- 【高级RAG技巧】使用二阶段检索器平衡检索的效率和精度
深度学习机器
大语言模型深度学习入门人工智能语言模型
一传统方法之前的文章已经介绍过向量数据库在RAG(RetrievalAugmentedGenerative)中的应用,本文将会讨论另一个重要的工具-Embedding模型。一般来说,构建生产环境下的RAG系统是直接使用Embedding模型对用户输入的Query进行向量化表示,并且从已经构建好的向量数据库中检索出相关的段落用户大模型生成。但是这种方法很明显会受到Embedding模型性能的影响,比
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omhdxgb
R语言123r语言机器学习数据挖掘人工智能数据分析
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- 向量数据库简介
openwin_top
python编程示例系列python编程示例系列二数据库
向量数据库(VectorDatabase)是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术,支持基于向量相似度的查询和检索,可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同,向量数据库通常使用基于向量的数据模型,将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据,支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
- 开源向量数据库介绍说明
❀͜͡傀儡师
开源数据库
开源向量数据库Milvus特点:分布式、高性能,支持亿级向量检索。支持的数据类型:文本、图像、音频、视频等。使用场景:推荐系统、语义搜索、图像搜索。数据存储后端:支持多种后端,如SQLite、MySQL、PostgreSQL。Qdrant特点:高可用性、易用性,支持实时更新和过滤。编程接口:支持REST和gRPC。使用场景:个性化推荐、自然语言搜索、商品搜索。Weaviate特点:基于GraphQ
- 使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储
dgay_hua
深度学习人工智能python
技术背景介绍随着深度学习技术的发展,数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用,例如自然语言处理和图像识别,传统的数据存储方式已经无法满足需求。ActiveloopDeepLake是专为深度学习设计的数据仓库,可以作为向量存储使用,支持多模态数据的存储和处理,并且可以直接用于细调大型语言模型(LLMs)。此外,它还提供自动版本控制,无需依赖其他服务,兼容主要云服务提供商
- 如何选择开源向量数据库
kse_music
#DB开源数据库向量数据库
文章目录评估维度查询性能索引与存储扩展性数据管理能力生态支持常见向量数据库对比评估维度选择开源向量数据库时,需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素,以下是关键的评估维度:选择开源向量数据库时,需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素,以下是关键的评估维度:查询性能向量检索速度:评估ANN(ApproximateNearestNeighbor)查询的
- DeepSeek源码解析(2)
白鹭凡
deepseekai
Tensor(张量)的介绍在计算机科学和机器学习领域,“张量”(Tensor)是一个数学概念,它被用来表示多维数组。在大模型(如深度学习模型)中,张量扮演着核心角色,具体来说:数据表示:张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。例如,在图像处理中,一张图片可以被表示为一个三维张量(高度、宽度、颜色通道数),而在自然语言处理中,一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量(句子长度、词向量维度
- 文本向量化-词嵌入方法系列1:静态词嵌入(Word2Vec+GloVe)
学习ml的小菜鸡
nlp自然语言处理word2vec
文本分散化表示指将语言表示成低维、稠密、连续的向量,分为静态嵌入和动态嵌入两种方式。静态词嵌入有Word2Vec,Sen2Vec,Doc2Vec,以及GloVe模型;而动态词嵌入有ELMO,Transformer,GPT,Bert和XLNet等等。本文主要对静态词嵌入方法做一个整体介绍,动态词嵌入会在系列2中更新。目录1.Word2Vec1.1CBOW1.2Skip-gram1.3Sen2Vec+
- C++ STL 算法竞赛常用模板归纳汇总
小桥儿流水人家
c++算法开发语言蓝桥杯stl
向量vector(相当于可变长数组)/*STL库vector、deque、list、set、map、multiset、multimap、unordered_set、unordered_map、unordered_multiset、unordered_multimap、stack、queue、priority_queue、string、pair*/#include#includeusingnames
- 【C++】树状数组的使用、原理、封装类、样例
软件架构师何志丹
#算法基础c++数据结构树状数组求和异或和最值动态开点
前言本博文代码打包下载C++算法与数据结构分类汇总最常见的应用有序集合包括若干整数,求小于x的数量。autoit=s.lower(x),it-s.begin(),这个时间复杂度是O(n)。由于查询和插入交替进行,故不能用向量。树状数组的用途令原始数组是a,长度为n。基础操作一,求前缀和。即∑j:0ia[j]\sum_{j:0}^ia[j]∑j:0ia[j]。时间复杂度:O(logn)。二,a[i]
- 深度学习和机器学习的差异
The god of big data
教程深度学习机器学习人工智能
一、技术架构的本质差异传统机器学习(MachineLearning)建立在统计学和数学优化基础之上,其核心技术是通过人工设计的特征工程(FeatureEngineering)构建模型。以支持向量机(SVM)为例,算法通过核函数将数据映射到高维空间,但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习(DeepLearning)作为机器
- 打造RAG系统:四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南
橙子小哥的代码世界
数据库数据库milvusfaiss人工智能深度学习神经网络elasticsearch
在当今信息爆炸的时代,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)系统已成为自然语言处理(NLP)领域的重要工具。RAG系统通过结合生成模型和信息检索技术,能够在大规模数据中高效地获取相关信息,生成更为精准和有针对性的内容。而在构建RAG系统时,选择合适的向量数据库是确保系统性能和可扩展性的关键一步。本文将深入对比四大主流向量数据库——Milvus、Fai
- 基于支持向量数据描述 (SVDD) 进行多类分类(Matlab代码实现)
荔枝科研社
分类matlab人工智能
个人主页:研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、引言二、SVDD算法原理三、基于SVDD的多类分类方法四、讨论与展望五、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述使用支持向量数据描述(SVDD)进行多类分类。矩阵代码。基于SVDD的多类分类在此MATLAB脚本中呈现。多类
- python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020
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python支持向量机回归
题前故事:小D最近也交了一个女朋友,但是这个女孩好像非常情绪化,喜怒无常,让小D捉摸不透,小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的,于是小D想到了SVM算法,也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候,能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类,这种情况下我们说样本是线性可
- 迈向数据科学的第一步:在Python中支持向量回归
weixin_26746401
python机器学习人工智能深度学习大数据
什么是支持向量回归?(WhatisSupportVectorRegression?)Supportvectorregressionisaspecialkindofregressionthatgivesyousomesortofbufferorflexibilitywiththeerror.Howdoesitdothat?I’mgoingtoexplainittoyouinsimpletermsby
- Pika 技术浅析(二):文本编码
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC—预处理AIGC—自然语言处理人工智能算法AIGC深度学习数据预处理
在Pika的视频生成过程中,文本编码是至关重要的一步,它将用户输入的自然语言文本转换为机器可以理解的向量表示。这一步骤不仅影响生成视频的质量,还决定了视频与文本描述的匹配度。1.基本原理1.1文本编码的目的文本编码的目的是将自然语言文本转换为机器可以理解的向量表示。这些向量需要捕捉文本的语义信息和语法结构,以便在后续的视频生成过程中,模型能够根据这些向量生成与文本描述高度匹配的视频内容。1.2Tr
- 【自学笔记】R语言基础知识点总览-持续更新
Long_poem
笔记r语言开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录R语言基础知识点总览1.R语言简介2.R语言安装与环境配置3.R语言基础语法3.1数据类型3.2向量与矩阵3.3数据框与列表4.控制结构4.1条件语句4.2循环结构5.函数6.数据可视化总结R语言基础知识点总览1.R语言简介R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境。R语言由RossIhaka和RobertGentlema
- 支持向量机 SVM 简要介绍
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机器学习svm支持向量机拉格朗日对偶机器学习
那些我从来没有理解过的概念(1)下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源:《统计学习方法》,维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数,考虑以下最优化问题:$$\min_{x\inR^n}{f(x)}\c_i(x)\leq0,i=1,2,\dots,k\h_j(x)=0,j=1,2,\dots,l$$是一个凸优化问
- sklearn 支持向量机实践总结
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pythonsklearn支持向量机pythonsklearn支持向量机
转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6117515.html之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learnSVM算法库的使用做一个小结。scikit-learnSVM算法库封装了libsvm和liblinear的实现,仅仅重写了算法了接口部分。1.scikit-learnSVM算法库使用概述sciki
- 支持向量机——SVM
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周志华机器学习支持向量机算法
支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型,基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器,其学习的优化目标便是间隔最大化,因此,支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。函数间隔和几何间隔对于二分类学习,假设现在的数据是线性可分的,这时分类学习最基本的想法就是找到一个合理的超平面,该超平面能够将不同类别的样本分开,类似于二维平面使用ax+by+c=0ax+by+c=0ax+by+c=0来表示
- 如何高效使用LangChain实现复杂任务:全面功能指南
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LangChain是一个强大的工具集,它为开发基于大语言模型(LLM)的应用提供了丰富的组件和功能支持。无论你是初学者还是经验丰富的开发者,这篇指南将帮助你掌握LangChain的核心功能,并通过可运行的代码示例指导你完成各种任务。目录安装LangChain核心功能概览LangChain表达式语言(LCEL)组件详解及实现Prompt模板消息管理文档加载器向量存储应用场景分析问答系统(Q&A)信息
- 大模型与图数据库RAG通俗流程拆解
gallonyin
产品笔记AI知识图谱
图构建(略)neo4j、tugraph等均可,不影响GraphRAG核心框架模型向量化模型bce-embedding-base_v1重排序模型bce-reranker-base_v1大语言模型Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct图数据库tugraph索引faiss核心流程这个调用链日志展示了一个完整的问答系统处理用户输入“百草园里有什么”的过程。本项目使用和参考了开源项目茴香豆。以下
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汀、人工智能
LLM工业级落地实践embeddinglangchain人工智能智能问答RAG检索增强生成大模型
语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]:预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型(EmbeddingModel)已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。在大模型时代,它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而,当前中文世界的高质量语义向量模型仍比较稀缺,且很少开源。为加快解决大模型
- 向量叉乘与向量点乘
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c++
向量点乘向量叉乘应用在C++中,判断某一点是否在三角形内有多种方法,以下是几种常见的实现方式:向量叉积法原理:对于三角形ABC和点P,计算向量\overrightarrow{PA}与\overrightarrow{PB}、\overrightarrow{PB}与\overrightarrow{PC}、\overrightarrow{PC}与\overrightarrow{PA}的叉积,若这三个叉积
- 文档进行embedding,Faiss向量检索
被编程为难的小娃娃
embeddingfaiss
这里采用Langchain的HuggingFaceEmbeddings参照博主,改了一些东西,因为Langchain0.3在0.2的基础上进行了一定的修改fromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain_huggingfaceimportHuggingFaceEmbeddingsfromlang
- 如何在移动端优化ALU,降低手机发热和功耗 高级TA必看指数★★★★☆
熊猫悟道
unityshader材质着色器unity游戏引擎
最近工作中,未了进一步提升美术渲染效果,不得已我们需要从数学的角度优化我们的图形渲染,减少不必要的ALU和MUL,从而提升运行效率。提供更多的渲染效果支持。当然,虽然我们游戏现在发热已经控制的比较完美了,但是我们还能从硬件级优化。接下来就是我这段时间用了半斤头发研究出来的方案。绝对干货,优化图形这块照搬即可。总结一下,可能的优化步骤包括:减少复杂数学运算,使用近似或预计算。优化向量化运算,利用SI
- R语言 决策树、svm支持向量机、随机森林
别叫我名字20
R语言决策树支持向量机r语言
本人正在学习R语言,想利用这个平台记录自己一些自己的学习情况,方便以后查找,也想分享出来提供一些资料给同样学习R语言的同学们。(如果内容有错误,欢迎大家批评指正)1.决策树我们使用的还是RStudio自带的数据集iris。#######################决策树模型install.packages("rpart")#安装库library("rpart")dt<-function(dat
- (Pytorch)动手学深度学习:基础内容(持续更新)
孔表表uuu
神经网络深度学习pytorch人工智能
深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达
- 决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现
生信与基因组学
生信分析项目进阶技能合集算法机器学习r语言
基本逻辑(1)使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5,并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y;(2)将生成的数据存储在数据框中,处理缺失值,并将响应变量转换为因子类型;(3)使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估;(4)将各个模型的准确率和AUC值存储在结果数据框中,并通过柱状图展示结果。1.R包
- stm32 NVIC EXTI
每天学点
MCUstm32NVICEXTI
stm32NVICEXTINVICEXTI原理图main.cexti.hexti.cstm32f10x_it.cNVICNVIC是嵌套向量中断控制器,控制着整个芯片中断相关的功能,它跟内核紧密耦合,是内核里面的一个外设。配置中断的时候我们一般只用ISER、ICER和IP这三个寄存器,ISER用来使能中断,ICER用来失能中断,IP用来设置中断优先级。NVIC结构体定义如下。typedefstruc
- 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