- 基于Elasticsearch的短视频平台个性化推荐系统设计与实现
亲爱的非洲野猪
elasticsearch音视频推荐算法
在当今内容爆炸的时代,个性化推荐系统已成为短视频平台的核心竞争力之一。本文将详细介绍如何利用Elasticsearch(ES)构建一个高效、可扩展的短视频个性化推荐系统。一、系统架构概述我们的推荐系统将采用混合推荐策略,结合协同过滤、内容相似度和热度推荐等多种方法。Elasticsearch作为核心搜索引擎和数据存储,将承担以下职责:用户画像存储与查询视频内容索引与检索实时行为日志分析推荐结果计算
- 协同过滤算法:挖掘用户偏好,精准推荐商品
AI大模型应用实战
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍协同过滤(CollaborativeFiltering,CF)作为推荐系统中的重要技术,其核心思想是利用用户和物品间的行为数据,挖掘用户隐性偏好,从而实现精准推荐。自20世纪90年代提出以来,协同过滤算法已经在电子商务、社交媒体、音乐视频等多个领域中广泛应用,取得了显著的推荐效果。协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。基于用户的协同过滤通过比较用户间的相似性,
- 协同过滤推荐算法
禺垣
机器学习笔记算法机器学习推荐算法算法机器学习
协同过滤(CollaborativeFiltering)是推荐系统中最经典的算法之一,其核心思想是“物以类聚,人以群分”,即通过分析用户的历史行为数据,找到与目标用户相似的用户群体或相似的物品,从而为目标用户推荐他们可能感兴趣的物品。一、基于用户的协同过滤(User-BasedCF)核心思想:找到与目标用户兴趣相似的其他用户(“邻居”),将这些邻居喜欢的物品推荐给目标用户。步骤:s1.计算用户
- 深度探索 Py2neo:用 Python 玩转图数据库 Neo4j
萧鼎
python基础到进阶教程python数据库neo4j
随着社交网络、推荐系统、知识图谱等应用的普及,图数据库越来越成为解决关系复杂数据问题的重要武器。作为图数据库中的佼佼者,Neo4j凭借其强大的性能和灵活的数据模型,被广泛应用于各种关联密集型场景。而在Python生态中,py2neo是使用最广泛的Neo4j客户端库之一,它简洁直观,封装度高,能够让你在Python中像操作对象一样操作图数据。本文将全面介绍py2neo的使用方法与设计理念,帮助你快速
- Vue2 视频推荐页面:完整布局与动态数据实现 用 Vue2 开发视频推荐页面:简洁优雅的实现方式 Vue2 项目实战:多分类动态内容展示的实现 用 Vue2 打造视频推荐系统:从零开始完整教程 Vu
南北极之间
web前端特效源码cssjavascript网页设计html前端网站首页视频网站
效果图【定制化开发服务,让您的项目领先一步】如有需求,直接私信留下您的联系方式。谢谢。我的邮箱:
[email protected]完整代码以下包括导航栏、分类切换、推荐内容展示等。使用虚拟假数据模拟真实场景,图片用占位符代替。代码实现<html
- ElasticCTR:一键部署的分布式CTR预估解决方案
萧桔格Wilbur
ElasticCTR:一键部署的分布式CTR预估解决方案ElasticCTRElasticCTR,即飞桨弹性计算推荐系统,是基于Kubernetes的企业级推荐系统开源解决方案。该方案融合了百度业务场景下持续打磨的高精度CTR模型、飞桨开源框架的大规模分布式训练能力、工业级稀疏参数弹性调度服务,帮助用户在Kubernetes环境中一键完成推荐系统部署,具备高性能、工业级部署、端到端体验的特点,并且
- 圈子系统公众号app小程序系统源码公众号+圈子小程序:如何用“内容+社交”打造用户闭环生态?
前端
圈子系统:构建"交流→共鸣→成长"的进阶生态一、系统设计理念演进1.0基础交流层话题发布/回复功能基础点赞评论互动简单分类标签系统2.0情感共鸣层情绪标签识别(AI分析内容情感倾向)共鸣指数算法(根据互动深度计算)志同道合推荐系统3.0成长体系层多维能力评估模型个性化成长路径成就勋章系统二、核心技术实现方案1.共鸣引擎#共鸣度计算算法示例defcalculate_resonance(topic):
- FAISS 简介及其与 GPT 的对接(RAG)
言之。
AIfaissgpteasyui
什么是FAISS?FAISS(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAI团队开发的一个高效的相似性搜索和密集向量聚类的库。它主要用于:大规模向量相似性搜索高维向量最近邻检索向量聚类https://github.com/facebookresearch/faissFAISS特别适合处理高维向量数据,能够快速找到与查询向量最相似的向量,广泛应用于推荐系统、图像检索、自
- 产品背景知识——在线推理和离线推理
爱吃芝麻汤圆
#产品背景知识推理
产品背景知识——在线推理和离线推理一、核心区别:从4个维度对比1.数据处理方式与时效性在线推理(实时推理)数据特点:处理实时流入的单条或小批量数据(如用户点击、交易请求)。时效性要求:需在毫秒级到秒级内返回结果,延迟直接影响用户体验或业务决策。典型场景:电商推荐系统(用户浏览商品时实时推荐)、金融风控(交易时实时欺诈检测)。离线推理(批量推理)数据特点:处理历史累积的大规模数据集(如TB级日志、数
- 长尾形分布论文速览三十篇【60-89】
木木阳
Long-tailed人工智能
长尾形分布速览(60-89)这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新,LLMs在这些领域展现了卓越的性能,并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘,提高在长尾任务中的持续学
- 小红书笔记详情API接口概述及JSON数据返回参考
Json_18179014480
APIjson大数据数据库大数据json
前言一、接口概述小红书笔记详情API接口是小红书开放平台提供的一项服务,允许开发者通过编程方式获取小红书上特定笔记的详细信息。该接口的核心功能包括:获取笔记内容:标题、正文、图片、视频等多媒体信息。用户互动数据:点赞数、评论数、收藏数、分享数等。作者信息:作者昵称、头像、粉丝数等。发布信息:发布时间、标签列表等。通过该接口,开发者可以构建内容分析工具、笔记推荐系统、数据爬虫等应用,帮助企业或个人进
- 从0到1构建智能招聘数据引擎:基于 Python 的 BOSS直聘信息采集实战与反爬破解指南
程序员威哥
python开发语言
前言在大数据浪潮席卷的时代,招聘平台蕴藏着海量的岗位信息,揭示着行业走向、人才趋势、薪资结构等核心价值。BOSS直聘作为国内极具代表性的直招平台,其数据对职业分析、市场监测甚至智能推荐系统的构建都有着重要意义。本文将手把手带你打造一个高质量、抗封锁的Python爬虫系统,精准采集BOSS直聘网的岗位数据,并全面解析其中涉及的反爬机制识别、加密参数处理、数据提取与存储等高级技巧,助你在Web数据采集
- 推荐系统的视频特征-视频关键帧特征提取与向量生成
总体流程概览视频文件(.mp4)↓关键帧抽取(FFmpeg/SceneDetect)↓帧图像(.jpg)↓图像模型提取特征(CLIP/CNN/ViT)↓多帧聚合成视频向量(均值池化等)↓向量库/推荐系统模型特征提取推荐:使用OpenAI的CLIP模型CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePretraining)适合推荐系统做跨模态建模,对视频封面帧或场景帧提取效果非常好。✅1
- Neo4j 图数据库安装教程(2024最新版)—— Windows / Linux / macOS 全平台指南
2501_91537435
图数据库neo4j数据库windows
Neo4j图数据库安装教程(2024最新版)——Windows/Linux/macOS全平台指南Neo4j是目前最流行的图数据库(GraphDatabase),广泛应用于社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。本文将详细介绍Windows、Linux和macOS三大平台的Neo4j安装方法,并包含配置优化、基础使用示例和常见问题解决。一、Neo4j简介1.什么是Neo4j?Neo4j是一个高性能的No
- Python隐式反馈数据集库之implicit使用详解
Rocky006
python开发语言
概要Implicit是一个专注于隐式反馈数据集的协同过滤推荐系统Python库,由BenFrederickson开发。与显式反馈(如用户明确给予的评分)不同,隐式反馈是指用户通过行为间接表达偏好的数据,如点击次数、浏览时长或购买历史。这类数据在实际应用中更为普遍,但也更难以处理。传统推荐系统如Surprise或LightFM虽然功能全面,但在处理大规模稀疏矩阵时性能不佳。Implicit库通过优化
- 【有源码】基于爬虫+python的美食数据分析与可视化flask热门美食推荐系统的设计与实现
Q2643365023
Python大数据python爬虫计算机毕设选题毕业设计源码计算机毕设项目数据分析美食推荐系统
注意:该项目只展示部分功能,如需了解,文末咨询即可。本文目录1.开发环境2系统设计2.1设计背景2.2设计内容3系统展示3.1功能展示视频3.2系统页面4更多推荐5部分功能代码1.开发环境开发语言:Python采用技术:flask、爬虫数据库:MySQL开发环境:PyCharm2系统设计2.1设计背景在现代社会中,人们对美食的兴趣和需求日益增长。互联网和社交媒体的普及使得各种美食信息、评论和推荐变
- Java AI 新纪元:Spring AI 与 Spring AI Alibaba 的崛起
小沛9
SpringAIAlibabaSpringAIjava人工智能springspringaiSAA
此章节没什么营养,只是一个描述,同时也能看到AI的能力(文章基本都是AI进行生成的),小沛觉得开始不写点引言好像差了点什么东西,好像鱼离开了自行车。引言:AI时代对Java开发者的机遇与挑战,Java在AI领域的现状在当今技术飞速发展的时代,人工智能(AI)已不再是遥不可及的未来概念,而是深刻地融入到我们生活的方方面面,从智能推荐系统到自动驾驶,从自然语言处理到计算机视觉,AI正以前所未有的速度改
- 基于Python的京东商品信息采集实战:用Playwright+Pandas打造高效数据抓取工具
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目pythonpandas开发语言爬虫游戏笔记
一、项目背景与目标在当今电商生态中,价格、销量、评论等商品信息对用户和商家来说至关重要。无论是做数据分析、电商监控,还是构建商品推荐系统,第一步都是:获取真实的商品数据。本项目以京东商城搜索结果页为目标,通过构建一个高效、可复用的商品信息采集爬虫系统,实现对商品名称、价格、店铺、评论数、链接等核心信息的提取。二、技术路线概述我们采用如下技术架构:模块技术选型浏览器自动化Playwright(现代、
- 重排利器:行列式点过程(DPP)在推荐系统中的应用
Jay Kay
推荐算法数学建模推荐算法
在推荐系统的重排阶段,我们常面临结果同质化问题——精排结果相似物料扎堆,导致用户体验单调。行列式点过程(DeterminantalPointProcesses,DPP)通过数学建模相关性与多样性的平衡,成为解决该问题的经典方案。一、DPP的核心思想DPP将推荐列表视为一个点过程,其核心是计算子集出现的概率。给定候选集(Z)(精排输出的Top-N物料),DPP定义子集(Y\subseteqZ)出现的
- 推荐算法特征工程实战:用户与物料动态画像构建指南
Jay Kay
推荐算法推荐算法算法机器学习
在推荐系统的特征工程中,动态画像是提升推荐精准性的核心武器。通过捕捉用户行为偏好和物料热度变化,算法能实现千人千面的精准推荐。本文结合两张关键图表,深入解析动态画像的构建方法与工程实践。一、用户动态画像:六大维度精准刻画兴趣偏好用户动态画像基于六个关键维度构建(如表2-1所示),形成"6W"行为模型:用户粒度物料属性时间粒度动作类型统计对象统计方法1.核心维度解析(附典型场景)维度可选值应用场景用
- 信息检索简介——文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2005年8月17日至9月3日在美国加利福尼亚州伯克莱纳举行了SIGIR国际会议(中文全称“计算机信息retrieval国际会议”),这是信息检索领域的顶级会议之一。该会议由ACM主办,主题涵盖了包括文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等多个热门方向。此次会议是第一次将信息检索作为一个学科,并取得重大突破。本文试图对SIGIR进行一个完整的介绍,阐述
- 这份「零基础」机器学习实战课程,帮你彻底搞懂AI不再迷茫!——深度解析ML-For-Beginners
wylee
人工智能机器学习
引言:告别迷茫,拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅,人工智能(AI)无疑是最璀璨的明星。机器学习(MachineLearning),作为AI的核心驱动力,正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面:从智能推荐系统到自动驾驶,从疾病诊断到金融风控,其应用场景几乎无处不在。然而,对于无数渴望投身AI领域的学习者而言,机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑:面对海量的在线课程和资料,眼花缭
- embedding模型有哪些?如何选择合适的embedding模型?
行云流水AI笔记
embedding
embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型,常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。以下是一些常见的embedding模型:Word2Vec:CBOW(ContinuousBag-of-Words):通过上下文预测中心词。Skip-Gram:通过中心词预测上下文。GloVe(GlobalVectorsforWordRepresentation):结合了词频统计和Word2Vec的
- 【重构推荐系统】国产大模型驱动的电商个性化推荐完整实战:架构设计、推理优化与在线部署闭环
观熵
国产大模型部署实战全流程指南重构人工智能Agent智能体落地方案
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
- Python爬虫实战:全方位爬取知乎学习板块问答数据
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫学习开发语言scrapy游戏
1.项目背景与爬取目标知乎是中国最大的知识问答社区,聚集了大量高质量的学习资源和经验分享。爬取知乎“学习”板块的问答数据,可以为学习资料整理、舆情分析、推荐系统开发等提供数据支持。本项目目标:爬取“学习”话题下的热门问答列表抓取每个问答的标题、作者、回答内容、点赞数、评论数等详细信息实现动态加载内容的抓取,包含图片和富文本避免被反爬机制限制,保证数据采集稳定结合数据分析,为后续应用打基础2.知乎“
- End-To-End 之于推荐-kuaishou OneRec 笔记
ASKED_2019
RecSys笔记
核心思想OneRec提出了一种统一的生成式推荐系统架构,打破了传统“召回-粗排-精排”级联式推荐流程,使用单一生成模型同时完成召回与排序任务。该系统由快手团队研发,并成功部署于短视频主场景。OnlineA/BTest表现:模型总观看时长平均观看时长OneRec-1B+IPA+1.68%+6.56%一Input处理Userpositiveactionsequence,将短视频的多模态表征,通过量化的
- 计算机毕业设计项目、管理系统、可视化大屏、大数据分析、协同过滤、推荐系统、SSM、SpringBoot、Spring、Mybatis、小程序项目编号1000-1499
lonzgzhouzhou
spring课程设计springboot
大家好,我是DeBug,很高兴你能来阅读!作为一名热爱编程的程序员,我希望通过这些教学笔记与大家分享我的编程经验和知识。在这里,我将会结合实际项目经验,分享编程技巧、最佳实践以及解决问题的方法。无论你是初学者还是有一定经验的程序员,我都希望能够为你提供有价值的内容,帮助你更好地理解编程世界。让我们一起探索编程的乐趣,一起成长,一起学习,谢谢你们的支持与关注!【源码咨询】可接Java程序设计,Bug
- 腾讯混元API调用优化实战:用API网关实现流量控制+缓存+监控
1大模型API的调用挑战在接入腾讯混元大模型API的电商推荐系统项目中,我们面临三个核心挑战:突发流量冲击:促销活动期间API调用量激增300%,触发腾讯云限流策略(429错误)响应延迟波动:文本生成长内容时P99延迟高达2.8秒,影响用户体验异常诊断困难:错误日志分散在多台服务器,故障定位平均耗时47分钟传统解决方案如Nginx限流和Redis缓存存在配置分散、维护成本高等问题。API网关作为流
- Python爬取TMDB电影数据:从登录到数据存储的全过程
Eqwaak00
爬虫Pythonpython开发语言人工智能自动化
在当今数据驱动的时代,获取电影数据对于推荐系统、市场分析和个人项目都至关重要。本文将详细介绍如何使用Python构建一个完整的TMDB(TheMovieDatabase)爬虫,从登录认证到数据解析和存储的全过程。(本来博主也想在CSDN里面上白嫖结果没有一篇文章,然后......)1.项目概述TMDB是一个广受欢迎的电影数据库网站,包含了丰富的电影信息、演员数据和用户评分。我们的目标是构建一个爬虫
- 拷贝漫画网页版网址,Copymanga漫画官方网站入口及APP下载
拷贝漫画是一个专为漫画爱好者打造的在线阅读平台,提供海量漫画资源,涵盖日漫、韩漫、美漫、国漫及轻小说等多种类型,满足不同读者的口味需求。平台界面简洁友好,支持多设备同步阅读(如手机、电脑、平板),并提供高清画质与个性化设置,如亮度调节、字体大小、夜间模式等,确保阅读体验舒适。此外,平台具备智能推荐系统,根据用户浏览历史、收藏记录和偏好推荐漫画,帮助用户发现新内容。社区互动功能也十分活跃,用户可分享
- Spring4.1新特性——综述
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。 
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
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.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
geeksun
PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
liyonghui160com
1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL