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将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- 【论文阅读】实时全能分割模型
万里守约
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文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域,针对实时多任务分割的需求日益增长,特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。为了解决这些挑战,本文介绍了一种新方法——RMP-SAM(Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything),旨在实现实时的多功能分割。RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型
- 【软考论文】论软件系统架构评估
罗小爬EX
软考(系统架构师)软考系统架构师论文
目录一、题目二、论文2.1摘要2.2正文三、扩展3.1基础知识3.2评估方式综合对比3.3SAAM基于场景的架构分析方法3.4ATAM架构权衡分析方法3.5质量属性一、题目对于软件系统,尤其是大规模的复杂软件系统来说,软件的系统架构对于确保最终系统的质量具有十分重要的意义,不恰当的系统架构将给项目带来高昂的代价和难以避免的灾难。对一个系统架构进行评估,是为了:分析现有架构存在的风险,检验设计中提出
- 论文阅读:2023 arxiv Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts
CSPhD-winston-杨帆
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总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328MultiscalePositive-UnlabeledDetectionofAI-GeneratedTextshttps://arxiv.org/abs/2305.18149https://www.doubao.com/chat/211427064915225
- 论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记3d人工智能自动驾驶
MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换,实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。几何条件编码Cross-attention:针对顺序数据,适合处理文本标记和边界框等可变长度输入。Additiveencoderbranch:对于地图等网络状规则数据,能够有效保留空间结构。对于文本按照模版构建:“Adrivingsceneat{locatio
- 【笔记】扩散模型(五):Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现
LittleNyima
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论文链接:Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance,这种方法通过引入一个额外的分类器,使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels,不过这种方法的问题是很明显的,首先需要额外训练一个分类器,而且这个分类器不仅仅分类一般的图像,还需要分
- 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts
开心星人
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还得重复读这一篇论文,有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使数据无法被机器学习算法利用,从而防止数据被未经授权地使用。例如,一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像,用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧,许多数据投毒攻击被提出,以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使模型无法从数据中学习太多信息,从而导致模型在未见
- Transposed convolution(2016 IEEE)
刘若里
论文阅读人工智能计算机视觉学习网络笔记
论文标题FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation论文作者EvanShelhamer,JonathanLong,TrevorDarrell发表日期2016年05月01日GB引用>ShelhamerEvan,LongJonathan,DarrellTrevor.FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegme
- 【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法
点云侠
点云配准专题开发语言计算机视觉算法3dc++
目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述 在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法。首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SA
- Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读
青铜锁00
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DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数α2.3对比传统方法的优势3.实验验证与结果3.1实验设计3.2关键结果4.未来研究方向(实波束雷达领域)4.1挑战
- 《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks
阳光明媚大男孩
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论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架(CL-FEFA)”中正负样本对比学习实现的技术细节,包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。1.正负样本的定义与构造在CL-FEFA框架中,正负样本的定义是动态且自适应的,基于特征提取的结果,而不是预先固定的。这种自适应性是CL-FEFA区别于传统对比学习(如SimCLR、SupCon)的一个关键点。定义方式:指示矩阵
- 【图像去噪】论文精读:CVPR 2025 | DnLUT: Ultra-Efficient Color Image Denoising via Channel-Aware Lookup Tables
十小大
图像去噪深度学习计算机视觉人工智能图像处理论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言Abstract1.Introduction2.Relatedworks2.1.ColorImagedenoising2.2.ReplacingCNNwithLUT3
- QHDBO基于量子计算和多策略融合的蜣螂优化算法
算法小狂人
算法改进智能优化算法量子计算算法
2.DBO基本的蜣螂算法通过模拟蜣螂在自然界中的四种行为(滚动、产卵、觅食和偷窃)来执行种群位置更新。2.1滚动蜣螂在自然界中,蜣螂必须通过太阳导航,使其球滚动的路线尽可能直线。方程(1)用于原始论文中更新滚动蜣螂的位置:xi(t+1)=xi(t)+α⋅k⋅xi(t−1)+b⋅Δx(1)x_i(t+1)=x_i(t)+\alpha\cdotk\cdotx_i(t-1)+b\cdot\Deltax\
- DeepSeek多语言AI高效应用实践
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其他
内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下,DeepSeek系列模型凭借混合专家架构(MoE)与670亿参数规模,在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。本文系统性拆解其技术架构设计逻辑,聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景,分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。技术维度DeepSeekProver传统单模态模型多语言支持97种语言动态切换单一语种优化
- 维普AIGC降重方法有哪些?
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在学术写作和论文创作中,重复率过高是许多人面临的一大难题。随着科技的发展,维普AIGC为我们提供了一系列有效的降重方法。那么,维普AIGC降重方法有哪些呢?接下来就为大家详细介绍。语义理解与改写维普AIGC具备强大的语义理解能力。例如,当我们面对一段论述市场趋势的文字时,它能精准把握核心含义。假设原文是“当前智能手机市场呈现出快速增长的趋势,消费者对高性能手机的需求日益旺盛”,维普AIGC可能会将
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三谷秋水
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25年3月来自斯坦福大学的论文“UnifiedVideoActionModel”。统一的视频和动作模型对机器人技术具有重大意义,其中视频为动作预测提供丰富的场景信息,而动作为视频预测提供动态信息。然而,有效地结合视频生成和动作预测仍然具有挑战性,当前基于视频生成的方法在动作准确性和推理速度方面难以与直接策略学习的性能相匹配。为了弥补这一差距,引入统一的视频动作模型(UVA),它联合优化视频和动作预
- Ubuntu和Windows系统之Mamba_ssm安装
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Mamba的论文:https://arxiv.org/abs/2312.00752Mamba的github:https://github.com/state-spaces/mamba一、Ubuntu安装直接新建一个环境是最好的,不然很容易产生各种冲突#创建环境和相关包condacreate-nmambapython=3.10.13condaactivatemambacondainstallcuda
- 计算机毕业设计指南
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毕业设计是计算机专业学生展示综合能力的重要环节,不仅是对所学知识的总结,也是进入职场或深造前的实战演练。本文将从选题、需求分析、系统设计、编码实现、测试优化、论文撰写、答辩准备等方面,为你提供一份详细的毕业设计指南。如果有其他问题,可以点击文章末尾名片咨询,可免费分享源码1.选题阶段选题是毕业设计的起点,直接影响后续工作的难度和完成质量。选题原则兴趣驱动:选择自己感兴趣的方向,能够激发研究动力。创
- 01年实习生被曝负责字节RL核心算法!系字节LLM攻坚小组成员
量子位
一个超越DeepSeekGRPO的关键RL算法出现了!用上该算法后,Qwen2.5-32B模型只经过RL训练,不引入蒸馏等其他技术,在AIME2024基准上拿下50分,优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen,且DAPO使用的训练步数还减少了50%。这个算法名为DAPO,字节、清华AIR联合实验室SIALab出品,现已开源。论文通讯作者和开源项目负责人都
- 量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
量子位
关注前沿科技量子位未来同事,你好~这是一则招聘帖。如果你与我们志同道合,对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣,我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职,工作地点:北京中关村。岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能深入浅出讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
- CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读
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CBNetV2:ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA的比较在主流backbone架构上的通用性与更宽更深的网络比较与可变形卷积的兼容在主流检测器上的模型适用性在SwinTransformer上的模型适用性消融实验paper:https://arxi
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毕业设计代码实现pythonlstm深度学习神经网络人工智能matlabpytorch
一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下(国家能源局2025规划),光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响,光伏出力具有显著波动性,导致:电网调度难度增加(±15%功率波动)电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合:分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系:气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异:数值天气预报(NWP
- YOLO算法全面改进指南(二)
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以下是为YOLO系列算法设计的系统性改进框架,结合前沿技术与多领域创新,提供可支持高水平论文发表的详细改进思路。本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点,并给出可验证的实验方向。一、多模态提示驱动的开放场景检测系统1.核心创新三模态提示机制:文本提示编码器:基于RepRTA(可重参数化区域文本对齐)构建轻量级文本编码网络,将自然语言描述映射为128维语义向量。视觉提示编码器:采用S
- DPO 核心理论推导:参考策略距离约束下的最优策略 + 损失函数设计
iiiiii11
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Rafailov,Rafael,etal.“Directpreferenceoptimization:Yourlanguagemodelissecretlyarewardmodel.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems36(2023):53728-53741.本文整理了DPO论文中两个核心结论的推导,包括参考策略距离约束下的最优策略的形式,以及
- yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统(参考论文(约7000字)+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型)
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基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统,包括图片车牌识别,视频车牌识别,视频流车牌识别。效果展示(图片检测,检测到的内容添加到历史记录):效果展示(视频检测,视频车辆只会添加一条记录,下文更多实际应用中的优化策略):新增功能:批量图片检测(2024/5/7更新代码)
- AI进化论:从图灵测试到智能革命的临界点
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人工智能数据处理经验分享AIGCAI人工智能
智能觉醒的起源密码(1943-2010)在曼彻斯特维多利亚大学的实验室里,1948年"Baby"计算机完成人类首个存储程序运行实验时,艾伦·图灵正在构思《计算机器与智能》。这篇划时代论文提出的"模仿游戏"测试,为人工智能奠定了哲学基础。1956年达特茅斯会议上,麦卡锡正式提出"人工智能"概念,当时学界乐观预测"二十年内机器将完成人类所有工作"。神经网络的发展轨迹充满戏剧性:1958年罗森布拉特发明
- 软考系统架构设计师考试学习和考试的知识点大纲,覆盖所有考试考点
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以下是软考系统架构设计师考试的知识点大纲,覆盖所有官方考点,分为基础知识、核心技术、系统设计、案例分析、论文写作五大模块,帮助系统性学习和备考:一、基础知识模块计算机组成与体系结构计算机硬件组成(CPU、内存、I/O设备)存储系统(Cache、RAID、虚拟内存)指令系统与流水线技术操作系统进程与线程管理(调度算法、死锁)内存管理(分页、分段、虚拟内存)文件系统与磁盘管理数据库系统关系数据库(SQ
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- 不搞花里胡哨!CMU最新开源:极简风格的LiDAR全景分割+跟踪!
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3D视觉从入门到精通3D视觉
来源:3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf、代码链接添加微信:dddvisiona,备注:三维点云,拉你入群。文末附行业细分群1.笔者个人体会激光雷达全景分割(LPS)一般遵循自下而上的以分割为中心的范式,利用聚类获得对象实例来建立语义分割网络。但是最近CMU&Meta等大佬们重新思考了这种方法,并提出了一个简单而有效的检测中心网络,用于LPS和跟踪。这项工作也
- 【论文解读】DSVP:通过动态扩展实现快速探索的双阶段视点规划器
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论文解读自动驾驶动态规划人工智能
标题:DSVP:Dual-StageViewpointPlannerforRapidExplorationbyDynamicExpansion作者:HongbiaoZhu,ChaoCao,YukunXia,SebastianScherer,JiZhang,andWeidongWang来源:https://frc.ri.cmu.edu/~zhangji/publications/IROS_2021.
- html页面js获取参数值
0624chenhong
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