- Introduction to Apache Flink - CH2 -Traditional Architecture versus Streaming Architecture
耳边的火
传统结构与流式结构的对比传统上,一个数据后端的典型结构是使用数据库来存储业务事务性数据。换句话说,数据库(无论是SQL还是NoSQL数据库)存储着就”新鲜的“(准确的近义词)数据,这些数据代表了业务的当前状态。举例来说,这些新鲜的数据可能代表着有多少用户登录了你的系统,你的网站有多少活跃用户或者每个用户当前账户的余额是多少等等。需要使用新鲜数据的数据应用就是建立再这些数据库的基础上的。另一些数据存
- PPINN Parareal physics-informed neural network for time-dependent PDEs
xuelanghanbao
论文阅读算法论文阅读PINN
论文阅读:PPINNPararealphysics-informedneuralnetworkfortime-dependentPDEsPPINNPararealphysics-informedneuralnetworkfortime-dependentPDEs简介方法PPINN加速分析实验确定性常微分方程随机常微分方程Burgers方程扩散反应方程总结PPINNPararealphysics-i
- Comprehension from Chaos: Towards Informed Consent for Private Computation
粥粥粥少女的拧发条鸟
CCS2023网络安全
目录笔记后续的研究方向摘要引言ComprehensionfromChaos:TowardsInformedConsentforPrivateComputationCCS2023笔记本文探讨了用户对私有计算的理解和期望,其中包括多方计算和私有查询执行等技术。该研究进行了22次半结构化访谈,以调查用户对私有计算的看法及其对数据共享和隐私的影响。该研究的主要发现如下:参与者对私有计算的抽象定义感到挣扎,
- 【译】Industry Paper: Kafka versus RabbitMQ
seasame711
rabbitmqkafka分布式
今天和大家分享一篇关于Kafka和RabbitMQ对比的论文,该论文是诺基亚贝尔实验室(NokiaBellLabs)发表的工业界论文,系统阐述了二者的区别,可以帮助大家在发布订阅系统选型上提供帮助。文中很多引用,也是很好的扩展点,推荐大家阅读。译文中会忽略某些不好翻译的上下文内容,并且翻译难免会有失原文精髓,还是推荐大家阅读原文论文标题:IndustryPaper:KafkaversusRabbi
- Manipulating the loss calculation to enhance the training process of physics-informed neural
xuelanghanbao
论文阅读python论文阅读神经网络机器学习PINN
论文阅读:Manipulatingthelosscalculationtoenhancethetrainingprocessofphysics-informedneuralnetworkstosolvethe1DwaveequationManipulatingthelosscalculationtoenhancethetrainingprocessofphysics-informedneuraln
- VC-PINN Variable coefficient physics-informed neural network for forward and inverse problems
xuelanghanbao
论文阅读机器学习算法人工智能论文阅读
VC-PINNVariablecoefficientphysics-informedneuralnetworkforforwardandinverseproblemsVC-PINN:Variablecoefficientphysics-informedneuralnetworkforforwardandinverseproblemsofPDEswithvariablecoefficient变系数问
- Respecting causality is all you need for training physics-informed neural networks
xuelanghanbao
论文阅读深度学习python论文阅读神经网络
论文阅读:Respectingcausalityisallyouneedfortrainingphysics-informedneuralnetworksRespectingcausalityisallyouneedfortrainingphysics-informedneuralnetworks问题分析以Allen-Cahn方程为例损失函数的重新表述解决方法想法以Allen-Cahn方程为例停止
- Characterizing possible failure modes in physics-informed neural networks
xuelanghanbao
论文阅读神经网络论文阅读人工智能pythondnn
论文阅读:Characterizingpossiblefailuremodesinphysics-informedneuralnetworksCharacterizingpossiblefailuremodesinphysics-informedneuralnetworksPINN的常见故障模式convectionreaction-diffusion软偏微分方程约束和优化困难表现力与优化难度课程正
- Gateway 的职责 及Gateway的模式(单模式及多模式的区别)
魏宁_david
原文:https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/microservices-architecture/architect-microservice-container-applications/direct-client-to-microservice-communication-versus-the-api-gateway-pattern为
- jQuery Mobile 和 Kendo UI 的比较(转)
weixin_33682790
uijavascript测试ViewUI
jQueryMobile和KendoUI的比较转自https://www.oschina.net/translate/jquery-mobile-versus-kendo-ui?cmp英文原文:jQueryMobileversusKendoUI–BrotherhoodDifferentiated返回原文QueryMobileandKendoUIarethepopularJavaScriptfram
- 【行人检测】miss rate versus false positives per image (FPPI) 前世今生(理论篇)
Vincent__Lai
目标检测MATLAB自动驾驶
一、前言最近在做行人检测相关的东西,用到一个指标叫做missrateversusfalsepositivesper-image(FPPI),但是搜了一圈网上发现相关的资料很少,所以自己再梳理一下这个指标相关的知识,也方便后续的人使用这个,如果有不对的地方欢迎指正。二、missrateversusfalsepositivesperwindow(FPPW)在介绍missrateversusfalsep
- DYVAL: GRAPH-INFORMED DYNAMIC EVALUATION OF LARGE LANGUAGE MODELS
UnknownBody
LLM语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《DYVAL:GRAPH-INFORMEDDYNAMICEVALUATIONOFLARGELANGUAGEMODELS》的翻译。大语言模型的基于图形的动态评估摘要1引言2相关工作3DYVAL4实验5DYVAL帮助进行微调6结论和讨论摘要大型语言模型(llm)在各种评价基准中取得了显著的成绩。然而,对其性能的担忧是由于其大量的训练语料库中潜在的数据污染。此外,当前基准的静态
- DAY 81 The market v the real economy
翼飏_Sa
DAY81Themarketvtherealeconomy市场与实体经济所谓实体经济(RealEconomy)是指物质的、精神的产品和服务的生产、流通等经济活动。最典型的有机械制造、纺织加工、建筑安装、石化冶炼、种养采掘、交通运输versus[ˈvɜːsəs]prep.对,对抗;与……相对,与……相比Financialmarketshavegotoutofwhackwiththeeconomy.S
- Multilevel domain decomposition-based architectures for physics-informed neural networks
xuelanghanbao
论文阅读神经网络论文阅读人工智能pythondnn
论文阅读:Multileveldomaindecomposition-basedarchitecturesforphysics-informedneuralnetworksMultileveldomaindecomposition-basedarchitecturesforphysics-informedneuralnetworksFBPINNFBPINN数学表示MultilevelFBPINNs
- Finite Basis Physics-Informed Neural Networks (FBPINNs) a scalable domain decomposition approa
xuelanghanbao
论文阅读算法论文阅读python深度学习神经网络
@[TOC](论文阅读:FiniteBasisPhysics-InformedNeuralNetworks(FBPINNs)ascalabledomaindecompositionapproachforsolvingdifferentialequations)FiniteBasisPhysics-InformedNeuralNetworks(FBPINNs)ascalabledomaindecom
- A Sequential Meta-Transfer (SMT) Learning to Combat Complexities of Physics-Informed Neural Networks
xuelanghanbao
论文阅读深度学习python论文阅读神经网络机器学习
论文阅读:ASequentialMeta-TransferSMTLearningtoCombatComplexitiesofPhysics-InformedNeuralNetworksApplicationtoCompositesAutoclaveProcessingASequentialMeta-Transfer(SMT)LearningtoCombatComplexitiesofPhysics
- 论文阅读--Cell-free massive MIMO versus small cells
伊丽莎白鹅
文献阅读论文阅读
无蜂窝大规模MIMO与小蜂窝网络论文信息NgoHQ,AshikhminA,YangH,etal.Cell-freemassiveMIMOversussmallcells[J].IEEETransactionsonWirelessCommunications,2017,16(3):1834-1850. 无蜂窝大规模MIMO中没有小区或者小区边界的界定,所有接入点通过回程网络进行相位相干协作,并通过
- 【论文笔记】Reconstructing Training Data with Informed Adversaries
sugar_e
成员推理论文阅读机器学习人工智能
ReconstructingTrainingDatawithInformedAdversaries摘要&介绍由于机器学习模型可以有“记忆”功能,那么当训练数据涉及隐私信息时,若被攻击者还原出原始训练数据,就会很危险。这个论文就是探讨这样的攻击是否可能。所有的训练数据中,只有一个是未知的。目标就是还原出这一个未知的数据样本,找到攻击的方式、泄露多少信息可以达到被还原、哪些特性会导致可还原、自我检查模
- 【Training versus Testing】Positive intervals
圈圈圈小明
人工智能
GPT的解释:这段话解释了在一维中,针对"Positiveintervals"(正间隔)假设类别H的成长函数mq(N)的计算方式,以及如何得出这个成长函数。1."Positiveintervals"指的是一维情境中的假设,每个假设都由一个区间内的数据点返回+1,而区间之外的点返回-1。每个假设由该区间的两个端点来指定。2.当给定N个点时,这些点将一维空间分割成N+1个区域。每个区域由两个相邻的点之
- 《Fluent Python》读书笔记-Text versus Bytes
雨天独行
概览 "string"的概念很简单,就是字符的序列。但是怎么定义字符是一个问题。在python3,str是由Unicode字符组成,而在python2里str是由原始的byte字符组成。 Unicode标准把字符的标识和字符的二进制表示区分开来:字符的标识,即码位(codepoint),是一个从0到1,114,111的数字,在Unicode标准里是以U+为前缀的4到6位的16进制数字。
- 项目主R?谁R?到底是个啥?
柯树
在美团的项目工作推进中,你的同事会经常说,谁R?谁主R?(指项目)在开水团中,这是个啥意思呢?其实是RACI模型R=Responsible负责A=Accountable批准C=Consulted咨询I=Informed告知可能拓展的还有个S=Support支持
- Jumbo versus the police
瓶子_Alice
1.GreetingsOkaythreetwoone.Nowlet’sbeginourclass.Goodmorning,everyone.Lookhere,Ihaveaball.Nowcanyoupasstheball?Okaygiveyoufifteensecondsnow.OK,timeisup.Here’saquestionforyou:howmanytimesdoyoupasstheba
- 【读点论文】FemtoDet: An Object Detection Baseline for Energy Versus Performance Tradeoffs
羞儿
论文笔记目标检测人工智能深度学习
FemtoDet:AnObjectDetectionBaselineforEnergyVersusPerformanceTradeoffsAbstract边缘设备的高效检测器通常针对参数或速度指标进行优化,这些参数或速度计数指标与检测器的能量保持弱相关。然而,卷积神经网络的一些视觉应用,如始终在线的监控摄像头,对能量限制至关重要。本文旨在通过设计检测器作为基线,从两个角度实现能量和性能之间的权衡:
- 第五章. Training Versus Testing
归途^ω^
林轩田《机器学习基石》机器学习人工智能
第五章.TrainingVersusTesting上一章主要介绍机器学习的可行性。由NFL定理可知,机器学习貌似是不可行的,但是随后引入了统计学知识,如果样本数量足够大,且hypothesis数量有限,那么机器学习一般是可行的,本章将讨论机器学习的核心问题,严格证明为什么机器学习可以进行学习,从上一节最后的问题出发,即当hypothesis的数量是无限多的时候,机器学习的可行性是否依然成立?5.1
- 《唱片中的西方古典音乐史》2.3.1
静默斋谈乐
第一节词乐关系歌曲(song)在中世纪拉丁语文献中最广泛的写法有多种:cantus、carmen、cantio、canticum等,还有一些特殊类型:versus、conductus、ritmus、metrum、planctus,实际上,在中世纪作者的著作中,这些术语是可以互换和灵活使用的。从语言上,一般将中世纪歌曲分为拉丁语和本地语两类。这两类歌曲之间的界线也不是泾渭分明的,可以通过换词歌和双语
- 12.30阅读论文笔记:Physics-Informed Neural Networks for Power Systems
HJ
神经网络算法机器学习
Physics-InformedNeuralNetworksforPowerSystemsGeorgeS.Misyris,AndreasVenzkeandSpyrosChatzivasileiadisPhysicsInformedNeuralNetworks:自动微分:神经网络输出相对于输入的导数可以在训练过程中计算物理系统的微分代数模型可以包含在神经网络训练中神经网络现在可以利用实际物理系统的知
- 常用网址4
七七八八九九
chatgpt
pixel-me:https://pixel-me.tokyo/FocoClipping:https://www.fococlipping.com/鸭力山大:http://www.yalijuda.com/知犀思维导图:https://www.zhixi.com/ringer:https://ringer.org/zh/Versus:https://versus.com/cn在线文件批量重命名工具
- 规划算法之informed RRT star
菜菜的肥柴
规划算法
从RRTstar到informedRRTstar上篇博客中已经对RRT*进行了介绍,可以知道RRT是一个渐进最优的基于采样的规划算法。但是RRT在提高了规划出来的路径的质量的同时,消耗的时间也大大增长。因此在保证规划出来的路径的质量的同时,缩短搜索时间是一个探索的方向,也就是想办法在同样长的时间内,得到尽可能好的规划结果。informedRRT*就是向这个方向探索的一种。根据高中数学知识可以知道,
- 从RRT到RRT*,再到Informed RRT*,路径规划算法怎么写
听得见我的声音吗
路径规划算法算法自动驾驶机器学习
从RRT到RRT*,再到InformedRRT*,路径规划算法怎么写1、RRT算法1.1假设1.2RRT算法步骤与实现1.3伪代码2、RRT*算法3、InformedRRT*算法做个正直的人RRT中文名字是“快速搜索随机树”(Rapidly-exploringRandomTree),是一种比较常用的基于采样的静态路径规划算法。我们可以这么理解:小明住在北京,小红住在南京,有一天小红给小明发了一条短
- (Visual Navigation)路径规划算法(三)RRT RRT* Informed RRT*及前三种算法总结
Hoyyyaard
VisualNavigation算法css3前端
文章目录RRT实现过程算法缺点RRT*实现过程InformedRRT*RRT*和InformedRRT*的结果比较具体实现路径规划总结RRT算法全称“快速扩展随机树算法”通过随机地图取点的方法进行路径规划RRT实现过程①在地图中随机选择一个点Xrand②当前点设置为Xnear③沿着Xnear和Xrand连线方向行进步长StepSize且没有遇到障碍④第二次采样⑤行进步长长度时遇到障碍则重新采样⑥直
- 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