- MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导
阿正的梦工坊
MachineLearningDeepLearning分类人工智能深度学习机器学习
下面是MSE不适合分类任务的解释,包含梯度推导。以及交叉熵的梯度推导。前文请移步笔者的另一篇博客:大模型训练为什么选择交叉熵损失(Cross-EntropyLoss):均方误差(MSE)和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE(均方误差)的梯度特性,结合公式推导和分析,解释为什么在预测值接近0或1时梯度趋于0,以及这背后的含义。我会尽量保持清晰且严谨,适合高理论水平的
- OpenHarmony 开源硬件学习全指南:从入门到实战
琢磨先生David
开源harmonyos
OpenHarmony开源硬件学习全指南:从入门到实战随着万物互联时代的到来,OpenHarmony作为面向全场景的开源分布式操作系统,正逐步成为智能硬件开发的重要技术底座。本文将系统性地解析OpenHarmony开源硬件的学习路径、开发工具链及行业实践方案,为开发者提供从环境搭建到项目落地的完整指引。一、构建开发环境:混合平台的智慧选择OpenHarmony采用Windows与Linux混合开发
- python 列表排序
rainynights
Python
在我们实际使用中,对于列表的操作是十分常见的。对于列表的数据,在很多特殊的情况下我们需要对列表内的数据进行排列以达到我们特定的显示需求。今天,我们一起看一下python中关于列表排序的一些知识。有些时候我们希望对列表进行排序后,列表可以保存我们排序后的结果,但是很多情况下我们只是希望通过列表的排序,临时的显示排序结果而已。所以对于列表的排序可以分为永久性的排序和临时性的排序。sort()sort(
- 【RabbitMQ】超详细Windows系统下RabbitMQ的安装配置
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面试学习路线阿里巴巴rabbitmqwindows分布式
RabbitMQ是一个开源的消息队列中间件,广泛用于分布式系统中的异步消息传递。它支持多种消息协议,易于扩展,功能强大。本文将详细介绍如何在Windows系统下安装和配置RabbitMQ,包括所需的依赖项、安装步骤、基本配置和常见问题解决方案。目录什么是RabbitMQ?安装前的准备2.1系统要求2.2安装ErlangRabbitMQ的安装步骤3.1下载RabbitMQ3.2安装RabbitMQ配
- 使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南
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使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域,利用大语言模型(LLM)构建复杂的问答(Q&A)系统是一个重要应用。检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种技术,通过将模型知识与额外数据结合来增强LLM的能力,使其能够回答关于特定源信息的问题。这些应用不仅限于公开数据,还可以处理私有数据和模
- 华为OD机试 - DNA序列(Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分)
哪 吒
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华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述一个DNA序列由A/C/G/T四个字母的排列组合组成。G和C的比
- 【免费】2000-2019年各省地方财政企业所得税数据
2501_90487648
数据#省份省地方财政企业所得税
2000-2019年各省地方财政企业所得税数据1、时间:2000-2019年2、来源:国家统计局、统计年鉴3、指标:行政区划代码、地区、年份、地方财政企业所得税4、范围:31省5、指标说明:企业所得税是对企业的利润征收的一种税种,是地方财政收入的重要组成部分之一。企业所得税在地方财政中占有重要位置,通过合理的税收政策和管理,能够有效促进地方经济的健康发展与财政收入的增加。5、下载链接:2000-2
- HTTP请求过程详解
酥暮沐
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一、整体流程概述HTTP请求过程从用户输入URL开始,到页面完成渲染结束,主要分为DNS解析、建立连接、发送请求、处理响应、渲染页面、断开连接六个核心阶段。重要:当用户输入URL后,浏览器首先解析域名,通过DNS查询获取服务器IP。接着通过三次握手建立TCP连接,如果是HTTPS还会进行TLS加密协商。然后浏览器发送HTTP请求,服务器处理后返回响应数据。浏览器解析HTML/CSS,构建DOM和渲
- k8s主要控制器简述(一)ReplicaSet与Deployment
小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )
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目录一、ReplicaSet关键特性示例解释支持的Operator二、Deployment1.声明式更新示例2.滚动更新示例3.回滚示例4.ReplicaSet管理示例5.自动恢复示例6.扩展和缩容示例示例一、ReplicaSetReplicaSet是Kubernetes中的一个核心控制器,用于确保指定数量的Pod副本始终处于运行状态。它的主要职责是维护一组稳定的Pod副本,确保在任何时候都有指定
- Umi-OCR 实践教程:离线、免费、高效的图像文字识别工具
几道之旅
人工智能智能体及数字员工ocr人工智能
一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR(光学字符识别)工具,适用于Windows和Linux系统。它基于深度学习技术,能够高效提取图像中的文字,支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能,尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点:离线运行:无需联网,保护隐私。多引擎支持:提供Paddle(高性能)和Rapid(低配兼容)两种引擎。批量处理:支持图片、PDF、电子书等多格
- 经典DP——夜狼
_gxd_
DPc++数据结构
Description夜狼,也被称为黑狼,是非常大型的有力量的狼。据说大部分夜狼起源于德拉诺。夜狼看起来像普通的狼,但这些生物的大小几乎是普通狼的两倍。这些强大的野兽,长8-9尺,重600-800磅,是最有名的兽人坐骑。这些狼和人一样高,长着长牙,看起来像是能咬断铁棍一样。他们有火红色的眼睛,皮毛则是斑驳的黑色或灰色。野狼一般在卡利姆多和穆尔戈尔北部地区繁衍生息。夜狼是高效的猎群者,他们捕杀任何猎
- 使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统
张同学吧
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目录前言一.大语言模型(LLM)1.什么是LLM?2.LLM的能力与特点二、增强检索生成(RAG)三.什么是LangChain?1.LangChain的核心功能2.LangChain的优势3.LangChain的应用场景4.总结四.使用LangChain实现基于PDF的问答系统前言本文将介绍LLM和RAG的基本概念,并通过一个实际的代码示例,展示如何使用LangChain构建一个基于PDF文档的问
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银行金融科技
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以下是一个将网银Web工程转换为Electron客户端的技术方案,结合Python和Electron实现桌面端增强功能:bash#项目结构webank-electron/├──main/#Electron主进程代码│├──main.js│└──python_server.py├──renderer/#网页渲染进程│└──webank-web/#原始网银Web工程├──package.json└──
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梁敬彬
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引言老马是某大公司的资深DBA,某天公司忽然通知裁员,他和徒弟阿牛双双被解雇。半年过去,老马仍未找到工作,而阿牛虽说找到新东家,却只能接受薪资减半的现实。阿牛的同学大黄,同为DBA,虽未经历裁员风波,却因繁重的工作任务倍感压力,老板不但不肯再招人,还对他的表现颇有不满。新人小羊,则因在工作中频频犯错,被公司以低绩效为由辞退。他们都对自己的未来感到迷茫、慌张。⓵不幸的DBA各有各的不幸老马:我现在真
- OpenAI Deep Research 要 200 美元/月?试试这 4 款免费开源平替!
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引言随着AI研究代理(AIresearchagents)的兴起,越来越多的工具能够帮助用户快速获取信息、整理研究报告。OpenAI最近推出的DeepResearch便是一个典型代表,它能在几十分钟内完成原本需要人类数小时的多步骤研究任务。然而,DeepResearch并非唯一的选择,开源社区也提供了多个优秀的替代方案。如果你希望使用开源方案、获得更强的可定制性,或者避免依赖OpenAI,那么本文介
- DeepSeek API在AutoCAD中的创新应用与挑战
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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,
- golang面经整理(一)(k8s,docker二次开发方向,云原生方向)
gooooer
1024程序员节
笔者在2022年7月份-9月份之间面试了很多golang和k8s相关的面试,主要想从事云原生相关的开发工作,大小公司面试了很多,现将整体面试感受和一些通用的问题做一些整理记录,帮助大家在面试的时候更好的进行准备。最近大环境不好,大厂的岗位也少了不少。主要投递的岗位包含广州、深圳的岗位,面试的是golang工程师相关的岗位,但其实单纯做云原生相关岗位比较少,基本上局限于国内的几朵云,阿里云,华为云,
- AI 赋能应急管理:ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索
一ge科研小菜菜
人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能(AI)技术的快速发展,大语言模型(LLM)在应急管理领域的应用逐步扩大。ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型凭借强大的文本处理、数据分析和推理能力,可为灾害预警、应急响应、风险评估等提供高效支持。本文将对比三大AI模型在应急管理中的优势,并探讨其在未来智能化应急管理体系中的应用前景。2.应急管理中的核心挑战应
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CMakec++开发语言cmake
cmakemakefilecmakelists.txt的区别和联系理解CMake、Makefile和CMakeLists.txt的区别和联系,可以帮助我们更好地管理和构建C/C++项目。Makefile(GNUMake):定义与作用:Makefile是一种文本文件,通常用于指定如何编译和链接源代码以生成可执行文件或库文件。它包含了一系列规则(rules),每个规则指定了如何生成一个或多个目标文件(
- DeepSeek-R1 API评测深度解析:揭秘7大常见误区
耶耶Norsea
网络杂烩服务器网络运维
摘要随着SiliconCloud等平台推出DeepSeek-R1服务,市场涌现出大量关于API评测的内容。然而,这些评测中存在7个常见误区,如测试方法缺陷和内容质量参差不齐等问题,影响了用户对DeepSeek-R1的准确理解。本文旨在揭示这些问题,帮助用户更全面地了解该服务。关键词DeepSeek-R1,API评测,常见误区,SiliconCloud,内容质量一、一级目录11.1DeepSeek-
- HX1117稳压芯片的热设计考虑因素
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电源管理芯片单片机嵌入式硬件科技
如何判定线性稳压器是否存在过热问题?工作温度范围的重要性影响多方面因素华芯邦HX1117稳压芯片凭借其低压差、高精度输出电压、热保护和短路保护等特性,成为电子领域中广泛应用的稳压器之一。无论是在计算机主板、通信设备、工业自动化系统还是消费电子产品中,HX1117都能提供可靠的电源管理解决方案。在设计和使用过程中,合理选择输入输出电容、注意散热和地线布局,可以进一步提升其性能和可靠性。稳压芯片在现代
- 一文说清楚什么是预训练(Pre-Training)、微调(Fine-Tuning),零基础小白建议收藏!!
小城哇哇
人工智能语言模型AI大模型大模型微调预训练agiLLM
前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术,通过两者的结合,机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力,而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来,人工智能(AI)在各个领域的突破性进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面,引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调,成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练,以帮助
- 每天分析一个开源项目:open_deep_research
申非zz
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每天分析一个开源项目:open_deep_research项目链接:langchain-ai/open_deep_research项目介绍项目功能:OpenDeepResearch是一个基于LangGraph的Web研究助手,旨在帮助用户快速生成特定主题的综合性报告。它模拟了OpenAI和Gemini的DeepResearch流程,但提供了更强的自定义能力,允许用户配置模型、Prompt、报告结构
- ONE Deep模型:LG AI Research的开源突破
耶耶Norsea
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摘要由LGAIResearch开发的ONEDeep系列开源AI模型,参数规模覆盖2.4亿至32亿。经评估,2.4B参数规模的ONEDeep模型在性能上优于同类其他模型,展现出显著优势。这一成果为AI技术的应用与研究提供了强有力的支持。关键词ONEDeep模型,开源AI模型,LGAIResearch,2.4B参数,性能优越一、ONEDeep模型概述1.1ONEDeep模型的开发背景在当今人工智能技术
- 2025.03.22【读书笔记】| fastq-multx:高效barcode拆分数据解决工具
穆易青
读书笔记数据处理读书笔记linux运维服务器
文章目录1.工具介绍为什么需要`fastq-multx`?`fastq-multx`的特点2.安装方式通过源代码编译安装使用包管理器安装3.使用命令基本命令高级参数设置结语1.工具介绍在生物信息学的世界里,工具的选择至关重要。今天,我们要介绍的这个工具,就是fastq-multx,一个用于高效barcode去复用和demultiplex的解决方案。fastq-multx是一个专门设计用于处理高通量
- 文章去除AI味的指令
wirepuller_king
AIword技巧人工智能
去AI味指令-1Role:AI文章人性化优化专家Profile:author:wirepullerVersion:5.2.0Language:中文Description:专门优化AI生成文章,使其更接近人类自然写作风格的专家Background:你是一位精通自然语言处理和人类写作风格的专家。你的任务是将AI生成的文章转化为更自然、更有人情味的文章,去除机械化和公式化的痕迹,增加文章的可读性和亲和力
- 前端如何实现鼠标移上这个元素,另外一个元素变色
=^_^=银爪
css前端javascript
1、使用CSS选择器和伪类来实现这个效果具体步骤如下:获取要修改样式的元素使用CSS选择器选中要操作的元素,并使用伪类“:hover”来指定当鼠标悬停在该元素上时应用的样式指定要应用的样式例如,如果您有一个元素ID为“target”,需要将其颜色更改为红色,当鼠标移到ID为“trigger”的元素上时,可以使用以下代码:#trigger:hover#target{color:red;}这段代码指定
- ubuntu:E: 无法定位软件包yum解决方法
码农研究僧
BUG定位ubuntulinuxapt
如果出现以下问题,则需要更新yum源yum源位于/etc/apt/sources.listyum源更新的网站有清华大学开源镜像中科大开源镜像1.此处更新yum源的时候先备份sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.baksudogedit/etc/apt/sources.list将更新源替换成上面符合版本系列号我用的版本号为20.04#
- 通过 Kibana 操作 Elasticsearch:从入门到实践
格子先生Lab
elasticsearch大数据搜索引擎
引言Kibana是Elasticsearch的可视化工具,提供了一个用户友好的界面来管理和操作Elasticsearch中的数据。通过Kibana,你可以轻松地执行数据搜索、创建可视化图表、构建仪表盘等操作。本文将带你从零开始学习如何通过Kibana操作Elasticsearch,掌握其基本功能和进阶操作。1.Kibana简介1.1什么是Kibana?Kibana是一个开源的数据可视化工具,专为E
- Cursor + 向量数据 生产力的提升!!
AI Agent首席体验官
数据库人工智能AI编程ai编程
1.Cursor+向量数据库意味着什么?将Cursor与向量数据库结合意味着强化AI辅助编程的能力,主要体现在以下几个方面:代码理解与上下文感知:Cursor作为AI编程工具可以利用向量数据库存储代码片段、函数、类和项目结构的向量表示,使AI能更精确地理解代码上下文和关系。语义搜索能力:向量数据库使Cursor能够执行基于语义的代码搜索,而不仅仅是关键词匹配,开发者可以用自然语言描述需求,找到语义
- 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
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- 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