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极客事纪
Linux《Linux一学就会》程序员linux运维服务器
我以下图为基础,说明Linux的架构(architecture)。最内层是硬件,最外层是用户常用的应用,比如说firefox浏览器,evolution查看邮件,一个计算流体模型等等。硬件是物质基础,而应用提供服务。但在两者之间,还要经过一番周折。还记得Linux启动。Linux首先启动内核(kernel),内核是一段计算机程序,这个程序直接管理管理硬件,包括CPU、内存空间、硬盘接口、网络接口等等
- 解决约束多目标优化问题的新方法:MOEA/D-DAE算法深度解析
木子算法
多目标优化人工智能算法多目标人工智能
解决约束多目标优化问题的新方法:MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域,约束多目标优化问题(CMOPs)广泛存在。传统方法在处理这类问题时,常因可行区域不连通或约束违反局部极小点陷入停滞。近期,IEEETransactionsonEvolutionaryComputation上的一篇论文提出了一种新颖的解决方案——MOEA/D-DAE算法,通过结合检测-逃逸策略(DAE)和
- Training-Free Transformer Architecture Search WithZero-Cost Proxy Guided Evolution(预览版本)
境心镜
transformer深度学习人工智能
摘要Transformers已表现出卓越的性能,然而,其架构设计是一个耗时的过程,需要专业知识和反复试验。因此,研究通过Transformer架构搜索(TAS)自动搜索高性能Transformers的有效方法是值得的。为了提高搜索效率,基于无训练代理的方法已在神经架构搜索(NAS)中得到广泛采用。然而,这些代理被发现不足以很好地推广到Transformer搜索空间,这一点已被多项研究和我们自己的实
- Manus:一场颠覆认知的AI Agent革命,重新定义人机协作范式
大禹智库
《实战AI智能体》人工智能RAGAI智能体Manus智能体
一、凌晨三点引爆科技圈:AIAgent的"iPhone时刻"降临2024年3月6日,当全球目光聚焦苹果新品发布会时,科技圈却因另一场革命彻夜未眠——Monica.im团队打造的AIAgent产品Manus以摧枯拉朽之势席卷社交平台。在硅谷VC机构的Slack群组里,投资人争相分享邀请码获取攻略;知乎"如何看待Manus"话题1小时内突破百万浏览;推特#ManusRevolution标签下,科技大V
- 2025人工智能AI与电商革命:人工智能如何塑造在线市场的未来报告300+份汇总解读|附PDF下载
数据挖掘深度学习人工智能算法
原文链接:https://tecdat.cn/?p=40894在当今数字化时代,电子商务与人工智能的融合正重塑商业格局。本报告汇总洞察基于Prosus、Dealroom.co发布的《TheAIxEcommerceRevolution:HowAIisshapingtheFutureofOnlineMarketplaces》及文末308份电子商务和人工智能行业研究报告的数据,报告合集已分享在交流群,阅
- 神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域,神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就。然而,传统的神经网络训练方法通常依赖于人工设计的网络结构和参数初始化,这往往需要大量的经验和试错,并且难以找到最优的网络结构和参数。神经进化算法(Neuroevolutio
- 【Apache Paimon】-- 13 -- 利用 paimon-flink-action 同步 mysql 表数据
oo寻梦in记
ApachePaimonapacheflinkmysqlapachepaimon
利用PaimonSchemaEvolution核心特性同步变更的mysql表结构和数据1、背景信息在Paimon诞生以前,若mysql/pg等数据源的表结构发生变化时,我们有几种处理方式(1)人工通知(比如常规的使用邮件),然后运维人员手动同步到数据仓库中(2)使用flink消费DDLbinlog,然后自动更新Hive的外部表和内部表schema那么现在,有了Paimon,我们可以利用其特性,自动
- 【人工智能算法】人工智能算法都包括什么?请详细列出和解释
资源存储库
算法强化学习人工智能算法
目录人工智能算法都包括什么?请详细列出和解释1.机器学习算法(MachineLearningAlgorithms)监督学习算法(SupervisedLearning)无监督学习算法(UnsupervisedLearning)强化学习算法(ReinforcementLearning)2.进化算法(EvolutionaryAlgorithms)3.模拟退火(SimulatedAnnealing)4.粒
- Computational Cognitive Science
后端
FinalprojectComputationalCognitiveScience:WinterTerm2024/2025December18,2024ProjectDeadline:03.03.2025TaskInstructions•Chooseoneoftwoavailabledatasets(seelastpagefordescriptions).Eachdatasetconsistsof
- Title: Empowering Social Network Intelligence with AI Agents
诗远小一
人工智能大数据
AIagents,poweredbyadvancementsinlargelanguagemodels(LLMs)andmultimodalAItechnologies,arerevolutionizingsocialnetworksbyofferingdeeperinsightsintouserinteractions,contentdynamics,andcommunitybehaviors.
- 【第13章】Stable Diffusion WebUI 动画类插件(Animatediff/Deforum)
聚梦小课堂
stablediffusion人工智能计算机视觉语言模型自然语言处理图像处理AI作画
【Animatediff】动画插件(安装&报错)官方地址Animatediff源地址:https://github.com/guoyww/animatediff/Animatediffwebui插件地址:https://github.com/continue-revolution/sd-webui-animatediff模型下载地址(包含大模型和控制lora):https://huggingfac
- 如何通过可视数字化项目管理方案提升团队协作效率?
项目管理
在当前快速变化的商业环境中,项目管理的效率和精准度对于企业的成功至关重要。可视数字化项目管理方案作为一种创新的管理方法,正在revolutionizetheway团队协作和项目执行。这种方案不仅能够提供清晰的项目进度可视化,还能够实现数据驱动的决策过程,从而显著提升团队的协作效率。可视数字化项目管理方案通过整合先进的技术和管理理念,为项目团队提供了一个全面的协作平台。它能够帮助团队成员更好地理解项
- 【智能算法】协同进化算法
大雨淅淅
智能算法人工智能机器学习网络算法
1、进化算法自从达尔文的生物进化论被接受,基于自然界中生物优胜劣汰的生存规则发展起来的生物进化的理论研究得到了空前的发展。将生物遗传变异、优胜劣汰的生存机制应用到优化领域,就得到了进化计算(EvolutionaryComputation,EC)。以种群形式存在的物种,想要生存下去,就必须通过遗传变异来适应环境,通过自身的不断完善来适应生存环境。遗传的目的在于将父代的优良性能传递给子代,让子代能更好
- 【Apache Paimon】-- 2 -- 核心特性 (0.9.0)
oo寻梦in记
ApachePaimon大数据Apachepaimon数据湖
目录1、实时更新1.1、实时大批量更新1.2、支持定义合并引擎1.3、支持定义更新日志生成器2、海量数据追加处理2.1、appendtable2.2、快速查询3、数据湖功能(类比:hudi、iceberg、delta)3.1、支持ACID事务3.2、支持Timetravel(时间旅行)3.3、支持SchemaEvolution(元数据变更)3.4、可扩展元数据:存储PB级大规模数据集和存储大量分区
- 视频效果中的演化及演化选项
MediaTea
音视频
在AfterEffects或PremierePro中,有许多视频效果可以利用“演化”Evolution来控制图像或纹理的动态变化,使其表现出自然、渐进的变化过程。比如,分形杂色、湍流杂色、湍流置换、毛边(或粗糙边缘)等效果中就包含了“演化”和“演化选项”等属性。通过动画演化,可以让效果随着时间逐步演变,模拟诸如噪声、扭曲、流动、破损等自然现象,增加视觉的表现力和动态感。◆◆◆演化属性说明演化Evo
- 进化式架构实例指南
裴辰垚Simone
进化式架构实例指南evolutionary-architecture-by-exampleNavigatethecomplexlandscapeof.NETsoftwarearchitecturewithourstep-by-step,story-likeguide.Unpacktheinterplaybetweenmodularmonoliths,microservices,domain-dri
- 从 UUID 到 UUIDv7:唯一标识符的演进
俞凡 DeepNoMind
后端
本文主要介绍UUID从v1到v8的演进历程,特别详细解读了最新的UUIDv7和UUIDv8,介绍了UUID在分布式系统和数据库索引中的应用和优势。原文:FromUUIDtoUUIDv7andBeyond:TheEvolutionofUniqueIdentifiers0190dffef1ad726bd83fab761dd389c6你在数据库或系统中见过这样一串数字吗?它很可能就是UUID。这并不是一
- 差分进化算法 (Differential Evolution) 算法详解及案例分析
闲人编程
python算法python开发语言选择DE差分进化算法变异
差分进化算法(DifferentialEvolution)算法详解及案例分析目录差分进化算法(DifferentialEvolution)算法详解及案例分析1.引言2.差分进化算法(DE)算法原理2.1基本概念2.2算法步骤3.差分进化算法的优势与局限性3.1优势3.2局限性4.案例分析4.1案例1:单目标优化问题4.1.1问题描述4.1.2代码实现4.1.3流程图4.1.4优化曲线4.2案例2:
- 差分进化算法(Differential evolution,DE)(附详细注释的Python代码)
XijueJa
算法python开发语言
概念与基本原理差分进化算法(DifferentialEvolution,简称DE)是一种基于种群的随机优化算法,由Storm和Price在1995年提出。它主要应用于解决非线性、非凸、连续和离散的优化问题。DE算法以其简单性、鲁棒性和高效性而受到广泛关注。差分进化算法的基本思想是通过模拟自然进化过程中的遗传和变异机制来寻找问题的最优解,类似于遗传算法。通过变异、交叉与选择,使得初始化的种群不断朝最
- Elevate Your Lead Generation Game with Maps Scraper AI
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RevolutionizingLeadGenerationTransformingLeadAcquisitionMapsScraperAIintroducesagroundbreakingapproachtoleadgenerationbyautomatingtheextractionofvaluabledatafromBingMapslistings.Thisinnovativemappingt
- MultiOn Toolkit: 利用AI代理实现强大的Web服务交互
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MultiOnToolkit:利用AI代理实现强大的Web服务交互引言在当今的技术世界中,AI代理正在revolutionize我们与Web服务和应用程序交互的方式。MultiOn推出的AI代理就是这一革命性变化的典型代表。本文将深入探讨MultiOnToolkit,并展示如何将其与LangChain结合使用,创建自定义的代理工作流程,从而充分发挥MultiOn代理的强大功能。MultiOnToo
- Psychology 心理学
the 8th dwarf
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- Swift Evolution: 塑造现代编程语言的活体实验室
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swift开发语言ios
标题:SwiftEvolution:塑造现代编程语言的活体实验室SwiftEvolution是一个持续进行的过程,它定义了Swift语言的发展路线图和改进机制。自从Swift语言在2014年被苹果公司推出以来,它就以其安全性、性能和易用性迅速赢得了开发者的青睐。SwiftEvolution过程不仅推动了语言本身的成熟,也促进了Swift社区的壮大。本文将详细解释SwiftEvolution的运作机
- 常用园林植物之【黄金宝树】
林夕金令
学名:MelaleucabracteataF.Muell.‘RevolutionGold’别名:金叶白千层、千层金、黄金香柳生活型:常绿速生乔木主要特征:桃金娘科白千层属,速生乔木,深根性树种,主干直立,叶黄枝红。树高可达6~8m,嫩枝红色,枝条密集且细长柔软,层层向上扩展,树形十分优美。叶片金黄色或鹅黄色,密集分布于锥形树冠,可产生强烈的视觉冲击。花乳白色,顶生头状花序或短穗状花序,花期夏末。生
- 遗传算法与深度学习实战(7)——使用遗传算法解决N皇后问题
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遗传算法与深度学习实战(7)——使用遗传算法解决N皇后问题0.前言1.N皇后问题2.解的表示3.遗传算法解决N皇后问题小结系列链接0.前言进化算法(EvolutionaryAlgorithm,EA)和遗传算法(GeneticAlgorithms,GA)已成功解决了许多复杂的设计和布局问题,部分原因是它们采用了受控随机元素的搜索。这通常使得使用EA或GA设计的系统能够超越我们的理解进行创新。在本节中
- Mastering Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Practical Exploration
Bio大恐龙
人工智能深度学习数据可视化机器学习
ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)haverevolutionizedthefieldofcomputervisionandimagerecognition,enablinggroundbreakingadvancementsinvariousdomains.Thesepowerfuldeeplearningmodelshaveproventheirprowessi
- AI产业格局浅层分析,及下一步行动方向
铃灵狗
AIGCAI作画人工智能AI编程AI写作
Inmylifetime,I’veseentwodemonstrationsoftechnologythatstruckmeasrevolutionary.——BillGates在我的一生中,我见证了两次让我印象深刻的技术展示(图形用户界面和AI),它们是革命性的。——比尔盖茨前言其实对AI(人工智能)感兴趣已经有挺长一段时间了,在去年年初ChatGPT和midjourney刚火起来的时候,自己就
- 涌现出来的模拟能力#OpenAI视频生成大模型构建世界模拟器的可行性
shadowcz007
音视频
Q:Sora出来后,普通人应该怎么办?"Sora的到来带来了机遇和挑战。普通人关注创意和技术,探索表达想法的新方式。他们制作高质量视频,平衡工作与生活,并拥抱行业变革。梦想成为现实。#SoraRevolution"今天一早被OpenAI的视频生成刷屏了。社交媒体上,开始各种解读。在Mixlab的社群里我们也组织讨论和交流。最值得关注的是大模型涌现出了新的能力:模拟世界成为可能。以下是openai这
- 一种Hudi on Flink动态同步元数据变化的方法
0x3E6
flink大数据ApacheHudiflinkbigdata大数据
文章目录一、背景二、官方SchemaEvolution例子三、Flink+Hudi实现SchemaEvolution四、`HoodieFlinkStreamer`流程浅析及扩展方法4.1FlinkKafkaConsumer4.2RowDataToHoodieFunction4.3StreamWriteFunction4.4StreamWriteOperatorCoordinator4.5Compa
- 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