- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
- 如何使用 Python 实现生成对抗网络
NoABug
python生成对抗网络tensorflow
如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入，生成看似真实的图像；而判别器则需要根据输入的图像，判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先，我们
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
代码编织匠人
python生成对抗网络开发语言
GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器用于生成假样本，判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈，通过一次次迭代训练，最终生成器可以生成足以骗过
- 嵌入式开发中的Doxygen注释规范实践
剁椒鱼头炖香菇
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目录一、为什么需要规范的注释？二、Doxygen注释规范详解1.文件注释2.函数注释3.宏定义注释4.结构体注释三、注释规范最佳实践1.文件注释模板2.函数注释模板3.代码注释原则四、常见注释误区与解决方案误区1：过度注释误区2：过时注释误区3：模糊注释五、工具推荐六、项目实践案例七、总结一、为什么需要规范的注释？在嵌入式开发中，规范的代码注释如同精密仪器的说明书，具有以下重要作用：提高可读性：使
- 这里是 Grok 3 为我规划的大学物联网工程自学计划！
王倚山
物联网学习开发语言
我理解你可能希望我提供更详细的优化版本，包含更具体的技术细节、时间分配、资源推荐以及项目示例，以便让规划更具操作性。我将在保持原有结构的基础上，显著扩展每个阶段的内容，增加更多具体建议和实践指导，确保优化后的规划更加详尽、全面，同时仍然基于你的裸机开发经验进行调整。优化后的详细学习规划总体思路（扩展版）你的裸机开发经验（数据采集、控制、配网、上云、手机交互）表明你已经掌握了嵌入式开发的基础技能，如
- 如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）
「已注销」
互联网前沿技术韩进的创作空间全栈开发知识库python生成对抗网络tensorflow深度学习数据分析
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈，直到生成器能够生成非常逼真的数据，使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现，使用TensorFlow和Keras库。在开始之前，请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
- diy nas配置推荐2019_打造家用NAS之一（2019年版）
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diynas配置推荐2019
大概6年前写了一些自己DIYNAS的文档，发表在http://newsmth.net上面。过了好多年再修改一下之前的文档，发布在这里，供大家参考。自己弄家用存储方面的东西算下来也有几年了。于是现在写点东西总结一下，也方便对这方面有兴趣的网友参考。希望大家看了之后能够少走弯路，造个适合自己的NAS。基本有如下的内容：什么类型的存储适合我？硬件选型OS安装基本配置性能调整总结与展望1.什么类型的存储适
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python炒股自动化量化交易程序化交易pythonpython股票数据分析数据获取可视化股票量化接口股票API接口
炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化（3）：分析取回的实时数据和历史数据Python炒股自动化（4）：通过接口向交易所发送订单Python炒股自动化（5）：通过接口查询订单，查询账户资产股票量化，Python炒股，CSDN
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蓝桥杯网络安全春秋赛CryptoRSA题目某公司为了保护其重要数据，使用了RSA加密算法。该公司以同一个N为模数，为Alice和Bob分别生成了不同的公钥和与之相应的私钥。Alice和Bob都使用自己的公钥对同一条明文m进行加密，分别得到密文c1和c2。假设你是一名密码安全研究者，你已获取了N值、两个密文和公钥，能否使用RSA的相关知识还原出明文m呢？#!python3.9fromCrypto.U
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推荐开源项目：vue-strap——Bootstrap与Vue.js的完美结合去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍虽然该项目已被废弃，但它的两个替代方案，bootstrap-vue和uiv，仍然是构建基于Vue.js应用时，实现Bootstrap组件的强大选择。vue-strap原本是一个用Vue.js实现的Bootstrap组件库，无需依赖jQuery或Boo
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目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1用户行为随时间的变化2.4.2商品关联分析2.4.3用户购买转化率分析2.4.4用户价值分析（RFM模型）三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-时间戳处理3.3数据分析-商品关联分析3.4数据分析-用户购买转化率分析3.5数据分析-用户价值分析（RFM模型）四、可能改进的代
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前言在Android开发领域，Kotlin凭借其简洁性和安全性已成为官方推荐语言。本文将通过Kotlin的五大基础语法特性，结合实际应用场景展示它们在Android开发中的独特价值。一、变量声明：val与var的哲学1.1不可变优先原则Kotlin的val关键字用于声明不可变变量（相当于Java的final），这是构建可靠Android应用的基石：valPI=3.14159//类型推断为Doubl
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项目背景因为国内无法访问内置的一些免费搜索插件，安装完searXNG本地服务端后根据教程中连接始终无法连接，docker方案国内也无法使用的情况下，本地使用python写一个Flask服务程序使用爬虫技术提供联网搜索数据。下面是实现代码V1#!/usr/bin/python3#_*_coding:utf-8_*_##Copyright(C)2025-2025#@Title:这是一个模拟searXN
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HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨设备分布式计算应用开发引言随着分布式计算技术的快速发展，跨设备协同计算已成为提升应用性能的重要手段。HarmonyNext作为新一代操作系统，提供了强大的分布式能力，而ArkTS作为其开发语言，能够帮助开发者高效实现跨设备分布式计算。本文将详细讲解如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS开发一个跨设备分布式计算应用。我们将从分布式计算的基本原理
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HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台文件管理系统开发引言随着HarmonyNext的发布，ArkTS作为其核心开发语言，为开发者提供了更高效、更灵活的编程体验。本文将围绕文件管理系统的开发，详细讲解如何利用ArkTS构建一个跨平台的高效文件管理工具。通过本案例，您将掌握ArkTS的核心语法、HarmonyNext的API调用以及实际开发中的最佳实践。一、项目背景与需求分析1.1项目背
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利用github和python3以及MWeb打造自己的博文图床这两天一直在纠结图床的问题，因为用自己的服务器来做图床这个事情我考虑再三，觉得比较不靠谱-_-|||，因为我的服务器只是一个小小的低配服务器，用来当自己的博客图床本来这个问题不大，但是我的博文基本都是在csdn上，流量还是颇为可观的。把自己的服务器给搞垮了，那可是吃不消的一件事情。虽然之前考虑过用github来做自己的图床，但是考虑两个
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以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南，包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源：—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型：HuggingFaceTransformers库（如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2）轻量化方案：微软DeepSpeed或MetaFairScale（降低显存占用）训练框架PyTorchLightning+Acceler
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- 【step by step】Easyi3C Host I3C/I2C adapter (8)
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Easyi3C是一家领先的嵌入式系统工具供应商，可简化各种通信协议的开发和调试。公司提供一系列产品，旨在帮助工程师和开发人员更高效地使用I3C/I2C、USB和MIPI、JEDEC、MCTP等协议。Easyi3C提供PythonAPI。用户可以使用Python脚本对Easyi3C进行编程和控制，通过I2C或I3C协议访问从设备。API的使用，适合用户搭建更加复杂的测试环境，对提高自动化测试程度会有
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Django-分页后端分页Django提供了Paginator类来实现后端分页。Paginator类可以将一个查询集（QuerySet）分成多个页面，每个页面包含指定数量的对象。fromdjango.shortcutsimportrender,redirect,get_object_or_404from.modelsimportUserfrom.formsimportUserFormfromdja
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Bandersnatch是PyPI（PythonPackageIndex）的官方镜像工具，旨在高效同步和维护PyPI的完整本地副本。其核心原理围绕元数据抓取、增量同步、文件校验和并发下载，以下为详细工作流程：1.元数据抓取与包列表生成PyPI接口：Bandersnatch通过PyPI的JSONAPI（如https://pypi.org/pypi/{package}/json）获取所有包的元数据。主
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python的常用数据结构类型字符型字典列表元组、集合一、序列序列：是python中的一类数据类型，比如字符串、列表序列类型的对象是可以进行循环变例的1.1序列特性索引：指的是在序列中找到指定元素的索引编号切片：指的是从序列中提取一部分内容加法：序列对象可以将多个序列合并成一个乘法：可以将序列通过乘法输出多个相同的1.2序列操作索引操作格式：序列名[索引值]#案例1：str1="hello"#定义
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python的数据结构有哪些
一、Python中有哪些数据结构？dict,list,tuple,set,str二、dict,list,tuple,set,str的特点dict：字典，由键值对构成，通过键值对字典中元素进行索引，是可变数据结构list：列表，列表中的元素可以是任意类型，通过下标进行索引，是可变数据结构tuple：元组，元组中的元素可以是任意类型，通过下标进行索引，其中的元素不可变str：字符串，通过下表索引，元素
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一、Python的安装与环境配置在开始编程之前，你需要确保计算机上安装了Python。以下是简单步骤：下载Python：访问Python官网，选择适合你操作系统的版本（推荐Python3.10+）。安装Python：运行安装程序，勾选“AddPythontoPATH”（确保在命令行中可以直接使用Python）。验证安装：打开终端（Windows用户使用CMD/PowerShell，Mac/Linu
- Python常用数据结构
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背景：最近在学习自动化测试，发现基本是用python写的脚本就顺带好好学一学python，准备以后也深入学习一下今天简单的介绍一下python里面常用的数据结构吧Python数据结构原生数据结构原生数据结构元组Tuple()tup1=('Python','Java',1,2)tup2=(9527,)注意：1、使用()、tuple()创建元组，元组可以为空且元素类型可以不同；2、若元组中仅包含一个数
- 【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作
-一杯为品-
机器学习深度学习人工智能
主要参考学习资料：《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集1.2.2处理缺失值1.2.3转换为张量格式1.3线性代数1.3.1标量1.3.2向量1.3.3矩阵1.3.4张量1.
- 使用python3批量查询ip9000.txt的9000端口标题
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Linux脚本集合python开发语言
fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.chrome.optionsimportOptionsfromselenium.common.exceptionsimportWebDriverException#配置chromium浏览器选项options=Options()options.binary_location="/usr/bin/ch
- python中定义结构体的方法
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Python中没有专门定义结构体的方法，不过可以使用class标记定义类来代替结构体，其成员可以在构造函数__init__中定义，具体方法如下。classitem:def__init__(self):self.name=''#名称self.size=10#尺寸self.list=[]#列表a=item()#定义结构对象a.name='cup'a.size=8a.list.append('water
- 为什么转行大模型行业？深度解析职业变革与技术红利
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大模型学习语言模型人工智能AI大模型程序员大模型入门
引言2023年ChatGPT的爆发式发展，标志着AI大模型技术正式进入大众视野。这一技术不仅重塑了人工智能的边界，更催生了全新的职业赛道。从传统算法工程师到互联网从业者，越来越多的人开始将目光投向大模型领域。本文将深入探讨这一现象背后的核心动因，并结合行业现状、技术趋势与职业发展路径，为从业者提供系统性分析。一、行业变革：传统岗位萎缩与大模型崛起传统技术岗位的困境以推荐算法为例，随着移动互联网流量
- 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
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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
