口O(1)时间复杂度割裂技术术语text.split("\n\n")滑动窗口保留局部上下
- Web网页开发——水果忍者
大道归简
AI模型探索前端javascripthtml
1.介绍复刻经典小游戏——水果忍者2.预览3.代码FruitNinjaWebDemobody{margin:0;padding:0;overflow:hidden;background-color:#333;font-family:Arial,sans-serif;touch-action:none;}#gameCanvas{background-color:#87CEEB;display:blo
- 策略模式结合springboot开发
别告诉我有BUG
设计模式java设计模式
策略模式介绍策略模式是什么?策略模式是依赖接口多实现的一种设计模式,通一接口的方法通过不同的实现方式呈现接口的多态。策略模式中上下文对象,上下文对象封装了接口的具体实现,与一些逻辑,是提供服务与实际的服务底层逻辑相互分离。结合springboot实现策略模式1、创建公共接口类2、构建类去实现这个公共接口,实现类可以有多个3、构建上下文对象类,去封装实现的逻辑(可以通过注入的方式创建接口实现类)4、
- 使用Google Cloud Vertex AI构建RAG匹配引擎
vaidfl
python
技术背景介绍RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合信息检索和生成技术的框架。在GoogleCloudPlatform的VertexAI中,我们可以利用MatchingEngine来快速高效地从大规模的数据集中检索相关文档或上下文。利用预先创建的索引,RAG能够根据用户提供的问题检索到最有用的信息,并辅助生成更精确的回答。核心原理解析RAG匹配引擎在Verte
- RAG技术落地:核心痛点与应对策略全面解析
山风wind
人工智能人工智能LLMAIGCRAG
RAG技术落地:核心痛点与应对策略全面解析RAG技术落地:核心痛点与应对策略全面解析一、技术实现层的四大挑战二、数据质量管理的生死线三、产业落地的软性痛点四、未来技术演进方向RAG技术落地:核心痛点与应对策略全面解析检索增强生成(RAG)技术凭借其提升内容精准性与上下文关联的优势,成为大规模语言模型应用的热点方向。但在实际落地过程中,开发者和企业仍面临技术实现、数据管理、用户体验等多维度挑战。以下
- 设计模式-(状态模式,策略模式,代理模式,责任链模式)
*^O^*—*^O^*
设计模式状态模式策略模式
状态模式概念:用于管理一个对象在不同状态下的行为变化。它允许对象在内部状态改变时改变其行为,从而让对象看起来像是改变了其类。状态模式的核心思想是将状态封装到独立的类中,每个状态类都定义了在该状态下对象的行为状态模式主要涉及以下角色:Context(上下文):定义了客户端需要的接口,并维护一个对当前状态对象的引用。State(状态接口):定义了一个接口,用于封装与状态相关的行为。ConcreteSt
- 从卡顿到丝滑:火山引擎DeepSeek-R1引领AI工具新体验
不苒
人工智能火山引擎
方舟大模型体验中心全新上线,免登录体验满血+联网版DeepSeekR1模型及豆包最新版模型:https://www.volcengine.com/experience/ark?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=GO9H7M38告别DeepSeek卡顿,探索火山引擎DeepSeek-R1的丝滑之旅在AI辅助工具日益普及的今天,DeepSeek作为众多开发者
- html5代码_HTML5篇(一)
weixin_39713317
html5代码html5标签属性大全
html5是html最新的修订版本,2014年10月由万维网联盟(W3C)完成标准制定。其设计目的是为了在移动设备上支持多媒体,当前大部分现代浏览器已经具备了某些HTML5支持。如上图,html5的新增的api,如在翻页时的动画效果、右上角的音频播放等,便利开发的同时也提升了用户体验。html5新特性:用于绘画的canvas元素用于媒介回放的video和audio元素对本地离线存储的更好的支持新的
- canvas保存图片
初晨未凉
javascript前端开发语言
需求:上面有几个按钮,其中有一个切换是图片用v-if会导致图片加载慢实现方法:一进来就加载,通过监听元素显示,用于控制canvas的宽高,从而达到隐藏的效果组件dowolad.vue保存二维码exportdefault{props:['show'],data(){return{show:true,canvasId:'myCanvas',imagePath:'',canvaseAttr:{width
- DeepSeek-V3:最强开源MoE模型的技术解析与使用指南
认识祂
deepseek开源deepseek
目录引言模型概览架构创新:负载均衡策略与训练目标预训练:追求极致的训练效率后训练:从DeepSeek-R1进行知识蒸馏模型下载评估结果基础模型标准基准测试上下文窗口聊天模型标准基准测试(大于67B的模型)开放式生成评估如何使用在线聊天与API平台本地运行指南模型权重转换推理示例使用DeepSeek-InferDemo使用SGLang使用LMDeploy许可证引用联系我们1.引言我们隆重推出Deep
- ChatGPT版本差异分析大全
爱吃青菜的大力水手
chatgpt人工智能
1.核心功能差异多模态支持:GPT-4o支持文本、图像和音频的多模态输入与处理,适合需要结合多种媒体形式的任务(如设计、多媒体内容生成)。o1系列(o1-preview/o1-mini)仅支持纯文本处理,但专注于深度推理和分析。GPT-3.5是早期版本,仅支持文本,且性能和上下文理解能力较弱。2.推理与准确性o1系列在复杂推理任务中表现卓越:通过CoT(链式推理)技术分解复杂问题,在医学临床案例测
- spring security面试题
「已注销」
springjava后端
1、springsecurity所谓的全局上下文是如何实现的?ThreadLocal2、了解springsecurity哪些核心组件,并介绍?AuthenticationManagerBuilder@Configuration@EnableWebSecuritypublicclassWebSecurityConfigextendsWebSecurityConfigurerAdapter{@Over
- React 进阶阶段学习计划
夜游猿
Reactreact.js学习前端javascript
React进阶阶段学习计划目标掌握自定义Hooks的创建和使用。深入理解上下文(Context)和Redux的高级用法。学会服务端渲染(SSR)。深入探讨性能优化技巧。学习内容自定义Hooks创建和使用自定义Hooks自定义Hooks:用于提取组件逻辑,使代码更加模块化和复用。示例://useFetch.jsimport{useState,useEffect}from'react';functio
- Kubernetes (K8S) 高效使用技巧与实践指南
挣扎与觉醒中的技术人
kubernetes容器云原生网络
Kubernetes(K8S)作为容器编排领域的核心工具,其灵活性和复杂性并存。本文结合实战经验,从运维效率提升、生产环境避坑、核心功能应用等维度,总结高频使用技巧与最佳实践,分享如何快速掌握K8S。一、kubectl高效操作技巧1.自动补全与上下文切换kubectl是操作K8S的核心命令行工具,通过以下配置可大幅提升操作效率:#Bash自动补全source快速切换目标集群。2.YAML模板生成与
- RDMA原理
完颜振江
网络服务器运维RDMA
RDMA(远程直接内存访问)技术通过绕过操作系统内核和CPU干预,实现高效的低延迟数据传输。以下是对其原理的系统性解析:1.核心原理零拷贝(Zero-copy):数据直接在应用内存与网卡间传输,无需内核缓冲区的复制。内核旁路(KernelBypass):应用程序通过用户态驱动直接操作网卡,减少上下文切换开销。CPU卸载(CPUOffload):数据传输由支持RDMA的智能网卡(RNIC)处理,释放
- RAG技术全面解析:从原理到实践中的20个关键问题
大F的智能小课
大模型理论和实战人工智能深度学习算法语言模型
一、基础概念与原理1.RAG是什么?与传统生成模型的区别是什么?RAG定义检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种结合检索技术与生成模型的技术。其核心流程是:用户提问后,系统从外部知识库(如文档、数据库)中检索相关文档片段;将检索结果作为上下文输入大语言模型(LLM);LLM基于上下文生成最终答案。与传统生成模型的对比维度传统生成模型(如GPT-3)
- Pytorch(5): LeNet,ResNet,RNN,LSTM代码
weixin_51182518
rnn卷积深度学习python
1、LeNet5与ResNet18实战第一部分:LeNet5代码:importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassLenet5(nn.Module):def__init__(self):super(Lenet5,self).__init__()self.conv_unit=nn.Sequential(nn.Conv2d
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C