- 使用Claude构建文本生成应用
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easyui前端javascriptpython
在现代AI技术领域,Claude以其在广泛的文本任务中的优越表现受到广泛关注。无论是处理代码、撰写散文还是其他自然语言任务,Claude都能提供精准的文本输出。为了更好地实现这些功能,我们需要掌握Claude的API使用,以及如何编写有效的提示词。本文将深入探讨Claude的文本生成能力,通过可运行的代码示例,帮助您快速上手实际开发。技术背景介绍Claude是由Anthropic开发的一种智能文本
- 文献综述相关ChatGPT提示词分享
AIWritePaper官方账号
PromptChatGPTAIWritePaperchatgpt人工智能数据分析AIGC信息可视化数据挖掘prompt
文献综述ChatGPT可以帮助提高文献综述的有效性和全面性。ChatGPT可以高效搜索和审查与宝子们课题研究相关的文献资料来源。一些给力的插件工具还可以帮助您总结复杂的研究论文并提取信息以更快更好地消化信息。合理的运用ChatGPT和GPTs可以提高文献综述的清晰度和质量,使其更加全面和有洞察力。文献综述提示词*131.在[人工智能相关]领域中,主要发现有哪些?2.在[人工智能相关]领域中,引用次
- 企业落地大模型的路径选择:微调、RAG、提示词工程
AGI-杠哥
深度学习自然语言处理人工智能学习知识图谱
一、大模型的特点1)不确定性与传统应用不同,模型的输出是不确定的,即使多次问它一样的问题,给出的结果也可能不一样。这种特性对于日常应用业务OK,但是如果要在企业内用来处理具体业务问题,就必须提高这个稳定性,否则影响生产经营,例如产线操作人员通过模型获取操作步骤或者参数,如果步骤或者数据不对可能会导致产品出现质量问题等等。2)静态性模型一旦训练好,就无法再补充数据,因此模型不会了解你自己组织内部的年
- 深度解析智能问答系统:如何打造精准、高效的AI对话架构?
和老莫一起学AI
人工智能架构自然语言处理产品经理语言模型学习ai
在人工智能的飞速发展中,智能问答系统(QA系统)逐渐成为了企业内部管理、客户服务、搜索引擎等多个领域中的关键技术。今天,我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构,详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。一、系统整体概览在这个智能问答系统中,整个流程可以大致划分为两大部分:前端问答生成与后端离线数据处理。前端部分是用户交互的核心,通过用户的输入、关键词提取、检索和问
- 【AI论文】迈向大型推理模型:大型语言模型增强推理综述
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成,引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近期,一种新兴的学习推理趋势采用强化学习(RL)来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
- 如何优化亚马逊广告以提高ROI?
前端后端数据挖掘运维api
在竞争激烈的亚马逊市场中,优化广告以提高投资回报率(ROI)是卖家的关键任务。以下是一些实用的策略:一、精准的关键词研究与选择深入了解产品特性和目标受众详细分析产品的功能、用途、优势和适用人群。例如,如果你销售一款专业的摄影三脚架,其特点可能包括高度可调节、稳定性强、适合不同类型相机等。目标受众可能是摄影爱好者、专业摄影师等。根据这些特点和受众需求来挖掘关键词。对于摄影三脚架,可以包括“专业摄影三
- 社群裂变+2+1链动新纪元:S2B2C小程序如何重塑企业客户管理版图?
说私域
小程序大数据人工智能开源
关键词:社群管理;2+1链动模式;S2B2C商城小程序;客户管理;危机公关;私域流量摘要:随着移动互联网技术的快速发展,企业客户管理策略正在经历深刻的变革。社群作为连接用户与企业的重要桥梁,其在客户关系维护、目标用户聚集以及危机公关等方面的作用日益凸显。本文旨在深入探讨社群管理在客户管理中的应用,并引入2+1链动模式S2B2C商城小程序作为创新工具,分析其企业客户管理策略的独特价值与实现路径。通过
- 图像检索简介
handsomestWei
AI图像处理人工智能
图像检索主要分为两类,一类是基于文本的图像检索(TextBasedImageRetrieval),另一类是基于内容的图像检索(ContentBasedImageRetrieval)基于文本通过对图像进行文本描述(对内容分析进行自动标注和人工标注),提炼关键词等标签信息。后续在进行检索时,可以通过检索关键词的方式查找对应的图片。基于内容以图搜图。涉及图像特征提取、相似度计算、特征数据库存储和搜索。图
- 洛谷P1127 词链
怀念无所不能的你
洛谷图论算法dfs图论c++数据结构
题目链接:P1127词链-洛谷|计算机科学教育新生态题目描述:如果单词XX的末字母与单词Y的首字母相同,则X与Y可以相连成X.Y。(注意:X、Y之间英文的句号.)。例如,单词dog与单词gopher,则dog与gopher可以相连成dog.gopher。另外还有一些例子:dog.gophergopher.ratrat.tigeraloha.alohaarachnid.dog连接成的词可以与其他单词
- Python|基于DeepSeek大模型,实现文本内容仿写(8)
写python的鑫哥
AI大模型实战应用人工智能python大模型DeepSeekKimi文本仿写
前言本文是该专栏的第8篇,后面会持续分享AI大模型干货知识,记得关注。我们在处理文本数据项目的时候,有时可能会遇到这样的需求。比如说,指定某些文本模板样例,需要仿写或者生成该“模板”样例数据。再或者说,通过给予某些指定类型的关键词,生成关键词相关领域的文本素材或内容。如果单单投入人力去完成,这肯定是没问题,但耗费的更多是人力成本。而现阶段,对于这种需求,大大可以选择大模型去完成。而本文,笔者将基于
- python微博 关键词 爬虫
嵌入式开发项目
2025年爬虫精通专栏python爬虫开发语言媒体
目录记一次阿里云盾滑块验证分析并通过操作环境数据接口proxy配置根据关键词获取userid根据userid获取信息数据保存数据:记一次阿里云盾滑块验证分析并通过操作环境win10、macPython3.9数据接口搜索https://**********?containerid=100103type%3D{chanenl}%26q%3D{quote(self.words)}&page_type=s
- 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
- 基于单片机的智能家居控制系统设计及应用
电气_空空
单片机毕业设计单片机智能家居嵌入式硬件毕业设计毕设
摘要:智能家居控制系统包括对家电实现远距离控制和近距离控制的一种控制型系统,通过系统内的TC35模块对控制信息进行采集,并将这些控制信息发送到STC89C52模块中去,由单片机发出系统控制指令,从而实现家居家电的控制。关键词:单片机;智能家居;家居生活;控制系统0引言21世纪我国进入了科技高速发展的时期,我国民众的生活质量也得到了显著的增强,民众对生活质量也有了更高的标准,智能化和人性化的科技产品
- 玩转大模型的第一步——提示词(Prompt)工程【抛砖篇】
AI大模型老林
prompt数据挖掘机器学习opencv语音识别人工智能
前言AI大模型提示词工程,又名LLMpromptsProject,指的是在使用大型语言模型(如OpenAI的GPT系列)时,用于引导模型生成特定响应的输入,是在使用AI大模型过程中非常重要的一个环节,是模型生成文本的起点。选择合适的Prompt对大模型回答的质量影响非常大,甚至可能会导致截然不同的结果。Prompt编写框架我们可以简单的看一下,分别使用下面两个Prompt在LLM的输出中分别会得到
- typescript中为js文件提供类型声明
上趣工作室
javascriptvue3.xtypescriptvue.jstypescript
案例:为JS文件提供类型声明场景描述假设我们有一个JavaScript文件utils.js,其中包含一些实用工具函数和变量。为了在TypeScript中使用这些函数和变量并获得类型提示,我们可以使用declare关键词为它们提供类型声明。1.创建JavaScript文件:utils.js//utils.jsconstgreeting="Hello,World!";functionadd(a,b){
- 【保姆级爬虫】微博关键词搜索并获取博文和评论内容(python+selenium+chorme)
m0_74824076
爬虫pythonselenium
微博爬虫记录写这个主要是为了防止自己忘记以及之后的组内工作交接,至于代码美不美观,写的好不好,统统不考虑,我只能说,能跑就不错了,上学压根没学过python好吧,基本上是crtl+c&ctrl+v丝滑小连招教会了我一点。写的很简单,认真看完就会用了文中筛选元素用到的一些筛选元素的正则匹配、beautifulsoup,css等相关方法我也不太懂,现学现用呗,还是那句话,能跑就行。配置简介:pytho
- 《鸿蒙Next应用商店:人工智能开启智能推荐与运营新时代》
人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下,鸿蒙Next系统的出现为操作系统领域带来了新的变革与机遇,而人工智能技术的融入更是让其应用商店的智能化推荐和运营迈向了一个全新的高度。用户画像精准构建在鸿蒙Next系统中,应用商店可以借助系统强大的权限管理和数据收集能力,全方位收集用户的多维度数据。通过对用户在应用商店内的浏览历史、下载记录、搜索关键词,以及在其他鸿蒙应用中的使用行为等多源数据进行汇总和分析,利用人工智能算法
- 学英语学压测:06 jmeter 各组件元素的作用域
学会了没
压测工具jmeterjmeter压力测试作用域元素作用域
:先看关键单词,再看英文,最后看中文总结,再回头看一遍英文原文,效果更佳!!关键词descendant后代/dɪˈsɛndənt/hierarchical分层的/ˌhaɪəˈrɑːrkɪkəl/irrelevant无关的/ɪˈrɛləvənt/subelement子元素/ˈsʌbˌɛlɪmənt/testtree测试树/tɛsttriː/timer计时器/ˈtaɪmər/treebranch树枝/
- v0.24.0 新特性支持标签分类,内置实现多种策略
后端java
开源项目敏感词核心https://github.com/houbb/sensitive-word敏感词控台https://github.com/houbb/sensitive-word-admin版本特性大家好,我是老马。敏感词标签分类一直是大家比较想要的一个功能特性,v0.24.0了开始内置支持标签分类,同时实现了多种策略。快速开始maven引入com.github.houbbsensitive
- 透过生活小故事,轻松理解大模型开发的五种核心方法
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大家好,我是大圣,今天聊一下大模型开发的几种方法。大模型开发常用方法前言人工智能的世界听起来复杂神秘,但其实它与我们的日常生活有着许多相似之处。即使你对大模型开发一无所知,也能通过生活中的简单故事,理解其中的奥秘。本文将以贴近生活的五个场景,通俗易懂地讲解大模型开发中的五种核心方法:提示词工程和外部函数、Agent设计、RAG设计(检索增强生成)、微调以及预训练。让我们一同走进这些故事,揭开大模型
- 敏感词 v0.23.0 结果条件拓展,内置支持链式+单词标签
后端java
开源项目敏感词核心https://github.com/houbb/sensitive-word敏感词控台https://github.com/houbb/sensitive-word-admin版本特性大家好,我是老马。有时候我们得到敏感词以后,想要进一步处理。比如只关心某些标签的敏感词,要如何实现呢?V0.23.0针对结果处理做了进一步增强。结果条件拓展内置支持wordTags(单词标签)和c
- 什么是微服务?你明白了吗
百味人生一壶酒
微服务
微服务:拆开你的大蛋糕,做个小甜点如果你在开发中曾经遇到过“单体应用”这个词,那么你一定知道它就像一个巨大的蛋糕,所有的功能、代码和数据都被堆在一起。看似美味,但一旦切开,你会发现里面的层次错乱,想找点儿什么就得翻上一大堆,最后才可能挖到你想要的那块小蛋糕。这不,微服务的出现,正是为了告诉你:“嘿,把这个蛋糕拆成几块小的甜点,方便吃!”微服务到底是什么?简单来说,微服务是一种软件架构模式,目的是把
- 7个顶级提示词指令,让你用ChatGPT写出的论文逻辑无懈可击
智写AI
AI学术写作指南chatgpt人工智能excelchatgpt写论文ai写论文
大家好,感谢关注。我是七哥,一个在高校里不务正业,折腾学术科研AI实操的学术人。关于使用ChatGPT等AI学术科研的相关问题可以和作者七哥(yida985)交流,多多交流,相互成就,共同进步,为大家带来最酷最有效的智能AI学术科研写作攻略。撰写一篇高质量的学术论文,不仅需要深入的研究和严谨的分析,还需要遵循一系列严谨专业的逻辑准则。这些准则是学术界约定俗成的规则,它们确保了学术交流的清晰性、准确
- 最新指南,如何使用 ChatGPT 提示词指令进行学术写作
智写AI
AI学术写作指南chatgpt人工智能
第1部分:学术写作之旅:使用ChatGPTPrompts进行学术写作的结构化指南踏上学术写作过程的结构化旅程,每个ChatGPT提示都旨在解决特定方面,确保对您的主题进行全面探索。制定研究问题:“制定一个关于量子计算的社会影响的研究问题,确保清晰并与您的研究目标保持一致。制作大纲:“为一篇关于量子计算的社会影响的文章构建大纲,包括引言、正文段落和结论,确保逻辑流畅。进行文献综述:“总结量子计算的关
- sql查询中的包含【被包含】、模糊查询
大鳥
sql
在mysql中提供了like的关键词可用于模糊查询,也可理解为某些指定字段包含在表中的的查询selectcount(*)frommysqlb_clientwherenamelike'%庆农%';可查询出在name字段下所有包含‘庆农’字样的记录;还有一种情况是我们查询的表中的字段被包含在我们指定的条件中,第一种方式我们可以使用关键词IN,配合where条件查询:selectcount(*)from
- 基于微信小程序的设计—美食推荐系统设计(附论文+源码)
picking_bananas
微信小程序美食小程序毕业设计
关键词:微信小程序;美食管理;美食推荐;毕业;我们专注于软件开发工程领域,熟练掌握多种开发技术,包括基于SpringBoot、Vue.js、SSM框架的应用开发,以及针对AndroidAPP和微信小程序的开发。(具体流程参见文章最后段落)微信小程序是一种基于微信平台的轻量级应用程序,具有易于开发、易于传播、易于使用等特点。美食推荐系统则是一种通过推荐美食来提高用户的美食体验的应用程序。基于微信小程
- 大模型-Qwen2.5 技术报告解读
数据分析能量站
机器学习人工智能
Abstract主要是在介绍通义千问2.5(Qwen2.5)这一大型语言模型系列,涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面,旨在展示其先进性与实用性。训练阶段改进预训练阶段说明了Qwen2.5在预训练时对数据集进行了大规模的扩充,将高质量预训练数据集的词元数量从之前的7万亿提升到了18万亿。词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位(比如单词、汉
- 第八讲 SPU密态引擎
huang8666
数据分析
第八讲SPU密态引擎为什么做SPU?模型对用户加密提示词对公司加密同时保护模型和提示词为什么要隐私计算?数据是敏感的数据是重要的技术路线:多方安全计算同态加密差分隐私可信硬件挑战:易用性差,性能差需要:原生AI框架支持,编译器运行时协同优化SPU简介前端:支持主流AI前端,降低学习成本,复用AI前端能力编译器:隐私保护领域IR,复用AI编译器部分优化,加密计算的优化运行时:指令并行,数据并行,多种
- 剑指Offer|LCR 033.字母异位词分组
阿月浑子の
剑指Offer算法javascript算法
LCR033.字母异位词分组给定一个字符串数组strs,将变位词组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。**注意:**若两个字符串中每个字符出现的次数都相同,则称它们互为变位词。示例1:输入:strs=["eat","tea","tan","ate","nat","bat"]输出:[["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]]示例2:输入:strs=[""]
- yudao-cloud 如何实现代码热更新
代码简单说
java芋道教程javaintellij-idea开发语言yudao-cloud
yudao-cloud开发如何实现代码热更新关键词:开发效率、代码热加载、SpringBoot、JRebel、IDEA项目中用的yudao-cloud开发框架有次为了调试一个功能,我改了两行代码,结果重启项目等了两分钟。这种场景有没有特别熟悉?项目一大,重启时间就像堵车,越等越烦,关键是时间全浪费在这些无意义的等待里了!于是我痛定思痛,开始查找如何让代码改完就能生效。没想到,真有解决办法——代码热
- 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