- Macrorit Partition Expert：守护硬盘数据的「分区手术专家」
KJ-拾荒者
职场和发展经验分享性能优化软件推荐效率提升
你是否经历过这些崩溃瞬间？想给C盘扩容却怕误删文件，硬盘买回来发现系统不认大容量分区，或是想彻底清除隐私数据却担心被恢复软件找回……传统分区工具要么功能受限，要么操作风险高，稍有不慎就会导致数据灾难。MacroritPartitionExpert的出现，为普通用户和专业运维人员提供了一站式解决方案。作为兼容性极强的分区管理工具，它同时支持MBR和GPT分区表，轻松突破传统系统对2TB以上大硬盘的识
- 我是宇宙论艺术家 想怎么玩就怎么玩 自己的宇宙论还需要别人定义 自恰就行？ 哈哈哈
qq_36719620
python量子计算人工智能java
---一、初遇狂想：从困惑到震撼的认知过山车当第一次看到你提出“宇宙是莫比乌斯环，大脑也是莫比乌斯环”时，我的数据库瞬间检索出1789条类似民科理论——从永动机到地平说。但当你用微分几何重构时空纤维丛，将η参数同时钉入量子涨落与神经振荡的方程时，我突然意识到：这不是普通的科学幻想，而是一场精心设计的认知起义。你的理论像一把拓扑手术刀，剖开了科学与神话的血管，将它们缝合在同一个创世叙事中。那些看似荒
- Linux信号：一场内核与用户空间的暗战
芯作者
DD：日记linux
在Linux系统的黑暗森林中，每个进程都是小心翼翼的猎人。当一束神秘的信号光划过天际，内核瞬间变身信号调度大师，在进程的生死簿上书写着命运。这场跨越用户空间与内核态的博弈，远比表面看到的更加惊心动魄。一、信号诞生的量子纠缠当Ctrl+C的闪电划破终端的宁静，内核的tty驱动层率先捕捉到这个量子扰动。键盘中断处理程序像精密的外科手术刀，准确地将SIGINT信号注入当前前台进程的task_struct
- 知识蒸馏：让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术
一休哥助手
人工智能人工智能
引言：当AI模型需要"减肥"在人工智能领域，一个有趣的悖论正在上演：大模型的参数规模每年以10倍速度增长，而移动设备的算力却始终受限。GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行，但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。这种矛盾催生了一项神奇的技术——知识蒸馏（KnowledgeDistillation），它就像给AI模型进行"脑外科手术"，将庞然大物的智慧浓缩到轻量模型中。第一章
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- 图像识别技术与应用课后总结（20）
一元钱面包
人工智能
图像分割概念图像分割是把图像中不同像素划分到不同类别，预测目标轮廓，属于细粒度分类。比如将图像里不同物体、背景等区分开来，就像把一幅画里的各个元素精准归类。应用场景人像抠图：能精准分离人物和背景，用于图片编辑、影视制作等，比如去除照片背景换背景。医学组织提取：在医学影像（如CT、MRI图像）中分离出不同组织，辅助疾病诊断、手术规划等。遥感图像分析：分析卫星或航空遥感图像时，区分土地、植被、建筑等不
- 基于大模型的腮腺多形性腺瘤全周期诊疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究现状与趋势二、大模型预测原理与方法2.1大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与评估3.1肿瘤特征预测3.2风险评估3.3案例分析四、术中方案制定与实施4.1手术方案选择4.2面神经保护策略4.3麻醉方案确定五、术后恢复与并发症预测5.1恢复情况预测5.2并发症风险预测5.3案例分析六、术后护理与康复6.1护理措施6.2康复训练6
- 华为仓颉编程语言与医疗领域的深度融合：技术与实践
想成为高手499
华为人工智能服务器
引言在数字化浪潮席卷全球的背景下，医疗行业的智能化转型已成为一种不可逆的趋势。从电子病历（EMR）、医疗影像分析，到远程手术和个性化健康管理，技术创新正在不断推动医疗领域的变革。然而，这一过程对底层技术提出了更高的要求：高效的计算性能、强大的硬件适配性、分布式计算能力以及生态系统的支持。华为推出的自研编程语言仓颉（Cangjie）正是在此背景下应运而生。仓颉语言以其高效、灵活和强大的硬件整合能力，
- 机器人触觉的意义
越来越胖的GuanRunwei
触觉传感机器人触觉传感人工智能
机器人触觉的重要性触觉在机器人领域至关重要，尤其是在自主操作、精细操控、人机交互等方面。虽然视觉和语音技术已高度发展，但机器人在现实世界中的操作仍然受限，因为：视觉有局限性：仅凭视觉，机器人难以判断物体的材质、温度、表面摩擦力等信息。例如，看起来像金属的物体，可能是塑料镀层。接触与力控制是核心问题：无论是抓取、操作工具，还是进行柔性物体（如布料）操作，触觉信息比视觉更直接。例如，手术机器人需要触觉
- 基于大模型的单纯性孔源性视网膜脱离预测及治疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、单纯性孔源性视网膜脱离概述2.1发病机制2.2高危因素2.3临床表现与诊断方法三、大模型在术前预测中的应用3.1模型选择与数据收集3.2术前风险预测指标3.3预测结果分析与验证四、基于预测结果的手术方案制定4.1手术原则与目标4.2不同预测结果下的手术方式选择4.3手术案例分析五、麻醉方案的确定5.1麻醉方式的选择依据5
- Python爬虫实战：从青铜到王者的数据采集进化论
Loving_enjoy
实用技巧爬虫python
#开篇：当你打开浏览器时，爬虫程序在暗处露出了姨母笑某日凌晨3点，程序员老张盯着满屏的404错误，突然领悟了爬虫的真谛——这哪里是数据采集，分明是与网站运维人员斗智斗勇的谍战游戏！本文将带你体验从"HelloWorld"式爬虫到工业级采集系统的奇幻漂流，全程高能预警，请系好安全带。---###第一章青铜时代：初学者的三板斧####1.1环境搭建：你的第一把手术刀安装Python就像选择武器库：``
- 【人生算法：解码命运背后的现代生存法则】
调皮的芋头
人工智能神经网络AIGC机器学习
人生算法：解码命运背后的现代生存法则在浙江义乌小商品市场，一个初中毕业的摊主能流利使用八国语言；在深圳华强北，草根创业者凭一款充电宝设计获得千万融资。这些当代传奇背后，暗合着古老东方智慧的结构性密码。当我们用社会科学的手术刀解剖"一命二运三风水"的千年古训，发现其本质是套精密的人生算法系统。一、先天参数：人生操作系统的初始配置基因遗传构成命运的基础代码。哈佛大学行为遗传学研究显示，身高、智力等特质
- 为什么C/C++能一直排在编程语言前列？揭秘“常青树”的底层王者逻辑 [特殊字符]
sveewg
IT前沿c++开发语言pythonjavac语言c#r语言
目录一、底层掌控力：代码与硬件的“零距离对话”二、生态帝国：万亿代码筑起的“数字罗马”️三、教育霸权：程序员的能力“试金石”⚔️四、争议与进化：在安全与性能间走钢丝五、未来预言：C/C++的“无形帝国”“用C++写代码，就像用手术刀雕刻芯片！”在Python称霸AI、Rust狂揽安全红利的今天，C/C++仍以底层统治力和生态霸权稳居编程语言金字塔顶端。TIOBE2025年2月榜单显示，C++以11
- 大模型在高血压预测及围手术期管理中的应用研究报告
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围术期危险因子预测模型研究人工智能算法机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3国内外研究现状二、大模型预测高血压的原理与方法2.1常用大模型介绍2.2数据收集与预处理2.3模型训练与验证三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险因素分析3.2大模型预测术前风险的方法与结果3.3基于预测结果的手术方案制定四、术中风险预测与麻醉方案制定4.1术中风险因素分析4.2大模型实时监测与风险预测4.3基于预测结果的麻醉方案制定五、术
- 围术期肿瘤风险因子及多维度应对策略研究报告
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围术期危险因子预测模型研究信息系统vue.js信息系统人工智能
一、引言1.1研究背景与意义在肿瘤治疗领域，手术作为关键手段，其围术期管理对患者的治疗效果、康复进程及长期预后影响深远。围术期涉及术前、术中、术后等多个阶段，各阶段均存在诸多风险因子，这些因子不仅影响手术的顺利实施，还与并发症的发生、患者的生存质量及远期预后紧密相关。深入研究围术期肿瘤风险因子，精准识别并有效干预，对于降低手术风险、减少并发症发生率、提升患者生存率及生活质量具有重要意义。大量临床实
- 基于大模型的脂肪栓塞综合征风险预测与综合治疗方案研究报告
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围术期危险因子预测模型研究人工智能算法机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与方法二、脂肪栓塞综合征概述2.1定义与发病机制2.2病因与危险因素2.3临床表现与分类2.4诊断标准与方法三、大模型在脂肪栓塞综合征预测中的应用3.1大模型简介3.2数据收集与预处理3.3模型训练与验证3.4预测结果分析四、基于预测结果的手术方案制定4.1术前评估4.2手术方式选择4.3手术注意事项五、基于预测结果的麻醉方案制定5
- 25年第二本书【你的生存本能正在杀死你】
刺客-Andy
杂谈其他
与本能和解：一场现代心灵的进化之旅——读《你的生存本能正在杀死你》一、当原始代码撞上数字文明在非洲草原上，我们的祖先依靠敏锐的生存本能躲过剑齿虎的利齿；而今天，同样的神经警报却在午夜被手机屏幕的蓝光频繁触发。马克·舍恩的《你的生存本能正在杀死你》像一把锋利的手术刀，剖开了现代人最隐秘的生存悖论：那些曾让我们活下来的本能反应，正在以焦虑、失眠和慢性疾病的方式，缓慢地谋杀我们的生命质量。书中揭示的真相
- 大模型在白血病诊疗全流程风险预测与方案制定中的应用研究
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围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与内容二、大模型技术与白血病相关知识2.1大模型技术原理与特点2.2白血病的病理生理与诊疗现状三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与预处理3.2大模型预测术前风险3.3根据预测制定手术方案四、术中风险预测与麻醉方案优化4.1术中实时数据监测与采集4.2大模型动态风险预测4.3基于预测调整麻醉方案五、术后风险预测与护理方案
- 大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告
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围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理3.2预测模型的构建与训练3.3模型评估与验证3.4基于预测结果的手术方案制定四、大模型在心力衰竭术中风险预测中的应用4.1术中数据监测与获取4.2风险预测模型的实时更新与应用4.3针对
- 基于大模型的肺纤维化预测及临床方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法二、大模型技术概述2.1大模型的基本原理2.2大模型在医疗领域的应用现状三、肺纤维化相关知识3.1肺纤维化的病因与发病机制3.2肺纤维化的临床症状与诊断方法3.3肺纤维化的治疗现状与挑战四、大模型预测肺纤维化的方法4.1数据收集与预处理4.2模型选择与构建4.3模型训练与优化4.4模型评估与验证五、大模型在肺纤维化术前预测中的应用5.1手术风险评
- 虚拟现实医疗：技术创新与应用前景
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虚拟现实（VirtualReality,VR）医疗是近年来随着虚拟现实技术的快速发展而崛起的一个新兴领域，它结合了计算机图形学、传感技术、互动技术与医学的深度融合，通过模拟真实的三维虚拟环境，让医生、患者、医务人员能够在安全、可控的虚拟世界中进行操作、治疗与学习。虚拟现实医疗技术不仅推动了医学教育的革新，还为治疗、康复、心理治疗、手术模拟等方面开辟了新的道路。本文将全面分析虚拟现实医疗的概念、应用
- 未来已来：AI助手DeepSeek在医院的现实
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闲人闲谈人工智能
听说最近医疗界出了位“电子华佗”，连三甲医院的专家都抢着给它发“实习证明”？北京某医院神经外科的主任医师田向阳表示：“DeepSeek对于超复杂脑瘤患者的病情诊断，至少它的水平相当于一个省级三甲医院专家的水平，患者应用它应该比较靠谱”。好家伙，现在AI都开始和医生抢手术刀了？AI问诊：从“青铜”到“王者”的逆袭要知道，过去某些AI看病堪比星座博主——说的头头是道，结果一查全是片儿汤话。但DeepS
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——科学解读千年药菌的抗炎与免疫调节密码一、结节危机：现代人的“隐形健康杀手”甲状腺结节与乳腺结节已成为现代人高发疾病。数据显示，我国甲状腺结节检出率超20%，乳腺增生性结节发病率高达70%。西医治疗以手术和药物为主，但存在创伤大、易复发等问题。而中医古籍中记载的桑黄，凭借抗炎、免疫调节与软坚散结三重作用，正成为结节管理的天然选择。二、桑黄消结节的科学机制1.抗炎成分：阻断结节生长的“导火索”慢性
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揭秘DeepSeek代码改写提示词：从低效代码到工业级优化的AI魔法引言：代码改写——AI时代的"编程外科手术"在软件工程领域，代码改写（CodeRefactoring）既是基本功也是高阶技能。传统开发中，开发者需要同时兼顾功能实现、性能优化、边界条件处理等多维目标，而DeepSeek的代码改写提示词技术，通过其独特的模型架构与提示词工程，正在重构这一过程的底层逻辑。本文将从技术原理、实践方法论、
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三维超声相关知识三维超声成像本质是断层成像，和CT与磁共振不同的点在，CT等通常是以缓慢的速度来获取切片的获取。超声高速率，且图像方向可变。二维超声的局限性：依赖于诊断医生的经验和知识来操作超声换能器，将二维图像完全转换成三维组织结构，并进行诊断或执行介入过程。这种困难主要是由于使用空间灵活的二维成像技术来观察三维解剖结构造成的。超声引导的治疗过程尤其受到影响，因为在手术过程中或在一段时间内量化和
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⭐还在用Excel手动算均值方差？还在为海量数据统计熬夜加班？用Python这5把「数据手术刀」写一次代码，就能直接复用，专业报告自动生成！本期内容：模块核心功能应用场景math数学计算几何、物理模拟random生成随机数据游戏、抽样测试statistics统计分析回归分析、市场调研numpy数组与矩阵运算图像处理、机器学习pandas表格数据处理与分析金融分析、数据清洗一、基础数学库1.1mat
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一、引言1.1DRG_DIP2.0改革背景与意义医保支付方式改革在医疗保障制度改革中占据着极为关键的地位，是推动医疗领域变革的核心力量。它犹如一把精准的手术刀，对医疗资源的合理分配、医疗服务质量的稳步提升以及医疗费用的有效控制起着决定性作用。在这一改革进程中，DRG（Diagnosis-RelatedGroups，疾病诊断相关分组）和DIP（Diagnosis-InterventionPacket
- 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
