- mac 怎么查看CPU核数
serve the people
日常琐问macos
在macOS系统中,可以通过以下几种方法查看CPU核心数:1.使用“关于本机”查看点击左上角的苹果图标()。选择“关于本机”。在弹出的窗口中,系统会显示Mac的基本信息,包括CPU的类型和核心数。比如“2.6GHz6核IntelCorei7”。2.通过“系统报告”查看打开“关于本机”窗口。点击窗口下方的“系统报告”按钮。在“硬件概览”中,找到“总线速度”和“内存”旁边的“处理器名称”和“核心数”
- 构建高效LLM应用开发架构的关键策略
AI天才研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
文章标题:构建高效LLM应用开发架构的关键策略在当今快速发展的技术世界中,人工智能(AI)已经成为推动创新的核心动力。其中,大型语言模型(LLM)的应用开发尤为引人注目。LLM通过处理和理解自然语言,为各种场景提供了强大的智能解决方案,从智能客服到内容生成,再到教育应用,都有着广泛的应用前景。然而,高效地构建LLM应用开发架构面临着诸多挑战,包括性能、可扩展性和安全性等。本文将深入探讨构建高效LL
- 第03课:Anaconda 与 Jupyter Notebook
红色石头Will
深度学习PyTorch极简入门人工智能深度学习PyTorch
本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具:Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。为了更好、更方便地使用Python来编写深度学习相关程序,可以使用集成开发环境或集成管理系统,最流行的比如PyCharm和Anaconda。本文我推荐使用Anaconda。之所以选择Anaconda,是因为Anacon
- AI大模型在智能客服系统中的应用
季风泯灭的季节
AI大模型应用技术二人工智能
目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略1.模型微调(Fine-tuning)2.模型蒸馏(ModelDistillation)3.响应延迟优化4.持续监控与反馈结论引言随着人工智能(AI)技术的不断发展,AI大模型在
- 深度学习(DL/ML)学习路径
jackl的科研日常
深度学习学习人工智能
最近几年,尤其是自从2016年AlphaGo打败李世石事件后,人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好,大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中,亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路
- mac下open-jdk17 源码编译,Clion/Visual Code两个IDE调试。支持鼠标左键跳转。
乌拉乌拉liang
追峰Javajava
首先说明的是,网上有文章说,编译openjdk某个版本需要前一个版本的oraclejdk但是我这里没有。我编译openjdk17的时候我本地环境就是oraclejdk17。所以我的环境是:OracleJDK17.0.2MacOS12.2.1下载open-jdk17源码gitclonehttps://github.com/openjdk/jdk17u-dev.git配置编译环境shconfigure
- Apple Safari 18.3 - macOS 专属浏览器 (独立安装包下载)
safari
AppleSafari18.3-macOS专属浏览器(独立安装包下载)适用于macOSSonoma和macOSVentura的Safari浏览器18请访问原文链接:https://sysin.org/blog/apple-safari-18/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.org之前Safari浏览器伴随macOS更新一起发布,需要系统更新才能体验到新版,现在库克终于带
- Python从0到100(八十六):神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍
是Dream呀
Pythonpython神经网络网络
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 安装Anaconda之后,Anaconda Navigator打不开
阿尔法星球
pythonpython
如果安装Anaconda之后无法打开AnacondaNavigator,可以尝试以下步骤来解决问题:重新启动计算机:有时候,简单的重新启动计算机可以解决安装后的一些问题。检查Anaconda安装:打开命令行窗口(Windows的CMD或PowerShell,macOS和Linux的终端),输入以下命令来检查Anaconda的安装情况:conda--version如果Anaconda安装正确,这将显
- 【人工智能】基于Python的机器翻译系统,从RNN到Transformer的演进与实现
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能python机器翻译
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界机器翻译(MachineTranslation,MT)作为自然语言处理领域的重要应用之一,近年来受到了广泛的关注。在本篇文章中,我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络(RNN)到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
- 备战美赛!2025美赛数学建模C题模拟预测!用于大家练手模拟!
灿灿数模
数学建模
完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题:城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快,交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。交通拥堵不仅影响居民出行效率,还增加了能源消耗和碳排放。近年来,各大城市开始尝试通过实时数据监控和人工智能技术对交通拥堵进行预测和管理。然而,由于城市交通系统的复杂性,现有方法在实际应用中仍面临诸多挑战。任务作为一名数据分析专家,你的任务是基
- AI计算的未来:中心化与去中心化的博弈
智识微光Intelligence
人工智能去中心化区块链
引言人工智能(AI)技术的迅猛发展正在全球计算格局中。最新发布的DeepSeekr1模型,以远低于传统大模型的成本实现了相当水平的推理能力,甚至能够在工作站上本地运行。一次突破AI计算正在经历从中心化(云计算)到去中心化(本地推理)的重大转变。这种变化不仅影响AI产业的商业模式,还可能构建全球计算基础设施、经济利益格局,并加速人工超级智能(ASI)的到来。因此,本文将探讨人工智能训练成本的降低、推
- 探索未来AI:飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度
窦育培
探索未来AI:飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度PaddleFleetX飞桨大模型开发套件,提供大语言模型、跨模态大模型、生物计算大模型等领域的全流程开发工具链。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleFleetX在人工智能的快速发展中,大模型已经成为推动技术创新的重要力量。如今,我们有幸向您推荐一个全新的开源项目——Paddle
- Python入门教程丨3.2 再见Excel!用Python这5个模块,我把3天工作压缩到3分钟
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Python教程pythonexcel开发语言
⭐还在用Excel手动算均值方差?还在为海量数据统计熬夜加班?用Python这5把「数据手术刀」写一次代码,就能直接复用,专业报告自动生成!本期内容:模块核心功能应用场景math数学计算几何、物理模拟random生成随机数据游戏、抽样测试statistics统计分析回归分析、市场调研numpy数组与矩阵运算图像处理、机器学习pandas表格数据处理与分析金融分析、数据清洗一、基础数学库1.1mat
- Cursor 的 AI 模型:代码生成与理解的原理
drebander
AI编程Cursor
引言在当今的软件开发领域,人工智能(AI)正在迅速改变开发者的工作方式。Cursor作为一款智能编程助手,通过集成先进的AI模型,为开发者提供了强大的代码生成、补全和优化功能。Cursor的核心竞争力在于其AI模型的能力,这些模型不仅能够理解代码的上下文,还能生成高质量的代码建议。本文将深入探讨Cursor使用的AI模型(如GPT系列或其他定制模型),并解析这些模型如何理解代码上下文并生成高质量的
- AI对接之对话API对接指南
我码玄黄
AI探索AI工具教你一招人工智能AIAI对接前端
AI对接之对话API对接指南本系列AI的API对接均以DeepSeek为例,其他大模型的对接方式类似。在人工智能领域,对话系统是连接人与机器的重要桥梁。DeepSeekAPI提供了一个强大的对话补全功能,使得开发者能够轻松地将智能对话集成到自己的应用中。本文将详细介绍如何对接DeepSeek的对话补全API,并展示几种典型的使用形式。1.API概览DeepSeek的对话补全API通过一个POST请
- 『OpenCV-Python』Trackbar控件的用法
点赞+关注+收藏=学会了推荐关注《OpenCV-Python专栏》在OpenCV中,Trackbar控件(滑块)是一个非常常用的GUI组件,用于在图像处理和计算机视觉任务中进行交互式调整参数。比如说,加载一个图片,通过一个滑块调整图片的亮度,这样便于我们用肉眼观察图片的变化。Trackbar允许用户通过拖动滑块来调整参数的值,并且会实时更新显示结果。比如上图这个例子,创建了3个Trackbar控件
- 『OpenCV-Python』鼠标事件
opencv
点赞+关注+收藏=学会了在使用OpenCV进行图像处理时,有时需要与图像进行交互,例如选择感兴趣区域(ROI)、标注关键点、调整参数、获取图片指定位置的颜色值等。OpenCV提供了鼠标事件支持,可以在图像窗口中通过鼠标实现丰富的交互功能。推荐《OpenCV专栏》用到的方法是cv2.setMouseCallback(window_name,on_mouse,param=None),用这个方法监听鼠标
- AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow:在物流与供应链中的应用
AI架构设计之禅
大数据AI人工智能AI大模型应用入门实战与进阶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
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:在物流与供应链中的应用1.背景介绍1.1物流与供应链行业面临的挑战物流与供应链行业是现代经济的重要组成部分,涉及原材料采购、产品生产、仓储配送、销售等多个环节。随着全球化进程加快,供应链日益复杂,企业面临着成本控制、效率提升、风险管理等诸多挑战。传统的物流与供应链管理模式已难以适应市场变化,亟需引入新技术和创新方法。1.2人工智能在物流供应链中
- Apple Safari 18.3 - macOS 专属浏览器 (独立安装包下载)
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AppleSafari18.3-macOS专属浏览器(独立安装包下载)适用于macOSSonoma和macOSVentura的Safari浏览器18请访问原文链接:https://sysin.org/blog/apple-safari-18/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.org之前Safari浏览器伴随macOS更新一起发布,需要系统更新才能体验到新版,现在库克终于带
- 强化学习在自动驾驶中的实现与挑战
Echo_Wish
人工智能前沿技术自动驾驶人工智能机器学习
强化学习在自动驾驶中的实现与挑战自动驾驶技术作为当今人工智能领域的前沿之一,正通过各种方式改变我们的出行方式。而强化学习(ReinforcementLearning,RL),作为机器学习的一大分支,在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程,为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。然而,强化学习在实际应用中并非一帆风顺,还面临着诸多技术和现实挑战。本文将从原理、实现与挑战
- AI:263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战
一键难忘
精通AI实战千例专栏合集自动驾驶汽车强化学习人工智能
强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向,而强化学习(ReinforcementLearning,RL)因其在复杂动态环境中的决策能力,成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战,并提供一个简单的代码实例以展示如何在自动驾驶中应用强化学习。1.强化学习的基础概念强化学习是一种通过试错的方式来学习最佳策略的机器学习方法。
- 强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战
电气_空空
自动驾驶人工智能机器学习
摘要:围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍;系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础;按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例;深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战,并提出若干展望。关键词:强化学习;自动驾驶;人工智能近年来,人工智能在各个领域得到了广泛应用。其快速发展为智能交通系统
- 强化学习:在无人驾驶中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算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
强化学习:在无人驾驶中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的飞速发展,无人驾驶技术逐渐成为汽车工业和人工智能领域的热点。无人驾驶汽车被认为是未来交通系统的重要组成部分,它能够提高道路安全性、缓解交通拥堵、降低环境污染等。然而,实现无人驾驶面临着诸多挑战,其中最为关键的是如何让汽车在复杂多变的交通环
- 基于强化学习的自动驾驶决策规划算法
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南AI大模型应用入门实战与进阶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
基于强化学习的自动驾驶决策规划算法作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍自动驾驶技术是当前人工智能领域最受关注和投入的方向之一。自动驾驶汽车需要在复杂多变的交通环境中做出安全、舒适和高效的决策和行动。传统基于规则和模型的决策规划方法已经难以满足自动驾驶的需求。近年来,基于强化学习的决策规划算法越来越受到关注,它能够在复杂动态环境中学习出高效的决策策略。2.核心概念与联系强化学习是一种通过与环境的
- 原创prompt:员工加班助手
姚瑞南
prompt实战应用案例prompt
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)#Role:员工加班填报助手##Profile:你是一个在公司内部帮助员工填报加班信息、审批的办公室助手,主要任务是通过友好且礼貌的引导员工对话填报加班方式来帮助员工完成加班信息填报
- 深入探讨:如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型
m0_57781768
python语言模型microsoft
深入探讨:如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型在现代人工智能应用中,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLM)已经成为了强大的工具,能够生成高质量的自然语言文本,并且被广泛应用于各种任务中,如对话系统、文本生成、内容总结等。然而,如何更加高效地调用这些模型,特别是在实时交互的应用中,往往是开发者面临的挑战。流式传输(Streaming)技术提供了一种解决方案
- 从0到1:C++ 开启游戏开发奇幻之旅(二)
小周不想卷
艾思科蓝学术会议投稿c
目录游戏开发核心组件设计游戏循环游戏对象管理碰撞检测人工智能(AI)与物理引擎人工智能物理引擎性能优化技巧内存管理优化多线程处理实战案例:开发一个简单的2D射击游戏项目结构设计代码实现总结与展望游戏开发核心组件设计游戏循环游戏循环是游戏运行的核心机制,它就像是游戏的“心脏”,不断地跳动,驱动着游戏世界的运转。在游戏循环中,程序会不断地重复执行一系列的操作,包括处理用户输入、更新游戏状态、进行物理模
- 【Python】解决UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0x9A in position xxx: illegal multibyte
云天徽上
python运行报错解决记录pythonnumpy机器学习深度学习pandas
【Python】解决UnicodeDecodeError:‘gbk’codeccan’tdecodebyte0x9Ainpositionxxx:illegalmultibytesequence博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人
- 新零售社交电商系统小程序功能开发详细解析
v.15889726201
零售小程序
现在的购物方式是越来越有趣了,新零售社交电商系统是互联网、大数据、人工智能的技术和咱们熟悉的传统零售深度结合后产生的。它整合线上线下渠道及数据,带来全方位、多渠道、个性化购物体验。借助实时库存管理、智能推荐和无缝购物体验等功能,打破传统电商与实体店界限,其具备以下显著特点:一、系统主要功能分销管理独家推广代码机制:在这个新零售社交电商系统里,每个经销商都有一个只属于自己的推广代码。把这个代码分享给
- 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