Google Gemini Pro 测试

建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2 阿克兔人工智能toto学习人工智能深度学习神经网络
1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络，被模仿出了简化的人工神经网络（ANN,artificialneuralnetwork）。ANN结构为：输入层、隐藏层、输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数）2、深度学
自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人山海青风 #自然语言处理自然语言处理 chatgpt
一、为什么要做聊天机器人？在互联网时代，我们日常接触到的“在线客服”“自动问答”等，大多是以聊天机器人的形式出现。它能帮我们快速回复常见问题，让用户获得及时的帮助，并在一定程度上减少人工客服的压力。同时，聊天机器人也是了解自然语言处理（NLP）最好的实战项目之一。因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智
机器学习与深度学习资料 JasonDing1354 【Machine Learning】
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
dify基础之prompts SNOWPIAOP 系统定制
摘要：在大型语言模型（LLM）应用中，Prompt（提示词）是连接用户意图与模型输出的核心工具。本文从概念、组成、设计原则到实践案例，系统讲解如何通过Prompt解锁LLM的潜能，提升生成内容的准确性与创造性。要想用好dify，prompts是必备的基础。一、什么是Prompt？Prompt是用户提供给LLM的指令或输入，可以是问题、指令或一段描述，用于引导模型生成符合预期的输出。其核心作用在于：
全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧环工人学Python 深度学习 pytorch 人工智能 python 机器学习
写在前面：点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写代码。在深度学习的世界里，理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。这一章的内容非常重要，因为它不仅涵盖了神经网络的基本原理，还介绍了激活函数、损失函数和优
本地大模型编程实战(27)初探langgraph的流式输出火云牌神 AI编程实战 langchain agent 智能体流式输出 LLM
对于LLM(大语言模型)，流式传输已成为一种越来越受欢迎的功能。其理念是在LLM生成令牌时就快速返回，而不是等待创建完整响应后再返回全部内容。对于简单的场景，流式传输实际上非常容易实现，但当涉及到智能体之类的应用时，它会变得复杂，这些智能体有自己的运行逻辑，可能会阻止我们尝试进行流式传输。本文将探讨langchain的流式输出，后面将实现智能体最终结果的流式输出。本次演练将全部使用qwen2.5:
本地大模型编程实战(11)与外部工具交互(2) 火云牌神 AI编程实战 python langchain llama deepseek
文章目录准备定义工具方法创建提示词生成工具方法实参以`json`格式返回实参自定义`JsonOutputParser`返回`json`调用工具方法定义通用方法用链返回结果返回结果中包含工具输入总结代码在使用LLM(大语言模型)时，经常需要调用一些自定义的工具方法完成特定的任务，比如：执行一些特殊算法、查询天气预报、旅游线路等。很多大模型都具备使用这些工具方法的能力，Langchain也为这些调用提
本地大模型编程实战(25)用langgraph实现基于SQL数据构建的问答系统(4) 火云牌神 AI编程实战 sql langgraph LLM deepseek qwen
本文将演练使用基于langgraph链，对结构化数据库SQlite进行查询的方法。该系统建立以后，我们不需要掌握专业的SQL技能，可以用自然语言询问有关数据库中数据的问题并返回答案。使大语言模型(LLM)查询结构化数据与非结构化文本数据有所不同。查询非结构化数据时，通常需要将待查询的文本嵌入到向量数据库中；而查询结构化数据的方法则是让LLM编写和执行DSL（例如SQL）进行查询。在用langcha
基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅那年一路北 Pytorch理论+实践 pytorch 网络人工智能
前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术。一、引言人脸表情是人类情感交流的重要方式，不同的表情能够传达出丰富的情感信息。人脸表情识别在智能交互、安防监控、心理健康分析等众多领域有着广泛的应用前景。随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的
基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习 YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型，结合经过标注和处理的医学影像数据集，能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点，在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
【深度学习】矩阵的核心问题&解析大数据追光猿数学基础-矩阵深度学习矩阵人工智能
一、基础问题1.如何实现两个矩阵的乘法？问题描述：给定两个矩阵AAA和BBB，编写代码实现矩阵乘法。解法：使用三重循环实现标准矩阵乘法。或者使用NumPy的dot方法进行高效计算。defmatrix_multiply(A,B):m,n=len(A),len(A[0])n,p=len(B),len(B[0])C=[[0for_inrange(p)]for_inrange(m)]foriinrange
Meta：基于数据关系的LLM高效预训练大模型任我行大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题：Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源：arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力。本文认为有效的预训练数据应该在组级别进行管理，将一组数据点作为一个整体而不是独立的贡献者。为此，我们提出了一种新的数据高效预训练方法GroupLevelDataInfluenceMo
提升AI测试效率：如何通过RAG技术优化LLM输出质量测试者家园人工智能软件测试质量效能人工智能 RAG 软件测试软件研发质量效能自动化测试 LLM
用ChatGPT做软件测试随着人工智能（AI）和大规模语言模型（LLM）在软件测试领域的应用日益广泛，测试效率和质量的提升成为业界关注的焦点。尽管LLM已经在自动化测试脚本生成、缺陷预测、测试报告生成等方面发挥了巨大的作用，但在某些复杂任务中，LLM的输出质量依然面临着提升空间，尤其是对于细节的精准度和情境理解的深度。为了解决这些问题，基于“检索增强生成”（RAG，Retrieval-Augmen
AI大模型-提示工程学习笔记21-图提示 (Graph Prompting) 9命怪猫 AI 人工智能学习大模型 ai prompt
目录1.图提示的核心思想(1)传统提示的局限性(2)GraphPrompting的解决方案2.GraphPrompting的工作流程(1)图构建(2)图选择/子图提取(3)图编码(4)提示构建(5)LLM推理与生成3.GraphPrompting的关键组件(1)大语言模型(LLM)(2)图数据库(GraphDatabase)(3)图编码器(GraphEncoder)(4)提示模板(PromptTe
基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测 qq1309399183 计算机视觉实战项目集合 YOLO 目标检测目标跟踪计算机视觉人工智能水果成熟度检测视觉检测
石榴成熟度检测**Pomegranate*是一个基于深度学习的系统，旨在自动化检测和分类石榴果实的生长阶段（未成熟、成熟、成熟期）。该系统采用最新的YOLOv10目标检测模型，能够高效地分析图像或视频中的石榴果实，并根据其外观特征识别其生长阶段。通过这种技术，农民可以更好地监控石榴果实的发育过程，优化作物管理，合理安排收获时间，从而提高生产效率和经济收益。系统概述石榴作为一种重要的水果作物，广泛种
**LangChain 核心概念与架构详解** dgay_hua langchain 架构 python
简介LangChain是一个强大的框架，专注于构建基于大语言模型(LLM)的应用。本文将深入介绍LangChain的核心架构、关键组件以及其特性。通过理解这些内容，开发者能更高效地构建复杂的LLM应用。LangChain架构解析LangChain的架构由多个包组成，每个包负责特定的功能模块。以下是主要组件的功能和作用：1.核心基础包(langchain-core)此包定义了LangChain的基础
借助知识图谱和Llama-Index实现基于大模型的RAG 爱吃牛油果的璐璐知识图谱 llama oracle 语言模型 chatgpt transformer 人工智能
幻觉是在处理大型语言模型（LLMs）时常见的问题。LLMs生成流畅连贯的文本，但经常产生不准确或不一致的信息。防止LLMs中出现幻觉的一种方法是使用外部知识源，如提供事实信息的数据库或知识图谱。矢量数据库和知识图谱使用不同的方法来存储和表示数据。矢量数据库适合基于相似性的操作，知识图谱旨在捕捉和分析复杂的关系和依赖关系。对于LLM中的幻觉问题，知识图谱是一个比向量数据库更好的解决方案。知识图谱为L
yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX 黄晓魚 halcon3d PCL点云处理深度神经网络 YOLO C#python
ONNX，即OpenNeuralNetworkExchange，是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。ONNX所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。因此，如何实现不同框架之间的互操作性，简化从研究
【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）奋力向前123 人工智能人工智能数据挖掘
1、有矩阵A3×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系，下列说法正确的是？答案：深度学习是机器学习的子集（分支）5、关于机器学习的本质，下列表述最恰当的是？答案：从数据或环境反馈中自主学习到规则6、深度学习的“深度”是指？
大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型自动化训练框架 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4
全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）代码讲故事智能工具 Prompt LLM AIGC 模型开源数据集深度学习
全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理AIGC相关应用prompt写作指南和5星博客等资源梳理Prompt和LLM论文细分方向梳理Prompt是在自然语言处理（NLP）中，尤其是在使用预训练语言模型时，用来引导模型生成特定类型输
怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？人机与认知实验室
人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能，解决现有人工智能系统（特别是深度学习模型，如各种大模型）可能出现的问题，比如“机器幻觉”现象。机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时，做出错误的、非理性的判断或预测，这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。通过人机融合的方式，可以有效减少这种“幻觉”，进而提升人机环境系统智能的可靠性和解释能力。1.结合人类的直觉
深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例编程千纸鹤人工智能学习专栏深度学习逻辑回归人工智能癌症预测
作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务
[LangChain 学习资源大集合] qahaj langchain 学习人工智能 python
在构建语言模型应用（LLM）时，LangChain是当前备受关注的框架之一。无论是初学者还是进阶用户，丰富的学习资源可以帮助我们高效掌握LangChain的核心概念、工具和最佳实践。这篇文章为大家整理了一些优秀的LangChain学习资源，包括官方教程、课程、短视频以及书籍。官方教程（Tutorials）1.LangChain官方教程LangChain官方提供了非常详细的初学者和进阶教程，推荐从这
MCP模型上下文协议集锦 galileo2016 人工智能
MCP模型上下文协议简介MCP模型上下文协议（Model-Context-Protocol，MCP），能够实现大型语言模型（LLM）应用程序与本地或远程资源之间的安全、可控的交互。2024年11月底，Anthropic公司发布了MCP开放标准，实现大型语言模型（LLM）应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。官方网站:https://modelcontextprotocol.io项目仓库:Mod
Open WebUI：开源AI交互平台的全面解析
目录核心功能安装指南Linux/macOSWindows进阶特性管理与安全生态系统集成持续更新核心功能️交互体验类ChatGPT界面:提供直观的聊天界面设计跨平台响应式设计:完美适配桌面/移动端即时响应:毫秒级响应速度富文本支持:代码语法高亮完整Markdown/LaTeX渲染语音输入支持（支持静音自动提交）模型管理多模型切换:支持不同LLM模型即时切换GGUF模型创建:支持直接上传/从Huggi
端到端自动驾驶的分布式传感器融合架构 AI智能涌现深度研究计算机软件编程原理与应用实践 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
自动驾驶,分布式传感器融合,深度学习,计算机视觉,雷达,lidar,惯性导航,Kalman滤波,决策控制1.背景介绍自动驾驶技术作为未来交通运输的重要发展方向，近年来取得了显著进展。然而，实现真正安全的自动驾驶仍然面临着诸多挑战，其中之一就是如何有效地融合来自不同传感器的数据，构建一个可靠的感知、决策和控制系统。传统的自动驾驶系统通常依赖于单一传感器，例如摄像头或雷达，这会导致感知信息的缺失和鲁棒
大模型时代的软件架构设计 AI天才研究院计算 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战 java python javascript kotlin golang 架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM 系统架构设计软件哲学 Agent 程序员实现财富自由
引言当今世界，人工智能（AI）技术正以惊人的速度发展，其中大模型（LargeModels）的崛起尤为引人注目。大模型，也被称为深度学习模型，因其庞大的参数规模和强大的数据处理能力，成为推动AI技术前进的重要力量。随着大模型的广泛应用，软件架构设计面临着前所未有的挑战和机遇。大模型时代的软件架构设计，不仅需要解决传统软件架构所面对的问题，如性能、可靠性和可扩展性等，还需要应对大模型带来的新挑战，如计
大语言模型LLM原理篇_图解大模型从用户输入prompt到llm输出答案的流程原理喝不喝奶茶丫 prompt 人工智能自然语言处理语言模型 javascript 大模型 LLM
大模型席卷全球，彷佛得模型者得天下。对于IT行业来说，以后可能没有各种软件了，只有各种各样的智体（Agent）调用各种各样的API。在这种大势下，笔者也阅读了很多大模型相关的资料，和很多新手一样，开始脑子里都是一团乱麻，随着相关文章越读越多，再进行内容梳理，终于理清了一条清晰的脉络。笔者写原理篇时心情是有些惴惴不安的，因为毕竟对大模型的研究有限，缺乏深度。但是，还是觉得有必要记录一下学习理解心得，
开发基于提示工程的大语言模型（LLM）应用——学习笔记 ricky_fan 人工智能 python
本文是学习笔记。学习通过提示工程与大语言模型进行程序化的交互。将从最基本的开始，比如使用哪些模型，以及如何向它们发送提示词并查看响应。将逐步构建更复杂的提示词，并学习LangChain为我们提供的、用于与大语言模型交互的丰富工具。Langchain链核心是运行时（runnable），它们能以多种方式组合的为工作流。如何创建LangChain链 fromlangchain_nvidia_ai_end
Algorithm 香水浓 java Algorithm
冒泡排序 public static void sort(Integer[] param) { for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) { for (int j = 0; j < i; j++) { int current = param[j]; int next = param[j + 1];
mongoDB 复杂查询表达式开窍的石头 mongodb
1:count Pg: db.user.find().count(); 统计多少条数据 2:不等于$ne Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0}); 查询id不等于3的数据。 3：大于$gt $gte(大于等于) &n
Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space 0624chenhong jvm jboss
转自 http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630 解决办法： window->preferences->java->installed jres->edit jre 把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m ----------------
文件上传下载解析相对路径不懂事的小屁孩文件上传
有点坑吧，弄这么一个简单的东西弄了一天多，身边还有大神指导着，网上各种百度着。下面总结一下遇到的问题：文件上传，在页面上传的时候，不要想着去操作绝对路径，浏览器会对客户端的信息进行保护，避免用户信息收到攻击。在上传图片，或者文件时，使用form表单来操作。前台通过form表单传输一个流到后台，而不是ajax传递参数到后台，代码如下: <form action=&
怎么实现qq空间批量点赞换个号韩国红果果 qq
纯粹为了好玩！！逻辑很简单 1 打开浏览器console；输入以下代码。先上添加赞的代码 var tools={}; //添加所有赞 function init(){ document.body.scrollTop=10000; setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
判断是否为中文灵静志远中文
方法一： public class Zhidao { public static void main(String args[]) { String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是"; int n=0; for(int i=0; i<s.length(); i++) { n = (int)s.charAt(i); if((
一个电话面试后总结 a-john 面试
今天，接了一个电话面试，对于还是初学者的我来说，紧张了半天。面试的问题分了层次，对于一类问题，由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结：在谈到集合类的时候，举几个常用的集合类，想都没想，直接说了list,map。然后对list和map分别举几个类型： list方面：ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时，愣住了
MSSQL中Escape转义的使用 aijuans MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null drop table tempdb..#ABC create table #ABC ( PATHNAME NVARCHAR(50) ) insert into #ABC SELECT N'/ABCDEFGHI' UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA' UNION ALL
一个简单的存储过程 asialee mysql 存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据，其中中间有部分数据是变化的，本来想写个程序来生成的，后来想到存储过程就可以搞定，所以随手写了一个，记录在此： DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
annot convert from HomeFragment_1 to Fragment 百合不是茶 android 导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单; 创建类时引入包是:import android.app.Fragment; 创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
Weblogic10两种修改端口的方法 bijian1013 weblogic 端口号配置管理 config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
mysql 操作指令征客丶 mysql
一、连接mysql 进入 mysql 的安装目录； $ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p 输入密码，回车，接连；二、权限操作［如果你很了解mysql数据库后，你可以直接去修改系统表，然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效］ 1、赋权 mys
【Hive一】Hive入门 bit1129 hive
Hive安装与配置 Hive的运行需要依赖于Hadoop，因此需要首先安装Hadoop2.5.2，并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。 Hive安装和配置的步骤 1. 从如下地址下载Hive0.14.0 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/ 2.解压hive，在系统变
ajax 三种提交请求的方法 BlueSkator Ajax jqery
1、ajax 提交请求 $.ajax({ type:"post", url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do", dataType : "json", success : function(result) { try { for(v
mongodb开发环境下的搭建入门 braveCS 运维
linux下安装mongodb 1）官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz 2）linux 解压 gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz; mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
编程之美-最短摘要的生成 bylijinnan java 数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; public class ShortestAbstract { /** * 编程之美最短摘要的生成 * 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
json数据解析及typeof chengxuyuancsdn js typeof json解析
// json格式 var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},' +' {"firstName": "CCC&
流程系统设计的层次和目标 comsci 设计模式数据结构 sql 框架脚本
流程系统设计的层次和目标
RMAN List和report 命令 daizj oracle list report rman
LIST 命令使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的信息。使用此命令可列出： • RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本 • 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本 • 备份集和副本，其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份 • 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本 • 由标记、完成时间、可
二叉树:红黑树 dieslrae 二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题. 红黑树必须遵循红黑规则,规则如下 1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
C语言homework3，7个小题目的代码 dcj3sjt126com c
1、打印100以内的所有奇数。 # include <stdio.h> int main(void) { int i; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2 != 0) printf("%d ", i); } return 0; } 2、从键盘上输入10个整数，
自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示 dcj3sjt126com 自定义
#import <UIKit/UIKit.h> @interface MyButton : UIButton -(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
MySQL查询语句练习题，测试足够用了 flyvszhb sql mysql
http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html 1.创建student和score表 CREATE TABLE student ( id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY , name VARCHAR
转：MyBatis Generator 详解 happyqing mybatis
MyBatis Generator 详解 http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297 MyBatis Generator详解 http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
让程序员少走弯路的14个忠告 jingjing0907 工作计划学习
无论是谁，在刚进入某个领域之时，有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫：不知道应该怎么做，不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验，希望能对大家有所帮助 1.不要害怕在工作中学习。只要有电脑，就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务，那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作，也是不可能提升自己的。放
nginx和NetScaler区别流浪鱼 nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品，Nginx并不包含操作系统，在处理连接方面，需要依赖于操作系统，所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面，Nginx不具备优势。 2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高，参数比较多，不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查，HA等，在Nginx上的配置的实现相对复杂。 3.策略灵活度方
第11章动画效果（下） onestopweb 动画
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/
FAQ - SAP BW BO roadmap blueoxygen BO BW
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关于java堆内存溢出的几种情况 tomcat_oracle java jvm jdk thread
【情况一】：　　 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：这种是java堆内存不够，一个原因是真不够，另一个原因是程序中有死循环；　　如果是java堆内存不够的话，可以通过调整JVM下面的配置来解决：　　<jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> 　　<jvm-arg>-Xmx
Manifest.permission_group权限组阿尔萨斯 Permission
结构继承关系 public static final class Manifest.permission_group extends Object java.lang.Object android. Manifest.permission_group 常量 ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计 COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限 D

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