- iOS 26 公测版定了,预计下周发布!
lzhdim
ioscocoamacosobjective-c
iOS26公测版定了——7月23日正式开放下载!这是彭博社记者MarkGurman等多方消息源确认的时间,苹果将同步推送iOS26、iPadOS26、macOS26等全家桶系统的公测版本,但VisionPro的visionOS26暂不开放。除iOS26外,同步发布的公测版系统还包括:iPadOS26、macOS26、watchOS26、tvOS26、HomePodSoftware26,AirPod
- Hadoop与图像识别与处理
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能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
Hadoop与图像识别与处理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,数据的爆炸性增长对数据处理技术提出了新的挑战。图像数据作为一种重要的数据形式,其处理和分析在许多领域中具有重要意义,如医疗影像分析、自动驾驶、安防监控等。然而,传统的图像处理方法在面对海量图像数据时显得力不从心。Hadoop作为一种分
- 论文阅读:LLaVA1.5:Improved Baselines with Visual Instruction Tuning
微风❤水墨
LLM&AIGC&VLPLLM
论文:https://arxiv.org/abs/2310.03744代码:https://github.com/haotian-liu/LLaVA#train微调:https://github.com/haotian-liu/LLaVA/blob/main/docs/Finetune_Custom_Data.md模型论文时间VisionEncoderVLAdapterProjectionLaye
- YOLO V8+Python训练手写数字识别
yuanpan
YOLOpython开发语言
以下是针对Windows11+Python环境的详细步骤说明,从数据集整理到模型训练,全部适配YOLOv8流程。1.数据集整理(MNIST→YOLO格式)1.1下载MNIST数据集MNIST数据集可通过Python直接下载(无需手动下载):python复制fromtorchvision.datasetsimportMNISTimportos#自动下载MNIST数据集(图片和标签)train_dat
- Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用
AI智能应用
Python入门实战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
Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向,涉及时间序列分析、自然语言处理、语音识别等多个领域。序列数据具有时间依赖性,即序列中每个元素都受到前面元素的影响。传统的机器学习算法难以捕捉这种时间依赖性,而深度学习
- opencv、torch、torchvision、tensorflow的区别
一、框架定位与核心差异PyTorch动态计算图:实时构建计算图支持Python原生控制流(如循环/条件),调试便捷。学术主导:2025年工业部署份额24%,适合快速原型开发(如无人机自动驾驶、情绪识别)。TensorFlow静态计算图优化:预编译图结构提升部署效率支持动态图(Eager模式)兼顾灵活性。工业部署首选:市场份额38%,擅长边缘计算(YOLO部署)和大规模项目(工业自动化)-59)。O
- 简单英语语法2 - 可数与不可数名词
louyang
1可数名词这些名词代表的东西,可以被一个个数出来。pen,computer,bottle,spoon,desk,cup,television,chair,shoe,finger,flower,camera,stick,balloon,book,table,comb,etc.大多数名词的复数是-直接+spens,computers,bottles,spoons,desks,cups,televisi
- 深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现
ZPC8210
ROS深度学习人工智能
如何将GraspNet等深度学习模型与6D姿态估计集成到ROS2和MoveIt中,实现高精度的机器人抓取系统。1.系统架构text[RGB-D传感器]→[物体检测与6D姿态估计]→[GraspNet抓取位姿生成]→[MoveIt运动规划]→[执行抓取]2.环境配置2.1安装依赖bash#安装PyTorch(根据CUDA版本选择)pip3installtorchtorchvisiontorchaud
- 神经网络项目--基于FPGA的AI简易项目(1-9图片数字识别)
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1.训练MNIST模型importtorch#导入pytorch核心库importtorch.nnasnn#神经网络模块,如卷积层importtorch.optimasoptim#优化器fromtorchvisionimportdatasets,transforms#数据集与图像预处理工具#定义CNN模型classSimpleCNN(nn.Module):#PyTorch库中所有神经网络的“基础模
- 中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-C(人机交互与普适计算):COLLABORATECOM 2025
EAICollaborateCom2025,recognizedbytheprestigiousChinaComputerFederation(CCF)ranking,standsasaleadingglobaleventincomputerscience.AstheconferencewilltakeplaceinShanghai,China,theeventoffersauniqueplatf
- “闭门造车”之多模态思路浅谈:自回归学习与生成
PaperWeekly
回归学习数据挖掘人工智能机器学习
©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|科学空间研究方向|NLP、神经网络这篇文章我们继续来闭门造车,分享一下笔者最近对多模态学习的一些新理解。在前文《“闭门造车”之多模态思路浅谈:无损》中,我们强调了无损输入对于理想的多模型模态的重要性。如果这个观点成立,那么当前基于VQ-VAE、VQ-GAN等将图像离散化的主流思路就存在能力瓶颈,因为只需要简单计算一下信息熵就可以表明离散化必然会有严重
- ARMv8架构
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ARMarm
ARMarchitecturePE(processingelement):采取ARM架构的处理器RISC(reducedinstructionsetcomputer):精简指令集架构:AArch64:64位架构,地址和指令都是64位寄存器提供31个64位通用寄存器,X30用作过程链接寄存器提供1个64位程序计数器PC(programcounter),栈指针SPs(stackpointers),异常
- 嵌入式学习-PyTorch(3)-day20
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transforms结构及用法transforms.yp是一个工具箱就是将一个特定格式的图片经过这个工具的到想要的变换Tensor数据类型一、transforms的使用(Python)fromPILimportImagefromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromtorchvisionimporttransformswriter=Summar
- 嵌入式学习-PyTorch(4)-day21
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学习
1、torchvision中数据集的使用认识官方的一些数据集Datasets—Torchvision0.22documentation试了一下CIFAR10数据集,知道了如何下载官方数据集和展示他们去tensorboard中importtorchvisionfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#处理数据集dataset_transform=t
- OpenCV 入门指南 —— 从环境搭建到图像处理
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opencv图像处理人工智能python
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- Python机器学习教程
Python机器学习教程(MachineLearningwithPythonTutorial)PDFVersionQuickGuideResourcesJobSearchDiscussionPDF版本快速指南资源资源求职讨论区MachineLearning(ML)isbasicallythatfieldofcomputersciencewiththehelpofwhichcomputersyste
- Lan的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day 288 20190722
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练习材料:[Day17602019-07-22]Lesson24-2BeautyThereisnoskyinJunesobluethatitdoesnotpointforwardtoabluer,nosunsetsobeautifulthatitdoesnotwakenthevisionofagreaterbeauty,avisionwhichpassesbeforeitisfullyglimps
- 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类
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深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:桃子识别分类:['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片,每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
- 用Python和OpenCV从零搭建一个完整的双目视觉系统(三)
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双目立体视觉数码相机
本系列文章旨在系统性地阐述如何利用Python与OpenCV库,从零开始构建一个完整的双目立体视觉系统。本项目github地址:https://github.com/present-cjn/stereo-vision-python.git在上一篇文章中,我们为项目设计了清晰的架构。现在,我们将深入第一个,也是整个双目视觉系统最关键的模块——相机标定(CameraCalibration)。如果说双目
- OpenCV入门到精通:从基础到实战的全面指南
摘要:本文旨在为初学者和有一定经验的开发者提供OpenCV从入门到精通的全面指南。文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法,然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容,最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。关键词:OpenCV;图像处理;特征检测;视频分析;实战案例引言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary
- 第35周—————糖尿病预测模型优化探索
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- 计算机领域顶级会议汇总
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转自ustcxjt的专栏:http://blog.csdn.net/ustcxjt/article/details/7075534COREComputerScienceConferenceRankingsAcronymStandardNameRankAAAINationalConferenceoftheAmericanAssociationforArtificialIntelligenceA+AA
- 目标检测之数据增强
数据翻转,需要把bbox相应的坐标值也进行交换代码:importrandomfromtorchvision.transformsimportfunctionalasFclassCompose(object):"""组合多个transform函数"""def__init__(self,transforms):self.transforms=transformsdef__call__(self,ima
- android 无线调试_Android 11的无线调试
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- 【图像去噪】论文精读:Noise2Self: Blind Denoising by Self-Supervision(N2S)
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请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.CalibratingTraditionalModels3.1.Single-Cell3.2
- AAAI—24—Main—paper(关于Multi—Modal的全部文章摘要)
我们生活在一个由多种模态(Multimodal)信息构成的世界,包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等,当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态学习多模态机器学习旨在处理学习(视觉,听觉,语言等)不同模态融合交织的信息。下游任务(1)视觉问答1.视觉问答(visualquestionanswering,VQA).给予视觉输入(图像或视频),VQA代表了正确提供一个问题
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VisionTransformer视觉和语言(Vision-Language)NLPrompt:Noise-LabelPromptLearningforVision-LanguageModelsPaper:https://arxiv.org/abs/2412.01256Code:GitHub-qunovo/NLPromptPhysVLM:EnablingVisualLanguageModelsto
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InVision:InVisionStudio全面指南InVisionStudio简介InVisionStudio的功能与优势InVisionStudio是一款强大的设计工具,它不仅提供了丰富的设计功能,还集成了原型制作、协作和反馈收集的能力,使得从设计到产品开发的整个流程更加流畅和高效。以下是InVisionStudio的一些关键功能和优势:设计功能:InVisionStudio支持矢量编辑、图
- 【零基础学AI】第30讲:生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成
1989
0基础学AI人工智能生成对抗网络神经网络python机器学习近邻算法深度学习
本节课你将学到GAN的基本原理和工作机制使用PyTorch构建生成器和判别器DCGAN架构实现技巧训练GAN模型的实用技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibnumpyGPU推荐(可大幅加速训练)前置知识第21讲TensorFlow基础第23讲神经网络原理基本PyTorch使用经验核心概念什么是GAN?GAN就像
- 揭秘图像LLM:从像素到语言的智能转换
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉深度学习人工智能机器学习算法语言模型
图像LLM是怎么工作图像LLM(多模态大语言模型)的核心是将图像转化为语言模型能理解的“语言”,并与文本深度融合。以下结合CLIP、DALL-E、GPT-4V等主流模型,通过具体例子说明其工作机制:一、图像→特征向量:从像素到“密码”例子:识别“戴墨镜的猫”视觉编码器提取特征使用ResNet或ViT(VisionTransformer)作为图像编码器,将图片分解为局部像素块(如16x16像素)。每
- 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