- MotionLCM 部署优化 踩坑解决bug
AI算法网奇
aigc与数字人深度学习宝典文生motion
目录依赖项windowstorchok:渲染黑白图问题解决:humanml3d:sentence-t5-large下载数据:报错:Nomodulenamed'sentence_transformers'继续报错:fromtransformers.integrationsimportCodeCarbonCallback解决方法:推理相关转mesh:module‘matplotlib.cm‘hasno
- PDF转Markdown - Python 实现方案与代码
Eiceblue
PythonPythonPDFpdfpython开发语言vscode
PDF作为广泛使用的文档格式,转换为轻量级标记语言Markdown后,可无缝集成到技术文档、博客平台和版本控制系统中,提高内容的可编辑性和可访问性。本文将详细介绍如何使用国产Spire.PDFforPython库将PDF文档转换为Markdown格式。技术优势:精准保留原始文档结构(段落/列表/表格)完整提取文本和图像内容无需Adobe依赖的纯Python实现支持Linux/Windows/mac
- 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词:深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要:本文将从深度学习的核心概念出发,结合生活实例和代码实战,系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程,揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制,并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧,帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
- 基于Python引擎的PP-OCR模型库推理
张欣-男
pythonocr开发语言PaddleOCRPaddlePaddle
基于Python引擎的PP-OCR模型库推理1.文本检测模型推理#下载超轻量中文检测模型:wgethttps://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tartarxfch_PP-OCRv3_det_infer.tarpython3tools/infer/predict_det.py--image_dir=".
- Python STL概念学习与代码实践
体制教科书
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:通过”py_stl_learning”项目,学习者可以使用Python实现和理解C++STL的概念,包括数据结构、算法、容器适配器、模板和泛型容器等。Python中的列表、集合、字典等数据结构与STL中的vector、set、map等类似,而Python的itertools和functools模块提供了STL风格的算法功能。Python通过其面向对象的特性以及
- 庄子不装(安读《庄子》第二十一篇)
安歌林
图片发自App外篇之十四《田子方》《田子方》共分十一章,主旨是保持内心的清静虚空,忘却功名利禄、生死福祸。本篇各章的内容看似不相关联,仔细品读之后,我觉得可以把纷杂的文字归结到一个中心思想上,那就是心无挂碍。庄子告诫大家:缘而葆真,清而容物。顺应自然而保持心性的天真,清静虚空而包容天下的万物。弃隶者若弃泥塗,知身贵于隶也,贵在于我而不失于变。舍弃得失祸福应如同打扫泥垢一样,明白到尊贵的是你自己而不
- 【Python】PyJWT:轻松实现 JSON Web Token (JWT) 网络令牌的生成与验证
@Unity打怪升级
Pythonpythonjson网络开发语言前端pipipython
PyJWT是一个用Python实现的轻量级库,用于处理JSONWebToken(JWT)。JWT是一种安全的方式,用来表示双方之间经过签名的令牌,通常用于认证和授权场景。PyJWT简化了JWT的生成和验证过程,使得开发者能够轻松地在Python项目中集成JWT功能。在这篇博客中,我们将深入介绍PyJWT,展示如何生成、解码和验证JWT令牌,并且会通过代码示例演示如何在实际项目中使用PyJWT进行认
- 搬新家开启新生活
paris_bba2
过了一年重新归来这片让我心灵休憩的地方,让自己的心态变平缓。当儿子歇斯底里的吼叫出他什么都不行,我的心好痛!让我怎么拯救你我的孩子,一句句学渣刺痛我的心,你们对我不要报希望了,你们不要关注我了,跟注意力课程老师跟我说的一样,丢了两万多的希望一下子破碎了,他的注意力,听课效率是有所提高,可现在17节课那些老师把所有问题都归结于我们家长给他压力大,我们拿他跟妹妹比,这些话他以前从来没说过,或者儿子也希
- 模型压缩中的四大核心技术 —— 量化、剪枝、知识蒸馏和二值化
由数入道
人工智能剪枝人工智能算法模型压缩量化知识蒸馏二值化
一、量化(Quantization)量化的目标在于将原始以32位浮点数表示的模型参数和中间激活,转换为低精度(如FP16、INT8、甚至更低位宽)的数值表示,从而在减少模型存储占用和内存带宽的同时,加速推理运算,特别适用于移动、嵌入式和边缘计算场景。1.1概念与目标基本思想将高精度数值离散化为低精度表示。例如,将FP32权重转换为INT8,可降低内存需求约4倍,同时在支持低精度运算的硬件上加速计算
- 过渡的通俗演绎版不是心理学
好多番茄
图片发自App原文摘抄:“从理论上讲,那些在今天被人们称为“鸡汤”的东西,本质上只不过是心理学研究成果的通俗版,真的没什么不好。首先,科学是靠不断否定自己而发展进步的,所以有些理论不正确或者被推翻其实很正常,其次,很多有问题的通俗版其实是通俗演绎版,在被过度演绎之后产生了一些谬误及原本没有的扭曲,最后,即便是正确传递的通俗版,受众在理解与应用的过程中也会有很多不恰当或者不彻底的情况,所以哪怕是一些
- 三国萌将
风檐展书读_d1b0
全新三国,全新演绎!游戏采用新一代Unity3d引擎、实时打击计算等众多技术,通过最轻松的操作即可体验到策略战斗、双技能战斗、多角色养成和搞笑幽默的三国故事等内容。清新呆萌画风,爆笑穿越剧情,让你尽可任性耍酷扮傻,活力四射。萌趣的风格,反转的故事,为玩家全新打造专属于你的爆笑三国。
- BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
在基于生成式人工智能的应用开发中,通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤,因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息(或选择合适的工具)以给出用户最符合预期的回答。在本篇文章中,我将尽可能详细地介绍想达成准确识别用户提问意图的解决方案之一,即基于功能强大的BGE-M3模型和Milvus向量数据库实现混合检索(稠密向量densevect
- AI Agent开发第60课-巧用QWEN3.0 0.6B:小身板扛大旗,AI界的轻骑兵
TGITCIC
AIAgent开发大全qwen3qwenaliqwen国产大模型小模型开源小模型aiagent
第一章:小模型的生存法则——为什么0.6B参数就够了?1.1参数量的"黄金分割点"模型类型参数量推理延迟(ms)并发量(QPS)Qwen-0.6B6亿15-3010万+Qwen-1.5B15亿50-805万Qwen-7B70亿200+1万数据对比显示,当参数量超过6亿后,性能提升与成本增长呈现"抛物线"关系。就像智能手机从4G到5G的迭代,用户感知不到的速度提升,却要为硬件升级买单。Qwen-0.
- 20201120观影《除暴》
西域凯尔文
我是凯尔文,我在坚持阅读打卡第37天,20201120今日观影《除暴》感受:正义终将战胜罪恶。电影里90年代的场景还原很真实,残旧的建筑物,老式的警服。不变的是警察对祖国和人民的忠诚,以及“咬死不放”的精神。王千源这次演绎的是警察,可能他塑造的反面形象太过经典,所以感觉他所扮演的钟队有点江湖气。吴彦祖扮演的张隼,据说是有原型人物,将人性中的恶表现的淋漓尽致。但恶人也有柔软的共情点,比如对母亲的孝,
- 赋能未来数学课堂——基于Qwen3、LangChain与Agent架构的个性化教辅系统研究
微学AI
langchain架构
文章目录摘要引言:技术融合催生的教育新范式第一章:Qwen3+LangChain+Agent架构的核心能力与优势1.1Qwen3模型:专为复杂推理打造的“智能大脑”1.2LangChain框架:构建智能体的“灵活骨架”1.3Agent智能体:自主解决问题的“执行中枢”1.4部署与成本优势第二章:在数学教育中解决的关键问题2.1从“答案”到“过程”:深度解析与分步式辅导2.2千人千面:实现高度个性化
- RK3568笔记九十二:QT使用Opencv显示摄像头
殷忆枫
RK3568学习笔记笔记
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。测试使用QT调用Opencv的API显示摄像头,板子为正点原子的RK3568,最终想实现的是在RK3568平台上使用Qt框架进行部署,利用NPU推理加速视频目标识别。此篇为测试功能代码为正点原子提供的代码,直接用来测试,在未看代码时一直不明白怎么添加opencv的库,后面明白了,只增加了下面的两行:CONFIG+=link_pkgconfigPKGCONFIG
- 【YOLO系列】YOLOv1详解:模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
一碗白开水一
yolo系列助你拿捏AI算法YOLO人工智能目标检测计算机视觉
YOLOv1(YouOnlyLookOnce):实时目标检测的革命性突破✨motivation在目标检测领域,传统方法如R-CNN系列存在计算冗余、推理速度慢的问题。2016年提出的YOLO(YouOnlyLookOnce)首次实现端到端单阶段检测,将检测速度提升至45FPS(FasterR-CNN仅7FPS),彻底改变了实时目标检测的格局。其核心思想是将检测视为回归问题,实现"看一眼即知全貌"的
- 【三维目标检测】Complex-Yolov4详解(二):模型结构
Coding的叶子
Python三维点云实战宝典Complex-YoloComplex-Yolov4三维目标检测目标检测python
本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章,地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此,在完成BEV处理之后,模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov
- Claude 4 全新上线,科研和写作能力大幅提升!文献检索和综述更容易,实测好用!(附专业提示词)
智写AI
AI学术写作指南人工智能
在2025年5月22日,Claude正式发布了它的4系列模型:Opus4和Sonnet4七哥总结下这两款模型的特点,Sonnet4适合快速响应的任务,Opus4适合需要推理的复杂多步骤任务。两款模型都有20万token的上下文窗口。对科研人员、程序开发者来说,Claude这一代模型不仅性能强悍,还在多项核心能力上实现了突破式进阶。说说最新亮相的Claude4系列模型在多项核心能力上的三大进阶之处:
- LIMO:仅需817样本激活大模型数学推理能力,挑战“数据规模至上”传统范式
大千AI助手
人工智能#OTHER#Prompt人工智能机器学习神经网络算法大模型LIMOLessIsMore
“以认知模板唤醒沉睡知识,让推理能力在精不在多”LIMO是由上海交通大学、SII(ShanghaiArtificialIntelligenceLaboratory)、GAIRLab联合提出的突破性研究(2025年2月发表),其核心颠覆了传统AI领域“复杂推理需海量训练数据”的认知,证明仅用817个高质量样本即可激发大语言模型(LLMs)的数学推理能力,在AIME、MATH等竞赛级任务中超越使用10
- 踏上人工智能之旅(一)-----机器学习之knn算法
Sunhen_Qiletian
人工智能机器学习算法python
目录一、机器学习是什么(1)概述(2)三种类型1.监督学习(SupervisedLearning):2.无监督学习(UnsupervisedLearning):3.强化学习(ReinforcementLearning):二、KNN算法的基本原理:1.距离度量:2.K值的选择:3.投票机制和投票:三、Python实现KNN算法1.导入必要的库和数据:2.提取特征和标签:3.导入KNN分类器并训练模型
- 走下讲台的专家
檀香木新霞
图片发自App你走下讲台,沿走廊过来,以师之风范演绎为师之道。我向你转身,自觉地成了学生。你口吐莲花,挥洒自如,智慧与才华源于阅渎,你说。我信,我一直都信,却无力遮掩自己的贫乏。你娓娓道来,幽默,风趣,深情,搞笑,张弛有度,信手拈来,你讲的是故事,表的是心态。触动了的是我曾经的初心。
- 提示工程架构师总结:Agentic AI智能健康项目需求分析的8个关键步骤
AGI大模型与大数据研究院
人工智能需求分析ai
AgenticAI智能健康项目需求分析:从0到1构建智能健康助手的8个关键步骤关键词AgenticAI(智能体AI)、智能健康、需求分析、用户旅程、场景建模、伦理合规、数据策略、系统交互摘要当AI从“被动响应”进化到“主动服务”,AgenticAI(智能体AI)正在重新定义智能健康的边界——它不再是“你问我答的健康助手”,而是“能主动感知、推理、行动的健康管家”:比如监测到糖尿病患者餐后血糖超标,
- 深入理解 Top-K 问题:高效的 nlogk 算法及 C++ 实现
在日常开发和算法面试中,Top-K问题是一类非常常见的场景。例如"找出数组中前K个最大的元素"、"统计热门搜索词"、"推荐系统中的热门商品"等,都可以归结为Top-K问题。本文将详细讲解如何用时间复杂度为O(nlogk)的高效算法解决这类问题,并通过C++代码实现具体方案。一、什么是Top-K问题?Top-K问题可以抽象为:从含有n个元素的集合中,找出其中最大(或最小)的k个元素。常见的应用场景包
- python实现双向循环链表基本结构及其基本方法
Python之战
双向循环链表是在双向链表的基础上发展的,双向链表的最后一个节点指向起始节点,起始节点的上一个节点指向最后一个节点,就得到双向循环链表。双向循环链表比双向链表具有更多的优势,节点的增加和删除有很多优化的地方,从起点开始不必循环完整个链表就可以增加或删除节点。首先定义双向链表的基本类和节点的基本类:imageclassNode:def__init__(self,item):self.item=item
- 智慧零售 AI 卡顿?陌讯轻量化方案 FPS 升 40%
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零售人工智能目标跟踪计算机视觉目标检测算法
一、开篇痛点:智慧零售视觉算法的三大行业困境在智慧零售场景中,传统视觉算法正面临着难以突破的技术瓶颈。自助结算台的商品误识别率常高达12%-18%,导致消费者频繁触发人工核验;复杂货架场景下,商品重叠、光照变化和包装相似性问题,使得目标检测漏检率超过20%;而边缘设备的算力限制,又让实时推理帧率(FPS)普遍低于25,无法满足流畅交互需求[1]。这些问题直接造成商超运营成本增加30%以上,严重制约
- Python金融分析:情感分析在量化价值投资中的完整实现
AI量化价值投资入门到精通
python金融开发语言ai
Python金融分析:情感分析在量化价值投资中的完整实现关键词:Python金融分析、情感分析、量化投资、价值投资、自然语言处理、机器学习、金融文本挖掘摘要:本文系统解析如何将情感分析技术深度整合到量化价值投资体系中,通过Python实现从金融文本数据采集、预处理、情感建模到策略回测的完整流程。详细阐述基于规则引擎、机器学习和深度学习的多维度情感分析方法,结合财务指标构建复合投资模型,并通过实战案
- vLLM专题(三)-快速开始
AI专题精讲
大模型专题系列人工智能
本指南将帮助您快速开始使用vLLM执行:离线批量推理使用OpenAI兼容服务器进行在线服务1.先决条件操作系统:LinuxPython:3.9–3.122.安装如果您使用的是NVIDIAGPU,您可以直接使用pip安装vLLM。建议使用uv,一个非常快速的Python环境管理器,来创建和管理Python环境。请按照文档安装uv。安装uv后,您可以创建一个新的Python环境,并使用以下命令安装vL
- [ Pyqt连接数据库/excel ] : 在Pyqt中使用python连接数据库+excel读写并导入mysql+系统登录界面+pyqt多窗口切换。
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PyQt系列项目开发pyqtmysqlexcelpython数据库
前言:首先本文是自己的智能车系统项目的第三篇文章,换句话说,本文是基于前两篇文章的一个拓展,前两篇文章连接:一:智能车上位机系统,pyqt下的socket通信,python实现服务器+客户端,文本+视频不定长字节传输,超详细,小白都能看懂_pyqtsocket上位机显示波形-CSDN博客二:PyQt5使用matplotlib画图,并嵌入qt控件中,涉及使用消息队列与共享内存来进行进程间通信或线程间
- Python 实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
nantangyuxi
Pythonpython分类开发语言人工智能大数据深度学习机器学习
目录Python实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测的详细项目实例...1项目背景介绍...2项目目标与意义...2目标...2意义...3项目挑战及解决方案...3噪声数据处理...3特征提取与降维...3模型过拟合问题...4训练时间与计算资源...4数据不平衡问题...4项目特点与创新...4去噪自编码器的堆叠应用...4多层次特征学习...4噪声抑制机制...4模型自动优化...
- 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