- Swin-Unet:图像分割领域的强大工具
陈凯韵
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- STM32标准库工程中移植TencentOS-tiny
Mculover666
TencentOS-tinystm32
一、移植前的准备1.引言因为项目的原因需要将原有的标准库工程升级为基于TencentOS-tiny的RTOS工程,所以花费一点时间记录移植过程,提供一份向基于STM32标准库的老工程中移植TencentOS-tiny的思路。2.移植条件移植TencentOS-tiny需要确保Systick可以正常工作:①Systick用于向TencentOS-tiny提供时钟节拍支持,通常为1ms一次中断;②Sy
- Verilog呼吸灯项目实战指南
酸甜草莓二侠
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目“breathLED.zip”详细介绍了利用Verilog硬件描述语言实现呼吸灯效果的完整流程。从Verilog基础到C语言仿真,再到实际的Verilog仿真、工程建立和硬件烧录,详细讲述了在FPGA设计中的每个关键步骤。涵盖了时钟信号定义、计数器和比较器的设计、Testbench编写、编译综合、布局布线以及最终的硬件烧录与调试。本项目不仅提供了实践指南
- 这样画箱线图,为你的SCI论文增色!
科研online
信息可视化
高级箱线图的绘制下面的箱线图比较美观,非常适合数据量不大、且分布明显的时候使用。在论文撰写中,图表的清晰和吸引人的展示方式是至关重要的。箱线图(WhiskerPlot)是一种展示数据分布的经典工具,它不仅可以清楚地显示数据的中心趋势、散布和异常值,还能以视觉上吸引人的方式呈现这些信息。尤其是在撰写SCI论文时,如何通过图表清晰地传达研究结果,不仅能帮助同行专家快速理解研究的核心发现,也能增强论文的
- Transformer中query、key和value的状态为什么要是 contiguous?
AI老兵
transformer深度学习人工智能知识图谱agiAIGC
Transformer中query、key和value的状态为什么要是contiguousd值?在阅读Transformer模型的相关代码时,会发现query、key和value都会有contiguous()化操作,如下所示:...query_states=query_states.contiguous()key_states=key_states.contiguous()value_states
- 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
- 25/1/22 算法笔记<ROS2> TF变换
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笔记
TF(Transform)是ROS(RobotOperatingSystem)中的一个核心功能,用于管理和发布坐标系之间的变换关系。TF的主要作用是描述机器人系统中各个部分(如传感器、执行器、底盘等)之间的位置和姿态关系,从而实现数据的统一和模块化。静态TF(StaticTransform)是ROS(RobotOperatingSystem)中用于描述两个坐标系之间固定不变的变换关系的一种机制。静
- Linux 时间同步服务
不想起昵称929
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时间同步:多主机协作工作时,各个主机的时间同步很重要,时间不一致会造成很多重要应用的故障,如:加密协议,日志,集群等,利用NTP(NetworkTimeProtocol)协议使网络中的各个计算机时间达到同步。目前NTP协议属于运维基础架构中必备的基本服务之一时间同步实现:ntp,chrony//关闭系统同步时间服务timedatectlstopchronyd.servicentp:将系统时钟和世界
- GPT-4对话模型在客服中的应用与前景:开启智能客服新时代
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GPT-4对话模型在客服中的应用与前景:开启智能客服新时代随着人工智能技术的迅猛发展,基于深度学习的对话模型在各个领域中得到了广泛应用。其中,GPT-4对话模型在客服系统中的应用尤为引人注目。本文将探讨GPT-4在客服中的应用与未来发展前景,并结合具体代码示例进行说明。一、GPT-4对话模型概述GPT-4(GenerativePre-trainedTransformer4)是OpenAI开发的一种
- 【linux 时间同步】
星辰&与海
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文章目录1.使用NTP(NetworkTimeProtocol)2.使用Chrony3.使用timedatectl配置时间和时区4.手动设置时间5.检查时间同步状态6.总结.适用场景在Linux系统中,时间同步通常用于确保系统的时钟与标准时间源(如NTP服务器)保持一致。通过时间同步,可以避免系统时钟漂移导致的问题,特别是在分布式系统、日志记录和任务调度等场景中。以下是常见的Linux时间同步方法
- deepin分享-Linux & Windows 双系统时间不一致解决方案
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在双系统环境中(如Windows和Linux),时间同步问题是一个常见的困扰。Windows和Linux对系统时间的处理方式不同,这可能导致时间显示不一致。本文将介绍两种解决方法,帮助你解决Linux和Windows双系统时间不一致的问题。问题背景Windows操作系统直接将CMOS时间(硬件时钟)视为本地时间,不根据时区进行转换。每次调整系统时区或修改时间时,Windows会直接修改CMOS时间
- 【HAL库】STM32CubeMX开发----STM32F407----USB实验(CDC虚拟串口)
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#嵌入式开发stm32单片机HAL库STM32CubeMXUSB
STM32CubeMX下载和安装详细教程【HAL库】STM32CubeMX开发----STM32F407----目录STM32F407-HAL库:USB实验(CDC虚拟串口)-程序源码前言本次实验以STM32F407VET6芯片为MCU,使用25MHz外部时钟源。USB通信引脚与MCU引脚对应关系如下:USB通信引脚MCU引脚DM(D-)PA11DP(D+)PA12原理图
- Kotlin Bytedeco OpenCV 图像图像49 仿射变换 图像裁剪
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Airbyte是一个功能强大的数据集成平台,专门用于从API、数据库和文件构建到仓库和数据湖的ELT(Extract,Load,Transform)管道。凭借庞大的ELT连接器目录,Airbyte为数据仓库和数据库提供了广泛的支持。本文将详细介绍如何安装和使用Airbyte,特别是在Python环境中利用langchain-airbyte库进行数据集成。技术背景介绍在现代数据驱动的应用中,数据集成
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这篇文章来解读最近比较有意思的Transformer预训练模型在自动生成代码方面的应用,PaperLink:EvaluatingLargeLanguageModelsTrainedonCode自动生成Code系列文章解读:【AlphaCode】Competition-LevelCodeGenerationwithAlphaCodeAbstract我们提出了Codex模型,基于GPT的模型架构,在G
- Gradio + Transformers** 实现带记忆功能的对话系统完整代码示例
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以下是一个使用Gradio+Transformers实现带记忆功能的对话系统完整代码示例,无需额外数据库依赖:importgradioasgrimportnumpyasnpfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelfromtypingimportDict,List,Tuple#-----------------初始化模型---------------
- Transformer架构原理详解:多头注意力(MultiHead Attention)
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目主要围绕FPGA(Field-ProgrammableGateArray)和Verilog语言,实现USB(通用串行总线)2.0标准的串口通信功能。项目涵盖了从时钟配置到物理层接口的全套设计过程,包括UART通信的帧同步、波特率生成、握手协议等。项目文档和代码可能包含Verilog代码文件、测试平台配置、波形记录文件、编译脚本和用户手册,以助于开发者理解
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2嵌入式系统硬件平台2.1嵌入式系统硬件平台概述2.1.1整体构架台式计算机硬件平台整体构架嵌入式系统硬件平台整体构架作业:看门狗和实时时钟是什么?看门狗(Watchdog)我的理解:概念:看门狗实际上就是一个计时器,用来确保系统能在出现问题时可以自行恢复,恢复的方式包括但不限于:将系统置到安全状态,重置系统操作芯片级别的重置功能:仅仅是一种可能的情况,系统在执行正常操作时会不断重置看门狗计时器,
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我们学习常遇见的函数种类有显函数,隐函数,参数方程三种,对于隐函数绘制图像比较麻烦,给大家介绍一种简单实用的一中画函数的方法。函数介绍二维曲线ezplot()函数ezplot()函数用于绘制显函数,隐函数,参数方程二维图像,函数格式ezplot(f)直接绘制图像ezplot(f,[min,max])指定函数x的值域范围三维曲线ezplot3()函数ezplot3()函数用于绘制显函数,隐函数,参数
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特点:近大远小物体后面遮挡不可见三维坐标系:三维坐标系其实就是指立体空间,立体空间是由3个轴共同组成的。X轴:水平向右为正Y轴:垂直向下为正Z轴:垂直屏幕向外为正3D位移和3D旋转:主要知识点:3D位移:translate3d(x,y,z)3D旋转:rotate3d(x,y,z)透视:perspective3D呈现transform-style3D位移:translate3d(x,y,z):Tra
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CSS3中的2D转换(2DTransforms)允许你在二维平面上对元素进行操作,如移动、旋转、缩放和倾斜等,这可以让网页的布局和动画效果更加丰富多样。以下是一些主要的2D转换方法:一、translate(移动)语法:transform:translate(x,y);或者transform:translateX(x);和transform:translateY(y);。其中x和y是长度值(可以是像
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跟我一起写Makefile---变量(嵌套变量+追加变量+overrid+多行变量+环境变量+目标变量+模式变量)目录(?)[-]使用变量一变量的基础二变量中的变量三变量高级用法四追加变量值五override指示符六多行变量七环境变量八目标变量九模式变量使用变量————在Makefil...UVA10537TheToll!Rev
- conv2former模型详解及代码复现
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深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能python神经网络conda
模型背景在Conv2Former模型提出之前,视觉识别领域的研究主要集中在两个方向:传统卷积神经网络(ConvNets)新兴的视觉Transformer(ViTs)ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展,但往往忽略了全局上下文信息的显式建模。ViTs则通过自注意力机制有效捕捉全局依赖关系,在多个视觉任务中展现出优异性能。然而,ViTs在处理高分辨率图像时面临计算成本过高的问
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论文阅读qwen
Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken(7万亿)的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen(Bai等人,2023a)的做法,我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表,包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer架构的大型语言模型,具
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在《文档数字化采集与智能处理:图像弯曲矫正技术概述》一文中,我们介绍了文档图像矫正技术的发展沿革与代表性方案。随着文档智能处理的需求逐步升级,文档图像去畸变技术也在不断探索新的可能性。今天,我们将讨论近年来文档图像矫正任务的前沿进展,分享一些我们正在关注的方向,欢迎与我们共同探讨、交流进步。Transformer架构下的文档矫正探索代表性工作DocTr:DocumentImageTransform
- Transformer中的注意力机制:从基础概念到高级变体的全面解析
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注意力机制的基础概念核心组件(Query、Key、Value)的详细解释主要的注意力机制变体:自注意力(Self-Attention)多头注意力(Multi-HeadAttention)掩码注意力(MaskedAttention)注意力评分函数的类型和特点多头注意力的现代变体:MHA(Multi-HeadAttention)MQA(Multi-QueryAttention)GQA(Grouped-
- 5.7 涓� 8.0 瀵圭浉鍚屾枃浠剁殑 LOAD DATA 璇彞缁撴灉涓嶅悓
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5.7涓�8.0瀵圭浉鍚屾枃浠剁殑LOADDATA璇彞缁撴灉涓嶅悓闂鎻忚堪鏌愬鎴风幇鍦烘敮鎸侊紝鐢盡ySQL5.7.21鍗囩骇MySQL8.0.25鍚庯紝閫氳繃LOADDATA瀵煎叆鏂囦欢锛屽綋鍚屼竴浼氳瘽杩炵画瀵煎叆涓嶅悓鐨勭紪鐮侊紙UTF8/GB18030锛夋枃浠舵椂浼氬嚭鐜颁贡鐮併�傛暟鎹簱鐗堟湰鏈崌绾т箣鍓嶏紝鐩稿悓鐨勫鍏ユ搷浣滃湪MySQL5.7.21鏈嚭鐜颁贡鐮併��/
- 深度学习Transformer框架
Clown爱电脑
深度学习transformer人工智能自然语言处理机器学习
Transformer是一种深度学习框架,专门用于处理序列数据。它是2017年由Vaswani等人提出的,在NLP领域取得了很大的成功。Transformer的主要优势在于它可以并行地处理输入序列中的所有元素,并且不依赖于序列长度。它使用了self-attention机制,可以在序列中不同位置的元素之间建立联系。这使得Transformer在许多NLP任务中取得了最先进的性能。此外,Transfo
- Transformer模型全面解析:工作原理、应用与未来展望*
泰山AI
AI大模型应用开发transformer
概述:深入探讨Transformer模型的工作原理,分析其在NLP领域的应用场景,并展望其未来发展趋势。本文为您提供关于Transformer模型的全面指南。正文Transformer模型全面解析:工作原理、应用与未来展望在人工智能的浪潮中,Transformer模型以其强大的性能和广泛的应用场景,成为了自然语言处理(NLP)领域的一颗璀璨明星。本文将对Transformer模型进行深入剖析,从工
- 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