- DeepSeek颠覆传统教育:揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用人工智能
DeepSeek智能教育新突破:基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中,DeepSeek研发团队基于自研大语言模型,构建了新一代智能作业批改系统。该系统通过深度学习技术实现作业的自动化评分与个性化反馈,有效解决了传统教育中教师工作负荷大、反馈周期长、个性化不足等痛点。二、系统架构设计核心模块组成文本预处理模块深度学习评分引擎错误模式识别模块个性化反馈生
- 高一英语拓展词汇第二版
Jean·Gunnhildr
Jean带飞你的文化课高考笔记
文章目录高一英语拓展词汇第二版前言ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVW高一英语拓展词汇第二版前言资质证明:老师是江苏省扬州中学英语骨干教师刘老师,作者本人扬州2024届中考英语149149149分,所以想提升英语的同学可以放心食用。用途:提升阅读理解和作文水平,主要收录了老师上课讲的拓展词汇及其相关用法,摘取了《牛津高阶词典》的例句。适用人群:已经掌握课内单词的同学(仅根据给出的中文,能
- DeepSeek技术系列之解析DeepSeek蒸馏技术
小叔技研社
AIGC人工智能
大模型落地之痛当前千亿级大模型面临严峻的部署困境:GPT-4级模型的单次推理成本高达0.01美元,而工业场景往往要求响应速度<200ms。传统蒸馏技术虽能压缩模型,但普遍存在精度滑坡超过15%的问题——直到DeepSeek提出多模态渐进框架MPD,一、什么是蒸馏技术蒸馏技术定义模型蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种将大型复杂模型(教师模型,比如:DeepSeekR1671B
- AI专业知识库 | 创建
黎智程
1024程序员节
一、前言最近ChatGPT非常受欢迎,尤其是在编写代码方面,我每天都在使用。随着时间的增长,我开始对其原理产生了一些兴趣。虽然我无法完全理解这些AI大模型的算法和模型,但我认为可以研究一下其中涉及到大模型以外的专业知识、该如何进行回答、专业领域的专属知识大模型其实是无法回答的,那么我们就需要使用一个专业知识库来辅助AI进行对话操作。举例创建幼教师角色,需要专业知识来辅导幼儿,且需要符合正确的社会主
- 商业角度看教师模型与学生模型的关系-ChatGPT4o作答
部分分式
人工智能chatgpt
从商业的角度来看,知识蒸馏中教师模型(TeacherModel)和学生模型(StudentModel)之间的关系,实际上类似于一种“传帮带”的过程,即一个庞大且复杂的模型将其知识传递给一个更小、更高效的模型。这个过程不仅对模型的技术优化至关重要,还与商业运作的多个层面密切相关,特别是成本控制、效率提升、市场竞争力、和可扩展性等方面。教师模型与学生模型的关系:商业运作中的表现成本效益与资源优化教师模
- 2024Android面试总结(附相关架构及资料)
2401_86372470
面试架构职场和发展
在今年六月份,我萌生了跳槽的打算,在过去的7,8月份我经历了差不多两个月左右的面试。最终拿到了平安人寿、TCL电子、投哪儿网以及几个不太知名公司的offer。于是就写下这篇文章,一来记录总结自己的面试,二来帮助需要跳槽意向的大家了提供一些跳槽经验。文末会给大家分享我整理的Android面试专题及答案(这些题我基本都刷了三遍以上,毕竟年前突然被裁心里是有点迷)准备阶段在面试准备阶段我大概准备了差不多
- DeepSeek 赋能教育教学:开启智能教育的无限可能
AI_DL_CODE
人工智能深度学习辅助决策DeepSeek
摘要:本文深入探讨了DeepSeek在教育教学岗的应用。它能助力教师快速生成教学课件,整合丰富素材,简化制作流程;依据课程大纲设计在线课程内容,规划模块、设计互动;通过分析多维度学习数据,为学生提供个性化辅导建议和学习计划;利用自然语言处理等技术辅助作业批改和答疑解惑。使用时需注意数据质量与隐私保护、结合教师专业判断及持续学习探索功能。DeepSeek为教育教学带来变革,提升效率和质量,推动个性化
- Transformer大模型实战 教师 学生架构
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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
Transformer大模型实战教师学生架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来近年来,随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。其中,Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度神经网络结构,因其优越的性能和灵活的适用性,在NLP任务中得到了广泛应用。然而,Trans
- 清华大学版本deepseek最新最全资料汇总
2501_90766946
pdf
资源链接:https://pan.quark.cn/s/fb7f75ceeee8最近深入学习了很多关于DeepSeek的资料,收获颇丰。这两天看到清华大学出品第三版的DeepSeek使用手册,觉得非常实用,特地推荐给大家看看。手册主要讲了普通人如何抓住deepseek红利,内容干货满满,不会有太多学术术语,适合各个层次的人群,特别是对新手,包括我们一线教师,非常友好。
- 整理:4篇论文知识蒸馏引领高效模型新时代
mslion
多模态人工智能知识蒸馏
知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是当前机器学习研究中的一个重要方向,特别是在模型压缩和效率优化等任务中。传统的深度学习模型往往依赖于复杂的大型网络,以获取卓越的性能。然而,这些庞大的模型对计算资源和存储空间的需求,使得它们在实际应用中,尤其是在边缘设备或移动端部署中面临巨大挑战。知识蒸馏技术致力于解决这一问题,其核心思想是通过一个“教师模型”向一个更小、更高效的“学生模型”传
- 数据分析与挖掘方向毕业设计选题推荐:大数据 Python
微光DeepLearning
毕设选题大数据python数据挖掘
亲爱的同学们,转眼间我们已经迎来了大四,这一年充满了挑战与机遇。大家忙着备考研究生、公务员、教师资格证,或是寻找实习机会,同时还要面对毕业设计的重任。对于毕业设计,很多同学可能会感到陌生,不知道从何下手,也不确定自己适合哪些方向的课题。为此,我整理了一个毕业设计选题专栏,希望能为大家提供一些灵感和建议。无论你对毕业设计有任何疑问,欢迎随时来问我哦!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!前言在计算机专业的
- 一文介绍DeepSeek的模型蒸馏和模型量化技术
江湖人称麻花滕
人工智能架构chatgpt开源语言模型
1关于DeepSeek最近大火的DeepSeek给中国AI市场带来了很多热度,在DeepSeek的官网,也反复提及“模型蒸馏”技术。大模型的模型蒸馏和模型量化是当前人工智能领域中重要的研究方向,它们对于提高模型的部署效率、降低资源消耗具有重要意义。2模型蒸馏(ModelDistillation)2.1定义与原理模型蒸馏是一种知识迁移的方法旨在将知识从一个大型的教师模型(TeacherModel)转
- 数据库面试(基础)
modric9248
数据库数据库面试sql
面试题一:用自己的话说一下什么是三范式?为什么要遵循三范式?实际开发中一定要严格遵循三范式吗?为什么?三范式是关系型数据库中的一种规范,包括第一范式、第二范式和第三范式:假设我们有一个学生选课表,包含以下字段:学号、姓名、课程名称、教师姓名。这个表可能如下:学号姓名课程名称教师姓名001张三数学李老师001张三英语王老师002李四数学李老师002李四英语王老师第一范式(1NF):每一列都是不可分割
- 构建未来课堂——C#教育技术下的学习管理系统(LMS)深度解析与实现
墨夶
C#学习资料1c#学习开发语言
在信息技术飞速发展的今天,传统的教育模式正经历着前所未有的变革。在线教育平台、移动学习应用以及智能化教学工具层出不穷,为广大学生和教师提供了更加便捷的学习途径。其中,学习管理系统(LearningManagementSystem,LMS)作为连接师生之间的桥梁,扮演着至关重要的角色。本文将聚焦于如何使用C#编程语言结合最新的.NET框架和技术栈来开发一个功能完备且易于扩展的LMS系统,带领读者一同
- 模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化
NLP的小Y
剪枝机器学习nlp语言模型
一、模型蒸馏1.1蒸馏简介知识蒸馏是指通过教师模型指导学生模型训练,通过蒸馏的方式让学生模型学习到教师模型的知识,最终使学生模型达到或媲美教师模型的准确度。在模型压缩中,教师模型是一个预训练好的复杂的模型,而学生模型是一个规模较小的模型。如分类任务中,由训练好的教师模型在相同的数据下,通过将教师模型对样本的预测值作为学生模型的预测目标,指导学生模型学习,这个预测值一般指教师网络输出的类概率。教师模
- 基于SSM的实验室管理系统设计与实现 JAVA MYSQL
tangyuzhidao
java项目javamysql实验室管理系统java项目毕业设计
10175_基于SSM的实验室管理系统技术:SSM工具:eclipse+tomcat+mysql+jdk功能详情介绍:管理员界面:用户管理、实验室管理、设备管理、耗材管理、统计管理教师界面:个人信息管理、实验室管理、设备管理、耗材管理
- 50道题快速复习MySQL之准备篇
比奇堡的天没有云
速通MySQLmysqloracle数据库
文章目录1.创建数据库表2.创建表数据本文旨在帮助大家快速复习MySQL,共有4张表,50道题.本篇文章在做讲解50道题目之前,先将数据库表以及表中的数据创建好。1.创建数据库表建表语句如下,分别是学生表,课程表,教师表和成绩表。#–1.学生表#Student(s_id,s_name,s_birth,s_sex)–学生编号,学生姓名,出生年月,学生性别CREATETABLE`Student`(`s
- 看板软件赋能教培机构,驱动高效教学与运营
团队协作工具
教培机构在数字化转型过程中,看板软件作为一种高效的管理工具,发挥着至关重要的作用。以下是对教培机构数字化转型中看板软件应用的详细分析:一、教培机构面临的挑战●课程与教学管理复杂:教培机构往往需要开设多个课程,涉及不同的教师、学员以及教学资源的协调。如何确保每个课程的正常开展、及时调整教学内容和进度,成为管理中的一大难题。●学员信息和进度管理难度大:学员的学习情况和需求差异较大,如何精确跟踪每位学员
- 信息安全专业毕业设计题目汇总:网络安全
微光DeepLearning
毕设选题信息安全毕业设计算法
亲爱的同学们,转眼间我们已经迎来了大四,这一年充满了挑战与机遇。大家忙着备考研究生、公务员、教师资格证,或是寻找实习机会,同时还要面对毕业设计的重任。对于毕业设计,很多同学可能会感到陌生,不知道从何下手,也不确定自己适合哪些方向的课题。为此,我整理了一个毕业设计选题专栏,希望能为大家提供一些灵感和建议。无论你对毕业设计有任何疑问,欢迎随时来问我哦!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!前言在计算机专业的
- Audio-Visual Speech Enhancement(视听语音增强)领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析
AndrewHZ
深度学习新浪潮智能手机算法计算机视觉硬件架构硬件工程智能硬件
一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合:中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模,结合知识蒸馏技术,在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识,从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果。此外,中科院声学所提出基于泰勒展开的模型架构,将幅度-相位解耦与空间-谱域解耦重新建模,提升算法可解释性并优化性能。轻量化模型设计:中国科大与腾讯天籁实验室
- 使用Python实现深度学习模型:知识蒸馏与模型压缩
Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能Python算法python深度学习开发语言
在深度学习领域,模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和模型压缩(ModelCompression)是两种有效的技术,可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练(知识蒸馏)模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中,深
- 2月16日星期日早报简报微语报早读
微语早读
生活
2月16日星期日,农历正月十九,早报#微语早读。1、全胜登顶!上海男篮战胜新疆,夺得首届CBA俱乐部杯冠军;2、湖南衡阳通报“妇幼保健院医生售卖出生证”:8名嫌犯被抓获;3、广东一中学让家长签字同意体罚犯错学生,学校:属实,是校规;4、北京已开通适龄男性HPV疫苗官方预约平台,疫苗供应量稳定;5、哪吒2成功进入全球影史票房TOP11;6、广西大学附属中学:教师郑某某已被开除,有关材料报送公安机关;
- 《软件需求分析与系统设计》课程设计报告——英语考试与评分系统
爱编程的大菠萝
学校相关实验需求分析课程设计
《软件需求分析与系统设计》课程设计报告课题名称:英语考试与评分系统姓名:xxx专业:软件工程班级:xxx院系:信息与工程学院指导教师:xxx时间:2023年11月21日一、题目概述1.系统简介英语考试与评分系统是一套高效的管理软件,旨在应对大学英语教学中的庞大考试工作。通过现代计算机和网络技术,系统实现了英语考试流程的全面自动化。核心功能包括试题生成、考试监控、阅卷和成绩输出,使系统能够灵活应对不
- 计算机基础设计,计算机基础知识教学设计
洛斯里克甜面包
计算机基础设计
《计算机基础知识教学设计》由会员分享,可在线阅读,更多相关《计算机基础知识教学设计(5页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、教学设计(教案)基本信息学科计算机基础知识年级2012级教学形式多媒体教师兰竹单位达州中医学校课题名称认识计算机学情分析分析要点:1.教师主观分析、师生访谈、学生作业或试题分析反馈、问卷调查等;2.学生认知发展分析:主要分析学生现在的认知基础(包括知识基础和能力基础),要形成
- 教育小程序+AI出题:如何通过自然语言处理技术提升题目质量
万岳科技系统开发
人工智能小程序自然语言处理
随着教育科技的飞速发展,教育小程序已经成为学生与教师之间互动的重要平台之一。与此同时,人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)技术的应用正在不断推动教育内容的智能化。特别是在AI出题系统中,如何通过NLP技术提升题目质量,成为教育领域中的一个重要课题。本文将介绍如何利用自然语言处理技术,通过AI出题系统自动生成高质量、个性化的题目,提升教育小程序的交互性与教学效果。一、自然语言处理(NLP)概述自
- DeepSeek-R1 蒸馏 Qwen 和 Llama 架构 企业级RAG知识库
qq_25467441
人工智能机器学习深度学习
“DeepSeek-R1的输出,蒸馏了6个小模型”意思是利用DeepSeek-R1这个大模型的输出结果,通过知识蒸馏技术训练出6个参数规模较小的模型,以下是具体解释:-**知识蒸馏技术原理**:知识蒸馏是一种模型压缩技术,核心是“教师-学生”模式。在该场景中,DeepSeek-R1作为“教师模型”,它是一个大型、复杂且性能强大的模型,具有丰富的语言知识和出色的处理能力。以Qwen或Llama架构为
- 【课程设计】Java EE SSM 试卷管理系统
鱼弦
课程设计java-eejava
JavaEESSM试卷管理系统简介试卷管理系统是一个用于教育机构、培训中心等单位的在线考试和评估工具。该系统帮助教师管理考试题目、生成试卷,并将试卷导出为Word文档。应用使用场景学校与教育机构:用于日常测验、期中和期末考试。企业培训:用于员工技能测试和评估。在线教育平台:用于提供学生练习题和模拟考试。原理解释架构系统基于JavaEE开发,采用了Spring、SpringMVC和MyBatis(S
- 基于开源千文模型(如Qwen、ChatGLM等)实施如何进行动态蒸馏,详细说明操作步骤.
墨者清风
模型训练人工智能技术发展模型动态蒸馏人工智能深度学习语言模型
基于开源千文模型(如Qwen、ChatGLM等)实施如何进行动态蒸馏,详细说明操作步骤.1.动态蒸馏的核心思想动态蒸馏的目标是通过教师模型(通常是一个较大的预训练模型)的输出,指导学生模型(较小的模型)的训练。具体来说:教师模型:提供软标签(softlabels),即概率分布,而不是硬标签(hardlabels)。学生模型:通过模仿教师模型的输出分布,学习更丰富的知识。动态蒸馏:在训练过程中,教师
- DBA面试总结(Oracle篇)
浮萍哥
dbaoracle数据库
一、备份恢复1.RMAN备份是一种用于备份和恢复数据库文件归档日志和控制文件的工具软件,主要执行的是物理备份,可以执行完全或不完全的数据库恢复。既能支持热备,在归档模式下,RMAN可以执行在线备份。在非归档模式下,RMAN备份通常在数据库处于mount状态下进行。RMAN备份具有以下优点:支持增量备份,可以节省备份时间和空间。自动管理备份文件,无需手动指定文件名或位置,自动化备份和恢复,无需手动执
- 面试总结:Qt 信号槽机制与 MOC 原理
TravisBytes
QT编程问题档案面试qt职场和发展
目录1.基本概念1.1信号(Signal)1.2槽(Slot)1.3连接(Connect)2.MOC(Meta-ObjectCompiler)是什么?2.1为什么需要MOC2.2工作流程2.3`Q_OBJECT`宏的意义3.信号槽的底层原理3.1发射信号(emit)3.2调用槽函数3.3新旧语法的实现差异4.使用示例4.1常规:QObject子类中信号槽4.2Lambdas作为槽(现代写法)5.常
- 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