- 计算机视觉中图像的基础认知
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性RGB三通道彩色单通道灰度图像OpenCVMatplotlib
第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中，图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度（W）和高度（H）定义了图像的像素分辨率，单位通常是像素。例如，一张1920x1080的图像有1920列（
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中，我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型，在学习之前，让我们来了解一下学习线性模型的重要性，以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型？作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础。微积分：掌握导数、梯度
- 递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维
糯米君_
预处理机器学习python人工智能
RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模，然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个（或多个）特征，更新特征集。4、跳转到步骤2，直到完成所有特征的重要性
- 【机器学习】多元线性回归
T0uken
Python全栈开发1024程序员节机器学习算法线性回归
在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo
- 【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。
- Python随机森林算法详解与案例实现
闲人编程
python算法python随机森林数据分析人工智能
目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例：使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例：使用随机森林预测波士顿房价5.1数据集介绍5.2代码实现5.3代码解释5.4运行结果6、随机森林的优缺点7、改进方向8、应用场景9、总结Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述随
- 【蓝桥杯C/C++】彻底理解双指针算法
不会喷火的小火龙
#蓝桥杯算法与数据结构算法数据结构c++
目录学习目标什么是双指针？双指针的分类核心思想模板写法经典例题移除元素双指针法分析题意具体代码最长连续不重复子序列输入格式输出格式数据范围输入样例：输出样例：核心思路数组元素的目标和输入格式输出格式数据范围输入样例：输出样例：核心思路总结一下学习目标了解双指针算法是什么以及分类理解双指针算法的原理会用代码编写双指针算法在实际题目中灵活运用双指针在数组的开章中我们提到了这个算法，如果没有看的话可以学
- ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测
别团等shy哥发育
数据挖掘与机器学习回归python数据挖掘时间序列分析机器学习
ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文：文章：1、ARIMA模型理论基础 ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写，其中AR表示的是自回归模型，MA表示的是
- 【论文精读】MotionLM
EEPI
自动驾驶深度学习论文阅读
【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩，在数据集达到了SOTA。2存在的问题轨迹回归方面：原本xy预测认为空间过大，有的xy很大（t大速度快的时候），有的xy很小（t小速度慢的时候）。3具体方案Encoder采用了之前的论文Wa
- 时间序列分析之AR、MA、ARMA、ARIMA详解（5）
白马负金羁
机器学习之术协整cointegrationARIMA时间序列分析
在时间序列分析中最常使用的一系列模型：AR、MR、ARMA，一直到ARIMA，都源于乔治·博克斯和格威利姆·詹金斯等人的一系列工作（他们的有关成果后汇集成该领域的权威经典著作【1】）。乔治·博克斯被认为是二十世纪的一代统计学大师，他有一句广为人知的名言：所有的模型都是错误的，但有一些是有用的（“Allmodelsarewrong,butsomeareuseful”）。为了让统计模型发挥作用，深入理
- 解决联想Y7000摄像头无法调用的问题
Bruce Jue
其他
解决联想Y7000摄像头无法调用的问题按了Fn+F10之后仍然无法打开摄像头，出现灰色头像，很可能是因为之前联想电脑管家短暂的出过一个隐私模式，会把摄像头关掉。而打开这个摄像头的界面已经被更新掉了，找不到原来隐私设置的界面。打开联想电脑管家，在经典模式里面的，工具箱里，打开桌面助手，可以看到桌面显示了摄像头和话筒等等开关标识，在这里设置就好了。
- PLC经典案例之交通灯，教你如何写程序
技术花境
单片机嵌入式硬件
在往期中我们已经讲解了足够的基础知识，今天我们来做一个实例吧，就以老生常谈的交通灯为例，个人认为还是很有价值的.。那么接下来我们先展示一下他的控制要求如下：信号灯受启动开关控制。当启动开关接通时，信号灯系统开始工作，先南、北红灯亮，东、西绿灯亮。当启动开关断开时，所有信号灯都熄灭。南、北红灯亮维持25s，在南、北红灯亮的同时东.西绿灯也亮，到20s时，东、西绿灯闪亮，闪亮3s后熄灭。在东西绿灯熄灭
- 机器学习：k均值
golemon.
ML机器学习均值算法人工智能
所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)，欢迎查看。在“无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，较为经典的是聚类。**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。**聚
- qt UI设计架构对比
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qtui架构
在Qt中，UI设计架构的选择对应用程序的可维护性、扩展性和开发效率有重要影响。以下是几种常见的QtUI设计架构及其对比：1.MVC（Model-View-Controller）MVC是一种经典的设计模式，将应用程序分为三个部分：Model：管理数据和业务逻辑。View：负责显示数据（UI）。Controller：处理用户输入并更新Model和View。在Qt中的实现Model：使用QAbstrac
- 助力网络安全发展，安全态势攻防赛事可视化
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安全web安全网络
前言互联网网络通讯的不断发展，网络安全就如同一扇门，为我们的日常网络活动起到拦截保护的作用。未知攻、焉知防，从网络诞生的那一刻开始，攻与防的战争就从未停息过，因此衍生出了大量网络信息安全管理技能大赛，以此提升社会网络安全责任意识，加强网络安全技术人才队伍的建设。我们也通过Hightopo的产品HT搭建了一款技术人员之间的技术竞赛可视化大屏。模拟一场网络空间里的竞技守卫战，让原本枯燥的信息竞赛通过H
- LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测 Matlab代码
前程算法屋
私信获取源码transformer回归matlab
LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测Matlab代码一、引言1.1、研究背景与意义在现代数据科学领域，多变量回归预测问题一直是一个研究热点。随着互联网和物联网技术的迅速发展，数据量呈指数级增长，如何从这些海量数据中提取有用的信息，并进行准确预测，成为了一个亟待解决的问题。多变量回归预测模型在金融风险管理、气象预报、医疗健康等多个领域具有广泛的应用。例如，在
- ASR技术与Whisper引擎
Catformon
whisper
一、ASR技术简介ASR英文全称是AutomaticSpeechRecognition，中文叫做自动语音识别，是利用机器对语音信号进行识别和理解并将其转换成相文本和命令的技术。下面2张图是网上找到的语音识别结构图和流程图。以下为ASR技术的核心技术。特征提取：通过编码将声音转变为数字信号，提取有效的声学特征。梅尔频率倒谱系数MFCC是最经典的语音特征。声学模型：声学模型通过处理编码得到的向量，将相
- Python数据永生秘籍：从菜鸟到存储大师的5层通关攻略
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Python精讲精练-从入门到实战python案例学习经验分享考试通关错误分析
Python数据永生秘籍：从菜鸟到存储大师的5层通关攻略内容简介本系列文章是为Python3学习者精心设计的一套全面、实用的学习指南，旨在帮助读者从基础入门到项目实战，全面提升编程能力。文章结构由5个版块组成，内容层层递进，逻辑清晰。基础速通：n个浓缩提炼的核心知识点，夯实编程基础；经典范例：10个贴近实际的应用场景，深入理解Python3的编程技巧和应用方法；避坑宝典：10个典型错误解析，提供解
- 《深入浅出多模态》 （五）：多模态经典模型ALBEF
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深入浅出多模态多模态大模型LLM深度学习人工智能
AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介绍：</
- 【大模型实战】零门槛入门AgentScope多智能体游戏开发：和Agent玩飞花令
南七小僧
服务器开发网站开发人工智能数据库服务器运维
1.项目起因最近，阿里开源了一款全新的多智能体协同的Multi-Agent应用框架-AgentScope，早先的单智能体还只能完成对话类等一些简单的应用，通过调用外部API（如搜索绘画配音等）也只是拓展了单智能体的能力边界。如果能够调用多个智能体，并做好多个智能体之间的协同配合，就能够打造出内容和样式更加丰富的应用。中国古典诗词中的经典游戏（如飞花令尾字接龙即景联诗九宫格）等，非常考验选手的知识储
- 蓝桥杯备考：贪心算法简介
无敌大饺子 1
贪心算法算法
贪心算法就是企图用局部最优的策略找出全局最优步骤就是1，把解决问题的过程分成若干步。2，每一步都选择当前看起来最优的解法。3，希望得到全局最优的结果比较经典的例题一个就是找零问题钞票种类[20,10,5,1]用最小的张数找零46的时候，先把最大的20的找完，然后找10的，再找5的，最后再找1的直到不能再找，过程就是46：找零20---》26：找零20-----》6：找零5-----》1：找零1--
- 2025年美赛数学建模 ICM 问题 F: 网络安全强大吗？
深度学习&目标检测实战项目
2025年美赛MCM/ICM数学建模2025年数学建模美赛2025美赛F题网络安全强大吗思路代码F题
全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析，没有代写论文服务，只会发布思路和代码，因为赛制要求，不会回复私信。内容可能达不到大家预期，请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员，会充分利用chatgpto1
- 学习经验 | 计算机网络（谢希仁）高分学习攻略！
Baoyan_cs
CS保研干货学习计算机网络计算机保研
写在前面专业课成绩在专业分流、保研以及奖学金的争取等大学的各个环节中都十分重要。那么专业课该如何学习？期末考试又该如何应对？为了帮助同学们取得专业课好成绩，岛主将为大家带来系列专业课学习经验分享！由于不同院校课程所用教材版本不同，分享以具体的教材版本为准。今天带来的是——计算机网络（谢希仁）第八版！01、教材内容介绍01课程特色《计算机网络（第八版）》是由谢希仁编著，电子工业出版社出版的一本经典教
- 数字化到“数智化”：AI重构商业世界的底层逻辑
橙蜂智能
人工智能数字化转型人工智能
一、从“数据孤岛”到“智能生态”：一场静默的革命1998年，沃尔玛的工程师在分析销售数据时发现，飓风季来临前，手电筒和蛋挞的销量会同步激增。这一发现催生了零售业经典的“啤酒与尿布”式关联营销，也让数据驱动的决策首次成为商业世界的焦点。二十余年过去，数据早已超越“生产要素”的单一角色，转而成为企业竞争的核心战场。但如何让数据从报表中的冰冷数字，蜕变为驱动增长的“活水”？答案藏在AI与业务场景的深度融
- 学习AI大模型用这十种方法，轻松入门
大模型玩家
学习人工智能transformer深度学习langchainagi大模型
AI大模型学习在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构：对于AI大模型的学习，首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材，包括但不限于《统计学
- 【GRR】重复性和再现性
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一、序章通常通过加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化。那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征
- 第三章 回归训练实战（以预测新冠感染人数为例）
不吃香菜（扣1复活版）
深度学习入门笔记深度学习人工智能
完整项目代码（预测第三天的新冠感染人数）fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2importcsv#读CSVimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromtorchimp
- 【笔记】从华为云看4P理论的卓越践行者
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在当今竞争激烈的云计算市场中，华为云犹如一颗明星取得了令人瞩目的成绩。其成功的背后，离不开对4P营销理论——产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion）的巧妙运用与深度融合。这一经典的营销理论框架，在华为云的市场战略布局中被赋予了新的活力与内涵，下面就结合最近的学习总结，让我们深入探究华为云是如何运用4P营销理论书写其辉煌篇章的。学习是一种愉悦，一种收
- 筑墙扫漏检入侵网安三叉戟出阵
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安全web安全网络
20世纪90年代中期，在互联网迅速发展时期的网络对抗格局中，“攻”的力量大致可以分成两类：一类是大量低层次、低技术、破坏性的攻击者，包括“脚本小子”；另一类是一小群深入研究、发现漏洞的技术高手。“防”的力量始终比较薄弱，没有得到相应的加强。各个机构的计算机和网络的安全防护方案，基本上停留在防火墙这种单一的手段上。而在万维网普及、TCP/IP协议的大量漏洞被公开之后，防火墙这种简单易行，但却有些一刀
- 【golang】量化开发学习（一）
幺零九零零
量化开发语言go
均值回归策略简介均值回归（MeanReversion）假设价格会围绕均值波动，当价格偏离均值一定程度后，会回归到均值。基本逻辑：计算一段时间内的移动均值（如20天均线）。当当前价格高于均值一定比例，做空；当低于均值一定比例，做多。持仓等待价格回归后平仓。官网下载DOLGPHINDB总结✅Docker运行DolphinDB✅创建模拟股票数据表✅Golang连接DolphinDB进行查询这样，Gola
- 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
java
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
