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herosunly
DeepSeek从入门到精通deepseek大模型人工智能officewps智能办公
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法Q大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
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在深度学习领域,模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和模型压缩(ModelCompression)是两种有效的技术,可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练(知识蒸馏)模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中,深
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紫雾凌寒
智启前沿:AI洞察・创未来人工智能深度学习tensorflowpytorchai
在深度学习框架中,TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow(点击查看)和PyTorch(点击查看)。它们引领着AI开发的潮流,吸引着无数开发者投身其中。但这两大框架究竟谁更胜一筹?是TensorFlow的全面与稳健,还是PyTorch的灵活与便捷?让我们一同深入剖析,探寻答案。在深度学习框架中,TensorFlow和PyTorch无疑是
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图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环,它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要,使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型:边界框标注:这是最常用的标注方式之一,通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置,可以是二维或三维形式。分割标注:包括语义分割(同一类别的所有实例被视为整体)和实例分割(每
- 《深入浅出多模态》 (五):多模态经典模型ALBEF
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深入浅出多模态多模态大模型LLM深度学习人工智能
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- 轻量级的注意力网络(LANMSFF)模型详解及代码复现
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定义与特点在深度学习领域,轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构,在保持高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面:轻量级设计:通过精心设计的网络结构和参数优化,在保持较高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。注意力机制:引入了一种新的注意力机制,能够有效地捕捉图像中的关键特征,提高模型的表达能力。多尺度特
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论文信息题目:SSR-2D:Semantic3DSceneReconstructionFrom2DImagesSSR-2D:从2D图像进行语义3D场景重建作者:JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi,KaiXu,andMatthiasNießner论文创新点首次提出了一种基于深度学习的方法,能够在不使用任何3D标注的情况下,从不完整的RGB
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前言谁能想到,鸡蛋和鸡的计数居然能变成一项高科技活儿?想象一下,早上去市场,卖家把鸡蛋摔得稀巴烂,结果鸡蛋滚得到处都是——难道你就得一个个捡回来数?还得小心别弄错?可是,你又不是超人!别担心,科技来帮忙!今天的主角是YOLOv11和OpenCV,它们是计算机视觉领域的两位大佬,专门为你解决这一难题。无论是鸡蛋还是鸡,它们都能精准识别,数得清清楚楚。不信?那我们就一起去看看怎么用这对“黄金搭档”解决
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我们认为,SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天,我们有相当成熟的神经形态传感器,来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合,以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法,从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言,在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显,尖峰神经元可以实
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我们来看一个神经网络的具体实例:使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中,我们要解决的问题是,将手写数字的灰度图像(28像素×28像素)划分到10个类别中(从0到9)。我们将使用MNIST数据集,图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中,分类问题中的某个类别叫作类(class),数据点叫作样本(sample),与某个样本对应的类叫作标签(label)。你不需要现
- 理论一、大模型—概念
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一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- YOLOv11 火焰识别:智能时代的火灾预警新利器
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前言随着人工智能(AI)在各个领域如火如荼发展,图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型,图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天,我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会,YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
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一.OpenCV介绍1.OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库。OpenCV是最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,目前在工业界以及科研领域广泛采用。
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术
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第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术人工智能(AI)的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力,也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型,AI的算法生态系统丰富多样,涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术,揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习:智能的基
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AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
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_“欧米伽未来研究所”关注科技未来发展趋势,研究人类向欧米伽点演化过程中面临的重大机遇与挑战。将不定期推荐和发布世界范围重要科技研究进展和未来趋势研究。在人工智能的宏大版图中,Transformer架构无疑是一颗璀璨的明星。它的出现,彻底改变了自然语言处理、计算机视觉等诸多领域的发展轨迹。《2025年大模型与Transformer架构:技术前沿与未来趋势报告》深入剖析了Transformer架构的
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AI大模型创业:如何利用市场优势?1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,大模型(LargeModels)在商业化应用中日益受到关注。大模型是指在特定领域中应用广泛、参数量巨大的神经网络模型,如BERT、GPT-3、DALL-E等。这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练,具备强大的泛化能力和适应性,能够广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、生成对抗网络(GAN)等多个领域。然而,
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S1模型是由斯坦福大学和华盛顿大学的研究团队在李飞飞教授的领衔下开发的人工智能推理模型。从2000年李飞飞进入加州理工学院攻读研究生起,就一直从事人工智能研究,在计算机视觉领域创立了拥有1500万张图片的ImageNet数据库,为人工智能计算机视觉研究奠定了基础,也积累了深厚的人工智能技术理论和实践经验。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2501.19393一、发展过程模型采用
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在决定使用pip和conda安装包时,了解这两个包管理器之间的主要区别非常重要。以下是细分:1.在使用conda安装的过程中,可以先参考另外一台机器中对应虚拟环境配置成功的,所设置的镜像源,使用condacofig--show,进行查看,2.设置,将网络下载时,连接时间加长condaconfig--setremote_connect_timeout_secs60condaconfig--setre
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在计算机视觉中,标注数据是非常重要的,而Labelme是一个简单易用的自由标注工具,被广泛应用于图像语义分割、目标检测、实例分割等领域,然而标注数据并不总是以我们需要的格式存在,因此需要进行适当的转换,本文将详细介绍如何将Labelme标注数据转换为COCO格式。首先需要安装相关的Python库,包括labelme、numpy、matplotlib、pillow等,在安装完成后设置数据路径,并读取
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近年来,人工智能(AI)的发展势头迅猛,它已经渗透到了我们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车,从智能家居到医疗诊断,AI正在改变着我们的生活方式。本文将结合时事,为大家介绍当前人工智能的发展形势、在生活中的应用、人工智能的变革以及未来的发展方向。一、人工智能的发展形势1.深度学习:深度学习是当前AI领域的热门话题。通过模拟人脑神经元之间的相互作用,深度学习算法能够从大量数据中提取出
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AI大模型学习在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率,为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构:对于AI大模型的学习,首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材,包括但不限于《统计学
- 人工智能之数学基础:线性空间
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本文重点本文我们将讲解线性空间的知识,它不仅是数学中非常重要的知识点,它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的,在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。线性空间的直观理解线性空间可以看作是一个多维的“宇宙”,其中的“点”由向量表示,而“运动”则通过向量的加法和数乘来实现。这个宇宙中的每一个向量都可以看作是从原点出发到该点的一条有向线段,而线性空间的维度则决定了这个宇宙的大小和复杂
- 动手学深度学习V2.0(Pytorch)——25. 使用块的网络 VGG
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- AI驱动的知识发现:程序员的新机遇
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AI驱动的知识发现:程序员的新机遇关键词:知识发现,AI驱动,数据挖掘,数据分析,算法优化,数据可视化,机器学习1.背景介绍1.1问题由来在当今信息化时代,数据量呈爆炸性增长,各行各业都面临着海量数据挖掘和知识发现的巨大挑战。传统的统计分析方法已难以满足需求,而人工智能(AI)技术的兴起为这一问题提供了新的解决方案。AI驱动的知识发现,即利用机器学习、深度学习等技术手段,从海量数据中自动提取有用信
- html页面js获取参数值
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html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C