- 提示工程(Prompt Engineering)的进阶策略与实践指南
调皮的芋头
prompt机器学习人工智能
深化与细化:提示工程(PromptEngineering)的进阶策略与实践指南一、结构化提示的黄金框架CRISPE框架(角色-约束-意图-风格-示例)适用于复杂技术场景,确保输出精准可控:[角色]你是一名有10年经验的Java架构师[约束]使用SpringSecurity6.0+,兼容JDK17[意图]实现支持JWT和OAuth2协议的用户鉴权模块[风格]代码符合GoogleJavaStyle,包
- 强化学习:原理、概念与代码实践
AndrewHZ
深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法deepseek
一、引言强化学习(ReinforcementLearning)作为机器学习的一个重要分支,旨在通过智能体(agent)与环境的交互,学习到最优的行为策略,以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念,并通过公式推导来加深理解,同时结合一个具体的实例,使用Python语言进行代码实现,帮助读者全面掌握强化学习的
- 《Ollama 与 DeepSeek 整合应用入门指南》一、二、三章
Allen-Steven
ollamadeepseek
第一章:工具概述与核心价值1.1Ollama技术解析本地化部署优势:无需网络连接的数据隐私保护跨平台架构设计:支持Windows/macOS/Linux全平台模型管理引擎:自动化处理模型依赖与版本控制1.2DeepSeek模型特性多模态处理能力:文本生成、代码理解、数学推理中文优化架构:针对中文语料的特殊训练策略模型家族图谱:从1.3B到67B的参数规模选择1.3技术整合价值本地智能计算:企业数据
- 《Stable Diffusion绘画完全指南:从入门到精通的Prompt设计艺术》-配套代码示例
Allen-Steven
SD创作实践python相关应用StableDiffusion绘画学习指南深度学习pytorch人工智能stablediffusionCheckpointprompt
第一章:模型加载与基础生成1.1基础模型加载fromdiffusersimportStableDiffusionPipelineimporttorch#加载SD1.5基础模型(FP32精度)pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5",torch_dtype=torch.float32).
- 知识管理成功:关键指标和策略,研究信息的投资回报率
清风徐徐de来
其他
信息过载会影响生产力。没有人工智能的帮助,信息过载会影响生产力。大量的可用信息,知识工作者不仅仅是超负荷工作;他们感到不知所措,他们倾向于浪费时间(和脑细胞)来应付他们被大量的数据抛向他们,挣扎着试图筛选出重要的信息数据来自一堆不重要和重复的数据。这是一场失败的战斗。计算投资回报率(ROI)是一个公认的商业方法ROI是一种用于确定可行性的方法一项新事业或对既定流程的重大改变。从本质上讲,投资回报率
- 安全面试1
白初&
面试题目总结安全面试网络
目录渗透的流程信息收集如何处理子域名爆破的泛解析问题泛解析判断泛解析的存在处理泛解析的策略如何绕过CDN查找真实ipphpinfo中常见的敏感信息权限维持Windows权限维持Linux权限维持技术跨平台权限维持技术检测和防御输出到href的XSS如何防御samesite防御CSRF的原理SameSite的工作原理CSRF防御json格式的CSRF如何防御浏览器解析顺序和解码顺序解析顺序解码顺序过
- 前端面试题
阿芯爱编程
面试前端
以下是一些前端面试题:一、HTML/CSS部分请描述HTML的语义化标签的重要性,并列举一些常用的语义化标签。答案:重要性:对搜索引擎优化(SEO)有帮助,搜索引擎能够更好地理解页面结构,从而提高网站在搜索结果中的排名。提高代码的可读性和可维护性,使开发者更容易理解页面布局和功能逻辑。对于辅助技术(如屏幕阅读器)更友好,能够准确地向用户传达页面内容。常用语义化标签::定义页面或区域的头部内容,通常
- 大规模GPU集群的进阶之路
卢旗
人工智能
大家好,我是卢旗。今天来聊聊GPU。GPU,全称GraphicProcessingUnit,即图形处理器。它的并行处理能力非常强大,能够同时处理多个任务和数据,因此被广泛用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等领域。研发团队在负责制定硬件选型策略并设计优化下一代大规模GPU集群的软硬件架构时,我们需要关注GPU技术的最新进展、重点研究问题以及潜在的技术突破。一、GPU在重点研究的问题算力提升与
- python量化交易策略实例_Day 80 量化投资与Python——项目案例
weixin_39964660
python量化交易策略实例
数据分析项目案例股票分析小结:需求:使用tushare包获取某股票的历史行情数据。输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。#需求四:假如我从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入1手股票,每年最后一个交易日卖出所有股票,到今天为止,我的收益如何?需求一:使用tushare包获取某股票的历史行情数据。#获取行情df=ts.get_k_data
- Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&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
HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:超参数调优,模型选择,性能提升,代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中,模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构,而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而,模型参数众多,且每个参数的取值范围可能很广,
- Python 算法交易秘籍(五)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:zh.annas-archive.org/md5/010eca9c9f84c67fe4f8eb1d9bd1d316译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:算法交易-实际交易现在我们已经建立了各种算法交易策略,并成功地进行了令人满意的回测,并在实时市场中进行了纸上交易,现在终于到了进行实际交易的时候了。实际交易是指我们在真实市场小时内用真钱执行交易策略。如果您的策略在回测和纸上交易
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医学AppMatrix
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MICMIC-IV查询策略(实际查询SQL例子注释)说明通过注释学习MIMIC官方的查询语句,总结MIMIC数据库的结构和查询特点。内容:SQL语言和mimic-iv数据库的结构目的:通过学习mimic数据库的数据格式,方便查询mimic数据库;学习mimic数据库的组织形式,也能够建立并查询自己的数据库概念和特点:本文的许多概念和对mimic数据库的认识来源于:[1]WangS,Mcdermot
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引言:从被动运维到预测性自愈的进化当某电商平台通过eBPF实时诊断系统提前48小时预测到MySQL集群的锁竞争风暴时,其核心是千万级指标粒度的内核状态分析与AI驱动的根因定位算法的结合。运维数据显示,该平台将平均故障恢复时间(MTTR)从23分钟压缩到71秒,并自动修复了87%的异常事件。通过动态注入修复策略,集群CPU毛刺现象减少了94%,开创了智能运维的新纪元。一、传统可观测性工具的桎梏1.1
- 编程之外的财富:程序员必知的盈利策略
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程序员找到稳定盈利的管道可以从以下几个方面入手:1.开发软件产品SaaS(软件即服务):开发并销售订阅制软件,如项目管理工具、CRM系统等。移动应用:开发并上架移动应用,通过广告、内购或付费下载盈利。桌面应用:开发桌面软件,通过一次性销售或订阅模式盈利。2.提供技术服务自由职业:在平台(如Upwork、Freelancer)上接单,提供编程、网站开发等服务。咨询与培训:为企业提供技术咨询或开设编程
- AWS Solutions Architect Associate 备考大纲
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脑子一热决定学个AWS的证书。以下是Lynda.com的培训课程给出的学习大纲,我参考了一下别的学习资料,感觉靠谱,于是整理出来贴在这里。太长不看版:AWS最主要的4个服务类别是Storage,Compute,Database和Network。其中Storage和Compute的各项服务是SolutionsArchitect考试的重中之重。EC2和IAM估计是考的最多的。下面给出各个服务类别的考试
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最近因为工作原因吗,比较忙,然后个人也比较懒,输出又慢下来了,后面会慢慢恢复的,定期保证周更吧,并且保证质量输出。阅读本文需要一定的Elasticsearch基础哦,本文深度有,但是不深概述Elasticsearch中Join数据类型的字段相信大家也都用过,也就是口中常谈的父子文档。在Elasticsearch中Join不能跨索引和分片,所以保存文档信息时要保证父子文档使用相同的路由参数来保证父文
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在拆解DeepSeek源码后,会发现几个颠覆行业认知的真相。这个号称“用十分之一算力吊打GPT-4”的国产大模型,藏着令人拍案叫绝的工程智慧,却也暗藏致命软肋。第一刀:切开开源表象,DeepSeek确实把代码仓库甩上了GitHub,但这套开源策略藏着精妙算计。他们公开的是经过蒸馏的“成品模型”,而非原始训练框架:就像给你组装好的乐高战舰,却藏起了设计图纸。这种半开放式开源既能吸引开发者构建生态,又
- 网络安全:挑战、技术与未来发展
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运维网络运维
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言在数字化时代,网络安全(Cybersecurity)已成为全球关注的焦点。随着云计算、大数据、人工智能(AI)、物联网(IoT)等技术的发展,企业和个人的敏感数据在互联网上的流通日益增加,黑客攻击、数据泄露、勒索软件等网络安全威胁也日趋严峻。本文将从网络安全的核心概念、常见攻击手段、防御技术、企业安全策略以及未来发展趋势等方面,深入探讨如
- 从表征视角看VLLM--总讲(万字专栏,持续更新)
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欢迎私信交流本专栏解读的模型:各个模型的详细解读请阅读本专栏的其它文章,内容详实,但突出重点,可以帮助读者对于具体的模型、尤其是模型的表征问题有非常完备的理解。当然,专栏中的一些内容来源于笔者个人的思考与总结,可能存在错误,欢迎纠正与讨论。BLIP系列:BLIP1.0、BLIP2.0从表征视角看VLLM(1)——BLIP系列模型-CSDN博客LLAVA系列:LLAVA1.0、LLAVA1.5、LL
- 家里WiFi信号差,如何解决?
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转自:微点阅读https://www.weidianyuedu.com现在,大家都离不开WiFi了,到亲戚朋友家串个门第一件事也是连WiFi,连得多了,相信大家心中都会有个疑惑:为啥WiFi信号总是这么差?一般情况下,在室内环境中,我们手机接收到的WiFi信号主要是反射、绕射、漫射和穿透这四种效应的叠加。后三种效应都和信号的频率关系很大,频率越高绕射和穿透的能力越差。总的来说,木头、玻璃这些障碍物
- 带权重的最近任务安排算法(最近面试策略)
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一个任务j在sj开始,并在fj结束;并且每个任务都有权重。任务相容:任务安排的时间没有重叠目标:找到最大权重,且相容的任务安排#includeusingnamespacestd;typedefstruct{intiStartT;intiFinshT;intiWight;}TASK_INFO;intg_i=0;voidFindSolution(TASK_INFO*schedule,int**comp
- Java初学者:Java - 从新手到高效掌握的重点与难点
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很多人都想学习Java,但是又无从下手,难道Java只能到培训机构去花钱学吗?结合本人的经验,我认为不需要去培训机构花钱学也可以学习Java。首先,我们的需求很明确,是关于学习方法和如何将所学应用到工作中。可能我们希望文章详细且有实际指导意义,帮助他们高效学习Java。接下来,我得考虑文章的结构。通常,学习指南会包括基础知识、重点难点、实践应用等部分,这样我们可以有条理地进行学习。然后,如何将学习
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前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统(ITS)和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究,并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能(AI)已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法
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DeepSeek的超越源于四大关键差异:技术架构的垂直整合优势、数据策略的动态闭环设计、商业模式的场景化落地能力、行业定位的差异化突围。其中,技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构,在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上(根据2023年MLPerch基准测试)。这种技术路线选择,使其在医疗诊断、工业质检等垂直场景的准确率达到9
- HarmonyOS Next模型结构优化策略
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本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)中模型结构优化相关技术细节,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、模型结构优化原理与目标(一)基本原理在HarmonyOSNext的模型世界里,模型结构优化就像是精心设计一座桥梁,要在保证稳固(性
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项目执行计划是项目管理中至关重要的一环,它为项目的顺利实施提供了清晰的路线图和指导方针。一个完善的项目执行计划包含内容广泛,涵盖了项目的各个方面,确保项目团队能够协调一致地朝着共同目标前进。本文将详细探讨项目执行计划的核心要素,帮助项目经理和团队成员制定出高效、可行的执行策略。项目目标和范围定义项目执行计划的首要内容是明确项目的目标和范围。这一部分应该包括项目的总体目标、具体可交付成果以及项目边界
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- KubeSphere 产品生命周期管理政策公告正式发布!
云计算
亲爱的KubeSphere用户:在云原生技术飞速发展的今天,KubeSphere始终以技术创新和用户价值为核心,持续优化产品与服务。为更好地服务全球用户、保障业务连续性,基于多年的技术积累与用户反馈,我们正式对外公开发布《KubeSphere产品生命周期管理政策》。通过清晰的支持策略与版本管理,助力用户高效规划升级,规避潜在风险,实现业务可持续发展。KubeSphere产品生命周期管理政策公告文件
- Dubbo
java
Dubbo是一个高性能的分布式服务框架,提供了多种调用策略来优化服务调用的性能和可靠性。一、负载均衡策略:随机(Random):随机选择一个服务提供者进行调用,适合动态调整权重的场景。轮询(RoundRobin):按顺序依次选择服务提供者,适合请求分布均匀的场景,但可能存在请求累积的问题。最少活跃调用(LeastActive):选择当前活跃调用数最少的服务提供者,适合解决慢提供者接收更少请求的场景
- 设计模式--迭代器模式【行为型模式】
码农爱java
设计模式设计模式迭代器模式23种设计模式面试Java原理
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式,这23种设计模式可分为如下三类:创建型模式(5种):单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式(7种):适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式(11种):策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
- 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