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PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）阿牛的药铺算法移植部署 pytorch tensorflow fpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
算法学习笔记：17.蒙特卡洛算法 ——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在计算机科学和数学领域，蒙特卡洛算法（MonteCarloAlgorithm）以其独特的随机抽样思想，成为解决复杂问题的有力工具。从圆周率的计算到金融风险评估，从物理模拟到人工智能，蒙特卡洛算法都发挥着不可替代的作用。本文将深入剖析蒙特卡洛算法的思想、解题思路，结合实际应用场景与Java代码实现，并融入考研408的相关考点，穿插图片辅助理解，帮助你全面掌握这一重要算法。蒙特卡洛算法的基本概念蒙特卡
windows安装pnpm后报错：pnpm : 无法将“pnpm”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。 Ithao2 Vue npm 前端 node.js
使用npm方式安装pnpm,命令如下：npminstall-gpnpm安装完以后，执行pnpm-v查看版本号：pnpm-v执行完发现报错：pnpm:无法将“pnpm”项识别为cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。尝试配置环境变量，重启后均不生效。解决方案：使用PowerShell进行安装1.以管理员用户打开PowerShell，执行如下命令：iwrhttps://get.pnpm.io/
Kafka系列之：Dead Letter Queue死信队列DLQ 快乐骑行^_^ Kafka Kafka系列 Dead Letter Queue 死信队列 DLQ
Kafka系列之：DeadLetterQueue死信队列DLQ一、死信队列二、参数errors.tolerance三、创建死信队列主题四、在启用安全性的情况下使用死信队列更多内容请阅读博主这篇博客：Kafka系列之：KafkaConnect深入探讨-错误处理和死信队列一、死信队列死信队列（DLQ）仅适用于接收器连接器。当一条记录以JSON格式到达接收器连接器时，但接收器连接器配置期望另一种格式，如
react-native android 环境搭建
环境：macjava版本：Java11最重要：一定要一定要一定要react涉及到很多的依赖下载，gradle和react相关的，第一次安装环境时有外网环境会快速很多。安装nodejs安装react-nativenpminstallreact-native-clinpminstallreact-native创建一个新项目react-nativeinitfirstReact替换gradle下载源rep
android查看so路径
之前遇到过一个问题，apk中有一个so无法确定其路径，是由哪个依赖引入的，网上查询一番后这里记录一下。build.gradle中添加如下任务//列出所有包含有so文件的库信息tasks.whenTaskAdded{task->if(task.name=='mergeDebugNativeLibs'){//如果是有多个flavor，则用mergeFlavorDebugNativeLibs的形式tas
RocketMQ 之死信队列 firepation RocketMQ rocketmq
在分布式消息系统中，消息的可靠传递和处理至关重要。然而，由于各种原因（如消息处理失败、消费超时等），一些消息可能无法被正常消费。这些无法被消费的消息如果不加以处理，会影响系统的稳定性和数据一致性。为了解决这一问题，RocketMQ提供了死信队列（DeadLetterQueue，DLQ）机制。本文将深入探讨RocketMQ的死信队列，包括其实现原理、应用场景以及使用示例。什么是死信队列？死信队列是一
AI音乐模拟器：AIGC时代的智能音乐创作革命 lauo 人工智能 AIGC 开源前端机器人
AI音乐模拟器：AIGC时代的智能音乐创作革命引言：AIGC浪潮下的音乐创作新范式在数字化转型的浪潮中，人工智能生成内容（AIGC）正在重塑各个创意领域。音乐产业作为创意经济的重要组成部分，正经历着前所未有的变革。据最新市场研究数据显示，全球AI音乐市场规模预计将从2023年的5.8亿美元增长到2030年的26.8亿美元，年复合增长率高达24.3%。这一快速增长的市场背后，是AI音乐技术正在打破传
.Net程序集强签名详解
强签名：1.可以将强签名的dll注册到GAC，不同的应用程序可以共享同一dll。2.强签名的库，或者应用程序只能引用强签名的dll，不能引用未强签名的dll，但是未强签名的dll可以引用强签名的dll。3.强签名无法保护源代码，强签名的dll是可以被反编译的。4.强签名的dll可以防止第三方恶意篡改。强签名的方法：1.有源代码：1.1使用vstoolcommand：snk–kmykey.snk生成
深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 深度学习人工智能 python embedding 语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
.NET nupkg包的深度解析与安全防护指南深盾科技 .net
在.NET开发领域，nupkg包是开发者们不可或缺的工具。它不仅是代码分发和资源共享的核心载体，还贯穿了开发、构建、部署的全流程。今天，我们将深入探讨nupkg包的核心功能、打包发布流程以及安全防护措施，帮助你在.NET开发中更加得心应手。nupkg包的核心功能nupkg是NuGet包的文件格式，本质上是一个ZIP压缩包，包含编译后的程序集（.dll文件）、调试符号（.pdb文件）、描述文件（.n
视频分析：让AI看懂动态画面随机森林404 计算机视觉音视频人工智能 microsoft
引言：动态视觉理解的革命在数字信息爆炸的时代，视频已成为最主要的媒介形式。据统计，每分钟有超过500小时的视频内容被上传到YouTube平台，而全球互联网流量的82%来自视频数据传输。面对如此海量的视频内容，传统的人工处理方式已无法满足需求，这正是人工智能视频分析技术大显身手的舞台。视频分析技术赋予机器"看懂"动态画面的能力，使其能够自动理解、解释甚至预测视频中的内容，这一突破正在彻底改变我们与视
FPGA 设计中的 “Create HDL Wrapper“ 和 “Generating Output Products“ 的区别行者.................. fpga开发
CreateHDLWrapper(创建HDL包装器)目的：为顶层设计模块（通常是BlockDesign/IPIntegrator设计）创建一个HDL包装文件功能：将图形化/框图设计的BlockDesign转换为可综合的HDL代码（Verilog或VHDL）创建一个顶层模块，将所有IP核和连接实例化使用场景：当使用IPIntegrator创建BlockDesign后需要将图形化设计转换为HDL代码以
【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用 Jackilina_Stone 人工智能 Qualcomm SNPE
目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE（SnapdragonNeuralProcessingEngine），是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架，能够支持多种深度学习模型，包括Pytor
深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包 Atticus-Orion 上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能 NPU 昇腾 CANN
介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器，具有强大的AI计算能力，而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构，用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心，包括控制CPU和AICPU，前者用于控制处理器整体运行，后者承担非矩阵类复杂计算。此外，还拥有AICore
深度学习图像分类数据集—桃子识别分类 AI街潜水的八角深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
c++中如何排查死锁三月微风 c++java 开发语言
排查死锁（deadlock）是多线程C++开发中的一项核心调试技能，死锁通常是因为多个线程交叉持有资源而相互等待导致程序卡死。下面详细讲讲如何排查和预防死锁：一、死锁的常见成因锁获取顺序不一致（最常见）多个互斥量之间相互等待一个线程尝试多次加锁同一个非递归互斥锁忘记释放锁条件变量使用错误（如wait时未持锁）二、排查死锁的方法✅1.日志调试法在加锁和解锁前后打日志，确认：哪些线程获取了锁哪个线程卡
法律科技领域人工智能代理构建的十个经验教训，一位人工智能工程师通过构建、部署和维护智能代理的经验教训来优化法律工作流程的历程。知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 ai
目录介绍什么是代理人？为什么它对法律如此重要？法律技术中代理用例示例-合同审查代理-法律研究代理在LegalTech中使用代理的十个教训-教训1：即使代理很酷，它们也不能解决所有问题-教训2：选择最适合您用例的框架-教训3：能够快速迭代不同的模型-教训4：从简单开始，必要时扩展-教训5：使用跟踪解决方案；您将需要它-教训6：确保跟踪成本，代理循环可能很昂贵-教训7：将控制权交给最终用户（人在环路中
Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式（教程含源码）知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 llama 人工智能 nvidia llm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合，才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来，人机交互领域发生了重大变化，尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本，但人们对语音交互的兴趣日益浓厚，以使人机对话更加无缝和自然。然而，实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字：Llama-Omni
什么是热力学计算？它如何帮助人工智能发展？知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能量子计算
现代计算的基础是晶体管，这是一种微型电子开关，可以用它构建逻辑门，从而创建CPU或GPU等复杂的数字电路。随着技术的进步，晶体管变得越来越小。根据摩尔定律，集成电路中晶体管的数量大约每两年增加一倍。这种指数级增长使得计算技术呈指数级发展。然而，晶体管尺寸的缩小是有限度的。我们很快就会达到晶体管无法工作的阈值。此外，人工智能的进步使得对计算能力的需求比以往任何时候都更加迫切。根本问题是自然是随机的（
上海交大：工具增强推理agent
标题：SciMaster:TowardsGeneral-PurposeScientificAIAgentsPartI.X-MasterasFoundation-CanWeLeadonHumanity’sLastExam?来源：arXiv,2507.05241摘要人工智能代理的快速发展激发了利用它们加速科学发现的长期雄心。实现这一目标需要深入了解人类知识的前沿。因此，人类的最后一次考试（HLE）为评
微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用 MicroTech2025 量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别，从医疗影像分析到安防监控，计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下，量子计算作为一种颠覆性的计算模式，以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间，为解决这一难题提供了新的思路。微算
中国银联豪掷1亿采购海光C86架构服务器信创新态势海光芯片 C86 国产芯片海光信息
近日，中国银联国产服务器采购大单正式敲定，基于海光C86架构的服务器产品中标，项目金额超过1亿元。接下来，C86服务器将用于支撑中国银联的虚拟化、大数据、人工智能、研发测试等技术场景，进一步提升其业务处理能力、用户服务效率和信息安全水平。作为我国重要的银行卡组织和金融基础设施，中国银联在全球183个国家和地区设有银联受理网络，境内外成员机构超过2600家，是世界三大银行卡品牌之一。此次中国银联发力
windows exe爬虫：exe抓包程序猿阿三爬虫项目实战 exe抓包
不论任何爬虫，抓包是获取数据最直接和最方便的方式，这章节我们一起看一下windowsexe是如何拦截数据的。用mitmproxy/Charles/Fiddler或Wireshark拦截它的HTTP/HTTPS/TCP流量。如果是HTTPS，安装并信任代理的根证书。由于exe大部分可能走的是自定义应用层协议。在不知情所拦截应用使用的流量时，所以建议用Wireshark。本文利用python代码，实现
AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势
AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势：为什么它是中国市场的“AI主力军”？关键词：文心一言,AI大模型,中文处理,多模态融合,产业落地,安全可控,百度ERNIE摘要：在全球AI大模型浪潮中，百度文心一言（ERNIEBot）凭借“懂中文、会多模态、能落地、守规矩”的四大核心优势，成为中国市场最具竞争力的AI产品之一。本文将用“超级大脑”的比喻，从中文理解、多模态能力、产业生态融合、安全可控性四个维度
正义的算法迷宫—人工智能重构司法体系的技术悖论与文明试炼
一、法庭的数字化迁徙当美国威斯康星州法院采纳COMPAS算法评估被告再犯风险，当中国"智慧法院"系统年处理1.2亿件案件，司法体系正经历从石柱法典到代码裁判的范式革命。这场转型的核心驱动力是司法效率与公正的永恒张力：美国重罪案件平均审理周期达18个月，中国基层法官年人均结案357件（是德国同行的6倍），而算法能在0.3秒内完成百万份文书比对。人工智能渗透司法引发三重裂变：证据分析从经验推断转向数据
Windows qt打包编译好的程序 new_zhou windows qt 开发语言打包程序
在release模式下生成exe后，往外发布时需要附带运行环境（即需要的dll等）打包流程：1、将生成的exe拷贝到单独一个文件夹中；2、在应用程序中找到对应的qt终端，注意此处的终端要与自己编译exe的编译器一致。使用的是32位的话则选择32位的终端。3、打开终端后，使用cd命令切换到步骤1中所新建文件夹的路径4、使用命令进行拷贝。windeployqtxxx.exe执行完上述命令后，会将依赖的
vue如何实现Cascader 级联选择器(二级全部选中只展示一级，三级全部选中只展示二级) 小周同学: vue vue.js
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NumPy-@运算符详解 GG不是gg numpy numpy
NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码：符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法：二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组：批次矩阵运算4.广播机制：灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景：从基础到高阶1.深度学习
【python实战】不玩微博，一封邮件就能知道实时热榜，天秀吃瓜一条coding 从实战学python 人工智能 python linux 爬虫
❤️欢迎订阅《从实战学python》专栏，用python实现办公自动化、数据可视化、人工智能等各个方向的实战案例，有趣又有用！❤️更多精品专栏简介点这里有的人金玉其表败絮其中，有的人却若彩虹般绚烂，怦然心动前言哈喽，大家好，我是一条。在生活中我是一个不太喜欢逛娱乐平台的人，抖音、快手、微博我手机里都没装，甚至微信朋友圈都不看，但是自从开始写博客，有些热度不得不蹭。所以就有了这样一个需求，能不能让微
rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答，我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
java编程思想 -- 数据的初始化百合不是茶 java 数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化 /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
[航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁... 所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
linux下批量替换文件内容商人shang linux 替换
1、网络上现成的资料　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
网页在线天气预报 oloz 天气预报
网页在线调用天气预报 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
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1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！
apache与php整合 aichenglong php apache web
一 apache web服务器 1 apeche web服务器的安装 1)下载Apache web服务器 2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册) 3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理 1)service.msc进行图形化管理 2)命令管理，配
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java的类和对象百合不是茶 JAVA面向对象类对象
java中的类： java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决 java使用 class 类名来创建类，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的创建一个A类： class A{ } java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。
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对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
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nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
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随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。一、加强体验舒适度嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan java spring
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数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
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关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：（1）访问修饰符 public,private,protected p
Hive中的排序语法 daizj 排序 hive order by DISTRIBUTE BY sort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
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ARM寄存器学习 e200702084 数据结构 C++c C#F#
无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。 ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
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我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。如果用多线程实现
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KMP算法详解 hm4123660 数据结构 C++算法字符串 KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
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cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 java Web 获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo

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