- 大学期间如何学习利用AI
der丸子吱吱吱
学习人工智能
一、引言人工智能(AI)是当今世界技术发展的重要方向,它已经渗透到医疗、金融、交通、娱乐等各个领域。随着AI技术的快速发展,它不仅改变了我们的生活,也带来了巨大的职业机会。然而,面对如此广阔的领域,作为大学生,如何在本科阶段有效地学习和利用AI,成了许多同学的困惑。本文将详细介绍大学生在本科阶段如何通过合理的学习路线、方法和工具,逐步掌握AI的核心技术,并为日后进入AI行业打下坚实的基础。通过这篇
- 传统金融和分布式金融
倒霉男孩
DeFi金融分布式
文章目录传统金融和分布式金融一、传统金融机构的核心问题深度剖析1.支付与清算系统的结构性缺陷2.金融排斥(FinancialExclusion)的根源3.中心化风险的爆发与传导二、DeFi的技术突破与创新机制1.支付与清算:区块链的底层重构2.普惠金融的技术民主化3.去中心化治理与透明化运作三、DeFivs传统金融的范式革命1.价值传递范式的颠覆2.风险分散机制的升级3.经济模型的创新实验四、De
- 一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用
AI Echoes
深度学习人工智能deepseek机器学习算法
一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调(Fine-Tuning)的含义与特点定义与作用微调指在预训练好(通用)的基础模型上,通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数,使其在该领域任务中获得更优表现。这种方法可以使通用模型“定制化”,更好地理解专业术语和领域知识,从而提升准确性和响应质量。例如,为医疗、法律、金融等垂直领域构建专属模型,往往需要在预训练模型基础上进行微调。特点参
- 领域驱动设计(DDD)与MVC架构:理念对比与架构选择
以恒1
mvc架构
领域驱动设计(DDD)与MVC架构:理念对比与架构选择一、架构之争的本质:业务复杂度驱动技术演进在软件开发领域,没有银弹式的完美架构,只有适合当前业务场景的合理选择。MVC与DDD的区别本质上是业务复杂度与架构响应能力的匹配问题。让我们通过一个真实案例展开思考:案例背景某金融科技公司初期采用MVC架构开发支付系统,随着业务扩展,新增跨境支付、分账系统、风控规则等功能后,代码库逐渐演变成"大泥球"架
- AI实干家:HK深度体验-【第3篇-香港、新加坡、深圳、上海、首尔五座城市在金融数据维度的对比分析】
SZ0771
人工智能大数据
以下是香港、新加坡、深圳、上海、首尔五座城市在金融数据维度的对比分析,涵盖货币流通量、存货款规模、资本市场活跃度、国际贸易、外资及外汇储备等关键指标,结合最新公开数据及全球金融中心排名动态:一、货币流通量(M0-M1-M2)由于城市层面货币供应量(M0、M1、M2)数据通常由国家统一统计,以下以金融机构本外币存款余额(反映广义货币M2的存量规模)为主要参考:城市本外币存款余额(2024年末)增速(
- C语言:setjmp和longjmp函数使用详解
houxiaoni01
C语言setjmplongjmp
转载自:https://www.runoob.com/cprogramming/c-standard-library-setjmp-h.htmlhttps://blog.csdn.net/chenyiming_1990/article/details/86834131、C标准库-简介setjmp.h头文件定义了宏setjmp()、函数longjmp()和变量类型jmp_buf,该变量类型会绕过正常
- 消息中间件选型: kafka与rabbitmq的对比
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消息中间件rabbitmqkafka消息中间件选型
RabbitMQ总结_陈海龙的格物之路-CSDN博客https://blog.csdn.net/chl87783255/article/details/122606212kafka总结_陈海龙的格物之路-CSDN博客kafka,仅支持拉取的分布式流式平台。本文从简介、使用场景、设计、实现四个方面阐述kafka。https://blog.csdn.net/chl87783255/article/de
- python中的类方法,静态方法,对象方法
a174817529
原文地址:http://blog.chinaunix.net/uid-26602509-id-3087296.htmlclassA:count=100def__init__(self,instancedata):self.instancedata=instancedata@staticmethod#静态方法不能访问类参数和实例参数defsm():print"sm"@classmethod#类方法不
- 2025年远程办公必备:挑选高性能控制软件的7个关键指标
2501_90729959
RayLink远程办公远程控制软件电脑人工智能
随着远程办公传模式的普及,企业对高效、安全的远程控制软件需求持续攀升。数据显示,2025年全球远程办公市场规模预计突破3000亿美元,而选择一款适配的远程控制工具,已成为提升团队协作效率的核心环节。指标1:连接速度与稳定性远程办公传的核心诉求是“即时响应”,而延迟卡顿会直接影响会议沟通、设计协作等场景的效率。以游戏加速技术起家的RayLink,凭借自研的Sakura网络协议,实现了10ms级超低延
- DeepSeek带来服务器与显卡需求激增的核心逻辑
DeepSeek+NAS
人工智能服务器运维网络安全计算机网络
随着DeepSeek等开源AI模型的普及,个人开发者和小型企业正加速构建私有化AI服务器,以处理敏感数据和定制化任务。这种趋势不仅重构了算力需求的结构,更推动服务器和显卡市场进入新一轮增长周期。以下从技术迭代、行业需求、市场格局三个维度展开论述。一、私有化部署:从数据安全到算力自主的核心驱动力数据隐私与合规性需求公共AI平台的数据泄露风险促使企业选择本地化部署。例如,医疗机构的患者数据、金融企业的
- Virtual Machine Platform is not enabled. Enable it using the following PowerShell script (in an admi
朋也透william
docker
DockerDesktop安装指南以及Windows下WSL2和Hyper-V相关问题追查-寂寞姜大虎-博客园(cnblogs.com)https://www.cnblogs.com/qfl-blog/p/18200575
- python中的构造函数
weixin_30770495
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python中构造函数可以这样写classclassname():def——init——(self):#构造函数函数体转载于:https://www.cnblogs.com/begoogatprogram/p/4649076.html
- 基于Python的智能决策支持系统:实现智能化决策的关键要素
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录基于Python的智能决策支持系统:实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法4.数学模型和公式详细讲解举例说明线性回归模型最小二乘法5.项目实践:代码实例和详细解释说明6.实际应用场景金融领域医疗领域供应链管理智能制造7.工具和资源推荐编程语言和开发
- 区块链驱动金融第四章——比特币实用指南:存储与使用全解析
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在比特币的世界里,存储和使用比特币是每个参与者都必须面对的重要环节。第四章围绕这两个关键方面展开了详细的阐述,为我们提供了全面而深入的见解。现在,就让我们一起走进这一章,探索如何安全、便捷地存储和使用比特币。比特币的存储方式:多样选择,各有优劣简单本地储存:便捷与风险并存把比特币存储在本地设备上是最直接的方式,就像把钱放在钱包里一样方便。人们通常会使用比特币钱包软件来管理比特币和私钥,通过这些软件
- 区块链驱动金融第二章 —— 探秘比特币的去中心化之路
小DuDu
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在当今数字化时代,比特币作为一种新兴的数字货币,其去中心化的特性备受关注。它打破了传统金融体系中对中心化机构的依赖,构建起一个独特的信任机制。这背后究竟隐藏着怎样的奥秘?让我们一同深入揭开比特币去中心化的神秘面纱。比特币去中心化的多面剖析去中心化的概念辨析在探讨比特币如何去中心化之前,我们需要明确去中心化的概念。去中心化并非比特币所独有,在互联网、电子邮件等领域都有体现。并且,没有一个系统是完全中
- Kotlin by属性委托
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转载请标明出处:http://blog.csdn.net/zhaoyanjun6/article/details/119939781本文出自【赵彦军的博客】文章目录属性委托要求委托原理实战演练,SharedPreference委托升级之旅ReadWriteProperty延迟委托Lazy在Kotlin中,通过by实现属性委托,属性委托是什么意思呢?简单来说,就是属性的set、get的操作,交给另一
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使用opengl绘制立方体
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- C 中调用WIN32API函数
就叫二号人物
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- 金融风控算法透明度与可解释性优化
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内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- 联邦学习算法安全优化与可解释性研究
智能计算研究中心
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内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。首先,针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾,提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架,通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。其次,引入可解释性算法(如LIME与SHAP)构建透明化决策路径,结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射,有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外,研究
- 人工智能知识架构详解
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人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一,正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融投资,人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能,构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学(一)线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如,在图
- C#抖音无水印视频地址解析
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.netc#视频处理
实现最简单的半手工方式获取抖音无水印视频地址。纯C#代码,无任何第三方控件,一看就会,很简单。主要代码来自于https://blog.csdn.net/qq_15555767博主。他的这篇博文写的很清楚明白。https://blog.csdn.net/qq_15555767/article/details/108997122?utm_medium=distribute.pc_relevant_do
- Python:区块链 Blockchain 入门的技术指南
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1、简述区块链(Blockchain)是一种去中心化、不可篡改的分布式账本技术,最初因比特币而广为人知。如今,区块链已发展成为一种可以应用于金融、供应链管理、智能合约等多个领域的技术。本文将简要介绍区块链的基本概念和原理,并通过Python实现一个简化的区块链原型,帮助您快速上手区块链的实践。2、基本原理区块链是一种链式结构,由多个“区块”串联而成。每个区块中包含若干交易信息,并通过加密哈希指向前
- 【 <二> 丹方改良:Spring 时代的 JavaWeb】之 Spring MVC 的核心组件:DispatcherServlet 的工作原理
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点击查看小剧场合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12896948.html阳光明媚的早晨,段萌儿怀揣着对新工作的无限憧憬,踏入了这家充满未知的小公司。然而,她万万没想到,第一天上班就迎来了一场“惊悚”之旅。阳光透过会议室的窗户,洒在摆满椅子的地板上,技术分享会的氛围既紧张又期待。今天,将是公司第一次正式的技术交流盛会,各路技术大牛摩拳擦掌,
- 基于Python的金融领域AI训练数据抓取实战(完整技术解析)
海拥✘
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项目背景与需求分析场景描述为训练一个覆盖全球金融市场的多模态大语言模型(LLM),需实时采集以下数据:全球30+主要证券交易所(NYSE、NASDAQ、LSE、TSE等)的上市公司公告企业财报PDF文档及结构化数据社交媒体舆情数据(Twitter、StockTwits)新闻媒体分析(Reuters、Bloomberg)技术挑战地理封锁:部分交易所(如日本TSE)仅允许本国IP访问历史数据动态反爬:
- bitset and valarray
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c++数学ARMandroid漂亮的UI界面完整的界面设计职场和发展程序人生
记录一个比较少用的容器C++std::bitsethttps://www.cnblogs.com/wangshaowei/p/10297877.htmlvalarrayvalarray面向数值计算的数组,在C++11中才支持支持很多数值数组操作,如求数组总和、最大数、最小数等。需要头文件valarray支持
- 使用CPLEX进行C++优化建模:从入门到精通
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使用CPLEX进行C++优化建模:从入门到精通前言CPLEX是IBM开发的一款强大的数学编程求解器,广泛应用于线性规划(LP)、混合整数规划(MIP)和约束规划(CP)等领域。它具有高效的求解能力和灵活的建模功能,是优化领域的重要工具之一。本文将详细介绍如何在C++中使用CPLEX进行优化建模,从基本概念到高级应用,结合具体实例展示其强大功能。通过这篇文章,读者将能够深入理解CPLEX的使用方法,
- 零基础掌握分布式ID生成:从理论到实战的完整指南 [特殊字符]
添砖Java中
分布式分布式idjava
一、为什么需要分布式ID?在单机系统中,使用数据库自增ID就能满足需求。但在分布式系统中,多个服务节点同时生成ID时会出现以下问题:ID冲突:不同节点生成相同ID扩展困难:数据库自增ID无法水平扩展安全性差:连续ID暴露业务数据量性能瓶颈:高并发场景下生成速度慢典型应用场景:✅电商订单号生成✅社交平台用户ID✅物流运单号生成✅金融交易流水号二、分布式ID的核心要求特性说明重要性全局唯一性整个分布式
- 【考研计算机网络】课堂笔记1 第一章 概述
刘鑫磊up
#操作系统计算机网络计算机网络
文章目录:一:计算机网络的概述1.计算机网络的基本概念2.计算机网络的组成3.计算机网络的功能4.计算机网络的分类4.1分布范围分类4.2传输技术分类4.3按照拓扑结构分类4.4按照使用者分类4.5按照传输介质分类二:计算机网络的标准化工作及相关组织三:计算机网络的性能指标速率kb千Mb兆Gb吉Tb太的单位换算存储容量KBMBGBTB的单位换数四:网络分层五:计算机网络协议、接口、服务的概念1.协
- 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