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人猿宇宙
数据分析pythonbigdata
一、说明当下时代的社会生产发展,人们都开始习惯于用数据来说明某个观点和反映事物的内在规律或享用自动化和人工智能带来的便利。但这些轻松快捷的方便背后,都是相关工作者的专业流程作为源源不断的支撑。二、大数据思维自从几年前大数据开始兴起,大数据思维已经逐渐被更动的人接受,随着其进一步发展,产生了巨大的生产效果。三、数据驱动的生产力作为一个数据工程师,仅仅知道跑数据是不够的,还需要通过数据发现生产环节出现
- 【深入解析】棋类游戏算法:Minimax, Negamax, 蒙特卡洛树搜索与AlphaZero
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aipythonnegamax
深入解析棋类游戏算法:Minimax,Negamax,蒙特卡洛树搜索与AlphaZero在人工智能领域,棋类游戏一直是测试和展示智能算法的经典舞台。从最早的Minimax算法到如今的AlphaZero,这些算法通过不同的方式解决了棋局中的决策问题,让计算机能够在复杂的棋局中做出合理甚至超越人类的决策。本文将详细解析几种经典的棋类游戏算法:Minimax,Negamax,蒙特卡洛树搜索(MCTS)以
- 什么是AI显卡,英伟达与AMD显卡的全面对比
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人工智能python算法deeplearning大数据网络
什么是AI显卡?AI显卡是专门为人工智能计算任务设计和优化的图形处理器(GPU)。相比传统显卡,AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。在人工智能领域,尤其是深度学习中,训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算,这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构,可以显著提升训练速度和模型性能,同时降低功耗和延迟。常见的AI显卡用途包括:深度学习模
- 详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析
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人工智能AIGC语言模型ai大数据服务器
AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析随着人工智能技术的快速发展,大模型(LargeAIModels)在自然语言处理、计算机视觉和多模态任务中取得了突破性进展。对于选择和评价AI大模型,不仅需要关注其功能,还要理解其关键指标和性能表现。本文将详细分析AI大模型的主要评价指标,并对国内常见大模型进行具体对比,提供实际数值和深度解析。一、AI大模型的主要指标AI大模型的性能和实用性通常通过以下指
- 深入探索Python编程技术:从入门到精通的全方位学习指南
小码快撩
python开发语言
引言在当今信息技术飞速发展的时代,Python以其简洁优雅、功能强大、易于上手的特点,成为了众多开发者和初学者首选的编程语言。无论是数据科学、机器学习、Web开发、自动化脚本编写,还是桌面应用开发,Python都能发挥其独特优势,帮助开发者高效完成任务。本文旨在为Python学习者提供一个全面的学习路径与关键知识点概述,助您快速掌握这门强大的编程语言。一、基础语法1.变量定义与数据类型示例代码:#
- Python人工智能在气象中的应用,包括:天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统
xiao5kou4chang6kai4
气象气候预报天气预测气候模拟.降雨量和降水预测气象数据分析气象预警系统python
Python人工智能在气象中有多种应用,包括:天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能,这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为的主流编程语言之一。人工智
- 深入了解卷积神经网络(CNN):图像处理与深度学习的革命性技术
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cnnpython机器学习深度学习scikit-learn
深入了解卷积神经网络(CNN):图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络(CNN)是现代深度学习领域中最重要的模型之一,特别在计算机视觉(CV)领域具有革命性的影响。无论是图像分类、目标检测,还是人脸识别、语音处理,CNN都发挥了举足轻重的作用。随着技术的不断发展,CNN已经成为了解决众多实际问题的核心工具。但对于许多人来说,CNN仍然是一个相对复杂的概念,尤其是初学者可能会被其背后的数学原
- 从零开始的 AI Infra 学习之路
SSS不知-道
MLSys人工智能深度学习pytorch
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花费了很长时间整理编辑,转载请联系作者授权,违者必究。特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。首先,我们为什么要进行特征选择呢?它有以下几个优点:减少过拟合:冗余数据常常
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Python群发微信消息:解决方案肆无忌惮的群发微信消息,是否是你目前所需的解决方案?如果是,那么你来对地方了。Python是一门十分强大的编程语言,广泛用于各种人工智能、计算机视觉、机器学习等领域。Python可以用于开发各种应用程序,它也可以用于批量处理和发送微信消息。本文将概述如何用Python发送微信消息。我们将介绍用Python实现微信消息的流程和步骤,并提供一些有关如何使用Python
- 【深度学习】Huber Loss详解
小小小小祥
深度学习人工智能算法职场和发展机器学习
文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE(均方误差)与MAE(平均绝对误差)的损失函数,旨在克服两者的
- 【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解
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YOLO
介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数,以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计,充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节,帮助你快速入门。为什么选择UltralyticsYOLO进行训练?高效性:无论是单GPU设置还是跨多个GPU扩展,都能充分利用你的硬件。多功能性:
- 【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小
小小小小祥
YOLO目标检测人工智能
问题描述:YOLOV8作为目前主流的深度学习网络,支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型,我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时,应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢?YOLOV8官网:https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLOV8n/s/m/l/x信息
- 利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南
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#引言在人工智能的浪潮中,自然语言处理(NLP)成为了企业和个人用户的重要工具。Minimax作为一家中国初创企业,专注于提供优秀的语言模型服务。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与Minimax进行交互,帮助开发者充分利用这一强大的AI工具。#主要内容##1.Minimax简介Minimax专注于自然语言处理,为企业和个人用户提供高效的语言模型服务。其API能处理多种自然语言任务,例如文
- ChatGPT4.0最新功能和使用技巧,助力日常生活、学习与工作!
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教程人工智能chatgpt数据分析ai绘画AI写作
熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能,系统学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识,以及具体的代码实现方法,同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
- 人工智能OpenCV计算机视觉技术
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5.3cand可调节边缘检测完整代码:importcv2importnumpyasnp#载入图像,并处理可能的读取错误img_original=cv2.imread('./image/lena.jpg')ifimg_originalisNone:print("无法读取图像文件")raiseSystemExit#创建可调整大小的窗口cv2.namedWindow('Canny',cv2.WINDOW
- ASPICE 4.0引领自动驾驶未来:机器学习模型的特点与实践
亚远景aspice
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ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业,特别是在汽车软件开发中,针对机器学习(MachineLearning,ML)应用的特定标准和过程。ASPICE(AutomotiveSPICE)是一种基于软件控制的系统开发过程的国际标准,旨在提升软件开发过程的质量、效率和可靠性。ASPICE4.0中的ML模型部分则进一步细化了机器学习在汽车软件开发中的具体要求和流程。以下是对ASPICE4.0-
- 深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑
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ChatGPT程序人生
ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读,主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调,模型能够理解语言的语法和语义,并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理(NLP)和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
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TensorFlow框架关注公众号“轻松学编程”了解更多。一、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统
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1.引言火柴人(StickFigure)是一种极简风格的图形,通常由简单的线段和圆圈组成,却能生动地表达人物的姿态和动作。火柴人不仅广泛应用于动画、漫画和涂鸦中,还可以作为图形学、人工智能等领域的教学和研究工具。本文旨在介绍如何使用Python实现火柴人的设计与绘制,通过编程的方式,让读者了解火柴人背后的基本原理和实现方法。2.准备工作在开始实现火柴人之前,你需要确保已经安装了Python环境,并
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【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型,近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。它巧妙地融合了长短期记忆网络(LSTM)在处理时序数据方面的专长和Transformer在捕捉长距离依赖关系上的优势,从而在文本生成、机器翻译、时间序列预测等多个领域取得了突破性的进展。这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度,还优化了性能和训练效率,使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如,最
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ChatGPT的原理及应用场景一、ChatGPT的原理ChatGPT,全名ChatGenerativePre-trainedTransformer,是OpenAI研发的一款聊天机器人程序,其背后依托的是人工智能技术和自然语言处理(NLP)的深厚功底。其工作原理可以从以下几个方面进行解析:GPT系列模型基础ChatGPT基于GPT(GenerativePre-trainedTransformer)技
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计算机小陈
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摘要:ChatGPT是一种先进的对话生成技术,具备强大的语义理解和智能回答能力。在旅游和酒店服务领域,ChatGPT可以应用于在线客户咨询、预订管理、旅行建议等方面,为用户提供个性化、高效的服务体验。本文将探讨ChatGPT在旅游和酒店服务中的实践应用,并讨论其优势、挑战和未来发展。引言随着人工智能技术的快速发展,ChatGPT(ChatGenerativePre-trainedTransform
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Mr' 郑
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引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展,GPU(图形处理器)因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。然而,随着模型规模的增长和技术的进步,构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。当前挑战算力分配与资源优化在多用户共享GPU集群的环境下,合理分配计算资源并确保每个任务能够高效运行是一项挑战。这不仅涉及到硬件资
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Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术,其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元(即将其输出置为零)。以下是对这一操作的详细解释:一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系,迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力,防止过拟合。二、具体实现随机选择:在每次训练迭代中,以一定的概率p(通常设定为0.2到0.5之间)随机选
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在这个信息爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从第一次工业革命的蒸汽机到今天的智能时代,技术的飞速发展不断推动着社会的进步。今天,将分享一套SpringAI教程视频,深入探索人工智能的奥秘。课程概览本系列教程涵盖了从基础的SpringAI课程介绍到复杂的多模态API开发,无论你是AI领域的新手还是有一定基础的开发者,都能在本系列教程中找到适合自己的内容。以下是部分课程的
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音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中,我们将开发一个深度学习项目,用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目,我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集,并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集:GTZAN流派收
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Databricks是一家在大数据和人工智能领域具有重要影响力的美国企业软件公司,以下是关于它的详细技术解析:1.起源与背景:Databricks成立于2013年,由来自加州大学伯克利分校AMP实验室的Spark大数据处理系统的多位创始人联合创立,包括AliGhodsi、AndyKonwinski、IonStoica、PatrickWendell、ReynoldXin、MateiZaharia、A
- 深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
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1.背景介绍1.1人工智能的演进:从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程,从早期的符号主义到如今的连接主义,标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程,而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构,通过大量数据进行训练,从而实现智能。1.2强化学习:智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea
- 深度剖析 DeepSeek V3 技术报告:架构创新与卓越性能表现
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随着人工智能(AI)技术的不断发展,各种大规模语言模型(LLM)层出不穷,DeepSeekV3作为其中的一员,凭借其出色的性能表现和创新的架构设计,吸引了广泛关注。本文将通过对官方发布的DeepSeekV3技术报告的深入解析,从多个维度剖析DeepSeekV3如何通过先进的技术手段,在保持性能卓越的同时优化计算和内存开销。一、性能卓越,超越同行DeepSeekV3在多个权威基准测试中展现了强大的性
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1