- # 第一章:认识chatgpt
出门喝奶茶
chatgptchatgpt
chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期,人工智能(AI)初见端倪,目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支,致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术,使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代,深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
- #深度学习:从基础到实践
single_ffish
深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
- 红外热成像拥抱无人机 迸发安防救援新活力
weixin_34244102
人工智能前端ViewUI
经过几十年的发展,红外热成像技术已经广泛应用于军事、医疗、工业生产、消防等领域,更是在近几年开启了民用化的发展趋势。对于安防而言,热成像技术的出现,为视频监控在光线不足时增加了夜视和透视的功能,在整个安防行业的发展历程中起到至关重要的作用。随着技术的不断革新,现如今,热成像技术也正在不断朝着新应用、新领域发展,今天我们来聊聊热成像技术与无人机和智能化的结合所迸发出的火花。自然界中一切物体,只要温度
- 字节iOS面试经验分享:HTTP与网络编程
LucianaiB
网络ios面试
字节iOS面试经验分享:HTTP与网络编程嗨,我是LucianaiB!总有人间一两风,填我十万八千梦。路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。目录字节iOS面试经验分享:HTTP与网络编程HTTP协议简介iOS中HTTP请求的实现原理HTTPS与HTTP的区别TCP与UDP的区别三次握手四次挥手Cookie与Session流量控制与拥塞控制虚拟内存多线程并发访问共享资源iOS中线程数量的限制堆和栈的区别a
- 服务器中的流量主要是指什么?
wanhengidc
服务器运维流量
服务器流量就是指服务器在单位时间内所传输的数据量,服务器流量在互联网中起着十分重要的作用,一般会被用来处理网站的访问请求,当用户在网站中浏览网页和视频时,服务器会接收到用户的请求,同时会返回网站的内容。服务器流量能够决定服务器可以处理的用户访问量和反应速度,服务器中的高流量则表示着可以同时处理多种用户请求,还可以保证网站正常运行和响应用户请求。服务器流量也是评估服务器性能的重要参考指标之一,管理员
- 【Python】已解决:error: subprocess-exited-with-error
屿小夏
python开发语言linux
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子:为AI聊天工具添加一个知识系统 之6 三端架构的本质/内在/外观:自明性/信念/bank词扇
一水鉴天
软件智能智能制造人工语言人工智能
本文提要一些补充在为前端和后端锁定的两个中心词“概念”(命题“作文”的程序公共逻辑语言)和“描述”(谓词“描述”的自然描述语言)的基础上,暂时将中端的中心词锁定在“环境”(情境“意义”的人工语义网络语言)。三者的共同性--都需要通过“演算”得到(命题演算/谓词演算/情境演算)。每种演算都以本地或局部的this此岸为输入(A-box,最初是一个条件分支符--条件表达式),远处或全局的彼岸that(T
- 真实互联网线上系统JVM内存溢出排查流程(文末彩蛋)
程序健跑人生
JVM多线程高并发工作感悟jvmjava架构后端分布式
起因:近期在工作中发生因jvm内存溢出导致线上应用进程崩溃,导致服务瞬间瘫痪。期间发现集群中每台应用服务器JVM内存使用率高达96%左右,存在瞬间内存打满,导致服务瘫痪情况。根据经验分析,大概率是由于JVM中存在长期无法回收的(大)对象(此问题属代码本身问题)或瞬间流量激增导致垃圾收集器来不及回收(可调整JVM参数或横向增加服务器)导致。排查过程:1.通过命令(jmap-dump:format=b
- 【面试题】构建高并发、高可用服务架构:技术选型与设计
言之。
redispython面试架构
监控系统消息队列缓存层数据存储层应用层Web层负载均衡与流量分配GrafanaPrometheusAlertmanager消息队列Kafka/RabbitMQ集群/镜像队列缓存层Redis/Memcached数据库MySQL/PostgreSQL主从复制/主主复制应用服务器SpringBoot/Node.js应用服务器SpringBoot/Node.js应用服务器SpringBoot/Node.j
- 餐饮行业如何做私域流量,这里有妙招(建议收藏)
javascript
在数字化浪潮下,餐饮行业的竞争愈发激烈。私域流量的构建和管理成为企业提升品牌影响力、增强客户黏性、提高营业额的重要途径。而数据作为21世纪的“石油”,其价值在私域流量的运营中更是不可忽视。本文将重点探讨如何从挖掘数据价值的角度,助力餐饮企业做好私域流量。一、数据驱动的客户洞察数据是了解客户需求、喜好和消费习惯的窗口。通过收集和分析客户的行为数据、消费数据、反馈数据等,企业可以构建更精准的客户画像,
- AI在电商平台商品描述生成中的应用
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
AI在电商平台商品描述生成中的应用关键词:人工智能、电商平台、商品描述、自然语言处理、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨了人工智能在电商平台商品描述生成中的应用。首先,我们回顾了人工智能的概述和电商平台的发展背景。随后,分析了商品描述在电商平台中的重要性以及存在的问题。接下来,我们重点介绍了AI在商品描述生成中的应用技术,包括自然语言处理、机器学习和深度学习等。文章还通过实战案例展示了AI商品描
- 参考图像分割Referring Image Segmentation(RIS)和开放词汇语义分割Open Vocabulary Semantic Segmentation
余弦的倒数
深度学习CV笔记计算机视觉深度学习
一、参考图像分割基本概念:ReferringImageSegmentation(RIS)是一种图像分割技术,旨在根据自然语言表达来标记图像或视频中表示对象实例的像素。也就是根据自然语言描述来实现图像分割。旨在根据自然语言表达来标记图像或视频中的特定区域。在给定描述区域的自然语言文本的情况下,RIS需要在图像中找到相应的区域。这个任务是众所周知的具有挑战性的视觉和语言任务之一。RIS需要收集目标区域
- 【Python】已解决:(cmd进入Python环境报错)No Python at ‘C:\Users…\Python\Python39\python.exe’
屿小夏
pythonlinux开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 全局光照:优化与加速技术教程_2024-07-21_16-04-16.Tex
chenjj4003
游戏开发2人工智能计算机视觉性能优化vrffmpeg
全局光照:优化与加速技术教程理解全局光照全局光照的基本概念全局光照(GlobalIllumination,GI)是一种在计算机图形学中模拟真实世界光照效果的技术。它不仅考虑光源直接照射到物体表面的光照(直接光照),还考虑了光线在不同物体表面之间的多次反射(间接光照),从而产生更加自然和真实的光照效果。全局光照能够模拟出环境光遮蔽、全局阴影、色彩溢出等现象,使得渲染的场景更加逼真。全局光照与局部光照
- 备份与恢复管理系统深度解析及代码实践
我的运维人生
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备份与恢复管理系统深度解析及代码实践在现代数据驱动的世界中,数据备份与恢复管理系统的重要性不言而喻。无论是面对硬件故障、软件崩溃、自然灾害还是人为误操作,有效的备份与恢复策略都是企业保障数据安全、减少业务中断风险的关键。本文将深入探讨备份与恢复的基本概念、类型、策略,并结合代码示例展示实际操作。一、备份与恢复的基本概念备份是指按照预定的规则,周期性地将业务数据制作成一份或多份拷贝,并存放于专门的备
- transformer.js(一):这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景
余生H
前端的AI工具书前端transformerjavascripthugginfacewebmlweb大模型
随着大模型的广泛应用,越来越多的开发者希望在前端直接运行机器学习模型,从而减少对后端的依赖,并提升用户体验。Transformer.js是一个专为前端环境设计的框架,它支持运行基于Transformer架构的深度学习模型,尤其是像BERT、GPT等广泛应用于自然语言处理(NLP)的模型。本文将全面解析Transformer.js的运行环境、使用方式、代码示例,以及其能够完成的功能与目前的限制,帮助
- 【100%有礼】诚邀体验SoFlu-JavaAl开发助手,重塑AI编码价值
在这个快速发展的数字化时代,软件开发的任务日益繁重,我们深知每一位开发者都在为如何提升效率、优化用户体验而苦苦寻找那个能真正分担开发重负的AI开发助手。现在,飞算科技携SoFlu-JavaAl开发助手,诚邀您参与我们的产品体验,一同探索AI编码的新境界!SoFlu-JavaAl开发助手,不仅仅是一个代码生成工具,它通过引导式开发、自然语言需求理解、精准生成完整工程源码,旨在为开发者打造一个全新的开
- 深入了解:标签体系——企业运营中不可或缺的一环
人工智能
流量见顶,留量为王。会员数字化逐渐成为企业标配甚至刚需,这是新的救命稻草。通过精细化运营来挖掘存量客户的最大价值,成了一件不得不做的事情。而运营的精准化需要海量数据来支撑,重中之重是建设一个适合自身的CDP,并且用好它。唯有深入洞察用户的特征与差异化需求,因人而异地制定精细化运营活动,满足不同用户的需求,才能实现用户LTV最大化。标签体系,正是实现用户需求理解与洞察绕不开的关键第一步。一、标签的本
- 私域流量怎么运营最有效?
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如何有效运营私域流量?这是许多企业和商家都在思考的问题。在当今的数字化时代,私域流量已经成为了企业和商家发展的重要资产之一。但是,如何才能运营好私域流量呢?下面我们将从多个角度来探讨这个问题。一、什么是私域流量?私域流量是指企业和商家通过自己的网站、APP、微信、小程序等渠道获取的流量。与公域流量(即通过搜索引擎、社交媒体等第三方平台获得的流量)相比,私域流量更加可控,且能够通过精细化的运营实现更
- 2025年美赛数学建模F题 为农业再培养腾出空间
小驴数模
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b站小驴数模第一时间观看各个题目解析情况:一片充满高耸的树木和各种野生动物的森林被循环为农业让路。曾经繁荣的生态系统,鸟类、昆虫和动物的家园,消失,取而代之的是种植了一排排的作物。土地开始改变——曾经拥有丰富的自然资源的土壤土壤逐渐枯竭,害虫开始入侵庄稼。为了对抗这种情况,农民们转向了化学品,但土地的平衡被破坏了。随着这种转变,在森林里繁荣起来的错综复杂的生命之网被打破了,一种新的、由人类驱动的农
- 人工智能技术的应用前景及未来发展
键盘上的蚂蚁-
人工智能生活
引言人工智能(AI)作为21世纪最具创新性和革命性的技术之一,正在全球范围内深刻地改变着我们的生产、工作和生活方式。随着深度学习、强化学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等技术的飞速进展,AI不再仅仅是学术研究中的一个热点,而是渗透到各个行业,成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。对于开发者来说,理解和掌握AI技术不仅是提升个人技能的途径,更是应对未来技术变革、抓住职业机遇的关键
- 项目优化中文件压缩
进击ing小白
数据结构与算法文件压缩
需求背景:在停车收费项目中,一些车流量大的车厂日志信息文件增加的很快,虽然采用spdlog根据大小限制了每一份日志的大小,但是往往这种车流量大的车厂是一些大型商场,各种类型车辆收费不同,不同时间往往有不同的优惠,且跟车严重会带来不少各种各样的问题;日志需要保存的时间就更久一些,因此对于日志按照时间尺度进行打包压缩是一个很好的方案;此外对于软件升级工具一般需要对现场数据库数据和原版软件备份,防止升级
- 都是基于.NET平台,WPF能取代Winform吗?
zls365365
java编程语言python人工智能移动开发
学Winform还是WPF?很多winform的学者时常在我的技术群咨询要不要学习WPF?我一贯的观点是必须学啊!如果是搞工控做cs软件开发,WPF自然是首选。WPF优势在哪里?①前后端分离:WPF是数据驱动的而非Winform的事件驱动,可以通过属性bing的方式实现界面的数据更新,这样就可以很好地实现前后台的分离,在大型的开发项目中,后端开发人员只用编写VM相关的逻辑,界面视图部分可以去交给美
- 基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战
一ge科研小菜鸡
人工智能深度学习
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域,凭借其强大的特征学习能力,成为人工智能的核心技术之一。PyTorch作为当前流行的深度学习框架,提供了灵活的张量操作和动态计算图,便于模型的快速开发和调试。本教程将通过一个完整的深度学习模型开发流程,从数据预处理、模型构建、训练与优化、评估以及部署,帮助读者深入理解深度学习的关键技术
- 17 一个高并发的系统架构如何设计
40岁的系统架构师
系统架构数据库分布式
高并发系统的理解第一:我们设计高并发系统的前提是该系统要高可用,起码整体上的高可用。第二:高并发系统需要面对很大的流量冲击,包括瞬时的流量和黑客攻击等第三:高并发系统常见的需要考虑的问题,如内存不足的问题,服务抖动的问题、磁盘不足的问题、网络带宽的问题、突发流量的问题、面对黑客攻击的问题高并发的架构设计垂直拆分业务一个大型的系统业务相对复杂,不同的业务需要面对的流量压力也不同。我们可以根据不同的业
- 构建桌面聊天助手:Mistral AI、LangChain 和 Tkinter 的结合
花生糖@
AIGC学习资料库人工智能langchaineasyuiMistralAITkinterAI助手
在人工智能(AI)技术日新月异的今天,大型语言模型(LLMs)和LangChain成为了炙手可热的话题。作为一名开发者,我最近进行了一项实验,旨在创建一个实用的工具,将强大的AI功能与Python编程语言的简洁性结合起来,为用户提供便捷的服务。这次实验的成果是一款专为记者设计的桌面聊天助手,它使用了MistralAI提供的强大自然语言处理能力,并通过LangChain进行集成,同时利用Tkinte
- 数字人+虚拟展厅:开启互动展览新篇章!
jimumeta
3D行业资讯人工智能vrar虚拟展厅3D展厅
“数字人+展厅”这一组合正逐渐成为展览展示领域的新宠,它融合了最前沿的人工智能、虚拟现实、增强现实等技术,为观众带来了前所未有的互动新体验。数字人,即利用计算机图形学、人工智能等技术生成的具有人类外貌、行为和交互能力的虚拟形象。这些数字人不仅在外形上栩栩如生,还能通过自然语言处理、语音识别与合成等技术实现与人类的实时交互,模拟出真实的人际对话和情感表达。展厅应用的优势增强互动性:数字人作为展厅的虚
- Web API开发中的RPC和REST
AAA猪饲料批发李师傅
.NET.netcore网络协议
目录RPCRESTREST优点REST缺点Restful如何传递参数三种方式的不同语义建议WebAPI如何返回状态码问题:400观点200观点建议ASP.NETCore中REST落地指南实现建议实现注意WebAPI开发有两种风格:面向过程(RPC)、面向RESTRPC业务驱动,自然“控制器/操作方法“的形式把服务器端的代码当成方法去调用。把HTTP当成传输数据的通道,不关心HTTP谓词。通过Que
- 自主学习与自然语言处理的融合:实现更智能的聊天机器人
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍自主学习(autonomouslearning)是一种学习方法,它允许机器人或计算机系统在没有人类干预的情况下自行学习和改进。自主学习可以帮助机器人或计算机系统更好地适应新的环境和任务,提高其智能性和效率。自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个分支,它涉及计算机如何理解、处理和生成人类语言。自主学习与自然语言处理的融合
- 为什么手机需要这么多摄像头
Channing Lewis
硬件智能手机
手机配备多个摄像头的主要目的是提升摄影能力和满足多种场景需求。以下是多摄像头设计的原因和功能:1.提供多种焦段选择主摄像头(广角镜头):用于大多数拍摄场景,提供高分辨率和自然视角。超广角镜头:捕捉更广阔的视野,适合风景、建筑或大合照。长焦镜头:提供光学变焦功能,适合远距离拍摄而不损失画质。潜望式镜头:支持更高倍数的光学变焦,用于拍摄远景。2.提高拍摄质量专用深度传感器:提升背景虚化效果(人像模式)
- 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