- 【机器学习】Reinforcement Learning-强化学习基本概念
长相忆兮长相忆
深度学习人工智能算法机器学习
1、Q值与V值1.1Q值和V值的定义Q值:也称为动作价值函数,评估动作的价值,它代表了智能体选择这个动作后,一直到最终状态奖励总和的期望,表示为Q(s,a),其中s是状态,a是动作。V值:评估状态的价值,也称为状态价值函数,表示为V(s),其中s是状态。它代表了智能体在这个状态下,一直到最终状态的奖励总和的期望。V值与动作无关只与状态有关。Q值和V值的概念是一致的,都是衡量在马可洛夫树上某一个节点
- 【破解利器】编译工具(Compilers) + 编辑工具
onebody
小技巧&小工具工具破解汇编apihexdll
编译工具(Compilers)编译器MASM32v8.2MASM32v9.0学习w32Asm编程就用masm32,因为99%的win32asm程序员使用MASM。官方网站:http://www.movsd.com/RadASM2.2.1.2汇编编辑器,需要MASM32.这个版本对中文支持的不错。汉化者:caocong英文版请到官方网站下载:http://www.radasm.com/辅助工具Api
- 机器学习笔记 - 监督学习备忘清单
坐望云起
深度学习从入门到精通监督学习线性模型支持向量机生成学习集成方法
一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果,我们想要构建一个分类器,学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型:2、模型类型下表总结了不同的模型:
- 深度学习数据集封装-----目标检测篇
科研小天才
深度学习目标检测人工智能
前言在上篇文章中,我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务,通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而,当我们转向目标检测任务时,复杂度便显著提升,尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例,它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限,本文暂不深入展开YOLO的相关内容,感兴趣的读者可以查
- java学习.五
羽沢31
学习
目录一、本周学习内容:二、学习笔记:(1)Map集合1.Map集合的初步认识:2.Map集合的特点和常用方法3.Map集合的遍历4.Map集合的底层原理(2)Collections工具类1.Collections的常用方法三、编程练习(1)数组练习1.矩阵顺时针打印2.矩阵查找某个值(快捷法)(2)StringJoiner练习1.练习(3)集合统一练习1.扑克牌的洗牌、发牌(无排序)2.统计80个
- 费曼学习法12 - 告别 Excel!用 Python Pandas 开启数据分析高效之路 (Pandas 入门篇)
修昔底德
Python费曼学习法学习excelpython人工智能pandas
第一篇:告别Excel!用PythonPandas开启数据分析高效之路(Pandas入门篇)开篇提问:想象一下,你是一位数据侦探,手头有一堆案件线索(数据)。你的目标是从这些线索中找出真相,发现数据背后的秘密。如果你的工具箱里只有一把普通的放大镜(Excel),处理少量简单的数据还行,但面对海量复杂的数据,是不是感觉有点力不从心,效率低下?是时候升级你的装备了!PythonPandas就是你数据分
- [Q学习]15 Qt状态机框架——状态机停止
taohe_0
Qt学习Qt状态机QStateQFinalState
原创文章,可以转载,转载时请以超链接形式保留本文地址、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。前几节讲述的都是状态机运行的过程,没有结束状态。任何一个状态机都应该有一个结束状态。那如何停止状态机呢,或者说如何进入终止态呢?Qt状态机框架中,有一个特殊的类QFinalState,这个类定义了状态机的终止状态,我们仅需要简单的将QFinalState的对象A加入到状态机中,然后定义一个状态迁移到该A就可
- 30段极简Python代码:这些小技巧你都Get了么
Python 学习者
Python
学Python怎样才最快,当然是实战各种小项目,只有自己去想与写,才记得住规则。本文是30个极简任务,初学者可以尝试着自己实现;本文同样也是30段代码,Python开发者也可以看看是不是有没想到的用法。Python是机器学习最广泛采用的编程语言,它最重要的优势在于编程的易用性。如果读者对基本的Python语法已经有一些了解,那么这篇文章可能会给你一些启发。作者简单概览了30段代码,它们都是平常非常
- 深入理解 Transformer:用途、原理和示例
范吉民(DY Young)
简单AI学习transformer深度学习人工智能
深入理解Transformer:用途、原理和示例一、Transformer是什么Transformer是一种基于注意力机制(AttentionMechanism)的深度学习架构,在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed”中惊艳登场。它打破了传统循环神经网络(RNN)按顺序处理序列、难以并行计算以及卷积神经网络(CNN)在捕捉长距离依赖关系上的局限,另辟蹊径地采用多头注意力机制
- python代码示例-python 示例代码1
编程大乐趣
第一章python基础一在此不再赘述为什么学习python这门编程,网上搜索一箩筐。我在此仅说一句python的好,用了你就会爱上它。本python示例代码1000+带你由浅入深的了解python基础知识,基本语法,基本编程技巧,脚本编写到项目编写。本书所有示例代码在Ubuntu16.04+Python3.5.2+pycharm下运行成功。示例1:HelloWorld程序1、在解释器下编写程序2、
- 3-8 WPS JS宏 单元格的复制、重定位学习笔记
爱上妖精的尾巴
WPSJS宏编程教程学习笔记wpsjavascript学习笔记JSAJS宏
**************************************************************************************************************点击进入-我要自学网-国内领先的专业视频教程学习网站****************************************************************
- Word转换为PDF后图片失真的解决办法
尚多伶Molly
Word转换为PDF后图片失真的解决办法word转换为pdf后图片失真的解决办法项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/a2746简介在日常工作和学习中,我们经常需要将Word文档转换为PDF格式以便于分享和打印。然而,许多用户在转换过程中发现,PDF中的图片质量明显下降,甚至出现失真现象。本文将详细介绍如何解决Word转换为PDF后
- 清华大学的《DeepSeek入门到精通.pdf 》
2501_90570130
人工智能pdf
资源链接:https://pan.quark.cn/s/e9b7230b1538Hey宝子们,今天给大家带来一个超棒的学习资源——《DeepSeek入门到精通.pdf》。这份资料是由清华大学新闻传播学院精心制作的,内容超硬核,完全免费开放下载,非常适合想深入了解DeepSeek的小伙伴们。
- 深度学习算法模型:从原理到未来
YDH_AlwaysRunning
深度学习
近年来,人工智能(AI)技术以前所未有的速度改变着人类生活,而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。从手机中的语音助手到医学影像的智能诊断,从自动驾驶汽车到生成式AI创作的诗歌和画作,深度学习算法模型正逐渐渗透到社会的每个角落。本文将从基本原理出发,解析典型模型的运作机制,探讨其应用现状与发展趋势,带您全面认识这一改变世界的技术。一、深度学习的基本原理:让机器学会"思考"1.1神经网络的生
- Java【多线程基础4】单例模式中的饿汉模式和懒汉模式
灵魂相契的树
JavaEE初阶单例模式java开发语言饿汉模式懒汉模式
文章目录前言一、什么是单例模式二、饿汉模式三、懒汉模式四、多线程环境下的单例模式总结前言各位读者好,我是小陈,这是我的个人主页小陈还在持续努力学习编程,努力通过博客输出所学知识如果本篇对你有帮助,烦请点赞关注支持一波,感激不尽希望我的专栏能够帮助到你:JavaSE基础:基础语法,类和对象,封装继承多态,接口,综合小练习图书管理系统等Java数据结构:顺序表,链表,堆,二叉树,二叉搜索树,哈希表等J
- 跟我一起学Python数据处理(113/127):丰富学习资源与命令行技巧
lilye66
python学习开发语言django
跟我一起学Python数据处理(113/127):丰富学习资源与命令行技巧嗨,大家好!我一直觉得学习是个不断探索和成长的过程,在Python数据处理的学习之路上,我收获了很多宝贵的知识和经验。真心希望能和大家一起分享这些,咱们携手共同进步,所以才有了这篇文章。上一篇文章里,我们了解了Python和其他编程语言的对比,今天咱们接着深入,看看还有哪些超棒的Python学习资源,顺便学习一下命令行的实用
- 【开发笔记】 Postgres-12.1数据库,基于docker-compose做主从备份
love__nana
数据库postgresql
如题,关于postgres12.1版本做主从备份一开始安装了两个数据库,照着好多教程,配置主数据库后,数据库无法启动,查看启动日志,发现是主数据库的postgresql.conf中的配置了wal_keep_segments,配置文件中有这个参数的说明,但是配置了就无法启动,原因在查找中折腾了一天,最后在大神的帮助下,基于网上现成的9.5版本的docker,改造调试了下,将12.1版本的整理出来直接
- DeepSeek赋能生活全场景:20个职场人/学生/宝妈必备AI实践指南
小小鸭程序员
javapythonspringcloud云原生kafka
2024春节AI圈顶流:国产大模型DeepSeek持续霸屏!除技术解析外,更值得关注的是其在实际生活场景中的落地应用。本文整理20个高价值使用姿势,助你快速解锁AI助手生产力!一、学习成长加速器1.智能简历优化师使用场景:输入基础工作经历,自动生成ATS友好型简历,附带岗位关键词匹配与成就量化建议高阶技巧:上传JD文件,获取定制化简历修改报告2.论文架构大师核心功能:根据研究主题自动生成三级大纲框
- 什么是预训练?
卡卡大怪兽
自然语言处理
一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据,以至于模型不能从中学习到有用的规律(标注资源稀缺,无大数据支持)举例:想对一批法律领域的文件进行关系抽取,就需要投入大量的精力(意味着时间和金钱的大量投入)在法律领域的文件中进行关系抽取的标注,然后将标注好的数据“喂”给模型进行训练。但是即使是标注了几百万条这样的数据(实际情况中,在一个领域内标注几百万条几乎不可能,因为成本非常
- 一文搞懂银行家算法
衣衣困
java开发语言系统安全
在学操作系统的时候,了解到死锁问题,今天在学习并发编程时,也遇到了死锁,在了解了死锁的原因后,遇到一个经典的算法——银行家算法,这是一种避免死锁的算法。在学习完后,我决定总结一下银行家算法的核心思想。什么是死锁?死锁是指在计算机系统中,多个进程或线程因竞争资源或互相等待而陷入的一种永久阻塞的状态。具体来说,死锁发生在以下四个条件同时满足的情况下:互斥条件:某些资源在同一时间只能被一个进程使用。如果
- 《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记:p178-p199
asm
《计算机组成及汇编语言原理》学习第14天,p178-p199总结,总计22页。一、技术总结1.关于end的一点疑问p178,Forexample,oneinstruction(BSWAP)swapstheendbytesina32-bitregister(specifiedasanargument),ataskthatcouldbeperformedusingbasicarithmeticinad
- 如何使用DeepSeek进行高效数据挖掘与分析
Small踢倒coffee_氕氘氚
笔记经验分享迭代器模式
##摘要随着大数据时代的到来,数据挖掘与分析技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色。DeepSeek作为一种先进的数据挖掘工具,能够帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。本文将详细介绍DeepSeek的功能、使用方法及其在实际应用中的优势,旨在为用户提供一份全面的使用指南。##关键词DeepSeek、数据挖掘、数据分析、机器学习、大数据##引言###背景在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策的重
- 清华大学《DeepSeek学习手册》(全6册),一键整合安装包本地部署教程
2501_90737257
人工智能pdf
资源链接:https://pan.quark.cn/s/e9b7230b1538清华这个手册真是与众不同!它先是给你讲清楚原理,然后手把手教你怎么科学地使用。它不只是告诉你怎么提问,还会告诉你为啥要这么问,这不就是教你怎么掌握提示词的底层逻辑嘛。这才是真正的“授人以渔”,太有用了!清华的专家们毫无保留,分享了超多实用技巧,从避免AI幻觉的小窍门,到设计超棒提示语的秘籍,共104页,全是能直接上手的
- 预训练模型微调与下游任务迁移学习技术
AGI大模型与大数据研究院
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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。此外,迁移学习技术也为模型在不同任务间的知识复用提供了有效途径。本文将详细介绍预训练模型微调与下游任务迁移学习
- 什么是预训练语言模型下游任务?
衣衣困
语言模型人工智能自然语言处理
问题:Word2Vec模型是预训练模型吗?由于训练的特性,word2Vec模型一定是与训练模型。给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。这里指的是词向量本身就是预训练的语言模型。什么是下游任务?在自然语言处理(NLP)和机器学习领域,下游任务(downstreamtasks)指的是使用已经训练好的模型或表示(如词向量、预训练的模型等)来解决的具体任务。这些任务通常依赖于
- AI辅助的企业估值报告生成器
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能人工智能ai
AI辅助的企业估值报告生成器关键词AI辅助估值企业估值报告数据处理机器学习算法报告生成器摘要本文将探讨如何利用人工智能技术辅助企业估值报告的生成。通过分析估值报告的重要性、AI技术在估值报告中的应用场景、估值模型与数据处理方法,以及机器学习算法在估值中的应用,本文旨在为企业和投资者提供一个高效、准确、可视化的估值报告生成解决方案。同时,本文还将介绍一个估值报告生成器的实现过程,并通过实际案例进行分
- c++ std::bind、std::bind_front使用笔记
JANGHIGH
C++c++笔记
c++std::bind、std::bind_front使用笔记`std::bind`和`std::bind_front`的使用说明`std::bind`(C++11引入)`std::bind_front`(C++20引入)应用场景应用注意事项应用注意事项的例子std::bind和std::bind_front的使用说明std::bind(C++11引入)std::bind用于创建一个新的可调用对
- c++ Lambda 表达式使用笔记
JANGHIGH
C++c++笔记
c++Lambda表达式使用笔记Lambda表达式的基本组成部分1.**捕获列表(CaptureList)**2.**参数列表(Parameters)**3.**返回类型(ReturnType)**4.**函数体(FunctionBody)**5.**说明符(Specifiers)**6.**模板形参(C++20)**Lambda表达式的深入应用1.**即调用函数表达式(IIFE)**2.**捕获
- 大模型推理速度测评的实战代码
herosunly
大模型推理速度人工智能实战代码
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 今天给大家带来的文章是大模型推理速度测评的实战代码,希望能对学习大模型的同学们有所帮助
- Python各类图形绘制—Matplotlib库-动态图形绘-旋转方形
Math_teacher_fan
Python基础图形绘制pythonmatplotlib开发语言学习数据结构
Python各类图形绘制—Matplotlib库-动态图形绘-旋转方形目录Python各类图形绘制—Matplotlib库-动态图形绘-旋转方形前言开发环境Matplotlib_demo动态Matplotlib绘制注意内容旋转过程中改变颜色Matplotlib在动态图形绘制中的优势高度的灵活性与Python的良好集成动画制作能力输出格式丰富前言既然是学习数学,肯定会离不开各种图形,之前的文章中很多
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key