- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
- python视频工具包 ffmpeg 使用示例
pythonffmpeg
1.简介FFMPEG堪称自由软件中最完备的一套多媒体支持库,它几乎实现了所有当下常见的数据封装格式、多媒体传输协议以及音视频编解码器,提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。2.ffmpeg的常用方法将某文件下所有ts文件按顺序合并,转换成MP4格式存储:importffmpegdeftest2():ts_folder='path/ts_files/ceshi/'output_mp4="pa
- 量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战
量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战关键词:量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要:本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带,用小学生都能听懂的语言解释复杂概念,再通过手把手的TensorFlow实战案例,教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发,揭示深度学习如何像"超级分析
- Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互
AI大模型应用实战
springneo4j人工智能ai
SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词:SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要:本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j框架实现后端人工智能算法与图数据库的高效数据交互。文章首先介绍了图数据库和人工智能算法的基本概念,然后详细解析了SpringDataNeo4j的核心架构和原理。接着,通过实际代码示
- ResNet:深度卷积神经网络的里程碑
心想事“程”
小知识点cnn人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中,深度卷积神经网络(CNN)不断演进,旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而,随着网络层数的增加,传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题,训练变得愈发困难。2015年,由微软研究院提出的ResNet(ResidualNetworks,残差网络)横空出世,它以独特的残差学习思想,成功攻克了这些难题,在ImageNet竞赛中大放异彩,开创了深度神经网
- 视觉算法之卷积神经网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 卷积神经网络架构的演进:从AlexNet到EfficientNet
t0_54manong
大数据与人工智能cnn架构人工智能个人开发
在过去的8.5年里,深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年,AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%,而如今,借助EfficientNet架构和师生训练法,我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络(CNN)架构的演变,深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前,我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图(滤波器
- 开源人工神经网络库(OpenANN)
deepdata_cn
人工智能神经网络
OpenANN(OpenANN,OpenArtificialNeuralNetworkLibrary)是一个开源的人工神经网络库,基于C++编写,依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算,使用CMake进行项目构建,支持多种神经网络架构,包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等,适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究(续)
林聪木
目标检测YOLO深度学习
目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
- AI人工智能遇上TensorFlow:技术融合新趋势
AI大模型应用之禅
人工智能tensorflowpythonai
AI人工智能遇上TensorFlow:技术融合新趋势关键词:人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要:本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发,详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势,包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节,如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
- 4K超高清无缝切换与画面分割矩阵
格芬科技4K超高清无缝切换与画面分割矩阵技术解析格芬科技作为音视频传输与控制领域的领先企业,其4K超高清无缝切换与画面分割矩阵产品以高性能、高灵活性和高可靠性为核心优势,广泛应用于会议室、指挥中心、舞台演出、教育培训等场景。以下从产品特性、技术规格、应用场景及选型建议四个维度进行详细解析:一、核心产品与技术特性4K@60Hz超高清支持分辨率与刷新率:格芬科技矩阵产品(如GF-HDMI0404U、G
- HDMI高清矩阵与无缝拼接矩阵 OEM定制控标
geffen08
TPHD141Kvc-1g711es13
HDMI高清矩阵与无缝拼接矩阵:GEFFEN/GF-MIX系列介绍GEFFEN/GF-MIX系列矩阵是一款集成了高性能、高灵活性和高可靠性于一身的音视频处理设备,特别适用于需要高清视频信号切换、拼接和显示的场合。HDMI高清矩阵主要功能与特点:高清视频信号切换:GEFFEN/GF-MIX系列HDMI高清矩阵支持多路HDMI输入和多路HDMI输出,能够轻松实现高清视频信号之间的快速切换。无缝切换技术
- [硬件接口]HDMI和DP 区别
DisplayPort和HDMI在FPGA应用场景的实现使用与区别概述DisplayPort(DP)和HDMI是两种主流的数字音视频接口,广泛应用于视频传输场景。在FPGA(现场可编程门阵列)应用中,DP和HDMI常用于视频处理、显示驱动和高带宽数据传输。本文档比较两者在FPGA实现中的使用方式、应用场景及主要区别,并以Markdown格式呈现。1.FPGA实现概述1.1DisplayPort在F
- 【零基础学AI】第30讲:生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成
1989
0基础学AI人工智能生成对抗网络神经网络python机器学习近邻算法深度学习
本节课你将学到GAN的基本原理和工作机制使用PyTorch构建生成器和判别器DCGAN架构实现技巧训练GAN模型的实用技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibnumpyGPU推荐(可大幅加速训练)前置知识第21讲TensorFlow基础第23讲神经网络原理基本PyTorch使用经验核心概念什么是GAN?GAN就像
- 10、 量子神经网络:从理论到实践
安检
量子神经网络PennyLaneQiskit
量子神经网络:从理论到实践1.量子神经网络简介量子神经网络(QuantumNeuralNetworks,QNNs)是量子计算与经典机器学习相
- 深度神经网络课程设计:从理论到实践
Vita Libre
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:深度神经网络是深度学习预测的核心技术,本课程设计项目旨在教授学生如何构建和应用深度神经网络进行各种预测任务,包括图像识别和自然语言处理。学生将通过源代码示例学习从网络架构设计、数据预处理到模型训练与评估的完整流程,并掌握深度学习的基本概念、组件及技巧。1.深度神经网络定义和在深度学习预测中的角色深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNNs)是深
- 深度学习基础与应用:从理论到实战
创新工场
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:深度学习是人工智能的核心分支,通过模拟人脑神经网络处理大量数据以执行复杂任务。Python因其简洁性和强大的库支持成为深度学习研究的首选语言。本文概述了深度学习基础概念、核心算法、Python框架,并假设了一个包含教程、示例代码、数据集、交互式学习环境、性能评估指标和进阶主题的“deep-learning-study-main”压缩包内容,旨在帮助学习者深入理
- 深层神经网络:原理与传播机制详解
网安spinage
深度学习神经网络人工智能机器学习深度学习
网络架构概述本文探讨的深层神经网络结构如下:输入层:3个神经元第一隐藏层:5个神经元第二隐藏层:5个神经元第三隐藏层:3个神经元输出层:1个神经元输出层隐藏层3隐藏层2隐藏层1输入层输出神经元3.1神经元3.2神经元3.3神经元2.1神经元2.2神经元2.3神经元2.4神经元2.5神经元1.1神经元1.2神经元1.3神经元1.4神经元1.5输入1输入2输入3数学符号定义符号含义维度XXX输入数据3
- C语言基础-数据类型
知柠
c语言
定义数据类型其实就是固定大小内存的别名,并且描述了一个变量存放什么类型的数据。简单来说,就是组织和操作数据。数据:计算机要处理的数据(数字、字符串、文字、符号、图片、音视频等)数据类型不仅帮助我们组织和操作数据,还决定了程序如何有效的利用内存。了解数据类型的内存需求是理解计算机管理和操作数据的关键。小贴士:程序运行需要在内存中数据类型分类和计算方法数据类型分类基本类型(C语言内置)数值类型整型(整
- 【深度学习】【入门】Linear和flatten
学习中的阿陈
深度学习人工智能
1.Linear1.Linear的概念Linear层,通常也被称为全连接层,是神经网络中一种经典且基础的层结构。它的核心特点是每一个神经元都与上一层的所有神经元相连接,这种全连接的方式使得信息能够在层与层之间充分传递和整合2.Linear层的作用Linear层在神经网络中主要承担着特征整合与输出映射的重任。在经过卷积、池化等层提取出数据的局部特征后,Linear层能够将这些分散的局部特征进行整合,
- ffmpeg的常见使用
pythonffmpeg
1.简介FFMPEG堪称自由软件中最完备的一套多媒体支持库,它几乎实现了所有当下常见的数据封装格式、多媒体传输协议以及音视频编解码器,提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。2.ffmpeg的常用方法将某文件下所有ts文件按顺序合并,转换成MP4格式存储:importffmpegdeftest2():ts_folder='path/ts_files/ceshi/'output_mp4="pa
- SUNDAE-一种称为“光谱剪枝”的技术来优化和压缩3DGS模型
huarzail
3DGS剪枝3d算法
清华大学人工智能产业研究院、伦敦帝国理工学院、北京航空航天大学、北京理工大学、中国科学院大学、香港中文大学(深圳)、中国电信人工智能研究院(TeleAI)EVOL实验室的研究人员联合推出了一种新的3D场景表示方法-SUNDAE,它通过一种称为“光谱剪枝”的技术来优化和压缩3D高斯溅射(3DGaussianSplatting,简称3DGS)模型,同时使用神经网络补偿来保持渲染质量。项目主页:SUND
- 粒子群算法的原理与实现示例
禺垣
人工智能算法粒子群算法群体智能优化算法
粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)是一种基于群体智能的优化算法,由Kennedy和Eberhart于1995年提出,其灵感来源于鸟群觅食、鱼群游动等自然界中群体行为的协作与信息共享机制。该算法通过模拟群体中个体(粒子)的运动和信息交互,在解空间中搜索最优解,具有实现简单、收敛速度快、参数少等特点,被广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程设计等领域。一、算法
- MATLAB 实现 SRCNN 图像超分辨率重建
leo__520
matlab超分辨率重建开发语言
SRCNN代码实现。该代码使用三层卷积神经网络,进行图像的超分辨率重建,效果比双三次插值好很多SRCNN/Readme.txt,1494SRCNN/SRCNN.m,1267SRCNN/Set14/baboon.bmp,720054SRCNN/Set14/barbara.bmp,1244214SRCNN/Set14/bridge.bmp,263222SRCNN/Set14/coastguard.bm
- 【零基础学AI】第33讲:强化学习基础 - 游戏AI智能体
1989
0基础学AI人工智能游戏transformer分类深度学习神经网络
本节课你将学到理解强化学习的基本概念和框架掌握Q-learning算法原理使用Python实现贪吃蛇游戏AI训练能够自主玩游戏的智能体开始之前环境要求Python3.8+PyTorch2.0+Gymnasium(原OpenAIGym)NumPyMatplotlib推荐使用JupyterNotebook进行实验前置知识Python基础编程(第1-8讲)基本数学概念(函数、导数)神经网络基础(第23讲
- fcpx音视频剪辑编辑 Final Cut Pro X(Mac电脑)
fengyun2891
macosmac
fcpx一款专业的视频剪辑工具,专为苹果用户设计。它具备强大的视频剪辑、音轨、图形特效和调色功能,支持整片输出,提升创作效率。经过Apple芯片优化,利用Metal引擎动力,可处理更复杂的项目,并支持高分辨率视频格式,并提供了多种高级功能,例如多摄像头编辑、音频混合、色彩校正、视觉特效和动画等。原文地址:macFinalCutProXMacfcpx音视频剪辑编辑工具
- Tesla的FSD 架构设计
WSSWWWSSW
智能驾驶汽车人工智能FSD
特斯拉的FSD(完全自动驾驶)架构设计以端到端神经网络为核心,结合专用硬件加速、海量数据训练和持续OTA迭代,形成了一套高度集成的系统。以下从硬件、软件、算法、数据处理和安全机制五个维度展开分析:一、硬件架构:从HW3.0到AI5的算力跃迁HW3.0基础设计采用三星14nm工艺的定制SoC,包含12个Cortex-A72CPU核心、2个NPU(合计73.7TOPS算力)和Mali-G71GPU,支
- LSTM 论文(Hochreiter & Schmidhuber, 1997)精读(三)
文章:SeppHochreiter,JürgenSchmidhuber;LongShort-TermMemory.NeuralComput1997;9(8):1735–1780.doi:https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735第2节PreviousWork(已有研究),这是论文对以往方法的一个评述,总结了已有递归神经网络在面对时间序列学习、尤其是长时依赖
- 从0开始学习计算机视觉--Day08--卷积神经网络
之前我们提到,神经网络是通过全连接层对输入做降维处理,将输入的向量通过矩阵和激活函数进行降维,在神经元上输出激活值。而卷积神经网络中,用卷积层代替了全连接层。不同的是,这里的输入不再需要降维,而是可以保留输入的空间结构,例如输入的是32×32×3的图片,在全连接层中是3072×1的向量,而卷积层里则保持不变。这里的改变的地方是对于同样的WX的函数形式,这里是把5×5×3的权重矩阵(也叫卷积核)向量
- WebRTC与RTMP
WebRTC和RTMP是两种不同的流媒体传输协议,分别适用于不同的场景。以下是它们的核心区别和特点:1.WebRTC(WebReal-TimeCommunication)特点:协议类型:基于UDP(低延迟,允许丢包),使用SRTP/SCTP加密传输音视频。延迟:极低(100ms-1s),适合实时交互(如视频会议、直播连麦)。使用场景:浏览器之间的点对点(P2P)音视频通话。低延迟直播(如数字人交互
- 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