- 后端笔记01 | 分布式锁实现与思考
谷嘟
后端开发笔记分布式后端redis
参考资料:JavaGuide:分布式锁JavaGuide:分布式锁的实现方案总结阿里云开发者:分布式锁实现原理与最佳实践字节跳动技术团队:聊聊分布式锁分布式锁关键要点分布式锁的对哪些场景的必要性,分布式锁和本地锁的区别,分布式锁具备的条件实现分布式锁的技术方案及其区别总结Redis实现分布式锁实现方式、存在问题、解决方案ZooKeeper分布式锁的原理、实现步骤。分布式锁的简要介绍什么是分布式锁
- kubernetes 安装 kubernetes-dashboard 7.x
kubernetes安装kubernetes-dashboard7.x介绍Kubernetes仪表板是Kubernetes集群的通用、基于Web的UI。它允许用户管理集群中运行的应用程序并对其进行故障排除,以及管理集群本身。从7.x版开始,不再支持基于Manifest的安装。现在只支持基于Helm的安装。由于多容器设置和对Kong网关API代理的严重依赖要轻松支持基于清单安装是不可行的。安装#添加
- AGI的决策系统:从短期反应到长期规划
AI天才研究院
计算机软件编程原理与应用实践大数据AI人工智能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:AGI的决策系统:从短期反应到长期规划关键词:AGI,决策系统,短期反应,长期规划,算法模型,系统集成摘要:本文旨在深入探讨人工智能(AGI)决策系统的设计和实现,重点从短期反应到长期规划的转变。首先,我们将回顾AGI的发展历程和决策系统的基本概念,接着详细解析短期反应系统和长期规划系统的原理与实现。随后,本文将探讨如何将两种系统有效集成,并讨论数据收集与处理、机器学习模型在决策中的应用
- AGI与量子引力的研究前景
AI天才研究院
【精选大厂面试题详解】大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
1.AGI在人工智能领域的重要性题目:请简要阐述人工通用智能(AGI)在人工智能领域的意义。答案:人工通用智能(AGI)是指具有与人类智能相似的能力的人工智能系统,能够理解、学习、推理、感知和应对各种复杂环境。AGI在人工智能领域的重要性体现在以下几个方面:超越特定任务的通用能力:AGI能够处理多种不同的任务,而不仅仅是单一的任务,这使得它能够为各行各业提供更加广泛的应用。提高生产效率:AGI在自
- 一文读懂:AI 工具 Cursor、DeepSeek 和 Copilot 的区别与使用方法
AI云极
【AI智能系列】人工智能copilot
在人工智能技术迅猛发展的今天,各类AI工具层出不穷,为编程、搜索、写作等领域带来了极大的便利。今天,我们将深入介绍三款备受瞩目的AI工具:Cursor、DeepSeek和Copilot。它们各有特色,适合不同场景。想知道它们之间有哪些区别?又该如何使用?一起往下看!一、什么是Cursor、DeepSeek和Copilot?1.CursorCursor是一款专为程序员打造的智能代码编辑工具,结合AI
- 税后工资计算c语言小工具
OctopusMonster
c语言开发语言
微信小程序上很多用于计算术后工资的小程序,各个的算出的结果有差异,很难辨别哪个比较准确。若当年工资存在涨薪或者社保基数有调整,网上小工具更是无法计算。这里用c代码自己实现一个,每个月的税前工资和缴纳系数自己调节,可算出准确结果。gongzi.c#includeintmain(){//以下数组分别代表税前工资、社保基数、公积金计数。工资以20000为例,社保和公积金以10000为例intaShuiq
- OpenGL Shading Language - Built-In Functions (内置函数)
Yongqiang Cheng
VulkanOpenGLBuilt-InFunctions内置函数
OpenGLShadingLanguage-Built-InFunctions{内置函数}1.Introduction2.CommonFunctionsReferencesOpenGLShadingLanguageDocumentationhttps://docs.vulkan.org/glsl/latest/index.htmlBuilt-InFunctionshttps://docs.vulk
- pip 安装 numpy 报错 AttributeError: module ‘pkgutil‘ has no attribute ‘ImpImporter‘
小郎碎碎念
我恨BUGLinux运维pipnumpypython
conda环境下pip安装numpy1.x版本,报如下错误File"C:\Users\UserName\AppData\Local\Temp\pip-build-env-_lgbq70y\overlay\Lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py",line2191,inregister_finder(pkgutil.ImpImporter,find_o
- Hugging Face Transformers and Meta Llama
Yongqiang Cheng
LargeLanguageModel(LLM)HuggingFaceTransformersMetaLlama
HuggingFaceTransformersandMetaLlama1.Transformers1.1.`src/transformers/models`1.2.`src/transformers/models/llama`2.MetaLlama2.1.Llama32.2.Llama22.3.LlamaCookbook:TheOfficialGuidetobuildingwithLlamaMod
- Rocky9.5编译freeswitch1.10.12
狂爱代码的码农
VOIP那些事freeswitch
nmtuirebootrm-rf*tarxvfzfreeswitch-1.10.12.-release.tar.gzmvfreeswitch-1.10.12.-releasefreeswitchlscdfreeswitchlsdnfinstallepel-release-ydnfupdate-ydnfgroupinstall"DevelopmentTools"-ylsdnfinstallyasm-
- gcc 编译 java_编译GCC4.9
刘俊海
gcc编译java
从svncheckoutsvn://gcc.gnu.org/svn/gcc/trunk拿了GCC的最新代码,打算编译了学东西习学习C++11的东西,结果在configure的时候出现如下问题:BuildingGCCrequiresGMP4.2+,MPFR2.3.1+andMPC0.8.0+http://www.multiprecision.org/mpc下载mpc-1.0.2.tar.gzftp:
- AI 驱动的创业产品设计趋势:大模型赋能下的创新
AI天才研究院
【精选大厂面试题详解】大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
AI驱动的创业产品设计趋势:大模型赋能下的创新一、背景随着人工智能技术的飞速发展,特别是深度学习和大型语言模型(如GPT)的广泛应用,AI正在逐渐改变创业产品设计的游戏规则。大模型赋能下的创新成为许多创业公司脱颖而出的关键。本文将探讨以下几个方面的内容:AI驱动的创业产品设计趋势大模型在产品设计中的具体应用AI驱动创业产品的成功案例分析大模型赋能下的产品设计和开发挑战二、AI驱动的创业产品设计趋势
- 【Validator】字段验证器struct与多层级验证,go案例
{⌐■_■}
golang信息可视化开发语言
标签用法总结表标签功能代码实例required字段必填Namestring\v:“required”``alphaunicode验证字段是否只包含字母和Unicode字符Namestring\v:“alphaunicode”``gte验证字段值是否大于等于指定值Ageuint8\v:“gte=10”``lte验证字段值是否小于等于指定值Ageuint8\v:“lte=130”``e164验证电话号
- 2025 年,人工智能的发展还是「算力至上」吗?
开心的AI频道
人工智能
算力仍是基础,但不再是唯一关键,从算力至上到多维发展算力:不可或缺的基石从市场数据来看,全球智能算力需求呈现爆发式增长,预计到2025年市场规模将达103.4亿美元,年复合增长率高达17.7%。这一增长的背后,显示出AI应用从“小打小闹”走向真实落地。以大模型为例,训练一个模型需要调用约3万个AI芯片,这种规模的算力需求使得算力基础设施建设成为各国竞相布局的战略重点。工信部等六部门联合发布的《算力
- Gary Marcus对2025年AI的25项预测:AGI的曙光仍未到来?
lilu8888888
人工智能agi百度前端
人工智能领域正经历着前所未有的快速发展,各种新技术层出不穷。然而,并非所有观点都对未来发展持乐观态度。著名人工智能专家GaryMarcus近期发布了他对2025年AI发展的25项预测,其中许多预测都对当前AI技术的局限性提出了警示。本文将深入探讨Marcus的预测,并结合实际案例进行分析,特别关注大型语言模型(LLM)的不足以及其对就业市场的影响。我们还会探讨一些优秀的AI写代码工具,例如Scri
- chrome源码剖析—UI架构&&消息机制
ปรัชญา แค้วคำมูล
c++性能优化chrome
Chrome浏览器的UI架构是高度模块化且基于现代图形技术和用户界面设计理念构建的。它的UI架构涵盖了窗口、标签页、控件、通知、菜单等组件的管理和交互。Chrome的UI基本上是通过views框架和Aura(Chrome自己的UI层)构建的,后者又基于Skia(2D图形渲染)和Blink(网页渲染引擎)工作。在开发ChromeUI时,涉及的关键概念包括开发步骤、模块化架构、消息机制等。以下是一个详
- 一个QT多线程的框架程序
CoderIsArt
qt开发语言ui
工程文件#-------------------------------------------------##ProjectcreatedbyQtCreator2023-03-23T21:21:21##-------------------------------------------------QT+=coreguigreaterThan(QT_MAJOR_VERSION,4):QT+=wi
- Python从0到100(六十一):机器学习实战-实现客户细分
是Dream呀
python机器学习开发语言
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
- 基于Qt5.14.2和mingw的Qt源码学习(五) — 事件循环之windows事件循环基础和控制台中的事件循环
coding-hwz
通过Qt源码学习C++和OOP#事件循环windowsc++
基于Qt5.14.2和mingw的Qt源码学习(五)—事件循环之windows事件循环基础和控制台中的事件循环一、QEvent1、Q_GADGET2、spontaneous()3、accept()和ignore()二、QEventLoop1、ProcessEventsFlags2、exec(1)QAtomicIntegera.loadAcquirestoreReleaseb.loadRelaxed
- 对于编程零基础,第一个语言是 Python 的人有什么建议?
cda2024
python开发语言
在当今数字化时代,编程已成为一项必备技能。无论你是想成为一名专业的软件开发人员,还是希望在数据分析、人工智能等领域有所建树,掌握一门编程语言都是至关重要的第一步。对于许多初学者来说,Python是一个理想的选择。它不仅语法简洁易懂,而且拥有强大的社区支持和丰富的库资源。那么,对于编程零基础且选择Python作为第一门语言的人,有哪些实用的建议呢?1.建立正确的学习心态1.1持之以恒学习编程并不是一
- lvgl常用API.
dongxinddd123
前端javascript开发语言
显示lv_obj_clear_flag(uiobj,LV_OBJ_FLAG_HIDDEN);隐藏lv_obj_add_flag(uiobj,LV_OBJ_FLAG_HIDDEN);左右滑动:LV_EVENT_GESTURELV_DIR_LEFTLV_DIR_RIGHTif(event_code==LV_EVENT_GESTURE&&lv_indev_get_gesture_dir(lv_indev
- FISCO BCOS(二十三)———maven和gradle引入FISCO BCOS Javasdk
林中有神君
#FISCOBCOS2.8.0mavenjavamybatis
build.gradle引入依赖dependencies{compile('org.fisco-bcos.java-sdk:fisco-bcos-java-sdk:2.7.2')
- Classifier Guidance 与 Classifier-Free Guidance
Adenialzz
stablediffusion
ClassifierGuidance与Classifier-FreeGuidanceDDPM终于把diffusion模型做work了,但无条件的生成在现实中应用场景不多,我们终归还是要可控的图像生成。本文简要介绍两篇关于diffusion模型可控生成的工作。其中Classifier-FreeGuidance的方法还是现在多数条件生成diffusion模型的主流思路。ClassifierGuidan
- Diffusion中guidance_scale 的理解
不当菜鸡的程序媛
Diffusion人工智能stablediffusion
guidance_scale是一个控制生成图像引导程度的参数。它的含义和使用与论文Imagen:PhotorealisticText-to-ImageDiffusionModelswithComposableConditions中的公式(2)的引导权重类似。1.Classifier-FreeGuidance的背景Classifier-FreeGuidance是一种在扩散模型中提高生成样本质量的方法
- 【spark床头书系列】如何在YARN上启动Spark官网权威详解说明
BigDataMLApplication
sparkspark大数据分布式
【spark床头书系列】如何在YARN上启动Spark官网权威详解说明点击这里看全文文章目录添加其他JAR文件准备工作配置调试应用程序Spark属性重要说明KerberosYARN特定的Kerberos配置Kerberos故障排除配置外部Shuffle服务使用ApacheOozie启动应用程序使用Spark历史服务器替代SparkWebUI官网链接确保HADOOP_CONF_DIR或者YARN_C
- 【游戏设计原理】85 - 菲兹定律
tealcwu
#游戏设计的100个原理游戏游戏策划
1.什么是菲兹定律菲兹定律描述了目标大小、目标距离与到达目标所需时间之间的关系。目标越大、离起始点越近,人们越容易快速而精确地点击它。相反,目标越小或距离越远,操作的难度就越高。2.适用场景菲兹定律适用于以下场景:游戏设计战斗与瞄准:决定目标的大小和移动速度,平衡挑战与玩家体验。操控设计:控制器(如鼠标、手柄)精度与速度的优化。用户界面设计(UI/UX)按钮布局:将常用的功能按钮设计得更大,放置在
- Tesla V100驱动安装
郭宝才
linux服务器运维
确认操作系统kernel版本,参考链接:https://docs.nvidia.com/cuda/archive/12.2.0/cuda-installation-guide-linux/index.html安装依赖yuminstall-ygccgcc-c++rdma-coredkmselfutils-libelf-develntpyuminstall-ykernel-devel-$(uname-
- Pytorch深度学习指南 卷I --编程基础(A Beginner‘s Guide) 第1章 一个简单的回归
liuhui244
深度强化学习深度学习pytorch回归
本章正式开始使用pytorch的接口来实现对应的numpy的学习的过程,来学习模型的实现,我们会介绍numpy是如何学习的,以及我们如何一步步的通过torch的接口来实现简单化的过程,优雅的展示我们的代码,已经我们的代码完成的事情numpy的线性回归在此之前,先看看现在的numpy实现的学习的过程是什么样的#引入计算模块importnumpyasnpfromsklearn.linear_model
- 智能电动汽车 --- 人工智能(AI)入门
车载诊断技术
思考汽车行业人工智能智能电动汽车的三智和三电开发语言数据结构架构智能电动汽车人工智能(AI)入门
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身边有这样灵性的人,一定要好好珍惜他们眼中有神有光,干净,给人感觉很舒服,有超强的感知能力有形的无形的感知力很强,能感知人的内心变化喜欢独处,好静,
- AI大模型书籍推荐丨这本书必看:大语言模型 基础与前沿(附PDF)
LLM教程
人工智能大模型LLM程序员自然语言处理AI大模型编程
哈喽大家好!很久都没有更新大模型这块的书了,今天给大家说一下这本:《大语言模型:基础与前沿》,本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用,涵盖大语言模型的广泛主题,从基础到前沿,从方法到应用,涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。作者简介熊涛,美国明尼苏达大学双城分校电子与计算机工程博士。曾在多家中美知名高科技公司担任高级管理职位和首席科学家,在人工智能的多个领域,包括大语言模型、
- 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