- “山河”应急指挥决策AI智能体 - 全生命周期构建实施说明
由数入道
人工智能认知框架
引言:从蓝图到现实的AI工程化之路“山河”项目不仅是一个软件项目,更是一个智能化的数字生命体。其复杂性要求我们必须超越传统的开发模式。严格遵循《AI驱动的全生命周期软件工程范式》,将“山河”的构建过程本身,打造为AI赋能软件开发的典范。第一部分:战略与准备目标:搭建“山河”项目的核心基础设施,完成一个关键数据流(如气象数据)的端到端打通,并验证AI辅助开发流程的有效性。1.体系定义与规划(SP,A
- 图像分类:从基础原理到前沿技术
随机森林404
计算机视觉分类数据挖掘人工智能
引言在当今数字化时代,图像数据正以惊人的速度增长。从社交媒体上的照片分享到医疗影像诊断,从自动驾驶到工业质检,图像分类技术已经成为人工智能领域最基础也最重要的应用之一。本文将全面介绍图像分类的基础概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来趋势,帮助读者系统性地理解这一领域。第一章图像分类概述1.1什么是图像分类图像分类(ImageClassification)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是
- RAG实战指南 Day 2:RAG开发环境搭建与工具选择
在未来等你
RAG实战指南RAG向量检索LLMAI开发知识库
【RAG实战指南Day2】RAG开发环境搭建与工具选择开篇欢迎来到"RAG实战指南"系列的第2天!今天我们将聚焦RAG系统的开发环境搭建和工具选择,这是构建高效RAG应用的基础。一个合理的开发环境和工具链不仅能提升开发效率,还能确保系统的稳定性和扩展性。通过本文,你将掌握如何从零开始搭建RAG开发环境,了解主流工具的选择策略,并通过实际案例学习如何将这些工具组合起来构建完整的RAG工作流。理论基础
- 《dlib库中的聚类》算法详解:从原理到实践
A小庞
算法算法聚类数据挖掘机器学习c++
一、dlib库与聚类算法的关联1.1dlib库的核心功能dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库,其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。聚类算法在dlib中主要用于:数据分组:将相似的数据点划分为同一簇。特征分析:通过聚类结果发现数据潜在的结构。降维辅助:结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers,适用于图像
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建(续)
格图素书
算法人工智能
目录3.4点云数据精简3.4.1数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法3.5.5泊松曲面重建算法4特征保留优化的点云精简4.1引言4.2点云精简的思想4.3基于图信号的特征保留优化的点云精简算法4.3.2定义密度均匀性损失4.4点云精简实验结果及分析5隧
- 通义灵码+DeepSeek:国产代码生成王炸组合,带你飞!
引言在人工智能飞速发展的当下,AI代码生成工具如雨后春笋般涌现,为开发者们带来了前所未有的编程体验。其中,国产的通义灵码结合DeepSeek模型异军突起,成为众多开发者关注的焦点。它们凭借强大的功能和出色的表现,在代码生成领域崭露头角,不仅提升了开发效率,还为编程工作流注入了新的活力。然而,如同任何新兴技术一样,在使用过程中也会遇到各种问题和挑战。本文将通过实测,深入剖析通义灵码与DeepSeek
- 普通人准备跳槽找AI相关工作?建议先把这份清单倒背如流
大模型教程.
人工智能跳槽chatgpt大模型面试语言模型
在AI浪潮席卷下,很多行业的职位描述中开始增加了’熟悉AI工具及应用者优先’这样的要求。这不是偶然现象,而是就业市场正在发生的根本转变。全球AI市场正以惊人速度扩张,预计规模将从2025年的2440亿美元猛增至2030年的8270亿美元,年复合增长率高达24%。这一爆发式增长直接催生了大量AI相关岗位需求。然而,人才供应远跟不上市场步伐。目前全球AI相关行业预计需约9700万专业人才,供给缺口达3
- Python语法笔记
XiTang1
python笔记开发语言
Python的基本语法1.计算机相关的名词知识1.1计算机的组成计算机之父:冯.诺依曼,根据冯.诺依曼结构体系,计算机是分为5部分的1.输入设备把信息传递到计算机中,比如键盘、鼠标2.输出设备信息从计算机中传递出来,比如音响、显示器、打印机等等3.存储区计算机被发明出来就是用于数据的存储和计算的计算机上有两个存储数据的设备:内存、硬盘硬盘:电脑上的磁盘分区,存储在硬盘中的数据都是持久化存储【只要不
- 80% 人忽略的支付宝小程序优化致命细节
Ciling710
小程序
在支付宝小程序优化的过程中,许多开发者和运营者往往聚焦于界面设计、功能迭代等显性层面,却忽视了一些看似细微却足以影响全局的关键细节。这些被80%人忽略的“致命细节”,恰恰是决定小程序用户体验、流量转化与商业价值的核心要素。一、基础配置:被轻视的流量入口密钥1.关键词标签的动态校准多数开发者完成小程序上线后,便不再更新关键词标签,却未意识到用户搜索习惯与行业热点的动态变化。正确做法是每月通过支付宝开
- Step-by-Step Diffusion&Flow Model Notes
克斯维尔的明天_
机器学习人工智能深度学习算法
Step-by-StepNotesFundamentalsofDiffusion生成模型的目标与扩散模型的基本思想生成模型的目标生成模型的目的是给定一组来自某个未知分布p∗(x)p^{*}(x)p∗(x)的独立同分布(i.i.d.)样本,构建一个采样器,能够近似地从相同的分布中生成新的样本。例如,假设我们有一组狗的图像训练集,这些图像来自某个潜在分布pdogp_{\text{dog}}pdog,我
- (C++)学生管理系统(测试版)(map数组的应用)(string应用)(引用)(C++教学)(C++项目)
双叶836
C++基础教学STLC++C++项目c++算法开发语言数据结构后端
源代码:#include//输入输出流库,提供cin/cout等基本I/O功能#include//映射容器库,提供map数据结构(键值对集合)#include//字符串库,提供string类及字符串操作#include//输入输出格式化库,提供setw等格式化控制usingnamespacestd;//使用标准命名空间,避免写std::前缀//定义学生结构体:包含多个相关数据的复合类型struct
- MySQL 中的慢查询分析与优化:定位并解决性能瓶颈
you的日常
#MySQLmysqlandroid数据库database
在任何数据库驱动的应用程序中,**慢查询(SlowQuery)**都是性能瓶颈的罪魁祸首之一。一个执行缓慢的SQL查询不仅会延长用户的等待时间,降低用户体验,还可能长时间占用数据库资源,导致连接耗尽、系统吞吐量下降,甚至引发连锁反应导致整个系统崩溃。因此,识别、分析和优化慢查询是数据库性能调优的重中之重。本文将深入探讨MySQL中的慢查询分析与优化技术,从开启慢查询日志、定位慢查询,到利用EXPL
- Docker 跨平台支持:从 Linux 到 macOS 的容器化开发实践
you的日常
容器技术Docker性能优化实践dockerlinuxmacos容器运维
Docker容器的理念是“一次构建,处处运行”,旨在解决应用程序在不同环境中部署的兼容性问题。然而,这一承诺的实现,在非原生Linux系统(如macOS和Windows)上,需要巧妙的底层机制来支撑。对于开发者而言,理解DockerDesktop在这些操作系统上的工作原理,特别是其虚拟机机制和文件共享策略,对于优化开发体验和解决潜在性能问题至关重要。本文将深入探讨Docker如何在macOS和Wi
- 「日拱一码」010 Python常用库——statistics
胖达不服输
「日拱一码」pythonpython常用库statistics
目录平均值相关mean():计算算术平均值,即所有数值相加后除以数值的个数fmean():与mean()类似,但使用浮点运算,速度更快,精度更高geometric_mean():计算几何平均值,即所有数值相乘后开n次方根(n为数值的个数)harmonic_mean():计算调和平均值,即数值个数除以每个数值的倒数之和median():计算中位数,即将一组数值按大小顺序排列后位于中间的数。如果数值个
- AWS多账号管理终极指南:从安装配置到高效使用
ivwdcwso
运维与云原生aws云计算iam多账号cli
引言:为什么需要多账号管理?在云计算时代,企业使用多个AWS账号已成为最佳实践。根据AWSWell-ArchitectedFramework,多账号架构可以:实现环境隔离(生产/测试/开发)满足不同业务单元的安全要求简化资源管理和成本分配符合合规性要求(如SOC2、ISO27001)本文将手把手带您完成从AWSCLI安装到多账号配置的全过程,特别针对中国区与全球区的混合使用场景。第一部分:AWSC
- uni-app 多端开发中 AI 的集成与适配:一次开发,智能多端运行
欧阳天羲
大前端与AI的深度融合#AI与大前端框架结合篇uni-app人工智能前端
一、引言:uni-app与AI多端集成的背景在当今跨平台开发趋势下,uni-app凭借"一次编写,多端运行"的特性成为企业级应用开发的首选框架之一。随着人工智能技术的普及,将AI能力集成到多端应用中已成为提升用户体验的关键需求。然而,小程序、APP、Web等不同端的运行环境差异显著,如何实现AI功能的统一集成与高效适配成为开发难点。本文将系统讲解在uni-app框架中集成AI能力的完整方案,涵盖跨
- 大语言模型技术系列讲解:大模型应用了哪些技术
知世不是芝士
语言模型人工智能自然语言处理chatgpt大模型
为了弄懂大语言模型原理和技术细节,笔者计划展开系列学习,并将所学内容从简单到复杂的过程给大家做分享,希望能够体系化的认识大模型技术的内涵。本篇文章作为第一讲,先列出大模型使用到了哪些技术,目的在于对大模型使用的技术有个整体认知。后续我们讲一一详细讲解这些技术概念并解剖其背后原理。正文开始大语言模型(LLMs)在人工智能领域通常指的是参数量巨大、能够处理复杂任务的深度学习模型。这些模型使用的技术主要
- 【网络】Linux 内核优化实战 - net.core.busy_read
目录核心功能工作原理与优势配置方式1.临时配置(重启失效)2.永久配置(重启生效)与`net.core.busy_poll`的协同作用适用场景与注意事项适用场景:注意事项:总结net.core.busy_read是Linux内核中与网络性能优化相关的参数,主要用于控制socket层的忙轮询(BusyPolling)行为,与net.core.busy_poll配合使用,共同优化网络数据包的处理效率。
- (附源码)node.js+mysql+基于JavaScript网上商城开发设计 毕业设计261620
Wx-Biye_Design
springbootjavamysqlpythonphp
Node.js网上商城的开发摘要随着Internet的使用越来越广泛,在传统的商业模式中,对于日常各类商品,人们习惯于到各种商家店铺购买。然而在快节奏的新时代中,人们不一定能为购买各类商品腾出时间,更不会耐心挑选自己想要的商品。所以设计一个网上商城,既是迎合电子商务的大潮流,也是传统商品销售行业的一个突破口,可以给传统销售行业带来转变和机遇。本系统主要是提供给用户一个购买各类商品的平台,通过价格优
- 大模型算法工程师面试宝典:精选面试题及参考答案全解析,助你备战AI算法工程师岗位!
大模型入门学习
人工智能产品经理大数据机器学习程序员大模型大模型学习
大模型应该算是目前当之无愧的最有影响力的AI技术。它正在革新各个行业,包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等,正成为未来商业环境的重要组成部分。截至目前大模型已超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型技术越来越卷,就连大模型相关面试也是越来越卷。我今天给大家分享一篇大模型的面试题总结,内容较长,喜欢记得收藏、关注、点赞。ii.为什么会出现LLMs复读机问题?出现LLMs复读机问题可能
- js打开word文件相关总结
xixi_666
jsword
打开方法:一.在IE中,可以通过js创建Word.Application,来打开,修改服务器上的文档.varurl="http://localhost/test/a.doc";//直接打开wordvarword=newActiveXObject("Word.Application");word.Visible=true;word.Activate();//打开的word激活房子最前面窗口word.
- Spark on Docker:容器化大数据开发环境搭建指南
AI天才研究院
ChatGPT实战ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶大数据sparkdockerai
SparkonDocker:容器化大数据开发环境搭建指南关键词:Spark、Docker、容器化、大数据开发、分布式计算、开发环境搭建、容器编排摘要:本文系统讲解如何通过Docker实现Spark开发环境的容器化部署,涵盖从基础概念到实战部署的完整流程。首先分析Spark分布式计算框架与Docker容器技术的核心原理及融合优势,接着详细演示单节点开发环境和多节点集群环境的搭建步骤,包括Docker
- 解释LLM怎么预测下一个词语的
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython语言模型python深度学习人工智能机器学习
解释LLM怎么预测下一个词语的通过上文词的向量进行映射在Transformer架构的大语言模型(如GPT系列、BERT等)中,词语会先被转化为词向量。在预测下一个词时,模型会基于之前所有词的向量表示(并非仅仅上一个词,但上一个词的向量是重要信息来源之一)进行计算。以GPT-2为例,在生成文本时,它会将输入文本中每个词对应的词向量依次输入到模型的多层Transformer编码器-解码器结构中。每一层
- JA3指纹在Web服务器或WAF中集成方案
泡泡以安
爬虫技术服务器安全httpsJA3指纹
一、概述JA3指纹技术可以通过多种方式集成到Web服务器或WAF中,实现对客户端的识别和安全防护。本文档详细介绍各种实现方案。详细请见:JA3指纹介绍二、Nginx集成方案2.1、使用NginxLua模块安装依赖#安装OpenResty(包含Nginx+Lua)wgethttps://openresty.org/download/openresty-1.21.4.1.tar.gztar-xzfop
- 一份来自前端开发工程师的规范简历
追影的React开发者
前端javascriptphotoshop
个人资料姓名:嘻嘻性别:女电话:12132323613邮箱:
[email protected]现居地:上海市工作年限:3年求职意向期望职位:前端开发工程师期望薪资:面议工作性质:全职到岗时间:离职,一周内入职专业技能精通DIV+CSS页面布局,重构,掌握JavaScript,熟悉w3c标准,了解HTML语义化有一定的了解。熟练运用浏览器兼容技术,熟练进行前端性能优化设计。熟练掌握HTML5技术
- Spring AI 实战:第二章、Spring AI提示词之玩转AI占卜的艺术
liaokailin
SpringAI实战人工智能springjava
目录(如果文章对您有一丢丢输入,请点赞、收藏、转发吧~)源码开篇、大模型时代:我们正站在浪潮之巅第一章、SpringAI入门之DeepSeek调用第二章、SpringAI提示词之玩转AI占卜的艺术第三章、SpringAI结构化输出之告别杂乱无章第四章、SpringAI多模态之看图说话
- 使用NPM安装Highcharts的完整指南
祁泉望Ernestine
使用NPM安装Highcharts的完整指南highcharts项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/high/highcharts前言Highcharts作为一款功能强大的数据可视化库,在现代Web开发中扮演着重要角色。本文将详细介绍如何通过NPM包管理器来安装和使用Highcharts及其相关产品(Stock、Maps和Gantt),帮助开发者快速上手这一优秀
- Midjourney提示词(Prompt)编写秘籍:让AI画出你想要的作品
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络midjourneyprompt人工智能ai
Midjourney提示词(Prompt)编写秘籍:让AI画出你想要的作品关键词:Midjourney、提示词(Prompt)、AI绘画、关键词权重、图像生成摘要:想让AI画出你脑海中完美的画面?关键就藏在“提示词(Prompt)”里!本文将用“给小学生讲故事”的方式,从基础到进阶,拆解Midjourney提示词的编写逻辑。你将学会如何用“主体+风格+细节”的黄金公式,像给画家写“绘画说明书”一样
- C#图片变视频:三步召唤‘AVI魔术师’——对比FFmpeg,代码实战全解析!
墨瑾轩
一起学学C#【七】c#音视频ffmpeg
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣SharpAvi图片转AVI全攻略1.环境准备:先装“魔法道具包”目标:从“零基础”到“代码运行”,三步搞定!1.1安装SharpAvi方法1:通过NuGet安装
- 免费学中医,这些优质资源不容错过
少林659
零基础学中医免费学中医
零基础学中医,学中医如何入门免费学中医!问止精一书院链接:https://tool.nineya.com/qrcode/1iv54b4ts想入门中医却担心成本太高?其实有不少免费又优质的学习资源,问止中医的系列免费课程就是其中的佼佼者,涵盖理论与实操,满足不同学习者的需求。问止中医旗下的精一书院,是免费学中医的绝佳平台。由问止中医联合创始人林大栋博士主讲,课程聚焦中医结构分析、人工智能中医大脑技术
- 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