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HaoHao_010
阿里云云服务器云计算服务器
阿里云的人工智能(AI)与机器学习(ML)服务为企业提供了全面的AI解决方案,帮助用户在多个行业实现数据智能化,提升决策效率,推动业务创新。阿里云通过先进的技术和丰富的工具,支持用户开发、部署和管理AI应用。以下是阿里云在人工智能和机器学习方面的主要产品与服务:1.云上机器学习平台—PaaS服务PAI(PlatformforAI)PAI是阿里云推出的人工智能平台,提供一系列机器学习与深度学习工具和
- AI探索笔记:浅谈人工智能算法分类
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人工智能算法分类这是一张经典的图片,基本概况了人工智能算法的现状。这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系,其中人工智能是最广泛的范畴,机器学习是其子集,专注于数据驱动的算法改进,而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法。但是随着时代的发展,这张图片表达得也不是太全面了。我更喜欢把人工智能算法做如下的分类:传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
- 详细介绍STM32(32位单片机)外设应用
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反正看不懂系列stm32学习
以下是关于STM32外设应用的详细介绍,结合其功能特点及实际应用场景进行分类说明:一、基本接口与数字外设GPIO(通用输入输出端口)功能:支持输入/输出模式切换,可配置为推挽、开漏、上拉/下拉等模式,驱动能力可调。应用:控制LED、蜂鸣器等简单外设;读取按键、传感器信号(需结合消抖电路或软件消抖算法);复用为其他外设功能引脚(如SPI、I2C)。代码示例://配置PA0为推挽输出(HAL库)GPI
- 【人工智能算法】人工智能算法都包括什么?请详细列出和解释
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算法强化学习人工智能算法
目录人工智能算法都包括什么?请详细列出和解释1.机器学习算法(MachineLearningAlgorithms)监督学习算法(SupervisedLearning)无监督学习算法(UnsupervisedLearning)强化学习算法(ReinforcementLearning)2.进化算法(EvolutionaryAlgorithms)3.模拟退火(SimulatedAnnealing)4.粒
- AI笔记——浅谈发展历程
Bqiuer
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2023年,要说最让人震惊的热点,无疑就是AI技术的大爆发!从1950年的“图灵测试”标志着人工智能雏形的诞生,一些最顶尖的技术团队、技术学科进行研究,到如今几十年的时间。一、AI的历史进程人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的历史进程可以追溯到上世纪50年代。1950年代-1960年代:起步阶段1950年,英国数学家艾伦·图灵提出了“图灵测试”,这是第一个旨在检验机器智
- AI产品怎样才能打造出像人类一样聪明和有情商?
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介随着人工智能技术的飞速发展、算法能力的不断增强、数据集的积累、计算设备的普及,人工智能已经成为各个行业、各个领域的重要突破性技术。然而,面对这一技术带来的巨大变革,如何为用户提供更加人性化的服务,并让人工智能模型对用户输入做出智能回应,则成为了一个长期且艰难的挑战。今天,我们将讨论一些常见的人机交互相关的问题,如语言模型、对话系统、生成模型等,并从中可以窥视到人
- 最全中文对话数据集(不定期更新)
数据猎手小k
人工智能大数据
随着人工智能技术的发展,自然语言处理(NLP)领域中的对话系统逐渐成为研究的热点。为了提升对话系统的性能,需要大量的高质量对话数据来训练和优化模型。然而,中文对话数据相对于英文来说较为稀缺,且质量参差不齐,这限制了中文对话系统的发展。因此,构建大规模、高质量的中文对话数据集成为了一个迫切的需求。一、研究意义1、推动中文NLP发展:大规模高质量的中文对话数据集能够为中文自然语言处理领域的研究提供基础
- Python人工智能学习路线,来自阿里巴巴佛系Python程序员的指南
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2024年程序员学习python人工智能学习
其实,这两方面都是存在的,但都很片面,这里不加赘述。客观地说,数字化、智能化是人类社会发展的趋势,而当下人工智能无疑是一大热门,那是蓝海还是火海?我们回到老道理——水的深度,只有你自己去试试水才知道。当你对上面情况有了初步的了解并想试试水,需要面对的问题是:AI入门容易吗?答案其实是否定的,难!AI领域需要钻研算法原理、大量复杂的公式及符号、无所适从的项目都是劝退一时热度初学者的原因。但对于一个初
- DeepSeek全栈接入指南:从零到生产环境的深度实践
量子纠缠BUG
DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能深度学习机器学习
第一章:DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台,构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在:1.1.1多模态智能引擎自然语言处理:支持文本生成(NLG)、语义理解(NLU)、情感分析等计算机视觉:提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互:包含语音识别(ASR)、语音合成(TTS)及声纹识别
- 百度安全获得中国信通院深度伪造视频检测服务评估优秀级
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近年来深度合成技术迅猛发展的背后,“真实”和“虚假”的界限愈发难以分辨,技术滥用和恶意应用已经引发了一系列风险。随着技术的快速发展,党和国家高度重视深度合成技术的治理工作,先后发布了《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》,旨在加强互联网信息服务深度合成管理,促进深度合成服务健康发展,防范相关安全风险。中国信息通信研究院持续跟进深度合成技术及其应用的发展态势,自201
- AIoT安全与隐私自动化建设:实践与展望
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安全自动化运维
随着物联网(IoT)的快速发展,AIoT(人工智能物联网)已成为新时代的技术趋势。然而,随着设备的增多和应用的广泛,AIoT的安全与隐私问题也日益凸显。本文将探讨AIoT安全与隐私自动化建设的实践与展望。一、背景AIoT设备数量的激增带来了诸多安全挑战,如僵尸网络、中间人攻击、隐私泄露等。这些威胁不仅影响设备的正常运行,还可能对用户隐私造成严重损害。因此,建立有效的AIoT安全与隐私保护机制迫在眉
- 消费者产品报告2025-在通用人工智能时代重新获得相关性报告300+份集萃解读|附PDF下载
数据挖掘深度学习机器学习算法
原文链接:https://tecdat.cn/?p=40823在全球经济形势复杂多变、技术革新加速的当下,消费品行业正经历深刻变革。本报告汇总解读基于权威数据,深入剖析该行业在2024-2025年的发展态势,为企业提供市场洞察与策略建议,助力其在通用人工智能时代找准方向、重塑竞争优势。本报告汇总洞察基于文末470份消费者行业研究报告的数据,报告合集已分享在交流群,阅读原文进群和500+行业人士共同
- 在Linux环境下安装和使用Pyenv:详细指南
I'mAlex
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Pyenv是一个用于管理多个Python版本的强大工具,特别适合在Linux环境下使用。本文将详细介绍如何在Linux系统上安装和使用Pyenv,以便更好地管理Python开发环境。博主简介:现任阿里巴巴嵌入式技术专家,15年工作经验,深耕嵌入式+人工智能领域,精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘面试。CSDN优质创作者,提供产品测评、学习辅导、简历面试辅导、毕设辅导、项目开发、C/C++/Ja
- 智算中心的核心硬件是什么?
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本文来源:游方AI智算中心,作为人工智能时代的关键基础设施,其核心硬件的构成与性能直接影响着智能计算的效率与质量。以下是对智算中心核心硬件的详细阐述:一、AI芯片AI芯片是专门为加速人工智能计算而设计的硬件,能够与各种AI算法协同工作,满足对算力的极高需求。当前主流的AI加速计算芯片包括:1、GPU(图形处理器)GPU是智算中心的算力担当,其强大的并行计算能力使其在深度学习领域大放异彩。GPU芯片
- 单片机设计基于ARM的嵌入式温度控制系统的设计
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一项目简介 温度报警在生活、工业以及农业上都具有广泛的用途,比如生活上设置一个温度报警功能,可以转换为对火灾的监控;工业上锅炉对温度报警功能,实现对锅炉异常监控等,所以高可靠高精度温度报警控制系统的设计具有重要意义。本文设计以温度报警和控制功能为核心的温度控制系统,首先实现对实现该功能的要素进行分析,设计系统方案,选择确定以DS18B20传感器来实现温度的检测功能,采用ARM单片机接受传感器检测
- 2025届毕业设计选题参考,包含网站管理系统开发,微信小程序开发,APP开发,大数据分析,人工智能
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计算机毕业设计选题清单微信小程序开发语言人工智能数据分析
网站开发选题:1、基于Java的企业食堂管理系统的设计与实现2、基于web的办公平台3、综合学工服务系统4、超市管理系统5、基于springboot的云笔记共享系统6、毕业生实习管理系统7、驾校预约管理系统8、基于Java的航空订票系统9、企业资源规划系统10、洗衣房预约管理系统的设计与实现11、桌面端有声小说12、基于Python的毕业生就业率分析管理系统的设计与实现13、基于VUE的富平县农产
- AI取代的不是人类,而是不会使用AI的人
xiaocang668888
人工智能
面对人工智能对职场的深度渗透,职场人需从技能升级、能力重构、思维转型三个维度构建核心竞争力。以下是具体策略:一、技能升级:掌握AI协同工具AI工具链学习掌握主流AI工具(如Claude、Midjourney)的操作逻辑,将重复性工作(数据分析、文档处理)交由AI完成,释放时间用于高阶任务。例如,市场营销人员用AI生成广告初稿后,再注入人性化洞察。技术门槛公式:CAI=任务重复度工具掌握度×业务理解
- 高效能计算与高速数据传输的完美结合:飞腾D2000处理器与复旦微双FPGA集成主板
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随着数字化转型和高性能计算需求的不断增长,工业、通信、人工智能等领域对硬件平台的性能要求也在不断提升。为应对这些挑战,一款高效能、灵活可扩展的定制主板应运而生,基于飞腾D2000处理器和复旦微FPGA技术,提供了一流的计算能力和高速数据传输能力,成为企业高性能计算与数据处理需求的理想选择。这款主板并非通用的开发板,而是针对特定需求的定制化设计。它更适合那些需要高性能计算、FPGA并行处理或高速通信
- 深度学习-自学手册
谁用了尧哥这个昵称
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人工智能机器学习神经网络前馈神经网络:没有回路的反馈神经网络:有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种,长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法,随机–类似SGD一篇神经网络入门BP反向传播,表示很复杂的函数/空间分布从最后一层往前调整参数,反复循环该操作y=a(wx+b)x输入y输出a激活函
- 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的主要应用及核心技术
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自然语言处理NLP自然语言处理
自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。NLP在多个领域有着广泛的应用,并结合了多种先进的技术,包括机器学习(ML)、深度学习(DL)、统计模型以及规则方法。1.自然语言处理的主要应用1.1机器翻译(MachineTranslation,MT)应用场景:在线翻译:GoogleTranslate、DeepL、BaiduTranslate。跨语
- 数据安全_笔记系列09_人工智能(AI)与机器学习(ML)在数据安全中的深度应用
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数据安全_笔记系列09_人工智能(AI)与机器学习(ML)在数据安全中的深度应用人工智能与机器学习技术通过自动化、智能化的数据分析,显著提升了数据分类、威胁检测的精度与效率,尤其在处理非结构化数据、复杂威胁场景和降低误报/漏报率方面表现突出。以下从技术原理、应用场景、实施流程、工具与案例展开解析:一、AI/ML如何提升数据安全能力?1.核心价值复杂数据识别:解析非结构化数据(文本、图像、音视频)中
- AI人工智能机器学习之聚类分析
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1、概要 本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析,以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例,从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组(簇),使得同一组中的样本相似度较高,而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类(K-MeansCl
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例15:基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘人工智能LDA主题模型情感分析文本分析python
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- 大模型成本优化实战:从分布式训练到量化剪枝,轻松降低AI计算开销
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网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 高并发微服务日志管理:ELK、Loki、Fluentd 终极对决与实战指南
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- 51单片机键盘接口-独立按键和矩阵按键
学习少年的天空
单片机单片机
51单片机键盘接口-独立按键和矩阵按键按键的分类键输入原理独立式键盘矩阵键盘消抖键码识别键盘程序按键的分类按键按照结构原理可分为两类:一类是触点式开关按键,如机械开关、导电橡胶开关等;一类是无触点式开关按键,如电气式按键、磁感应按键等。单片机应用系统的键盘大都采用机械式按键。键输入原理键盘的按键都是以其状态来设置控制功能或输入数据的。当某个键按下时,计算机应用系统应完成对按键的识别及所设定的功能。
- 大模型下一场战事,为什么是AI Agent?
AGI小明同学
人工智能音视频llama面试职场和发展
(一)改变游戏规则AIAgent会改变软件的游戏规则。武汉人工智能研究院院长王金桥的观点是:“美国AgentStore(智能体商店)发展得好,这会令中美大模型差距持续拉大。”AIAgent很酷,而竞争残酷。OpenAI就差摆明讲了:“我全部都要。”(双手收拢握拳状)。野心这么大,留给别人的不多了。一位老读者向我吐槽,OpenAI可以是“发电厂”,做发电的生意,把电器的生意留给别人。但它选择了既做电
- 人工智能丨大语言模型不再高不可攀!DeepSeek开源FlashMLA,开启AI新纪元
霍格沃兹测试开发学社测试人社区
人工智能语言模型开源
在人工智能技术飞速发展的今天,DeepSeek宣布开源其核心大语言模型框架——FlashMLA,这一举动引发了业界的广泛关注。那么,DeepSeek开源FlashMLA,究竟意味着什么?这不仅是一次技术上的开放,更是对行业生态、技术创新和长期价值的一次深刻诠释。技术民主化:降低门槛,赋能更多开发者DeepSeek开源FlashMLA,首先意味着技术民主化的进一步推进。大语言模型作为AI领域的核心技
- 如今传统企业如何做数字化转型?
年少有为2025
saas小程序开发bigdata人工智能大数据产品运营架构
什么是数字化转型?“数字化转型”实际上就是对业务过程进行的重塑,通过重塑使其默认就更加适应更全面的在线环境,从最终用户的接触到后端的办公室工作,全面实现无需人工接入的过程自动化。广义上的数字化,强调的是数字技术对商业网的重塑,信息技术能力。不只是单纯的解决企业的降本增效的问题,而是成为赋能企业商业模式创新和突破的核心力量。“数字化转型就是利用数字化技术,如云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等
- 基于STM32的城市低洼积水检测控制系统设计(代码+仿真)
科创工作室li
毕业设计0stm32嵌入式硬件单片机
基于STM32的城市低洼积水检测控制系统设计摘要随着城市化进程的加速,城市低洼地带积水问题日益突出,给居民生活和城市交通带来诸多不便。为了有效解决这一问题,本文设计了一种基于STM32单片机的城市低洼积水检测控制系统。该系统通过阻压式水位检测传感器实时监测水位变化,并通过液晶屏LCD1602和串口上位机显示水位高度。用户可以通过按键设置水位报警值,当水位低于设定的报警值时,蜂鸣器报警电路导通,蜂鸣
- 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