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万花丛中一抹绿
人工智能
一、AI大模型的定义与发展历史AI大模型是基于海量数据训练的深度学习模型,具备强大的自然语言理解、逻辑推理和知识生成能力。在软件开发领域,以GPT-4、CodeLlama、GitHubCopilotX为代表的大模型,能理解代码语法、语义及业务逻辑,实现代码生成、漏洞检测等复杂任务。其发展可追溯至2017年,谷歌提出Transformer架构,为大模型奠定了核心基础。2018年,GPT-1问世,参数
- DAY4精时力学习日志-【体力】冥想让你更健康更年轻
波斯菊
【精时力学习日志】本训练营:2021年100天精时力营·除法今日主题:1-4【体力】冥想让你更健康更年轻学习日期:2021年12月9日1、[我记]我学(客观)+我思(主观)+正反栗子+行动:1.1睡眠限制疗法&睡眠时间计划法1.1.1[我记]睡眠限制疗法的关键点在于不困就不上床睡觉,睡眠时间计划法的关键点在于推迟就寝时间以提升睡眠质量。1.1.2[我思]检视:这个知识点和我之前的认知是一致的吗?回
- 3.5+3.6+3.7+3.8+3.9+3.10+3.11+3.12
难不到小石
3.5开学了带了好多东西,让舍友来校门口借我,第一次还认错了人啊哈哈哈哈,到宿舍就开始收拾东西,下午去领了书。晚上和班里大家见了个面,开班会。把原来没拿来学校的褥子铺上了,床真软真舒服!3.6返校第一天,体能恢复训练。站军姿提问条令,妈呀,开学前一天我们根本没有让复习条令,导致我忘了好多,为了避免被提问到不会的,当他问到跨立时我直接打报告背了啊哈哈哈,可真聪明!站完军姿都没有让调整,就直接被队长带
- 李和我 学神百日培养计划学习打卡第14天20210928
玫瑰之梦
今天继续阅读《学习的格局》。今天的小收获:一、有效提升时间观念和学习效率的七个方法1.尽早养成做计划的好习惯。2.用有趣的方式和孩子讨论时间。3.关注点放在时间管理训练上。4.定期整理练习物品归类。5.做好时间规划,利用试、听小工具。6.放手让孩子学习设定目标及优先次序7.学会准确预估时间,制定中长期学习计划。二、克服重度作业拖延症的五大招1.用好生物钟效应,建立有序健康的时间管理观念。2.列出时
- 心路299~动力训练作业42
豆豆汪宝
1.记录我的训练过程;手臂一直放在桌面上,有一刻抬起来,马上又掉下来,翻转了几次,今天的动作总是跟不上,似乎就是想睡觉的感觉,不想动,楼梯就看到太阳底下大门口有一小节金黄色的楼梯,画面一闪而过,就听见数数了,放松阶段记不住了,手臂绷紧环节很享受,后面断断续续的断片了,2.联系到的事情,想法,感受;最近工作上的事情有些多,自己有些抗拒,就像今天的训练一样,接纳自己的状态,这是在蓄积力量。3.进步一小
- OpenCV学习(二)-二维、三维识别
香蕉可乐荷包蛋
#OpenCVopencv学习人工智能
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,可以用于识别和处理二维图像和三维图像。以下是关于二维图像和三维图像识别的基础知识和示例代码。1.二维图像识别二维图像识别通常包括图像分类、对象检测、特征提取等任务。以下是一些常见的操作:1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类,例如使用深度学习模型(如ResNet、MobileNet等)。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn
- 模型移植实战:从PyTorch到ONNX完整指南
慕婉0307
神经网络pytorch人工智能python
一、认识ONNXONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放的模型表示格式,由微软和Facebook(现Meta)在2017年共同推出,旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题。ONNX的主要优势包括:跨框架兼容性:支持主流深度学习框架间的模型转换,包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如,可以将PyTorch训练的ResNet模型导
- 2022马甲线01-03
光明_ec8c
2022年度梦想——马甲线(节制欲望:戒啤酒、戒贪吃)image.png2022.01.03(周一)晨间检视image.png昨日青蛙检视一,戒酒——完成,二,戒贪吃——完成,早鸡蛋白菜地瓜,中午鱼面一碗,晚上瓜子一碗三,康复训练——一套,辅导太累四,听饮食课——一节加体会——未完成,辅导太累五,看黄建课——看一节加体会——完成六,六点后不食——完成——未完成,忘记时间吃了瓜子七,力量后或有氧——
- 开启个人品牌的敲门砖 - 草稿
蔡高语
短暂而又漫长的22天剽悍财富训练营学习接近尾声,想起从开始的茫然期待,到现在的充实奔跑,内心无比的雀跃和满足,因为,我有了方向。1.梦想在我的内心,一直觉得自己将来一定是一个有所成的人,我的人生一定是充满惊喜和满有成就的旅程,来到训练营之前,我的眼前总像有一层拨不开的迷雾,不知道怎样才能跨出自己的脚步,奔向自己的梦想和舞台,那种感觉就像心里装着很大的梦,但是脚就像被锁住了一样。2.信念来到训练营学
- 铁三训练记录20190217
晓晓的财主
【别让那些曾向全世界宣誓的豪言壮语,只是说说而已】立下的flag不要只是说说而已,别让段子成为残酷的生活现实。认真对待自己的专属小目标,抛掉“伪仪式感”,让计划成为行动,新年flag不倒图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App早起训练+3分钟平板支撑
- 劝你别瞎自学!2025AI大模型路线图,手把手教你!大模型新人必看,少走三年弯路就靠这篇!
AGI大模型老王
人工智能程序员chatgptAI产品经理大模型AI大模型学习
这两年,大模型从实验室里的高冷研究,走到每个程序员、学生、转行者的聊天框和职业规划表里。几乎每天都有人来问我:"师兄,我是做后端的,能不能转大模型?""我在看一些课程,不知道该学哪些才有用?""我试着搭了个模型,发现全是坑,是不是我不适合?"今天这篇文章,我不打算讲那些泛泛而谈的大模型原理,我就站在一个“老转行人+老程序员+老训练营主理人”的角度,跟你聊聊:大模型怎么转?适合哪些人?哪些方向对新手
- TensorFlow GPU 2.10.1 for Python 3.9快速安装指南
疑样
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TensorFlowGPU2.10.1是专为Windowsx64和Python3.9设计的TensorFlow版本,它集成了GPU支持以加快深度学习模型的训练。本指南提供了该版本的概述、安装步骤及注意事项,旨在帮助开发者利用其性能优势提升机器学习项目的效率。1.TensorFlowGPU介绍1.1TensorFlow的起源与功能TensorFlow是由Goog
- Longfly的S英语晨读第7期训练Day2 20181225
史蒂芬SHI
原材料引用Cardio-pulmonaryresuscitation,orCPR,cansavethelifeofsomeonewhosehearthasstopped.[ˈkɑrdioʊ]-[ˈpʊlməˌnɛri][rɪˌsʌsɪˈteɪʃən],[ɔr][si-pi-ɑr],[kæn][seɪv][ðə][laɪf][ʌv][ˈsʌmˌwʌn][huz][hɑrt][hæz][stɑpt].
- 电影NO.3《永不退缩》
简均写记
《永不退缩》是由杰夫·瓦德洛执导,克里斯·哈迪担任编剧,肖恩·法瑞斯,凯姆·吉甘戴和艾梅柏·希尔德联袂出演,影片于2008年3月14日在美国上映。影片讲述一个完全浸透在综合格斗MMA的世界中的故事,围绕着一个名叫肖恩·法瑞斯饰演的杰克·泰勒展开,主人公杰克·泰勒在片中从MMA的菜鸟逐步训练优秀素质的高手,在这个艰辛的过程中逐渐寻找到自己心中真正向往的未来[1]。图片发自App杰克很愤恨已经不在的懦
- 健身原理及科学的时间
小短腿跑蛮快
肌肉练成原理如何实现肌肉的不断生长?首先,肌肉生长需要一个外力的刺激,对肌肉造成破坏。破坏肌肉的目的是为了训练后吸收足够的营养跟时间让其恢复,这时肌肉会生长得更粗大,也就实现了增肌的目的。也就是肌肉=训练+营养+休息。++第一要素:训练训练需要你进行大强度大重量的动作进行刺激,比如杠铃卧推、硬拉、引体向上、深蹲等动作。但是训练了一段时间后,身体会逐渐适应原来的重量跟强度,肌肉就无法继续突破了。1-
- 机器学习专栏(62):手把手实现工业级ResNet-34及调优全攻略
目录一、ResNet革命性突破解析1.1残差学习核心思想1.2ResNet-34结构详解二、工业级Keras实现详解2.1数据预处理流水线2.2完整模型实现三、模型训练调优策略3.1学习率动态调整3.2混合精度训练四、性能优化技巧4.1分布式训练配置4.2TensorRT推理加速五、实战应用案例5.1医疗影像分类5.2工业质检系统六、模型可视化分析6.1特征热力图6.2参数量分析七、常见问题解决方
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本文将带你从零构建类GPT模型:通过实现层归一化、前馈网络和Transformer块等核心组件,打造一个完整的文本生成模型架构,为后续训练奠定基础。目录一、GPT模型架构全景图1.1模型组件分解1.2GPT-2模型规格二、层归一化实现2.1为什么需要层归一化?2.2层归一化实现代码三、前馈神经网络实现3.1GPT中的前馈结构编辑3.2GELU激活函数3.3完整前馈网络实现四、Transformer
- 汗是咸的吗?
南九条7号
汗,是咸的吗?当然,但它终会是甜的。凌晨五点半的健身房里居然有人在锻炼,我以为只有我是早班,进来后发现两个大爷赤裸上身正在锻炼。那分明的肌肉线条丝毫让你忘记他们脸上岁月的痕迹。随着时间的推移,渐渐的健身房里人多了起来,完全没有我想象的早起健身房的冷清场面。今天是周五,是工作日,没想到大家的热情如此之高。比我年长的人都那么努力,你还有什么理由“怂”下去?这两天训练的强度有些大,当我站上跑步机的时候感
- 李克富点评训练营86/90
张凯丽1985
【当日新文】及【作业】李克富Ⅱ“知道”经由“觉察”才能“做到”作业:(1)复习课堂上曾经讲过依次递进的四个层次:无知-自知-觉察-习惯,(2)思考并理解:只知道自己在井底是不够的,如果没有觉察到对当下状态的不满,它还是不会往外跳;(3)切记:促使一个人做出改变的不是环境而是因对环境不满而产生的欲望!⑴复习课堂上曾经讲过依次递进的四个层次:无知-自知-觉察-习惯。好记性不如烂笔头,当时课堂上我对这个
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文章目录何为聊天模板聊天模板具体长什么样为什么会出现聊天模板何为聊天模板相信大多数本地离线使用过(特别是训练或微调过)LLM、VLM的人知道“Chattemplate/聊天模板”这个概念,但可能并没有对其有较多的了解。本文主要整合网络收集的知识,结合少数使用“聊天模板”的经验对其进行简要说明,希望可以帮助到大家。如果了解Alpaca、ShareGPT等数据集会知道,数据集都是结构化形式,其中会有各
- 14.3 FFT与PEFT终极对决:1%参数实现3倍速训练,显存暴降80%!
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力人工智能机器学习大数据语言模型chatgptllama
以微调权重比例分类:FFTvsPEFT深度解析在大模型微调领域,参数调整比例直接决定训练效率与模型性能的平衡。本小节将深入解析全参数微调(FullFine-Tuning,FFT)与参数高效微调(Parameter-EfficientFine-Tuning,PEFT)的核心差异,并通过具体技术方案对比和实战代码示例揭示其工程应用场景。一、FFT与PEFT技术对比矩阵
- 如何调整优化器的参数来优化神经网络性能?
Idividuals
深度学习神经网络机器学习pythonscikit-learn
不同优化器有不同的可调整参数,下面以常见的优化器为例,讲解如何调整其参数来优化神经网络性能:Adam优化器Adam优化器有几个关键参数:learning_rate(学习率)、beta_1、beta_2和epsilon。1.学习率(learning_rate)-作用:控制每次参数更新的步长。学习率过大,模型可能无法收敛,在最优解附近振荡甚至发散;学习率过小,训练速度会非常缓慢。-调整方法:通常初始值
- 【大语言模型基础】GPT(Generative Pre-training )生成式无监督预训练模型原理
前言ELMo:将上下文当作特征,但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的,不一定符合我们特定的任务,是一种双向的特征提取。OpenAIGPT:通过transformerdecoder学习出来一个语言模型,不是固定的,通过任务fine-tuning,用transfomer代替ELMo的LSTM。OpenAIGPT其实就是缺少了encoder的transformer:当然也没了encoder与de
- 股票模拟交易训练日志(473)
黄鸿昊
目标:100万1.12883.1650000股3.01>2.992.9988203300股103.8>98.53.11867.3630000股5.4>5.284.16680.75200000股0.76>0.765.33834.1960000股4.39>4.166.18134.2355000股3.59>3.22剩下:18750今天还买入一些1800,买入原因是均线提示有上升的潜力,现在货还是很多。心
- MATC:通过数学推理和图表还原增强视觉语言预训练
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模型加速人工智能AI技术应用多模态视觉语言
温馨提示:本篇文章已同步至"AI专题精讲"MATC:通过数学推理和图表还原增强视觉语言预训练摘要视觉语言数据,如图表、图形和信息图,在人类世界中无处不在。然而,现有的最先进的视觉语言模型在这些数据上的表现并不理想。我们提出了MATCHA(数学推理与图表去渲染预训练),旨在增强视觉语言模型在联合建模图表/图形与语言数据方面的能力。具体而言,我们提出了几个预训练任务,涵盖了图形解构和数值推理,这些是视
- 2020-02-27 带女儿减肥第二天
伍洱壹
女儿出生于2012年。现读小学一年级。我和她妈都不是很高,现在女儿身高135cm,身高其实在同龄人身高还算偏高的。但是体重却有42.1kg了。我的天~~~肚子比我的啤酒肚还要大,在这次疫情宅在家里更是多吃少动,和老婆商量后,要带她减肥了。正式开始是昨天。下午出门放风的时候,跳绳,跳了5组,每组100下。也把她累够戗,晚上回来在keep中也练了两组训练,一组减脂入门,一组腹肌入门。我自己跳绳1000
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氧惠评测
淘宝内部优惠券领取平台可以通过淘宝联盟、第三方领取工具、淘宝店铺等方式获取。氧惠APP是与以往完全不同的抖客+淘客app!2024全新模式,我的直推也会放到你下面。主打:带货高补贴,深受各位带货团队长喜爱(训练营导师每天出单带货几万单)。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。送万元推广大礼包,教你如何1年做到百万团队。珊珊导师氧惠邀请码888999,注册送万元推广大礼包,教你如何1年做到百万
- 绘本讲师训练营【45期】3/21 《绘本有什么了不起》 阅读思考
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45001韦佩虹图片发自App阅读思考国际阅读素养进展研究(PIRLS)认为,“阅读素养是学生从小学开始就应该掌握的最重要的能力”。只有掌握了阅读的能力,孩子才能更好地学习其他知识,才能更自信地融入社会,满足生活、工作甚至生存的需要;只有学会了如何阅读,才能提高鉴赏能力,接受全方位的信息,满足个人精神世界发展的需求。《绘本有什么了不起》第二章从四个方面说明如何通过绘本来发展阅读一的实践进程。一、从
- Datawhale X 魔塔 Ai夏令营 --深度学习基础
一、局部极小值与全局极小值全局极小值:在损失函数的整个定义域内,损失值最小的点。这是我们在训练深度学习模型时希望找到的点,因为它代表着模型的最佳性能。局部极小值:在损失函数的一个局部区域内,损失值达到最小,但在整个函数定义域内可能不是最小的。当优化算法陷入局部极小值时,它可能会误以为已经找到了全局最优解,从而停止搜索。局部极小值的检测两种直观的方法来检测局部极小值:可视化方法:对于低维问题,我们可
- 淘宝优惠卷怎么设置叠加(店铺优惠活动设置流程)
高省爱氧惠
我来给你们揭秘一下淘宝优惠券的设置方法,让你们轻松成为省钱小达人!氧惠APP是与以往完全不同的抖客+淘客app!2024全新模式,我的直推也会放到你下面。主打:带货高补贴,深受各位带货团队长喜爱(训练营导师每天出单带货几万单)。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。送万元推广大礼包,教你如何1年做到百万团队。古楼导师氧惠邀请码555888,注册送万元推广大礼包,教你如何1年做到百万团队。首先
- 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