- 学习三维动画心得
2501_92205961
开发语言青少年编程
在大二学年的三维动画设计学习进程中,我围绕3dsMax和Blender两大核心软件展开深入钻研,并在此基础上探索技术应用与创新。不仅熟练掌握了基础操作,还深入到代码编写与复杂技术问题解决领域,逐步构建起系统的三维动画设计知识与技能体系,以下是详细的学习总结。一、3dsMax的深度学习与技术实践(一)高级建模与脚本优化在3dsMax的学习中,基础建模掌握后,我开始挑战高级建模技术。利用NURBS建模
- 生成式AI技术对未来知识生产模式的颠覆性影响:跨学科案例分析
德宿
人工智能
引言随着人工智能技术的迅猛发展,生成式AI作为一种革命性技术正在深刻地改变人类知识生产和学术研究的范式。生成式AI不仅能够创建原创内容,还能模拟人类思维过程,处理和生成大量数据,从而在各个学科领域展现出广阔的应用前景。本研究报告旨在深入探讨生成式AI技术对未来知识生产模式的颠覆性影响,通过对比传统学术研究与AI辅助研究的范式差异,并选取医学、法学、文学、经济学和艺术学等五个典型领域进行深度案例分析
- ChatGPT驱动的跨学科研究灵感挖掘指南
学境思源AcademicIdeas
学境思源AI写作ChatGPTchatgpt
跨学科研究已成为解决复杂问题的重要手段。学境思源,无论是人工智能与心理学的结合,一键生成论文初稿!还是生态学与经济学的融合,越来越多的研究者正试图打破学科界限,探索全新问题域。但问题是:acaids.com。我们如何高效发现这些跨学科交叉点?使用传统方式,像文献综述、领域专家访谈或大型头脑风暴虽有效,但耗时,且受限于已有认知。今天为大家分享一种高效、智能、可复制的方法——利用ChatGPT进行跨学
- 大模型本地部署,拥有属于自己的ChatGpt
小妖同学学AI
chatgpt
ChatGpt以其强大的信息整合和对话能力惊艳了全球,在自然语言处理上面表现出了惊人的能力。不管用于文案撰写还是程序辅助开发都大大提高了我们的工作效率,但是其使用有一定的门槛,让我们大多数人都望而却步,今天我们利用ollama实现本地大模型的步骤,让我们轻松拥有自己的人工智能。Ollama作为一个轻量级的工具,可以帮助用户在本地运行这些大型语言模型,无需持续依赖云服务,既保护了数据隐私,又能减少网
- PPT 要你好看(全彩)
又是一个装逼的
分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!PPT,要你好看(全彩)杨臻编著ISBN978-7-121-14725-82011年11月出版定价:49.90元16开264页宣传语:般若黑洞▪百万点击之升华16位知名PPT高手联袂热议内容简介此刻呈现在你面前的
- Spring AI 结合 MCP MySQL 实现对话式数据库查询
没刮胡子
软件开发技术实战专栏人工智能AISpring数据库spring人工智能spring-aimcp-servermysql
在现代应用开发中,将人工智能与数据库查询结合可以创造更自然、更智能的用户交互方式。下面我将详细介绍如何使用SpringAI框架结合MCP(可能指MySQL连接池或相关组件)实现对话中的数据库查询功能。什么是SpringAI和MCPMySQLSpringAI框架概述SpringAI是基于Spring生态的人工智能集成框架,它提供了:与大型语言模型(LLM)的集成能力对话管理和自然语言处理功能业务逻辑
- MiniMax - M1:开源大模型的革命性突破
开源大模型MiniMax-M1研究报告一、引言在人工智能技术飞速发展的当下,大模型领域的竞争愈发激烈。开源大模型以其开放性、可定制性和社区协作的优势,逐渐成为推动人工智能技术进步的重要力量。MiniMax-M1作为全球首个开源大规模混合架构的推理模型,一经发布便引起了广泛关注。它在长上下文处理、推理效率和成本控制等方面展现出了卓越的性能,为人工智能的发展带来了新的思路和方向。本文将对MiniMax
- 信息抽取领域关键Benchmark方法:分类体系
信息抽取领域关键Benchmark方法:分类体系摘要信息抽取(InformationExtraction,IE)作为自然语言处理的核心任务之一,旨在从非结构化文本中识别并结构化关键信息(如实体、关系、事件等),广泛应用于知识图谱构建、智能问答和数据分析等领域。近年来,随着深度学习技术的快速发展,信息抽取方法在性能和应用范围上取得了显著进步,但同时也面临着任务多样性、跨领域泛化性以及低资源场景下的适
- ss928v100模型的导出、量化和转换
yunken28
python开发语言
1、yolov8导出为onnxfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("./best.pt")model.export(format="onnx",imgsz=640,dynamic=False,simplify=True,opset=11,batch=1,half=False)以下是model.export()方法各参数的详细解释:format="onnx"指
- 基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估| 文献速递-AI辅助的放射影像疾病诊断
有Li
人工智能深度学习算法
Title题目EvaluationofaCascadedDeepLearning–basedAlgorithmforProstateLesionDetectionatBiparametricMRI基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估Background背景MultiparametricMRI(mpMRI)improvesprostatecancer(PCa)detectionc
- 深度学习使用Pytorch训练模型步骤
vvvdg
深度学习pytorch人工智能
训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程,旨在通过大量数据学习模型参数,以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。训练模型通常包括以下几个步骤:1.数据准备:收集和处理数据,包括清洗、标准化和归一化。将数据分为训练集、验证集和测试集。2.定义模型:选择模型架构,例如决策树、神经网络等。初始化模型参数(权重和偏置)。3.选择损失函数:根据任务类型(如分类、回归)选择合适的损失函数。4.选择优化
- 深度学习中Embedding原理讲解
zhishidi
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我们用最直白的方式来理解深度学习中Embedding(嵌入)的概念。核心思想一句话:Embedding就是把一些复杂、离散的东西(比如文字、类别、ID)转换成计算机更容易理解和计算的“数字密码”,这些“数字密码”能代表这个东西的本质特征或含义。为什么需要Embedding?想象一下,你要教计算机认识“苹果”和“橙子”:原始表示(不好用):你告诉计算机:“苹果”的编号是1,“橙子”的编号是2。问题来
- 基于人工智能的图表生成器
警世龙
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基于人工智能的图表生成器软件需求分析本项目旨在开发一个基于Web的图表生成工具,利用人工智能技术将自然语言描述转换为专业的流程图、时序图等可视化图表。具体需求如下:支持用户输入自然语言描述来生成图表。提供实时预览功能,让用户能够即时看到生成的图表。允许用户对生成的Mermaid代码进行编辑。支持图表的缩放和平移操作。提供代码保存和图片导出功能。具备快捷键支持,提高用户操作效率。技术选型前端HTML
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Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用作者:本人是一名县级融媒体中心的工程师,多年来一直坚持学习、提升自己。喜欢Python编程、人工智能、网络安全等多领域的技术。摘要随着人工智能技术的快速发展,文字转语音(Text-to-Speech,TTS)系统已成为多种应用的重要组成部分,尤其在广播电视领域。本文介绍了一种基于Edge-TTS大模型的文字转语音工具,该工具结合了现代文本处理和语
- 掌握编程:数字时代的必备技能
afsdfewasdf
AI编程
编程在现代社会的必要性学习编程在当今数字化时代具有显著优势。随着科技发展,编程技能已成为许多行业的基础需求,从软件开发到数据分析,甚至传统行业也在逐步依赖技术解决方案。掌握编程能力可以提升个人竞争力,开拓职业机会。就业市场需求旺盛技术岗位如软件工程师、数据科学家、人工智能专家等持续增长。非技术岗位如市场营销、金融分析也要求基础编程知识处理自动化任务或数据分析。掌握编程技能能显著提高薪资水平和职业发
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Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略说起自动驾驶,大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等,背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。它们负责感知环境、识别路况、预测行为,甚至实时做出决策。可是,跑在车上的这些模型不仅要精准,还得轻量、实时、稳定,这可不是简单的“丢GPU就能解决”的问题。今天,咱们就从Python开发者的视角,聊聊自动驾驶里深度学习模型的优化
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想象一下,计算机能看懂病历、汽车能自动驾驶、机器能创作艺术——这一切的核心,正是深度学习的力量。而推动这场革命的引擎之一,就是今天的主角:**TensorFlow**。---###**一、背景:为什么需要TensorFlow?1.**深度学习的爆发**-传统编程无法解决图像识别、自然语言处理等复杂问题。-神经网络需要高效工具处理海量数据和计算。2.**Google的答案**-2015年开源Tens
- 深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化
AI云原生与云计算技术学院
人工智能自动驾驶机器学习ai
深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词:AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要:本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手,详细解释了相关核心概念,如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系,介绍了核心算法原理和具体操作步骤,还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探
- AI教父Hinton:别太相信科技领袖们的公开说辞,他们私下对AI的看法会让你不安 | 不摸鱼的独立开发者日报(第36期)
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不摸鱼的独立开发者日报人工智能科技产品经理microsoft个人开发游戏
✍️说明日报相关信息:网站:https://daily.nomoyu.com/RSS:https://daily.nomoyu.com/rss/rss.xml欢迎一起沟通交流AI教父Hinton:别太相信科技领袖们的公开说辞,他们私下对AI的看法会让你不安“人工智能教父”GeoffreyHinton在访谈中表示,他对自己毕生的工作成果表示深切忧虑,并致力于警告世界AI带来的巨大风险,他的主要观点如
- 22种创新思路!今年必将是特征选择爆发的一年
小唯啊小唯
人工智能注意力机制特征选择
2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中,往往包含众多特征,但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。例如在房价预测任务中,原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择,可以剔除一些无关的或者冗余的特征,比如可能存在的重
- openai-go v1.6.0版本详解:新增功能与优化全面解析
福大大架构师每日一题
文心一言vschatgptgolangeasyui开发语言
一、前言openai-go作为OpenAI官方提供的Go语言客户端库,一直备受广大Go语言开发者关注和喜爱。随着人工智能技术的飞速发展,openai-go的迭代速度也在不断加快。最近,openai-go发布了v1.6.0版本,该版本带来了多项新功能和优化,进一步提升了API的灵活性和开发者体验。本文将基于官方发布的完整更新日志,深入解析v1.6.0版本的新增功能、改进细节及实际应用,帮助读者全面掌
- Deepseek:多轮对话与上下文拼接
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熬之滴水穿石ai
今天的内容,应该很好理解。我们先从场景切入来理解。首先,你回想一下,有没有遇到过这样的情况:和朋友聊天时,聊了一会儿,突然朋友说起之前的某个话题,你却有点反应不过来,得努力回忆之前说了啥。人工智能之所以“智能”,因为它就不可能这么健忘。在和Deepseek聊天,在多轮对话中,Deepseek就像一个记忆力超强的小伙伴,能清楚记得你们聊过的每一个重要细节,让对话一直顺顺畅畅。这背后呀,藏着Deeps
- 【深度学习|学习笔记】什么是正则化?如何理解正则化?L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解,附代码。
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深度学习学习笔记深度学习学习笔记人工智能机器学习
【深度学习|学习笔记】什么是正则化?如何理解正则化?L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解,附代码。【深度学习|学习笔记】什么是正则化?如何理解正则化?L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解,附代码。文章目录【深度学习|学习笔记】什么是正则化?如何理解正则化?L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解,附代码。前言一、什么是正则化?为什么需要它?✅
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MCP与AI任务分解:如何让AI高效执行复杂任务?在人工智能应用中,任务分解(TaskDecomposition)是一个绕不开的话题。无论是自动驾驶、智能客服,还是代码生成,AI都需要将复杂问题拆解成可执行的小任务,逐步完成目标。而在AI领域,MCP(Multi-StepCognitiveProcessing,多步认知处理)是一种前沿技术,旨在提升AI的任务分解能力,使其能够更精准、高效地执行复杂
- AIGC领域Prompt工程:原理、方法与行业应用
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ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶AIGCpromptai
AIGC领域Prompt工程:原理、方法与行业应用关键词:Prompt工程、大语言模型(LLM)、提示设计、少样本学习、AIGC应用、思维链(CoT)、提示优化摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,大语言模型(如GPT-4、LLaMA、通义千问)的性能已达到前所未有的高度。然而,模型的强大能力能否被充分释放,很大程度上依赖于"提示(Prompt)"的设计质量。本文系统解析Prom
- 大语言模型中的思维链提示:解锁高效互动的秘密
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在当今的人工智能领域,大语言模型(LLMs)已然成为一颗耀眼的明星,它经过海量训练,能够理解并生成人类语言,在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而,若想与这些模型实现高效沟通,掌握正确的请求方式至关重要,而思维链提示(Chainofthoughtprompting)便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示(Prompting)?LLMs基于海量数据集进行训练,以理解并生成类人文本。其
- 番外篇 | SEAM-YOLO:引入SEAM系列注意力机制,提升遮挡小目标的检测性能
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YOLOv8:从入门到实战YOLO深度学习人工智能机器学习计算机视觉神经网络
前言:Hello大家好,我是小哥谈。SEAM(Squeeze-and-ExcitationAttentionModule)系列注意力机制是一种高效的特征增强方法,特别适合处理遮挡和小目标检测问题。该机制通过建模通道间关系来自适应地重新校准通道特征响应。在遮挡小目标检测中的应用优势包括:1)通道注意力增强:SEAM通过全局平均池化捕获通道级全局信息,帮助网络在遮挡情况下仍能关注关键特征。2)多尺度特
- 目标追踪数据标注
sethrsinine
目标跟踪
在将YOLO(目标检测)和DeepSORT(目标追踪)结合时,数据标注需要同时满足检测和追踪的需求。以下是具体的分阶段标注策略和操作指南:一、标注的核心要求检测标注:每帧中目标的边界框(BoundingBox)和类别标签(如行人、车辆)。追踪标注:跨帧的目标ID(TrackID),确保同一目标在不同帧中ID一致。二、分阶段标注流程阶段1:视频预处理•目标:将视频转换为可标注的帧序列。•操作:使用F
- 人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践:代码实例和详细解释说明5.1基于
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
cyc&阿灿
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一,已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展,通过理论解析与代码实践相结合的方式,帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&