- 大模型应用:探索AI大模型的50个应用场景:让科技改变生活。
AGI大模型资料分享员
人工智能科技生活agi语言模型自然语言处理
随着人工智能技术的迅猛发展,AI大模型在各个领域的应用日益广泛。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在2024年世界人工智能大会上表示,目前AI技术发展路线发生了方向性改变,已从过去辨别式人工智能转向了未来生成式人工智能。他更是呼吁:“大家不要卷模型,要卷应用!”本文将为大家盘点AI大模型的50个应用场景,并按应用频率从高到低进行排列,带您了解AI如何深刻改变我们的工作与生活。1.自然语言处理(N
- 我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力?
大模型.
语言模型人工智能自然语言处理架构深度学习大数据大模型
在当今科技飞速发展的时代,大语言模型无疑是最炙手可热的话题之一。从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT,这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人,正重塑着自然语言处理(NLP)的格局。你或许好奇,大语言模型究竟为何如此备受瞩目?这得从自然语言处理领域的核心任务——文本分类说起。文本分类,就像是给五花八门的文本信息贴上合适的“标签”,无论是判断一封邮件是正常邮件还是垃圾邮件,分析社交媒体上的评论是积极
- 检索增强(Retrieval Augmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术
大霸王龙
系统分析业务人工智能
检索增强(RetrievalAugmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术,旨在通过从外部知识库或文档中检索相关信息来增强生成模型的能力。这种方法广泛应用于自然语言处理(NLP)任务中,如问答系统、对话生成和文本生成等。1.检索增强的核心思想检索增强的核心思想是将生成模型与信息检索系统结合,利用外部知识库或文档中的信息来辅助生成更准确、更丰富的回答或内容。具体来说,检索增强包括以
- AI软件外包需要注意什么 外包开发AI软件的关键因素是什么 如何选择AI外包开发语言
北京动点飞扬软件
AI外包
1.定义目标与需求首先,要明确你希望AI智能体做什么。是自动化任务、数据分析、自然语言处理,还是其他功能?明确目标可以帮助你选择合适的技术和方法。2.选择开发平台与工具开发AI智能体的软件时,你需要选择适合的编程语言、框架和工具。例如:编程语言:Python是最常用的语言,因为它有强大的AI/ML库,如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。开发平台:你可以使用本地环境、
- Rockchip --- 录音设备调试
臻一
Rockchip录音设备
ALSA(AdvancedLinuxSoundArchitecture):音频处理的一套软件框架,提供了统一的API来访问各种音频硬件1.显示帮助信息:arecord--help这个命令会显示arecord的帮助信息,包括所有可用的选项和参数。2.列出所有录音设备:arecord-l这个命令会列出系统中所有的录音(捕获)硬件设备3.录制音频:arecord[选项][文件名]其中[选项]可以包括:-
- 从简单到深刻的认知发展
AI架构设计之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
认知发展,人工智能,深度学习,神经网络,机器学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程,它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。随着人工智能技术的飞速发展,我们开始尝试用计算机模拟人类的认知能力,构建能够学习、理解和解决复杂问题的智能系统。从早期的符号逻辑到如今的深度学习,人工智能的发展经历了多个阶段。早期的人工智能研究主要集中在规则和逻辑推理上
- THULAC-Python 使用教程
时昕海Minerva
THULAC-Python使用教程THULAC-PythonTHULAC-Python:由清华大学开发的中文词法分析工具包,提供中文分词和词性标注功能。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/th/THULAC-Python项目介绍THULAC(THULexicalAnalyzerforChinese)是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词
- 【Python】探索自然语言处理的利器:THULAC 中文词法分析库详解
技术无疆
Python人工智能自然语言处理人工智能python数据挖掘机器学习深度学习神经网络
THULAC(THULexicalAnalyzerforChinese)是清华大学开发的一款中文词法分析工具,集成了分词和词性标注两大功能。THULAC拥有强大的分词能力和高效的词性标注,适用于多种中文文本处理场景。该工具能够在保证高准确率的同时保持较快的处理速度,非常适合大规模中文数据处理。⭕️宇宙起点THULAC的特点安装与配置1.使用pip安装2.使用GitHub源码安装♨️使用方法1.分词
- 探索GigaChat与LangChain的完美结合:深度解析与实战指南
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探索GigaChat与LangChain的完美结合:深度解析与实战指南引言在人工智能的领域中,语言模型和嵌入技术正逐步改变我们与数据交互的方式。GigaChat作为一种创新的AI嵌入服务,结合LangChain可以提供强大的文本嵌入功能,促进自然语言处理任务的完成。本篇文章将带你深入了解如何结合GigaChat与LangChain进行文本嵌入,并提供实用的代码示例与解决方案。主要内容GigaCha
- 人工智能学习框架:深入解析与实战指南
一ge科研小菜鸡
人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架(如TensorFlow、PyTorch、Keras等)已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能,以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
- # 第一章:认识chatgpt
出门喝奶茶
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chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期,人工智能(AI)初见端倪,目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支,致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术,使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代,深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
- #深度学习:从基础到实践
single_ffish
深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
- AI在电商平台商品描述生成中的应用
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AI在电商平台商品描述生成中的应用关键词:人工智能、电商平台、商品描述、自然语言处理、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨了人工智能在电商平台商品描述生成中的应用。首先,我们回顾了人工智能的概述和电商平台的发展背景。随后,分析了商品描述在电商平台中的重要性以及存在的问题。接下来,我们重点介绍了AI在商品描述生成中的应用技术,包括自然语言处理、机器学习和深度学习等。文章还通过实战案例展示了AI商品描
- transformer.js(一):这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景
余生H
前端的AI工具书前端transformerjavascripthugginfacewebmlweb大模型
随着大模型的广泛应用,越来越多的开发者希望在前端直接运行机器学习模型,从而减少对后端的依赖,并提升用户体验。Transformer.js是一个专为前端环境设计的框架,它支持运行基于Transformer架构的深度学习模型,尤其是像BERT、GPT等广泛应用于自然语言处理(NLP)的模型。本文将全面解析Transformer.js的运行环境、使用方式、代码示例,以及其能够完成的功能与目前的限制,帮助
- 人工智能技术的应用前景及未来发展
键盘上的蚂蚁-
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引言人工智能(AI)作为21世纪最具创新性和革命性的技术之一,正在全球范围内深刻地改变着我们的生产、工作和生活方式。随着深度学习、强化学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等技术的飞速进展,AI不再仅仅是学术研究中的一个热点,而是渗透到各个行业,成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。对于开发者来说,理解和掌握AI技术不仅是提升个人技能的途径,更是应对未来技术变革、抓住职业机遇的关键
- 基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域,凭借其强大的特征学习能力,成为人工智能的核心技术之一。PyTorch作为当前流行的深度学习框架,提供了灵活的张量操作和动态计算图,便于模型的快速开发和调试。本教程将通过一个完整的深度学习模型开发流程,从数据预处理、模型构建、训练与优化、评估以及部署,帮助读者深入理解深度学习的关键技术
- 构建桌面聊天助手:Mistral AI、LangChain 和 Tkinter 的结合
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在人工智能(AI)技术日新月异的今天,大型语言模型(LLMs)和LangChain成为了炙手可热的话题。作为一名开发者,我最近进行了一项实验,旨在创建一个实用的工具,将强大的AI功能与Python编程语言的简洁性结合起来,为用户提供便捷的服务。这次实验的成果是一款专为记者设计的桌面聊天助手,它使用了MistralAI提供的强大自然语言处理能力,并通过LangChain进行集成,同时利用Tkinte
- 数字人+虚拟展厅:开启互动展览新篇章!
jimumeta
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“数字人+展厅”这一组合正逐渐成为展览展示领域的新宠,它融合了最前沿的人工智能、虚拟现实、增强现实等技术,为观众带来了前所未有的互动新体验。数字人,即利用计算机图形学、人工智能等技术生成的具有人类外貌、行为和交互能力的虚拟形象。这些数字人不仅在外形上栩栩如生,还能通过自然语言处理、语音识别与合成等技术实现与人类的实时交互,模拟出真实的人际对话和情感表达。展厅应用的优势增强互动性:数字人作为展厅的虚
- 自主学习与自然语言处理的融合:实现更智能的聊天机器人
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1.背景介绍自主学习(autonomouslearning)是一种学习方法,它允许机器人或计算机系统在没有人类干预的情况下自行学习和改进。自主学习可以帮助机器人或计算机系统更好地适应新的环境和任务,提高其智能性和效率。自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个分支,它涉及计算机如何理解、处理和生成人类语言。自主学习与自然语言处理的融合
- 0基础跟德姆(dom)一起学AI 自然语言处理22-fasttext文本分类
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1文本分类介绍1.1文本分类概念文本分类的是将文档(例如电子邮件,帖子,文本消息,产品评论等)分配给一个或多个类别.当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据.1.2文本分类种类二分类:文本被分类两个类别中,往往这两个类别是对立面,比如:判断一句评论是好评还是差评.单标签多分类:文本被分入到多个类别中,且每条文本只能属于某一个类别(
- 0基础跟德姆(dom)一起学AI 自然语言处理18-解码器部分实现
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1解码器介绍解码器部分:由N个解码器层堆叠而成每个解码器层由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层和规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接说明:解码器层中的各个部分,如,多头注意力机制,规范化层,前馈全连接网络,子层连接结构都与编码器中的实现相同.因此这里可
- 0基础跟德姆(dom)一起学AI 自然语言处理20-模型构建
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1模型构建介绍通过上面的小节,我们已经完成了所有组成部分的实现,接下来就来实现完整的编码器-解码器结构.Transformer总体架构图:2编码器-解码器结构的代码实现EncoderDecoder函数完成编码解码的子任务,就是把编码和解码的流程进行封装实现。#编码解码内部函数类EncoderDecoder实现分析#init函数(self,encoder,decoder,source_embed,t
- 大数据平台建设整体架构设计方案
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《大数据平台建设整体架构设计方案》关键词:大数据平台、分布式存储、分布式计算、数据仓库、数据湖、数据安全、数据质量管理、数据治理、数据挖掘、机器学习、图计算、自然语言处理、Hadoop、Spark、Flink、项目规划、运维管理、最佳实践。摘要:本文将深入探讨大数据平台建设整体架构设计方案,从概述与核心概念、技术栈、建设实践、运维管理以及经验展望等多个方面进行详细阐述。通过梳理大数据平台的核心组成
- 如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成
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- 探索Llama Recipes:Meta Llama模型的实用示例库
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RAG理论到实践:高级、模块化RAG在AI工程架构中的行业通用解决方案与实施策略(AdvancedRAG✨)1.RAG简介词汇解释说明embedding嵌入(embedding)是指将高维数据映射为低维表示的过程。在机器学习和自然语言处理中,嵌入通常用于将离散的符号或对象表示为连续的向量空间中的点。在自然语言处理中,词嵌入(wordembedding)是一种常见的技术,它将单词映射到实数向量,以便
- 基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)
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cnntransformerpytorch卷积神经网络深度学习
前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。随着城市化进程的加速,交通流量预测成为城市交通管理与规划中的关键任务。准确的交通流量预测
- 【2024最新】python第三方库 的概述——功能、特点
西西很呆
python开发语言源代码管理编辑器计算机网络scrapypandas
文章目录一、网络请求与爬虫Requests:Scrapy:BeautifulSoup:二、数据处理与分析NumPy:Pandas:SQLAlchemy:SciPy:matplotlib:Seaborn:三、Web开发Flask:Django:四、图像处理Pillow(PILFork):OpenCV-Python:五、游戏开发Pygame:Pyglet:六、自然语言处理NLTK(NaturalLan
- 大语言模型应用指南:OpenAI大语言模型简介
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大语言模型应用指南:OpenAI大语言模型简介1.背景介绍1.1问题的由来在过去几年中,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步,这主要归功于大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现和发展。LLMs是一种基于深度学习的人工智能模型,能够从大量文本数据中学习语言模式和语义关系,从而生成看似人类写作的自然语言输出。随着计算能力和数据可用性的不断提高,LLMs的规模也在不
- 《剖析Transformer架构:自然语言处理飞跃的幕后英雄》
人工智能深度学习
在人工智能的迅猛发展进程中,自然语言处理(NLP)领域取得了令人瞩目的突破,而Transformer架构无疑是这场变革的核心驱动力。自从2017年在论文《AttentionIsAllYouNeed》中被提出,Transformer便在NLP领域引发了一场革命,彻底改变了模型处理和理解人类语言的方式。打破传统枷锁,开创并行计算新时代在Transformer出现之前,循环神经网络(RNN)及其变体,如
- 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