- 电子科大考研经验分享
bugmaker.
杂谈机器学习
最近有好多学弟学妹问我考研相关的问题,我大致总结了一下,无非就是考研和就业相关的问题。趁着我还没忘记,写一篇博客跟大家分享一下我的考研经历,给大家做个参考。先说考研选择大于努力选择大于努力,这是我考完研之后最大的感受。举个栗子:今年中科大的软件,400多分的人有400多个,这意味着如果你初试成绩不在400以上,上岸的机会就很渺茫了,反观中山大学的人工智能,320多分就排到了第二名。所以正确评估自己
- DeepSeek为云厂商带来新机遇,东吴证券看好AI带动百度智能云增长
大力财经
人工智能百度
近日,摩根士丹利(亚洲)发布研究报告《DeepSeek-AlBifurcation》,报告指出DeepSeek的爆火催生了低成本人工智能市场,为数据中心、芯片及云服务提供商带来新的发展机遇。同时,东吴证券发布研究报告维持百度“买入”评级,看好AI给集团云业务带来新发展机遇。在百度发布的2024年第四季度及全年财报中显示,百度智能云业务第四季度营收同比增长26%,在国内大模型市场中标项目数、行业覆盖
- 当AI搜索撕开传统搜索的裂缝,警惕AI搜索的“信息茧房”
shelly聊AI
AI核心技术AI行业趋势人工智能
大家好,我是Shelly,一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练,体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具,拥抱AI时代的到来。人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布Shelly聊AI:年度展望:2025年AI与社会发展关键事件的深度思考(每年一篇,十年为期)数字世界正在经历一场无声的地震,谷歌工程师发现,
- 在Intel GPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入
shuoac
python
在现代人工智能应用中,尤其在诸如检索增强生成(RAG)和文档问答等任务中,低延迟是一个至关重要的指标。Intel的IPEX-LLM是一种专门为IntelCPU和GPU优化的PyTorch库,能够在包括本地PC上的集成显卡和独立显卡(如Arc、Flex和Max)在内的Intel硬件上以极低的延迟运行大型语言模型(LLM)。本文将介绍如何在IntelGPU上结合LangChain使用IPEX-LLM进
- 百度文心大模型API保姆级教程:从入门到实战
海棠AI实验室
智元启示录百度API文心大模型
目录文心大模型简介文心大模型vs.OpenAIGPT系列应用构建实例API集成详细步骤准备工作获取AccessToken发起API请求API的调试和常见问题的解决进阶应用安全性和最佳实践总结与未来展望随着大型语言模型(LLMs)在全球范围内的兴起,百度文心大模型(ERNIE)已成为人工智能领域的一颗耀眼新星。对标OpenAI的GPT系列,文心大模型致力于为中文用户提供卓越的自然语言处理能力,广泛赋
- 用 ActionNode 重构技术文档助手:从原理到实践的深度解析
海棠AI实验室
智元启示录重构ActionNodeMetaGPT人工智能AIagent
目录什么是ActionNode?为什么用ActionNode重构技术文档助手?系统架构:从多智能体到ActionNode示例代码实现:技术文档助手中的ActionNode总结在数字化时代,技术文档的重要性日益凸显。一份清晰、准确的文档不仅能帮助用户快速上手,还能提升产品的专业形象。然而,撰写高质量的技术文档往往耗时费力。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自动生成技术文档成为可能。MetaGPT框
- 专访微软CEO:AGI并非真正基准,AI行业也不会“赢家通吃”
AI大模型头条
人工智能那些事儿microsoftagi人工智能游戏aigpt语言模型
【编者按】日前,微软首席执行官SatyaNadella在参加由知名科技播客主持人DwarkeshPatel主持的播客节目DwarkeshPodcast时,谈到了他对当前人工智能(AI)/通用人工智能(AGI)的前景、量子计算的革命性进展,以及科技如何推动全球经济变革的看法。当各家公司都在争先恐后地追逐AGI时,Nadella在访谈中却语出惊人,“我们自己宣称达成某个AGI的里程碑,对我来说,那只是
- 人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发 校企合作培养专业人才
墨墨猪
人工智能在fpga的具体应用
FPGA英特尔®FPGA与人工智能技术培训——成都信息工程大学站人工智能在21世纪初迎来以深度学习与大数据云计算为主导的第三次浪潮,在无人驾驶、医疗保健、工业等多个领域得到广泛应用。随着人工智能理论和技术日益成熟,FPGA在人工智能方面的应用也越来越多,特别对于需要分析大量数据的AI、大数据以及机器学习等研究领域。人工智能与FPGA的灵活应用,对人工智能专业人才培养提出了更高要求。英特尔®FPGA
- 【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习:深入解读矩阵及其运算
猿享天开
人工智能基础知识学习线性代数人工智能学习矩阵及其运算
矩阵及其运算:人工智能入门数学基础的深入解读引言线性代数是人工智能(AI)和机器学习的数学基础,而矩阵作为其核心概念之一,承担着数据表示、变换和运算的重任。矩阵不仅在数据科学中广泛应用,更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。本文将深入探讨矩阵的基本概念、性质及其运算,通过详细的数学公式、推导过程和代码示例,帮助读者更好地理解矩阵在AI中的应用。第一章:矩阵的基本概念1.1矩阵的定义
- AI 在未来相机领域的应用前景如何?
程序员Android
人工智能数码相机智能电视
和你一起终身学习,这里是程序员Android人工智能(AI)在手机相机领域的应用已成为近年来技术创新的核心驱动力之一。随着计算摄影、深度学习算法和硬件加速技术的进步,AI正在重新定义手机摄影的可能性,并为未来带来更多颠覆性潜力。以下是AI在手机相机中的关键潜力方向及具体应用场景:经典好文推荐,通过阅读本文,您将收获以下知识点:1.计算摄影的深度进化多帧合成与超分辨率:AI通过分析多张连续拍摄的帧(
- 云平台结合DeepSeek的AI模型优化实践:技术突破与应用革新
荣华富贵8
程序员的知识储备1经验分享
云平台与AI模型的深度结合已成为推动人工智能技术落地的重要驱动力。DeepSeek(深度求索)作为前沿AI模型的代表,通过与云计算的深度融合,在技术架构和应用场景层面实现了突破性进展。以下从技术突破和应用革新两个维度进行系统解析:---###**一、技术突破:云原生AI架构的进化**####1.**弹性算力调度体系**-**动态资源分配**:基于Kubernetes的智能调度器实现GPU资源的细粒
- 全市场大模型分类及对比分析报告
早退的程序员
分类数据挖掘人工智能
全市场大模型分类及对比分析报告1.引言随着人工智能技术的飞速发展,大模型(LargeModels)已成为推动AI进步的核心力量。大模型凭借其强大的计算能力和海量数据处理能力,在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音识别等领域取得了显著成果。本报告将对全市场中几类主要的大模型进行分类和对比分析,探讨其技术特点、应用场景及未来发展趋势。2.大模型分类根据模型架构、训练目标和应用领域,全市场的
- 具身智能(Embodied Intelligence)
ZhangJiQun&MXP
教学人工智能深度学习算法
目录具身智能(EmbodiedIntelligence)简单理解举例说明具身智能(EmbodiedIntelligence)是人工智能领域的一个子领域,它强调智能系统不仅仅依赖于算法和数据处理,还必须具备一个物理实体(embodiment),通过与环境的直接互动来获取信息、学习、适应并采取行动。以下是对具身智能的简单理解和举例说明:简单理解具身智能的核心在于“具身”二字,即智能系统需要有一个物理形
- DeepSeek:通用人工智能的探路者与技术革新者——从技术架构到应用生态的全方位解析
sanggou
人工智能架构
一、DeepSeek的发展历程:中国AGI先锋的崛起DeepSeek(深度求索)成立于2023年,是中国人工智能领域的一颗新星。尽管成立时间较短,但其发展速度与技术突破令人瞩目:2023年:公司成立,核心团队由来自全球顶尖高校(如MIT、斯坦福)和科技企业(如GoogleBrain、OpenAI)的AI科学家组成,专注于AGI(通用人工智能)技术的研发。2024年初:推出首个公开产品DeepSee
- 大模型知识蒸馏:技术突破与应用范式重构——从DeepSeek创新看AI基础设施演进路径
大模型服务器厂商
重构人工智能
一、知识蒸馏的技术哲学演进知识蒸馏(KnowledgeDistillation)作为模型压缩领域的核心技术突破,其发展轨迹折射出人工智能从"规模崇拜"向"效率优先"的范式转变。传统知识蒸馏框架主要关注概率分布层面的知识迁移,但DeepSeek等前沿项目展示出更复杂的知识萃取机制。最新研究表明,知识传递已从单纯的输出层模仿,发展到注意力模式迁移(AttentionTransfer)、隐层特征对齐(H
- Byzer:面向Data+AI的云原生低代码化语言
ITPUB-微风
人工智能云原生低代码
在数据科学和人工智能迅速发展的今天,企业面临着如何高效处理海量数据并实现AI模型快速开发的挑战。Byzer,作为一种创新的云原生低代码化语言,为这一难题提供了独特的解决方案。本文将深入探讨Byzer的设计哲学、应用场景及其工程特性,展现其在Data+AI领域的潜力和价值。一、Byzer的设计哲学Byzer的核心设计理念在于简化大数据和AI平台的构建过程,降低开发成本。它通过类SQL的语言和云原生架
- 01 目录-具身智能学习规划
天机️灵韵
具身智能人工智能具身智能机器人生物信息学
具身智能(EmbodiedIntelligence)强调智能体通过身体与环境的动态交互实现学习和决策,是人工智能、机器人学、认知科学和神经科学交叉的前沿领域。其核心在于打破传统AI的“离身认知”,将智能与物理实体、感知-运动系统紧密结合。以下是具身智能学习规划的框架:一、基础理论储备数学与编程基础数学:概率统计、线性代数、微积分、优化理论、微分几何(运动规划)。编程:Python(主流工具链)、C
- AIoT是什么?AIoT现状如何?
问就是想睡觉
物联网人工智能
AIoT是什么?AIoT即人工智能物联网(ArtificialIntelligence&InternetofThings),是人工智能技术(AI)与物联网(IoT)在实际应用中的落地融合。物联网产生、收集来自不同维度的海量数据并存储于云端、边缘端,再通过大数据分析以及更高形式的人工智能技术,实现万物数据化、万物智联化。其目的是建构一种更高级形式的智能化生态体系,在该体系内,不同智能终端设备之间、不
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一.AIoT定义AIoT概念是在2017年正式向公开市场提出的。2017年11月28日,在由光际资本、36氪、特斯联联合主办的“万物智能.新纪元AIoT未来峰会”上,与会专家及行业嘉宾首次正式向公开市场提出AIoT概念。AIoT即人工智能物联网,是人工智能(AI)与物联网(IoT)的融合。二.AIoT关键技术1.物联网技术物联网技术是AIoT的基础,它负责将各类设备连接起来,实现数据的采集与传输。
- 短视频账号矩阵系统源代码开发全攻略
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一、账号矩阵系统简介短视频账号矩阵是抖音账号运营的高阶玩法,指一个运营主体开设多个账号,实现相互引流和营销效果最大化。如今,短视频已经成为人们生活中不可或缺的一部分,而短视频账号矩阵系统的出现,为企业和个人提供了更高效的运营方式。短视频矩阵系统是一套用来集中化管理和运营多个短视频平台的工具类软件。它能够集中化管理在各大短视频平台上的账号,并利用人工智能技术实现批量剪辑、发布、管理和优化短视频内容,
- 复试英文准备方法
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计算机英语英语计算机英语
为了高效准备计算机领域的英文文献翻译面试,可以按照以下步骤进行系统训练,重点提升专业术语积累、文献结构理解和即时翻译能力:一、核心能力针对性训练专业术语速记建立术语库:-每天整理《算法导论》《人工智能:现代方法》等经典教材目录中的核心术语(如:Backpropagation-反向传播、HashCollision--用Excel或Anki卡片记录英文术语+中文释义+例句(例:"Thetimecomp
- 统一 SASE 架构中的网络和安全融合
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网络研究观架构网络安全服务融合SASE框架
网络威胁情报技术的进步传统的网络边界一片混乱,剩下的只是无人管理的设备、分散在私有云和公共云中的资产、无法读取的应用程序流量泛滥,混合工作结构正在给现有网络的功能带来压力。更重要的是,这些问题早在生成式人工智能和大型语言模型的新障碍被引入公众之前就已出现。现在,每个办公室职员、宠物店老板、社交媒体影响者和咖啡店咖啡师都能够使用难以想象的处理能力,能够处理无数TB的数据,给全球网络带来新的压力。这些
- DeepSeek:大模型时代的“破局者”
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ai深度学习人工智能
DeepSeek,是谁?DeepSeek,中文名深度求索,是一家成立于2023年7月17日的创新型科技公司,由知名量化资管巨头幻方量化创立,法定代表人系裴湉。公司专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术,致力于在人工智能领域实现技术突破和创新应用。在成立后的短时间内,DeepSeek取得了令人瞩目的成绩。2024年1月5日,发布首个包含670亿参数的大模型DeepSeekLLM,该模型从零开
- 脑洞打开话题:deepseek这么火,什么时候能完全代替人类?
噔噔噔噔@
网络
AI完全代替人类是一个复杂且充满争议的话题,涉及技术、伦理、社会和经济等多个方面。目前来看,AI在某些领域已经表现出超越人类的能力,但要完全代替人类仍然面临许多挑战和限制。以下是关于AI何时可能完全代替人类的一些分析和思考:1.技术层面的限制尽管AI在某些特定任务上已经超越了人类(如图像识别、语音识别、围棋等),但要完全代替人类,AI需要在以下几个方面取得突破:通用人工智能(AGI)目前的AI主要
- 未来至少十年时间里,哪些行业的岗位更有发展前景且很难被人工智能替代?
向贤
人工智能人工智能
未来至少十年时间里,哪些行业的岗位更有发展前景且很难被人工智能替代?在人工智能技术快速迭代的背景下,未来十年内,以下六大类行业因其对人类独特能力的依赖,将展现出强大的抗替代性,并成为具有长期发展潜力的领域:一、医疗健康行业:生命科学与人文关怀的交织复杂决策与不确定性应对医学诊断需要结合患者个体差异、病史和社会背景进行综合判断,AI虽能辅助影像识别和数据分析,但面对突发并发症或罕见病例时,医生的临床
- AI人工智能机器学习之监督线性模型
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人工智能机器学习sklearn
1、概要 本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型,以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例,从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。2、监督学习之线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种机器学习任务,其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
- 大数据模型:技术赋能,引领未来
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人工智能AI大模型大模型语言模型
随着互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展,我们正身处一个数据爆炸的时代。数据,已经成为这个时代最为宝贵的资源之一。而如何挖掘和利用这些海量数据,为企业和社会创造价值,正是大数据模型所追求的目标。本文将从以下几个方面对大数据模型进行探讨:概述、技术原理、应用场景、挑战与发展趋势。一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法,通过对海量数据进行处理和分析,挖掘出有价值的信息和知识,
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人工智能深度学习系列—深度解析:交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析:均方误差损失(MSELoss)在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失:深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵:GHM(GeneralizedH
- 解读 DeepSeek 关键 RL 算法 GRPO
进一步有进一步的欢喜
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DeepSeekGRPO:面向超大规模RLHF的梯度正则化策略优化算法引言在当下人工智能蓬勃发展的浪潮里,DeepSeek无疑是一颗耀眼的明星,频繁出现在各类科技前沿讨论中,热度持续攀升。从惊艳的模型表现,到不断拓展的应用场景,DeepSeek正以强劲之势重塑着行业格局。大家不难发现,无论是复杂的自然语言处理任务,还是充满挑战的智能推理难题,DeepSeek都能展现出卓越的性能。而这斐然成绩的背后
- 详细介绍人工智能学习框架
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反正看不懂系列人工智能
人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。以下从框架分类、核心框架介绍、学习方法三个维度展开详解:一、主流人工智能框架全景图(一)基础框架层TensorFlow(Google)核心优势:工业级部署能力,支持移动端(TFLite)、浏览器(TF.js)、服务器(TFServing)特色功能:SavedModel格式跨平台兼容,XLA编译器优化计算图适用场景:生产环境部署、大
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
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_parentfill_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
htmlcss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
javaimage
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
jqueryUIreact
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
javaeclipse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applewindowsXPOS
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
SVNjira
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typepl/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
cgcc
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
spring4generic type
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
- 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
javaMathRandom
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
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword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