- 算力技术演进与多场景融合路径
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中,芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升,如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时,模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中,工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制,医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理,而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- DeepSeek多语言670亿参数高效创作解析
智能计算研究中心
其他
内容概要本文聚焦DeepSeek系列模型的核心技术突破与应用价值,通过解析其混合专家架构(MoE)的设计逻辑与670亿参数的规模化优势,揭示其在多语言处理、视觉语言理解及代码生成领域的创新表现。从技术特性出发,文章将对比OpenAI等主流模型的性能差异,探讨参数效率与计算资源优化如何支撑低成本、高精度的内容生成场景,例如学术论文写作、智能选题规划及SEO关键词拓展。同时,通过分析DeepSeekP
- 算力融合创新与多场景应用生态构建
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心驱动力,正经历从单一计算范式向融合架构的跨越式演进。随着异构计算、光子计算等底层技术的突破,算力资源逐步形成跨架构协同、多模态联动的智能供给体系,支撑工业互联网、医疗影像、智能安防等场景实现效率跃升。与此同时,量子计算与神经形态计算的前沿探索,正在重塑科学计算与实时决策的技术边界。建议行业关注算力可扩展性与安全标准的协同设计,通过动态调度算法与分布式架构优化,构建弹性
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- H800核心性能优化技术
智能计算研究中心
其他
内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体,H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计,实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强,以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比,更通过精细化任务调度机制,解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
- 人工智能知识架构详解
CodeJourney.
数据库人工智能算法架构
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一,正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融投资,人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能,构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学(一)线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如,在图
- ROS导航栈中的move_base模块详解:架构、组件关系与数据流
YRr YRr
架构rosmove_base
ROS导航栈中的move_base模块详解:架构、组件关系与数据流摘要RobotOperatingSystem(ROS)作为广泛应用于机器人开发的开源框架,其导航栈中的move_base模块是实现机器人自主导航的核心组件。本文将深入解析move_base模块的整体架构,详述其主要组成部分及相互关系,探讨节点、话题与传感器数据的流向,并通过实例说明这些组件如何协同工作以实现高效、稳定的自主导航功能。
- 智能化业财融合的数字化转型与整合:企业财务信息规划设计与实现(4)
数据工坊
企业财务信息化前端框架大数据软件构建
目录2.5构建“三层三域”的企业财务信息架构体系2.5.1架构总体概述2.5.2“三层架构”划分及功能内容2.5.3“三域架构”划分及功能内容2.5.4“三层三域”技术集成与协同2.5.5“三层三域”架构优势2.5构建“三层三域”的企业财务信息架构体系2.5.1架构总体概述要构建以业务与财务深度融合为基础的数字化管理体系,我们在前面对企业财务资源管理系统架构进行了一般性分层剖析的基础上,描述了企业
- DeepSeek混合专家架构赋能智能创作
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术加速迭代的当下,DeepSeek混合专家架构(MixtureofExperts)通过670亿参数的动态路由机制,实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合,构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度:精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能,将学术论文写作效率提升40%以上;
- 【AI论文】RWKV-7“鹅”模型,具备富有表现力的动态状态演化能力
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出RWKV-7“鹅”,这是一种全新的序列建模架构,同时发布的还有预训练语言模型。在多语言任务中,这些模型在30亿参数规模下实现了下游性能的全新最优水平,并且在英语语言性能上,尽管训练所用的标记数量远少于其他顶尖30亿参数模型,但仍能与当前最优水平相媲美。然而,RWKV-7模型仅需常量内存使用和每个标记的常量推理时间。RWKV-7引入了一种新泛化的delta规则,该规则具有向量值门控和上
- RocketMQ 和 Kafka
重生之我在成电转码
rocketmqKafkajava消息队列
✅RocketMQ和Kafka是两种非常流行的分布式消息队列系统,它们广泛用于大规模、高并发的消息传递和事件驱动架构中。虽然它们都属于消息队列,但在设计理念、特性和应用场景上有一些差异。接下来,我们来深入分析这两者的区别与优缺点。一、Kafka和RocketMQ的概述✅1️⃣KafkaKafka是一个分布式的流处理平台,由Apache软件基金会开发,最初由LinkedIn开发并开源。Kafka主要
- HarmonyOS应用开发者高级认证-编程考试
harmonyos
简介需要掌握ArkTS基础语法,使用ArkTS实现基础编程,包含数组、字符串排序、字符串匹配等。重点考察开发者编程实操能力。推荐用户群体:项目经理、工程架构师。考试说明1、考试需实名认证,请在考前于个人主页→个人信息→基本信息→进行实名认证,否则考试通过无法获取专业证书;2、每个账号每月有3次考试机会,次月重置考试次数。做题过程中请认真对待,避免考试次数浪费。3、理论考试时长为1小时,编程考试时长
- mysql vs oracle
HBryce24
数据库mysqloracle数据库
以下是Oracle数据库与MySQL数据库的详细比较,从架构设计、功能特性、性能、适用场景等多个维度进行综合分析:1.基础特性与定位Oracle:定位:面向大型企业级应用,强调高并发、高可用性和复杂事务处理能力。授权模式:闭源商业软件,需购买许可证,成本较高。架构:多进程架构(每个用户连接对应独立进程),支持分布式集群(如RAC)。MySQL:定位:轻量级开源数据库,适合中小型应用及Web开发。授
- STM32 —— 嵌入式系统、通用计算机系统、物联网三层架构
Exhausted、
stm32单片机stm32嵌入式硬件物联网架构
目录一、嵌入式系统的概念二、通用计算机系统与嵌入式系统的比较用途硬件软件性能与功耗开发与维护三、嵌入式系统与物联网的关系四、物联网的三层架构1.感知层(PerceptionLayer)2.网络层(NetworkLayer)3.应用层(ApplicationLayer)三层架构的协作流程一、嵌入式系统的概念嵌入式系统一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、嵌入式操作系统以及应用程序等4部分组成,并且分为
- 鸿蒙保姆级教学
冬冬小圆帽
harmonyos华为
鸿蒙(HarmonyOS)是华为推出的一款面向全场景的分布式操作系统,支持手机、平板、智能穿戴、智能家居、车载设备等多种设备。鸿蒙系统的核心特点是分布式架构、一次开发多端部署和高性能。以下是从入门到大神级别的鸿蒙开发深度分析,结合代码示例,帮助你逐步掌握鸿蒙开发。1.鸿蒙开发入门1.1环境搭建鸿蒙编译器安装运行教程安装DevEcoStudio:下载并安装DevEcoStudio,这是鸿蒙官方提供的
- 分布式事务解决方案:Seata原理详解与实战教程
Cloud_.
分布式wpfseata
一、为什么需要Seata?在微服务架构中,跨服务的事务管理成为核心痛点:传统事务失效:服务拆分导致无法使用本地事务数据不一致风险:网络抖动、服务宕机等情况导致数据错乱复杂场景处理难:涉及多个数据库、消息队列等异构存储Seata(SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture)是阿里开源的分布式事务解决方案,提供AT模式、TCC模式、Saga模式三
- 基于51单片机设计的呼吸灯
鱼弦
单片机系统合集51单片机嵌入式硬件单片机
鱼弦:公众号【红尘灯塔】,CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)基于51单片机设计的呼吸灯是一种常见的LED灯效应果,通过控制LED的亮度逐渐增加和减小,模拟人类呼吸的效果。下面将对其原理、应用场景、算法实现、代码实现等进
- 【硬核实战】ETCD+AI智能调度深度整合!从架构设计到调优避坑,手把手教你打造高可用调度系统!
码农突围计划
人工智能etcd大数据
一、核心架构设计:ETCD如何赋能AI调度?架构图:[AI调度引擎]←实时数据→[ETCD集群]↓决策指令[执行层(车辆/物流/交通设备)]核心角色:ETCD:存储调度策略、节点状态、任务队列、实时环境数据(如交通流量、天气)AI模型:基于ETCD数据动态决策(如路径规划、资源分配)调度执行层:接收ETCD下发的指令并执行(如车辆调度、信号灯控制)优势:强一致性:ETCD的Raft协议确保调度策略
- 大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门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
大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性进展。LLMs,如BERT、GPT-3等,通
- 数仓建模—Data Warebase AI 时代数据平台应当的样子
不二人生
数仓建模人工智能数据仓库数仓建模
DataWarebaseAI时代数据平台应当的样子引言:在这个AI技术飞速发展的时代,我们有能力更深入地发掘数据潜在的价值,而数据处理不应当成为阻碍。云原生分布式DataWarebase将开启处理数据的新范式,它让数据的使用返璞归真,不论是存储还是查询,一个系统满足业务全方位数据需求。打破复杂数据架构的束缚,大大降低数据的使用门槛,释放数据潜能,让数据涌现智能。背景近二十年大数据发展史2002年我
- 【第11章】亿级电商平台订单系统-海量数据架构设计
cherry5230
架构系统架构架构分布式
1-1本章导学课程导学课程定位:大型系统架构设计核心难点解析核心项目:BToB电商平台订单系统(年交易额200亿级)本章知识体系1.核心概念辨析海量数据vs大数据本质区别解析常见认知误区说明2.方法论框架海量数据处理核心思想分布式计算原理数据分片策略弹性扩展机制3.数据库架构设计方法论体系读写分离模式分库分表策略数据分区方案缓存层设计4.数据处理体系海量数据处理之道批处理与流处理数据压缩技术异步处
- Couchbase Analytics 的结构
PersistDZ
数据存储couchbase
CouchbaseAnalytics的结构CouchbaseAnalytics服务专为大规模、并发、复杂的分析查询而设计,同时不会影响事务性工作负载的性能。下面将详细介绍其结构和架构,以帮助您深入理解CouchbaseAnalytics的运作方式。1.Couchbase集群架构CouchbaseServer是一个多维度可扩展的分布式数据库,其核心架构由多个服务组成:数据服务(DataService
- 《Flutter从入门到实战:手把手构建跨平台应用(万字深度解析)》
前端极客探险家
flutter
目录标题前言:为什么选择Flutter?一、Flutter基础篇:环境搭建与核心概念1.1开发环境配置1.2项目结构深度解析二、核心机制:Widget与渲染原理2.1Widget树构建原理2.2状态管理方案对比三、企业级开发实战3.1工程化架构设计3.2典型功能实现四、进阶开发技巧4.1性能优化方案4.2平台特定代码集成五、项目实战:开发企业级Todo应用(深度扩展版)5.1项目初始化与工程化配置
- AI编程的心得体会
猜测7
AI编程chatgpt
最近使用了三款AI软件进行编程,真的是一款比一款好用,很大程度提高了写代码的效率,真的非常方便。首先是豆包的插件Marscode,我知道它B站首页曾经见到一个推荐,标题大意是不写一行代码开发出一个打砖块的游戏。我对着视频试了一遍,在VSCode中可以直接搜索安装Marscode,用的phython写的小游戏,结果发现其实最核心的架构玩法其实都在它clonegithub那步,就是把已经能运行的游戏拿
- SAP-ABAP:SAP工厂(Plant)与公司代码(Company Code)关联查询指南
爱喝水的鱼丶
SAPABAPERP开发运维运维
SAP工厂(Plant)与公司代码(CompanyCode)关联查询指南一、核心查询方法对比方法类型事务码/表名响应速度适用场景权限要求配置界面查询OX18快单工厂详细信息查看S_TCODE(OX18)数据表直查T001W/T001K极快批量导出或多系统对接S_TABU_DIS(T001W/T001K)组织结构浏览PPOME中企业架构全景分析S_TCODE(PPOME)二、详细操作指南方法1:配置
- 指令系统和计算机体系结构——一文解析冯·诺依曼架构
点滴汇聚江河
软考-软件设计师架构
文章目录一、核心思想二、核心组成部分1.中央处理器(CPU)2.内存(Memory)3.输入/输出(I/O)设备4.总线(Bus)三、工作流程四、冯·诺依曼架构的局限性五、现代计算机的改进1.流水线技术(Pipeline)关键机制2.高速缓存(Cache)关键机制3.多核CPU(Multi-Core)关键挑战与解决方案4.乱序执行(Out-of-OrderExecution)关键技术5.其他关键改
- 【计算机系统概论】计算机框架是什么?冯诺依曼架构为什么重要?我们要记住冯·诺依曼架构的什么?
爱吃羊的老虎
计算机系统架构系统架构计算机网络
什么是计算机的框架?计算机的框架(架构)就是计算机工作的基本规则,规定了它如何存储数据、如何执行指令、如何传输信息。可以理解成是计算机的大脑结构,它决定了一台计算机的工作方式。如果把计算机比作一个工厂,那么架构就像是生产流程,比如:存储区(仓库):存放数据和指令。控制中心(调度室):决定接下来做什么。加工车间(计算单元):执行计算和逻辑处理。运输系统(总线):负责不同部件之间的信息传输。冯·诺依曼
- MySQL请求处理全流程深度解析:从SQL语句到数据返回
longdong7889
mysqlsqladb
MySQL请求处理全流程深度解析:从SQL语句到数据返回一、MySQL架构全景图MySQL采用经典的C/S架构和分层设计,其核心模块协同工作流程如下:客户端连接管理器查询解析器查询优化器执行引擎存储引擎磁盘存储各层核心职责:连接层:管理客户端连接、权限验证服务层:SQL解析、优化、内置函数实现存储引擎层:数据存储与索引管理(如InnoDB)文件系统层:日志文件、数据文件存储二、请求处理七步详解步骤
- 系统架构设计(以飞控系统、航电系统、机电管理系统、电子电气架构为例)
机载软件与适航
机载系统系统工程适航系统架构架构
架构的定义系统架构涉及对系统的结构和行为进行高层次的描述。它包括系统的组成部分、这些部分之间的关系、与外部环境的交互方式,以及满足特定功能和非功能性需求的方法。系统架构定义了系统的总体设计蓝图,指导系统的开发、集成、部署和维护。系统架构的核心要素组成部分(Components):系统中的独立模块或单元,每个模块执行特定的功能。组件可以是软件模块、硬件设备、数据库、用户界面等。组件间的关系(Rela
- 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