- 思维链革命:让大模型突破“机器思考”的边界
John Song
AI人工智能思维链2.0CoT多模态思维链元认知优化
以下是对LilianWeng思维链技术深度解析文章(原文链接)的博客化重构,融合技术本质与应用实践:思维链革命:让大模型突破“机器思考”的边界——解析ChainofThought技术体系与下一代推理架构一、从黑箱到透明思考:CoT的核心突破传统LLM困境:“大模型如同天才自闭症患者——知识渊博却无法展示思考路径”CoT解决方案:#标准CoT提示模板prompt="""问题:小明有5个苹果,吃掉2个
- LLM Agent在多模态任务中的推理机制详解
文章目录一、引言二、多模态LLMAgent的基本架构2.1系统组成2.2工作流程图三、多模态表示与对齐3.1跨模态嵌入空间3.2模态对齐技术四、多模态推理策略4.1基于提示的推理(Prompt-basedReasoning)4.2多模态思维链(CoT)推理4.3多模态工具使用五、实现案例:多模态问答系统5.1系统架构5.2示例应用六、高级多模态推理技术6.1多模态递归推理6.2多模态记忆与检索6.
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 当 LLM 写代码时,它的 “思考过程” 靠谱吗?—— 揭秘 CoT 质量的那些事儿
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
当LLM写代码时,它的“思考过程”靠谱吗?——揭秘CoT质量的那些事儿论文标题:AreTheyAllGood?EvaluatingtheQualityofCoTsinLLM-basedCodeGenerationarXiv:2507.06980[pdf,html,other]AreTheyAllGood?EvaluatingtheQualityofCoTsinLLM-basedCodeGenera
- 【人工智能之大模型】思维链(Chain of Thought,CoT) 在大模型中是如何引导模型逐步推理的?
985小水博一枚呀
人工智能pytorch语言模型大模型
【人工智能之大模型】思维链(ChainofThought,CoT)在大模型中是如何引导模型逐步推理的?【人工智能之大模型】思维链(ChainofThought,CoT)在大模型中是如何引导模型逐步推理的?文章目录【人工智能之大模型】思维链(ChainofThought,CoT)在大模型中是如何引导模型逐步推理的?前言思维链(CoT)在大模型中的应用示例示例任务:应用思维链提示:模型输出:分析:思维
- AI智能体——实现关键技术
1、CoT思维链CoT(ChainofThought)思维链是一种让AI像人类一样“思考”的技术,帮助AI在处理复杂问题时能够按步骤思考。对于复杂的推理类问题,先思考后执行,效果往往更好。而且还可以让模型在生成答案时展示推理过程,便于我们理解和优化AI。CoT的实现方式其实很简单,可以在输入Prompt时,给模型提供额外的提示或引导,比如“让我们一步一步思考这个问题”,让模型以逐步推理
- 【AI论文】基于图像思维的多模态推理:理论基础、方法及未来前沿
东临碣石82
人工智能
摘要:近期,文本思维链(Chain-of-Thought,CoT)显著推动了多模态推理的进展。在这一范式下,模型在语言层面进行推理。然而,这种以文本为中心的方法将视觉信息视为静态的初始语境,从而在丰富的感知数据与离散的符号思维之间造成了根本性的“语义鸿沟”。人类认知往往超越语言的局限,将视觉作为动态的心理草图板加以利用。如今,人工智能领域也正经历着类似的演变,标志着从仅能对图像进行思考的模型向真正
- Prompt相关论文阅读(02)--Auto-CoT(2024-11-25)
zhilanguifang
论文promptengineering论文阅读笔记
论文阅读笔记2024-11-24~2024-11-25Auto-CoT:AutomaticChainofThoughtPromptinginLargeLanguageModels(ICLR2023)碎碎念:复现代码和笔记保存到gitee仓库上海交通大学的学生在亚马逊实习的时候的成果ICLR2023摘要:LLM能够通过生成中间推理步骤执行复杂的推理。提供这些步骤用于提示演示叫做思维链提示CoT。Co
- 【文献精读笔记】Explainability for Large Language Models: A Survey (大语言模型的可解释性综述)(五)
百万年薪天才少女
人工智能人工智能机器学习深度学习
****非斜体正文为原文献内容(也包含笔者的补充),灰色块中是对文章细节的进一步详细解释!五、解释评估(ExplanationEvaluation)在前面的章节中,我们介绍了不同的解释技术和它们的用途,但评估它们如何忠实地反映模型的推理过程仍然是一个挑战。我们将评估大致分为两类:传统微调范式的局部解释评估(第5.1节)和提示范式中自然语言CoT解释的评估(第5.2节)。评估的两个关键维度是对人类的
- Prompt 精通之路(一)- AI 时代的新语言:到底什么是 Prompt?为什么它如此重要?
程序员阿超的博客
Prompt精通之路:从零基础到AI高效玩家人工智能promptPrompt新手指南提示词入门AI指令ChatGPTdeepseek
AI时代的新语言:到底什么是Prompt?为什么它如此重要?标签:#Prompt新手指南#提示词入门#AI指令#人工智能#ChatGPTPrompt精通之路:系列文章导航第一篇:AI时代的新语言:到底什么是Prompt?为什么它如此重要?第二篇:告别废话!掌握这4个黄金法则,让你的Prompt精准有效第三篇:像专业人士一样思考:Zero-Shot,Few-Shot和思维链(CoT)技巧详解第四篇:
- AutoMedPrompt的技术,自动优化提示词
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonmvc
AutoMedPrompt的技术,自动优化提示词让大语言模型在医学答题方面的表现大幅提升,甚至能让开源模型在某些医学数据集上超过GPT-4等商业模型。AutoMedPrompt原理深度解析与实例说明一、核心原理:文本梯度驱动的提示词优化1.传统提示工程的痛点手动设计提示词依赖专家经验,难以覆盖医学领域的复杂性(如不同专科考点、病例变异)。固定提示词(如CoT思维链)无法动态适应具体问题,可能引入无
- 思维树(Tree of Thoughts): 超越链式思维的AI推理新范式
司南锤
LLM人工智能
引言在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的推理能力一直是研究的热点。从最初的直接问答,到链式思维(ChainofThoughts,CoT)的出现,再到如今的思维树(TreeofThoughts,TOT),AI的推理方式正在变得越来越接近人类的思维过程。思维树作为一种全新的推理框架,不仅继承了链式思维的优势,更通过树状结构的探索和回溯机制,实现了更加复杂和深入的推理过程。本文将深入探讨TO
- Prompt 精通之路(四)- AI 赋能:10 个超实用的 Prompt 模板,覆盖写作、编程、学习和办公
程序员阿超的博客
Prompt精通之路:从零基础到AI高效玩家人工智能prompt学习Prompt模板AI工作流ChatGPT应用生产力工具
Prompt精通之路:系列文章导航第一篇:[本文]AI时代的新语言:到底什么是Prompt?为什么它如此重要?第二篇:告别废话!掌握这4个黄金法则,让你的Prompt精准有效第三篇:像专业人士一样思考:Zero-Shot,Few-Shot和思维链(CoT)技巧详解第四篇:AI赋能:10个超实用的Prompt模板,覆盖写作、编程、学习和办公第五篇:构建你的“AI指令系统”:超越简单提问的CRISPE
- Prompt 精通之路(五)- 构建你的“AI 指令系统”:超越简单提问的 CRISPE 与 APE 框架
Prompt精通之路:系列文章导航第一篇:[本文]AI时代的新语言:到底什么是Prompt?为什么它如此重要?第二篇:告别废话!掌握这4个黄金法则,让你的Prompt精准有效第三篇:像专业人士一样思考:Zero-Shot,Few-Shot和思维链(CoT)技巧详解第四篇:AI赋能:10个超实用的Prompt模板,覆盖写作、编程、学习和办公第五篇:构建你的“AI指令系统”:超越简单提问的CRISPE
- Prompt 精通之路(七)- 你的终极 AI 宝典:Prompt 精通之路系列汇总
程序员阿超的博客
Prompt精通之路:从零基础到AI高效玩家人工智能promptPrompt指南AI学习资源速查手册ChatGPT系列总结
你的终极AI宝典:Prompt精通之路系列汇总标签:#Prompt指南#AI学习资源#速查手册#ChatGPT#系列总结Prompt精通之路:系列文章导航第一篇:AI时代的新语言:到底什么是Prompt?为什么它如此重要?第二篇:告别废话!掌握这4个黄金法则,让你的Prompt精准有效第三篇:像专业人士一样思考:Zero-Shot,Few-Shot和思维链(CoT)技巧详解第四篇:AI赋能:10个
- 从传统Cube到现代化指标体系:物化视图驱动的指标平台升级之路
镜舟科技
StarRocks物化视图数据架构OLAP数据分析数据库湖仓一体
在高并发、高吞吐量的数据分析场景下,简单的事情往往变得不那么简单。一个业务逻辑简单的指标大盘,在日常情况下可能运行良好,但一旦面临大促或年终数据汇总等高峰期,就会出现卡顿甚至崩溃的情况。为什么在这些特定场景下,原本稳定的系统会变得不稳定?这是因为传统的指标大盘解决方案在设计时,往往没有针对高并发、多维度分析和秒级刷新等特殊需求做好充分准备。一、传统数据架构在指标分析场景下的困境1.指标平台的常见诉
- AIGC领域Prompt工程:原理、方法与行业应用
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ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶AIGCpromptai
AIGC领域Prompt工程:原理、方法与行业应用关键词:Prompt工程、大语言模型(LLM)、提示设计、少样本学习、AIGC应用、思维链(CoT)、提示优化摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,大语言模型(如GPT-4、LLaMA、通义千问)的性能已达到前所未有的高度。然而,模型的强大能力能否被充分释放,很大程度上依赖于"提示(Prompt)"的设计质量。本文系统解析Prom
- 【AIGC-ChatGPT提示词】心灵笔记:打造温暖治愈的职场年终回顾系统
AI小欧同学
AIGCchatgpt笔记
感谢信任,专栏出现0-1的历史突破❤️❤️好了,开始今天的内容今天继续回馈大家,最近都是可以在自媒体上使用的提示词。提示词在最下方引言在每年岁末时分,我们都期待着对过去一年进行总结与回顾。然而,传统的工作总结往往过于注重数据和绩效,容易忽视个人的情感体验和内心成长。"心灵笔记"系统正是为了解决这一痛点而设计,它致力于将冰冷的职场经历转化为温暖治愈的内心独白,帮助人们以更有温度的方式记录自己的职业生
- 商务年度总结汇报PPT模版分享
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PPT模版商务汇报工作总结毕业答辩
商务汇报,工作总结,毕业答辩,简历竞聘PPT模版,创意年终汇报PPT模版,IDEAS商务汇报PPT模版,年度总结PPT模版,创意低多边形PPT模版,商务型PPT模版,小清新创意花朵PPT模版,工作总结数据报告PPT模版,开题报告PPT模版商务年度总结汇报PPT模版分享:https://pan.quark.cn/s/be6fafbbad5d
- LnagChain思维链提示技术解析:原理、架构与源码实现(13)
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LangChain框架入门架构人工智能langchain
LANGCHAIN思维链提示技术解析:原理、架构与源码实现一、LangChain思维链提示概述1.1思维链提示的基本概念思维链提示(ChainofThought,CoT)是一种通过引导大型语言模型(LLM)生成中间推理步骤来提高复杂问题解决能力的技术。与传统的直接提问相比,思维链提示要求模型在给出最终答案之前,先展示其思考过程。这种方法最早由Wei等人在2022年的论文中提出,实验表明,思维链提示
- 鸿蒙HarmonyOS NEXT实战开发:折叠屏音乐播放器实现案例
前端_王华QAQ
鸿蒙next实战鸿蒙harmonyos华为鸿蒙系统鸿蒙华为od
介绍本示例介绍使用ArkUI中的容器组件FolderStack在折叠屏设备中实现音乐播放器场景。效果图预览使用说明播放器预加载了歌曲,支持播放、暂停、重新播放,在折叠屏上,支持横屏悬停态下的组件自适应动态变更。实现思路采用MVVM模式进行架构设计,目录结构中区分展示层、模型层、控制层,展示层通过控制层与模型层沟通,展示层的状态数据与控制层进行双向绑定,模型层的变更通过回调形式通知给控制层,并最终作
- Java:Spi 小实战
weixin_34248118
java数据库
背景Java中区分Api和Spi,通俗的讲:Api和Spi都是相对的概念,他们的差别只在语义上,Api直接被应用开发人员使用,Spi被框架扩张人员使用,详细内容可以看:http://www.cnblogs.com/happyframework/p/3325560.html。Java类库中的实例代码1Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");2Connection
- 年终盘点 | 长安链开源社区2024:深耕细作,笃行致远
长安链开源社区
区块链开发语言开源
开源共生,数实融合,深耕细作,笃行致远。2024年长安链牢筑科研实力,广积产业底蕴,与万千开发者一同引领数字信任经济创新发展。长安链开源社区正以科研为基,开源为桥,产业为翼,构筑价值互联网底层基础设施,赋能数字经济发展,开启一场前所未有的创新之旅。
- 训练成本降低2000倍: 直接将推理能力注入LLM
大模型最新论文
深度学习人工智能语言模型自然语言处理llama
论文标题Resa:TransparentReasoningModelsviaSAEs论文地址https://arxiv.org/pdf/2506.09967代码地址https://github.com/shangshang-wang/Resa作者背景南加州大学动机激发大模型的推理能力通常需要繁重的后训练工作(带CoT的RL或SFT),这一过程不仅需要昂贵的数据与计算资源,还缺乏可解释性(并不清楚模
- 1G(第一代移动通信系统)详解
zdd56789
网络学习过程网络网络信息与通信
语音信号:核心频率范围:主要能量集中区:30Hz-3400Hz,涵盖基频、共振峰及大部分语音特征成分。电话通信标准:传统窄带电话仅传输300Hz-3400Hz范围,以保证语音可懂度。高频成分:虽然语音可能包含高达8000Hz的成分,但对清晰度贡献较小,常被编码系统舍弃。人耳可听范围:20Hz-20kHz,但语音信号能量远窄于此。低频下限:低于30Hz的成分能量微弱,通常可忽略。1G通信技术概述:1
- 深入理解JavaScript设计模式之策略模式
天生我材必有用_吴用
JavaScriptjavascript设计模式策略模式
深入理解JavaScript设计模式之策略模式策略模式的起点与终点某天,你在哪里勤勤恳恳的干活,突然产品经理走到你的旁边说:“快!年终了,做一个年终奖计算器!”规则为摸鱼王(S级)发4倍工资。普通咸鱼(A级)发3倍工资。卷王(B级)给个2倍数意思意思得了。需求初步实现作为菜鸟的你邪魅一笑,劈里啪啦开始敲键盘,不到两分钟写出了计算年终奖功能:functioncalculateBonus(level,
- 中科院团队让AI读懂分子图像:就像教机器人识别化学“文字“一样简单
至顶科技
人工智能机器人
这项由上海人工智能实验室联合华东师范大学、北京大学等多所知名院校的研究团队发表于2025年6月的最新研究,完整论文题为《GTR-CoT:GraphTraversalasVisualChainofThoughtforMolecularStructureRecognition》,发表在arXiv平台(论文编号:2506.07553v1),有兴趣深入了解的读者可以通过该编号在arXiv网站上访问完整论文
- AI大模型技术进阶学习——提示词(Prompt)、知识库、思维链(CoT)和Agent(代理)
AI小白熊
人工智能学习promptllama大模型深度学习程序员
“大模型的推理能力配合外部工具才能真正发挥大模型的作用”在学习和使用大模型的过程中,我们会发现大模型只能用来进行一下简单的问答;一旦涉及到复杂的问题,大模型就无能为力了。其原因就在于我们并不会使用大模型,或者说不知道怎么发挥大模型的强大能力。虽然很多人使用别人开发好的AI工具去生成一些文本,图像等内容进行创作;或者通过外挂知识库的方式来增强大模型的能力范围,但离真正发挥大模型的能力还差好远。
- 商务年终年中总结报告PPT模板
puerppt
ppt
这是一份精美的PPT模板设计,采用马卡龙配色,整体简约,并且带上了粉红的小女风,一份设计精美的PPT模板,可以让你在汇报演讲时脱颖而出,模板格式:pptx格式(可随意下载编辑)模板用途:汇总报告,工作述职推荐指数:★★★★★免费下载地址:马卡龙配色简约通用模板
- 极限压测下的架构抉择:P7架构师与C++老兵的火花碰撞
搞Java的小码农
Java面试场景题Java高并发架构设计C++
标题:极限压测下的架构抉择:P7架构师与C++老兵的火花碰撞场景背景在一个互联网大厂的终面环节,面试官是一位P7级别架构师,而求职者是一位拥有多年C++开发经验的转行者,现在正在向Java开发领域转型。面试的核心是围绕高并发系统设计展开,场景设定在一家电商平台的年终大促活动期间,系统需要应对QPS(每秒查询请求数)从2000骤增至10万的挑战。面试官希望通过技术深度和业务场景的结合,考察求职者的架
- 【AI论文】超越80/20规则:高熵少数令牌驱动LLM推理的有效强化学习
东临碣石82
人工智能
摘要:具有可验证奖励的强化学习(RLVR)已经成为一种增强大型语言模型(LLM)推理能力的强大方法,但其机制尚未得到很好的理解。在这项工作中,我们通过标记熵模式的新视角对RLVR进行了开创性的探索,全面分析了不同标记如何影响推理性能。通过检查思想链(CoT)推理中的标记熵模式,我们观察到只有一小部分标记表现出高熵,这些标记充当关键分叉,引导模型朝向不同的推理路径。此外,研究RLVR训练过程中熵模式
- 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