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- 2025(第十五届)中国互联网产业年会/AI重新定义互联网
东锋1.3
互联网人工智能
近日,2025(第十五届)中国互联网产业年会在北京举办,中国工程院院士、中国工程院原副院长邬贺铨在会上作了题为《以AI重新定义互联网》的主旨报告。邬贺铨院士表示,互联网在过去几十年经历了巨大变革。展望未来,互联网将继续在数字化、智能化方向上深入发展,推动更广泛的社会变革。未来十年,我们将进入“数智(新质)互联网”阶段,其核心特征是基础协议采用IPv6+,人机接口将以自然语言为主,不再依赖于点击AP
- OpenAI的编程语言和框架,给程序员带来了帮助有哪些
API技术大佬Anzexi58
OpenAI人工智能人工智能深度学习
OpenAI是一个人工智能开发公司,成立于2015年,总部位于美国旧金山。这家公司致力于研究和开发先进的人工智能技术,旨在将这些技术应用到解决全球一些最棘手的问题上。OpenAI以其卓越的技术和实验室出品的groundbreakingAIpapers而闻名。OpenAI的研究涉及深度学习、自然语言处理、视觉感知、强化学习等多个领域,并已在各种应用中取得了令人瞩目的成果。例如,在机器人领域,Open
- 探索OpenAI Python SDK: 智能编程新里程
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探索OpenAIPythonSDK:智能编程新里程openai-pythonTheofficialPythonlibraryfortheOpenAIAPI项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openai-python如果你对人工智能和自然语言处理有浓厚的兴趣,那么这个项目将为你开启新的探索之门——。这是一个由OpenAI开发的Python库,用于与他们的A
- 全排列
SSL_Yyx
回溯
题目描述:输出自然数1到n所有不重复的排列,即n的全排列,要求所产生的任一数字序列中不允许出现重复的数字。输入输出格式输入格式:n(1≤n≤9)输出格式:由1~n组成的所有不重复的数字序列,每行一个序列。输入输出样例输入样例#1:3输出样例#1:123132213231312321程序如下:vara:array[1..9]ofinteger;b:array[1..9]ofboolean;m:int
- 数学与机器学习:共舞于智能时代的双璧
每天五分钟玩转人工智能
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随着人工智能的崛起,机器学习作为其核心技术之一,正引领着新一轮的科技革命。而在这场革命中,数学以其深邃的理论和精妙的工具,为机器学习提供了坚实的支撑。数学与机器学习之间的关系,如同琴瑟和鸣,共同编织出智能时代的华美乐章。数学,作为自然科学的皇后,以其严谨的逻辑和精确的推理,为机器学习提供了坚实的理论基础。机器学习算法的设计、优化和应用,都离不开数学的支持。无论是线性代数、概率统计,还是微积分、最优
- 大模型应用:探索AI大模型的50个应用场景:让科技改变生活。
AGI大模型资料分享员
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随着人工智能技术的迅猛发展,AI大模型在各个领域的应用日益广泛。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在2024年世界人工智能大会上表示,目前AI技术发展路线发生了方向性改变,已从过去辨别式人工智能转向了未来生成式人工智能。他更是呼吁:“大家不要卷模型,要卷应用!”本文将为大家盘点AI大模型的50个应用场景,并按应用频率从高到低进行排列,带您了解AI如何深刻改变我们的工作与生活。1.自然语言处理(N
- 我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力?
大模型.
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在当今科技飞速发展的时代,大语言模型无疑是最炙手可热的话题之一。从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT,这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人,正重塑着自然语言处理(NLP)的格局。你或许好奇,大语言模型究竟为何如此备受瞩目?这得从自然语言处理领域的核心任务——文本分类说起。文本分类,就像是给五花八门的文本信息贴上合适的“标签”,无论是判断一封邮件是正常邮件还是垃圾邮件,分析社交媒体上的评论是积极
- 盘点50个AI大模型企业和典型产品
大模型玩家
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- 【赵渝强老师】K8s的DaemonSets控制器
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- 检索增强(Retrieval Augmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术
大霸王龙
系统分析业务人工智能
检索增强(RetrievalAugmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术,旨在通过从外部知识库或文档中检索相关信息来增强生成模型的能力。这种方法广泛应用于自然语言处理(NLP)任务中,如问答系统、对话生成和文本生成等。1.检索增强的核心思想检索增强的核心思想是将生成模型与信息检索系统结合,利用外部知识库或文档中的信息来辅助生成更准确、更丰富的回答或内容。具体来说,检索增强包括以
- 【Java探索之旅】运算符解密 位运算,移位运算
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屿小夏:个人主页个人专栏:Java编程秘籍莫道桑榆晚,为霞尚满天!文章目录前言一、位运算符1.1按位与&1.2按位或|1.3按位取反~1.4按位异或^二、移位运算符1.1左移>1.3无符号右移>>>️全篇总结前言位运算符是Java中的重要运算符之一,用于对数据的二进制位进行操作。Java中的位运算符包括按位与(&)、按位或(|)、按位取反(~)和按位异或(^)。这些运算符可以帮助我们进行位级操作,
- 一款自适应的 AI 集成开发环境 (IDE)—Trae
蚂蚁在飞-
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Trae是一款自适应的AI集成开发环境(IDE),通过与您协作工作,帮助您更高效地运行并加速开发进程。Builder模式聊天式项目构建,让开发更快速在构建者模式下,Trae会自动分解并执行任务,优化每个步骤,同时让您能够预览和掌控整个过程。Chat模式在编码过程中,可以随时与AI助手对话,获取关于编程的帮助。无论是解释代码、添加注释、修复错误等,AI助手都能快速响应。•代码片段生成您只需用自然语言
- 【设计模式-行为型】备忘录模式
博一波
设计模式备忘录模式
一、什么是备忘录模式来到备忘录模式了,这个模式我感觉相对简单一些,就是备份,或者快照。跟前面一样为了加深理解,我们引入一个电影情结来说明啥是备忘录模式,以来加深大家对备忘录模式的认识。那么,在电影中谁是此模式应用的王者呢。我想起一位,不知道大家有没有看过一个极其经典的电影,星爷的《大话西游》。在电影《大话西游》中,至尊宝利用月光宝盒不断穿越到紫霞仙子自杀前的时间段,试图改变结局。这种时间穿越和状态
- 大语言模型LLM在地理信息GIS中应用场景
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AI&地理AI大语言模型在地理中的应用主要体现在以下几个方面:一、地理信息检索与查询AI大语言模型能够理解复杂的自然语言查询,包括地名、地理位置、地理特征等,从而提供更加精准的地理信息检索服务。例如,用户可以通过自然语言输入查询某个地点的详细信息,模型能够返回包括地理位置、周边设施、交通状况等在内的全面信息。AI与地理信息检索与查询的结合为地理信息的获取和利用带来了革命性的变化。以下是对AI在地理
- AI软件外包需要注意什么 外包开发AI软件的关键因素是什么 如何选择AI外包开发语言
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1.定义目标与需求首先,要明确你希望AI智能体做什么。是自动化任务、数据分析、自然语言处理,还是其他功能?明确目标可以帮助你选择合适的技术和方法。2.选择开发平台与工具开发AI智能体的软件时,你需要选择适合的编程语言、框架和工具。例如:编程语言:Python是最常用的语言,因为它有强大的AI/ML库,如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。开发平台:你可以使用本地环境、
- PAT乙组1001题解
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PAT练习题C语言手练
问题描述:对任何一个自然数n,如果它是偶数,那么把它砍掉一半;如果它是奇数,那么把(3n+1)砍掉一半。这样一直反复砍下去,最后一定在某一步得到n=1。对给定的任一不超过1000的正整数n,简单地数一下,需要多少步(砍几下)才能得到n=1?输入格式:每个测试输入包含1个测试用例,即给出自然数n的值。输出格式:输出从n计算到1需要的步数。#includeintcount=0;intn;intmain
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计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
认知发展,人工智能,深度学习,神经网络,机器学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程,它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。随着人工智能技术的飞速发展,我们开始尝试用计算机模拟人类的认知能力,构建能够学习、理解和解决复杂问题的智能系统。从早期的符号逻辑到如今的深度学习,人工智能的发展经历了多个阶段。早期的人工智能研究主要集中在规则和逻辑推理上
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在SpringBoot的Web开发中,模板引擎是处理视图层的重要组件之一。在众多模板引擎中,Thymeleaf以其优雅的自然模板设计和对HTML的良好支持,成为了SpringBoot官方推荐的模板引擎。本文将详细介绍如何在SpringBoot项目中使用Thymeleaf模板引擎进行Web开发。Thymeleaf简介Thymeleaf是一个用于Web和独立环境的现代服务器端Java模板引擎。它类似于
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中国AI初创公司DeepSeek震撼全球科技市场DeepSeekR1模型的突破性发展在科技迅猛发展的时代,中国人工智能初创公司DeepSeek推出的R1模型,以其卓越的技术能力,在全球AI领域掀起一场变革。这不仅是技术层面的突破,更对全球科技市场产生深远影响。技术创新与突破全新语言处理架构:提升AI理解和生成能力超越传统模型的认知能力:实现更精准的自然语言推理多模态交互:支持文本、图像、语音等多维
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THULAC(THULexicalAnalyzerforChinese)是清华大学开发的一款中文词法分析工具,集成了分词和词性标注两大功能。THULAC拥有强大的分词能力和高效的词性标注,适用于多种中文文本处理场景。该工具能够在保证高准确率的同时保持较快的处理速度,非常适合大规模中文数据处理。⭕️宇宙起点THULAC的特点安装与配置1.使用pip安装2.使用GitHub源码安装♨️使用方法1.分词
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探索GigaChat与LangChain的完美结合:深度解析与实战指南引言在人工智能的领域中,语言模型和嵌入技术正逐步改变我们与数据交互的方式。GigaChat作为一种创新的AI嵌入服务,结合LangChain可以提供强大的文本嵌入功能,促进自然语言处理任务的完成。本篇文章将带你深入了解如何结合GigaChat与LangChain进行文本嵌入,并提供实用的代码示例与解决方案。主要内容GigaCha
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架(如TensorFlow、PyTorch、Keras等)已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能,以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
- # 第一章:认识chatgpt
出门喝奶茶
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chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期,人工智能(AI)初见端倪,目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支,致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术,使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代,深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
- #深度学习:从基础到实践
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深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
- 红外热成像拥抱无人机 迸发安防救援新活力
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经过几十年的发展,红外热成像技术已经广泛应用于军事、医疗、工业生产、消防等领域,更是在近几年开启了民用化的发展趋势。对于安防而言,热成像技术的出现,为视频监控在光线不足时增加了夜视和透视的功能,在整个安防行业的发展历程中起到至关重要的作用。随着技术的不断革新,现如今,热成像技术也正在不断朝着新应用、新领域发展,今天我们来聊聊热成像技术与无人机和智能化的结合所迸发出的火花。自然界中一切物体,只要温度
- 【Python】已解决:error: subprocess-exited-with-error
屿小夏
python开发语言linux
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子:为AI聊天工具添加一个知识系统 之6 三端架构的本质/内在/外观:自明性/信念/bank词扇
一水鉴天
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本文提要一些补充在为前端和后端锁定的两个中心词“概念”(命题“作文”的程序公共逻辑语言)和“描述”(谓词“描述”的自然描述语言)的基础上,暂时将中端的中心词锁定在“环境”(情境“意义”的人工语义网络语言)。三者的共同性--都需要通过“演算”得到(命题演算/谓词演算/情境演算)。每种演算都以本地或局部的this此岸为输入(A-box,最初是一个条件分支符--条件表达式),远处或全局的彼岸that(T
- AI在电商平台商品描述生成中的应用
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
AI在电商平台商品描述生成中的应用关键词:人工智能、电商平台、商品描述、自然语言处理、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨了人工智能在电商平台商品描述生成中的应用。首先,我们回顾了人工智能的概述和电商平台的发展背景。随后,分析了商品描述在电商平台中的重要性以及存在的问题。接下来,我们重点介绍了AI在商品描述生成中的应用技术,包括自然语言处理、机器学习和深度学习等。文章还通过实战案例展示了AI商品描
- 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