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呆码科技
gpt人工智能
引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
- 线性代数 第七讲 二次型_标准型_规范型_坐标变换_合同_正定二次型详细讲解_重难点题型总结
二叉树果实
线性代数线性代数
文章目录1.二次型1.1二次型、标准型、规范型、正负惯性指数、二次型的秩1.2坐标变换1.3合同1.4正交变换化为标准型1.5可逆线性变换和正交变换1.6二次型化标准形,二次型化规范形的联系思考1.8两个二次型联系的思考1.9对于配方法问题的深入思考2.二次型的主要定理3.正定二次型与正定矩阵4.重难点题型总结4.1配方法将二次型化为标准型4.2正交变换法将二次型化为标准型4.3规范型确定取值范围
- 数字水印算法分类以及区别(含有变换域python代码链接)
Nefelibat
数字水印数字水印变换域
目录看代码前需要知道的理论知识使用场景分类水印算法运行名词解释历史信息的两个丢失其他抗打印水印数字水印技术变换域算法。去github上下载了一个用python写的源码:https://codeload.github.com/Messi-Q/python-watermark/zip/master然后自己跑了一下,该代码包括两个部分。一个是图像数字水印代码实现,一个是PDF数字水印代码实现。看代码前需
- 基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现(附带Matlab源码)
心之飞翼
算法matlab计算机视觉Matlab
基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现(附带Matlab源码)图像去雨是计算机视觉领域的一个重要问题,它的目标是从雨滴造成的图像中恢复出原始的清晰图像。本文将介绍一种基于Hough变换和分数阶变分PDE(PartialDifferentialEquation)的图像去雨算法,并提供相应的Matlab源代码。算法步骤如下:导入图像首先,我们需要导入包含雨滴的图像。可以使用Matlab
- 25/1/22 算法笔记<ROS2> TF变换
青椒大仙KI11
笔记
TF(Transform)是ROS(RobotOperatingSystem)中的一个核心功能,用于管理和发布坐标系之间的变换关系。TF的主要作用是描述机器人系统中各个部分(如传感器、执行器、底盘等)之间的位置和姿态关系,从而实现数据的统一和模块化。静态TF(StaticTransform)是ROS(RobotOperatingSystem)中用于描述两个坐标系之间固定不变的变换关系的一种机制。静
- TRELLIS文本或图像生3d模型一键整合包win版本,省去繁琐安装、效果超Wonder3D,对硬件要求更低速度更快16g N卡可流畅运行
struggle2025
计算机视觉人工智能深度学习图像处理集成学习AI作画
一、介绍:TRELLIS文生、图生3d模型软件介绍,目前只开放了图生3D(文末提供整合包下载)TRELLIS是一个大型3D资产生成模型。它接受文本或图像提示,并生成各种格式的高质量3D资产,如辐射场、3D高斯和网格。TRELLIS的基石是一种统一的结构化LATent(SLAT)表示法,允许解码到不同的输出格式,以及为SLAT定制的校正流变换器作为强大的后端。我们提供大规模预训练模型,参数高达20亿
- OpenCV 笔记(25):图像的仿射变换
Java与Android技术栈
opencv笔记人工智能计算机视觉
1.几何变换图像的几何变换是指将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置,其实质是改变像素的空间位置,估算新空间位置上的像素值。几何变换不改变图像的像素值,只是在图像平面上进行像素的重新安排。以下是常用的几种几何变换:旋转:将图像旋转指定角度。缩放:按缩放因子调整图像大小,使其变大或变小。平移:将图像从当前位置移动到新位置。错切:沿特定轴倾斜图像。仿射变换:一个更广泛的类别,包括单个变换
- Kotlin Bytedeco OpenCV 图像图像49 仿射变换 图像裁剪
深色風信子
kotlinopencv仿射变换图像裁剪bytedecojavacpp
KotlinBytedecoOpenCV图像图像49仿射变换图像裁剪1添加依赖2测试代码3测试结果在OpenCV中,仿射变换(AffineTransformation)和透视变换(PerspectiveTransformation)是两种常用的图像几何变换方法。变换方法适用场景仿射变换简单的几何变换(平移、旋转、缩放、剪切)。透视变换改变图像视角和模拟3D投影效果。变换方法解释特点应用场景实现方法
- OpenCV相机标定与3D重建(65)对图像点进行去畸变处理函数undistortPoints()的使用
jndingxin
OpenCVopencv
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述从观测到的点坐标计算理想点坐标。该函数类似于undistort和initUndistortRectifyMap,但它操作的是稀疏点集而不是光栅图像。此外,该函数执行与projectPoints相反的变换。对于3D对象,它不会重建其3D坐标;但对于平面对象,如果指定
- OpenCV相机标定与3D重建(63)校正图像的畸变函数undistort()的使用
jndingxin
OpenCVopencv3d
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述转换图像以补偿镜头畸变。该函数通过变换图像来补偿径向和切向镜头畸变。此函数仅仅是initUndistortRectifyMap(使用单位矩阵R)和remap(使用双线性插值)的组合。有关执行的具体变换详情,请参阅前者函数。对于在源图像中没有对应像素的目的图像中的像
- 小波变换Python代码
优游的鱼
小波变换是一种数字信号处理技术,用于对信号进行频域分析和处理。它通常用于信号压缩、滤波和其他信号处理应用中。在Python中,可以使用PyWavelets库来实现小波变换。下面是一个简单的例子,展示了如何使用PyWavelets库对信号进行小波变换:importpywtimportnumpyasnp#定义信号signal=np.random.rand(32)#进行小波变换wavelet='db1'
- python小波变换
万元神万得
python
def extract_wavelet_features(data, column_name='声波强度 (AE)', scales=np.arange(1, 4), wavelet='cmor'): emr_values = data[column_name].values coefficients, frequencies = pywt.cwt(emr_values, scales
- 小波变换算法详解(附Python和C++代码)
卢一涵
算法人工智能机器学习c++
小波变换算法是将初始数据分解为低频和高频的两组数据,再由这两组数据重新构造初始数据的算法(与傅里叶变换算法类似)。一般来说小波变换常用于数据降噪领域,也可以用于对数据进行压缩、数据特征提取、特征增强等方面。小波算法很难理解对不对,博主也觉得难理解,不过,算法本身并没有特别复杂,简单说就使把数据分解然后再重构这两个步骤。只要知道这两个步骤,剩下的就是顺水推舟,容易理解多了。小波分解:分解的步骤其实就
- python高级加密算法AES对信息进行加密和解密
Python数据分析与机器学习
python开发语言
AES(高级加密标准)是一种广泛使用的对称加密算法,它以字节为单位处理数据,将明文分组加密成密文。AES算法的核心在于一个轮函数,该函数会对数据执行多次变换,包括字节代换、行移位、列混合和轮密钥加。这些操作确保了数据的安全性,使得原始数据经过AES加密后变得无法识别。AES加密过程AES加密过程涉及以下几个关键步骤:字节代换:这一步使用一个预定义的S盒(替换表)来替换状态矩阵中的每个字节。这是一个
- Python : CCF-CSP真题——坐标变换(其一)
我是阿核
Python算法leetcodepython经验分享
试题编号:202309-1试题名称:坐标变换(其一)时间限制:1.0s内存限制:512.0MB问题描述:问题描述对于平面直角坐标系上的坐标(x,y),小P定义了一个包含n个操作的序列T=(t1,t2,⋯,tn)。其中每个操作ti(1≤i≤n)包含两个参数dxi和dyi,表示将坐标(x,y)平移至(x+dxi,y+dyi)处。现给定m个初始坐标,试计算对每个坐标(xj,yj)(1≤j≤m)依次进行T
- 华为OD机试E卷 --猜字谜--24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
飞码创造者
最新华为OD机试题库2024java华为odjavascriptpythonc语言
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述小王设计了一个简单的猜字谜游戏,游戏的谜面是一个错误的单词,比如nesw,玩家需要猜出谜底库中正确的单词。猜中的要求如下:对于某个谜面和谜底单词,满足下面任—条件都表示猜中:1))变换顺序以后一样的,比如通过变换w和e的顺序,“nwes”跟news”是可以完全对应的;2)字母
- 3d高斯泼溅学习
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椭球集就是一堆3d高斯椭球集之位置与形状:协方差矩阵(包括旋转矩阵和缩放矩阵),要大多数都能表达实体的位置,实体的位置和形状要落在大概率范围内椭球集之球谐函数:代表球面上不同位置的值基函数,拟合颜色和形状1.球谐函数在形状上的拟合,阶数越高就越能描述原来的真实形状(用多项式(基函数)和傅立叶变换拟合)3d高斯Splatting里面用的是4阶的,参数量有16个拟合的函数r=f(θ,φ)2.球谐函数在
- 降维算法:主成分分析
一个人在码代码的章鱼
数学建模机器学习概率论
主成分分析一种常用的数据分析技术,主要用于数据降维,在众多领域如统计学、机器学习、信号处理等都有广泛应用。主成分分析是一种通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量(即主成分)的方法。这些主成分按照方差从大到小排列,方差越大,包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分,以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,
- 2017-SIGGRAPH-Google,MIT-(HDRNet)Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancements
WX Chen
HDR技术深度学习神经网络机器学习
双边网格本质上是一个可以保存边缘信息的3维的数据结构。对于一张2维图片,在2维空间中增加了一维代表像素的强度slice操作(上采样)BilateralGuidedUpsampling这篇文章用双边网格实现图像的操作算子的加速。算法的核心思想是将一幅高分辨率的图像通过下采样转换成一个双边网格,在双边网格中每个格子就是一个图像的仿射变换算子,它的原理是在空间与值域相近的区域内,相似输入图像的亮度经算子
- 傅里叶变换在语音识别中的关键作用
从零开始学习人工智能
语音识别人工智能
在语音识别中,傅里叶变换起着至关重要的作用,主要体现在以下几个方面:一、时域到频域的转换语音信号的特点语音信号是一种时域信号,它随时间变化。例如,当我们说话时,声带的振动产生声波,这些声波在空气中传播,其振幅随时间不断变化。这种时域信号包含了丰富的信息,如音调、音色等,但这些信息在时域中并不是很容易直接提取。傅里叶变换能够将时域信号转换为频域信号。在频域中,语音信号被分解为不同频率成分的组合。以一
- 常用拉普拉斯变换及其性质和证明
爱代码的小黄人
MATLABmatlab拉普拉斯变换
1.基本函数的拉普拉斯变换原函数f(t)f(t)f(t)拉普拉斯变换F(s)F(s)F(s)定义域1111s\frac{1}{s}s1s>0s>0s>0ttt1s2\frac{1}{s^2}s21s>0s>0s>0tn(n为整数)t^n\(n\text{为整数})tn(n为整数)n!sn+1\frac{n!}{s^{n+1}}sn+1n!s>0s>0s>0eate^{at}eat1s−a\frac
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_DJ
Qt-demoqt开发语言
文章目录效果图概述功能点代码分析读取点云文件着色器图形绘制图形变换最小包围盒伪颜色效果图概述OpenglWidget继承自QOpenGLWidget,QOpenGLFunctions,它具有OpenGL的功能,并且可以绘制OpenGL图形MinimumBoundBox类用于计算点云的最小包围盒(轴对齐包围盒,AABB),可以帮助确定视图的缩放级别,或者在用户进行平移和旋转操作时保持点云在视图内这两
- matlab代码实现了对一幅沥青路面图像(可替换为其他图像)的处理,包括图像的读取、预处理(灰度化、对比度增强、低帽变换、滤波去噪等)
pk_xz123456
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%清除工作区和命令窗口clear;clc;closeall;%读取图像image_path='7876.jpg_wh860.jpg';%请将此路径替换为你的沥青路面图像的实际路径image1=imread(image_path);%图像预处理%1.灰度化image
- PyTorch使用教程- Tensor包
Loving_enjoy
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###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架,它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量(Tensors)。张量是一个多维数组,类似于NumPy中的ndarray,但它是基于GPU的,支持自动求导。本文将详细介绍PyTorch中的Tensor包,包括张量的创建、运算、形状变换、索引与切片、以及重要的张量处理方式。####一、张量的创建在PyTorch中,可以
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power-辰南
大模型算法实战工程人工智能学习机器学习
一、基础准备阶段(预计2-3个月)(一)数学知识巩固与深化线性代数(约1个月):矩阵基础:回顾矩阵的定义、表示方法、矩阵的基本运算(加法、减法、乘法),理解矩阵乘法不满足交换律等特性,通过练习题加深对运算规则的掌握,例如计算简单的矩阵乘法式子、求矩阵的转置等。向量空间与线性变换:学习向量空间的概念,包括向量的线性组合、线性相关与线性无关,掌握线性变换的定义、几何意义以及如何用矩阵表示线性变换,借助
- MHA实现
谁怕平生太急
算法基础模型基础
(1)关键点说明:多头注意力机制:将输入分成多个头,每个头独立计算注意力(2)维度变换:输入:(batch_size,sequence_length,embedding_dim)多头处理:(batch_size,num_heads,sequence_length,dim_per_head)后面两项用于Q、K的计算维度变换的核心是用view和permute来进行(3)注意力计算:Q×K^T得到注意力
- 用java 实现 Zigzag Conversion Z 字形变换(leetCode 算法)
用心去追梦
算法javaleetcode
Z字形变换(ZigzagConversion)是LeetCode上一个有趣的字符串操作问题。题目要求我们把给定的字符串按照Z字形排列,并且按行读取这些字符,最后返回重新排列后的字符串。例如,输入字符串“PAYPALISHIRING”和行数numRows=3时,Z字形排列如下:PAHNAPLSIIGYIR然后按行读取得到的结果字符串为“PAHNAPLSIIGYIR”。下面是用Java实现这个算法的方
- 计算机网络破译密码的题目,密码习题及部分参考答案.doc
耿礼勇
计算机网络破译密码的题目
一、密码学概述部分:1、什么是密码体制的五元组。五元组(M,C,K,E,D)构成密码体制模型,M代表明文空间;C代表密文空间;K代表密钥空间;E代表加密算法;D代表解密算法2、简述口令和密码的区别。密码:按特定法则编成,用以对通信双方的信息进行明、密变换的符号。换而言之,密码是隐蔽了真实内容的符号序列。就是把用公开的、标准的信息编码表示的信息通过一种变换手段,将其变为除通信双方以外其他人所不能读懂
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数据增强(DataAugmentation)是指在训练深度学习模型时,通过对现有数据进行一系列变换,从而生成新的样本。数据增强有助于增加数据的多样性,减少过拟合,提升模型的泛化能力,尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。以下是一些常见的、简单易行的图像数据增强方法及其具体实现步骤,这些方法也可以广泛应用于目标检测、图像分类、图像分割等任务。一、图像数据增强
- 基于SIFT特征提取和模板匹配的车标识别算法MATLAB仿真(含MATLAB代码)
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摘要本文介绍了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征提取和模板匹配的车标识别方法,并通过MATLAB进行仿真。该方法利用SIFT特征的尺度和旋转不变性,提高车标识别的准确性和鲁棒性,适用于各种尺寸和方向的车标图像。仿真结果展示了该方法在实际应用中的有效性。关键词:车标识别,SIFT特征提取,模板匹配,MATLAB仿真1.引言车标识别在车辆检测、智能交通系统和安全监控中具有重要应用。准确识别车辆品
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<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
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- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
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<groupId>org.apache.thrift</groupId>