- 需求分析与问题定义原理与代码实战案例讲解
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需求分析与问题定义原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在软件工程领域,需求分析与问题定义是至关重要的环节。它们决定了软件项目的成功与否,直接影响着软件的质量、成本和交付时间。随着软件项目的复杂性和规模日益增加,对需求分析与问题定义的要求也越来越高。本文将深入探讨需求分析与问题定义的原理,并
- 知识管理系统:构建企业智慧大脑
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ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
第一部分:知识管理概述与重要性第1章:知识管理的定义与基本概念1.1.1知识管理的起源与发展知识管理(KnowledgeManagement,KM)起源于20世纪80年代,当时企业在市场竞争中逐渐意识到知识作为一种战略资源的重要性。早期的知识管理实践主要集中在知识的收集、存储和传播上。随着信息技术的发展,知识管理逐渐融入了更先进的技术手段,如数据挖掘、人工智能和大数据分析,使其成为一个跨学科、多领
- TypeScript语言的计算机视觉
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
使用TypeScript进行计算机视觉:一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展,计算机视觉(ComputerVision)成为了一个极具活力的研究领域。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和“理解”数字图像或视频中的内容。近年来,TypeScript作为一种现代化的编程语言,因其类型安全和更好的开发体验,逐渐在前端和后端开发中得到了广泛应用。本文将探讨如何使用TypeScript进行计算
- 大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构
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大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性进展。LLMs,如BERT、GPT-3等,通
- Flume与Couchbase集成原理与实例
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Flume与Couchbase集成原理与实例作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来,企业对数据存储和处理的效率要求越来越高。在数据采集、存储、处理和分析的各个环节,都需要高效、可靠的技术支持。Flume和Couchbase正是这样两种优秀的工具,前者擅长于数据采集和传输,后者擅长于键值存储和文
- AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow:设计智能任务处理流程
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AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:设计智能任务处理流程作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在当今的数字化时代,随着数据量的爆炸式增长和复杂性的提升,传统的手动任务处理方式已经无法满足高效、准确的需求。人工智能技术的发展为自动化任务处理提供了新的可能性。AI人工智能代理(AIAgent)作为一
- 本周安全速报(2025.3.11~3.17)
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合规速递01瑞士出台新规:关基设施遭遇网络攻击需在24小时内上报原文:https://www.bleepingcomputer.com/news/security/swiss-critical-sector-faces-new-24-hour-cyberattack-reporting-rule/新规要求,关键基础设施组织发现网络攻击后,首次报告需在24小时内完成,详细报告需在后续14天内完成,未
- 【Image captioning-RS】论文12 Prior Knowledge-Guided Transformer for Remote Sensing Image Captioning
CV视界
Imagecaptioning学习transformer深度学习人工智能
1.摘要遥感图像(RSI)字幕生成旨在为遥感图像生成有意义且语法正确的句子描述。然而,相比于自然图像字幕,RSI字幕生成面临着由于RSI特性而产生的额外挑战。第一个挑战源于这些图像中存在大量物体。随着物体数量的增加,确定描述的主要焦点变得越来越困难。此外,RSI中的物体通常外观相似,进一步复杂化了准确描述的生成。为克服这些挑战,我们提出了一种基于先验知识的transformer(PKG-Trans
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p389-p407
操作系统
《OperatingSystemConcepts》学习第33天,p389-p407总结,总计19页。一、技术总结1.virtualmemeory(1)定义Atechniquethatallowstheexecutionofaprocessthatisnotcompletelyinmemory.Also,separationofcomputermemoryaddressspacefromphysic
- Argument vs. Parameter | 参数值与参数
斐夷所非
cleancode参数
注:机翻,未校。Argumentvs.Parameter参数值(Argument)与参数(Parameter)What’stheDifference?有什么区别?Argumentandparameteraretwotermscommonlyusedinthefieldofcomputerprogramming.Anargumentreferstoavaluethatispassedtoafunct
- 开发规范与编码标准原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
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开发规范与编码标准原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLM开发规范与编码标准原理与代码实战案例讲解1.背景介绍1.1问题的由来随着软件工程的快速发展,尤其是在大型团队协作下开发复杂系统时,一致性、可读性、维护性成为影响代码质量的关键因素。不一致的开发风格、冗余的代码模式以及缺乏标准化的命名
- ECMAScript(ES6+)
爱好是吃的蓝胖
ES6javascript开发语言前端ecmascript
1.ECMAScript简介ECMA(EuropeanComputerManufacturersAssociation)中文名称为欧洲计算机制造商协会,这个组织的目标是评估、开发和认可电信和计算机标准。1994年后该组织改名为Ecma国际。ECMAScript是由Ecma国际通过ECMA-262标准化的脚本程序设计语言Ecma国际制定了许多标准,而ECMA-262只是其中的一个,查看Ecma标准。
- 探索量子世界:Rust语言实现的量子计算机模拟器——Quantum
武允倩
探索量子世界:Rust语言实现的量子计算机模拟器——QuantumquantumAdvancedRustquantumcomputersimulator项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/quantu/quantum在量子计算这一神秘而充满潜力的领域,一款高效且教育意义深远的工具显得尤为重要。今天,我们为您介绍——Quantum,一个由Rust语言精心打造的高级
- 知识蒸馏 vs RLHF:目标函数与收敛分析
从零开始学习人工智能
人工智能
1.知识蒸馏(KnowledgeDistillation)知识蒸馏是一种模型压缩技术,旨在将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到较小的模型(学生模型)中,以提高学生模型的性能。目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成:分类损失(StudentLoss):学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失,表示为:[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1))=−∑i=1Nyil
- Run-time type information--RTTI
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Incomputerprogramming,run-timetypeinformationorrun-timetypeidentification(RTTI)[1]referstoaC++mechanismthatexposesinformationaboutanobject'sdatatypeatruntime.Run-timetypeinformationcanapplytosimpledat
- CE 451/551 Computer-Aided Research
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CE451/551–Computer-AidedResearchintheChemicalandMaterialsSciences:Homework#11(Graded#3)(Due:Tuesday,11MarchTuesday2025,5:00pm)Thegoalofthisassignmentistopracticetheuseofcookbooks,templates,andcodesnip
- 计算机视觉入门
109702008
人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息,解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线,旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础:线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言:掌握至少一门编程语言,Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言,其次是C++。2.计算机视觉基础数字
- 计算机视觉(Computer Vision, CV)的入门到实践的详细学习路线
云梦优选
计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算,理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义,理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解(SVD)及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用,如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布(如正态分布、二项分布)及其性质。学习统计推断方法,如假设检验、置信区间估计,以评估模型性能。微积分掌握梯度、
- python-提示词对大模型推理有多重要?
给自己做加法
pythonpython语言模型
文章目录前言测试一个失败的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥能引导的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥结束语前言神级提示词一度成为AI圈的热搜,那么提示词对大模型推理到底有多重要?测试一个失败的提示词提示词内容基础知识:{knowledge};问题:{question};根据已知知识和基础知识回答问题knowledge内容{"商品名称":
- 黑板架构风格
BGM不迷路
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一、定义黑板架构(BlackboardArchitecture)是一种用于解决复杂问题的系统架构模式,其中多个独立的组件(通常称为知识源)共同工作,通过共享一个共同的“黑板”(通常是一个全局的共享数据结构)来实现解决方案的推演的架构风格。每个组件根据黑板上的信息做出贡献,修改黑板上的状态,直到最终完成任务。二、组成黑板架构由黑板(Blackboard)、知识源(KnowledgeSources)、
- 大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐
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大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、LaMDA等,在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的突破。这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力,但同时也引发了
- 【AI热点】OpenAI新发布API技术深度洞察
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以下内容基于对OpenAI最新发布的AgentAPI及相关工具的官方信息、技术演示和已有报道进行综合解读与深度分析,供您参考。本报告将围绕最新发布的ResponsesAPI(智能体核心新接口)、内置工具(websearch、filesearch、computeruse)、全新的AgentsSDK以及核心安全与可观测性机制,帮助您深入理解其原理、特性及应用价值。一、背景:为什么要推出新的AgentA
- TPAMI 2024 | 学习人类教育智慧:以学生为中心的知识蒸馏方法
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论文解读IEEETPAMI知识蒸馏TPAMI论文解读深度学习
题目:LearningFromHumanEducationalWisdom:AStudent-CenteredKnowledgeDistillationMethod学习人类教育智慧:以学生为中心的知识蒸馏方法作者:S.Yang;J.Yang;M.Zhou;Z.Huang;W.-S.Zheng;X.Yang;J.Ren摘要现有的知识蒸馏研究通常侧重于以教师为中心的方法,其中教师网络根据自身标准进行训
- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch 2.0深度学习环境搭建
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从零开始大模型开发与微调:PyTorch2.0深度学习环境搭建作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用,大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识,并在各个下游任务上取得优异的性能。然而,大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景,这对于许多初学者和研究
- 知识库全链路交互逻辑
賢843
软件测试理论基础python
阶段顺序URL输入→网络连接→前端请求→后端处理→数据库交互→数据返回→前端渲染→连接关闭阶段1:用户输入URL用户行为:在浏览器地址栏输入`https://knowledge.com/search?keyword=金融趋势`浏览器动作:“浏览器解析URL:协议补全:若用户省略协议,浏览器自动添加https://(若网站支持HTTPS)字符转义:对中文、空格等特殊字符编码(如金融趋势→%E9%
- 大模型高效优化技术全景解析:微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏
时光旅人01号
人工智能剪枝算法深度学习数据挖掘人工智能
目录微调(Fine-tuning)量化(Quantization)剪枝(Pruning)梯度裁剪(GradientClipping)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)技术对比与协同策略总结与趋势1.微调(Fine-tuning)核心思想在预训练模型(如BERT、GPT)基础上,通过领域数据调整参数,适配下游任务。方法流程预训练模型加载:加载通用模型权重(如HuggingFace
- OpenCV图像基础
天行者@
opencv人工智能计算机视觉
OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库OpenCV最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持OpenCV可用于开发实时的图
- 【Agent实战】发票信息识别提取专家(AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt(CoT、One-shot等)+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践)
姚瑞南
大模型落地探索及agent搭建RAG技术应用探索prompt实战应用案例人工智能ocrpromptAIGCchatgptgptagi
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录1.项目背景2.项目目标定性:定量:3.发票核心字段概述4.关键举措5.Workflow设计思路及编排5.1整体设计思路5.2流程搭建及解读流程解读:代码节点:解析agent数据
- 知识蒸馏中的温度参数 T(Temperature)的作用
彬彬侠
大模型Temperature温度参数知识蒸馏Distillationpytorchpython
知识蒸馏中的温度参数TTT(Temperature)的作用1.什么是温度参数TTT?在知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)过程中,教师模型的输出通常是一个概率分布(通过softmax计算得到)。温度参数TTT控制softmax的平滑程度,使得学生模型可以更好地学习教师模型的知识。在标准的softmax函数中,类别iii的概率计算如下:Pi=ezi∑jezjP_i=\frac
- Chart GPT、DeepSeek 辅助学习H3C网络工程师考试(一)
qq_58647543
H3C认证路由交换网络工程师gpt学习网络
计算机网络基本计算机网络基本概念是网络技术的基础,涵盖了计算机网络的定义、类型、发展历程及其各种重要概念。下面详细讲解这些内容:1.计算机网络的基本概念计算机网络(ComputerNetwork)指的是由多个计算机和其他硬件设备通过通信链路连接起来,通过交换信息资源和共享硬件、软件资源的系统。计算机网络的核心目标是实现计算机之间的数据传输、资源共享和远程访问。计算机网络的主要功能包括:数据通信:传
- 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
--------
- 【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