- 第三篇:模型压缩与量化技术——DeepSeek如何在边缘侧突破“小而强”的算力困局
python算法(魔法师版)
数据挖掘机器学习人工智能深度学习神经网络生成对抗网络边缘计算
——从算法到芯片的全栈式优化实践随着AI应用向移动终端与物联网设备渗透,模型轻量化成为行业核心挑战。DeepSeek通过自研的“算法-编译-硬件”协同优化体系,在保持模型性能的前提下,实现参数量与能耗的指数级压缩。本文从技术原理、工程实现到落地应用,完整解析其全链路压缩技术体系。第一章算法层创新:结构化压缩与动态稀疏化1.1非均匀结构化剪枝技术DeepSeek提出**“敏感度感知通道剪枝”(SAC
- RESTful和RPC是什么,定义,关系,区别
G丶AEOM
普通学习区休闲知识区网络rpc信息与通信java
RESTful和RPC是什么,定义,关系,区别一、RESTful的定义、特点及应用场景定义:RESTful是一种软件架构风格,用于设计网络应用程序的API(应用程序编程接口)。它基于HTTP协议,遵循一系列的约束条件和原则来构建可互操作的、分布式的超媒体系统。特点:资源导向:将系统中的一切都视为资源,每个资源都有一个唯一的URI(统一资源标识符),通过URI可以对资源进行访问、操作等。例如,在一个
- 网络安全技术深度解析与代码实践
我的运维人生
web安全网络安全运维开发技术共享
网络安全技术深度解析与代码实践随着信息技术的飞速发展,计算机网络已经广泛应用于政治、军事、商业等各个领域,与人们的生活越来越紧密。然而,这也带来了日益严峻的网络安全问题。网络安全是指保护计算机网络免受未经授权的访问、破坏或数据泄露的措施,是信息技术领域的重要课题。本文将详细介绍网络安全技术,并通过代码示例展示其实际应用。一、网络安全的重要性网络安全对于个人隐私、企业机密和国家安全至关重要。未经授权
- MongoDB深度解析与实践案例
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mongodb数据库运维开发技术共享
MongoDB深度解析与实践案例在当今大数据盛行的时代,NoSQL数据库以其灵活的数据模型和水平扩展能力,成为了众多应用场景下的首选。MongoDB,作为NoSQL数据库的领军者之一,凭借其面向文档的存储方式、强大的查询功能以及丰富的生态系统,在众多领域大放异彩。本文将从MongoDB的基本概念出发,深入探讨其核心特性,并通过一个实际案例展示如何在项目中高效使用MongoDB。一、MongoDB基
- Kubernetes(K8s)技术深度解析与实战案例
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kubernetes容器云原生运维开发技术共享
Kubernetes(K8s)技术深度解析与实战案例Kubernetes(简称K8s)已经成为当今云原生应用和微服务架构的首选平台。作为一个开源的容器编排系统,K8s用于自动化应用程序的部署、扩展和管理。本文将深入探讨K8s的架构、关键组件、设计理念以及实战应用,并通过一个具体的微服务应用部署案例,展示K8s在运维中的强大功能和便利性。一、K8s的起源与发展K8s的诞生源于Google内部对大规模
- SpringBoot核心组件详细解析
德乐懿
后端springboot后端java
SpringBoot核心组件详细解析SpringBoot作为当前Java领域最流行的微服务框架之一,其核心组件的设计与应用对于开发高效、稳定的应用程序至关重要。本文将详细解析SpringBoot的核心组件,包括SpringBoot框架本身、Spring、SpringMVC、数据库连接池等,通过阐述每个组件的作用、特点、使用场景,并结合实际案例,深入分析SpringBoot核心组件之间的关联性和依赖
- cpu 动态调频之(频率范围,频率设置)
raoxu_1154492168
linux
一、应用态参数介绍/sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/affected_cpus//当前策略作用于哪些onlinecorecpuinfo_cur_freq//当前CPU硬件频率cpuinfo_max_freq//CPU硬件支持的最低频率cpuinfo_min_freq//CPU硬件支持的最高频率cpuinfo_transition_latency//硬件支持的
- Tomcat:应用加载原理分析
IT巅峰技术
Tomcat基础知识中间件tomcat服务器java架构师分布式
前情回顾上一篇文章主要了解了一下Tomcat启动入口,以及初步的分析了Tomcat的启动流程,下面我们将会解密Tomcat应用部署的实际流程。一、直观对比虽然前面已经说了那么多关于Tomcat的东西,但是我相信绝大部分同学应该都没有专门的去研究过Tomcat的内部实现。我们接触最多的应该还是上传一个war包丢在webapps目录下,然后重启一下Tomcat服务器(甚至不重启)。下面我们以图形的形式
- 详解大模型微调数据集构建方法(持续更新)
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大模型微调数据集构建方法
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法,希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录
- 树状数组详解与应用领域 c++ --二次元的programmer的博客
Arodex
c++算法树状数组
这是本蒟蒻的第一篇博客,如有不妥,请各位大佬加以指正。树状数组是什么?学树状数组首先当然要知道树状数组是什么。下面是我粘过来的定义:树状数组的查询和修改的时间复杂度都是log(n),空间复杂度则为O(n),这是因为树状数组通过将线性结构转化成树状结构,从而利用位运算进行跳跃式扫描。通常使用在高效的计算数列的前缀和,区间和。(其实你只需要知道它的时间空间复杂度就行了,应用领域后文会讲)跳跃式扫描的实
- SpringSecurity相关面试试题及答案解析
HappyAcmen
java面试题相关总结面试职场和发展
SpringSecurity是一个功能强大且高度可定制的Java安全框架,主要用于保护基于Java的应用程序。文章目录1.核心功能2.核心组件3.工作原理4.相关试题1.什么是SpringSecurity?它的主要功能是什么?2.简述一下Authentication和Authorization的区别?3.SpringSecurity的核心组件有哪些?4.如何在SpringSecurity中实现身份
- Java 在包管理与模块化中的优势:与其他开发语言的比较
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在开发复杂的、规模庞大的软件系统时,包管理和模块化设计起着至关重要的作用。它们不仅决定了代码的组织和可维护性,还直接影响到团队协作效率、扩展性和性能。在众多编程语言中,Java凭借其成熟的生态系统、强类型系统和标准化的包管理机制,成为了大型企业级应用开发的首选之一。本文将探讨Java在包管理和模块化方面的优势,并与其他流行语言(如Rust、Go、Python、JavaScript和C#)进行对比,
- 逆波兰表达式求值(力扣150)
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这道题也是一道经典的栈应用题。为什么这样说呢?我们可以发现,当我们遍历到运算符号的时候,我们就需要操控这个运算符之前的两个相邻的数。这里相邻数不仅仅指最初数组里相邻的数,在进行了运算之后,得到的结果与后面的数也可以理解为相邻。这样的涉及操作相邻元素描述是不是跟删除字符串中的所有相邻重复项(力扣1047)-CSDN博客这道题十分类似呢?因此我们自然想到使用栈来解决这个问题。还有的注意点我写在代码注释
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timm加载模型create_model使用本地预训练模型1.常规方式,从https://huggingface.co/上下载1-1.timm库中create_model函数的用法1.最简单的用法2.查看可以直接创建的预训练模型列表3.参数:pretrained=True2.使用本地的预训练模型2-1.国内镜像下载模型:https://hf-mirror.com/2-2.查找对应模型名称2-3.调
- 图像边缘检测与轮廓提取详解及python实现
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pythonpython计算机视觉开发语言RobertsPrewittCanny边缘检测
目录图像边缘检测与轮廓提取详解第一部分:图像边缘检测与轮廓提取概述1.1什么是边缘检测和轮廓提取?1.2边缘检测与轮廓提取的应用领域1.3为什么需要边缘检测和轮廓提取?第二部分:常见的图像边缘检测算法2.1Sobel算子2.2Canny边缘检测2.3拉普拉斯算子(LaplacianofGaussian,LoG)2.4Prewitt算子2.5Roberts交叉算子第三部分:图像轮廓提取的基本方法3.
- 使用 Python 实现无人机实时路径规划的 MPC 算法
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pythonpython无人机算法MPC路径优化
目录使用Python实现无人机实时路径规划的MPC算法引言1.模型预测控制(MPC)概述1.1定义1.2MPC的基本原理1.3代价函数1.4MPC的特点2.Python中的MPC算法实现2.1安装必要的库2.2定义类2.2.1无人机模型类2.2.2MPC控制器类2.3示例程序3.MPC算法的优缺点3.1优点3.2缺点4.改进方向5.应用场景结论使用Python实现无人机实时路径规划的MPC算法引言
- 100种算法【Python版】第44篇——龙格-库塔法
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本文目录1算法说明2算法示例:使用龙格-库塔法求解微分方程3算法应用:捕食者-猎物模型4算法可解决问题1算法说明龙格-库塔法最初由德国数学家卡尔·龙格(CarlRunge)和马丁·库塔(WilhelmKutta)在20世纪初提出。它们为求解常微分方程(ODE)提供了一种有效的数值方法,尤其是在处理初值问题时。龙格-库塔法的设计旨在通过提高计算的精度和稳定性,使数值解能更好地逼近真实解。最常用的版本
- 关于公司架构管控的思考
weixin_34416754
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假想背景:现状是,各子系统的新建及重大迭代都会形式化地走架构审批流程,但应用架构是否设计以及是否合理,信息技术部门不能掌握。而架构规划部门的架构师人屈指可数,面对总人数达数百人的开发团队所负责的几十子系统、每个月数十个迭代特性,无法做到直接帮助开发团队详尽的进行架构设计。由此提出:架构审批流程不代表架构设计、架构规划部门要加强架构管控。要做好架构管控,需要能够回答几个问题:架构管控的目的是什么?架
- VARGPT:将视觉理解与生成统一在一个模型中,北大推出支持混合模态输入与输出的多模态统一模型
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每日AI项目与应用实例人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花快速阅读模型简介:VARGPT是北京大学推出的多模态大语言模型,专注于视觉理解和生成任务。主要功能:支持混合模态输入输出、高效视觉生成和广泛的多模态任务。技术原理:基于自回归框架,采用三阶段训练策略,
- 上海建筑物轮廓全境面图层shp格式arcgis数据无偏移坐标字段有高度和楼层属性内容测评
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- 多语言教学材料生成:技术实现与业务价值分析
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非纯粹GenAIGenAI与Python数据挖掘人工智能自然语言处理神经网络python语言模型学习方法
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初学者指南:用Python进行股票买卖股票市场是一个复杂的世界,但是有一些简单的工具可以帮助你进入这个市场。Python是一个流行的编程语言,在金融领域也广泛应用。在本文中,我们将介绍如何使用Python进行股票交易。Python如何支持股票买卖Python可以通过第三方库来实现股票交易。Python有许多开源库如twsapi,alpaca-trade-api,td-ameritrade-pyth
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- 从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距
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- DeepSeek-R1,DeepSeek-V3,DeepSeek-VL,DeepSeek-V2,DeepSeek-R1-Zero各个模型区别
fpga和matlab
前言技术汇集#人工智能大模型DeepSeek
目录1.各个模型架构2.训练方式3.模型参数与规模4.应用场景5.性能表现6.发布时间7.价格1.各个模型架构DeepSeek-R1:未明确有特殊架构说明,但属于推理模型,可能在Transformer架构基础上针对推理做了优化,通过强化学习训练实现大量反思和验证。DeepSeek-V3:是混合专家(MoE)语言模型,采用Transformer架构。DeepSeek-VL:整体上是decoder-o
- 如何在springboot中合理使用工厂模式(你真的会在实际业务中应用设计模式吗?)
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springboot设计模式后端
如何在springboot中合理使用工厂模式-工厂模式工厂模式优点:前言请看如下工程结构实例:1、在工厂中声明的bean如何交给springboot管理方法一:使用Spring的@Bean方法来注册工厂方法方法二:使用Spring的ApplicationContext来获取bean方法三:使用原型bean(推荐)实现代码1、定义组件接口:2、不同的组件实现:3、创建工厂通过抽象工厂注入不同的bea
- 最近使用的最少使用缓存(LRU Cache)算法
StVariable
缓存算法
LRU缓存算法是一种常用的缓存替换策略,它基于最近最少使用的原则,将最近最少使用的数据项从缓存中淘汰。本文将详细介绍LRU缓存算法的原理和应用,并提供相应的源代码实现。LRU缓存算法原理LRU缓存算法的核心思想是基于数据项的访问历史来决定哪些数据项是最近最少使用的。每当访问一个数据项时,该数据项被标记为最近使用的,并移动到缓存的首部(或者说是最新位置)。当缓存已满并需要淘汰数据项时,最近最少使用的
- 计算机视觉:解锁智能时代的钥匙与实战案例
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计算机视觉人工智能运维开发技术共享
计算机视觉:解锁智能时代的钥匙与实战案例在人工智能的浩瀚星空中,计算机视觉无疑是最为璀璨的星辰之一。它不仅让机器拥有了“看”的能力,更是推动了自动驾驶、安防监控、医疗影像分析、智能制造等多个领域的革新。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、最新进展,并通过一个具体的代码案例,展示如何在实际项目中应用这些技术。一、计算机视觉概述计算机视觉,简而言之,是指让计算机系统从数字图像或视频中提取有用信息的过程
- Web 开发入门:从前端到后端的全栈开发探索
HelloZheQ
前端
Web开发是指创建和维护通过网络浏览器访问的应用程序。Web开发涉及到的领域非常广泛,涵盖了前端、后端、数据库等多个技术栈。在这篇文章中,我们将详细介绍Web开发的基本概念、前端和后端的技术、全栈开发的特点以及如何开始从事Web开发。1.Web开发简介Web开发是构建和维护网站或Web应用程序的过程,分为前端开发、后端开发和全栈开发。前端开发负责用户界面和交互体验,后端开发负责服务器端的逻辑处理、
- 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