- 使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天
AI程序猿人
llamatransformerpytorch深度学习大模型应用人工智能大模型
介绍将视觉能力与大型语言模型（LLMs）结合的多模态LLM（MLLM）正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入，展示了在图像理解和推理方面的出色能力。虽然这些模型以前只能通过API访问，但最近的开源选项现在允许本地执行，使其在生产环境中更具吸引力。在此教程中，我们将学习如何使用开源的Llama3.2-Vision模型与图像进行聊天，你会对其OCR、图像理解和推理
- MATLAB 路径管理
鱼弦
人工智能时代matlab算法数据库
MATLAB路径管理MATLAB路径管理是MATLAB中非常重要的功能，它决定了MATLAB如何查找和加载函数、脚本、数据文件等资源。合理的路径管理可以提高代码的可维护性和执行效率。1.介绍MATLAB路径管理主要包括以下内容：路径：MATLAB查找文件的目录列表。当前文件夹：MATLAB当前工作目录。路径操作：添加、删除、保存和加载路径。路径函数：addpath,rmpath,genpath,s
- AI大模型如何赋能电商行业，引领变革
虞书欣的C
人工智能开发语言
•个性化推荐：利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好，生成个性化的产品推荐列表，提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验：•智能搜索引擎：运用自然语言处理技术，优化搜索引擎，让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服：通过聊天机器人和语音助手，提供24/7的客户支持，快速解答用户咨询。•图像识别：利用计算机视觉技术，用户可以通过拍照识别商品，快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
- python爬虫 短视频平台数据抓取：抓取视频和评论
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫音视频网络爬虫开发语言
随着短视频平台如抖音、快手、TikTok等的兴起，越来越多的内容创作者和观众通过短视频平台分享和观看视频内容。短视频平台包含了丰富的数据，如视频内容、评论、点赞数、分享数等，这些数据对市场分析、用户行为分析、视频推荐算法等方面具有重要意义。抓取这些数据可以帮助我们获取平台的动态信息，为数据分析提供基础。本文将详细介绍如何使用Python编写爬虫抓取短视频平台上的视频和评论数据，包括技术栈选择、爬虫
- pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数
weixin_39878698
pythonsvm模型优化
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同，本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以，下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数
weixin_39747075
差分进化算法
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同，本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。（用遗传算法也可以，下面会给出效果比较）首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”
ningaiiii
机器学习与深度学习神经网络php人工智能
径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”1.引言径向基函数网络（RadialBasisFunctionNetwork,RBF）是一种特殊的前馈神经网络，它的核心思想是通过“灯塔”来照亮数据的分布。RBF网络使用径向基函数（如高斯函数）作为隐层神经元的激活函数，能够快速学习数据的局部特征，特别适合分类和函数逼近问题。2.算法原理2.1网络结构RBF网络的基本组成包括：输入层：接收原
- 差分进化算法DE
DroidMind
智能算法与机器学习差分进化算法
差分进化算法DE属于进化算法，这里算法还包括依次遗传算法、进化策略、进化规划。差分进化算法包括三个基本的操作：变异操作、交叉（重组）操作和选择操作。一、算法建模：1、假设我们希望得到函数f(x)的最优解，这个函数有D个解。2、为函数f(x)设置一个解的组数N，N至少为4。3、这样我们就得到了N组并且每组解的个数为D的集合，它可以使用N个D维参数向量来表示。因为它类似于遗传算法进化一样，是一代一代的
- 【机器学习：二十六、决策树】
KeyPan
机器学习机器学习决策树人工智能算法深度学习数据挖掘
1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：
- 差分进化算法(Differential evolution,DE)(附详细注释的Python代码)
XijueJa
算法python开发语言
概念与基本原理差分进化算法（DifferentialEvolution，简称DE）是一种基于种群的随机优化算法，由Storm和Price在1995年提出。它主要应用于解决非线性、非凸、连续和离散的优化问题。DE算法以其简单性、鲁棒性和高效性而受到广泛关注。差分进化算法的基本思想是通过模拟自然进化过程中的遗传和变异机制来寻找问题的最优解，类似于遗传算法。通过变异、交叉与选择，使得初始化的种群不断朝最
- “AI 自动化效能评估系统：开启企业高效发展新征程
上海拔俗网络
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在当今数字化飞速发展的时代，企业面临着日益激烈的市场竞争，如何提升效率、降低成本成为了企业生存与发展的关键。AI自动化效能评估系统应运而生，它如同一把智能钥匙，为企业开启了高效发展的新征程。AI自动化效能评估系统，简单来说，就是利用人工智能技术对企业的各项业务流程、生产环节以及员工工作表现等进行全方位、自动化的评估。它能够快速收集海量的数据，并通过先进的算法模型对这些数据进行深度分析，从而精准地判
- 力扣刷题之——旋转矩阵
say-input
矩阵leetcode算法
给你一幅由N×N矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为4字节。请你设计一种算法，将图像旋转90度。不占用额外内存空间能否做到？示例1:给定matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],原地旋转输入矩阵，使其变为:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]作者：力扣(LeetCode)链接：https://leetcode.cn/leetbook/read/array-an
- 大模型系列-GPT算法
樨潮
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https://blog.csdn.net/None_Pan/article/details/106392965
- LeetCode 1426 题：数元素解题全解析
MasterNeverDown
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LeetCode1426题：数元素解题全解析在算法的世界里，每一道题目都是一次挑战与探索。今天，我们来深入剖析LeetCode上的一道有趣题目——1426.数元素。一、题目剖析给定一个整数数组arr，这里有着独特的计数规则：对于元素x，唯有当x+1也在数组arr中时，这个x才能被记为1个数。特别要注意的是，若数组arr中有重复的数，每个重复的数都要单独依据此规则进行计算。比如，示例1中输入arr=
- 3d系统误差分析
Ai智享
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系统标定重投影误差预估在计算机视觉和三维重建领域中，评估一个相机系统标定精度的重要指标。通过比较真实的三维点在图像中的投影位置与标定模型计算出的投影位置之间的差异，来衡量标定的准确性。以下是对这一概念的详细解析：什么是系统标定？系统标定(SystemCalibration)是指对一个视觉系统（例如单目相机、双目相机系统或结构光系统）进行参数标定的过程，包括：内参标定：相机的内部参数（如焦距、光心、
- 2807. 在链表中插入最大公约数
不玩return的马可乐
链表数据结构leetcode算法职场和发展c++
在本篇博客文章中，我们将探讨如何实现一个算法，该算法可以在链表中相邻节点之间插入一个新的节点，新节点的值为相邻两个节点值的最大公约数（GCD）。这个问题是LeetCode上的一个中等难度问题，涉及到链表操作和最大公约数的计算。问题描述解题思路理解问题首先，我们需要理解问题的核心：在链表的相邻节点之间插入新节点，新节点的值为相邻节点值的最大公约数。计算最大公约数我们需要一个函数来计算两个数的最大公约
- leetcode 215.数组中的第K个最大元素
嘤国大力士
LeetCodeleetcode算法数据结构
LeetCode第215题“数组中的第K个最大元素”要求找到未排序数组中第k个最大的元素。通常有几种常见的解决方案，包括使用排序、使用最小堆或快速选择算法。以下是这三种方法的详细C++实现：方法一：使用排序这种方法最为直观，先对数组进行排序，然后返回第k个最大的元素。#include#include#includeusingnamespacestd;classSolution{public:int
- matlab实现一个雷达信号处理的程序，涉及到对原始图像的模拟、加权、加噪以及通过迭代算法对图像进行恢复和优化处理
max500600
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clcclearcloseallloadscene3.mat%加载原始图像，自己设计设计为一个300*400的矩阵300是距离向长度，400是方位向长度Map_ori=scene3;[M,N_K]=size(Map_ori);figureimagesc(scene3)v=100;%机载速度，单位m/sbandwidth=30*1e6;%信号带宽，决定距离分辨率，单位Hzc=3*1e8;%光速R_R
- 海外抖音技术深度解析：算法、AI与全球化的挑战
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计算机产业科普与思考算法人工智能机器学习数据挖掘深度学习
引言2025年1月19日，在美国宣布暂停服务，这一事件引发了全球用户的广泛关注。作为全球最受欢迎的短视频平台之一，其成功离不开其强大的技术支撑，尤其是其个性化推荐算法和AI驱动的创作工具。然而，随着全球市场环境的变化，它面临的技术与运营挑战也日益凸显。本文将深入分析其技术核心、全球化运营中的挑战及其未来发展方向。核心：个性化推荐引擎其算法是其成功的关键，其核心在于个性化推荐引擎。该引擎采用深度学习
- matlab代码实现了一个基于 SVM（支持向量机）的图像分割系统
go5463158465
MATLAB专栏算法深度学习matlab支持向量机开发语言
clear;clc;main();%1.数据加载和预处理function[features,labels]=prepareData(imageFolder)%获取所有图像和JSON文件imgFiles
- 如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐：代码示例与实践指南
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在电商领域，获取热卖商品推荐对于商家和开发者来说至关重要。阿里巴巴提供了热卖商品推荐API接口，能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习惯等数据，自动推荐符合其需求的商品。以下将详细介绍如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐，并提供相关的代码示例。一、阿里巴巴热卖商品推荐API接口简介阿里巴巴热卖商品推荐API接口是一种基于人工智能算法的推荐系统，能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习
- YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构
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AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构，进一步
- 【强化学习】PyTorch-RL框架
大雨淅淅
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目录一、框架简介二、核心功能三、学习环境配置四、学习资源五、实践与应用六、常见问题与解决方案七、深入理解强化学习概念八、构建自己的强化学习环境九、调试与优化十、参与社区与持续学习一、框架简介PyTorch-RL是一个基于PyTorch框架的深度强化学习项目。它充分利用了PyTorch的强大功能，提供了易于使用且高效的深度强化学习算法实现。该项目的主要编程语言是Python，旨在帮助开发者快速实现和
- 蓝桥杯备赛笔记（九）动态规划（一）
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蓝桥杯C++蓝桥杯笔记动态规划
1.动态规划基础(1)线性DP1）什么是DP（动态规划）DP（动态规划）全称DynamicProgramming，是运筹学的一个分支，是一种将复杂问题分解成很多重叠的子问题，并通过子问题的解得到整个问题的解的算法。在动态规划中有一些概念：状态：就是形如dp[i][j]=val的取值，其中i，j为下标，也是用于描述、确定状态所需的变量，val为状态值。状态转移：状态与状态之间的转移关系，一般可以表示
- 两万字探讨时间轮算法
Damon_0411
算法javaspring
1.引言1.1背景介绍随着分布式系统、微服务架构的流行以及高并发场景的广泛应用，系统中处理延时任务的需求变得愈发重要。延时任务的常见场景包括：任务调度：某些任务需要按照预定时间执行，比如每天的定时数据备份。超时控制：网络连接的超时检测、数据库锁的释放延迟等。缓存管理：缓存数据的过期清理策略。事件驱动场景：如日志系统中，只有当所有日志接收完毕并经过一定延迟后才能触发归档。延时任务的本质是系统需要管理
- 基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目（源码）
AI人H哥会Java
JAVA大作业项目实战springbootvue.jsjava人工智能计算机视觉后端sql
背景随着人工智能技术的迅猛发展，生物识别技术的迅猛发展，人脸识别已经成为最具潜力的人工智能应用之一。它不仅在安全监控、金融支付、智能家居等多个领域得到了广泛应用，也逐渐进入日常生活场景。人脸识别作为一种生物特征识别技术，能够通过分析人脸图像中的特征点，实现对个体的身份识别。利用计算机视觉技术，系统能够快速从大量图片中定位并识别特定人脸，实现身份验证和信息检索。这一技术的应用，不仅提高了安全性，还提
- 图像生成大模型：Imagen 详解
转角再相遇
imagenpython深度学习计算机视觉
近年来，图像生成技术取得了显著进展，推动了计算机视觉和生成对抗网络（GAN）等领域的发展。Imagen是一个新兴的图像生成大模型，其在生成高质量、逼真图像方面表现出色。本文将详细讲解Imagen的基本原理、架构、训练流程及应用场景。1.Imagen的基本原理1.1什么是Imagen？Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型，结合了自注意力机制（Self-attentionMechanism）和
- windows下python运行的方法
好烦好烦方法
python有2中运行模式，一种是交互运行模式，一种是脚本运行模式。（假设用户已经安装好，网上很多例子） 交互运行方和matlab命令窗口有点类似，有2中方法，一种是用它自带的开发环境IDLE，一种是在命令窗口下运行，建议2种方法都掌握，因为我们要在命令窗口模式下运行脚本文件。 用开始菜单键win+r直接打开命令窗口，输入python字符回车，应该会出现如下提示： 背景→现有⽅案不⾜→预备免识→提出⽅案→⽅案核⼼设计与算法→与其他⽅案对比→设计实验环境与实验指标进⾏⽅案验证→总结与展望
- 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
