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雷羿 LexChien
LLM人工智能pythonc++LLMRAG
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- 基于Abp Vnext、FastMCP构建一个企业级的模型即服务(MaaS)平台方案
NetX行者
AbpvnextMaasAbpvnextFastMCP企业级平台解决方案开源python
企业级MaaS平台技术可行性分析报告一、总体技术架构HTTP/WebSocketgRPC/RESTgRPC/RESTgRPCVue3前端ABPvNextAPI网关.NET9业务微服务ABPvNextMCPClientFastMCP模型仓库PyTorch/TensorFlowHuggingFaceHeyGem/ChatGLM自定义模型统一鉴权中心二、核心框架与中间件组件技术选型官方链接作用前端框架V
- 全球 AI HR 浪潮下的中国实践:从效率革命到战略重构
weixin_54980836
人工智能重构
一、全球AIHR的技术跃迁与价值重构在DeepSeek、ChatGPT引发的生成式AI革命中,人力资源管理领域正经历着从“工具替代”到“认知重构”的范式转变。Gartner《2025年人力资源技术趋势报告》指出,AI在HR场景的应用已从简历筛选、薪资计算等基础效率工具,升级为支持组织战略决策的“数字伙伴”。这种转变的底层逻辑,源于大模型技术带来的三大突破:多模态交互能力:AI已能同时处理文本、语音
- 【深度学习】大模型GLM-4-9B Chat ,微调与部署(3) TensorRT-LLM、TensorRT量化加速、Triton部署
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深度学习机器学习深度学习人工智能
文章目录获取TensorRT-LLM代码:构建docker镜像并安装TensorRT-LLM:运行docker镜像:安装依赖魔改下部分package代码:量化:构建图:全局参数插件配置常用配置参数测试推理是否可以代码推理CLI推理性能测试小结验证是否严重退化使用NVIDIATriton部署在线推理服务器代码弄下来编译镜像启动容器安装依赖量化构建trtengines图Triton模板说明实操发起Tr
- ChatTTS实现文本转语音(TTS)全流程教程【附完整代码 & 环境配置】
文浩(楠搏万)
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言简意赅的讲解ChatTTS解决的痛点本教程手把手带你从零上手ChatTTS,实现文本到语音(TTS)转换,适合自媒体配音、有声内容创作、AI语音实验等场景。配套提供完整代码和环境配置方法,一键复现,无压力!什么是ChatTTS?ChatTTS是由清华大学团队开源的一款中文文本转语音(Text-to-Speech,TTS)模型。它的特点包括:️语音自然流畅,情感丰富️支持自定义发音人音色(spe
- 【人工智能】ChatGPT、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 辨析
G皮T
#大语言模型人工智能LLM大语言模型chatgptdeepseekDeepSeek-R1DeepSeek-V3
ChatGPT、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3辨析1.ChatGPT对比DeepSeek1.1技术相似点1.2主要差异1.3关键区别1.4如何选择1.5总结2.DeepSeek-R1对比DeepSeek-V32.1DeepSeek-R12.2DeepSeek-V32.3核心区别总结2.4如何选择3.R1和V3有什么含义3.1DeepSeekR1的"R"3.2DeepSeekV3的"
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- 软件测试的概念
目录1.认识测试2.软件测试的工作内容3.什么是需求4.开发模型5.常见的开发模型5.1.瀑布模型5.2.螺旋模型5.3.增量模型5.4.迭代模型5.5.敏捷模型5.5.1.敏捷模型的常见方法6.测试模型6.1.v模型6.2.W模型(双V模型)7.软件测试的生命周期软件测试在生命周期各阶段的应用8.BUG8.1.BUG分类(按严重性)8.2.BUG的生命周期1.认识测试软件测试是软件开发过程中的关
- ChatGPT之后:AI原生应用如何推动人机共创2.0时代?
Agentic AI人工智能与大数据
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ChatGPT之后:AI原生应用如何推动人机共创2.0时代?关键词:AI原生应用、人机共创2.0、生成式AI、认知增强、协作范式变革摘要:ChatGPT的爆发不仅是AI技术的突破,更标志着人机关系的转折点。本文将从「AI原生应用」这一核心概念出发,通过技术原理、协作模式演变、典型场景和未来趋势的深度解析,揭示AI如何从「工具助手」升级为「共创伙伴」,推动人机关系进入「能力融合、双向激发」的2.0时
- 敏捷开发流程中的缺陷管理方法
测试者家园
智能化测试持续测试敏捷测试敏捷流程智能化测试持续测试DevOps缺陷管理AI赋能人工智能
用工作流生成测试用例和自动化测试脚本!缺陷管理作为软件质量保障的核心环节,其效果直接影响软件交付的质量与客户满意度。传统的缺陷管理流程往往流程复杂、响应缓慢,难以满足敏捷开发快速迭代、持续交付的节奏。敏捷开发环境下,缺陷管理面临诸多挑战:频繁变更的需求、缩短的迭代周期、多角色协作和实时反馈的要求,促使缺陷管理必须转型升级。本文将深入探讨敏捷开发中的缺陷管理方法,从理念、流程、工具和实践四个维度展开
- 10.5 实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程:批量生成数据稳定性秘籍
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力机器学习深度学习人工智能语言模型
实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程:批量生成数据稳定性秘籍在当今人工智能蓬勃发展的时代,大语言模型(LLMs)如ChatGLM3的出现,为自然语言处理领域带来了革命性的变化。企业和开发者们纷纷寻求利用这些强大的模型来构建定制化的应用,以满足特定业务需求。其中,使用私有数据对ChatGLM3进行微调,成为了实现差异化竞争和提供个性化服务的关键途径。然而,在微调过程中,确保批量生成数据的稳定性
- 【论文复现】利用生成式AI进行选股和分配权重
代码能跑就行管它可读性
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2023年8月,OleksandrRomanko等发表题为《ChatGPT-basedInvestmentPortfolioSelection》(基于ChatGPT进行投资组合选择)的论文。论文探讨了生成式AI模型(如ChatGPT)在投资组合选择中的应用潜力。由于生成式AI模型可能产生幻觉,因此需要谨慎验证和验证其输出。本文采用另一种方法,利用ChatGPT从S&P500市场指数中获取潜在有吸引
- 一个小时快速部署大模型,附大模型书:ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调!
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这个教程有以下几部分构成:硬件配置概念介绍实操测试结果1.硬件配置本文使用的方法配置要求低,没有gpu也可以正常使用(就是有点慢),不管是windows还是linux,都可以无障碍使用大模型,有脚就行,废话少说,let’srock!2.概念介绍几个部署要用到的概念,工具和项目huggingface:类似于模型的github,各种各样的开源模型都可以在这被找到.模型量化技术:这也是我们能够在低端设备
- 10.6 ChatGLM3私有数据微调实战:24小时打造高精度模型,显存直降60%
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掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力chatgpt机器学习深度学习人工智能语言模型
ChatGLM3私有数据微调实战:24小时打造高精度模型,显存直降60%1.实战构造私有的微调数据集在微调大模型时,数据质量直接决定模型效果。本节将手把手教你如何构建高质量的私有微调数据集。1.1使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt核心思路:通过ChatGPT生成符合任务需求的样本数据,降低人工标注成本。步骤示例(以生成客服对话数据为例):fromlangchain.prompts
- 扩散模型中的 Transformer:图像生成及其延展应用询问 ChatGPT
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transformerchatgpt深度学习自然语言处理人工智能ai大模型学习
扩散模型近年来在生成逼真但合成的连续媒体内容方面引起了广泛关注。本次演讲将介绍Transformer在图像生成的扩散模型中的应用,并进一步探讨其更广泛的前景。我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式,从而建立基本背景。接着,我们讲解曾是扩散模型事实标准的基于UNet的网络架构,这将帮助我们理解引入Transformer架构并推动其发展的动因。随后,我们将深入探讨构成基础架构的核心模块,
- trae的使用
trae的使用下载地址:https://www.trae.com.cn/home直接在官网下载安装即可可以从VScode和cursor当中导入配置(插件·设置·快捷键等等)需要登陆后才能正常使用(国内版本的可以通过手机号登录)登录打开后的页面:左边大框架可以在本软件里打开文件或是克隆github的项目到本地右边是选择trae的模式:有两种:chat和Builderchat模式和Builder模式下
- Neo4j 的向量搜索(Neo4jVector)和常见的向量数据库(比如 Milvus、Qdrant)之间的区别与联系
先说联系(共同点)点内容✅都支持向量检索都可以基于embedding(向量)做相似度搜索,比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。✅都用于语义检索你可以把它们用在RAG(检索增强生成)、ChatwithDocs、智能问答、推荐系统等应用里。✅都支持批量插入、查询都可以批量向数据库中插入文本+向量,然后用向量做top-k检索(如search(k=8))。✅都和LangChain集成它们都可以通过la
- 新手必看:入行大模型前一定要知道的几件事!
和老莫一起学AI
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大模型怎么转?适合哪些人?哪些方向对新手友好?又有哪些坑你必须避开?文章有点长,但全是我这几年观察下来最真实的经验,如果你真的想搞懂大模型、入场不踩坑,建议认真读完,或先收藏慢慢看。一、大模型≠ChatGPT,先搞清“全景图”再出发说句真话,很多人对“大模型”的第一印象就是——ChatGPT。但这只是它的"最上层",底下的基建、平台、算法、数据处理、推理部署……才是撑起整个技术栈的骨架。入行大模型
- 10.2 ChatGPT自动生成训练数据实战:37.2%准确率提升秘籍
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力chatgpt人工智能机器学习语言模型
ChatGPT自动生成训练数据实战:37.2%准确率提升秘籍使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt在大模型微调场景中,高质量训练数据的获取往往是制约模型效果的核心瓶颈。根据2023年GoogleResearch的实证研究,使用GPT-4生成的合成数据对LLaMA2进行微调,能达到人工标注数据85%的效果水平。本章将揭秘如何通过ChatGPT自动生成适配ChatGLM3的微调数据。一、
- 排查 DeepSeek API HandshakeFailure 错误的全景式指南
在Chatwise中调用DeepSeek模型时,reqwest抛出的AlertReceived(HandshakeFailure)通常意味着TLS握手阶段被服务器中止。本文透视DeepSeekAPI的TLS要求、Rust网络栈的实现细节以及常见的环境陷阱,借助可直接运行的代码与真实案例,给出一条可复制的排障路线。1 错误现象与日志解码Errorreqwest::Error{kind:Request
- DeepSeek Chat
虾条_花吹雪
SpringAIai
SpringAI支持DeepSeek的各种AI语言模型。您可以与DeepSeek语言模型交互,并基于DeepSeek模型创建多语言会话助手。Prerequisites您需要使用DeepSeek创建一个API密钥来访问DeepSeek语言模型。在DeepSeek注册页面创建一个帐户,并在API密钥页面上生成一个令牌。SpringAI项目定义了一个名为Spring.AI.deepseek.api-ke
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大型语言模型(LLM)是无状态的,这意味着它们不保留有关以前交互的信息。当您想在多个交互中维护上下文或状态时,这可能是一个限制。为了解决这个问题,SpringAI提供了聊天记忆功能,允许您在与LLM的多次交互中存储和检索信息。ChatMemory抽象允许您实现各种类型的内存来支持不同的用例。消息的底层存储由ChatMemoryRepository处理,其唯一职责是存储和检索消息。由ChatMemo
- Spring AI 第二讲 之 Chat Model API 第八节ZhiPu AI Chat
疼死老夫了
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SpringAI支持知普人工智能的各种人工智能语言模型。您可以与知普人工智能语言模型互动,并基于知普人工智能模型创建多语言对话助手。先决条件您需要与ZhiPuAI创建一个API,以访问ZhiPuAI语言模型。在ZhiPuAI注册页面创建账户,并在APIKeys页面生成令牌。SpringAI项目定义了一个名为spring.ai.zhipuai.api-key的配置属性,你应将其设置为从APIKeys
- Spring AI 第二讲 之 Chat Model API 第五节HuggingFace Chat
HuggingFaceInferenceEndpoints允许您在云中部署和提供机器学习模型,并通过API对其进行访问。开始使用有关HuggingFaceInferenceEndpoints的更多详细信息,请访问此处。前提条件添加spring-ai-huggingface依赖关系:org.springframework.aispring-ai-huggingface获取HuggingFaceAPI
- Chat Model API
虾条_花吹雪
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聊天模型API为开发人员提供了将人工智能聊天完成功能集成到应用程序中的能力。它利用预训练的语言模型,如GPT(生成预训练转换器),以自然语言对用户输入生成类似人类的响应。API通常通过向人工智能模型发送提示或部分对话来工作,然后人工智能模型根据其训练数据和对自然语言模式的理解生成对话的完成或继续。然后将完成的响应返回给应用程序,应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。Spring人工智能聊天模
- DeepSeek-R1满血版:硅基流动API或本地部署
Mikhail_G
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大家好!想在手机上部署DeepSeek-R1满血版(671B)?我来手把手教你最靠谱的两种方式!满血版模型参数高达671亿,手机本地运行几乎不可能,但通过「云服务+手机App」的组合,你一样能在手机上丝滑使用真正的满血版DeepSeek-R1!一、推荐方案:通过SiliconFlow+Chatbox使用满血版(iOS/安卓均支持)这是目前最稳定、免费额度高、操作简单的方式,适合所有用户。原理:用S
- 设计开发实时聊天系统的技术实现与最佳实践
悉地网
phpuniappvue.jswebsocket
实时聊天系统是现代应用中的重要组成部分,从社交平台到企业协作工具,聊天功能的实现可以大大提升用户体验。本文将从技术选型、架构设计、实现细节及优化建议等方面,详细阐述如何开发一个功能完善的聊天系统。最近我也开发了一套即时通讯聊天系统,我叫它xidichat,已经发布上线,前端基于uniapp,服务器端基于php开发环境。具体效果可以查看我的演示站点http://chat.xidicom.cn/也可以
- spring-ai-alibaba 1.0.0.2 学习(十二)——聊天记忆扩展包
学习spring-ai时提到过,spring-ai除了内置的InMemoryChatMemoryRepository,还提供jdbc、cassandra、neo4j三个扩展包。而spring-ai-alibaba则提供了jdbc、redis、elasticsearch三个扩展包。两者都提供了jdbc扩展包,有什么区别呢?spring-aijdbc和spring-ai-alibabajdbc对比sp
- 19|Whisper+ChatGPT:请AI代你听播客
_Rye_
AI大模型whisperchatgpt
今天,我们的课程开始进入一个新的主题了,那就是语音识别。过去几周我们介绍的ChatGPT虽然很强大,但是只能接受文本的输入。而在现实生活中,很多时候我们并不方便停下来打字。很多内容比如像播客也没有文字版,所以这个时候,我们就需要一个能够将语音内容转换成文本的能力。作为目前AI界的领导者,OpenAI自然也不会放过这个需求。他们不仅发表了一个通用的语音识别模型Whisper,还把对应的代码开源了。在
- AI大模型如何重塑软件开发流程?
真实的菜
活动人工智能
AI大模型如何重塑软件开发流程?文章摘要随着ChatGPT、Claude等AI大模型的快速发展,软件开发行业正经历着前所未有的变革。本文深入探讨了AI技术如何重塑传统的软件开发流程,分析了开发者角色的转变,并提供了拥抱AI时代的实践指南。核心观点AI大模型将开发者角色从"编码者"转变为"设计师"需求分析、代码生成、测试等环节将实现智能化新技能需求:AI工具使用、提示工程、跨领域整合未来趋势:低代码
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比