- 【人工智能时代】- Windows本地部署Ollama+qwen本地大语言模型Web交互界面并实现公网访问
xiaoli8748_软件开发
人工智能时代人工智能windows语言模型
文章目录前言1.运行Ollama2.安装OpenWebUI2.1在Windows系统安装Docker2.2使用Docker部署OpenWebUI3.安装内网穿透工具4.创建固定公网地址前言本文主要介绍如何在Windows系统快速部署Ollama开源大语言模型运行工具,并安装OpenWebUI结合cpolar内网穿透软件,实现在公网环境也能访问你在本地内网搭建的大语言模型运行环境。近些年来随着Cha
- 51-59 CVPR 2024 | ChatSiM:Editable Scene Simulation for Autonomous Driving via Collaborative LLM
深圳季连AIgraphX
aiXpilot智驾大模型1自动驾驶AIGCstablediffusion智慧城市计算机视觉
24年3月,上海交通大学、上海人工智能实验室、卡内基梅隆大学和清华大学联合发布EditableSceneSimulationforAutonomousDrivingviaCollaborativeLLM-Agents,基于LLM协作的可编辑自动驾驶场景仿真。ChatSim利用了大型语言模型(LLM)智能体协作框架,采用了一种新颖的多摄像头神经辐射场McNeRF和多摄像头照明估计McLight方法实
- 大语言模型本地化部署+可视化微调
科研小fw
人工智能语言模型人工智能自然语言处理pythonchatgpt
目录本地化部署GLM4Qwen2大模型微调本地化部署2023年被称为人工智能(AI)元年,AI技术在全球范围内飞速发展,已经渗透到了各行各业。随着chatgpt的爆火,国内外的大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)争先恐后,高速发展,人工智能技术也从传统的判别式人工智能逐渐转向了生成式人工智能,LLM作为AI的一种具体表现形式,除去关注大模型的回答精度,作为用户来说,会更加关注
- 现代编程的影响
2501_90255623
生活
一、编程对技术创新的推动作用1.1引领前沿科技发展编程是人工智能、大数据、物联网、区块链等前沿科技的核心驱动力。通过编程,研发人员能够快速验证并迭代创新想法,推动这些领域的技术突破。例如,在人工智能领域,编程使得机器学习算法得以实现,从而创造出能够自主学习和适应环境的智能系统。1.2促进开源文化繁荣编程促进了开源文化的发展,使得全球范围内的开发者能够共享代码、知识和经验。开源项目不仅加速了技术创新
- 长上下文大模型会让检索增强生成(RAG)过时吗?
人工智能
长上下文大模型会让检索增强生成(RAG)过时吗?大模型(LLM)的迅速发展对人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)产生了重大影响。传统上,像检索增强生成(RAG)这样的技术通过允许模型动态访问外部知识源,在提升大语言模型能力方面发挥了重要作用。然而,长上下文大语言模型(能够处理多达100万个令牌的上下文窗口的模型)的出现,引发了一个有趣的问题:长上下文大语言模型会让检索增强生成(RAG)过时吗
- 中文对联/十二生肖/城市景点/旅游计划……年味超浓的数据集汇总
正月初三,年味正浓。新春的喜庆氛围不仅弥漫在大街小巷,也在人工智能领域引发了诸多创新应用。从AI生成春联,到春运交通标志的智能识别,再到生肖文化的深度挖掘,AI工具正赋能传统民俗,让年味更浓!在这阖家团圆,喜庆祥和的日子里,HyperAI超神经为大家整理了8个春节相关的数据集,涵盖对联、十二生肖、民族文化等热门主题,助力开发者在AI赋能春节的道路上大展拳脚!快来领取你的「新春大礼包」吧~点击查看更
- Lua语言的云计算
依瑾雅
包罗万象golang开发语言后端
Lua语言在云计算中的应用引言随着信息技术的不断发展,云计算作为一种新兴的计算模式,已经逐渐改变了我们对计算资源的使用和管理方式。云计算为用户提供了灵活、高效、可扩展的计算服务,促使了大数据、人工智能等技术的发展。在众多编程语言中,Lua作为一门轻量级、高效且易于扩展的脚本语言,逐渐在云计算领域展现出了其独特的优势。本文将探讨Lua语言在云计算中的应用,深入挖掘其在云计算架构、开发和管理中的价值。
- MATLAB机器学习、深度学习
Yolo566Q
机器学习matlabmatlab机器学习深度学习
目录第一章MATLAB图像处理基础第二章BP神经网络及其在图像处理中的应用第三章卷积神经网络及其在图像处理中的应第四章迁移学习算法及其在图像处理中的应用第五章生成式对抗网络(GAN)及其在图像处理中的应用第六章目标检测YOLO模型及其在图像处理中的应用第七章讨论与答疑近年来,随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机
- 机器学习在金融领域的应用
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算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
机器学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1金融行业面临的挑战1.1.1海量数据处理1.1.2实时风险监控1.1.3个性化服务需求1.2机器学习的兴起1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类2.1.1有监督学习2.1.2无监督学习2.1.3强化学习2.2机器学习与人工智能、深度学习的关系2.2.1人工智能的发展历程2.2.
- 16种重要编程语言概览
junecauzhang
软件开发语言原创开发语言c语言c++
1、LISP作者:麻省理工学院的人工智能研究先驱约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)发明年代:1958年应用领域:长期以来垄断人工智能领域的应用,。Lisp最初是作为展示程序的实用模型发布的。在20世纪70年代和80年代,Lisp家族成为人工智能领域非常受欢迎的语言。主要特点:LISP是一种通用高级计算机程序语言,LISP作为应用人工智能而设计的语言,是第一个声明式系内函数式程序设计语言,有别
- NVIDIA的算力支持
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
NVIDIA的算力支持关键词:NVIDIA,GPU,Turing架构,RTX,AI,AIoT,云计算,大数据,深度学习1.背景介绍NVIDIA作为全球领先的图形处理芯片制造商,近年来在人工智能领域也取得了显著的进展。NVIDIA的GPU(图形处理器)因其强大的并行计算能力,成为了深度学习和人工智能(AI)领域的主流硬件。NVIDIA的Turing架构引入了更强的张量计算能力,使得深度学习任务能够更
- 一切皆是映射:神经网络在图像识别中的应用案例
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
一切皆是映射:神经网络在图像识别中的应用案例关键词:神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。早在20世纪50年代,人工智能的先驱们就开始探索如何让计算机具备类似人类的视觉感知能力。从最初的简单模式匹配,到后来的统计学习方法,再到如今的深度学习,图像识别技术经历了几代演变。这一演变过程反映了人工智能技术的快速
- 人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例
苹果酱0567
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一、机器学习概念与原理什么是机器学习?机器学习是人工智能的一个分支,通过从数据中学习和改进算法,使计算机系统在没有明确编程的情况下也能够自动地学习和改进。机器学习是一种实现人工智能的技术手段,能够让计算机“自我学习”,从而实现更准确的预测和决策。机器学习的基本原理机器学习的基本原理是通过构建数学模型,使用大量的数据进行训练,使得模型能够智能地预测和决策。在机器学习中,常用的模型包括线性回归、逻辑回
- 一切皆是映射:元学习中的神经架构搜索(NAS)
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
元学习神经架构搜索NAS遗传算法强化学习演化算法一切皆是映射:元学习中的神经架构搜索(NAS)在人工智能的广阔领域中,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,简称NAS)是一颗璀璨的明星,它代表着一种全新的方法,即通过算法自动寻找最优的神经网络架构。这种思想源于元学习(Meta-Learning),它关注的是如何使学习过程本身变得更加高效。本文将深入探讨NAS的原理、方法、
- Meta要用AI替代中级工程师?科技变革下的职场风云!
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引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已经成为了各个领域的热门话题。从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融分析,AI的应用范围越来越广泛,影响力也越来越大。Meta,作为全球科技巨头之一,一直处于技术创新的前沿。最近有消息传出,Meta计划用AI替代中级工程师,这一消息犹如一颗重磅炸弹,在科技圈和职场中引起了轩然大波。这一选题之所以值得我们重视,是因为它不仅关乎着Meta公司内部的人员结构
- AI助力编程,还是让程序员沦为“编程文盲”?
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引言在当今这个科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已经渗透到了我们生活的方方面面,而在编程领域,AI的影响力更是与日俱增。从早期简单的代码补全工具,到如今强大的代码生成模型,AI正在逐渐改变程序员的工作方式。据相关数据显示,超过70%的程序员在日常工作中使用过某种形式的AI编程辅助工具。那么,这种改变究竟是好是坏呢?这就是我们今天要探讨的重要话题。有人认为AI极大地提高了编程效率,让程序员能够专注
- Meta疯了?竟想用AI让中级工程师集体下岗!|AI头条
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引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)技术宛如一颗璀璨的新星,照亮了各个领域前行的道路。从智能语音助手到自动驾驶汽车,AI的身影无处不在,深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着AI技术的不断突破,其在企业中的应用也日益广泛,各大科技巨头纷纷布局,希望借助AI的力量提升自身的竞争力。Meta,作为全球知名的科技公司,一直处于技术创新的前沿。此次传出将用AI替代中级工程师的消息,无疑在科技圈和
- 彻底颠覆!DeepSeek-R1横空出世,直接碾压OpenAI!
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引言家人们,最近科技圈可太炸了!在人工智能领域,一直以来OpenAI就像一个超级霸主,凭借着强大的技术和广泛的应用,占据着全球人工智能市场的重要地位。它的GPT系列产品,从GPT-3到GPT-4Turbo,每一次更新都能引起全球的关注,无论是内容创作、智能客服还是科学研究,OpenAI的技术都发挥着重要作用。然而,就在大家都以为OpenAI会一直“独孤求败”的时候,中国的DeepSeek-R1突然
- 【LangChain编程:从入门到实践】代码实践
AI天才研究院
计算大数据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
【LangChain编程:从入门到实践】代码实践1.背景介绍1.1人工智能的发展历程人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是当代科技领域最具革命性和颠覆性的技术之一。自20世纪50年代诞生以来,AI经历了起伏跌宕的发展历程。在早期,AI主要集中于基于规则的系统和专家系统,试图模拟人类的推理过程。然而,随着大数据时代的到来和计算能力的飞速提升,机器学习和深度学习技术开始占据主
- 大模型应用开发课程上新!
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在人工智能快速发展的今天,大模型应用已逐渐渗透到各个行业,对我们的工作和生活产生了深远的影响。越来越多的企业和开发者渴望深入探索大模型落地应用,然而却缺少高质量且专业的培训课程及学习途径。为满足企业和开发者在实际场景中使用大模型、创建大模型应用的需求,百度智能云千帆AI加速器近日推出线上加速营。针对各行业普遍适用的大模型功能场景,如逻辑编排、文件撰写等,采用案例实操讲解的方式授课。企业和开发者可以
- AI 图像生成器,如何使用 Janus-Pro 和 Janus, Deepseek 的 Janus-Pro、Janus 和其他领先工具的比较
知识大胖
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介绍人工智能(AI)彻底改变了数字艺术和设计领域,使创建高质量图像变得前所未有的简单,而且只需付出最少的努力。人工智能驱动的图像生成器使用深度学习算法将文本描述转换为逼真或艺术化的视觉效果,可满足营销、广告、游戏和内容创作等各种行业的需求。在本综合指南中,我们将探索一些最流行的AI图像生成器,包括DeepSeek的Janus-Pro和Janus,以及DALL·E3、Midjourney、Stabl
- OpenAI新商标申请曝光:AI硬件、机器人、量子计算全线布局?
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/上周五,AI初创公司OpenAI向美国专利商标局(USPTO)提交了一项新的商标申请,涵
- 机器学习,深度学习,神经网络,深度神经网络
武昌库里写JAVA
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人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习(是其中比较重要的分支)。深度学习源自于人工神经网络的研究,但是并不完全等于传统神经网络。神经网络与深度神经网络的区别在于隐藏层级,通常两层或两层以上隐藏层的网络叫做深度神经网络。一般隐藏层越多,精确度越高。深度学习的算法又分很多种,比较典型的四种:卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的
- DeepSeek-R1 低成本训练的根本原因是?
明哲AI
AIGC人工智能大模型deepseekAIAgent
在人工智能领域,大语言模型(LLM)正以前所未有的速度发展,驱动着自然语言处理、内容生成、智能客服等众多应用的革新。然而,高性能的背后往往是高昂的训练成本,动辄数百万美元的投入让许多企业和研究机构望而却步。近期,国产大模型DeepSeek-R1的横空出世,以其卓越的性能和极具竞争力的成本,打破了这一固有认知。它在MATH基准测试中,以77.5%的准确率媲美OpenAIo1模型,但训练成本却仅为其三
- 关于大模型 AGI 应知应会_生在AI发展的时代
森焱森
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在AI时代,大模型和通用人工智能(AGI)正在深刻改变我们的生活和工作方式。以下是一些关于大模型和AGI的关键知识点,帮助我们更好地理解这一技术浪潮。一、大模型的核心概念与特点(一)什么是大模型大模型(LargeLanguageModels,LLMs)是指具有大规模参数和复杂计算结构的深度学习模型,通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。这些模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特
- 无需昂贵GPU:本地部署开源AI项目LocalAI在消费级硬件上运行大模型
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无需昂贵GPU:本地部署开源AI项目LocalAI在消费级硬件上运行大模型随着人工智能技术的快速发展,越来越多的AI模型被广泛应用于各个领域。然而,运行这些模型通常需要高性能的硬件支持,特别是GPU(图形处理器),这往往导致较高的成本门槛。为了打破这一限制,开源AI项目LocalAI提供了一种在消费级硬件上运行大模型的有效方案。本文将详细介绍LocalAI的工作原理、硬件配置要求、以及如何在消费级
- DeepSeek-V3与GPT-4o的对比详解
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DD:日记数据挖掘数据分析
DeepSeek-V3,作为一款引人注目的开源大型语言模型,自其诞生以来,便以卓越的性能和高效的性价比,在AI界掀起了一股新的浪潮。本文将详细介绍DeepSeek-V3的诞生背景、技术优势,以及与顶尖闭源模型GPT-4o的对比,以期为读者提供一个全面而通俗的理解。一、DeepSeek-V3的诞生DeepSeek-V3由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司(DeepSeek)于2024年12月2
- 如何利用DeepSeek打造医疗领域专属AI助手?从微调到部署全流程解析
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AIGC人工智能机器学习Deepseek大模型
如何利用DeepSeek开源模型打造医疗领域专属AI助手?从微调到部署全流程解析医疗人工智能正迎来爆发式增长,但在实际应用中,通用大模型往往存在医学知识不精准、诊断逻辑不严谨等问题。本文将手把手带您实现医疗垂直领域大模型的定制化训练,以DeepSeek-R1为基座,打造专业可靠的医疗AI助手。一、基座模型选型:医疗推理的黄金搭档1.1为什么选择DeepSeek-R1-Distill-Llama-8
- AI 浪潮席卷中国年,开启科技新春新纪元
芯作者
DD:日记人工智能机器学习
在21世纪的第三个十年,人工智能(AI)技术以前所未有的速度席卷全球,而在东方古国——中国,这股浪潮尤为汹涌澎湃。随着大数据、云计算、深度学习等技术的不断成熟,AI不仅重塑了传统行业的面貌,更在新春佳节这一最具中国特色的时刻,以其独特的方式,开启了科技新春的新纪元。本文将从AI在春节期间的应用、对中国经济的影响、社会文化的变迁、面临的挑战以及未来展望等五个方面,层次分明地探讨这一话题。一、AI在春
- 青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 19课题、外部模块
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程python编程与数学编程语言
青少年编程与数学02-008Pyhon语言编程基础19课题、外部模块一、外部模块特点:常见外部模块:安装外部模块:使用外部模块:二、库二、框架三、常用框架Web开发框架:数据分析和科学计算框架:机器学习和人工智能框架:异步编程框架:GUI开发框架:课题摘要:本文介绍了Python中的外部模块、库和框架。外部模块是Python标准库之外的第三方模块,提供额外功能,如NumPy、Pandas等,通过p
- 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/pwd@192.168.0.5:1521/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