cuda 9.1 安装 pytorch

探秘IO分布式模块设计：让大数据处理更高效清水湾落车分布式
一、引言随着互联网的飞速发展，大数据、云计算、人工智能等技术逐渐成为时代的主流。在这个数据爆炸的时代，如何高效地处理海量数据成为企业面临的重大挑战。IO分布式模块设计作为一种有效的解决方案，越来越受到关注。本文将带您了解IO分布式模块设计的基本概念、原理及其在实际应用中的优势。二、什么是IO分布式模块设计？IO分布式模块设计，是指将数据存储、数据处理、数据传输等IO操作进行分布式处理的一种设计方法
【人工智能】Python实战：构建高效的多任务学习模型蒙娜丽宁 Python杂谈 AI 人工智能 python 学习
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习（Multi-taskLearning,MTL）作为机器学习领域中的一种重要方法，通过在单一模型中同时学习多个相关任务，不仅能够提高模型的泛化能力，还能有效利用任务间的共享信息。本文深入探讨了多任务学习的基本概念、优势及其在实际应用中的重要性。
以Python构建ONE FACE管理界面：从基础至进阶的实战探索 Allen_LVyingbo python python pyqt
一、引言1.1研究背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，面部识别技术凭借其独特优势，于安防、金融、智能终端等众多领域广泛应用。在安防领域，可助力监控系统精准识别潜在威胁人员，提升公共安全保障水平；金融行业中，实现刷脸支付、远程开户等便捷服务，优化用户体验并强化交易安全。智能终端方面，为设备解锁、身份验证等功能提供支持，提升设备使用的便捷性与安全性。然而，现有面部识别系统在数据安全、检索效率及用户
明达云：赋能化工园区，智绘安全高效新蓝图明达技术物联网网络
在日新月异的科技浪潮中，数字化转型已成为各行各业转型升级的关键驱动力。尤其在化工这一关乎国家经济命脉与安全环保的重要领域，如何实现智能化管理、提升运营效率、确保生产安全，成为了摆在众多化工园区面前的重大课题。在此背景下，明达云平台以其卓越的技术实力与深厚的行业经验，正逐步成为化工园区智慧化升级的首选伙伴。智慧监管，安全先行化工生产，安全为先。明达云平台通过集成物联网、大数据、人工智能等先进技术，为
AI大模型：开启智能革命新纪元洋洋科创星球 AI项目管理赋能实战人工智能
1.AI大模型技术：智能革命的新引擎自2022年11月30日OpenAI推出ChatGPT以来，这一大型语言模型（LLM）迅速走红，标志着AI领域进入了一个新的发展阶段，即AI大模型时代。这一时代预示着AI正朝着通用人工智能（AGI）的方向发展。尽管业界对大模型的定义尚未统一，但通常指的是基于Transformer框架的大型语言模型，广义上也包括了多模态大模型，如涉及语言、声音、图像、视频等，技术
比亚迪进军具身智能：未来实验室的战略布局与挑战前端
比亚迪，这家以新能源汽车闻名全球的企业，正在悄然布局一个全新的领域——具身智能及机器人技术。近日，比亚迪成立未来实验室的消息引发广泛关注，其战略意义和未来发展前景值得我们深入探讨。在人工智能技术飞速发展的今天，选择合适的AI写代码工具对于项目的成功至关重要。比亚迪未来实验室的战略意义：汽车基因与智能融合比亚迪进军机器人领域并非偶然之举。其深厚的汽车制造经验和规模化生产能力，为其在机器人研发方面奠定
苹果携手腾讯字节跳动：AI代码生成器赋能iPhone，开启移动智能新时代？前端
近年来，人工智能技术飞速发展，其在移动设备上的应用也日益普及。近日，路透社爆料称苹果公司正在与腾讯和字节跳动商谈，计划将它们的AI模型整合到在中国销售的iPhone中，这一消息迅速引发了业界广泛关注。这不仅预示着苹果在AI领域的战略布局进一步深化，也标志着AI技术在移动设备应用领域迈入了一个新的里程碑。这篇文章将深入探讨苹果此举的意义、挑战以及对整个AI产业的影响。整合AI模型：机遇与挑战并存苹果
关于2025年人工智能agent的5个预测大模型微调实战人工智能语言模型机器学习自然语言处理
2024年是人工智能agent走向主流的一年。从年初黑客们那些笨拙、昂贵且充满激情的项目开始，agent现在已经得到了科技巨头、SaaS公司、学术研究人员等更多人的接纳。与此同时，他们的形式也在不断增多，从文本扩展到多种模式，并在现实世界中执行行动的能力也变得更强大。在这里，我预测2025年agent领域的轨迹，因为它开始在人工智能社区之外产生影响力。1.对agent的兴趣持续激增今年，对人工智能
《AGI：开启智能新纪元的钥匙》空云风语人工智能深度学习神经网络 agi 人工智能深度学习 AIGC
一、AGI：人工智能的进阶之路在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）已逐渐渗透到我们生活的各个角落，从智能手机中的语音助手，到自动驾驶汽车，再到医疗领域的疾病诊断辅助，AI的身影无处不在。然而，在AI的宏大版图中，当前被广泛应用的大多属于狭义人工智能（NarrowAI），它专注于特定领域的任务执行，而通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence，简称AGI）则代表着人工
零售业的AI赋能与前端开发效率革命：ScriptEcho 的助力前端
零售业正经历着前所未有的数字化转型，但同时也面临着巨大的挑战。库存管理混乱、个性化客户体验不足等问题，严重制约着零售企业的盈利能力。而人工智能（AI）的兴起，为解决这些问题提供了新的思路。通过AI驱动的实时库存管理和客户行为分析，零售企业可以显著提升运营效率和客户满意度。然而，构建这些AI赋能的零售应用，需要强大的前端开发能力，这正是AI代码生成器ScriptEcho能够发挥关键作用的地方。AI赋
人工智能时代，企业如何搭建自己的AI知识库知识库知识库管理知识库软件
随着人工智能技术的迅猛发展，企业越来越意识到构建AI知识库的重要性。AI知识库不仅能够高效管理企业的海量知识资源，还能通过智能检索和推荐，提升员工的工作效率，促进企业的创新与发展。本文将详细探讨企业如何搭建自己的AI知识库，包括前期准备、技术选型、构建过程及后续维护等方面。一、前期准备在构建AI知识库之前，企业需要进行充分的前期准备，明确需求和目标。确定需求和目标企业首先需要明确知识库的服务对象、
科技早报｜OpenAI的人工智能模型销售收入超过微软类似业务；荣耀中国区CMO辟谣将采用麒麟芯片 | 最新快讯最新科技快讯科技人工智能 microsoft
科大讯飞新模型在测试集结果中超越GPT-4Turbo6月27日，科大讯飞发布讯飞星火大模型V4.0。与此前的版本相比，新模型在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力等七大能力上都有提升。例如，讯飞星火可以根据用户的语言描述，结合空间和常识推断描述对象所在的位置。而在图文识别上，讯飞星火大模型V4.0能力也进一步升级，在科研、金融、医疗、司法、办公等场景的应用效果已领
中科曙光C/C++研发工程师二面 TrustZone_ ARM/Linux嵌入式面试 c语言 c++开发语言
自我介绍；针对项目：CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速；CNN模型CNN，即卷积神经网络，是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说，CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据，并将其转换为
产生式系统实验头歌实验测试不通过解决（人工智能）兜里没有一毛钱人工智能 python numpy 数据分析人工智能机器学习
任务描述本关任务：编写一个使用产生式方法识别动物的系统。编程要求根据提示，在右侧编辑器补充代码，完成产生式系统——动物识别系统的操作，最后达到输入动物特征，输出动物类型的结果。特别说明在这个实验中，存在一个实验现象,就是你的自测运行输出结果与实验要求输出结果一模一样也不能通过，为什么呢？答：这个不知道算不算是头歌实验平台存在bug，一般我们在编写程序代码中，要求格式都是英文格式，但是在这个实验测试
改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer qq1309399183 计算机视觉实战项目集合 YOLO transformer 深度学习人工智能计算机视觉机器学习神经网络
使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中，质量控制是至关重要的一个环节。随着机器视觉技术和人工智能算法的发展，基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集，利用YOLOv8及其改进版本（包含坐标注意力机制和SwinTransformer）进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最
智能体（AI Agent）全解析：概念、原理至应用深度探索网安猫叔人工智能语言模型自然语言处理 AIGC 机器学习
一、智能体概念的深度剖析1.1智能体（Agent）的本质智能体，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征，更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。智能体的诞生，标志着人工智能技术从机械式的规则遵循迈向了更为灵活、智能的自主决策新时代。智能体的核心精髓在于其内置的学习与决策引擎
改进yolov8缺陷检测+swin+transformer QQ_1309399183 计算机视觉实战项目集锦 YOLO transformer 深度学习人工智能计算机视觉 opencv 机器学习
使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中，质量控制是至关重要的一个环节。随着机器视觉技术和人工智能算法的发展，基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集，利用YOLOv8及其改进版本（包含坐标注意力机制和SwinTransformer）进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最
全网最全Stable diffusion保姆级教程「安装-配置-画图」，小白必收藏！！ AI想象家 stable diffusion AI作画 midjourney 人工智能深度学习
随着chatgpt爆火之后，越来越多的人开始关注人工智能，人工智能相关的其他应用如AI绘画，也再次得到人们的关注。AI绘画的确很上头，最近几天小编也研究一下，这里把研究的过程以及中间遇到的问题整理一下，我这里遇到的问题，相信新入门的小白也会遇到，希望本文对你能有一定的帮助。给大家带来了全新保姆级教程资料包（文末可获取）目前常用的AI绘画工具主要有两种：stablediffusion和midjour
【Python】成功解决ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity 高斯小哥 BUG解决方案合集 python 新手入门学习 debug
【Python】成功解决ValueError:zero-sizearraytoreductionoperationminimumwhichhasnoidentity个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、
开源AI图像工具—Stable Diffusion 蚂蚁在飞- 人工智能 stable diffusion
StableDiffusion是一种基于深度学习的生成式模型，用于图像生成、图像修复和风格转换等任务。它是由StabilityAI和CompVis团队联合开发的。StableDiffusion在生成高质量图像方面表现出色，并且是开源的，可以自由使用和扩展。StableDiffusion的核心技术1.扩散模型(DiffusionModels):•基于概率生成模型。•从噪声中逐步反向生成清晰的图像。•
机器学习：scikit-learn 和 Jupyter Notebook（推荐初学者使用google colab） wyc9999ww 机器学习 scikit-learn jupyter 人工智能 python
对于初学者来说，scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能，还通过一致的API设计，确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。通过使用scikit-learn，可以专注于理解和实践机器学习的核心概念，而不必过多担心底层实现细节。所以scikit-learn能轻松实现从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco
AI赋能：高职院校实验实训教学如何拥抱人工智能浪潮？武汉唯众智创人工智能实训人工智能实验实训教学
随着信息技术的迅猛发展，人工智能技术已成为推动社会各行业转型升级的核心力量。它不仅在提升生产效率、优化管理流程、提高服务质量方面发挥着关键作用，也深刻影响着高职教育的专业发展和课程教学内容的改革。作为培养专业技术技能人才的摇篮，高职院校必须创新其教学模式和方法，以适应新的发展需求，从而培育出能够适应未来技术变革的高素质人才。特别是在实验实训教学领域，人工智能的融入为职业教育改革提供了新的思路和工具
【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？ zz的学习笔记本深度学习深度学习人工智能
【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？问题：CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？答案：不需要官方文档代码解释问题：CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？之前用pytorch实现自己的网络时，使用CrossEntropyLoss的时候将网路输出经softmax激活层后再计算CrossEntropyLoss。答案：不需要调用了损
有趣的python代码实例_Python之路：200个Python有趣的小例子一网打尽 weixin_39845406 有趣的python代码实例
概述博主最近在学习python，看完了一整套学习视频，然后呃呃呃，还是用不太流畅。碰巧在全球最大的同性交友论坛GayHub(呸！是开源代码托管平台Github)上面发现了一个项目，该项目列举了200多个Python小例子，Python基础、Python坑点、Python字符串和正则、Python绘图、Python日期和文件、Web开发、数据科学、机器学习、深度学习、TensorFlow、Pytor
迁移学习与RBF神经网络 fanxbl957 人工智能理论与实践迁移学习神经网络人工智能
迁移学习与RBF神经网络一、引言在机器学习和深度学习领域，迁移学习和神经网络都是备受关注的重要技术。迁移学习旨在将从一个或多个源任务中学习到的知识应用到目标任务中，以加快目标任务的学习过程，提高学习效果，尤其在数据稀缺或训练资源有限的情况下展现出显著优势。而RBF（径向基函数）神经网络作为一种经典的神经网络结构，以其独特的函数逼近能力和良好的局部逼近特性，在众多领域取得了出色的性能表现。将迁移学习
“数据飞轮” 理念焕新，助力 2025 企业数智化发展大数据大模型
2024年，全球科技领域在人工智能浪潮的席卷下加速前行，数字化转型进程也随之踏入全新阶段。在这一背景下，数据飞轮理念延续“以数据消费促资产建设，以数据消费助业务发展”的核心内涵，实现焕新升级。在2025年，升级后的数据飞轮2.0，将AI视作数智化的核心竞争力，借助AI技术推动企业更普惠的数据消费。“数据飞轮”2.0的理念，带来了多方面的显著升级。其一，它将AI技术深度融入数据生产、管理与应用各环节
用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑，中国缺乏的什么？ Ai17316391579 深度学习服务器人工智能
先来了解一下ChatGPT的基本情况ChatGPT本质属于生成式人工智能，属于无监督或半监督的机器学习。与之相关的还有Discriminativemodeling区分式模型，区分式模型大多属于监督式学习。生成性人工智能目前有两种主要的框架：GAN（GenerativeAdversarialNetwork）和GPT（GenerativePre-trainedTransformer）。GAN目前广泛应
英伟达最新的算力芯片Blackwell芯片名为GB200 算力资源比较多算力智算大模型人工智能 gpu算力语言模型大数据推荐算法
英伟达最新的算力芯片相关信息如下：Blackwell芯片：英伟达在2024年6月2日由创始人兼CEO黄仁勋宣布，其Blackwell芯片已开始投产。第一款Blackwell芯片名为GB200，被宣称为目前“全球最强大的芯片”。Blackwell芯片基于新的BlackwellGPU架构，专为人工智能模型设计。每个B200GPU包含2080亿个晶体管，GB200由两个这样的GPU和一个GraceCPU
Python语言的编程范式 AI向前看包罗万象 golang 开发语言后端
Python语言的编程范式Python是一种广泛使用的高级编程语言，它因其简单易读的语法和强大的功能而受到程序员的喜爱。自1991年由荷兰人GuidolvanRossum首次发布以来，Python的发展迅速，其应用范围涵盖了Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、自动化等多个领域。本文将深入探讨Python的编程范式，帮助读者更好地理解该语言的特性和优势。1.什么是编程范式编程范式是对程序设计风
火山引擎数据飞轮2.0：聚焦Data+AI，驱动企业数智化转型大数据
数字化浪潮席卷全球，数据与人工智能的融合正给各行各业带来巨大变革，不仅重塑数据处理流程，更在决策支持、业务优化、产品创新等多个维度上展现巨大的潜力。近期，火山引擎数智平台技术和产品专家受邀出席DataFun首届“数据与人工智能解决方案大会”，围绕数据飞轮2.0模式，及Data+AI领域热门话题ChatBI、多模态数据湖展开分享。据介绍，2023年4月火山引擎发布了数据飞轮，其内核为“以数据消费促资
tomcat基础与部署发布暗黑小菠萝 Tomcat java web
从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。一、Tomcat安装安装方式：①运行.exe安装包 &n
网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
[信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢? 是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢? &n
使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码商人shang maven debug 查看源码 tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
cache 服务器小猪猪08 cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。　　1.Cache 是怎么样工作的? 　　Cache 是分配在服务器上
mysql存储过程香水浓 mysql
Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 agevs JavaScript UI 框架 Ajax css
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 (一)常用的CSS命名规则　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
全局数据源 AILIKES java tomcat mysql jdbc JNDI
实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
JAVA的getBytes()方法 bijian1013 java eclipse unix OS
在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！ String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScript AngularJS Cookies
如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
[Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
Maven聚合在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
1. JVM运行模式 1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化 1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频 unity资料 unity自学 unity unity教程
问：unity中运用Resources.Load的方法？答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
线段树-入门 bylijinnan java 算法线段树
/** * 线段树入门 * 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次 * 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i] * * 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18 * @author lijinna
全选与反选 chicony 全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>全选与反选</title>
vim一些简单记录 chenchao051 vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc 1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？答：在vimrc中加入set backspace=2 2、问：如何控制tab键的缩进？答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键 sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
php 引用(&)详解 dcj3sjt126com PHP
在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容复制代码代码如下: <? $a="ABC"; $b =&$a; echo
SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法 ssh 活动
软件设计的宏观与微观软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
同步、异步、阻塞、非阻塞 geeksun 非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。实现：
Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
實際的操作步驟： # 首先，在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server，並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port ssh -NfR 12345:localhost:22 [email protected] # 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port，就可以連回在客戶那的機器 ssh localhost -p 1
Hibernate中的缓存 Josh_Persistence 一级缓存 Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。 Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
对象关系行为模式之延迟加载 home198979 PHP 架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构一、概念 Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。二、实现延迟加载实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
xml 验证 pengfeicao521 xml xml解析
有些字符，xml不能识别，用jdom或者dom4j解析的时候就报错 public static void testPattern() { // 含有非法字符的串 String str = "Jamey친Ñ&#1282
div设置半透明效果 spjich css 半透明
为div设置如下样式： div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;} 说明： 1、filter：对win IE设置半透明滤镜效果，filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明，火狐浏览器不认2、-moz-opaci
你真的了解单例模式么？ w574240966 java 单例设计模式 jvm
单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。） 1，懒汉式（1）线程不安全的懒汉式 public cla

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