- 配音助手:自媒体神器,内置海量音色的语音,支持多主播配音
阿幸软件杂货间
媒体
软件介绍内置文字转语音,提供多个主播音色,男声、女声、小孩、方言。支持的场景也是比较多,比如:广告促销、有声读物、广播配音、影视配音、Ai配音等。这个软件是免费的,只不过需要通过手机号码登录就可以使用全部功能了。软件下载夸克下载
- Flutter——数据库Drift开发详细教程(七)
怀君
flutterflutter数据库
目录入门设置漂移文件入门变量数组定义表支持的列类型漂移特有的功能导入嵌套结果LIST子查询Dart互操作SQL中的Dart组件类型转换器现有的行类Dart文档注释结果类名称支持的语句自定义SQL类型定义类型使用自定义类型在Dart中在SQL中方言意识支持的SQLite扩展json1fts5地缘垄断自定义查询带有生成的api的语句自定义选择语句自定义更新语句入门Drift提供了一个dart_api来
- 精益敏捷之道(一)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:annas-archive.org/md5/0b2addbef6e2afb0ce49d44d7300959a译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0前言“精益敏捷之道:通过价值流管理释放企业潜力”一书源于首席作者塞西尔·‘加里’·鲁普与尊敬的同事理查德·克纳斯特、史蒂夫·佩雷拉和艾尔·沙洛韦的合作努力。他们的目标是为IT专家、商业专业人士以及各行业和组织的领域专家提供一本关于现代精益敏捷和
- 每天一个前端小知识 Day 28 - Web Workers / 多线程模型在前端中的应用实践
蓝婷儿
前端面试前端
WebWorkers/多线程模型在前端中的应用实践一、为什么前端需要多线程?单线程JS的瓶颈:浏览器主线程不仅负责执行JS,还要负责:UI渲染(DOM/CSS)用户事件处理(点击、输入)一旦JS执行耗时任务(如大数组处理、加密运算),会阻塞页面响应多线程的意义:✅把计算密集型或IO密集型任务移出主线程,防止“卡死”✅实现离线计算、并发执行、后台数据同步✅提升用户体验、增强系统鲁棒性二、前端中的“线
- 安防监控漏报频发?陌讯实时检测算法实测召回率98%
2501_92487721
目标跟踪计算机视觉人工智能算法
一、开篇痛点:安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下,传统YOLO系列算法常出现漏检(FN)和误检(FP)。某安防厂商测试数据显示:当目标像素<50×50时,开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析:陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性:动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积(DeformableConv),公式表示为:y(p)=
- 7月11日 “丹娜丝”残余涡旋持续发威 华南强降雨进入“车轮战”模式
非著名架构师
大模型知识文档7月11日天气预报
昨日(7月10日),受台风“丹娜丝”残余涡旋和西南季风共同影响,我国华南、东南沿海遭遇强降雨“狙击”,福建沿海、广东沿海、香港、台湾岛中南部等地部分地区出现暴雨或大暴雨,其中广东揭阳局地更是录得特大暴雨,单日降雨量突破400毫米,短时强降水导致部分城镇内涝严重,低洼路段积水过膝,居民生活与交通出行受到显著影响。强降雨持续“控场”粤闽等地再迎考验今日(7月11日),暴雨带仍盘踞在华南上空。中央气象台
- OpenCV颜色矩哈希算法------cv::img_hash::ColorMomentHash
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该类实现了颜色矩哈希算法(ColorMomentHash),用于图像相似性比较。它基于图像在HSV颜色空间中的颜色矩统计特征来生成哈希值,对颜色分布的变化具有较好的鲁棒性。适用于以下场景:图像检索图像去重水印检测色彩变化较大的图像匹配公共成员函数compute(I
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特征工程(FeatureEngineering)详解特征工程是机器学习和数据科学中的核心环节,旨在通过对原始数据的转换、组合和提取,构建更适合模型的高质量特征。其质量直接决定模型性能上限(“数据和特征决定了模型的上限,而算法只是逼近这个上限”)。1.特征工程的核心目标提升模型性能:增强特征与目标变量的相关性。降低计算成本:减少冗余特征,加速训练。改善泛化能力:避免过拟合,提高鲁棒性。2.特征工程的
- 【C语言】学习过程教训与经验杂谈:思想准备、知识回顾(五)
个人主页:艾莉丝努力练剑❄专栏传送门:《C语言》、《数据结构与算法》、C语言刷题12天IO强训、LeetCode代码强化刷题学习方向:C/C++方向⭐️人生格言:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平前言:我们在学习过程中会碰到很多很多问题,本系列文章不会博主不会额外再创建一个新的专栏来收录,因为这一系列文章创作的初心主要是针对回顾知识点(遵循遗忘曲线并且根据自身的实际情况可以做出一些
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SQLShift作为一款多元异构数据库的SQL方言转换工具,在过去两个月,陆续支持了Oracle存储过程➝OceanBase/PostgreSQL的语法转换,本期让我们一起看看又有哪些新能力吧!https://www.bilibili.com/video/BV1253jzTE8t/?aid=114792748552...新特性速览✔️SQLServer存储过程➝GaussDB函数重构:支持T-SQ
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——从"多国拼图"到"云端一体",破解区域化与规模化的终极矛盾在东南亚这个由11个国家、6亿人口、上千种语言文化组成的碎片化市场,Grab作为超级App的代表,长期面临"本地化深不下去"与"规模化扩不出来"的双重困境:在印尼需适配300余种方言,在新加坡需满足金融管理局对支付数据的严格隔离要求,在越南需应对摩托车与汽车混行的复杂路况。亚矩云手机的介入,通过"硬件虚拟化+场景智能"的融合创新,不仅让
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AlphaGenome:解锁基因组奥秘的强大AI引擎文章目录AlphaGenome:解锁基因组奥秘的强大AI引擎1、解读遗传指令的挑战2、理解AlphaGenome3、突破背后的科学4、性能基准5、实际应用和研究影响6、当前的局限性和未来方向7、普及基因组AI8、展望未来9、总结人类DNA中蕴含着约30亿个遗传密码,构成了生命的神秘蓝图。然而,我们对于这本庞大“指令手册”中细胞运作方式的认知,却仅
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深度学习-代表性技术主题/概念层面计算机视觉学习人工智能cnn神经网络深度学习
当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时(识别准确率骤降38%),中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作,让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍,错误率降低59%,揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境:视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
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引言在当下的生活与工作场景中,语音识别技术早已渗透到方方面面——从手机上的语音助手快速拨打电话、发送消息,到智能音箱根据语音指令播放音乐、查询天气,再到办公场景里通过语音转文字功能高效记录会议纪要,其应用的广泛性不言而喻。而HarmonyOS在语音识别领域展现出了强大的技术实力,为用户带来了全方位的支持。它不仅能够精准识别普通话,满足大多数用户的日常需求,还兼容多种方言以及外语,极大地拓宽了使用范
- 人形机器人运动控制技术演进:从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言:人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作,其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法(如基于模型的预测控制MPC)依赖精确的动力学建模,但在实际系统中面临以下瓶颈:模型失配:复杂接触动力学(如足-地交互)难以显式建模;计算瓶颈:高维非线性优化难以满足实时性需求;环境扰动敏感:传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来,以强
- 【读代码】PDF-Extract-Kit深度解析:最好用的RAG开源PDF解析工具
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pdfAIGC大模型RAGAgentDeepSeek
一、基本介绍PDF-Extract-Kit是由OpenDataLab推出的开源工具包,专注于解决复杂PDF文档的内容解析难题。该项目集成了当前最先进的文档解析模型,通过模块化设计实现灵活的功能组合,支持布局检测、公式识别、表格解析等多项核心功能。其最大特点在于:多模态解析能力:支持文字、公式、表格、图像等元素的联合解析工业级鲁棒性:在模糊扫描件、水印文档等复杂场景下仍保持高准确率开箱即用体验:提供
- 六种扎根理论的编码方法
大锤资源
学习经验分享
一、实境编码1.概念:实境编码是一种基于参与者原生语言的质性编码方法,其核心在于直接采用研究对象在访谈、观察或文本中使用的原始词汇、短语或独特表达作为分析代码。该方法通过保留数据的"原生态"语言形式(如方言、隐喻、习惯用语),强制研究者摒弃预设范畴,从底层捕捉参与者的真实认知框架和文化语境。2.目的:通过保留参与者的原始语言,实境编码帮助研究者保持对参与者生活经验的忠实表达,并避免解释性偏差。3.
- 西南交通大学【机器学习实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
- application.yml 文件配置解析
前端小努力
springboot
application.yml文件配置解析application.yml文件是SpringBoot应用程序中用于配置各种属性的主要文件之一。它可以配置的内容非常广泛,包括但不限于以下几类:服务器配置端口号服务器地址会话管理SSL配置数据源配置数据库URL用户名和密码JDBC驱动类名连接池配置JPA和Hibernate配置DDL自动更新策略SQL显示方言配置日志配置日志级别日志文件路径安全性配置基本
- 机器视觉:ransac算法详解
无水先生
数字图形和图像处理算法计算机视觉
目录一、说明:二、算法步骤三、算法代码四、其它补充一、说明:RANSAC是一种常用的参数估计方法,全称为RandomSampleConsensus(随机抽样一致性)。它通过随机选择数据中的一部分,然后根据这些数据拟合模型,统计模型与其他数据的偏差,最终筛选出符合一定阈值的数据,用于估计参数。RANSAC可以应用于很多领域,如计算机视觉、机器人和地理信息系统等。其优点在于对噪声数据和异常值有很强的鲁
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HALCON:HALCON20.11.0.0Progress主要新特性改进了基于形状的匹配在HALCON20.11中,对基于形状匹配的核心技术进行了改进,尤其是针对低对比度和高噪声的场景。现在可以自动估计更多的参数。这增加了低对比度和高噪声的情况下的可用性、匹配率和鲁棒性在。DotCode解码在HALCON20.11中,数据编码解码器已经扩展为新的编码类型DotCode。这种类型的2D代码基于一个
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ZetongTang1{}^{1}1,QianMa2\mathrm{Ma}^{2}Ma2,DiWu3∗\mathrm{Wu}^{3*}Wu3∗1{}^{1}1西南大学计算机与信息科学学院,
[email protected],中国重庆2{}^{2}2西南大学计算机与信息科学学院,
[email protected],中国重庆3{}^{3}3西南大学计算机与信
- (Note)音频向量化表示
音频向量化表示经典语音特征(MFCC等)语音信号的传统特征提取方法包括MFCC(梅尔倒谱系数)、PLP等,用于描述语音的频谱包络信息。这些特征设计依据生理听觉模型,在ASR、情感识别等任务中长期有效。但它们仍属浅层特征,无法自动学习更高阶的语言和语音信息,对说话人和环境的鲁棒性有限,通常需配合复杂模型来提高性能。梅尔倒谱系数特征示意图自监督语音模型(Wav2Vec、HuBERT等)近年来,语音领域
- 九章数学体系:定义域无界化——AI鲁棒性的“隐形杀手“
九章数学体系
数学建模拓扑学人工智能神经网络
九章数学体系:定义域无界化——AI鲁棒性的"隐形杀手"摘要传统人工智能模型在面对边缘场景时常常表现出鲁棒性不足的问题,本文深入分析发现,这种现象的本质根源在于模型缺乏显式的定义域约束,导致无界化假设成为影响AI鲁棒性的"隐形杀手"。文章系统阐述了无界假设如何引发对抗样本脆弱性和数值不稳定等核心问题,并引入九章数学体系的定义域约束理论,为解决这些问题提供了全新的数学视角和工程实现路径。研究表明,通过
- 国米夏窗豪赌:奥纳纳回归+锋线强援剑指双线复兴
花开半谢
笔记
国际米兰在刚刚结束的世俱杯1/8决赛中0-2完败于弗鲁米嫩塞,冲击冠军梦想戛然而止。这场失利不仅暴露了球队的临场状态问题,更揭示了阵容的关键短板。门将位置成为焦点,高龄的索默本场表现挣扎,赛后评分仅5.9分。球迷虽认为失利非他一人之责,但其状态下滑已是不争事实。夏窗换血势在必行。一个令人瞩目的潜在选项浮出水面——回购旧将奥纳纳。媒体消息显示,曼联正积极追求维拉门神大马丁,有意出售奥纳纳腾出薪资空间
- 利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架
三谷秋水
智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能计算机视觉机器学习
25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要,但由于演示收集和高维控制的挑战,其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈,但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数,这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
- 使用Ultralytics YOLO进行数据增强
alpszero
YOLO计算机视觉应用YOLO人工智能机器学习
概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术,它通过对现有图像进行各种转换,人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时,数据增强有助于提高模型的鲁棒性,减少过拟合,并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中,数据增强具有多种重要作用:扩展数据集:通过创建现有图像的变体,可以有效增加训练数据集的规模,而无需收集新数据。提高泛化能力:模型学会在各种条件下识别物体,使其在实际应用中更加稳健。
- NLP随机插入
Humbunklung
机器学习自然语言处理人工智能pythonnlp
文章目录随机插入示例Python代码示例随机插入随机插入是一种文本数据增强方法,其核心思想是在原句中随机选择若干位置,插入与上下文相关的词语,从而生成新的训练样本。这种方法能够增加句子的多样性,提高模型对不同词序和表达方式的鲁棒性。示例原句:机器学习可以提升数据分析的效率。随机插入后(插入“显著”):机器学习可以显著提升数据分析的效率。Python代码示例下面是一个简单的随机插入实现,假设我们有一
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&