- 心世界·瀑白序
巴掌八丈黑
2109年人类早已不在拘泥于现实世界,“九灭”公司制造了一款专门培养自我意识的程序~“心世界”,然后将自我意识芯片植入到机器人中,这项发明是伟大的,机器人再也不单单是冷冰冰的而是拥有自己的思想。然而“心世界”的开发最初只不过是为了深度剖析人类心理疾病,并找到将其治愈的办法!那么是谁将“心世界”和机器人链接起来的呢?当“心世界”的机器人遇到机器人三定律时又会怎样呢?
- 春季招聘数字化:智能招聘如何升级面试流程?
人事百宝箱
面试流程优化面试流程数字化面试流程优化招聘数字化
2025年春季招聘季,全球企业面临着双重挑战:既要应对人才争夺战,又要在AI技术革命中重构招聘体系。数据显示,采用数字化面试流程的企业,人才录用效率提升47%,候选人体验满意度提高39%。在智能招聘时代,传统依赖人工的面试模式已难以适应快速变化的市场需求,企业需要通过数字化升级实现降本增效与体验优化的双重目标。本文将从行业趋势出发,解析春招面试流程的数字化升级路径,并深度解读Moka人力资源管理系
- 从比特币到DeFi:区块链如何重塑未来社会
L星际节点指挥官
区块链开发dapp公链开发区块链分布式账本零知识证明智能合约web3共识算法
引言:数字时代的信任之问在信息爆炸的数字时代,信任成为稀缺资源。从网络诈骗到数据泄露,从虚假新闻到平台垄断,传统中心化系统的脆弱性暴露无遗。当人们为支付安全焦虑、为隐私泄露愤怒、为信息真实性迷茫时,一种名为“区块链”的技术悄然崛起。它以去中心化的结构、不可篡改的账本和智能合约的自动执行,重新定义了信任的规则。区块链不仅是技术革命,更是对人类社会协作模式的深度重构。一、区块链的创世密码1.应运而生的
- 基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现
YOLO实战营
YOLO前端目标检测人工智能ui目标跟踪计算机视觉
1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来,随着深度学习技术的快速发展,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统,包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能:基于YOLOv8的高效目标检测
- 交错并联Buck+LLC变换器的建模与控制优化研究
交错并联Buck+LLC变换器的建模与控制优化研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。摘要本文针对宽输入电压范围(200-450V)、多电压输出(12-48V)的高效DC-DC变换系统,提出了一种基于交错并联Buck预调节器和LLC谐振变换器的两级式拓扑结构。中间母线电压设定为200V,系统输出功率为1500W,要求电压和
- 基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现
神经网络15044
python算法cnn算法人工智能图像处理开发语言神经网络深度学习
基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言医学图像超分辨率技术在临床诊断和治疗规划中具有重要意义。高分辨率的医学图像能够提供更丰富的细节信息,帮助医生做出更准确的诊断。近年来,深度学习技术在图像超分辨率领域取得了显著进展。本文将复现一种结合卷积神经网络(CNN)、小波变
- 使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现
神经网络15044
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使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言1.1研究背景实例分割是计算机视觉领域的重要任务,它要求模型不仅要检测图像中的对象,还要精确地分割出每个对象的像素级掩码。近年来,基于Transformer的模型在实例分割任务上取得
- OpenCV引擎:驱动实时应用开发的科技狂飙
芯作者
DD:计算机科学领域opencv计算机视觉
在人工智能与计算机视觉技术迅猛发展的今天,实时图像处理已成为工业自动化、自动驾驶、医疗诊断、增强现实等领域的核心技术需求。而**OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)**作为全球最活跃的开源计算机视觉库,正以其强大的算法生态、跨平台兼容性以及持续进化的架构设计,成为驱动实时应用开发的“数字引擎”。本文将深入剖析OpenCV如何通过技术创新突破实时处理的性能极
- 深度学习系列----->环境搭建(Ubuntu)
二师兄用飘柔
深度学习历程深度学习ubuntu人工智能pytorchpython
1、前言电脑基础系统硬件情况:系统:ubuntu18.04、显卡:GTX1050Ti;后续的环境搭建都在此基础上进行。此次学习选择Pytorch作为深度学习的框架,选择的原因主要由于PyTorch在研究领域特别受欢迎,较多的论文框架也是基于其开发。2、anaconda+python3安装测试在学习深度学习的过程中会涉及到使用不同版本python包的问题,而anaconda可以便捷获取包且对包能够进
- MySQL分布式架构深度实践:从分库分表到云原生集成
软考和人工智能学堂
PHP和MySQLMySQL经验与技巧wpf
1.分布式MySQL架构全景graphTDA[分布式MySQL体系]-->B[数据分片策略]A-->C[分布式事务处理]A-->D[读写分离扩展]A-->E[高可用架构]A-->F[云原生集成]B-->B1(水平分库分表)B-->B2(垂直分库分表)B-->B3(分片路由策略)B-->B4(全局ID方案)C-->C1(XA协议)C-->C2(TCC模式)C-->C3(SAGA模式)C-->C4(本
- 佣金高的返利APP有哪些?高省和淘粉吧哪个app返利高?
高省APP
高省app的返利更高。高省app以其高额的佣金比例和丰富的商家种类脱颖而出,与淘宝、京东、拼多多等主流电商平台深度合作,提供高额的返利优惠。用户反馈显示,高省app的佣金比例普遍高于市场平均水平,甚至在某些特定活动期间能达到极高水平。。此外,高省app还提供多种支付方式,如支付宝、微信等,方便。用户操作;支持分享商品链接赚取额外佣金;拥有大量的优惠券和限时折扣信息。这些特点使得高省app成为自用省
- 深度学习-常用环境配置
瑶山
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目录Miniconda安装安装NVIDIA显卡驱动安装CUDA和cnDNNCUDAcuDNNPyTorch安装手动下载测试Miniconda安装最新版Miniconda搭建Python环境_miniconda创建python虚拟环境-CSDN博客安装NVIDIA显卡驱动直接进NVIDIA官网:NVIDIAGeForce驱动程序-N卡驱动|NVIDIA在这里有GeForce驱动程序,立即下载,这是下
- 大语言模型:人像摄影的“达芬奇转世”?——从算法解析到光影重塑的智能摄影革命
黑巧克力可减脂
AIGC语言模型人工智能自然语言处理
导言在摄影术诞生之初,达芬奇或许无法想象,他对于光影、比例和解剖的严谨研究,会在数百年后以另一种形式重生。今天,当摄影师面对复杂的光线环境或苦苦寻找最佳构图时,一位由代码构筑的“光影军师”正悄然降临——大语言模型(LLM)正以前所未有的方式,重塑人像摄影的创作边界。解构经典:大语言模型如何“消化”百年摄影智慧大语言模型并非凭空创造建议,其根基在于对海量摄影知识体系的深度理解与结构化重组。理论内化:
- 算法工程师必备:数据结构10大经典算法详解
数据结构与算法学习
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算法工程师必备:数据结构10大经典算法详解关键词:数据结构、经典算法、时间复杂度、应用场景、代码实现摘要:本文是算法工程师的“算法工具箱”指南,系统讲解数据结构领域最核心的10大经典算法(快速排序、归并排序、二分查找、深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS、动态规划、贪心算法、KMP字符串匹配、哈希算法、并查集)。通过生活案例、代码示例、复杂度分析和实战场景,帮你彻底掌握这些算法的原理与应用,真正
- 全球软件技术峰会 2025:聚焦大模型开发、智能运维与架构创新,共赴技术实战盛宴
向日葵也有悲伤
运维架构推荐算法数据结构大数据数据库架构
全球软件技术峰会2025:聚焦大模型开发、智能运维与架构创新,共赴技术实战盛宴在软件定义未来的时代,人工智能与数字化技术正以颠覆性力量重塑全球产业格局。2025年8月15-16日,以"全球专家、卓越智慧"为宗旨的全球软件技术峰会将盛大启幕,特邀全球近50位来自微软、谷歌、亚马逊、字节跳动等企业的技术领袖及一线实战专家,围绕大模型智能应用开发、AI与ML智能运维、软件开发智能化、架构设计与演进四大核
- 【Tomcat】Tomcat线程池深度调优手册(终极版)
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Tomcat线程池深度调优手册(终极版)一、Tomcat线程池架构全解析二、精准参数计算公式(带场景适配)三、线程池溢出故障树分析四、生产环境全链路调优五、极限性能压测方案六、特殊场景应对策略七、调优禁忌清单八、调优效果验证一、Tomcat线程池架构全解析三层处理模型accept队列任务分发响应TCP层NIO线程业务线程池网络层TCP层:内核维护的SYN队列(受net.core.somaxconn
- Springboot + MyBatis-Plus + PageHelper 分页性能混合优化方案
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springboot+MyBatis-Plus+PageHelper分页性能混合优化方案一、传统分页性能瓶颈分析1.1深度分页问题1.2性能对比测试二、混合优化方案架构三、完整实现代码3.1依赖配置3.2配置类3.3混合分页工具类3.4Service层实现四、深度优化策略4.1游标分页优化4.2覆盖索引极致优化4.3分页缓存策略五、性能对比测试5.1测试环境5.2测试结果5.3内存消耗对比六、生产
- Spring Boot + LLM 智能文档生成全流程技术方案,包含从代码注解规范、OpenAPI增强、Prompt工程到企业级落地
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SpringBoot+LLM智能文档生成全流程技术方案,包含从代码注解规范、OpenAPI增强、Prompt工程到企业级落地一、深度集成架构设计二、代码层深度规范(含20+注解模板)2.1精细化参数描述2.2错误码智能生成三、OpenAPI规范增强策略3.1扩展字段注入3.2多语言支持四、企业级Prompt工程库4.1基础Prompt模板4.2智能问答Prompt五、智能文档生成全流程5.1动态示
- AI产品经理面试宝典第42天:学习方法与产品流程解析
TGITCIC
AI产品经理一线大厂面试题产品经理AI面试大模型面试AI产品经理面试大模型产品经理面试AI产品大模型产品
具体问答:学习产品及AI知识的方法问:请谈谈您是如何学习产品及AI知识的,以及您认为哪些资源对您帮助最大答:我的学习体系包含三个维度:分层知识架构、实践验证闭环、资源筛选机制。在知识获取阶段,采用「理论-案例-工具」三级学习法:通过《人工智能:一种现代的方法》构建AI基础框架,用TensorFlow官方文档掌握工程实现,结合《启示录》《俞军产品方法论》理解产品逻辑。实践环节采用「项目反哺」模式,例
- 重磅!LM Studio AI编程全面免费
从今天起,LMStudio在家和工作中均可免费使用。查看更新后的条款了解详情。我们的隐私政策保持不变,您可以在此处阅读。在家免费使用,现在也可在工作场所使用LMStudio一直以来都免费供个人使用。这源于我们秉持的根本信念:人工智能应该让人们在自己的机器上轻松访问,无需依赖任何外部资源,并且完全保护隐私。此前,LMStudio应用条款规定,公司或组织若要使用LMStudio,必须联系我们并获得单独
- 微服务链路雪崩防护深度解析:Hystrix与Sentinel熔断降级策略对比
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一、微服务雪崩效应与熔断机制核心原理1.1雪崩效应形成机制微服务架构中的雪崩效应本质上是服务调用链路的级联故障扩散过程,其形成机制可分为以下阶段:异常传播阶段:当某个下游服务节点因高负载、网络波动或代码缺陷出现响应延迟或异常时,调用方服务会持续积累待处理请求资源耗尽阶段:调用方线程池被持续占满,数据库连接池耗尽,TCP连接数达到上限,导致正常业务请求无法获取计算资源服务瘫痪阶段:故障通过服务依赖关
- 在NLP深层语义分析中,深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理(NLP)的深层语义分析任务中,深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面:一、核心区别特征提取方式机器学习:依赖人工设计特征(如词频、句法规则、TF-IDF等),需要领域专家对文本进行结构化处理。例如,传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习:通过神经网络自动学习多层次特征。例如,BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义,无
- 深度学习--利用梯度下降法进行多变量的二分类(感知机)
白话学生nit
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其实这一节涉及到了感知机的相关知识,就把这一节当作是学习感知机的引子吧。什么是二分类我们先来说一下什么是二分类,二分类指的是将结果分为两个互斥的类别,通常用来表示问题的两种可能。为什么用感知机学习二分类常见的解决问题的模型有很多,这里我们使用感知机模型。至于为什么,因为感知机模型很多地方用起来比较简便,就拿我们这一节的问题举一下例子,我们需要依照房子的价格对房子进行分类。在感知机模型中,我们可以使
- Self-Consistency:跨学科一致性的理论与AI推理的可靠性基石
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人工智能Python#Prompt人工智能机器学习神经网络算法大模型幻觉LLM
本文综合其在逻辑学、心理学及人工智能领域的核心定义、技术实现与前沿进展来对Self-Consistency(自洽性)进行系统性解析。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义与跨学科内涵基础概念逻辑学定义:指理论或系统内部逻辑自洽,无矛盾或悖论。例如物理理论中,狭义相对论的速度变换
- *SFT深度实践指南:从数据构建到模型部署的全流程解析
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能深度学习算法大模型SFT微调Lora
一、SFT技术原理与定位核心定义SFT是在预训练语言模型(如LLaMA、GPT)基础上,利用标注数据优化模型以适应特定任务的技术。其本质是通过调整模型参数,将通用语言能力迁移至专业领域(如法律、医疗)或任务(如对话生成、代码补全)。与预训练的区别预训练:使用无标注数据(如维基百科)学习通用表征,消耗千亿级token算力。SFT:使用标注数据(如指令-答案对)进行任务适配,成本仅为预训练的1/100
- 人工智能学习指南:从菜鸟到大神的进击之路
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人工智能学习指南:从菜鸟到大神的进击之路前言:别慌,AI没那么可怕嘿!想学人工智能?恭喜你,你已经比90%的人更有眼光了!很多人一听到"人工智能"就开始头疼,仿佛这是什么高深莫测的巫术。其实不然,AI就像学做饭一样——刚开始可能会糊锅,但掌握了方法,你也能做出一桌好菜!目录第一章:认清现实,别被忽悠第二章:建立知识地图第三章:实战为王第四章:自检清单——你真的学会了吗?第五章:进阶之路结语:成为A
- ConcurrentHashMap深度解析
编程界的彭于晏qaq
javajava
ConcurrentHashMap深度解析引言:并发容器的"扛鼎之作"在Java并发编程领域,ConcurrentHashMap无疑是最核心的容器之一。作为HashMap的线程安全替代品,它既解决了Hashtable全表锁导致的性能瓶颈,又规避了HashMap在并发环境下的数据不一致风险(如死循环、数据丢失)。自JDK1.5引入以来,ConcurrentHashMap经历了三次重大演进(JDK7分
- 私域≠好友群发:走出私域运营误区
私域运营小助手
私域微信
很多人认为“加好友就等于做私域”,进而疯狂进行微信好友群发,这是对私域运营的误解。私域的核心其实是用户分层运营与精细化服务。误区剖析:私域不是好友群发低效率与高反感:向所有好友发相同广告,如给健身爱好者推母婴产品,会让用户厌烦,既浪费精力又损害品牌。忽视用户差异:每个用户各有不同,群发如同盲目射箭,难以精准触达需求。无法建立深度关系:群发是单向、缺乏互动的方式,无法与用户建立信任关系,而私域需要双
- 过时网页如何改造?从布局到细节,一套设计方法焕新全攻略
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网页设计
内容摘要你有没有发现:自家网站看起来“像上个世纪的产物”?页面信息杂乱、加载慢、操作不顺手,用户来了就走,转化率越来越低。这其实不是内容的问题,而是你的网页已经“过时”了。在这个视觉和体验为王的时代,一个老旧的网站不仅影响品牌形象,还会直接拖累流量和转化。那么问题来了:我们到底该怎么改造一个过时的网页?是推倒重来,还是可以逐步优化?哪些地方最需要优先更新?这篇文章我们就来聊聊——一套系统、实用的网
- 阴谋爆仓!社科院课堂朱民ST-balance节能风电被骗揭秘!受害者亲述不能出金真相!
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随着互联网的普及,数字经济蓬勃发展,各种线上平台如雨后春笋般涌现。然而,在这些看似繁荣的平台中,不乏一些黑平台,它们以欺诈手段骗取用户的财产,给人们的财产安全带来严重威胁。因此,我们有必要提高警惕,防范黑平台诈骗。针对网上素未谋面的牛散大咖,经济学家等推荐网上投资理财、数字经济,数字体育市场,人工智能项目,数字低碳,慈善投票网站买数字的等等都是骗局若你也不幸被骗遇到此类平台一定不要打草惊蛇,早期不
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin