- 手把手教你学Simulink——汽车工程场景实例:车联网(V2X)通信技术的仿真
小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulink汽车simulink
目录一、引言教程目标二、准备工作三、实现步骤详解✅步骤1:创建Simulink模型✅步骤2:添加车辆与通信环境模型添加信道模型:✅步骤3:设计发送端数据源:编码器:调制器:✅步骤4:设计接收端解调器:解码器:✅步骤5:连接各模块并设置仿真参数示例连线代码:设置仿真参数:✅步骤6:结果可视化计算误比特率:✅步骤7:完整框图结构示意(文字版)四、运行仿真并测试效果五、结论与拓展方向✅本章收获:手把手教
- 【C】count per second,即“每秒脉冲数”
我不是程序猿儿
ServoCc语言开发语言
1.cnt/s的含义cnt/s全称是countpersecond,即“每秒脉冲数”。在伺服系统或运动控制系统中,“cnt”常指编码器的计数单位,即每经过一个脉冲信号,编码器的计数器加一。速度=单位时间内的编码器脉冲数变化量。2.工业设备为什么用cnt/s大多数伺服/步进驱动器、运动控制卡,直接控制的是脉冲发生器/编码器的计数速率。这样可以跟底层硬件实现直接匹配,便于闭环反馈。3.500cnt/s5
- 技术解析:基于x264与FFmpeg的视频高效压缩策略——以小丸工具箱类GUI工具为例
soonlyai
ffmpeg音视频人工智能经验分享
摘要本文旨在探讨视频文件高效压缩的技术原理与实践方法,特别是针对如何在保持较高视觉质量的前提下显著减小文件体积。我们将以常见的视频处理GUI工具(如“小丸工具箱”等)所封装的核心技术为引,重点分析基于x264编码器和FFmpeg框架的参数配置,如CRF(ConstantRateFactor)值的选择。同时,本文将提供一个基础的FFmpeg命令行示例,演示核心压缩操作,并讨论批量处理及GUI封装此类
- ESP32S3控制舵机:当电子大脑遇上机械肌肉
SlientICE
单片机硬件工程stm32嵌入式硬件物联网
文章总结(帮你们节约时间)电机的分类及舵机在其中的位置舵机的内部结构和工作原理ESP32S3的强大功能及其与舵机控制的完美结合EC11旋转编码器的使用方法及与ESP32S3的配合详细的硬件连接和Arduino代码实现电机家族大集合:舵机只是其中一员想象一下电子世界中的"运动员"家族——电机们。它们就像是电子项目中的肌肉组织,负责将电能转化为机械能,让静止的物体有了灵魂和动作。这个大家族可真不小!直
- STM32入门定时器之编码器
绿竹-大地
stm32单片机嵌入式硬件
定时器的编码器流程图如上所示,首先有一点需要知道的是输入的信号是正交信号。同时这里的边沿检测极性选择和输入捕获里面的不同,输入捕获里面的边沿极性选择是上升沿和下降沿,对于编码器而言就像加入了一个非门一样。如果你设置为上升沿信号直接通过不会改变极性,如果你设置为下降沿信号会取反通过下一级电路。这样的话就可以应对各种不同的情况,就好比左右两个电机是对称的,但是都是向前走,输出的正交信号确是相反的,为了
- 通义万相2.1技术深度解析
accurater
c++算法笔记人工智能神经网络深度学习
如果喜欢可以到我的主页订阅专栏哟(^U^)ノ~YO一、系统架构概览通义万相2.1是基于扩散模型的多模态生成系统,其核心架构包含以下模块:多模态编码器CLIPViT-L/14文本编码器(768维嵌入)改进型图像编码器(EfficientNet-B7+自注意力)扩散主干网络改进型U-Net架构(128层残差块)多尺度交叉注意力机制动态卷积核分配自适应噪声调度系统非线性噪声衰减算法分阶段训练策略分布式训
- 网络模块尺寸多样导致的内存碎片
weixin_42319617
深度学习
在给网络换了编码器之后,出现了显存不足的报错,于是出现了两个问题,一个是为什么服务器上有5G的显存不可用,由于除了数据集之外,配置和模型相同的另一个设备上还有接近一半的占用,而这里显然高出了几G,所以先不解决这个问题,而是改模型的尺寸,如何调整使其符合当前的显存,由于编码之后使用3*3的卷积进行了通道的调整,想着改成1*1的显存会下降,因为从参数量计算上看后者的结果更小,但事实上相反,由于后者对应
- VLM 系列——Qwen2 VL——论文解读
TigerZ*
AIGC算法AIGC计算机视觉人工智能图像处理
一、概述1、是什么是一系列多模态大型语言模型(MLLM),其中包括2B、7B、72B三个版本,整体采用视觉编码器(标准VIT输出后面接patchmerger)+LLM形式。比较创新的是统一视觉处理方式(3DCNN统一视频、图片)+图像缩放方式(自适应缩放)+3DLLM位置编码。能够处理包括文本、图像在内的多种数据类型,具备图片描述、单图文问答、多图问对话、视频理解对话、json格式、多语言、age
- UNet改进(5):线性注意力机制(Linear Attention)-原理详解与代码实现
摸鱼许可证
人工智能计算机视觉
引言在计算机视觉领域,UNet架构因其在图像分割任务中的卓越表现而广受欢迎。近年来,注意力机制的引入进一步提升了UNet的性能。本文将深入分析一个结合了线性注意力机制的UNet实现,探讨其设计原理、代码实现以及在医学图像分割等任务中的应用潜力。UNet架构概述UNet最初由Ronneberger等人提出,主要用于生物医学图像分割。其独特的U形结构由编码器(下采样路径)和解码器(上采样路径)组成,通
- 编码器技术解析:从基础原理到应用场景
亿只小灿灿
计算机基础日常小分享编码器
一、编码器的核心概念1.1定义与基本功能编码器(Encoder)是一种将信息从一种形式转换为另一种形式的设备或程序。其核心功能是通过特定的算法或机制,将输入信号(如模拟信号、数字数据、物理运动等)转换为便于存储、传输或处理的输出格式。在数字系统中,编码器的作用类似于"翻译官",例如:将文本字符转换为二进制代码(如ASCII编码)将视频图像压缩为特定格式(如H.264)将机械运动转换为电信号(如旋转
- Transformer 中 QKV 流向全解析(含注意力机制箭头图示)
Accelemate
transformer人工智能深度学习
QKV是什么?在Attention机制中,我们通过Query(查询)与一组Key-Value(键-值)对计算注意力权重,然后用这些权重对Value进行加权求和,从而输出当前时刻关注上下文的结果。Transformer中注意力模块分布Transformer结构中含有三种注意力机制,每个机制都会涉及Q、K、V的构建和使用:编码器自注意力(EncoderSelf-Attention)解码器自注意力(De
- ios苹果app应用程序录屏开发有哪些难点和注意点
咕噜企业签名分发-大圣
ios
iOS苹果应用程序录屏开发的难点和注意点主要包括:难点:一、权限管理iOS录屏功能需要用户授权才能使用,开发者需要处理用户授权的逻辑,包括请求权限、处理用户拒绝授权的情况以及提供友好的提示信息等。二、视频编码和压缩录制屏幕上的内容会产生大量的数据,因此对生成的视频文件进行编码和压缩是必要的。开发者需要选择合适的视频编码器,并合理地设置视频质量和压缩参数,以保证生成的视频文件既有足够的清晰度,又不会
- 信息传输仿真:信道编码与解码_(6).卷积码
kkchenkx
信号仿真2matlab信号处理开发语言服务器网络
卷积码1.卷积码的基本概念卷积码是一种广泛应用的信道编码技术,主要用于提高数据传输的可靠性。与块码不同,卷积码是将信息比特流按时间顺序依次输入编码器,并且每个输出比特不仅取决于当前输入的信息比特,还取决于前一个或多个信息比特。这种编码方式使得卷积码具有较强的纠错能力,尤其是在连续错误的情况下。1.1卷积码的生成多项式卷积码的生成是由生成多项式决定的。生成多项式定义了编码器的结构和编码规则。假设卷积
- Transformer结构介绍
大写-凌祁
transformer深度学习人工智能
[编码器Encoder]←→[解码器Decoder]编码器:输入:源语言序列输出:每个词的上下文表示(embedding)解码器:输入:目标语言序列+编码器输出输出:下一个词的概率分布(目标句子生成)inputs->inputsEmbedding+PositionalEncoding->N*encoderoutput->outputsEmbedding+PositionalEncoding->N*
- ROCm上来自Transformers的双向编码器表示(BERT)
109702008
#python人工智能#深度学习bert人工智能深度学习
14.8.来自Transformers的双向编码器表示(BERT)—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)代码importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#@savedefget_tokens_and_segments(tokens_a,tokens_b=None):"""获取输入序列的词元及其片段索引"""to
- STM32和树莓派的分工
⚙️修正版:典型硬件组合与通信流程(以移动机器人为例)1.硬件分工:大脑vs四肢角色硬件运行软件核心任务是否直接运行ROS决策大脑树莓派4B/JetsonNanoUbuntu+ROS运行SLAM、导航、视觉识别等复杂算法✅是实时四肢STM32F4FreeRTOS/裸机读取电机编码器、控制电机PWM❌否传感器/执行器电机、激光雷达、IMU-执行动作/采集数据-2.为什么需要STM32?树莓派无法直接
- Latent World Model 架构实战:具身智能中的隐空间建模与状态压缩
观熵
具身智能(EmbodiedAI)架构人工智能具身智能
LatentWorldModel架构实战:具身智能中的隐空间建模与状态压缩关键词具身智能、LatentWorldModel、状态建模、变分自编码器、感知压缩、动态预测、多模态对齐、认知建模、世界模型、状态表示学习摘要在具身智能系统中,世界模型(WorldModel)构建是认知能力的核心,而其中的“隐空间建模与状态压缩”技术决定了智能体对环境的理解深度与动作决策的效率。本文基于2025年最新开源项目
- 生成对抗网络(GAN)与深度生成模型实战
软考和人工智能学堂
人工智能Python开发经验#DeepSeek快速入门开发语言
1.生成模型基础与GAN原理1.1生成模型概览生成模型是深度学习中的重要分支,主要分为以下几类:变分自编码器(VAE):基于概率图模型的生成方法生成对抗网络(GAN):通过对抗训练学习数据分布自回归模型:PixelCNN、WaveNet等流模型(Flow-basedModels):基于可逆变换的精确密度估计扩散模型(DiffusionModels):最新兴起的生成方法1.2GAN核心思想GAN由生
- Transformer 核心概念转化为夏日生活类比
扉间798
人工智能transformer
以下是把Transformer核心概念转化为「夏日生活类比」,不用看代码也能秒懂,搭配冰镇西瓜式记忆法:一、Transformer=夏日冷饮制作流水线编码器(Encoder):相当于「食材处理间」把输入(比如“草莓、牛奶、冰块”)洗干净、切小块(转成向量),算出每种食材的重要性(自注意力)。解码器(Decoder):相当于「冷饮调配台」按顺序制作冷饮(生成输出),每次只能用已准备好的食材(掩码自注
- 系统集成项目管理工程师 软考中级 第一章重点汇总笔记(书本参照 第二版)
小陈不会打代码
经验分享其他云计算
第一章信息化知识信息的传输模型(第三页p3)(1)信源:产生信息的实体,信息产生后,由这个实体向外传播。(2)信宿:信息的归宿或接受者。(3)信道:传送信息的通道,如TCP/IP网络。(4)编码器:在信息论中泛指所有变换信号的设备,实际上就是终端机的发送部分。(5)译码器:是编码器的逆变换设备。(6)噪声:可以理解为干扰。信息的质量属性(p4)(1)精确性(2)完整性(3)可靠性(4)及时性(5)
- SAE层、BPNN层结合的深度学习模型
sbc-study
深度学习人工智能机器学习
EarlyFaultDetectionofMachineToolsBasedonDeepLearningandDynamicIdentificationBoLuo,HaotingWang,HongqiLiu,BinLi,andFangyuPengIEEETRANSACTIONSONINDUSTRIALELECTRONICS,VOL.66,NO.1,JANUARY2019一SAE层(栈式自编码器层-
- VLM, Vision-Language Model
L-李俊漩
CS5062-ML语言模型人工智能自然语言处理
VLM现代多模态模型一般采用以下三种架构策略模型类型架构组成执行流程简述VLM+LLM(分离)图像→VLM编码文本→LLM解码图像由视觉模型编码后交给语言模型处理,例如CLIP+GPT。较早期方式。统一架构(VLM内含LLM)主流图像编码器+文本解码器在同一个框架输入图像与文本→共享token空间→LLM直接处理并生成。如MedGemma、MedVLM。仅调用VLM模型图像→输出标签/嵌入不涉及语
- 目标检测算法——YOLO-Word——算法详解
TigerZ*
AIGC算法深度学习算法目标检测算法YOLOAIGC
一、概述1、是什么是一个目标检测器,通过结合CLIP文本编码器,拥有了开放检测(推理时识别训练时没有的目标)的能力。作者实验证明ap指标上zeroshot能力YOLO-worldL接近专门训练过的YOLOv6-8S模型的能力,finetune后YOLO-world均能提升8个点左右。2、亮点将文章的提到亮点按照逻辑重新组合后:1)介绍了YOLO-World,这是一个前沿的开集目标检测器,它具有高效
- AI学习指南深度学习篇-变分自编码器的应用与扩展
俞兆鹏
AI学习指南ai
AI学习指南深度学习篇-变分自编码器的应用与扩展目录引言变分自编码器概述变分自编码器在图像生成中的应用变分自编码器在图像重建中的应用
- 变分自编码器的扩展模型:条件VAE
AI天才研究院
AIAgent应用开发LLM大模型落地实战指南AI大模型应用入门实战与进阶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
变分自编码器的扩展模型:条件VAE作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍近年来,变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)作为一种强大的生成式模型,在图像生成、文本生成等任务中展现出了卓越的性能。VAE通过学习数据分布的潜在表示,能够生成与训练数据相似的新样本。然而,标准的VAE模型无法对生成的内容进行控制,这限制了它在实际应用中的灵活性。为了解决这一问题,研究人员提出
- 基于CT图像的硬参数共享多任务分析:肝脏肿瘤分割与良恶性分类
pk_xz123456
MATLAB算法仿真模型分类数据挖掘人工智能
基于CT图像的硬参数共享多任务分析:肝脏肿瘤分割与良恶性分类摘要本文提出了一种基于硬参数共享的多任务深度学习模型,用于同时完成肝脏CT图像中的肿瘤分割和良恶性分类任务。该模型采用共享编码器提取通用特征,并通过任务特定解码器实现多任务协同优化。实验表明,相比单任务U-Net(分割)和ResNet(分类)模型,多任务框架在Dice系数、分类准确率等指标上提升显著,同时减少参数量约28.6%。%%硬参数
- 信息隐藏|MBRS:Enhancing Robustness of DNN-based Watermarking by Mini-Batch of Real and Simulated JPEG
csq7
dnn人工智能神经网络
文章来源MM'21:Proceedingsofthe29thACMInternationalConferenceonMultimedia提出问题:传统的编码器-噪声层-解码器不能很好的确保JPEG压缩的鲁棒性,JPEG是非差分(不可微)的且是图像处理不可避免的曹组。解决问题:提出利用Mini-BatchofRealandSimulatedJPEGcompression(MBRS)来增强JPEG鲁棒
- BERT
D11PMINDER
deeplearningbert人工智能深度学习
BERT简介BERT,全称是“双向编码器表示来自变换器”(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers),听起来可能有点复杂,但其实它就像一个超级聪明的“阅读理解机器”。想象你读一篇文章,想理解某个词的意思,不仅看它前面的句子,还要看后面的内容,BERT就是这样工作的。它能同时考虑一个词的前后上下文,这样理解得更准确。BERT是基于Tran
- nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为Swin-Unet
w1ndfly
nnU-NetV2修改网络nnunet深度学习人工智能机器学习nnunetv2
更换前,要用nnUNetV2跑通所用数据集,证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。Swin-Unet是一种基于纯Transformer的U型编码器-解码器架构,专为医学图像分割任务设计。传统方法主要依赖卷积神经网络(CNN),尤其是U-Net及其变体,通过局部卷积操作和跳跃连接提取多尺度特征。然
- 多语言手写识别中的跨语言迁移学习:Manus AI 的预训练范式
观熵
ManusAI与多语言手写识别人工智能迁移学习机器学习Mauns
多语言手写识别中的跨语言迁移学习:ManusAI的预训练范式关键词:跨语言迁移学习、手写识别、预训练模型、表征共享、语言适配层、低资源语种、参数共享、微调策略摘要:面对多语种手写识别场景中语言资源分布严重不均的现状,ManusAI构建了一套以跨语言迁移为核心的预训练范式,通过在高资源语种上预训练共享视觉-语言编码器,并采用轻量级语言适配模块实现低资源语种的快速泛化。本文系统解析ManusAI如何在
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>