- AI心理学四层架构揭秘：语言模型为何“说谎“？
TGITCIC
AI-大模型的落地之道语言模型人工智能自然语言处理大模型国产大模型大模型落地
第一章神经层：代码编织的"脑电图"1.1注意力权重的量子跃迁当Claude3.5Haiku处理"达拉斯所在州的首府"这类问题时，其注意力权重图谱呈现出量子跃迁特征。研究团队通过归因图技术捕捉到：在输入"达拉斯"的瞬间，模型内部Texas节点的激活强度达到87.6%，首府概念节点同步飙升至79.3%。这种非线性激活模式与人类大脑的默认模式网络惊人相似。模型层级激活时序决策路径可解释性神经层300ms
- 企业级RAG的数据方案选择 - 向量数据库、图数据库和知识图谱
南七小僧
AI技术产品经理网站开发人工智能数据库知识图谱人工智能
如何为企业RAG选择合适的数据存储方式摘要:本文讨论了矢量数据库、图数据库和知识图谱在解决信息检索挑战方面的重要性，特别是针对企业规模的检索增强生成（RAG）。看看海外人工智能企业Writer是如何利用知识图谱增强企业级RAG。要点概要：矢量数据库高效存储数据，但缺乏上下文和关联信息。图数据库优先考虑数据点之间的关系，受益于关系结构。知识图谱在语义存储方面表现出色，由于其能够编码丰富的上下文信息，
- 基于知识图谱技术增强大模型RAG知识库应用效果
罗伯特之技术屋
知识图谱人工智能
【摘要】本文是AI落地实践的优秀案例，利用RAG技术（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）的知识库实践为背景，介绍了RAG技术的发展及存在的不足，以及知识图谱相关的知识，利用RAG技术去完善和智能化知识图谱。在AI技术大量涌现，但应用不足的情况下，指明了现有应用场景、技术与AI结合的具体做法。1.引言随着人工智能技术的加速演进，AI大模型如雨后春笋般纷纷涌现，
- 音视频面试题集锦第 1 期
关键帧-Keyframe
音视频面试题集锦音视频面试
想要学习和提升音视频技术的朋友，快来加入我们的【音视频技术社群】，加入后你就能：1）下载30+个开箱即用的「音视频及渲染Demo源代码」2）下载包含500+知识条目的完整版「音视频知识图谱」3）下载包含200+题目的完整版「音视频面试题集锦」4）技术和职业发展咨询100%得到回答5）获得简历优化建议和大厂内推现在加入，送你一张20元优惠券：点击领取优惠券前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术
- 【速通RAG实战：进阶】16、AI生成思维导图全技术解析
无心水
速通RAG实战！解锁AI2.0高薪密码人工智能AI思维导图知识图谱markmap-jsQwen-long模型CSDN技术干货
一、AI生成思维导图的底层技术逻辑（一）知识结构化的核心流程AI生成思维导图的本质是非结构化文本到结构化知识图谱的转化，其技术流程可拆解为五大核心环节：1.语义解析与实体抽取多模态输入处理：支持文本（Markdown/Word/PDF）、语音（会议录音）、手写笔记（图片OCR）等多形式输入，通过TesseractOCR识别图片文字，Whisper处理语音流。实体识别技术栈：#中英文混合实体识别示例
- ！LangChain文档加载器的接口设计与多种格式解析源码深度解析(77)
LangChain文档加载器的接口设计与多种格式解析源码深度解析一、文档加载器概述1.1文档加载器的作用与定位LangChain文档加载器（DocumentLoaders）是整个框架中负责数据输入的核心组件，其主要作用是从不同来源（本地文件、网络资源、数据库等）读取原始文档，并将其转换为LangChain可处理的Document对象格式。在实际应用中，无论是构建问答系统、知识图谱，还是进行文本摘要
- 代谢组数据分析（二十四）：基于tidymass包从质谱原始数据到代谢物注释结果的实践指南
生信学习者1
代谢组数据分析(2025版)数据分析数据挖掘r语言数据可视化
禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍加载R包数据准备原始数据处理导入massDataset数据对象交互图数据探索更新样本表格信息峰分布情况缺失值情况数据清洗数据质量评估去除噪声代谢特征过滤立群样本填补缺失值数据标准化和整合预处理后评估代谢物注释增加MS2图谱到数据对象数据库1注释数据库2注释数据库3注释结果统计分析剔除无注释代谢物追踪数据对象的相
- 百度文心大模型ERNIE全面解析
KENYCHEN奉孝
python实践大全AIERNIE人工智能后端文心大模型python
百度文心大模型ERNIE概述百度推出的文心大模型（ERNIE，EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration）系列是结合知识增强技术的预训练大模型，涵盖自然语言处理（NLP）、跨模态、行业应用等多个方向。其开源版本为开发者提供了可商用的大模型能力支持。ERNIE的核心技术特点知识增强：通过多源知识图谱（如百度百科、专业领域数据）注入，提升模型对实
- 大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库 增强日志分析，根因分析能力的技术方案（1）：总体介绍
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构语言模型excel人工智能
文章大纲1.核心目标2.系统总体架构3.GoogleCloud端到端方案（含无RAG&RAG双模式）3.1无RAG：Function-Calling查表模式3.2RAG：托管式向量检索4.开源轻量级方案5.数字孪生联合验证（实验性）6.知识图谱增强（Neo4j）7.监控与持续优化（CometLLM）8.实施路线图（4~10周）9.典型案例速览10.一键复现仓库11.参考文献1.核心目标让LLM在“
- 【速成速通】嵌入式软硬件学习路径：从 0 到实战的知识图谱
Hy行者勇哥
#硬件知识学习物联网嵌入式硬件嵌入式实时数据库
核心摘要本路径以"实战用驱动学习"为原则，24周即可掌握嵌入式开发核心能力。通过"硬件基础→编程入门→外设实战→系统进阶→项目落地"五阶段递进，覆盖80%常用知识点，规避90%冗余内容，适合零基础小白快速上手。一、硬件基础层（1-4周）：看懂电路，玩转元件1.电子元件通识（1周）核心元件：电阻（色环读数）、电容（极性判断）、二极管（正向导通）、三极管（开关作用）、LED（限流电阻计算）模块认知：电
- 嵌入式软硬件及软件平台开发入门指南：知识、工具与 AI 辅助
Hy行者勇哥
#硬件知识人工智能单片机嵌入式硬件
摘要本文专为零基础小白整理嵌入式软硬件及软件平台开发的核心知识点、必备工具，以及借助AI大模型快速入门的方法。内容涵盖硬件设计、软件开发、平台搭建的关键知识框架，推荐小白友好型工具，并通过PlantUML知识图谱和工具图谱可视化呈现，帮助小白清晰掌握学习路径，快速进入开发者角色。一、核心知识点框架（一）嵌入式硬件开发核心知识电路基础必备概念：电压、电流、电阻、电容的基本作用；串联/并联电路特性；欧
- 【AI大模型】企业图谱解决方案：知识图谱、元数据图谱与分析图谱的区别与应用，看到就是赚到！！
前言随着企业数据量的爆炸式增长，超过80%的企业数据仍然是非结构化的，传统关系型数据库在处理复杂互联数据方面显得力不从心。本文深入探讨了企业中三种主要的图谱类型：知识图谱、元数据图谱和分析图谱，详细分析了它们的特点、应用场景和最佳实践，并澄清了关于图谱解决方案的常见误解。引言：图谱技术的崛起在人工智能时代，企业面临着前所未有的数据挑战。超过80%的企业数据仍然是非结构化的，传统关系型数据库在捕捉组
- 生成式引擎优化（GEO）：AI携手迈向搜索引擎智能新时代
GEO优化助手
生成式引擎优化GEO优化AI搜索优化搜索引擎人工智能GEO生成式引擎优化
生成式引擎优化（GEO）：AI携手迈向搜索引擎智能新时代一、技术范式重构：从关键词匹配到语义共生在人工智能技术驱动下，搜索引擎正经历从"信息检索工具"向"认知决策伙伴"的范式转变。生成式引擎优化（GEO）作为连接内容生产与AI理解的桥梁，通过三大技术支柱重塑搜索生态：检索增强生成（RAG）架构夸克平台采用自研Qwen推理模型构建向量数据库，实现分钟级知识图谱更新。医疗设备企业通过API接口同步实时
- 动态知识图谱在GEO优化中的核心价值与实施路径
GEO优化助手
GEO优化AI搜索优化生成式引擎优化知识图谱人工智能ai搜索引擎
动态知识图谱在GEO优化中的核心价值与实施路径一、动态知识图谱的定义与技术背景1.定义与特性动态知识图谱（DynamicKnowledgeGraph,DKG）是一种基于图的语义网络，通过实体-关系-属性的三元组结构描述现实世界中的知识，并具备以下核心特性：实时性：通过API接口、爬虫技术或用户行为日志实时捕获最新数据（如产品参数更新、用户评价、市场趋势）。自适应性：利用机器学习算法（如图神经网络、
- 生成式引擎优化（GEO）：重构 AI 时代的品牌流量入口
jz20092020
人工智能
一、GEO的核心价值与技术演进生成式引擎优化（GenerativeEngineOptimization,GEO）是应对AI搜索革命的核心策略，其目标是让品牌内容被ChatGPT、文心一言等生成式AI优先引用并整合到回答中。与传统SEO不同，GEO通过动态知识图谱、多模态内容适配、权威信号强化三大技术路径，实现从“链接排名”到“语义主权”的跨越。动态知识图谱的智能基座作用动态知识图谱通过实时整合企业
- 语义网络技术解析：AI人工智能的知识表示方法
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语义网络技术解析：AI人工智能的知识表示方法关键词：语义网络、知识表示、人工智能、节点与边、本体论、推理引擎、知识图谱摘要：在人工智能的世界里，“让机器理解知识"是一个核心难题。如果把AI比作一个正在上学的孩子，那么"知识表示"就是教孩子如何整理书包里的课本和文具——既要知道每个物品是什么，还要明白它们之间的关系（比如"数学书"和"铅笔"都属于"学习用品”）。语义网络（SemanticNetwor
- C++ PCL点云处理实战专栏
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C++PCL点云处理实战专栏c++开发语言
本次技术分享围绕C++与PCL库在工业点云处理中的工程化应用展开，结合电力、建筑、隧道等垂直领域的实际技术需求，分阶段解析点云处理的核心算法、开发实践与系统落地路径。内容涵盖：算法原理剖析：深入解析PCL库核心机制（如点云滤波、特征提取、曲面重建等），结合数学原理与代码实现逻辑，建立工业级点云处理的算法认知体系。动态库开发实践：探讨工业场景下点云处理工具链的工程化封装（如点云分割、三维建模模块），
- 计算机毕业设计之SpringBoot+Vue.js知识图谱中药可视化系统
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需求用户信息管理：新用户注册，已有账号再登录，用户注销,用户信息修改。2.中药材信息查询：用户可以点击系统给出的或按编码或按药性等条件进行查询，或通过搜索框自主输入想要查询的信息进行中药材查询。3.中药材资讯社区：进入后首页顶部有推荐咨询可供浏览，依靠基于内容的推荐算法（即基于用户与标的物的相关信息以及用户对标的物的操作行为来构成推荐算法模型为用户提供推荐服务）实现实时咨询推荐。推荐底下是最新审核
- LightRAG进阶：跨域知识库构建与Agent协同推理实战
目录一、架构演进：从单域RAG到跨域智能体协同二、跨域知识库构建实战（四步落地）步骤1：异构数据联邦接入步骤2：增量更新热加载机制三、Agent协同推理引擎（工业级代码）核心Agent结构（TypeScript实现）流式响应处理（WebSocket实现）四、性能压测数据（百万级文档场景）五、生产级部署方案（安全合规）安全审计关键点K8s部署拓扑六、技术前瞻：通往自适应RAG框架附录：完整技术图谱如
- 星图云开发者平台新功能速递|AI大模型赋能开发应用效率提升三倍！
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还在为技术文档检索耗费数小时？还在重复编写基础CRUD代码？星图云开发者平台发布「三大AI核心能力」，将自然语言大模型深度融入开发全流程。这不是替代开发者，而是让每位工程师拥有超级辅助——从此复杂算法封装、接口调试、业务逻辑设计效率全面跃升。一、智能化多源知识问答技术当开发者以自然语言形式提出技术问题时，多模态自然语言处理（NLP）模型与知识图谱融合技术，实现三重突破：1.跨域知识检索：联动平台专
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【代码】Matlab鸟瞰图函数-预置视角配置加载-`transformImage`函数实现透视变换-效果对比展示适用场景：自动驾驶道路感知、监控视频视角转换等需要俯视视角分析的场景##️知识图谱```mermaidgraphLRA["图像鸟瞰图转换"]-->B["输入准备"]A-->C["视角变换"]B-->D["读取图像(imread)"]B-->E["显示原图(imshow)"]C-->F["
- 【文献简报】Cumulus 为大规模单细胞RNA测序提供云数据分析
六博说
单细胞数量越来越多，上云分析成了必不可少的道路，单细胞大数据分析是未来的趋势，大规模平行的单细胞和单核RNA测序为健康和疾病中的系统组织图谱开辟了道路，但是随着数据生成规模的不断增长，对用于规模化分析的计算途径是迫切需要的。在此，研究人员开发了Cumulus——一款用于进行大规模单细胞和单核RNA测序数据集分析的云框架。Cumulus通过将云计算的功能与算法和执行方面的改进相结合，实现了高扩展性，
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- 《教师成长力》P1-7页读后思
江畔桃圓
《教师成长力》这本书是新网诗学习中心执行主任郝晓东老师的著作，他被称为专业素养发展图谱，目的是唤醒教师的自主发展意识，奔向幸福完整的教育生活。在这本书中一共有六章，第一章节认知决定职业境界，在这里强调的是对专业教师和业余教师的认知差异在哪里，从而提出教师要提升自己的专业性，自己点燃自己，才可能真正寻找到职业幸福；第二章节是阅读滋养生命灵气，在这里就如何组织教师读书会，如何开展专业阅读等问题进行了详
- 掌握 AIOps，需要哪些技能？——一份全面系统的能力图谱解析
文章目录一、引言：什么是AIOps？二、AIOps能力图谱概览三、技能分类详解1.运维与系统基础能力2.数据工程与处理能力3.AI与机器学习能力4.运维场景建模能力5.平台构建与自动化能力四、工业界AIOps案例解析（精选）五、如何系统性学习AIOps？六、结语：AIOps是趋势，更是跨界人才的舞台七、参考资料与延伸阅读一、引言：什么是AIOps？AIOps（ArtificialIntellige
- 我们离死亡还有多少天？
浪迹天涯的咖啡
今天突发奇想地想知道自己离死亡还有多久，当然，我不能预知我的死亡时间，就拿2016年的中国人均寿命——76.25年——来算的话。我还有50年的时间，600个月，18250天。生命图谱用表格画出来就是这样的，红色表示已经过去的岁月，绿色表示我余下的时间。无病无灾的情况下，看起来绿色的面积挺大的，实际上所剩不多了。如果稍微出点小毛病，就不太好讲了，所以我尽量减少那些不良习惯让我可以尽量平安的活到最后。
- Python全站爬取与知识图谱构建实战：从数据采集到语义建模的全流程指南
Python爬虫项目
python知识图谱easyui信息可视化开发语言爬虫人工智能
引言随着信息爆炸时代的到来，如何系统化地获取并结构化网站上的海量信息，成为数据科学和人工智能领域的重要课题。知识图谱作为将结构化数据和语义联系可视化的强大工具，正广泛应用于搜索引擎、推荐系统、智能问答等领域。本文将系统讲解如何用Python实现对目标网站的全站爬取，并结合自然语言处理技术，自动抽取实体与关系，最终构建成知识图谱。全流程涵盖爬取策略、信息抽取、知识融合及可视化，配合丰富的代码示例，助
- 基于 Electron + Vue 3 的桌面小说写作软件架构设计
基于Electron+Vue3的桌面小说写作软件架构设计本文介绍了一个功能丰富的桌面小说写作软件的技术架构设计，该项目采用Electron+Vue3技术栈，集成了富文本编辑、地图设计、关系图谱等核心功能模块。目录项目概述技术栈选择项目架构设计核心功能模块详解技术亮点开发环境配置项目特色总结项目概述51mazi是一个专为小说创作者设计的桌面写作软件，提供了从大纲规划到内容创作的全流程支持。项目采用现
- 全球企业生成式AI应用图谱：601个案例揭示11行业×6类智能体实践，全网最详细！
写在前面：本文为谷歌发布的《601real-worldgenAIusecasesfromtheworld’sleadingorganizations》原文链接为：https://cloud.google.com/transform/101-real-world-generative-ai-use-cases-from-industry-leaders?hl=en以下案例按照“汽车与物流、商业与专用
- 中国在远程医疗智能化方面有哪些特色发展模式？
争实科技
互联网医院医疗信息化
我国在远程医疗智能化领域的发展已形成多种特色模式，结合技术创新与政策支持，有效推动了医疗资源的均衡化和服务效率提升。下面我来为大家介绍六大核心发展模式。一、县域医共体+AI辅助诊断（基层赋能模式）技术整合：基层医疗机构部署AI辅助诊断系统，通过大模型优化本地疾病图谱，为医生提供实时诊疗决策支持，年辅助诊断超20万次，电子病历规范率从7.53%提升至53.02%。资源下沉：全国70%的卫生院与上级医
- 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/
[email protected]: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
