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AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络AIGCai
GPT-4在AIGC中的微调技巧:让模型更懂你的需求关键词:GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要:AIGC(人工智能生成内容)正在重塑内容创作行业,但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”,或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比,从微调的底层逻辑讲到实战技巧,带你掌握让GPT-4“更懂
- AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战AIGCchatgptai
AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词:AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,ChatGPT(文本生成)与DALL·E(图像生成)的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理,结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程,并揭示提升内容
- 【人工智能入门必看的最全Python编程实战(1)】
DFCED
人工智能python开发语言深度学习找工作就业
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- AGI和AIGC傻傻分不清楚,一篇文章告诉你如何分辨!
Look!我们的大模型商业化落地产品更多AI资讯请关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑什么是AGI(人工通用智能)?AGI是ArtificialGeneralIntelligence的缩写,中文翻译为“通用人工智能”,该术语指的是机器能够完成人类能够完成的任何智力任务的能力。与狭义的人工智能(ANI)不同,狭义的人工智能是为特定领域或问题而设计的,而AGI旨在实现一般的认知能力,能够适应任
- 2025年海外短剧CPS分销系统开发:技术架构与商业化实战指南
一、市场爆发:万亿级赛道的结构性机遇2025年海外短剧市场迎来指数级增长,SensorTower数据显示,仅第一季度应用内购收入就达7亿美元,全年预计突破45亿美元。美国贡献49%收入,东南亚以9%增速成为新兴增长极。这种爆发式增长源于三大驱动力:用户行为变迁:全球短视频用户突破20亿,微短剧月活用户仅8000万,渗透率不足10%,存在11倍增长空间技术赋能创新:AI生成内容(AIGC)降低制作成
- 5个必知的AIGC工具,轻松打造爆款虚拟偶像
AI原生应用开发
AI原生应用开发实战AIGCai
5个必知的AIGC工具,轻松打造爆款虚拟偶像关键词:AIGC工具、虚拟偶像、AI生成内容、数字人建模、智能交互、语音合成、动画生成摘要:本文深度解析5款前沿AIGC工具在虚拟偶像打造中的核心应用,涵盖从形象设计、语音生成到动态交互的全流程技术实现。通过MidJourney、D-ID、MetaHuman、RunwayML、VoiceMaker等工具的原理剖析、操作指南及实战案例,揭示如何利用AI技术
- AIGC 领域 AI 写作在电商文案中的应用技巧
SuperAGI架构师的AI实验室
AI大模型应用开发宝典AIGC人工智能easyuiai
AIGC领域AI写作在电商文案中的应用技巧关键词:AIGC、AI写作、电商文案、内容生成、自然语言处理、营销自动化、个性化推荐摘要:本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在电商文案创作中的应用技巧。文章首先介绍了AIGC的基本概念和发展现状,然后详细分析了AI写作在电商领域的核心应用场景和技术原理。通过具体的算法解析、数学模型和实际案例,展示了如何利用AI技术提升电商文案的创作效率和质量。
- AIGC时代,营销人需要掌握的5项新技能
SuperAGI架构师的AI实验室
AI大模型应用开发宝典AIGCai
AIGC时代,营销人需要掌握的5项新技能关键词:AIGC、营销转型、内容生成、数据驱动、人机协作、技能升级、数字营销摘要:随着生成式人工智能(AIGC)技术的快速发展,营销行业正在经历前所未有的变革。本文详细分析了在AIGC时代营销人必须掌握的5项核心新技能,包括AIGC工具应用、数据思维、创意管理、人机协作和伦理意识。通过生动的案例和实用的建议,帮助营销从业者顺利实现技能升级,把握AI时代的营销
- AIGC领域MCP模型上下文协议:数据处理的新方案
AI大模型应用工坊
AIGCai
AIGC领域MCP模型上下文协议:数据处理的新方案关键词:AIGC、MCP模型、上下文协议、多模态数据处理、动态上下文管理、长序列建模、语义连贯性摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的快速发展,多模态生成、长文本创作、跨场景对话等任务对上下文管理提出了更高要求。传统上下文处理方案因碎片化、语义断层、动态适应性差等问题,难以满足复杂场景需求。本文聚焦AIGC领域的MCP(Multi-Conte
- 百度大涨,AIGC视频生成模型蒸汽机将会给百度带来什么?
百度7月23日盘中表现强势,盘中一度涨4.49%。消息面上,百度旗下百度商业研发团队自研的AIGC视频生成模型蒸汽机(MuseSteamer)正式上线手机网页版,支持用户通过移动端一键生成电影级视频。百度的大涨我们该怎么分析?首先,百度股价的上涨反映了市场对其新推出的AIGC视频生成模型蒸汽机的高度认可和期待。这款模型能够支持用户通过移动端一键生成电影级视频,显示出百度在人工智能技术应用领域的持续
- 解密 SAP CRM WebUI 内容管理集成:SMCCMBO 与 SMCOV 组件的导航链路全流程解析
汪子熙
ABAP百科全书sapabapNetWeaver思爱普
在许多实施项目中,需要把SAPCRM的内容管理系统(ContentManagement,简称CM)无缝嵌入到业务对象的UI逻辑里,而官方提供的SMCCMBO与SMCOV这对“包装组件+概览页面组件”正是连接业务视图与AttachmentProperty高级附件界面的桥梁。本文基于官方帮助文档与社区经验,总结了Advanced按钮点击后从SMCOV到CM高级页面的四级导航链路实现细节,并给出可复用的
- Selenium自动化测试入门:从零到精通
文章目录一、前言1.浏览器驱动下载2.配置二、seleium使用教学1.基础框架2.常用操控浏览器的方法3.定位元素八种方法及其优缺点4.元素定位的隐性等待一、前言1.浏览器驱动下载chromedriver下载地址:https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/#stable谷歌浏览器网址栏输入:chrome://version查看你的
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在Docker中配置Nginx涉及多个步骤,包括拉取Nginx镜像、运行Nginx容器、配置Nginx以及管理Nginx容器等。以下是一个详细的指南:一、拉取Nginx镜像首先,需要从DockerHub拉取官方的Nginx镜像。可以使用以下命令:dockerpullnginx或者,如果需要特定版本的Nginx,可以指定版本号,例如:dockerpullnginx:stable#拉取最新稳定版本do
- 探索结合ChatGPT、Midjourney/Nijijourney、Stable Diffusion和Procreate创作动漫图片的工作流程
iCloudEnd
第一节:嘿ChatGPT,你能帮我写提示吗?引用OpenAI自己的描述,ChatGPT是InstructGPT的同级模型,它经过训练可以遵循提示中的指令并提供详细的响应。并且它还能够为图像生成编写提示:)首先,我首先选择了当天的服装:上衣:轻盈的白色长袖衬衫,带有精致的花卉印花。这件衬衫有V领口和飘逸的袖子。下装:我选择了一条高腰A字型中长半身裙,颜色为柔和的淡绿色,外加一双超透明连裤袜。这条裙子
- 生成式引擎优化(GEO):AI时代网站优化的范式重构
GEO优化助手
AI搜索优化生成式引擎优化GEO优化人工智能重构生成式引擎优化搜索引擎GEO优化AI搜索营销
在DeepSeek、文心一言等大模型驱动的AI时代,搜索引擎正经历从"信息检索工具"向"智能决策助手"的质变。据中国互联网信息中心数据显示,2025年AI生成内容(AIGC)在搜索结果中的占比已突破63%,传统SEO的关键词堆砌策略逐渐失效。生成式引擎优化(GEO)作为适配AI搜索的新兴学科,正在重构数字营销的底层逻辑。某美妆品牌通过关键词堆砌获得首页排名,但在文心一言的"2025职场穿搭"问答中
- 【AIGC调研系列】敢于挑战Transformer的新架构Megalodon有什么优势
Zachary AI
AIGC调研相关AIGCtransformer架构
Megalodon作为一种新架构,其优势主要体现在以下几个方面:无限上下文处理能力:Megalodon能够处理无限上下文,这一点在多个证据中得到了强调[1][2][3]。这意味着它能够在处理长文本时保持高效和准确,而不会因为上下文长度的限制而降低性能。高性能:在2万亿token的训练任务中,Megalodon的性能超越了Llama2-7B,实现了非凡的效率[1][2][3]。这表明Megalodo
- 【AIGC半月报】AIGC大模型启元:2024.04(下)
AIGC大模型启元:2024.04(下)(1)Llama-3(MetaLLM)(2)Eurux-8x22B(面壁智能)(3)MEGALODON(Meta上下文长度不受限的神经网络架构)(4)Phi-3Mini(微软-最强小参数大模型)(5)日日新5.0(商汤大模型5.0版)(6)中文版Llama3(7)Qwen1.5-110B(国产Llama3)(8)Vidu(国产Sora)(1)Llama-3(
- stable diffusion No module named taming
图片gan模型部署报错。pipinstalltaming-transformersImportError:cannotimportname'VectorQuantizer2'from'taming.modules.vqvae.quantize',用https://github.com/CompVis/taming-transformers/blob/master/taming/modules/vq
- 每日AIGC最新进展(65):北大和快手联合提出视频生成基础大模型、香港大学提出基于物理常识的视频生成测评标准、MIT提出长纪录片生成模型
沉迷单车的追风少年
DiffusionModels与深度学习AIGC人工智能深度学习扩散模型
DiffusionModels专栏文章汇总:入门与实战PyramidalFlowMatchingforEfficientVideoGenerativeModeling本研究提出了一种高效的视频生成建模框架,称为“金字塔流匹配”(PyramidalFlowMatching)。该方法旨在解决当前视频生成模型在处理大规模时空数据时所面临的高计算和数据需求问题。传统的级联架构虽然能够减轻计算负担,但由于各
- 速看!近屿OJAC发布全新AIGC大模型工程师工程师和产品经理学习路径图!
近期,AIGC大模型以其强大的能力和高效的性能,在人工智能领域迅速崭露头角。作为一种创新的AI技术,AIGC大模型的出现无疑为AI领域的发展带来了新的活力和可能。AIGC大模型的火速发展,得益于其出色的学习和处理能力。该模型能够快速理解、学习和处理大量的数据,然后生成准确的结果。这种能力使得AIGC大模型在诸多领域都有着广泛的应用前景,例如自然语言处理、图像识别、语音识别等,并衍生出了各种新型AI
- 浅谈AI和开发者
AI是在帮助开发者还是取代他们?在软件开发领域,生成式人工智能(AIGC)正在改变开发者的工作方式。无论是代码生成、错误检测还是自动化测试,AI工具正在成为开发者的得力助手。然而,这也引发了对开发者职业前景和技能需求变化的讨论。AI究竟是在帮助开发者还是取代他们?引言人工智能(ArtificialIntelligence,AI)作为一种新兴的技术,正在以前所未有的速度和规模改变着我们的生活和工作方
- 【限时免费】 Claude Code WebUI v0.1.13版本发布:增强交互控制与权限管理
ClaudeCodeWebUIv0.1.13版本发布:增强交互控制与权限管理ClaudeCodeWebUI是一个基于ClaudeAI模型的代码辅助工具,提供了直观的Web界面让开发者能够更方便地与AI进行编程相关的交互。该项目通过简洁的用户界面,让开发者可以快速获取代码建议、调试帮助和编程知识。流式响应中断功能在v0.1.13版本中,项目团队引入了一个重要的新特性:流式响应中断功能。这项改进解决了
- OEC 刷机Armbain 25.05后配置说明
DHCP调整为固定IPnano/etc/netplan/00-default-use-network-manager.yaml#AddedbyArmbian##Reference:https://netplan.readthedocs.io/en/stable/netplan-yaml/##LetNetworkManagermanagealldevicesonthissystem.#Anydevi
- 【扩散模型】正向扩散过程(Forward Diffusion)
爱吃羊的老虎
深度学习生成式模型机器学习人工智能深度学习python
0.Diffusion模型是什么?DiffusionModel(扩散模型)是一类生成模型,可以从随机噪声逐步“还原”出高质量数据(如图像),其核心思想是:正向过程把数据逐步加噪变成纯噪声,反向过程学会从噪声中一步步“去噪”还原出原始数据。正向扩散过程(ForwardDiffusion)输入原始数据(如一张图像x0x_0x0);按照某个“时间步数”t=1,2,...,Tt=1,2,...,Tt=1,
- 【部署模式演进】多实例 vs 多副本 vs 多租户:智能体平台部署结构深度解析
观熵
AgenticAI架构实战全流程架构人工智能智能体Agent
个人简介作者简介:全栈研发,具备端到端系统落地能力,专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”,相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。不是在控熵,就是在观测熵的流动个人主页:观熵个人邮箱:
[email protected]座右铭:愿科技之光,不止照亮智能,也照亮人心!专栏导航观熵系列专栏导航:AI前沿探索:从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成,到
- ChatGPT 与 AIGC 简问乱答
MatrixOnEarth
ChatGPT与AIGC简问乱答**仅代表个人观点。**[Q1]ChatGPT最近非常火爆,2个月突破1亿月活,从产品形态来看,我们知道的微软、谷歌的搜索引擎都会嵌入。那么我们如何看待它的用户粘性,真的会有那么多人持续使用吗还是说只是一阵热潮?[A1]首先,工业界长久以来对搜索引擎的最终产品形态的定义是:信息问答助理。目前的信息检索黄页的产品形态个人认为其实是在技术发展未能满足最终产品形态目标的情
- stable diffusion-系统课程:0基础系统性学习AI绘画,小白也能轻松上手
顺心网创
本课程是AI绘画工具stablediffusion的系统课程,内容通俗且细致,让小白也能上手。课程大纲基础部分1.前置要求+整合包安装+启动器使用2.纯净原版安装+使用介绍3.文生图精讲4.图生图精讲5.涂鸦、局部重绘、涂鸦重绘6.上传蒙版、批量处理7.模型精讲8.提示词精讲9.插件的认识与安装10.脚本的安装及使用11controlnet基础讲解12.cn-线性控制类型13.cn-深度和法线进阶
- AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署
Liudef06小白
AIGC人工智能特殊专栏人工智能魔搭AIGCLLM
AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署1.AIGC技术演进与魔搭社区生态解析人工智能生成内容(AIGC)正在重塑内容创作、软件开发和人机交互的边界。从OpenAI的GPT系列到StabilityAI的StableDiffusion,生成式AI技术正以惊人的速度发展。在这场技术革命中,魔搭社区(ModelScope)作为中国领先的AI模型开源平台,正成为开发者探索AI
- Java大厂面试实录:从电商场景到AIGC的深度技术拷问
remCoding
Java场景面试宝典Java面试SpringBootKafkaAI大厂面试微服务
第一轮提问:电商场景与微服务基础面试官:小曾,请描述一个典型的电商秒杀场景,你会如何设计系统架构?涉及哪些关键技术?小曾:秒杀嘛,主要是高并发,我一般会用SpringBoot搭后端,数据库用Redis做缓存,消息队列用Kafka异步处理订单。具体技术细节……呃,好像没细想。面试官(微笑):“不错,Redis和Kafka选得对。那如果用户请求量超10万/QPS,你会如何扩容?SpringCloud的
- Duckdb处理excel文件
__风__
duckdbexcel
duckdb通过xlsx扩展读写excel文件,但是不支持xls格式。具体可以参考https://duckdb.org/docs/stable/guides/file_formats/excel_importhttps://duckdb.org/docs/stable/guides/file_formats/excel_export常用测试例子:使用duckdbcli工具将PG的数据导入到exce
- 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