FeBird
FeBird

单词学习-Ominous

昨天学到的是好词，今天却是不吉利的Ominous，乍一看有点像Omnipotent(万能的)，因为Omni作为词缀是全方位的意思。Omnibus就是综合的或者公共汽车的意思。如果说万能的，那么almighty和panacea就会联想到了。

韦氏词典里的解释比较晦涩：being or exhibiting an omen: portentous; especially: foreboding or foreshadowing evil（凶兆）: inauspicious（不吉利的，去掉in之后的auspicious就是吉利的）。不过这个是韦氏的特长，但是比较到位也是他们的优点。就词源来讲，他们是这么说的：

Ominous不总是凶兆，仔细看的话，就能看到omen包含其中，它最原始的意思是或好或坏预示。它是来自拉丁语omen。现如今，ominous倾向于有威胁的凶相方面的意思，它的同义词portentous和fateful有相似的用法，但是三者中ominous最为凶险。是灾难和凶兆的预示。Portentous有巨大的压倒性的特征，但是不常用于注定的灾难。Fateful暗示着某件事物的重要性和决定意义。

单词学习-Ominous_第1张图片
Ominous Bridge BW by Jonathan Paulson

Picture was seen from 

www.jonathanphotos.com/2012/08/15OminousBridgeBW.html

 on 10 Mar 2017

单词学习-Ominous_第2张图片
Ominous 凶险的，不吉利的

你可能感兴趣的:(单词学习-Ominous)

  • 探索Python中的集成方法：Stacking Echo_Wish Python笔记Python算法python开发语言
    在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking？Stacking，又称为堆叠泛化（StackedGeneralization），是一种模型集成方法，与Bagging和Boosting不同，它并不直
  • 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法 音乐学家方大刚 Pythonpython集成学习开发语言
    我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题，我们可以使用集成学习（EnsembleLearning）方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果，来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
  • llama源码学习·model.py[3]ROPE旋转位置编码(2)旋转角度生成代码 小杜不吃糖 llama
    一、源码注释defprecompute_freqs_cis(dim:int,end:int,theta:float=1000.0):'''预先计算频率和复数的cosine和sine值，用于后续的PositionalEncodingdim:维度end:一个序列的最大长度或位置的最大值theta:用于计算频率的超参数，默认值为1000.0'''#生成一个等比数列，即频率（frequencies），这种
  • minimind2学习：（1）训练 溯源006 minimind学习学习深度学习生成模型
    1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程：LLM总参数量：25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch
  • Stacking算法：集成学习的终极武器 civilpy 算法集成学习机器学习
    Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现，并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来
  • MiniMind 亚伯拉罕·黄肯 大模型人工智能
    数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据：SFT（SupervisedFine-Tuning）数据集，用于监督式微调，可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2：这两个数
  • 集成学习（上）：Bagging集成方法 万事可爱^ 机器学习修仙之旅#监督学习集成学习机器学习人工智能Bagging随机森林
    一、什么是集成学习？在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来，就能像拼图一样还原出完整的真相，接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术，它通过组合多个模型（通常称为“弱学习器”或“基础模型”）的预测结果，构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
  • 直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎 万事可爱^ 大数据机器学习深度学习直方图梯度提升GBDT算法
    一、为什么需要直方图梯度提升？在Kaggle竞赛的冠军解决方案中，超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法，通过迭代构建决策树实现预测能力
  • 【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现 Geeksongs 机器学习python机器学习深度学习人工智能算法
    Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容
  • LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混 一个处女座的程序猿 NLP/LLMsCaseCodetransformerminimind预训练
    LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化/梯度累积/梯度裁剪/定期保存模型目录minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/
  • windows使用ssh-copy-id命令的解决方案 爱编程的喵喵 Windows实用技巧windowssshssh-copy-id解决方案
      大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了windows使用ssh-copy-
  • easyswoole学习记录 司江龙 swoolePHPeasyswooleswoole
    php-fpm的工作方式php-fpm就是php-fastcgi进程管理器主要工作的就是mastr进程，主要和linux进行一个协调，当请求从nginx到fpm的时候，master会把请求交给自己下面管理的子进程一个池模型，问题：一个work进程内只会处理一个请求，也就是说这个进程内在同一时刻只会处理一个request请求，不会处理多个，所以一台服务器的并发数就取决于服务器开启了多少个work进程
  • 鸿蒙NEXT版实战开发：使用WebRTC进行Web视频会议 那只斑马不睡觉 鸿蒙5.0ArkWebOpenHarmonyharmonyos华为前端androidArkWeb
    往期鸿蒙全套实战精彩文章必看内容：鸿蒙开发核心知识点，看这篇文章就够了最新版！鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目，看这一篇文章就够了（部分项目附源码）使用WebRTC进行Web视频会议Web组件可以通过W3C标准协议接口拉起摄像头和麦克风。开发者在使用该功能时，需配置ohos.permission.CAMER
  • ARM架构薄记小记1——ARM架构的快速介绍 charlie114514191 嵌入式面试笔记整理计算机架构学习从0开始的学习ARMv7aIMX6ULL芯片arm开发架构
    ARM架构薄记小记1——ARM架构的快速介绍笔者最近正在简单的了解一下ARM架构，特别是ARMCortexA架构的部分，这里，笔者想要薄记的问题有这样一些，也算是简单记录一下自己学习ARM架构的记录。问题1：ARM架构的历史是如何的，以此我们可以洞察ARM架构设计的一些动机问题2：我们知道，ARM架构中常见的架构是ARMv7到ARMv9，这些架构有发生怎样的变化？每一个架构的一些纲领性的东西是什么
  • struts1+struts2项目兼容升级到了spring boot 2.7 和稀泥 strutsspringbootjava
    原项目比较复杂，集成了各种框架（struts1struts2spring3等），趁工作之余练练手，学习一下springboot。大概花了一周时间才调通。一、调整jar版本，寻找合适的版本。第一步、首先原项目JDK6，要用springbootJDK肯定要升级了。原来的struts2也有漏洞了，也要升级。在不升级其他框架的情况下。jdk2117都可以运行，索性选择jdk21，反正是练手。第二步、str
  • 强化学习 Reward 百态老人 算法
    在强化学习中，奖励（Reward）是智能体（Agent）与环境（Environment）交互过程中获得的重要反馈信号。奖励机制在强化学习中扮演着至关重要的角色，因为它不仅指导智能体如何在环境中行动，还影响其策略的优化和最终的学习效果。奖励是智能体在执行某个动作后从环境中获得的即时反馈，用于评估该动作的好坏。这种反馈帮助智能体调整其行为策略，以期在未来获得更多的奖励。奖励可以是正数、负数或零，其或负
  • C++有哪些高级特性值得学习？ c++
    C++是一种功能丰富且复杂的编程语言，其中许多高级特性可以帮助开发者编写更高效、更安全、更灵活的代码。以下是一些值得深入学习的C++高级特性：模板编程（Templates）模板是C++中实现泛型编程的核心机制，允许开发者编写与数据类型无关的代码。模板函数cpp复制templateTmax(Ta,Tb){return(a>b)?a:b;}优点：模板函数可以处理多种数据类型，避免了代码重复。应用场景：
  • 【DeepThinking】人生反思洞察之「知行合一」（经验贴） 碣石潇湘无限路 经验分享笔记生活人生深度思考知行合一
    引言最近，我深刻体会到一种焦虑：既有生活的现实压力，也有对人生方向的迷茫与无奈。回顾自身，我发现这并不是物质层面的匮乏或欲望驱动，而是对“我是谁”“我想要什么”“我能做什么”的追问。这种焦虑，常常让我想起人的出生：起初我们依赖父母和环境，被动地活着；成年后，我们凭借主动学习、工作和不断积累的信念，去实现自我价值。但终有一天，我们会停下来审视自己，看清一些本质问题，并且发觉自己需要对这一生负责：我应
  • Yolo系列之Yolo的基本理解 是十一月末 YOLOpython开发语言yolo
    YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
  • PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例 苏雨流丰 机器学习pytorch人工智能python机器学习深度学习
    文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程，并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
  • 机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField，CRF）2.3变量elimination算法2.4贝叶斯网络3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1原理介绍1.贝叶斯网络基础2.贝叶斯网络构建风险
  • 红宝书第十一讲：超易懂版「ES6类与继承」零基础教程：用现实例子+图解实现 kovlistudio 前端es6javascript开发语言前端学习
    红宝书第十一讲：超易懂版「ES6类与继承」零基础教程：用现实例子+图解实现资料取自《JavaScript高级程序设计（第5版）》。查看总目录：红宝书学习大纲一、ES6类的核心语法：把事物抽象成“模板”想象你要设计一款「动物养成游戏」，需要创建多种动物对象。ES6的class就是一个代码模板：//基础类（Animal是模板，有名称和吃东西方法）classAnimal{constructor(name
  • 探索HTML5 Canvas的无限可能：一个丰富多彩的开源项目 黎情卉Desired
    探索HTML5Canvas的无限可能：一个丰富多彩的开源项目去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个充满活力的数字时代，JavaScript、HTML和CSS已经成为构建互动式网页体验的核心技术。今天，我们向您推荐一个独特而有趣的开源项目，它将这些技术结合在一起，创造出一系列生动活泼的可视化元素，包括时钟、计时器、地图、国际象棋、温度计等，让您在学习和实践中感受HTM
  • 网络安全-信息收集 One_Blanks 网络安全网络安全
    声明学习视频来自B站UP主泷羽sec，如涉及侵权马上删除文章。笔记的只是方便各位师傅学习知识，以下网站只涉及学习内容，其他的都与本人无关，切莫逾越法律红线，否则后果自负。目录X一、Whois信息1.思路2.工具3.社工库二、搜索1.Google、bing、baidu三、Github四、搜索引擎FOFA：[https://fofa.info/](https://fofa.info/)360网络空间测
  • 【JavaWeb学习Day25】 quo-te JavaWebvue黑马
    Web前端实战ElementPlus什么是ElementPlusElementPlus：是饿了么团队研发的，基于Vue3，面向设计师和开发者的组件库。组件：组成网页的部件，例如超链接、按钮、图片、表格、表单、分页条等等。官网：一个Vue3UI框架|ElementPlus快速入门准备工作：1.创建vue项目2.参照官方文档，安装ElementPlus组件库（在当前工程的目录下）：npminstall
  • javaweb学习Day10 乐一粒学编程 学习java开发语言
    来源：尚硅谷2022版javaweb今日内容：1.日期和字符串之间的格式化//String->java.util.DateStringdateStr1="2021-12-3012:59:59";SimpleDateFormatsdf=newSimpleDateFormat("yyyy-MM-ddHH:mm:ss");try{Datedate1=sdf.parse(dateStr1);}catch(
  • 【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM （推荐）_从零开始大模型开发与微调 pdf 喝不喝奶茶丫 pytorch人工智能语言模型大模型转行大模型AI大模型微调
    今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。（书籍分享）
  • 从零开始学习黑客技术，看这一篇就够了 网络安全-旭师兄 学习web安全python密码学网络安全
    基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包黑客，对于很多人来说，是一个神秘的代名词，加之影视作品夸张的艺术表现，使得黑客这个本来只专注于技术的群体，散发出亦正亦邪的神秘色彩。黑客源自英文hacker一词，最初曾指热心于计算机技术、水平高超的电脑高手，尤其是程序设计人员，逐渐区分为白帽、灰帽、黑帽等。其中，白帽黑客被称为道德黑客。他们不会非法入侵用户网络，而是通过一系列测试检查
  • 大语言模型学习路线：从入门到实战 大模型官方资料 语言模型学习人工智能产品经理自然语言处理搜索引擎
    大语言模型学习路线：从入门到实战在人工智能领域，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）正迅速成为一个热点话题。本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。适应人群已掌握Python基础具备基本的深度学习知识学习步骤本路线将通过四个核
  • 个人陈述华中科技大学管理学院财务金融系 alexhus 力学AI有限元 保研
    t今天怀着无比激动的心情来向各位老师陈述我本科三年来的个人学习科研情况，并且十分感谢各位老师能够在百忙之中抽出时间阅读这份陈述。我来自安徽省淮北市，2009年9月通过高考进入华中科技大学学习，现为管理学院财务金融系财务管理0901班的学生。下面我将从学术背景、科研经历、学术兴趣、研究生阶段学习计划等方面来做具体的陈述。学术背景通过在华中科技大学管理学院财务金融系近三年的学习与积累，我在公司财务管理
  • Nginx负载均衡 510888780 nginx应用服务器
    Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）       每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight       指定轮询几率，weight和访问比率成正比
  • RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlangrabbitmqredhat
    在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功 机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
  • FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtilscommon-io
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
    xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
  • 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区 酷的飞上天空 mysql
    使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
  • 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见 蓝儿唯美 架构
    Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据  “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
  • spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
           控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。  
  • 用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
    例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
  • 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
    OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法） 是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。 　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
  • 浅谈java转成json编码格式技术 百合不是茶 json编码java转成json编码
    json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言       在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了   JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非   常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
  • web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 javaweb.xmlSSIspring配置
    指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
  • Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing InstallSonar
    1.  Download and unzip the SonarQube distribution 2.  Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
  • 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
    一、创建复本集   假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：   mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
  • Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染 白糖_ Flash
    今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能   HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。 这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
  • Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
    昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
  • 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析 问题： 有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头， 能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
  • lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引lunce
    import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
  • [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
           和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....        所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
  • flashback transaction闪回事务查询 daizj oraclesql闪回事务
       闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个： （1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。 （2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。 （3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
  • Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件 游其是你 FilenameFilter
    这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
  • C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
  • 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
    今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again   处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
  • 单例模式 shuizhaosi888 单例模式
    单例模式      懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
  • Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
    Filter 目录 1.1     Filter顺序 1.2     添加Filter到FilterChain 1.3     DelegatingFilterProxy 1.4     FilterChainProxy 1.5
  • 公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodbnginxubuntunodejs
      一、前言         前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。         网上有很多nod
  • java.lang.Math liuhaibo_ljf javaMathlang
    System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
  • linux下时间同步 nonobaba ntp
    今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误  PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
  • ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper集群部署
    ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。   1、准备工作 我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。   数据存储目录
  • Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
    　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： 　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
  • 微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xmlmap微信api
    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他