- 【DeepSeek】DeepSeek 如何应用于政务系统?
深度求索者
政务
DeepSeek作为一款高性能、低成本的AI大模型,近期在政务系统中得到了广泛应用,其技术能力和场景适配性正在推动数字政府的智能化转型。以下从应用场景、技术支撑、实际成效及未来方向等方面进行深度解析:一、核心应用场景智能公文处理政策解读与文件起草:DeepSeek基于自然语言处理(NLP)技术,可自动生成公文初稿,结合政务语境提取关键信息,生成拟办意见。例如,深圳市龙岗区的公文校对时间从人工5分钟
- Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder 区别
会喘气的粽子丶
nlp人工智能
Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder是三种常见的神经网络架构,主要用于自然语言处理(NLP)任务。它们在结构和应用上有显著的区别。1.Decoder-Only架构描述:仅包含解码器部分,没有编码器。应用:通常用于生成任务,如语言模型和对话系统。代表模型:GPT(GenerativePre-trainedTransformer)特点:自回归生成:模型通过
- 代理IP在SEO优化中的应用及作用
菠萝派爱跨境
tcp/ip网络服务器大数据网络协议运维搜索引擎
SEO优化对于网站来说非常重要,它涉及到网站的运营和推广,需要关注的方面也很多。提升网站的排名是一个需要长期积累的过程。在SEO优化的过程中,往往需要借助代理IP来完成关键数据的优化和分析。接下来,我们将探讨网站SEO优化的方式以及代理IP如何帮助实现SEO优化。1、原创优质内容网站内容的质量直接影响网站的排名和用户吸引力,下面就来说说原创优质内容的重要性和注意事项。原创性:搜索引擎倾向于展现独特
- AI大模型学习之白话笔记(一)-- GPT和LLM
Langchain
人工智能学习笔记langchainpython机器人大模型
前言2022年底第一次听说chatGPT,从最初的对话,到如今的文生视频Sora,带来的效果,越来越超出我们的想象。在2023年,我尝试去了解GPT可以干什么,有什么作用,该怎么用,不过变化太快,最终也没有找到一个好的方式干进去。为什么变化这么快,说到底,是AI大模型带来的巨变。现在很多大厂都在降薪裁员,也有不少公司在AllinAI,我们都有一个预感,要变天了。你想想,如果有一天,一款游戏的所有美
- 阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记
饮长安千年月
物联网安全安全机器学习学习
前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统(ITS)和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究,并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能(AI)已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法
- 【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐(超全!)and人工智能&智能学习
熔光
人工智能AI软件智能学习生活
1.AI聊天软件概述1.1AI聊天软件的关键技术1.2AI聊天软件的应用1.3AI聊天软件的挑战1.4总结2.智普清言3.文心一言4.讯飞星火5.知元AI6.白马AI7.ChatGPT8.一览AI应用链接9.人工智能10.机器学习↓个人主页:C_GUIQU↑1.AI聊天软件概述AI聊天软件是一种利用自然语言处理(NLP)、自然语言理解(NLU)和机器学习(ML)技术构建的软件,它能够理解用户的自然
- 如何通过可视化管理实施方案提升企业效率?
项目管理
可视化管理实施方案是现代企业提升运营效率和决策质量的重要工具。通过将复杂的数据和信息转化为直观的图表和仪表板,可视化管理能够帮助管理者快速把握关键指标,识别问题所在,并做出及时准确的决策。本文将深入探讨如何通过可视化管理实施方案来提升企业效率,为企业管理者提供实用的指导和建议。在当今数字化时代,企业面临着海量数据的挑战。如何从繁杂的数据中提取有价值的信息,并将其转化为可操作的洞察,成为企业管理的关
- 智能推送系统的智能推送功能:精准触达与高效转化的技术密码智能
数据库
在移动互联网流量红利消退的背景下,APP企业面临着用户增长放缓、运营成本攀升的双重压力。智能消息推送系统凭借其“精准触达”与“动态优化”能力,已成为企业提升用户活跃度、挖掘商业价值的关键工具。数据显示,采用智能推送的APP用户留存率平均提升25%,转化成本降低40%。从“流量消耗”到“价值创造”的跃迁引入智能消息推送系统后,头部APP企业普遍实现关键指标的显著提升:·提升用户生命周期价值(LTV)
- DeepSeek为什么超越了OpenAI
deepseek
DeepSeek的超越源于四大关键差异:技术架构的垂直整合优势、数据策略的动态闭环设计、商业模式的场景化落地能力、行业定位的差异化突围。其中,技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构,在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上(根据2023年MLPerch基准测试)。这种技术路线选择,使其在医疗诊断、工业质检等垂直场景的准确率达到9
- HarmonyOS Next 应用性能优化实战
harmonyos
本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)中应用性能优化的技术细节,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、性能评估指标与工具(一)关键性能评估指标CPU使用率CPU使用率是衡量应用在运行过程中对CPU资源占用情况的重要指标。一个高效的Ha
- 深入 Python 执行模型:掌握程序运行的底层逻辑
tekin
Pythonpython开发语言执行模型命名与绑定异常处理作用域命名空间
本文将深入解读Python执行模型,带你全面了解Python程序的运行机制,包括程序结构、命名与绑定规则、异常处理方式等关键内容。通过丰富的示例、直观的图表以及对比分析,帮助你深入理解执行模型,为编写高效、稳定的Python代码打下坚实基础。Python执行模型全解析一、程序的结构Python程序由代码块构成,模块、函数体、类定义、交互式输入命令、脚本文件、通过-c选项指定的脚本命令、以-m参数运
- HarmonyOS Next智能驾驶辅助系统的模型轻量化应用
harmonyos
本文旨在深入探讨基于华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)在智能驾驶辅助系统中模型轻量化技术的应用,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、智能驾驶场景与模型轻量化策略规划(一)关键场景分析车道线检测场景车道线检测是智能驾驶辅助系统的基础功能之一,对于
- 正则化(Regularization)和正则表达式(Regular Expression)区别
Dontla
正则表达式
文章目录1.**正则化(Regularization)**2.**正则表达式(RegularExpression)**关键区别为什么名字相近?正则化(Regularization)和正则表达式(RegularExpression)不是同一个概念,它们是两个完全不同的术语,应用于不同的领域。1.正则化(Regularization)领域:机器学习/统计学。定义:正则化是一种用于防止模型过拟合(Ove
- 解释一下this在异步函数中的行为
祈澈菇凉
前端javascript开发语言
在JavaScript中,this关键字在异步函数中的行为可能会让人感到困惑。异步函数的执行方式与普通函数不同,这会影响this的指向。下面将详细阐述this在异步函数中的行为,以及如何正确管理this。一、this的基本行为回顾在JavaScript中,this的指向取决于函数的调用方式:全局上下文:在全局作用域中,this指向全局对象(在浏览器中是window)。对象方法:当函数作为对象的方法
- 收藏不迷路 —— Flutter 转场动效大合集
岛上码农
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前言动画经常会用于场景切换,比如滑动,缩放,尺寸变化,为应对这样的场景转换需要,Flutter提供了Transition系列的动画组件,可以让场景转换动画变得更加简单。本篇为你整理了常用的Transition组件的应用。CupertinoFullscreenDialogTransition名称显示是苹果风格的全屏对话转换动效,构造方法如下:CupertinoFullscreenDialogTran
- async/await与Generator函数相比有什么区别?
编程微刊
前端javascript开发语言
async/await和Generator函数都是JavaScript中处理异步编程的重要工具,但它们在语法、使用方式和背后的机制上存在显著差异。以下是它们之间的主要区别:一、基本概念1.Generator函数Generator函数是通过function*关键字定义的特殊函数,可以暂停和恢复执行。它们返回一个迭代器对象,通过调用.next()方法逐步执行函数中的代码。示例function*gene
- LLM 参数解析:使用 OpenAI API 在 Python 中的实用指南(含示例)
真智AI
python人工智能chatgpt
当你使用大语言模型(LLM)时,可能会注意到,即使提交相同的请求,多次运行后仍然会得到不同的回应。这是因为LLM具有概率性,它们的输出基于所学到的模式和概率,而不是固定规则。幸运的是,你可以通过调整特定的参数来控制LLM的行为,就像微调收音机的旋钮来调整到想要的电台一样。理解这些参数可以帮助你更好地定制LLM的输出,使其更具可预测性或创造性,具体取决于你的需求。在本文中,我们将探讨多个关键参数,这
- ocr智能票据识别系统|自动化票据识别集成方案
OCR_API
接口ocr自动化运维
在企业日常运营中,对大量票据实现数字化管理是一项耗时且容易出错的任务。随着技术的进步,OCR(光学字符识别)智能票据识别系统的出现为企业提供了一个高效、准确的解决方案,不仅简化了财务流程,还大幅提升了工作效率。一、什么是OCR智能票据识别系统?OCR智能票据识别系统是一种基于先进图像处理和深度学习算法的技术,能够自动从各类票据中提取关键信息,并将其转换为结构化数据。翔云发票识别系统可以应用于增值税
- 软件测试技术之跨平台的移动端UI自动化测试(上)
学掌门
软件测试ITui软件测试
摘要:本文提出一种跨平台的UI自动化测试方案,一方面使用像素级的截图对比技术,解决传统UI自动化测试难以验证页面样式的问题;另一方面用统一部署在服务器端的JavaScript测试代码代替Android和iOS测试代码,大大提高编写测试代码的效率。该方案经过实际验证,具有效率高、质量好、便于维护等多方面优点,文中将阐述具体设计思路以及各关键步骤的实现方法,为同类测试提供借鉴。一、背景当前金融服务数字
- 深入理解 Java 模板模式:代码复用与架构优化的利器
疯狂的键盘侠
设计模式javajava设计模式
深入理解Java模板模式:代码复用与架构优化的利器在Java编程世界中,设计模式如同智慧的结晶,帮助开发者应对各种复杂的软件开发需求。其中,模板模式(TemplatePattern)以其独特的代码复用和流程标准化能力,成为构建灵活且可维护系统的关键工具。今天,让我们一同深入探究Java中的模板模式。一、模板模式:概念初窥模板模式属于行为型设计模式,它定义了一个操作中的算法骨架,将一些步骤延迟到子类
- 现代域架构
JNI_42020487
安全
现在的域架构,特别是在WindowsServer环境中,已经经过了显著的发展和变化,从早期的WindowsNT和Windows2000时代的简单结构发展为现代的ActiveDirectory(AD)架构。以下是当前域架构的关键特点和组成部分:1.ActiveDirectory域服务(ADDS)ActiveDirectoryDomainServices(简称ADDS)是WindowsServer中最
- DeepSeek与医院电子病历的深度融合路径:本地化和上云差异化分析
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发健康医疗系统架构deepseek大模型
一、引言1.1研究背景与意义在医疗信息化快速发展的当下,电子病历系统已成为医院信息管理的核心构成。电子病历(EMR)系统,是指医务人员在医疗活动过程中,使用医疗机构信息系统生成的文字、符号、图标、图形、数据、影像等数字化信息,并能实现存储、管理、传输和重现的医疗记录,是病历的一种记录形式。它承载着患者从初诊到治疗结束的所有关键信息,涵盖症状描述、检查结果、诊断结论、治疗方案等内容。电子病历系统的重
- 从零开始学习代理AI:2025全面指南
zxzy_org
学习人工智能ai
代理AI作为人工智能的一项重要技术,近年来得到了广泛关注。2025年,代理AI技术的不断进步让许多开发者和企业都迫切希望掌握这项技术。如果你是从零开始学习代理AI,本文将为你提供一份全面的学习指南,帮助你掌握代理AI的基础知识、关键技术和实战经验。首先,你需要理解代理AI的基本概念。代理AI是一种能够自主行动并根据环境反馈调整行为的智能系统。它能够通过学习和推理来完成复杂任务,如自动化客服、智能推
- deepseek本地部署后做微调训练实现智能对话的一些建议
慧香一格
AI学习deepseek服务器AI
在本地部署大模型后,进行微调和训练以实现智能对话,通常需要按照以下步骤操作。以下是详细的指导内容:1.准备数据集在微调大模型之前,需要准备适合的训练数据集。数据集应满足以下要求:格式:通常使用JSONL(JSONLines)格式,每行包含一个训练样本。内容:数据应包含对话的上下文和目标输出,例如:{"context":"你好!今天天气不错。","response":"是的,天气很好,适合出去走走。
- 聚焦云+AI产业前沿发展,国内首个智算云生态影响力矩阵即将发布
科技云报道
云计算AI人工智能云计算人工智能ai
当前,全球人工智能技术迅猛发展,已经成为世界科技强国重点布局的关键赛道。云计算与人工智能的结合正引领着数字时代的未来,两者的融合也呈现出日益紧密的趋势。随着人工智能产业呈现井喷式发展,智能算力逐渐成为算力结构的主要组成,传统的通用云计算正加速与智算融合,升级成为可服务于人工智能技术和应用发展的智算云,成为堪比云计算的黄金赛道。作为“云+AI”协同发展的产物,智算云以其泛在互联、云化共享、高效计算和
- 推动AI云产业向深向实,云·AI·算力创新发展大会即将启幕
科技云报道
云计算AI云计算
近年来,以AIGC为代表的新兴技术正加速演进,全球站在智能化变革的起点,人工智能与云计算的深度融合,也驱动云计算进入第三次发展浪潮,迎来前所未有的机遇。伴随AI的快速发展,2024年《政府工作报告》明确提出,制定支持数字经济高质量发展政策,深化大数据、人工智能等研发应用,开展“人工智能+”行动。这意味着AI正在成为产业创新的核心抓手和驱动新质生产力的关键引擎,而云计算作为基础底座将在其中扮演至关重
- 10分钟搭建钉钉DeepSeek AI助手:无代码实现智能对话
ivwdcwso
运维钉钉人工智能运维DeepSeekAI
引言DeepSeek最近发布了两款先进的AI模型:V3和R1。其中V3适用于对话AI和内容生成等通用场景,R1则专注于编程和数学等推理任务。借助阿里云百炼提供的DeepSeek模型API,我们可以轻松实现与DeepSeek的对话功能。本文将详细介绍如何使用阿里云AppFlow在钉钉中快速配置DeepSeekAI助手,整个过程无需编写代码,10分钟即可完成。一、创建钉钉应用©ivwdcwso(ID:
- DDD - 可能会用到的分布式事务
谦亨有终
架构分布式架构
一、分布式事务的概念:分布式事务是指跨越多个独立的资源或服务(例如多个数据库、微服务、消息队列等)执行的事务操作,其目标是确保整个事务在多个系统中保持原子性和一致性,即要么所有操作全部成功提交,要么全部回滚,从而避免部分操作成功导致数据不一致。关键概念原子性、一致性、隔离性、持久性(ACID)在单个数据库中的事务通常满足ACID原则,分布式事务则需要在多个系统中同时保证这些特性。分布式环境的挑战不
- 功率半导体展聚焦 APSME 2025,共探功率半导体发展新征程
JSZNZZ
制造信息与通信可用性测试
在科技迭代的滚滚浪潮中,功率半导体作为现代工业的“心脏”,其重要性愈发凸显。2025年11月20-22日,APSME2025亚洲国际功率半导体、材料及装备技术展览会将在广州保利世贸博览馆隆重举办,这不仅是一场行业的年度盛事,更是功率半导体领域迈向未来的关键契机。近年来,功率半导体凭借其独特优势,在众多领域发挥着核心作用。在新能源汽车领域,功率半导体是实现电能高效转换的关键,直接影响着汽车的续航里程
- 武圣破难上山之他要学习——《贪心》
曼珠沙华
算法学习算法
一、贪心算法原理与实例剖析贪心算法作为一种独具特色且应用广泛的策略,占据着重要地位。其核心策略在于将复杂的整体问题,拆解为一系列紧密相连的步骤。每一个步骤都选取当前状态下的最优方案,通过这样的方式步步推进,直至完成所有步骤。从本质而言,贪心算法在处理问题时,着重于当下的抉择,全力聚焦于当下时刻的最优选择,而暂且搁置对最终结果的预先考量。然而,运用贪心算法时需格外留意一个关键前提:每一步所做出的选择
- 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/pwd@192.168.0.5:1521/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