- 【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇...矩阵乘法GEMM!以及为什么说GEMM是深度学习的核心?
不想努力的小土博
机器学习基础算法优质笔记2人工智能算法矩阵深度学习线性代数
【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇…矩阵乘法GEMM!以及为什么说GEMM是深度学习的核心?【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇…矩阵乘法GEMM!以及为什么说GEMM是深度学习的核心?文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇...矩阵乘法GEMM!以及为什么说GEMM是深度学习的核心?前言DeepGEMM的亮点DeepGEMM的应用GEMM在深度学习中的
- 河南萌新联赛2025第(二)场:河南农业大学(整除分块,二进制,树的搜索)
yi.Ist
开发语言c++算法树的遍历整除分块DFS二进制
文章目录@[toc]A、约数个数和(整除分块)思路代码扩展:取模(整除分块)思路代码B、异或期望的秘密二进制位的周期性规律核心思路代码详细解释1.快速幂函数qpow2.统计函数count3.主逻辑solve完整代码D、开罗尔网络的备用连接方案思路建树搜索扩展:插排串联(树的搜索)题目大意思路代码I、猜数游戏代码K、打瓦代码M、米娅逃离断头台思路代码小结Whenthesharpestwordswan
- 板子 5.29--7.19
板子5.29–7.19目录1.树状数组2.KMP3.矩阵快速幂4.数位DP5.状压枚举子集6.快速幂(新版7.priority_queue8.dijkstra9.单调栈10.debug内容1.树状数组//树状数组快速求前缀和/前缀最大值//维护位置数量(离散化)...//(区间加区间求和)维护差分数组初始化add(i,a[i]-a[i-1])//tr1:维护d[i]的区间和。tr2:维护i⋅d[i
- NumPy-@运算符详解
GG不是gg
numpynumpy
NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码:符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法:二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组:批次矩阵运算4.广播机制:灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景:从基础到高阶1.深度学习
- GNN--知识图谱(逐步贯通基础到项目实践)
峙峙峙
图神经网络知识图谱人工智能
原文仓库链接:知识图谱–贯通已有知识地图记录知识关系图谱和跨学科碰撞新启发知识图谱mermaid可能需要下载插件才能渲染线性代数神经网络深度学习框架硬件加速图论GNN框架交叉理解前向理解定义:前向理解:A–>B,A为B的基础铺垫知识,通过深入学习A对B有更好的理解01.LinearAlgebraforLinearLayerofNN从线性代数行列变换的角度看神经网络中的线性层线性代数矩阵乘法,可以理
- 机器学习的数学基础-线性代数
本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础,仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目(mml-book.github.io)十分感谢这本书的作者,PS:这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用:“-1”trick应用:求逆总结-如何解决线性方程组?向量空间群向量空间向量子空间线性独
- 什么是深度学习框架中的计算图?
杰瑞学AI
ComputerknowledgeNLP/LLMsAI/AGI深度学习人工智能pytorch
在深度学习框架中,计算图是核心的数据结构和抽象概念,它用来表示和定义深度学习模型的计算过程。我们可以把它想象成一个描述数学运算如何组合和执行的有向图。以下是计算图的关键要素和作用:节点:代表操作或变量。操作:数学运算,如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量:通常是张量,即存储数据
- NumPy-核心函数np.matmul()深入解析
GG不是gg
numpynumpy
NumPy-核心函数np.matmul深入解析一、矩阵乘法的本质与`np.matmul()`的设计目标1.数学定义:从二维到多维的扩展2.设计目标二、`np.matmul()`核心语法与参数解析函数签名核心特性三、多维场景下的核心运算逻辑1.二维矩阵乘法:基础用法2.一维向量与二维矩阵相乘3.高维数组:批次矩阵乘法4.广播机制下的形状匹配四、与`np.dot()`和`*`运算符的核心区别1.对比`
- 数据处理与统计分析——03-Numpy的np.dot()方法&点积与矩阵乘法
零光速
数据分析numpy矩阵python开发语言数据结构
np.dot()np.dot()在NumPy中既可以用于向量的点积,也可以用于矩阵乘法,这两种运算的本质不同,取决于输入是向量还是矩阵。1.点积(DotProduct)定义当np.dot()的输入是两个一维向量时,计算的是点积,即两个向量的对应元素相乘并求和,结果是一个标量。公式对于两个n维向量a=[a1,a2,…,an]和b=[b1,b2,…,bn]点积的计算公式为:a⋅b=a1*b1+a2*b
- 运用逆元优化组合计算#数论
ysa051030
java算法数据结构
数论基础知识和模板-CSDN博客问题分析题目要求统计满足特定条件的排列数目。关键在于:从给定的数组中选择两个数作为n和m剩余的数必须能够组成n个m或m个n的结构计算所有可能的有效排列数目完整#includeusingnamespacestd;typedeflonglongLL;constLLMOD=1e9+7;//快速幂计算a^b%MODLLqpow(LLa,LLb){LLres=1;while(
- 从零实现Llama3:深入解析Transformer架构与实现细节
祁婉菲Flora
从零实现Llama3:深入解析Transformer架构与实现细节llama3-from-scratchllama3一次实现一个矩阵乘法。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama3-from-scratch引言本文将深入探讨如何从零开始实现Llama3语言模型。我们将从最基本的张量操作开始,逐步构建完整的Transformer架构。通过这个过程,读者
- pytorch小记(二十六):全面解读 PyTorch 的 `torch.matmul`
pytorch小记(二十六):全面解读PyTorch的`torch.matmul`PyTorch中的`torch.matmul`详解与使用指南一、什么是`torch.matmul`二、基本用法示例1.向量点积(1-D×1-D)2.二维矩阵乘法(2-D×2-D)3.批量矩阵乘法(≥3-D)4.向量与矩阵混合三、与`mm`、`bmm`的区别四、性能与数值稳定性五、典型应用场景六、注意事项七、总结在深度
- 从 O(n³) 到按需计算:Swift 玩转稀疏矩阵乘法
网罗开发
Swiftswift矩阵开发语言
文章目录摘要描述解题思路代码实现(Swift)分析这个代码是怎么做的?示例测试与输出结果时间复杂度空间复杂度总结摘要在大多数算法题里,矩阵乘法都不算太陌生了。但一旦题目提示“稀疏矩阵”——也就是大部分值都是0的那种,这就提示我们:有优化空间。这篇文章就用Swift带大家一步步搞懂怎么写一个更高效的稀疏矩阵乘法逻辑,顺便聊聊背后的思路。描述我们手上有两个矩阵,A和B,想把它们乘起来。和普通乘法不同的
- 【分治算法】【Python实现】Strassen矩阵乘法
「已注销」
#分治算法分治算法Python
文章目录@[toc]问题描述基础算法时间复杂性Strassen算法时间复杂性问题时间复杂性Python实现个人主页:丷从心·系列专栏:分治算法学习指南:算法学习指南问题描述设AAA和BBB是两个n×nn\timesnn×n矩阵,AAA和BBB的乘积矩阵CCC中元素cij=∑k=1naikbkjc_{ij}=\displaystyle\sum\limits_{k=1}^{n}{a_{ik}b_{kj
- 【算法设计与分析】(四)Strassen 矩阵
珹洺
#算法设计与分析算法矩阵线性代数
【算法设计与分析】(四)Strassen矩阵前言一、传统矩阵乘法二、Strassen矩阵乘法1.算法步骤2.效率提升三、实际应用场景四、算法的局限性与改进前言上一篇博客我们以生动形象的例子和清晰的步骤,为大家详细讲解了二分搜索技术与大整数乘法。接下来,这篇博客将带大家深入探索**Strassen矩阵**乘法,感受算法优化魅力。我的个人主页,欢迎来阅读我的其他文章https://blog.csdn.
- 多头注意力机制中全连接函数
不知更鸟
深度学习
在神经网络(特别是Transformer中的多头注意力机制)中,全连接函数(FullyConnectedLayer,FCLayer)通常指的是一个线性变换层,即nn.Linear在PyTorch中的实现。它本质上是一个矩阵乘法加上偏置(bias)的操作,用于对输入数据进行线性变换。1.全连接函数(nn.Linear)是什么?nn.Linear(d_model,d_model)表示一个全连接层,它的
- GNU Octave 基础教程(8):GNU Octave 常用数学函数
方博士AI机器人
GNUOctave基础教程机器学习算法人工智能
目录一、基本算术运二、初等数学函数三、三角函数与反三角函数四、统计函数五、复数与其他函数✅小结下一讲预告GNUOctave内置了大量数学函数,涵盖初等数学、线性代数、复数运算、统计函数等,非常适合科研、工程计算使用。本节将系统地梳理Octave中最常用的数学函数,并附上示例代码与输出结果。一、基本算术运运算符号/函数示例加法+a+b减法-a-b乘法*/.*A*B(矩阵乘法),A.*B(逐元素)除法
- 【递归、搜索与回溯算法】递归
T哇
递归搜索与回溯算法算法
递归递归汉诺塔(easy)合并两个有序链表(easy)反转链表(easy)两两交换链表中的节点(medium)Pow(x,n)-快速幂(medium)递归在解决⼀个规模为n的问题时,如果满⾜以下条件,我们可以使⽤递归来解决:a.问题可以被划分为规模更⼩的⼦问题,并且这些⼦问题具有与原问题相同的解决⽅法。b.当我们知道规模更⼩的⼦问题(规模为n-1)的解时,我们可以直接计算出规模为n的问题的解。c.
- 数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全
猫头虎技术团队
已解决的Bug专栏线性代数opencv数据挖掘语音识别计算机视觉人工智能机器学习
数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后,往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等;如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂,就很难理解模型原理。摘要文章目录数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全摘要1.开发场景介绍1.1场景背景1.2技术细节2.开发环境3.问题分析3.1线性代数缺失带来的挑战3.2概率统计短板
- C语言实现4x4矩阵乘法的详细教程
Kimgoeunlaogong
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:矩阵乘法是线性代数的基本操作,在计算机科学的多个领域中有广泛应用。本文详细解释了如何用C语言编写程序来实现两个4x4矩阵的乘法。我们将探讨矩阵乘法的数学原理,并通过C语言的二维数组和嵌套循环来编写代码。该程序将为学习线性代数和C语言编程提供一个实践案例。1.矩阵乘法的数学原理矩阵乘法不仅在线性代数中占据着重要地位,也是计算机科学中不可或缺的一部分。了解矩阵乘法
- MIT线性代数第三讲笔记
可耳(keer)
线性代数笔记
视频链接https://www.youtube.com/watch?v=FX4C-JpTFgY3.1矩阵乘法以A∗B=CA*B=CA∗B=C为例,其中矩阵A是m∗nm*nm∗n,矩阵B是n∗pn*pn∗p,矩阵C则是m∗pm*pm∗p单个元素求矩阵C中的每一个元素,公式如下:cij=∑k=1naik∗bkjc_{ij}=\sum_{k=1}^na_{ik}*b_{kj}cij=k=1∑naik∗b
- CUDA核函数优化进阶:利用Shared Memory实现矩阵计算10倍加速
AI咸鱼保护协会
人工智能深度学习AI矩阵CUDA
在NVIDIAA100上优化1024×1024矩阵乘法时,共享内存策略将计算速度从3.2TFLOPS提升至31.5TFLOPS——本文将揭示如何通过内存访问优化突破GPU计算瓶颈。一、GlobalMemory的致命瓶颈1.1显存访问代价分析以矩阵乘法$C=A\timesB$为例,计算每个$C_{ij}$需访问A的一行和B的一列:GlobalMemory延迟:约400-800周期计算指令延迟:仅20
- 【AI大模型】14、Transformer架构深度解析:从并行计算到千亿参数模型的扩展密码
无心水
AI大模型人工智能transformer架构AI大模型Transformer模型扩展特征工程自动化特征工程
一、Transformer的基因密码:并行化架构的革命性突破(一)序列计算的历史性突破在Transformer诞生之前,RNN/LSTM等序列模型受困于串行计算的天然缺陷:时间复杂度瓶颈:处理长度为N的序列需O(N)时间,且无法并行,导致训练速度随序列长度呈线性下降。例如,LSTM处理512长度文本需512次递归计算,而Transformer仅需一次矩阵乘法。长距离依赖困境:通过隐藏状态传递信息的
- 算法导论第四章:分治策略的艺术与科学
W说编程
算法导论数据结构与算法算法数据结构c语言性能优化
算法导论第四章:分治策略的艺术与科学本文是《算法导论》精讲专栏第四章,通过问题分解可视化、递归树分析和数学证明,结合完整C语言实现,深入解析分治策略的精髓。包含最大子数组、矩阵乘法、最近点对等经典问题的完整实现与优化技巧。1.分治策略:化繁为简的智慧1.1分治法核心思想原问题分解子问题1子问题2子问题n解决合并最终解分治三步曲:分解:将问题划分为规模更小的子问题解决:递归解决子问题(基线条件直接求
- 机器学习四剑客:Numpy、Pandas、PIL、Matplotlib 完全指南
摘取一颗天上星️
机器学习numpypandas
在机器学习领域,这四个Python库构成了数据处理和可视化的核心工具链。它们各司其职又紧密协作,形成了完整的数据处理流水线:1.Numpy:科学计算基石核心功能:多维数组操作与数值计算importnumpyasnp#创建数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#数学运算sines=np.sin(arr)#每个元素求正弦
[email protected]#矩阵乘法#高级索引s
- 拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满
MYH516
pytorch人工智能python
importtorchimporttimedefstress_test_gpu(matrix_size=16384,duration=300):"""对GPU进行压力测试,通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size:矩阵维度大小,增大可提高计算复杂度duration:测试持续时间(秒)"""#检查CUDA是否可用ifnottorch.cuda.is_available():
- 矩阵乘法--Python
bj3281
矩阵pythonjava
矩阵乘法一、问题引入二、解题步骤1.思维导图2.解题步骤三、代码实现四、个人小结一、问题引入输入格式:第一行为n,m,k,表示A矩阵是n行m列,B矩阵是m行k列,n,m,k均小于20然后先后输入A和B两个矩阵,A矩阵n行m列,B矩阵m行k列,矩阵中每个元素的绝对值不会大于5000。输出格式:输出矩阵C,一共n行,每行k个整数,整数之间以一个空格分开。输入样例:在这里给出一组输入。例如:323111
- TPU结构总结
枫溪夜影
人工智能
TPU只完成推理过程,训练过程在GPU上完成。TPU可以像GPU一样通过PCIe总线接口挂载到现有的服务器上。设计目标是为了在TPU上完成所有的推理模型,从而减少和主机CPU的交互,进而满足2015年及今后的神经网络需求。下图是TPU的整体结构框图。主机通过PCIeGen3x16的总线发送TPU的指令到其中的指令buffer内,内部模块之间通过典型的256位宽通路连接。右上角的矩阵乘法单元是TPU
- MIT线性代数笔记03-矩阵乘法和逆矩阵
loneux
线性代数矩阵机器学习
LinearAlgebra-Lecture03矩阵乘法和逆矩阵GilbertStrang矩阵乘法对于矩阵乘法AB=C\bold{AB=C}AB=C主要有5种方法可用于计算:【前提条件】:A,B\bold{A},\bold{B}A,B两个矩阵行列要匹配,A\bold{A}A的列数要等于B\bold{B}B的行数。[a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮am1am2⋯amn][b11b12⋯
- 线性代数学习笔记3-2:矩阵乘法的理解
Insomnia_X
线性代数学习笔记线性代数矩阵学习
矩阵向量乘法计算矩阵乘法,有多种理解方式矩阵与向量的乘法,可以理解为矩阵各个列向量的线性组合[abcd][xy]=[ax+bycx+dy]=x[ac]+y[bd]\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}ax+by\\cx+dy\end{bmatrix}=x\begin{b
- 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