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墨瑾轩
Nginx乐园nginxvrar
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术正以前所未有的速度改变着我们与数字世界互动的方式。然而,随着这些应用变得越来越复杂,对于快速加载和流畅交互的需求也日益增长。如何在不影响性能的前提下提供丰富的多媒体体验?答案或许就藏在Web服务器的技术革新之中。今天,我们
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weixin_39530647
phpworkman和swoole
workerman和swoole都是phpsocket服务器框架,都支持长连接、tcp和udp、websocket、异步、分布式部署等workerman纯php写的,swoole是php的c扩展,性能肯定更高,百度、腾讯不少产品的server就是基于swoole的workerman上手更快,文档更丰富,社区活跃,社区基本做到有问必答。(推荐学习:workerman教程)性能上Swoole毕竟是C语
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1,text当一个字段的内容需要被全文检索时,可以使用text类型,它支持长内容的存储,如文章内容、商品信息等,该类型的字段在保存时会被分词器分析,并拆分成多个词项,然后根据拆分后的词项生成对应的索引。需要注意的是text类型的字段无法进行精确匹配,也不能直接用于排序、聚合,也被称为ananlyzed字符串。2,keywordkeyword类型的字段内容不会被分词器分析、拆分,而是根据原始文本直接
- 【前沿聚焦】机器学习的未来版图:从自动化到隐私保护的技术突破
网罗开发
人工智能AI大模型机器学习人工智能
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- Oracle PL/SQL 编程入门:第八章 异常
caifox菜狐狸
OraclePL/SQL编程入门oraclesql数据库异常异常范围自定义异常Exceptions
欢迎来到OraclePL/SQL编程入门的第八章!在这一章中,我们将深入探讨PL/SQL中的异常处理机制。通过学习如何定义和使用自定义异常、内置异常以及异常链,你将能够编写更加健壮和可靠的程序。此外,我们还会介绍一些注意事项,并通过实际例子展示它们的用法。准备好迎接新的挑战了吗?让我们开始吧!第一节:异常范围异常处理是编程中的重要组成部分,它允许你在运行时捕获并处理错误,从而避免程序崩溃。PL/S
- python学习-def __init__(self)理解(1)
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深度学习
python中__init__()的作用在python中创建类后,通常会创建一个init__()方法,这个方法会在创建类的实例的时候自动执行。实例1:【实例化Bob这个对象的时候,__init__()方法会自动执行】:在下面的示例中,我们在实例化Bob这个对象的时候,__init__()方法就已经自动执行了,如果不是__init__()方法,比如说eat()方法,那就只有在调用时才会执行。clas
- leetcode 面试经典 150 题:有效的括号
码流怪侠
#leetcode面试算法有效的括号栈stackc++
链接有效的括号题序号20题型字符串解法栈难度简单熟练度✅✅✅题目给定一个只包括‘(’,‘)’,‘{’,‘}’,‘[’,‘]’的字符串s,判断字符串是否有效。有效字符串需满足:左括号必须用相同类型的右括号闭合。左括号必须以正确的顺序闭合。每个右括号都有一个对应的相同类型的左括号。示例1:输入:s=“()”输出:true示例2:输入:s=“()[]{}”输出:true示例3:输入:s=“(]”输出:f
- Python学习日记------def __init__( ):函数
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学习python
在Python中,__init__方法是类的构造函数,用于在创建对象时进行初始化。它可以接受参数也可以不接受参数,具体的选择取决于你是否希望在创建对象时传入初始值。无参数的__init__方法无参数的__init__方法通常在类定义时使用默认值来初始化属性,而不需要在创建对象时传入任何参数。classStudent:def__init__(self):self.name="Unknown"#默认值
- AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,深度学习作为其主要驱动力之一,已经在各个领域取得了显著的成果。然而,随着模型规模的不断扩大,如何高效地搭建、训练和部署深度学习模型,成为一个亟待解决的问题。传统的单机训练方式在计算资源有限的情况
- python 只用opencv吗,python – OpenCV:使用solvePnP来确定单应性
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python只用opencv吗
在过去的几周里,我尝试学习纠正图像,并在这里的人们的帮助下,我已经设法更好地理解它.大约一个星期前,我设置了一个我想要纠正的测试示例(从上面查看图像).这很好(原始:http://sitedezign.net/original.jpg和纠正:http://sitedezign.net/rectified.jpg)功能T=cv2.getPerspectiveTransform(UV_cp,XYZ_g
- Monorepo 在网易的工程改造实践
若川视野
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大家好,我是若川。我持续组织了近一年的源码共读活动,感兴趣的可以点此扫码加我微信lxchuan12参与,每周大家一起学习200行左右的源码,共同进步。同时极力推荐订阅我写的《学习源码整体架构系列》包含20余篇源码文章。历史面试系列。另外:目前建有江西|湖南|湖北籍前端群,可加我微信进群。背景目前云音乐内有多个RN收银台场景分布在不同的工程,比如页面收银台,浮层收银台,个性收银台等,后续可能还会有别
- # 第一章:认识chatgpt
出门喝奶茶
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chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期,人工智能(AI)初见端倪,目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支,致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术,使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代,深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
- 机器学习&深度学习目录
UQI-LIUWJ
各专栏目录深度学习人工智能1024程序员节
机器学习模型机器学习笔记:Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记:attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ViT(论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale)_UQ
- RAG系列(二):如何优化索引
东临碣石82
kotlinandroid开发语言
上篇文章总览了RAG的各个环节,这篇我们接着讲第一个环节也就是“索引”环节如何做优化。具体细节“人人都是产品经理”的这篇文章里有非常详细的说明,不过我对微软体系搜索优化了解的多些,看到过的一些优化方法这里没有提到,比如微软的AISearch还有DataverseSemanticSearch里用到一些优化方法这里就没看到。知识搜索是一个可以扣出很多细节的领域,这里做个备考、补充学习过程中的一些体会并
- 【用Java学习数据结构系列】初识泛型
Gu Gu Study
【用Java学习数据结构系列】java数据结构机器学习人工智能
看到这句话的时候证明:此刻你我都在努力加油陌生人br/>个人主页:GuGuStudy专栏:用Java学习数据结构系列喜欢的一句话:常常会回顾努力的自己,所以要为自己的努力留下足迹喜欢的话可以点个赞谢谢了。作者:小闭前言好久没有更新文章了,大概断更了20天,想着今天就写一下文章吧!最近也是又温习了一下数据结构,其实之前我写过关于数据结构的一个专栏那个专栏是写了顺序表,链表,栈和队列,但是那时是用C语
- 软件测试中的AI-为什么它在软件自动化测试中很重要?
测试界霄霄
软件测试人工智能功能测试自动化测试软件测试程序人生职场和发展
通俗地说,人工智能(AI)是计算机科学的一个领域,它专注于使机器“智能化”。所谓智能,就是使系统能够像人类一样学习和做出决策。因此,人工智能机器将能够学习如何在特定情况下做出反应,然后根据其学习情况在未来场景中做出决策。人工智能(AI)在大多数领域的应用仍处于早期阶段,想要完美运行还需要很长时间。今天的人工智能(AI)技术可以帮助我们完成许多不需要复杂思考的重复性日常任务。接下来,让我们讨论软件测
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练,出现样本不均衡训练效果问题
司南锤
深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题:遥感图像中某些类别(如道路、建筑)可能稀疏分布。小尺寸裁剪后,部分训练样本可能完全不含某些类别(例如一块纯农田的补丁),导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例:原图中“道路”占比5%,若裁剪为256x256的小图,部分小图中可能
- 读书笔记--分布式服务架构对比及优势
一望无际的大草原
读书笔记服务中心后端读书笔记分布式架构共享服务
本篇是在上一篇的基础上,主要对共享服务平台建设所依赖的分布式服务架构进行学习,主要记录和思考如下,供大家学习参考。随着企业各业务数字化转型工作的推进,之前在传统的单一系统(或单体应用)模式中,每个系统都要做这些公共的功能或模块,比如用户管理,权限认证,日志,邮件,财务等等,随着企业各大应用系统的不断扩展,各垂直业务板块逐步沉淀形成各自的核心业务的数字化能力,提出了基于SOA理念的分布式服务架构,S
- 06-机器学习-数据预处理
不会打代码呜呜呜呜
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数据清洗数据清洗是数据预处理的核心步骤,旨在修正或移除数据集中的错误、不完整、重复或不一致的部分,为后续分析和建模提供可靠基础。以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例:一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空(NaN)模型无法处理缺失值,导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁,房价=-100万扭曲统计指标(如均值),降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过拟合,降低
- Linux学习笔记(复习版day008)
ccnnlxc
Liux学习复习笔记linux学习笔记
1.僵尸进程僵尸进程(ZombieProcess)是指那些已经终止(即完成执行)的进程,但其父进程尚未读取其退出状态信息的进程。简单来说,僵尸进程的生命周期已经结束,但它的进程描述符仍然存在于系统中,以便父进程能够获取其退出状态。处理:1.top命令查询是否有僵尸进程,此处1zombie表示有一个僵尸进程2.ps-aux|grepZ查询僵尸进程的pid,STAT状态为Z+的即为僵尸进程。3.pst
- 从零推导线性回归:最小二乘法与梯度下降的数学原理
Echo-Nie
机器学习机器学习线性回归人工智能梯度下降数学推导
欢迎来到我的主页:【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到:Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线(或者一个平面),让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点,通过这条直线,我们可以预测新的数据。eg:假设你想预测房价,你知道房子的大小(面积)
- 超实用的 30 段 Python 案例(上)
Python之栈
python开发语言
Python是目前最流行的语言之一,它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用。它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。如果你正在阅读本文,那么你或多或少已经使用过Python或者对Python感兴趣。在本文中,我们将会介绍30个简短的代码片段,你可以在30秒或更短的时间里理解和学习这些代码片段。1.检查重复元素下面的方法可以检查给定列表中是否有重复的元素。它使用了s
- cv python_python里面cv是什么意思
weixin_40004659
cvpython
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)开放源代码计算机视觉库,主要算法涉及图像处理、计算机视觉和机器学习相关方法。OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV由一系列C函数和C++类构成,它有C,C++,Python和java接口,当前SDK(SoftwareDevelopmentKit软件
- Hadoop学习笔记 --- YARN执行流程与工作原理
杨鑫newlfe
数据仓库大数据挖掘与大数据应用案例YARNHadoop大数据资源调度数据仓库
一、YARN简述首先介绍一下YARN在Hadoop2.0版本引进的资源管理系统,直接从MapReduceV1演化而来(由于引擎的功能缺陷);原因是将MapReduce1中的JobTracker的资源管理和作业调度两个功能分开,分别由ResourceManager和ApplicationMaster进行实现;ResourceManager:负责整个集群的资源管理和调度ApplicationMaste
- #深度学习:从基础到实践
single_ffish
深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
- Redis分布式锁
赶路人儿
nosql分布式锁
Redis分布式锁分布式锁在很多场景中是非常有用的原语,不同的进程必须以独占资源的方式实现资源共享就是一个典型的例子。有很多分布式锁的库和描述怎么实现分布式锁管理器(DLM)的博客,但是每个库的实现方式都不太一样,很多库的实现方式为了简单降低了可靠性,而有的使用了稍微复杂的设计。这个页面试图提供一个使用Redis实现分布式锁的规范算法。我们提出一种算法,叫Redlock,我们认为这种实现比普通的单
- 【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析
985小水博一枚呀
深度学习地学应用深度学习人工智能
【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二、梦柯冰川(MunkuGlacier)的
- TCP/IP协议族
dlz0836
网络tcp/ip网络协议
理解常见的网络协议,特别是TCP/IP协议族,对于网络通信的深入学习至关重要。TCP/IP协议族是支撑互联网通信的基础,涉及一系列协议来保证数据在网络上的正确传输。下面,我将对TCP/IP协议的工作原理进行深入浅出的讲解,分为多个部分来解释它的主要协议及其作用。一、TCP/IP协议族概述TCP/IP(TransmissionControlProtocol/InternetProtocol)是一个协
- Vue学习第31天——编程式路由导航5种方法详解及案例练习(与声明式路由导航对比)
离奇6厘米
vue学习javascriptvue
目录一、编程式路由导航1、概念2、理解3、用法二、编程式路由导航的5种方法1、push2、replace3、forward4、back5、go三、案例练习四、编程式路由导航与声明式路由导航对比一、编程式路由导航1、概念除了使用创建a标签来定义导航链接,我们还可以借助router的实例方法,通过编写代码来实现。2、理解不借助实现路由跳转3、用法在vue组件中,可以通过$router访问路由实例,因此
- 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