- Transformer架构和Transformers 库和Hugging Face
大哥喝阔落
transformer架构深度学习
Transformer架构和HuggingFace之间的关系非常紧密,HuggingFace是推动Transformer架构普及和应用的重要力量。以下是两者的关系及其具体联系:1.Transformer架构背景:Transformer是由Google在2017年提出的革命性架构,基于自注意力机制(Self-Attention),解决了传统RNN和CNN在处理长序列数据时的局限性。特点:并行计算能力
- r语言调用python_R语言与Python协同工作
weixin_39868034
r语言调用python
R(又称R语言)是一款开源的跨平台的数值统计和数值图形化展现工具。通俗点说,R是用来做统计和画图的。R拥有自己的脚本语言和大量的统计、图形库(得益于开源社区),这让她看起来既美又实用。与其他同类软件(如SPSS)相比,R的特点是纯命令行的,这倒也好,我们更应该把注意力放在数据本身,而非统计工具的UI。R虽说有一套自己的语言,还挺完备,但她最专业的还是做统计和画图,而像连接数据库、文本处理、文件操作
- 神奇+好用的logback
Husiun09
java开发java学习之旅javalogback编码日志
这段时间维护一项目,发现日志不能正常的输出,但是有log.info()这样的一些输出字眼,那到底输出到了哪里呢,各种找,各种看,,,配置文件中有logback.xml这样的文件吸引了我的注意力,打开文件发现就是关于日志的配置文件,而且配置文件分明是一个标准的控制台输出,但是控制台什么也没有啊,各种log.info测试,然后上网找logback这样一个文件吧,终于,打开了我认识logback日志的神
- 0基础跟德姆(dom)一起学AI 自然语言处理18-解码器部分实现
跟德姆(dom)一起学AI
人工智能自然语言处理rnnpython深度学习transformer
1解码器介绍解码器部分:由N个解码器层堆叠而成每个解码器层由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层和规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接说明:解码器层中的各个部分,如,多头注意力机制,规范化层,前馈全连接网络,子层连接结构都与编码器中的实现相同.因此这里可
- vLLM-prefix浅析(System Prompt,大模型推理加速)
javastart
aigc大模型promptprompttransformer性能优化AIGC
原文:vLLM-prefix浅析(SystemPrompt,大模型推理加速)简介本文浅析了在大模型推理加速方面一个非常优秀的项目vLLM的一个新特性Prefix。在Prompt中有相同前缀时可以提高吞吐量降低延迟,换句话说可以省去这部分相同前缀在自注意力阶段的重复计算。更新2024.1.18:Prefix已经合并到主分支上了!如果你的vLLM不能使用也许是时候升级一下体验下新功能哩!https:/
- 目标检测算法以及常用库概述
YOLO大师
目标检测算法人工智能
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例目标检测是在图像中发现并识别物体的过程,它是深度学习和图像处理领域的重要成果之一。在创建物体定位时,识别物体时,常见的一种方法是使用边界框。这种方法具有很高的通用,可以训练目标检测模型来识别和检测多个特
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取
格图素书
3d
目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points前言国内外研究现状卷积神经网络三维卷积神经网络稀疏卷积[21]基于3D点云数据的目标分
- 细节增强注意力模型DEAB详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉机器学习conda
基本原理DEAB模型的基本原理是通过细节增强卷积(DEConv)和内容引导注意力(CGA)机制的协同工作来实现细节增强注意力功能。这种设计使得模型能够在处理图像时更好地保留细节信息,同时关注图像中的重要内容。DEAB模型的核心组件包括:细节增强卷积(DEConv):DEConv是一种创新的卷积层设计,通过并行部署普通卷积和差分卷积来增强特征提取能力。差分卷积包括中心差分卷积(CDC)、角差分卷积(
- PointNet++改进策略 :模块改进 | PointCAT, 使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度
我是瓦力
PointNet++改进策略3d深度学习人工智能计算机视觉transformer
论文题目:PointCAT:Cross-AttentionTransformerforPointCloud通讯地址:南京理工大学代码地址:https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构:PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的Transformer网络,专门用于点云表示。它通过两个不同的多尺度特征分支,利用交叉注意力机制来交换信息。通
- 深入浅出之注意力机制(YOLO)
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#深度学习基础知识深度学习目标检测YOLO目标检测专栏YOLO
一、基本概念注意力机制(AttentionMechanism)源于对人类视觉的研究。在认知科学中,由于信息处理的瓶颈,人类会选择性地关注所有信息的一部分,同时忽略其他可见的信息,这种机制被称为注意力机制。它主要有两个方面:一是决定需要关注输入的哪部分,二是分配有限的信息处理资源给重要的部分。该机制可以应用于任何类型的输入,而不管其形状如何。在计算能力有限的情况下,注意力机制是解决信息超载问题的主要
- Transformer架构原理详解:多头注意力(MultiHead Attention)
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Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题,谷歌于2017年提出了Transformer架构,并将其应用于机器翻译任务,取得了突破性的成果。Transformer的核心创
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模型背景在Conv2Former模型提出之前,视觉识别领域的研究主要集中在两个方向:传统卷积神经网络(ConvNets)新兴的视觉Transformer(ViTs)ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展,但往往忽略了全局上下文信息的显式建模。ViTs则通过自注意力机制有效捕捉全局依赖关系,在多个视觉任务中展现出优异性能。然而,ViTs在处理高分辨率图像时面临计算成本过高的问
- 多头潜在注意力(MLA)是怎么来的,什么原理,能用简单的示例解释么
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多头潜在注意力(Multi-HeadLatentAttention,简称MLA)是一种改进的注意力机制,旨在提高自然语言处理(NLP)模型的推理效率和性能。其核心思想是通过低秩联合压缩键(Key)和值(Value),减少推理过程中所需的内存和计算资源,从而实现更高效的处理。MLA的原理在传统的多头注意力机制(MHA)中,每个输入token的键和值需要被缓存,这导致了巨大的内存开销。具体来说,对于每
- Transformer中的注意力机制:从基础概念到高级变体的全面解析
XianxinMao
transformer深度学习人工智能
注意力机制的基础概念核心组件(Query、Key、Value)的详细解释主要的注意力机制变体:自注意力(Self-Attention)多头注意力(Multi-HeadAttention)掩码注意力(MaskedAttention)注意力评分函数的类型和特点多头注意力的现代变体:MHA(Multi-HeadAttention)MQA(Multi-QueryAttention)GQA(Grouped-
- ECCV 2024 | CC-SAM:用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的SAM
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计算机顶会论文解读人工智能ccf-aECCV计算机顶会深度学习
论文信息题目:CC-SAM:SAMwithCross-featureAttentionandContextforUltrasoundImageSegmentationCC-SAM:用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的SAM作者:ShreyankNGowda和DavidA.Clifton论文创新点变分注意力融合模块(VariationalAttentionFusionModule):作者提出了一
- 一切皆是映射:Transformer架构全面解析
AI天才研究院
计算大数据AI人工智能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
背景介绍自2017年,Transformer(自注意力机制)架构的问世以来,它已经成为自然语言处理(NLP)领域的主流技术之一。Transformer架构的出现,使得自然语言处理的任务变得更加简单、高效,同时也为许多其他领域提供了灵感。通过深入剖析Transformer,我们可以更好地理解其核心概念、原理和实际应用场景。这篇文章将全面解析Transformer架构,从核心概念到实际应用,帮助读者深
- 【深度学习】Pytorch:在 ResNet 中加入注意力机制
T0uken
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在这篇教程中,我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进,向网络中添加两个自定义的注意力模块,并展示如何实现这一过程。为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域,从而提高模型的性能。在卷积神经网络中,加入注意力机制能够有效增强特征提取能力,减少冗余信息的干扰,尤其在处理复杂图像时,能够提升网络的表现。在本教程中,我
- 【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头,解决传统目标检测器中非极大值抑制(NMS)所带来的速度和准确性之间的平衡问题
YOLO大师
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YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要YOLO系列因其在速度和准确性之间的合理平衡,已成为实时目标检测中最受欢迎的框架。然而,我们观察到YOLO的速度和准确性受到非极大值抑制(NMS)的负面影响。最近,基于Transformer的端
- LLama 架构一览
Debroon
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LLama架构一览预训练Transformer架构RMSNorm归一化:为什么大模型llama选RMSNorm,而不是其他?SwiGLU激活函数:为什么大模型llama选SwiGLU激活函数,而不是其他?RoPE旋转位置编码:为什么大模型llama选RoPE旋转位置编码,而不是其他?GQA分组查询注意力:为什么大模型llama选GQA分组查询注意力,而不是其他?KVCache推理加速llama、l
- DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码
分享总结快乐
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关键词:协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR:ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器(ICCV2023)-CSDN博客摘要:在这篇论文中,作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本,采用一对一的集合匹配,会导致对编码器输出的监督稀疏,严重损害编码器的区分特征学习,反之亦然,也会影响解码器中的注意力学习。为了缓解这个问题,作者提出了一种新颖的协同混合分配训练方案,名
- 卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现
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深度学习人工智能python神经网络conda
背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络(CNN)的深入研究。在计算机视觉领域,CNN长期占据主导地位,而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。SPATIALaTT模型的意义在于融合了这两种强大的特征提取方法,充分发挥了它们的优势。这种融合不仅提高了模型的性能,还为设计更高效的视觉模型提供了新的思路,推动了计算机视觉技术的发展。通过结合自注意力机制和卷积神经网
- 深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化
网络安全研发随想
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从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
- Transformer入门(1)transformer及其编码器-解码器
通信仿真实验室
GoogleBERT构建和训练NLP模型berttransformer人工智能NLP自然语言处理
文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型,它在2017年由Google的研究者提出,并在论文《AttentionisAllYouNeed》中详细描述。Transformer模型的核心创新在于其采用了自注意力(self-attent
- 深度学习理论基础(七)Transformer编码器和解码器
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- Transformer架构原理详解:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)
AI大模型应用之禅
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Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,其中Transformer架构扮演着至关重要的角色。自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来,Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果,例如文本分类、问答系统、文本摘要
- 改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer
qq1309399183
计算机视觉实战项目集合YOLOtransformer深度学习人工智能计算机视觉机器学习神经网络
使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中,质量控制是至关重要的一个环节。随着机器视觉技术和人工智能算法的发展,基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集,利用YOLOv8及其改进版本(包含坐标注意力机制和SwinTransformer)进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练,再到最
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- 【前端三剑客实现3D相册~爱她,就为她做一个3D相册吧!!!】
烂然星陈
前端动态集前端3dhtml5css3javascript
爱她,就为她做一个3D相册吧!!!创建一个3D相册盒子效果的HTML页面引言一、技术栈二、页面结构三、样式设计四、JavaScript逻辑五、总结完整源码获取,私信了解更多!!!创建一个3D相册盒子效果的HTML页面引言在网页设计中,3D效果总能吸引用户的注意力,提升用户体验。本文介绍如何使用HTML、CSS和JavaScript创建一个3D相册盒子效果。这个效果不仅包含了3D旋转和缩放动画,还结
- 国自然青年项目|基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究|基金申请·25-01-20
罗小罗同学
基金申请医学人工智能人工智能国自然
小罗碎碎念今天和大家分享一份国自然青年项目,项目执行期为2021-2023年,直接费用为24万。项目聚焦乳腺癌分子分型预测,综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。通过提出一系列创新算法,如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等,实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测,并开发
- 【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet :通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)
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YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络(CNNs)由于有限的内存和计算资源而变得困难。特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性,但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块,
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
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数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
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/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多