2500亿指数基金大动作来了！

基于深度学习的舆论分析与检测系统应用与研究计算机软件程序设计机器学习深度学习人工智能舆论检测
【1】系统介绍研究背景随着互联网技术的迅猛发展和社会媒体平台的普及，信息传播的速度和范围达到了前所未有的水平。这一变化不仅极大地丰富了人们的社交生活，也为社会科学研究提供了新的视角和工具。舆论分析作为社会科学研究的一个重要分支，其目的是通过收集和分析网络上的公众意见和情感倾向，来了解人们对特定事件或话题的看法和态度。近年来，基于深度学习的自然语言处理技术取得了显著进步，这为提高舆论分析的准确性和效
大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》 feifeikon 论文阅读
摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法，但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战，我们提出了PREDICT，一种基于多代理（multi-agent）概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段：（1）PRE（基于视角的推理）
【大模型】ChatGPT 创作各类高质量文案使用详解小码农叔叔 AI大模型实战与应用 ChatGPT文案创作 ChatGPT文案创作详解 ChatGPT文案创作技巧 ChatGPT数据分析 ChatGPT生成PPT
目录一、前言二、ChatGPT文案创作的优势三、ChatGPT各类文案创作操作实战3.1ChatGPT创作产品文案3.1.1ChatGPT创作产品文案基本思路3.1.2ChatGPT创作产品文案案例一3.1.2.1操作过程3.1.3ChatGPT创作产品文案案例二3.2ChatGPT创作视频脚本3.2.1ChatGPT创作视频脚本基本思路3.2.2ChatGPT创作视频脚本案例一3.3ChatGP
GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系 surfirst LLM ai 语言模型 chatgpt
简介近年来，人工智能技术飞速发展，特别是在自然语言处理领域。GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型，而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本，专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。在这篇文章中，我们将详细比较GPT-4、GPT-4O和GPT-4O-mini的区别与联系，帮助开发者更好地选择适合的模型。GPT-4是OpenAI发布的第四代通用预训练模型，具备强大的生成和理解能力，适
讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（一）爱研究的小牛 AIGC—视频 AIGC—技术综述人工智能 AIGC 深度学习
讯飞绘镜（也称为星火绘镜）是科大讯飞推出的一款基于人工智能技术的短视频创作平台，旨在通过先进的AI技术简化视频创作流程，让用户能够轻松将创意转化为高质量的视频内容。以下是对讯飞绘镜相关技术、工作原理及具体实现的详细介绍：一、核心技术讯飞绘镜的核心技术主要依托于科大讯飞的星火大模型，并结合了多种先进的AI技术，包括：1.大模型技术：基于讯飞星火大模型，为脚本生成、分镜生成等提供基础能力支持。该模型能
第72期 | GPTSecurity周报云起无垠 GPTSecurity 人工智能安全
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.从孤立指令到互动鼓
React Native 0.77 发布：更强的样式支持与性能优化前端javascript
CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读ReactNative0.77正式发布！此次版本带来了多项重要改进，包括样式功能的增强、Android平台的性能优化以及项目模板的升级。这一版本的核心目标是提升开发效率，同时确保在不同平台上的兼容性。接下来，我们来看看这次更新中的亮点内容。主要更新内容✨全新CSS特性支持：新增对display:contents、boxSizing、
浅谈redis zhaoyang9999 redis redis 数据库 java
redis谈谈你对redis的理解非关系数据库他是单线程的：数据放在内存中，单线程操作效率高（多线程会造成CPU的上下文切换）基于内存操作（周期性的把更新的数据写入到磁盘（RDB）或者把修改操作写入追加的文件记录（AOF））五大基本数据类型strng（最常用）list（列表）底层链表可以用来消息订阅set（集合）hash（哈希hsetkeyfieldvalue）map集合更适合对象的存储Zset（
基于Python的开源量化交易框架：构建你的量化投资策略 ShAutoit python 开发语言
量化投资是一种利用数学和统计模型来进行投资决策的方法，它将大量的金融数据与算法相结合，以识别交易机会并执行交易。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，为开发和实施量化交易策略提供了很好的支持。本文将介绍基于Python的开源量化交易框架，帮助你构建自己的量化投资策略。数据获取和处理在量化投资中，数据是至关重要的。你需要获取和处理市场数据，包括股票价格、指数数据、财务数据等。在Pytho
第四届先进材料与机械电子国际学术会议（ICAMM 2024） 2301_79125431 java
第四届先进材料与机械电子国际学术会议（ICAMM2024）【前三届均已见刊EI检索，检索信息均可查询！四大高校联合支持】2024年第四届先进材料与机械电子国际题解|字符串排序-golang最简洁最易懂解法packagemainimport("bufio""fmt&q题解|#数列求和#publicclassMain{publicstaticvoidmain(Str第四届图像处理与智能控制国际学术会议
Coze，Dify，FastGPT，对比云连山 AI编程 AI编程
在当今AI技术迅速发展的背景下，AIAgent智能体成为了关键领域，Coze、Dify和FastGPT作为其中的佼佼者，各有千秋。平台介绍-FastGPT：由环界云计算公司发起，是基于大语言模型（LLM）的开源知识库问答系统。其亮点是支持Flow可视化工作流编排，在知识问答领域表现出色，拥有庞大用户群体，包括数百家企业付费客户等。网址为https://fastgpt.cn/。-Dify：苏州语灵人
Gemfire Geode redis区别薛定谔的猫1982 系统架构 redis redis 数据库缓存
GemFire、ApacheGeode和Redis是三种不同的数据管理工具，它们之间的区别具体如下：技术性质GemFire：是Pivotal公司（现隶属于VMware）推出的一款商业数据管理软件，主要用于构建分布式、高性能的数据密集型应用，为企业提供专业的数据管理解决方案，强调企业级的功能和支持。ApacheGeode：是基于GemFire的开源版本，由Apache软件基金会维护和管理。它继承了G
AI-知识库搭建（一）腾讯云向量数据库使用 CJ点人工智能 GPT 向量数据库知识库
一、AI知识库将已知的问答知识，问题和答案转变成向量存储在向量数据库，在查找答案时，输入问题，将问题向量化，匹配向量库的问题，将向量相似度最高的问题筛选出来，将答案提交。二、腾讯云向量数据库向量数据库_大模型知识库_向量数据存储_向量数据检索-腾讯云腾讯云向量数据库（TencentCloudVectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专用于存储、检索、分析多维向量数据。该数据库支持
深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆皮皮冰燃深度学习深度学习语言模型 langchain
文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo
AI大模型提示工程（prompt）从入门到精通（非常详细），看这一篇就够了！！！功城师人工智能 prompt 深度学习大模型自然语言处理 AI大模型提示词工程
在大模型领域，输入通常被称为“提示词”（prompt），它们是引导LLM（大语言模型）生成相应输出的关键。对于那些能处理多样化任务的LLM来说，一个合理设计的prompt会极大地影响模型的表现。提示工程（promptengineering）正是关于如何为特定任务构建能够充分发挥大模型能力的prompt技巧。本文将深入探讨提示工程，内容涵盖基本原理、一些重要概念以及常用的辅助工具。1.基本原理设计高
PyQt6医疗多模态大语言模型（MLLM）实用系统框架构建初探（下.代码部分） Allen_LVyingbo 医疗高效编程研发 python 健康医疗 python pyqt 语言模型人工智能
医疗MLLM框架编程实现本医疗MLLM框架结合Python与PyQt6构建，旨在实现多模态医疗数据融合分析并提供可视化界面。下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。6.1数据预处理在医疗MLLM框架中，多模态数据的预处理是非常关键的一步，它直接影响到后续模型的训练效果和性能。我们需要对医学影像、文本数据和音频数据分别进行预处理，以确保数
清华大学提出Pointformer：基于Transformer的3D目标检测 Amusi（CVer）计算机视觉论文速递 Transformer 3D目标检测深度学习计算机视觉机器学习人工智能自动驾驶
没错！Transformer的"魔爪"已经伸向3D目标检测了。Pointformer：用于3D点云的特征学习backbone，可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能，如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。注：文末附【Transformer】和【3D目标检测】学习交流群Transformer最近在3D点云方向应用的工作可以看一下：牛津大学等提出：PointTransformer清华大
ArkTs模块化语法秃顶老男孩. 华为 harmonyos
1：模块化语法1.1：模块化基本认识模块化将一个大的程序，拆分成若干个小的模块，通过特定的语法，进行任意组合ArkTs中，每个ets文件，都可以看做一个模块1.2：默认导入导出1.2.1：概念指一个模块，只能默认导出一个值或对象，使用时，可以自定义导入名称组件导出一定是默认导出1.2.2：使用步骤当前模块中导出需要使用的地方模块导入//默认导出exprotdefault需要导出的内容//按需导出e
Windows10环境下使用docker部署Dify 南南的sky 容器运维 AIGC
前言最近带教导师让使用dify做一些工程项目，我在此之前没用过dify，也不知道怎么部署，便花了些时间研究了一下，这篇博客的主要目的是记录如何在windows10系统上使用docker部署dify，碰到了哪些问题以及解决方案。什么是DifyDify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生
企业如何安全合规地访问海外网站蓝讯小刘安全
国际专线、SD-WAN线路与VPN的利弊与风险在全球化背景下，中国的外贸企业以及海外公司分支机构、科研研发机构等，都需要频繁访问海外网站以开展正常业务。然而，企业访问海外网站的技术方式存在一定的合规风险。本文将概述三种访问海外网站的技术方式：国际专线、SD-WAN线路和VPN，并分析其利弊与风险。1.国际专线：这是一种合法合规的访问海外网站的方式，由国内三大通讯运营商授权或授权代理机构开通。虽然费
国际宽带专线多少钱一年？蓝讯小刘网络安全运维
国际宽带专线通常是外商投资企业、外贸出口企业，跨境电商等有国际联网需要和需求的企业业务，通常来说，三大运营商只针对一些国企、事业单位受理，由于资费较贵，所以通常不会像中小企业提供国际联网服务。行业现状：目前，市面上可以提供跨境专线国际联网服务的比比皆是，市场十分混乱，也导致了这个市场价格鱼龙混杂，服务质量、能力也是不同，所以有关部门也在整治和查处扰乱市场的行为，想办法规范通信市场。市场准入：目前，
使用Dify搭建企业知识库聊天机器人大模型产品经理机器人人工智能语言模型算法自然语言处理面试
本文简介在当今数字化时代，企业知识库的建设和维护对于提升工作效率和服务质量至关重要。AI聊天机器人作为知识库的交互界面，可以提供24/7的即时服务。本文将介绍如何使用Dify这一工具快速搭建企业知识库聊天机器人，它可以当你企业的职能客服，也可以做你企业内部培训的老师。相比起传统的“智能客服”，加入大语言模型后的AI客服能更清楚用户想问什么问题，在匹配你提供的知识库的内容进行回答，这样看上去会更懂用
大模型应用编排工具Dify之自定义工具 Daphnis_z LLM Java开发 chatgpt spring boot ai java
1.前言dify中提供了自定义工具的能力，工具十分容易复用，在需要的流程编排中进行引用即可。根据笔者的经验和理解，自定义工具有点类似微服务，可以把通用的能力封装到工具里面。同时，工具还提供了测试和鉴权等功能，对开发者比较友好。环境信息：dify-0.8.3，spring-boot-2.7.6实现效果如下：2.开发后台接口这里使用spring-boot快速开发一个post接口作为演示，代码如下：@R
Linux基于Redis实现短地址服务百晓生-小小白数据库服务器 linux redis 缓存 c语言后端
一、应用场景为什么要使用短地址服务，具体使用的业务场景如下：URL压缩，把原始长地址压缩成短地址，便于文本长度限制的场景使用（短信、社交网络、网络营销）—营销短信有字数限制，链接太长会影响短信内容的条数（涉及到费用问题）。—相对于长链接，短链接更安全，不暴露访问参数，同时可以做访问限制。—方便短链接进行统计。例如网络新媒体营销渠道统计，点击量，访问用户使用设备等。—短链接更简洁，不像长链接有一大堆
【趋势】《2024—2026金融科技十大趋势预测》一览学客汇商业研究商业观察人工智能大数据金融科技科技洞察 IT趋势金融行业预测
本白皮书基于新华三在金融行业的前沿实践和IDC的全球研究成果，深入分析了金融科技领域的十大关键趋势，旨在为金融机构提供前瞻性的战略指导和业务创新的参考。导言当前，在地缘政治冲突加剧、商业经济市场环境高度不确定、数字化业务加速发展的背景下，金融行业处于深度变革的潮流中，金融机构亟需重新思考其在技术支出、业务决策及业务创新发展等方面的投资重点。此外，金融机构也越来越需要借助大数据和AI技术来提升业务的
YOLOV11改进1-检测头篇 ~啥也不会~ YOLO 人工智能目标检测神经网络深度学习
文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言目标检测领域里，小目标一直是一个难点问题，虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率，但是他的耗时会线性增强，毕竟一张大图会被切成很多小图去推理，所以在很多场景下无法得到应用。这里，我们从探测头入手，
Rasa框架的优点和缺点不会编程的程序猿ᅟ rasa
优点1.开源和免费Rasa是开源的，无需支付许可费用，可自由下载和修改源码，适合预算有限或需要定制化解决方案的团队。企业可以完全掌控自己的对话系统，无需依赖外部服务。2.数据隐私和安全Rasa支持完全本地部署，无需将数据上传到第三方服务器，数据隐私保护性高，非常适合医疗、金融和其他注重数据安全的行业。3.高度可定制化可以根据需求修改NLU管道、策略和模型。支持自定义动作（CustomActions
国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗？ AIWritePaper官方账号 Prompt ChatGPT AIWritePaper chatgpt 人工智能深度学习 AI写作 AIGC
这是一个非常有前瞻性和现实意义的问题。要回答国内AI是否有可能超过ChatGPT，我们需要从多个方面来分析，包括技术基础、数据资源、应用场景、政策支持以及人才储备等。以下是对这一问题的详细探讨：1.技术基础（1）现状国内AI技术：国内的AI技术发展迅速，尤其在深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。例如，百度的文心一言、阿里的通义千问等大语言模型（LLM）已经在技术上
数论问题65一一整数的乘法分拆李扩继数据分析深度学习学习方法数学建模算法
整数的乘法分拆实质就是整数的乘法因子数分解。如18=2x9=6x3=2x3x3。整数的乘法分拆与加法分拆有密切的关联，最终用加法分拆来表示。如，a为质数，a^n的乘法分拆就是指数n的加法分拆。整数的乘法分拆相当复杂，如果弄不懂乘法分拆的实质，那么，进行乘法分拆会相当困难。首先，对于一个正整数n要进行质因数幂分解，如18=2x3^2。其次，设定抽屉，然后给抽屉中放置元素，分类进行。用f（n）表示对正
c语言数组详解 keep intensify c语言开发语言
前言一、数组的定义：二、数组的初始化：1.如何给数组赋初值：1.1逐个赋值：1.2使用花括号初始化：1.3使用等号赋值：2.不同的初始化方式2.1使用循环初始化：2.2使用默认初始化：三、数组的访问：1.如何通过下标访问数组元素四、多维数组：1、声明多维数组2、访问多维数组总结前言今天我们来了解一下c语言数组方面的内容一、数组的定义：数组是一种用于存储多个相同类型的数据的数据结构。数组在内存中是连
apache 安装linux windows 墙头上一根草 apache inux windows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装，另外一种就是通过yum 安装，此中安装方式，需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre 1，安装 apr 下载地址：htt
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别 Cb123456 match_parent fill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别: 1）fill_parent 设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展，以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。 2） wrap_conte
网页自适应设计天子之骄 html css 响应式设计页面自适应
网页自适应设计网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起，更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小，需要设计几套css样式，用js脚本判断窗口大小，选择加载。结构臃肿，加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习，有所心得，故分享于此，加强交流，共同进步。同时希望对大家有所
[sql server] 分组取最大最小常用sql 一炮送你回车库 SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
ImageIO写图片输出到硬盘 3213213333332132 java image
package awt; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imagei
自己的String动态数组宝剑锋梅花香 java 动态数组数组
数组还是好说，学过一两门编程语言的就知道，需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来，比如声明一个字符串类型的数组：String str[]=new String[10]; 但是问题就来了，每次都是大小确定的数组，我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢？动态数组就这样应运而生，龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组，并非用的ArrayList 看看字符
pinyin4j工具类 darkranger .net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号：大中小引入pinyin4j-2.5.0.jar包: pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包，主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音，功能强悍，下面看看如何使用pinyin4j。本人以前用AscII编码提取工具，效果不理想，现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美，
StarUML学习笔记----基本概念 aijuans UML建模
介绍StarUML的基本概念，这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。模型、视与图（Model, View and Diagram） &
Activiti最终总结 avords Activiti id 工作流
1、流程定义ID：ProcessDefinitionId，当定义一个流程就会产生。 2、流程实例ID：ProcessInstanceId，当开始一个具体的流程时就会产生，也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。 3、TaskId，每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。 4、TaskDefinitionKey和（ActivityImpl activityId
从省市区多重级联想到的，react和jquery的差别 bee1314 jquery UI react
在我们的前端项目里经常会用到级联的select，比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省，点击省加载市，点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。针对这种场景，如果我们使用jquery来实现，要考虑很多的问题，数据部分，以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区，这时候我切换省，要把市重新初始化数据，然后区域的部分要从页面
Eclipse快捷键大全 bijian1013 java eclipse 快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
js 笔记函数征客丶 JavaScript
一、函数的使用 1.1、定义函数变量 var vName = funcation(params){ } 1.2、函数的调用函数变量的调用： vName(params); 函数定义时自发调用：(function(params){})(params); 1.3、函数中变量赋值 var a = 'a'; var ff
【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二 bit1129 scala
1. Some操作在下面的代码中，使用了Some操作：if (self.partitioner == Some(partitioner))，那么Some(partitioner)表示什么含义？首先partitioner是方法combineByKey传入的变量， Some的文档说明： /** Class `Some[A]` represents existin
java 匿名内部类 BlueSkator java匿名内部类
组合优先于继承 Java的匿名类，就是提供了一个快捷方便的手段，令继承关系可以方便地变成组合关系继承只有一个时候才能用，当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。内部类不是很好理解，但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成，而内部类相
盗版win装在MAC有害发热，苹果的东西不值得买，win应该不用 ljy325 游戏 apple windows XP OS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688 Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题: 1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序！貌似显卡跑游戏发热一样，按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响! 2.反观安装了Mac os的展示机，发热量很小，运行了1天温度也没有那么高 &nbs
读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder 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/ /** * 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示（GoF） * 个人理解： * 构建一个复杂的对象，对于创建者（Builder）来说，一是要有数据来源(rawData)，二是要返回构
JIRA与SVN插件安装 chenyu19891124 SVN jira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上，这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。 1.下载svn与jira插件安装包，解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1) 2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
常用数学思想方法 comsci 工作
对于搞工程和技术的朋友来讲，在工作中常常遇到一些实际问题，而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题，那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具，而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法，仅供学习和参考函数思想　　把某一数学问题用函数表示出来，并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
pl/sql集合类型 daizj oracle 集合 type pl/sql
--集合类型 /* 单行单列的数据，使用标量变量单行多列数据，使用记录单列多行数据，使用集合（。。。） *集合：类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表（pl/sql table）、嵌套表（Nested Table）、变长数组（VARRAY）等 */ /* --集合方法 &n
[Ofbiz]ofbiz初用 dinguangx 电商 ofbiz
从github下载最新的ofbiz（截止2015-7-13），从源码进行ofbiz的试用 1. 加载测试库 ofbiz内置derby，通过下面的命令初始化测试库 ./ant load-demo (与load-seed有一些区别) 2. 启动内置tomcat ./ant start 或 ./startofbiz.sh 或 java -jar ofbiz.jar &
结构体中最后一个元素是长度为0的数组 dcj3sjt126com c gcc
在Linux源代码中，有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组，如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体： struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
Linux cp 实现强行覆盖 dcj3sjt126com linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest，即使加了-f也是不能强行覆盖的，这时怎么回事的呢？一两个文件还好说，就输几个yes吧，但是要是n多文件怎么办，那还不输死人呢？下面提供三种解决办法。方法一我们输入alias命令，看看系统给cp起了一个什么别名。 [root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
Memcached(一)、HelloWorld frank1234 memcached
一、简介高性能的架构离不开缓存，分布式缓存中的佼佼者当属memcached，它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中，而获取的时候也到相同的服务器中获取，由于不需要做集群同步，也就省去了集群间同步的开销和延迟，所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用，具有更强的横向伸缩能力。二、客户端选择一个memcached客户端，我这里用的是memc
Search in Rotated Sorted Array II hcx2013 search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed? Would this affect the run-time complexity? How and why? Write a function to determine if a given ta
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API jinnianshilongnian spring4 generic type
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CentOS安装JDK liuxingguome centos
1、行卸载原来的： [root@localhost opt]# rpm -qa | grep java tzdata-java-2014g-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64 java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64 [root@localhost
二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素 OpenMind 二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。用数学语言描述如下：p满足 (1),对任意的x1，x2，y，如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y); (2),对任意的x，y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2); 2,问题：给定满足1的数组p和一个整数k，求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k? 3,算法分析： (
java 随机数 Math与Random SaraWon java Math Random
今天需要在程序中产生随机数，知道有两种方法可以使用，但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚，看到一篇文章是关于的，觉得写的还挺不错的，原文地址是 http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers 产生1到10之间的随机数的两种实现方式： //Math Math.roun
oracle创建表空间 tugn oracle
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使用Java8实现自己的个性化搜索引擎 yangshangchuan java superword 搜索引擎 java8 全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号

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