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AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶AIGCpromptai
AIGC领域Prompt工程:原理、方法与行业应用关键词:Prompt工程、大语言模型(LLM)、提示设计、少样本学习、AIGC应用、思维链(CoT)、提示优化摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,大语言模型(如GPT-4、LLaMA、通义千问)的性能已达到前所未有的高度。然而,模型的强大能力能否被充分释放,很大程度上依赖于"提示(Prompt)"的设计质量。本文系统解析Prom
- YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-block.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
block.pyultralytics\nn\modules\block.py目录block.py1.所需的库和模块2.classDFL(nn.Module):3.classProto(nn.Module):4.classHGStem(nn.Module):5.classHGBlock(nn.Module):6.classSPP(nn.Module):7.classSPPF(nn.Module):
- 阅读笔记(2) 单层网络:回归
a2507283885
笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
- 蔡高厅老师 - 高等数学-阅读笔记 - 01 - 前言、函数【视频第01、02、03、】
Franklin
数学线性代数
高等数学前言;196学时,每周6课主要内容:上册一元、多元函数数,微分学、积分学、矢量代数、空间解析几何无穷级数、微分方程,多元函数微分学和积分学目的:高等数学3基:1高等数学的基本知识2高度数学的基本理论3高等数学的基本计算方法提高数学素养培养:抽象思维、逻辑推理、辩证的思想方法、空间想象能力、分析问题、解决问题的能力为进一步学习打下必要的学习基础和初等数学不同,研究的不是常量而是变量,变量和变
- LnagChain思维链提示技术解析:原理、架构与源码实现(13)
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LangChain框架入门架构人工智能langchain
LANGCHAIN思维链提示技术解析:原理、架构与源码实现一、LangChain思维链提示概述1.1思维链提示的基本概念思维链提示(ChainofThought,CoT)是一种通过引导大型语言模型(LLM)生成中间推理步骤来提高复杂问题解决能力的技术。与传统的直接提问相比,思维链提示要求模型在给出最终答案之前,先展示其思考过程。这种方法最早由Wei等人在2022年的论文中提出,实验表明,思维链提示
- 【论文阅读笔记】《CodeS: Towards Building Open-source Language Models for Text-to-SQL 》
柠石榴
text2sql论文论文阅读笔记语言模型
文章目录一、论文基本信息1.文章标题2.所属刊物/会议3.发表年份4.作者列表5.发表单位二、摘要三、解决问题四、创新点五、自己的见解和感想六、研究背景七、研究方法模型实验数据评估指标八、总结九、相关重要文献一、论文基本信息1.文章标题CodeS:TowardsBuildingOpen-sourceLanguageModelsforText-to-SQL2.所属刊物/会议未明确标注(会议缩写为“C
- 训练成本降低2000倍: 直接将推理能力注入LLM
大模型最新论文
深度学习人工智能语言模型自然语言处理llama
论文标题Resa:TransparentReasoningModelsviaSAEs论文地址https://arxiv.org/pdf/2506.09967代码地址https://github.com/shangshang-wang/Resa作者背景南加州大学动机激发大模型的推理能力通常需要繁重的后训练工作(带CoT的RL或SFT),这一过程不仅需要昂贵的数据与计算资源,还缺乏可解释性(并不清楚模
- Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation(KGCL)阅读笔记
forever0827
知识图谱笔记人工智能推荐算法
现有知识图谱(KG)的稀疏性和噪声使得项目-实体依赖关系偏离了反映其真实特征,从而显着放大了噪声效应,阻碍了用户偏好的准确表示。为了填补这一研究空白,作者设计了一个通用的知识图对比学习框架(KGCL),该框架可以减轻知识图增强推荐系统的信息噪声。论文链接:https://doi.org/10.1145/3477495.3532009代码链接:https://github.com/yuh-yang/
- 《深入理解Apache Dubbo与实战》第三章的阅读笔记
我在阳澄湖畔吃炸鸡
后端JAVADubbojava
文章目录前言一、注册中心概述1.简介2.工作流程二、Zookeeper注册1.原理2.发布/订阅三、Redis的注册四、缓存五、设计模式前言本文是《深入理解ApacheDubbo与实战》第三章的阅读笔记。第三章的主要内容是讲注册中心,书中主要围绕:1.注册中心的工作流程2.注册中心的数据结构3.订阅发布的实现4.缓存机制5.重试机制6.设计模式这几个部分讲解一、注册中心概述1.简介Dubbo通过注
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p175-p181
算法
《算法导论(第4版)》学习第31天,p175-p181总结,总计7页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.amortize(1)amortize:a-("to")+mortus("dead")vt.amortizeoriginallymeans"tokilloff",overtime,itevolvestomean"topayoffgraduallybyperiodicpaymentsof
- 【论文阅读笔记】HaDes幻觉检测benchmark
zsq
论文分享论文阅读笔记NLP大语言模型幻觉
0论文信息题目:AToken-levelReference-freeHallucinationDetectionBenchmarkforFree-formTextGeneration作者:TianyuLiu,YizheZhang,ChrisBrockett,YiMao,ZhifangSui,WeizhuChen,BillDolan会议:ACL,2022链接:https://arxiv.org/ab
- 中科院团队让AI读懂分子图像:就像教机器人识别化学“文字“一样简单
至顶科技
人工智能机器人
这项由上海人工智能实验室联合华东师范大学、北京大学等多所知名院校的研究团队发表于2025年6月的最新研究,完整论文题为《GTR-CoT:GraphTraversalasVisualChainofThoughtforMolecularStructureRecognition》,发表在arXiv平台(论文编号:2506.07553v1),有兴趣深入了解的读者可以通过该编号在arXiv网站上访问完整论文
- AI大模型技术进阶学习——提示词(Prompt)、知识库、思维链(CoT)和Agent(代理)
AI小白熊
人工智能学习promptllama大模型深度学习程序员
“大模型的推理能力配合外部工具才能真正发挥大模型的作用”在学习和使用大模型的过程中,我们会发现大模型只能用来进行一下简单的问答;一旦涉及到复杂的问题,大模型就无能为力了。其原因就在于我们并不会使用大模型,或者说不知道怎么发挥大模型的强大能力。虽然很多人使用别人开发好的AI工具去生成一些文本,图像等内容进行创作;或者通过外挂知识库的方式来增强大模型的能力范围,但离真正发挥大模型的能力还差好远。
- 【AI论文】超越80/20规则:高熵少数令牌驱动LLM推理的有效强化学习
东临碣石82
人工智能
摘要:具有可验证奖励的强化学习(RLVR)已经成为一种增强大型语言模型(LLM)推理能力的强大方法,但其机制尚未得到很好的理解。在这项工作中,我们通过标记熵模式的新视角对RLVR进行了开创性的探索,全面分析了不同标记如何影响推理性能。通过检查思想链(CoT)推理中的标记熵模式,我们观察到只有一小部分标记表现出高熵,这些标记充当关键分叉,引导模型朝向不同的推理路径。此外,研究RLVR训练过程中熵模式
- 论文阅读笔记—— Multi-attentional Deepfake Detection
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论文阅读笔记DeepFake论文阅读笔记
文章目录Multi-attentionalDeepfakeDetection背景创新贡献方法注意图正则化的区域独立性损失注意力引导的数据增强实验Multi-attentionalDeepfakeDetection来源:CVPR2021作者:HanqingZhao1WenboZhou1,†DongdongChen2TianyiWei1WeimingZhang1,†NenghaiYu1单位:Unive
- [论文阅读笔记] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
Heartache Doctor
笔记论文阅读笔记
Abstract将LLM带来的语言zero-shot能力扩展到图像领域,让图像pretrain不再局限于由数据集定义的类别,从而大幅度提升在downstream任务zero-shot的精度。文章提供了从零预训练的CLIP模型,用以训练的大数据集,以及基于对比学习的对齐方案。IntroductionNLP领域下,使用大量数据pretrain>使用高质量标注数据集。→\rightarrow→CV是否也
- GLIDE论文阅读笔记与DDPM(Diffusion model)的原理推导
大写-凌祁
论文阅读笔记人工智能深度学习python机器学习计算机视觉
Abstract扩散模型(Diffusionmodel)最近被证明可以生成高质量的合成图像,尤其是当它们与某种引导技术结合使用时,可以在生成结果的多样性与保真度之间进行权衡。本文探讨了在文本条件图像生成任务中使用扩散模型,并比较了两种不同的引导策略:CLIP引导和无分类器引导。我们发现,人类评估者更倾向于使用无分类器引导方法,无论是在照片真实感还是与文本描述的匹配度方面,该方法通常都能生成具有高度
- Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(四)-检索增强生成(RAG)策略下的Prompt
fanstuck
一文速学-人工智能项目实战prompt人工智能机器学习LLMAIGC
前言此篇文章已经是本系列的第四篇文章,意味着我们已经进入了Prompt工程的深水区,掌握的知识和技术都在不断提高,对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整。较为主流的LLM模型框架设计可以基于链式思考(CoT)、思维树(ToT)和检索增强生成(RAG)。其中RAG框架可以算得上是AI平台研发的老生常谈之一了,因为无论是个人还是企业,都想要培养出一
- ResNet改进(48):融合CoTAttention的ResNet模型
点我头像干啥
ResNet改进【有效涨点!】人工智能神经网络深度学习cnn
1.创新点介绍今天我将带大家深入分析一个结合了ContextualTransformer(CoT)注意力机制的自定义ResNet模型实现。这个模型在标准ResNet34的基础上进行了创新性改进,通过引入注意力机制来增强特征提取能力。模型架构概述这个自定义模型主要包含以下几个核心组件:基础ResNet34骨架两个CoTAttention注意力模块自定义的初始卷积层分类头部让我们逐部分深入解析。1.C
- 论文阅读笔记——FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING
寻丶幽风
Background论文阅读笔记流匹配扩散模型人工智能
FlowMatching论文扩散模型:根据中心极限定理,对原始图像不断加高斯噪声,最终将原始信号破坏为近似的标准正态分布。这其中每一步都构造为条件高斯分布,形成离散的马尔科夫链。再通过逐步去噪得到原始图像。Flowmatching采取直接将已知分布(如白噪声)转换为真实数据分布来生成数据,并且Flow是基于NormalizingFlow,故而是可微双射。生成过程中变化的概率密度构成一个集合,称为概
- 17、Swift框架微调实战(2)-QWQ-32B LORA微调cot数据集
Andy_shenzl
大模型学习SwiftQWQ微调LORA
1、QWQ-32B介绍1.1基本介绍QwQ是Qwen系列的大模型之一,专注于推理能力(reasoning)。相比于传统的指令微调(instruction-tuned)模型,QwQ具备思考与推理(thinkingandreasoning)的能力,因此在各种下游任务(特别是复杂问题)上,能实现显著的性能提升。QwQ-32B是该系列的中等规模推理模型,其性能可媲美当前最先进的推理模型,如DeepSeek
- ChainLM: Empowering Large Language Models with Improved Chain-of-Thought Prompting
UnknownBody
LLMDailyLLMCOTLLMPrompt语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《ChainLM:EmpoweringLargeLanguageModelswithImprovedChain-of-ThoughtPrompting》的翻译。ChainLM:用改进的思想链提示为大型语言模型赋能摘要1引言2实证分析3CoT改进4实验5相关工作6结论摘要思维链提示可以增强大型语言模型的推理能力,成为解决复杂推理任务的主要方法。现有的CoT合成方法通常侧重于
- idea两个好用的插件-Code Reading Note与RestfulTool
软件老王
intellij-ideajavaintellijidea
1、问题描述介绍两个idea插件,感觉很好用,记录下。2、问题描述解决2.1CodeReadingNote插件——代码阅读笔记这个插件的原始功能是:对指定代码记录阅读笔记,然后增加到指定代码点,纳尼?看个代码还要把读书笔记写到代码中啊?个人认为有点小鸡肋。。2.1.1需求点(1)idea快捷键有些记不住,比如:Ctrl+Alt+T,使用(if…else,try…catch,for,synchron
- 论文阅读笔记——Step1X-Edit: A Practical Framework for General Image Editing
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记理解生成模型多模态人工智能
Step1X-Edit论文当前图像编辑数据集规模小,质量差,由此构建了如下数据构造管线。高质量三元组数据(源图像、编辑指令、目标图像)。主体添加与移除:使用Florence-2对专有数据集标注,然后使用SAM2进行分割,再使用ObjectRemovalAlpha进行修复。编辑指令结合Step-1o和GPT-4o生成,然后人工审查有效性。主体替换与背景更改:使用Florence-2对专有数据集标注,
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p162-p163
算法
《算法导论(第4版)》学习第28天,p162-p163总结,总计2页。一、技术总结1.heapsort(1)(binary)heap(堆/二叉堆)(2)completebinarytree(完全二叉树)(3)max-heap(最大堆)定义:A[PARENT(i)]≥A[i]。看了很多定义,不得不说还是这个定义最简洁,准确。(4)min-heap(最小堆)定义:A[PARENT(i)]≤A[i]。2
- 论文阅读笔记——Nexus-Gen: A Unified Model for Image Understanding, Generation, and Editing
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记多模态理解生成自回归扩散模型
Nexus-Gen论文Nexus-Gen采用预测图像嵌入作为中间条件,链接自回归模型和扩散模型,通过预填充自回归避免嵌入误差传播,突破传统外界LLM因条件压缩导致信息丢失,提高理解生成模型在理解任务和生成任务上的性能表现。传统的图像生成任务往往局限于Text-to-Image场景,模型侧重于图像质量或局部内容填充。而Nexus-Gen的架构设计突破了这一范式,不仅具备高质量图像生成能力,还可以执行
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p134-p155
算法
《算法导论(第4版)》学习第26天,p134-p155总结,总计22页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.paradox(1)paradox:para-("contraryto")+doxa("opinion")c/u.asituationthatcontainstwooppositefacts(悖论)。(2)示例"Thisstatementisfalse."isaparadox——If
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p127-p133
codists
读书笔记算法
《算法导论(第4版)》学习第24天,p127-p133总结,总计7页。一、技术总结1.probabilisticanalysis(概率分析)(1)定义Probabilisticanalysisistheuseofprobabilityintheanalysisofproblems.2.randomizedalgorithm(1)定义Moregenerally,wecallanalgorithmra
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p1178-p1212
算法
《算法导论(第4版)》学习第25天,p1178-p1212总结,总计35页。一、技术总结1.AppendixC:CountingandProbability附录C介绍了计数理论(如:和规则,积规则,串,排列,组合,二项式系数,二项式界等),概率理论(如:样本空间,事件,概率论公理,离散概率分布,连续均匀概率分布,贝叶斯定理等),几何分布与二项分布,二项分布的尾部探究。第5章会时不时的涉及这些内容,
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p115-p126
算法
《算法导论(第4版)》学习第23天,p101-p114总结,总计14页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.vagary(1)vagary:vagus("roving,wandering(闲逛)")c.originally,vagarymeansphysicalwandering,overtime,itevolvestodescribeunpredictablechanges(变幻莫测)。
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&