- 大模型提示词工程师的自我修养-应用二(RAG数据合成与数据多样性问题的解决) -(专题4)
AI专题精讲
大模型专题系列人工智能
1.生成数据大型语言模型(LLMs)具有生成连贯文本的强大能力。通过有效的提示策略,可以引导模型生成更好、一致且更有事实依据的响应。LLMs也特别适用于生成数据,这对于进行各种实验和评估非常有用。例如,我们可以用它来为情感分类器生成快速样本,如下所示:提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式:Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息!A:正
- macOS 使用 enca 识别 文件编码类型(比 file 命令准确)
知识搬运bot
软件工具/使用技巧macosencafileiconv文件编码
文章目录macOS上安装enca基本使用起因-iconv关于enca安装Encaenca&enconv其它用法macOS上安装encabrewinstallenca基本使用encafilepath.txt示例$enca动态规划算法.txt[0]SimplifiedChineseNationalStandard;GB2312CRLFlineterminators起因-iconv在macOS上打开一些
- Linux:进程间通信——信号
muke_r
1024程序员节
信号是UNIX和Linux系统响应某些条件而产生的一个事件,接收到该信号的进程会相应地采取一些行动。信号是软中断,通常信号是由一个错误产生的。但它们还可以作为进程间通信或修改行为的一种方式,明确地由一个进程发送给另一个进程目录一、信号种类1.常见的信号2.不可靠信号和可靠信号注意二、信号捕捉三、进程休眠号四、信号集和信号阻塞五、附带数据信息的信号处理一、信号种类在终端输入kill-l命令可以看到l
- VisionPro实战之传感器识别
视觉王小
VisionPro实战visionpro机器视觉c#
目录1.案例要求2.实现思路1.先进行图片格式转换,不然可能格式不匹配2.进行模板匹配,仔细观察之后发现可以从左侧凹陷的地方入手,再进行定位3.找出四条线段4.进行距离的测量5.编写脚本或者使用CogCreateGraphicLabelTool工具输出数据3.具体操作1.我们先创建一个CogImageConvertTool工具,进行图片转码操作。2.创建一个模板匹配工具CogPMAlignTool
- webAPP开发三:实现数据的交互显示
lvzekun-IT
前端基础前端学习
开发中遇到的错误:代码逻辑错误,将初始化函数放在了初始化对象之前,造成了“.html()”无法识别,表示未定义、http://read.t.imooc.io/参考代码下载地址。开发截图:代码结构:html{width:100%;height:100%;overflow-x:hidden;}body{text-align:left;width:100%;background:#e9dfc7;}.m-
- MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元
墨夶
数据库学习资料1数据库mysql机器学习
在数据驱动的世界里,数据库的性能直接影响到整个应用系统的响应速度和用户体验。随着业务量的增长和技术的发展,传统的缓存机制逐渐暴露出局限性。如何更智能地识别并利用热点数据进行缓存优化,成为提升数据库性能的关键所在。今天,我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略,并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习?传统上,开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪
- Deepseek 个性化决策输出
meisongqing
DeepSeek个性化
Deepseek个性化决策输出:基于用户画像的定制化内容生成在教育场景中,通过构建动态用户画像与智能决策模型,教育数字人可基于学生水平实时调整讲解深度,实现精准化、个性化的学习支持。以下是核心实现框架与关键步骤:1.用户画像构建:多维度数据融合数据采集:显性数据:年龄、学科成绩、测试结果、学习时长、知识点掌握进度。隐性数据:交互行为(如答题犹豫时间、回放次数)、情绪识别(语音/表情分析)、认知负荷
- 语音识别学习系列(13):语音识别中的情感识别与表达
DoYangTan
语音识别学习人工智能
语音识别学习系列(13):语音识别中的情感识别与表达前言在语音识别领域,仅仅将语音准确转换为文字内容已不能满足日益多样化的人机交互需求。人们在交流过程中往往蕴含着丰富的情感信息,语音识别若能对情感进行识别与表达,将会使交互变得更加自然、智能且贴合人性化需求。本期我们就围绕语音识别中的情感识别与表达这一重要主题展开深入探讨,了解其背后的原理、方法以及实际应用价值。一、语音情感识别的基本原理与常用方法
- 目标检测领域总结:从传统方法到 Transformer 时代的革新
DoYangTan
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目标检测领域总结:从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务,它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起,目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法,目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进,涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
- java:实现设置窗体背景颜色为淡蓝色(附带源码)
Katie。
Java实战项目java信息可视化开发语言
一、项目简介在桌面应用开发中,窗体背景颜色作为界面设计的重要组成部分,不仅影响整体美观,还能传递特定的情感和品牌信息。本项目旨在使用JavaSwing简单实现将窗体背景颜色设置为淡蓝色效果。该示例展示了如何创建一个基本的JFrame,并通过调用其内容面板的setBackground()方法,设置背景颜色为淡蓝色(RGB值173,216,230)。通过本项目,初学者可以了解Swing基本组件的使用方
- 远程视像搬运小车控制系统设计(源码+万字报告+实物)
炳烛之明科技
stm32嵌入式硬件单片机
目录第1章绪论11.1研究目的及意义11.2国内外研究现状21.3主要研究内容3第2章系统的总体结构42.1总体方案设计42.2功能需求分析42.2.1技术路线42.3单片机型号选择5第3章系统的硬件部分设计63.1系统总体设计63.2系统的主要功能模块设计63.2.1蜂鸣器电路模块设计63.2.2YX4055AM驱动电路模块设计73.2.3按键电路模块设计73.2.4颜色识别传感器模块设计83.
- 如何恢复已受损磁盘中的数据
MingDong523
硬件工程
恢复受损磁盘中的数据需要谨慎操作,避免进一步损坏数据。以下是分步骤的解决方案:一、立即停止使用磁盘关键原因:继续使用可能导致数据被覆盖或损坏加剧。操作建议:断开磁盘连接,避免写入新数据。二、判断磁盘损坏类型逻辑损坏(软件问题)表现:文件系统错误、分区丢失、误删除等。解决方案:使用数据恢复软件修复。物理损坏(硬件故障)表现:磁盘异响、无法识别、频繁卡顿。解决方案:停止通电,联系专业数据恢复机构。三、
- 协议层攻防战:群联AI云防护为何比传统方案更精准?
群联云防护小杜
安全问题汇总人工智能tcp/ip网络协议网络安全
一、四层/七层攻击防御的核心挑战协议层攻击类型传统方案缺陷四层SYNFlood、UDP反射依赖硬件清洗,误封合法流量七层HTTPCC、SQL注入规则静态,无法适应新型攻击二、群联的协议层定制防御技术1.四层协议防护:智能动态指纹技术原理:基于AI分析TCP/UDP流量特征,动态生成协议指纹库,识别伪造源IP的畸形包。文档引用:“防护模块灵活,支持定制版防护模块,适用于非网站业务”。配置示例:#动态
- CPU占用率飙升至100%:是攻击还是正常现象?
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安全问题汇总ddos安全waf服务器cpu占用被攻击
在运维和开发的日常工作中,CPU占用率突然飙升至100%往往是一个令人紧张的信号。这可能意味着服务器正在遭受攻击,但也可能是由于某些正常的、但资源密集型的任务或进程造成的。本文将探讨如何识别和应对服务器的异常CPU占用情况,并通过Python脚本示例,提供一种监控和诊断CPU占用率的方法。一、CPU占用率100%:攻击or正常?1.1攻击迹象持续性高占用:如果CPU占用率长时间保持在100%,且没
- 从边缘到核心:群联云防护如何重新定义安全加速边界?
群联云防护小杜
安全问题汇总安全分布式ddos前端node.jsudp
一、安全能力的全方位碾压1.协议层深度防护四层防御:动态过滤畸形TCP/UDP包(如SYNFlood),传统CDN仅限速率控制。技术示例:基于AI的协议指纹分析,拦截异常连接模式。七层防御:精准识别业务逻辑攻击(如薅羊毛API调用),CDN仅支持基础URL黑名单。文档引用:“支持基于HTTP头部字段的多条件组合精准访问控制”(产品文档)。2.资源调度与成本优势节点复用:群联共享节点池降低单客户成本
- 《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战
骆驼_代码狂魔
程序员的法宝人工智能djangopythonneo4j知识图谱
关注我,后期文章全部免费开放,一起推进AI医疗的发展核心主题:如何构建95%准确率的智能导诊系统?技术突破:结合BERT+知识图谱的混合模型设计一、智能导诊架构设计python基于BERT的意图识别模型(PyTorch)fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchclassTriageMod
- 基于Streamlit实现的音频处理示例
大霸王龙
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基于Streamlit实现的音频处理示例,包含录音、语音转文本、文件下载和进度显示功能,整合了多个技术方案:一、环境准备#安装依赖库pipinstallstreamlitstreamlit-webrtcaudio-recorder-streamlitopenai-whisperpython-dotx二、完整示例代码importstreamlitasstfromaudio_recorder_stre
- SenseVoice 部署记录
安静六角
开源软件
最近试用了SenseVoice(阿里团队开源的语音转文字)效果可以,可以本地部署,有webui界面,测试了万字以上的转换效果可以。首先部署好conda环境和cuda,这个可以查看他人的文章。步骤1.创建虚拟环境:condacreate-nmainenvpython=3.102.然后安装依赖condaactivatemainenvpipinstall-rC:\Users\xx\Documents\P
- Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现
Java老徐
Python毕业设计python深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术Python动物图片识别技术
博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来,还有大家
- 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts
开心星人
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还得重复读这一篇论文,有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使数据无法被机器学习算法利用,从而防止数据被未经授权地使用。例如,一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像,用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧,许多数据投毒攻击被提出,以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使模型无法从数据中学习太多信息,从而导致模型在未见
- 机器学习:让计算机学会思考的艺术
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目录什么是机器学习?机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习?结语在当今数字化时代,机器学习(MachineLearning,ML)已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车,再到语音助手,机器学习的应用无处不在。然而,对于许多人来说,机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言,带你走进机器学习的世界,了解它的基本原理和应用。什么是机器学习?
- IRQL深入解析--IRQL级别
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IRQL=InterruptRequestLevel.即中断执行的优先级。一个由windows虚拟出来的概念,划分在windows下中断的优先级,这里中断包括了硬中断和软中断,硬中断是由硬件产生,而软中断则是完全虚拟出来的。IRQL=InterruptRequest.中断请求,当中断发生后,发生中断的设备通过它使用的中断请求信号线象中断控制器报告中断。CPU可以通过IRQ号来识别中断。如果某个In
- 使用AIOps进行更好的事件管理
茵赛飞3D CAD数据转换软件
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DevOps为科技界带来了更加协作和高效的工作流程。随着AIOps的集成,自动化更进一步,使用人工智能为团队提供更快的根本原因分析和算法降噪。主要从采用AIOps中受益的主要领域之一是事件管理。AIOps可以帮助DevOps团队自动化工作流程,以实现更智能、更高效的事件管理,从而腾出时间让IT运营团队成员专注于创新以改善用户体验。在本文中,我们将了解AIOps如何从检测和识别到响应改进事件管理,以
- 哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能:大模型原理 技术与应用-从GPT到DeepSeek|附视频下载方法
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导读INTRODUCTION今天继续哈尔滨工业大学车万翔教授带来了一场主题为“DeepSeek技术前沿与应用”的报告。本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理(NLP)领域的核心地位及其发展历程,从基础概念出发,延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。强调了语言模型不仅辅助其他NLP任务,本身也蕴含大量知识,如地理信息、语义理解和推理能力。随着技术的发展,尤其是trans
- 《AI大模型趣味实战 》第8集:多端适配 个人新闻头条 基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2
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《AI大模型趣味实战》第8集:多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(FlaskWEB版)2摘要本文末尾介绍了如何实现新闻智能体的方法。在信息爆炸的时代,如何高效获取和筛选感兴趣的新闻内容成为一个现实问题。本文将带领读者通过Python和Flask框架,结合大模型的强大能力,构建一个个性化的新闻聚合平台,不仅能够自动收集整理各类RSS源的新闻,还能以语音播报的形式提供"新闻电台
- 项目解决方案:博物馆视频监控系统建设解决方案
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解决方案博物馆视频联网资源汇聚监控软件音视频客户端
目录一.相关项目背景1.1技术革新背景1.2技术提升背景1.3发展趋势背景1.4合规性要求背景二.与客户确认的需求2.1实时远程监控与高清识别2.2权限管理灵活且安全2.3多平台访问,随时随地监控2.4视频汇聚,集中管理三.实现特点3.1智能预警,守护安全3.2全面支持,无忧运营3.3成本控制,效益最大化3.4拓展集成,信息联动四.必实现的建设目标4.1安全可靠4.2贴合需要4.3易于拓展4.4性
- 《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks
阳光明媚大男孩
学习深度学习人工智能论文笔记
论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架(CL-FEFA)”中正负样本对比学习实现的技术细节,包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。1.正负样本的定义与构造在CL-FEFA框架中,正负样本的定义是动态且自适应的,基于特征提取的结果,而不是预先固定的。这种自适应性是CL-FEFA区别于传统对比学习(如SimCLR、SupCon)的一个关键点。定义方式:指示矩阵
- When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches
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LLMDailySurveyPaper语言模型人工智能自然语言处理
主要内容研究背景:大语言模型(LLMs)在自然语言处理领域取得显著进展,其与语音的融合具有广泛应用前景,但缺乏相关集成方法的综述。文章将语音与LLMs集成方法分为基于文本、基于潜在表示和基于音频令牌三大类。集成方法基于文本的集成:通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式,利用文本作为LLMs的输入和输出,处理语音相关任务,但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成:
- OCR识别常见开源库
yxfamyself
计算机视觉opencv
OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术是一种将印刷体或手写文字转化为可编辑文本的技术。亦即将图像中的文字进行识别,并以文本的形式返回。做OCR有很多库可以使用。免费开源库有:Tesseract,PaddleOCR。商业付费OCR有:腾讯云OCR,阿里云OCR。下面分别介绍。准确识别的前提是找到正确的字体进行训练,字体很重要,要覆盖所有识别的场景。Tess
- 小菜鸟的Python笔记001:将Word文档中数据汇总到Excel表格
蜉蝣2805
小菜鸟的Python笔记python数据分析
将Word文档中数据汇总到Excel表格前言一、应用场景二、程序思路及准备工作思路如下:准备工作:三、程序代码1、主程序2、获取Word文档列表3、提取文档内数据4、导入到Excel表格四、遇到的问题1、错误AttributeError:word.Application.Quit2、word文档中复选框的识别总结前言我并非一个专业的程序员,只是一个普通的编程爱好者、一只小菜鸟。得益于网络上各路大神
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu