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accurater
人工智能深度学习科技
第一章引言人工智能(AI)作为21世纪最具变革性的技术之一,正通过深度学习(DeepLearning)等核心技术推动各行业的智能化进程。从计算机视觉到自然语言处理,从医疗诊断到工业制造,深度学习通过模拟人脑神经网络的层次化学习机制,实现了对复杂数据的高效分析与决策。本文结合前沿技术框架与行业应用案例,探讨深度学习的核心原理及其在多个领域的实践路径,并附代码实例以增强技术理解。第二章深度学习的技术基
- 大数据Hadoop集群运行程序
赵广陆
hadoophadoopbigdatamapreduce
目录1运行自带的MapReduce程序2常见错误1运行自带的MapReduce程序下面我们在Hadoop集群上运行一个MapReduce程序,以帮助读者对分布式计算有个基本印象。在安装Hadoop时,系统给用户提供了一些MapReduce示例程序,其中有一个典型的用于计算圆周率的Java程序包,现在运行该程序。该jar包文件的位置和文件名是“~/hadoop-3.1.0/share/Hadoop/
- ShardingSphere 和 Spring 的动态数据源切换机制的对比以及原理
龙大.
系统设计SpringMysqlspringjava数据库
ShardingSphere与Spring动态数据源切换机制的对比及原理一、核心定位对比维度ShardingSphereSpring动态数据源(如AbstractRoutingDataSource)定位分布式数据库中间件轻量级多数据源路由工具核心目标分库分表、读写分离、分布式事务多数据源动态切换适用场景大数据量、高并发、复杂分片需求简单多数据源隔离(如多租户、环境隔离)实现层级JDBC驱动层(拦截
- 深度学习模型:原理、应用与代码实践
accurater
c++算法笔记人工智能深度学习
引言深度学习作为人工智能的核心技术,已在图像识别、自然语言处理、代码生成等领域取得突破性进展。其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征,解决复杂任务。本文将从基础理论、模型架构、优化策略、应用场景及挑战等多个维度展开,结合代码示例,系统解析深度学习模型的技术脉络与实践方法。一、深度学习基础理论神经网络基本原理神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成,通过反向传播算法调整权重。以全连接网络为例,前向传
- 用于网络安全的生成式 AI:利用 AI 增强威胁检测和响应
云上笛暮
AIforSecurity人工智能
一、引言技术的进步彻底改变了我们的生活、工作和交流方式。然而,随着这些技术的进步,保护它们免受网络威胁的挑战也随之而来。网络安全已成为任何组织的重要组成部分,随着网络攻击越来越复杂,传统的威胁检测和响应方法已不再足够。这导致了生成人工智能等新技术的发展,这些技术在增强网络安全方面显示出巨大潜力。在这篇博客中,我们将探讨生成式人工智能的概念、它在网络安全中的重要性,以及它如何用于增强威胁检测和响应。
- 解决方案 | 回归医院运营管理本质,从建立指标体系出发
机器学习人工智能
医疗行业一直是一个备受关注的领域,尤其在当前全球卫生挑战背景下更是备受瞩目。随着数字化技术和大数据应用的不断深入,医疗行业正在经历一次前所未有的变革和转型。在2023年的两会上,大数据和数字化技术将再次成为热点议题,这意味着政府将会更加关注并支持医疗行业数据转型。在这个背景下,我们需要思考如何充分利用数字化技术和大数据,为医疗行业的发展注入新的活力,并为人类的健康保障提供更好的保障。最近几年,随着
- 深度解构:DeepSeek大模型架构与前沿应用的未来探秘
威哥说编程
架构ai
随着人工智能(AI)领域的快速发展,深度学习模型逐渐向着更加复杂和强大的方向演进。在这一波技术浪潮中,DeepSeek大模型作为一个重要代表,凭借其卓越的表现和广泛的应用,正在重新定义我们对AI的认知和期待。本篇文章将从架构到应用,全面解析DeepSeek大模型的技术特点,探索其在未来可能带来的创新与变革。1.DeepSeek大模型的架构设计DeepSeek大模型采用的是基于Transformer
- T41LQ专为人工智能物联网(AIoT)应用设计,适用于智能安防、智能家居、机器视觉等领域 软硬件资料+样品测试
li15817260414
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君正(Ingenic)T系列芯片涵盖多个型号,每个型号根据不同应用需求提供了多个版本。以下是各型号及其主要版本:1.T23系列:T23N:标准版,适用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等应用。T23ZN:佐罗标准版,功能与T23N类似,针对特定市场需求进行了优化。2.T31系列:T31L:简化版,适用于对成本和功耗有严格要求的应用场景。T31N:标准版,适用于广泛的智能视频应用。T31X:
- 人工智能生成内容(AIGC)对程序员的影响
AmHardy
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人工智能生成内容(AIGC)对程序员的影响引言AIGC技术正在深刻影响软件开发行业,给程序员带来诸多机遇和挑战。程序员不仅需要适应这些新兴技术,还要有效利用它们来提升自己的工作效率和创新能力。AIGC技术的优势效率提升代码生成:AI工具如GitHubCopilot可以预测代码片段、自动完成代码和生成文档,从而显著提升编程效率。自动化测试:AI可以自动生成测试用例和检测代码中的潜在问题,减少了手动测
- 【路径规划】基于A算法和Dijkstra算法的路径规划附Python代码
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无人机matlab仿真电子资源算法python开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍路径规划作为人工智能和机器人技术领域的核心问题之一,在导航、交通运输、游戏开发等领域有着广泛的应用。解决路径规划问题,旨在找到一条从起始点到目标点,并满足特定约束条件(如最短
- 【AI】如何理解与应对AI中的敏感话题:详细分析与实用指南
丶2136
AI人工智能AI敏感话题
引言随着人工智能(AI)技术的不断发展,我们在与AI交互时,可能会遇到敏感话题的讨论限制。在许多情况下,AI系统为了避免触及社会、政治或文化敏感点,会对用户输入进行一定的筛选和过滤。那么,这些敏感话题是如何定义的,AI如何识别并避免这些话题,以及作为开发者和用户,我们该如何应对这一问题?本文将详细探讨这些问题,并通过表格、图示等方式帮助大家更好地理解。目录引言一、AI中的敏感话题分类与处理策略1.
- 帆软认证BI工程师(FCBA)部分考试题目及答案
隼丶
帆软FineBi
判断题1.安装32位系统的FineBI,最多只能支持2G内存。正确2.FineBI产品目前不支持vertical大数据平台。错误3.FineBI可以和FineReport两款产品进行整合使用。正确4.同一个仪表板中,可以同时使用实时和抽取数据进行分析。正确5.血缘分析可以让用户查看该表的来源表和子孙表/模板,当前用户创建的子孙表或模板不会灰化,但是非当前用户创建的子孙表或模板会灰化显示。正确6.F
- 智能算法安全优化与关键技术实践
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内容概要智能算法的安全优化与关键技术实践已成为人工智能发展的核心命题。在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中,联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题,而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力,为小样本场景提供技术支撑。与此同时,可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化,显著提升模型透明度,降低黑箱风险。在技术实现层面,特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能,结合
- 探索大数据分析的无限可能:R语言的应用与实践
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探索大数据分析的无限可能:R语言的应用与实践随着数据时代的来临,大数据已经成为各行各业的重要资产。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息,成为了企业和研究人员关注的焦点。在众多的数据分析工具中,R语言因其强大的统计分析功能和丰富的生态系统,备受青睐。本文将深入探讨使用R语言进行大数据分析的方法和实践,并通过实例代码加以说明。为什么选择R语言?R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言,具有以下
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源跨平台大模型工具Ollama的安全隐患及应对策略在当今数字化飞速发展的时代,人工智能技术尤其是大模型的应用已经渗透到我们生活的方方面面。从智能家居到医疗健康,从金融风控到教育娱乐,大模型为各个领域带来了前所未有的便利和创新。然而,随着技术的进步,安全问题也日益凸显。近期,清华大学网络空间测绘联合研究中心发布了一则关于开源跨平台大模型工具Ollama的安全通报,揭示了其默认配置中存在的严重安全隐患
- 第0节 机器学习与深度学习介绍
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人工智能:能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习:能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法(数学上的可解释性但准确率不是百分百,灵活度不高)深度学习:机器学习的一个子集:利用多层神经网络从大量数据中进行学习(设计一个很深的网络架构让机器自己学)(深度学习就是找一个函数f)机器学习算法简介(狭义)一般是基于数学,或者统计学的方法,具有很强的可解释性经典传统机器学习算法:KNN、决策树、朴素贝叶斯一
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常见的第三方库:requests、numpy、pandasPython拥有丰富的第三方库,涵盖了数据分析、网络爬取、人工智能、科学计算等多个领域。其中,requests、numpy和pandas是最常用的三个库,分别用于网络请求、数值计算和数据处理。本节将详细介绍它们的基本功能,并通过示例代码帮助理解它们的使用方法。requests:处理网络请求的库requests是Python中用于处理HTTP
- 80| Python可视化篇 —— Matplotlib数据可视化
小刘要努力。
Python教程系列专栏可视化数据分析python
文章目录Matplotlib和数据可视化安装matplotlib绘制折线图绘制散点图绘制正弦曲线绘制直方图使用Pygal绘制矢量图3D图Matplotlib和数据可视化数据的处理、分析和可视化已经成为Python近年来最为重要的应用领域之一,其中数据的可视化指的是将数据呈现为漂亮的统计图表,然后进一步发现数据中包含的规律以及隐藏的信息。数据可视化又跟数据挖掘和大数据分析紧密相关,而这些领域以及当下
- 人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现
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人工智能深度学习科技机器人
引言人工智能(AI)与深度学习(DeepLearning)作为21世纪最具变革性的技术之一,已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。深度学习通过多层神经网络模拟人类认知过程,显著提升了复杂任务的自动化水平。本文将从技术原理、核心应用案例及代码实现三个维度,系统解析其实际应用,并探讨未来挑战与发展方向。一、深度学习技术概述1.1核心技术框架深度学习基于深度神经网络(DNN),其核心在于通过多层非线
- 数据驱动决策:五款报表软件让企业智能化运营
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数据可视化软件推荐信息可视化数据分析数据挖掘报表工具数据可视化
概述:随着数据量的增长和企业数字化转型的推进,报表软件的需求不断增加。现代报表软件不仅能提供基本的数据汇总功能,还能通过数据可视化、自动化报告、跨平台支持等方式,帮助企业提高决策效率和业务洞察能力。以下是5款新型报表软件的详细介绍,这些软件各具特色,能够满足不同企业在数据处理和报表生成中的多样需求。1.山海鲸报表概述:山海鲸报表是一款面向中小型企业的强大数据报表和分析工具。它的最大特点是易用性和高
- kafka 在Linux上的安装部署
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一、前言Kafka是一个分布式流处理平台,在大数据领域有着广泛的应用。在Linux系统上安装部署Kafka可以为我们搭建高效的数据处理环境。本教程将详细介绍在Linux中安装和部署Kafka的步骤。二、准备工作2.1系统要求确保你的Linux系统已经安装并配置好。本教程以CentOS7为例,但其他常见的Linux发行版(如Ubuntu等)步骤也大致相似。系统需要有足够的磁盘空间、内存等资源,一般建
- 人工智能之数学基础:对线性代数中逆矩阵的思考?
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机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习逆矩阵向量
本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念,它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用,我们可以更好地理解和应用线性代数知识,解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示,我们知道矩阵的作用就是函数,向量a先经过矩阵1进行函数作用,然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c,这个过
- 深入解析MySQL备份技术:从逻辑到物理的全面指南
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一、MySQL支持的备份技术有哪些?逻辑备份原理:像“抄作业”一样,将数据库中的结构和数据逐行导出为SQL或CSV文件。工具:mysqldump:最常用的工具,兼容性好。mysqlpump:支持并行导出和压缩,适合大数据量。适用场景:小规模数据迁移(如从开发环境导出到测试环境)。跨版本恢复(如从MySQL5.7迁移到8.0)。导出部分表或库(比如只备份用户表)。物理备份原理:直接复制数据库的“物理
- 上线DeepSeek大模型,黄山“大位”智算中心正式点亮
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2月28日,智启黄山,算领未来——黄山“大位”智算中心点亮仪式在黄山市大位人工智能计算中心举行,标志着黄山“大位”智算中心正式投入运营。同日,DeepSeek-R1大模型在黄山“大位”正式上线,通过“顶尖大模型+普惠算力底座”的深度融合,构建黄山市人工智能创新生态。黄山市委常委、副市长王恒来出席并致辞。他表示,黄山“大位”智算中心的点亮,是黄山市贯彻落实习近平总书记关于"人工智能是引领这一轮科技革
- DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率
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内容概要DeepSeek大模型作为人工智能领域的前沿成果,通过670亿参数的混合专家架构(Mixture-of-Experts,MoE),在多模态任务处理与专业场景应用中展现了显著优势。其核心技术突破体现在多语言处理能力、视觉语言理解模块以及深度优化的自然语言处理算法上,能够覆盖学术研究、代码开发、内容创作等多元场景。例如,在论文写作领域,模型通过智能选题推荐、文献综述生成及SEO关键词拓展功能,
- Manus学习手册合集【建议收藏】
周师姐
学习pdf人工智能
这两天,一款通用AI智能体Manus还没发布就火了,因为还在内测中,用户需要邀请码才能够体验,这就导致原本免费的邀请码在二手平台最高被炒到8万8。相比于之前爆火的DeepSeek和ChatGPT这类AI对话工具,Manus是全球首款真正意义上的通用人工智能!没错,就是科幻电影里面能够独立思考,自主运行的人工智能!!manus学习资料:https://pan.xunlei.com/s/VOKk8Cq
- 10个热门AI API(2024年2月)
程序员后端
人工智能(AI)在当今数字时代发挥着重要的作用,为企业带来了全新的机遇和变革。AI不再是一种陌生的科技概念,而是已经渗透到各行各业,成为推动创新和提升效率的关键引擎。其核心优势在于能够处理大规模的数据、执行复杂的任务、模拟人类思维过程,并以前所未有的方式改善业务流程。AIAPI作为连接企业和强大AI技术的桥梁,扮演着至关重要的角色。通过使用AIAPI,企业能够快速、轻松地将先进的人工智能功能集成到
- Hive JDBC 大数据查询场景下的 Socket 读超时问题及实战解决方案
窝窝和牛牛
大数据hivehadoop
文章目录HiveJDBC大数据查询场景下的Socket读超时问题及实战解决方案问题背景️解决方案方案一:通过JDBCURL直接配置超时(推荐)方案二:动态设置全局loginTimeout(兼容旧版本)总结与建议HiveJDBC大数据查询场景下的Socket读超时问题及实战解决方案问题背景在使用HiveJDBC执行查询时,偶发SocketTimeoutException异常,堆栈显示在ResultS
- 人工智能学习大纲
互联网搬砖老肖
AI原力计划工具使用人工智能学习
前言人工智能正以惊人的速度发展,其潜力既令人兴奋,也引人深思。它既可能为解决全球性问题带来希望,也可能带来前所未有的挑战。人工智能时代的到来已是不可逆转的趋势,科幻电影中的某些场景或许将成为现实。我对人工智能的研究越深入,就越能感受到它的强大力量。我所担忧的不仅仅是它对就业市场的冲击,更是它可能对人类社会结构带来的深远影响。未来,对人工智能的理解可能像今天对电脑操作的掌握一样重要。掌握人工智能技术
- Manus AI:全球首款通用型 AI Agent 的创新与挑战
萧鼎
python基础到进阶教程人工智能
1.引言:AIAgent时代的到来人工智能正在从单纯的对话式助手进化为更高级的智能体(Agent),能够自主完成任务,而不仅仅是提供信息或建议。2025年3月6日,由中国团队Monica推出的ManusAI正式亮相,号称全球首款通用型AIAgent(自主智能体)。与传统的AI助手相比,Manus不仅能够理解用户的自然语言指令,还能拆解任务、自动执行,并交付完整的成果。这标志着AI进入了一个新的发展
- 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/pwd@192.168.0.5:1521/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