- GENERALIST REWARD MODELS: FOUND INSIDE LARGELANGUAGE MODELS
樱花的浪漫
大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习计算机视觉
GeneralistRewardModels:FoundInsideLargeLanguageModelshttps://arxiv.org/pdf/2506.232351.概述将大型语言模型(LLMs)与复杂的人类价值观(如乐于助人和诚实)对齐,仍然是人工智能发展中的一个核心挑战。这项任务的主要范式是来自人类反馈的强化学习(RLHF)[Christianoetal.,2017;Baietal.,
- Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用
AI智能应用
Python入门实战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
Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向,涉及时间序列分析、自然语言处理、语音识别等多个领域。序列数据具有时间依赖性,即序列中每个元素都受到前面元素的影响。传统的机器学习算法难以捕捉这种时间依赖性,而深度学习
- 初探机器学习与力学研究的交叉领域
faderbic
机器学习人工智能深度学习
目录关于如何踏入机器学习领域机器学习与力学研究的交叉方向1.使用机器学习加速有限元求解2.结合有限元计算和机器学习预测复杂材料结构与力学性能的关系3.结构健康检测4.疲劳寿命预测总结关于如何踏入机器学习领域因为我本科的专业是力学,所以当我开始关注机器学习领域时,首先考虑的是机器学习和力学的交叉领域。对于很多对人工智能感兴趣的朋友,想加入人工智能的潮流却不知道从何学起,我提供一个思路,我认为将自己学
- [NIPST AI]对抗性机器学习攻击和缓解的分类和术语
Anooyman
人工智能网络安全人工智能大语言模型网络安全安全
原文link:https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdfIntroduction人工智能(AI)系统在过去几年中持续全球扩展。这些系统正在被众多国家开发并广泛部署于各自的经济体系中,人们在生活的许多领域都获得了更多使用AI系统的机会。本报告区分了两大类AI系统:预测型AI(PredictiveAI,PredAI)和生成型A
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现打架检测(C#代码,UI界面版)
格林威
工业相机机器视觉数码相机YOLO深度学习计算机视觉人工智能
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现打架检测(C#代码,UI界面版)工业相机使用YoloV8模型实现打架检测工业相机通过YoloV8模型实现打架检测的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代码代码实现
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人脸识别检测(C#代码,UI界面版)
格林威
机器视觉工业相机数码相机YOLO深度学习人工智能视觉检测c#
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人脸识别检测(C#代码,UI界面版)工业相机使用YoloV8模型实现人脸的检测工业相机通过YoloV8模型实现人脸识别检测的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人物识别(C#代码,UI界面版)
格林威
工业相机机器视觉数码相机YOLOc#人工智能计算机视觉开发语言
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人物识别(C#代码,UI界面版)工业相机使用YoloV8模型实现人物识别工业相机实现YoloV8模型实现人物识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代码代码实现
- 基于STM32的语音播报小项目课程设计程序开源
看,是大狗
stm32开源嵌入式硬件
目录单片机毕业设计论文前言单片机毕业设计功能介绍设计视频演示单片机课程设计设计论文前言随着科技的飞速发展和智能化时代的到来,人们对环境监测的需求日益增加,尤其是在温度监测方面,精准、实时的温度数据对于工业生产、农业生产以及日常生活都具有重要意义。传统的温度监测系统往往功能单一,缺乏实时反馈和智能化处理能力,难以满足现代应用场景的需求。近年来,嵌入式系统、传感器技术和语音交互技术的快速发展,为温度监
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现动物分类(C#源码,UI界面版)
格林威
机器视觉工业相机数码相机YOLO深度学习计算机视觉人工智能视觉检测c#
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现动物分类(C#源码,UI界面版))工业相机使用YoloV8模型实现动物分类工业相机实现YoloV8模型实现动物分类的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代码代码实
- opencv、torch、torchvision、tensorflow的区别
一、框架定位与核心差异PyTorch动态计算图:实时构建计算图支持Python原生控制流(如循环/条件),调试便捷。学术主导:2025年工业部署份额24%,适合快速原型开发(如无人机自动驾驶、情绪识别)。TensorFlow静态计算图优化:预编译图结构提升部署效率支持动态图(Eager模式)兼顾灵活性。工业部署首选:市场份额38%,擅长边缘计算(YOLO部署)和大规模项目(工业自动化)-59)。O
- 骗子太猖獗了,打着摩根士丹利何晓斌名义带股民进入虚假宝丰能源节能减排碳交易市场,大量股民被骗真相曝光
墨守成法
为什么明明跟老师对过视频,确认是本人,怎么还会被骗了?你有没有想过一个名人大咖怎么会有时间给你们一对一视频,其次我来给大家揭露一下,这个套路AI换脸骗局是一种利用人工智能技术,通过替换视频中的人脸来伪造身份或进行诈骗的行为。你的账户“余额”是真的吗?为什么不能提现呢?其实都是骗子给你的一串数字而已!这些新平台打着“低风险”、“高收益”、“慈善公益投票”等噱头先让投资人尝到甜头再通过恶意操作将投资人
- 常用的Modbus、Profibus、EtherCAT和OPC UA协议介绍
qq_25467441
网络
常用的Modbus、Profibus、EtherCAT和OPCUA协议介绍_opc协议和modbus协议-CSDN博客1、Modbus协议协议概述:Modbus是一个串行通信协议,用于连接工业设备。它是一种请求/响应协议,使用客户端/服务器模型。主要分Modbus-RTU、Modbus-ASCII、Modbus-TCP。传输方式:可以通过RTU(远程终端单元)或ASCII(美国标准信息交换码)方式
- AI 大模型重塑软件开发流程
万花丛中一抹绿
人工智能
一、AI大模型的定义与发展历史AI大模型是基于海量数据训练的深度学习模型,具备强大的自然语言理解、逻辑推理和知识生成能力。在软件开发领域,以GPT-4、CodeLlama、GitHubCopilotX为代表的大模型,能理解代码语法、语义及业务逻辑,实现代码生成、漏洞检测等复杂任务。其发展可追溯至2017年,谷歌提出Transformer架构,为大模型奠定了核心基础。2018年,GPT-1问世,参数
- 全球气温逐年增高
CATTLECODE
人工智能
根据全球主要气候监测机构的权威数据,**全球气温确实在持续升高**,且呈现加速趋势。以下是关键事实和数据分析:一、科学共识与核心数据长期升温趋势(1880-2023):工业革命前(1850-1900)相比:全球平均气温上升约1.45°C2023年成为有记录以来最热年份(比19世纪基线高1.48°C)过去10年(2014-2023)是史上最热的十年(WMO数据)加速升温证据:二、权威机构数据验证机构
- 在 Conda 中删除环境及所有安装的库
Studying 开龙wu
conda
注意事项1.删除环境前确保你没有在该环境中运行任何程序。2.删除操作是不可逆的,所有该环境中的包和配置都会被永久删除。3.如果你想保留环境的配置信息,可以在删除前使用condaenvexport>environment.yml导出环境配置。关于requirements.txt和environment.yaml文件使用介绍详情可参考以往文章,争对机器学习和深度学习里Python项目开发管理项目依赖的
- 寻路中国~工厂~25
Carreybook
作者再本节继续讲述自己在丽水工业区参观各种工厂的所见所闻,何伟中文水平很6,蓑衣也容易和当地老板和工人聊上天,很多细节方面的记录,堪称一绝,比如为什么工厂老板不喜欢四川人和江西人进场工作,还有就是通过寻味工人的业余爱好判断他们是否勤劳,另外何伟还亲身参与了一把建筑工地的爆破和电钻,对那个年代的建筑工人有了深层的了解,基建狂魔之下,建筑行业还是非常景气的。浙江某工厂大门我刚到丽水进行考察的时候,他们
- 智慧水库信息化系统建设产品需求文档V2.0
小赖同学啊
testTechnologyPrecious物联网
智慧水库信息化系统建设产品需求文档1.引言1.1文档目的本文档旨在明确智慧水库信息化系统的建设需求,为系统设计、开发和实施提供全面依据,确保系统功能满足水库管理业务需求,提升水库管理的智能化水平和决策效率。1.2背景介绍传统水库管理面临数据采集不及时、分析手段有限、决策依赖经验等问题,难以应对复杂多变的水文情势和日益增长的管理需求。随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展,智慧水库建设成为必然趋势
- 黄仁勋链博会演讲实录:脱掉皮衣,穿上唐装,中文开场
黄仁勋一度尝试用中文开场,他说,“我在美国长大,学到了很多汉语。”他表示,像DeepSeek、阿里巴巴、MiniMax、百度,他们开发的产品都是世界级的,推动了全球人工智能的发展。中国的开源AI是全球进步的催化剂,以至于全世界各个行业都有机会加入到AI革命当中。7月16日,黄仁勋身着唐装出席了第三届链博会,在此之前,他身着标志性皮衣出席多个场合活动。在此之前,英伟达官宣获得H20芯片对华的出口许可
- OpenCV学习(二)-二维、三维识别
香蕉可乐荷包蛋
#OpenCVopencv学习人工智能
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,可以用于识别和处理二维图像和三维图像。以下是关于二维图像和三维图像识别的基础知识和示例代码。1.二维图像识别二维图像识别通常包括图像分类、对象检测、特征提取等任务。以下是一些常见的操作:1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类,例如使用深度学习模型(如ResNet、MobileNet等)。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn
- 【AI 赋能:Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族:SGD/Adam优化器对比实验与选择策略
AI_DL_CODE
人工智能python梯度下降优化器SGDAdamPyTorch
摘要:本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络,构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑,从1951年的SGD到2018年的AdamW,揭示技术迭代逻辑;通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制,解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析,阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
- 【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理:从边缘检测到特征抽象的逐层演进(附可视化工具与行业实战代码)
AI_DL_CODE
人工智能深度学习卷积核特征提取卷积神经网络边缘检测特征可视化
摘要:卷积核是卷积神经网络(CNN)的核心组件,其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发,揭示卷积操作的空域-频域对偶性:空域卷积等价于频域乘积(F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}),解释边缘检测核(Sobel、Laplacian)的频域响应特性。通过特征可视化实验表明,CNN特征呈现逐层抽象规律:
- 颠覆未来:创新代码引领人工智能与量子计算深度融合
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3人工智能量子计算
摘要在信息时代飞速演进的背景下,人工智能与量子计算正以前所未有的速度互相融合,推动着科技边界的不断拓展。本文回顾了经典算法的智慧,展示了前沿深度学习模型的构建,并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性,为探索未来科技变革提供了全新视角。1.引言当前,科技创新正处于高速迭代的关键阶段,传统计算方法与新型技术的交汇处正成为研究热点。人工智能的发展已渗透到各行各业,而量子计算的崛起则为解决复杂计算问题提
- 【大模型】结构化提示词:让AI高效完成复杂任务的“编程语言”
JosieBook
AI/大数据/云计算人工智能
文章目录前言:提示词一、不同提示词写作方法对比进阶技巧对比表实战组合策略二、三板斧:精准撰写提示词的黄金法则角色设定:为AI精准定位任务描述:明确行动指南输出要求:规范成果呈现三、魔法棒:零基础也能用的“AI需求翻译机”四、结构化:把提示词写成“可插拔的乐高”五、分治法:把“庞然大物”拆成可并行的小任务前言:提示词在人工智能时代,提示词(Prompt)已成为连接人类意图与AI能力的核心媒介。优质的
- 使用UV管理PyTorch项目
PyTorch是深度学习研究和开发的流行选择。可以使用uv管理PyTorch项目,包括不同Python版本依赖、管理环境、甚至加速器选择等。安装Pytorch从打包角度来看,PyTorch有几个不常见的特点:许多PyTorchwheel托管在专门的索引上,而非Python包索引(PyPI)。因此,安装PyTorch通常需要配置项目使用PyTorch专属索引。PyTorch为每种加速器生成不同的构建
- 人工智能视频分析系统人员离岗报警设计方案
liuhu21
人工智能云计算运维
一、方案概述近几年安防监控技术不断的进步,特别是在人工智能推出之后。安防监控系统结合人工智能算法做到了许多以前无法做到的事情。就比如我们今天要说的离岗检测报警监控系统。以前我们只能通过人工值守监控室的方式,通过人的判断去观看现场人员在岗情况。如今有了离岗检测监控系统,系统可以自动监测现场人员是否在岗、离岗时间以及离岗人数等等。这样,大大减少了监控室值班人员的工作量,同时相较人工监管提升了工作效率。
- AI新纪元:2025年深度学习技术突破与行业应用全景
像素笔记
杂谈人工智能深度学习ai自动驾驶工业数字化转型未来趋势技术创新
2025年,人工智能技术迎来爆发式增长,大模型、生成式AI和多模态技术持续突破,人形机器人量产元年正式开启,自动驾驶商业化进程加速,工业数字化转型全面铺开。这些进展不仅重塑了技术边界,更在多个行业创造了实际价值,推动AI从实验室走向产业化。本文将深入剖析2025年深度学习与AI领域的核心技术突破、行业应用案例及未来发展趋势,为技术从业者提供全面视角。一、深度学习核心技术突破:大模型、生成式AI与多
- 模型移植实战:从PyTorch到ONNX完整指南
慕婉0307
神经网络pytorch人工智能python
一、认识ONNXONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放的模型表示格式,由微软和Facebook(现Meta)在2017年共同推出,旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题。ONNX的主要优势包括:跨框架兼容性:支持主流深度学习框架间的模型转换,包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如,可以将PyTorch训练的ResNet模型导
- 离岗误报率 20%?陌讯时序算法实测降 90%
2501_92474711
算法计算机视觉目标跟踪机器学习人工智能边缘计算
开篇:工业安防中的"隐形漏洞"在制造业车间、变电站等关键场景,离岗检测是保障生产安全的核心环节。传统监控系统依赖人工巡检,存在85%的漏检率;而普通视觉算法在光照变化、人员遮挡场景下,误报率常高达20%以上[实测数据显示]。某汽车零部件厂曾因离岗检测失效导致设备空转2小时,直接损失超12万元。这种"看得见的监控,防不住的风险"困境,凸显了传统视觉方案在复杂工业场景中的局限性。技术解析:从单帧检测到
- 三篇AAAI顶级论文带你一键搞懂多模态!
关注gongzhonghao【计算机sci论文精选】!拿捏更多顶会顶刊发文资讯随着人工智能技术的飞速发展,多模态学习逐渐成为研究热点。多模态技术能够整合文本、图像、语音等多种模态的信息,为人工智能的应用带来了更丰富的语义理解和更强大的交互能力。此外,多模态技术在视频和语言任务中的应用也取得了显著进展。这些技术不仅提升了模型的性能,还为人工智能在更多领域的应用提供了新的可能性。今天小图给大家精选3篇
- 车载录像机 VS 普通录像机:核心区别在哪里?
车载录像机与普通录像机(如传统硬盘录像机DVR/NVR)在应用场景、技术设计、功能侧重等方面存在显著差异。以下是核心区别的归纳分析:⚙️一、环境适应性与硬件设计抗震与防护等级车载录像机:专为车辆震动环境设计,采用工业级抗震结构(如硬盘悬浮减震、全封闭无风扇设计),抗冲击能力可达2000G,防护等级达IP67(防尘防水)。普通录像机:用于固定场所,无抗震设计,防护等级低(通常IP30以下),依赖稳定
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR