- AI如何创作音乐及其案例
alankuo
人工智能
AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构，其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性，能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络（GAN）：包含生成器和判别器，生成器负责生成音乐样本，判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化，使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器（
- 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
- 【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
- 【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
- 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
人工智能
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”
人工智能
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
- 21-梯度累积原理与实现
机器人图像处理
深度学习算法与模型人工智能深度学习YOLO
一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下，模型越来越大，那么这就意味着数据的batchsize智能缩小，这个时候，梯度累积（GradientAccumulation）可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。二、Batchsize的作用训练数据的Batchsize大小对训
- 【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
- MV-EB435i立体相机对垃圾分类
开哥kg
pytorch深度学习卷积神经网络分类人工智能
最近在v社区发了一篇文章，懒得转移过来了链接：V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好，因为我也是新手，嘻嘻嘻！希望这篇文章对大家有所帮助，如有错误请大家指正。
- LORA 微调大模型：从入门到入土
大模型.
人工智能开发语言gptagi架构大模型
在当今人工智能领域，预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而，在实际项目中，我们往往会发现这些预训练模型虽然强大，但直接就去应用于一些特定的任务时，往往无法完全满足需求。这时，微调就成为了必不可少的一步。而在众多微调方法中，LORA全名(Low-RankAdaptation)以高效性和实用性，逐渐成为了许多开发者训练模型的首选项。作为一名小有经验的咸鱼开发者，我深知在实际项目中高效的进行
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
- 如何使用 Python 实现生成对抗网络
NoABug
python生成对抗网络tensorflow
如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入，生成看似真实的图像；而判别器则需要根据输入的图像，判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先，我们
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
代码编织匠人
python生成对抗网络开发语言
GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器用于生成假样本，判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈，通过一次次迭代训练，最终生成器可以生成足以骗过
- 二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁（含示例）
搏博
人工智能原理算法人工智能机器学习线性代数图像处理数据分析
二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁是一个逻辑体系不断拓展和深化的过程，反映了人们对复杂现象和不确定性问题认识的逐步深入。前文，我们已经探讨过命题逻辑与谓词逻辑，了解了如何用符号语言从浅入深地刻画现实世界。具体可以看我的CSDN文章：人工智能的数学基础之命题逻辑与谓词逻辑（含示例）-CSDN博客人工智能中用到的逻辑可概括地划分为两大类。第一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，第二类是泛指除经典逻辑之外的
- ollama下载的DeepSeek的模型(Model)文件在哪里？(C盘下)
神秘泣男子
常见AI大模型部署与应用Ollama部署LLM人工智能ollamallama自然语言处理机器学习
目录一、下载大模型（DeepSeek）2.安装Ollama3.检查安装是否成功二、拉取大模型（DeepSeek）1.打开命令行2.下载模型3.测试下载4.等待下载完成三.模型存放路径这个位置！！在人工智能快速发展的今天，大语言模型已经成为许多人探索和使用的热门技术。而Ollama作为一款轻量级的本地大模型运行工具，让我们能够在个人电脑上体验各种强大的AI模型，如DeepSeek系列。不少用户在安装
- 如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）
「已注销」
互联网前沿技术韩进的创作空间全栈开发知识库python生成对抗网络tensorflow深度学习数据分析
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈，直到生成器能够生成非常逼真的数据，使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现，使用TensorFlow和Keras库。在开始之前，请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
- 【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步
-一杯为品-
数学线性代数矩阵
本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数：x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
- AIGC从入门到实战：可能消失的职业和新出现的机会
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AIGC从入门到实战：可能消失的职业和新出现的机会作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍人工智能生成内容（AIGC）正在迅速改变我们的世界。从文本、代码到图像和音乐，AIGC正在各个领域展示其强大的能力，并开始挑战传统的创意产业。本篇文章将深入探讨AIGC的概念、技术原理、应用场景以及其对未来职业的影响，并为读者提供入门AIGC的实用指南。1.1AIGC的兴起AIGC的兴起得益于近年来人工智能技
- 内容创作者必备！Deepseek赋能，让创作更高效
小焱创作
AI改变未来人工智能人工智能写作ai写作深度学习神经网络aichatgpt
内容创作者必备！DeepSeek赋能，让创作更高效在当今信息爆炸的时代，内容创作已成为自媒体博主们展现才华、吸引粉丝的重要途径。然而，面对日益增长的竞争压力和不断变化的用户需求，如何高效、高质量地产出内容成为了摆在我们面前的一大挑战。幸运的是，随着人工智能技术的飞速发展，一款名为DeepSeek的智能工具应运而生，为内容创作者提供了强大的赋能。本文将深入探讨DeepSeek的基本概念、深层次解读、
- 开源模型应用落地-Qwen2-VL-7B-Instruct-vLLM-OpenAI API Client调用
开源技术探险家
开源大语言模型-新手试炼深度学习AI编程AIGC
一、前言学习Qwen2-VL，为我们打开了一扇通往先进人工智能技术的大门。让我们能够深入了解当今最前沿的视觉语言模型的工作原理和强大能力。这不仅拓宽了我们的知识视野，更让我们站在科技发展的潮头，紧跟时代的步伐。Qwen2-VL具有卓越的图像和视频理解能力，以及多语言支持等特性。学习它可以提升我们处理复杂视觉信息的能力，无论是在学术研究中分析图像数据、解读视频内容，还是在实际工作中进行文档处理、解决
- ChatGPT、DeepSeek、Grok 三者对比：AI 语言模型的博弈与未来
一ge科研小菜菜
人工智能人工智能
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能技术的飞速发展，AI语言模型已经成为人机交互、内容创作、代码生成、智能问答等领域的重要工具。其中，ChatGPT（OpenAI）、DeepSeek（中国团队研发）和Grok（xAI，ElonMusk旗下公司）是当前三大具有代表性的AI语言模型。它们在技术架构、应用场景、用户体验、生态开放性等多个维度各具特色，并针对不同的用户需
- 【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写？
前网易架构师-高司机
golang从入门到精通golangjsongo结构体首字母大写golang从入门到精通go从入门到精通
目录作者简介：问题抛出分析结论作者简介：高科，先后在IBMPlatformComputing从事网格计算，淘米网，网易从事游戏服务器开发，拥有丰富的C++，go等语言开发经验，mysql，mongo，redis等数据库，设计模式和网络库开发经验，对战棋类，回合制，moba类页游，手游有丰富的架构设计和开发经验。并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业
- 【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作
-一杯为品-
机器学习深度学习人工智能
主要参考学习资料：《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集1.2.2处理缺失值1.2.3转换为张量格式1.3线性代数1.3.1标量1.3.2向量1.3.3矩阵1.3.4张量1.
- 为什么转行大模型行业？深度解析职业变革与技术红利
大模型入门教程
大模型学习语言模型人工智能AI大模型程序员大模型入门
引言2023年ChatGPT的爆发式发展，标志着AI大模型技术正式进入大众视野。这一技术不仅重塑了人工智能的边界，更催生了全新的职业赛道。从传统算法工程师到互联网从业者，越来越多的人开始将目光投向大模型领域。本文将深入探讨这一现象背后的核心动因，并结合行业现状、技术趋势与职业发展路径，为从业者提供系统性分析。一、行业变革：传统岗位萎缩与大模型崛起传统技术岗位的困境以推荐算法为例，随着移动互联网流量
- DeepSeek 与云原生后端：AI 赋能现代应用架构
一ge科研小菜菜
后端人工智能后端
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言在当今快速发展的互联网时代，云原生（CloudNative）架构已成为后端开发的主流趋势。云原生后端的核心目标是利用云计算的弹性、可扩展性和高可用性，为现代应用提供稳定可靠的后端支持。而人工智能（AI）技术的发展，使得智能化成为云原生后端的新趋势。DeepSeek作为新一代AI技术，在云原生后端的自动化运维、智能资源调度、安全增强和高效数
- AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型，例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力，但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
- 人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））
浪九天
人工智能直通车开发语言python机器学习深度学习神经网络人工智能
目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination,R2）机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）详细解释均方误差是回归问
- 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&
