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前端
2024年，人工智能技术经历了前所未有的飞跃。大型语言模型（LLM）的能力显著提升，成本大幅下降，多模态应用成为主流。然而，令人担忧的是，技术进步与实际应用普及之间存在着巨大的鸿沟。“智能体”等概念被热炒，但实际应用却远未达到预期。本文将探讨这种技术进步与应用普及之间的矛盾，并分析弥合鸿沟的关键所在。技术的突飞猛进2024年，AI技术在多个方面取得了突破性进展。首先，模型能力得到了显著提升。GPT
- 软件架构的康威定律：AI如何重构团队协作模式
前端
1.引言康威定律，一个简洁却深刻的观察：任何组织设计出的系统，其结构都与组织自身的沟通结构保持一致。这意味着，一个团队的沟通方式、组织结构直接影响着最终产品的架构。这在软件开发领域尤为明显。一个沟通效率低下的团队，往往会设计出复杂、难以维护的软件系统。而近年来，人工智能技术的飞速发展为解决这一问题提供了一种新的途径。本文将探讨AI工具，特别是AI辅助代码生成工具，如何帮助团队克服康威定律的限制，重
- 实操数据预处理：从理论到实践的基础步骤
炼丹侠
python机器学习人工智能
在快速发展的人工智能领域，数据不仅是基础，更是推动技术创新的关键力量。高质量的数据集是构建高效、准确模型的前提。本文将全面深入探讨数据预处理的各个环节，从基础的数据清洗到复杂的数据增强，再到高效的Python应用实践，为你提供一站式的数据处理解决方案。无论你的经验如何，这篇文章都将成为你宝贵的资源。数据清洗：打好数据质量的基础数据清洗是提升数据质量的首要步骤，涵盖了如下几个关键操作：缺失值的智能处
- 文献综述相关ChatGPT提示词分享
AIWritePaper官方账号
PromptChatGPTAIWritePaperchatgpt人工智能数据分析AIGC信息可视化数据挖掘prompt
文献综述ChatGPT可以帮助提高文献综述的有效性和全面性。ChatGPT可以高效搜索和审查与宝子们课题研究相关的文献资料来源。一些给力的插件工具还可以帮助您总结复杂的研究论文并提取信息以更快更好地消化信息。合理的运用ChatGPT和GPTs可以提高文献综述的清晰度和质量，使其更加全面和有洞察力。文献综述提示词*131.在[人工智能相关]领域中，主要发现有哪些？2.在[人工智能相关]领域中，引用次
- 大模型的RAG微调与Agent：提升智能代理的效率与效果
WeeJot
人工智能人工智能
目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持：结论引言在人工智能的快速发展中，大型预训练模型（LLMs）已经成为推动技术进步的关键力量。这些模型通过在海量数据上的预训练，掌握了丰富的语言知识和模式识别能力，从而在多种自然语言处理任务上展现出卓越的性能。然而，预训练模型的通用性也意味着它
- 2024年AI浪潮：基础设施重构、模型演进与挑战并存
前端
2024年，人工智能领域呈现出蓬勃发展的景象，投资持续增长、基础设施发生变革，技术应用加速落地。各大科技公司和初创企业纷纷涌入，试图在这一充满机遇的领域分一杯羹。本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势：AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战，并重点关注企业如何从AI投资中获得回报，以及AI智能体技术的巨大潜力。选择合适的AI代码生成器将成为企业提升效率的关键。AI基础设
- AI生成前端页面：解放前端开发，拥抱AI时代的高效
前端
在数字时代，效率是企业和个人的核心竞争力。而对于前端开发人员来说，重复性工作和繁琐的代码编写常常成为效率提升的瓶颈。幸运的是，随着人工智能技术的飞速发展，一个新的时代已经到来——AI代码生成器（例如ScriptEcho）的出现，正以前所未有的方式改变着前端开发的格局。本文将探讨人工智能在日常应用中的广泛影响，并着重介绍如何利用AI技术，例如ScriptEcho，来提升前端开发效率，从而更好地应对当
- 「AI 中国」榜单揭晓，OpenBayes贝式计算入选「大模型最具潜力创业企业 TOP 10」
日前，「AI中国」机器之心2024年度评选正式揭晓，OpenBayes贝式计算有幸入选「大模型最具潜力创业企业TOP10」。作为专业的人工智能媒体与产业服务平台，机器之心于2017年发布了AI榜单「SyncedMachineIntelligenceAwards」，在随后的时间里，伴随AI的跨越式发展，机器之心的年度评选也逐渐成为了产业风向标之一，覆盖的领域、范围更加广泛，维度更加细化。机器之心20
- 高效员工培训：AI赋能企业发展新纪元
前端
在当今竞争激烈的商业环境中，员工是企业最宝贵的资产。高效的员工培训不仅能提升员工技能，提高工作效率，更能增强企业核心竞争力，推动企业持续发展。然而，传统的员工培训模式往往存在效率低下、成本高昂、缺乏互动性等诸多问题。例如，传统的线下培训需要耗费大量时间和资源，难以满足员工个性化学习需求，培训效果评估也缺乏客观数据支撑。面对这些挑战，人工智能（AI）技术的应用为企业员工培训带来了革命性的变革，为构建
- 探索未来视频创作：Tune-A-Video项目深度解析
刘通双Elsie
探索未来视频创作：Tune-A-Video项目深度解析Tune-A-Video[ICCV2023]Tune-A-Video:One-ShotTuningofImageDiffusionModelsforText-to-VideoGeneration项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/Tune-A-Video在数字艺术与人工智能的交汇点上，Tune-A-Vi
- 对于编程零基础，第一个语言是 Python 的人有什么建议？
cda2024
python开发语言
在当今数字化时代，编程已成为一项必备技能。无论你是想成为一名专业的软件开发人员，还是希望在数据分析、人工智能等领域有所建树，掌握一门编程语言都是至关重要的第一步。对于许多初学者来说，Python是一个理想的选择。它不仅语法简洁易懂，而且拥有强大的社区支持和丰富的库资源。那么，对于编程零基础且选择Python作为第一门语言的人，有哪些实用的建议呢？1.建立正确的学习心态1.1持之以恒学习编程并不是一
- OpenAI进军实体机器人：GPT赋能的智能未来
前端
近年来，人工智能技术飞速发展，深刻地改变着我们的生活。而OpenAI作为人工智能领域的领军者，其最新动作更是引人注目：进军实体机器人领域！这不仅标志着人工智能技术应用场景的重大拓展，也预示着未来智能机器人时代的加速到来。本文将深入探讨OpenAI的实体机器人战略，分析其背后的深层逻辑，并展望其未来发展趋势与挑战。OpenAI的战略布局：从AI模型到实体机器人OpenAI在人工智能领域已取得了令人瞩
- Python从0到100（七十三）：Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽
是Dream呀
pythonopencv开发语言
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
- 国产海光CPU平台兼容性指南-基础软件分册-20231013（附各系统下载链接）
技术瘾君子1573
服务器&存储服务器兼容列表海光CPU云计算大数据操作系统
目录声明一、操作系统二、虚拟化和云2.1虚拟化和云2.2虚拟机上的操作系统2.2.1VMwarevSphere上的虚拟机操作系统2.2.2KVM上的虚拟机操作系统2.2.3WindowsHyper-V上的虚拟机操作系统2.2.4VirtualBox上的虚拟机操作系统三、分布式存储四、数据库五、中间件六、大数据七、平台组件7.1云平台7.2大数据平台7.3人工智能平台7.4科学与工程计算平台八、其它
- 企业如何打造高效智能问答系统？一文详解架构与实现！
功城师
大语言模型自然语言处理LLM人工智能智能问答RAGAgent
随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统成为越来越多企业提升客户服务、知识管理与内部沟通的关键工具。今天我们将深入解析一套智能问答系统的设计思路与技术架构，帮助大家更好地理解如何利用这一系统在实际场景中高效运作。一、智能问答系统的整体架构这套智能问答系统分为前台、AI服务和后台三个核心部分，每个部分承担着不同的职责，分别负责用户交互、问题处理与数据支持。通过这种模块化的设计，整个系统的工作流程得以
- 与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析
想成为高手499
机器学习与人工智能机器学习神经网络人工智能
引言随着人工智能的发展，神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks，ANN）因其出色的学习能力和灵活性，逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例，最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络？自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动
- 深度解析智能问答系统：如何打造精准、高效的AI对话架构？
和老莫一起学AI
人工智能架构自然语言处理产品经理语言模型学习ai
在人工智能的飞速发展中，智能问答系统（QA系统）逐渐成为了企业内部管理、客户服务、搜索引擎等多个领域中的关键技术。今天，我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构，详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。一、系统整体概览在这个智能问答系统中，整个流程可以大致划分为两大部分：前端问答生成与后端离线数据处理。前端部分是用户交互的核心，通过用户的输入、关键词提取、检索和问
- PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询
花千树-010
RAG数据库postgresqlAI编程
在现代的机器学习和人工智能应用中，向量相似度检索是一个非常重要的技术，尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件，用于存储和检索向量数据，并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先，确保你已经安装了PostgreSQL。可以
- AI行业高压与人才健康：纪念Felix Hill，并探讨AI代码生成工具的价值
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今天，我们怀着沉痛的心情悼念GoogleDeepMind研究科学家FelixHill，这位杰出的AI学者在41岁的年纪离开了我们。他的离世引发了我们对AI行业高压环境与人才健康问题的深刻反思。Felix生前曾公开表达AI行业前所未有的压力，这促使我们思考如何利用技术，例如AI代码生成器，来改善开发者的工作环境，提升效率，守护人才健康。FelixHill在自然语言处理和人工智能领域取得了令人瞩目的成
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- 直播预告丨精度优于AlphaFold，基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测
「MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳，来自学术界的反超：基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测」。蛋白质的功能取决于其独特的三维结构，近年来，基于深度学习等人工智能技术的蛋白质结构预测发展迅猛，AlphaFold甚至获得了2024年诺贝尔化学奖
- Gary Marcus 2025年AI预测：AGI仍在路上，务实发展才是王道
前端
人工智能领域发展日新月异，各种预测层出不穷。知名人工智能专家GaryMarcus近期发布了对2025年AI发展趋势的25项预测，其中最引人注目的是：AGI（通用人工智能）不会在2025年出现。这与一些过于乐观甚至盲目乐观的预测形成了鲜明对比。本文将深入解读Marcus的预测，探讨其背后的逻辑，并结合当前AI技术发展现状进行分析。Marcus的预测整体基调是谨慎乐观，他既肯定了AI在特定领域的进步，
- 数据驱动销售预测的未来：ScriptEcho赋能高效决策
前端
在瞬息万变的商业环境中，准确的销售预测是企业制定有效销售策略、实现业绩增长的基石。传统的销售预测方法往往依赖于人工分析和复杂的电子表格，效率低下，难以应对市场变化的快速冲击。然而，随着大数据的兴起和人工智能技术的飞速发展，数据驱动决策正成为现代企业提升竞争力的关键。本文将探讨销售预测面临的挑战与机遇，并重点介绍ScriptEcho如何通过AI赋能，提升销售预测的准确性和效率，助力企业实现数据驱动增
- 人类为何追求AGI？一个AI代码生成工具的思考
前端
近年来，“AI写代码工具”的出现，无疑为软件开发领域带来了革命性的变化。而我们今天要探讨的，是关于人类对通用人工智能（AGI）的追求，以及这与AI辅助开发工具之间微妙的联系。文章开头就抛出了一个尖锐的问题：人类为何如此痴迷于AGI，而非将更多精力放在改善人类生活本身？文章作者表达了对AGI发展方向的担忧。他认为，目前对AGI的追求，更多地体现在创造能够取代人类的超级智能上，例如“少数派报告式”的行
- AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命
前端
近年来，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的进展，特别是以大型语言模型为代表的AI技术，在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。然而，深度学习先驱杨立昆（YannLeCun）却对现有的AI系统提出了尖锐的批评，他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”，缺乏对真实世界的理解和常识。这引发了人们对AI未来发展方向的思考，也为我们探讨AI代码生成工具，以及AI技术对人类社会的影响提供了新的视角。
- 零售业的AI赋能与前端开发效率革命：ScriptEcho 的助力
前端
零售业正经历着前所未有的数字化转型，但同时也面临着巨大的挑战。库存管理混乱、个性化客户体验不足等问题，严重制约着零售企业的盈利能力。而人工智能（AI）的兴起，为解决这些问题提供了新的思路。通过AI驱动的实时库存管理和客户行为分析，零售企业可以显著提升运营效率和客户满意度。然而，构建这些AI赋能的零售应用，需要强大的前端开发能力，这正是AI代码生成器ScriptEcho能够发挥关键作用的地方。AI赋
- AI赋能：2024年，如何用AI提升效率，我的15个实用技巧及2025年展望
前端
2024年，人工智能技术突飞猛进，深刻地改变了我们的工作方式。作为一名科技领域的作者，我亲身体验了AI带来的效率提升。过去一年，我探索了各种AI工具，并将其应用于我的日常工作中，显著缩短了工作流程，节省了大量时间。本文将分享我在2024年使用AI提升生产力的15个实用技巧，并展望2025年AI可能带来的更多可能性。AI赋能下的高效创作：从代码到图像，全方位提升首先，AI极大地辅助了我的编程工作。对
- AI时代的前端开发：技能提升与职业发展之路
前端
在瞬息万变的科技时代，个人职业发展的重要性日益凸显。提升技能，不断学习，已经不再是锦上添花，而是立足之本，是我们在竞争激烈的职场中脱颖而出的关键。而人工智能（AI）技术的快速发展，为我们提供了前所未有的机遇，特别是对于前端开发领域，AI正以前所未有的速度改变着我们的工作方式和学习方式。AI赋能前端开发：个性化学习路径前端开发领域的技术栈庞大而复杂，涵盖HTML、CSS、JavaScript、各种框
- AI赋能：加速产品开发，提升公司竞争力
前端
在当今快节奏的商业环境中，产品开发效率直接关系到公司的生存和发展。然而，许多公司面临着产品开发周期长、成本高、市场响应速度慢等诸多挑战。这些挑战不仅延缓了产品上市时间，也增加了市场竞争的风险。因此，提高产品开发效率，成为企业提升核心竞争力的关键。而人工智能技术的应用，为我们提供了解决这些问题的有效途径。加速产品迭代，快速响应市场需求传统的软件开发流程往往冗长复杂，从需求分析、设计、编码到测试和上线
- 未来教育：AI知识库如何重塑学习体验
知识管理知识库知识库软件
在科技日新月异的今天，教育领域正经历着前所未有的变革。人工智能（AI）技术的快速发展，特别是AI知识库的广泛应用，正在重塑我们的学习体验，使之变得更加高效、个性化和智能化。本文将深入探讨AI知识库如何影响未来教育，以及它如何为学习者提供前所未有的学习体验。一、AI知识库：教育领域的智能助手AI知识库，作为结合了人工智能技术的知识管理系统，不仅能够存储和处理海量信息，还能通过自然语言处理、机器学习等
- 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
