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pythonc/c++人工智能
Matplotlib是用于数据可视化的最流行的Python包之一。它是一个跨平台库,用于根据数组中的数据制作2D图。它提供了一个面向对象的API,有助于使用PythonGUI工具包(如PyQt,WxPythonotTkinter)在应用程序中嵌入绘图。它也可以用于Python和IPythonshell,Jupyter笔记本和Web应用程序服务器。面向读者本教程专为希望获得数据可视化基础知识的学员而
- 芝法酱学习笔记(2.5)——elastic-search 8.x初探(自用)
芝法酱
elasticsearchspringboot
一、elastic-search的下载官网的下载地址在这里。官网文档地址在这里访问路径是doc/search让人惊呆了,新版的elastic-search竟然需要JDK23。ThelocaledatabaseusedbyElasticsearch,usedtomapfromvariousdateformatstotheunderlyingdatestorageformat,dependsonthe
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flashier
ESP32学习笔记ESP32c语言RTOS
摘要(FromAI):这篇博客详细介绍了FreeRTOS中的事件组和任务通知机制,讲解了事件组如何通过位操作实现任务间的同步与通信,以及任务如何通过通知机制进行阻塞解除和数据传递。博客提供了多个代码示例,展示了如何使用事件组和任务通知在多任务环境中实现任务同步,特别适用于任务间的依赖关系和信号传递前言:本文档是本人在依照B站UP:Michael_ee的视频教程进行学习时所做的学习笔记,可能存在疏漏
- 知识图谱语义搜索:构建智能化搜索未来
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能
目录前言1.知识图谱语义搜索的基础概念1.1什么是知识图谱1.2什么是语义搜索1.3知识图谱语义搜索的结合2.知识图谱语义搜索的核心技术2.1自然语言处理技术2.2知识图谱构建与管理2.3图数据库与查询技术3.知识图谱语义搜索的应用场景3.1智能问答系统3.2个性化推荐3.3专业领域信息检索4.知识图谱语义搜索的未来展望4.1技术挑战4.2应用趋势结语前言随着信息技术的飞速发展,数据量呈现爆炸式增
- ASPICE 4.0引领自动驾驶未来:机器学习模型的特点与实践
亚远景aspice
机器学习自动驾驶人工智能
ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业,特别是在汽车软件开发中,针对机器学习(MachineLearning,ML)应用的特定标准和过程。ASPICE(AutomotiveSPICE)是一种基于软件控制的系统开发过程的国际标准,旨在提升软件开发过程的质量、效率和可靠性。ASPICE4.0中的ML模型部分则进一步细化了机器学习在汽车软件开发中的具体要求和流程。以下是对ASPICE4.0-
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月梦工作室
信息安全工程师
信息安全工程师分属“信息系统”专业,位处中级资格,2016年下半年,第一次开考信息安全工程师(中级)考试。目前每年考试一次。已开考六次,2016年11月12日,2017年5月20日,2018年5月26日,2019年5月25日,2020年11月7日,2021年11月6日,2022年11月5日,2023年11月4日为第八次考试。第五次至第八次考试,采用第二版教材。信安精品课|月梦工作室(moondre
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jie_1024
mysql
mysqlMVCCMVVC实现:排他锁+undolog+版本事务链+一致性read-view视图+版本事务链匹配规则一致性非锁定读在InnoDB存储引擎中,多版本控制(multiversioning)openinnewwindow就是对非锁定读的实现。如果读取的行正在执行DELETE或UPDATE操作,这时读取操作不会去等待行上锁的释放。相反地,InnoDB存储引擎会去读取行的一个快照数据,对于这
- 自强学堂mysql_Django ——自强学堂学习笔记
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自强学堂mysql
(一)、启动服务器E:\ScienceSoft\Python\Django\Django_project>pythonmanage.pyrunserver0.0.0.0:8000Performingsystemchecks...Systemcheckidentifiednoissues(0silenced).July22,2017-17:00:33Djangoversion1.11.3,using
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秦淼
数据库javadatabase
简介MVCC(Multi-VersionConcurrencyControl)即多版本并发控制。MVCC的实现原理我们在了解MVCC之前,首先先了解一下几个比较常见的锁。读锁:也叫共享锁、S锁,若事务T对数据对象A加上S锁,则事务T可以读A但不能修改A,其他事务只能再对A加S锁,而不能加X锁,直到T释放A上的S锁。这保证了其他事务可以读A,但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。写锁:又称排他
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幸福诗歌
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init:初始化执行方法setting:配置文件urls:路由刚创建出来的项目分为两级:第一级:项目文件夹manage.py第二级是我们的关键:settings项目的总配置文件urlsurl链接文件wsgi服务器配置文件MVC全名是ModelViewController,是模型(model)-视图(view)-控制器(controller)的缩写,一种软件设计典范,用一种业务逻辑、数据、界面显示分
- Python 毕业设计怎样选题?500 到 Python 毕业设计题目推荐
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Python毕业设计python课程设计开发语言Python毕业设计选题
博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝30W+,Csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌前言文章首发地址地址选择一个合适的Python毕业设计题目,是一个重要的决策,它将影响你未来几个月的工作。以下是一些关于如何选择一个合适的Python毕业设计题目,以及如何避免踩坑的建议:1、自己选题的不要凭空进行想象,一定要做到不
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Django项目搭建流程流程(切记使用中文)安装包安装下载安装包,解压运行pythonsetup.pyinstall命令安装python-mpipinstalldjango新建一个djangoprojectdjango-admin.pystartprojectproject_name特别是在windows上;如果报错,尝试用django-admin代替django-admin.py试试JetBra
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摘要:ChatGPT是一种先进的对话生成技术,具备强大的语义理解和智能回答能力。在旅游和酒店服务领域,ChatGPT可以应用于在线客户咨询、预订管理、旅行建议等方面,为用户提供个性化、高效的服务体验。本文将探讨ChatGPT在旅游和酒店服务中的实践应用,并讨论其优势、挑战和未来发展。引言随着人工智能技术的快速发展,ChatGPT(ChatGenerativePre-trainedTransform
- 构建高效GPU算力平台:挑战、策略与未来展望
Mr' 郑
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引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展,GPU(图形处理器)因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。然而,随着模型规模的增长和技术的进步,构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。当前挑战算力分配与资源优化在多用户共享GPU集群的环境下,合理分配计算资源并确保每个任务能够高效运行是一项挑战。这不仅涉及到硬件资
- 立足西安,昇腾AI为开发者留下了脚印一串
科技前沿资讯
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“人工智能的时代,我能够成为推动世界发展的一支桨吗?”“我爱西安这座城市,而且在学校学习了那么多与IT开发相关的课程,未来我很希望能留在西安发展。”西安电子科技大学计算机学院的几名学生如是对笔者说。每个人在学校里都会有迷茫,不论你所学是什么,只有站在当下,脚踏实地方可仰望苍穹。他们也是如此,面对智能时代的变数,他们渴望去做更多的尝试。4月23日,以“创未来,享非凡”为主题的昇腾AI开发者创享日首站
- 瞄准K12阶段,日本生成式AI会弯道超车吗?
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12月26日,日本正式将生成式AI的教育下沉到K12教育阶段,初等和中等教育阶段。指南全名为《中小学阶段生成式人工智能使用指南》,指南很长,涉及内容大体涵盖了生成式AI的基本理念、学校使用生成式AI的注意事项、教师与学生该如何使用AI等。在当前,人工智能的趋势是不可阻挡的。因此,任何试图抵抗AI发展的行为都会像当年的马拉火车一样,被技术抛在身后。因此,拥抱AI几乎是想要在未来有所突破的必然选择。而
- AI歌手会成为主流吗?
网络安全我来了
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AI歌手会成为主流吗?在如今这个科技迅猛发展的时代,AI歌手渐渐走入我们的视野。或许你会想,AI真的能够唱歌,它的歌声能与真实歌手相媲美吗?让我们一起探索这个引人入胜的主题,看看AI歌手的发展现状、优缺点,以及它在音乐行业的未来前景。1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代,AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据,AI能够学习并模仿特定歌手
- AIGC与劳动力市场:技术进步与就业结构的重塑
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随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,尤其是生成式AI(AIGC),劳动力市场正经历前所未有的变革。从内容创作到自动化生产线,几乎每个行业都在经历一场技术的洗礼。然而,这场革命并不是全然的光明,它带来了深刻的社会变动,也引发了广泛的担忧和不安。我们不得不面对一个核心问题:AIGC将如何影响未来的工作?会让人类的大多数工作消失,还是会创造出全新的职业机会?一、AIGC对现有职业的影响——取代与重塑AI
- 编程全景洞察:从基础架构到前沿创新与行业影响
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人工智能人工智能
编程全景洞察:从基础架构到前沿创新与行业影响由于文章过长,博主写的时候可能会有一些差错以及一些不连贯或者是一些重复,请大家谅解~编程全景洞察:从基础架构到前沿创新与行业影响编程的基础语言与逻辑架构编程范式与设计模式:理念升华与实践指南编程在前沿科技领域的深度融合与突破编程竞赛与荣誉体系:人才摇篮与创新引擎编程教育的普及与多元发展路径编程行业的生态与职业发展全景编程的未来趋势与无限可能编程与数学、物
- 第二课堂笔记——大语言模型
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part1——qwen在这一部分中需要完成初步运行通义千问,流式输出与在网页窗口进行对话。1.环境准备首先配置满足需求的环境。配置环境代码中:!pipinstalltransformers==4.37.0-U用于安装或更新Python的transformers库到特定版本4.37.0。这里的-U参数表示如果已安装transformers库,则将其更新到指定的版本。!pipinstallstr
- 关于我的博客建站经历
忆宸_1
博客前端
我是一名前端开发工程师,从大四的时候开始自学前端,荒废了三年时光,在大四的时候才算真正走进“编程”这扇大门。也是从那个时候开始学着搭建自己的个人博客,用来记录自己的学习笔记,但是却坚持不下来。而且发现一个奇怪的现象,对于搭建站点的过程我很感兴趣,内容输出却坚持不下来,这是我需要反思的地方。我也翻了翻过往的文章,大多都是记录单一知识点,而且内容很少,缺乏自己的思考。现在AI技术已经很成熟了,再记录这
- emgu.cv读取1080p视频
zhangxiaomm
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以前一直是用c++的opencv读取视频,最近的项目改用emgu.cv读取视频,摄像头为顺华利1080p的小探测器。这个小摄像头直接获取帧频是60,最大分辨率是1920*1080遇到的几个问题记录如下:1直接读取默认图像为640*480.读取视频采用cap=newCapture(0);可以读取计算机自带的摄像头,外置的1080p摄像头id号为1,直接采用cap=newCapture(1);读取,读
- [图数据库]HugeGraph 1.5.0 版本发布了
码农丁丁
#图数据库#数据库数据库图数据库HugeGraph
运行环境/版本说明1.5.0版开始,hugegraph相关组件仅支持Java11编译/运行环境PS:未来HugeGraph组件的版本会朝着Java11->Java17->Java21演进hugegraph本版本新增了大量功能并进行了多项优化,尤其是针对自控分布式版本新后端HStore(Raft+RocksDB)的实现支持,欢迎试用反馈APIChangesBREAKINGCHANGE:Support
- RK3588开发笔记-ES8311音频芯片调试记录
flypig哗啦啦
RK3568开发笔记RK3588ES8311audioubuntu
目录前言一、ES8311二、原理图连接三、内核配置四、设备树配置五、设备调试总结前言本篇博客主要记录如何在RK3588平台上调试ES8311音频芯片的过程。这包括硬件连接、内核配置、驱动程序调试和测试步骤。一、ES8311ES8311是一款高性能、低功耗的音频Codec,支持立体声ADC(模数转换ÿ
- 网络安全学习 day1
whoami-4
网络安全web安全学习php
前言计算机病毒种类狠毒蠕虫病毒--->具备蠕虫特性的病毒;1.繁殖性特别强(自我繁殖);2.破坏性木马--->木马屠城故事--->木马本身不具备任何破坏性。用于控制后门的一个程序(后门--->指的是测试人员在目标系统中植入的一种隐藏式访问途径,可以使得在未来未得到授权的情况下重新访问系统)网络安全--->已经不再局限于网络世界,而是提升到了工控安全、网络空间安全。APT攻击--->高级可持续攻击;
- 深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络(前馈神经网络与反馈神经网络)、常见算法概要汇总
好评笔记
深度学习笔记深度学习笔记神经网络人工智能
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播,以及前馈神经网络与反馈神经网络。文章目录前向传播与反向传播前向传播(ForwardPropagation)反向传播(BackPropagation)总结神经网络简介结构类型前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FFNN)特点常见变体反馈神经网络(Feedb
- 深度学习笔记——生成对抗网络GAN
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深度学习笔记深度学习生成对抗网络人工智能神经网络aigcgan机器学习
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型:生成对抗网络GAN。文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4.交替优化5.收敛判别GAN训练过程的挑战四、GAN的常见变体
- 机器学习笔记——Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)迭代路径
好评笔记
机器学习笔记机器学习boosting人工智能深度学习AI算法工程师
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项,防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息,加速收敛一阶导数与二
- 全球人形机器人的创新发展与未来趋势
Gearidea
机器人机器人
随着科技的迅猛进步,人形机器人作为人工智能与机器人技术交汇的产物,正在全球范围内引发广泛关注。人形机器人以其仿人的外观和行为,不仅在工业生产领域展现出巨大的潜力,而且在日常生活中也逐渐发挥着不可忽视的作用。本文将全面剖析全球人形机器人的发展现状,展望未来发展的潜在趋势,并深入探讨其在不同领域中的应用和影响。一、全球人形机器人行业的发展现状全球人形机器人领域经历了从概念提出、原型制作到商业化应用的演
- Linux 操作一:系统调用:文件读写
余额不足12138
linux服务器
Linux操作一:系统调用:文件读写基本概念什么是文件简单的说,文件就是存储在硬件磁盘上的数据集合。文件通过什么来标识系统中在处理的文件(读、写操作)的时候,需要唯一能够识别这个文件,就需要一个针对文件的标识,以便在其它地方能识别出这个文件,于是就产生了文件描述符。文件描述符文件描述符是一些整数,简单的说就是一个文件ID,用于在系统中唯一的标识一个文件。文件描述符的总数也就是系统可以打开文件的最多
- 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