- 求解一次最佳平方逼近多项式
F_D_Z
数理数值分析一次最佳平方逼近多项式
例设f(x)=1+x2f(x)=\sqrt{1+x^2}f(x)=1+x2,求[0,1][0,1][0,1]上的一个一次最佳平方逼近多项式。解:d0=∫011+x2dx=12ln(1+2)+22≈1.147d_0=\int_{0}^{1}\sqrt{1+x^2}dx=\frac{1}{2}\ln(1+\sqrt{2})+\frac{\sqrt{2}}{2}\approx1.147d0=∫011+
- 教书育人杂志教书育人杂志社教书育人编辑部2024年第34期目录
QQ296078736
人工智能
卷首教育没有捷径韩庆文;1教育观察法制化视角下的幼儿园爱国主义教育邓敏;曾彬;4-7教育转型视域下优化师生关系的三个着力点严挺;8-10家庭环境对幼儿性格形成的影响钟兴琴;11-13探索创新中华优秀传统文化融入中职思政教育的创新路径高书文;李金怡;吴金星;14-16新媒体时代高中音乐教育特色发展路径朱静;17-19基于绘本阅读的幼儿阅读习惯培养丁艳娥;20-22本期话题_地域文化与学科教学的融合区
- 施磊老师c++笔记(三)
Zhuai-行淮
施磊老师cppc++笔记
c++模板编程-学习cpp类库的编程基础文章目录c++模板编程-学习cpp类库的编程基础1.函数模板2.理解模板函数3.实现cpp的vector向量容器4.理解容器空间配置器allocator的重要性1.函数模板内容:模板的实例化,模板函数,模板类型参数,模板非类型参数,模板的实参推演,模板的特例化,模板函数模板的特例化非模板函数的重载关系区分函数模板和模板函数的概念!!!模板的意义?对类型也可以
- Tree of Thought Prompting(思维树提示)
大数据追光猿
大模型人工智能大数据深度学习语言模型计算机视觉
TreeofThoughtPrompting(思维树提示)是一种新兴的提示工程技术,旨在通过模拟人类解决问题时的多步推理过程,提升大型语言模型(LLM)在复杂任务中的表现。与传统的线性提示方法不同,思维树提示将问题分解为多个可能的推理路径,并以树状结构探索这些路径,从而找到最优解或生成更高质量的结果。这种方法特别适用于需要多步推理的任务,例如数学问题求解、逻辑推理、规划和创造性写作等场景。它结合了
- 95% 向量资源节省,火山引擎云搜索 RAG 技术体系演进
字节跳动云原生计算
火山引擎搜索引擎算法
采访嘉宾|火山引擎云搜索团队鲁蕴铖、李杰辉、余炜强编辑|TinaInfoQ2023年,大模型惊艳了世界。2024年,RAG技术如日中天。RAG使得大模型能够在不更新模型参数的情况下,获得必要的上下文信息,从而减少大模型的幻觉。随着大型语言模型技术的不断成熟和行业应用的深入,人们对RAG系统的期望已经超越了对其“酷炫”效果的追求。企业和组织开始寻找更可靠、可扩展的RAG解决方案,以满足实际业务需求。
- 单片机—中断系统
落幕
单片机嵌入式硬件
什么是中断系统?为使得CPU具有对外界紧急事件的实时处理能力而设置的,当CPU正在处理某些事的时候,当外界紧急事件请求,CPU会停止当前的事情,先去处理紧急的事件,处理结束后,在返回处理当前事件,这个过程叫做中断,实现这中功能的部件叫做中断系统。什么是中断源?向CPU发出中断请求的请求源就是中断源什么是中断向量表?中断向量是中断服务(处理)程序的入口地址存储中断服务(处理)程序地址的表格中断流程:
- Hyperlane:Rust 生态中的轻量级高性能 HTTP 服务器库,助力现代 Web 开发
LTPP
rusthttp服务器开发语言后端前端面试
Hyperlane:Rust生态中的轻量级高性能HTTP服务器库,助力现代Web开发在Rust生态系统中,Hyperlane是一个备受关注的HTTP服务器库,以其轻量级、高性能和易用性脱颖而出。无论你是想快速构建一个高效的Web服务,还是需要支持实时通信的现代应用,Hyperlane都能成为你的理想选择。它不仅简化了网络服务的开发,还提供了强大的功能支持,如HTTP请求解析、响应构建、TCP通信,
- 游戏成瘾与学习动力激发策略研究——了解“情感解离”“创伤理论”
*TQK*
知也思维认知心理学研究
一、情感解离(EmotionalDissociation)定义:情感解离是一种心理防御机制,指个体在经历无法承受的情绪压力或创伤时,通过切断情感体验与认知、记忆或现实感知的联系来保护自我。它不是简单的“麻木”,而是大脑为应对极端刺激而启动的“紧急逃生通道”。核心特征1、意识分裂现实解离:感到身体或环境“不真实”(如玩游戏时出现“灵魂出窍”般的视角抽离)情感隔离:能描述事件但无法体验对应情绪(如你通
- 使用Pinecone实现自查询检索器的实现步骤
vaidfl
python
##技术背景介绍Pinecone是一款功能强大的向量数据库,适用于处理复杂的检索需求。在本文中,我们将演示如何结合Pinecone向量存储使用SelfQueryRetriever实现自查询功能。为了更方便的了解原理,我们将以电影总结数据集为例进行展示。##核心原理解析自查询检索器(SelfQueryRetriever)的核心思想是通过提供文档的元数据和内容描述,结合语言模型生成查询条件来完成数据检
- 使用 DingoDB 创建自查询检索器的实战演示
fgayif
python
DingoDB深入解析与实战演示DingoDB是一种分布式多模向量数据库,它结合了数据湖和向量数据库的特点,能够存储任何类型和大小的数据(如Key-Value、PDF、音频、视频等)。它具有实时低延迟处理能力,可以快速获取洞察并响应,还能高效进行即时分析和处理多模数据。在本教程中,我们将演示如何使用DingoDB向量存储来创建一个自查询检索器。技术背景介绍DingoDB的设计结合了数据湖的灵活性和
- 使用 DashVector 进行高效的矢量检索和自查询检索器演示
bavDHAUO
python
在当代AI应用中,向量数据的管理和检索是至关重要的部分。DashVector是一个完全托管的向量数据库服务,提供了对高维稠密和稀疏向量的支持,允许实时插入和过滤搜索。这个服务基于DAMOAcademy自研的高效向量引擎Proxima核心构建,具备云原生和横向扩展能力,能够快速适应不同应用需求。在本篇文章中,我们将演示如何使用DashVector和SelfQueryRetriever来高效地进行矢量
- 技术转管理,需要克服的4大硬伤!
项目经理刘湖南
职场和发展
许多技术人员都会主动规划自己的职业发展路径,而晋升管理岗,向项目经理或者产品经理转型,是大多数技术人才的选择。然而,技术思维和管理思维存在较大的差异。从技术转管理,有四大难点。一、角色转换难技术人员作为执行层,专注的是技术实现与细节把控,只要专心做好自己份内的事即可。比如,开发工程师要保证代码质量,运维工程师负责系统稳定性。而项目经理或者产品经理作为组织者,需要建立全局视角和系统思维,带领团队成员
- matlab数据处理:创建网络数据
见你背影
matlab
%创建网格数据[X,Y]=meshgrid(x_data,y_data);如x_data=[1234]X=1234123412341234XY_data=[X(:),Y(:)];%将X和Y合并成一个向量X(:)表示将矩阵排成一列XY_data=1111222233334444
- 【财经信息差】2024年12月27日最新财经资讯一览 每日财经热点一网打尽
代码简单说
AI观财经:财经信息差AI观财经财经信息差今日财经资讯财经热点今日资讯
大家好,欢迎来到财经信息差!每天,我们将带你直击全球财经动态,精选最新的市场变化、政策动向与产业趋势,让你在最短的时间内,轻松掌握最关键的财经资讯。随着人工智能技术的迅猛发展,我们将用AI的视角为你解析财经热点、企业动向及全球经济变化,让复杂的信息变得简单易懂,帮助你做出更明智的投资决策。财经领域股票市场美股三大指数集体低开,大型科技股多数下跌,纳斯达克金龙指数跌1.07%。小鹏汽车跌3.32%,
- 人工智能之数学基础:基变换和坐标变换的区别
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能机器学习算法基变换坐标变换线性变换
本文重点基变换和坐标变换是线性代数中的两个重要概念,它们描述了向量在不同基底或坐标系下的表示和转换关系。矩阵矩阵不仅可以作为线性变换的描述,而且可以作为一组基地描述。而作为变换的矩阵,不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去,而且也能够把线性空间中的一个坐标系(基)表换到另一个坐标系(基)去,这就是基变换和坐标变换。定义与本质基变换:定义:基变换是指向量在不同基底下表示的关系的数学描述。它涉
- 【机器学习】主成分分析法(PCA)
若兰幽竹
机器学习机器学习信息可视化人工智能
【机器学习】主成分分析法(PCA)一、摘要二、主成分分析的基本概念三、主成分分析的数学模型五、主成分分析法目标函数公式推导(`梯度上升法`求解目标函数)六、梯度上升法求解目标函数第一个主成分七、求解前n个主成分及PCA在数据预处理中的处理步骤(后续实现)一、摘要本文主要讲述了主成分分析法(PCA)的原理和应用。PCA通过选择最重要的特征,将高维数据映射到低维空间,同时保持数据间的关系,实现降维和去
- 【优化选址】基于多目标遗传NSGAII、多目标免疫遗传算法求解考虑成本、救援时间和可靠性的海上救援选址多目标优化问题研究(Matlab代码实现)
荔枝科研社
matlab数据结构算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述基于多目标遗传NSGAII、多目标免疫遗传算法求解考虑成本、救援时间和可靠性的海上救援选址多目标优化问题研究一、引言二、海上救援选址多目标优化问题分析(一)成本因素(二)救援时间因素(三)可靠性因素三、多目标遗传NSGAII算法(一)算法原理(二)在
- Dify知识库构建流程及示例
cqbelt
ai笔记AI应用
总体流程1.数据预处理清洗:去除噪声、特殊字符、标准化格式。分词/标记化:拆分文本为单词或子词单元(如使用Tokenizer)。元数据关联:附加来源、时间戳等信息,支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块:按字符或Token数切分,简单高效。语义分块:基于句子边界或主题分割(如NLP模型识别段落主旨)。重叠策略:相邻块间部分重叠,避免上下文断裂。3.向量化(Embedding)嵌入模型:调用预训练
- MNIST数据集&手写数字识别
Zoro|
kerastensorflow人工智能机器学习
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发并发布。它提供了一种基于数据流图的编程模型,用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心概念是张量(Tensor)和流图(Graph)。张量是TensorFlow中的基本数据单位,可以理解为多维数组,可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数组。流图是由一系列操作(Operation)和张量组成的。操作定义了计算和转换张量的方式。
- 2025年三个月自学手册 网络安全(黑客技术)
网安kk
web安全安全网络网络安全人工智能
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习导航
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。适用场景:广泛应用于图像处理相关的
- 数据结构:数组和链表
OutlierLi
数据结构代码随想录数据结构链表
数据结构:数组和链表数组数组基础数组是一种数据结构,它在计算机内存中占据一段连续的空间,并由一系列元素组成,这些元素的类型相同。在数组中,每个元素都可以通过数组索引(通常是整数)快速访问,索引通常从0开始。数组的特点是其大小(即可以容纳的元素数量)在被创建时就已经确定,并且在整个使用周期内保持固定。vector向量array数组和vector数组的区别:固定大小vs动态大小:std::array是
- 使用 DeepSeek-R1 为 RAG 运行本地 Gradio 应用程序
呱牛 do IT
人工智能deepseek
让我们使用Gradio构建一个简单的演示应用程序,以使用DeepSeek-R1查询和分析文档。第1步:先决条件在深入研究实现之前,我们确保已安装以下工具和库:Python3.8+Python3.8+版Langchain:用于构建由大型语言模型()LLMs提供支持的应用程序的框架,支持轻松检索、推理和工具集成Chromadb:一个高性能的向量数据库,专为高效的相似性搜索和嵌入存储而设计。Gradio
- 自动驾驶---打造自动驾驶系统之导航模块开发(三)
智能汽车人
从零打造自动驾驶算法仿真系统自动驾驶人工智能机器学习
各位读者朋友,大家好。本次打造的自动驾驶系统仿真系统,涉及感知,预测,规控等多个模块(以规控算法为主,包括Polynomial预测,MCTS决策算法,通行走廊Corridor构建,QP/CILQR轨迹生成求解器,LQR+PID的控制器等),同时也支持其它相关规控算法的扩展(部署&开发自身感兴趣的算法),非常便捷。笔者在该系列中开发的规控算法主要依据专栏《自动驾驶Planning决策规划》中的章节逐
- 从 0 到 1 掌握鸿蒙 AudioRenderer 音频渲染:我的自学笔记与踩坑实录(API 14)
李游Leo
harmonyos-nextharmonyos鸿蒙音视频笔记
最近我在研究HarmonyOS音频开发。在音视频领域,鸿蒙的AudioKit框架提供了AVPlayer和AudioRenderer两种方案。AVPlayer适合快速实现播放功能,而AudioRenderer允许更底层的音频处理,适合定制化需求。本文将以一个开发者的自学视角,详细记录使用AudioRenderer开发音频播放功能的完整过程,包含代码实现、状态管理、最佳实践及踩坑总结。一、环境准备与核
- 蓝桥杯Python赛道备赛——Day6:算术(二)(数学问题)
SKY YEAM
蓝桥杯备赛蓝桥杯python职场和发展
本期博客是蓝桥杯备赛中算术(数学问题)的第二期,包括:快速幂算法、逆元(模意义下的倒数)、组合数计算和排列数计算。每一种数学问题都在给出定义的同时,给出了其求解方法的示例代码,以供低年级师弟师妹们学习和练习。前序知识:(1)Python基础语法算术(二)(数学问题)一、快速幂算法二、逆元(模意义下的倒数)三、组合数计算四、排列数计算一、快速幂算法1.定义:快速计算大指数幂的算法。2.算法原理:二进
- 蓝桥杯Python赛道备赛——Day7:动态规划(基础)
SKY YEAM
蓝桥杯备赛蓝桥杯python动态规划
本博客就蓝桥杯中所涉及的动态规划基础问题进行讲解,包括:递推、记忆化搜索、最长公共子序列(LCS)和最长上升子序列(LIS)。每一种动态规划问题都在给出定义的同时,给出了其求解方法的示例代码,以供低年级师弟师妹们学习和练习。前序知识:(1)Python基础语法动态规划(基础)一、递推(迭代法)二、记忆化搜索(递归+缓存)三、最长公共子序列(LCS)四、最长上升子序列(LIS)一、递推(迭代法)定义
- 机器学习之向量化
珠峰日记
AI理论与实践机器学习人工智能
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
- ### 深入解析:如何构建三角形并求解自顶向下的最小路径和 的基础—(构建三角形)
小学仔
leetcode动态规划java算法
####一、问题分析给定一个三角形`triangle`,要求找出自顶向下的最小路径和。每次移动只能到下一行相邻的节点(当前下标`i`或`i+1`)。例如,三角形如下时:```2346574183```####二、代码框架搭建#####1.输入处理与三角形构建```javaScannersc=newScanner(System.in);List>triangle=newArrayListrow=ne
- 蓝桥杯Python赛道备赛——Day8:动态规划(基础)案例分析
SKY YEAM
蓝桥杯备赛蓝桥杯python动态规划
本博客就上一期中讨论的蓝桥杯动态规划基础问题(包括:递推、记忆化搜索、最长公共子序列和最长上升子序列),给出了六个常见的案例问题。每一个问题都给出了其求解方法的示例代码,以供低年级师弟师妹们学习和练习。如有不懂,欢迎在评论区提问。前序知识:(1)Python基础语法(2)Day1:基础算法(3)Day7:动态规划(基础)动态规划(基础)案例分析一、递推应用:爬楼梯问题二、递推应用:零钱兑换三、记忆
- html
周华华
html
js
1,数组的排列
var arr=[1,4,234,43,52,];
for(var x=0;x<arr.length;x++){
for(var y=x-1;y<arr.length;y++){
if(arr[x]<arr[y]){
&
- 【Struts2 四】Struts2拦截器
bit1129
struts2拦截器
Struts2框架是基于拦截器实现的,可以对某个Action进行拦截,然后某些逻辑处理,拦截器相当于AOP里面的环绕通知,即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上,即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置,Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器,最常见的是,请求参数自动绑定到Action对应的字段上。
Struts2中自定义拦截器的步骤是:
- make:cc 命令未找到解决方法
daizj
linux命令未知make cc
安装rz sz程序时,报下面错误:
[root@slave2 src]# make posix
cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz
make: cc:命令未找到
make: *** [posix] 错误 127
系统:centos 6.6
环境:虚拟机
错误原因:系统未安装gcc,这个是由于在安
- Oracle之Job应用
周凡杨
oracle job
最近写服务,服务上线后,需要写一个定时执行的SQL脚本,清理并更新数据库表里的数据,应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。
一:查看相关job信息
1、相关视图
dba_jobs
all_jobs
user_jobs
dba_jobs_running 包含正在运行
- 多线程机制
朱辉辉33
多线程
转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx
程序、进程和线程:
程序是一段静态的代码,它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程,它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程,这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位,一个进程执行过程中可以产生多个线程,每个线程有自身的
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
老A不折腾
web报表finereportjava报表报表工具
FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、address pool is full:
含义:地址池满,连接数超过并发数上
- mysql rpm安装后没有my.cnf
林鹤霄
没有my.cnf
Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的,
至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用,在这儿有两个说法,
第一种说法,my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件,可以没有它,这时MySQL会用内置的默认参数启动,
第二种说法,MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件,这种说法仅限于r
- Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题
aigo
root
原文:http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/
Step 4: Run ADB command from your PC
On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
- javascript 中var提升的典型实例
alxw4616
JavaScript
// 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧
myname = 'global';
var fn = function () {
console.log(myname); // undefined
var myname = 'local';
console.log(myname); // local
};
fn()
// 上述代码实际上等同于以下代码
m
- 定时器和获取时间的使用
百合不是茶
时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多
Timer();定时器
TImerTask();Timer的子类 由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。
定时器类Timer在java.util包中。使用时,先实例化,然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法,设定
- JDK1.5 Queue
bijian1013
javathreadjava多线程Queue
JDK1.5 Queue
LinkedList:
LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表,而其中至少一个线程从结构上修改了该列表,则它必须 保持外部同步。(结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作;仅设置元素的值不是结构修改。)这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedList 方
- http认证原理和https
bijian1013
httphttps
一.基础介绍
在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。
Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。
http和https使用的是完全不同的连接方式,用的端口也不一样,前者是80,后
- 【Java范型五】范型继承
bit1129
java
定义如下一个抽象的范型类,其中定义了两个范型参数,T1,T2
package com.tom.lang.generics;
public abstract class SuperGenerics<T1, T2> {
private T1 t1;
private T2 t2;
public abstract void doIt(T
- 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive)
bit1129
Directive
1. worker_processes 8;
表示Nginx将启动8个工作者进程,通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行
nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
- lua 遍历Header头部
ronin47
lua header 遍历
local headers = ngx.req.get_headers()
ngx.say("headers begin", "<br/>")
ngx.say("Host : ", he
- java-32.通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MinSumASumB {
/**
* Q32.有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整数,无序.
*
* 要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
* 例如:
* int[] a = {100,99,98,1,2,3
- redis
开窍的石头
redis
在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared
把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码
打开redis客户端输入config get requirepass
返回
redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "require
- [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗?
comsci
java语言
无论是opengl还是cuda,都是建立在C语言体系架构基础上的,在未来,图像图形处理业务快速发展,相关领域市场不断扩大的情况下,我们JAVA语言系统怎么从这么庞大,且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕,是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情
- 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办
cuiyadll
ubuntu
这个情况,一般属于显卡驱动问题。
可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。
按键盘三个键:CTRL + ALT + F1
进入终端,输入用户名和密码登录终端:
安装amd的显卡驱动
sudo
apt-get
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fglrx
安装nvidia显卡驱动
sudo
ap
- SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
darrenzhu
加密ssl证书密钥签名
SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html
SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥,握手协议本身是基于非对称加密机制的,之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
- Ubuntu设置ip的步骤
dcj3sjt126com
ubuntu
在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server,但回家只能在XP上VM一个,装的时候网卡是DHCP的,用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。
转载不是错:
Ubuntu命令行修改网络配置方法
/etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0,让网卡开机自动挂载.
1. 以D
- php包管理工具推荐
dcj3sjt126com
PHPComposer
http://www.phpcomposer.com/
Composer是 PHP 用来管理依赖(dependency)关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库(libraries),Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。
中文文档
入门指南
下载
安装包列表
Composer 中国镜像
- Gson使用四(TypeAdapter)
eksliang
jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述
Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例
例如我们通常去注册时(那些外国网站),会让我们输入firstName,lastName,但是转到我们都
- JQM控件之Navbar和Tabs
gundumw100
htmlxmlcss
在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。
只需要将data-role="navbar"赋给div即可:
<div data-role="navbar">
<ul>
<li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
- 利用归并排序算法对大文件进行排序
iwindyforest
java归并排序大文件分治法Merge sort
归并排序算法介绍,请参照Wikipeida
zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F
基本思想:
大文件分割成行数相等的两个子文件,递归(归并排序)两个子文件,直到递归到分割成的子文件低于限制行数
低于限制行数的子文件直接排序
两个排序好的子文件归并到父文件
直到最后所有排序好的父文件归并到输入
- iOS UIWebView URL拦截
啸笑天
UIWebView
本文译者:candeladiao,原文:URL filtering for UIWebView on the iPhone说明:译者在做app开发时,因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢,所以想把javascript文件打包在app里,当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取,但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法,第一次翻译,难免有
- 索引的碎片整理SQL语句
macroli
sql
SET NOCOUNT ON
DECLARE @tablename VARCHAR (128)
DECLARE @execstr VARCHAR (255)
DECLARE @objectid INT
DECLARE @indexid INT
DECLARE @frag DECIMAL
DECLARE @maxfrag DECIMAL
--设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
- Angularjs同步操作http请求with $promise
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
// Define a factory
app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) {
var deferred = $q.defer();
AccountService.getProfile().then(function(res) {
- hibernate联合查询问题
sxj19881213
sqlHibernateHQL联合查询
最近在用hibernate做项目,遇到了联合查询的问题,以及联合查询中的N+1问题。
针对无外键关联的联合查询,我做了HQL和SQL的实验,希望能帮助到大家。(我使用的版本是hibernate3.3.2)
1 几个常识:
(1)hql中的几种join查询,只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。
(2)hql的默认查询策略,在进行联合查询时,会产
- struts2.xml
wuai
struts
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache