- [论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记14
落痕的寒假
论文总结深度学习论文阅读人工智能
当下,深度学习在农业领域的研究热度持续攀升,相关论文发表量呈现出迅猛增长的态势。但繁荣背后,质量却不尽人意。相当一部分论文内容空洞无物,缺乏能够落地转化的实际价值,“凑数”的痕迹十分明显。在农业信息化领域的顶刊《ComputersandElectronicsinAgriculture》中也大面积存在。众多论文在研究方法上存在严重缺陷,过于简单粗放。只是机械地把深度学习方法生硬地套用到特定农业问题中
- YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 (附网络详解和完整配置步骤)
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测
一、本文介绍本文记录的是将ConvNeXtV2应用到YOLOv8中的改进方法研究。本文将ConvNeXtV2应用于YOLOv8,一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习,减少模型对大规模标注数据的依赖;另一方面,通过全局响应归一化层增强特征竞争,缓解特征坍塌问题,提高特征多样性。本文在YOLOv8的基础上配置了原论文中convnextv2_atto,convnextv2_femto,co
- 1. Python Web 框架要点
徐红珍
pythondjango
PythonWeb框架要点1.Web应用程序处理流程2.Web程序框架的意义用于搭建Web应用程序免去不同Web应用相同代码部分的重复编写,只需关心Web应用核心的业务逻辑实现3.Web应用程序的本质接收并解析HTTP请求,获取具体的请求信息处理本次HTTP请求,即完成本次请求的业务逻辑处理构造并返回处理结果——HTTP响应百度ip地址:14.215.177.394.Web框架学习方法如何搭建工程
- Qwen-VL论文解读
dream_home8407
人工智能
Qwen-VL:用于理解、定位、文本阅读等的通用视觉-语言模型摘要在本文中,我们介绍了Qwen-VL系列,这是一组大规模的视觉-语言模型(LVLMs),旨在感知和理解文本和图像。从Qwen-LM开始,我们通过精心设计的(i)视觉受体,(ii)输入-输出接口,(iii)3阶段训练管道,以及(iv)多语言多模态清洗语料库,赋予其视觉能力。除了传统的图像描述和问答,我们还通过图像-标题-框元组的对齐实现
- 知网爬虫,作者、摘要、题目、发表期刊等主要内容的获取
大懒猫软件
爬虫
爬取知网内容的详细过程爬取知网内容需要考虑多个因素,包括网站的结构、反爬虫机制等。以下是一个详细的步骤和代码实现,帮助你使用Python爬取知网上的论文信息,包括作者、摘要、题目、发表期刊等主要内容。1.数据准备首先,需要准备一些基础数据,如知网的URL、请求头等。2.模型构建使用requests库发送HTTP请求,使用BeautifulSoup库解析HTML内容。如果遇到动态加载的内容,可以使用
- 医学顶会 MICCAI‘24 | LKM-UNet: 大型内核视觉 Mamba UNet 用于医学图像分割
小白学视觉
医学图像处理论文解读MICCAI深度学习医学图像顶会医学图像处理论文解读
本文内容只为星球内部成员学习和学术交流,请勿用作他用本文内容只为星球内部成员学习和学术交流,请勿用作他用论文信息题目:LKM-UNet:LargeKernelVisionMambaUNetforMedicalImageSegmentationLKM-UNet:大型内核视觉MambaUNet用于医学图像分割作者:JinhongWang,JintaiChen,DannyChen,JianWu源码链接:
- 【系统架构设计师】论文:论微服务架构及其应用(高分论文3篇)
数据知道
系统架构设计师(软考高级)架构系统架构微服务软考高级系统架构设计师论文
更多内容请见:备考系统架构设计师-专栏介绍和目录文章目录论文一摘要正文论文二摘要正文论文三摘要正文论文一摘要我作为系统分析师兼任系统架构师参与了××航空公司物流综合平台4.0的建设工作。该物流平台旨在整合该公司航空物流、仓储、冷链运输、快递、支付、信用等多个相关业务,提供统一的点到点的综合物流配送服务。该综合平台采用了微服务的系统架构进行开发。平台最终在2021年6月初步上线运行,后又陆续进行了4
- [论文笔记] llama-factory 微调qwen2.5、llama3踩坑
心心喵
论文笔记深度学习人工智能
一、bug1、pre-tokenize的时候,会OOM解决:在yaml文件中添加streaming参数#tokenizestreaming:Truemax_steps:10000https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/3a023bca2a502810a436cfba7708df164754ea62/src/llamafactory/hparams
- YOLOv10涨点改进:特征融合创新 | 多层次特征融合(SDI),小目标涨点明显,| UNet v2,比UNet显存占用更少、参数更少
AI小怪兽
YOLOv10魔术师YOLO目标检测算法人工智能目标跟踪
本文独家改进:多层次特征融合(SDI),能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLOv10:1)替代原始的Concat;改进结构图如下:《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】订阅者通过添加WX:AI_C
- YOLO11涨点优化:特征融合创新 | 多层次特征融合(SDI),小目标涨点明显| UNet v2,比UNet显存占用更少、参数更少
AI小怪兽
YOLO11魔术师深度学习目标检测计算机视觉目标跟踪神经网络python
本文独家改进:多层次特征融合(SDI),能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11:1)替代原始的Concat;改进结构图如下:《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】订阅者通过添加WX:AI_CV
- 2025毕设springboot 猫舍管理系统分析与设计论文+源码
zhihao508
课程设计springboot后端
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于猫舍管理系统的研究,现有研究主要集中在宠物店的信息化管理、宠物医院的业务流程优化以及宠物寄养服务的数字化升级等方面。然而,专门针对猫舍管理系统的分析与设计研究相对较少,尤其是针对猫咪养殖、销售、预约及品种管理等综合功能的系统化研究更为稀缺。当前,许多猫舍仍采用传统的手工管理
- 人脸识别的经典深度学习方法
明初啥都能学会
深度学习人工智能
人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络(CNN)1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析(PCA)3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
- 100个高质量ChatGPT学术论文写作提示词分享--系列(一)
迪娜学姐
人工智能深度学习论文阅读
我是娜姐@迪娜学姐,一个SCI医学期刊编辑,探索用AI工具提效论文写作和发表。ChatGPT学术论文写作高质量提示词分享,今天先分享50个,涵盖论文写作、文献综述、研究方法设计、数据分析、学术演讲准备等方面。1.论文写作(ThesisWriting)1.为[研究主题]制定一个引人入胜的论文标题,突出其创新性和重要性。Craftanengagingthesistitlefor[researchtop
- 100个高质量ChatGPT学术论文写作提示词分享--系列(二)
迪娜学姐
论文阅读论文笔记人工智能chatgpt
我是娜姐@迪娜学姐,一个SCI医学期刊编辑,探索用AI工具提效论文写作和发表。ChatGPT学术论文写作高质量提示词分享,之前分享过50个,涵盖论文写作、文献综述、研究方法设计、数据分析、学术演讲准备等方面:100个高质量ChatGPT学术论文写作提示词分享--系列(一)今天继续分享50个,包括论文修改与编辑、写作技巧与提升、参考文献引用及编辑、论文投稿和课题申请:6论文修改与编辑(ThesisR
- 【附源码】基于flask框架奶茶连锁管理系统 (python+mysql+论文)
JAVA程序设计
pythonflaskmysql
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取本课题的源码和程序系统程序文件列表系统的选题背景和意义选题背景:
- CT-Mamba:一种用于低剂量CT降噪的混合卷积状态空间模型 论文解读
ZcZc__1
深度学习人工智能图像处理
论文:CT-Mamba:AHybridConvolutionalStateSpaceModelforLow-DoseCTDenoising代码:zy2219105/CT-Mamba,作者称将会在论文正式发表后提供。本文参考了该网站,其对CT-Mamba提供了更详细的描述:https://www.aimodels.fyi/papers/arxiv/ct-mamba-hybrid-convolutio
- 2025年软件工程/计算机科学与技术最新毕业设计专题精选推荐
小五java毕设
java毕设选题推荐案例软件工程课程设计毕业设计java
选题指导:近期开题的同学越来越多,很多同学不知道怎么选题,不知道老师分配的题目应该怎么做,指导老师分享的信息不多,无从下手?选题避坑:毕设选题实际上对很多同学来说一个大坑,每年挖坑给自己跳的人太多太多,选题选得好后面的答辩以及论文撰写会轻松很多,选的不好就是一个无穷无尽的折磨难度把控:其实这主要是由于大部分同学对某种具体场景所需要的技术不清晰而导致的,定题的时候想当然的觉得某种功能是很好实现的,但
- 第76期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.关于使用大语言模型
- node.js毕设基于B_S架构的工艺品展示系统 论文+程序
凌菲学姐—毕设
node.js课程设计架构
本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带文档lw万字以上,文末可获取源码系统程序文件列表开题报告内容一、选题背景关于工艺品展示系统的研究,现有研究主要以工艺品的实体展示、传统营销模式为主,专门针对基于B/S架构的工艺品展示系统的研究较少。在国内外,工艺品行业发展迅速,但传统的展示方式受地域、时间等限制,难以满足日益增长的市场需求。目前存在的争论焦点在于如何在网络环境下,既能全面展示工艺品
- 第84期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能gptAIGC
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.利用数据流路径对大
- 深入MapReduce——从MRv1到Yarn
黄雪超
大数据基础#深入MapReducemapreduce大数据hadoop
引入我们前面篇章有提到,和MapReduce的论文不太一样。在Hadoop1.0实现里,每一个MapReduce的任务并没有一个独立的master进程,而是直接让调度系统承担了所有的worker的master的角色,这就是Hadoop1.0里的JobTracker。在Hadoop1.0里,MapReduce论文里面的worker就是TaskTracker,用来执行map和reduce的任务。而分配
- 【Matlab高端绘图SCI绘图模板】第006期 对比绘柱状图 (只需替换数据)
小熊科研路(同名GZH)
可视化matlab信息可视化开发语言
1.简介柱状图作为科研论文中常用的实验结果对比图,本文采用了3组实验对比的效果展示图,代码已调试好,只需替换数据即可生成相关柱状图,为科研加分。通过获得Nature配色的柱状图,让你的论文看起来档次更高,让你的科研更快地进行成果产出。用户能够生成既美观又精确的数据可视化图表。代码涵盖了从数据准备到最终图像输出的全过程,包括文件读取、颜色自定义、图形界面设置、数据可视化以及图像导出等关键步骤。适合数
- 手把手教你怎么用chatgpt写毕业论文和学术小论文
洛白白
chatgptchatgpt学习方法经验分享笔记学习
以下是50个学术论文指令的目录,当然,用完了复制的时候.千万记得删除指令。一、学术角色预设指令(2个)二、论文撰写指令(8个)三、学术润色指令(20个)·四、中英翻译指令(5个)·五、论文查重指令(1个)·六、参考文献指令(2个)·七、投稿审稿指令(2个)·八、其他学术指令(11个)一、学术角色预设论文中无论是润色,语法检查还是降重,都要先进行角色预设,先给定一个身份。有些学术GPT是自带提示词的
- 机器学习&深度学习目录
UQI-LIUWJ
各专栏目录深度学习人工智能1024程序员节
机器学习模型机器学习笔记:Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记:attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ViT(论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale)_UQ
- 【AI论文】FilmAgent: 一个用于虚拟3D空间中端到端电影制作自动化的多智能体框架
东临碣石82
自动化运维
摘要:虚拟电影制作涉及复杂的决策过程,包括剧本编写、虚拟摄影以及演员的精确定位和动作设计。受近期基于语言智能体社会的自动化决策领域进展的启发,本文提出了FilmAgent,这是一个新颖的、基于大型语言模型(LLM)的多智能体协作框架,旨在实现我们构建的3D虚拟空间中的端到端电影制作自动化。FilmAgent模拟了各种剧组成员角色,包括导演、编剧、演员和摄影师,并涵盖了电影制作工作流程的关键阶段:(
- 基于Python的多元医疗知识图谱构建与应用研究(下)
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发pythonpython知识图谱健康医疗
五、基于医疗知识图谱的医疗知识图谱程序构建5.1数据层构建5.1.1数据源选择与获取在构建基于医疗知识图谱的医疗知识图谱数据层时,数据源的选择与获取至关重要。数据源的质量和丰富度直接决定了知识图谱的可靠性和实用性。医学文献是重要的数据源之一,包括学术期刊论文、医学研究报告等。这些文献包含了大量经过科学验证的医学知识,如疾病的发病机制、诊断标准、治疗方法等。可以通过专业的医学文献数据库,如PubMe
- 信息系统项目管理师考试概述与备考策略
Evaporator Core
系统架构设计师软考信息系统项目管理师基础班信息系统项目管理师提高班系统架构性能优化
引言信息系统项目管理师(以下简称“软考高项”)是中国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试中的高级资格认证之一。该认证旨在评估考生在信息系统项目管理领域的理论知识和实践能力,涵盖项目管理的各个方面,包括项目启动、规划、执行、监控和收尾等。通过软考高项的认证,不仅能够提升个人职业竞争力,还能为企业提供高质量的项目管理人才。本文将系统介绍软考高项考试的基本情况、考试内容、备考策略以及学习方法,帮助考
- 【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF
kakaZhui
人工智能chatgptllama
一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward)。1.核心概念:智能体(Agent):做出决策并采取行动的学习者。环境(Environment):智能体所处的外部世界,对智能体的行动做出反应。状态(State,S):对环境当前情况的描述。
- [论文笔记] Megatron: mistral sliding window(ImportError: /workspace/venv/lib/python3.10/site-packag报错解决)
心心喵
论文笔记论文阅读
pyTorch—TransformerEngine1.2.1documentation论文:https://arxiv.org/pdf/2310.06825.pdftransformerengine的slidingwindow是用了flashatttention(新版本2以上,这里用的最新版本2.5.2)里对sliding_window的实现。所以不需要用transformerengine。直接用
- 论文开题前的必备指南:如何做好充分准备
学境思源AcademicIdeas
ChatGPT学境思源AI写作人工智能
开题报告是撰写学术论文中关键的一步,它为整个研究过程奠定基础,是明确研究方向、构建研究框架的重要环节。为了确保开题报告的成功,提前做好充分的准备工作至关重要。今天的内容将详细说明撰写开题报告前需要准备的工作,包括选题、文献综述、研究设计、数据准备和写作计划等方面。一、确定研究选题1.选题的意义和原则选题是论文开题的第一步,也是最关键的一步。选题应具备科学性、创新性和可行性,既要有理论意义,也要有实
- 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