活出价值
活出价值

第二阶段时间管理作息模型

在听第二阶段的作息课程之前，因为第一期的影响，刚刚接触也是受司马腾老师的影响我就起初就是5点起床，都是用闹钟叫醒，有时候也是没有规律的，就像老师说的被窝确实舒服的不想起来，但还是勉强起来了，有时候闹钟醒了也就想着在眯会还真的一会睡着了起来就到了7，8点，而且自己也不知道到底几点起床比较好，有时候也是5点半，晚上睡觉时间就是10点半，也没有晚间仪式感，有些时候洗澡比较早看书的时候很犯困，自从学习了钰老师的课程，我现在早起用了老师的大小闹钟法很管用，而且一周用了三条命法则让自己剩下三条命的话不会自责，这样对未来坚持早起更有信心，也用上了晚间仪式，晚间把时间分成2个分界，这些方法对于我来说效果很好，这样让我也更容易坚持，现在我目前的现在是自由职业者，所以对于我来说时间比较自由，只要我愿意改变好好利用好时间，首先要做到自己想要的，专注，进行行动，让行动成为一种习惯。                                                    这一周的作息计划:星期一，星期二，星期三，星期五，星期六都是早上5:30起床，晚间10:30睡觉，星期四和星期天这2天早上7点起床  。                                                    早起要做的三件事情:1起床听一首自己喜欢的歌曲                                                                2写晨间日记，记录昨天发生的以及今天要做的事情                                                      3:练习瑜伽和臀部练习打卡                        4:练习普通话，从口语，绕口令以及阅读相关法语的字音

你可能感兴趣的:(第二阶段时间管理作息模型)

  • Python和curl 如何使用OpenAI 接口访问LLM SmallerFL Python相关pythonopenaillmgpt
    文章目录1.安装所需的库2.设置API密钥（可选）3.编写代码4.curl命令1.安装所需的库首先，你需要确保你的环境中安装了openai库。你可以通过pip来安装它：pipinstallopenai2.设置API密钥（可选）如果访问ChatGPT需要设置密钥，如果访问本地模型不需要设置密钥！对于ChatGPT密钥要从OpenAI的官方网站获取，要按token收费。一旦你有了API密钥，可以通过环
  • 大模型时代的DeepSeek突围之路：从模型部署到场景落地全解析 zhangjiaofa DeepSeekR1&AI人工智能大模型大模型DeepSeek模型部署场景落地
    引言在GPT-4、Claude3等通用大模型激烈角逐的战场中，DeepSeek凭借独特的MoE、MLA、MTP等架构技术崭露头角。上期文章“趋势洞察|DeepSeek：AI浪潮中的璀璨之星”带我们认识了这颗AI新星，然而当我们去官网使用时，经常会提示“服务器繁忙，请稍后再试”。面对这种情况，目前开发者们可以通过官网API或者私有化部署的方法来解决。本期将手把手教你从模型部署到场景落地，搭建完整的D
  • 家居行业全渠道零售技术解决方案架构指南 wjoang 零售架构科技产品运营
    家居行业全渠道零售技术解决方案架构指南行业数字化转型挑战体验断层线上渠道商品认知度不足，退货率高达35-42%物流成本高企大件商品平均物流成本占比达18%，破损率超行业标准2.3倍决策周期长客户平均决策周期达12.7天，需构建全链路交互体系核心系统技术实现一、沉浸式体验引擎3D场景化展示WebGL模型轻量化处理defoptimize_model(obj_file):apply_decimation
  • 基于阿里云PAI平台快速部署DeepSeek大模型实战指南 硅基打工人 AI阿里云云计算经验分享人工智能javaspringspringboot
    一、DeepSeek大模型：企业级AI应用的新标杆1.1为什么选择DeepSeek？近期，DeepSeek系列模型凭借其接近GPT-4的性能和开源策略，成为全球开发者关注的焦点。在多项国际评测中，DeepSeek-R1模型在推理能力、多语言支持和长上下文处理（最高128K）方面表现卓越，尤其在企业级场景中展现出以下优势：高性能推理：单张A10显卡即可部署7B参数模型，推理速度提升40%；数据安全：
  • Kubernetes 网络插件实现原理与典型问题全解析 挣扎与觉醒中的技术人 kubernetes网络phpdocker容器云原生
    Kubernetes网络模型是容器编排的核心基础，但也是运维中最复杂的部分之一。本文将深入剖析主流网络插件（CNI）的实现原理，并结合生产环境中的高频问题，提供从底层原理到实战排障的全方位指南。一、Kubernetes网络模型基础1.K8S网络核心要求Pod间直连通信：所有Pod可直接通过IP通信，无需NAT。跨节点网络互通：不同节点上的Pod能够直接通信。Service负载均衡：通过Cluste
  • 深度学习框架之主流学习框架 uu1224 深度学习学习人工智能机器学习神经网络
    深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。以下是一些主流的深度学习框架及其特点：TensorFlow：由Google开发，是一个广泛使用的开源深度学习框架。它以强大的图计算模型和分布式计算能力著称，并且通过高级API如Keras，为用户提供了易于上手的开发体验。PyTorch：由Facebook开发，以其动态计算图
  • Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学 AI时代已来！ llama架构
    一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌：在预训练阶段融入5%安全语料，降低有害输出概率（较前代下降34%）二、核心模块创新1.改进型Transformer架构标准化方案：采用RMSNorm替代LayerNorm，计算效率提升1
  • 2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理 不要天天开心 机器学习算法人工智能
    图像分类将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。图像分类的三层境界：通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵：TP（Truepositive,真正例）——将正类预测为正类数。FP（Falsepostive,假正例）——将反类预测为正类数。TN（Truenegative,真反例）——将反类预测为反类数。FN（Falsenegative,假反例）—
  • DeepSeek在个人财务管理中的应用技巧有哪些？ 借雨醉东风 热点追踪大数据人工智能
    关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
  • 大模型生成文本控制参数:Top-k Top-p和Temperature(超级易懂,看一眼就学废) Ven% 简单说深度学习深度学习基础动手深度学习速通系列python机器学习人工智能深度学习自然语言处理
    温度（Temperature）作用：就像调节"脑洞大小"的开关。温度调低（比如0.2）：AI会变成保守派，总选最稳妥的回答（适合写说明书、正经文案）温度调高（比如1.0）：AI就变戏精，各种天马行空（适合编故事、写段子）Top-k（候选词数量）作用：每次选词时的"候选名单人数"设小值（比如10）：AI只能在10个最合适的词里挑（回答更靠谱）设大值（比如50）：AI能考虑50个可能的词（回答花样更多
  • python docx document 输出word 设置字体 南阳范宏云 pythonword开发语言
    python相关学习资料：一张图生成指定动作的动态视频,MagicAnimate本地部署搭建私人助理大模型需要什么环境？GitLabCI/CD-pending的原因使用Python-docx库设置Word文档字体Python-docx是一个用于创建和更新MicrosoftWord文档的Python库。它允许我们以编程方式操作Word文档，包括设置字体样式。本文将介绍如何使用Python-docx库
  • IOS基础面试题 程序员林北北 ioscocoamacos
    1.什么是MVC？MVC（Model-View-Controller）是一种常见的设计模式，用于组织代码Model（模型）：代表数据层，处理数据的逻辑。View（视图）：负责展示界面，显示数据。Controller（控制器）：连接Model和View，处理视图的更新以及用户交互。2.什么是Delegate？Delegate是iOS中一种常用的设计模式，用于对象之间的通信。一个对象通过delegat
  • DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型 黄阳老师 目标检测目标跟踪人工智能
    DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型摘要1引言2方法2.1模型架构2.1.1DINO-XPro2.1.2DINO-XEdge3数据集构建和模型训练数据收集模型训练摘要在本文中，我们介绍了DINO-X，这是一种由IDEAResearch团队开发的统一以对象为中心的视觉模型，迄今为止在开放世界目标检测性能方面表现最佳。DINO-X采用了与GroundingDINO1.5[47]相
  • 【赵渝强老师】Kafka的消费者与消费者组 大数据kafka
    消费者就是从Kafka集群消费数据的客户端，下图展示了一个消费者从主题中消费数据的模型。上图展示的是单消费者模型。单消费者模型存在一些问题。如果Kafka上游生产的数据很快，超过了单个消费者的消费速度，那么就会导致数据堆积。视频讲解如下：https://www.bilibili.com/video/BV1ue2EYxEpL/?aid=113269394117...为了解决单消费者存在的问题，Kaf
  • 【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python 冒泡芳 pythonpytorchlstm
    欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN的共享单车租赁预测研究1.引言2.模型介绍
  • 指数移动平均（EMA）策略 Sherry Wangs 深度学习深度学习python机器学习
    文章目录概述具体步骤代码实现概述指数移动平均（EMA）是一种加权移动平均的方法，它给予近期数据更高的权重，同时也考虑到了历史数据的影响。在神经网络领域，EMA常被用于对模型参数进行平滑处理，使得网络模型在训练过程中能够更加稳定且泛化能力可能得到提升。具体步骤假设我们有一个神经网络模型，其参数为θ\thetaθ（例如权重矩阵和偏置向量等），我们要使用EMA策略来更新这些参数。初始化EMA参数：设θe
  • Pytorch神经网络魔改之：模型融合 - 速通（1） lczdyx pytorch神经网络深度学习python人工智能
    本文将以几种常见方法为例，介绍如何进行Pytorch神经网络的模型融合：1.子模型串联(SequentialConcatenation)在这个方法中，输入数据x首先通过FeatureExtractor(即：子模型1)，处理后的结果再传递给Classifier(即：子模型2)。最后，返回Classifier的输出。这种方式允许将两个子模型串联起来，形成一个组合模型：importtorch.nnasn
  • Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch） 机器学习之心 #Transformer模型transformerpytorch深度学习TCN-Transformer股票价格预测
    文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习(Self-supervisedlearning)的方式在大量生语料上进行训练，也就是说，训练这些Transformer模型完全不需要人工标注数据。Transformer模型的标志就
  • LLC谐振变换器Simulink仿真模型 管彩嫒Zachary
    LLC谐振变换器Simulink仿真模型新建文件夹.zip_0项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/b109b简介本仓库提供了一个用于LLC谐振变换器的Simulink仿真模型，包括CLLLC全桥谐振变换器及半桥LLC的仿真模型。这些模型可以帮助工程师和研究人员更好地理解和分析LLC谐振变换器的工作原理和性能。资源内容CLLLC全桥谐振变换器Si
  • Dify理论：漫话RAG 几道之旅 Dify与Langflow智能体（Agent）知识库人工智能自然语言处理nlp
    兜兜转转，RAG依旧是绕不开的话题。RAG，检索增强生成。给大语言模型一个大型图书馆。大语言模型在回答问题前，不要急于回答。先去图书馆里查阅一番，再根据所获取的知识进行回答。大语言模型，由闭卷考试，变成了开卷考试。第一：减轻了大模型的幻觉。大模型在不知道答案时，往往会胡编乱造。如今，有人把答案告诉了它，它只需要整理一下语言即可。使用大语言模型回答问题时，最极端的情况下，它收到的问题是：请根据背景知
  • SQL-o1：一种用于Text-to-SQL的自奖励启发式动态搜索方法 数之何 人工智能ai语言模型sql
    1引言文本到SQL(Text2SQL)任务旨在将自然语言查询转换为可执行的SQL查询。得益于大规模语言模型(LLMs)的应用，该领域取得了显著进展。然而，模型的可扩展性、生成空间的限制以及SQL生成过程中的连贯性问题仍然存在。为了解决这些问题，我们提出了SQL-o1，一种基于自奖励的启发式搜索方法，旨在增强LLMs在SQL查询生成中的推理能力。SQL-o1结合了蒙特卡洛树搜索(MCTS)进行过程级
  • Deepseek相关梳理 stars and seas 人工智能
    发展历程及重要节点2023年：7月17日杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司成立。2024年1月5日，发布首个大模型DeepSeekLLM。5月，宣布开源第二代MoE大模型DeepSeek-V2。9月5日，升级推出DeepSeekV2.5新模型。11月20日，推理模型DeepSeek-R1-Lite预览版上线。12月26日，DeepSeek-V3首个版本上线并开源。2025年1月20日，正式发
  • 【AI带来的机遇】 调皮的芋头 人工智能神经网络AIGC
    一、AI大模型技术革命的底层逻辑与历史机遇类比AI大模型的普及与DeepSeek等技术的突破，正形成类似互联网初期的技术红利窗口期。其核心特征表现为：技术门槛骤降、生态边界模糊、应用场景裂变。类比房地产黄金期中介赚取信息差、移动互联网初期应用商店分发红利，当前AI领域存在三大核心机遇：基础设施重构机遇（类比域名投资）AI大模型开源浪潮下，高质量训练数据资产、特定领域微调模型、模型中间件将成为新时代
  • 【数据分析】R语言的广义线性混合模型（GLMM）分析案例 生信学习者1 数据分析数据分析r语言数据挖掘数据可视化
    禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤加载R包数据下载导入数据数据预处理成对相关性GLMMs标准化数据字符向量转换成因子化变量构建模型FishesAmphibiansReptilesBirdsMammals画图总结系统信息介绍广义线性混合模型（GeneralizedLinearMixedModels,GLMM）是一种统计模型，用于分析具有非
  • 如何用AI写程序 Honmaple 人工智能
    一、AI写程序之工具选择（一）主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择，以下为大家介绍几种常见且实用的工具：ChatGPT：由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型，它的自然语言处理能力十分强大，能够理解和生成人类语言，并进行文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。它经过大量的训练和优化，可以准确地理解用户的意图和需求，从大量文本数据中提取有用信息
  • 机器学习 第一章 绪论 太炀 机器学习机器学习人工智能
    1.1引言什么是机器学习（machinelearning）？机器学习是致力于研究如何通过计算手段，利用经验来改善系统自身的性能的学科。在计算机系统中，“经验”以“数据”的形式表现。通过这些数据产生模型（model）的算法，即“学习算法”（learningalgorithm）。如果说计算机科学是研究“算法”的学问，那机器学习就是研究“学习算法”的学问。ps：本系列所说“模型（model）”泛指数据学
  • Vue 系列之：基础知识 程序员SKY VUEvue.js
    什么是MVVMMVVM（Model-View-ViewModel）一种软件设计模式，旨在将应用程序的数据模型（Model）与视图层（View）分离，并通过ViewModel来实现它们之间的通信。降低了代码的耦合度。Model代表数据模型，是应用程序中用于处理数据的部分。在Vue.js中，Model通常指的是组件的data函数返回的对象，或者Vue实例的data属性。View是用户界面，是用户与应用
  • MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现） 林聪木 matlab人工智能大数据
    目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法1.协方差+特征值分解方法2：奇异值分解对比不同方法计算效率物理意义算法步骤SPSSAU主成分(pca)分析说明1、信息浓缩2、权重计算3、综合得分【综合竞争力】疑难解惑成分得分后用于
  • 模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系 搏博 深度学习人工智能机器学习架构transformer
    强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。想了解有关deepseek本地训练的内容可以看我的文章：本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优之一：提示工程（PromptEngineering）（完整详细教程）_deepseekgguf-CSDN博客本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优
  • 华为战略解码-162页 八大章节 精读 智慧化智能化数字化方案 华为学习专栏华为
    该文档主要解读了华为战略解码的过程和内容，强调了领导力在战略管理中的重要性，介绍了华为战略管理的七个关键点以及领导力的七个特质。文档详细阐述了华为在战略解码过程中如何利用BLM模型等工具，以及如何从市场洞察、业务设计等方面制定和执行战略。同时，也介绍了华为干部九条素质与领导力专项素质能力的层级划分，强调领导力对华为战略实施的重要性。目录(一)前四章节总结解析...41.战略成长...4
  • html 周华华 html
    js 1，数组的排列 var arr=[1,4,234,43,52,]; for(var x=0;x<arr.length;x++){    for(var y=x-1;y<arr.length;y++){      if(arr[x]<arr[y]){     &
  • 【Struts2 四】Struts2拦截器 bit1129 struts2拦截器
    Struts2框架是基于拦截器实现的，可以对某个Action进行拦截，然后某些逻辑处理，拦截器相当于AOP里面的环绕通知，即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上，即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置，Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器，最常见的是，请求参数自动绑定到Action对应的字段上。   Struts2中自定义拦截器的步骤是：
  • make:cc 命令未找到解决方法 daizj linux命令未知make cc
    安装rz sz程序时，报下面错误：   [root@slave2 src]# make posix cc   -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz make: cc：命令未找到 make: *** [posix] 错误 127   系统：centos 6.6 环境：虚拟机   错误原因：系统未安装gcc，这个是由于在安
  • Oracle之Job应用 周凡杨 oracle job
    最近写服务，服务上线后，需要写一个定时执行的SQL脚本，清理并更新数据库表里的数据，应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。   一：查看相关job信息    1、相关视图  dba_jobs  all_jobs  user_jobs  dba_jobs_running 包含正在运行
  • 多线程机制 朱辉辉33 多线程
    转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx 程序、进程和线程： 程序是一段静态的代码，它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程，它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程，这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位，一个进程执行过程中可以产生多个线程，每个线程有自身的
  • web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一） 老A不折腾 web报表finereportjava报表报表工具
    FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一） 这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。   出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。   1、address pool is full： 含义：地址池满，连接数超过并发数上
  • mysql rpm安装后没有my.cnf 林鹤霄 没有my.cnf
    Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的， 至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用，在这儿有两个说法， 第一种说法，my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件，可以没有它，这时MySQL会用内置的默认参数启动， 第二种说法，MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件，这种说法仅限于r
  • Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题 aigo root
    原文：http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/   Step 4: Run ADB command from your PC   On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
  • javascript 中var提升的典型实例 alxw4616 JavaScript
    // 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧 myname = 'global'; var fn = function () { console.log(myname); // undefined var myname = 'local'; console.log(myname); // local }; fn() // 上述代码实际上等同于以下代码 m
  • 定时器和获取时间的使用 百合不是茶 时间的转换定时器
    定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多   Timer();定时器 TImerTask();Timer的子类  由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。       定时器类Timer在java.util包中。使用时，先实例化，然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法，设定
  • JDK1.5 Queue bijian1013 javathreadjava多线程Queue
    JDK1.5 Queue LinkedList： LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表，而其中至少一个线程从结构上修改了该列表，则它必须 保持外部同步。（结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作；仅设置元素的值不是结构修改。）这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedList 方
  • http认证原理和https bijian1013 httphttps
    一.基础介绍         在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。         Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。 http和https使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样,前者是80，后
  • 【Java范型五】范型继承 bit1129 java
    定义如下一个抽象的范型类，其中定义了两个范型参数，T1，T2   package com.tom.lang.generics; public abstract class SuperGenerics<T1, T2> { private T1 t1; private T2 t2; public abstract void doIt(T
  • 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive) bit1129 Directive
    1. worker_processes    8; 表示Nginx将启动8个工作者进程，通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行   nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
  • lua 遍历Header头部 ronin47 lua header 遍历　
    local headers = ngx.req.get_headers()   ngx.say("headers begin", "<br/>")   ngx.say("Host : ", he
  • java-32.通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; public class MinSumASumB { /** * Q32.有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整数，无序. * * 要求：通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。 * 例如: * int[] a = {100,99,98,1,2,3
  • redis 开窍的石头 redis
    在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared 把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码 打开redis客户端输入config get requirepass 返回 redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass 1) "require
  • [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗？ comsci java语言
          无论是opengl还是cuda，都是建立在C语言体系架构基础上的，在未来，图像图形处理业务快速发展，相关领域市场不断扩大的情况下，我们JAVA语言系统怎么从这么庞大，且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕，是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情       
  • 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办 cuiyadll ubuntu
    这个情况，一般属于显卡驱动问题。 可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。 按键盘三个键：CTRL + ALT  +  F1 进入终端，输入用户名和密码登录终端： 安装amd的显卡驱动 sudo  apt-get  install  fglrx 安装nvidia显卡驱动 sudo  ap
  • SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理 darrenzhu 加密ssl证书密钥签名
    SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理 http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥，握手协议本身是基于非对称加密机制的，之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。 http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
  • Ubuntu设置ip的步骤 dcj3sjt126com ubuntu
    在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server，但回家只能在XP上VM一个，装的时候网卡是DHCP的，用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。 转载不是错： Ubuntu命令行修改网络配置方法 /etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0，让网卡开机自动挂载. 1. 以D
  • php包管理工具推荐 dcj3sjt126com PHPComposer
    http://www.phpcomposer.com/   Composer是 PHP 用来管理依赖（dependency）关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库（libraries），Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。 中文文档  入门指南  下载  安装包列表 Composer 中国镜像
  • Gson使用四（TypeAdapter） eksliang jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述        Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例        例如我们通常去注册时（那些外国网站），会让我们输入firstName，lastName,但是转到我们都
  • JQM控件之Navbar和Tabs gundumw100 htmlxmlcss
    在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。 只需要将data-role="navbar"赋给div即可： <div data-role="navbar"> <ul> <li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
  • 利用归并排序算法对大文件进行排序 iwindyforest java归并排序大文件分治法Merge sort
      归并排序算法介绍，请参照Wikipeida zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F 基本思想： 大文件分割成行数相等的两个子文件，递归（归并排序）两个子文件，直到递归到分割成的子文件低于限制行数 低于限制行数的子文件直接排序 两个排序好的子文件归并到父文件 直到最后所有排序好的父文件归并到输入
  • iOS UIWebView URL拦截 啸笑天 UIWebView
    本文译者：candeladiao，原文：URL filtering for UIWebView on the iPhone说明：译者在做app开发时，因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢，所以想把javascript文件打包在app里，当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取，但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法，第一次翻译，难免有
  • 索引的碎片整理SQL语句 macroli sql
    SET NOCOUNT ON DECLARE @tablename VARCHAR (128) DECLARE @execstr VARCHAR (255) DECLARE @objectid INT DECLARE @indexid INT DECLARE @frag DECIMAL DECLARE @maxfrag DECIMAL --设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
  • Angularjs同步操作http请求with $promise qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
    // Define a factory app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) { var deferred = $q.defer(); AccountService.getProfile().then(function(res) {
  • hibernate联合查询问题 sxj19881213 sqlHibernateHQL联合查询
    最近在用hibernate做项目，遇到了联合查询的问题，以及联合查询中的N+1问题。 针对无外键关联的联合查询，我做了HQL和SQL的实验，希望能帮助到大家。（我使用的版本是hibernate3.3.2）   1 几个常识：  （1）hql中的几种join查询，只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。  （2）hql的默认查询策略，在进行联合查询时，会产
  • struts2.xml wuai struts
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他