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HeartException
人工智能
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站一、Blackwell诞生的算力危机(2025现状)graphTDA[2025年AI算力需求]-->B[千亿参数模型训练能耗>20GWh]A-->C[10万亿参数模型涌现]A-->D[传统架构内存墙:数据搬运耗能占68%]行业拐点事件:2025年3月:OpenAI宣布训练125万亿参数MoE模型
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m0_63486540
javaspringjava后端
Sa-Token是一个轻量级Java权限认证框架,主要解决:登录认证、权限认证、单点登录、OAuth2.0、分布式Session会话、微服务网关鉴权等一系列权限相关问题。Sa-Token旨在以简单、优雅的方式完成系统的权限认证部分,以登录认证为例,你只需要://会话登录,参数填登录人的账号idStpUtil.login(10001);无需实现任何接口,无需创建任何配置文件,只需要这一句静态代码的调
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人工智能ChatGPTchatgpt人工智能
课程将最新的人工智能技术与实际的遥感应用相结合,提供不仅是理论上的,而且是适用和可靠的工具和方法。无论你是经验丰富的研究人员还是好奇的从业者,本课程都将为分析和解释遥感数据开辟新的、有效的方法,使你的工作更具影响力和前沿性。遥感技术主要通过卫星和飞机从远处观察和测量我们的环境,是理解和监测地球物理、化学和生物系统的基石。ChatGPT是由OpenAI开发的最先进的语言模型,在理解和生成人类语言方面
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解锁AI新世界:ModelGate携手CherryStudio,开启智能之旅在人工智能技术飞速发展的当下,我们的工作与生活正被AI深刻改变。你是否渴望拥有一个强大的工具,帮你轻松驾驭各类AI应用,提升效率与创造力?今天,就为大家介绍一对黄金搭档——ModelGate与CherryStudio,它们将带你进入AI应用的全新境界。CherryStudio堪称AI桌面生态的“集大成者”,是一款支持多家主
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班磊闯Andrea
PromptEngineering指南教程Prompt-Engineering-Guidedair-ai/Prompt-Engineering-Guide:是一个用于指导对话人工智能开发的文档。适合用于学习对话人工智能开发和自然语言处理。特点是提供了详细的指南和参考资料,涵盖了多种对话人工智能技术和算法,并且可以自定义学习路径和行为。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirr
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2023攻击和防御模型防御评估准确度、精确度和召回率:使用准确率来评估攻击模型在多类别封闭世界设置中的性能,但在二进制开放世界设置中使用精确率和召回率防御策略:(1)增加虚拟流量、(2)增加流量延迟、(3)将流量从一个流移到另一个流固定速率发送流量F,随机抽样以添加填充R,修改流量以产生与目标流量样本或模式的碰撞C,将流量分成多个流S,使用对抗性扰动来欺骗机器学习模型AF:(1)(2)BuFLO,
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一切皆有迹可循
redisredis分布式数据库后端缓存
前言在大数据与高并发场景下,单节点Redis的容量与可用性已无法满足需求。Redis通过集群与分布式技术,实现了数据的分片存储与高可用部署,成为分布式系统的核心组件。本文将深入解析Redis集群的底层原理、架构模式与实战经验,结合代码示例与最佳实践,帮助开发者构建高性能、高可用的分布式缓存系统。一、集群基础架构与核心原理1.数据分片机制Redis集群采用哈希槽(HashSlot)实现数据分片,共有
- 电子词典开源项目源代码完全解析
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:电子词典作为数字化学习工具,已由传统硬件发展为可定制的开源软件应用。本源代码提供深入理解其工作机制的机会,包括用户界面设计、词典数据库、查询引擎、翻译算法等。源代码通常由主流编程语言编写,涉及到数据结构与算法、UI设计、数据库管理、自然语言处理、本地化与多语言支持、版本控制、软件工程、API接口以及开源社区的协作和交流。1.电子词典工作原理和定制功能电子词典工
- AI人工智能 Agent:在节能减排中的应用
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
1.背景介绍1.1全球气候变化与节能减排随着工业化进程的加速和人口的不断增长,全球气候变化问题日益严峻。温室气体排放导致的全球变暖、极端天气事件频发等问题,已经对人类的生存环境和社会经济发展造成了严重威胁。因此,节能减排已成为全球共识,各国政府和企业都在积极探索和实施各种节能减排措施。1.2人工智能技术的兴起近年来,人工智能(AI)技术发展迅猛,并在各个领域取得了显著成果。AI技术具有强大的数据分
- I2C子系统面试指南:基础原理、经典问答与答题技巧全解析
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Linux+内核面试职场和发展linux服务器运维单片机java
I2C子系统面试指南:基础原理、经典问答与答题技巧全解析关于本篇博文,B站视屏讲解链接,点击进入深度学习一、引言:为什么要深入掌握I2C子系统?在嵌入式、驱动开发、BSP移植、甚至AIoT行业,I2C几乎是绕不开的“基础功”。不管你是应聘Linux驱动开发、嵌入式软件工程师、SoC底层支持,还是BSP/系统调试,I2C的核心架构和调试经验都是面试高频关注点。掌握I2C子系统,关键不止是能写驱动,更
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老周聊AI
AI大模型人工智能MCP机器学习神经网络深度学习AI大模型大模型训练框架
多模态学习的革命:CLIP技术深度解析关注老周不迷路本文较长,建议点赞收藏以免遗失。由于文章篇幅有限,更多涨薪知识点,也可在主页查看最新AI大模型应用开发学习资料免费领取引言:多模态学习的时代来临在人工智能领域,多模态学习正成为最具前景的研究方向之一。传统AI系统通常专注于单一模态(如纯文本或纯图像),而人类认知的本质却是多模态的——我们通过视觉、听觉、触觉等多种感官协同理解世界。OpenAI于2
- 华为认证二选一:物联网 VS 人工智能,你的赛道在哪里?
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物联网人工智能华为华为认证
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一、环境搭建:魔法阵的基础1.1依赖库与工具“准备炼金材料:框架、锁、断路器!”org.ap
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近年来,全球就业市场正经历深刻的结构性变革。受技术进步、产业升级、人口结构变化及全球经济格局调整的影响,传统就业模式被重塑,新的职业机会不断涌现。本文将分析当前就业市场的主要趋势,并探讨其对劳动者、企业和政策制定者的启示。###**一、技术驱动下的就业结构变化**1.**人工智能与自动化替代部分传统岗位**-麦肯锡全球研究院预测,到2030年,全球约14%的劳动者(3.75亿人)可能因自动化技术而
- 大数据未来发展的趋势与挑战
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随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为推动社会进步和产业变革的重要力量。从商业决策到医疗健康,从智慧城市到人工智能,大数据技术的应用无处不在。未来,随着5G、物联网(IoT)、人工智能(AI)等技术的深度融合,大数据的发展将迎来更广阔的空间,同时也面临诸多挑战。本文将探讨大数据未来的发展趋势、应用前景以及可能面临的问题。一、大数据未来的发展趋势数据量持续爆发式增长随着5G网络的普及和物联网设备的广
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一、软件介绍文末提供程序和源码下载KANN是一个独立的轻量级C语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括LSTM和GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归、共享权重和多个输入/输出/成本的拓扑复杂神经网络。与TensorFlow等主流深度学习框架相比,KANN的可扩展性较低,但它的灵活性接近,代码库要小得多,并且仅依赖于标准C库。与
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分布式ID生成方案对比:Snowflake、UUID、KSUID该怎么选?在分布式系统中,如何生成全局唯一ID是一个常见问题。不同的ID生成方案各有优缺点,本文将对比Snowflake、Sonyflake、UUIDv1/v4、XID、KSUID以及自定义ID,并给出Node.js实现示例,帮助你选择最适合的方案。1.为什么需要分布式ID?在单机系统中,可以使用数据库自增ID(如MySQL的AUTO
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开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!如何使用NvidiaJetson与Python进行边缘计算NvidiaJetson平台是专为边缘计算设计的一系列AI计算机,它们能够处理和分析来自物联网(IoT)设备和边缘节点的数据。这些设备小巧、节能且功能强大,非常适合用于执行机器学习、计算机视觉和自然语言处理等任务。Python
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在当今数字化时代,运维工作对于企业的稳定运行至关重要。随着科技的不断进步,人工智能(AI)和自动化技术正逐渐改变着运维行业的面貌。本文将分析运维行业的未来发展方向,探讨人工智能在运维中的应用前景、自动化运维的发展趋势,并对未来的运维工作模式和技能需求进行预测和分析,以帮助读者更好地规划自己的职业发展。一、运维行业现状目前,运维工作主要包括服务器管理、网络管理、数据库管理、应用程序监控等方面。运维工
- 赋能低压分布式光伏“四可”建设,筑牢电网安全新防线
Amy18702111823
分布式
在“双碳”目标驱动下,分布式光伏正以前所未有的速度接入电网,尤其是低压(380V/220V)层面。然而,海量“绿电”的随机性、间歇性并网,犹如一把双刃剑——在带来清洁能源的同时,也给电网的安全稳定运行与可靠供电带来了严峻挑战。如何让这些分散的“毛细血管”变得“可观、可测、可调、可控”(四可),已成为电网企业和新能源管理者亟待解决的核心命题。“四可”落地:低压分布式光伏管理的硬核需求实现“四可”并非
- Java分布式任务调度交响乐:用代码指挥千台服务器跳起精准的华尔兹
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一、架构设计:分布式任务调度的指挥系统1.1架构图(用文字构建你的想象)[调度中心]→[任务路由]→[执行器集群]↑↓││├─数据库存储─┤││└─监控告警─┘关键组件:调度中心:任务的"总指挥",负责任务注册、调度、状态监控执行器集群:任务的"舞团",每个节点都是潜在的表演者任务路由:动态分配任务的"交通调度系统"数据库存储:任务元数据的"记分牌"二、核心技术实现:分布式调度的魔法阵2.1XXL
- AttnRNN:参数更少,却断档碾压LSTM/GRU的新RNN
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研究者与发布者为:CSDNwq舞s,知乎wqwsgithubwqws突破性进展!新型注意力RNN(AttnRNN)在长序列任务中全面超越传统RNN模型在深度学习领域,循环神经网络(RNN)及其变体GRU和LSTM长期以来一直是处理序列数据的首选架构。然而,它们在长序列任务中始终存在信息遗忘和梯度消失等问题。今天,我很高兴地宣布一种全新的RNN架构——AttnRNN,它在多个长序列基准测试中全面超越
- AI人工智能领域:Bard的崛起之路
AIGC应用创新大全
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AI人工智能领域:Bard的崛起之路关键词:Bard、GoogleAI、大语言模型、对话式AI、自然语言处理、生成式AI、AI竞争摘要:本文深入探讨GoogleBard的发展历程、技术架构及其在AI领域的地位。我们将从Bard的诞生背景开始,分析其核心技术原理,比较与其他大语言模型的异同,并通过实际案例展示其应用场景。最后展望Bard的未来发展方向及面临的挑战。背景介绍目的和范围本文旨在全面解析G
- Kafka消息轨迹追踪:分布式系统调试利器
大数据洞察
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Kafka消息轨迹追踪:分布式系统调试利器关键词Kafka、消息轨迹追踪、分布式系统、调试、消息处理、事件溯源摘要本文聚焦于Kafka消息轨迹追踪这一分布式系统调试的关键技术。首先介绍Kafka消息轨迹追踪的概念基础,包括其在分布式系统中的背景、发展历史以及问题空间。接着阐述其理论框架,从第一性原理进行推导,并分析理论局限性和竞争范式。在架构设计方面,对系统进行分解,构建组件交互模型并可视化展示。
- Dubbo 令牌验证:防止服务被非法调用
Java技术栈实战
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Dubbo令牌验证:防止服务被非法调用关键词:Dubbo、令牌验证、分布式服务、服务安全、非法调用防护摘要:在分布式系统中,服务暴露在网络中可能面临非法调用的风险。Dubbo作为国内最流行的分布式服务框架,提供了「令牌验证」这一轻量级安全机制,能有效阻止未授权服务的访问。本文将用「小区门禁卡」的生活化比喻,结合代码示例和实战案例,从原理到落地手把手教你掌握Dubbo令牌验证,彻底搞懂如何为服务调用
- 【redis】介绍和安装
火龙谷
redisredis数据库缓存
介绍Redis是一款高性能的开源内存数据库,核心采用键值对(Key-Value)存储模型。其最大优势在于数据完全基于内存操作,读写速度远超传统磁盘数据库(内存访问速度可达磁盘的数千倍,固态硬盘仍有显著差距)。支持丰富的数据结构(字符串、哈希、列表、集合等),并非简单存储单一值。提供持久化机制(RDB快照/AOF日志),确保重启后数据可恢复。具备主从复制、哨兵高可用、集群分片等分布式能力,扩展性强。
- AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术
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AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术关键词:跨模态检索、深度学习、多模态学习、特征提取、相似度计算、注意力机制、Transformer摘要:本文深入探讨了AI领域中基于深度学习的跨模态检索技术。我们将从基础概念出发,详细分析跨模态检索的核心算法原理、数学模型和实际应用。文章包含完整的Python实现示例,展示如何构建一个跨模态检索系统,并讨论当前的技术挑战和未来发展方向。通过本文,读者将全面理
- 工业缺陷检测深度学习方法综述
2301_80355452
深度学习人工智能
其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常:点异常、上下文异常和集群异常。点异常:又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
- 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