- Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier论文阅读笔记
Rising_Flashlight
论文阅读笔记计算机视觉
YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier论文阅读笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论,包括OpenAISora团队负责人,谢赛宁,好像还有杨植麟。虽然这个文章好像似乎被引量不是特别高,但是和AI甚至人类理解很本质的问题很相关,即是不是要通过生成来构建理解的问题,文章的做法也很巧妙,感觉是一些学者灵机一动的产物,好好学习一个!摘要这
- 【论文阅读】QUEEN: Query Unlearning against Model Extraction(2024)
Bosenya12
科研学习模型窃取论文阅读提取攻击模型安全
摘要Modelextractionattacks(模型提取攻击)currentlyposeanon-negligiblethreat(不可忽视的威胁)tothesecurity(安全性)andprivacy(隐私性)ofdeeplearningmodels.Byqueryingthemodelwithasmalldataset(通过小数据集查询模型)andusingthequeryresultsa
- 东方博宜【入门】1011. 空心六边形
yuanheng418
算法c++
有点难度,但不多~~~问题描述画图形,是我们需要研究的一个重要课程。菱形好似练的差不多了啊。那么,什么东西,能够有些新意呢?弄个漂亮点的图形吧,空心六边形进入了我们的视线。那么我们就打印一个正六边型吧。根据输入的边长,输出对应大小的正六边型。输入只有一个正整数n(0usingnamespacestd;intn,i,j,t=0;intmain(){cin>>n;if(n==1){cout<<"*";
- 如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python
背包客研究
不平衡学习分类神经网络python
如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法,可以在各种问题上表现良好。神经网络使用误差反向传播算法进行训练,该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差,并根据这些误差的比例更新模型权重。这种训练方法的局限性在于,每个类别的示例都被视为相同,对于不平衡的数据集,这意味着模型对一个类别的适应性要强得多,而对另一个类别的适应性则弱得多。反向传播算法可以更新,以根据类
- 读《深度学习:走向核心素养》
qingqianshiguan
3.教师组织学生研讨和交流,增加学生之间的深度互动这是实现深度学习的关键环节。深度学习的场域,是多人共同参与的场域,学生在参与的过程中能够对话沟通、共同思考。学生们的身份相同,年龄相仿,认知方式也相似,彼此更加熟悉,更加容易接受对方的观点。同时,学生思考问题的角度、思维方式可以与同伴互相启发。学生进行调查与分析、提出方案或规划的讨论过程,就是表达自己观点和开阔思路的过程,也是学生个体之间、小组之间
- nvidia cuda镜像说明
九品神元师
linux人工智能python运维
nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像,适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行深度学习应用程序。该镜像包含运行时所需的库和工具,但不包含开发工具或头文件。nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel:这是一个开发镜像,适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中进行深度学习模型的开发。该镜像包含了编
- 通义千问-VL-Chat-Int4
九品神元师
python开发语言
Qwen-VL是阿里云研发的大规模视觉语言模型(LargeVisionLanguageModel,LVLM)。Qwen-VL可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。Qwen-VL系列模型性能强大,具备多语言对话、多图交错对话等能力,并支持中文开放域定位和细粒度图像识别与理解。安装要求(Requirements)python3.8及以上版本pytorch2.0及以上版本建议使用C
- 对财务管理小程序main.py的理解
xinyueyueyueyyyy
小程序
目录一、导入模块和库二、自定义SwaggerUI和ReDoc三、创建FastAPI应用四、异常处理五、CORS中间件六、路由导入七、根路由八、数据库初始化九、启动服务器十、总结本部分代码是使用FastAPI框架和Tortoise-ORM构建的一个后端服务示例,主要用于支持财务管理小程序的后台功能。以下是对代码主要部分的总结:一、导入模块和库fromfastapiimportFastAPI,Requ
- VUE day3 v-bind指令绑定属性(class,style)
weixin_46383150
vuejavascriptvue.js
v-bind指令vue中,v-bind用来动态的绑定属性,当使用v-bind绑定元素的属性时,将从vue实例中查找所绑定的变量.v-bind的格式是v-bind:属性名="",简写为:如:百度一下//简写为百度一下newVue({el:"#app",data:{url1:"http://baidu.com",url2:"http://taobao.com"}})同理可以绑定元素的其他属性百度一下/
- 解惑深度学习中的困惑度Perplexity
Axlsss
深度学习统计知识深度学习人工智能数学建模
困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布,继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列,即生成的序列不应该让人感到很困惑,困惑度的核心思想是:序列生成的概率越大,其困惑度越小,因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型
- python字典倒序_python字典排序
weixin_39683978
python字典倒序
1、python字典按value排序yuwen={'JiaNaiLiang':60,'LiXiaoLu':10,'TianLaoShi':44,'MaSu':99,'KongLingHui':98,'LiuLaoShi':77}方法一:排序之后返回的是字典d.items()实际上是将d转换为可迭代对象,迭代对象的元素为('MaSu',99),('KongLingHui',98),('LiuLaoS
- 使用Petals和LangChain运行大型语言模型:入门指南
qq_37836323
langchain语言模型人工智能python
使用Petals和LangChain运行大型语言模型:入门指南引言在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LLM)的应用日益广泛。然而,运行这些模型通常需要强大的硬件资源。Petals项目提供了一种创新的解决方案,让用户能够以分布式方式在家中运行100B+参数的语言模型。本文将介绍如何结合使用Petals和LangChain来轻松部署和使用大型语言模型。Petals简介Petals是一个开源项
- Magisto——AI分析视频素材,自动生成剪辑、拼接和添加音乐的成品视频
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC深度学习人工智能音视频
一、Magisto介绍Magisto是一个基于人工智能的视频编辑应用程序,旨在帮助用户快速创建专业水准的视频。它通过自动化处理,简化了视频剪辑、效果添加和音频同步等复杂步骤,使用户能够轻松地将视频、图片和音乐整合成一个完整的短片。Magisto核心功能自动化视频编辑:AI驱动的编辑:Magisto使用AI技术自动分析用户上传的照片和视频片段,选择最佳部分并进行剪辑和编辑。这包括检测人脸、物体、动作
- 深度学习奥秘解锁:AI大模型技能提升指南
AGI大模型老王
人工智能深度学习语言模型算法大模型AI大模型
文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展,AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率,研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力,并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习正为人类的生活和工
- 人工智能在网络安全领域的应用探索
亿林数据
人工智能web安全安全网络安全
随着网络技术的飞速发展,网络安全问题日益凸显,成为制约数字化进程的重要瓶颈。人工智能(AI)作为一种变革性技术,正逐步在网络安全领域展现出其巨大的潜力和价值。本文旨在探讨人工智能在网络安全领域的应用现状、优势、挑战及未来发展趋势。一、人工智能在网络安全中的应用现状威胁检测与响应人工智能通过机器学习算法,能够自动识别网络中的异常行为,如未经授权的访问、恶意软件传播等。传统的安全系统依赖于静态规则和签
- 提高检测标准,避免客制化生产下 人工有可能存在的工作疏漏的智慧园区开源了。
AI服务老曹
开源人工智能大数据物联网智慧城市
智慧园区场景视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。用户只需在界面上进行简单的操作,就可以实现全视频的接入及布控。项目搭建地址基础项目搭建地址:yihecode-server:本项目基于ai场景而开发,提供算法模型管理、摄像头管理、告
- 洞见数据价值,激活组织活力,让决策更精准的智慧地产开源了。
ai产品老杨
安全开源vue.js人工智能前端
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- 【终端IDPS】开源安全平台Wazuh之Wazuh Server
_只道当时是寻常
入侵检测开源安全安全威胁分析
引言Wazuh是一个开源的、免费的企业级安全监控解决方案,专注于威胁检测、完整性监控、事件响应和合规性。它由部署在受监控系统的端点安全代理和管理服务器组成,服务器收集并分析代理收集的数据。Wazuh支持多平台,包括Windows、Linux、macOS、HP-UX、Solaris和AIX,能够跨场所、虚拟化、容器化和基于云的环境保护工作负载。目录1介绍2Wazuhserver2.1Wazuhman
- anaconda创建虚拟环境并配置到JupyterNotebook
wp_tao
机器学习Python全栈python开发语言
anaconda创建虚拟环境并配置到JupyterNotebook一、查看当前环境二、创建虚拟环境三、配置JupyterNotebook内核一、查看当前环境如上图所示,在开始菜单中扎到AnacondaPrompt(Anaconda)并打开。在命令行窗口中输入命令condainfo-e或者condaenvlist查看已安装的虚拟环境,如下图所示:其中,base环境即是当前的环境,也是anaconda
- 洞见数据价值,激活组织活力,让决策更精准的智慧地产开源了
AI服务老曹
开源人工智能能源智慧城市
智慧地产视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。通过计算机视觉和人工智能技术,搭建智能钢丝绳检测系统、井筒检测分析系统、余煤检测分析系统,提高检测准确度,降低工人在线的劳动强度,有效提高检测标准、避免客制化生产下,人工有可能存在的工作
- 【科技前沿】用深度强化学习优化电网,让电力调度更聪明!
风清扬雨
人工智能人工智能python智能电网深度强化学习
Hey小伙伴们,今天我要跟大家分享一个超级酷炫的技术应用——深度强化学习在电网优化中的典型案例!如果你对机器学习感兴趣,或是正寻找如何用AI技术解决实际问题的方法,这篇分享绝对不容错过!✨开场白大家好,我是你们的技术小助手!今天我们要聊的是如何利用深度强化学习(DRL)来优化电网的调度,让电力系统变得更智能、更高效。引入话题想象一下,如果你能够通过一种先进的技术手段,自动调整电网中的能源分配,不
- 深度学习_数据读取到model模型存储
you_are_my_sunshine*
推荐算法深度学习人工智能
概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm,并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
- Rust 高级概念
鹤仁
Rustrust开发语言后端
•类型系统简介。•字符串。•迭代器。•闭包。•模块。代码块和表达式fnmain(){//使用裸代码块同时执行多个任务letprecompute={leta=(-34i64).abs();letb=345i64.pow(3);letc=3;a+b+c};//match表达式letresult_msg=matchprecompute{42=>"done",aifa%2==0=>"continue",_
- 【Rust】——采用发布配置自定义构建
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Rust(官方文档重点总结)rust开发语言后端
博主现有专栏:C51单片机(STC89C516),c语言,c++,离散数学,算法设计与分析,数据结构,Python,Java基础,MySQL,linux,基于HTML5的网页设计及应用,Rust(官方文档重点总结),jQuery,前端vue.js,Javaweb开发,Python机器学习等主页链接:Y小夜-CSDN博客今日学习推荐:在当今这个飞速发展的信息时代,人工智能(AI)已经成为了一个不可或
- Miniconda的使用指南
临江听海
pythonconda
一.配置Miniconda打开终端或AnacondaPrompt(Windows用户)。创建并激活conda环境:condacreate--nameenv_namecondaactivateenv_name这里的env_name是你想要创建的环境名称。安装所需的包和工具:condainstallpackage_name这里的package_name是你想要安装的包名称。可以通过修改.condarc
- 深度学习100问44:如何避免模型出现过拟合现象
不断持续学习ing
人工智能自然语言处理机器学习
嘿,想让你的模型不出现过拟合现象?来看看这些妙招吧!一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了,模型就能学到更普遍的规律,而不是只记住那一点点数据里的小细节。你可以去收集更多真实的数据,或者用数据增强的办法。就像在图像识别里,把图片转一转、翻一翻、剪一剪,这样数据就变得更多样啦。二、简化模型要是模型太复杂,那就像盖了一座超级华丽的城堡,容易记住一些不该记的东西。那就把模型弄得简单点
- 【Android】Android中广播的基本使用
後来的後来hugh
接受系统广播动态注册在Java代码中指定IntentFilter,然后想监听什么广播就添加对应的Action。动态注册的广播,一定要调用unregisterReceiver()方法取消注册。下面用动态注册监听网络变化在AndroidManifest.xml中添加权限:Activity的Java代码:publicclassMainActivityextendsAppCompatActivity{pr
- 【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data
弹伦琴的雷登
【论文阅读系列】人工智能深度学习论文阅读图像处理
Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目:基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接:Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata|NatureMachineIntelligence代码链接:GitHub-ndavoudi/sparse_artefact_unet数据链接:Data发
- Python在人工智能方面的应用
Bruce_Liuxiaowei
总结经验编程笔记python人工智能开发语言
Python在人工智能方面的应用Python是一种功能强大的编程语言,它广泛应用于各种领域中,包括人工智能(ArtificialIntelligence)领域。随着人工智能技术的发展和普及,Python变得越来越重要,因为它提供了许多有用的库、框架和工具,可以帮助开发者快速地构建智能系统。机器学习机器学习是人工智能领域中的一种关键技术,它可以让计算机自动地学习和改进。Python中的Keras和T
- 手势估计- Hand Pose Estimation
我在呀
首先给大家分享一个巨牛巨牛的人工智能教程,是我无意中发现的。教程不仅零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,还时不时有内涵段子,像看小说一样,哈哈~我正在学习中,觉得太牛了,所以分享给大家!点这里可以跳转到教程1.目前进展1.1相关资料1)HANDSCVPR20162)HANDS2015Dataset3)CVPR20164)Hand3DPoseEstimation(ComputerVisionforA
- 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