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1.当提到神经网络中的卷积时,我们通常是指由多个并行卷积组成的运算。(因为单个核只能特区一种类型的特征,我们usually希望可以在多个位置提取多个特征)2.输入也不仅仅是实值的网格,而是由一系列观测数据的向量构成的网格。我们有的时候会希望跳出核中的一些位置来降低计算的开销(相应的代价是提取特征没有先前那么好了)我们就把这个过程看作对全卷积函数输出的下采样(downsampling).如果只是在输
- 【CNN】卷积神经网络池化- part2
1.池化降采样,减少参数数量,避免过拟合,提高鲁棒性2.池化操作池化操作(也称为下采样,Subsampling)类似卷积操作,使用的也是一个很小的矩阵,叫做池化核,但是池化核本身没有参数,只是通过对输入特征矩阵本身进行运算,它的大小通常是2x2、3x3、4x4等,其中2x2使用频率最高。然后将池化核在卷积得到的输出特征图中进行池化操作,需要注意的是,池化的过程中也有Padding方式以及步长的概念
- LLM模型 贪婪、温度、Top-k、核采样方式的区别---附代码与示例
繁星意未平
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LLM模型贪婪、温度、Top-k、核采样方式的区别—附代码与示例在自然语言生成任务中,不同的采样技术用于从语言模型的输出中选择下一个生成的单词或词语。这些技术包括贪婪采样、温度采样、Top-k采样和核(Nucleus)采样。它们在选择生成单词的过程中有不同的策略,本文将介绍这四种采样方式的区别。1.贪婪采样(GreedySampling)贪婪采样是一种直接选择最可能的下一个词的策略。具体步骤为:从
- 解密企业级大模型智能体Agentic AI 关键技术:MCP、A2A、Reasoning LLMs- GPT源代码解析
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解密企业级大模型智能体AgenticAI关键技术:MCP、A2A、ReasoningLLMs-GPT源代码解析我们可以稍微看一下,这是我们GPT的基于它的源代码产生的可视化的内容。这边是model,我们在谈这个sampling的时候,本身首先就是说它这个probabilitydistribution,会有很多的参数对它进行影响。例如temperature,如果你是hightemperature的话
- 【AI论文】GLM-4.1V-思考:借助可扩展强化学习实现通用多模态推理
东临碣石82
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摘要:我们推出GLM-4.1V-Thinking这一视觉语言模型(VLM),该模型旨在推动通用多模态推理的发展。在本报告中,我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型,可以说该模型为最终性能设定了上限。随后,借助课程采样强化学习(ReinforcementLearningwithCurriculumSampling,R
- vllm推理实践
try2find
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1.vllm推理demo实验fromvllmimportLLM,SamplingParams#定义生成参数sampling_params=SamplingParams(temperature=0.7,top_p=0.9,max_tokens=100,)#加载DeepSeek模型(以deepseek-llm-7b为例)#model_name="deepseek-ai/deepseek-llm-7b"
- 大模型中的temperature、topk、topn、repetition_penalty等参数原理
seetimee
大模型技术细节大模型
核心就在于采样策略,一图胜千言:上图中语言模型(languagemodel)的预测输出其实是字典中所有词的概率分布,而通常会选择生成其中概率最大的那个词。不过图中出现了一个采样策略(samplingstrategy),这意味着有时候我们可能并不想总是生成概率最大的那个词。设想一个人的行为如果总是严格遵守规律缺乏变化,容易让人觉得乏味;同样一个语言模型若总是按概率最大的生成词,那么就容易变成XX讲话
- AD7606过采样模式
零度随想
嵌入式硬件fpga开发
AD7606的过采样模式(OversamplingMode)是其重要特性之一,它可提升信噪比(SNR)、有效分辨率、降低系统噪声。✅一、什么是过采样(Oversampling)过采样是指ADC内部将每个通道采样多次,然后进行数字平均滤波,以减少随机噪声、提升信号质量。在AD7606中,过采样是由芯片内部硬件自动完成的:每次外部采样触发→芯片在内部进行多次转换→平均值输出对外仍只输出1个16位数据→
- 长尾形分布论文速览【80-119】
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为便于理解和应用,以下将30篇关于长尾分布的研究文献按主题进行分类整理。每一大类包含相应的工作,帮助我们从整体上把握各方向的研究进展。1.长尾半监督学习与伪标签优化Paper90:Uncertainty-awareSamplingforLong-tailedSemi-supervisedLearning提出了一种动态阈值选择方法(UDTS),能有效改善尾部分类性能,适用于不平衡类别的半监督学习。P
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文章目录生成测试数据数据倒数influxdb数据导入influxdb后显示结果生成测试数据./bulk_data_gen-formatinflux-bulk-use-caseiot-seed100-sampling-interval10s-scale-var10-timestamp-start"2022-12-01T00:00:00+80:00"-timestamp-end"2023-01-03T
- 强化学习系列——PPO算法
lqjun0827
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强化学习系列——PPO算法PPO算法一、背景知识:策略梯度&Advantage二、引入重要性采样(ImportanceSampling)三、PPO-Clip目标函数推导✅四、总结公式(一图总览)参考文献PPO示例代码实现补充内容:重要性采样一、问题背景:我们想估计某个期望❗问题:二、引入重要性采样(ImportanceSampling)三、离散采样形式(蒙特卡洛估计)四、标准化的重要性采样五、在强
- 在signal 这个信号上加一个高斯噪声,噪声的水平可以调节,如何实现?
fK0pS
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要在信号signal上添加可调节水平的高斯噪声,可以使用NumPy的random.normal函数生成高斯噪声。高斯噪声的水平可以通过标准差(std)参数来控制,标准差越大,噪声水平越高。以下是实现代码:importnumpyasnp#原始信号生成代码signal_duration_s=60#信号长度为1秒##changeunittosecondsampling_freq=1000#采样频率为10
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十小大
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请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言Abstract1.Introduction1.1.LearningdenoisingNNwithouttruthimages1.2.Discussionsonbli
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该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼小女子路遇强悍的毕业设计来到贴吧求大神们出手相助感激不尽!!在此给出一点程序看可不可以帮助到大家线性调频信号的产生程序T=10e-6;%pulseduration10usB=30e6;%chirpfrequencymodulationbandwidth30MHzK=B/T;%chirpslopeFs=2*B;Ts=1/Fs;%samplingfrequen
- Python实战:随机森林
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python随机森林机器学习
随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,由多个决策树组成,可用于分类和回归任务。基本原理随机森林的核心思想是构建多个决策树,并将这些决策树的结果进行综合。在构建每棵决策树时,采用了两种随机化策略:数据采样随机:使用自助采样法(BootstrapSampling)从原始训练数据集中有放回地抽取一定数量的样本,形成一个新的训练子集,用于训练每一棵决策树。这意味着每棵树的训练数据可能会有
- LLM 笔记:Speculative Decoding 投机采样
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1基本介绍投机采样(SpeculativeSampling)是一种并行预测多个可能输出,然后快速验证并采纳正确部分的加速策略在不牺牲输出质量的前提下,减少语言模型生成token所需的时间传统的语言模型生成是串行的必须生成一个,再输入到模型中,才能生成下一个投机采样的核心思想是用一个“小模型”提前生成多个候选token(投机结果),然后用“大模型”一起验证这批候选,并行加速。2举例比如已有promp
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洪小帅
深度学习人工智能
深度学习中的负采样负采样(NegativeSampling)是一种在训练大型分类或概率模型(尤其是在输出类别很多时)中,用来加速训练、降低计算量的方法。它常用于:词向量训练(如Word2Vec)推荐系统(从大量候选项中学正例与负例)语言模型、对比学习、信息检索等场景本质概念在许多任务中,我们的模型要从上万个候选中预测正确类别。例如:给定单词“cat”,预测它上下文中出现的词(如Word2Vec的S
- vLLM - 控制生成过程中返回对数概率信息 logprobs的输出和解释
二分掌柜的
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vLLM-控制生成过程中返回对数概率信息logprobs的输出和解释flyfish在vLLM的代码中,logprobs是一个控制生成过程中返回对数概率信息的参数。它决定了模型在生成每个token时,会返回多少个候选token的概率分布信息。以下是详细解释:logprobs参数的作用在SamplingParams中设置logprobs=k时:模型会返回每个生成token的对数概率(即模型选择该tok
- STM32的ADC模块中,**采样时机(Sampling Time)**和**转换时机(Conversion Time),获取数据的时机详解
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煤炭设备stm32嵌入式硬件单片机
在STM32的ADC模块中,**采样时机(SamplingTime)和转换时机(ConversionTime)**是ADC工作流程中的两个关键阶段,直接影响采样精度和系统实时性。以下是详细解析:1.采样时机(SamplingTime)(1)定义采样阶段:ADC对输入信号进行保持和稳定的过程。采样时间:由ADC_SMPRx寄存器配置,决定采样电容充电时间。(2)配置参数STM32F103的采样时间可
- 快速傅里叶变换python_FFT快速傅里叶变换的python实现过程解析
weixin_39771987
快速傅里叶变换python
FFT是DFT的高效算法,能够将时域信号转化到频域上,下面记录下一段用python实现的FFT代码。#encoding=utf-8importnumpyasnpimportpylabaspl#导入和matplotlib同时安装的作图库pylabsampling_rate=8000#采样频率8000Hzfft_size=512#采样点512,就是说以8000Hz的速度采512个点,我们获得的数据只有
- FastMCP - 快速、Pythonic风格的构建MCP server 和 client
编程乐园
#AI开源项目mcpFastMCPserverclient快速agenttool
文章目录一、关于FastMCP相关链接资源快速构建示例什么是MCP?为什么选择FastMCP?核心特性服务器客户端v2版本更新内容二、安装添加验证安装安装用于开发三、核心概念1、`FastMCP`服务器2、工具3、资源4、提示5、上下文6、图片7、MCP客户端7.1客户端方法7.2运输选项7.3LLMSampling7.4根访问四、高级功能1、代理服务器2、组成MCP服务器3、OpenAPI&Fa
- SpringAI系列 - MCP篇(一) - 什么是MCP
罗小爬EX
SpringAIspringaimcpllm
目录一、引言二、MCP核心架构三、MCP传输层(stdio/sse)四、MCP能力协商机制(CapabilityNegotiation)五、MCPClient相关能力(Roots/Sampling)六、MCPServer相关能力(Prompts/Resources/Tools)一、引言之前我们在接入大模型时,不同的大模型通常都有自己的交互协议,所以类似SpringAI框架都会为每一种大模型开发各自
- 常见的卷积神经网络列举
巷955
cnn人工智能神经网络
经典的卷积神经网络(CNN)在深度学习发展史上具有重要地位,以下是一些里程碑式的模型及其核心贡献:1.LeNet-5(1998)提出者:YannLeCun特点:首个成功应用于手写数字识别(MNIST)的CNN。结构:卷积层+池化层(当时用Subsampling)+全连接层。使用Tanh激活函数,后续被ReLU取代。意义:奠定了CNN的基本结构。2.AlexNet(2012)提出者:AlexKriz
- 60天Python训练 day13
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python深度学习开发语言
不平衡标签的处理1.随机过采样#1.随机过采样fromimblearn.over_samplingimportRandomOverSamplerros=RandomOverSampler(random_state=42)#创建随机过采样对象X_train_ros,y_train_ros=ros.fit_resample(X_train,y_train)#对训练集进行随机过采样print("随机过采
- pcl 中的滤波与降采样
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3d视觉点云算法c++pcl点云降采样
目录pclfilter模块RandomSampleUniformSamplingVoxelGridStatisticalOutlierRemovalfilter应用参考完pclfilter模块Modulefilters:https://pointclouds.org/documentation/group__filters.htmlRandomSample、UniformSampling、Voxe
- 交叉验证 java_从R中的交叉验证(训练)数据绘制ROC曲线
极萨学院冷哲
交叉验证java
我想知道是否有一种方法可以根据使用caret包生成的SVM-RFE模型的交叉验证数据绘制平均ROC曲线.我的结果是:RecursivefeatureselectionOuterresamplingmethod:Cross-Validated(10fold,repeated5times)Resamplingperformanceoversubsetsize:VariablesROCSensSpecA
- 【统计方法】交叉验证:Resampling, nested 交叉验证等策略 【含R语言】
pen-ai
数据科学r语言python深度学习
Resampling(重采样方法)重采样方法是从训练数据中反复抽取样本,并在每个(重新)样本上重新调整模型,以获得关于拟合模型的附加信息的技术。两种主要的重采样方法Cross-Validation(CV)交叉验证:用于估计测试误差和选择调优参数Bootstrap:主要用于评估可变性,如标准误差和置信区间估计测试误差的策略goldstandard:理想但无法实现(黄金标准)使用大型指定测试集(通常不
- 在vllm中,使用llm.generate()返回的List[RequestOutput]里面有什么参数?如何获得回答的token表示?
m0_62488776
vllmpython大模型
在使用vllm的时候,需要对输出做一个token数量的统计,但是在一般的示例里面都是如下摸样:fromvllmimportLLM,SamplingParams#Sampleprompts.prompts=["Hello,mynameis","ThepresidentoftheUnitedStatesis","ThecapitalofFranceis","ThefutureofAIis",]#Cre
- Select2控件的多选
量变决定质变
————jQuery
Select2的多选控件添加一个属性multiple=”multiple”页面元素${s.name}JS代码$('#samplingOprator').select2({width:200+"px",placeholder:"点击输入框,可以多选"});
- 机器学习中的过采样和欠采样
魔云连洲
深度学习机器学习人工智能计算机视觉
文章目录机器学习中的过采样和欠采样过采样欠采样机器学习中的过采样和欠采样过采样机器学习中的过采样和欠采样是两种常见的数据处理技术,用于解决不平衡数据集的问题。过采样(Oversampling)是指增加少数类样本的数量,以使其与多数类样本数量相当。这样可以帮助模型更好地学习少数类的特征,提高分类器对少数类的预测性能。过采样的方法包括复制样本、生成合成样本等。复制样本:简单地复制少数类样本,使其数量增
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo