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DPoS
DPoS（DelegatedProofofStake，委托权益证明）是一种基于PoS（权益证明）演进而来的共识算法，设计初衷是提高性能、增强治理效率、实现社区自治。一、什么是DPoS（委托权益证明）？DPoS是一种将记账权“委托给投票选出的代表节点”的共识机制。普通用户不直接参与出块，而是通过投票选出“代表人”代为记账和验证交易。可以理解为：“股东大会投票选董事会代表他们管理公司”。二、DPoS的
- 22. 括号生成
题目：数字n代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。解题思路：我觉得本质上来说，就是从数组中[‘(’,‘)’]可重复地选择元素，生成一个长度为2n的括号组合。为了使这个括号组合是有效的，那么在选择的过程中就有一些约束：1、左括号的数量不能超过n。2、左括号的数量不能小于有括号的数量。3、当左括号和有括号的数量都等于n时，就是收获结果的时候。4、因为我们的pa
- AI正在偷偷取代这10种职业，你的工作安全吗？
近年来，人工智能（AI）的飞速发展正在悄然改变我们的工作方式。从自动化客服到AI生成内容，许多传统职业正面临被取代的风险。虽然AI带来了更高的效率和便利，但也让不少人开始担忧：我的工作会被AI抢走吗？今天，我们就来盘点10种最容易被AI取代的职业，并探讨如何在这个AI时代保持竞争力。1.客服代表取代指数：★★★★★AI驱动的聊天机器人（如ChatGPT、GoogleBard）已经能够处理大部分基础
- 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络
高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种概率模型，用于表示数据点由多个高斯分布（GaussianDistribution）混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域，尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍：一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的，每个高斯分布代表一个簇（Cluster），并引入隐变量（Lat
- MySQL事务深度解析：原理、优化及最佳实践
木木丰
mysqlmysql数据库javawindows
MySQL中的事务（Transaction）是数据库操作的基本单位，它代表着一组逻辑上相互关联的操作，要么全部成功，要么全部失败。这种“要么全做，要么全不做”的特性确保了数据库的完整性和一致性。事务在MySQL中扮演着至关重要的角色，特别是在处理复杂业务逻辑和并发访问时。下面将详细探讨MySQL事务的概念、使用方法、注意事项以及在实际应用中的最佳实践。一、事务的概念事务是一个不可分割的工作逻辑单元
- 【C++】简单学——类和对象（下）
CtrlZ小牛码
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初始化列表前提：对象实例化，成员变量就整体定义了，那么成员变量是在哪里单体定义初始化的？构造函数处吗？概念概念：初始化列表是每个的成员定义初始化的位置位置：在构造函数底下结构：：代表开始，代表分点classDate{public:////初始化列表Date(intyear,intmonth,intday):_year(year),_month(month),_day(day){}}语法一个成员变量
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基本原理在Python的世界中，.whl文件是一种分发格式，它代表“Wheel”。Wheel是一种Python包格式，旨在提供一种快速、可靠且兼容的方式，用于安装Python库。与源代码包相比，Wheel文件是预编译的，这意味着它们已经包含了编译后的扩展模块，这使得安装过程更快，更简单。代码示例以下是使用.whl文件安装Python包的示例步骤：示例1：基本安装假设你已经下载了一个名为exampl
- Web3解读：解锁去中心化网络的潜力
清 晨
反侦测指纹浏览器社交媒体web3去中心化区块链tiktokfacebookinstagramClonBrowser
随着互联网技术的飞速发展，我们正在进入一个新的时代——Web3。Web3不仅仅是一个技术概念，它代表了一种全新的网络架构和价值交换方式。本文将深入探讨Web3的核心理念，以及它如何解锁去中心化网络的潜力。什么是Web3？Web3是一个基于区块链技术的去中心化网络，它旨在提供一个更加开放、透明和安全的互联网环境。与传统的Web2相比，Web3强调用户对数据的控制权，以及数据的不可篡改性。在Web3中
- 【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法
Mr数据杨
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在深度学习的世界中，MaxPooling是一种关键的操作，用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。PyTorch提供了多种MaxPooling层，包括nn.MaxPool1d、nn.MaxPool2d和nn.MaxPool3d，它们分别适用于不同维度的数据处理。如果处理的是声音信号（一维数据），就会用到nn.MaxPool1d。而处理图像（二维数据）时，
- 大模型笔记10：LoRA微调
errorwarn
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LoRA微调的原理矩阵的秩矩阵的秩代表一个矩阵中所含信息的大小。行秩：矩阵中互相不重复、不依赖（即线性无关）的行的最大数目。列秩：矩阵中互相不重复、不依赖的列的最大数目。事实上，行秩和列秩总是相等的，因此我们通常直接称之为“矩阵的秩”。Transformer中微调哪些参数：LoRA的改进版本
- 数据库技术演进史：从穿孔卡片到云原生
小李独爱秋
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一、数据库的定义与核心地位数据库（Database）是“长期存储在计算机内、有组织的、可共享的统一管理数据集合”，与芯片、操作系统并称IT系统三大核心。其核心价值在于：结构化存储：通过数据模型组织信息，解决文件系统冗余问题；高效访问：支持并发查询与事务处理；安全共享：权限控制保障数据安全。分类维度全景图：分类维度类型代表产品数据模型关系型(SQL)MySQL,Oracle,PostgreSQL非关
- 图像解码之二——使用libpng解码png图片
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上文《图像解码之一——使用libjpeg解码jpeg图片》介绍了使用libjpeg解码jpeg图片。png图片应用也非常广泛，本文将会简单介绍怎样使用开源libpng库解码png图片。libpng的数据结构png_structp变量是在libpng初始化的时候创建，由libpng库内部使用，代表libpng的是调用上下文，库的使用者不应该对这个变量进行访问。调用libpng的API的时候，需要把这
- 对话红帽副总裁曹衡康：CentOS Stream是CentOS的未来
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作为CentOS未来新的版本，CentOS Stream代表了进一步推动Linux创新的最好方式，它让更广泛的生态系统社区与红帽企业Linux的开发有更紧密的联系。“世界在不断变化，开发流程也在不断地创新、优化，红帽认为，把CentOS Stream放在RHEL之前，是更优化的做法。CentOS Stream的场景会比过去的CentOS更好、更适合整个社区的发展。”曹衡康说道。2020年，红帽公司
- 并查集（Disjoint-Set Union）详解
追逐此刻
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并查集是一种处理不相交集合的合并与查询问题的数据结构，主要支持两种操作：Find：查询元素所属集合Union：合并两个集合基本概念数据结构表示通常用树形结构表示集合，每个集合用一棵树表示，树的根节点作为该集合的代表元素。核心操作初始化：每个元素自成一个集合，父节点指向自己查找(Find)：找到元素的根节点（代表元素）合并(Union)：将两个集合合并为一个实现方式基础实现（无优化）classDSU
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英雄算法联盟数据结构算法二分
文章目录1、模板题集2、课内题集3、课后题集1.最小的最大值2.最大的最小值1、模板题集分巧克力2、课内题集倒水冶炼金属连续子序列的个数3、课后题集括号内的整数代表完整代码行数。1.最小的最大值突如其来的考试(30)跳石头(36)小蓝搬货(40)中秋节吃月饼(40)2.最大的最小值信号塔(33)可得到的最大团队默契(35) 本题集为作者（英雄哪里出来）在抖音的独家课程《英雄C++入门到精通》、《
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AIGC领域中Copilot的创作效率对比研究关键词：AIGC、Copilot、创作效率、对比研究、代码创作摘要：本文章聚焦于AIGC领域中Copilot的创作效率对比研究。随着人工智能技术在创作领域的广泛应用，Copilot作为一款具有代表性的创作辅助工具备受关注。文章首先介绍了研究的背景、目的、预期读者等信息，接着阐述了Copilot及相关创作效率的核心概念与联系。通过详细讲解核心算法原理、数
- DeepSeek 部署中的常见问题及解决方案：从环境配置到性能优化的全流程指南
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个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言：大模型部署的现实挑战随着大模型技术的发展，以DeepSeek为代表的开源中文大模型，逐渐成为企业与开发者探索私有化部署、垂直微调、模型服务化的重要选择。然而，模型部署的过程并非“一键启动”那么简单。从环境依赖、资源限制，到推理性能和服务稳定性，开发者往往会遇到一系列“踩坑点”。本文将系统梳理DeepSeek模型在部署过程中的典型问题与实践经
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在写并发启动viewer的shell脚本时，有这样一个业务场景：每个master每秒最多连5个viewer，这样的话就导致在并发启动时，一个channel最多同时启动5个viewer，如果同时启动6个viewer，那么最后启动的那个viewer就会拉流失败。所以对应的启动列表应该是这样：包含两列，分别是channel和index，例如，列1列2备注channel1index1代表viewer1ch
- 华为OD 机试 2025 B卷 - 数组二叉树 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
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- OpenAI O3 大模型深度解析：功能、API Key 获取、Python 代码开发教程 (附代码)
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引言：OpenAIo3大模型：新一代推理引擎的崛起人工智能领域正经历着前所未有的飞速发展，其中大型语言模型(LLM)的能力边界不断被拓宽。OpenAI作为该领域的领军者之一，继其广受关注的o1模型之后，推出了新一代的o3大模型系列。这一系列模型的问世，不仅代表了技术的又一次重要迭代，更预示着人工智能在复杂推理和自主能力方面迈向了新的台阶。o3模型的诞生背景与意义OpenAIo3是作为OpenAIo
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介绍：在当今互联互通的世界里，设备之间高效可靠的通信至关重要。MQTT（消息队列遥测传输）就是为此而设计的轻量级消息传递协议。本文将探讨MQTT是什么、它的优势以及如何在.NET框架中设置和实现它。最后，您将对MQTT有一个清晰的了解，并通过一个实际示例来帮助您入门。1.什么是MQTT？定义和概述：MQTT代表消息队列遥测传输(MessageQueuingTelemetryTransport)。它
- python xpath语法-Python Xpath语法
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一、python数据提取xpath1.beautifulsoupxpath正则表达式2.xpath是一种在XML和HTML文档中查找信息的语言，可用来在XML和HTML中对元素进行遍历ChromeXPathHelper3.XPath语法（1）选取节点：使用路径表达式来选取文档中的节点nodename选取节点的所有子节点//div/如果是在最前面，代表从根节点选取，否则选择某节点下的某个节点一个/代
- 图14CLIP 模型在 “分布偏移场景” 下的鲁棒性优化策略｜学习笔记
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一、先明确：左图的核心对比维度左图的横轴是“模型在标准分布上的准确率”，纵轴是“模型在分布偏移数据集上的准确率”，本质是对比“不同模型/策略在“标准性能”与“鲁棒性”之间的权衡，图中每条曲线代表一类模型/策略的“标准性能-鲁棒性”趋势，而红色箭头标注的“AdapttoImageNet”是一种“干预策略”，作用于CLIP模型后，使其性能点落在对应曲线上。二、左图中6条曲线的含义（按图例颜色+模型类型
- 大厂硬件笔试题型和详细解析
启芯硬件笔记
经验分享
本专栏预计更新90期左右。当前第23期-大厂硬件综合.这个系列通过在国内外网上搜索大厂公开的笔试和面试题目，然后构造相关的知识点矩阵，让大家对核心的知识点有更深的认识，这个过程虽然耗时费力，但大厂的很多题目（包括模拟题）确实非常巧妙，很有代表性。由于官方没有发布过这样的题库，所以文章中的题目只能作为参考的范式，主要还是告诉读者解题的方法和考察的知识点。硬件工程师在面试过程中，需要展示出扎实的电路设
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数据库管理系统的深度解析与应用关系模型数据库管理SQL
关系模型详解1.关系模型的定义关系模型（RelationalModel）是数据库管理系统中最常用的数据模型之一。它通过表格的形式来组织和存储数据，其中每一行代表一个记录（也称为元组），每一列代表一个字段（也称为属性）。关系模型的核心思想是将数据表示为二维表格，并通过这些表格之间的关系来表达复杂的数据结构。1.1关系的基本概念在关系模型中，以下是几个基本概念：关系（Relation）：一个关系是一个
- 用 Python 中的 web3.py 库开发 Dapp
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区块链javapython比特币redis
什么是DApp“DApp”代表去中心化应用程序。与传统应用程序一样，去中心化应用程序也有前端（客户端）和后端（服务器端）。DApp的用户界面可以用任何语言编写（就像传统应用程序一样），并且可以调用其后端。那么，Dapps与传统应用程序有何不同？DApp的后端代码运行在分散的对等网络（即区块链）上。您可能听说过BitTorrent、Tor、PopcornTime——它们是在点对点网络上运行但不在区块
- 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
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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
