- 我与DeepSeek读《大型网站技术架构》(14)- 架构师领导艺术
诺亚凹凸曼
架构
文章目录架构师领导艺术以人为本:激发团队潜能开放式协作:打破架构“所有权”壁垒妥协的艺术:聚焦核心目标成就他人:构建持续进化团队高效沟通:建立技术与人性的平衡架构师领导艺术本章聚焦架构师如何通过团队协作与领导策略构建高效技术体系,核心思想可归纳为以下维度:以人为本:激发团队潜能核心理念:构建优秀团队的关键是激发成员自我驱动力而非依赖流程管控。目标驱动:通过清晰的愿景(如产品蓝图)使团队理解工作价值
- 《解锁华为黑科技:MindSpore+鸿蒙深度集成奥秘》
程序猿阿伟
华为科技harmonyos
在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,人工智能与操作系统的融合已成为推动科技发展的核心驱动力。华为作为科技领域的先锋,其AI开发框架MindSpore与鸿蒙系统的深度集成备受瞩目,开启了智能生态的新篇章。华为MindSpore:AI框架的创新先锋MindSpore自2019年诞生以来,迅速在AI领域崭露头角。它以其独特的设计理念和先进的技术架构,为开发者提供了全场景的AI开发支持。从设计理念上看,MindS
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- 医院DEEPSEEK辅助应用
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一、背景介绍1.1国家政策支持《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》《“十四五”全民健康信息化规划》《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》的发布。明确了84个AI在医疗健康领域的应用场景,涵盖了预防、诊断、治疗、康复等全流程。涉及医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展以及医学教学科研等多个关键领域。国家层面明确将人工智能作为医疗领域新质生产力的核心驱动力,推动AI与临床诊疗、医院管理深度融
- 神经网络探秘:原理、架构与实战案例
二川bro
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神经网络探秘:原理、架构与实战案例前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc在人工智能的浪潮中,神经网络作为核心驱动力之一,正引领着技术革新与产业变革。本文旨在深入剖析神经网络的原理、常见架构,并通过一个实际的代码案例,带领读者亲手实践神经网络的构建与训练过程。无论你是机器学习初学者,还
- 算力安全创新驱动未来趋势endofsentence
智能计算研究中心
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内容概要算力安全与技术创新正在重塑全球算力生态,其核心驱动力来自异构计算、边缘计算及量子计算等前沿技术的深度融合。当前算力架构正经历从集中式向分布式演进,通过异构加速芯片、动态资源调度算法及绿色能效优化,显著提升算力基础设施的可扩展性与可靠性。例如,异构计算通过CPU、GPU、FPGA的协同加速,使复杂模型训练效率提升40%以上。关键数据:根据IDC预测,到2025年全球智能算力需求将增长30倍,
- 《美图AI:解锁视觉创作新宇宙》
空云风语
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美图AI:开启视觉创作新时代在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能(AI)已成为推动各领域变革与创新的核心驱动力。从智能家居到智能交通,从医疗保健到金融服务,AI的身影无处不在,正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。在视觉创作领域,AI同样掀起了一场革命,而美图AI便是这场革命中的佼佼者,成为无数创作者和普通用户手中的得力工具,引领着视觉创作进入一个全新的时代。回首视觉创作的发展历程,从
- 智能制造数字孪生概念模型与关键技术
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智能制造是新质生产力形成和发展的重要驱动力,是工业4.0/5.0的核心,以及推动实现高效、灵活、绿色、智能的生产方式。数字孪生技术作为智能制造的关键技术之一,通过构建物理设备与虚拟模型之间的实时映射和同步,为制造业的智能化、高效化提供有力支持,推动制造业的转型升级。智能制造数字孪生是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,对产
- DeepSeek:AI赋能黄金投资新机遇
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2025年3月10日,现货黄金价格在2915美元/盎司附近窄幅震荡,延续了上周的波动格局。尽管上周五的非农数据表现疲软,但市场对美联储降息的预期并未显著升温,黄金价格在避险情绪与经济数据的博弈中维持高位整理态势。与此同时,AI技术正在为黄金市场注入新的活力,DeepSeek等AI模型凭借其强大的数据分析能力,为投资者提供了全新的市场洞察。DeepSeek解读:黄金上涨的三大驱动力根据DeepSee
- 大语言模型引擎全解析:Transformers、vLLM、Llama.cpp等,最佳选择全攻略!
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近年来,大语言模型(LLMs)如GPT、LLaMA、BERT等已经成为人工智能领域的核心驱动力。然而,如何高效地运行和优化这些模型,成为了开发者和研究者面临的重要挑战。为此,一系列专为大语言模型设计的引擎应运而生。本文将带你深入了解Transformers、vLLM、Llama.cpp、SGLang、MLX和Ollama这些引擎,帮助你找到最适合的工具,释放大语言模型的全部潜力!作为技术人员,不仅
- 数据分析新时代:AI驱动的高效开发与智能决策
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最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE数据分析新时代:AI驱动的高效开发与智能决策在当今数字化转型的大潮中,数据分析已经成为企业决策、产品优化和市场洞察的核心驱动力。随着数据量的爆炸式增长,传统的数据分析工具已经难以满足快速变化的需求。为了应对这一挑战,新一代智能化工具应运而生,其中最具代表性的当属AI驱动的开发环境。本文将探讨如何利用这种智能化工具提升数据分
- 《深度学习实战》第12集:大模型的未来与行业应用
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深度学习实战|第12集:大模型的未来与行业应用随着深度学习技术的快速发展,大模型(如GPT、LLaMA、Bloom等)已经成为人工智能领域的核心驱动力。本篇博客将探讨大模型的发展趋势及其在医疗、金融、教育等行业的实际应用,并通过2个实战项目展示如何使用开源大模型构建问答系统。此外,我们还会分析大模型的前沿技术方向。图示:大模型发展历程与行业应用场景1.大模型发展历程图以下是大模型从早期到现在的关键
- 凤凰架构-向微服务迈进
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周志明《凤凰架构:构建可靠的大型分布式系统》https://icyfenix.cn/向微服务迈进,目的->前提->边界->治理目录目的:微服务的驱动力前提:微服务需要的条件边界:微服务的粒度治理:理解系统复杂性静态的治理发展的治理软件研发中任何一项技术、方法、架构都不可能是银弹。假如只能用一个词来形容微服务解决问题的核心思想,笔者给的答案就是“分治”,这即是微服务的基本特征,也是微服务应对复杂性的
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近年来,人工智能(AI)技术以前所未有的速度改变着人类生活,而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。从手机中的语音助手到医学影像的智能诊断,从自动驾驶汽车到生成式AI创作的诗歌和画作,深度学习算法模型正逐渐渗透到社会的每个角落。本文将从基本原理出发,解析典型模型的运作机制,探讨其应用现状与发展趋势,带您全面认识这一改变世界的技术。一、深度学习的基本原理:让机器学会"思考"1.1神经网络的生
- DAMA数据管理知识体系全接触-数据治理-大数据
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第1章数据管理1.1引言数据管理的定义:是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值,在其整个生命周期中制定计划、制度、规程和实践活动,并执行和监督的过程。数据管理专业人员的定义:是指从事数据管理各方面的工作(从数据全生命周期的技术管理工作,到确保数据的合理利用及发挥作用),并通过其工作1.1.1业务驱动因素数据管理的主要驱动力:使组织能够从其数据资产中获取价值。1.1.2目标1)理解并支撑企
- AI大模型市场分析,大模型未来可期
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随着人工智能技术的快速发展,AI模型已成为全球科技竞争的新高地、未来产业的新赛道以及经济发展的新引擎。下面,AI部落小编分析了当前AI模型市场。AI模型市场的现状AI模型市场近年来经历了快速的增长,特别是在语言大模型的引领下,模型的创新、算力的跃升以及应用的爆发式增长共同推动了市场的繁荣。AI模型市场的主要驱动力政策支持:近年来,我国高度重视人工智能发展机遇和顶层设计,发布多项人工智能支持政策。技
- 智慧园区建设方案
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第一章项目概况1.1项目背景近年来,伴随着中国城市化的加速发展以及智慧城市建设的不断加速,传统的园区运行模式已经不能适应当前经济与城市化进程的步伐,产业园区成为了城市智能化发展建设的核心,建设智慧园区已是大势所趋,而国家政策的利好、行业市场的扩大、前沿技术的革新成为了智慧园区发展的驱动力量。2022年1月,《“十四五”数字经济发展规划》提出推动产业智慧园区和产业集群智慧园区数字化转型,积极探索平台
- 智慧医疗伙伴:AI助手与医疗知识库的协同创新
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在数字化转型的大潮中,医疗行业正以前所未有的速度探索提升医疗服务质量、优化医疗资源配置、加速医学研究的途径。AI助手与医疗知识库的协同创新,作为这一探索过程中的关键驱动力,正逐步成为未来医疗环境中不可或缺的智能伙伴。本文将深入探讨AI助手与医疗知识库在未来医疗环境中的协同创新趋势,特别是在临床决策支持、医学研究激发、疾病风险预警等方面的应用前景。一、临床决策支持:从海量数据到精准医疗在信息爆炸的时
- 图神经网络实战(9)——GraphSAGE详解与实现
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图神经网络从入门到项目实战图神经网络GNNpytorch
图神经网络实战(9)——GraphSAGE详解与实现0.前言1.GraphSAGE原理1.1邻居采样1.2聚合2.构建GraphSAGE模型执行节点分类2.1数据集分析2.2构建GraphSAGE模型3.PinSAGE小结系列链接0.前言GraphSAGE是专为处理大规模图而设计的图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)架构。在科技行业,可扩展性是推动系统增长的关键驱动力。因此
- 新一代信息技术:从技术范畴到未来趋势的全景洞察
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新一代信息技术(NewGenerationInformationTechnology)是当前全球科技革命和产业变革的核心驱动力之一,也是各国政策文件中重点支持的战略性技术领域。它并非单一技术,而是一系列前沿信息技术的融合与集成,旨在推动数字化转型、智能化升级和经济社会高质量发展。以下是其核心构成和特点:核心技术范畴5G/6G通信技术高速率、低时延、大连接的新一代移动通信网络,为物联网、工业互联网等
- 跨框架模型演进与行业应用路径
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内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络,重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时,针对模型优化技术领域,深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破,揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
- 算力革新引领数字中国智能跃迁
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内容概要算力作为数字经济的核心驱动力,正通过架构创新与场景融合加速重构技术生态。当前算力体系呈现三大演进方向:异构计算突破传统芯片性能瓶颈,实现CPU、GPU、FPGA等多元架构的协同调度;边缘计算推动工业设备、物联网终端等场景的实时响应能力提升,形成“云-边-端”三级计算网络;量子计算则在加密通信、药物研发等领域展现颠覆性潜力,其物理比特操控精度已达实用化临界点。技术方向核心特征典型应用场景异构
- 从2D到3D:电商技术的飞跃,开启沉浸式购物之旅
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在数字化浪潮的推动下,电商行业正经历着前所未有的变革。从传统的2D图片展示到如今的3D立体呈现,技术的革新不仅重塑了消费者的购物体验,更为电商营销开辟了全新的可能性。接下来将深入探讨电商融合3D技术的最新趋势,揭示这一变革背后的驱动力,以及它如何助力品牌实现差异化营销,开启电商行业的新篇章。一、3D技术在电商中的应用1、3D商品展示:借助3D建模技术,商家可以创建高度逼真的产品模型,消费者可以72
- AI 在未来相机领域的应用前景如何?
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和你一起终身学习,这里是程序员Android人工智能(AI)在手机相机领域的应用已成为近年来技术创新的核心驱动力之一。随着计算摄影、深度学习算法和硬件加速技术的进步,AI正在重新定义手机摄影的可能性,并为未来带来更多颠覆性潜力。以下是AI在手机相机中的关键潜力方向及具体应用场景:经典好文推荐,通过阅读本文,您将收获以下知识点:1.计算摄影的深度进化多帧合成与超分辨率:AI通过分析多张连续拍摄的帧(
- 云平台结合DeepSeek的AI模型优化实践:技术突破与应用革新
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云平台与AI模型的深度结合已成为推动人工智能技术落地的重要驱动力。DeepSeek(深度求索)作为前沿AI模型的代表,通过与云计算的深度融合,在技术架构和应用场景层面实现了突破性进展。以下从技术突破和应用革新两个维度进行系统解析:---###**一、技术突破:云原生AI架构的进化**####1.**弹性算力调度体系**-**动态资源分配**:基于Kubernetes的智能调度器实现GPU资源的细粒
- 小米、小鹏、蔚来等宣布切入「人形机器人」赛道,车企为什么纷纷下场造机器人?有哪些新机会?
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车企集体跨界人形机器人赛道的核心逻辑与机遇一、车企“造人”的底层驱动力技术复用与降维打击车企在电动化与智能化领域积累的核心技术(如电机、传感器、AI算法、动力电池等)可直接迁移至人形机器人研发,形成“技术溢出”效应。例如:小鹏Iron的端到端大模型与自动驾驶算法同源,触控反馈技术源自智能座舱交互系统;广汽GoMate的“可变轮足移动结构”基于汽车底盘技术优化,实现高速运动与精细操作;特斯拉Opti
- 如何使用 Postman 自动化 API 测试
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postman自动化java
API是您作为开发人员构建的几乎每个应用程序的驱动力,充当两个或多个软件组件之间的通信渠道。但是,这种类型的系统的后果是一个组件的故障可能会对依赖它的其他组件产生重大影响。因此,广泛测试您的API以确保应用程序的正确性和可预测性至关重要。有许多不同的方法可以测试您的API,您选择的任何方法或方法组合最终将取决于您当前的业务需求、可用资源和实施细节。在本文中,我们将探讨如何为将在CI/CD管道中运行
- 微软Copilot官网入口- Copilot中文版国内使用入口
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- 革新之力:数字科技——重塑未来的超越想象之旅
不会写代码的女程序猿
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在21世纪的科技浪潮中,数字科技如同一股不可阻挡的洪流,正以前所未有的速度和广度改变着我们的生活、工作乃至整个社会的结构。它不仅是技术的简单迭代,更是对人类社会认知边界的拓宽,对经济模式、社会治理、文化形态等多方面的深刻重塑。本文旨在探讨数字科技的重要性,揭示其超越我们日常想象的深远影响。一、数字科技:新时代的驱动力1.数字经济引领全球增长数字科技是数字经济的核心引擎。通过大数据、云计算、人工智能
- 中美人工智能发展对比与博弈:现状、挑战与未来走向
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摘要人工智能(AI)作为当今科技领域的核心驱动力,深刻影响着全球经济、政治和社会格局。中美两国在AI领域处于领先地位,各自具备独特的优势与发展路径。本文深入剖析中美AI发展的现状,从技术创新、产业应用、政策环境等多维度进行对比,探讨两国在AI发展过程中面临的挑战以及未来的发展走向,旨在为把握全球AI发展趋势提供参考。一、引言人工智能技术自诞生以来,经历了多次起伏,如今已进入快速发展阶段。其在图像识
- Linux的Initrd机制
被触发
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Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
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正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
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public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
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In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
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- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
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质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key