- ChatGPT-4o引领医学革命:临床科研创新与效率的新纪元
小艳加油
教程语言类人工智能数据分析ChatGPT-4o临床医学
2024年5月12日,更强版本的ChatGPT-4o上线,文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。因此,帮助广大临床医学相关的医院管理人员、医生、学生、科研人员更加熟练地掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能,同时更加系统地学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理
- 电机的声音数据进行AI分析
鹿屿二向箔
人工智能
对电机的声音数据进行分析,尤其是当数据来源于加速度传感器时,涉及到的不仅仅是声音分析,还包含了振动分析。这类问题通常可以归类于机械故障诊断或预测性维护领域。以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法:1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前,通常首先会进行特征提取。对于振动信号(即使通过加速度传感器采集),常用的方法包括计算频域特征(如傅里叶变换后的频谱)、时域特征(如均方根值
- 可解释性机器学习——从金融科技视角(1)
flex_university
可解释性机器学习与金融科技机器学习深度学习金融
可解释性机器学习——从金融科技视角(1)内容摘要:可解释性的重要性文章目录可解释性机器学习——从金融科技视角(1)1、过程为什么重要2、可解释性机器学习模型能做到什么3、什么时候不需要可解释性1、过程为什么重要尽管机器学习模型表现良好,但单一指标(如分类准确性)是对大多数实际任务的不完整表述。(Doshi-Velez&Kim2017)。某些任务不仅需要得到预测结果,更需要解释模型是如何得出预测的。
- Python简介
Gao_xu_sheng
python开发语言
Python前言Python一直是一门优秀的编程语言,不仅简洁、易用,而且功能强大,它能做到的事情太多了,既可用于开发桌面应用,也可用于做网络编程,网络爬虫,还有很重要的领域就是AI大模型开发。近年来,随着人工智能(AI)和机器学习(ML)领域的迅猛发展,Python在这些前沿技术中扮演了至关重要的角色,特别是在构建和训练大规模机器学习方面。Python拥有丰富的库和框架,这些工具极大地促进了AI
- PyTorch系列教程:编写高效模型训练流程
梦想画家
人工智能#pythonpytorch人工智能python
当使用PyTorch开发机器学习模型时,建立一个有效的训练循环是至关重要的。这个过程包括组织和执行对数据、参数和计算资源的操作序列。让我们深入了解关键组件,并演示如何构建一个精细的训练循环流程,有效地处理数据处理,向前和向后传递以及参数更新。模型训练流程PyTorch训练循环流程通常包括:加载数据批量处理执行正向传播计算损失反向传播更新权重一个典型的训练流程将这些步骤合并到一个迭代过程中,在数据集
- 新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌
CircuitWizard
人工智能
Manus是一家专注于手部追踪、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术的公司,其新一代AI软件结合了先进的机器学习和计算机视觉技术,致力于提升人机交互的自然性和效率。以下是关于Manus新一代AI软件的详细介绍及其核心功能:1.核心技术与创新Manus的AI软件基于以下技术突破:高精度手部追踪:通过深度学习算法和摄像头/传感器数据,实时捕捉手部骨骼、关节和肌肉的细微动作,精度可达亚毫米级,支持复杂
- 【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习自然语言处理人工智能情感分析主题建模深度学习机器学习NLP
以下内容详细剖析了NLP中情感分析(SentimentAnalysis)和主题建模(TopicModeling)的技术与方法,分别展示如何从文本中提取情感倾向和潜在主题,并提供示例代码和讲解,可在Python环境下直接运行。目录情感分析(SentimentAnalysis)1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例:基于机器学习的情感分类主题建模(Topic
- 2020年精排模型调研
Marcus-Bao
机器不学习人工智能机器学习大数据算法
❝本文经作者同意转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/335781101作者:Ruhjkg编辑:MarcusBao谢绝任何形式的二次转载!❞2020年精排模型调研前言最近由于工作需要调研了一下2020年关于精排模型的进展。在广告推荐领域的CTR预估问题上,早期以LR+人工特征工程为主的机器学习方法,但由于人工组合特征工程成本较高,不同任务难以复用。后面FM因子分解机提出
- AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用
weixin_贾
农业模型气象人必备模型人工智能机器学习深度学习气候数据预测气候变化趋势农业生产气溶胶
全球气候变化是现代社会面临的最重要的环境挑战之一,影响了气温、降水、海平面、农业、生态系统等多个方面。气候变化的驱动因素主要包括温室气体排放、气溶胶浓度、火灾频发、海冰融化、叶绿素变化、农业变化和生态环境变化等。这些因素在全球范围内交互作用,导致复杂的气候变化模式。将学习如何应用ChatGPT、Deepseek辅助Python编程、学习如何下载处理NASA卫星、CMIP6数据。通过机器学习(K-m
- python版本更新历史_Python3 是否已经完成了取代 Python2 的历史进程?
wongzo
python版本更新历史
最新情况:搞web开发之类的还是用py2的多,但搞数据科学现在基本都py3了,之前不推荐py3是因为它不支持一些3D绘图库,但现在一些机器学习库刚出来的新版有的只支持py3,所以搞数据的还是用py3吧。--------------------------------照目前的情形看,哪怕python3退出历史舞台了python2还会活的好好的!官方倒是想让py2早死早超生,然而天不遂人愿,1:由于p
- TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了
无人不智能,机器不学习
TensorFlowTensorFlow基本框架python
tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架,如果我们有大量的数据,我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution,允许用户在不创建图形的情况下运行tensorflow代码,一种动态图机制它是一个命令式、由运行定义的接口,一旦从Python被调用,其操作立即被执行。这使得入门TensorFlow变的更简单,也
- 【神经网络】python实现神经网络(一)——数据集获取
师兄师兄怎么办
机器学习算法python神经网络python人工智能手写数字识别深度学习机器学习
一.概述在文章【机器学习】一个例子带你了解神经网络是什么中,我们大致了解神经网络的正向信息传导、反向传导以及学习过程的大致流程,现在我们正式开始进行代码的实现,首先我们来实现第一步的运算过程模拟讲解:正向传导。本次代码实现将以“手写数字识别”为例子。二.测试训练数据集的获取首先我们需要通过官网获取到手写数字识别数据集,数据集一共分为四个部分,分别是训练集的图片(六万张)、训练集的标签、测试集的图片
- Deepseek r1回答:人工智能的本质是什么? 给人类社会带来的意义是什么? 相比于之前的互联网革命,这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些?
强化学习曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
嗯,用户问的是人工智能的本质、对社会的意义,以及和互联网革命的比较。首先得拆解这三个问题,逐个分析。用户可能对AI有一定了解,但想深入理解其核心和影响。可能需要从技术、社会、历史角度切入。先想AI的本质。本质是什么?是模拟人类智能,还是数据处理?可能需要提到机器学习、深度学习,尤其是神经网络。但本质可能更深层,比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI,现在都是弱AI,专注于特定任务。然后是意
- 决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现
生信与基因组学
生信分析项目进阶技能合集算法机器学习r语言
基本逻辑(1)使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5,并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y;(2)将生成的数据存储在数据框中,处理缺失值,并将响应变量转换为因子类型;(3)使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估;(4)将各个模型的准确率和AUC值存储在结果数据框中,并通过柱状图展示结果。1.R包
- 解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题
冰雪之境
pythonsklearn开发语言Python
解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题在使用Python的scikit-learn库进行机器学习任务时,我们经常需要加载各种数据集。其中,加州房价数据集是一个常用的示例数据集之一,用于回归问题的训练和测试。然而,有时在加载加州房价数据集时可能会遇到HTTP错误的问题,具体表现为"HTTPError:HTTPError:Forbidden"。本文将介绍如何解决这个问题,并提供相
- 《探秘课程蒸馏体系“三阶训练法”:解锁知识层级递进式迁移的密码》
人工智能深度学习
在人工智能与教育科技深度融合的时代,如何高效地实现知识传递与能力提升,成为众多学者、教育工作者以及技术专家共同探索的课题。课程蒸馏体系中的“三阶训练法”,作为一种创新的知识迁移模式,正逐渐崭露头角,为解决这一难题提供了全新的思路。从概念上讲,课程蒸馏体系借鉴了机器学习中知识蒸馏的思想,将复杂、庞大的知识体系进行提炼和压缩,使其能够更有效地被学习者吸收。而“三阶训练法”作为该体系的核心,通过精心设计
- GitHub每日最火火火项目(3.7)
FutureUniant
github日推github人工智能计算机视觉音视频ai
ai-hedge-fund项目介绍:ai-hedge-fund是由virattt开发的项目,本质上是一个将人工智能技术应用于对冲基金领域的团队或平台。在金融市场中,对冲基金旨在通过各种策略获取超额收益,而人工智能具备强大的数据分析和预测能力,二者结合能为投资决策带来新的思路和方法。该项目可能运用机器学习、深度学习等人工智能算法,对大量的金融数据进行深入分析,包括股票、债券、期货等市场的历史价格、交
- 【AI-42】如何调整参数和超参
W Y
人工智能
在机器学习和深度学习中,参数和超参数是两个重要概念,以下是一些常见的参数和超参数及其作用:参数权重(Weight)解释:可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”,其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度。权重越大,说明前一个神经元对后一个神经元的影响就越大;权重越小,影响就越小。作用:在模型训练过程中,权重不断调整,使得模型能够学习到输入数据中的各种特征和模式,从而实现对数据的准确
- 使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码
max500600
python机器学习python分类
以下是一个使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码。我们将使用自然语言处理(NLP)技术处理题目的文本信息,并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。步骤概述数据准备:准备包含高中物理题目的数据集,每个题目都有对应的类别标签。文本预处理:对题目文本进行清洗和特征提取。模型训练:使用训练数据训练分类模型。模型评估:使用测试数据评估模型的性能。预测:使用训练好的模型对新的物理题目进行分类。
- Python 在 AI 领域的应用:从零构建你的第一个 AI 模型
嵌入式Jerry
Pythonpython人工智能开发语言嵌入式硬件windowsubuntu
引言人工智能(AI)已经成为现代科技的核心,而Python是AI领域最受欢迎的编程语言之一。其强大的库和框架,如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn,使AI开发变得更加简单高效。本文将带你深入理解Python在AI中的应用,并通过机器学习(MachineLearning)和深度学习(DeepLearning)的实际示例,讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合
- 图像处理篇---opencv中的图像特征
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇图像处理opencv人工智能python
文章目录前言一、纹理特征:局部二值模式(LBP)1.LBP简介2.LBP计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征:Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三、其他可用于传统机器学习的特征1.颜色特征颜色直方图颜色矩2.边缘特征Canny边缘检测HOG(方向梯度直方图)3.关键点特征SIFTSURF4.纹理特征Haralick纹理特征5.几何特征轮廓
- 深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习
Ronin-Lotus
深度学习篇图像处理篇深度学习opencv机器学习python
文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1:准备数据步骤2:创建模型步骤3:训练模型步骤4:预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类(如ResNet、MobileNet)目标检测(如YOLO、SSD)语义分割(如DeepLab)人脸检测(如OpenFace)2.使用步骤步骤1:加载模型步骤2:准备输入数据步骤3:推
- 光学超表面的人工智能
Luis Li 的猫猫
人工智能专区基础及拓展超表面设计人工智能机器学习算法
光学超表面,即能够控制光传播的平面人工介质,正在从实验室过渡到商业应用。这种转变需要先进的超结构和超表面设计,考虑可制造性并通过后处理算法提高光学性能。人工智能,尤其是机器学习的优化,为这些需求提供了解决方案。该文章系统地回顾了AI在三个关键领域的潜在影响:AI支持的超表面可制造性设计(DFM)、超越经典局部相位近似的设计以及AI赋能的计算后端。Introduction超表面是超材料的二维(2D)
- DeepSeek这么火,一文教你本地部署DeepSeek!
入职啦
pythonpythondeepseek部署持续部署AI人工智能
要说年假最火的是什么,DeepSeek绝对在话题榜上,公众号几乎都是关于他的,今天入职啦也来和大家聊一聊我们AI领域的新星–DeepSeek,顺便也教大家部署一套属于自己的本地搜索服务。为什么DeepSeek这么火?一、技术架构优势DeepSeek采用创新的混合模型架构,将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性,又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制,Deep
- python程序员工资高吗?
lmseo5hy
python培训python程序员
据统计数据显示,北京Python平均薪资为18860元,Python不同岗位薪资范围为:Python全栈开发工程师(10k-20K)、Python运维开发工程师(15k-20K)、Python高级开发工程师(15k-30K)、Python大数据工程师(15K-30K)、Python机器学习工程师(15k-30K)、Python架构师(20k-40k)等,相比于Java、PHP、C#等其他的编程语言
- #深度优化提示词模板:解锁DeepSeek R1终极潜力的系统方案
领码科技
AI应用技能篇低代码提示词优化DeepSeekR1AI交互设计智能对话系统
摘要本文提出针对DeepSeekR1大模型的深度提示词优化体系,基于认知心理学原理与机器学习特征构建四维优化框架。通过解析模型工作机制、设计结构化模板、实战案例验证及进阶调优策略,形成覆盖基础到高阶的完整优化方案。研究显示优化后的提示词模板可使任务准确率提升40%,响应相关性提高55%。方案兼具理论深度与实践价值,为开发者提供可落地的优化指南。关键词:提示词优化、DeepSeekR1、AI交互设计
- 【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常
屿小夏
java开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台,可以用于构建各种机器学习模型,包括神经网络。TensorFlow的基本概念和使用场景如下:张量(Tensor):TensorFlow中的基本数据结构就是张量,可以简单理解为多维数组。张量可以是标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵(2维张量)等。在TensorFlow中,所有数据都以张量的形式
- Python爬取58同城广州房源+可视化分析
R3eE9y2OeFcU40
感谢关注天善智能,走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能,我们是专注于商业智能BI,人工智能AI,大数据分析与挖掘领域的垂直社区,学习,问答、求职一站式搞定!对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习,python,R等数据领域感兴趣的同学加微信:tstoutiao,邀请你进入数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿。消失了一段时间,这段时间在CSDN阅读了不少关于Python爬虫的文章,也学习了秦璐老师
- 深度学习中N维数组的介绍
帅维维
深度学习深度学习人工智能
N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例:0维数组(标量):通常表示一个类别。1维数组(向量):通常表示一个特征向量。二维数组(矩阵):通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵:通常表示RGB图片(宽*高*通道)。四维矩阵:通常表示一个RGB图片批量(批量大小*宽*高*通道)。五维矩阵:通常表示一个视频批量(批量大小*时间*宽*高*通道)。
- 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