- 分享12个国内AI对话聊天的免费网站(含DeepSeek大模型)
码上飞扬
人工智能语言模型DeepSeek
在人工智能领域,基于对话的语言模型已成为当前研究的热点,其中以ChatGPT为代表的模型凭借其卓越的语言理解与交互能力备受瞩目。为帮助用户更好地选择和使用这类AI工具,本文将介绍12个国内可直接体验对话聊天功能的平台,为用户提供实用参考。1、腾讯元宝地址:https://hunyuan.tencent.com/bot/chat腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型,拥有超千亿参数规模,预
- 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月21日
小亦编辑部
人工智能
一、AI编程领域最新动态AI编程工具崛起,程序员职业面临挑战Anthropic首席执行官DarioAmodei预言,未来一年内,90%的代码将由AI生成,传统程序员的工作可能被大幅替代。最新发布的AI编程模型(如Claude3.7、Sonnet3.7)在初级开发评估中表现优异,得分率超过60%,部分模型甚至在全球程序员排名中位列前0.1%。字节跳动的Trae海外版接入Claude3.7和GPT-4
- 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月19日
小亦编辑部
每日AI-人工智能-编程日报人工智能
1.豆包AI编程功能迎来三项重磅升级豆包平台今日宣布其AI编程功能迎来三项重要升级,包括:HTML实时预览:支持用户在编写HTML代码时实时查看网页效果,显著提升前端开发效率,尤其适用于小游戏和网页制作。Python代码直接运行与一键修复:用户可直接运行Python代码,并在出错时一键修复,极大降低了编程门槛,提升了开发效率。生成完整项目:新增生成完整项目的功能,帮助用户快速创建应用程序,缩短开发
- 普通人学习AI应该如何入手?2025年最新AI大模型学习路线+全套学习资料,适合新手小白!
小城哇哇
人工智能学习大数据语言模型AI大模型agiai
引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,越来越多的人开始意识到掌握这项技能的重要性。然而,对于许多没有编程背景或数学基础的人来说,进入AI领域似乎是一个遥不可及的梦想。但实际上,通过合理的规划和适当的学习资源,任何人都可以逐步掌握AI的核心知识,并应用到实际工作中去。本文将为普通读者提供一份详细的2025年最新AI大模型学习路线图,并附带一套完整的自学资料,帮助您从零基础起步,顺利开启AI学习之旅
- 讨论在 Swift 中引入函数体宏
网罗开发
实战SwiftSwift周报swiftssh开发语言
文章目录前言提案通过的提案正在审查的提案Swift论坛话题讨论关于我们前言文章内容精选提案:函数体Macros提案正在审查中Swift论坛:Swift中引入函数体宏话题讨论:你是更能接受同性上司还是更能接受异性上司?上期话题结果投票结果反映,大多数开发者还是比较担心自己的头发,另外就是身体变胖。久坐缺乏运动会导致一系列的身体健康问题。建议大家抽时间多运动,避免久坐。提案通过的提案SE-0411隔离
- 知识蒸馏:让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术
一休哥助手
人工智能人工智能
引言:当AI模型需要"减肥"在人工智能领域,一个有趣的悖论正在上演:大模型的参数规模每年以10倍速度增长,而移动设备的算力却始终受限。GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行,但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。这种矛盾催生了一项神奇的技术——知识蒸馏(KnowledgeDistillation),它就像给AI模型进行"脑外科手术",将庞然大物的智慧浓缩到轻量模型中。第一章
- 10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题?
墨染辉
大语言模型pdf
10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题?解决方案:嵌入式表格检索解释:嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解,使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤:表格检测和识别:目标:在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法:使用计算机视觉和深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)或其他先进的图像处理算法。效果:能够检测出页面
- TensorFlow深度学习实战项目:从入门到精通
点我头像干啥
Ai深度学习tensorflow人工智能
引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架,因其强大的功能和灵活的架构,成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目,深入理解TensorFlow的使用方法,并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么?TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Go
- (LeetCode 热题 100) 74. 搜索二维矩阵(二分查找)
岁忧
java版刷题LeetCode热题100LeetCodeleetcode矩阵算法c++java
题目:74.搜索二维矩阵方法一:数组按行拼接为一个不下降的一维数组。采用二分查找,时间复杂度0(lognm)。C++版本:classSolution{public:boolsearchMatrix(vector>&matrix,inttarget){intn=matrix.size(),m=matrix[0].size();intl=0,r=n*m-1;while(ltarget){r=mid-1
- 1252. 奇数值单元格的数目 / 剑指 Offer II 113. 课程顺序
彼淇梁
力扣刷题记录算法leetcodejava刷题记录
1252.奇数值单元格的数目【简单题】【每日一题】思路:【模拟】定义行数组rows和列数组cols,用来记录当前行的+1次数和当前列的+1次数,遍历indices数组用来给rows和cols赋值。定义奇数值单元格数目为ans,初值为0。那么遍历矩阵每个位置,如果当前行和当前列的+1次数和是奇数,则ans+1代码:classSolution{publicintoddCells(intm,intn,i
- 使用大语言模型API在AI应用中的实现
qq_37836323
人工智能语言模型自然语言处理python
随着人工智能技术的迅速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用,并提供一个简单的demo代码,帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型(如GPT-4)能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务,包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
- 【深度学习】 PyTorch一文详解
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深度学习深度学习pytorch人工智能机器学习python
“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院(FAIR)开发的一个开
- 对比与详解:QR 分解、奇异值分解(SVD)与 Schur 分解及其他可产生正交基的方法
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机器学习人工智能信号处理算法矩阵信息与通信线性代数
对比与详解:QR分解、奇异值分解(SVD)与Schur分解及其他可产生正交基的方法在数值线性代数与矩阵分析中,常见的能产生正交(或酉)矩阵的分解方法包括QR分解、奇异值分解(SVD)、Schur分解等。这些方法虽然都会产生一个(或多个)正交矩阵,但它们在适用范围、分解形式、计算重点和应用场景等方面各不相同。本文将尽量对这些分解方法进行系统地介绍与对比。1.正交矩阵(Orthogonal/Unita
- 自动驾驶中间件技术辨析:ROS、Apex.Grace、DDS、AutoSAR和AutoSAR Adaptive
赛卡
自动驾驶中间件人工智能
在自动驾驶技术的演进中,中间件作为连接硬件、操作系统与应用软件的核心枢纽,其安全性、实时性和可扩展性至关重要。当前市场上主流的中间件技术包括ROS/ROS2、Apex.Grace(Apex.OS)、DDS、AutoSAR(经典平台CP)和AutoSARAdaptive(自适应平台AP)。这些技术各有特点,但也存在交叉与互补。本文将从功能定位、技术架构、安全认证和应用场景等方面,深入分析它们的联系与
- 存算一体与存算分离:架构设计的深度解析与实现方案
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
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随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高,存算一体作为一种新型架构设计理念,在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。在深入探讨存算一体之前,我们需要先了解存储和计算的基本概念,以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体?存算一体,顾名思义,是将数据存储与计算资源紧密结合,形成一个统一的架构。在这种架构下,存储和计算不仅在物理层面上结合,更在架构设计上深度融合。具体来说,
- OpenCV图像拼接(1)自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera()
村北头的码农
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::calibrateRotatingCamera是OpenCV中用于校准旋转相机的函数。它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况,比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵(HomographyMatrices)中
- 探索Sfm-python: 一款强大的计算机视觉库
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探索Sfm-python:一款强大的计算机视觉库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域,Sfm-python是一个值得关注的开源项目,它以简洁高效的Python接口提供结构化从运动(StructurefromMotion,SfM)算法。如果你对3D重建、图像匹配或地理定位有兴趣,那么这个项目将是你不可或缺的工具。让我们一起深入了解一下它的技术细节、应用场景
- 自动语音识别(ASR):技术、应用与未来
ajie1117
语音识别人工智能
自动语音识别(ASR):技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别(ASR,AutomaticSpeechRecognition)是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能(AI)、深度学习和自然语言处理(NLP)技术来识别和理解人类的语言,使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤:语音信号采集:通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理:去除噪
- 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的?
yuanpan
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机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结,涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变:1.早期神经网络:感知机(Perceptron)时间:1950年代末至1960年代。背景:感知机由FrankRosenblatt提出,是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成,可以用于简单的二分类任务。特点:输入层和输出层之间直接连接,没有隐藏层。使用简单的
- 30秒生成电子合同:B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期|数商云
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B2B系统数字化电商平台人工智能大数据云计算数据库运维javaspring
引言在数字经济时代,B2B(Business-to-Business)电子商务正在以前所未有的速度改变着企业的运营模式。随着交易量的不断攀升,传统的合同生成和审核流程逐渐成为制约交易效率的瓶颈。然而,随着人工智能(AI)技术的飞速发展,结合B2B系统的智能化升级,我们正见证一场合同生成效率的革命。本文将深入探讨“30秒生成电子合同:B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期”这一创新模式,解析其背后的
- 奇异值分解(SVD)
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能
奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD),这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域,用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同,SVD可以应用于任何矩阵,使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论,通过手动计算示例进行分析,并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时,您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
- 常见经典目标检测算法
109702008
人工智能#深度学习目标检测人工智能
ChatGPT目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域的一个重要分支,其目的是识别数字图像中的不同对象,并给出它们的位置和类别。近年来,许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法:1.R-CNN(RegionswithCNNfeatures):R-CNN通过使用区域提议方法(如选择性搜索)首先生成潜在的边界框,然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征,
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瑞芯微RK3568芯片是一款定位中高端的通用型SOC,采用22nm制程工艺,搭载一颗四核Cortex-A55处理器和MaliG522EE图形处理器。RK3568支持4K解码和1080P编码,支持SATA/PCIE/USB3.0外围接口。RK3568内置独立NPU,可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统,主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
- 大学期间如何学习利用AI
der丸子吱吱吱
学习人工智能
一、引言人工智能(AI)是当今世界技术发展的重要方向,它已经渗透到医疗、金融、交通、娱乐等各个领域。随着AI技术的快速发展,它不仅改变了我们的生活,也带来了巨大的职业机会。然而,面对如此广阔的领域,作为大学生,如何在本科阶段有效地学习和利用AI,成了许多同学的困惑。本文将详细介绍大学生在本科阶段如何通过合理的学习路线、方法和工具,逐步掌握AI的核心技术,并为日后进入AI行业打下坚实的基础。通过这篇
- 全面掌握Python:从安装到基础再到进阶的系统学习之路(附代码,建议新手收藏)
der丸子吱吱吱
python学习开发语言新手入门代码
Python,作为一种现代化的高级编程语言,因其简洁易懂的语法和强大的功能,成为了数据科学、人工智能、Web开发等多个领域的首选语言。在这篇文章中,我们将从大学课本的结构来详细介绍Python,帮助大家从零基础开始,逐步深入掌握Python的各个方面。目录第一章:Python简介与安装1.1Python语言概述1.2安装Python1.3Python的开发环境1.4第一个Python程序第二章:基
- yum install locate出现Error: Unable to find match: locate解决方案
爱编程的喵喵
Linux解决方案linuxlocateyum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yuminstalllocate出现
- 第三十篇 维度建模:从理论到落地的企业级实践
随缘而动,随遇而安
数据库sql数据仓库大数据数据库架构
目录一、维度建模核心理论体系1.1Kimball方法论四大支柱1.2关键概念对比矩阵二、四步建模法全流程解析2.1选择业务过程(以电商为例)2.2声明原子粒度(订单案例)2.3维度设计规范时间维度(含财年逻辑)SCDType2完整实现(Hudi)2.4事实表类型与设计三、企业级建模实战:电商用户分析3.1业务矩阵分析3.2模型实现代码四、高级建模技巧4.1多星型模式关联4.2大数据场景优化五、性能
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中,数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战,同时也可能导致模型性能下降,这一现象被称为“维度诅咒”(CurseofDimensionality)。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术,旨在通过减少数据的维度,保留其主要信息,从而简化数据处理过程,并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
- TK矩阵系统:高效管理与智能化操作平台
m0_74891046
矩阵
随着TikTok等社交媒体平台的快速发展,短视频创作和内容运营逐渐成为互联网行业的重要组成部分。为了帮助内容创作者、品牌运营商以及数据分析人员更高效地管理多个TikTok账号并优化运营策略,TK矩阵系统提供了一种全新的解决方案,结合了先进的软件技术与硬件设施,旨在简化操作流程,提高工作效率。TK矩阵系统概述TK矩阵系统是一款集成软件与硬件的综合平台,专为TikTok内容管理和数据采集设计。系统使用
- 模型上下文协议 (MCP)是什么?Model Context Protocol 需要你了解一下
同学小张
学习AIGCAI-nativeagigpt开源协议
大家好,我是同学小张,+v:jasper_8017一起交流,持续学习AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,订阅我的大模型专栏,共同学习和进步。在人工智能领域,ModelContextProtocol(MCP)正逐渐成为连接AI模型与各类数据源及工具的重要标准。MCP究竟为何物?它又将如何改变AI应用的开发与使用?文章目录0.概念1.MCP的总体架构2.为何使用MCP?3.我的理解4
- 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