- 多模态大语言模型arxiv论文略读(145)
胖头鱼爱算法
#mllm_arxiv语言模型人工智能自然语言处理论文笔记论文阅读
ReasoningLimitationsofMultimodalLargeLanguageModels.AcasestudyofBongardProblems➡️论文标题:ReasoningLimitationsofMultimodalLargeLanguageModels.AcasestudyofBongardProblems➡️论文作者:MikołajMałkiński,SzymonPawlo
- AI对话导出工具 (AI Chat Exporter)——支持 ChatGPT, Grok 和 Gemini 平台
ALGORITHM LOL
人工智能chatgpt
AI对话导出工具(AIChatExporter)轻松将AI对话导出为标准Markdown格式支持ChatGPT,Grok和Gemini平台相关代码已开源至Github欢迎Star✨功能特点多平台支持:同时支持ChatGPT,Grok和Gemini三大AI平台完整内容保留:精确导出所有对话内容,包括代码块、数学公式、链接和格式化文本标准Markdown格式:输出符合标准的Markdown格式,确保最
- AI日报-20250627:谷歌Gemma 3n发布,百亿参数只需2G内存!荣耀启动IPO冲刺2000亿估值!
大数据AI-ZRL
AI日报人工智能业界资讯自然语言处理
1、黑马FLUX.1-Kontext开源!文本一键PS超越GPT-image-1,AI修图新标杆2、谷歌Gemma3n震撼发布:2G内存跑100亿参数多模态模型,端侧AI迎来革命!3、90后清华博士打造AI厨师!获数千万融资,拿下全国首张机器人食品经营证4、蚂蚁CGM代码图模型震撼开源:44%修复率登顶SWE-Bench,碾压所有开源模型5、快手Keye-VL大模型震撼开源!视频理解能力秒杀人类,
- 如何在项目中集成和使用 nPM2100 裸机驱动程序(非NCS)
Halfway--
Nordic硬件工程射频工程mcu嵌入式硬件
1:为什么选择Nordic电源管理芯片?https://www.nordicsemi.com/Products/Power-Management-ICs最高能源效率:超低功耗意味着从电子离开电池到射频信号转换为无线电波之间的最高能量效率。高集成:将重要的系统和电源管理功能与基本的PMIC功能结合在一起,在紧凑的封装中,减少了电路板空间、复杂性和材料清单。无缝开发:在完美的世界中,硬件工程师不需要编
- InnoDB的页分裂、页合并及优化策略
flydroid
mysql数据库
文章目录B+树结构1.非叶子节点(索引节点)2.叶子节点(数据节点)3.层级关系4.B+树vsB树的核心区别5.B+树查询流程示例1.页分裂(PageSplit)触发条件分裂过程分裂类型性能影响2.页合并(PageMerge)触发条件合并过程性能影响3.页分裂与合并的根因B+树的平衡性要求动态数据操作的必然结果4.页分裂与合并的优化策略减少页分裂减少页合并5.示例分析页分裂场景页合并场景总结Inn
- Nexpose 8.11.0 for Linux & Windows - 漏洞扫描
sysinside
WindowsNexpose
Nexpose8.11.0forLinux&Windows-漏洞扫描Rapid7on-premVulnerabilityManagement,releasedJune19,2025请访问原文链接:https://sysin.org/blog/nexpose/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.orgNexposeVulnerabilityScanner您的本地漏洞扫描程序搜
- Android跳转到手机系统各个设置界面的方法及其列表
枸杞泡水
Android-基础知识android手机系统设置
android调用拨号盘拨打电话publicvoiddialPhoneNumber(StringphoneNumber){Intentintent=newIntent(Intent.ACTION_DIAL);intent.setData(Uri.parse("tel:"+phoneNumber));if(intent.resolveActivity(getPackageManager())!=nu
- 提示工程入门指南:如何有效地与大语言模型交互
止观止
大语言模型语言模型人工智能
本文深入拆解提示工程的核心概念、最佳实践和实用技巧。作为AI领域的热点技术,提示工程(PromptEngineering)能显著提升大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)如DeepSeek的响应质量。文档结构概览引言:为什么需要提示工程?提示的定义与结构:上下文、指令、约束的完整解析提示工程原则:6项核心技巧有效vs无效提示对比:案例驱动的实操分析用户提示与系统提示:行为控制的
- 免费实时AI图片编辑工具-多模态大模型:GPT-4o、grok、豆包、BAGEL、MagicQuill、OmniGen2
loong_XL
AIGCaigc
纯自然语言对话实现图像编辑;参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/1890036563586577897GPT-4ohttps://chatgpt.com/geminihttps://gemini.google.com/grokhttps://grok.com/?referrer=website
- gem5-gpu教程 DSENT (Design Space Exploration of Networks Tool) 配合gem5
事橙1999
gem5-gpu硬件架构
概述DSENT是一种建模工具,旨在快速探索电子和新兴的片上光电网络(NoC)的设计空间。它为各种网络组件提供分析和参数化模型,并可在一系列技术假设下移植。给定架构级参数,DSENT从电气和光学构建块分层构建指定的模型,并输出详细的功率和面积估计。版本当前:0.91(2012年6月26日)最新版本或其他信息可在以下网址找到https://sites.google.com/site/mitdsent系
- Veo 3 可以生成视频,并附带配乐
TechVision大咖圈
音视频人工智能
谷歌最新的视频生成AI模型Veo3可以创建与其生成的剪辑相配的音频。周二,在谷歌I/O2025开发者大会上,谷歌发布了Veo3。该公司声称,这款产品可以生成音效、背景噪音,甚至对话,为其制作的视频增添配乐。谷歌表示,Veo3在生成的视频质量方面也比上一代Veo2有所提升。Veo3从周二开始在谷歌的Gemini聊天机器人应用程序中推出,供谷歌每月249.99美元的AIUltra计划订阅者使用,可以通
- 修复opensuse 风滚草rabbitmq的Error: :plugins_dir_does_not_exist问题
翻滚吧键盘
openSUSErabbitmqchromeruby
https://wiki.archlinux.org/title/Talk:RabbitMQ报错yqh@192/u/l/r/l/r/plugins>sudorabbitmq-pluginsenablerabbitmq_managementError::plugins_dir_does_not_existArgumentsgiven:enablerabbitmq_managementUsagerab
- 干货!大模型时代一定要收藏的 20 个LLM 中文数据集
OpenBayes
资源上新人工智能语言模型数据库机器学习
自ChatGPT重磅推出以来,大语言模型(largelanguageModel,LLM)以其卓越的学习能力在各个领域引起轰动。大模型的训练和调优离不开优质庞大的数据支撑,精心构建的数据集不仅为大模型提供了充分的燃料,还为大模型在垂直领域的应用和性能提升提供了可能。本文整理了一些适用于大模型训练调优的热门中文公开数据集(按照首字母A-Z顺序排列),以供大家了解和使用。温馨提示:本文列举的所有数据集,
- 用 C++ 获取显示器信息:深入 WMI 与 COM 接口
在Windows系统中,获取显示器信息(如制造商、序列号和产品代码)是一项常见任务。本文将展示如何使用C++通过WindowsManagementInstrumentation(WMI)和ComponentObjectModel(COM)接口实现这一功能。我们将以WmiMonitorID类为例,逐步构建一个健壮的程序,并分享实现过程中的关键注意事项。背景显示器信息通常存储在硬件的EDID(Exte
- SQL Server 中的 GO 及其与其他数据库的对比
杨云龙UP
三大数据库学习数据库sqlserversqlOracleoracleMySQLmysql
在SQLServer中,GO不是SQL语言的一部分,而是一个批处理分隔符,用于分隔脚本中的多个SQL语句或执行块。它由SQLServerManagementStudio(SSMS)等工具处理,用来指示执行一个批次的SQL语句。1、SQLServer中的GO作用分隔批次(处理多批次脚本):将SQL脚本中的语句分成多个批次执行。每个GO表示一个独立的执行块。例如,在某些操作中,创建表的语句可能依赖于先
- 一些unity知识点
乌趣
unityc#游戏引擎
变量类型Animatora:定义animator组件类型变量LayerMaska:定义存储图层的变量Texta:定义文本变量,如UI的TextLineRenderer:定义保存LineRenderer组件的变量(画线用的)Material:定义保存材质的变量使用UI和场景管理的方法时记得usingUnityEngine.UI;usingUnityEngine.SceneManagement;pub
- GO 语言学习 之 运算符号
唯独不开心
学习go
算术运算符:二元的运算符:+-*/%四则运算没啥好说的,从小就开始学习,最后一个%表示求余数或者取模运算。packagemainimport"fmt"funcmain(){a:=1+2b:=a-1c:=a*bd:=c/ae:=c%3fmt.Println("a:=1+2的结果是:",a)fmt.Println("b:=a-1的结果是:",b)fmt.Println("c:=a*b的结果是:",c)
- GO 语言学习 之 变量和常量
唯独不开心
golang学习开发语言
变量变量顾名思义,存储的内容是不确定,只有在执行赋值后那一刻是确定的,因为你也不知道赋值后会不会被修改。变量定义方式:var:=var(aint,b,c....)示例:packagemainimport"fmt"funcmain(){varaint//定义一个整型变量,默认是零值(整形的零值是0)b:=1//定义一个整型变量,并赋值为1fmt.Printf("a=%db=%d\n",a,b)//定
- LLMs基础学习(八)强化学习专题(7)
汤姆和佩琦
NLP学习Actor-Critic算法
LLMs基础学习(八)强化学习专题(7)文章目录LLMs基础学习(八)强化学习专题(7)Actor-Critic算法基础原理算法流程细节算法优缺点分析算法核心总结视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1MQo4YGEmq/?spm_id_from=333.1387.upload.video_card.click&vd_source=57e4865932ea6c
- 16.2 Docker多阶段构建实战:LanguageMentor镜像瘦身40%,支持500+并发1.2秒响应!
少林码僧
dockerlangchainwindows人工智能语言模型llama运维
LanguageMentorAgent容器化部署与发布:Docker镜像创建与测试关键词:Docker容器化部署,多阶段构建,镜像分层优化,环境一致性,私有化模型集成1.Dockerfile最佳实践架构设计通过多阶段构建策略实现开发与生产环境分离:
- 【大模型学习 | LORA 原理及实现】
九年义务漏网鲨鱼
语言模型pythonpytorch自然语言处理
LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELSGithub库:GitHub-microsoft/LoRA:Codeforloralib,animplementationof“LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels”GPT-3:175B微调模型变得十分的贵。作者提出利用Low-RankAdaption来冻结
- VLLM:虚拟大型语言模型(Virtual Large Language Model)
大霸王龙
语言模型人工智能自然语言处理
VLLM:虚拟大型语言模型(VirtualLargeLanguageModel)VLLM指的是一种基于云计算的大型语言模型的虚拟实现。它通常是指那些由多个服务器组成的分布式计算环境中的复杂机器学习模型,这些模型能够处理和理解大量的文本数据。VLLM的核心是“大型语言模型”,这是一种通过深度神经网络训练的算法,能够在理解和生成人类语言方面表现出极高的能力。解释:虚拟:意味着这个模型不是在单个物理设备
- vLLM(Virtual Large Language Model) 框架:一个开源的高性能推理和服务的框架
彬彬侠
大模型vLLM高性能推理PagedAttentionpython大模型
vLLM(VirtualLargeLanguageModel)是一个开源的高性能推理和服务的框架,专为大语言模型(LLM)设计,旨在优化推理速度、内存效率和吞吐量。它通过创新的内存管理和调度技术(如PagedAttention)解决了传统LLM推理中的内存瓶颈和性能问题,广泛应用于对话系统、文本生成、实时翻译等场景。以下是对vLLM框架的详细介绍,包括其核心特性、工作原理、架构、优势、局限性以及使
- 抢先体验 Gemini 2.5 Pro:10分钟完成 API Key 申请与第一个应用搭建
技术程序猿华锋
AIGC资讯人工智能机器学习深度学习
各位开发者与AI爱好者,大家好!谷歌在AI领域的探索又迈出了坚实一步。Gemini2.5Pro的最新预览版gemini-2.5-pro-preview-06-05已于2025年6月正式发布。这并非一次常规的迭代,而是一次足以重塑我们对性能期待的“史诗级”增强。如果您认为此前的AI模型已然触及能力的边界,那么Gemini2.5Pro或许将刷新您的认知。它不仅在多个权威性能基准测试中表现卓越,更在编码
- 一行代码调用Gemini!Python接入大模型生成AI文本太简单了!
代码简单说
AIGC实践与人工智能python人工智能geminipython调用geminipython接入大模型gemini文本生成
一行代码调用Gemini!Python接入大模型生成AI文本太简单了!tags:Python调用Gemini、GeminiAPI入门、AI内容生成、谷歌AI模型、PythonAI实战前几天有个朋友找我聊天,问我能不能用Python直接调用Gemini模型来生成内容。他想做个AI助手,但又不懂前端,只想要一个简单的Python脚本。我随手给他写了一个demo,居然马上跑通了。想着这事挺多人会遇到的,
- npm ci跟npm install有什么区别
阿里嘎多学长
npm前端node.js
npmci和npminstall都是npm(NodePackageManager)提供的命令,用于安装项目依赖,但它们在使用场景和行为上有一些关键的区别:使用场景:npminstall:通常用于开发环境,当你需要安装一个新的包或者修改package.json和package-lock.json文件时使用。npmci:主要用于生产环境或持续集成(CI)系统中,它要求存在一个package-lock.
- 15.5 情感识别准确率86.2%!LanguageMentor实时动态对话系统让学习效率飙升15%
少林码僧
学习langchainllama人工智能语言模型
情感识别准确率86.2%!LanguageMentor实时动态对话系统让学习效率飙升15%LanguageMentorAgent高级对话功能:情感识别与动态调整关键词:情感分析集成、动态难度调节、多模态上下文感知、实时反馈机制、对话状态管理1.情感识别架构设计通过三层处理实现智能对话调节:
- 16.7 Prometheus+Grafana实战:容器化监控与日志聚合一站式解决方案
少林码僧
prometheusgrafana人工智能langchainllama语言模型机器学习
《Prometheus+Grafana实战:容器化监控与日志聚合一站式解决方案》关键词:容器化监控、日志聚合、Prometheus、Grafana、ELKStack、用户反馈收集容器化监控与日志系统的架构设计在LanguageMentorAgent生产部署中,监控系统需要覆盖以下维度:
- 组织级项目管理OPM
组织级项目管理(OrganizationalProjectManagement,OPM)是一种系统化的管理方法,旨在通过整合项目组合、项目集和项目管理,确保组织的战略目标与项目执行的一致性,提升资源利用效率和项目成功率。以下是其核心内容与框架的详述:一、组织级项目管理的定义与目标定义组织级项目管理是从企业战略视角出发,通过构建统一的管理体系,优化资源配置、规范流程,并协调内外部资源,以支持组织战略
- Gemini 2.5 Pro 更简单的免费试用方法——一键聚合全球大模型
AI生存日记
javascript开发语言ecmascriptOpenAI大模型人工智能
1.第三方平台直连法(无需绑卡/网络工具)操作步骤1️⃣访问DMXAPI(国内代理接口),手机号注册账号并登录;2️⃣模型选择Gemini2.5Pro,可直接上传最大50MB文件或输入长文本(支持100万Token上下文)进行问答。优势:无需国际支付方式或复杂配置,支持中文界面与本地文件处理。2.Cursor学生通道(1年免费)申请流程1️⃣登录Cursor教育认证页面,点击“Ver
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号