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万俟淋曦
SomeInsights人工智能AI生成式人工智能大模型LLMchatgpt大语言模型
机器人、人工智能相关领域news/events(专栏目录)本文目录一、开源LLM是什么意思?二、开源LLM如何工作?2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM模式最好?4.1BERT4.2LLaMA(LargeLanguageModelM
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UnknownBody
LLMDaily语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM:提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息,而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例,我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导,其中培训和评估示例包括描述后续模型中
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在机器学习领域,寻找最优模型参数是一个重要的步骤,它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机(SVM)和网格搜索(GridSearchCV)来预测学生的成绩,并通过调整参数来优化模型性能。数据集:公众号“码银学编程”后台回复:学生成绩-SVM前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家:前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
- 【学术会议征稿-第二届生成式人工智能与信息安全学术会议(GAIIS 2025)】人工智能与信息安全的魅力
禁默
学术会议人工智能
重要信息时间:2025年2月21日-23日地点:中国杭州官网:http://www.ic-gaiis.org简介2025年第二届生成式人工智能与信息安全将于2025年2月21日-23日在中国杭州举行。主要围绕“生成式人工智能与信息安全”的最新研究展开,紧密聚焦AI的热点和难点问题,深入剖析信息安全核心技术。生成式人工智能与信息安全的关系主要体现在以下几个方面:数据安全:生成式人工智能通常需要大量的
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在当今数字化时代,数据如潮水般涌来,如何从海量数据中提取有价值的信息,成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能(AI)技术的崛起,为解决这一难题提供了强大的工具。其中,能够实现数据分类与聚类,并以可视化形式展现的AI技术,正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。数据分类与聚类:AI的核心技能数据分类是将数据划分到预先定义好的类别中,就像把图书馆里的书籍按照不同学科分类摆放,方便读者查找。比如在垃圾
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内容概要园区智能化系统的出现,标志着管理与服务向智能化转型的重要一步。这一系统不仅仅是一个技术解决方案,更是一个全面提升园区运营效率与安全性的独特工具。通过集成大数据分析、物联网和人工智能,园区智能化系统能够为各类园区如工业园、产业园、物流园、写字楼与公寓等提供切实可行的解决方案。“智能化管理不仅是未来的发展趋势,更是提升竞争力的必要手段。”在资产管理方面,智能化系统能够实时监控并优化资源的配置,
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前言在人工智能技术快速发展的今天,如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力,成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程,并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。一、环境准备与基础架构1.1硬件需求推荐配置:NVIDIAGPU(RTX3090或更高)+32GB内存+50GB存储空间最低配置:CPU(支持AVX2指令集)+16GB内存+3
- Meta首席科学家Yann LeCun预言:5年内AI架构将颠覆,当前大模型的4大核心缺陷
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✨引言:一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场,Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆(YannLeCun)抛出一个震撼观点:“当前的大语言模型(LLM)范式将在3-5年内被淘汰。”这位深度学习先驱的论断,不仅直指ChatGPT等明星产品的技术天花板,更揭示了下一代AI进化的核心路径——构建理解物理世界的“世界模型”(WorldModel)。作为Meta人工智能实验室负责人,
- AI编程风潮下的生产力革命:从 Copilot 到 Trae
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AI编程风潮下的生产力革命:从Copilot到Trae前言在人工智能飞速发展的背景下,“AI编程”已经不再是概念炒作,而逐渐成为真实可落地的开发模式。从最初的GitHubCopilot到如今字节跳动的Trae,以及各种聚焦不同场景的AI编程产品如Cursor、Bolt.new、ReplitGhostwriter等,都在加速软件研发流程。本文将结合一些常见使用场景,并通过简短代码示例,让你对AI编程
- 昆虫机器人:从仿生设计到未来应用
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目录引言:从科幻到现实的启示仿生昆虫机器人:技术突破与功能解析应用场景:农业与灾后救援的革新技术难点:微型机器人研发的挑战未来趋势:智能化与群体协作的潜力总结:昆虫机器人技术的广阔前景1.引言:从科幻到现实的启示还记得阿西莫夫的《奇幻之旅》吗?科学家通过微型潜艇进入人体进行探险,这种场景曾是科幻迷的梦想。如今,随着人工智能和仿生设计的发展,这些奇思妙想正在逐步成为现实。最近,《科学机器人》期刊的一
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大名顶顶
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我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容,请坚持认真读完,必有收获:DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型(LLM)研究领域正在迅速发展,每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
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以下是DeepSeek技术架构的详细介绍:1.混合专家架构(MoE)DeepSeek-V3采用了混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征。具体配置如下:层数:61层,其中58层为MoE层。专家数量:每层有257个专家(1个共享专家+256个路由专家),整个模型共有14,906个专家。激活机制:每个Token激活9个专
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大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Chrome浏览器删除网站cooki
- 当区块链遇见AI:智能合约如何驱动下一代 DApps
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随着区块链技术和人工智能(AI)在各自领域的迅速发展,二者的结合逐渐成为了推动未来技术创新的重要力量。特别是在去中心化应用(DApps)领域,区块链与AI的结合有可能彻底改变我们对智能合约、数据处理、决策制定等方面的理解。智能合约(SmartContracts)作为区块链的核心组成部分,能够在无信任环境下自动执行合同条款。而AI则能赋予智能合约“自主学习”和“智能决策”的能力,使得DApps的功能
- 如何在本地电脑上安装和使用 DeepSeek R-1
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简介似乎每个人都在谈论DeepSeekR-1是中国人工智能公司DeepSeek开发的全新开源人工智能语言模型。一些用户声称,其推理能力与OpenAI的o1相当,甚至更好。目前,DeepSeek是免费使用的,这对用户来说是个好消息,但也带来了一些疑问。随着用户量的激增,他们如何管理服务器成本?硬件运行成本不可能便宜吧?这里最合乎逻辑的一点是——数据。数据是人工智能模型的命脉。他们可能以某种方式收集用
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摘要随着云计算技术的飞速发展,Kubernetes(K8s)已成为企业进行容器化应用管理的标准平台。然而,Kubernetes集群的管理在复杂度、规模和资源优化等方面仍然面临巨大挑战。传统的Kubernetes运维方式往往依赖手动操作,导致效率低下,且容易产生人为错误。随着人工智能(AI)技术的成熟,特别是基于自然语言处理(NLP)的智能体如ChatGPT的出现,AI智能体能够在Kubernete
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【大模型应用开发动手做AIAgent】Plan-and-Solve策略的提出关键词:大模型,AIAgent,Plan-and-Solve,智能体,策略学习,强化学习,自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,大模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了显著的突破。大模型能够理解和生成自然语言,
- 监控易:智慧高校一体化综合运维解决方案
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新冠疫情发生以来,线上线下教育模式的初探,促使学校、家长和社会对于教育信息化认识产生巨大的转变。伴随着云计算和物联网的发展,教育已经开启了一个全新的时代。自“十三五”规划中明确提出“支持各级各类学校建设智慧校园,综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式”以来,政策春风也不断加码教育信息化进程,《教育信息化2.0行动计划》以及《智慧校园总体框架》的相继发布,全国各地都在积
- AI 计算的未来:去中心化浪潮与全球竞争格局重塑
智识微光Intelligence
人工智能机器学习大数据
引言人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,尤其是大模型训练和推理效率的提升,使得AI计算成本迅速下降,呈现出向去中心化演进的趋势。最新的DeepSeekr1模型,以仅600万美元的训练成本,达到了OpenAIo1级别的性能,表明AI技术正迈向更具普惠性的阶段。这一趋势不仅对AI产业格局产生深远影响,还将改变计算基础设施、全球科技竞争力分布,甚至可能影响人工超级智能(ASI)的未来发展。因此,AI
- AIGC时代的Vue或React前端开发
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在AIGC(人工智能生成内容)时代,Vue开发正经历着深刻的变革。以下是对AIGC时代Vue开发的详细分析:一、AIGC技术对Vue开发的影响代码生成与自动化AIGC技术使得开发者能够借助智能工具快速生成和优化Vue代码。例如,通过自然语言处理模型(如ChatGPT),开发者可以描述组件的功能和样式需求,然后自动生成包含模板、脚本和样式的完整组件代码。这不仅大大提高了开发效率,还减少了人为错误的可
- 大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?
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大模型蒸馏与大模型微调是当前人工智能领域中两种重要的技术手段,它们在模型优化、性能提升和资源利用方面各有特点。以下将从定义、技术原理、应用场景及优缺点等方面对这两种技术进行深入对比。一、定义与基本概念大模型蒸馏(KnowledgeDistillation)蒸馏是一种将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到小型模型(学生模型)的技术。通过训练学生模型模仿教师模型的行为,实现模型压缩和性能保留的目标。蒸
- DeepSeek大模型技术深度解析:揭开Transformer架构的神秘面纱
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摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发,基于Transformer架构,具备卓越的自然语言理解和生成能力。该模型能够高效处理智能对话、文本生成和语义理解等复杂任务,标志着人工智能在自然语言处理领域的重大进展。关键词DeepSeek模型,Transformer架构,自然语言,智能对话,文本生成,语义理解一、DeepSeek大模型的架构解析1.1DeepSeek大模型
- 《DeepSeek-R1 问世,智能搜索领域迎来新变革》
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DeepSeek-R1是由DeepSeek公司开发的一款创新型人工智能模型,自2024年5月7日发布以来,迅速在AI领域引起广泛关注。该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性,在众多人工智能模型中脱颖而出。DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力:DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法,能够精准解析复杂的语义结构
- 构建高效LLM应用开发架构的关键策略
AI天才研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
文章标题:构建高效LLM应用开发架构的关键策略在当今快速发展的技术世界中,人工智能(AI)已经成为推动创新的核心动力。其中,大型语言模型(LLM)的应用开发尤为引人注目。LLM通过处理和理解自然语言,为各种场景提供了强大的智能解决方案,从智能客服到内容生成,再到教育应用,都有着广泛的应用前景。然而,高效地构建LLM应用开发架构面临着诸多挑战,包括性能、可扩展性和安全性等。本文将深入探讨构建高效LL
- 第03课:Anaconda 与 Jupyter Notebook
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本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具:Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。为了更好、更方便地使用Python来编写深度学习相关程序,可以使用集成开发环境或集成管理系统,最流行的比如PyCharm和Anaconda。本文我推荐使用Anaconda。之所以选择Anaconda,是因为Anacon
- AI大模型在智能客服系统中的应用
季风泯灭的季节
AI大模型应用技术二人工智能
目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略1.模型微调(Fine-tuning)2.模型蒸馏(ModelDistillation)3.响应延迟优化4.持续监控与反馈结论引言随着人工智能(AI)技术的不断发展,AI大模型在
- 深度学习(DL/ML)学习路径
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深度学习学习人工智能
最近几年,尤其是自从2016年AlphaGo打败李世石事件后,人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好,大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中,亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路
- Python从0到100(八十六):神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍
是Dream呀
Pythonpython神经网络网络
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 【人工智能】基于Python的机器翻译系统,从RNN到Transformer的演进与实现
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能python机器翻译
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界机器翻译(MachineTranslation,MT)作为自然语言处理领域的重要应用之一,近年来受到了广泛的关注。在本篇文章中,我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络(RNN)到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C