- 大模型学习方法之——大模型技术学习路线
hhaiming_
学习方法学习语言模型人工智能
“技术学习无非涵盖三个方面,理论,实践和应用**”**大模型技术爆火至今已经有两年的时间了,而且大模型技术的发展潜力也不言而喻。因此,很多人打算学习大模型,但又不知道该怎么入手,因此今天就来了解一下大模型的学习路线。丁元英说:“透视社会有三个层面,技术,制度与文化”;同样的,技术学习同样有三个层面,理论,实践和应用,三者相辅相成,缺一不可。技术的意义在于解决问题01—大模型技术学习的理论,实践
- 第2篇:SOLR 的架构总览
不出名的架构师
solr架构lucene
第2篇:SOLR的架构总览2.1前言在上一篇文章中,我们已经完成了SOLR的源码环境搭建,成功运行了一个简单的实例,并初步浏览了源码目录结构。现在,我们将目光转向SOLR的整体架构,探索它如何将复杂的功能组织成一个高效的搜索系统。通过本篇,你将了解SOLR的核心组件是如何协作的,请求是如何从客户端到达服务器并返回结果的,以及源码中哪些关键类扮演了重要角色。这不仅是后续深入分析的基础,也是理解SOL
- c++11新特性之条件变量
要好好养胃
c++11c++开发语言
文章目录条件变量1condition_variable1.1成员函数wait()2condition_variable_any条件变量互斥锁:放行一个线程,阻塞N个线程条件变量:放心n个线程,阻塞N个线程,主要使用场景:生产者-消费者模型1condition_variable只能使用独占的互斥锁,并且还得配合unique_lock1.1成员函数wait()//①voidwait(unique_lo
- ROS学习笔记之深度相机仿真、小结
要好好养胃
ROS学习笔记人工智能机器学习c++
通过Gazebo模拟kinect摄像头,并在Rviz中显示kinect摄像头数据。实现流程:kinect摄像头仿真基本流程:已经创建完毕的机器人模型,编写一个单独的xacro文件,为机器人模型添加kinect摄像头配置;将此文件集成进xacro文件;启动Gazebo,使用Rviz显示kinect摄像头信息。1.Gazebo仿真Kinect1.1新建Xacro文件,配置kinetic传感器信息//这
- ROS学习笔记之摄像头仿真及显示
要好好养胃
ROS学习笔记人工智能机器学习c++
通过Gazebo模拟摄像头传感器,并在Rviz中显示摄像头数据。实现流程:摄像头仿真基本流程:已经创建完毕的机器人模型,编写一个单独的xacro文件,为机器人模型添加摄像头配置;将此文件集成进xacro文件;启动Gazebo,使用Rviz显示摄像头信息。1.Gazebo仿真摄像头1.1新建Xacro文件,配置摄像头传感器信息有几个要自行修改的地方,基本设置和laser有相同的部分,不做赘述。//实
- NFS,Nginx综合实验
小何学计算机
云原生nginx运维
1.实验要求配置NFS服务器作为ngxin服务的存储目录,并在目录中创建index.html文件,当访问http://你的IP地址时,可以成功显示index.html文件的内容。|角色|软件|IP|主机名|系统||NFS服务器|nfs-utils|192.168.72.7|server|RHEL9||WEB服务|nfs-utils,nginx|192.168.72.8|web|openEuler|
- NFS实验
小何学计算机
云原生NFS
1.实验要求设置NFS共享,需要至少两台Linux/Unix机器。下面使用两台服务器来演示NFS安装、配置及使用。|角色|IP|主机名|系统||服务器|192.168.72.113|nfs-server|RHEL9||客户端|192.168.72.114|nfs-client|RHEL9|2.实现步骤(1)修改主机名hostnamectlhostnamenfs-severhostnamectlho
- Spring Boot拦截器(Interceptor)与过滤器(Filter)深度解析:区别、实现与实战指南
好龙7575
springboot后端java
SpringBoot拦截器(Interceptor)与过滤器(Filter)深度解析:区别、实现与实战指南一、核心概念对比1.本质区别维度过滤器(Filter)拦截器(Interceptor)规范层级Servlet规范(J2EE标准)SpringMVC框架机制作用范围所有请求(包括静态资源)只处理Controller请求依赖关系不依赖Spring容器完全集成SpringIOC容器执行顺序最先执行(
- CSS3:深度解析与实战应用
扣得A艾
css3css前端
CSS3:深度解析与实战应用详解1.选择器增强2.盒模型扩展3.渐变和背景4.转换和动画总结CSS3是CSS(层叠样式表)的最新版本,它引入了许多新的特性和功能,使得网页的样式设计更加灵活、丰富和具有动态效果。在本文中,我们将深入解析CSS3的一些关键特性和实战应用,并通过代码样例展示其强大之处。1.选择器增强CSS3增加了许多新的选择器,如属性选择器、伪类选择器等,使得我们能够更精确地选择页面元
- CSS3:深度解析与实战应用
my1121716951
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CSS3:深度解析与实战应用详解1.选择器增强2.盒模型扩展3.渐变和背景4.转换和动画总结CSS3是CSS(层叠样式表)的最新版本,它引入了许多新的特性和功能,使得网页的样式设计更加灵活、丰富和具有动态效果。在本文中,我们将深入解析CSS3的一些关键特性和实战应用,并通过代码样例展示其强大之处。1.选择器增强CSS3增加了许多新的选择器,如属性选择器、伪类选择器等,使得我们能够更精确地选择页面元
- 【AI大模型-提示词中的###和“““】
NeVeRMoRE_2024
AI大语言模型-ChatGPT人工智能
提示词中活用###和"""(或其他特殊字符或格式)的原因主要基于以下几点:1.结构化与清晰性在编写提示词时,使用特殊字符如###和"""可以帮助将复杂的指令或上下文信息结构化,使其更加清晰易懂。这对于大型语言模型(LLMs)尤为重要,因为它们需要处理大量的输入信息,并据此生成输出。结构化的提示词有助于模型更好地理解用户的意图,减少误解的可能性。例如,使用###作为分隔符,可以将提示词中的不同部分(
- AGI大模型(5):提示词工程
不死鸟.亚历山大.狼崽子
AGI大模型agi
1什么是提示词工程(Prompt)所谓的提示词其实指的就是提供给模型的⼀个⽂本⽚段,⽤于指导模型⽣成特定的输出或回答。提示词的⽬的是为模型提供⼀个任务的上下⽂,以便模型能够更准确地理解⽤户的意图,并⽣成相关的回应。2什么是提示⼯程(PromptEngineering)所谓的提示⼯程也可以被称为「指令⼯程」,提示⼯程的核⼼思想是,通过精⼼设计的提示,可以显著提⾼模型的性能和输出质量。貌似简单,但其实
- 微软开源神器OmniParser V2.0 介绍
魔王阿卡纳兹
开源项目观察大模型知识札记microsoftOmniParser开源项目
微软开源的OmniParserV2.0是一款基于纯视觉技术的GUI智能体解析工具,旨在将用户界面(UI)截图转换为结构化数据,从而实现对计算机屏幕上的可交互元素的高效识别和操控。这一工具通过结合先进的视觉解析技术和大型语言模型(LLM),显著提升了AI智能体在复杂环境下的识别能力和操作效率。核心功能与特点高精度识别:OmniParserV2.0在检测小尺寸可交互UI元素时的准确率显著提升,达到了3
- TCP/IP协议栈全解析:从分层模型到核心协议
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网络tcp/ip网络服务器
TCP/IP(TransmissionControlProtocol/InternetProtocol)是互联网的核心协议簇,定义了数据如何在网络中传输。本文将深入探讨TCP/IP的七层模型与五层架构、DNS与FTP等协议的工作原理,以及TCP的三次握手与四次挥手过程及其报文结构。目录一、TCP/IP协议族概述二、OSI七层模型与五层架构OSI七层模型框架TCP/IP五层架构TCP/IP协议的应用
- 芒格的“清晰思考“方法在量子计算商业模式设计中的应用
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeek量子计算网络运维ai
芒格的"清晰思考"方法在量子计算商业模式设计中的应用关键词:芒格、清晰思考方法、量子计算、商业模式设计、应用策略摘要:本文聚焦于将芒格的“清晰思考”方法应用于量子计算商业模式设计。首先介绍了背景信息,包括目的范围、预期读者等。接着阐述了核心概念,如“清晰思考”方法和量子计算商业模式的原理及联系,并给出相应示意图和流程图。详细讲解了核心算法原理及操作步骤,结合数学模型和公式进行说明。通过项目实战案例
- 企业信息化架构(业务架构、应用架构、数据架构、技术架构)方案PPT
数智化领地
数字化转型数据治理主数据数据仓库智能制造数字工厂制造业数字化转型工业互联网架构微服务云原生
这份文件是关于企业信息化架构的综合解决方案,涵盖了业务架构、应用架构、数据架构和技术架构四个核心部分,以及企业架构的概述、元模型、视图和管控。以下是文件的核心内容总结:企业架构概述:企业架构框架被描述为“四横五纵”模型,其中“四横”指策略层、管理层、设计层和实施层四个层次,分别关注全局性、整体性,关联性、可控制性,可实现性,以及可操作性。“五纵”则包括业务架构、应用架构、数据架构和技术架构四大领域
- 自建智能算力中心 vs 第三方算力租赁:AI企业的算力博弈与最优解
人工智能的爆发式增长正在重塑全球产业格局。从ChatGPT到DeepSeek,从自动驾驶到智能医疗,AI模型的训练和推理需求呈现指数级增长。在这场技术革命中,算力已成为企业竞争的“命脉”。然而,面对动辄数亿元的硬件投入和复杂的运维挑战,AI企业正面临一个关键抉择:自建智能算力中心,还是选择第三方算力租赁?本文将从成本、效率、风险及适用场景等维度展开深度分析,为企业提供决策参考。一、成本对比:重资产
- 数据库的基本概念
咖啡の猫
数据库
在当今数字化的世界中,数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。有效地管理和利用这些数据对于决策制定、服务优化和业务增长至关重要。数据库作为存储、管理及检索数据的核心工具,在现代信息系统中扮演着至关重要的角色。本文将介绍数据库的一些基本概念,包括其定义、类型、结构以及一些基本操作。一、什么是数据库?数据库(Database)是指按照一定的结构来组织、存储和管理数据的仓库。它允许用户方便地进行数据的添加
- langchain多人对话
牛不才
000-大模型langchainjava前端AIGCchatgpt人工智能gpt
消息类型1.SystemMessage(系统消息)作用:设定AI的基础行为模式或对话背景,通常在对话开始时通过此消息定义角色。它对整个对话流程有指导性影响,但不会显式出现在对话历史中。特点:仅有一条生效(如多次发送会覆盖之前的设定)不参与多轮对话的内容传递2.HumanMessage(用户消息)作用:表示真实用户在对话中的输入内容,是用户与模型交互的直接信息。特点:必须按时间顺序排列内容直接影响模
- python中的scatter()函数用法
品易HTTP
pythonjavascriptcssjs人工智能
若是现在已经对数据化有了解的话,那就一定要来参与看看本章要学习的函数,在样式以及排版上效果还是很好的,经常被用于测试数据上的大小更改以及设置不同颜色,还有时候,对于线条的宽度的更改也都需要利用到这个函数,以上基本就是本章函数的基本用法了,下面进行详细讲述。制作如图所示图片:需要准备:X、Y轴包括数值以及大小和颜色调用语法:plt.scatter()实现代码:importmatplotlibasmp
- 深度学习中的Channel,通道数是什么?
%KT%
深度学习深度学习人工智能
参考文章:直观理解深度学习的卷积操作,超赞!-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道(channel)_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文:在跑深度学习代码的过程中,经常遇到的一个报错是:模型尺寸不匹配的问题。一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是:torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下:16
- 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大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素,并通过代码实例和实际应用场景,帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
- 大模型工程师学习日记(五):基于LangServe的AI服务架构深度解析
MMMMMMMay Love Code
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1.概述LangServe️帮助开发者将LangChain可运行和链部署为RESTAPI。该库集成了FastAPI并使用pydantic进行数据验证。Pydantic是一个在Python中用于数据验证和解析的第三方库,现在是Python中使用广泛的数据验证库。它利用声明式的方式定义数据模型和Python类型提示的强大功能来执行数据验证和序列化,使您的代码更可靠、更可读、更简洁且更易于调试。。它还可
- yolo模型coco数据集详解
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深度学习文章目录深度学习前言前言instances_train2017.json和instances_val2017.json文件均分为五大部分,这五部分对应的关键字分别为info、licenses、images、annotations、categories。{"info":info,"licenses":[license1,license2,license3,...],"images":[ima
- 机器学习之向量化
珠峰日记
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文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程。在机器学习与深度学习的范畴内,现实中的各类数据,像文本、图像
- 从零精通机器学习:线性回归入门
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通机器学习线性回归人工智能python算法回归开发语言
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 利用deepseek AI制作视频的小白教程
银行金融科技
银行信息系统架构详解机器学习人工智能deepseek
以下是基于DeepSeekAI的完整视频制作教程,涵盖从剧本到成片的全流程操作(附关键技巧):一、前期准备(1天)1.分镜优化根据之前的分镜脚本,用Notion或Excel整理出AI友好型分镜表(示例):画面描述关键词时长动态水墨展开成卷轴水墨山水、花瓣特效、东晋风格15秒Q版人物在曲水流觞放纸船全息投影、透明茶具、童声配音45秒2.素材预生成文本转图像:bash#用DeepSeekCoder生成
- python中的下划线用法总结
白色机械键盘
python实践python开发语言
在Python中,下划线(underscore)有多种用法。它在不同的上下文中可以扮演不同的角色,下面是其常见用法的总结:1.单下划线"_"1.1作为临时变量或无用变量在循环或解包操作中,表示一个临时的或不关心的变量。for_inrange(5):print("Hello,World!")a,_,b=(1,2,3)print(a,b)#输出:131.2在交互式解释器中在交互式解释器中,"_"用于保
- 2db多少功率_db与w换算(1db等于多少功率)
不吃酸菜的小贱人
2db多少功率
dBm是功率的单位,1dbm等于1毫瓦,也就是千分之一瓦。1、dBm这是我们接触到.那么10W呢,就是40dBm,也就是说功率下降一半,dBm值下降3dB。功率单位与P(瓦特)换算公式:dBm=30+10lgP(P:瓦)首先,DB是一个纯计数单位:dB=10logX。dB的意义其实再简单不过了,就是把一个很大(后面跟一长串0的.DB是一个比值,是一个数值,是一个纯计数方法,没有任何单位标注。和瓦(
- 【day14】画流程图
鹿鸣悠悠
文旅行业知识学习流程图
绘制业务流程图是梳理和优化企业流程的重要工具,以下是零基础也能快速上手的指南,涵盖必备知识、绘制步骤和常见误区:一、画流程图前必须了解的3个核心概念流程图的本质不是“画图”,而是将复杂业务逻辑可视化的工具,核心在于逻辑清晰、角色明确。目标:让内外部人员快速理解流程中的关键环节、决策点、责任方。常见流程图类型类型适用场景示例工具符号基本流程图简单线性流程(如审批流程)矩形(步骤)、菱形(判断)跨职能
- 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