Kun Li
Kun Li

MasaCtrl:Tuning-free mutual self-attention control for consistent image synthesis and editing

https://github.com/TencentARC/MasaCtrl/issues/13icon-default.png?t=N7T8https://github.com/TencentARC/MasaCtrl/issues/13

Question about Mask · Issue #31 · TencentARC/MasaCtrl · GitHub

你可能感兴趣的:(图像视频生成大模型,stable,diffusion)

  • 车牌号识别Delphi演示程序：轻松实现车牌识别技术 瞿巧群Justin
    车牌号识别Delphi演示程序：轻松实现车牌识别技术去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍在智能交通系统领域，车牌号识别是一项至关重要的技术。今天，我们要介绍的是一个基于Delphi语言开发的车牌号识别演示程序。该程序能够高效识别并处理车牌号码，为交通监控、停车场管理等领域提供了极大的便利。项目技术分析本项目基于Delphi环境开发，利用先进的图像处理技术，实现了
  • 直播预告！探讨生成模型中的极简概念擦除 青稞社区. 青稞Talk人工智能图像处理
    主页：http://qingkeai.online/原文：https://mp.weixin.qq.com/s/yc4whKbnVY8ho1w7rgFVGg6月16日20:00，青稞Talk第55期，新加坡国立大学博士生张扬，将直播分享《生成模型中的极简概念擦除》。分享嘉宾张扬，慕尼黑工业大学计算机专业硕士，新加坡国立大学人工智能专业博士。曾于牛津大学进行学术访问，并在微软亚洲研究院及美国运通新加
  • 【Python】Pygame从零开始学习 宅男很神经 python开发语言
    模块一：Pygame入门与核心基础本模块将引导您完成Pygame的安装，并深入理解Pygame应用程序的基石——游戏循环、事件处理、Surface与Rect对象、显示控制以及颜色管理。第一章：Pygame概览与环境搭建1.1什么是Pygame？Pygame是一组专为编写视频游戏而设计的Python模块。它构建在优秀的SDL(SimpleDirectMediaLayer)库之上，允许您使用Pytho
  • 规划将 IaaS 资源从经典部署模型迁移到 Azure Resource Manager zangdalei Market
    尽管Azure资源管理器提供了许多精彩功能，但请务必计划迁移，以确保一切顺利进行。花时间进行规划可确保执行迁移活动时不会遇到问题。Note以下指导的主要参与者为Azure客户顾问团队，以及与客户合作迁移大型环境的云解决方案架构师。此文档随着出现新的成功模式而持续更新，因此，请不时地回来查看，了解是否有新的推荐内容。迁移之旅包括四个常规阶段：计划技术注意事项和权衡根据技术要求大小、地理区域和操作方案
  • NL2SQL进阶系列(1)：DB-GPT-Hub、SQLcoder、Text2SQL开源应用实践详解 汀、人工智能 LLM工业级落地实践人工智能LLM自然语言处理NL2SQL大模型应用Text2SQLgpt
    NL2SQL进阶系列(1)：DB-GPT-Hub、SQLcoder、Text2SQL开源应用实践详解NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理1.MindSQL(库)MindSQL是一
  • 用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归（十） lishaoan77 tensorflow线性回归tensorboard可视化
    用TensorBoard可视化线性回归模型TensorBoard是一种可视化工具，用于了解、调试和优化模型训练过程。它使用在执行程序时编写的摘要事件。上面定义的模型使用tf.summary.FileWriter来写日志到日志目录/tmp/lr-train.我们可以用命令调用日志目录的TensorBoard，见Example3-13(TensorBoard已黙认安装与TensorFlow一起).Ex
  • embedding模型有哪些？如何选择合适的embedding模型？ 行云流水AI笔记 embedding
    embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型，常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。以下是一些常见的embedding模型：Word2Vec：CBOW（ContinuousBag-of-Words）：通过上下文预测中心词。Skip-Gram：通过中心词预测上下文。GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）：结合了词频统计和Word2Vec的
  • 【DeepSeek实战】3、Ollama实战指南：LobeChat+多网关架构打造高可用大模型集群 无心水 Ollama实战指南LobeChat实战DeepSeek实战DeepSeek全栈应用开发AI入门大模型CSDN技术干货
    一、企业级大模型集群架构全景解析在人工智能落地应用的过程中，大模型服务的高可用性、成本控制和灵活扩展能力成为企业关注的核心痛点。本方案通过LobeChat前端、AI网关层和Ollama模型集群的三层架构设计，实现了无需复杂运维即可部署的生产级大模型服务体系。该架构不仅支持负载均衡、故障转移和模型热切换等企业级特性。还通过量化技术将硬件成本降低60%以上，为中小企业提供了与商业云服务相当的性能体验。
  • 生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN） 盼小辉丶 生成式人工智能实战150讲人工智能生成对抗网络神经网络
    生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
  • 深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发 AIGC应用创新大全 AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
    深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发关键词：嵌入模型（EmbeddingModel）、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要：本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理，结合Python代码实战（BERT/CLIP模型）演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量，并通过“智能客服问答”“
  • LLaMA Factory 微调后，迁移模型 激进小猪1002 llamallamafactory人工智能python
    方法1：使用HuggingFaceHub（最推荐）fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer#在源服务器上保存模型到Hubmodel.push_to_hub("your-username/your-model-name")tokenizer.push_to_hub("your-username/your-model-name")
  • 腾讯混元3D制作角色模型的教程-2 速易达网络 数字媒体专业课程3d
    图生3D，这是一个非常具体的操作指导需求。用户可能是设计师、游戏开发者或3D建模爱好者，希望快速掌握如何利用腾讯混元3D技术通过图片生成3D模型。基础操作：在线平台快速生成步骤1：访问平台登录腾讯混元3D创作引擎官网：https://3d.hunyuan.tencent.com。步骤2：上传图片点击“图生3D”（Imageto3D）功能，上传本地图片。建议：非透明背景图片勾选“RemoveBack
  • 2024年AI 智能助手（大模型）产品市场分析｜商派 徐礼昭｜商派软件市场负责人 人工智能
    一、引言人工智能的浪潮不断向前推进，智能助手作为其中的重要应用，已经逐渐渗透到我们生活的各个方面。它们以其便捷性和个性化的特点，改变了我们与世界的互动方式。本报告将对AI智能助手进行全面的行业分析，包括行业概况、主要玩家、用户数据、发展要素以及未来趋势等方面，并通过具体案例分享，帮助读者深入了解这一领域的现状和未来发展潜力。二、行业概览（一）智能助手的定义和发展阶段智能助手是利用人工智能技术为用户
  • 记一次移动端H5开发所遇到的问题与细节,以及ios兼容 想要飞翔的小猪 H5移动端开发vuehtml5h5移动端ios兼容
    第一次弄移动端H5项目开发，虽然是简单的页面展示，但也遇到了很多细节问题与兼容问题，尤其是h5视频标签video,一.移动端禁止缩放兼容主要属性是user-scalable=no"，width：视口的宽度，width=device-width：宽度是设备的宽度initial-scale：初始化缩放，-initial-scale=1.0：不缩放user-scalable：是否允许用户自行缩放，取值0
  • 基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现 AI大模型应用之禅 人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
  • 大模型RLHF强化学习笔记（一）：强化学习基础梳理Part1 Gravity! 大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
    【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.1Intro定义：强化学习是一种机器学习方法，需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素：状态（State）：智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息（环境描述）动作（Action）：在环境中可以采取的行为策略（Policy）：定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作，目标是最大化智能体的长期累积奖
  • 高通 QCS8550 大模型性能深度解析：从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark 伊利丹~怒风 Qualcomm人工智能AI编程pythonarm自然语言处理
    前言在人工智能技术狂飙突进的时代，大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态，从智能客服到多模态交互，从边缘推理到端侧部署，其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后，离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台，凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎，在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算，还通过软硬件协同优化
  • iphone se 一代 不完美越狱 14.6 视频壁纸教程(踩坑笔记) YANG_301 iosiphone
    iphonese一代不完美越狱14.6加视频壁纸教程-踩坑笔记越狱流程1.爱思助手制作启动u盘坑点:2.越狱好后视频壁纸软件1.源2.软件安装越狱流程1.爱思助手制作启动u盘https://www.i4.cn/news_detail_42302.html此网址为具体流程,但要注意!!!坑点:下图中最后一排quickmode应被勾选(勾选后是×(´ཀ`」∠))进入options后不禁要勾选allow
  • 【LlamaIndex核心组件指南 | 模型篇】一文通晓 LlamaIndex 模型层：LLM、Embedding 及多模态应用全景解析
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术 AI天才研究院 AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
    从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术关键词：零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要：本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念，通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理，结合Python代码进行详细说明，同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分，带领
  • 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络
    高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种概率模型，用于表示数据点由多个高斯分布（GaussianDistribution）混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域，尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍：一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的，每个高斯分布代表一个簇（Cluster），并引入隐变量（Lat
  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征，并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度，成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍：一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征，并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括：卷积层（
  • ResNet（Residual Network） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
    ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍：一、核心思想ResNet的核心创新是
  • 平台再升级！接入DeepSeek AI，三大能力一键生成 橙武科技 低代码AIdeepseek人工智能
    在数字化项目落地过程中，很多企业都会面临相同的问题：数据库建模要写SQL表结构；业务流程需要画LogicFlow流程图；前端页面还要写AMISJSON配置。从想法到实现，中间至少要经历产品经理、架构师、后端、前端多轮沟通。每个环节都耗时，改起来还要推翻重来。demo地址：https://admin.cwcode.top✨我们的平台，现在直接整合了DeepSeekAI大模型只要输入一句需求，就能：✅
  • 【重构推荐系统】国产大模型驱动的电商个性化推荐完整实战：架构设计、推理优化与在线部署闭环 观熵 国产大模型部署实战全流程指南重构人工智能Agent智能体落地方案
    个人简介作者简介：全栈研发，具备端到端系统落地能力，专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”，相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。不是在控熵，就是在观测熵的流动个人主页：观熵个人邮箱：[email protected]座右铭：愿科技之光，不止照亮智能，也照亮人心！专栏导航观熵系列专栏导航：AI前沿探索：从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成，到
  • 【C++】简单学——类和对象（中） CtrlZ小牛码 C++简单学c++开发语言
    六个默认成员函数共性你如果没有写这六个成员函数，编译器就会自动帮你写编译器会自动调用构造函数析构函数拷贝构造函数赋值运算符重载取地址运算符重载被const修饰的取地址运算符重载构造函数作用帮助你初始化以前的初始化的问题：总是会忘记初始化，然后用着用着就崩了使用的位置：对象实例化的时候这几个词要区分开来默认成员函数：类里“隐藏”的6个特殊函数（包括构造函数、析构函数、拷贝构造等），不写时编译器自动生
  • ✨【Blender/Houdini 渲染必看】CPUⓥⓢGPU？3 分钟选对算力不踩坑！ 渲染101专业云渲染 blenderhoudini分布式服务器maya
    核心问题速答Q：渲染该选CPU还是GPU？✅CPU：复杂场景/批量渲染/预算可控首选✅GPU：单帧速度/实时预览/急单交付必选维度1：硬件硬刚——CPU凭啥赢麻了？▫️多线程王者：16核/32核服务器矩阵，支持50-300台并行渲染▫️场景兼容性：粒子特效/全局光照/超复杂模型稳定输出秘密武器：CPU批量渲染100帧耗时=GPU单帧耗时，整体效率持平！⚙️维度2：动态计费逻辑——成本由什么决定？计
  • Golang Fiber框架最佳实践：如何构建企业级应用 Golang编程笔记 Golang编程笔记Golang开发实战golang开发语言后端ai
    GolangFiber框架最佳实践：如何构建企业级应用关键词：Golang、Fiber框架、企业级应用、最佳实践、Web开发摘要：本文聚焦于GolangFiber框架在企业级应用构建中的最佳实践。详细介绍了Fiber框架的背景、核心概念、算法原理、数学模型等基础知识，通过具体的代码案例展示了如何搭建开发环境、实现和解读源代码。同时探讨了Fiber框架在实际应用场景中的应用，推荐了相关的学习资源、开
  • PillarNet: Real-Time and High-PerformancePillar-based 3D Object Detection justtoomuchforyou 目标检测人工智能计算机视觉智驾
    ECCV2022paper：[2205.07403]PillarNet:Real-TimeandHigh-PerformancePillar-based3DObjectDetectioncode：https://github.com/VISION-SJTU/PillarNet-LTS纯点云基于pillar3D检测模型网络比较SECOND基于voxel，one-stage，基于sparse3Dc
  • 深入研究 Golang 领域的 Fiber 框架架构 Golang编程笔记 golang架构网络ai
    深入研究Golang领域的Fiber框架架构关键词：Golang、Fiber框架、架构、高性能、Web开发摘要：本文将深入探讨Golang领域的Fiber框架架构。我们会先介绍背景知识，包括目的、预期读者等。接着用通俗易懂的方式解释核心概念，如Fiber框架的各个组成部分，以及它们之间的关系。然后详细阐述核心算法原理、数学模型，通过实际代码案例展示其应用。还会介绍Fiber框架的实际应用场景、推荐
  • Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法 cugfy java
    分类： 1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序 不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。 先来看看8种排序之间的关系：   1.直接插入排序 （1
  • 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析 bit1129 manager
    Spark围绕着BlockManager构建了存储模块，包括RDD，Shuffle，Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构，即Driver上BlockManager充当了Master角色，而各个Slave上(具体到应用范围，就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
  • linux 查看端口被占用情况详解 daizj linux端口占用netstatlsof
    经常在启动一个程序会碰到端口被占用，这里讲一下怎么查看端口是否被占用，及哪个程序占用，怎么Kill掉已占用端口的程序   1、lsof -i:port port为端口号   [root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080 COMMAND   PID USER   FD   TY
  • Hosts文件使用 周凡杨 hostslocahost
         一切都要从localhost说起，经常在tomcat容器起动后，访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp，大家都知道localhost代表本机地址，如果本机IP是10.10.134.21，那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp，有时候也会看到http: 127.0.0.1:
  • java excel工具 g21121 Java excel
    直接上代码，一看就懂，利用的是jxl： import java.io.File; import java.io.IOException; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import jxl.read.biff.BiffException; import jxl.write.Label; import
  • web报表工具finereport常用函数的用法总结（数组函数） 老A不折腾 finereportweb报表函数总结
    ADD2ARRAY ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素，再返回该数组。 示例： ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7]. ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
  • 游戏服务器网络带宽负载计算 墙头上一根草 服务器
    家庭所安装的4M，8M宽带。其中M是指，Mbits/S 其中要提前说明的是： 8bits = 1Byte 即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节，约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的，所以，8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。 8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位，即每秒1M字节。 我是在计算我们网络流量时想到的
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans Spring 3 系列
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • 高性能mysql 之 选择存储引擎(一) annan211 mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
    1 没有特殊情况，应尽可能使用InnoDB存储引擎。   原因：InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她   被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的，很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃   恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行，除非有非常
  • UDP网络编程 百合不是茶 UDP编程局域网组播
      UDP是基于无连接的,不可靠的传输   与TCP/IP相反       UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器 package netUDP_sc; import java.net.DatagramPacket; import java.net.DatagramSocket; import java.net.Ine
  • JQuery对象的val()方法执行结果分析 bijian1013 JavaScriptjsjquery
            JavaScript中，如果id对应的标签不存在（同理JAVA中，如果对象不存在），则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中，发现JQuery在id对应的标签不存在时，调其val()方法不会报错，结果是undefined。        
  • http请求测试实例（采用json-lib解析） bijian1013 jsonhttp
            由于fastjson只支持JDK1.5版本，因些对于JDK1.4的项目，可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法，仅供参考。 package com; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import
  • 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成 bit1129 hessian
    在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤，在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用，本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。   定义模型、接口和服务器端代码 |---Model    &nb
  • 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析 bit1129 Mahout
    1.Mahout环境搭建  1.下载Mahout http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz    2.解压Mahout  3. 配置环境变量 vim /etc/profile export HADOOP_HOME=/home
  • nginx负载tomcat遇非80时的转发问题 ronin47
    　　nginx负载后端容器是tomcat（其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题）非８０端口，遇到跳转异常问题。解决的思路是：$host:port        详细如下： 　　 该问题是最先发现的，由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的： ? 1 2 3 4 5
  • java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符 bylijinnan java
    public class FirstShowOnlyOnceElement { /**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b * 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数 * 2.将26个英文字母映射：a-z <--> 0-25 * 3.假设全部字母都是小写 */ pu
  • mongoDB 复制集 开窍的石头 mongodb
    mongo的复制集就像mysql的主从数据库，当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候，副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题             mo
  • [宇宙与天文]宇宙时代的经济学 comsci 经济
        宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大，造价高昂。。。。。      在宇宙中进行航行，近程采用反作用力类型的发动机，需要消耗少量矿石燃料，中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机，进行超空间跳跃，要消耗大量高纯度水晶体能源      以目前地球上国家的经济发展水平来讲，
  • Git忽略文件 Cwind git
         有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件，编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时，会在Untracked files里面看到这些文件列表，在一次需要添加的文件比较多时（使用git add . / git add -u），会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。 ==== ==== ==== 一些牢骚
  • MySQL连接数据库的必须配置 dashuaifu mysql连接数据库配置
    MySQL连接数据库的必须配置   1.driverClass：com.mysql.jdbc.Driver   2.jdbcUrl：jdbc:mysql://localhost:3306/dbname   3.user：username   4.password：password   其中1是驱动名；2是url，这里的‘dbna
  • 一生要养成的60个习惯 dcj3sjt126com 习惯
    一生要养成的60个习惯 第1篇 让你更受大家欢迎的习惯 1 守时，不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。 如何做到： ①该起床时就起床， ②养成任何事情都提前15分钟的习惯。 ③带本可以随时阅读的书，如果早了就拿出来读读。 ④有条理，生活没条理最容易耽误时间。 ⑤提前计划：将重要和不重要的事情岔开。 ⑥今天就准备好明天要穿的衣服。 ⑦按时睡觉，这会让按时起床更容易。 2 注重
  • [介绍]Yii 是什么 dcj3sjt126com PHPyii2
    Yii 是一个高性能，基于组件的 PHP 框架，用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii （读作 易）在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义，也可看作 Yes It Is! 的缩写。 Yii 最适合做什么？ Yii 是一个通用的 Web 编程框架，即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持，它特别适合开发大型应
  • Linux SSH常用总结 eksliang linux sshSSHD
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机   格式： ssh name@remoteserver 例如： ssh [email protected]   二、连接到远程主机指定的端口   格式： ssh name@remoteserver -p 22 例如： ssh i
  • 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil gundumw100 android
    快速迭代用 import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOExceptio
  • jQuery入门之怎么使用 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    jQuery的强大我何问起（个人主页：hovertree.com）就不用多说了，那么怎么使用jQuery呢？   首先，下载jquery。下载地址：http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm，一个是压缩版本，一个是未压缩版本，如果在开发测试阶段，可以使用未压缩版本，实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
  • 带filter的hbase查询优化 kane_xie 查询优化hbaseRandomRowFilter
    问题描述 hbase scan数据缓慢，server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。   问题原因 直接原因是： hbase client端每次和regionserver交互的时候，都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
  • java设计模式-单例模式 men4661273 java单例枚举反射IOC
             单例模式1，饿汉模式 //饿汉式单例类.在类初始化时，已经自行实例化 public class Singleton1 { //私有的默认构造函数 private Singleton1() {} //已经自行实例化 private static final Singleton1 singl
  • mongodb 查询某一天所有信息的3种方法，根据日期查询 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    // mongodb的查询真让人难以琢磨，就查询单天信息，都需要花费一番功夫才行。 // 第一种方式： coll.aggregate([ {$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}}, {$match:{sendDate: '2015-
  • 二维数组转换成JSON tangqi609567707 java二维数组json
    原文出处：http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596 public class Demo {     public static void main(String[] args) {        String[][] blogL
  • erlang supervisor wudixiaotie erlang
    定义supervisor时，如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid)，如果shutdown策略选择的是brutal_kill，那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill)，这样的话如果Child的behavior是gen_
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他