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24年12月来自通义千问的论文“Qwen2.5TechnicalReport”。本报告介绍Qwen2.5,这是一系列全面的大语言模型(LLM),旨在满足多样化的需求。与之前的迭代相比,Qwen2.5在预训练和后训练阶段都有显著的改进。在预训练方面,将高质量的预训练数据集从之前的7万亿个token扩展到18万亿个token,为常识、专家知识和推理能力提供坚实的基础。在后训练方面,用超过100万个样本
- AI安全相关漏洞
外咸瓜街的一条咸鱼
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最近AI大模型上线,除开常规的系统漏洞外,也涌现出很多新的漏洞,这篇文章对于新的一些漏洞进行一些整理,后期进行进一步的复现。1.对抗攻击(AdversarialAttacks)攻击机制:通过在输入数据中添加人眼难以察觉的微小扰动(如噪声、像素变化),使模型产生错误分类。例如,一张熊猫图片经过对抗扰动后,被模型误判为“长臂猿”。白盒攻击:攻击者完全了解模型结构(如梯度信息),可直接计算扰动方向(如使
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天锐蓝盾终端安全管理系统以终端安全为基石,深度融合安全、管理与维护三大要素,通过对桌面终端系统的精准把控,助力企业用户构筑起更为安全、稳固且可靠的网络运行环境。它实现了管理的标准化,有效破解终端安全管理难题,显著提升了信息运维部门的工作效率,同时,也进一步规范了员工的操作行为,确保每一步操作都合规有序。天锐蓝盾终端安全管理系统U盘是办公中常用移动存储工具,但同时也是终端泄密的途径之一,对其进行管控
- 自动驾驶之BEV概述
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1、为什么需要BEV?自动驾驶需要目标在3D空间的位置信息,传统检测为2D图像上检测目标然后IPM投影到3D。所以无论如何3D结果才是我们最终想要的。对于单个传感器:通过单目3D、深度估计等手段好像能解决这个问题,但是往往精度不高。对于自动驾驶,往往需要360度的多个摄像头协同工作。将多个摄像头的结果进行融合也是一大问题。所以把图象特征转到BEV空间下直接进行3D位置预测,一则可以解决2D到3D的
- 动态视觉SLAM的亿点点思考(含20项最新开源代码链接)[上篇]
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通人工智能
作者:泡椒味的口香糖|来源:3D视觉工坊添加微信:dddvisiona,备注:SLAM,拉你入群。文末附行业细分群。0.笔者个人体会动态环境下的视觉SLAM一直都是研究的重点和难点,但最近动态SLAM的paper越来越少,感觉主要原因是动态SLAM的框架已经固化,很难做出大的创新。现有的模板基本就是使用目标检测或者语义分割网络剔除动态特征点,然后用几何一致性做进一步的验证。笔者最近也在思考突破口,
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作者:京东科技蔡欣彤一、引言:AI时代的挑战与DeepSeek的崛起在大模型时代,AI技术的飞速发展带来了前所未有的机遇,但也伴随着巨大的挑战。随着模型规模的不断扩大,算力需求呈指数级增长,训练成本飙升,而性能提升的边际收益却逐渐递减,形成了所谓的“ScalingLaw”瓶颈。与此同时,OpenAI、谷歌等巨头通过闭源策略垄断技术,限制了中小企业和研究机构的参与空间。在这样的背景下,DeepSee
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- 【LLM】本地部署LLM大语言模型+可视化交互聊天,附常见本地部署硬件要求(以Ollama+OpenWebUI部署DeepSeekR1为例)
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#数据开发语言模型人工智能自然语言处理LLMdeepseek大模型
【LLM】本地部署LLM大语言模型+可视化交互聊天,附常见本地部署硬件要求(以Ollama+OpenWebUI部署DeepSeekR1为例)文章目录1、本地部署LLM(以Ollama为例)2、本地LLM交互界面(以OpenWebUI为例)3、本地部署硬件要求对应表1、本地部署LLM(以Ollama为例)本地部署LLM的框架129k-Ollama1是一个提供简单命令行接口的工具,可以轻松下载和运行本
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本帖最后由小爱_Joker于2017-3-913:28编辑大晚上的写个文章不容易而且有点小冷利用metasploit提权Linux主机主要就是用msf生成一个马子上传到webshell打开马子后你就会发现你的msf已经建立了一个回话下面进入正题PHPMeterpretermetasploit有一个名为PHPMeterpreter的payload,可创建具有meterpreter功能的PHPwebs
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往期推文全新看点(文中附带全新鸿蒙5.0全栈学习笔录)✏️鸿蒙(HarmonyOS)北向开发知识点记录~✏️鸿蒙(OpenHarmony)南向开发保姆级知识点汇总~✏️鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景?✏️嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发?看完这篇你就了解了~✏️对于大前端开发来说,转鸿蒙开发究竟是福还是祸?✏️鸿蒙岗位需求突增!移动端、PC端、IoT到底该怎么选?✏️记录一场鸿蒙开发岗位面
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新员工培训/转正考试以下都是最新题库,都是考试过验证过的答案,有些答案正确却被扣分,错误答案却能得分,呵呵……世界真的很奇妙!我已经趟过雷了,呕心沥血整理考过的题目提供给大家,保证每题都能得分。本文包含网络安全、应知应会、质量意识三大块,如下:新员工网络安全单选题多选题判断题员工应知应会单选题多选题判断题新员工质量意识单选题多选题判断题本文仅供学习交流,以下是题目及正确答案,祝你顺利通过考试!(如
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前言flash_attn安装包是在大模型的建立过程中是一个非常重要的package,但是直接使用命令行安装会出现报错。1.报错直接安装:pipinstallflash_attn错误:Buildingwheelsforcollectedpackages:flash_attnBuildingwheelforflash_attn(setup.py)…errorerror:subprocess-exite
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1.Qwen-7B和Llama-3的所属公司Qwen-7B:属于阿里巴巴,是“通义千问”系列的开源模型,由阿里云团队研发。Llama-3:属于Meta(原Facebook),是Meta开源的Llama系列大语言模型的最新版本。2.蒸馏数据的使用与模型归属蒸馏技术的作用:DeepSeek将自研大模型(如DeepSeek-R1)生成的80万条高质量解题数据(称为“蒸馏数据”)用于训练Qwen、Llam
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一、主题背景1.Why:破解模型持续进化难题传统全量训练模式面临三大困境:金融风控场景中,每周新增百万级欺诈样本时,全量训练耗时从3小时增至8小时(数据量年增长300%)医疗影像诊断模型遇到新病症类型时,需要重新标注全部历史数据智能客服系统无法保留上周学习的行业专有术语DeepSeek方案实现:训练耗时:新增数据量20%时,耗时仅增加35%(传统方法需100%)灾难性遗忘率:在CLVision20
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正文内容一、核心概念剖析定义:**kwargs是Python中用于接收任意数量关键字参数的特殊语法,将参数收集到字典对象中核心目的:增强函数参数处理的灵活性支持动态参数传递实现优雅的API设计基本语法:deffunction_name(**kwargs):#函数体二、语法规则详解1.标准使用范式defprocess_data(name,age=25,**info):print(f"Name:{na
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在人工智能(AI)的浪潮中,大模型技术正以前所未有的速度发展,并在各个领域展现出其强大的应用潜力。在近期的全国两会上,“人工智能”再次被提及,并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里,人工智能将获得巨大的发展红利。技术革命正在从“互联网+”向“人工智能+”逐步迈进,我们将迎来新一轮技术革新和人才需求的增长。毫无疑问,AI工程师将是未来最紧俏的岗位。对于想要进入AI领域的新手或转
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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
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引言在人工智能的迅猛发展中,大语言模型(LLM)扮演着不可或缺的角色。Llama.cpp是一个用于推理许多LLM模型的开源库,它的Python绑定——llama-cpp-python提供了在Python中更加便捷的接口。这篇文章旨在介绍如何在LangChain中运行llama-cpp-python,并探讨其安装和使用中的一些细节。主要内容1.安装llama-cpp-python首先,我们需要选择合
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GLake:突破GPU内存和IO瓶颈的利器在人工智能快速发展的今天,大模型训练和推理正面临着严峻的挑战。随着模型规模的不断扩大,GPU内存容量和IO带宽的增长速度已经远远跟不上AI模型规模的增长速度,形成了所谓的"内存墙"和"IO传输墙"。为了应对这些挑战,一个名为GLake的开源项目应运而生,旨在通过底层优化来突破GPU内存和IO传输的瓶颈。GLake简介GLake是一个专注于优化GPU内存管理
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引言在当今竞争激烈的职场环境中,无论是求职者渴望找到理想工作,还是企业力求招揽优秀人才,精准、及时的招聘信息都至关重要。BOSS直聘作为国内知名的在线招聘平台,汇聚了海量的职位资源,涵盖各行各业、各个层级。对于求职者,这里宛如一座蕴藏无限机会的宝库,能助其快速锚定契合自身发展的岗位;对于企业,它则是发现千里马的优质猎场,可精准匹配所需人才。而Python爬虫技术恰似一把神奇钥匙,能开启这座宝库的大
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DeepSeek技术解析:降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业?正面影响分析算力需求与成本大幅降低DeepSeek通过算法优化(如稀疏计算、知识蒸馏)和模型压缩技术,将云端训练算力需求降至传统大模型的35%,车端推理芯片需求减少至65%。例如,某车企使用高通8650平台后,智驾系统成本显著下降。这种优化使得中小企业能以更低成本部署AI,甚至支持本地化私有化部署(如金融行业案例),同时减少对英伟达高
- DeepSeek:突破闭源封锁,引领大模型新时代
fanstinmsl
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近年来,人工智能领域蓬勃发展,大模型作为其中的核心技术,其重要性不言而喻。然而,大模型的训练和部署往往面临着硬件依赖性强、成本高昂、效率低下等挑战。DeepSeek的出现,为解决这些问题提供了全新的思路和方案。DeepSeek的核心优势:1.减少硬件依赖:DeepSeek通过算法优化和架构创新,降低了对高性能硬件的依赖,使得大模型的训练和部署可以在更广泛的硬件平台上进行,极大地降低了应用门槛。**
- 大模型学习路线与资源推荐
数字化转型2025
AI投资人工智能
以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线,涵盖从基础到进阶的完整学习路径,帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景:一、基础阶段:构建核心知识体系编程与数学基础编程语言:优先学习Python,掌握其语法、数据结构及常用库(如NumPy、Pandas、PyTorch)37。数学基础:线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石,需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
- CF 58A.Chat room(Java实现)
Dr_Si
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问题分析输入一个字符串,判断这个字符串是否能按序组成“hello”。思路分析题目说的意思是任意删除字母,能否组成"hello",实际就是判断'h'、'e'、'l'、'o'的下标是否一个比一个大,同时看'e'和'o'之间是否有两个'l'。这里我使用了indexof函数,判断'h'的首次出现位置,确认有‘h’时就使用substring函数删掉前面的所有字符,再判断‘e’的位置,同理删除前面的所有字符,
- 如何从0开始写一个操作系统
c后端
本贴用来记录作者用c语言写一个操作系统,主要参考《操作系统真相还原》一书写的,同时也会对书里的代码和linux进行对比,尽量看一下现代操作系统中是如何实现的。原书的代码https://github.com/yifengyou/os-elephant/tree/master我会挑一些说说传统的操作系统课一般从内存,虚拟化等等方面讲起,因为是自己实现操作系统,肯定不能一上来就写开始写内存管理这种大活,
- C 语言 “神秘武器”:联合体与枚举大揭秘!
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c语言算法开发语言
在C语言里,除了常见的基本数据类型,还有一些自定义类型,它们能帮助我们更灵活地组织和管理数据。今天我们就来详细聊聊其中的联合体和枚举类型。1.联合体1.1联合体类型的声明联合体(Union),也叫共用体,它的声明语法和结构体很相似。声明一个联合体,我们使用union关键字,后面跟上联合体的名称,然后在花括号里列出联合体的成员。示例如下:#include//声明一个联合体unionData{inti
- 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
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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