- 深度探索 DeepSeek-R1：国产大模型的AGI雏形与创新进展
微凉的衣柜
科技头条agi人工智能
随着人工智能技术的飞速发展，国内外企业纷纷发布了一系列创新的大模型，推动了AGI（通用人工智能）领域的探索。近期，DeepSeek-R1这一模型的发布引起了广泛关注，它不仅标志着国产大模型在智能化上的一次重大突破，还提出了全新的训练方法，解决了过去依赖大量人类数据的问题。本篇文章将详细介绍DeepSeek-R1的核心优势、技术创新以及实际应用案例，揭示它在AGI领域的潜力。1.DeepSeek-R
- AI界的拼多多-中国人工智能初创公司DeepSeek如何与硅谷巨头竞争
xidianjiapei001
AI-人工智能与大模型人工智能AIDeepSeek大模型
这家公司打造出了一款成本更低且颇具竞争力的聊天机器人，其使用的高端计算机芯片数量少于谷歌和OpenAI等美国巨头企业，这凸显出芯片出口管制的局限性。圣诞节次日，一家名为DeepSeek的中国小型初创公司推出了一款新的人工智能系统，其性能可与OpenAI和谷歌等公司的尖端聊天机器人相媲美。仅此一点就堪称一个里程碑。但这个名为DeepSeek-V3系统的研发团队称，他们迈出了更大的一步。在一篇解释该技
- 学习AI职场应用技能的意义
Mieux718
学习人工智能
在智能化浪潮下，“人工智能+”通识必修课的普及，其核心并非在于培养人工智能领域的专家，而是旨在构建全民AI素养的基石。学习AI是可以让学生借助其技术力量，为各自的专业领域插上创新的翅膀。除了高校外，越来越多的企业也开始关注AI对企业业务的帮助，职场中掌握AI也变得越来越重要。随着人工智能技术的发展，许多行业都在引入相关技术和应用，人工智能应用场景已深度融入办公流程、项目管理、项目运营、客户服务等工
- 想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？
张登杰踩
人工智能python
转行到人工智能（AI）领域需要系统的学习和实践，以下是详细的路径建议，涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备：一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛，建议先了解细分方向（如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等），结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、向量空间。微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验
- 2024人工智能AI+制造业应用落地研究报告汇总PDF洞察（附原数据表）
拓端研究室
人工智能
原文链接：https://tecdat.cn/?p=39068本报告合集洞察深入剖析当前技术应用的现状，关键技术创新方向，以及行业应用的具体情况，通过制造业具体场景的典型案例揭示人工智能如何助力制造业研发设计、生产制造、运营管理和产品服务的全流程智能化升级。在此基础上对制造业人工智能的未来发展趋势进行展望，以期为相关政策制定者以及行业从业者提供决策支持，共同助力我国制造业在人工智能时代的转型升级和
- Open AI GPT大模型深度解析：通往智能的里程碑
xziyuan
人工智能gpt
大模型——OpenAIGPT大模型介绍人工智能技术的快速发展引发了对智能系统和应用的巨大需求。多模态大模型已经成为了人工智能领域的重要研究方向之一。OpenAI作为一家全球领先的人工智能公司，在推动人工智能技术的边界上发挥着重要作用，其在大模型方面的研究和应用也是一直处于领先地位。本文将介绍OpenAI多模态大模型的研究成果和应用，探讨其在人工智能领域的重要性和影响力，以及给世界带来的可能性。1.
- AI Agent：一场智能革命的开始
机器人openai区块链
在当今科技日新月异的时代，AI（人工智能）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。其中，AIAgent作为AI领域的一个新兴分支，正逐渐展现出其巨大的潜力和价值。本文将深入探讨AIAgent的发展现状、核心优势以及未来的发展方向，带您领略这一前沿技术的无限魅力。一、AIAgent的发展现状：技术突破与广泛应用近年来，随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展，AIAgent的技术水平得
- python面试情景题_50道python笔试面试真题大集合
我是史迪仔
python面试情景题
Python爬虫人工智能100GBweb爬虫数据分析人工智能视频免费领题目后面有50道题答案领取方式哦1、一行代码实现1--100之和利用sum()函数求和2、如何在一个函数内部修改全局变量利用global修改全局变量3、列出5个python标准库os：提供了不少与操作系统相关联的函数sys:通常用于命令行参数re:正则匹配math:数学运算datetime:处理日期时间4、字典如何删除键和合并两
- AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：在金融领域中的应用
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战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：在金融领域中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：AIAgentWorkFlow,金融风险管理,自动化投资决策,数据驱动策略生成,量化交易系统1.背景介绍1.1问题的由来随着金融市场全球化和技术的飞速发展，金融机构面临着日益复杂的业务挑战。从风险管理和投资决策到客户关系管理
- 快手可灵视频生成大模型全方位测评
人工智能llm
快手视频生成大模型“可灵”（Kling），是全球首个真正用户可用的视频生成大模型，自面世以来，凭借其无与伦比的视频生成效果，在全球范围内赢得了用户的热烈追捧与高度评价。截至目前，申请体验其内测版的用户数量已突破70万大关，累计生成的视频作品更是高达700万。可灵在持续创新的道路上也从未停下脚步，在七月份举办的世界人工智能大会（WAIC）期间，可灵再次迎来重大升级。新功能包括上线web端、基础模型效
- AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：智能代理在金融系统中的应用
AGI大模型与大数据研究院
大数据AI人工智能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：智能代理在金融系统中的应用1.背景介绍1.1金融系统的重要性金融系统是现代经济的核心支柱,它确保资金在不同经济实体之间的有效流动和分配。一个高效、可靠的金融系统对于促进经济增长、维护金融稳定和满足社会资金需求至关重要。然而,金融系统也面临着诸多挑战,例如复杂的监管要求、日益增长的交易量、网络安全风险等。1.2人工智能在金融领域的应用近年来,人工
- 8.2 从看图识字到智能解读：GPT-4 with Vision 开启多模态 AI 新纪元
少林码僧
AI大模型应用实战专栏人工智能chatgpt
从看图识字到智能解读：GPT-4withVision开启多模态AI新纪元引言：AI的多模态跃迁随着人工智能技术的快速发展，我们正迈入一个新的智能交互时代。传统的AI模型主要聚焦于文本处理，而多模态AI模型如GPT-4withVision（GPT-4V）则能够同时处理图像和文本。GPT-4V是OpenAI推出的多模态版本，它不仅能理解图片，还能结合文字对图片内容进行深入分析。这项技术为教育、创意、医
- 【自然语言处理（NLP）】NLTK的使用（分句、分词、词频提取）
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍NLTK主要功能模块安装使用分句分词去除标点符号去除停用词stopword噪音单词,词频提取个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类（自然）语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言，并且能够以有意义的方式
- 【自然语言处理（NLP）】序列数据研究（创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析）
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类（自然）语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言，并且能够以有意义的方式回应和操作这些信息。N
- 原创提示词：中英法德四国翻译家
姚瑞南
prompt实战应用案例人工智能AIGC
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）目录prompt应用效果：原文：英文(English):法文(Français)：德文(Deutsch):prompt#Role:Local-DialectProficientEdi
- 【杂谈】-为什么Python是AI的首选语言
视觉与物联智能
杂谈python人工智能开发语言深度学习机器学习
为什么Python是AI的首选语言文章目录为什么Python是AI的首选语言1、为何Python引领人工智能发展1.1可用性和生态系统1.2用户群和用例1.3效率辅助2、AI项目对Python开发人员的要求3、如何开启你的AI学习之旅人工智能的广泛应用正在软件工程领域引发范式转变。Python凭借其易用性、成熟的生态系统以及满足人工智能和机器学习(ML)工作流数据驱动需求的能力，迅速成为人工智能开
- LLM幻觉（Hallucination）缓解技术综述与展望
大模型之路
大模型（LLM）RAGRAG检索增强生成LLMLLM幻觉Hallucination
LLMs中的幻觉问题（LLM幻觉：现象剖析、影响与应对策略）对其可靠性与实用性构成了严重威胁。幻觉现象表现为模型生成的内容与事实严重不符，在医疗、金融、法律等对准确性要求极高的关键领域，可能引发误导性后果，因此，探寻有效的幻觉缓解技术成为当前人工智能研究的关键任务。一、RAG：基础但有缺陷的缓解手段检索增强生成（RAG）作为缓解幻觉的常用方法（RAG(Retrieval-AugmentedGene
- 网络安全大模型和人工智能场景及应用理解
hao_wujing
web安全安全
本文通过通俗易懂的方式的进行阐述，大家读完觉得有帮助记得及时关注和点赞！！！一、网络安全大模型的概述网络安全大模型是一种用于识别和应对各种网络安全威胁的模型。它通过分析网络数据包、网络行为等信息，识别潜在的网络安全事件，并采取相应的措施进行防御。人工智能（AI）是指由计算机系统或机器执行的智能任务，通常需要人类智能来完成。AI的一个重要分支是（NLP），即让计算机理解和生成自然语言。NLP的一个核
- 新质生产力与核心竞争力提升
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
新质生产力、人工智能、机器学习、深度学习、算法优化、数据驱动、核心竞争力、数字化转型1.背景介绍在当今数字化时代，科技创新正以惊人的速度推动着社会发展。人工智能（AI）作为科技发展的重要驱动力，正在深刻地改变着生产方式和生活方式。从自动驾驶汽车到智能语音助手，从个性化推荐系统到医疗诊断辅助，AI技术的应用场景日益广泛，为人类社会带来了前所未有的机遇。然而，AI技术的应用并非一帆风顺。如何有效地利用
- 李开复：苹果发布AI应用的未来
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
苹果,AI,应用,未来,深度学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，并开始渗透到人们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。作为科技巨头，苹果也积极布局AI领域，并将其融入到其产品和服务中。2017年，苹果发布了其首款AI芯片A11Bionic，并将其应用于iPhoneX等产品。该芯片拥有强大的神经网络处理能力，为
- 云起无垠荣获“北京市2024年第三季度专精特新中小企业”称号
人工智能
近日，北京市经济和信息化局发布了2024年度第三季度“专精特新”中小企业名单，北京云起无垠科技有限公司凭借其在人工智能赋能网络安全领域的显著优势，成功跻身北京市“专精特新”中小企业行列。“专精特新”企业是各行业创新发展的重要力量，具备专业化、精细化、特色化与新颖化的特点。这类企业往往有着出色的技术创新能力，能够在激烈的市场竞争中崭露头角，在细分市场中占据优势地位，掌握关键核心技术，处于产业链的关键
- 云起无垠入选中国信息通信研究院2024年度首期“磐安”优秀案例
人工智能
近日，中国信通院举办的深度观察报告会系列论坛在北京顺利召开。在数字生态治理分论坛上，2024年度首期“磐安”优秀案例——AI+数字安全应用优秀案例遴选结果正式公布，云起无垠凭借其在生成式AI网络安全攻防对抗垂直领域扎实的研究及应用成果，成功入选该年度首期“磐安”优秀案例。当下，数字化浪潮席卷全球，信息技术广泛渗透各个产业。云计算、大数据、人工智能、物联网等前沿技术深度融合，传统制造业生产线、现代服
- 智能图像识别系统设计与实现
算法机器学习人工智能
摘要本文讨论了图像识别技术在安防领域的应用，详细介绍了如何利用AI设计实时图像识别系统解决传统监控系统的不足，包括快速识别潜在威胁和提高实时性。文章包含可运行的代码模块（基于Python和OpenCV），并通过实际案例展示如何应对技术挑战。引言传统监控系统主要依赖人工监控，面临效率低、实时性差等问题。而人工智能和图像识别技术的发展为安防领域带来了革命性的改变。通过基于AI的实时图像识别系统，可以快
- 拥抱AI，赋能药学：人工智能在药学领域的应用与展望
明哲AI
AI助力科研人工智能大模型AI药学数智药学药师
拥抱AI，赋能药学：人工智能在药学领域的应用与展望医药行业正在经历一场静悄悄的革命，而这场革命的引擎正是近年来炙手可热的人工智能（AI）。如果说，过去药学实践更多依赖于药剂师的经验积累，那么未来，AI将引领药学走向“循证精准”的新时代。本文将深入解读《AREVIEWON“AIINTEGRATIONINPHARMACYPRACTICE”》这篇综述，抽丝剥茧地分析AI如何重塑药学实践的各个环节，探讨其
- 【分布式日志篇】从工具选型到实战部署：全面解析日志采集与管理路径
网罗开发
人工智能实战java集springboot人工智能分布式
网罗开发（小红书、快手、视频号同名） 大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
- 推荐系统的未来发展方向：大模型的主流化
AI天才研究院
计算大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战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
《推荐系统的未来发展方向：大模型的主流化》关键词：推荐系统，大模型，深度学习，人工智能，未来趋势摘要：本文深入探讨了推荐系统的发展历程及其在当前人工智能时代的重要性。重点分析了深度学习在大模型中的应用，探讨了大模型的主流化趋势及其面临的挑战。通过案例研究，展示了大模型在实际推荐系统中的应用效果，并对未来的发展方向进行了展望。目录大纲推荐系统的概述1.1推荐系统的发展历程1.2推荐系统的基本架构深度
- 使用 Spring AI 调用本地 模型实现
drebander
AI编程springjavaspringAI
在本篇博客中，我们将学习如何使用SpringAI框架调用本地的PyTorch模型，并通过SpringBoot提供一个预测接口。SpringAI是一个用于将人工智能应用集成到Spring生态系统中的框架，它支持多种AI模型和数据源的集成，帮助开发者将AI模型无缝地集成到Java应用中。1.准备PyTorch模型首先，我们需要训练并保存一个PyTorch模型。这里我们使用一个简单的神经网络模型作为示例
- 数据结构与算法分析：专题内容——人工智能中的寻路3之广度优先搜索（代码详解）
梅见十柒
数据结构与算法分析算法c语言广度优先笔记
一、前言广度优先搜索尝试在不重复访问状态的情况下，寻找到一条最短路径。广度优先搜索保证如果存在一条到目标状态的路径，那么找到的肯定是最短路径。事实上，深度优先搜索和广度优先搜索的唯一不同就是广度优先搜索使用队列来保存开放集，而深度优先搜索使用栈。每次迭代时，广度优先搜索从队列头拿出一个未访问的状态，然后从这个状态开始，计算后继状态。如果达到了目标状态，那么搜索结束。任何已经在闭合集中的后继状态将会
- 虚拟与现实的桥梁：Facebook AI 如何变革社交互动模式
LokiSan
Facebookfacebook智能合约人工智能隐私保护
在过去的十年里，社交平台的发展经历了巨大的变化，而其中最为引人注目的便是人工智能（AI）技术的引入。作为全球最大的社交平台之一，Facebook在人工智能的应用上不断创新，通过AI变革了社交互动的方式，为用户带来了更加智能和个性化的社交体验。人工智能如何融入社交平台人工智能并非突然出现在Facebook的社交模式中，而是通过不断的发展和技术积累，逐步渗透到平台的各个方面。首先，AI被应用于内容推荐
- 元宇宙如何改变社交平台的交互模式？Facebook的未来展望
Roc_z7
Facebookfacebook隐私保护社交媒体元宇宙
随着科技的进步，"元宇宙"这个概念逐渐从科幻走进现实，并开始改变我们对社交平台的认知。元宇宙是一个虚拟的沉浸式三维世界，结合了虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和人工智能（AI）等技术。Facebook（现Meta）作为全球最大的社交平台之一，早已着手布局元宇宙，力求在未来的社交世界中占据一席之地。那么，元宇宙将如何改变社交平台的交互模式？Facebook如何借此机会发展？本文将一一探讨。什么是元
- 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
5、然后上面第四点那个链接，我看到某个部分脑海中开始找不到对应关系了，直到我找到了这位阿婆主的视频，这个也强烈推荐，可以帮助你将二维图像和二维正弦波和频谱图对应上~非常形象地帮助你理解频谱图（本人是信号处理0基础，可能有些大佬很容易就理解了） 