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chilavert318
熬之滴水穿石人工智能
今天说的是模型训练,在AI模型里,它是点亮智慧星辰的关键引擎。今天将围绕开源预训练模型的使用、数据与模型的集成、模型的部署管理,以及大规模模型的可扩展性与效率提升展开,带大家开启一场深入浅出的模型训练实战之旅。一、使用开源预训练模型1、如何利用开源模型(如BERT、GPT)进行微调开源预训练模型就像是已经搭建好框架的摩天大楼,BERT、GPT等模型便是其中声名赫赫的标志性建筑。它们经过海量数据的“
- 微调 || RAG,项目落地怎么选?LLM应用选型指南,适用场景全解析
认知超载
AI人工智能
基本定义微调:是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中,模型基于新数据集修改权重和参数,学习特定于任务的模式,同时保留来自最初预训练模型的知识。RAG:即检索增强生成,是将检索大量外部知识的过程与文本生成结合在一起的一种方法。它会从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息,将这些信息作为上下文提供给大语言模型,辅助其生成回答。微调适用场景1.特定领域
- 《二分枚举答案(配合经典算法)》题集
英雄哪里出来
算法数据结构英雄算法联盟二分
文章目录1、模板题集2、课内题集3、课后题集1.差分2.贪心/排序3.二维前缀和4.K大数5.BFS6.最短路7.数位DP1、模板题集分巧克力2、课内题集倒水冶炼金属连续子序列的个数3、课后题集括号内的整数代表完整代码行数。1.差分粉刷小能手小蓝(42)操作数组的最小次数(43)森林的最大美丽值(44)2.贪心/排序信号塔(33)可得到的最大团队默契(35)3.二维前缀和小秋的矩阵(48)4.K大
- C#学习日志
future1412
c#学习java
构造函数和析构函数知识点一构造函数基本概念在实例化对象时会调用的用于初始化的函数如果不写默认存在一个无参构造函数构造函数的写法1.没有返回值2.函数名和类名必须相同3.没有特殊需求时一般都是public的classPerson{publicstringname;publicintage;类中是允许自己申明无参构造函数的结构体是不允许publicPerson(){name="怪盗基德";age=18
- 国密算法如何守护金融安全?7大核心场景全解析
南京首传信安科技有限公司
密码应用密码应用金融安全
目录一、主要应用场景1.基础设施安全2.身份认证与访问管理3.交易安全与不可否认性4.数据安全5.支付清算与结算6.移动金融安全7.风控与反欺诈二、商用密码应用带来的核心价值三、面临的挑战与趋势四、首传信安解决方案总结金融领域的安全需求是一个极其严苛、多层次、动态演进的体系,其核心目标是构建信任基础,确保资金安全、系统稳定、隐私合规、业务连续。商用密码算法在金融领域的应用是保障金融安全的核心技术支
- pycharm运行py之路径、导入问题
hellopbc
#pycharmpythonpycharmpythonpythonpathpythonimport导入导包调用
文章目录pycharm运行py之路径、导入问题ref实验总结一、运行方式和pycharm窗口二、工作目录`wdir`和系统路径`sys.path`三、模块、包的导入四、大总结pycharm运行py之路径、导入问题加载文件:使用相对路径加载文件时,叠加调用后,会因为工作目录的不同,导致相对路径转绝对路径后,会报找不到文件错误。调用模块:会出现引用的包,在pycharm跳转查看是正常的,但是运行会报错
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FreeAiGuard运维架构人工智能运维开发科技
大模型智能运维详解:技术架构、落地挑战与行业实践作者:开源大模型智能运维FreeAiOps在数字化转型加速的背景下,企业IT系统复杂度呈指数级增长,传统运维模式面临效率低下、故障定位困难、成本高昂等瓶颈。大模型技术的出现为智能运维提供了突破性解决方案,其通过自然语言处理、多模态数据分析与自动化决策能力,正在重塑运维工作的底层逻辑。本文将从技术原理、落地挑战、行业实践三个维度,系统解析大模型智能运维
- Kafka 核心机制面试题--自问自答
亲爱的非洲野猪
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基础篇Q1:Kafka为什么能这么快?A:Kafka的高性能主要来自三大核心技术:零拷贝(Zero-Copy):通过sendfile()系统调用,数据直接从磁盘到网卡,避免了内核态和用户态之间的多次拷贝页缓存(PageCache):消息直接写入操作系统页缓存而非JVM内存,减少GC影响并利用OS缓存机制内存映射(mmap):索引文件通过内存映射实现,操作内存即操作文件Q2:Kafka的存储结构是怎
- AI Agent开发第81课-企业AI落地15大陷阱与破局之道
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AIAgent开发大全人工智能AI落地企业AI落地大模型落地企业大模型落地
1.技术至上:忽视业务融合1.1业务需求驱动的本质AI项目的核心价值在于解决业务痛点,而非技术炫技。某银行通过成熟的人脸识别技术将坏账率降低15%,其成功源于对业务场景的精准把握。技术选择必须基于业务需求的优先级排序,而非单纯追求算法复杂度。当零售企业用AI优化供应链时,其目标是提升库存周转率0.5个百分点,而非发表顶会论文。1.2技术与业务的错位某科技公司投入千万研发智能客服系统,最终因响应准确
- 大模型-FlashAttention 算法分析
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一、FlashAttention的概述FlashAttention是一种IO感知精确注意力算法。通过感知显存读取/写入,FlashAttention的运行速度比PyTorch标准Attention快了2-4倍,所需内存也仅是其5%-20%。随着Transformer变得越来越大、越来越深,但它在长序列上仍然处理的很慢、且耗费内存。(自注意力时间和显存复杂度与序列长度成二次方),现有近似注意力方法,
- Red Bull红牛携手Fortinet,全球能量饮料巨头筑牢网安防线
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网络安全web安全
作为全球知名的能量饮料品牌,在网络安全威胁日趋严峻的当下,RedBull(红牛)面临着诸多网络安全挑战。为应对这些挑战,RedBull选择了Fortinet的网络安全解决方案,通过部署FortiEDR和FortiGuardMDR服务等,成功提升了公司的安全防护能力。客户简介全球能量饮料领军者RedBull作为全球能量饮料领域的巨头,其品牌影响力遍及五大洲,产品畅销175个国家和地区。RedBull
- 用Rust写平衡三进制除法器
qq_39858654
三进制平衡三进制三进制运维服务器
1、除法的本质除法的本质是减法,也就是一个大的数减去一个小的数,比如:10/2,也就是10-2-2-2-2-2=0,所以商5余0,10/3,也就是10-3-3-3=1,所以商3余1,这也是很常见的方法,但如果引入负数,情况又会有些变化,分成4种总结为2种:10/2=10-(2*1)-2-2-2-2=0商5余0,-10/-2=-10-(-2*1)+2+2+2+2=0商5余0,10/-2=10-(-2
- LangChain4j在Java企业应用中的实战指南-2
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大模型应用开发AI技术编程JavaSpring
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- 嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小
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嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小关键词:嵌入式AI、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络、端侧部署摘要:当我们用手机拍照时,AI能瞬间识别出“这是一只猫”;智能摄像头能在0.1秒内检测到“有人闯入”。这些“快如闪电”的AI功能背后,藏着一项关键技术——嵌入式AI模型压缩。本文将用“给盆栽修剪枝叶”“用简笔画代替油画”等生活类比,带您一步步理解模型压缩的核心技术(剪枝、量化、知识蒸馏、轻量
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一、Android四大组件精要1.Activity生命周期:onCreate()→onStart()→onResume()→onPause()→onStop()→onDestroy()重点场景:屏幕旋转:onSaveInstanceState()保存临时数据返回栈管理:launchMode(standard/singleTop/singleTask/singleInstance)页面跳转:Inte
- 基于大模型的地中海贫血全流程预测与治疗管理研究报告
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目录一、系统架构设计1.1数据采集与预处理模块1.2大模型核心算法模块二、全流程系统流程图三、系统集成方案3.1模块交互流程3.2数据流示意图四、系统部署拓扑图五、核心模块实现细节5.1术前风险预测算法5.2术中监测算法5.3术后并发症预测模型六、关键技术验证方案6.1模型验证流程6.2临床试验设计框架七、典型应用场景流程7.1腹腔镜手术决策流程一、系统架构设计1.1数据采集与预处理模块#数据采集
- 基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲人工智能机器学习深度学习方案大纲
目录一、引言二、系统架构设计(一)数据采集与预处理模块(二)大模型核心算法模块(三)应用层功能模块三、全流程系统流程图四、术前阶段详细方案(一)患者信息采集与整合(二)胆囊结石风险预测(三)手术方案制定辅助(四)麻醉方案规划五、术中阶段详细方案(一)实时数据监测与传输(二)手术进程智能辅助六、术后阶段详细方案(一)术后恢复情况预测(二)并发症风险预测(三)护理方案调整(四)康复指导七、并发症风险预
- C语言控制结构深度解析:从底层原理到高效实战技巧
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一、程序逻辑的核心密码程序设计的本质是对现实问题的抽象和逻辑表达。C语言作为结构化编程语言的典范,其控制结构构成了程序逻辑的骨架。三大基本结构构成所有程序的逻辑基础:顺序结构:代码的自然执行顺序选择结构:if/else语句实现分支判断循环结构:for/while实现重复操作二、选择结构的底层实现1.if语句的机器级实现if (condition){ //代码块}编译后的汇编代码示例: cmp
- 【Go-策略模式】告别if/else hell,拥抱 Go 语言策略模式
c无序
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引言:为什么你的代码像一棵巨大的圣诞树?想象一下,你正在为你的电商平台开发一个订单价格计算模块。最初,需求很简单:商品原价就是最终价格。但很快,业务部门提出了新的需求:新用户享受9折优惠。VIP用户享受8折优惠。大促活动期间,全场7折。你很自然地写出了这样的代码:funcCalculatePrice(userTypestring,isPromotionbool,pricefloat64)float
- 云原生 CAD 让制造业设计协同更便捷
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随着互联网、云计算技术的突飞猛进,CAD向着网络化、协同化的方向快速发展,云CAD软件逐渐映入人们的眼帘。云原生CAD不仅打破了传统CAD软件对硬件配置的依赖,更以数据驱动的协同创新模式,重塑了制造业的产品研发流程与组织协作形态。云CAD的特征快速灵活部署云CAD的一大优势就是软件部署的灵活性。基于Web浏览器的SaaS化架构,使设计师无需经历冗长的软件安装与版本适配过程。云端统一维护机制确保所有
- 【数据标注师】关键词标注
试着
数据标注师数据标注师关键词标注
目录一、**理解关键词标注的核心逻辑**1.**三大标注原则**2.**关键词类型体系**二、**四阶训练体系**▶**阶段1:基础规则内化**▶**阶段2:语义浓缩训练**▶**阶段3:场景化标注策略**▶**阶段4:工具效率提升**三、**五大高频错误防御指南**四、**复杂场景突破策略**1.**隐喻处理方案**2.**多义词消歧流程**3.**跨语言混合标注**五、**持续进阶体系**1.
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- 计算机网络总结
谭嘉俊
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本文章讲解的内容是计算机网络总结。基本术语节点(node):在电信网络中,一个节点是一个连接点,表示一个再分发点(redistributionpoint)或一个通信端点(一些终端设备),节点的定义依赖于网络和协议层,一个物理网络节点是一个连接到网络的有源电子设备,能够通过通信通道发送、接收或转发信息,要注意的是,无源分发点(例如:配线架或接插板)不是节点,在网络理论或图论中,术语节点表示网络拓扑中
- VPS云服务器自动化运维:Ansible+Puppet实现批量配置管理与监控
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在云计算时代,VPS云服务器的自动化运维已成为企业提升效率的关键技术。本文将深入解析如何通过Ansible和Puppet两大主流工具实现批量配置管理,构建完整的监控体系,帮助运维团队从重复劳动中解放,确保服务器集群的高可用性。我们将从基础架构设计到实战案例,系统讲解自动化运维的最佳实践路径。VPS云服务器自动化运维:Ansible+Puppet实现批量配置管理与监控一、VPS云服务器自动化运维的核
- (论文总结)思维链激发LLM推理能力
靈镌sama
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研究背景&动机背景:扩大模型规模已被证实具有提升模型性能和模型效率的功效,但是LLM对于完成推理、算术任务仍有较大不足。动机:从之前的应用和研究中得知,可以用生成自然语言解释、使用神经符号等形式语言的方法来提高大模型的算术推理能力,当时采用了从头预训练和微调模型的方法,耗费的成本较多;而且大模型具有根据少量文本提示进行上下文少样本学习的能力,使用少量输入输出示例即可提高LLM的推理性能,而不必对单
- uptime命令详解
半桶水专家
运维linux网络
uptime是Linux/Unix系统中的一个非常常用的命令,用于显示系统的运行时间、当前时间、登录用户数以及系统负载(loadaverage)。下面是对uptime命令的详细解释。一、基本语法uptime[参数]常用参数:参数说明无显示当前时间、系统运行时间、用户数、平均负载-p只显示系统已运行的时间(pretty格式)-s显示系统最近的启动时间(since)-h显示帮助信息二、命令输出详解示例
- MySQL对CPU的占用率很高怎么处理
半桶水专家
mysqlmysql数据库
一、确认与定位确认整体CPU使用情况top-b-n1|head-n15观察MySQL(mysqld)进程所占的%CPU。如果是多核系统,关注总和以及单核是否满载。查看系统负载uptimeLoadAverage长期高于CPU核数,说明系统压力大。查看其它进程情况psaux--sort=-%cpu|head-n10确认是否仅MySQL占用高,或与其它进程有关。二、操作系统层面排查磁盘I/O瓶颈iost
- 从x86到ARM64:CPU架构的进化与未来
小俊学长
架构
从x86到ARM64:CPU架构的进化与未来在计算机发展的历史长河中,CPU架构的演变是推动计算技术不断前进的重要动力。从早期的x86架构,到现代的x64和ARM64架构,每一次变革都带来了计算性能、能效比以及应用领域的显著提升。本文将深入探讨x86、x64和ARM64这三大主流CPU架构的历史背景、技术特点、市场应用以及未来发展趋势,以期为读者提供一个全面的视角,理解CPU架构的进化路径及其对未
- LangChain4j在Java企业应用中的实战指南-3
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大模型应用开发AI技术编程JavaSpring
【LangChain4j在Java企业应用中的实战指南】文章标签langchain4j,JavaAI,RAG系统,智能应用开发,LangChain4j实战,企业级AI应用,Java微服务,检索增强生成文章简述随着大语言模型(LLM)的广泛应用,企业对智能应用的需求日益增长。LangChain4j作为一款专为Java生态打造的LLM集成框架,正在成为构建RAG(检索增强生成)系统和智能应用的重要工具
- 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