- Ai时代,搞钱的6种方法
大耳朵爱学习
人工智能AI大模型大模型产品经理自然语言处理深度学习语言模型
随着人工智能(Ai)技术的迅速发展,越来越多的人意识到它不仅是一种前沿科技,更是一种变革性力量,为我们打开了赚钱的新大门。无论你是创业者、自由职业者,还是打算给自己的业务注入新活力,利用Ai赚钱都是一种值得尝试的选择。本文将结合当前最热门的Ai工具,为你提供6种高效、实用的搞钱思路。——1——内容创作:用Ai做你的创意助手1.1自媒体内容创作利用Ai模型,你可以轻松撰写公众号文章、知乎回答、短视频
- 微信DeepSeek王炸组合
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2vue.js
1.背景信息微信:腾讯旗下的超级社交应用,涵盖通讯、支付、小程序生态等,月活用户超10亿。DeepSeek:专注AGI(通用人工智能)的中国公司,核心产品包括大模型(如DeepSeek-R1、DeepSeek-Chat)、多模态技术及行业解决方案。“王炸组合”:通常指强强联合的顶级合作,可能暗示技术互补或场景融合。2.可能的合作方向AI功能嵌入微信生态:DeepSeek的大模型能力(如对话、搜索、
- 机器学习相关基础
星辰瑞云
机器学习
1.预备知识人工智能:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人们使机器具有类似于人的智能。人工智能学科:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。2.日常生活中的机器学习:①称为RGB(由红色,绿色,蓝色组成),这种是欠拟合欠拟合和过拟合区别:•欠拟合(Underfitting):模型在训练数据上表现不佳,无法很好地捕捉数据中的规律。通
- 树莓派通过手机热点,无线连接PC端电脑,进行远程操作
Epiphany_ZZW
树莓派智能手机
树莓派通过手机热点实现无线连接具有以下几点优势:1.该方式能够联网,方便在项目开发时下载一些数据包。2.该方式能够通过手机端查看树莓派IP地址(有些情况树莓派ip地址会发生改变)借鉴链接如下:树莓派的使用网线及无线连接方法及手机连接树莓派_opencv镜像具体操作方式如下:打开终端:pi@raspberrypi:~$sudonano/etc/wpa_supplicant/wpa_supplican
- YOLO系列版本迭代:从YOLOv1到YOLOv11的技术演进
金外飞176
技术前沿目标跟踪人工智能计算机视觉
YOLO系列版本迭代:从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO(YouOnlyLookOnce)系列目标检测算法自2016年首次发布以来,凭借其高效的实时检测能力,迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一。本文将详细回顾YOLO系列从v1到v11的版本迭代过程,分析每个版本的技术改进、性能提升以及应用场景。1.YOLOv1:开创性的单阶段检测算法YOLOv1是目标检测领域的一个重要里程碑,
- 《传统教培机构的痛点:数字化转型如何破局?》
数字化浪潮下的困境在当今时代,数字化浪潮正以前所未有的速度席卷全球,深刻地改变着人们的生活、工作和学习方式。这是一个数据爆炸的时代,数据成为了驱动社会发展的核心要素之一。据统计,全球每天产生的数据量高达数万亿字节,这些数据涵盖了人们生活的方方面面,从购物习惯到社交行为,从健康状况到学习偏好,都被数字化记录下来。[]()数字化时代的技术创新日新月异,人工智能、大数据、云计算、物联网等新兴技术不断涌现
- AIMv2:多模态自回归预训练的视觉新突破
人工智能
AIMv2:多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-17近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要,从图像识别、目标检测到多模态理解,其应用场景不断拓展。在大规模数据集上进行预训练,能助力模型学习丰富的视觉特
- AIGC与AICG的区别解析
倔强的小石头_
AIGC
目录一、AIGC(人工智能生成内容)(一)定义与内涵(二)核心技术与应用场景(三)优势与挑战二、AICG(计算机图形学中的人工智能)(一)定义与内涵(二)核心技术与应用场景(三)优势与挑战三、AIGC与AICG的区别(一)侧重点不同(二)应用领域不同(三)技术重点不同在当今快速发展的人工智能领域,新的概念和术语不断涌现。其中,AIGC和AICG这两个看似相近的术语引起了广泛的关注。尽管它们仅有字母
- AI 发展的第一驱动力:人才引领变革
倔强的小石头_
热点时事人工智能
在科技蓬勃发展的当下,AI成为了时代的焦点,然而其发展并非一帆风顺,究竟什么才是推动AI持续前行的关键力量呢?目录AI发展现状剖析期望与现实的落差落地困境根源人才:AI发展的核心动力编辑技术突破的引领者行业融合的推动者人才驱动下的AI多元赋能创新应用场景加速产业升级培育AI人才的战略路径教育体系革新企业人才战略AI发展现状剖析期望与现实的落差近年来,全球科技大厂纷纷将目光聚焦于人工智能领域,对其寄
- 掌握AI Prompt的艺术:如何有效引导智能助手
黑金IT
langchain人工智能promptlangchainAI编程
开头叙述:在人工智能的世界里,Prompt(提示)是沟通人类意图与机器理解之间的桥梁。它不仅是一串简单的文字,而是一把钥匙,能够解锁AI模型的潜力,引导它们执行复杂的任务。本文将探讨Prompt的重要性,并展示如何通过精心设计的Prompt来提升AI助手的效率和准确性。无论是在聊天、会议总结还是日程管理中,正确的Prompt都能让AI助手成为你工作中的得力助手。让我们一起深入了解Prompt的力量
- AIGC开启人工智能新时代
靖节先生
人工智能
AIGC:开启智能生成内容的全新时代在数字化技术飞速发展的当下,AIGC(ArtificialIntelligence-GeneratedContent)横空出世,宛如一颗璀璨的新星照亮了内容创作领域的天空。它正以不可阻挡之势重塑着我们的生活、工作与娱乐方式,成为众多行业创新发展的重要驱动力。一、AIGC的概念AIGC,即人工智能生成内容,是指利用人工智能技术自动生成各类内容的过程。它依托机器学习
- 推荐学习图像处理的入门书:《Python图像处理实战》
天飓
学习感悟学习图像处理python
《Python图像处理实战》是一本全面介绍Python图像处理技术的实用指南,是由人民邮电出版社于2020年12月出版。这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家,主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。在《Python图像处理实战》一书中,作者主要介绍了如何用Python图像处理库(如PIL、python-opencv、Scipy等),机器学习库(scikit-learn)和深
- RK3588+昇腾AI|40TOPS算力AI盒子设计方案
ARM+FPGA+AI工业主板定制专家
AI盒子瑞芯微人工智能
综合视频智能AI分析系统介绍以计算机视觉技术为基础,AI赋能千行百业,依托人工智能视觉分析技术以及强大的“端+边”算力支撑,实时分析烟火,入侵等事件,同时结合云上预警业务平台,实现事件发现、预警、处置全流程闭环。设计架构系统架构视频智能识别系统自下而上分为“感知层、网络层、支撑层、应用层”四层,系统逻辑架构如下图所示:感知层对接前端感知设备,如视频监控、NVR、和其他物联感知设备,对重要通道和场所
- 使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化
无水先生
AI原理和python实现人工智能综合opencvpython人工智能
关键词:OpenCVlibrarytoconvertimagestocartoons目录一、说明二、OpenCV2.1要求支持库2.2方法2.3实施和执行三、定义卡通化函数3.1添加按钮3.2保存图像四、结论一、说明在本文中,我们将构建一个有趣的应用程序,将提供给它的图像卡通化。为了构建这个卡通化应用程序,我们将使用python和OpenCV。这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用
- 使用Qt+opencv实现游戏辅助点击工具-以阴阳师为例
虎式坦克我最爱
游戏
注:本文章技术交流使用,不侵犯任何著作权。一.阴阳师辅助软件需要实现哪些功能?1.首先,对于肝绘卷拿角色而言,需要打困难28副本和结界突破循环刷绘卷碎片。这一功能让你每月免费悠闲地拿到最新角色,即使你是较新的玩家!2.有人喜欢打阴阳寮突破,因为结界卡可以合成勾玉,另外寮突破后给的寮勋章可以维持寮正常运转。3.御魂等副本,这款游戏的御魂是核心玩法。而且这只是一个辅助工具,不修改游戏内存,用来解放双手
- ORB-SLAM3源码的学习:GeometricTools文件
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3c++计算机视觉ubuntu人工智能学习
前言GeometricTools提供了两种几何计算功能:1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了,这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外,头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵,第二个函数用于比较两个
- 计算机视觉中图像的基础认知
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性RGB三通道彩色单通道灰度图像OpenCVMatplotlib
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中,图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度(W)和高度(H)定义了图像的像素分辨率,单位通常是像素。例如,一张1920x1080的图像有1920列(
- 深入了解与全面使用DeepSeek:从基础到高级应用
一位卑微的码农
人工智能大数据java-eespringboot
引言随着AI技术的发展,DeepSeek作为一款先进的智能助手,为用户提供了强大的文本生成、代码分析、数学公式处理等能力。本文将详细介绍DeepSeek的基础知识、安装配置、API调用方法以及高级应用技巧,帮助你充分挖掘这一工具的潜力。一、认识DeepSeek1.1DeepSeek简介DeepSeek是由深度求索公司开发的人工智能平台,它支持三种主要模式:基础模型(V3)、深度思考(R1)和联网搜
- 人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程
m0_74824592
面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一、架构介绍GPU算力平台概述一个专注于GPU加速计算的专业云服务平台,隶属于软件和信息技术服务业。主要面向高校、科研机构和企业用户。该平台提供多种NVIDIAGPU选择,适用于机器学习、人
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-图像分类-ResNet(Residual Network,残差网络)
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet(ResidualNetwork,残差网络)是一种深度卷积神经网络(CNN)架构,由何恺明(KaimingHe)等人在2015年提出,最初用于ImageNet竞赛,并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习(ResidualLearning),它通过跳跃连接(SkipConnections)解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得非常深的网络(如50层、1
- 【深度学习基础】什么是注意力机制
我的青春不太冷
深度学习人工智能注意力机制
文章目录一、注意力机制的核心地位:从补充到主导二、技术突破:从Transformer到多模态融合三、跨领域应用:从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制:深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中,注意力机制(AttentionMechanism)的引入堪称一场革命。它不仅解决了传统模型的根本性缺陷,更通过动态聚焦关键信息的能力,重塑了人工智能处理复杂任务的范式。本文
- 语音与自然语言处理(NLP):智能交互的核心技术
给生活加糖!
热门知识自然语言处理交互人工智能
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,语音识别与自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)成为了智能交互系统的核心技术。它们不仅改变了人们与计算机、设备的交互方式,也推动了众多行业的革新。从智能助手(如苹果的Siri、亚马逊的Alexa)到机器翻译、自动客服系统,语音和NLP技术正逐步融入日常生活,改善我们与数字世界的沟通方式。一、什么是语音识别与自然语言处理(NLP
- 基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)
人工智能_SYBH
深度学习YOLO人工智能目标检测python
引言:在现代制造业中,电子元件和PCB(印刷电路板)是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查,这不仅效率低,而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点,尤其是在计算机视觉领域。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法凭借其高速和高精度的优势,成为了目标检测领域的佼佼者。本文
- DeepSeek 混合专家(MoE)架构技术原理剖析
计算机学长
通用大语言模型人工智能架构
DeepSeek混合专家(MoE)架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下,大规模语言模型不断突破创新,DeepSeek混合专家(MoE)架构脱颖而出,成为业内关注焦点。本文将深入剖析其技术原理,为大家揭开它的神秘面纱。一、MoE架构概述(一)基本概念混合专家(MixtureofExperts,MoE)架构,简单来说,就像是一个专家团队。在这个团队里,每个专家都是一个小型神经网络,各自擅长处理特定
- 【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略
X_taiyang18
人工智能
【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域,ICLR(InternationalConferenceonLearningRepresentations)被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来,ICLR迅速崛起,成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么,ICLR
- 本地部署 DeepSeek:环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议
Katie。
人工智能技术发展aideepseek人工智能人工智能大模型
前言随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)在多个行业中的应用日益广泛,从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域,AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。DeepSeek作为一家新兴的AI公司,凭借其高效的AI模型和开源的优势,迅速在竞争激烈的AI市场中脱颖而出。其模型不仅在性能上表现出色,还通过开源策略吸引了大量开发者和企业的关注,形成了一个活跃的社区生态。然而,随着AI技术
- 全面解析:AI大模型入门教程,让你的学习之路不再迷茫,这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了!
AGI大模型老王
人工智能学习大模型AI大模型大模型学习大模型教程大模型入门
前言AI大模型,作为当前人工智能领域的热点,凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力,受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者,本教程都将带你从入门到实践,逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义:AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型,能够处理复杂的数据和任务。应用:广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力:掌握大模
- SaaS+AI工具推荐:最适合智能化转型的解决方案
saas
不论是传统软件还是SaaS,其核心目标始终如一——帮助企业解决问题、提升效率。然而,随着技术的飞速发展,SaaS正在超越传统模式,尤其是在与AI(人工智能)的深度融合中展现出了强大的潜力。这种“智能化”的转型不仅让企业获得了更具针对性和效率的服务,还让解决问题的方式更加灵活和高效。下面我们将从“更好的解决方案”和“智能化技术应用”两个层面,探讨SaaS在企业问题解决中的新路径。SaaS+AI:智能
- DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进
星辰@Sea
人工智能其他人工智能
引言在过去的几十年中,人工智能(AI)技术经历了翻天覆地的变化,从最初的符号主义到连接主义,再到现在的深度学习,每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。而在这场变革中,DeepSeek作为一股不可忽视的力量,正在引领AI范式的转变,并深刻影响着存储架构的发展。在这篇博客中,我们将深入探讨DeepSeek如何推动AI范式的转变,以及这种转变对存储架构带来的深远影响。通过分析当前AI技术的发展趋势,
- OpenCV:人脸检测与Haar级联分类器(十三)
WHCIS
opencvopencv数学建模人工智能计算机视觉音视频算法
一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征,其数学形式可扩展为四元组表示:特征定义:Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中:ttt表示特征类型(共14种基础变体)(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR