- 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts
开心星人
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还得重复读这一篇论文,有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使数据无法被机器学习算法利用,从而防止数据被未经授权地使用。例如,一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像,用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧,许多数据投毒攻击被提出,以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使模型无法从数据中学习太多信息,从而导致模型在未见
- 用c++语言编写的小程序,利用C++编写一些有趣的小程序
瑞士鲁迅
用c++语言编写的小程序
虽然说中学没有参加过信息学竞赛,但相对来说,我接触编程算是比较早的。和我同龄的人,若小学参加过计算机竞赛,大概还对PC-logo有点印象,这算是我对编程的最初体验,这里就不叙述。到了初中,便按着规定学习了一点Pascal,在家里也自己写过一点极其简单的程序。高中会考也需要学习VisualBasic,但学的十分浅显,并无什么收获。C语言是大学的必修课,于是在军训期间,我就买来《C++Primer》自
- c++类和对象(中篇)上
朽棘不雕
c++学习c++开发语言
在上一篇博客中学习了一些类和对象的基础,下面让我们一起来看看这部分比较难以理解的重点部分吧.在中篇我主要学习了默认成员函数以及其中包含的运算符重载.在这篇中主要分享下默认成员函数的前三个.赋值函数以及其中包含的运算符重载的知识见下.类和对象的默认成员函数默认成员函数就是指在一个类中,就算用户没有显示实现,编译器也会自动生成的成员函数.在一个类中,编译器会默认生成6个成员函数.分别是构造函数,析构函
- 日常学习日记——从练习代码中学习
梦想成为大牛呀
学习c语言笔记
日常学习日记——从练习代码中学习一、题目展示二、代码展示三、问题剖析四、冒泡排序4.1阐述4.2优缺点4.3逻辑阐述初学者记录不易,还请多多哦点赞支持呀!!也请各位大佬慷慨对我的问题提出指正如果对我的阐述有些疑问或者觉得博主写的不对,评论下来。主播觉得有道理一定会一一改正!!一、题目展示二、代码展示#include#defineMAX1000intmain(){intn,m=0;scanf("%d
- 一切皆是映射:DQN训练加速技术:分布式训练与GPU并行
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术,DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略,从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是DRL的一种经典算法,它利用
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
引言近年来,深度强化学习(DRL)已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具,尤其是在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用。通过不断优化决策策略,DRL能在大量数据中学习最佳行为,尤其是大型语言模型(LLM)在任务中展现出的巨大潜力。然而,随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加,传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战,DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
- 庖丁解牛:CANoe开发从入门到精通 4 - 1测量与分析窗口 Measurement Setup 2
代码悟者:算法之外的智慧
网络
庖丁解牛:CANoe开发从入门到精通4-1测量与分析窗口MeasurementSetup2第4章CANoe开发从入门到精通4-1测量与分析窗口2文章目录庖丁解牛:CANoe开发从入门到精通4-1测量与分析窗口MeasurementSetup2第4章CANoe开发从入门到精通4-1测量与分析窗口2前言日志文件设置前言目标:掌握测量分析窗口相关知识!口诀:慢慢来,干中学么!日志文件设置格式选择:BLF
- 人工智能技术篇*卷(三)
code_stream
#人工智能人工智能
接下来,我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机(MLP)解决问题:多层感知机是一种基本的前馈神经网络,可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换,能够学习复杂的非线性关系,对数据进行分类或预测连续值。例如,在手写数字识别中,它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式,从而判断该数字是0-9中的哪一个;在房价预测中,根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例:以手写数字识别为例
- 数据架构与机器学习:如何构建智能系统
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍机器学习(MachineLearning)是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下,通过经验的学习自动改善其行为的技术。机器学习的目标是使计算机能够自主地从数据中学习,以便在未来的问题中做出更好的决策。数据架构(DataArchitecture)是一种用于有效管理、存储和处理数据的系统结构和组件。数据架构涉及到数据的收集、存储、处理和分析,以及数据的存储和传输。数据架构是构建智能系统的
- 人工智能概念
zhangpeng455547940
计算机人工智能
机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架,使得系统可以从数据中学习算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具,模仿人脑,使用多层神经网络进行学习算法:多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用:自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
- Python实现机器学习项目教程:房价预测
向着开发进攻
pythonpython机器学习开发语言
Python实现机器学习小项目教程:房价预测案例机器学习(MachineLearning)是数据科学中的一项重要技术,它通过从数据中学习规律,进行预测和决策。对于初学者来说,通过实际的项目来学习机器学习的原理和实现方法,是非常有效的。本篇教程将通过Python实现一个简单的机器学习小项目——房价预测。我们将使用scikit-learn库来构建并训练一个线性回归模型,预测房价。项目背景假设我们拥有一
- AI大模型:教育行业的革新引擎
AI360labs_atyun
人工智能AIdeepseek
凌晨两点,高中生小林对着数学卷子抓耳挠腮。她轻触桌面的全息投影,AI助手“DeepSeek-R1”立刻扫描题目:“这道几何题需要先构建辅助线,还记得昨天练习的相似三角形判定法吗?”随即调出3D动态演示,讲解着自己的解题思路。指导小林轻松愉快的完成了复杂的作业。我们再试想一下:深夜两点,某重点中学教师仍在伏案批改作业这在以前可能是教师职业的常态,但是随着AI的普及。借助DeepSeek大模型,教师
- 为什么VAE效果不好,但VAE+diffusion效果就好了?
AndrewHZ
深度学习新浪潮算法计算机视觉深度学习扩散模型VAE生成式模型技术分析
1.什么是VAE?VAE(VariationalAutoencoder,变分自编码器)是一种基于概率生成模型的深度学习框架,主要用于数据生成和潜在空间建模。它结合了自编码器(Autoencoder)的结构和变分推断(VariationalInference)的思想,能够从数据中学习有意义的潜在表示,并生成与训练数据相似的新样本。VAE的核心思想编码-解码结构类似传统自编码器,VAE包含两个部分:编
- PointNet++改进策略 :模块改进 | x-Conv | PointCNN, 结合局部结构与全局排列提升模型性能
我是瓦力
PointNet++改进策略人工智能深度学习计算机视觉
目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法,旨在从点云(pointcloud)数据中学习特征。传统卷积神经网络(CNN)在处理规则网格数据(如图像)时非常有效,但由于点云是无序且不规则的,直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失,并对点的排列顺序敏感。
- 基于Python+Vue开发的电影订票管理系统源码+运行步骤
冷琴1996
Python系统设计pythonvue.js开发语言
项目简介该项目是基于Python+Vue开发的电影订票管理系统(前后端分离),这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。该系统旨在帮助大学生学习并掌握Python编程技能,同时锻炼他们的项目设计与开发能力。通过学习基于Python的电影订票管理系统项目,大学生可以在实践中学习和提升自己的能力,为以后的职业发展打下坚实基础。技术学习之路主要功能影片管理:管理系统可以录入、修改和查询影片的基本信息,如
- 基于Java+Springboot+Vue开发的口腔牙科诊所预约系统源码+课程设计+代码说明
西门吹雪1998
java毕业设计java课程设计javaspringbootvue.js
项目简介该项目是基于Java+Springboot+Vue开发的口腔牙科诊所预约管理系统(前后端分离),这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。该系统旨在帮助大学生学习并掌握Java编程技能,同时锻炼他们的项目设计与开发能力。通过学习基于Java的口腔预约管理系统项目,大学生可以在实践中学习和提升自己的能力,为以后的职业发展打下坚实基础。技术学习之路在线演示演示地址:https://teeth.
- 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤(6)迁移学习
小圆圆666
深度学习迁移学习人工智能卷积神经网络
文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上,以提高新任务的学习效率和性能。优势:节省训练时间,提高模型性能,尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务,比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域(SourceDomain):已有知识的领域(如ImageNet图像库)。目标域(
- 领域大模型之微调技术和最佳实践
程序员莫玛
人工智能深度学习语言模型金融
BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域,如营销、医疗保健、金融。在本指南中,您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型(LLM)的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小,即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说,L
- 数据库sqlite3之 sqlite3_exec()第三个参数回调函数的使用
makunIT
c语言Linux学习数据库指针字符串csqlite3
在写这篇文章之前大家先了解我之前写的关于用c语言操作sqlite3的博客,链接地址如下:https://blog.csdn.net/makunIT/article/details/105192076关于sqlite3_exec的回调函数的知识,我也是在做一个项目中学习到的,看了一些博客吧,很多博客,都表达的不是很清楚,所以我想写这篇博客,记录自己的学习过程。大家先了解一下sqlite3_exec(
- 计算机毕业设计springboot晋中学院失物招领系统的设计与实现unst3源码+系统+程序+lw文档+部署
呦呦网络
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计算机毕业设计springboot晋中学院失物招领系统的设计与实现unst3源码+系统+程序+lw文档+部署计算机毕业设计springboot晋中学院失物招领系统的设计与实现unst3源码+系统+程序+lw文档+部署本源码技术栈:项目架构:B/S架构开发语言:Java语言开发软件:ideaeclipse前端技术:Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术:JAVA运行环境:Wi
- Android OpenGL ES 2.0(四)---纹理基础
螃蟹变异了
Android移动开发AndroidOpenGLES2.0
本文从下面链接翻译过来:AndroidLessonFour:IntroducingBasicTexturing这是我们的第四个教程。在本课中,我们将添加我们在第三课中学到的内容,并学习如何添加纹理。我们将看看如何从应用程序资源中读取图像,将此图像加载到OpenGLES中,并将其显示在屏幕。跟着我,你会立刻理解基本的纹理前提条件本系列每个课程构建都是以前一个课程为基础,这节课是第三课的扩展,因此请务
- Datawhale AI夏令营第四期 AIGC方向 task02学习笔记
流火_授衣
AI人工智能AIGC学习
探探前沿:了解一下AI生图技术的能力&局限今天我们的任务是对baseline的代码有一个更加细致的理解,然后我们会学习如何借助AI来提升我们的自学习能力,从而帮助大家在后面的学习工作中如何从容迎接各种挑战。授人以鱼不如授人以渔,你可以从中学大模型的提问技巧来实现快速学习,学会如何制作一个话剧连环画。‘自其不变者而观之,则物与我皆无尽也’,拥抱AI、学习AI、运用AI解决各种变化的问题,一起加油!!
- 深度学习笔记——神经网络
肆——
深度学习深度学习笔记神经网络人工智能python
本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结,部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件,Trae,主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。模拟生物神经元,人工神经元有1个或者多个输入(模拟多个树突或者多个神经元向该神经元传递神经冲动);对输入进行加权求和(模拟细胞体将神经信号进行积累和树突强度不同);对输入之和使用激活函数计算活性值(模拟细胞体产生兴奋或者抑制);输出活性值并传递
- 深度学习笔记——基础部分
肆——
深度学习深度学习笔记人工智能pythonpytorch
深度学习是一种机器学习的方式,通过模仿人脑吃力信息的方式,使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。深度学习和机器学习的区别:在机器学习中,特征提取通常需要人工设计和选择,依赖于领域专家的知识来确定哪些特征对模型最为重要;而在深度学习中,特征提取是自动进行的,通过多层神经网络结构直接从原始数据(也可能需要初步处理)中学习复杂特征,减少了对人工干预的依赖,使得模型能够处理更加复杂的数据和任务。计算
- 比尔盖茨自述:中学时期就开始偷偷996写代码
量子位microsoft
57年前的西雅图冬夜,一个瘦削少年翻出卧室窗户,奔向名为“C的立方”的计算机实验室。比尔·盖茨不会想到,这段在寒夜中追逐代码的岁月,正悄然叩响数字时代的大门。当湖滨中学的编程少年们以无偿劳动换取珍贵的上机时间时,一场改变人类文明进程的变革已在晶体管与二进制中孕育——在这个数字时代的黎明,一群年轻的先驱者站在了浪潮之巅,他们以智慧和勇气,开辟了一个全新的领域:个人计算机软件。几乎与此同时,远在英特尔
- 什么是预训练?
卡卡大怪兽
自然语言处理
一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据,以至于模型不能从中学习到有用的规律(标注资源稀缺,无大数据支持)举例:想对一批法律领域的文件进行关系抽取,就需要投入大量的精力(意味着时间和金钱的大量投入)在法律领域的文件中进行关系抽取的标注,然后将标注好的数据“喂”给模型进行训练。但是即使是标注了几百万条这样的数据(实际情况中,在一个领域内标注几百万条几乎不可能,因为成本非常
- 设计模式学习--观察者模式(Observer Pattern)
小巫技术博客
【技能提升之设计模式】HeadFirst设计模式学习记录设计模式
设计模式学习--观察者模式(OberserPattern)2013年5月18日天气:热!下午15:28设计模式学习中学习者:小巫什么是观察者模式?定义了对象之间的一对多依赖,这样一来,当一个对象改变状态时,它的所有依赖者都会收到通知并自动更新。怎么设计一个观察者模式的程序?确定两个对象:1.主题2.观察者确定这两个对象之间的关系:主题对象管理某些数据,一旦数据发生改变,会主动向观察者进行通知,然而
- 基础篇(二)从监督学习到强化学习:机器学习的不同范式
带上一无所知的我
智能体的自我修炼:强化学习指南机器学习人工智能基础篇
从监督学习到强化学习:机器学习的不同范式在机器学习的广阔领域中,监督学习和强化学习是两种最重要的范式。它们各自有其独特的特点和应用场景,但也存在紧密的联系。本文将从监督学习出发,逐步延伸到强化学习,帮助你理解这两种范式的区别与联系,以及它们在实际中的应用。1.监督学习:从标注数据中学习1.1什么是监督学习?监督学习是机器学习中最常见的范式之一。它通过从标注数据中学习,建立输入(特征)与输出(标签)
- 【LeetCode:132. 分割回文串 II + 动态规划】
硕风和炜
#递归/回溯系列#动态规划系列LeetCode每日一题打卡leetcode动态规划算法java递归记忆化搜索dp
在这里插入代码片算法题算法刷题专栏|面试必备算法|面试高频算法越难的东西,越要努力坚持,因为它具有很高的价值,算法就是这样✨作者简介:硕风和炜,CSDN-Java领域优质创作者,保研|国家奖学金|高中学习JAVA|大学完善JAVA开发技术栈|面试刷题|面经八股文|经验分享|好用的网站工具分享恭喜你发现一枚宝藏博主,赶快收入囊中吧人生如棋,我愿为卒,行动虽慢,可谁曾见我后退一步?算法题目录题目链接⛲
- UniApp 中封装 HTTP 请求与 Token 管理(附Demo)
码农研究僧
前端/小程序uniappvue3jsrequesttoken
目录1.基本知识2.Demo3.拓展1.基本知识从实战代码中学习,上述实战代码来源:芋道源码/yudao-mall-uniapp该代码中,通过自定义request函数对HTTP请求进行了统一管理,并且结合了Token认证机制请求封装原理,request函数是对uni.request的一个封装:动态设置请求头:根据config的配置,决定是否需要在请求头中附加Authorization(Bearer
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。