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昨天，在北京首映礼的暗场中，一段黏土风格的荒诞喜剧画面投映在银幕上：一根「宇宙肥肠」在太空中漂浮，讽刺着人类对虚假进步的盲目崇拜。这便是快手可灵AI与异类Outliers团队共同推出的《新世界加载中》，全球首部AI单元剧集。这部与传统短剧不同的全新作品，用全新的呈现方式为观众带来了更具视觉冲击力的视觉效果和观影体验，成为AIGC领域的创新之作。然而，涵盖7个不同题材的单元剧集，必定涉及复杂的人物表
- 从0开始学习计算机视觉--Day08--卷积神经网络
之前我们提到，神经网络是通过全连接层对输入做降维处理，将输入的向量通过矩阵和激活函数进行降维，在神经元上输出激活值。而卷积神经网络中，用卷积层代替了全连接层。不同的是，这里的输入不再需要降维，而是可以保留输入的空间结构，例如输入的是32×32×3的图片，在全连接层中是3072×1的向量，而卷积层里则保持不变。这里的改变的地方是对于同样的WX的函数形式，这里是把5×5×3的权重矩阵（也叫卷积核）向量
- FairyGUI 实现 Boss 双层血条动画
future1412
学习
涉及到一个问题的话先去了解前因后果，涉及到的UI框架，全部吃懂吃透。一：理解血条系统的组成1.boss血条一般包括：红色血条：表示当前血量，随伤害立即减少；白色血条（残影）：慢慢减少，产生一种“缓冲”的受伤视觉效果；血条分段（如2条血表示不同阶段）；血条消失/出现动画；血条附加信息：如Boss名字、阶段数、状态效果等。二：准备环境Unity+FairyGUI准备血条UI元素：使用两张图层叠加实现红
- 【AI论文】基于图像思维的多模态推理：理论基础、方法及未来前沿
东临碣石82
人工智能
摘要：近期，文本思维链（Chain-of-Thought，CoT）显著推动了多模态推理的进展。在这一范式下，模型在语言层面进行推理。然而，这种以文本为中心的方法将视觉信息视为静态的初始语境，从而在丰富的感知数据与离散的符号思维之间造成了根本性的“语义鸿沟”。人类认知往往超越语言的局限，将视觉作为动态的心理草图板加以利用。如今，人工智能领域也正经历着类似的演变，标志着从仅能对图像进行思考的模型向真正
- CSS3 文本效果详解
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CSS3文本效果详解引言随着Web技术的发展，CSS3为前端设计师和开发者提供了丰富的文本效果选项。这些效果不仅能够增强网页的美观性，还能提升用户体验。本文将详细介绍CSS3中的文本效果，包括文本阴影、文本描边、文本装饰、文本换行、文本大小写等，并探讨如何在实际项目中应用这些效果。文本阴影文本阴影是CSS3中最常见的文本效果之一。它可以为文本添加阴影，使其更加立体，提升视觉效果。基本语法text-
- 【免费下载】 Python 3.9 安装包下载
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Python3.9安装包下载【下载地址】Python3.9安装包下载本仓库提供Python3.9的安装包下载。Python是一种广泛使用的编程语言，它具有简洁易懂的语法，适合编程新手和经验丰富的开发者使用。无论您是初学者还是专业人士，Python都能帮助您快速实现您的编程目标项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/41ae8资源描述本仓库提供Pyt
- Python打卡：Day40
#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具fromtorchvisionimportdatasets,transforms#torchvision是一个用于计算机视觉的库，
- Python训练打卡Day46
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通道注意力(SE注意力)知识点回顾：不同CNN层的特征图：不同通道的特征图什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道。通道注意力：模型的定义和插入的位置通道注意力后的特征图和热力图注意力机制：一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器，就像人类视觉会自动忽略背景，聚焦于图片中的主体（如猫、汽车）。transformer中的叫做自注意力机制，他是一种自己学习自己的
- BigQuery对象引用（ObjectRef）全面指南：一站式整合结构化与非结构化多模态数据分析
引言企业需要同时管理有组织表格中的结构化数据，以及日益增长的非结构化数据（如图片、音频和文档）。传统上，联合分析这些多样化数据类型非常复杂，通常需要使用不同的工具。非结构化媒体通常需要导出到专门的服务进行处理（如图片分析需计算机视觉服务，音频需语音转文本引擎），这会造成数据孤岛，阻碍全局分析视角的建立。以虚构的电商支持系统为例：结构化的工单信息存储在BigQuery表中，而相关的支持通话录音或损坏
- 第04课：了解数据必备的文本可视化技巧
Soyoger
中文自然语言处理入门机器学习NLP人工智能
为什么要文本数据可视化文字是传递信息最常用的载体，随着海量文本的涌现，信息超载和数据过剩等问题日益凸显，当大段大段的文字摆在面前，已经很少有人耐心、认真把它读完，人们急需一种更高效的信息接收方式，从视觉的角度出发，文本可视化正是解药良方。所谓一图胜千言，其实就是文本可视化的一种表现。因此，文本可视化技术将文本中复杂的或者难以通过文字表达的内容和规律以视觉符号的形式表达出来，使人们能够利用与生俱来的
- Android 16开发者全解读
哈喽，我是老刘Android16的更新最近发布，带来了全新的系统特性和视觉体验，也在SDK版本机制、兼容性、性能优化等多个层面进行了更新。对于App开发者而言，这既意味着更多创新的可能，也带来了全新的挑战与适配需求。无论你是追求极致用户体验的产品开发者，还是专注于技术前沿的架构师，Android16的变更都有值得关注的地方。本文将从开发者视角，全面解读Android16的核心升级要点，帮助你把握新
- 三维计量系统行业调研报告 - 市场现状分析与发展前景预测
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三维计量系统市场的企业竞争态势该报告涉及的主要国际市场参与者有Hexagon、Zeiss、Renishaw、FARO、Nikon、Mitutoyo、Keyence、GOM、Perceptron、Wenzel、Zygo等。这些参与者的市场份额、收入、公司概况和SWOT分析都包含在三维计量系统市场调研报告中。产品分类：坐标测量机ODS（光学数字化仪和扫描仪）视觉测量机应用领域：汽车航空航天建设权力医学
- 多模态融合：现代搜索引擎底层图像、视频检索的技术架构设计
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在多媒体内容爆炸式增长的当下，用户对搜索引擎的需求已从单纯的文本检索拓展到图像、视频等多元模态。多模态融合技术打破了信息载体的界限，使搜索引擎能够理解图像的视觉语义、视频的动态内容，并实现跨模态的精准检索。从特征提取到检索匹配，现代搜索引擎底层围绕图像、视频检索构建起复杂而精妙的技术架构，重塑了用户获取信息的方式。一、多模态数据的特征提取：解码视觉信息图像与视频包含丰富的视觉信息，其特征提取是实现
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概述在PowerPoint文件中创建3D形状可以显著增强演示文稿的视觉吸引力。此功能对于建筑、教育和设计等以视觉表现为关键的行业至关重要。通过使用Aspose.SlidesforJava，开发人员可以轻松地将3D模型渲染集成到他们的应用程序中。该库以其灵活性和高级自定义选项而闻名，使其成为在PowerPoint中创建3D形状的理想选择。凭借其强大的功能，Aspose.SlidesforJava使开
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演示文稿中的SmartArt用于以视觉形式提供信息。有时，选择使简单的文本更具吸引力。而在其他情况下，它用于演示流程图、流程、不同实体之间的关系等。下面将介绍如何使用C#以编程方式在PowerPoint演示文稿中创建SmartArt。目录在PowerPoint中创建SmartArt的.NETAPI使用C#在PowerPoint中创建SmartArt形状使用C#在PowerPoint中访问Smart
- 【资源分享】外文文献检索网站
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资源文献检索
外文文献检索网站Sci-Hub网址链接：https://www.sci-hub.st/Sci-hub是一个可以无限搜索、查阅和下载大量优质论文的数据库。其优点在于可以免费下载论文文献。ScienceDirect网址链接：http://www.sciencedirect.com/ScienceDirect是一个拥有2500多本期刊以及近20000篇文章的科学数据库，里面的文献可以免费检索阅读。Pro
- 【AI论文】GLM-4.1V-思考：借助可扩展强化学习实现通用多模态推理
东临碣石82
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摘要：我们推出GLM-4.1V-Thinking这一视觉语言模型（VLM），该模型旨在推动通用多模态推理的发展。在本报告中，我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型，可以说该模型为最终性能设定了上限。随后，借助课程采样强化学习（ReinforcementLearningwithCurriculumSampling，R
- Apple Sensor-Fusion 架构全解析：多模态语义图像感知系统设计与实战路径
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影像技术全景图谱：架构调优与实战架构影像Camera
AppleSensor-Fusion架构全解析：多模态语义图像感知系统设计与实战路径关键词：AppleA系列、SensorFusion、语义图像感知、IMU+Camera协同、图像识别、ARKit、视觉惯性融合、多模态协同计算、CoreMotion、ISP语义路径摘要：Apple自A13及其后续SoC架构中，持续深化Sensor-Fusion与图像语义感知的协同设计，构建出以ISP、NPU、IMU
- AIGC视觉生成革命：文生图、图生图与视频生成垂直模型发展全景报告（2025）
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AIGC人工智能AI作画语言模型
一、引言：从实验工具到产业引擎的跃迁人工智能生成内容（AIGC）技术正经历从文本向多模态的范式转移。2023-2025年间，文生图、图生图与视频生成垂直模型逐步跨越技术奇点，从实验室玩具进化为工业化生产力工具。这一进程的核心驱动力在于架构创新、数据优化与场景深耕的三重突破：扩散模型与Transformer的融合催生了更高保真度的图像生成；十亿级多模态数据训练解决了复杂语义理解难题；而面向影视、电商
- Python 训练营打卡 Day 46
2401_86382089
Python打卡python
通道注意力一、什么是注意力注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器，就像人类视觉会自动忽略背景，聚焦于图片中的主体（如猫、汽车）。transformer中的叫做自注意力机制，他是一种自己学习自己的机制，他可以自动学习到图片中的主体，并忽略背景。我们现在说的很多模块，比如通道注意力、空间注意力、通道注意力等等，都是基于自注意力机制的。从数学角度看，注意力机制是对输入特征进行加权求
- 从技术支持到UX设计大师：Adam Schilling的成长之路
AR新视野
用户体验设计职业转型持续学习视觉传达技术支持
背景简介本篇博文基于AdamSchilling的访谈记录，他是一位从技术支持成功转型为用户体验（UX）设计师的专业人士。通过Adam的故事，我们将探讨如何在技术领域内发展设计思维，并成功转型为UX设计师。AdamSchilling的设计之路早期学习与兴趣培养Adam的旅程始于南澳大利亚大学的视觉传达课程，虽然没有完成，但他从中学习到了平面设计原则和插画技能。在闲暇时间，他为朋友免费进行网页设计和开
- 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树：从零基础到AI专家的成长路径全解析
智算菩萨
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引言：技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代，深度学习犹如一棵参天大树，其根系深深扎入数学与计算科学的沃土，主干挺拔地承载着机器学习的核心理念，而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言，理解这棵技能树的生长规律，掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段，将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计，但在学习深度学习
- 视觉设计全栈解析：必知的8大核心方向与应用场景
在数字时代，视觉设计早已渗透到生活的方方面面——从手机APP界面到街头广告牌，从书籍的版式到产品的包装，这些统统离不开视觉设计的支撑！所以，了解视觉设计分类，不仅能帮助我们理清设计的边界与应用场景，更能让初学者找到学习的方向，让从业者精准定位创作目标哦。接下来，我们就来详细解析视觉设计分类中的8大常见类型，一起来享受这场视听盛宴吧~一、视觉识别图形设计在视觉设计分类中，视觉识别图形设计是构建品牌形
- ViP-LLaVA: 使大型多模态模型理解任意视觉提示
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摘要现有的大型视觉-语言多模态模型主要关注整体图像理解，但在实现区域特定的理解方面仍存在显著差距。目前，使用文本坐标或空间编码的方法通常无法为视觉提示提供用户友好的接口。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多模态模型，能够解码任意（自由形式）视觉提示。这使得用户可以通过自然提示（如“红色边框”或“指向箭头”）直观地标记图像并与模型互动。我们的简单设计直接将视觉标记叠加在RGB图像上，避免了复杂的
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重构人工智能
一、引言：为什么多模态是AI发展的下一场革命？过去十年，深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃，但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来，**多模态大模型（MultimodalFoundationModels）**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据，重塑了“感知-认知-决策”链条，为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- ShaderGraph节点解析(136):矩形节点（Rectangle Node）详解
小李也疯狂
#UnityShaderGraphRectangle
目录一、节点功能概述二、端口详解三、控制选项四、技术原理解析4.1数学原理（距离场计算）4.2生成代码解析4.3视觉特性五、应用场景与实战案例5.1UI元素（矩形按钮/面板）场景：在UI中生成无纹理的矩形按钮或面板，支持动态调整大小和圆角（配合其他节点）5.2材质纹理（网格/条纹）场景：为材质添加矩形网格或条纹纹理（如布料格子、屏幕像素感）5.3粒子形状（矩形粒子/条纹）场景：控制粒子的形状为矩形
- OpenCV 图像操作：颜色识别、替换与水印添加
目录引言代码实现1.导入必要的库2.图像加法3.图像直接相加4.颜色加权加法5.HSV颜色空间转换概念作用6.查找颜色范围对应的像素点7.与运算-生成掩膜8.添加水印9.主函数总结引言在计算机视觉领域，OpenCV是一个强大的库，提供了丰富的图像操作功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV进行图像加法、颜色加权加法、HSV颜色空间转换、颜色范围查找、与运算生成掩膜以及添加水印等操作，并给出相应的P
- Unreal Engine开发：高级渲染技术_4.高级着色器编程
chenlz2007
游戏开发虚幻着色器游戏引擎数据库网络rpc
4.高级着色器编程在上一节中，我们探讨了UnrealEngine中的基础渲染技术，包括光照、阴影和材质系统。本节将深入探讨高级着色器编程，帮助您掌握更复杂的渲染效果和优化技术。UnrealEngine的着色器系统是基于HLSL（High-LevelShadingLanguage）和USF（UnrealShaderFormat）的，这两种语言允许开发者编写高效的着色器代码，以实现各种视觉效果。4.1
- 纯CSS实现有趣emoji切换开关
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前端CSS那些事南城前端专栏css前端
这是一个纯CSS创建的动画切换开关，它不仅能够在视觉上吸引用户，还能通过交互提供即时反馈。本文将解析源码的核心实现逻辑，这个项目的核心是使用CSS变量、3D变换和过渡效果来实现一个动态的、响应式的用户界面元素。关键技术点CSS变量：用于动态调整样式。3D变换：用于创建翻转动画效果。过渡效果：用于平滑地改变元素的样式。emoji：并不是真正的emoji而是通过CSS绘制。实现步骤1.HTML首先需要
- YOLO学习笔记 ｜ 从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进
北斗猿
YOLO学习从零到1YOLO目标检测算法python计算机视觉
从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测算法自2016年诞生以来，凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能，持续引领着计算机视觉领域的技术革新。从JosephRedmon的初代YOLO到AlexeyBochkovskiy的YOLOv4，再到Ultralytics团队的YOLOv5及后续系列，这一算法家族
- 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
