- 使用Python实现深度学习模型:知识蒸馏与模型压缩
Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能Python算法python深度学习开发语言
在深度学习领域,模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和模型压缩(ModelCompression)是两种有效的技术,可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练(知识蒸馏)模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中,深
- 芯片中,ping pang mode(乒乓模式)、one shot mode、影子寄存器等介绍
诗丶远方的田筠
pingpangmode乒乓模式oneshotmode影子寄存器
乒乓模式(Ping-PongMode)在芯片或者嵌入式系统中,"乒乓模式"(Ping-PongMode)是一种常见的设计模式,尤其在数据传输、内存管理、通信等领域应用广泛。这个模式的名字来自于“乒乓球”在两个点之间来回弹跳的形象,反映了数据或任务在两个缓冲区之间切换的特性。乒乓模式(Ping-PongMode)是什么?乒乓模式的核心思想是通过两个缓冲区(或内存区域)来交替使用,以提高系统的效率和响
- qt UI架构之MVD
yaofei2006
ui架构
在Qt中,MVD(Model-View-Delegate)是一种用于分离数据、显示和用户交互的设计架构。它是MVC(Model-View-Controller)的变体,特别适合用于处理复杂的数据显示和编辑场景(如表格、列表、树形结构等)。1.MVD架构的核心组件MVD架构由以下三个核心组件组成:1.1Model(模型)负责管理数据。提供数据的访问接口(如data()和setData())。通知视图
- 8.12 orm-聚合查询
yangshiting84
暑期规划djangopython后端
8.12orm-聚合查询聚合查询(aggregate)聚合查询函数是对一组值执行计算,并返回单个值。Django使用聚合查询前要先从django.db.models引入Avg、Max、Min、Count、Sum(首字母大写)。fromdjango.db.modelsimportAvg,Max,Min,Count,Sum#引入函数聚合查询返回值的数据类型是字典。聚合函数aggregate()是Que
- 监控系统和AI辅助建议功能的实现
后端
家里小朋友养了一只小乌龟,到了冬天就冬眠了,早早地准备了一个冬眠箱,铺上椰土,在室温低于15℃时,就把小乌龟放到冬眠箱里,不一会儿它就自己钻入土中把自己藏了起来。按照惯例,需要每隔一定时间,对冬眠箱进行补水,以保持土壤湿润,防止小乌龟缺水,但有时候也会忘记补水的工作,造成冬眠箱过于干燥,不利于乌龟健康。翻箱倒柜,找到一个9年前买的树莓派2ModelB,32位,4核1GB的设备,正好可以利用起来,做
- qt UI设计架构对比
yaofei2006
qtui架构
在Qt中,UI设计架构的选择对应用程序的可维护性、扩展性和开发效率有重要影响。以下是几种常见的QtUI设计架构及其对比:1.MVC(Model-View-Controller)MVC是一种经典的设计模式,将应用程序分为三个部分:Model:管理数据和业务逻辑。View:负责显示数据(UI)。Controller:处理用户输入并更新Model和View。在Qt中的实现Model:使用QAbstrac
- MobileNetV4(2024 ECCV)
刘若里
论文阅读学习网络计算机视觉笔记
论文标题MobileNetV4:UniversalModelsfortheMobileEcosystem论文作者DanfengQin,ChasLeichner,ManolisDelakis,MarcoFornoni,ShixinLuo,FanYang,WeijunWang,ColbyBanbury,ChengxiYe,BerkinAkin,VaibhavAggarwal,TenghuiZhu,Da
- Mooncake:kimi后端推理服务的架构设计
风生水气
大模型应用技术栈大模型人工智能ai语言模型后端
前言本文依托论文《Mooncake:AKVCache-centricDisaggregatedArchitectureforLLMServing》来讲解kimi的后端服务架构Mooncake,并按照自己的思路来梳理论文中的一些关键信息。背景服务端面临的问题随着大模型技术越来越强,很多应用都是以Maas(ModelasaService)的方式对外提供服务,服务端的能力受模型的能力约束。对于C端应用来
- linux是一个单用户的系统,linux系统进入单用户模式
weixin_40005437
linux是一个单用户的系统
进入单用户模式可进行root账户和其他普通账户的密码的修改1)Ubuntu开机到grub时(在开机时长按shift键),用上下键移到第二行的恢复模式(recoverymode),按e(注意不是回车)把rosingle改成rwquietinit=/bin/bash然后按Ctrl+x2)redhat1)开机出现倒数秒---回车2)看见RedHatEnterpriseLinuxServer(2.6.18
- 理论一、大模型—概念
伯牙碎琴
大模型自然语言处理ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- Flux架构及Redux实践
GbkMobile
架构
随着前端应用的复杂性不断增加,有效管理应用状态和数据流变得至关重要。Flux架构及其最流行的实现之一Redux,为前端开发人员提供了一种可靠且可扩展的解决方案。本文将深入浅出地介绍Flux架构的核心概念,并通过实际的Redux实践示例来帮助读者更好地理解和应用这些概念。什么是Flux架构?Flux是一种前端应用架构模式,旨在解决传统MVC(Model-View-Controller)模式在大型应用
- 大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南
知来者逆
LLM深度学习人工智能自然语言处理DeepSeekSFT微调
概述大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调(Fine-tuning)是指在一个预训练模型的基础上,使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练,以使其在该领域或任务上表现更好。微调是迁移学习的一种常见方法,能够显著提升模型在特定任务上的性能。在大型语言模型(LLM)的微调中,有几种常见的方法,包括SFT(监督微调)、LoRA(低秩适应)、P-tuningv2和**Fre
- 麒麟SoC的详细架构组成介绍
小蘑菇二号
麒麟
目录麒麟SoC的主要组成部分1.应用处理器(ApplicationProcessor,AP)2.图形处理单元(GPU)3.神经网络处理单元(NPU)4.图像信号处理器(ISP)5.调制解调器(Modem,基带芯片)6.多媒体编解码器7.安全模块8.连接模块9.存储控制器10.电源管理单元(PMIC)典型麒麟SoC示例Kirin9000总结麒麟(Kirin)是华为自主研发的一系列高性能系统级芯片(S
- pandas的导出csv文件的函数是_Pandas笔记2-导出csv文件
爱健身的煜妹
1本文适合读者刚开始学习Pandas的新手2to_csv方法和主要参数to_csv方法可以将Series和DataFrame对象输出成逗号分隔的csv文件df.to_csv(path_or_buf,sep,na_rep,float_format,columns,header,index,index_label,mode,encoding,line_terminator,quoting,quotec
- InfiniteHiP - 在单个GPU上扩展 LLM 上下文至300万tokens
伊织code
#PaperReadingInfiniteHiP推理GPULLMtoken
InfiniteHiP:ExtendingLanguageModelContextUpto3MillionTokensonaSingleGPUPaper:https://huggingface.co/papers/2502.08910Sourcecode:https://github.com/DeepAuto-AI/hip-attention/SGLangIntegrationavailablen
- 什么是 Ollama?如何安装运行?一文讲清
程序员老冉
人工智能开源语言模型学习程序员创富产品经理面试
什么是Ollama?Ollama是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架,由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节,一经推出就广受好评,目前已在github上获得了46kstar。不管是著名的羊驼系列,还是最新的AI新贵Mistral,等等各种开源大语言模型,都可以用Ollama实现一键安装并运行,支持的更多模型的列表可以查看Ollama官网。ModelParametersSizeD
- winform中的mousemove事件,click与mouseup,mousedown事件的关系,
qq_43361844
button的事件处理c#winform
首先click是mousedown和mouseup的结合,只有两个事件都发生了才会产生click事件,我在做button移动的时候,遇到了移动事件mousemove过后就会发生click事件,但是我只是想移动button,只发生mousemove事件代码如下:usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel
- SQLMesh系列教程-3:SQLMesh模型属性详解
梦想画家
数据分析工程#python数据工程分析工程
SQLMesh的MODEL提供了丰富的属性,用于定义模型的行为、存储、调度、依赖关系等。通过合理配置这些属性,可以构建高效、可维护的数据管道。在SQLMesh中,MODEL是定义数据模型的核心结构,初学SQLMesh,定义模型看到属性会很迷惑,本文主要解释sqlmesh的模型属性,为后续继续学习打基础。模型属性在SQLMesh中,MODEL是定义数据模型的核心结构,除了kind属性外,还有许多其他
- AI 大模型创业:如何利用市场优势?
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型创业:如何利用市场优势?1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,大模型(LargeModels)在商业化应用中日益受到关注。大模型是指在特定领域中应用广泛、参数量巨大的神经网络模型,如BERT、GPT-3、DALL-E等。这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练,具备强大的泛化能力和适应性,能够广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、生成对抗网络(GAN)等多个领域。然而,
- yolov8(8.2.10)+deepsort(demo)
fengsongdehappy
YOLO
只需要训练好yolov8的检测模型然后调用:results=model.track(frame,persist=True)#执行跟踪,persist=True表示持续跟踪。保持同一个人在多帧画面的id一就可以完整代码:importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromcollectionsimportdefaultdict#框的中心点的历史轨
- 对界面简单易用封装SDK
荭色海湾
中间件实战java开发语言
1.两大接口1.CheckTuplepackagecom.x.globalcommonservice.model.permissioncontrolservice.openfga.service;importcom.x.globalcommonservice.global.exception.CodeException;importcom.x.globalcommonservice.model.p
- MNIST Examples for GGML - Fully connected network
Yongqiang Cheng
ggml-llama.cpp-whisper.cppGGMLMNISTExamplesFullyconnected
MNISTExamplesforGGML-Fullyconnectednetwork1.Build2.MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Fullyconnectednetwork2.2.1.TotrainafullyconnectedmodelinPyTorchandsaveitasaGGUFfile2.2.2.Toevaluatethemod
- MNIST Examples for GGML - Convolutional network
Yongqiang Cheng
ggml-llama.cpp-whisper.cppGGMLMNISTExamplesConvolutionalnetwork
MNISTExamplesforGGML-Convolutionalnetwork1.Build2.MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Convolutionalnetwork2.2.1.TotrainaconvolutionalnetworkusingTensorFlow2.2.2.ToevaluatethemodelontheCPUusing
- Golang Model 字段自动化校验设计
Gerald Kwok
golang自动化DDD领域架构设计
背景在我们日常开发中,不可避免的总要去进行各种参数校验,但是如果在某个场景中,要校验的字段非常多,并且在其中还有耦合关系,那么我们手写校验逻辑就变得非常的低效且难以维护。本篇文档就基于DDD领域模型设计的思想下,提供自动化的校验模型字段。常见的字段校验方式数据校验在业务逻辑代码中有着至关重要的作用,关系到整个后续业务是否可以正常运行。对参数的校验根据其具体业务逻辑与场景,可以分为字段校验、依赖校验
- golang使用redis实现全文搜索
千年死缓
golangredis开发语言
简介使用redis实现全部文章精确到段落的搜索实现思路文章分段,使用一张表单独记录下段落信息段落分词,把段落划分成词分词后使用有序集合记录到redis中,每个词语后记录含有该分词的段落ID集使用一个哈希键记录下每个段落的分词,用于分词信息的删除查询时先分词,再根据分的词把分词查到的对应的段落返回结果具体实现文章分段文章段落表结构typeTextModelstruct{gorm.ModelArtic
- Java(Springboot)
奶龙牛牛
javaspringboot开发语言
get请求在Controller中--->从仓库里取出要用的mysql----->对于get请求(httpsession,model容器)----->从httpsession取出userid再赋值给userid----->用userid在mysql获取用户的信息------>然后用户的信息在保存在model容器里---->return到html地址里面put请求得到请求体的参数--->从https
- Pix2PixHD代码小白解读(3)——Pix2PixHD_model.py
咖啡百怪
Pix2PixHD代码解读深度学习机器学习人工智能python
上两期:Pix2PixHD代码小白注释(1)——train.pyhttps://blog.csdn.net/qq_73991479/article/details/134757142?spm=1001.2014.3001.5501Pix2PixHD代码小白注释(2)——BaseModel.pyhttps://blog.csdn.net/qq_73991479/article/details/134
- deepseek+python,离线api,持续对话
守着黎明看日出
python
功能:通过start开启新对话,stop结束对话,exit退出程序,并且可持续对话代码fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,BitsAndBytesConfigimporttorch#导入torch模块#配置4-bit量化quantization_config=BitsAndBytesConfig(load_in_4bit
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Int8-W8A16 量化高精校准
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算DeepSeekdeepseek
下载方法SDK下载#安装ModelScopepipinstallmodelscope#SDK模型下载frommodelscopeimportsnapshot_downloadmodel_dir=snapshot_download('okwinds/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Int8-W8A16')Git下载#Git模型下载gitclonehttps://www.mod
- 【报错解决】 OSError: [Errno 22] Invalid argument
靠才华吃土
报错解决python学习
一、错误内容:open(log_path,‘w’).write(str(args)+‘\n\n’)OSError:[Errno22]Invalidargument:‘./model\model_gatenet\2024-03-2215:33:05.731866.txt’要打开的arg文件名称中包含了非法符号,需要将其替换为"-“或”_"二、改正方法:找到时间戳:datetime.datetime.
- 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