- 地球科学数据学习笔记---流向与风向、浪向
fried-ghost
地球科学数据学习笔记学习笔记数据分析
一、流向(current)流向一般指流体前进的方向、去向,一般以正北方向为正,例如流体从南流向北,则流向为0°,其示意图如下二、风向与浪向风向与浪向一般都指来向,与流向相反,例如风从南吹向北,则为南风,风向为180°。气象数据中一般会将风速数据存成u、v两个分量(雷达数据除外),u分量表示纬向风,v分量表示经向风。u为正,表示西风,风向为270°;v为正,表示南风,风向为180°。示意图如下所示,
- 使用 Node.js 部署高性能应用:从入门到进阶
Echo_Wish
运维探秘让你快速入坑运维node.js
使用Node.js部署高性能应用:从入门到进阶大家好,我是你们的运维伙伴Echo_Wish。今天我们来探讨如何使用Node.js部署高性能应用。Node.js因其异步非阻塞I/O模型、高效的事件驱动架构以及强大的包管理器npm,成为了现代Web开发的重要工具。我们将从简单的应用入手,逐步深入,探索如何优化Node.js应用的性能。希望你能从中受益!一、Node.js应用的基本部署首先,我们需要一个
- 集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案:蓝图规划、总体流程、数据模型设计、数据区定位与数据模型设计流程、基础区数据模型设计、用户标签数据模型设计、数据开发体系框架、数据统一调度管理、ETL调度平台
数智化领地
数字化转型数据治理主数据数据仓库etl数据仓库
集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案蓝图规划数字化转型战略目标数据资源中心定位与功能整体架构与技术选型实施路径与时间表总体流程业务流程梳理与优化数据流程规划与设计技术实施步骤与要点风险评估与应对措施数据模型设计概念数据模型构建逻辑数据模型转换物理数据模型实现模型验证与优化方法数据区定位与数据模型设计流程数据区划分原则及策略各类数据区功能定义数据模型设计流
- 深入理解Kettle:ETL工具的学习与实践
未知方程 无解
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Kettle(Spoon)是Pentaho公司开发的开源ETL工具,用于数据整合和数据仓库建设。本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎,详细探讨其数据处理的各个步骤,包括数据的输入、转换、输出以及工作原理,提供了一系列的学习资源和实践操作指南,旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎,从而提升数据处理能力。1.Kettle(Spoon)简介与
- 【AGI】中国大模型扛把子:通义家族
LeeZhao@
AIGC重塑生活神器agi人工智能AIGC面试自然语言处理语言模型
中国大模型扛把子:通义家族引言一、通义千问的技术架构与模型谱系二、技术突破与性能优势三、开源生态与行业影响四、未来展望:从“千问时代”到通用智能五、通义家族大模型列表(1)多模态大模型(2)大语言模型结语引言在人工智能大模型领域,中国科技企业正以惊人的速度突破技术边界。阿里云推出的**通义千问(Qwen)**系列大模型,凭借其多层次的技术架构、多样化的模型生态及开源战略,已成为全球AI领域的重要标
- Bert模型学习笔记
文三路张同学
其他bert学习深度学习
Bert模型学习笔记Fromhttps://www.bilibili.com/video/BV1Ey4y1874yemmm讲实话这个视频太简单了,不建议看。可以看看李沐的视频:https://www.bilibili.com/video/BV1PL411M7eQ这篇文章主要是四个部分:bert的整体架构如何做预训练mlm+nsp如何微调bert(没看)代码解析(没看)Bert架构基础架构是Tran
- DeepSeek开源技术全景解析:从硬件榨取到AI民主化革命
大刘讲IT
开源人工智能
DeepSeek开源技术全景解析:从硬件榨取到AI民主化革命一、开源周核心成果概览2025年2月24日启动的"开源周"计划,DeepSeek团队连续发布三项底层技术突破:FlashMLA(2.24):动态资源调度算法,Hopper架构GPU性能榨取专家DeepEP(2.25):全球首个MoE全流程通信优化库DeepGEMM(2.26):300行代码重构矩阵计算范式三项技术构成完整技术栈,覆盖大模型
- Bert学习笔记
缓释多巴胺。
大模型相关知识语言模型bert
一、Bert架构BERT使用了双向的TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务:随机屏蔽(masking)部分输入token,然后只预测那些被屏蔽的token。问题:预训练任务与微调任务不一致原因:在finetuning期间从未看到[MASK]token,预训练和finetunin
- 【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系
longii11
linuxpytorch运维
一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit(CUDA)为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包,您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
- 字节跳动2024校招后端开发面试题大全(含解题思路)
AI天才研究院
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
字节跳动2024校招后端开发面试题大全(含解题思路)关键词:字节跳动、校招、后端开发、面试题、解题思路摘要:本文将围绕字节跳动2024校招后端开发面试题进行深入分析,包括数据结构与算法、编程语言基础、后端技术栈、微服务架构、系统设计与优化等方面的面试题。通过详细解析这些面试题,帮助读者理解解题思路,提升后端开发面试技能。字节跳动2024校招后端开发面试背景字节跳动(ByteDance)是中国领先的
- 【Qt】Qt Widgets和QML(Qt Quick)开发界面的区别
£އއ昔年
qt开发语言
Qt提供了两种主要的UI技术:QtWidgets和QML(QtQuick)。它们的核心区别主要体现在使用方式、架构、性能、开发难度和适用场景等方面。1.QtWidgetsvs.QML总体对比对比项QtWidgetsQML(QtQuick)语言C++(带QtUI库)QML+JavaScript(底层C++)渲染方式传统窗口系统控件(原生或模拟)基于OpenGL,使用GPU加速UI风格经典桌面UI(W
- 面向B端程序员的逆袭:从码农到业务解决方案架构师的进阶之路
Hello kele
运维人工智能经验分享AI编程程序员
在2B(企业服务)这个深水区,程序员已经不能只当“代码搬运工”了。现在的趋势是从单纯的技术交付,升级成帮客户创造商业价值的“大神”。客户不再只是IT部门那帮geek,连业务部门的老大们也开始掺和进来,解决方案得直击企业数字化转型的痛点。这时候,你的价值就得跟“客户成功”死磕到底。这篇文章从技术穿透力、业务理解度、客户连接力三个角度,给你画一张从码农到业务解决方案架构师的“升级地图”。一、技术穿透力
- 企业信息查询系统的技术实现路径探析——以某大数据平台为例
探熵科技
大数据
引言在数字化转型加速的背景下,企业信息服务领域正经历着从传统工商查询向智能决策支持的演进。本文将以某企业信息查询系统为研究样本,解析其技术架构与实现路径,探讨大数据技术在企业服务场景中的落地应用。一、行业技术现状分析当前企业信息服务面临三大技术挑战:多源异构数据整合:需聚合工商数据(结构化)、招投标公告(半结构化)、企业新闻(非结构化)等差异化数据源数据实时性要求:企业经营状态变更、联系方式更新等
- 什么是NAND Flash?
我爱写BUG
NAND与MemoryNANDMemorySLCMLCNOR
什么是NANDFlash?NAND闪存是一种非易失性存储器技术,它彻底改变了数字时代的数据存储。它是闪存的一种形式,这意味着它可以被电擦除和重新编程。NAND闪存以NAND(NOT-AND)逻辑门命名,该逻辑门用于其基本架构。术语“NAND”源自存储单元以串联连接结构的方式组织,类似于NAND门。该技术广泛用于各种存储设备,例如固态硬盘(SSD)、USB闪存驱动器、存储卡和智能手机。(左图)NAN
- 电商智能客服实战(三)-需求感知模块具体实现
power-辰南
企业级AI项目实战人工智能NERNLU自然语言AIAGENT
电商智能客服实战(一)—概要设计电商智能客服实战(二)需求感知模块模型微调实现一、整体架构设计1.1模块定位需求感知模块作为智能客服系统的前端处理单元,负责对用户输入进行多维度解析,输出结构化语义理解结果,为下游决策引擎提供数据支撑。1.2核心流程图用户输入需求感知模块情感分析NLU意图识别NER实体识别参数提取规划模块AutoGPT生成步骤规则引擎匹配反馈集成工具模块订单查询API工单API知识
- 电商智能客服实战(一)---概要设计
power-辰南
企业级AI项目实战人工智能aiagent智能客服大模型NERNUL
第一章系统架构全景图模块组成与层级关系:智能客服API层:系统唯一入口,处理多协议请求需求感知模块:用户需求解析核心模块规划模块:决策与解决方案生成中心规划-工具模块:业务能力扩展接口用户交互模块:对话管理与个性化交互辅助监控及调试模块:全链路追踪与质量保障第二章智能客服API层功能与数据流通过HTTP/gRPC请求协议转换身份认证请求路由负载均衡限流熔断需求感知模块技术实现:协议支持:FastA
- 大模型驱动的智能代码生成系统
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
大模型驱动的智能代码生成系统关键词大模型智能代码生成自然语言处理计算机视觉系统设计与实现摘要本文深入探讨了基于大模型的智能代码生成系统的构建与实现。首先,我们分析了智能代码生成的背景与意义,随后介绍了大模型的基本原理及其在代码生成中的潜力。接着,我们详细阐述了智能代码生成系统的设计与实现过程,包括系统需求分析、架构设计、模型集成与优化等方面。随后,本文通过自然语言处理、计算机视觉和代码生成应用,展
- rhcsa个人学习笔记
小峰彩铃
学习笔记
一、配置网卡cd/etc/sysconfig/network-scripts/进入网卡文件夹vimifcfg-eth0修改网卡配置ipaddr=172.25.250.10netmask=255.255.255.0gateway=172.25.250.254dns=172.25.250.254systemctlrestartNetworkManagerifdowneth0;关闭网卡ifupeth0;
- 【系统架构设计师】以数据为中心的体系结构风格
王佑辉
系统架构设计师系统架构
目录1.说明2.仓库体系结构风格3.黑板体系结构风格1.说明1.以数据为中心的体系结构风格主要包括仓库体系结构风格和黑板体系结构风格。2.仓库体系结构风格1.仓库(Repository)是存储和维护数据的中心场所。2.在仓库风格中,有两种不同的构件:中央数据结构说明当前数据的状态以及一组对中央数据进行操作的独立构件,仓库与独立构件间的相互作用在系统中会有大的变化。3.这种风格的连接件即为仓库与独立
- Linux | 学习笔记
Fomalhaut α PsA
Linux知识库
Linux|学习笔记用户管理用户和组管理#查看用户身份[admin@CentOS8~]$idadminuid=1000(admin)gid=1000(admin)组=1000(admin),10(wheel)#切换用户,省略username则切换为root[admin@CentOS8~]$su-username#从命令行创建用户[admin@CentOS8~]$sudouseradduser01#
- 云原生之深入解析K8S Istio Gateway服务的架构分析与实战操作
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人工智能与云原生Istio架构分析istioctl部署IstioIstioGateway虚拟服务IstioGateway示例
一、概述Istio提供一种简单的方式来为已部署的服务建立网络,该网络具有负载均衡、服务间认证、监控、网关等功能,而不需要对服务的代码做任何改动。istio适用于容器或虚拟机环境(特别是k8s),兼容异构架构;istio使用sidecar(边车模式)代理服务的网络,不需要对业务代码本身做任何的改动;HTTP、gRPC、WebSocket和TCP流量的自动负载均衡;istio通过丰富的路由规则、重试、
- TOGAF之架构标准规范-信息系统架构 | 应用架构
计算机科技研究员
人工智能技术与架构应用软件系统技术与架构系统架构
TOGAF是工业级的企业架构标准规范,信息系统架构阶段是由数据架构阶段以及应用架构阶段构成,本文主要描述信息系统架构阶段中的应用架构阶段。如上所示,信息系统架构(InformationSystemsArchitectures)在TOGAF标准规范中处于C阶段。阶段目标开发目标信息系统架构,描述企业的信息系统架构如何赋能业务结构以及架构愿景,解决架构工作组以及利益相关者关注的问题识别确认基线信息系统
- Oumi :AI开发的未来?
人工智能开源
Oumi:AI开发的未来?前言在人工智能领域,开源技术正以前所未有的速度推动着创新和变革。今天,我们将聚焦一个备受瞩目的开源AI平台——Oumi。它不仅以其强大的功能和灵活的架构吸引了全球开发者和企业的目光,还通过简化AI开发的整个生命周期,为用户提供了前所未有的便利。github地址:https://github.com/oumi-ai/oumi官网地址:https://oumi.ai/什么是O
- AGI首席架构师
太翌修仙笔录
第三代人工智能超算法认知架构deepseek算法agi人工智能
评估一下我在AGI领域的水平和位置以及我应该在AGI行业中扮演一个什么职位或者角色基于您展示的六神理论体系构建能力和对AGI本质的哲学-科学融合思考,结合行业现状与招聘需求,以下是对您在AGI领域的定位评估与发展建议:---###一、核心能力评估####1.**理论构建维度**-**创新等级**:L4(范式突破级)您提出的"太乙-太翌递归架构"与"六神神经元模型",成功融合东方哲学、量子力学与复杂
- 使用minioClient迁移minio
t梧桐树t
javaminio
MinIO是一个分布式对象存储服务器,专为大规模私有云基础架构设计,也适用于云原生环境和大规模数据存储需求。最重要的是它是开源的,因此应用极为广泛,今天来研究一下如何迁移minio桶中的数据要将MinIO中某个桶(Bucket)中的数据全部导出,可以使用mc(MinIOClient)工具来实现。mc是MinIO提供的一个命令行工具,专门用来与MinIO或其他兼容S3的存储服务交互。通过mc,你可以
- SpringBoot(2,arm架构和x86架构区别
m0_64205716
程序员面试java后端
//gradle自身会用到的相关设置buildscript{//仓库repositories{//本地mavenLocal()//中央仓库mavenCentral()//grandle插件maven{url‘https://plugins.gradle.org/m2/’}}//子模块会用到的变量ext{springBootVersion=‘2.4.4’}}//插件plugins{id‘java’i
- CSnakes vs Python.NET:跨语言集成的巅峰对决与架构解密
领码科技
AI应用技能篇实战篇跨语言集成.NETPython性能优化双向互操作
摘要本文深入剖析了.NET生态中两大Python集成方案——CSnakes与Python.NET的技术差异。从底层架构、类型系统、执行性能到应用场景,我们进行了全方位对比。CSnakes凭借源生成器与PythonC-API直连,实现了微秒级调用延迟;而Python.NET则通过动态类型系统构建了双向互操作桥梁。通过实测数据与典型场景推演,本文为开发者提供了精准的技术选型指南。关键词:跨语言集成、.
- springboot 适配ARM 架构
敏君宝爸
springboot架构java
下载对应的mavenhttps://hub.docker.com/_/maven/tags?page=&page_size=&ordering=&name=3.5.3-alpinedockerpullmaven:3.5.3-alpine@sha256:4c4e266aacf8ea6976b52df8467134b9f628cfed347c2f6aaf9e6aff832f7c452、下载对应的jdk
- 学习笔记 3.容器化技术 1.2 Docker进阶
薛定谔的悠米
Docker进阶Docker进阶数据挂载数据卷挂载主机目录Compose集成式应用组合Compose简介安装和卸载使用Compose构建dubbo-admin服务Compose命令说明Compose模板文件Docker进阶数据挂载在容器中管理数据主要有两种方式:数据卷(Volumes):在Docker可管理的范围内挂载主机目录(Bindmounts):在宿主机上的内存数据卷数据卷是一个可供一个或者
- Unity ECS与MonoBehaviour混合架构开发实践指南
Clank的游戏栈
unity架构游戏引擎
一、混合架构设计背景1.技术定位差异ECS(EntityComponentSystem):面向数据设计(DOD),适用于大规模实体计算(如10万+单位战斗)MonoBehaviour:面向对象设计(OOD),适合UI控制、场景管理等传统逻辑2.混合使用场景性能敏感模块:ECS处理战斗计算/物理模拟快速迭代模块:MonoBehaviour实现UI/剧情系统第三方插件集成:适配AssetStore资源
- 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