- 【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3:完整指南
海棠AI实验室
“智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能深度学习DeepSeek
目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展,开源大模型正逐步改变着技术生态。DeepSeek-V3作为最新的开源大模型之一,不仅提供了强大的推理能力,同时也支持本地部署,使开发者可以灵活地进行自定义优化。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek-V3,涵盖系统要求、安装步骤、模型转换及不同推理框架的应用。1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIAGPU(支持
- 人工智能伦理与可持续发展
CarlowZJ
人工智能
前言人工智能(AI)技术正在深刻地改变我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能医疗系统,从个性化推荐到自动化决策,AI的应用无处不在。然而,随着技术的快速发展,其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。人工智能伦理不仅涉及技术本身的公平性、透明性和安全性,还涉及到更广泛的社会、经济和环境影响。本文将探讨人工智能伦理的核心问题,并从可持续发展的角度提出应对策略。一、人工智能伦理的核心问题1.1数据隐私与
- 小米音频理解技术重大突破:7B模型借助DeepSeek-R1算法引领行业新篇章
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能深度学习
摘要小米公司通过采用DeepSeek-R1算法的迁移技术,在音频理解领域实现了重大突破。其7B模型在MMAU音频评测基准中表现出色,成功登顶排行榜。MMAU评测基准包含10000条音频样本,涵盖语音、环境声和音乐等多种类型,难度极高。即便如此,该模型的表现已超越人类专家的82.2%识别准确率,展现出卓越的音频理解能力。关键词小米音频突破,DeepSeek-R1算法,7B模型进展,MMAU评测基准,
- TRS收益互换系统开发为何敢称“无限拓展”?模块化架构+弹性集群揭秘!
Ashlee_code
架构pythonjavac++c语言
《【券商震惊】传统询价3小时→TRS黑科技10分钟!盈立证券交易量暴增150%背后秘密》开篇:询价耗时3小时?券商正在被低效“慢性杀死”电话询价、邮件比价、Excel汇总——传统场外交易中,一次询价流程动辄数小时,客户流失率高达40%!TRS收益互换平台,依托DeepSeek动态定价算法与多发行方实时比价引擎,将询价响应时间从3小时压缩至10分钟,助力盈立证券交易量飙升150%,彻底改写行业游戏规
- 24小时响应+零宕机!TRS收益互换系统售后如何成为券商“救命稻草”?
Ashlee_code
架构javapythonc++c语言
《【券商震惊】传统询价3小时→TRS黑科技10分钟!盈立证券交易量暴增150%背后秘密》开篇:询价耗时3小时?券商正在被低效“慢性杀死”电话询价、邮件比价、Excel汇总——传统场外交易中,一次询价流程动辄数小时,客户流失率高达40%!令克软件TRS收益互换平台,依托DeepSeek动态定价算法与多发行方实时比价引擎,将询价响应时间从3小时压缩至10分钟,助力盈立证券交易量飙升150%,彻底改写行
- 机器学习中输入输出Tokens的概念详解
爱吃土豆的程序员
机器学习基础机器学习人工智能Tokens
随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为自然语言处理(NLP)领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本,还能在多种任务中展现出卓越的表现,比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中,Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens,以及如何计算Tokens的数量。什么是T
- 情感分析任务的概述
阿你不是
python开发语言
一、情感分析的概述1、什么是情感分析情感分析,也称为情感分类,是一种自然语言处理的任务,用于分析文本、语音或其他形式的数据中所包含的情感倾向。其目标是判断数据表达的情感是积极的(Positive)、消极的(Negative)还是中立的(Neutral),或者进一步细化为更复杂的情感类别(如愤怒、喜悦、悲伤等)。2、情感分析的主要应用场景1)商业领域:情感分析主要进行产品评价分析,从客户和买家的评价
- AI时代如何引流
alankuo
人工智能
AI时代引流可以从以下几个方面着手:利用AI精准定位与个性化营销精准客户画像:借助AI整合多维度数据,涵盖客户的年龄、性别、地理位置、消费习惯、浏览历史等,深度挖掘后绘制精准的客户画像,明确潜在客户特征与需求,让营销活动更具针对性。个性化内容创作:运用AI的自然语言处理功能,依据客户特点和需求生成个性化的营销内容,如广告文案、产品推荐等。以电商平台为例,可针对不同用户生成符合其喜好的商品推荐文案。
- 学习Web3.0需要具备哪些基础知识?
alankuo
人工智能人工智能
学习Web3.0需要具备以下基础知识:一、计算机科学基础1.编程知识-了解至少一种编程语言,如Python、JavaScript等。这将有助于理解Web3.0应用程序的开发和智能合约的编写。-熟悉编程概念,如变量、数据类型、控制结构、函数等。2.数据结构和算法-掌握常见的数据结构,如数组、链表、栈、队列、树、图等,以及它们的操作和应用。-了解基本的算法,如排序、搜索、递归等,以及它们的时间和空间复
- LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南
Nifc666
语言模型人工智能自然语言处理whisperlangchaingpt开源软件
LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员
- 深入理解C++编程:从内存管理到多态与算法实现
嵌入式Jerry
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C++是一门功能强大的编程语言,广泛应用于系统编程、游戏开发和高性能计算等领域。本文将通过一系列经典问题,深入探讨C++的核心知识点,包括内存管理、多态(结合函数重载与覆盖)、多线程、TCP/IP模型、软链接与硬链接的区别,以及常见算法实现。每个知识点都配有详细的代码示例和解释,帮助你更好地理解和掌握。1.内存管理:内存泄露与检测什么是内存泄露?内存泄露是指程序在动态分配内存后,未能正确释放已不再
- 输入:0.5元/百万tokens(缓存命中)或2元(未命中) 输出:8元/百万tokens
杏花春雨江南
缓存
这句话描述了一种定价模型,通常用于云计算、API服务或数据处理服务中,根据资源使用情况(如缓存命中与否)来收费。以下是对这句话的详细解释:1.关键术语解释Tokens:在自然语言处理(NLP)或数据处理领域,Token通常指文本的最小单位(如一个单词或一个字符)。在这里,Tokens是计费的单位。缓存命中(CacheHit):当请求的数据已经在缓存中时,称为缓存命中。缓存命中通常意味着更快的响应速
- 【sklearn 01】人工智能概述
@金色海岸
人工智能sklearnpython
一、人工智能,机器学习,深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围,长远目标是让机器实现人工智能,但目前我们仍处在非常初始的阶段,甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型,是实现人工智能的手段之一,也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支,超过8层的神经网络模型就叫深度学习,深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
- C/C++每日一练:实现选择排序
風清掦
C/C++~每日一练c语言c++算法
选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法,时间复杂度为,其中n是数组长度,不适合大数据集的排序,适合于元素较少且对性能要求不高的场景。选择排序的基本思想是:每次从未排序部分选择最小的元素,将其放到已排序部分的末尾。这样经过多轮操作后,整个数组会被逐步排好序。具体步骤如下:初始化:将第一个元素作为已排序区,剩余部分作为未排序区。遍历未排序区:从未排序区间找出最小的元素,记下其位置。交换位置:将找到的
- C/C++每日一练:实现冒泡排序
風清掦
C/C++~每日一练算法c语言c++排序算法
题目要求编写一个程序,实现冒泡排序算法。给定一个由n个整数组成的数组,要求通过冒泡排序对数组从小到大进行排序。输入:一个整数数组,长度为n,数组中的元素可能是正数或负数。输出:按照升序排序后的数组。做题思路冒泡排序是一种简单直观的排序算法。其基本思想是通过多次遍历数组,逐步将未排序部分中的最大或最小元素“冒泡”到数组的一端,直到整个数组有序。冒泡排序的步骤如下:从数组的第一个元素开始,依次比较相邻
- 【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法(ID3和CART)
SmallBambooCode
机器学习人工智能python算法scikit-learn决策树机器学习ai
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,plot_tree#加载数据集iris=load_iri
- Day65 | 灵神 | 二分查找:红蓝染色法
为了前进而后退,为了走直路而走弯路
刷题记录数据结构算法学习笔记二分查找c++
Day65|灵神|二分查找:红蓝染色法灵神讲解的非常好建议大家去听听灵神的,二分查找就是常忘常学常新,我之前学过很多次二分,但这次还是有新的理解,我把可能比较难理解的点写到了下面,大家没看懂视频的地方可以看看我写的当然主要的其实是check函数,在本题中就是大于等于target这个条件,估计灵神下个视频会讲吧二分查找红蓝染色法【基础算法精讲04】_哔哩哔哩_bilibili文章目录Day65|灵神
- 算法每日一练 (13)
张胤尘
算法每日一练算法数据结构
欢迎来到张胤尘的技术站技术如江河,汇聚众志成。代码似星辰,照亮行征程。开源精神长,传承永不忘。携手共前行,未来更辉煌文章目录算法每日一练(13)全排列II题目描述解题思路解题代码`c/c++``golang``lua`官方站点:力扣Leetcode算法每日一练(13)全排列II题目地址:全排列II题目描述给定一个可包含重复数字的序列nums,按任意顺序返回所有不重复的全排列。示例1:输入:nums
- 差异中寻找共识:浅析中美欧AIGC服务商的标识义务
人工智能
2025年1月7日,西藏日喀则地震中一张被广泛传播的图片“被压在废墟下的小男孩”被证明是AI合成图片,[1]这随即引发了社会对于人工智能生成物(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,以下简称“AIGC”)的广泛讨论。随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强,人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控,则会产生“真相侵蚀”(TruthDec
- 迷雾渐开:美国AIGC可版权性剖析及案例梳理
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当地时间2025年1月29日,美国版权局(U.S.CopyrightOffice,USCO)发布了版权和人工智能相关法律和政策报告的第二部分——《版权和人工智能:可版权性》(以下简称“《USCO可版权性报告》”)[1],旨在探讨人工智能生成内容(AIGC)的可版权性问题。该报告明确指出,美国版权局认为现有的版权法足以解决AIGC问题,因此无需制定新的立法。具体而言,该报告在此前美国版权局于2023
- 智能体平台架构深度剖析:从底层到应用的全链路解析
人工智能
在当今人工智能飞速发展的时代,智能体平台作为承载和驱动智能应用的关键基础设施,其架构设计至关重要。一个优秀的智能体平台架构,能够高效整合各类资源,实现智能体的灵活构建与稳定运行,为多样化的应用场景提供强大支持。稳固根基:基础资源层与并行平台层基础资源层是整个智能体平台的基石。其中,GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑,确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS(对象存储服务)则如同智能体的“
- 美国首例AI训练数据版权案:从汤森路透诉罗斯案看AI训练数据的“合理使用”
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随着人工智能(AI)技术的快速发展和广泛应用,复杂的版权问题也随之而来。2025年2月11日,美国特拉华州联邦地区法院对汤森路透(ThomsonReuters)诉罗斯(Ross)案作出部分简易判决,认定被告罗斯公司未经授权使用受版权保护的作品训练AI法律检索工具的行为构成版权侵权,且不属于合理使用。[1]这是美国首个就AI训练数据作出实质性判决的案件。本文将重点分析其合理使用论述中对于“转换性目的
- 【常见的排序算法有哪些】
F_windy
排序算法算法
一、冒泡排序(BubbleSort)设计思想:像气泡上浮,两两比较相邻元素,顺序错误就交换,直到整个数组有序。Java代码:publicstaticvoidbubbleSort(int[]arr){for(inti=0;iarr[j+1]){inttemp=arr[j];arr[j]=arr[j+1];arr[j+1]=temp;}}}}复杂度:•时间:平均/最坏O(n²),最好O(n)(已有序时
- 【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机
@金色海岸
sklearn逻辑回归决策树
逻辑回归、决策树、支持向量机-逻辑回归logisticsregression(逻辑回归)算法是经典的分类算法,基本思想是构造一个概率的拟合函数。决策树决策树的基本思想是根据样例去推断其背后的树形知识表征支持向量机支持向量机SVM(supportvectormachine)的基本思想是寻找最大的间隔的分割超平面。离分割超平面最近的这些样本点称为支持向量机
- 数据结构与算法——二叉树,多叉树的递归遍历、层序遍历,DFS与BFS
Book_熬夜!
数据结构与算法深度优先宽度优先算法数据结构广度优先
文章目录二叉树1.递归遍历2.层序遍历3.多叉树遍历二叉树【子节点】:每个节点下方相连的节点【父节点】:每个节点上方相连的节点【根节点】:最上方没有父节点的节点【叶子节点】:最下方没有子节点的节点【最大深度】:树的最大层数【高度】:节点数减一,即枝数。【满二叉树(PerfectBinaryTree)】:深度为h,则总节点数:2^h-1FullBinaryTree是指一棵二叉树的所有节点要么没有孩子
- Spring Boot 集成高德地图电子围栏
Cloud_.
springboot后端java
摘要:本文手把手教你通过SpringBoot调用高德地图API实现电子围栏功能,涵盖云端围栏创建、设备位置监控与本地算法校验,附带完整代码和避坑经验!一、电子围栏核心原理1.1什么是电子围栏?虚拟地理边界:在地图上划定区域(圆形/多边形),触发进出事件应用场景:员工考勤、物流围栏、儿童安全区域监控技术核心:基于GPS/北斗坐标的位置判断(射线法或API调用)1.2高德地图API能力云端围栏管理:创
- 数据结构与算法——二叉搜索树,使用TreeMap将键值对存储在一棵二叉搜索树的节点
Book_熬夜!
数据结构与算法算法javascript数据结构
二叉搜索树【二叉搜索树(BST)】:对于树中的每个节点,其左子树的每个节点的值都要小于这个节点的值,右子树的每个节点的值都要大于这个节点的值。左小右大。中序遍历结果是有序的,会从小到大排序。7/\49/\\1810(不符合)可以使用TreeMap把键值对存储在一棵二叉搜索树的节点里通过遍历这棵二叉搜索树,比遍历普通的二叉树能更快实现增删查改classTreeNode{constructor(key
- 【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能自然语言处理计算机视觉
文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构:编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法4.DeepSeek基本原理九、计算机视觉七、Transformer架构1.替代LSTM的原因处理极长序列时,效率下降:虽然LSTM设计的初衷是解决长期依赖问题,即让模型
- 怎么做一个AI产品经理?
AI筑梦师
AI产品经理人工智能产品经理
AI产品经理全面进化:在人工智能迅猛发展的时代,产品经理的角色正经历前所未有的转型。从传统的需求捕捉者到技术与商业紧密结合的创新推动者,AI产品经理肩负着将前沿AI技术转化为解决用户痛点的产品的重要任务。随着大数据、云计算和大模型技术的不断成熟,产品经理不仅需要具备敏锐的市场洞察,还必须深刻理解AI技术本质,跨界整合技术、数据与业务优势,从而推动产品的持续创新与落地。本文将全面解析AI产品经理的角
- 请编写一个Python程序,实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。
2301_81121233
算法神经网络pythonmongodbstormzookeeperspark
实现一个基于鲸鱼优化算法(WOA)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务,涉及到多个步骤和组件。由于完整的实现会非常冗长,我将提供一个简化的框架和关键部分的代码示例,帮助你理解如何实现这个功能。请注意,这个示例不会包含所有细节,比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现(WOA是一个元启发式算法,需要单独实现或引用现有库),以及CNN-Bi
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
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java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
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android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt