- DeepSeek 公开新的模型权重
数据分析能量站
机器学习人工智能
DeepSeek-V3是一款开源大语言模型,在关键基准测试中超越了Llama3.1405B和GPT-4o,尤其在编码和数学任务中成绩优异。除特定受限应用(军事、伤害未成年人、生成虚假信息等)外,模型权重开源,可在线下载。工作原理混合专家架构(MoE):DeepSeek-V3是MoE型Transformer模型,有6710亿个参数,运行时370亿参数激活。相比Llama3.1405B,训练时间大幅缩
- 智源社区AI周刊:Hinton预测破解大脑机制时间;Gary Marcus批判追捧深度学习风潮;谷歌发布Imagen...
智源社区
机器学习人工智能深度学习编程语言大数据
汇聚每周必看AI观点、研究和各类资源,不错过一条重要资讯!欢迎扫码订阅,获取邮件推送。观点“我们会在未来的五年内破解这些(人脑的)程序......现有的一切人工智能,都是建立在与大脑高层次上所做的事情完全不同的基础上......假设有数十亿的参数,这些神经元间的权重在大量训练实例的基础上去调整,会发生奇妙的事情。大脑是如此,深度学习也是如此。但问题在于,如何获得调整参数的梯度......目前我的信
- 第十五届蓝桥杯软件赛C/C++大学A组个人省赛题解
2301_78234743
java
题解|#压缩字符串(一)#/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可***@4月末字节offer,51可以放松一下了从三月初开始零碎的投递,到三月底开始海投,三月的时候面试的机会其实很少,到4月初面试机会才逐渐多了起题解|#四则运算#importjava.util.*;//注意类名必须为Main,不要有任何package众远智慧离谱电话面2月底投的写完了笔试,
- 深度探索 DeepSeek-R1:国产大模型的AGI雏形与创新进展
微凉的衣柜
科技头条agi人工智能
随着人工智能技术的飞速发展,国内外企业纷纷发布了一系列创新的大模型,推动了AGI(通用人工智能)领域的探索。近期,DeepSeek-R1这一模型的发布引起了广泛关注,它不仅标志着国产大模型在智能化上的一次重大突破,还提出了全新的训练方法,解决了过去依赖大量人类数据的问题。本篇文章将详细介绍DeepSeek-R1的核心优势、技术创新以及实际应用案例,揭示它在AGI领域的潜力。1.DeepSeek-R
- tensorlow中tensorboard可视化展示训练过程
张登杰踩
tensorflowtensorboardtensorflowmnist神经网络
importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamax_steps=1000#训练步数learning_rate=0.001#设置学习率dropout=0.9#神经元保留比例data_dir='./MNIST_data'#数据存放路径#minist数据集下载链接:https://pan.baidu
- # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行
EwenWanW
AGI人工智能神经网络dnn
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- LLaMA Pro是什么 相比于lora full freeze有什么区别 怎么使用
Ven%
简单说深度学习深度学习基础动手深度学习速通系列llamatransformer深度学习人工智能
1.LLaMAPro是什么?LLaMAPro是一种基于LLaMA架构改进的大型语言模型(LLM),旨在解决大模型微调中的知识遗忘问题。它通过在原有模型的基础上扩展新的模块(如Transformer块),并在微调时仅训练这些新增模块,从而在适应新任务的同时保留预训练模型的通用知识。LLaMAPro在代码理解、数学推理和语言理解等任务上表现出色,特别适合需要持续学习和多任务处理的场景。2.LLaMAP
- fit_transform,fit,transform区别和作用
浊酒南街
#机器学习深度学习人工智能
目录前言fit,transform,fit_transform函数介绍函数使用示例前言sklearn中封装的各种算法调用之前都要fit。fit相对于整个代码而言,为后续API服务,用于从一个训练集中学习模型参数,包括归一化时要用到的均值,标准偏差。fit之后,可以调用各种API方法,transform是其中之一。所以当你调用transform之外的方法,也必须要先fit。但是fit与transfo
- AAAI2024论文解读|Memory-Efficient Reversible Spiking Neural Networks-water-merged
paixiaoxin
文献阅读论文合集脉冲神经网络可逆架构内存效率深度学习训练优化AAAI
论文标题Memory-EfficientReversibleSpikingNeuralNetworks内存高效可逆脉冲神经网络论文链接Memory-EfficientReversibleSpikingNeuralNetworks论文下载论文作者HongZhang,YuZhang内容简介本文提出了一种可逆脉冲神经网络(RevSNN),旨在降低脉冲神经网络(SNNs)在训练过程中对中间激活和膜电位的内
- 深入详解神经网络的基础知识、工作原理以及应用【一】
猿享天开
人工智能基础知识学习深度学习神经网络人工智能
目录引言1.神经网络基础1.1感知器模型1.2多层感知器(MLP)示例:2.前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks,FFNN)2.1结构与特点2.2训练过程2.3优化方法3.卷积神经网络(CNN)3.1基本概念3.2层类型3.3网络架构3.4应用领域3.5示例代码示例描述:4.循环神经网络(RNN)4.1基本概念4.2RNN结构4.3应用领域4.4示例代码示例描述:5.深
- 代码随想录算法训练营第 16 天(树4)| 513.找树左下角的值、112. 路径总和i ii、106.从中序与后序遍历序列构造二叉树
去薯条搞点码头
代码随想录算法
一、#513.找树左下角的值关键思路:这个题使用层序遍历(迭代法)更容易一些解法一:递归法先求出深度最大的一层,然后找这一层最左边的节点此题用前序后序中序都可以,因为没有对根节点有操作,只要保证先是左再是右就行classSolution{intmaxDepth=-1;//记录最大深度intres=0;//记录最大深度的值publicintfindBottomLeftValue(TreeNodero
- 视频行为分析系统,可做安全行为检测,比如周界入侵,打架
winxp-pic
音视频安全
基于视频行为分析系统v4系列版本可以在不用考虑流媒体音视频开发,编解码开发,界面开发等情况下,只需要训练自己的模型,开发自己的行为算法插件,就可以轻松开发出任何你想要的安全行为检测,比如周界入侵,打架,斗殴,跌倒,人群聚集,离岗睡岗,安全帽检测,充电桩,工作服,疲劳检测,交通拥堵等等。从v4.24版本开始,该软件已经支持Windows10,Windows11,Ubuntu20,Ubuntu21,U
- 【自然语言处理(NLP)】序列数据研究(创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析)
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类(自然)语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言,并且能够以有意义的方式回应和操作这些信息。N
- 原创提示词:中英法德四国翻译家
姚瑞南
prompt实战应用案例人工智能AIGC
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录prompt应用效果:原文:英文(English):法文(Français):德文(Deutsch):prompt#Role:Local-DialectProficientEdi
- 参加【2025年春季】全国CTF夺旗赛-从零基础入门到竞赛,看这一篇就稳了!
白帽子凯哥
web安全学习安全CTF夺旗赛网络安全
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包目录一、CTF简介二、CTF竞赛模式三、CTF各大题型简介四、CTF学习路线4.1、初期1、html+css+js(2-3天)2、apache+php(4-5天)3、mysql(2-3天)4、python(2-3天)5、burpsuite(1-2天)4.2、中期1、SQL注入(7-8天)2、文件上传(7-8天)3、其他漏洞(14-15
- python调用tensorflow模型_python下tensorflow模型的导出
weixin_39663602
一基本流程1.python脚本中定义自己的模型,训练完成后将tensorflowgraph定位导出为protobuf的二进制文件或者文本文件(一个仅有tensor定义但是不含有权重参数的文件);2.python脚本训练过程保存模型参数文件*.ckpt;3.调用tensorflow自带的freeze_graph.py小工具,输入格式为*.pb活在*.pbtxt的protobuf文件和*.ckpt的参
- 代码随想录算法训练营第十二天|栈与队列总结
Rachela_z
开发语言python
栈里面的元素在内存中是连续分布的么?陷阱1:栈是容器适配器,底层容器使用不同的容器,导致栈内数据在内存中不一定是连续分布的。陷阱2:缺省情况下,默认底层容器是deque,那么deque在内存中的数据分布是什么样的呢?答案是:不连续的,下文也会提到deque。栈经典题目1.栈在系统中的应用,递归的实现是栈:每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中2.括号匹配问题3.字符串去
- AtCoder备赛刷题 ABC 363 | Avoid Palindrome 2
热爱编程的通信人
c++算法
学习C++从娃娃抓起!记录下AtCoder(日本算法竞技网站)备赛学习过程中的题目,记录每一个瞬间。附上汇总贴:AtCoder备赛刷题|汇总【ProblemStatement】YouaregivenastringSSSoflengthNNNconsistingonlyoflowercaseEnglishletters.给定一个长度为NNN的字符串SSS,仅由小写英文字母组成。Findthenumb
- 基于Python和TensorFlow/Keras框架的大模型实战教程
小蘑菇二号
大模型
目录目标准备工作步骤1:导入必要的库步骤2:加载和准备数据步骤3:构建模型步骤4:训练模型步骤5:评估模型步骤6:可视化训练过程步骤7:模型预测步骤8:模型保存与加载总结基于Python和TensorFlow/Keras框架的大模型实战教程。这个教程将涵盖从数据准备到模型训练、评估和部署的整个流程。我们将以一个简单的图像分类任务为例进行说明。目标通过本教程,您将学会如何使用TensorFlow/K
- 项目上线之后,出现过线上问题吗?怎么排查和解决的?
后端go面试问题
在面试中,相信大家都遇到过这个问题。本文将通过训练营内部抽奖项目的问题案例——抽奖结果通知延迟和抽奖列表加载缓慢,讲清楚它们的解决方法和优化策略。回答思路这些问题都是在我负责的项目中出现过的,给我留下了深刻的印象。一、出现的线上问题抽奖结果通知延迟问题表现:有部分中奖用户未能及时收到抽奖结果通知,影响了用户体验。影响范围:部分中奖用户。抽奖列表加载缓慢问题表现:在高峰时段,用户获取抽奖列表的速度明
- “赛教融合”背景下,职业院校教师教学能力提升创新路径
武汉唯众智创
人工智能职业教育职教赛教融合
自2010年起,教育部启动全国职业院校信息化教学大赛,旨在深化职业教育教学改革与创新。至2018年,该赛事升级为全国职业院校技能大赛教学能力比赛,显著增强了其专业性和实践性,成为推动职业教育发展的强劲动力。2024年下半年,“全国职业院校技能大赛教学能力比赛”官网也已更名为“全国职业院校技能大赛教师赛服务平台”。这一大赛致力于推广信息化教学手段的日常应用,全面提高职业院校教师的教学能力和信息素养,
- 使用 Spring AI 调用本地 模型实现
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在本篇博客中,我们将学习如何使用SpringAI框架调用本地的PyTorch模型,并通过SpringBoot提供一个预测接口。SpringAI是一个用于将人工智能应用集成到Spring生态系统中的框架,它支持多种AI模型和数据源的集成,帮助开发者将AI模型无缝地集成到Java应用中。1.准备PyTorch模型首先,我们需要训练并保存一个PyTorch模型。这里我们使用一个简单的神经网络模型作为示例
- 自动驾驶中的虚实迁移学习:降低对真实世界数据的依赖
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计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,迁移学习,虚实环境,数据效率,深度学习,强化学习1.背景介绍自动驾驶技术作为人工智能领域的重要应用之一,其发展离不开海量真实世界驾驶数据。然而,收集和标注真实世界驾驶数据成本高昂,且存在安全隐患。因此,如何降低对真实世界数据的依赖,提高自动驾驶系统的训练效率和安全性,成为一个亟待解决的关键问题。虚实迁移学习(Virtual-to-RealTransferLearning)作为一种新兴的机
- 详细介绍 NVIDIA GeForce RTX 系列,各显卡配置参数(长期更新 - 2024.12)
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人工智能深度学习机器学习gpu算力AIGC人工智能图形渲染
NVIDIAGeForceRTX系列是NVIDIA面向消费级市场的高性能GPU产品线,注重提供高性能的图形处理能力和游戏特性。主要面向游戏玩家和普通用户,同时也被广泛用于深度学习推理和训练等计算密集型任务。主要GPU产品有:50Series、40Series、30Series、20Series、10Series。其主要参数如下:NVIDIAGeForceRTX50Series规格架构:Blackw
- 自动检测和机器审核系统实现
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目录一、自动检测和机器审核实现步骤1.文本预处理步骤细节:2.关键词检测步骤细节:3.情感分析与情境理解步骤细节:4.机器学习模型训练步骤细节:5.深度学习模型步骤细节:6.多模态审查步骤细节:7.用户行为分析与违规预测步骤细节:总结二、常用的分词工具1.jieba2.THULAC3.HanLP4.SnowNLP5.LAC(LexicalAnalysisofChinese)6.PyLDAvis(结
- 2024-2025第九届华为ICT大赛中国实践赛省复赛相关安排公布
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华为ICT大赛
第九届华为ICT大赛中国实践赛省初赛已于2024年11月16-17日结束,省复赛晋级名单陆续公布,现将第九届ICT大赛中国实践赛省复赛晋级名单以及省复赛相关安排如下:主办单位主办单位:华为技术有限公司承办单位:华为授权培训服务伙伴省复赛安排1、中国实践赛省复赛时间及地点安排:比赛时间:2024年12月7日9:30-11:00(网络赛道)15:00-16:30(云、基础软件、昇腾AI赛道)比赛地点:
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY2续2:《使用指令微调基础模型的多模态网页导航》
feifeikon
论文阅读
摘要自主网页导航的进展一直受到以下因素的阻碍:依赖于数十亿次的探索性交互(通常采用在线强化学习),依赖于特定领域的模型设计,难以利用丰富的跨领域数据进行泛化。在本研究中,我们探讨了基于视觉-语言基础模型的数据驱动离线训练方法,以改进网页代理的性能。我们提出了一种名为WebGUM的指令跟随多模态代理,该代理能够同时观察网页截图和HTML页面,并输出网页导航操作,例如点击和输入文本等。WebGUM通过
- 自学成才之路,DeepSeek R1 论文解读
智识世界Intelligence
神经网络深度学习自然语言处理课程设计学习方法
DeepSeekR1的论文看完后,后劲很大。虽然我推荐所有人都去阅读一下,但我估计实际去读的人应该很少。今天把论文里的三个亮点,用通俗易懂地方式写出来,希望能让更多人了解这篇论文有多么重要。亮点一:告别“刷题班”,纯“实战”也能练出推理大神!我们平时学习,是不是经常要“刷题”?做大量的练习题,才能巩固知识,提高解题能力。以前训练AI模型,也差不多是这个套路,要先给AI“喂”大量的“习题”(监督数据
- Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析
程序员徐师兄
Python入门专栏pythonbert开发语言情感分析
前言在自然语言处理(NLP)领域,情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感,例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。在过去的几年中,随着深度学习的发展,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)模型迅速成为了处理自然语言的强大工具。BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型,它能够
- P1 Pytorch入门实战——Pytorch实现mnist手写数字识别
今天补充能量了吗
pytorch人工智能python深度学习机器学习
本文為365天深度學習訓練營中的學習紀錄博客原作者:K同学啊|接輔導、項目定制一、MNIST手写数字数据集介绍MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制包含了70000张图片,其中60000张为训练数据,10000为测试数据,70000张图片均是28*28。如果我们把每一张图片中的像素转换为向量,则得到长度
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&