- Agent与自主系统之核心概念与架构解析
陈乔布斯
AI人工智能大模型架构人工智能AIpythonAgent大模型智能体
引言:从智能助手到自主决策者想象一下,当你清晨醒来,智能家居系统已经根据你的睡眠数据和日程安排,自动调节了室内温度、煮好了咖啡,并推送了个性化的早间新闻摘要。这一切背后,正是Agent在默默工作——它们不再是被动执行指令的工具,而是能够感知环境、自主决策并持续优化的"数字同事"。2025年,Agent技术迎来爆发式发展。从OpenAI的Operator能独立完成餐厅预订和购物,到智谱的AutoGL
- 语音信号基础篇1-预加重(Pre-emphasis)
沐黎~
信号与系统语音识别人工智能
预加重就是对语音信号的高频进行补偿,语音信号90%能量集中在有效带宽低频分量上,高频分量频谱(一般我们用其幅度谱,通俗将就是频谱的模长或者绝对值长度)较小,我们让它变大一定,占比多,增强其高频分量。预加重原理也非常简单,其时域表达式非常简单,如下式子:公式中:一般取0.97时域看着就简单后一个减去前一个,看不出有什么规律,我们对其进行z变换,可得:合并同类项,可得:自变量为z,我们画出z变化后的频
- 9.7 国产代码生成神器CodeGeex2实测:效率提升300%,免费平替Copilot!
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copilotlangchainllama语言模型
国产代码生成神器CodeGeex2实测:效率提升300%,免费平替Copilot!代码生成模型CodeGeex2:智能编程的国产之光智谱AI推出的CodeGeex2是当前国产代码生成模型的标杆之作,其技术架构与训练策略展现了中国在代码大模型领域的突破性进展。本章将深入解析CodeGeex2的技术原理,并通过实战演示如何构建智能编程助手。一、CodeGeex2技术架构解析1.1模型底座与训练数据
- 前沿交叉:Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系
m0_75133639
流体力学深度学习人工智能航空航天fluent流体力学材料科学CFD
基础模块流体力学方程求解1、不可压缩N-S方程数值解法(有限差分/有限元/伪谱法)·Fluent工业级应用:稳态/瞬态流、两相流仿真(圆柱绕流、入水问题)·Tecplot流场可视化与数据导出2、CFD数据的AI预处理·基于PCA/SVD的流场数据降维·特征值分解与时空特征提取深度学习核心3.物理机理嵌入的神经网络架构·物理信息神经网络(PINN):将N-S方程嵌入损失函数(JAX框架实现)·神经常
- 多模态AI声纹特征处理与多模态生物识别系统
一、声纹特征处理在多模态AI系统中,声纹特征的处理是实现高精度生物识别的关键步骤之一。以下是声纹特征处理的主要流程:数据预处理语音增强:对采集到的语音信号进行降噪处理,以提高信号质量。语谱图生成:将增强后的语音信号转换为语谱图,语谱图是一种时间-频率表示,能够直观地展示语音信号的频谱变化。图像转换:将彩色语谱图转换为灰度图,进一步进行二值化处理,以便提取纹理特征。特征提取MFCC特征:梅尔频率倒谱
- 【工具】Eclipse:一个用于对两个或多个非靶向液相色谱-质谱代谢组学数据集进行比对的 Python 软件包
生信学习者1
学习笔记python数据分析数据挖掘
文章目录介绍代码参考介绍非靶向液相色谱-串联质谱(LC-MS)代谢组学数据集蕴含着大量信息,但在分析和处理过程中却面临诸多挑战。通常,需要对两个或多个独立处理的数据集进行整合以形成完整的数据集,但现有的软件并不能完全满足我们的需求。为此,我们创建了一个名为“Eclipse”的开源Python包。Eclipse采用一种新颖的基于图的方法来处理由n个(n>2)数据集引发的复杂匹配情况。Nontarge
- 振动分析常用的频谱类型
m0_55576290
工作一二三信号与系统振动分析
文章目录振动分析常用的频谱类型1.幅值谱(AmplitudeSpectrum)-最常用2.功率谱密度(PSD)-用于随机信号3.自功率谱(AutoPowerSpectrum)振动分析中的选择原则.振动分析中的频谱选择建议故障诊断→幅值谱模态分析→自功率谱随机振动→功率谱密度宽动态范围→对数坐标实际应用中的处理方法总结振动分析常用的频谱类型1.幅值谱(AmplitudeSpectrum)-最常用%幅
- EasyExcel 初使用—— Java 实现多种写入 Excel 功能
Java雪荷
EasyExceljavaexcel开发语言github
前言大家好,我是雪荷。之前有一篇博客(EasyExcel初使用——Java实现读取Excel功能_javaeasyexcel.read-CSDN博客)介绍了Java如何读取Excel表格,那么此篇博客就和大家介绍下Java如何利用EasyExcel写入Excel。EasyExcel官方网址:EasyExcel官方文档-基于Java的Excel处理工具|EasyExcel前置准备引入依赖先创建一个S
- 2025版最新渗透测试入门教程,从零基础入门到精通,从看这篇开始!
Python_chichi
网络安全安全系统安全web安全
目录渗透测试:不只是找Bug,更是“攻心”?渗透测试“十八般武艺”:你练哪一种?渗透测试“套路”深:六大流派,谁是天下第一?(待续)渗透测试兵器谱:神兵利器大盘点(待续)渗透测试实战演习:看我如何“偷”走你的秘密(待续)从小白到大神:渗透测试修炼手册前言:别再啃那些枯燥的教科书了!想入行网络安全?想玩转渗透测试?别再抱着那些过时的教程死记硬背了!这玩意儿,光靠理论可不行,得结合实战,还得有点“玄学
- 扫描电镜能谱分析入门:扫描电镜不仅能看,还能“查成分”
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扫描电镜能谱分析入门:扫描电镜不仅能看,还能“查成分”掌握EDS,从一张黑白图到微观化学地图的跃迁引言:黑白图像之外,还有哪些信息?在扫描电子显微镜(SEM)中,你或许已经熟悉了放大图像的纹理与结构。但仅靠形貌还不够,我们还需要知道:这是什么材料?都有哪些元素?分布在哪里?这就是能谱分析(EDS)登场的时刻。配合SEM,EDS让我们从“看图”进入“读谱”的阶段,打通形貌与成分之间的桥梁,是现代微纳
- 佰力博科技与您探讨阻抗谱测量的基本原理和测量方法
阻抗谱测量是一种通过施加小幅度的交流信号激励,并分析被测对象在不同频率下的响应来获取阻抗信息的技术。它广泛应用于材料科学、电化学、生物医学等领域,用于表征材料或系统的电学特性、界面特性以及动力学行为。1、阻抗谱测量的基本原理阻抗谱测量的核心是通过施加一个频率可调的小幅度交流信号(如正弦波电压或电流),记录被测对象的响应信号(如电流或电压)。通过分析激励信号与响应信号之间的幅值比和相位差,可以得到频
- 深入理解Redis-数据清除策略&数据持久化策略&缓存策略-面试篇
心平愈三千疾
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文章目录数据删除过期删除定时过期惰性过期定期清除内存淘汰数据持久化AOF日志RDB快照混合持久化可能的问题缓存缓存雪崩(大堆的雪下榻)缓存穿透(穿针)缓存击穿(打洞)缓存预热缓存更新数据删除过期删除什么是过期删除?Redis是Key-Value数据库,我们可以设置Key的过期时间。过期策略就是指当Redis中的缓存过期了,Redis如何处理。定时过期定时过期是指为每个设置了过期时间的key都需要设
- 【Game】Powerful——Pet Skin(13)
苏堤春不晓
Travel/Life幻唐志皮肤回合制
文章目录特殊65~105115~125135~145特殊重炮小熊灵石护卫mini版蒲牢,不过饰物要m天篷岩浆造型不错65~105蒲牢海螺套装幽灵虎帅,感觉当坐骑也不错,6技能YYDS幽灵虎这个皮肤感觉一般,有点鸟化了,羽毛的感觉第二个皮肤,足见其在105的地位妙音死亡骑士我佛慈悲,胸前的法珠拉风死亡骑士折纸版本差点意思,模型变小了感觉,不够大气芙蓉仙子清凉一夏,柠檬雪舞月跃龙门,鲤鱼很好看,个人认
- [AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder
Micheal超
AI笔记人工智能笔记架构
一、概述架构描述特点案例Encoder-Only仅包含编码器部分这类模型主要专注输入数据中提取特征或上下文信息,通常不需要生成新内容、只需要理解输入的任务,如:分类(文本分类、情感分析等)、信息抽取、序列标注等。在这种架构中,所有的注意力机制和网络层都集中在编码输入数据上,其输出通常是关于输入的复杂语义表示。谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4Decoder-Only也被称为
- LlamaIndex + 智谱大模型GLM 实现智能代理(Agent)
不吃辣的陈
人工智能pythonlangchainfaiss自然语言处理
LlamaIndex+智谱大模型GLM实现智能代理(Agent)文章目录LlamaIndex+智谱大模型GLM实现智能代理(Agent)前言一、模型加载二、向量数据库加载1.向量库加载2.向量库生成三、方法创建1.创建FAISS查询引擎适配器(本地外挂知识库查询)2.数学计算工具函数(计算器)3.WebSearch工具(网络搜索)4.手机号码归属地信息(号码归属地工具)四、FunctionTool
- 新手向:代码编写工具推荐
nightunderblackcat
基础环境配置notepad++pycharmpythonintellij-ideajavac++c#
开发者兵器谱:我的高效编码六大神器深度解析在软件开发的世界里,得心应手的工具如同侠客手中的利剑。经过多年的项目锤炼,我精心打磨了一套开发工具链,它们各有所长,助我在不同战场上游刃有余。下面就来深度剖析这六位“数字战友”:一、轻骑兵:Notepad++——闪电编辑与文本处理的王者核心定位:超轻量级文本/代码编辑器,启动如闪电,资源占用极低。看家本领:列编辑模式:Alt+鼠标拖拽或Alt+Shift+
- Python和MATLAB数字信号波形和模型模拟
要点Python和MATLAB实现以下波形和模型模拟以给定采样率模拟正弦信号,生成给定参数的方波信号,生成给定参数隔离矩形脉冲,生成并绘制线性调频信号。快速傅里叶变换结果释义:复数离散傅里叶变换、频率仓和快速傅里叶变换移位,逆快速傅里叶变换移位,数值NumPy对比观察FFT移位和逆FFT移位。离散时域表示:余弦信号生成取样,使用FFT频域信号表示,使用FFT计算离散傅里叶变换DFT,获得幅度谱并提
- 曼昆《经济学原理》第九版 宏观经济学 第二十六章货币增长与通货膨胀
没有女朋友的程序员
经济学
以下是曼昆《经济学原理》第九版宏观经济学第二十六章**“货币增长与通货膨胀”**的详细讲解,从零基础开始构建知识框架,结合中国实际案例与生活化比喻,帮助小白系统理解核心概念:一、知识框架:通货膨胀的“因果链”1.核心问题:为什么发钱会引发物价上涨?2.关键概念:货币数量论、古典二分法、费雪效应、通货膨胀税3.逻辑链条:货币超发→物价上涨→购买力下降→社会成本4.中国实践:M2增长与通胀压力、房地产
- 《AI办公类工具PPT系列之七——智谱清言》
再见孙悟空_
【2025AI工具合集】人工智能iSlideAIAI智能PPTpowerpointAIPPTPPT
一.简介官网地址为chatglm.cn智谱清言(也被称为ChatGLM)是一款基于大模型技术的人工智能产品,旨在通过其强大的自然语言处理能力,为用户提供高效、智能的交互体验。该产品不仅具备广泛的应用场景,还能够在多个领域内实现深度学习和自我优化。二.功能介绍内容创作:创意写作:帮助用户进行故事、诗歌等文学作品的创作。媒体写作:辅助撰写新闻稿、社交媒体帖子等内容。写作辅助:提供写作建议、结构安排和编
- “组学”的数据结构与概念
不秃的卤蛋
组学多组学人工智能深度学习
1.组学数据:生命系统的分子层面快照定义:组学数据是指利用高通量实验技术,对生物样本(细胞、组织、个体等)在特定状态下,某一类生物分子全集进行系统性、大规模定量测量所产生的数据集。核心特征:全局性(Global):目标是对该分子层面尽可能完整的覆盖(如全基因组、全转录组、全蛋白质组),而非单个分子。高通量(High-throughput):依赖先进平台(如二代/三代测序、高分辨率质谱、芯片技术),
- 【AI+安防技术革命】物联网创业避坑指南:从200万沉没成本到0元启动的启示!
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物联网
【创业生意经】巴菲特说"投资要选择长长的坡道和湿湿的雪",选错赛道的创业者就像推石头上山——累死累活还容易砸脚!今天给你看个活生生的对比:一.血泪案例:传统健身房就是个吞金兽!想开家像样的健身房?300平场地年租金30万起,器材采购少说50万,教练团队每月工资5万+,没200万本金根本不敢碰!更可怕的是会员卡卖不动就血亏,经济不好多少老板赔得只剩哑铃?而格行视精灵室外摄像头搞的是"轻骑兵"模式——
- C#单例模式的十八般兵器:让对象“独一无二”的终极秘籍
墨夶
C#学习资料c#单例模式javascript
一、基础兵器谱:懒汉式单例1.1基础版(线程不安全)“皇帝还没起床,就被群臣吵醒”publicclassSingletonLazy_Basic{//私有构造函数:防止外部newprivateSingletonLazy_Basic(){}//共享实例:初始为nullprivatestaticSingletonLazy_Basic_instance;//全局访问点:第一次调用时创建实例publicst
- matlab 频谱图例子_做EEG频谱分析,看这一篇文章就够了!
weixin_39985286
matlab频谱图例子
所谓频谱分析,又称为功率谱分析或者功率谱密度(PowerSpectralDensity,PSD)分析,实际就是通过一定方法求解信号的功率power随着频率变化曲线。笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结,并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法,并给出相应的Matlab程序。1.频谱分析的方法有哪些?目前来说,功率谱分析的方法大致可以分为两大类:第一类是经典的功率谱计算方法,第二类是现
- 2025高考志愿填报介绍指导和建议【超全资料合集】
【高考志愿】1--专家讲志愿:志愿填报规则(建议从这里开始看)夸克网盘分享【高考志愿】2—大学专业介绍夸克网盘分享【高考志愿】3—张雪F高考志愿填报课程夸克网盘分享【高考志愿】4—张老师演讲名场面夸克网盘分享【高考志愿】5—张老师谈高考志愿避坑夸克网盘分享【高考志愿】6—电子书与电子资料夸克网盘分享【高考志愿】23-2024年张老师精彩分享夸克网盘分享【高考志愿】2023张雪F高考志愿填报视频版本
- 【AIGC半月报】AIGC大模型启元:2024.06(上)
LeeZhao@
AIGCAIGC人工智能AIAgent
AIGC大模型启元:2024.06(上)(1)ChatTTS(语音合成项目)(2)Mamba-2(大模型新架构Mamba升级)(3)GLM-49B(智谱开源LLM)(4)Seed-TTS(字节语音合成)(5)QWen2(阿里大模型)(6)VideoReTalking(数字人对口型)(7)StableDiffusion3Medium(文生图更新)(8)DreamMachine(LumaAI文生视频)
- 浅谈Redis雪崩:原因、解决方案与代码实现
weixin_44999021
Redisredis数据库缓存
一、什么是Redis雪崩?Redis雪崩(RedisAvalanche)是指在高并发场景下,大量缓存数据在同一时间点失效或Redis服务突然宕机,导致所有请求直接打到数据库上,造成数据库瞬时压力过大甚至崩溃的现象。这种现象如同雪崩一样,一开始只是一小片雪滑动,但最终引发了大规模的连锁反应。雪崩效应示意图:[大量缓存失效]→[所有请求直接访问数据库]→[数据库负载激增]→[数据库响应变慢或崩溃]→[
- 【打卡】基金金融问答
来两个炸鸡腿
金融AIGC
文章目录任务1初始大模型与Agent大模型介绍ChatGLMAgent介绍特点任务2ChatGLMAPI-Python同步调用异步调用正则表达式Agent具体任务请添加图片描述任务3数据库内容解析SQLAgent任务1初始大模型与Agent大模型介绍GLM是智谱AI推出的新一代基座大模型,相比上一代有着显著提升的性能,逼近GPT-4。GLM支持更长的上下文(128k),具备强大的多模态能力,并且推
- 如何使用质谱AI一键解锁创意构图
神一样的老师
使用技巧人工智能
目录引言质谱API的文生图API接口请求请求参数响应参数测试结束语引言想象一下,只需用文字描述你脑海中的画面,AI就能瞬间将其转化为逼真或充满创意的图像。这不再是科幻小说,而是质谱AI的CogView模型带来的强大能力!无论是精准还原细节,还是打造个性化艺术风格,CogView都能通过对文本的深刻理解,实现高效、精准的图像生成。现在,通过质谱AI开放平台提供的文生图API,开发者可以轻松地将这一视
- 大数定律与中心极限定理:概率论的双子星
Algo-hx
概率论与数理统计概率论
目录引言5大数定律与中心极限定理5.1大数定律:频率的稳定性5.1.1辛钦大数定律定理内容5.1.2伯努利大数定律定理内容5.1.3切比雪夫大数定律定理内容对比总结表5.2中心极限定理:正态分布的普适性5.2.1独立同分布情形定理内容图释5.2.2李雅普诺夫定理定理内容核心思想图释5.2.3棣莫弗-拉普拉斯定理定理内容应用条件图释对比总结表5.3定理对比:LLNvsCLT引言当随机现象的个体行为无
- Python datetime库【日期和时间处理库】全面讲解与示例
老胖闲聊
Python库大全python网络开发语言
边写代码零食不停口盼盼麦香鸡味块、卡乐比(Calbee)薯条三兄弟独立小包、好时kisses多口味巧克力糖、老金磨方【黑金系列】黑芝麻丸边写代码边贴面膜事业美丽两不误DR.YS野森博士+【AOUFSE/澳芙雪特证】377专研美白淡斑面膜组合优惠劵别光顾写代码更要多喝茶水,提神有营养六安瓜片茶叶茶香二级200g2025年新茶雨前盒装自己喝让AI成为我们的得力助手:《用Cursor玩转AI辅助编程——
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
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ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro