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瓢咋
三维错切变换矩阵
齐次空间与仿射变换1.齐次坐标与齐次空间1.1齐次坐标齐次坐标本质上是4D向量(x,y,z,w),在w=1处的三维空间定义为标准的3D空间,任何齐次坐标转化到标准3D空间坐标点为(x/w.y/w,z/w),如果w为0时(x,y,z,0)表示的是标准3D空间的方向(x,y,z)而并非坐标点。1.24X4齐次矩阵由于表示三维空间的3x3矩阵只能表示旋转和缩放不能表示移动,当我们使用齐次矩阵时就可以表示
- 高斯Splatting:3D 重建与新视图合成的综述
三谷秋水
人工智能机器学习计算机视觉计算机视觉人工智能深度学习
24年5月来自挪威大学的论文“GaussianSplatting:3DReconstructionandNovelViewSynthesis,aReview”。基于图像的3D重建是一项具有挑战性的任务,涉及从一组输入图像中推断出目标或场景的3D形状。基于学习的方法因其直接估计3D形状的能力而备受关注。这篇论文重点介绍3D重建的最新技术,包括生成新的、未见过的视图。高斯Splatting方法的最新发
- 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤(5)使用预训练模型
小圆圆666
深度学习人工智能python卷积神经网络
文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16_Weights#VGG16的预训练权重配置#loadtheVGG16network*pre-trained*ontheImageNetd
- AI应用基于DJL开发WEB应用对鞋分类进行预测和推理------AI
旧约Alatus
#AI#Spring-Boot框架springboot微服务springcloud后端mybatisstablediffusionchatgpt
packagecom.alatus.djl.app;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.translate.TranslateException;importcom.alatus.djl.service.InterferenceService;importcom.alatus.djl.service.TrainService;impo
- 模型上下文协议(MCP):构建 AI 与数据交互的新范式
xxgshxs
人工智能chatgptprompt文心一言llamacopilot
引言在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)的应用正从通用问答向复杂任务执行演进,但数据孤岛、工具集成碎片化及隐私安全等问题制约了其潜力。模型上下文协议(ModelContextProtocol,MCP)作为Anthropic提出的开放标准,旨在通过标准化接口连接AI应用与异构数据源及工具,重塑AI开发范式。本文从技术架构、核心功能、应用场景等维度解析MCP的设计逻辑与实践价值。一、核心概念与设计
- likeadmin 安装与使用指南
强和毓Hadley
likeadmin安装与使用指南项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/likeadmin目录结构及介绍在克隆或下载likeadmin项目后,你会看到以下主要目录:admin:存放所有后端管理相关的代码。controller:控制器目录,负责处理HTTP请求。model:数据模型目录,用于数据库操作。service:服务层目录,提供业务逻辑。frontend:
- uniapp uview u-textarea maxlength无效问题
尤小白
uview组件库uni-app前端
watch:{'dataModel.question':{handler(val){if(val.length>=200){this.dataModel.question=val.substr(0,200)}},immediate:true,deep:true,},},
- PointPillars:数据预处理
壹十壹
激光雷达感知深度学习人工智能神经网络pythonc++
在PointPillars算法中,将点云划分为点柱(Pillars)是核心步骤之一,用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示,方便后续2D卷积操作。以下是点云划分为点柱的具体方法和实现步骤:1.点云划分为网格将3D空间划分为规则的网格,形成柱状区域(Pillars)。操作步骤:定义网格范围和分辨率:确定点云的空间范围,例如:Xmin,Xmax,Ymin,Ymax,Zmin,ZmaxX_{\text{
- Towards Multimodal Large-Language Models for Parent-Child Interaction: A Focus on Joint Attention
UnknownBody
LLMDailyMultimodal语言模型人工智能大数据
摘要共同注意是儿童早期语言发展的关键组成部分,也是亲子互动有效性的重要指标。然而,目前对共同注意的检测和分析研究仍然有限,尤其是在多模态大语言模型(MLLMs)方面。本研究通过分析由两位语言病理学家标注的26段亲子互动视频,评估了多模态大语言模型理解共同注意的能力。这些标注识别出了共同注意程度高和低的片段,作为评估模型解释能力的基准。我们的研究结果显示,由于当前的多模态大语言模型对儿童发起的眼神交
- 在 ASP.NET Core WebAPI 中使用 JWT 验证
.NET跨平台
ASP.NETCoreWebAPIIdentityServer4OAuth2.0协议.NETCOREWEBAPIJWT
为了保护WebAPI仅提供合法的使用者存取,有很多机制可以做,透过JWT(JSONWebToken)便是其中一种方式,这篇示范如何使用官方所提供的System.IdentityModel.Tokens.Jwt扩充套件,处理呼叫API的来源是否为合法的使用者身分。顺道一提,要产生JWTToken有很多套件可以帮助开发者快速建立,JWT这个NuGet套件就是其中一个,但这裡我使用官方所提供的Syste
- docker命令实战运用部署服务
云原生的爱好者
docker容器运维
1.接上篇博文,先讲一下如何利用docker来对容器进行一个守护进程的启动,以及如何进入日期,如下:[root@cjr~]#dockerimagesREPOSITORYTAGIMAGEIDCREATEDSIZEcentoslatest5d0da3dc97643yearsago231MB[root@cjr~]#dockerrun-td--nametestcentos:latest1b0cfe7658
- 【Hugging Face】transformers 库中 model 的常用方法和属性
彬彬侠
HuggingFacemodel模型的属性和方法transformersHuggingFacepython
HuggingFacetransformers库中model的常用方法和属性在transformers库中,model代表预训练的Transformer模型,可用于文本分类、问答、文本生成等任务。不同任务的model可能会有不同的方法和属性,但它们共享许多常见功能。1.model的常见属性在加载AutoModel或AutoModelForXXX后,可以使用以下属性:fromtransformers
- 【Hugging Face】transformers 库中 model.generate() 方法:自回归模型的文本生成方法
彬彬侠
HuggingFacemodel.generatetransformersHuggingFace文本生成自回归模型GPTLLAMA
HuggingFacemodel.generate方法model.generate是transformers库中的文本生成(TextGeneration)方法,适用于自回归模型(如GPT-2、T5、BART、LLAMA),用于生成文本、摘要、翻译、问答等。1.适用于哪些模型?generate适用于基于Transformer生成文本的模型,例如:GPT-2(AutoModelForCausalLM)
- 数据分享|1961-2017年中国0.25°×0.25° 逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)
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GIS数据未分类(气象等等)arcgis
缺乏长期高精度的地表观测给我国水文气象研究带来了很大的不确定性。本数据基于陆面水文模式(VICv4.2.d,VariableInfiltrationCapacitymodel)模拟构建了中国1961~2017年0.25°×0.25°逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)。大气驱动场(降水、温度和风速)来自基于中国2400多个站点观测资料插值而成的0.25°×0.25°逐日气象数据集(CN05.
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨平台3D图形渲染应用开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨平台3D图形渲染应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,3D图形渲染是一个技术含量高且应用广泛的领域。本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的跨平台3D图形渲染应用,涵盖从场景构建、模型加载、光照处理到渲染优化的完整开发流程。我们将通过一个实际的案例——实现一个3D场景编辑器,来展示ArkTS在HarmonyNext平台上的强大能力。环
- flask实现mvc模式
dev.null
Pythonflaskmvcpython
Flask默认是一个轻量级框架,并不强制使用MVC模式,但我们可以按照MVC结构来组织代码,使项目更加清晰和可维护。Flask实现MVC模式Flask本身并没有严格的Controller层,但我们可以通过视图函数(ViewFunctions)充当Controller,使其符合MVC模式。目录结构flask_mvc_app/│──app/│├──models.py#Model(数据库模型)│├──v
- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的序列分类模型,简单学习记录
努力努力再努力呐
BERTbert分类学习
一、代码#本地离线模型使用fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,pipeline,BertForSequenceClassification,BertTokenizer#设置具体包含config.json的目录,只支持绝对路径model_dir=r"models\bert-base-chinese"#model_dir=r
- Raspberry Pi图形组件深入解析与应用示例
嵌入式Jerry
Linux服务器linux运维pythonandroid
一、概述RaspberryPi的图形组件集中在Yocto项目的meta-raspberrypi层中的recipes-graphics目录下。此目录不仅定义了树莓派硬件优化的图形库和驱动,也提供了丰富的配置示例和具体实现方案,涵盖了从基础绘图、3D渲染到视频加速及窗口管理系统。二、目录结构与核心作用1.图形库优化cairo文件:cairo_%.bbappend作用:针对树莓派平台特定优化的2D图形矢
- llama.cpp编译
1nv1s1ble
llama
llam.cpp编译1.下载&编译gitclonehttps://github.com/ggml-org/llama.cppcmake-S.-Bbuild2.下载模型验证#下载地址https://huggingface.co/filipealmeida/open-llama-7b-v2-open-instruct-GGUF/blob/main/ggml-model-Q4_0.gguf#验证./ll
- 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
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AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿:双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词:大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现,大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而,随着模型规模的不断扩大和应用场景的
- Python 变量起名全攻略:新手避坑与大神指南
科雷learning
学习AIpython编程python开发语言
学习AI科雷learning2025年03月10日22:19江苏一、引言:变量起名的“玄学”难题在Python编程的世界里,变量命名看似简单,实则暗藏玄机,常常让新手们踩坑不断。本文将带你深入了解Python变量命名规则,助你从新手小白变身命名大神。二、基础规则:保命口诀要牢记小白的困惑小白:(举着写满报错的代码)大神快看!我就写了个3D效果=True,Python竟然说我语法错误?专家的解答专家
- 【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习大模型技术开发与实践大模型开发HuggingFaceDeepSpeed大模型生态机器学习深度学习大模型技术栈
支撑大模型开发与部署的关键组件与生态系统当今大模型(LLM,LargeLanguageModel)在工业与学术界的应用日益广泛,从ChatGPT、BERT到DeepSeek等新兴模型,背后离不开一整套成熟的技术生态和工具链支持。本文将介绍其中几大核心组件和框架,包括HuggingFaceTransformers、DeepSpeed、Megatron-LM,以及其他相关工具和方法,展示它们在训练效率
- D3D11的简单字体
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DIRECT3DD3D字体实现
本篇的任务是要先学会混合和纹理才能够做到的。这儿有几种方法能够在D3D11中实现字体显示,一个是学会使用微软想要我们使用的两个新的API,Direct2D和DirectWrite,实际上它们是很有用处的,暂不提它们的灵活性(除了不能够直接使用D3D11设备之外),它的缺点就是由于不能够直接在D3D11中使用,需要在D3D10.1的设备中使用,导致在渲染时需要在这两种设备之间切换。本篇是在混合篇基础
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torchvision有4个功能模块:model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集,以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常
- unity3d————Mathf.Lerp() 函数详解
无敌最俊朗@
Unity四部曲之基础篇unityc#学习开发语言游戏引擎
Mathf.Lerp()是Unity中的一个非常有用的数学函数。它的名字来自于“LinearInterpolation”的缩写,意思是“线性插值”。想象一下,你有两个点,一个点叫A,另一个点叫B。现在,你想在A和B之间找到一个新的点,这个点不是随便找的,而是根据一定的比例来确定的。这个比例我们称之为t,t的范围是从0到1。当t=0时,新点就是A点。当t=1时,新点就是B点。当t在0和1之间时,新点
- 【DeepSeek问答】访问QStandardItemModel::index(r,c)获取的空索引导致程序崩溃
CSUC
qt
好的,我现在来仔细思考一下用户的问题。用户在使用QStandardItemModel的setItem方法时,调用了setItem(4,6,item),也就是在第4行第6列的位置设置了一个item。然后他们尝试通过index(3,6)来获取这个位置的项目,想知道会有什么后果。首先,我需要回忆一下QStandardItemModel的索引机制。Qt中的模型视图框架里,行和列的索引是从0开始的。所以se
- MVC、MVVM模式的概念与区别
haikuotiankongdong
工作常问题MVCMVVM模式的概念与区别
MVC、MVVM模式的概念与区别1.MVC框架MVC全名是ModelViewController,是模型(model)-视图(view)-控制器(controller)的缩写,一种软件设计典范,用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码,将业务逻辑聚集到一个部件里面,在改进和个性化定制界面及用户交互的同时,不需要重新编写业务逻辑。MVC被独特的发展起来用于映射传统的输入、处理和输出功能在一个
- MVC设计模式
保护眼睛
JavaEE设计模式MVCmvc
MVC设计模式MVC设计模式MVC设计模式优点MVC设计模式缺点MVC设计模式MVC(ModelViewController)是软件工程中的一种软件架构模式,它把软件系统分为模型、视图和控制器三个基本部分。Model(模型端)Mod封装的是数据源和所有基于对这些数据的操作。在一个组件中,Model往往表示组件的状态和操作这些状态的方法,往往是一系列的公开方法。通过这些公开方法,便可以取得模型端的所
- MVC开发模式
流年烟雨绽放在寂寞的晴天
javaMVC开发模式设计模式
MVC开发模式先来看张MVC开发模式图MVC是ModelViewController,是模型(model)-视图(view)-**控制器(controller)**的缩写,一种软件设计典范,用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码,将业务逻辑聚集到一个部件里面,在改进和个性化定制界面及用户交互的同时,不需要重新编写业务逻辑。MVC被独特的发展起来用于映射传统的输入、处理和输出功能在一个逻辑
- 大语言模型原理基础与前沿 挑战与机遇
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)是近年来人工智能领域的一个重要突破。它们通过深度学习技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的模型,能够在自然语言处理(NLP)任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展,也在实际应用中展现了巨大的潜力。1.1大语言模型的起源大语言模型的起源可以追溯到早期的统计语言
- 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