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阻抗谱测量是一种通过施加小幅度的交流信号激励,并分析被测对象在不同频率下的响应来获取阻抗信息的技术。它广泛应用于材料科学、电化学、生物医学等领域,用于表征材料或系统的电学特性、界面特性以及动力学行为。1、阻抗谱测量的基本原理阻抗谱测量的核心是通过施加一个频率可调的小幅度交流信号(如正弦波电压或电流),记录被测对象的响应信号(如电流或电压)。通过分析激励信号与响应信号之间的幅值比和相位差,可以得到频
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一只齐刘海的猫
语言模型
视觉表征和多模态融合是当前人工智能领域的研究热点,特别是在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域。视觉表征是指将图像或视频信息转化为模型可以处理的向量形式,而多模态融合则是将不同类型的数据(如视觉、文本、音频等)进行整合,以实现更全面、准确的信息理解和处理。视觉表征(VisualRepresentation)目的:将图像或视频数据转化为深度学习模型可以理解的特征向量。方法:卷积神经网络(CNN):传
- PYTHON表情识别常用函数
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AI人工智能构建语音识别器语音识别或自动语音识别(ASR)是AI机器人等AI项目的关注焦点。没有ASR,就不可能想象一个认知机器人与人进行交互。但是,构建语音识别器并不容易。开发语音识别系统的困难开发高质量的语音识别系统确实是一个难题。语音识别技术的困难可以广泛地表征为如下所讨论的许多维度-词汇大小词汇大小影响开发ASR的难易程度。考虑以下词汇量以便更好地理解。例如,在一个语音菜单系统中,一个小词
- 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
- cnn 一维时序数据_AI顶会解读|时序动作分割与检测,附代码链接
时序动作分割与检测时序动作的分割与检测是视频计算机视觉技术的一大常规任务,对自动驾驶和机器人等应用至关重要,下面3篇论文是腾讯AILab在这一方向的探索成果。1.动作识别中的时序帧间差异表征学习TemporalDistinctRepresentationLearningforActionRecognition本文由腾讯AILab、腾讯优图实验室、新加坡南洋理工大学、美国纽约州立大学布法罗分校合作完
- 半导体材料仿真:石墨烯材料仿真_(12).石墨烯的制备与表征技术仿真
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石墨烯的制备与表征技术仿真石墨烯的制备方法仿真化学气相沉积(CVD)法制备石墨烯化学气相沉积(CVD)法是一种高效且可控的石墨烯制备方法。在CVD过程中,气体前驱体在高温下分解并在基底上沉积形成石墨烯薄膜。为了更好地理解这一过程,本节将介绍如何使用计算机仿真软件模拟CVD法制备石墨烯的过程。CVD法制备石墨烯的基本原理CVD法制备石墨烯的基本原理可以概括为以下几个步骤:基底准备:选择合适的基底材料
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一.什么是RESTfulREST与技术无关,代表的是一种软件架构风格,REST是RepresentationalStateTransfer的简称,中文翻译为“表征状态转移”REST从资源的角度类审视整个网络,它将分布在网络中某个节点的资源通过URL进行标识,客户端应用通过URL来获取资源的表征,获得这些表征致使这些应用转变状态REST与技术无关,代表的是一种软件架构风格,REST是Represen
- 机器学习、深度学习在数学建模的应用
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数学建模机器学习深度学习
数学建模,作为借助数学语言描述现实、解析系统行为并进行预测的关键方法论,长久以来是科学探索与工程实践的智力引擎。与此同时,机器学习,特别是深度学习的崛起,以其从海量数据中萃取复杂模式与高级表征的卓越能力,正在深刻变革知识发现的图景。当前,一个显著的学术趋势是将深度学习的数据驱动洞察与数学建模的机理演绎框架进行深度融合。这种融合并非简单的技术叠加,而是旨在基本原理层面寻求互补,在应用实践中催生创新,
- Qwen3-Embedding-Reranker本地部署教程:8B 参数登顶 MTEB 多语言榜首,100 + 语言跨模态检索无压力!
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模型构建embeddingQwen3Qwen3-Reranker模型部署教程智能检索算家云镜像社区
一、简介Qwen3-Embedding与Qwen3-Reranker是阿里巴巴通义实验室于今年6月开源的双模型系列,专为文本表征、检索与排序任务设计。基于Qwen3基础模型构建,二者通过协同工作显著提升语义理解与信息检索效率,在多语言场景和工业部署中表现卓越。基于Qwen3系列的密集基础模型,提供了各种大小(0.6B、4B和8B)的全面文本嵌入和重新排序模型。该系列继承了其基础模型出色的多语言能力
- 【GitHub开源项目实战】DINOv2 自监督视觉模型深度解构:多任务零微调性能与多分辨率表征架构解析
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DINOv2自监督视觉模型深度解构:多任务零微调性能与多分辨率表征架构解析关键词DINOv2、自监督视觉模型、ViT、多分辨率表示、语义分割、深度估计、Zero-shot、图像表示学习、OpenCLIP替代、MetaAI摘要DINOv2是由MetaAIResearch推出的下一代自监督视觉基础模型,在保持不依赖人工标签的前提下,显著提升了多任务性能,尤其在语义分割、图像分类、深度估计等下游任务中超
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java设计模式状态模式
23.状态模式Java中的状态设计模式是一种软件设计模式,当对象的内部状态更改时,该模式允许对象更改其行为。状态设计模式通常用于以下情况:对象取决于其状态,并且在运行期间必须根据其内部状态更改其行为。状态设计模式是许多行为设计模式之一,因此表征了运行时难以遵循的对象之间的控制流。状态封装是管理软件变更的绝佳方法。在本文中,我们将讨论状态设计模式动机的关键方面,描述状态动机,提及实现该动机的关键参与
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白-昼
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京津冀城市群13城市空间权重0-1矩阵1、数据说明:京津冀13个城市:北京市、保定市、沧州市、承德市、邯郸市、衡水市、廊坊市、秦皇岛市、石家庄市、唐山市、邢台市、张家口市、天津市、2、指标解释:空间权重矩阵是一种用于表征空间表达式的数学工具。通过对空间中的每个元素分配得到不同的权重,可以让空间表达式变得更具有可操作性和可视性。它可以用于空间数据分析,让人们能够以新的方式描述和理解空间信息的相关性和
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yibuapi_com
#langchain实用技巧langchainchatgptpython中转apiclaude4apikey中转apikey
1.多表征/向量索引在前面的文章中,我们为每一个文档块生成一条向量用于记录该文本的特征信息,如果能从多个维度记录该文档块的信息,会大大增加该文档块被检索到的概率,多个维度记录信息等同于为文档块生成多个向量,支持的方法如下:把文档切割成更小的块:通过检索更小的块,但是查找其父类文档(ParentDocumentRetriever)。摘要:使用LLM为每个文档块生成一段摘要,将其和原文档一起嵌入或者代
- 多语言手写识别中的跨语言迁移学习:Manus AI 的预训练范式
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ManusAI与多语言手写识别人工智能迁移学习机器学习Mauns
多语言手写识别中的跨语言迁移学习:ManusAI的预训练范式关键词:跨语言迁移学习、手写识别、预训练模型、表征共享、语言适配层、低资源语种、参数共享、微调策略摘要:面对多语种手写识别场景中语言资源分布严重不均的现状,ManusAI构建了一套以跨语言迁移为核心的预训练范式,通过在高资源语种上预训练共享视觉-语言编码器,并采用轻量级语言适配模块实现低资源语种的快速泛化。本文系统解析ManusAI如何在
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从零开始自然语言处理自然语言处理easyui人工智能
文本的表征基于频次的文本表征基于频次的文本表征,专业术语称为词袋模型(Bag-of-Words,BOW),顾名思义,即把文本中的词用袋子装起来统一作为文本的表示。基于词频的词袋模型是将文本进行数值化表示的一种简单模型。具体地,文本的表示与词典的大小、词的索引以及词在文本中的出现频次相关,下面以一个简单的例子表述其构建过程。假设数据集(现代诗人卞之琳于1935年创作的一首现代诗歌《断章》)为两个经过
- 城市疫情态势发展与动态调控可视分析
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摘要为了解决新冠肺炎疫情医疗资源的合理调配问题,以武汉方舱新冠肺炎疫情数据为基础,融合舆情、时空轨迹等多源数据,针对疫情防控搭建了方舱医院动态调控平台。引入水滴图表征方式动态监测方舱医院,采用主题模型融合情感词典提取群众情感特征,并借助WordStream呈现城市舆情发展,提出基于医院负载量的路径规划算法实现合理路线推荐,提供面向群众的科普信息和城市复苏板块以提升抗疫信心。该系统有利于实现人力、物
- 《Image Classification with Classic and Deep Learning Techniques》复现
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IT优质推荐深度学习人工智能
1引言图像分类作为计算机视觉领域的核心任务,旨在将输入图像映射到离散化的语义类别标签,广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像诊断、安防监控等场景。传统方法主要依赖手工设计的特征描述子(如SIFT、HOG、LBP)结合浅层模型(如BoVW、Fisher向量、SVM),以其可解释性和低资源消耗见长,但在端到端优化与高级表征能力方面不及深度学习。近年来,卷积神经网络(CNN)在大规模数据集(如Image
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PLGA-PEG-COOH(羧基官能化聚乳酸-羟基乙酸-聚乙二醇)简介PLGA-PEG-COOH是一种两亲性嵌段共聚物,结构中由疏水性的聚乳酸-羟基乙酸(PLGA)和亲水性的聚乙二醇(PEG)组成,PEG链的末端引入了羧基(–COOH)官能团。该聚合物兼具可控生物降解性、优异的水溶性及良好的生物相容性,同时羧基的存在为进一步偶联修饰提供了活性位点,因此在纳米药物载体、靶向递送系统和功能表面修饰等方
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引言近年来,人工智能(AI)技术迅猛发展,尤其是大语言模型(LLM)如ChatGPT、DeepSeek、Claude等的崛起,正在改变我们的生活和工作方式。本文将从基础概念、核心技术、应用场景和未来趋势四个方面,带你全面了解大模型与人工智能的世界。基础概念大模型什么是大语言模型(LLM)?大模型是指参数规模庞大、具有强大表征能力和泛化能力的人工智能模型。其通常基于深度学习架构,通过海量数据进行训练
- LabVIEW双光子显微镜开发
LabVIEW开发
LabVIEW开发案例LabVIEW开发案例
基于LabVIEW开发高性能双光子显微镜系统,聚焦于生物样本深层成像与纳米材料三维表征。实现了超快激光控制、多维数据采集与实时图像重建。系统采用飞秒激光光源与高精度振镜扫描模块,结合LabVIEW的FPGA实时控制能力,可对活体组织、荧光纳米颗粒等进行亚微米级断层扫描,深度达500μm。利用LabVIEW的多线程数据处理与硬件协同优势,显著提升了复杂光学系统的开发效率与成像速度。应用场景生物医学成
- 数据融合(Data Fusion)的概念与核心思想
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数据融合算法数据融合
1.定义与核心目标数据融合(DataFusion)是指通过整合多个来源的异构数据(如传感器、数据库、实时数据流等),生成更全面、准确且具有更高价值的信息表征的过程。其核心目标包括:提升信息质量:通过互补性和冗余性消除单一数据源的误差,增强结果的可靠性与精度。增强决策支持:为复杂场景(如战场评估、医疗诊断)提供多维度的综合分析,优化决策流程。实现“整体大于部分之和”:通过揭示数据间的隐含关联,发现单
- 凯恩斯宏观经济学与马歇尔微观经济学的数学建模和形式化表征
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双融共赢融智学应用场景全球知识定位系统人工智能数学建模融智学应用场景课程设计宏观经济学微观经济学
凯恩斯宏观经济学与马歇尔微观经济学的数学建模和形式化表征凯恩斯和马歇尔分别从宏观与微观视角构建了经济学的基础理论体系。以下通过数学公式对两者的核心思想进行形式化表征,并结合经典案例阐释其逻辑。一、凯恩斯宏观经济学的数学框架凯恩斯理论聚焦总需求决定产出与就业,强调短期非均衡与政府干预的必要性。1.总需求(-总供给)模型(AD-AS)AD=C+I+G+(X−M)AS=f(N,K,T)(短期价格粘性下,
- 生物计算芯片编译困境:SNN脉冲时序编码的优化迷宫与破局之道
尘烬海
serverless开发语言缓存
一、脉冲时序编码的数学本质在SNN的数学框架中,脉冲时序编码的数学表征可分解为三个核心维度:1.时间编码微分几何结构脉冲时间序列在微分流形上的嵌入遵循非线性动力学规律,可用李导数描述脉冲相位在流形上的传播特性:LvT=vμ∂μT+ΓμνλvνTμ其中T表示脉冲时序张量场,Γ为流形联络系数。这导致硬件编译时需要考虑流形结构的离散化近似误差。2.脉冲相位同步代数神经群体间的相位同步涉及非交换代数结构,
- 人工智能100问☞第27问:神经网络与贝叶斯网络的关系?
AI算力那些事儿
人工智能100问人工智能神经网络深度学习
神经网络与贝叶斯网络是两种互补的智能模型:神经网络通过多层非线性变换从数据中学习复杂模式,擅长大规模特征提取和预测,而贝叶斯网络基于概率推理建模变量间的条件依赖关系,擅长处理不确定性和因果推断。两者的融合(如贝叶斯神经网络)结合了深度学习的表征能力与概率建模的置信度量化优势,在提升预测可靠性的同时增强模型可解释性。一、通俗解释神经网络像一台“黑箱处理器”,通过大量数据训练学会识别复杂模式(比如识别
- 元器件质量等级和质量保证等级
jacksong2021
质量
元器件质量等级和质量保证等级-CSDN博客元器件质量等级和质量保证等级元器件质量等级:用于表征元器件固有可靠性,对应可靠性指标系数,参考标准《GJB/Z299C-2006,电子设备可靠性预计手册》;质量保证等级:对元器件厂家的要求,即元器件生产过程保障,保证元器件生产过程可控,生产线达到相关要求。质量等级和质量保证等级关系表如下所示。
- 3D模型格式的一点总结
超自然祈祷
CG3D艺术家3d
通俗来说,你可以把“格式”理解成基于同一规范的技术表征,也可以再简化点把它看成一种分类方式。对于3D模型来说,格式更是种类繁多。不同应用领域的、不同功能属性的,加密的、独有的、通用的,让人眼花缭乱。目录我的常用格式objfbxSTLu3d其他我不知道的格式(我是用不到)3dm3ds3dxmlamrtarcasmcatpartcatproductcgrdaedlvdwfdwgdxfexpglbglt
- CVPR 2025新研究解决AI生成3D模型“不可编辑”痛点
xwz小王子
LLM机器人多模态变形金刚扩散策略人工智能3d
单张图直接就能生成可编辑的CAD工程文件!来自魔芯科技、NTU等的研究人员提出图生3D新框架,名为CADCrafter。CADCrafter和过去得到网格(Mesh)或3D高斯泼溅(3DGS)的图生3D方法大不相同。不管是零件渲染图,还是拍摄的3D打印零件,甚至是随意拍摄的日常生活中的物体,CADCrafter均能够生成的对应的原始CAD文件(以CAD指令的方式表示,包括表征每个几何特征的指令和对
- 深度剖析Transformer架构:从原理到实战的全面指南
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人工智能基础:AI基石人工智能应用transformer深度学习人工智能神经网络自注意力机制多模态学习稀疏注意力
摘要:本文系统阐述Transformer架构核心原理,深入剖析自注意力机制、多头注意力、位置编码等关键组件的运行逻辑与数学表达。结合自然语言处理、计算机视觉等多领域应用场景,提供BERT文本分类、ViT图像分类等完整代码实现及详细解析,通过可视化注意力机制增强理解。探讨稀疏注意力、模型压缩等高效化路径,以及多模态融合、硬件适配等前沿趋势。研究表明,Transformer凭借并行计算与强大表征能力革
- 小目标检测的集成融合论文阅读
qq_41627642
深度学习论文阅读目标检测论文阅读目标跟踪
摘要小目标检测常因图像模糊和分辨率低而受到阻碍,这给小目标的精确检测和定位带来了重大挑战。此外,传统的特征提取方法往往难以捕捉到这些目标的有效表征,因为下采样和卷积操作会导致小目标细节的模糊化。为了解决这些问题,本研究提出了一种基于集成融合的方法,通过利用多种不同模型变体的优势并融合它们的预测结果来检测微小目标。实验结果表明,所提方法能够有效地结合各模型的优点,从而在小目标检测的准确性和鲁棒性方面
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
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推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag