yunTrans
yunTrans

深度学习视频教程推荐


推荐一个深度学习视频教程，中文，推导详细。老先生娓娓道来，将神经网络、深度学习讲的非常透彻。

由复旦大学 吴立德老师教授的课程：

http://www.youku.com/playlist_show/id_21508721.html



你可能感兴趣的:(Deep,Learning,深度学习,视频,神经网络)

  • 大语言模型（LLM）笔记 笑衬人心。 大模型学习语言模型笔记人工智能
    一、什么是大语言模型（LLM）？LLM（LargeLanguageModel）是基于Transformer架构构建，并在海量文本语料上训练出的具备自然语言理解和生成能力的深度神经网络模型。其本质任务是**预测下一个token（词/字/符号）**的概率分布，但通过大规模参数和数据的支持，表现出类人智能的行为。二、核心架构：Transformer由Google在2017年提出，是目前LLM的主流架构。
  • Milvus向量数据库入门指南 longfei.li milvus数据库人工智能
    一、Milvus简介Milvus是一个开源的向量数据库，专为AI应用和向量相似度搜索而设计，以加速非结构化数据的检索。自2019年创建以来，Milvus专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的海量嵌入向量。其能够处理万亿级别的向量索引任务。Milvus的核心优势在于其高效的索引机制，它支持多种索引类型，包括FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ和HNSW等。这
  • 常见机器学习算法与应用场景 计算机软件程序设计 知识科普机器学习算法人工智能
    当然可以。下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述，包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。1.监督学习（SupervisedLearning）1.1线性回归（LinearRegression）原理：通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系，适用于预测连续值输出。特点：简单易懂，计算速度快，但只能捕捉线性关系。应用场景：房价预测股票价格预测销售额预测1.2逻辑回归（LogisticRegre
  • Learning Fully Convolutional Networks for Iterative Non-blind Deconvolution论文阅读 青铜锁00 #退化论文阅读深度学习论文阅读图像处理
    LearningFullyConvolutionalNetworksforIterativeNon-blindDeconvolution1.研究目标与实际问题1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1核心框架：迭代式梯度域处理2.1.1模型架构2.2关键技术实现2.2.1梯度域去噪网络2.2.2解卷积模块（核心公式实现）2.2.3损失函数设计2.2.4超参数端到端学习2.3与传统方法
  • [由浅入深理解神经网络] 2 张量流与反向传播
    由浅入深理解神经网络2张量流与反向传播0前言1张量流和运算图2复合函数视角2.1复合函数求导2.1.1链式法则2.1.2多元函数的链式法则2.2前馈网络的反向传播2.3任意网络的反向传播3结语0前言在由浅入深理解神经网络1一个简单到极致的神经网络中,我们已经发现了训练神经网络最重要的一件事,那就是求梯度,然后优化算法利用梯度来调整网络参数.我们重写一下前面提到的一个通用的神经网络:y=f(x;θ)
  • 【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用 正则化技术 进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？ 努力毕业的小土博^_^ 机器学习基础算法优质笔记2深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习
    【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？文章目录【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？✅一、使用正则化进行模型压缩（ModelCompression）目标：方法：L1正则化促使权重稀疏化代码示例：后续压缩步骤
  • LoRA 实战指南：NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析 fairymt 产品经理的AI秘籍自然语言处理人工智能机器学习
    大模型已成AI应用的“标配”，但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA（Low-RankAdaptation）作为一种轻量级微调方案，正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。本文详细通过详细介绍LoRA的核心原理、在文本与图像任务中的应用场景、主流工具框架与实践方式，帮助你快速掌握这项高性价比技术。国产生态实战：基于LLaMA-Factory+DeepSeek+LoRA+FastAPI
  • Python从0到100完整学习指南（必看导航） 是Dream呀 Pythonpython人工智能爬虫web神经网络算法深度学习
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和工作就业的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前1000名享9.9元优惠•订阅量破10
  • 让AI自己学会“怎么学”——元学习，才是高效训练的终极武器！ Echo_Wish Python进阶人工智能学习
    让AI自己学会“怎么学”——元学习，才是高效训练的终极武器！朋友们，今天咱不聊ChatGPT，不聊大模型黑魔法，也不玩Prompt咒语。我想聊一个比“怎么训模型”更底层、更值得思考的问题：如果我们能让模型自己学会怎么更快、更聪明地学习，是不是就能少走很多弯路？这，就是元学习（MetaLearning）要解决的事儿。说白了，元学习是AI给AI上培训课的过程。咱们天天琢磨怎么喂模型数据、调超参、搞迁移
  • DeepSeek 桌面端 快捷键唤起小窗口 极致轻量化 小纛 deepseek桌面
    DeepSeek桌面端（DeepSeekDesktop)DeepSeek没有官方桌面端。桌面端的好处是可以随时用快捷键唤起，在跨应用时很有用。目前Github上开源的DeepSeek桌面端是Electron做的，一个安装包要80多MB，太臃肿。本项目用Tauri（Rust+vite），不内置浏览器，而是调用系统原生浏览器内核（如webview2），非常轻量，而且支持快捷键唤起小窗口、开机启动。项目
  • 【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程 一叶千舟 深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
    目录前言一、什么是模型微调（Fine-tuning）？二、预训练vs微调：什么关系？三、微调的基本流程（以BERT为例）1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层？五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结：微调的优势前言在自然语言处理（NLP）快速发展的今天，预训练模型如BERT成为了众多任务
  • linux深度学习问题汇总 不想改代码 备忘录linuxpython深度学习pytorch人工智能1024程序员节
    目录一、异常问题1.segementationfault(coredump)2.Illegalinstruction(coredumped)3.死锁4.掉卡二、通用方法1.查看重启记录2.系统性能监控3.后台执行命令4.异常日志三、深度学习技术1.普通网络改DDP训练，单机多卡，pytorch四、专业内容方法1.微调diffusion类模型本文记录一些在使用linux服务器进行深度学习时遇到的问题
  • 提升首屏加载的秘密武器：一文讲透 CDN 加速核心逻辑 网罗开发 实战源码前端jsonjavascript
    网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
  • Python 爬虫实战：抓取哔哩哔哩收藏夹视频（API 逆向 + 视频分类整理） 西攻城狮北 python爬虫音视频
    引言哔哩哔哩（B站）作为国内知名的视频分享平台，拥有丰富多样的视频资源和活跃的用户社区。对于视频创作者、数据分析人员或爬虫学习者来说，抓取B站收藏夹中的视频数据，不仅能帮助我们更好地了解用户喜好和视频内容，还能为创作和研究提供有力支持。本文将深入浅出地讲解如何通过Python爬虫实现抓取哔哩哔哩收藏夹视频，并对其进行分类整理，涵盖从环境搭建、API逆向分析到数据处理与存储等关键步骤，旨在为读者提供
  • Mac mini 跑 DeepSeek R1 及 QwQ-32B模型实测报告 强哥之神 GPTmacosGPUdeepseek人工智能语言模型LLM
    测试对象：2025款Macmini（M4/M4Pro芯片）测试模型：DeepSeek-R1（14B/32B）、QwQ-32B（原版/量化版）测试目标：硬件性能适配性、推理速度、内存占用及优化方案一、Macmini硬件配置概览配置项M4基础款（16GB）M4Pro高配（32GB/64GB）芯片M4（10核CPU/10核GPU）M4Pro（14核CPU/20核GPU）内存16GB统一内存32GB/64
  • 【AI】AI大模型发展史：从理论探索到技术爆发 不想当程序汪的第N天 AI人工智能
    一、早期探索阶段—理论与技术奠基1.1符号主义与连接主义的博弈20世纪50-70年代，符号主义AI主导研究方向，通过专家系统模拟人类逻辑推理，但受限于计算能力和数据规模。80年代连接主义AI兴起，以神经网络为核心，反向传播算法的提出为深度学习奠定基础。1.2神经网络初步实践1980年：卷积神经网络（CNN）雏形诞生1998年：LeNet-5模型成功应用于手写数字识别，成为首个商用深度学习模型关键局
  • 2024全新版视频短剧SAAS系统/影视短剧小程序/短剧APP小程序源码 酷讯网络_240870160 酷讯部落格小程序
    2024最新版视频短剧SAAS系统源码影视短剧小程序源码附完整搭建教程1.依旧采用saas版本2.目前支持微信小程序和公众号h53.fenxiao商等级自定义价格配置4.二级fenxiao功能5.vip会员功能6.强大的卡密兑换（vip卡密，积分卡密，经销商卡密）7.多个云存储平台配置，自己的视频可自由选择存储平台8.支持批量导入9.支持接口采集![在这里插入图片描述](https://img-b
  • 《短剧CPS分销系统开发全攻略：打造高效变现的智能分销体系》 wx_ywyy6798 数据库短剧推客小程序java短剧分销系统短剧CPS系统短剧系统
    系统概述与市场背景随着短视频行业的蓬勃发展，短剧内容已成为流量变现的新蓝海。短剧CPS分销系统是专为短剧内容提供商设计的高效分销管理平台，采用创新的"按销售付费"(CostPerSale)商业模式，通过构建完善的分销网络，帮助内容方快速拓展市场渠道，实现内容价值的最大化变现。本系统集成了内容管理、分销商管理、订单跟踪、智能分润等核心功能，为短剧行业提供一站式数字化分销解决方案。详细功能模块解析1.
  • OpenCV让Python实现人脸特征点检测 Python编程之道 Python编程之道opencvpython人工智能ai
    OpenCV让Python实现人脸特征点检测关键词：OpenCV、Python、人脸检测、特征点定位、计算机视觉、Dlib、深度学习摘要：本文将深入探讨如何使用OpenCV和Python实现人脸特征点检测。我们将从基础概念开始，逐步介绍人脸检测和特征点定位的核心算法原理，包括传统的Haar级联检测器和基于深度学习的Dlib面部特征点检测器。文章将提供详细的代码实现和数学原理讲解，并通过实际项目案例
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研 Yolo566Q chatgpt语言模型数据分析
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • 大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等 xiao5kou4chang6kai4 人工智能深度学习机器学习rnn语言模型lstm深度学习机器学习人工智能DeepSeek
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模 asyxchenchong888 chatgpt语言模型机器学习
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等科研应用 科研的力量 人工智能ChatGPTchatgpt语言模型数据分析
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • 音视频学习（二十三）：srs+ffmpeg实现rtmp的推拉流 却道天凉_好个秋 音视频学习音视频学习ffmpeg
    rtmp协议：https://blog.csdn.net/www_dong/article/details/131026072rtmp收流：https://blog.csdn.net/www_dong/article/details/135073488rtmp发流：https://blog.csdn.net/www_dong/article/details/135254847安装和配置SRS服务器
  • Awesome-SIEMENS 西门子1847 学习视频整理 Z@= PLC可编程控制器网络iot智能硬件学习方法硬件架构
    基于西门子1847学习平台所整理的工业自动化相关学习视频，希望方便查找所需要资源，获取所需技能，由于时间有限，不定时但持续更新。想要交流或学习相关资源，请私信联系或微信PRE_ZHY联系，添加请注明西门子资源文章目录1.基础知识与技能1.1编程1.2网络知识1.3运动相关1.4其他知识2.硬件2.1PLC2.2变频驱动及伺服G120S120V20V90变频器故障及维护2.3工控机2.4电源2.5西
  • 2025年中总结 Just Jump 人生经历思考反思认知方法2025年中总结
    2025年中总结。一如往年惯例，总结近半年工作中的体悟和经验。一、把大而难的事拆解成小而具体的小目标。专注解决小目标，每周迭代交付，先完成再完善。1.1把大任务拆解成具体可执行的小目标2025年5月起我开始做大模型相关的技术调研、技术升级和开发工作。传统的机器学习、深度学习算法和大模型的算法在技术知识上还是有很大的差异的。想要快速转型使用大模型做开发、训练，是需要些时间和精力投入的，这并不是一个简
  • AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用
    AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词：LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要：本文将深入探讨LSTM（长短期记忆网络）在视频行为识别领域的应用。我们将从基础概念出发，逐步讲解LSTM如何解决视频时序建模的挑战，分析其核心算法原理，并通过实际代码示例展示LSTM在行为识别中的具体实现。文章还将探讨当前的应用场景、工具资源以及未来发展趋势，为读者提供
  • SafeMimic：迈向安全自主的人-到-机器人模仿移动操作 三谷秋水 智能体机器学习人工智能安全机器人人工智能机器学习
    25年6月来自德州Austin分校的论文“SafeMimic:TowardsSafeandAutonomousHuman-to-RobotImitationforMobileManipulation”。机器人要想成为高效的家居助手，必须学会仅通过观察人类操作即可完成新的移动操作任务。仅凭人类的单个视频演示进行学习极具挑战性，因为机器人需要首先从演示中提取需要完成的任务及其方法，将策略从第三人称视角
  • 多模态AI：让机器像人一样“全感官”理解世界 Echo_Wish 前沿技术人工智能人工智能
    多模态AI：让机器像人一样“全感官”理解世界咱们人类理解世界，从来不是只靠单一感官：眼睛看到画面，耳朵听到声音，皮肤感受到温度，嘴巴尝到味道，甚至鼻子闻到气味。正是这多感官的“多模态”输入，构筑了我们对复杂世界的深刻认知。而人工智能领域的多模态学习（MultimodalLearning），正是让机器拥有“多感官”理解能力的技术突破。今天，我想跟大家聊聊：多模态学习为何重要？当前有哪些创新模型？如何
  • 2-感知机学习算法 罗东琦 统计学习笔记
    感知机模型感知机学习策略学习算法算法收敛性对偶形式与线性SVM的异同感知机（perceptron）是一个线性二分类模型，其目的是寻找一个超平面将正负示例划分开，属于判别模型，也是神经网络与SVM的基础。感知机模型假设输入空间为χ⊆Rnχ⊆Rn，输出空间为Υ⊆{+1,−1}Υ⊆{+1,−1}。输入x∈χx∈χ表示实例的特征向量，输出y∈Υy∈Υ表示实例的类别。则下面的函数f(x)=sign(w⋅x+
  • Nginx负载均衡 510888780 nginx应用服务器
    Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）       每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight       指定轮询几率，weight和访问比率成正比
  • RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlangrabbitmqredhat
    在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功 机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
  • FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtilscommon-io
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
    xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
  • 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区 酷的飞上天空 mysql
    使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
  • 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见 蓝儿唯美 架构
    Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据  “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
  • spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
           控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。  
  • 用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
    例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
  • 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
    OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法） 是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。 　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
  • 浅谈java转成json编码格式技术 百合不是茶 json编码java转成json编码
    json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言       在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了   JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非   常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
  • web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 javaweb.xmlSSIspring配置
    指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
  • Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing InstallSonar
    1.  Download and unzip the SonarQube distribution 2.  Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
  • 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
    一、创建复本集   假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：   mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
  • Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染 白糖_ Flash
    今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能   HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。 这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
  • Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
    昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
  • 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析 问题： 有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头， 能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
  • lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引lunce
    import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
  • [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
           和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....        所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
  • flashback transaction闪回事务查询 daizj oraclesql闪回事务
       闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个： （1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。 （2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。 （3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
  • Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件 游其是你 FilenameFilter
    这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
  • C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
  • 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
    今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again   处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
  • 单例模式 shuizhaosi888 单例模式
    单例模式      懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
  • Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
    Filter 目录 1.1     Filter顺序 1.2     添加Filter到FilterChain 1.3     DelegatingFilterProxy 1.4     FilterChainProxy 1.5
  • 公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodbnginxubuntunodejs
      一、前言         前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。         网上有很多nod
  • java.lang.Math liuhaibo_ljf javaMathlang
    System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
  • linux下时间同步 nonobaba ntp
    今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误  PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
  • ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper集群部署
    ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。   1、准备工作 我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。   数据存储目录
  • Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
    　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： 　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
  • 微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xmlmap微信api
    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他