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编程小郭
ai作画
市面上AI绘画工具众多,它们利用深度学习和图像处理技术,为用户提供了丰富的创作体验和可能性。以下是对几款主流AI绘画工具的详细介绍及横向对比:一、主流AI绘画工具介绍Midjourney简介:Midjourney是一个独立的研究实验室,专注于人工智能绘图,被广泛应用于设计、艺术创作、广告制作等领域。特点:以其强大的图像生成能力和跨界融合的创新特点著称,能够根据文本描述和视觉输入生成兼具故事性与视觉
- 文心一言vsGPT-4全面对比
编程小郭
文心一言chatgptjavapython人工智能ai
文心一言和GPT-4都是当前非常先进的人工智能语言模型,它们各自具有独特的特点和优势。以下是对这两款工具的全面比较:文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型,它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源,具备出色的语言理解和生成能力。文心一言在中文处理方面尤为出色,能够准确理解中文语境和语义,生成流畅、自然的中文文本。文心一言还具备丰富的知识库和推理能力,能够回答各种问题,提供有用的信息和建议。
- 基于深度学习的认知架构的AI
SEU-WYL
深度学习dnn人工智能深度学习架构
基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统,旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。结合深度学习技术,这类AI可以更好地应对动态和复杂的任务需求。1.基于深度学习的认知架构的组成一个典型的基于深度学习的认知架构包含多个关键模块:感知模块:负责从外部环境中获取数据,处理和提取特征。深度学习
- 什么是AI显卡,英伟达与AMD显卡的全面对比
wit_@
人工智能python算法deeplearning大数据网络
什么是AI显卡?AI显卡是专门为人工智能计算任务设计和优化的图形处理器(GPU)。相比传统显卡,AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。在人工智能领域,尤其是深度学习中,训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算,这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构,可以显著提升训练速度和模型性能,同时降低功耗和延迟。常见的AI显卡用途包括:深度学习模
- 深入探索Python编程技术:从入门到精通的全方位学习指南
小码快撩
python开发语言
引言在当今信息技术飞速发展的时代,Python以其简洁优雅、功能强大、易于上手的特点,成为了众多开发者和初学者首选的编程语言。无论是数据科学、机器学习、Web开发、自动化脚本编写,还是桌面应用开发,Python都能发挥其独特优势,帮助开发者高效完成任务。本文旨在为Python学习者提供一个全面的学习路径与关键知识点概述,助您快速掌握这门强大的编程语言。一、基础语法1.变量定义与数据类型示例代码:#
- 深入了解卷积神经网络(CNN):图像处理与深度学习的革命性技术
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深入了解卷积神经网络(CNN):图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络(CNN)是现代深度学习领域中最重要的模型之一,特别在计算机视觉(CV)领域具有革命性的影响。无论是图像分类、目标检测,还是人脸识别、语音处理,CNN都发挥了举足轻重的作用。随着技术的不断发展,CNN已经成为了解决众多实际问题的核心工具。但对于许多人来说,CNN仍然是一个相对复杂的概念,尤其是初学者可能会被其背后的数学原
- 从零开始的 AI Infra 学习之路
SSS不知-道
MLSys人工智能深度学习pytorch
从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM五、AI编译&计算架构5.1CUDA5.2CANN六、AI硬件&体系结构6.1INVIDIAGPU6.2AscendNPU一、概述AIInfra(AI
- python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...
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花费了很长时间整理编辑,转载请联系作者授权,违者必究。特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。首先,我们为什么要进行特征选择呢?它有以下几个优点:减少过拟合:冗余数据常常
- chatgpt赋能python:Python群发微信消息:解决方案
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Python群发微信消息:解决方案肆无忌惮的群发微信消息,是否是你目前所需的解决方案?如果是,那么你来对地方了。Python是一门十分强大的编程语言,广泛用于各种人工智能、计算机视觉、机器学习等领域。Python可以用于开发各种应用程序,它也可以用于批量处理和发送微信消息。本文将概述如何用Python发送微信消息。我们将介绍用Python实现微信消息的流程和步骤,并提供一些有关如何使用Python
- 【深度学习】Huber Loss详解
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文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE(均方误差)与MAE(平均绝对误差)的损失函数,旨在克服两者的
- 【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解
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YOLO
介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数,以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计,充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节,帮助你快速入门。为什么选择UltralyticsYOLO进行训练?高效性:无论是单GPU设置还是跨多个GPU扩展,都能充分利用你的硬件。多功能性:
- 【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小
小小小小祥
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问题描述:YOLOV8作为目前主流的深度学习网络,支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型,我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时,应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢?YOLOV8官网:https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLOV8n/s/m/l/x信息
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熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能,系统学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识,以及具体的代码实现方法,同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
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ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业,特别是在汽车软件开发中,针对机器学习(MachineLearning,ML)应用的特定标准和过程。ASPICE(AutomotiveSPICE)是一种基于软件控制的系统开发过程的国际标准,旨在提升软件开发过程的质量、效率和可靠性。ASPICE4.0中的ML模型部分则进一步细化了机器学习在汽车软件开发中的具体要求和流程。以下是对ASPICE4.0-
- 深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑
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ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读,主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调,模型能够理解语言的语法和语义,并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理(NLP)和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
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TensorFlow框架关注公众号“轻松学编程”了解更多。一、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统
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【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型,近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。它巧妙地融合了长短期记忆网络(LSTM)在处理时序数据方面的专长和Transformer在捕捉长距离依赖关系上的优势,从而在文本生成、机器翻译、时间序列预测等多个领域取得了突破性的进展。这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度,还优化了性能和训练效率,使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如,最
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引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展,GPU(图形处理器)因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。然而,随着模型规模的增长和技术的进步,构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。当前挑战算力分配与资源优化在多用户共享GPU集群的环境下,合理分配计算资源并确保每个任务能够高效运行是一项挑战。这不仅涉及到硬件资
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Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术,其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元(即将其输出置为零)。以下是对这一操作的详细解释:一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系,迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力,防止过拟合。二、具体实现随机选择:在每次训练迭代中,以一定的概率p(通常设定为0.2到0.5之间)随机选
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音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中,我们将开发一个深度学习项目,用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目,我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集,并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集:GTZAN流派收
- 全面解读 Databricks:从架构、引擎到优化策略
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导语:Databricks是一家由ApacheSpark创始团队成员创立的公司,同时也是一个统一分析平台,帮助企业构建数据湖与数据仓库一体化(Lakehouse)的架构。在Databricks平台上,数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。本文将深入介绍Databricks的平台概念、架构特点、优化机制、功能特性
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AI歌手会成为主流吗?在如今这个科技迅猛发展的时代,AI歌手渐渐走入我们的视野。或许你会想,AI真的能够唱歌,它的歌声能与真实歌手相媲美吗?让我们一起探索这个引人入胜的主题,看看AI歌手的发展现状、优缺点,以及它在音乐行业的未来前景。1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代,AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据,AI能够学习并模仿特定歌手
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1.强化学习概述**强化学习(ReinforcementLearning,RL)**是一种机器学习方法,旨在通过试验与反馈的交互,使智能体(Agent)在动态环境中学习决策策略,以最大化累积奖励(CumulativeReward)。相比监督学习和无监督学习,强化学习更关注长期目标,而非简单地从标签中学习。核心概念智能体(Agent):进行学习和决策的主体。环境(Environment):智能体所在
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1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法,通过组合多个弱学习器(决策树)形成一个强学习器,显著提升预测性能和泛化能力。核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点,降低单个模型的偏差与方差,提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合,减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升:在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强:对
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深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师,现在我想进入人工智能领域,特别是大型语言模型。说到人工智能,我是一个完全的新手,所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。首先,我知道嵌入式系统涉及许多低级编程、微控制器、实时操作系统等。人工智能,特别是像GPT这样的大型模型,似乎处于另一端,处理高级计算、海量数据集和复杂算法。这里肯定有一个学习曲线。我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。
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目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式,它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。有监督学习有监督学习中,数据集中的每个样本都有明确的标签或目标输出。学习的目标是通过对有标签数据的学习,建立输入特征和输出标签之间的映射关系,以便能够对新的、未见过的输入数据预测其相应的输出标签。常见的有监
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数据增强(DataAugmentation)是指在训练深度学习模型时,通过对现有数据进行一系列变换,从而生成新的样本。数据增强有助于增加数据的多样性,减少过拟合,提升模型的泛化能力,尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。以下是一些常见的、简单易行的图像数据增强方法及其具体实现步骤,这些方法也可以广泛应用于目标检测、图像分类、图像分割等任务。一、图像数据增强
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人脸表情检测该项目已训练好网络模型,配置好环境即可运行使用,效果见图像,实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍:【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络【环境】python>=3.5tensorflow2opencvpyqt5【文件】训练预测全部源代码、训练好的模型、fer2013数据集、程序算法讲解文档【类别】对7种表情检测
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人工智能(AI)的发展,正以前所未有的速度重塑我们的世界。了解AI技术架构,不仅能帮助我们看懂AI的底层逻辑,还能掌握其对各行业变革的潜力与方向。一、基础设施层:AI技术的坚实地基基础设施层是AI技术架构的“地基”,为整个系统提供计算能力和存储保障。没有强大的基础设施,复杂的AI模型和应用无法落地。1.GPU(图形处理单元):并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎,专为大规模并行计算设计。技术优
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@[toc]AMP(AutomaticMixedPrecision,自动混合精度)AMP在深度学习中,AMP(AutomaticMixedPrecision,自动混合精度)是一种通过混合使用单精度(FP32)和半精度(FP16)来加速训练并减少显存占用的技术。它能够在不显著损失模型精度的情况下,大幅提升训练速度和效率。1.什么是混合精度训练?混合精度训练是指在训练过程中同时使用两种不同的浮点数精度
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如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
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java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
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mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
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- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
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读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
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网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
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mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found