- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)
我叫罗泽南
深度学习人工智能
原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数,特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异,来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下:CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
- AI大模型引领医疗变革:十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代
和老莫一起学AI
人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中,AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力,正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景,展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策,并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗:精准辅助,提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析,能够协助医生进行更为精准的诊断。例如,百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
- 技术文档的精髓:规划布局、语言表达与更新维护
重庆钢铁侠
经验分享
本文将从技术文档的规划布局、语言表达以及更新与维护三个方面入手,探讨如何打造一份出色的技术文档,确保信息的系统性、连贯性以及时效性。一:技术文档的规划布局1.1确定文档的整体架构技术文档的规划布局是确保信息呈现系统性和连贯性的关键。首先,需要确定文档的整体架构,这包括章节设置和逻辑顺序。一个好的架构应该能够清晰地指导读者从入门到精通。章节设置:根据文档的目的和受众,合理设置章节。例如,对于深度学习
- 基于深度学习的推荐系统构建:Movielens 数据集
fresh的转码之路
深度学习人工智能机器学习推荐算法
基于深度学习的推荐系统构建:Movielens数据集依赖环境代码语言:python3.11.5开发平台:pycharmtensorflow版本:2.18.0MovieLen1M数据及简介MovieLens1M数据集包含包含6000个用户在近4000部电影上的100万条评分,也包括电影元数据信息和用户属性信息。下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/mov
- 海外抖音技术深度解析:算法、AI与全球化的挑战
神探阿航
计算机产业科普与思考算法人工智能机器学习数据挖掘深度学习
引言2025年1月19日,在美国宣布暂停服务,这一事件引发了全球用户的广泛关注。作为全球最受欢迎的短视频平台之一,其成功离不开其强大的技术支撑,尤其是其个性化推荐算法和AI驱动的创作工具。然而,随着全球市场环境的变化,它面临的技术与运营挑战也日益凸显。本文将深入分析其技术核心、全球化运营中的挑战及其未来发展方向。核心:个性化推荐引擎其算法是其成功的关键,其核心在于个性化推荐引擎。该引擎采用深度学习
- YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构
AI架构设计之禅
AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构关键词:目标检测,深度学习,YOLOv8,Transformer,计算机视觉,卷积神经网络摘要:目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构,进一步
- 图像生成大模型:Imagen 详解
转角再相遇
imagenpython深度学习计算机视觉
近年来,图像生成技术取得了显著进展,推动了计算机视觉和生成对抗网络(GAN)等领域的发展。Imagen是一个新兴的图像生成大模型,其在生成高质量、逼真图像方面表现出色。本文将详细讲解Imagen的基本原理、架构、训练流程及应用场景。1.Imagen的基本原理1.1什么是Imagen?Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型,结合了自注意力机制(Self-attentionMechanism)和
- 【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库
程序员洲洲
数据库数据库mysql导入导出sqlsql文件备份迁移
本文摘要:本文提出了xxx的实用开发小技巧。作者介绍:我是程序员洲洲,一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏,我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。同时洲洲已经建立了程序员技术交流群,如果您感兴趣,可以私信我加入我的社群,也可以直接vx联系(文末有名片)v:bdizztt随时
- 实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B(多模态)
学术菜鸟小晨
千问多模型qwen2vl
一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库,通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存,其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能,无需修改模型结构,专门设计用于加速大规模语言模型(LLM)的推理过程。它通过优化显存管理、支持大模型的批处理推理以及减少不必要的内存占用,来提高多GPU环境下的推理速度和效率。VLLM的核心特点包括:显存高效性:VLLM能够动态管理显存,
- qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解,attention pool注意力池是什么?
OpenSani
AI大模型计算机视觉语言模型qwenvlLLM
qwenvl中的attentionpool如何理解,其实这就是一个概念的问题看qwenvl的huggingface的代码的时候,发现代码里有一个Resampler以及attn_pool,这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样,查了一下:注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化:池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样,提取最重要的特征,减少计
- 计算机视觉与深度学习:使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器(MATLAB源码-Faster R-CNN)
ZhShy23
javascript深度学习
在人工智能领域,计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据,从而做出有意义的决策。其中,目标检测是计算机视觉中的一项关键技术,它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用,在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术,特别是FasterR-CNN模型,来训练一个车辆检测器。文章目录一
- GAN在图像增强中的应用实战指南
码字仙子
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像增强技术通过算法改善图像质量,GAN作为一种生成对抗网络,在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练,GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强,包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习,你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用,提高图像处理和深度学习的技能。1
- 【Python】已解决:WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i
屿小夏
pythonpipssl
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码)
Scabbards_
1500深度学习笔记深度学习人工智能
参考博文:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene
- PyTorch使用教程- Tensor包
Loving_enjoy
论文pytorch人工智能
###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架,它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量(Tensors)。张量是一个多维数组,类似于NumPy中的ndarray,但它是基于GPU的,支持自动求导。本文将详细介绍PyTorch中的Tensor包,包括张量的创建、运算、形状变换、索引与切片、以及重要的张量处理方式。####一、张量的创建在PyTorch中,可以
- ChatGPT详解
Loving_enjoy
实用技巧人工智能自然语言处理
ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型(NLP),全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer,于2022年11月30日发布。以下是对ChatGPT的详细介绍:###一、技术架构与原理1.**技术架构**:ChatGPT建立在Transformer架构之上,这是一种深度学习模型,特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制,允许模型在
- AI绘画工具介绍
编程小郭
ai作画
市面上AI绘画工具众多,它们利用深度学习和图像处理技术,为用户提供了丰富的创作体验和可能性。以下是对几款主流AI绘画工具的详细介绍及横向对比:一、主流AI绘画工具介绍Midjourney简介:Midjourney是一个独立的研究实验室,专注于人工智能绘图,被广泛应用于设计、艺术创作、广告制作等领域。特点:以其强大的图像生成能力和跨界融合的创新特点著称,能够根据文本描述和视觉输入生成兼具故事性与视觉
- 文心一言vsGPT-4全面对比
编程小郭
文心一言chatgptjavapython人工智能ai
文心一言和GPT-4都是当前非常先进的人工智能语言模型,它们各自具有独特的特点和优势。以下是对这两款工具的全面比较:文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型,它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源,具备出色的语言理解和生成能力。文心一言在中文处理方面尤为出色,能够准确理解中文语境和语义,生成流畅、自然的中文文本。文心一言还具备丰富的知识库和推理能力,能够回答各种问题,提供有用的信息和建议。
- 基于深度学习的认知架构的AI
SEU-WYL
深度学习dnn人工智能深度学习架构
基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统,旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。结合深度学习技术,这类AI可以更好地应对动态和复杂的任务需求。1.基于深度学习的认知架构的组成一个典型的基于深度学习的认知架构包含多个关键模块:感知模块:负责从外部环境中获取数据,处理和提取特征。深度学习
- 什么是AI显卡,英伟达与AMD显卡的全面对比
wit_@
人工智能python算法deeplearning大数据网络
什么是AI显卡?AI显卡是专门为人工智能计算任务设计和优化的图形处理器(GPU)。相比传统显卡,AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。在人工智能领域,尤其是深度学习中,训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算,这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构,可以显著提升训练速度和模型性能,同时降低功耗和延迟。常见的AI显卡用途包括:深度学习模
- 深入了解卷积神经网络(CNN):图像处理与深度学习的革命性技术
wit_@
cnnpython机器学习深度学习scikit-learn
深入了解卷积神经网络(CNN):图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络(CNN)是现代深度学习领域中最重要的模型之一,特别在计算机视觉(CV)领域具有革命性的影响。无论是图像分类、目标检测,还是人脸识别、语音处理,CNN都发挥了举足轻重的作用。随着技术的不断发展,CNN已经成为了解决众多实际问题的核心工具。但对于许多人来说,CNN仍然是一个相对复杂的概念,尤其是初学者可能会被其背后的数学原
- 从零开始的 AI Infra 学习之路
SSS不知-道
MLSys人工智能深度学习pytorch
从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM五、AI编译&计算架构5.1CUDA5.2CANN六、AI硬件&体系结构6.1INVIDIAGPU6.2AscendNPU一、概述AIInfra(AI
- 【深度学习】Huber Loss详解
小小小小祥
深度学习人工智能算法职场和发展机器学习
文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE(均方误差)与MAE(平均绝对误差)的损失函数,旨在克服两者的
- 【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解
小小小小祥
YOLO
介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数,以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计,充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节,帮助你快速入门。为什么选择UltralyticsYOLO进行训练?高效性:无论是单GPU设置还是跨多个GPU扩展,都能充分利用你的硬件。多功能性:
- 【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小
小小小小祥
YOLO目标检测人工智能
问题描述:YOLOV8作为目前主流的深度学习网络,支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型,我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时,应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢?YOLOV8官网:https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLOV8n/s/m/l/x信息
- 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
- 深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑
NAR_鱼丸
ChatGPT程序人生
ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读,主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调,模型能够理解语言的语法和语义,并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理(NLP)和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
- 厉害了,LSTM+Transformer王炸创新,精准度又高了!
马拉AI
LSTMtransformer
【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型,近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。它巧妙地融合了长短期记忆网络(LSTM)在处理时序数据方面的专长和Transformer在捕捉长距离依赖关系上的优势,从而在文本生成、机器翻译、时间序列预测等多个领域取得了突破性的进展。这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度,还优化了性能和训练效率,使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如,最
- 构建高效GPU算力平台:挑战、策略与未来展望
Mr' 郑
gpu算力
引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展,GPU(图形处理器)因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。然而,随着模型规模的增长和技术的进步,构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。当前挑战算力分配与资源优化在多用户共享GPU集群的环境下,合理分配计算资源并确保每个任务能够高效运行是一项挑战。这不仅涉及到硬件资
- 详解深度学习中的Dropout
nk妹妹
深度学习深度学习人工智能
Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术,其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元(即将其输出置为零)。以下是对这一操作的详细解释:一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系,迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力,防止过拟合。二、具体实现随机选择:在每次训练迭代中,以一定的概率p(通常设定为0.2到0.5之间)随机选
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号