- 维普AIGC降重方法有哪些?
hjehheje
AIGC
在学术写作和论文创作中,重复率过高是许多人面临的一大难题。随着科技的发展,维普AIGC为我们提供了一系列有效的降重方法。那么,维普AIGC降重方法有哪些呢?接下来就为大家详细介绍。语义理解与改写维普AIGC具备强大的语义理解能力。例如,当我们面对一段论述市场趋势的文字时,它能精准把握核心含义。假设原文是“当前智能手机市场呈现出快速增长的趋势,消费者对高性能手机的需求日益旺盛”,维普AIGC可能会将
- Roblox 开源 AI 3D 生成模型,游戏开发迎来智能化变革
Yvette-W
IT职业圈人工智能3d游戏
如果说过去的3D游戏开发需要建模师一笔一划地雕刻细节,如今AI的加入正在彻底改变这一模式。Roblox最新发布的3D生成AI模型——Cube,允许开发者用简单的文本指令,快速生成3D物体。更重要的是,Roblox还开放了Cube的开源版本,这意味着不仅Roblox开发者,任何游戏开发团队甚至个人创作者,都可以利用这项技术来提升创作效率。这一突破不仅能让游戏开发变得更快、更简单,也让AI在3D生成领
- 人工智能与网络信息技术的深度融合
鸭鸭鸭进京赶烤
学术会议人工智能AI编程ai机器人计算机视觉网络计算机网络
在当今时代,人工智能(AI)和网络信息技术正以前所未有的速度推动着社会变革。从通用人工智能(AGI)到具身智能的普及,AI不仅实现了技术上的飞跃,也在各个行业展现出巨大的应用潜力。随着技术的不断迭代,我们迎来了许多创新应用,例如AI在电子信息技术中的应用,通过算法优化与升级,显著提高了处理效率和准确性。网络信息技术同样在飞速发展。面向2030年的未来网络发展趋势表明,网络将支撑万亿级、人机物、全时
- 开发小型、专业、安全且可扩展的语言模型:Arcee的实用指南
fgayif
安全语言模型人工智能python
技术背景介绍在现代企业中,利用语言模型提升效率和推动创新已成为趋势。然而,大型语言模型(LLMs)的高资源消耗和安全性问题,往往让企业望而却步。为解决这些问题,Arcee提供了一种全新的解决方案:小型、专业、安全且可扩展的语言模型(SLMs)。通过SLM适配系统和无缝、可靠的集成,Arcee使企业能够充分发挥领域适应型语言模型的潜力。核心原理解析Arcee的核心在于其SLM适配系统,允许用户根据特
- 自然语言处理(5)—— 中文分词
隐私无忧
人工智能#自然语言处理自然语言处理中文分词人工智能
中文分词的基本原理及实现1.什么是词2.基本原理3.发展趋势:多数场景无需显式分词信息处理的目标是使用计算机能够理解和产生自然语言。而自然语言理解和产生的前提是对语言能够做出全面的解析。汉语词汇是语言中能够独立运用的最小的语言单位,是语言中的原子结构。由于中文缺乏类似英文的空格分隔,分词的准确性直接影响后续任务(如机器翻译、情感分析)的效果。因此,对中文进行分词就显得至关重要。中文分词(Chine
- 芯片的未来发展趋势
iccnewer
2024年,该行业将专注于AI/ML、RISC-V、量子、安全等发展趋势。今年年初,大多数人从未听说过生成式人工智能。现在整个世界都在竞相利用它,而这仅仅是个开始。量子计算、6G、智能基础设施等新市场领域专用处理正在加速对更快、更高效、更多数据的需求。与每隔几年等待下一个工艺节点的日子相比,未来几年的事件将与电话或汽车的引入一样重要。但可能不会只有一种创新技术,将会有很多技术一起以一种将让科技界惊
- 通用AI Agent的进化图谱:架构革新与安全可控的双重突破——以Manus为范本的启示
我也秃了
人工智能架构安全
通用AIAgent的进化路径:架构创新与安全管控的双重突破引言近年来,AI智能体正经历前所未有的变革。2025年3月,中国团队Monica推出的全球首款通用AIAgent——Manus,以“全链路自主执行”为核心,通过多签名系统架构和渐进式任务执行引擎,实现了从“生成建议”到“自主闭环交付任务”的范式跃迁。具体而言,Manus通过规划(Planner)-执行(Executor)-验证(Verifi
- LLM:软件测试的颠覆性力量
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发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
LLM:软件测试的颠覆性力量关键词:大语言模型(LLM)、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中,测试一直是确保产品质量的关键环节。随着人工智能技术的飞速进步,特别是大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLM)的出现,软件测试领域正经历着前所未有的变革。LLM凭借其强大的自然语言处理能力和广泛的知识储备,正在重塑我们对
- 知识图谱中NLP新技术
魔王阿卡纳兹
知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理(NLP)的结合是当前人工智能领域的前沿方向,其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面,系统梳理知识图谱中NLP的最新进展:一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合:以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入(KE)和语言建模目标,将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程,显著提
- DeepSeek重塑软件行业:研发工程师的机遇与挑战
LiuSid7
人工智能llama语言模型ai
人工智能技术的浪潮正以前所未有的速度重塑软件行业,而DeepSeek作为其中的代表性技术,已成为研发工程师日常工作中不可忽视的变革力量。从代码生成到架构优化,从效率提升到职业生态重构,DeepSeek正在重新定义工程师的工作范式。以下从技术革新、职业发展、行业趋势三个维度,分析其对研发工程师的核心影响。一、技术革新:从“重复劳动”到“创造力释放”代码生产的效率革命DeepSeek通过自然语言指令生
- DeepSeek API在AutoCAD中的创新应用与挑战
CodeJourney.
数据库算法人工智能
在数字化设计领域,随着人工智能技术的飞速发展,将AI能力融入传统设计软件成为提升设计效率和质量的重要趋势。AutoCAD作为广泛应用的计算机辅助设计软件,与DeepSeekAPI的结合展现出了巨大的潜力。这种融合不仅为设计工作带来了全新的思路和方法,还在多个方面对设计流程进行了优化和创新。一、DeepSeekAPI赋能AutoCAD的多元应用场景(一)智能设计辅助:让创意快速落地在传统设计过程中,
- 人工智能和云计算带来的技术变革:工业自动化的新趋势
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能(AI)和云计算技术的发展,我们正面临着一场巨大的技术变革。这些技术正在改变我们的生活方式、工作方式和社会结构。在工业自动化领域,人工智能和云计算技术正在为我们提供新的可能性和挑战。本文将探讨这些技术如何影响工业自动化,以及未来的发展趋势和挑战。1.1人工智能的基本概念人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一种试图使计算机具有人类智能的技术。AI的
- 【二、DeepSeek应用场景与案例】10.农业智能化:DeepSeek如何助力精准种植与养殖?
代码世界的浪客
人工智能DeepSeek
一、引言1.1农业智能化的时代背景在全球人口持续增长的大趋势下,粮食需求正以前所未有的速度攀升。据联合国相关预测,到2050年,全球人口有望突破90亿,这无疑给本就压力重重的农业生产带来了更为艰巨的挑战,保障充足的粮食供应成为了迫在眉睫的任务。与此同时,资源短缺问题日益尖锐,耕地面积因城市化进程、土地退化等因素不断缩减,水资源分布不均且浪费严重,进一步加剧了农业生产的困境。根据世界银行的数据,过去
- 滴滴2024年四季度财报:订单同比增长14.8% GTV增至1032亿元
互联网江湖
人工智能大数据
3月18日,滴滴在其官网发布2024年第四季度业绩及全年业绩。延续前三季度的增长趋势,四季度,滴滴包括中国出行和国际业务在内的核心平台交易量达42.66亿单,同比增长14.8%,同期核心平台GTV(交易总额)达1032亿元,同比增长14.5%。2024年全年滴滴核心平台交易量为160.05亿单,较2023年增长18.8%;2024全年滴滴核心平台GTV为3927亿元,较2023年增长16.2%。2
- 【收藏】如何优雅的在 Python matplotlib 中可视化矩阵,以及cmap色带设置
Think Spatial 空间思维
Python骚操作合集pythonmatplotlib可视化矩阵cmap
有时需要将numpy矩阵绘制出来看趋势,这时候可以使用plt.imshow()方法来可视化同时还需要对cmap进行设置,使用不同的色带,达到更好的可视化效果。代码importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltdata2D=np.random.random((50,50)
- 法律行业——合同审查与AI律师
zhouyaowei1983
人工智能人工智能
一、引言:AI技术重构法律行业新格局随着AI技术从实验室走向规模化应用,法律行业正经历从“经验驱动”向“数据驱动”的范式转变。这一变革的核心驱动力源于法律服务的两大根本矛盾:传统人工服务效率瓶颈与市场对高精度、低成本法律产品的迫切需求。1.法律行业数字化转型的底层逻辑技术革命推手:以DeepSeekR1大模型为代表的开源AI技术,让法律文本解析、案例推理等复杂任务实现平民化应用
- 计算机视觉技术探索:美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能?
美狐美颜sdk
美颜SDK美颜API直播美颜SDK计算机视觉深度学习直播美颜SDK美颜sdk第三方美颜sdk美颜api
时下,计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术,通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式,让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么,美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能?本文将深入解析AI在美颜技术中的应用,并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK?1.AI人脸检测与关键点识别:精准捕捉五官在美颜过程中,首先需要精准检测人脸位置和五官特征点,确保美颜效果不会失真。深度学
- 技术革命、需求升级与商业生态迭代——基于开源AI大模型与智能商业范式的创新研究
说私域
人工智能开源小程序微信零售
摘要:本文以技术哲学与商业生态系统理论为分析框架,通过质性研究与案例分析法,系统阐释第三次与第四次科技革命如何通过技术范式创新引发用户需求跃迁,进而驱动商业生态系统的结构性变革。研究聚焦开源AI大模型、AI智能名片、S2B2C商城及小程序源码等前沿技术工具,解构其如何重构"技术赋权-需求进化-商业物种爆发"的价值传导链条。研究发现:技术革命通过创造新需求空间、重构价值网络拓扑结构、降低创新参与门槛
- 不会用AI大模型的程序员,5年后必将被淘汰?真相远比你想的更残酷!
小城哇哇
人工智能语言模型AI大模型DeepSeekOpenAIagi程序员
前言在技术飞速发展的今天,AI大模型已经成为程序员技能库中的“标配”。如果你还认为AI只是“锦上添花”的工具,那么5年后,你可能真的会被时代无情淘汰。这不是危言耸听,而是技术变革的必然趋势。AI大模型:程序员的“效率革命”AI大模型如DeepSeek等工具,正在彻底改变程序员的开发模式。它们不仅能自动生成代码、优化算法,还能快速解决复杂的技术问题。过去需要几天甚至几周才能完成的任务,现在可能只需要
- 大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁
Echo_Wish
大数据高阶实战秘籍大数据制造
大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁在全球制造业向智能化转型的浪潮中,大数据已然成为点燃变革的关键火种。从车间到供应链,从设备到产品生命周期,制造业正通过大数据分析找到隐形的效率优化机会,打破传统生产模式的桎梏。作为Echo_Wish,今天我将和大家探讨大数据如何融入智能制造,助力实现生产效率和业务价值的双重飞跃。一、智能制造的核心诉求:数据驱动的决策与执行智能制造的目标是通过数据驱动
- 《深入剖析鸿蒙生态原生应用:一次开发多端部署的技术革新》
人工智能深度学习
在数字化时代飞速发展的浪潮中,鸿蒙生态以其独特的技术理念和强大的创新能力,为开发者和用户带来了全新的体验。其中,“一次开发多端部署”作为鸿蒙生态原生应用开发的核心技术之一,不仅是技术上的重大突破,更是对未来应用开发模式的一次深刻变革。鸿蒙生态:全场景时代的新引擎鸿蒙操作系统自诞生以来,就肩负着连接万物、构建全场景智能生态的使命。在传统的应用开发模式下,开发者需要针对不同的终端设备,如手机、平板、电
- LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔,数仓、数据湖架构即将退出群聊
科杰科技
大数据数据仓库
摘要:当前的大数据技术应用趋势表明,客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持,这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表,但它不会使数据湖表更易于管理,也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse(湖仓一体)作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架
- BOE(京东方)携手京东发起百吋电视品牌联盟发布会 引领家庭视听正式迈入大屏时代
网络
2025年3月20日,备受瞩目的大型家电与消费电子展AWE博览会(AWE2025)在上海隆重召开,多款由BOE(京东方)ADSPro技术赋能的大屏新品惊艳亮相。适逢电视诞生百年这一重要历史时刻,BOE(京东方)与电商巨头京东于AWE展会现场联合发起2025年百吋电视品牌联盟发布会,共同推动百吋电视普及。这一举措意义非凡,它不仅标志着电视产业新元年的开启,更引领了家庭娱乐新趋势的到来。此次发布以“巨
- 信创国产芯片如何助力企业数字化转型
程序员
企业数字化转型已成为当今时代的关键趋势,在这一进程中,信创国产芯片正发挥着日益重要的作用。随着全球科技竞争的加剧以及对信息安全重视程度的不断提升,信创国产芯片凭借其独特优势,为企业数字化转型提供了坚实的支撑与新的发展机遇。信创国产芯片的发展现状信创产业近年来在我国取得了显著的进步,国产芯片作为其中的核心环节,也迎来了快速发展期。国内众多科研机构和企业加大了在芯片研发领域的投入,不断攻克技术难题。从
- 什么是巨量本地推?
矩阵+本地推+数字人
mongodb深度学习人工智能学习方法职场和发展创业创新交互
本地推(本地化推广)作为针对特定区域客户的营销策略,对商家而言既是提升竞争力的利器,也是适应消费趋势的必然选择。以下从作用、必要性及未来趋势三方面展开分析:一、本地推的核心作用1.精准触达目标客户基于地理位置(LBS)定向推送广告,覆盖周边3-5公里内的潜在消费者,尤其适合餐饮、零售、教育等依赖线下流量的行业。案例:咖啡店通过本地推发放“附近用户专属折扣券”,直接刺激到店消费。2.提升品牌曝光与信
- 北斗导航|接收机自主完好性监测算法研究现状及发展趋势
单北斗SLAMer
卫星导航毕业论文设计算法
接收机自主完好性监测(RAIM)算法是保障卫星导航系统可靠性的核心技术,其研究现状与发展趋势可从算法设计、多系统融合、智能化技术等方面进行分析。以下基于现有研究成果及行业动态进行总结:一、研究现状传统故障检测算法RAIM的核心目标是通过冗余观测值检测并隔离故障卫星。早期研究聚焦单星故障场景,主要方法包括:残差分析法:通过比较观测残差与阈值判断故障,如最小二乘残差和法、奇偶矢量法等。距离比较法:基于
- 生成式对抗网络在人工智能艺术创作中的应用与创新研究
辛迎蕌
人工智能
摘要本文深入探究生成式对抗网络(GAN)在人工智能艺术创作领域的应用与创新。通过剖析GAN核心原理,阐述其在图像、音乐、文学等艺术创作中的实践,分析面临的挑战与创新方向,呈现GAN对艺术创作模式的变革,为理解人工智能与艺术融合发展提供全面视角。一、引言在人工智能与艺术深度融合的时代浪潮中,生成式对抗网络(GAN)作为一项突破性技术,为艺术创作带来了全新的可能性。它打破传统创作边界,以独特的对抗学习
- 第二十九篇 数据仓库与商务智能:技术演进与前沿趋势深度解析
随缘而动,随遇而安
数据库数据仓库大数据数据库架构数据库开发
声明:文章内容仅供参考,需仔细甄别。文中技术名称属相关方商标,仅作技术描述;代码示例为交流学习用途,部分参考开源文档(Apache2.0/GPLv3);案例数据已脱敏,技术推荐保持中立;法规解读仅供参考,请以《网络安全法》《数据安全法》官方解释为准。目录一、核心差异:技术定位与实现路径1.1核心能力矩阵二、协同关系:现代数据供应链的双引擎2.1数据价值链协同2.2典型技术栈集成三、前沿技术动态(2
- Bell-1量子计算机分析:开启量子计算2.0时代的创新引擎
Allen_Lyb
行业智库分析与报告量子计算与量子学习量子计算
Bell-1量子计算机:开启量子计算2.0时代的创新引擎一、引言1.1研究背景在当今科技飞速发展的时代,量子计算作为前沿领域,正深刻地改变着科技格局,引领新一轮科技革命与产业变革。自20世纪80年代量子计算概念被提出以来,历经多年的理论探索与技术攻坚,已取得了众多突破性进展。从最初理论设想的提出,到逐步构建出量子计算机,每一次进展都吸引着全球科学界和产业界的高度关注,其发展历程见证了人类对计算能力
- DeepSeek带来服务器与显卡需求激增的核心逻辑
DeepSeek+NAS
人工智能服务器运维网络安全计算机网络
随着DeepSeek等开源AI模型的普及,个人开发者和小型企业正加速构建私有化AI服务器,以处理敏感数据和定制化任务。这种趋势不仅重构了算力需求的结构,更推动服务器和显卡市场进入新一轮增长周期。以下从技术迭代、行业需求、市场格局三个维度展开论述。一、私有化部署:从数据安全到算力自主的核心驱动力数据隐私与合规性需求公共AI平台的数据泄露风险促使企业选择本地化部署。例如,医疗机构的患者数据、金融企业的
- 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
▶
- 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