- 启元世界（Inspir.ai）技术浅析（一）
爱研究的小牛
AIGC—游戏制作人工智能机器学习AIGC深度学习
启元世界（Inspir.ai）作为全球领先的通用人工智能平台公司，自2017年成立以来，一直致力于通过人工智能技术提升产业效能和生活体验。公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家，专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域，并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。一、核心技术启元世界在人工智能领域取得了多项突破性进展，其核心技术涵盖了以下几个方面：1.
- 对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1对话系统的发展历程对话系统，又称聊天机器人(Chatbots)，是模拟人类对话的计算机程序。从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体，对话系统经历了漫长的发展历程。第一阶段：基于规则的系统(1960s-1990s)早期的对话系统主要基于预先定义的规则和模板。例如，ELIZA(1966)是一个模拟心理治疗师的程序，通过模式匹配和关键词识别来生成回复。这些系统只能处理有限的对
- 大模型问答机器人的智能化程度
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP）领域带来了革命性的变革。其中，大模型问答机器人作为一种新型的智能交互系统，凭借其强大的语言理解和生成能力，在客服、教育、娱乐等领域展现出广阔的应用前景。问答机器人是指能够理解用户自然语言问题并给
- Deepseek爆火背后的多Token技术预测
明哲AI
AIGC人工智能大模型RAG多token预测deepseek
近年来，大语言模型（LLMs）的发展如火如荼，它们在聊天机器人、文档生成、代码编写等领域大放异彩。然而，随着模型规模的增加，生成效率也成为了一大瓶颈。传统的自回归语言模型需要逐字生成（token-by-token），这种方式不仅耗时，还限制了模型在实时场景中的表现。那么，有没有一种方法可以加快生成速度，同时保持文本质量？答案是：多Token预测（Multi-TokenPrediction,MTP）
- 《深度剖析Q-learning中的Q值：解锁智能决策的密码》
人工智能深度学习
在人工智能的飞速发展进程中，强化学习作为一个关键领域，为智能体与环境交互并学习最优行为策略提供了有效框架。其中，Q-learning算法凭借其独特的魅力，在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等众多领域大放异彩。而Q-learning中的Q值，更是理解这一算法的核心关键，它如同智能体的“智慧密码”，指导着智能体在复杂环境中做出最优决策。Q值的直观定义：行为价值的“预言家”从直观层面理解，Q值代表着智能体
- 读取机器人移动轨迹并在RVIZ界面中显示(ROS1)
如阳光如你
机器人linux学习
文章目录前言一、准备1.坐标系2.ros下的路径消息格式二、实现过程1.轨迹保存2.轨迹读取并显示前言机器人在巡检过程中需要沿着固定路线执行任务，因此可以先把机器人的移动轨迹录制并保存下来，之后读取轨迹，方便后续操作。一、准备1.坐标系巡检导航过程中，机器人需要确定好坐标系，以便进行定位与导航，在gazebo仿真下可以选择world坐标系，在实际使用中通常使用的是map坐标系，这里以map坐标系为
- ROS中可视化车辆运动路径-采用RVIZ进行显示
m0_46699649
人工智能算法c++自动驾驶
一：序言在进行机器人自动驾驶过程中数据分析必不可少，为了更方便我们进行处理和观看这个功能效果，进行可视化是必不可少的，车辆行驶路径往往是以路径点的信息进行保存，为了更直观看到显示的效果，可以将其在RVIZ上可视化出来。如果觉得学习了C++和ROS不知道怎么入手自动驾驶项目的可以参考这个项目，或者C++和ROS不是很熟练的我也推荐结合相关课程一块学习无人车采用纯跟踪算法跟随离线路径（ROS，C++实
- 华为OD机试 - 机器人搬砖 - 二分查找（Python/JS/C/C++ 2024 C卷 100分）
哪 吒
华为od机器人python
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述机器人搬砖，一共有N堆砖存放在N个不同的仓库中，第i堆中有bri
- 华为OD机试 - 机器人仓库搬砖 - 二分查找（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 100分）
哪 吒
华为od机器人python
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。一、题目描述机器人搬砖，一共有N堆砖存放在N个不同的仓
- 【花雕学编程】Arduino FOC 之双足机器人的追踪目标移动控制
驴友花雕
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- 【花雕学编程】Arduino BLDC 之工业机器人关节伺服控制程序
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- 【花雕学编程】Arduino BLDC 之仓储机器人抓取控制
驴友花雕
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- 机器人介绍
max500600
机器人机器人
以下是关于机器人的介绍：定义机器人是一种能够自动执行任务的机器系统，它集成了机电、机构学、材料学及仿生学等多个学科技术，可以接受人类指挥，运行预先编排的程序，或根据人工智能技术制定的原则纲领行动，具备感知、决策、执行等基本特征，可辅助甚至替代人类完成各种任务。发展历程萌芽期：1954年第一台可编程的机器人在美国诞生，1959年世界上第一台工业机器人研制成功，随着机构理论和伺服理论的发展，机器人进入
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【优化算法】蘑菇繁殖优化算法(MRO)(附MATLAB代码实现)
林聪木
matlab开发语言
目录前言算法原理算法思想算法步骤优缺点带模糊需求的开放式选址路径问题的混合离散蘑菇繁殖算法１ＯＬＲＰ⁃ＦＤ模型１.１可信度理论１.２问题描述１.３模型２求解ＯＬＲＰ⁃ＦＤ的混合离散蘑菇繁殖算法２.２初始化２.３改进蘑菇繁殖算法２.４随机模拟程序２.５ＨＤＭＲＯ算法流程基于改进蘑菇繁殖算法的机器人路径规划机器人路径规划方法研究现状路径规划方法传统路径规划方法智能路径规划方法机器人群体系统结构分布式结
- OpenAI的编程语言和框架，给程序员带来了帮助有哪些
API技术大佬Anzexi58
OpenAI人工智能人工智能深度学习
OpenAI是一个人工智能开发公司，成立于2015年，总部位于美国旧金山。这家公司致力于研究和开发先进的人工智能技术，旨在将这些技术应用到解决全球一些最棘手的问题上。OpenAI以其卓越的技术和实验室出品的groundbreakingAIpapers而闻名。OpenAI的研究涉及深度学习、自然语言处理、视觉感知、强化学习等多个领域，并已在各种应用中取得了令人瞩目的成果。例如，在机器人领域，Open
- LangGraph系列-1：用LangGraph构建简单聊天机器人
梦想画家
机器学习LangGraphLangChain
在快速发展的人工智能和大型语言模型（llm）世界中，开发人员不断寻求创建更灵活、更强大、更直观的人工智能代理的方法。虽然LangChain已经改变了这个领域的游戏规则，允许创建复杂的链和代理，但对代理运行时的更复杂控制的需求也在不断增长。LangGraph是建立在LangChain之上的重要模块，它将彻底改变我们设计和实施人工智能工作流的方式。在这篇博客中，我们提供了一个关于构建聊天机器人和彻底改
- ChatGPT到底是什么？会给我们生活来这些改变↓
大模型.
chatgpt生活microsoft语言模型人工智能架构大模型
2022年底，“ChatGPT”这个词悄然进入公众视野。如果你没听说过，或是只把它当成一个聊天机器人，那就太小看它了。很多行业，比如新闻、律师、教育、客服咨询等等，已经把ChatGPT应用在了生产、服务中。那么，ChatGPT究竟是什么？本期内容，我们就来了解ChatGPT和它背后的技术。我们先从它的名字说起。Chat，直译为“闲聊”，可以说ChatGPT是用起来如同微信或QQ的一个聊天应用。只不
- 盘点50个AI大模型企业和典型产品
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人工智能语言模型ai自然语言处理深度学习大模型
OpenAI：-ChatGPT：是OpenAI推出的非常具有影响力的聊天机器人程序，能够进行自然流畅的对话、文本创作、问题解答等，不断迭代升级，引发了全球对大模型的广泛关注。-GPT-4O：OpenAI的新一代AI模型，在语言理解和生成能力上有进一步提升，能够感知用户的情绪，并针对问题以带有情绪的“嗓音”做出反馈。-Sora：文生视频大模型，可根据文本指令生成复杂且具有一定时长的视频，具有多个镜头
- 强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习
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人工智能算法人工智能架构
目录1.强化学习的基础1.1策略与价值函数2.Actor-Critic架构概述2.1Critic的作用3.为什么选择状态价值网络？3.1训练稳定性3.2计算效率3.3高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展，其在诸如游戏、机器人控制和金融预测等领域的应用越
- 推荐开源项目：Chat-Template - 快速构建聊天机器人原型的利器
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- 使用飞书群机器人监控服务器GPU使用率
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服务器飞书
目标：如果服务器GPU空置，可以及时推送消息到飞书群。其他类似的监控目标也可以修改代码实现。步骤：(1)首先在群聊设置加入机器人，复制webhook_url(2)在服务器后台运行如下代码。注意替换webhook_url"""nohuppythonmonitor_gpu.pymy_server>monitor_gpu.log2>&1&"""importsysimportsubprocessimpor
- LeetCode：62.不同路径
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跟着carl学算法，本系列博客仅做个人记录，建议大家都去看carl本人的博客，写的真的很好的！代码随想录LeetCode：62.不同路径一个机器人位于一个mxn网格的左上角（起始点在下图中标记为“Start”）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。问总共有多少条不同的路径？示例1：输入：m=3,n=7输出：28示例2：输入：m=3,n=
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关注前沿科技量子位未来同事你好。你知道“具身智能机器人”了吗？是否希望成为这个时代性技术和产品的长期报道者？现在，我们正在招聘这样一位专注于具身智能机器人方向的原创作者。岗位是全职，工作地点base：北京中关村。工作职责：1、关注具身智能领域新动态新进展；2、持续挖掘撰写具身智能独家原创内容；3、与具身智能领域玩家建立良好联系；4、构建体系化认知和行业洞察。岗位要求：1、对具身智能、前沿科技等科技
- 新型人工智能“黑帽”工具：GhostGPT带来的威胁与挑战
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生成式人工智能的发展既带来了有益的生产力转型机会，也提供了被恶意利用的机会。最近，AbnormalSecurity的研究人员发现了一个专门为网络犯罪创建的无审查AI聊天机器人——GhostGPT，是人工智能用于非法活动的新前沿，可以被用于网络钓鱼计划、恶意软件开发和漏洞利用开发。GhostGPT的主要特点快速处理：使攻击者能够快速生成恶意内容。无日志政策：声称不记录用户活动，吸引那些寻求匿名的人。
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LEETCODE|PYTHON|63|不同路径Ⅱ1.题目一个机器人位于一个mxn网格的左上角（起始点在下图中标记为“Start”）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？网格中的障碍物和空位置分别用1和0来表示。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leet
- NVIDIA Isaac Lab 入门教程（一）
kuan_li_lyg
机器人最优控制工具人工智能机器人开发语言python强化学习模仿学习Isaac
系列文章目录前言IsaacLab是一个用于机器人学习的统一模块化框架，旨在简化机器人研究中的常见工作流程（如RL、从演示中学习和运动规划）。它建立在英伟达IsaacSim的基础上，利用最新的仿真功能实现逼真的场景和快速高效的仿真。该框架的核心目标是模块化：轻松定制和添加新环境、机器人和传感器。灵活性：适应社区不断变化的需求。开放性：保持开源，允许社区贡献和扩展框架。包含电池：包含大量可随时使用的环
- IsaacLab从入门到精通（六）真机部署与Sim2real
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IsaacLab人工智能机器人深度学习机器学习
在之前的教程中，我们已经完成了整个强化学习任务流程，现在我们需要将自己训练的策略迁移到真机上1.1Sim2real简要方法论强化学习的Sim2real问题一直以来是非常难解决的问题，在仿真环境中训练的policy往往很难迁移到实际的机器人系统上，因此我们需要用一些特殊的方法协助来实现这个过程。1.1.1建立数字孪生（Digitaltwin）在仿真环境中，我们建立的环境需要尽可能与真实世界对齐，因此
- 自动控制原理二阶系统瞬态响应和稳定性实验研究报告
戒了9
自动化课程设计学习方法
一、引言1.1研究背景与目的在自动控制领域，二阶系统作为一类典型且基础的系统，广泛应用于众多实际工程场景，如航空航天中飞行器的姿态控制、工业自动化里的电机调速系统以及机器人运动控制等。对二阶系统的深入研究，在自动控制理论与实践中占据着举足轻重的地位。二阶系统的动态特性直接关乎整个控制系统的性能表现。瞬态响应能够直观反映系统在受到输入信号激励后，从初始状态过渡到稳定状态的动态过程；稳定性则是确保系统
- 【路径规划】基于D*算法的移动机器人路径规划（Matlab代码实现）
荔枝科研社
算法matlab人工智能
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。目录1概述2A*算法3运行结果4参考文献5Matlab代码实现1概述智能导航是移动机器人的关键技术，在移动机器人的应用研究中具有重要地位1。导航主要由构建地图、定位和路径规划三部分构成。.地图构建是指移动机器人根据自身传感器感知周围的环境信息,建立其工作环境模型的过程;定位是指
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- 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
