- 抖音——更有趣的朋友圈
麻天华
配色不错!晚上突然意识到(其实)抖音和朋友圈挺像的,于是有了下面这些对比分析。抖音:用制作小视频的方式丰富广大年轻互联网用户的娱乐生活。朋友圈:用图片、视频等方式分享用户点滴状态,和了解朋友的状态。①:slogan抖音——分享美好生活(解读:立意在愿景,而不是功能:短视频)朋友圈——圈住你我(属于圈友的分享,解读:立意太直白,我起的slogan[Facepalm])QQ空间——分享生活,留住感动?
- 基于Google Gemini 探索大语言模型在医学领域应用评估和前景
知来者逆
LLM语言模型搜索引擎人工智能Gemini大语言模型医疗健康医疗
概述近年来,大规模语言模型(LLM)在理解和生成人类语言方面取得了显著的飞跃,这些进步不仅推动了语言学和计算机编程的发展,还为多个领域带来了创新的突破。特别是模型如GPT-3和PaLM,它们通过吸收海量文本数据,已经能够掌握复杂的语言模式。人工智能技术的迅猛发展不断推动着LLM的进化,并加速了这一领域的专业创新。这些进步是随着模型规模的扩大、数据量的增加以及计算能力的提升而逐步实现的,其中许多尖端
- AI大模型的2种模型能力Function call 和ReAct
DeepSeek-大模型系统教程
人工智能react.js前端gitai语言模型
近年来,随着AI大模型的快速发展,如何让这些模型更好地与现实世界交互成为了一个重要课题。FunctionCall和ReAct作为两种重要的模型能力,为大模型提供了更强大的工具调用和任务执行能力。我们将深入探讨这两种能力的背景、原理、应用场景以及它们之间的对比。帮助你深入了解他们的价值。01背景介绍AI大模型(如GPT-4、PaLM等)在自然语言处理、文本生成等任务中表现出色,但它们的能力往往局限于
- 【AI大模型】26、算力受限下的模型工程:从LoRA到弹性智能系统的优化实践
无心水
AI大模型人工智能搜索引擎LoRA大语言模型微调模型压缩知识蒸馏量化技术
引言:算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域,大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数,模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而,对于大多数企业和研究者而言,动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时,模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
- OpenAI “黑手党“:硅谷新一代创业势力崛起,重塑AI时代格局
花生糖@
AI·未来创业创新AI创业
引言:从ChatGPT到超级智能——OpenAI生态的裂变效应2015年成立的OpenAI,凭借ChatGPT的横空出世彻底改变了人工智能产业格局。随着估值飙升至3000亿美元,这家颠覆性创新实验室正经历一场静默的"人才大迁徙"。昔日塑造AGI(通用人工智能)梦想的核心团队成员,如今正带着各自的技术愿景,在硅谷掀起新一轮创业浪潮。这场由OpenAI前员工发起的创业运动,正在形成堪比PayPalMa
- 大模型应用10种架构模式全解析:从理论到实战的技术指南
ai大模型雪糕
架构人工智能学习ai大模型大模型资料分享大模型评估人工智能
近年来,以GPT-4、LLaMA、PaLM为代表的大模型彻底改变了人工智能的应用范式。然而,如何高效地将这些“庞然大物”落地到实际业务中,仍是开发者面临的核心挑战。本文系统梳理了10种主流架构模式,涵盖模型优化、工程部署、多模态融合等关键场景,并提供代码示例与选型建议。一、架构模式全景图在深入细节前,先通过一张表格快速了解各模式的核心价值:架构模式核心目标典型场景开源工具案例端到端微调最大化任务性
- 大模型时代的具身智能系列专题(十)
视言
机器人具身智能deeplearning具身智能机器人计算机视觉深度学习人工智能
SergeyLevine团队SergeyLevine目前是UCBerkeley电气工程与计算机科学系的副教授,同时是RAIL(RoboticAI&LearningLab@BAIR)实验室主任。除了在Berkeley的教职,Levine也是GoogleBrain的研究员,他也参与了Google知名的机器人大模型PALM-E,RT1和RT2。SergeyLevine于2009年获得斯坦福大学计算机科学
- 全球大型语言模型(LLM)技术全景:从GPT到文心一言的智能本质探析
阿部多瑞 ABU
语言模型gpt文心一言
标题:全球大型语言模型(LLM)技术全景:从GPT到文心一言的智能本质探析摘要本文系统解析全球主流LLM(包括OpenAIGPT系列、GooglePaLM、MetaLLaMA及中国文心一言、通义千问等)的技术架构与测试表现,结合认知科学与工程学视角,探讨其通过图灵测试的实质意义。通过对比国内外模型的实现路径,揭示统计学驱动型AI与强人工智能(AGI)的本质鸿沟。1.LLM的技术本质:全球模型的共性
- 【大模型面试每日一题】Day 33:深度解析GPT-3与PaLM的规模扩展差异及影响
是麟渊
LLMInterviewDaily面试每日一题面试gpt-3palm职场和发展自然语言处理架构
【大模型面试每日一题】Day33:深度解析GPT-3与PaLM的规模扩展差异及影响题目重现面试官:请对比分析GPT-3与PaLM在模型规模扩展上的核心差异,及其对性能、应用场景和行业的影响。规模扩展参数规模训练数据架构设计GPT-3:1750亿PaLM:5400亿单语言vs多模态Transformer解码器Multi-QueryAttention核心考点模型缩放定律理解:参数规模、数据量与模型性能
- ILRuntime中实现OSA
☆平常心☆
Unity实例unityc#
什么是ILRuntime?ILRuntime项⽬为基于C#的平台(例如Unity)提供了⼀个纯C#实现,快速、⽅便且可靠的IL运⾏时,使得能够在不⽀持JIT的硬件环境(如iOS)能够实现代码的热更新。具体可以学习:http://https://ourpalm.github.io/ILRuntime/public/v1/guide/index.html,本文不再赘述。代码实现OSABaseAdapt
- 【大模型面试每日一题】Day 25:如何通过模型压缩技术将千亿模型部署到边缘设备?
是麟渊
LLMInterviewDaily面试每日一题面试深度学习人工智能职场和发展自然语言处理语言模型神经网络
【大模型面试每日一题】Day25:如何通过模型压缩技术将千亿模型部署到边缘设备?题目重现面试官:我们需要将千亿参数大模型(如PaLM)部署到边缘设备(如JetsonAGXOrin),请设计一个包含量化、蒸馏等压缩技术的部署方案,并说明需要重点考虑的硬件约束、延迟限制、精度损失等关键因素。大模型模型压缩量化蒸馏结构优化内存约束精度损失计算效率核心考点模型压缩技术理解能力:能否系统性分析量化、蒸馏等技
- Datawhale-llm-universe 第一章 LLM介绍打卡
星野yee
人工智能自然语言处理chatgptpython
第一章课程大纲:(本笔记大部分内容来自DataWhale的六月llm打卡课程,并融入了一些个人的理解以及思考)大型语言模型LLM理论简介LLM的定义和概念发展历程主要模型(如GPT-3、GPT-4、PaLM等)典型应用场景LLM的能力和特点检索增强生成RAG简介RAG的概念工作流程优势和应用与微调(Finetune)的比较环境配置Python环境安装依赖库安装虚拟环境管理JupyterNotebo
- 大语言模型的安全与隐私风险:全面解析与应对策略
@Rocky
语言模型安全人工智能
大语言模型的安全与隐私风险:全面解析与应对策略引言随着大语言模型(LLMs)在各个领域的广泛应用,其安全性和隐私保护问题日益凸显。从ChatGPT到GPT-4、PaLM、LLaMA和DeepSeek等模型,这些技术为我们带来了革命性的体验,但同时也带来了严重的安全风险和隐私隐患。本文旨在全面解析大语言模型面临的安全威胁和隐私风险,分析实际案例,并探讨有效的防御措施和最佳实践,帮助开发者和企业在享受
- DeepSeek实战--微调
AI掘金
ai大模型微调大模型AIGCAI应用
1.为什么是微调?微调LLM(Fine-tuningLargeLanguageModels)是指基于预训练好的大型语言模型(如GPT、LLaMA、PaLM等),通过特定领域或任务的数据进一步训练,使其适应具体需求的过程。它是将通用语言模型转化为专用模型的核心方法。2.微调适用于哪些场景?1)领域专业化医疗:微调后的模型可理解医学论文、生成诊断建议。法律:准确引用法律条文,避免生成错误解释。2)任务
- python搭建环境的心得体会_Python 环境搭建
weixin_39929153
python搭建环境的心得体会
Python环境搭建Python可应用于多平台包括Linux和MacOSX。你可以通过终端窗口输入"python"命令来查看本地是否已经安装Python以及Python的安装版本。Unix(Solaris,Linux,FreeBSD,AIX,HP/UX,SunOS,IRIX,等等。)Win9x/NT/2000Macintosh(Intel,PPC,68K)OS/2DOS(多个DOS版本)PalmO
- AI日报 - 2025年04月30日
訾博ZiBo
AI日报人工智能
今日概览(60秒速览)▎AGI突破|扎克伯格预言通用智能将超越个体,Neuralink助ALS患者思维交流通用智能系统潜力巨大,脑机接口实现重大应用突破。▎商业动向|阿里巴巴发布Qwen3,xAI推Grok3Mini/3.5,Axiom获1500万美元融资大型模型竞争加剧,AI初创公司获资本青睐,企业级AI应用加速落地(CohereCommandA,WriterPalmyraX5,McKinsey
- 主流 AI 系列模型大梳理(一):技术、性能、特色与应用对比
进一步有进一步的欢喜
LLM人工智能LLaMAPaLMGPTGeminiClaudeMidjourney
目录一、LLaMA系列LLaMALLaMA2二、PaLM系列PaLMPaLM2PaLM-E三、OpenAI系列GPT-1GPT-2GPT-3ChatGPTGPT-4GPT-4Turboo1系列o3及o3-mini四、Gemini系列Gemini1.0Gemini1.5Gemini1.5FlashGemini2.0五、Claude系列Claude3Claude3.5Sonnet六、StableDif
- 缓存服务器Cache Server 6.0发布
IT 哈
无论是在个人的本地电脑,还是在团队的局域网专有服务器上,缓存服务器都能通过优化资源导入过程让使用Unity开发的速度变得更快。远程缓存服务器CacheServer6.0版本现已发布,缓存服务器的质量和性能获得大幅提高。这次的改进十分庞大,下面将由AssetBundles研发主管StephenPalmer为大家介绍详情。访问GitHub下载CacheServer6.0:https://github.
- 通用人工智能的火花:GPT-4 的早期实验
强化学习曾小健
LLM大语言模型人工智能
人工智能(AI)研究人员一直在开发和改进大型语言模型(LLM),这些模型在各种领域和任务中展现出卓越的能力,挑战我们对学习和认知的理解。OpenAI开发的最新模型GPT-4使用前所未有的计算和数据规模进行训练。在本文中,我们报告了我们对GPT-4早期版本的调查,当时它仍在由OpenAI积极开发。我们认为(这个早期版本的)GPT-4是一组新的LLM(例如ChatGPT和谷歌的PaLM路径语言模型)的
- 大模型巅峰对决:DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3palm
大模型巅峰对决:DeepSeekvsGPT-4/Claude/PaLM-2全面对比与核心差异揭秘摘要本文旨在对当前大模型领域的代表性产品——DeepSeek、GPT-4、Claude和PaLM-2进行全方位对比,深入解析各自的技术架构、核心功能、性能表现及应用场景。通过文献调研、实验数据分析和用户反馈调查,我们探讨了各大模型在自然语言处理、语义理解和智能生成等关键任务中的表现差异,为业界提供了一份
- 大模型巅峰对决:DeepSeek vs GPT-4 / Claude / PaLM-2全面对比与核心差异揭秘
荣华富贵8
程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3palm
随着人工智能领域的飞速发展,各大厂商纷纷推出旗舰级大模型。DeepSeek、GPT-4、Claude与PaLM-2均在自然语言处理与生成任务中展现出卓越性能。本文将深入剖析这些大模型在架构设计、训练策略、推理速度、开放性与定制化等方面的核心差异,并通过详细代码示例展示如何构建统一接口进行模型对比测试。一、背景介绍近年来,大模型凭借其卓越的自然语言理解与生成能力,广泛应用于智能客服、内容创作、编程助
- 干货分享:中国人工智能大模型技术白皮书,大模型入门从0-1,看完你算是学完了半个大模型!
AI大模型入门教程
人工智能大数据llamalangchain语言模型
《中国人工智能大模型技术白皮书》全面梳理了大模型技术的发展历程、关键技术、生态发展、应用实践等方面的最新进展,并对其未来趋势做出展望。一、大模型:人工智能发展的重要里程碑大模型是指参数量达到百亿、千亿乃至更高数量级的超大规模机器学习模型。近年来,随着算法创新、算力提升、数据增长等因素的推动,大模型在语义理解、知识表示、逻辑推理等方面实现了跨越式突破。以ChatGPT、PaLM、Megatron-T
- 【动态规划】友好城市
hongjianMa
Acwing算法课学习笔记记录动态规划算法c++学习
友好城市题解题目传送门友好城市-AcWing一、题目重述Palmia国有一条横贯东西的大河,南北两岸各有N个位置不同的城市。北岸每个城市在南岸有且仅有一个友好城市,且这些配对各不相同。现在要在这些友好城市对之间建立直线航道,要求任意两条航道不能相交。求最多能批准多少条航道的建设申请。二、题目分析这个问题可以转化为:在给定的城市对中,选择尽可能多的对,使得这些对按照某一岸排序后,另一岸的坐标是严格递
- 【人工智能时代】- 大型语言模型(LLM)理论简介
xiaoli8748_软件开发
人工智能时代人工智能语言模型自然语言处理
一、什么是大型语言模型(LLM)1.1大型语言模型(LLM)的概念大语言模型(LLM,LargeLanguageModel),也称大型语言模型,是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM通常指包含数百亿(或更多)参数的语言模型,它们在海量的文本数据上进行训练,从而获得对语言深层次的理解。目前,国外的知名LLM有GPT-3.5、GPT-4、PaLM、Claude和LLaMA等,国内的有文心一
- 信息学奥赛一本通 1263:友好城市(evd)
everwide1982
经验动态规划LIS
【题目描述】Palmia国有一条横贯东西的大河,河有笔直的南北两岸,岸上各有位置各不相同的N个城市。北岸的每个城市有且仅有一个友好城市在南岸,而且不同城市的友好城市不相同。每对友好城市都向政府申请在河上开辟一条直线航道连接两个城市,但是由于河上雾太大,政府决定避免任意两条航道交叉,以避免事故。编程帮助政府做出一些批准和拒绝申请的决定,使得在保证任意两条航线不相交的情况下,被批准的申请尽量多。【输入
- WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD(PALM)高精度多尺度降尺度分析研究
Hardess-god
WRF算法人工智能
随着大气科学与数值模拟技术的发展,高精度多尺度气象模拟日益成为科研与应用的热点问题。本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲(Fuxi)模型,并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度,以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。1.技术路线概述WRF移动嵌套(MovingNesting):动态调整高分辨率嵌套网格位置,追踪天气系统(如台风、强对流系统)以提高局地预报精度。伏羲(Fuxi)模型
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
幂简集成
API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- 使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构
VYSAHF
langchain语言模型人工智能python
使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中,大规模语言模型(LLMs)已经展示了强大的能力。然而,在应对复杂的推理问题时,传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER,一种新兴的框架,如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建,以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型(如GPT-4和PaLM2)已
- 大模型巅峰对决:DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘
accurater
机器学习科技人工智能
喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek:动态稀疏激活的混合专家系统(MoE)动态路由机制:每个输入仅激活约5.5%的参数(如6710亿参数中激活370亿),显著降低计算能耗40%。模块化设计:支持金融、医疗等领域的即插即用式微调,行业适配能力
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
人工智能深度学习机器学习
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?1.定义与目标微调(Fine-tuning)目标:调整预训练模型(如GPT、LLaMA、PaLM)的参数,使其适应特定任务或领域。核心:通过额外的训练(使用特定数据集)优化模型的性能,提升其在特定场景下的效果。例如:将通用模型微调为法律咨询、医疗诊断或金融分析的专业模型。应用(Application)目标:直接使用预训练或微调后的模型解决实际问题,无需修改模型
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&