- 知识图谱:【知识图谱基础理论(八)】——知识更新
J_Xiong0117
python基础理论自然语言处理知识图谱人工智能自然语言处理
从逻辑上看,知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。更新的两种方式:数据驱动下的全面更新增量更新
- 揭密 scaling laws
deardao
机器学习
ScalinglawsOpenAI在其早期的关于scalinglaws的论文[1]中提出了基础理论,但该文缺乏一些具体的求解过程,且未能在更大规模的模型上进行验证。与此同时,后续研究,例如DeepMind的ChinChilla[2]还提出了不同的结论。论文题目:UnravelingtheMysteryofScalingLaws:PartI论文地址:https://arxiv.org/abs/240
- PLC自动化工程师成长学习过程
crown6465
c语言
PLC自动化工程师成长学习路径:从入门到精通的五个阶段PLC(可编程逻辑控制器)是工业自动化领域的核心设备,PLC工程师需要具备跨学科的知识体系和实践能力。以下是PLC工程师从入门到精通的成长路径,分为五个阶段。第一阶段:基础知识储备(0-6个月)目标:建立自动化领域的基础理论框架。学科基础电工电子基础:学习电路分析、模拟/数字电路、电气元件(继电器、接触器、传感器)原理。自动化原理:理解控制理论
- 学习AI大模型用这十种方法,轻松入门
大模型玩家
学习人工智能transformer深度学习langchainagi大模型
AI大模型学习在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率,为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构:对于AI大模型的学习,首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材,包括但不限于《统计学
- 综合振动分析工具箱
不胖的羊
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:振动工具箱是一个集成了多种振动计算与分析功能的软件或代码库,适用于学习和研究振动现象。它包括处理振动问题的算法、模型和实用程序,覆盖了振动基础理论、简谐振动、阻尼振动、非线性振动、振动分析方法、模态分析、信号处理、频谱分析、数值模拟、振动控制和实验测试等知识领域。通过使用这个工具箱,初学者可以通过实践深入理解和掌握振动分析技术,提高在相关领域的专业技能。1.振
- 数学建模与MATLAB实现:插值技术详解
青橘MATLAB学习
#数学建模Matlab编程实验数学建模matlab开发语言
引言插值是数学建模与数据分析中的核心技术,广泛应用于信号处理、图像重建、地理信息系统等领域。本文基于一维插值与二维插值的理论框架,结合MATLAB代码实战,系统讲解拉格朗日插值、分段线性插值、三次样条插值等方法,并通过温度预测、地貌分析等案例,帮助读者掌握插值技术的核心原理与实现技巧。一、插值基础理论1.一维插值定义:已知函数在有限点x0,x1,…,xnx_0,x_1,\dots,x_nx0,x1
- UE4基础理论-Gameplay框架
solo ·
ue4面试
Gameplay框架UE的Gameplay框架是引擎的核心系统,提供了多个类和组件作为游戏开发的基本框架。主要包括游戏规则、状态,3C(Camera、Character、Control)和用户界面等。具体包括:Actor:所有能放到游戏场景中的对象的基类都是AActor。如静态网格体、摄像机等三维实体,AGameMode、AGameState等信息状态规则都是Actor。Component:Act
- 【人工智能领域优质书籍】实战AI大模型
秋说
赠书活动AI大模型
【文末送书】今天推荐一本人工智能领域好书《实战AI大模型》文章目录导语书籍亮点初学者必备文末送书导语人工智能领域资深专家尤洋老师倾力打造,获得了李开复、周鸿祎、颜水成三位大咖鼎力推荐,一经上市就登上了京东“计算机与互联网”图书排行榜Top1的宝座。书籍亮点1.全面Al知识结构:从基础理论到最前沿的实践应用,全面覆盖了’Al大模型领域,包括Transformer模型、BERT、ALBERT、T5、G
- 深入浅出 -- 系统架构之分布式CAP理论和BASE理论
xiaoli8748_软件开发
系统架构系统架构分布式
科技进步离不开理论支撑,而当下大行其道的分布式架构,透过繁荣昌盛表象,底层同样离不开诸多分布式理论撑持。当然,相信诸位在学习分布式相关技术时,必然学到过两个分布式领域中的基础理论,即:CAP与BASE理论。一、分布式基础-CAP理论当一个从逻辑上被视为整体的系统,拆散到多个节点部署时,则能称之为分布式系统,分布式领域中的CAP理论,即是图中三个单词的首字母缩写组合,CAP由三个指标组成:C:Con
- 自动驾驶领域成长方案
树上求索
自动驾驶人工智能机器学习
一、学习目标成为自动驾驶领域专家,全面掌握自动驾驶技术体系,能独立进行自动驾驶系统设计、开发与优化,解决实际工程问题。二、成长阶段(一)基础理论奠基期(1-2年)专业知识学习:学习数学(高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等),为理解算法和模型提供数学基础;深入研究自动驾驶涉及的专业课程,如控制理论、传感器原理(激光雷达、摄像头、毫米波雷达等)、机器学习(监督学习、无监督学习、深度学习)
- AI大模型学习的七个阶段,学完你就是大模型大师!
AGI大模型老王
人工智能学习大模型大模型学习AI大模型RAG大模型教程
第一阶段:基础理论入门目标:了解大模型的基本概念和背景。内容:人工智能演进与大模型兴起。大模型定义及通用人工智能定义。GPT模型的发展历程。第二阶段:核心技术解析目标:深入学习大模型的关键技术和工作原理。内容:算法的创新、计算能力的提升。数据的可用性与规模性、软件与工具的进步。生成式模型与大语言模型。Transformer架构解析。预训练、SFT、RLHF。第三阶段:编程基础与工具使用目标:掌握大
- 基于物理的渲染(PBR):渲染管线与PBR集成教程_2024-07-21_05-35-40.Tex
chenjj4003
游戏开发2java开发语言算法性能优化游戏引擎cocoamacos
基于物理的渲染(PBR):渲染管线与PBR集成教程PBR基础理论PBR的起源与重要性PhysicallyBasedRendering(PBR)的概念起源于对现实世界光照和材质表现的精确模拟。在传统的计算机图形学中,材质的外观往往通过简单的颜色和纹理贴图来定义,这种做法虽然在早期的3D渲染中足够使用,但随着技术的发展和对真实感渲染的需求增加,其局限性逐渐显现。PBR的出现,旨在通过物理准确的模型和参
- 探索神经网络的奥秘:从基础理论到Python实践
仲毓俏Alanna
探索神经网络的奥秘:从基础理论到Python实践【下载地址】第一章神经网络如何工作附Python神经网络编程.pdf分享本资源文件提供了关于神经网络基础知识的详细介绍,并附带了一个Python神经网络编程的PDF文件。通过学习本资源,您将能够理解神经网络的基本工作原理,并掌握如何使用Python进行神经网络编程项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Col
- 全局光照:物理基础教程_2024-07-21_16-33-18.Tex
chenjj4003
游戏开发2性能优化vrffmpeg前端javascript
全局光照:物理基础教程光照基础理论光线与物质的相互作用光线与物质的相互作用是全局光照研究的核心之一。当光线遇到物体表面时,会发生反射、折射或被吸收。这些现象决定了我们如何感知物体的颜色和质感。反射光线在物体表面的反射遵循反射定律,即入射角等于反射角。反射可以分为镜面反射和漫反射两种类型。镜面反射镜面反射发生在光滑的表面上,光线以相同的角度反射回去。例如,镜子或金属表面的反射。漫反射漫反射发生在粗糙
- LLM架构与优化:从理论到实践的关键技术
XianxinMao
人工智能
标题:“LLM架构与优化:从理论到实践的关键技术”文章信息摘要:文章探讨了大型语言模型(LLM)开发与应用中的关键技术,包括Transformer架构、注意力机制、采样技术、Tokenization等基础理论,以及模型部署、应用开发、优化等实践技能。重点分析了预训练、后训练、监督微调(SFT)和偏好对齐(PreferenceAlignment)在提升模型性能中的作用,并对比了直接偏好优化(DPO)
- 利用MATLAB实现多重分形维数计算:理论解析与实战指南
m0_57781768
matlab人工智能算法
利用MATLAB实现多重分形维数计算:理论解析与实战指南引言多重分形(Multifractal)理论作为现代复杂系统分析的重要工具,广泛应用于物理学、地球科学、生物医学、金融工程等多个领域。其通过分析数据的多重分形维数,可以揭示出系统内在的复杂性和不均匀性。本文将详细介绍多重分形的基础理论,并结合MATLAB实现多重分形维数的计算,提供详尽的代码示例和数据处理指南,以便于读者在实际工作中应用。多重
- 笔记(二)——vector容器基础理论知识
眉挑烟火
C++STL学习笔记c++STLC
vector容器优点:可以随机存取元素。可以在尾部高效添加和移除元素。一、vector容器的对象构造方法vector采用模板类实现默认构造例如vectorvecT;#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intarr[]={0,1,2,3,4};vectorvecInt;//建立一个存放int的vector容器vectorvecFloat;//建立一
- # 第一章:认识chatgpt
出门喝奶茶
chatgptchatgpt
chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期,人工智能(AI)初见端倪,目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支,致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术,使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代,深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
- AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
文章标题《AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用》关键词:人工智能,电商搜索导购,机器学习,深度学习,推荐系统,自然语言处理,个性化搜索,图像识别,应用案例,未来展望。摘要:本文旨在探讨人工智能(AI)在电商搜索导购领域的应用,分析其技术创新和实际应用案例,探讨AI驱动电商搜索导购的未来发展趋势。文章首先介绍了AI在电商搜索导购中的角色和优势,然后深入探讨了AI基础理论和搜索导购技术原理。接着,文章
- 领导力与职业发展:帮助团队成员成长
AI天才研究院
大数据AI人工智能ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《领导力与职业发展:帮助团队成员成长》关键词:领导力、职业发展、团队成长、管理技能、领导艺术摘要:本文深入探讨了领导力与职业发展的关系,探讨了领导力在团队中的核心作用,以及如何通过有效的领导力帮助团队成员实现个人与职业的成长。文章从领导力的基础理论出发,逐步分析了领导力的定义、重要性、技能与个人发展,详细阐述了职业规划、职场技能提升、职业发展策略等方面的内容。同时,文章结合实践案例,提供了具体的领
- Python气象数据分析:风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等
小艳加油
大气科学python人工智能气象机器学习
目录专题一Python和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能,这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Py
- 前后端分离实践(一)—— 基础理论篇
_云卷云舒_
前后端分离前后端分离前后端分离
前后端分离实践系列文章总目录目录一、什么是前后端分离?二、为什么需要前后端分离?1、前后端职责不清2、开发效率不高三、前后端分离究竟分离了什么?1、开发职责的分离2、交互方式的分离3、代码组织方式的分离4、应用部署的分离四、为什么要加入Node中间层来实现前后端分离?1、反思前后端的定义2、加入Node中间层之后的系统架构图3、加入Node中间层之后的前后端职责划分4、加入Node中间层的优缺点一
- ChatGPT4.0最新功能和使用技巧,助力日常生活、学习与工作!
WangYan2022
教程人工智能chatgpt数据分析ai绘画AI写作
熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能,系统学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识,以及具体的代码实现方法,同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
- OSPF(2):基础配置、拓展配置
小度爱学习
网络安全从小白到大神网络
引言在前面的学习中我们知道了ospf的基础理论知识:ospf(1),那么这一节我们就来继续学习ospf的配置吧,而在本节我们的学习将基于以下这张图来讲解配置命令:R1、R2、R3都有一个环回接口,分别为1.1.1.1、2.2.2.2、3.3.3.3,每个物理接口的IP地址如图。由于在前面几篇内容中我们已经详细的介绍过如何配置IP地址了,所以本篇内容不再做详细展示,不会的同学可以点击参考之前的博客:
- 自动驾驶中的混合决策架构
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
自动驾驶中的混合决策架构关键词:自动驾驶、混合决策架构、决策模型、算法、数学模型、项目实战摘要:本文将深入探讨自动驾驶中的混合决策架构,从基础理论到实际应用,全面解析这一领域的核心概念、算法原理及其在自动驾驶中的具体应用。通过详细的项目实战案例,本文旨在为读者提供全面的技术指导和深刻的思考。第一部分:自动驾驶基础理论第1章:自动驾驶概述自动驾驶技术的发展背景源于人类对便捷、安全和高效的交通出行的需
- 数据仓库的复用性:深入的主题域设计方案
PersistDZ
数据仓库大数据
以下是深入的主题域设计方案,涵盖从基础理论、业务分析到技术实现的各个层面,力求全面、实用,适用于复杂业务场景(例如:企业级多租户SaaS系统或跨领域的大型数据仓库建设)。深入的主题域设计方案1.核心理念与原则1.1核心理念主题域设计是数据仓库的逻辑分层方法之一,其核心理念是:业务驱动:主题域应源于业务需求,并映射业务逻辑。高内聚、低耦合:一个主题域只关注一个业务主题,减少跨域依赖。面向复用:通过合
- 机器学习引领未来:赋能精准高效的图像识别技术革新
刷刷刷粉刷匠
机器学习人工智能
图像识别技术近年来取得了显著进展,深刻地改变了各行各业。机器学习,特别是深度学习的突破,推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术,从基础理论到前沿进展,再到实际应用与挑战展望,为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。1.引言在当今数字化和智能化的时代,图像识别技术正逐渐成为人工智能(AI)领域的核心组成部分。随着计算能力的提升和数据量的激增,机器学习特别是深度学习的快
- 绘本讲师训练营【48期】1/21阅读原创《学习总结》
优丫漫绘本馆丹丹
48005王亚丹——2019年11月中旬第一次听到有绘本讲师培训班的时候就依然决定报名,于是就有了2020年1月1日的相遇。3天的时间又长又很短,长的是身体不佳,短的是学习时间太短。第一日上午首先是幽默的班班组织大家自我介绍。其次帅气智慧的阿渡老师从《如何阅读图画书》开始给我们分享了绘本基础理论知识:由最早的绘本到图画书进入大陆的历程;如何读绘本;如何选绘本;如何创作绘本剧及设计绘本活动、延伸等。
- 学习Halcon可以从以下几个方面入手
视觉人机器视觉
机器视觉Halcon大总结学习人工智能深度学习图像处理计算机视觉视觉检测
基础理论学习:了解Halcon的基本概念、架构和主要技术,包括图像处理、机器视觉、深度学习等方面的知识。官方文档和教程:阅读Halcon的官方文档和教程,这是学习Halcon最直接、最权威的途径。官方文档详细介绍了Halcon的各种功能和算子,是学习Halcon不可或缺的资源。实践项目:通过参与实际项目来巩固所学知识,提升实践能力。可以从简单的项目开始,
- 嵌入式基础理论学习——1、嵌入式系统的概念及组成
自立 自律 自强
嵌入式理论学习学习嵌入式硬件
一、嵌入式系统的概念嵌入式系统是以应用为中心,以现代计算机技术为基础,能够根据用户需求(功能、可靠性、成本、体积、功耗、环境等)灵活裁剪软硬件模块的专用计算机系统。————来自百度百科我个人觉得百度百科这一段解释很贴切。计算机系统有许多的分类,同时也有许多的功能,而在实际的业务需求中,计算机系统的很多功能是不需要的,而为了避免浪费空间和资源,则需要对系统的多余部分进行阉割,只留下实际业务需要的,尽
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要