- 【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement
Bosenya12
论文阅读
这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架,专门用于少样本(few-shot)语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中,由于训练样本有限而导致传统深度神经网络(DNN)模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法,利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型,即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音,提升语音质量和可懂度。深度
- 让AI自己学会“怎么学”——元学习,才是高效训练的终极武器!
Echo_Wish
Python进阶人工智能学习
让AI自己学会“怎么学”——元学习,才是高效训练的终极武器!朋友们,今天咱不聊ChatGPT,不聊大模型黑魔法,也不玩Prompt咒语。我想聊一个比“怎么训模型”更底层、更值得思考的问题:如果我们能让模型自己学会怎么更快、更聪明地学习,是不是就能少走很多弯路?这,就是元学习(MetaLearning)要解决的事儿。说白了,元学习是AI给AI上培训课的过程。咱们天天琢磨怎么喂模型数据、调超参、搞迁移
- 元学习的认知思维棱镜
由数入道
AI辅助教学学习元学习思维模型认知框架思维棱镜
在学习这场马拉松中,大多数人只关注如何跑得更快(学习方法),但元学习关注的却是如何学会规划路线、调整呼吸、监测体能,甚至理解身体(大脑)的运作机制,从而跑得更远、更有效率。元学习(Meta-Learning)——“学会学习”的底层操作系统本质:元学习,简而言之,就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。它不是学习具体知识,而是学习如何学习知识本身。它好比你手中的智能手机,
- 【LLaMA 3实战】6、LLaMA 3上下文学习指南:从少样本提示到企业级应用实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3实战LLaMa3上下文AI入门程序员的AI开发第一课人工智能AI
一、上下文学习(ICL)的技术本质与LLaMA3突破(一)ICL的核心原理与模型机制上下文学习(In-ContextLearning)的本质是通过提示词激活预训练模型的元学习能力,使模型无需微调即可适应新任务。LLaMA3的ICL架构通过以下机制实现突破:任务抽象:从示例中提取输入输出映射规则,如情感分析中的正负向判断模式模式泛化:将规则迁移到新输入,支持跨领域知识迁移动态适应:实时调整注意力分布
- 衡水中学状元数学学习资料完整攻略
向沙托夫问好
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《状元全科笔记衡水内部资料数学学习文档》提供了一个全面的数学学习资源,旨在通过衡水中学的教学经验和方法提升学生的数学成绩。资料包含基础知识、题型解析、模块训练、思维拓展和学习方法,引导学生深入理解数学概念,培养逻辑思维和解决问题的能力。文档结构清晰,内容详实,附带使用指南,帮助学生系统提升数学素养,实现学习效率和成绩的双重提高。1.状元学习方法分享在追求卓越成
- Python机器学习元学习库higher
音程
机器学习人工智能python机器学习
higher是一个用于元学习(Meta-Learning)和高阶导数(Higher-ordergradients)的Python库,专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制,使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新,并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景:元学习(Meta-Learning)比如MAML(Model-Agnosti
- 元学习在个性化医疗AI中的应用研究
SuperAGI2025
AI大模型应用开发宝典学习人工智能ai
元学习在个性化医疗AI中的应用研究关键词:元学习、个性化医疗、人工智能、机器学习、医疗应用、算法原理、临床决策摘要:本文聚焦于元学习在个性化医疗AI中的应用研究。首先介绍了研究的背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了元学习和个性化医疗的核心概念及联系,详细讲解了元学习的核心算法原理并给出Python示例代码。同时,给出了相关数学模型和公式并举例说明。通过项目实战展示了元学习在个性
- 元学习与Transformer的结合:Meta-Transformer架构解析
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战学习transformer架构ai
元学习与Transformer的结合:Meta-Transformer架构解析关键词:元学习、Transformer、Meta-Transformer、架构解析、深度学习摘要:本文主要探讨了元学习与Transformer结合形成的Meta-Transformer架构。首先介绍了相关背景知识,包括元学习和Transformer的基本概念。接着详细解释了Meta-Transformer的核心概念,分析
- AIGC模型泛化能力:文心一言的多场景适应
AI原生应用开发
AI原生应用开发AIGC文心一言ai
AIGC模型泛化能力:文心一言的多场景适应关键词:AIGC、泛化能力、文心一言、多场景适应、迁移学习、元学习、领域适配摘要:本文深入解析百度文心一言在多场景下的泛化能力构建技术,从核心概念、算法原理、数学模型到实战应用展开分析。通过揭示文心一言的分层适配架构、动态知识融合机制及多模态协同策略,探讨其如何突破单一场景限制,实现内容生成、智能交互、跨领域任务的高效迁移。结合具体代码案例和数学推导,展示
- 基于PyTorch的少样本学习(Few-shot Learning)实现
AI原生应用开发
pytorch学习人工智能ai
基于PyTorch的少样本学习(Few-shotLearning)实现:用"小抄"教会AI快速学习新任务关键词:少样本学习、PyTorch、元学习、支持集、原型网络摘要:传统深度学习需要"海量数据喂养",但现实中很多场景(如罕见病诊断、新物种识别)只有少量样本。本文将用"小学生考试"的比喻,带您一步步理解少样本学习(Few-shotLearning)的核心原理,并用PyTorch实现一个能"看5张
- 迁移学习解析
劭清
深度学习迁移学习人工智能机器学习
一、迁移学习的核心价值1.1定义与范式演进迁移学习(TransferLearning)是通过将源领域的知识迁移到目标领域,提升目标领域模型性能的机器学习范式。其演进路径为:传统机器学习深度学习迁移学习元学习/领域自适应1.2核心优势对比方法数据需求训练成本适用场景传统训练大量标注数据高数据充足场景迁移学习少量标注数据低数据稀缺领域从头训练海量标注数据极高研究级场景1.3应用场景分析跨领域应用:自然
- Meta-Learning算法在机器人适应性控制中的底层机制
学习ing1
算法机器人人工智能
1.Meta-Learning算法基础1.1Meta-Learning定义与原理Meta-Learning,即元学习,是指让机器学会如何更好地学习,其核心在于通过对多个相关任务的学习来获取更高效的学习策略和知识迁移能力,从而在面对新任务时能够快速适应并取得较好的学习效果。其原理主要基于以下几个方面:任务分布假设:假设存在一个任务分布,通过对该分布中多个任务的学习,模型能够学习到一种通用的学习策略,
- 元学习在AIGC模型泛化能力提升中的作用
AI天才研究院
计算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
引言随着人工智能技术的迅猛发展,生成式内容创造(AIGC,ArtificialIntelligenceGeneratedContent)成为了一个备受关注的热点领域。AIGC模型,通过机器学习和深度学习技术,能够自动生成文本、图像、音频等多种类型的内容,极大地提高了内容创造的效率和多样性。然而,这些模型在实际应用中面临着泛化能力不足的问题,即在训练数据集中表现良好,但在未知或不同类型的数据上表现不
- 从零到前沿:2025年人工智能系统性学习路径与最新技术融合指南
小李独爱秋
人工智能人工智能学习
一、构建人工智能认知框架(一)基础学科筑基数学核心能力线性代数:掌握矩阵运算(张量分解在推荐系统的应用)与特征值分析(PCA降维原理)概率统计:贝叶斯网络在医疗诊断中的应用,蒙特卡洛方法在强化学习的采样策略优化理论:2025年主流的元学习(Meta-Learning)框架中的二阶优化算法发展计算机科学基础数据结构:图神经网络(GNN)中的邻接矩阵存储优化操作系统:分布式训练中的GPU资源调度策略(
- AGI彻底实现还有3大鸿沟需要跨越-现在人类离AGI还很远
TGITCIC
AI-大模型的落地之道agi人工智能AIGC通用人工智能实现AGI大模型大模型开源
(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。点击跳转到网站)。一、AGI的现状:从“专才”到“通才”的鸿沟1.1当下的AI:任务型“天才”与全能型“学渣”GPT-4在代码生成、文本创作等单一领域已接近人类水平,但跨领域迁移能力薄弱。例如,斯坦福大学测试显示,用文学分析模型解微分方程的错误率高达92%。这暴露出当前模型的核心缺陷——缺乏“元学习”能力。1.2中
- 基于元学习的快速适应推荐算法
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂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
基于元学习的快速适应推荐算法关键词推荐系统,元学习,快速适应,算法优化,协同过滤摘要本文主要介绍了基于元学习的快速适应推荐算法。首先,对推荐系统的基本概念、发展历程、核心概念和架构进行了概述。接着,详细探讨了元学习的基础知识、分类、优势以及快速适应推荐算法的原理和优缺点。随后,深入分析了元学习在推荐系统中的应用、实现和挑战。最后,通过一个实际项目案例,展示了基于元学习的快速适应推荐系统的实现过程、
- 通用型AI智能体Manus:技术突破与OpenManus云平台革命
Loving_enjoy
实用技巧人工智能
一、通用型AI智能体的进化:Manus的技术突破**在人工智能技术从专用型向通用型跨越的浪潮中,Manus作为新一代通用AI智能体,正重新定义人机协作的边界。其核心价值在于突破了传统AI模型"单一场景适配"的局限,构建了可自主进化、多模态交互、跨领域迁移的智能体系。**1.Manus的四大技术支柱**(1)**元学习驱动的认知框架**Manus采用混合式元学习架构(HybridMeta-Learn
- 第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach(perfedavg联邦学习+元学习)2020个性化联邦学习使用Hessian
还不秃顶的计科生
联邦学习学习
第一部分:解决的问题联邦学习(FL)在多用户协同训练模型时,因数据隐私和通信限制,用户仅与中央服务器交互。传统FL方法得到的全局模型无法适应各用户的异质数据,导致在用户本地数据集上性能不佳因此这篇论文旨在解决联邦学习中模型缺乏个性化的问题第二部分:idea基于模型无关元学习(MAML)框架,提出个性化联邦学习问题的新公式。通过寻找一个初始共享模型,让用户基于自身数据执行少量梯度下降步骤就能快速适应
- KDD 2023 | 先睹为快!KDD 2023论文合集50篇(附下载地址)
马拉AI
机器学习人工智能深度学习
下载地址:点我跳转1.DoubleAdapt:AMeta-learningApproachtoIncrementalLearningforStockTrendForecastingCode:NoneArea:一种用于股票趋势预测增量学习的元学习方法2.HomoGCL:RethinkingHomophilyinGraphContrastiveLearningCode:https://github.c
- 一切皆是映射:量子机器学习与传统元学习的融合
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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
1.背景介绍1.1人工智能的瓶颈当前,人工智能(AI)取得了令人瞩目的进步,尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。然而,AI仍然面临着一些瓶颈,例如:数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能,而获取和标注这些数据往往成本高昂。泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时,泛化能力往往不足,容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释,这限制了其在一些关键领域的应用。
- 一切皆是映射:元学习中的神经架构搜索(NAS)
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
元学习神经架构搜索NAS遗传算法强化学习演化算法一切皆是映射:元学习中的神经架构搜索(NAS)在人工智能的广阔领域中,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,简称NAS)是一颗璀璨的明星,它代表着一种全新的方法,即通过算法自动寻找最优的神经网络架构。这种思想源于元学习(Meta-Learning),它关注的是如何使学习过程本身变得更加高效。本文将深入探讨NAS的原理、方法、
- 【86】喜欢“折腾”的余老师
亲亲鱼老师
“我们的进度会比其他班级慢一点,因为我们的实践作业会多一些,希望你们能够明白老师要求做的一切……第三单元学习写观察日记,为了学生体验感再强一些,我让孩子们种植大蒜,每天再写一篇观察日记。原本想着连续让孩子们观察六天就好,结果是六天结束了,孩子们因各种各样的原因,小蒜苗的生长各不相同,关键是真正长出绿色叶子的没几个,于是决定再继续观察几天……要问我为什么喜欢如此折腾?我想我能给的答案一定是为了所有的
- 元学习(meta learning)(一)
前行居士
学习人工智能神经网络深度学习机器学习元学习
元学习从字面的意思就是“学习”的“学习”,也就是学习如何学习。大部分的深度学习就是在不断的调整超参数,或者在决定网络架构,改变学习率等等。实际上没有什么好方法来调这些超参,今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU,然后一次训练多个模型,有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉,最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能。所以在业界做实验的时候往往就是一次开几张GPU,这些
- 《压缩空气》
Hecate0523
本节课的内容,主要是通过空气和水的体积改变对比实验,来探究空气的体积可以改变,有弹性。在引发的本节课的内容时,我使用了两个球一个气球一个水球,为上节课空气占据空间,有体积,又进一步加深知识学习。通过手捏和压,让学生在激发兴趣的过程中,感受了一下我们可以对空气和水施加力让它们有变化。在做压缩实验的过程中,先介绍了注射器的结构、量程、以及如何读数,学生在上个单元学习了温度计后,在学习这个注射器对于刻度
- 11-22各数的认识之备课思
马明洋河南信阳
11—20各数的认识是一年级上册第六单元的教学内容,至此之前,学生已经在第三单元学习了1—5的认识和加减法、第五单元学习了6—10的认识和加减法。即,11—20各数的认识是在学习了“1—10的认识”基础上对数的进一步认识。1—10的教学重点是使学生体验1—9从数量到数的抽象过程,通过9再加1就是十,体会十的表达与1—9的不同是在新的位置上写1,这个位置叫十位,十位上的1表示1个十,1个十用数字符号
- 论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
深视
论文阅读笔记#小样本学习深度学习小样本学习
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法(SimpleShot),作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案,而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练,将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
- SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记
头柱碳只狼
小样本学习
前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征,然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来,以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性,即在不使用元学习方法,而仅使用最近邻分类器的情况下,能否很好地处理小样本学习问题。本文发现,对图像特征进行简单的特征转换,然后再进行最近邻分类,也可以产生很好的小样本学习结果。比如,使用DenseNet特征的最近邻分类器,在结合均值相减(meansubtra
- 精读Relational Embedding for Few-Shot Classification (ICCV 2021)
coding_ksy
论文阅读笔记embedding人工智能
RelationalEmbeddingforFew-ShotClassification(ICCV2021)一、摘要该研究提出了一种针对少样本分类问题的新方法,通过元学习策略来学习“观察什么”和“在哪里关注”。这种方法依赖于两个关键模块:自相关表示(SCR)和交叉相关注意力(CCA),来分别处理图像内部和图像之间的关系模式。自相关表示(SCR)模块:用于捕捉单个图像内的结构化模式,通过转换基础特征
- 【清华北大状元学习法,成人也适用】课程下载百度网盘云
萌萌爱读书
☞课业压力大,如何进行课外阅读☞如何让自己爱上学习☞如何快速进入学习状态☞知识浩如烟海,如何学记的牢☞想学好理科,先培养逻辑思维能力☞偏科怎么办,薄弱学科如何逆袭☞总是粗心马虎,三种方法培养细心能力☞成绩下滑很快怎么办☞5+10预习复习法,学的快记的牢☞记笔记不是抄板书,你真的会记笔记吗☞学会看答案,胜过刷100道题☞3招做好学习计划,让学习有条不紊☞做作业太慢,学习没有信心怎么办☞拆分学习任务,
- 《松鼠》试讲教案及备课思路
捡起书来
单元首页揭示了第五单元的人文主题和语文要素,见下图:单元导语定下人文主题:说明文以“说明白了”为成功——叶圣陶语文要素定下单元学习目标:1、阅读简单的说明性文章,了解基本的说明方法。2、搜集资料,用恰当的说明方法,把某一种事物介绍清楚。下面正式进入课文:一、教学目标:①知识与技能:了解按顺序写松鼠的说明方法,了解松鼠的特点,“能用先……再……然后”写话。②过程与方法:通过学习基本的说明方法,了解如
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu