- halcon手眼标定例程详解_七、机器人运动控制算法——标定
戴亦舒
halcon手眼标定例程详解
在工程中,标定实验是经常要做的,有一些小伙伴可能不太清楚标定是什么,所以我就拿机器人来举例说明一下。前几章的主要任务是建立模型,那我们为什么要建立(数学)模型呢?(数学)模型又是什么呢?(数学)模型是对现实世界中各种物体、运动、或者工作过程的一种抽象,即用数学语言描述我们存在的世界。我们了解自然的目的是让自然界更友好地对待我们人类,让我们人类生存在这个地球上更容易一些。既然要改造自然,那前提是了解
- 第十五个问题-什么是CoT?
释迦呼呼
AI一千问算法人工智能语言模型机器学习深度学习
Chain-of-Thought(CoT)思维链技术详解一、核心概念Chain-of-Thought(思维链)是一种通过引导大语言模型展示逐步推理过程来提升复杂问题解决能力的技术。其核心思想是模仿人类解决复杂问题时的分步思考模式,通过显式的中间推理步骤,帮助模型更准确地推导出最终答案。二、技术原理显式推理路径要求模型将解题过程分解为多个可解释的中间步骤示例:复制问题:小明有5个苹果,吃掉2个后又买
- 机器视觉线阵相机分时频闪选型/机器视觉线阵相机分时频闪选型
视觉人机器视觉
杂说数码相机计算机视觉人工智能
在机器视觉系统中,线阵相机的分时频闪技术通过单次扫描切换不同光源或亮度,实现在一幅图像中捕捉多角度光照效果,从而提升缺陷检测效率并降低成本。以下是分时频闪线阵相机的选型要点及关键考量因素:一、分时频闪技术的核心需求多光源同步控制分时频闪需相机支持多路光源独立控制,每行图像采集时切换光源类型(如明场、暗场、侧光等)或亮度。例如:苏州大视通智能科技CL-L8KM-R1-100KT相机提供8路光源控制信
- 中科院C语言应聘机试编程题6,中科院计算所保研笔试+机试+面试经验分享
力气气
中科院C语言应聘机试编程题6
计算所JDL(先进人机交互)实验室9月10号开始联系计算所导师,12号收到导师的回复,大致意思是老师让我提供三位本校推荐老师的联系方式,又问了是否有读博的打算,让我准备到计算所JDL面试,16号收到了他们的正式通知。老实说我这次的复试基本属于裸面,时间很仓促,后来才知道很多同学在暑假之前就开始联系导师了,提前见了导师,咨询清楚了复试内容,暑假有针对性性地复习了一遍。这样的话录取的可能性就很大了,所
- 每日一题之屏蔽信号
Ace'
算法c++
问题描述在与三体文明的对抗中,人类联邦探测到了两个重要的信号源,分别用非负整数aa和bb来表示。为了抵御三体舰队的入侵,科学家们制定出一项关键策略——屏蔽信号,目标是要让aa、bb这两个信号源其中之一的数值归零。在实施屏蔽操作时,有着一套既定规则:每次操作,科学家们需要先对比两个信号源的数值大小,然后用较大的那个数减去较小的数,得出差值之后,再把原本较大的那个数替换成这个差值。就这样反复操作,一轮
- 【数据库】隔离级别 MVCC 乐观锁悲观锁
快乐小羊没烦恼
数据库计算机基础数据库databaseMVCC
文章目录一、脏读、不可重复读、幻读1、脏读2、不可重复读3、幻读二、数据库隔离级别1、读未提交2、读已提交3、可重复读4、可串行化三、MVCC快照读和当前读快照读例子当前读例子当前读,快照读和MVCC的关系四、MVCC实现原理(重要)实现要素1——三个隐式字段(1)DB_TRX_ID(2)DB_ROLL_PTR(3)DB_ROW_ID实现要素2——Undo回滚日志实现要素3——ReadView读视
- MySQL中的锁与MVCC
秋意钟
mysql数据库
目录锁共享锁(SharedLocks)排他锁(ExclusiveLocks)意向锁(IntentionLocks)记录锁(RecordLocks)临键锁(Next-KeyLocks)MVCC机制MVCC的核心概念MVCC在InnoDB中的实现MVCC的工作原理MVCC的优势与局限隔离机制读未提交(ReadUncommitted)读已提交(ReadCommitted)可重复读(RepeatedRea
- 丹尼尔·卡尼曼《噪声》——读书笔记
阅读读书笔记思维
好久没有写博客了,趁着出差有时间,读完了《噪声》这本买了很久的书,整体感觉还是有一些认知层面的迭代的,也整理下书中的一些内容,让自己能够沉下心来把思维和逻辑整理清楚,也能给大家做个分享。书籍介绍这本书是已故诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的新书,之前就是在这位作者去世的时候买回来学习的。本书主要讲的是人类在判断过程中的一个常见“噪声”问题,由于人或者时间原因导致决策的随机性偏差。这本书通过对人类决
- 揭开人工智能中 Tokens 的神秘面纱
东锋1.3
人工智能easyui前端javascript
揭开人工智能中Tokens的神秘面纱在人工智能,尤其是自然语言处理(NLP)领域,"tokens"是一个频繁出现且至关重要的概念。对于理解语言模型如何处理和理解人类语言,tokens起着基础性的作用。那么,究竟什么是tokens呢?它又在人工智能系统中扮演着怎样关键的角色?让我们一探究竟。什么是Tokens简单来说,tokens是将文本分割成的一个个基本单元。当我们输入一段文字时,人工智能模型不会
- 自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念
山海青风
#自然语言处理自然语言处理人工智能python
本部分主要介绍NLP的基础概念,并通过实际案例演示NLP的核心任务,同时引导你搭建NLP开发环境,确保你能顺利开始后续学习。1.什么是自然语言处理(NLP)1.1NLP的定义自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个子领域,专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习,以便计算机能自动处理文本和语音数据。简
- 基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别:从数据到部署的实战之旅
那年一路北
Pytorch理论+实践pytorch网络人工智能
前言:本文将详细介绍基于Pytorch框架,利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程,涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练,再到模型的部署与预测,通过代码实现以及详细讲解,帮助读者深入理解并掌握这一技术。一、引言人脸表情是人类情感交流的重要方式,不同的表情能够传达出丰富的情感信息。人脸表情识别在智能交互、安防监控、心理健康分析等众多领域有着广泛的应用前景。随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的
- 安防监控 PoE 交换机解决方案
suzhou_speeder
PoE交换机以太联Intellinet网络
安防监控PoE交换机解决方案以太网光纤交换机,可以7x24小时对园区进行全面性的监控,满足安防网络化、智能化、高清化的发展的方向,具有高可靠、高质量、高带宽、可管理、可扩展等特性,可以多介质、长短距离的传输。拓扑架构采用星型拓扑结构组网,局部主干路段采用环网冗余结构组网,增加网络可靠性,实施两层架构,简单拓扑增强系统稳定性。带宽配置接入层采用千兆下联、光口复用上联以太网光纤交换机,搭建高带宽、高效
- 车载DoIP诊断框架 --- 连接 DoIP ECU/车辆的故障排除
车载诊断技术
车载DoIP协议总览车载通信架构架构gateway网络协议数据库汽车连接DoIPECU/车辆
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身边有这样灵性的人,一定要好好珍惜他们眼中有神有光,干净,给人感觉很舒服,有超强的感知能力有形的无形的感知力很强,能感知人的内心变化喜欢独处,好静,
- Python解决按照文件夹打开的循序读取文件,非数字序列往下读
zhou_x_b
python开发语言
1、解决问题(1)批量获取文件的名字并且写出(2)文件中含有中文,如何排序。如何根据1-2-3获取数据非10,11获取文件名称数据#文件名称为;1飞虎山6_转换为Las.csvimportpandasaspdimportossteplength=[]path=r"F:\***\2_result"fileslist=os.listdir(path)#先定义一个排序的空列表sort_num_list=
- OFDR技术光纤传感解调原理
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OFDR原理与测试案例分布式
一、OFDR传感原理OFDR技术可以获取整根光纤的瑞利散射信息,可以通过测量瑞利散射信号位置及强度发生的改变,来反演出整根光纤各个位置的应变分布情况。将光纤传感器布设于待测结构中,通过胶水粘连光纤和待测物会协调形变,通过测试光纤沿线应变分布可以反映出待测物的应变分布,进而实现光纤的传感测量。OFDR系统可以用于高分辨的应变温度分布式测量。图1OFDR传感解调原理OFDR系统中光纤的瑞利散射是由于光
- LeetCode热题100JS(17/100)第三天|76.最小覆盖子串
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LeetCode热题100JSleetcode算法职场和发展
76.最小覆盖子串题目链接:76.最小覆盖子串难度:困难刷题状态:2刷新知识:-`'A'.codePointAt(0)`读A的ACSII码值-`tmp.join(',')`把数组压缩成一个字符-`map={}Object.keys(map).length`map的key的个数解题过程思考示例1:输入:s="ADOBECODEBANC",t="ABC"输出:"BANC"解释:最小覆盖子串"BANC"
- 【读书笔记】《What is Mathematics》第一章:自然数
还没入门的大菜狗
具体数学读书笔记
为什么要读这本书啊?为什么要学数学?正如书的扉页所述:两千年以来,谙熟一定的数学知识是每一个文明人应有的基本智力为什么作为一个程序猿,也要从头学数学?我数学渣锻炼自己解决问题的能力数据结构逻辑训练为将来转行数据科学做底子(也许永远都不会转)考研(emmm想考一个非全日制玩一玩,感觉非全日制很适合工科学生)嗯,有了以上的理由,所以一定要坚持下去✊为什么是这本书?那么这本书做了什么呢?对整个数学领域中
- 怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”?
人机与认知实验室
人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能,解决现有人工智能系统(特别是深度学习模型,如各种大模型)可能出现的问题,比如“机器幻觉”现象。机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时,做出错误的、非理性的判断或预测,这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。通过人机融合的方式,可以有效减少这种“幻觉”,进而提升人机环境系统智能的可靠性和解释能力。1.结合人类的直觉
- 第十七章 逐梦之旅(《机器治国》小说连载)
人机与认知实验室
童年启蒙阿拉宁波余姚有个后生,叫黄星星。他从小就对机器人着迷得不得了。十岁那年的一个夜晚,黄星星像平常一样坐在电视机前换频道,突然看到一个科技纪录片。里面有个国外的实验室,几个小机器人在展示各种本领,其中一个翻跟头的小机器人动作十分娴熟。黄星星眼睛瞪得老大,一动不动,仿佛被施了定身法,那个画面深深印在了他的心里,从那时起,机器人的种子就在他心底种下了。学术探索黄星星逐渐长大,读硕士时,他常常整日整
- 大语言模型LLM原理篇_图解大模型从用户输入prompt到llm输出答案的流程原理
喝不喝奶茶丫
prompt人工智能自然语言处理语言模型javascript大模型LLM
大模型席卷全球,彷佛得模型者得天下。对于IT行业来说,以后可能没有各种软件了,只有各种各样的智体(Agent)调用各种各样的API。在这种大势下,笔者也阅读了很多大模型相关的资料,和很多新手一样,开始脑子里都是一团乱麻,随着相关文章越读越多,再进行内容梳理,终于理清了一条清晰的脉络。笔者写原理篇时心情是有些惴惴不安的,因为毕竟对大模型的研究有限,缺乏深度。但是,还是觉得有必要记录一下学习理解心得,
- 《AI大模型开发笔记》——提示词工程
Richard Chijq
AI大模型开发笔记前端服务器运维
1.什么是提示工程提示工程(PromptEngineering),也被称为上下文学习,是指通过精心设计的提示技术来引导LLM行为,而无需更改模型权重。其目标是使模型输出与给定任务的人类意图一致。提示工程帮助用户控制语言模型输出,生成适合的特定需求。提示调整提供了对模型行为的直观控制,但对提示的确切措辞和设计敏感,因此需要精心制定的准则以实现期望的结果。2.提示工程的原则2.1.给模型清晰指令:
- 人类驾驶的人脑两种判断模式(反射和预判)-->自动驾驶两种AI模式
liron71
人工智能机器学习
一种模式是直觉模式,判断是基于条件反射,视觉感知触发到直接条件反射(从经历中沉淀形成的神经信息闭环),类似现在自动驾驶技术的传统AI模式。另一种模式是物理时空图式推理模式,判断是基于预判预测,人脑把物理世界的物理动态时空规则(规律)图像已经编码为脑内符号(语言或图式)系统,通过预判预测的思维链推理过程(语言符号或物理时空图式的推理运算,映射推理出了物理世界的后续时空图像,作出反馈的动作选择),根据
- 验证码介绍及生成与验证(HTML + JavaScript实现)
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JavaScrip技术HTML5与CSS3编程实践系列javascript
验证码介绍及生成与验证(HTML+JavaScript实现)验证码验证码(全自动区分计算机和人类的图灵测试,CAPTCHA,CompletelyAutomatedPublicTuringtesttotellComputersandHumansApart)是一种用于区分用户是人类还是自动化程序的安全机制,通过生成人类易识别、机器难破解的测试题目实现身份验证。作用防止恶
- 2025 AI展望:Scaling Law新叙事加速AI变革
阿里巴巴淘系技术团队官网博客
人工智能
我们正身处一场技术革命的历史开端,以ChatGPT为标志的这轮AI科技浪潮是算法和软件诞生以来人类科技最重要的技术变革,由此开启了以智能为核心的第四次工业革命。这次AI变革是由以ScalingLaw为底层逻辑的基础模型驱动,其整体的发展脉络由基础模型的技术逻辑主导。进入2025年,我们清晰地看到,ScalingLaw本身仍然成立,但以堆算力以及一味追求扩大模型尺寸的迭代路径已经被打破。同时,基础模
- 【生态系统服务】构建生态安全格局--权衡与协同动态分析--多情景模拟预测--社会价值评估
程序员菠萝
安全
生态系统服务生态系统服务(ecosystemservices)是指人类从生态系统获得的所有惠益,包括供给服务(如提供食物和水)、调节服务(如控制洪水和疾病)、文化服务(如精神、娱乐和文化收益)以及支持服务(如维持地球生命生存环境的养分循环)生态安全是指生态系统的健康和完整情况。生态安全的内涵可以归纳为:一,保持生态系统活力和内外部组分、结构的稳定与持续性;二,维持生态系统生态功能的完整性;三,面临
- 谈谈DeepSeek-v3在算力约束下的出色工作
强化学习曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
谈谈DeepSeek-v3在算力约束下的出色工作原创渣Bzartbot2024年12月28日22:52上海寒冷的周末,加完班挤点时间读个论文吧.Deepseek-v3仅用了2048块H800GPU就超越了Llama3405B模型,要知道Meta训练Llama3可是用了16384块H100,而DSv3的训练成本非常低在所有人追求更大规模集群的时候,Deepseek这样的工作只有一个词评价:Respe
- 使用shaderMaterial实现环境光与漫反射光
pengpai123
threejs
上次咱们使用shaderMaterial实现纹理贴图,之后进一步拓展,在之前的基础上加上平行光与漫反射光的效果。代码如下:无标题文档<scriptsrc="js/stats.js"
- 一文看懂 Claude 3.7 Sonnet,为什么是第一个融合推理模式的 AI 模型
董董灿是个攻城狮
人工智能
1.Claude3.7Sonnet有何特别之处?Claude3.7Sonnet是Anthropic最新发布的AI模型,发布过程中,最突出最吸引眼球的特点是首个“融合推理”模型。什么是融合推理模型?简单来说,这个AI既能快速响应问题,也能进行深度思考,并且允许用户控制思考的深度和时长。这种设计让AI更加接近人类的思考模式,能够在不同情境下灵活调整回答方式。传统的大语言模型(LLM)通常有两种工作方式
- 当量因子法、InVEST、SolVES模型等多技术融合在生态系统服务功能社会价值评估中的应用及论文写作、拓展分析
_遇见jia
生态遥感模型专栏农田作物模型专栏经验分享
生态系统服务是人类从自然界中获得的直接或间接惠益,可分为供给服务、文化服务、调节服务和支持服务4类,对提升人类福祉具有重大意义,且被视为连接社会与生态系统的桥梁。自从启动千年生态系统评估项目(MillenniumEcosystemAssessment,MA)以来,生态系统服务成为学术界的研究热点,其中在生态系统服务功能如何转化为经济价值方面取得了巨大进展。然而,在全球气候变暖及土地利用变化速度加快
- 爬取数据IP被封了如何解决?更换被封电脑IP的有什么方法?
当爬取数据时IP被封,可以采取以下措施来解决问题:使用代理IP:轮换代理IP:使用多个代理IP轮换进行请求,避免单一IP被封。高匿名代理:选择高匿名代理,隐藏真实IP地址,减少被封的风险。降低请求频率:设置延迟:在爬虫程序中设置请求之间的延迟,模拟人类浏览行为,避免触发反爬虫机制。限制并发数:控制同时进行的请求数量,减少服务器压力。模拟真实用户:User-Agent轮换:定期更换User-Agen
- 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