- Android应用退出后不在任务栏显示
海天鹰
Androidandroid
目前只有云原神实现了。1.设置启动参数缺点:切换到后台就会消失。2.finishAndRemoveTask无效@OverrideprotectedvoidonDestroy(){super.onDestroy();finishAndRemoveTask();//无效}
- Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集pytorchcnn人工智能生成对抗网络神经网络深度学习
简介简介:针对传统的超分辨率重建技术所重建的图像过于光滑且缺乏细节的问题,作者提出了一种改进的生成对抗图像超分辨率网络。该改进方法基于深度神经网络,其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块,其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成,其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。论文题目:ImageSuper-resolutionReconstruction
- 智能优化算法-蜣螂优化器 Dung beetle optimizer(附Matlab代码)
优化算法侠Swarm-Opti
智能优化算法算法matlab启发式算法数学建模
引言蜣螂优化器Dungbeetleoptimizer(DBO)模拟了蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为。中国学者于2022年发表在SCI期刊《JOURNALOFSUPERCOMPUTING》上。参考文献Xue,J.,Shen,B.Dungbeetleoptimizer:anewmeta-heuristicalgorithmforglobaloptimization.JSupercomput79
- 【练习】PAT 乙 1087 有多少不同的值
柠石榴
PAT题解输入输出算法数据结构c++
题目当自然数n依次取1、2、3、……、N时,算式⌊n/2⌋+⌊n/3⌋+⌊n/5⌋有多少个不同的值?(注:⌊x⌋为取整函数,表示不超过x的最大自然数,即x的整数部分。)输入格式:输入给出一个正整数N(2≤N≤104)。输出格式:在一行中输出题面中算式取到的不同值的个数。输入样例:2017输出样例:1480来源:PAT乙1087有多少不同的值思路(注意事项)初始化一个大数组用来标记值是否已出现过。纯
- hdu2034 人见人爱A-B(C语言)
BuffaloBit
算法训练01-大学训练ACMhduc语言
ProblemDescription参加过上个月月赛的同学一定还记得其中的一个最简单的题目,就是{A}+{B},那个题目求的是两个集合的并集,今天我们这个A-B求的是两个集合的差,就是做集合的减法运算。(当然,大家都知道集合的定义,就是同一个集合中不会有两个相同的元素,这里还是提醒大家一下)呵呵,很简单吧?Input
- HarmonyOS Next 架构深度解析
小_铁
HarmonyOSNextharmonyos架构华为
HarmonyOSNext架构深度解析一、分布式架构核心设计1.跨设备虚拟化(VirtualSuperDevice)核心概念:将多设备硬件能力抽象为统一资源池,通过分布式软总线(D-Bus)实现低时延(classSensorService:publicBinder{public:int32_tOnRemoteRequest(uint32_tcode,MessageParcel&data
- SFT和RLHF是什么意思?
玩人工智能的辣条哥
人工智能人工智能深度学习机器学习
环境:SFTRLHF问题描述:SFT和RLHF是什么意思解决方案:SFT(SupervisedFine-Tuning,监督微调)和RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,基于人类反馈的强化学习)是两种用于改进大型语言模型(LLMs)性能的技术。它们通常应用于自然语言处理(NLP)领域,特别是对于那些需要对特定任务进行优化的语言模型。SFT(监督微调)
- python基础之--面相对象--OOP基本特性
暴龙胡乱写博客
python开发语言人工智能
python基础之–面相对象–OOP基本特性文章目录python基础之--面相对象--OOP基本特性一,OOP基本特性1.1封装1.2继承/派生1.2.1基础概念1.2.3继承实现1.3多态1.4对象对成员的操作(补充)1.5私有属性1.6重写魔术方法二,super函数2.1基本使用2.2super().\__init__()一,OOP基本特性OOP的四大基本特性是封装、继承、多态和抽象。1.1封
- SQL Server 2022常见问题
软件研究员
数据库sqlserver
根据本人多年使用数据库的经验,总结SQLServer2022数据库常见问题包含安装、链接、性能等问题,下面简单说下。一、安装失败问题主要是以下问题:1、硬件配置问题sqlServer2022运行的最低硬件配置要求:根据官网公布要求最低1G内存,最低6G可用磁盘空间,处理器速度1.4GHz,x64处理器;显示器Super-VGA(800x600)。注意:在这里我说的是最低配置。2、软件插件问题缺少.
- Centos 7 安装 supervisor
qq_50977952
Linuxcentoslinux服务器
方式1:yuminstall-yepel-releaseyuminstall-ysupervisor启动systemctlstartsupervisord其他命令supervisorctlreload#重启修改了supervisord.conf,需要执行来重新加载配置文件supervisorctlstatus#查看所有进程的状态supervisorctlstopdemo#停止supervisorc
- CentOS7 安装Supervisor
IChen.
Linux服务器运维
安装epel-releaseyum-yinstallepel-release安装supervisoryum-yinstallsupervisor开机自启systemctlenablesupervisord启动supervisord服务systemctlstartsupervisord重启supervisord服务systemctlrestartsupervisordSupervisor常用命令#重
- CentOS 7 下 Supervisor 安装与配置
OUDKE
centoslinux运维服务器
Supervisor是一个用于管理和监控进程的工具,它可以在CentOS7服务器上轻松地启动、停止和重启进程。在本文中,我将向您展示如何安装和配置Supervisor。步骤1:安装Supervisor首先,我们需要使用yum包管理器安装Supervisor。打开终端并执行以下命令:sudoyuminstallepel-releasesudoyuminstallsupervisor这将安装Super
- 在CentOS上安装Supervisor进行进程监控
张3蜂
软件安装部署centoslinux运维
安装EPEL存储库:sudoyuminstallepel-release安装Supervisor:sudoyuminstallsupervisor启动并启用Supervisor服务:sudosystemctlstatussupervisordsudosystemctlstartsupervisordsudosystemctlenablesupervisord配置Supervisor:Supervi
- Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读
青铜锁00
论文阅读Radar论文阅读
DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数α2.3对比传统方法的优势3.实验验证与结果3.1实验设计3.2关键结果4.未来研究方向(实波束雷达领域)4.1挑战
- 【机器学习】机器学习四大分类
藓类少女
机器学习机器学习分类人工智能
机器学习的方法主要可以分为四大类,根据学习方式和数据标注情况进行分类:1.监督学习(SupervisedLearning)特点:有标注数据(即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y))。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法:分类(Classification):逻辑回归(LogisticRegression)支持向量机(SVM)朴素贝叶斯(NaïveBa
- Flutter App开发,高效解决如何将用户登录手机号部分用星号代替在页面中展示
champion_ooO
Flutterflutter
在开发App时,一般都会遇到个人中心的页面,这个时候页面中要展示出来用户当前登录手机号码,但是数据库存的是正常的手机号,需要前端自己来将部分用星号('*')代替。第一步:定义一个变量存储手机号classPersonPageextendsStatefulWidget{constPersonPage({Key?key}):super(key:key);@overrideStatecreateState
- MiniMind
亚伯拉罕·黄肯
大模型人工智能
数据集分类:tokenizer训练集:这个数据集用于训练分词器(tokenizer),是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据:这是用于预训练模型的数据集,它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据:SFT(SupervisedFine-Tuning)数据集,用于监督式微调,可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2:这两个数
- 【大模型系列】SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)
Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室
s2AIGC大模型
欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,
- u-net系列算法
㡽闧㔯
人工智能算法
语义分割M整体结构:M概述就是编码解码过程简单但是很实用,应用广起初是做医学方向,现在也是U-net主要网络结构:还引入了特征拼接操作M以前我们都是加法,现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net++整体网络结构:特征融合,拼接更全面其实跟densenet思想一致把能拼能凑的特征全用上就是升级版了U-net++DeepSupervision:也是很常见的事,多输出损失由多个位置计算,再更
- CVPR 2024 | 低分辨率引领方向:通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力
小白学视觉
计算机顶会顶刊论文解读计算机视觉深度学习CVPR计算机顶会论文解读
论文信息题目:Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向:通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力作者:HaoyuChen,WenboLi,JinjinGu,JingjingRen,HaozeSun,XueyiZou,ZhensongZhang,Youlia
- 3月20日复盘
四万二千
正式复盘python前端机器学习
挑战全栈第八天!今天更新Python中的迭代器和生成器,以及函数式编程的内容。8.3super().init()super().__init__()是Python中用于调用父类(基类)构造函数的一种方式。它通常用于子类的构造函数中,以确保父类的构造函数被正确调用和初始化。这在继承(inheritance)中尤为重要,因为父类的初始化代码可能包含设置实例变量或执行其他重要的初始化任务。classPa
- 主流区块链平台对 EVM 的依赖情况分类说明
倒霉男孩
区块链知识区块链
文章目录概要1.EVM兼容链BinanceSmartChain(BSC)Polygon(PoS链)AvalancheC-ChainFantomOptimism/Arbitrum2.非EVM链3.混合型链AvalanchePolygonSupernetsBNBChain概要1.EVM兼容链这些链直接支持以太坊虚拟机,开发者可用Solidity编写合约,并复用以太坊工具链:BinanceSmartCh
- python进阶,类的继承,封装,多态,super
胡萝卜糊了
python开发语言
#单继承#子类只继承一个父类classPerson:defsay(self,value):print('say:',value)defwalk(self,value):print('walk:',value,'km')#Student类继承PersonclassStudent(Person):defstudy(self,value):print('study:',value)#Teacher类继承
- 复旦:LLM不同层位置编码缩放
大模型任我行
大模型-结构原理人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:Layer-SpecificScalingofPositionalEncodingsforSuperiorLong-ContextModeling来源:arXiv,2503.04355摘要尽管大型语言模型(LLM)在处理长上下文输入方面取得了重大进展,但它们仍然存在“中间丢失”问题,即上下文中间的关键信息往往不足或丢失。我们广泛的实验表明,这个问题可能源于旋转位置嵌入(RoPE)的快速长期衰
- Gymnasium学习笔记
songyuc
gymnasium
1.Customwrapper[doc]1.1reset()方法重写说明重写函数模板:defreset(self,**kwargs):obs=super().reset(**kwargs)...returnobs1.1.1签名解释Deepseek-r1-Cursor:reset()方法的定义如下:defreset(self,*,seed=None,options=None):...注意参数前的星号
- Java学习--关键字
月色很柔
Java学习java
Java学习--关键字前言关键字finalstaticsuperthis实现前言本文主要参考:here;若需要可直接前往学习。关键字final、Static、super、this…final区分final、finally、finalize:理解final的含义:final意为最终的含义,用来修饰类、方法和变量。修饰类:publicfinalclassClassName{}被final修饰的类不能被
- java------方法的覆盖[重写],super和final关键字
从未止步..
JavaSE基础java开发语言jvm
方法覆盖(也称为方法的重写,Override)定义:它是多态性的重要体现之一,是动态多态性的表现形式,他是指子类中可以定义名称,参数列表,返回值类型均与父类中某个方法完全相同的方法,我们就说子类中定义的这个方法覆盖了父类中的同名方法。举例://anmial为父类packageanmial;publicclassAnimal{publicvoidshow
- Java学习------static、final、this、super关键字
日暮南城故里
Java学习记录java学习
1.static关键字static修饰的变量叫做静态变量。当所有对象的某个属性的值是相同的,建议将该属性定义为静态变量,来节省内存的开销。静态变量在类加载时初始化,存储在堆中。static修饰的方法叫做静态方法。所有静态变量和静态方法,统一使用“类名.”调用。静态方法中不能使用this关键字。因此无法直接访问实例变量和调用实例方法。静态代码块在类加载时执行,一个类中可以编写多个静态代码块,遵循自上
- AI学习第二天--监督学习 半监督学习 无监督学习
iisugar
机器学习支持向量机人工智能
目录1.监督学习(SupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:2.无监督学习(UnsupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:3.半监督学习(Semi-SupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:4.三者的对比与选择表格总结:5.实际案例对比案例:电商平台用户分群6.关键逻辑总结1.监督学习(SupervisedLearning)比喻:老
- 基于生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率实战:从SRGAN到ESRGAN
Evaporator Core
#深度学习强化学习生成模型生成对抗网络人工智能神经网络
图像超分辨率(ImageSuper-Resolution)是一种通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像的技术,广泛应用于医学影像、卫星图像和视频增强等领域。生成对抗网络(GAN)是图像超分辨率的经典方法,而增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)则通过引入残差网络和感知损失进一步提升了图像质量。本文将通过一个完整的实战案例,展示如何使用SRGAN和ESRGAN进行图像超分辨率,并提供详细的代码
- 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/pwd@192.168.0.5:1521/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