- Ai插件脚本合集安装包，免费教程视频网盘分享
全网优惠分享君
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的插件脚本涌现出来，为我们的生活和工作带来了便利。然而，如何快速、方便地获取和使用这些插件脚本呢？今天，我将为大家分享一个非常实用的资源——AI插件脚本合集安装包，以及免费教程视频网盘分享。首先，让我们来了解一下这个AI插件脚本合集安装包。它是一个集合了众多AI插件脚本的资源包，涵盖了各种领域，如数据分析、自动化办公、智能客服等等。通过这个安装包，用户可以轻松地
- 过去一年，这16本好书不容错过
m0_54050778
perl
编者按：2023年在动荡与希望中收尾，2023年注定会被载入史册。疫情寒冬结束，ChatGPT横空出世，带动了人工智能技术的飞速发展；淄博烧烤、天津大爷、尔滨之旅等充满感动与幸福。但与此同时，2023年又是动荡与不安的一年，俄乌冲突的延宕，新一轮的巴以冲突，极端天气频发。在这个大环境下，有一些经典的书籍著作诞生。本文将分享2023年最值得一读的16本书籍，文章来自翻译，希望对你有所启示。关于202
- UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS
liferecords
LLM语言模型人工智能自然语言处理
UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色。然而，它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML，对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型（经过微调
- ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界
2401_83550420
chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步，开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，已经成为许多开发者的新宠。在本文中，我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧，探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它
- ChatGPT：AI合作伙伴助你成为论文写作高手
2401_83550420
chatgptchatgpt人工智能AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达摘要：本文将介绍ChatGPT3.5Turbo（以下简称ChatGPT），一款强大的AI合作伙伴，能够助你成为一名论文写作高手。我们将深入探讨ChatGPT的特点、优势，并提供多个示例，展示ChatGPT在论文写作中的应用。无论是开展研究、撰写论文、还是与ChatGPT进行互动交流，都能够帮助你提升写作效率和质量。引言：随着人工智能的发展，聊天型语言模型在各个领域都
- AI大模型学习：开启智能时代的新篇章
游向大厂的咸鱼
人工智能学习
随着人工智能技术的不断发展，AI大模型已经成为当今领先的技术之一，引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而，这些模型的背后是一系列复杂的学习过程，深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先，AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
- OpenCV（一个C++人工智能领域重要开源基础库） 简介
愚梦者
OpenCV人工智能人工智能opencvc++图像处理计算机视觉开源
返回：OpenCV系列文章目录（持续更新中......）上一篇：OpenCV4.9.0配置选项参考下一篇：OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库，可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发。该库由英特尔公司于1999年开始开发，最初是为了加速处理器
- 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透
CX330的烟花
rnn人工智能深度学习算法python机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络（LSTM）2门控循环单元（GRU）四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络（RNN）或生成对抗网络（GAN）等算法结
- ChatGPT：智能论文写作指南，让您成为写作高手
AI臻蚌
chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达写作是学术研究中不可或缺的一环，然而，对于许多人来说，写作往往是一项艰巨而费时的任务。但是，现在有了ChatGPT，您将能够以前所未有的速度和准确性编写高质量的论文。本文将向您介绍如何利用ChatGPT的强大功能成为写作高手，并为您提供一些示例，展示其在不同领域的应用。1.简介ChatGPT是一种基于人工智能的语言模型，它可以理解并生成人类语言。通过训练大量的语料库
- ChatGPT神技：AI成为你的编程良友
2401_83481083
chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT神技：AI成为你的编程良友近年来，人工智能技术的发展迅猛，ChatGPT作为其中一项创新技术，正逐渐走进我们的生活。在编程领域，AI不仅可以助力我们提高效率，还能成为我们的良友，帮助解决各种编程难题。一、ChatGPT简介ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型，它能够生成类人对话。ChatGPT通过深度学习模型，能够理解输入的文本并生成
- 数字逻辑不可能涌现出智能
dog250
人工智能
先看一系列竖式乘法的步骤：相乘的两个数数位越大，步骤越多。如果不纠结数制，二进制运算也是这回事，把单个步骤用一个晶体管表达(其实一个步骤不止一个晶体管)，数位越大，所需的晶体管越多。先说结论，所有基于n进制的逻辑运算都不可扩展。硅基时序电路可如此巧妙完成精确计算，开启了数字化时代，人们试图将AI构建在这二进制世界。但若二进制运算不可扩展，基于数字逻辑的人工智能就不可能。前面提到过，二进制运算本质上
- 让数据说话：人工智能与六西格玛的完美结合
张驰课堂
人工智能六西格玛
当人工智能与六西格玛结合，企业可以充分利用人工智能技术的数据处理、预测分析和智能决策支持能力，实现数据驱动的决策、质量控制和流程优化，从而提高企业的效率和竞争力。下面张驰咨询给大家具体的介绍：1、数据驱动决策六西格玛侧重于数据分析和决策制定，而人工智能可以提供更强大的数据处理和分析能力。通过人工智能技术，可以自动收集和整理大量的数据，并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项
- 智合同如何助力建筑行业合同智能化管理
智合同（小智）
合同智能应用AI技术降本增效提质人工智能自然语言处理知识图谱深度学习大数据
#建筑行业#人工智能#AI#合同智能应用#深度学习#自然语言处理技术#知识图谱智合同-采用深度学习、自然语言处理技术、知识图谱等人工智能技术，为企业提供专业的合同相关的智能服务。其主要服务包含：合同智能审查、合同要素智能提取、合同版本对比、合同智能起草、ICR智能识别、合同履约追踪、文本一致性对比、广告审查、合同范本库等服务。智合同在助力建筑行业合同智能化管理方面具有显著的优势。首先，智合同利用A
- AI原生安全 亚信安全首个“人工智能安全实用手册”开放阅览
亚信安全官方账号
安全网络web安全人工智能大数据
不断涌现的AI技术新应用和大模型技术革新，让我们感叹从没有像今天这样，离人工智能的未来如此之近。追逐AI原生？企业组织基于并利用大模型技术探索和开发AI应用的无限可能，迎接生产与业务模式的全面的革新。我们更应关心AI安全原生。实施人工智能是一项复杂又长远的任务，任何希望利用大模型的组织在设计之初，都必须将安全打入地基，安全一定是AI技术发展的核心要素。针对人工智能和大模型面临的威胁与攻击模式，亚信
- 开发chrome扩展（ 禁止指定域名使用插件）
徐同保
chrome前端
mainfest.json:{"manifest_version":3,"name":"ChatGPT学习","version":"0.0.2","description":"ChatGPT,GPT-4,Claude3,Midjourney,StableDiffusion,AI,人工智能,AI","icons":{"16":"./images/logo.png","48":"./images/lo
- ai智能语音机器人的出现未来电销行业会如何发展？
VO_794632978
WX-794632978语音机器人人工智能机器人交互语音识别大数据
人工智能和移动互联网技术的发展，对于很多行业都产生了颠覆性的影响。而对于电销这一重复度较高的行业来说，也是产生了巨大的推动作用。对于传统电销人来说，电销机器人可以帮助你提高销售效率，提高影响客户的能力和转化率，将你过去繁琐简单无效的需要个人做的工作，都交给机器，让你的时间和精力，放在重要的客户和有创造性的事情上。我们一起来看看都有哪些发展。自动化程度提高：AI机器人能够不间断地工作，自动拨打电话、
- GEE在灾害预警中的遥感云大数据应用及GPT模型辅助分析
AIzmjl
GPT生态遥感大数据gptgee灾害预警水体湿地遥感
随着遥感技术的快速发展，云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据，我们能够实时获取灾害发生地的影像信息，为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时，在水体与湿地监测方面，遥感云大数据也发挥着重要作用，帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。近年来，GPT模型在自然语言处理领域取得了显著成果，其强大的文本生成和理解能力为遥感云大数据的应用提供了新的可能。通过将GPT模型与遥
- 生成式AI竞赛：开源还是闭源，谁将主宰未来？
新加坡内哥谈技术
人工智能
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/对于一些行业观察家来说，这场战斗似乎还没开始就已结束。当ChatGPT成为有史以来增长最
- 从政府工作报告探计算机行业发展
想你依然心痛
个人总结与成长规划行业发展前景
文章目录每日一句正能量前言以“数”谋新、加“数”向实人工智能方面人工智能成核心驱动引擎软件方面通信方面后记每日一句正能量该来的始终会来，千万别太着急，如果你失去了耐心，就会失去更多。该走过的路总是要走过的，从来不要认为你走错了路，哪怕最后转了一个大弯。这条路上你看到的风景总是特属于你自己的，没有人能夺走它。前言2024年的两会是中国政治日历上一次重要的会议，吸引了全球的目光。在这次两会中，计算机行
- ego - 人工智能原生 3D 模拟引擎——基于AI的3D引擎，可以做游戏、空间计算、元宇宙等项目
花生糖@
AIGC学习资源人工智能游戏空间计算
1.产品概述：Ego是一款AI本地化的3D模拟引擎，旨在让非技术创作者通过自然语言生成逼真的角色、3D世界和交互式脚本。该平台提供了创建和分享游戏、虚拟世界和交互体验的功能。2.定位：Ego定位于解决开放世界游戏和模拟的三大难题：难以编写游戏脚本、非玩家角色无法展现人类行为以及创建新的3D资产和世界的难度。通过AI技术，Ego致力于让用户可以用自然语言创建复杂的游戏和交互体验。3.创始人背景：创始
- Python中的并发编程：多线程与多进程的比较【第124篇—多线程与多进程的比较】
一键难忘
pythonjava服务器并发编程多线程多进程
发现宝藏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。【点击进入巨牛的人工智能学习网站】。Python中的并发编程：多线程与多进程的比较在Python编程领域中，处理并发任务是提高程序性能的关键之一。本文将探讨Python中两种常见的并发编程方式：多线程和多进程，并比较它们的优劣之处。通过代码实例和详细的解析，我们将深入了解这两种方法的适用场景和潜在问题。多线程
- 最新ChatGPT支持下的PyTorch机器学习与深度学习
zkzhzy
ChatGPT机器学习python机器学习深度学习pytorchchatgpt数据分析人工智能
近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊（副教授）主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的科研经验，主编《MATLAB智能算
- 神奇的微积分
科学的N次方
人工智能人工智能ai
微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。梯度指出了函数值增加最快的方向，通过沿着负梯度方向更新权重，可以最小化损失函数并优化模型。•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向
- 自然语言处理概念以及发展
黑夜照亮前行的路
自然语言处理
自然语言概念总结自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是计算机科学领域与人工智能领域的一个重要方向，它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理旨在帮助计算机理解和处理自然语言，使计算机能够像人类一样处理和生成语言。从概念上讲，自然语言处理融合了语言学、计算机科学和数学等多学科的知识。它并不仅仅是一般地研究自然语言，而是侧重
- 群晖NAS使用Docker安装WPS Office并结合内网穿透实现公网远程办公
深鱼~
cpolar容器运维ssh网络
文章目录推荐1.拉取WPSOffice镜像2.运行WPSOffice镜像容器3.本地访问WPSOffice4.群晖安装Cpolar5.配置WPSOffice远程地址6.远程访问WPSOffice小结7.固定公网地址推荐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】wps-office是一个在Linux服务器上部署WPSOffice的镜像。它基于
- 什么是分布式搜索引擎
罗彬桦
分布式搜索引擎搜索引擎分布式
什么是分布式搜索引擎搜索引擎所谓搜索引擎，就是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等，同时可添加其他一系列辅助模块，以为用户创造更好的网络使用环境。分布
- 自然语言处理（NLP）技术的概念及优势
刘小董
学习心得自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的形式和含义。NLP技术的优势包括：实现人机交互：NLP技术可以使计算机与人类之间实现自然的语言交互，使人们可以通过语音识别、语义理解等方式与计算机进行交流。大规模文本处理：NLP技术可以对大规模文本进行自动化处理和分析，提取关键信息和知识，从而实现文本分类、情感分析、信息检索等任务。自动化翻译：N
- 大型语言模型RAG（检索增强生成）：检索技术的应用与挑战
in_tsz
语言模型人工智能自然语言处理
摘要检索增强生成（RAG）系统通过结合传统的语言模型生成能力和结构化数据检索，为复杂的问题提供精确的答案。本文深入探讨了RAG系统中检索技术的工作原理、实现方式以及面临的挑战，并对未来的发展方向提出了展望。随着大型预训练语言模型（LLMs）如GPT-3和BERT的出现，自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。然而，这些模型在处理知识密集型任务时仍存在局限性，特别是在需要最新或特定领域知识的情况下
- 机器学习常用框架
碧落&凡尘
机器学习人工智能
机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在机器学习领域，有许多成熟的框架被广泛使用，这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。以下是一些常用的机器学习框架：TensorFlow：由Google开发，是一个开源的软件库，用于数据流编程，广泛应用于各类机器学习任务。它支持分布式计算，能够在大规模数据集上训练复杂的模型。PyTorch：由Faceboo
- 【8月31日 国内从备案到获客首批大模型厂商名单】
刘广睿
大模型国家批准
**五家北京企业机构**百度（文心一言）抖音（云雀大模型）智谱AI（GLM大模型）中科院（紫东太初大模型）百川智能（百川大模型）三家上海企业机构商汤（日日新大模型）MiniMax（ABAB大模型）上海人工智能实验室（书生通用大模型）百度-文心一言大模型抖音集团-云雀大模型8月17日，抖音集团（前字节跳动）宣布开始对外测试AI对话产品“豆包”。据悉“豆包”是基于抖音云雀模型开发，提供聊天机器人、写作
- 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
java
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
