- Python+DeepSeek,奔跑吧大模型
Bj陈默
python开发语言
在当今数字化浪潮中,人工智能与编程语言的融合正以前所未有的速度重塑着技术生态。Python作为最受欢迎的编程语言之一,以其简洁易读的语法、丰富的库和广泛的应用场景,成为了无数开发者的首选。而DeepSeek,作为人工智能领域的一颗新星,凭借其强大的大模型能力,为开发者们打开了一扇通往全新世界的大门。当Python遇上DeepSeek,一场技术的盛宴就此拉开帷幕。一、为什么选择Python与Deep
- 线性代数导引:张量与张量空间
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
线性代数,张量,张量空间,深度学习,机器学习,人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域,深度学习和机器学习算法的蓬勃发展,使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。线性代数作为数学基础,为理解和构建这些算法提供了坚实的基础。而张量,作为一种高维数组的表示形式,成为了深度学习和机器学习的核心数据结构。本篇文章将从线性代数的角度出发,深入探讨张量与张量空间的概念,并阐述其在深度学习和机器学习中的重
- 探秘 DeepSeek R1 模型:跨越多领域的科技奇迹,引领智能应用新浪潮
羑悻的小杀马特.
AI学习科技deepseekAI大模型
DeepSeekR1模型功能强大,应用广泛。在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和医疗等领域都能发挥作用。本文介绍了其在各领域的应用场景和代码示例,助你深入了解它。目录编辑一、本篇背景:二、DeepSeekR1模型概述:2.1模型特点:2.2技术原理:三、自然语言处理领域的应用:3.1文本分类:3.1.1应用场景:3.1.2代码演示:3.2情感分析:3.2.1应用场景:3.2.2代码演示:3.3机
- 智能图像处理平台:技术融合与实践的结晶
顾北辰20
智能图像处理平台图像处理人工智能
目录项目目标项目功能用户模块图像处理模块异步任务模块技术栈数据库设计核心功能实现方式图片上传图片处理异步任务项目扩展近日DeepSeek很火,我让他给我出了个小项目练练手,带大家一起做一下,可做为毕业设计参考。在当今数字化时代,图像处理技术广泛应用于各个领域,从医学影像到社交媒体,其重要性不言而喻。本文将介绍一个智能图像处理平台的练手项目,旨在巩固Java、MySQL、SpringBoot、Red
- ffmpeg 多路流处理在iOS的具体使用
陈皮话梅糖@
FFmpeg音视频高阶技术讲解ffmpegios
多路流处理可以用于操作音视频文件中的多个流(如视频流、音频流、字幕流等),实现流的提取、替换、合并等操作。1.什么是多路流处理?1.1多路流的概念一个多媒体文件(如MP4、MKV)通常包含多个流:视频流:存储视频数据。音频流:存储音频数据。字幕流:存储字幕数据。FFmpeg提供了强大的工具来操作这些流,例如提取、替换、合并等。1.2常见的多路流操作操作类型功能描述提取流从文件中提取特定的流(如音频
- 基于Knative的无服务器引擎重构:实现毫秒级冷启动的云原生应用浪潮
桂月二二
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引言:从微服务到无状态的量子跃迁当容器启动时间仍困在900ms高位时,某视频直播平台采用Knative将突发流量处理时效提升40倍,弹性扩缩响应速度突破至120ms级。基于流量预测的预启动算法与内核级资源复用池两大技术创新,正在重新定义Serverless时代的性能边界。IDC最新报告指出,采用该架构的企业资源利用率平均提升至78%,年度计算成本直降320万美元。一、传统FaaS模型的性能桎梏1.
- ffmpeg-cli-wrapper操作ffmpeg的工具
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学习链接ffmpeg-cli-wrapper-内部封装了操作ffmpeg命令的java类库,它提供了一些类和方法,可以方便地构建和执行ffmpeg命令,而不需要直接操作字符串或进程。并且支持异步执行和进度监听springboot-ffmpeg-m3u8-convertor-gitee代码-springboot+ffmpeg,将视频转换为m3u8格式。支持.mp4|.flv|.avi|.mov|.w
- DeepSeek —— 金融市场中的AI颠覆者 !!!
云边有个稻草人
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目录云边有个稻草人-CSDN博客引言第1章:DeepSeek的技术概述第2章:DeepSeek对金融行业的影响2.1自动化与决策支持2.2风险评估与管理2.3金融市场预测2.4高频交易与量化分析第3章:展示如何利用DeepSeek进行不同的金融数据分析3.1市场情绪分析3.2新闻事件对股票价格的影响3.3使用DeepSeek进行量化策略回测3.4使用DeepSeek进行投资组合优化第4章:金融界专
- 利用javaCV 将视频转为m3u8格式
daqinzl
流媒体视频音频ffmpegjavacv视频转m3u8
参考链接https://blog.csdn.net/laow1314/article/details/128797915
- DeepSeek 脱单秘籍,速看!
工程师焱记
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今天是2025-02-14,也就是情人节当天,不如用AI来脱单,说干就干。以下内容为deepseek给出的建议:形象管理:第一印象决胜法则外在提升:快速打理发型、搭配简约有质感的服装(如浅色系毛衣+大衣)。女生可化淡妆突出气色,男生保持面部清爽,避免邋遢。细节加分:喷淡香水(如柑橘调或木质香),携带小巧伴手礼(如巧克力或书签)以备见面时赠予对方。高效沟通:打破尴尬的黄金技巧幽默破冰:“听说今天全城
- 每天五分钟深度学习框架pytorch:搭建谷歌的Inception网络模块
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本文重点前面我们学习了VGG,从现在开始我们将学习谷歌公司推出的GoogLeNet。当年ImageNet竞赛的第二名是VGG,而第一名就是GoogLeNet,它的模型设计拥有很多的技巧,这个model证明了一件事:用更多的卷积,更深的层次可以得到更好的结构GoogLeNet的网络结构如图所示就是GoogLeNet的网络结构,在这个网络结构中我们可以看到红色框起来的地方,他就是Inception块,
- 全面了解 Node.js、npm、yarn、node-gyp、Python、Visual Studio 和 Electron 的关联性
古木12345
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好的,以下是一个全面且深入的详细解析,针对Electron桌面开发工具链及其相关依赖,包含每个关键模块(Node.js、npm、yarn、Python、node-gyp、VisualStudio、Electron)及其实现原理、功能、关联性和使用示例,确保您能完整理解这些工具的用途和关联性。一、基础工具链模块详细介绍1.Node.js1.1功能概述Node.js是一个运行时环境,它允许开发者在服务
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在当今快速发展的软件开发领域,AI辅助编程工具正在成为开发者的重要助手。本文将详细介绍如何在IDEA中集成DeepSeekAI助手,帮助开发者提升编程效率。一、环境准备©ivwdcwso(ID:u012172506)1.1IDEA版本要求在开始集成之前,需要确保你的IDEA版本满足要求:推荐使用IDEA2023.x及以上版本较新版本提供更好的插件兼容性和稳定性可以通过以下步骤查看IDEA版本:点击
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- 无人机+光电吊舱:2K 30倍混合变焦光电吊舱技术详解
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随着无人机技术的不断发展,光电吊舱作为无人机的重要组成部分,也在不断地进行技术升级和改进。其中,2K30倍混合变焦光电吊舱技术是一种先进的技术,具有高度的应用价值和市场前景。一、光电吊舱的基本概念光电吊舱是一种安装在无人机下方的光电传感器设备,用于获取目标区域的图像和视频信息。它通常由多个传感器组成,包括可见光摄像机、红外热像仪、激光测距仪等,以实现对目标区域的全方位、多角度观测。二、2K30倍混
- 【最全基础知识1】机器视觉系统硬件组成之工业相机篇
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工业相机是一种非常重要的机器视觉器件,它能够将被采集的图像信息通过电路转换成电信号,再通过模数转换器(ADC)将其转化为数字信号,最后以标准的视频信号输出。工业相机在机器视觉领域得到了广泛应用,包括质量控制、工业检测、医疗诊断、安全监控以及交通管理等诸多领域。目录机器视觉是通过光学装置和非接触传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。简单来说,机器视觉是用
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- DeepSeek对AI领域的变革性影响分析报告
芝士AI吃鱼
人工智能DeepSeekOpenAI
一、引言近年来,人工智能(AI)技术加速演进,而中国开源大模型DeepSeek的崛起,标志着全球AI竞争进入新阶段。其凭借低成本、高性能、开源生态三大核心优势,迅速成为行业焦点。本报告从技术、产业、投资、就业及未来趋势等维度,全面解析DeepSeek对AI领域的深远影响,为集团战略布局提供参考。二、技术突破:算法效率与成本革命架构创新:MOE与MLA技术优化DeepSeek采用混合专家系统(MoE
- DeepSeek对AI发展的范式革新与推动:研究报告
芝士AI吃鱼
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DeepSeek对AI发展的范式革新与推动:研究报告一、技术范式的突破:从“算力堆砌”到“极致工程化”DeepSeek的成功标志着AI发展从依赖大规模算力投入向算法优化与工程效率的转变。其核心技术突破包括:低算力消耗的模型训练通过蒸馏训练策略、动态模型剪枝和稀疏训练,DeepSeek将训练成本降至OpenAI同类模型的1/10,同时保持性能可比甚至超越。例如,其训练成本仅558万美元,而OpenA
- 使用opencv实现深度学习的图片与视频的超分辨率
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图片超分辨率什么是视频与图片的超分辨率,总结一下便是给一张分辨率比较低的图片,进行超分辨率的处理后,生成比较清晰的高分辨率的图片,上图图片完美解释了超分辨率的过程,由于不同的算法不同,处理的结果也不相同,本期我们介绍一下如何进行图片的超分辨率的处理。·EDSR模型图像超分辨率EDSR:EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolutio
- 1150针cpu性能排行_二手电脑桌面级CPU(中央处理器)之-至强处理器
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至强处理器出色的性能和支持更多的并发连接数,特别是在需要多线程运行的场景中优势相比酷睿系列是很明显的(例如处理大量的数据交换,视频压制转码,处理网站大量的IIS连接请求)。一、在桌面级处理器中具有一席之地的至强处理器因为咱这里介绍的是桌面级的处理器,有两款至强处理器我不得不介绍一下,因为他们常常运用在桌面级的台式机中。1、E31230V222纳米架构IvyBridge1155针四核心线程数量八线程
- 强化学习原理与代码实战案例讲解
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AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
1.背景介绍1.1什么是强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,它关注的是智能体(Agent)如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。与其他机器学习方法不同,强化学习并不依赖于预先标注的数据,而是通过试错的方式来学习。想象一下,你正在训练一只小狗学习坐下。你不会给它看成千上万张“坐下”的照片,而是会给它一些指令,比如“坐下”,如果它照
- OpenCV机器学习(1)人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP
村北头的码农
OpenCVopencv机器学习人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分,用于实现人工神经网络-多层感知器(ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP)。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型,以解决分类、回归等
- C#面:.Net、ASP.Net、C#、VisualStudio之间的关系是什么
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c#C#面试题c#.net开发语言
C#是一种编程语言,它是由微软开发的,用于开发各种类型的应用程序,包括桌面应用程序、Web应用程序和移动应用程序等。C#是一种面向对象的语言,它具有强大的类型安全性和丰富的库支持。.NET是一个软件开发框架,它由微软开发和维护。.NET框架提供了一个运行时环境和一系列的类库,用于简化和加速应用程序的开发过程。C#是.NET框架的一种主要编程语言,但.NET框架也支持其他编程语言,如VB.NET和F
- 关于前后端分离跨域问题——使用DeepSeek分析查错
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解决跨域问题使用DeepSeek协助开发
我前端使用antdesignvuepro框架,后端使用kratos框架开发。因为之前也解决过跨域问题,正常是在后端的http请求中加入中间件,设置跨域需要通过的字段即可,代码如下所示:funcNewHTTPServer(c*conf.Server,s*conf.Secret,rolesm*service.RolesManageService,tracertrace.TracerProvider,l
- Pytorch实现mnist手写数字识别
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>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**我的环境:语言环境:Python3.8编译器:JupyterLab深度学习环境:torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113一、前期准备1.设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimporttorchimporttorch.nnasnnimpo
- 《DeepSeek训练算法:开启高效学习的新大门》
人工智能深度学习
在人工智能的浪潮中,大语言模型的发展日新月异。DeepSeek作为其中的佼佼者,凭借其独特的训练算法和高效的学习能力,吸引了众多目光。今天,就让我们深入探究DeepSeek训练算法的独特之处,以及它是如何保证模型实现高效学习的。一、独特的架构基础DeepSeek以Transformer架构为基石,但并非简单沿用,而是进行了深度创新。Transformer架构的核心是注意力机制,这让模型在处理序列数
- 使用 Python 爬虫和 FFmpeg 爬取 B 站高清视频
大懒猫软件
python爬虫ffmpeg
以下是一个完整的Python爬虫代码示例,用于爬取B站视频并使用FFmpeg合成高清视频。1.准备工作确保安装了以下Python库和工具:bash复制pipinstallrequestsmoviepy2.爬取视频和音频文件B站的视频和音频文件通常是分开存储的,需要分别下载视频和音频文件,然后使用FFmpeg合成。Python复制importrequestsfrommoviepy.editorimp
- 腾讯云目前支持4种DeepSeek开源大模型部署方案
szqcloud
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企业级的应用,光有大模型能力还不够,推理引擎以外,应用经验、各类原子化能力和现成的应用经验不可或缺。欢迎交流#deepseek腾讯云目前支持4种DeepSeek开源大模型部署方案1、面向开发者开箱即用的HAI方式1)参考:https://mp.weixin.qq.com/s/kZLPfXv3b1sxLSwyRVsEsg2)优势:支持R1,免除购买资源部署的过程,直接开箱使用;参数规模支持1.5B、
- 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
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- 【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
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- 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