- 研究生师兄谈SCI论文写作心得
华大基因学院
即将毕业的高产博士师兄(博士在读期间累计发表SCI论文11篇,其中第一作者或通讯作者论文10篇),受学院委托介绍一下论文写作经验,希望能对大家更快、更轻松发表学术论文提供些许帮助。一、文献阅读在开展课题前,阅读文献是一个不可或缺的环节,只有充分了解你要做的课题,才能得心应手地设计课题,进而快速的围绕计划开展研究、准备数据,方便后期撰写论文。实际上,很多小伙伴常常花费大量时间看各种文献,但还是往往不
- Pytorch学习记录-接近人类水平的GEC(使用混合机器翻译模型)
我的昵称违规了
五月第二周要结束了,接下来的三个月主要是文献阅读,准备8、9月的开题报告,技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面,读完之后找demo复现,然后应用。理论方面的论文也都是英文的8.NearHuman-LevelPerformanceinGrammaticalErrorCorrectionwithHybridMachineTranslation昨天一天没看论文,发现我文献阅读速度太
- 文献阅读(42)——使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)
柚子味的羊
文献阅读深度学习分类人工智能
使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)Deeplearningfordiabeticretinopathydetectionandclassificationbasedonfundusimages:AreviewIF=6.698/Q1文章目录使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)先验知识/知识拓展文章结构文章结果1.introduction方法1.眼底图像一般的分析pipeline2.
- 机器学习第二十五周周报 ConvLSTM
沽漓酒江
机器学习人工智能
文章目录week25ConvLSTM摘要Abstract一、李宏毅机器学习二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1降水预报问题的建模3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-预测结构4.文献解读4.1Introduction4.2创新点4.3实验过程4.3.1Moving-MNISTDataset4.3.2雷达回波数据集4.4结论三、基于pytorch实现ConvLST
- 机器学习第二十八周周报 PINNs2
沽漓酒江
机器学习人工智能
文章目录week28PINNs2摘要Abstract一、Lipschitz条件二、文献阅读1.题目数据驱动的偏微分方程2.连续时间模型3.离散时间模型4.结论三、CLSTM1.任务要求2.实验结果3.实验代码3.1模型构建3.2训练过程代码小结参考文献week28PINNs2摘要本文主要讨论PINN。本文简要介绍了Lipschitz条件。其次本文展示了题为Physics-informedneura
- 文献阅读:金鱼端脑细胞类型图谱揭示了空间结构和细胞类型进化的多样性
程序员
:::block-1文献介绍文献题目Atelencephaloncelltypeatlasforgoldfishrevealsdiversityintheevolutionofspatialstructureandcelltypes\研究团队AmitZeisel(以色列理工学院)、RonenSegev(本·古里安大学)\发表时间2023-11-01\发表期刊ScienceAdvances\影响因子
- 文献阅读-nomogram文章(七)
cHarden13
题目:DevelopmentandValidationofaRadiomicsNomogramforPreoperativePredictionofLymphNodeMetastasisinColorectalCancerlogistic回归;放射组学;结直肠癌;淋巴结转移ref:医学方:临床医生的逆袭:深入解析临床研究预测类文章思路,带你成为科研“大牛”!一.纳入病人纳入2007.2-2010.
- 【思维导图认证班】戴兰第四幅思维导图作业-日程规划
一为宝贝
我没有选择一日的时间来进行规划,而是以一个市级课题的完成来规划具体的步骤,因为这段时间都在集中做课题,没有安排其他的事情,所以没安排具体的时间。步骤分四部分:准备、撰写、查重和提交。准备又分为文献阅读准备和人员访谈准备;撰写分为结题报告、成果鉴定、成果要报。查重为知网,小于30%。提交分电子版和纸质版。心得:撰写前梳理整个课题的环节,撰写中边阅读文献边记录自己撰写的思路,撰写后按照思维导图傻瓜式准
- 200320复盘
呼噜噜_77b5
上午上课,完成皮肤病学习。下午文献阅读,洗了个澡,然后完成单词,听力,阅读,口语。晚上部分完成老板任务。总得来讲,时间大部分利用了,效率和质量有待提高。
- 文献阅读:Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces
Espresso Macchiato
文献阅读MambaTransformerSSSMS6SSM
文献阅读:Mamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpaces1.文章简介2.方法介绍1.StateSpaceModels2.SelectiveStateSpaceModels3.实验考察&结论1.简单问题上的验证2.实际场景效果1.语言模型2.DNA模型3.语音模型3.细节考察1.速度和内存考察2.消融实验4.结论&思考文献链接:ht
- 2019-7-20晨间日记
风雨兼程_007
今天是什么日子起床:0800就寝:2300天气:晴心情:美纪念日:无叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点:结束一年的学校生活,重整行装再出发!本月重要成果:文献阅读报告选对方向今日三只青蛙/番茄钟看望阿姨,学习人家的好习惯看看优秀的人的家庭是怎么样的从中学习,思考人生成功日志-记录三五件有收获的事务给儿子修玩具枪,让其有自豪感陪娃学习,共同见证人家的成长信任感,信赖这东西靠培养财务检视看清楚自
- Pytorch学习记录-GEC语法纠错
我的昵称违规了
Pytorch学习记录-GEC语法纠错01五月第一周要结束了,接下来的三个月主要是文献阅读,准备8、9月的开题报告,技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面,读完之后找demo复现,然后应用。理论方面的论文也都是英文的,国内这块做的真的不行啊……学习计划GEC概念AlibabaatIJCNLP-2017Task1:EmbeddingGrammaticalFeaturesintoL
- scanpy 教程 1:预处理和聚类 3k PBMCs
Tiger Z
程序人生
「写在前面」学习一个软件最好的方法就是啃它的官方文档。本着自己学习、分享他人的态度,分享官方文档的中文教程。软件可能随时更新,建议配合官方文档一起阅读。推荐先按顺序阅读往期内容:文献篇:1.文献阅读:SCANPY:大规模单细胞基因表达数据分析2.文献阅读:scverse项目为单细胞组学数据分析提供了计算生态系统目录1预处理2主成分分析3计算邻域图4嵌入邻域图5对邻域图进行聚类6寻找标记基因官网教程
- 文献阅读:金鱼端脑细胞类型图谱揭示了空间结构和细胞类型进化的多样性
Tiger Z
程序人生
文献介绍「文献题目」Atelencephaloncelltypeatlasforgoldfishrevealsdiversityintheevolutionofspatialstructureandcelltypes「研究团队」AmitZeisel(以色列理工学院)、RonenSegev(本·古里安大学)「发表时间」2023-11-01「发表期刊」ScienceAdvances「影响因子」13.6
- 文献阅读02-2022-12-15
不学无术吗
题目:recentadvancesinRNAstructurome摘要:RNAstructuresareessentialtosupportRNAfunctionsandregulationinvariousbiologicalprocesses.Recently,arangeofnoveltechnologieshavebeendevelopedtodecodegenome-wideRNAstr
- 2024.2.4周报
Nyctophiliaa
人工智能深度学习
目录摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、模型架构4、文献解读一、Introduction二、实验三、结论二、PINN一、PINN比传统数值方法有哪些优势二、PINN方法三、正问题与反问题总结摘要本周我阅读了一篇题目为DeepResidualLearningforImageRecognition的文献,文章的贡献是作者提出了残差网络的思想,且证明了更深层的残差网络具有比VGG网络更低的复杂度和更高的
- 一种通过增强的面部边界实现精确面部表示的多级人脸超分辨率
qq_43314576
人工智能机器学习深度学习
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读:一种通过增强的面部边界实现精确面部表示的多级人脸超分辨率二、使用步骤1、研究背景2、方法提出3、相关方法3.1、FSR网络结构3.2、多阶段FSR网络结构4、实验工作5、方法比较LSTM代码学习2.1、什么是LSTM2.2、LSTM的处理过程2.3、LSTM代码分析总结摘要本周主要阅读了2020C
- 基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法
qq_43314576
算法深度学习人工智能
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读:基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法1、研究背景2、方法提出方法模块3、试验4、文章贡献二、RNN代码学习2.1、什么是RNN2.2、RNN的处理过程2.3、RNN简单代码实现总结摘要本周主要阅读了2022CVPR的文章,基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法,该论文提出了一种通过挖掘场景文
- 2019-05-06文献阅读记录
一行白鹭上青天
2019-05-06阅读记录:题目:基于RS和GIS的桓仁县乡村聚落景观格局分析(2005年发表)期刊:测绘与空间地理信息Geomatics&SpatialInformationTechnology作者:于淼;李建东摘要:运用RS和GIS技术以及景观分析方法,以辽东山区桓仁县典型的6个乡镇乡村聚落为研究对象,选取乡村聚落斑块数、斑块面积、斑块密度、平均斑块面积、面积加权平均斑块分维数等5个景观指数
- 对于CNN的文献阅读和识别手写数字的复现
白小李
深度学习cnn神经网络
摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、引言4、CNN模型结构5、实验过程6、同GS算法的对比二、CNN识别手写数字1、两个性质2、图像卷积总结摘要在论文方面阅读了基于CNN网络对于大气湍流相位的提取,对CNN的结构网络和运行原理进行了学习,对CNN识别手写数字方面展开了编码,采用MINST数据集进行训练模型,并计划通过窗口就行可视化展现。Ireadthepaperonphaseextractiono
- 每日早晚都读书1000/101-专业文献阅读|《外国建筑历史图说》刘松茯教授编著 通过阅读 专业书籍 获得多元思维的处世之法
李廿
历史发展到今天,古代、近现代和当代,不同的时代反映了不同的建筑观。刘松茯教授作为建筑教育学方面的一名资深中国学者,撰写这本《外国建筑历史图说》,并按照古代、近现代和当代三个不同时期对外国建筑史进行多方位、多角度、多层面的归纳和解读。1,首先,建筑是一种时代气息的表达。建筑与时代的关联十分密切,脱离了时代,建筑的生命力也就枯竭了。农业社会,建筑是手工艺产品:工业社会,建筑是机械化产品:信息社会,建筑
- 【文献阅读笔记】去噪学生网络:DeSTSeg
迎着黎明那道光
文献阅读笔记视觉异常检测笔记异常检测视觉检测深度学习
2023CVPR领域:异常检测目标:图像输入数据文章目录1、模型2、方法3、实验4、引用5、想法1、模型模型分为三个模块,包括教师网络、去噪学生网络和分割网络。分为两个阶段进行训练,第一阶段训练去噪学生网络,第二阶段训练分割网络。2、方法去噪学生网络,主要解决的是异常过度泛化的问题,利用编码器-解码器架构实现去噪。在第一个阶段将合成异常图像输入,训练去噪学生网络输出无异常图像。使用合成异常图像的目
- 【文献阅读笔记】无监督异常检测遇到噪声数据:STKD
迎着黎明那道光
文献阅读笔记视觉异常检测笔记异常检测视觉检测深度学习
2022ICIP领域:异常检测目标:图像输入数据文章目录1、什么是噪声数据2、解决的措施3、模型4、方法5、消融实验6、引用7、想法1、什么是噪声数据在无监督异常检测设置中,用于训练的数据均是正常图片,但由于缺陷可能是细微的,因种种原因可能无法保障用于训练的数据集内均是正常图像,有可能混有异常图像。如果仍然按照原有的假设进行异常检测,将会影响检测性能。2、解决的措施通过迭代执行异常检测步骤和训练步
- <文献阅读>用转移熵通过微阵列的时间序列推断基因调控网络(inferring gene regulatory networks from microarray time series data ...
我们一起舔过铁栏杆
这篇文章是2007的时候发表在IEEE杂志上,并没有收录到PubMed里面。是韩国的学者开发出来的方法。具体来说,通过转移熵计算基因对的因果关系(causalrelations),也就是转移熵的值。转移熵不是负数,而且大小代表因果关系的强度。题目:Inferringgeneregulatorynetworksfrommicroarraytimeseriesdatausingtransferentr
- 生信技能树《GEO数据框挖掘》笔记
鹿枫堂
友情提示:一定要有R语言的基础,建议学习生信技能树的《生信人这样这样学R语言》之后(最好再把中级20题做完),再来学习本系列视频!总的来说,理解了R语言中级20题之后,这一块的内容学起来就轻松了很多。1.通读文献阅读及规律这一块儿主要就是在你感兴趣的文章里,找到其测序信息的GSE号,在GEO数据库中直接检索该文件号。2.了解GEO数据库比如我们对GSE42872这个测序结果比较感兴趣,我们现在GE
- 第二十九周:文献阅读笔记(ResMLP)+ pytorch学习(Resnet代码实现)
@默然
笔记pytorch学习人工智能python深度学习机器学习
第二十九周:文献阅读笔记(ResMLP)摘要Abstract1.ResMLP1.1文献摘要1.2文献引言1.3ResMLP方法1.3.1整体流程1.3.2残差多感知机层1.4实验1.4.1数据集1.4.2超参数设置1.4.3主要结果1.4.4监督设置1.4.5自监督设置1.4.5知识蒸馏设置1.5ResMLP的创新点2.pytorch学习(ResNet代码实现)2.1数据集2.2文件结构2.3下载
- 第二十八周:文献阅读笔记(弱监督学习)+ pytorch学习
@默然
笔记学习pytorch深度学习人工智能python
第二十八周:文献阅读笔记(弱监督学习)摘要Abstract1.弱监督学习1.1.文献摘要1.2.引言1.3.不完全监督1.3.1.主动学习与半监督学习1.3.2.通过人工干预1.3.3.无需人工干预1.4.不确切的监督1.5.不准确的监督1.6.弱监督学习的创新点2.pytorch学习2.1.对现有模型进行修改2.2.优化器的使用2.3.完整的模型训练套路总结摘要弱监督学习是一种机器学习方法,其训
- 第二十七周:文献阅读笔记
@默然
笔记
第二十七周:文献阅读笔记摘要AbstractDenseNet网络1.文献摘要2.引言3.ResNets4.DenseBlock5.Poolinglayers6.ImplementationDetails7.Experiments8.FeatureReuse9.代码实现总结摘要DenseNet(密集连接网络)是一种深度学习神经网络架构,由KaimingHe等人在2017年提出。相较于传统的卷积神经网
- 第二十九周:文献阅读笔记(DenseNet)+ pytorch学习
@默然
笔记pytorch学习
第二十九周:文献阅读笔记(DenseNet)+pytorch学习摘要Abstract1、DenseNet文献阅读1.1文献摘要1.2文献引言1.3DenseNets网络1.3.1残差网络1.3.2密集连接1.3.3实施细节1.4实验1.4.1数据集1.4.1.1CIFAR1.4.1.2SVHN1.4.2模型训练1.4.3CIFAR和SVHN的分类结果1.4.4ImageNet上的分类结果1.5总结
- 如何写出一篇合格且优秀的硕士毕业论文
Komorebi_9999
硕士毕业论文
一、软件、插件推荐谷歌浏览器、Edge浏览器(有自动翻译成中文的小插件)Scholarscope、EasyPubmed(浏览器插件,显示影响因子,被引用的次数,链接)知云文献翻译(文献阅读软件)EndnoteX9(插入参考文献,比较人性化,自己自动调整顺序)ZhiMap(公众号、思维导图)二、论文前期准备1.梳理论文结构,用ZhiMap这类工具做一个思维导图。2.实验的结果分析可以先整理一个PPT
- 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