- Gemini 2.0 Flash
新加坡内哥谈技术
人工智能大数据语言模型
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/过去一年,人工智能领域取得了令人瞩目的进展。如今,备受期待的Gemini2.0系列首款模
- CSS:不设定高度的情况,如何让flex下的两个元素的高度一致
25号底片~
csscss前端
方法1:使用align-items:stretch(默认行为)flex容器的默认行为是align-items:stretch,这意味着子元素的高度会自动拉伸到与容器高度一致。如果容器没有固定高度,子元素会以最高的子元素为准。css.container{display:flex;/*启用flex布局*/align-items:stretch;/*默认值,子元素高度会拉伸到一致*/}.item{/*不
- 训练模型时,步长为什么不能太大也不能太小?
yuanpan
人工智能
在训练模型时,步长(也称为学习率,LearningRate)是一个关键的超参数,它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大,也不能太小,原因如下:1.步长太大的问题如果步长过大,会导致以下问题:模型发散(Divergence):参数更新幅度过大,可能导致损失函数的值不断增大,甚至无法收敛,模型性能急剧下降。错过最优解:过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡,甚至直接跳过最优解,无法找到良好的模型参
- 先学node.js还是php,vue和node先学哪个?
朱佳顺
先学node.js还是php
vue和node应该先学习node,node可以为vue提供包管理工具和模块化管理,可以使vue的开发更加简单快速。所以应该先学习node。vue介绍:Vue.js是web界面的渐进式框架。Vue.js的目标是通过尽可能简单的API实现响应的数据绑定和组合的视图组件。Vue.js自身不是一个全能框架——它只聚焦于视图层。因此它非常容易学习,非常容易与其它库或已有项目整合。另一方面,在与相关工具和支
- 利用A、G、DL、P策略来管理网络资源访问权限
lyuharvey
问题描述:如现在某个企业是通过域来管理的。在域中,有三台打印机,其中,销售部门只能够访问打印机A;管理部门只能够使用打印机B;财务部门可以访问打印机C,当打印机C不能够使用时,则可以使用打印机B。在域中,还有三个共享文件夹,其中文件夹甲是销售部门专用文件夹,只有销售员工以及销售总监与财务总监可以访问;文件夹乙是财务专用文件夹,只有财务部门以及财务总监帐户可以访问;文件夹丙是一个公共文件夹,任何部门
- OpenAI 团队组织架构和研发技术栈
AI天才研究院
ChatGPT人工智能
OpenAI是一家致力于推动人工智能技术发展的公司,成立于2015年。其目标是确保人工智能技术造福全人类。为了实现这一目标,OpenAI采用了多种先进的技术和组织架构来推动其研发工作。目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever:Ilya是OpenAI的联合创始人之一,也是深度学习领域的先驱。他在神经网络和深度学习方面的研究具有重要影响,曾与
- 物联网(IoT)架构中,平台层的应用与技术
小赖同学啊
智能硬件物联网架构
在物联网(IoT)架构中,平台层是连接物理设备(感知层)和应用服务(应用层)的核心部分。它负责数据的采集、处理、存储、分析以及设备管理等功能,是物联网系统的“大脑”。以下是平台层的主要功能及其技术实现手段:平台层的主要功能设备管理:功能:管理物联网设备的注册、配置、监控、维护和故障诊断。技术手段:设备注册与认证:使用MQTT、CoAP等协议实现设备接入,结合OAuth、X.509证书等技术进行设备
- 深入解析React 18核心特性:构建未来级Web应用的全面指南
斯~内克
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一、React18的里程碑意义React18作为近年来最具革命性的版本更新,标志着前端开发正式进入并发渲染时代。这个版本不仅带来了底层架构的革新,更重新定义了现代Web应用的性能标准与开发范式。根据npm官方统计,React18发布首周下载量突破1800万次,GitHub星标数新增3.4万,充分展现了开发者社区对其技术价值的认可。二、架构革命:并发模式深度解析2.1并发渲染原理//传统同步渲染模式
- 机器学习中的梯度到底是什么?(chat-gpt问答)
湫怿
机器学习gpt人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗?是的,梯度是对损失函数(或目标函数)求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率,这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中,我们通过不断调整参数,使目标函数达到最小值,从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解?梯度是一个向量,它的方向指向函数值增加最快的方向,其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小,需要
- Android Jetpack
qq_39892855
AndroidJetpack翻译Jetpack是一套让开发者更容易开发出完美安卓应用的组件。这个组件帮助你遵循最好的实践,让你减少写一些模板代码,简化复杂的task任务,能让你更加专注自己的业务代码。Jetpack使用的是androidx.*包名,与旧的android.*分开。这意味着它提供向后兼容性并且他会更频繁地更新,确保您始终可以访问最新和最好的Jetpack组件版本。特点加速开发组件可以单
- Spring Boot与Django对比:哪个更适合做为Web服务器框架?
m0_74824076
面试学习路线阿里巴巴springbootdjango前端
文章目录1.基础背景与技术栈1.1SpringBoot1.2Django2.架构对比2.1SpringBoot架构2.2Django架构3.性能比较3.1SpringBoot性能3.2Django性能4.开发效率4.1SpringBoot开发效率4.2Django开发效率5.社区与生态系统5.1SpringBoot社区5.2Django社区6.部署与运维6.1SpringBoot部署与运维6.2D
- 2007-2023年42家上市商业银行常用变量数据
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数据#银行#上市公司上市商业银行常用变量
2007-2023年42家上市商业银行常用变量数据1、时间:2007-2023年2、来源:银行年报、社会责任报告、wind3、指标:基本情况:证券代码、证券简称、公司属性、省份、城市、成立日期、上市日期、上市地点、上市板、存贷情况:贷款总额、绿色信贷余额、绿色信贷比例、存款总额、贷款减值准备、贷款损失准备充足率、单一最大客户贷款比例、存贷款比率、不良贷款率、不良贷款余额、不良贷款拨备覆盖率、净息差
- 计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测(主页有源码)
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法智能手机
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介:玩手机检测的重要性与技术挑战驾驶员玩手机检测是智能交通安全领域的核心课题。根据NHTSA数据,美国每年因手机使用导致的交通事故超过3000起,中国公安部的统计显示开车使用手机的事故率是正常驾驶的23倍。该技术通过实时监测驾驶员手部动作和视线方向,识别非法使用手机行为,在以
- 【Python】构建Web应用的首选:Flask框架基础与实战
萧鼎
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构建Web应用的首选:Flask框架基础与实战在Python的Web开发生态中,Flask框架以其轻量、灵活和易用的特性成为构建Web应用的首选之一。无论是快速搭建一个小型应用原型,还是构建复杂的后端服务,Flask都提供了便捷的接口和丰富的扩展支持。本博客将介绍Flask的基础知识和核心概念,并通过一个简单的实例展示如何用Flask构建Web应用。一、Flask框架简介Flask是由ArminR
- 安全测试数据的分析、报告及业务应用
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一、安全测试指标与测量目标在风险分析和管理流程中,有效运用安全测试数据的前提是准确定义安全测试指标和测量目标。例如,通过统计安全测试中发现的漏洞总数,能够量化应用程序的安全状态,还可据此设定软件安全测试的目标,如在应用程序投入生产环境前,将漏洞数量降低至可接受的最低限度。另一个具有管理价值的目标是将应用程序的安全状态与安全基线进行对比,以此评估应用安全流程的改进情况。假设安全指标基线对应的是仅完成
- Android Jetpack介绍
Gary.Mi
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1.文档背景本文是Jetpack介绍系列文档的开篇,是对Jetpack整体的介绍,后续会对其中的各个组件分别单独说明。2.官方简介Jetpack是一套库、工具和指南,可帮助开发者更轻松地编写优质应用。使用这些组件,可帮助开发者遵循最佳实践,摆脱编写样板代码的工作并简化复杂任务,使开发者将精力集中放在所需的代码上。Jetpack包含与平台API解除捆绑的androidx.*软件包库。这意味着,它可以
- Spring Boot应用首次请求性能优化实战:从数据库连接池到JVM调优
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目录问题现象与背景分析性能瓶颈定位方法论数据库连接池深度优化SpringBean生命周期调优JVM层性能预热策略全链路监控体系建设生产环境验证方案总结与扩展思考1.问题现象与背景分析1.1典型问题场景在某互联网金融项目的SpringBoot应用上线后,运维团队发现一个关键现象:应用重启后首次访问提现接口耗时约1300ms后续请求稳定在200ms以内每日凌晨服务重启后,首笔交易超时率高达30%1.2
- 深入解析 Vue 3 Teleport:原理、应用与最佳实践
赵大仁
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深入解析Vue3Teleport:原理、应用与最佳实践1.引言Vue3引入了Teleport组件,它可以让我们将组件的渲染位置从当前组件层级移动到DOM的其他位置,而不影响Vue的响应式和组件状态管理。在开发中,我们经常遇到模态框、通知、弹窗、工具提示(Tooltip)等UI组件,这些组件通常需要被渲染到body或特定DOM节点,以避免z-index层级问题。Vue3的Teleport解决了这个问
- 大型语言模型与强化学习的融合:迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建
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大模型科普人工智能强化学习
1.引言大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破,展现了强大的知识存储、推理和生成能力,为人工智能带来了新的可能性。强化学习(RL)作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法,在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合,分析LLM如何赋能RL,并阐述这种融合对于迈向通用人工智能(AGI)的意义。为了更好地理解这一融合的潜力,我们基于“LargeLanguageModela
- 深入解析 React Diff 算法:原理、优化与实践
赵大仁
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深入解析ReactDiff算法:原理、优化与实践1.引言React作为前端领域的标杆框架,采用虚拟DOM(VirtualDOM)来提升UI更新性能。React的Diff算法(Reconciliation)是虚拟DOM运行机制的核心,它决定了如何高效地对比新旧DOM并执行最少的操作来更新UI。本篇文章将深入探讨ReactDiff算法的原理、优化策略,并通过生动的示例解析其工作方式,让你能够更直观地理
- 准确率(Precision)和召回率(Recall)
asdfg1258963
目标检测_ai机器学习算法人工智能
准确率(Precision)定义:准确率是指在模型预测为正的样本中,真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。计算公式:Precision=TPTP+FP\text{Precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}Precision=TP+FPTP其中:TP(TruePositive):真正例,模型正确预测为正的样本数。FP(FalseP
- 强化学习-Chapter2-贝尔曼方程
Rsbs
算法机器学习概率论
强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…)∣St=s]=E[rt+1+γGt+1∣St=s]=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(Rs→s′a+γE[Gt+1∣St+1=s′])=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(R
- 本月之后,华为再无Windows PC,微软亲自“扶鸿蒙上马”
佳晓晓
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在当前中美博弈的复杂大环境下,华为这一科技巨头一直备受关注,近期更是传出重磅消息:微软对华为的Windows系统供货许可本月即将到期,且并无续约迹象。这意味着此后华为PC将无法再使用Windows系统,被迫全面转向国产方案,而鸿蒙PC系统则有望借此契机正式登上舞台。华为PC的现状与转变契机自去年8月华为上架MateBookGT14后,已有长达7个月的时间没有新品PC推出。这期间,华为PC的销量也受
- 机器学习中的梯度下降是什么意思?
yuanpan
机器学习人工智能
梯度下降(GradientDescent)是机器学习中一种常用的优化算法,用于最小化损失函数(LossFunction)。通过迭代调整模型参数,梯度下降帮助模型逐步逼近最优解,从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度(即导数)来指导参数的更新方向。具体来说:梯度:梯度是损失函数对模型参数的偏导数,表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降:通过沿着梯度的反方向(即损失函
- 软件2.0的无服务器计算架构
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
《软件2.0的无服务器计算架构》关键词无服务器计算软件架构软件2.0事件驱动函数编程微服务云原生摘要本文深入探讨了软件2.0时代的无服务器计算架构。首先,我们回顾了无服务器计算的兴起背景,与传统服务器计算的区别,以及其设计理念。接着,介绍了主流的无服务器平台,并探讨了无服务器计算在软件2.0中的应用。随后,我们详细阐述了无服务器计算的核心技术,包括事件驱动架构、编写无服务器函数、无服务器数据库和无
- 深入解析 React 最新特性:革新、应用与最佳实践
赵大仁
前端ReactNativereact.js前端前端框架
深入解析React最新特性:革新、应用与最佳实践1.引言React作为前端开发的核心技术之一,近年来不断推出新的API和优化机制,从ConcurrentRendering(并发模式)到ServerComponents(服务器组件),都在不断提升开发体验和应用性能。本文将深入解析React最新特性,包括React18并发模式、useTransition、useDeferredValue、ReactS
- 浅谈Linux中的Shell及其原理
有梦想的电信狗
linux服务器sshunix开发语言c语言c++
浅谈Linux中的Shell及其原理Linux中Shell的运行原理github地址前言一、Linux内核与Shell的关系1.1操作系统核心1.2用户与内核的隔离二、Shell的演进与核心机制2.1发展历程2.2核心功能解析2.3shell的工作流程1.用户输入命令2.解析器拆分指令3.扩展器处理动态内容变量替换通配符扩展命令替换4.执行器运行命令5.内核处理系统调用6.返回结果关键组件协作三、
- 老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常
一臻数据
大数据Doris大数据数据分析数据库
老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常探索Doris与Hudi的完美融合智能查询优化华丽转身-不止于快的进化Doris+Hudi湖仓一体的"艺术之美"大数据江湖中流传着这样一个传说:有一位数据科学家,整日为查询性能发愁,夜夜加班优化SQL。直到有一天,他发现了Doris与Hudi的"天作之合",顿时开启了"飞毛腿"模式——查询速度快得连老板都不敢相信!如今,这个传说
- JAVA面试_进阶部分_正确使用 Volatile 变量
茂茂在长安
JAVAjava面试开发语言
Java语言中的volatile变量可以被看作是一种“程度较轻的synchronized”;与synchronized块相比,volatile变量所需的编码较少,并且运行时开销也较少,但是它所能实现的功能也仅是synchronized的一部分。本文介绍了几种有效使用volatile变量的模式,并强调了几种不适合使用volatile变量的情形。锁提供了两种主要特性:互斥(mutualexclusio
- MySQL数据库备份与恢复
Kboy01
SQL数据库mysql程序人生
好的,我现在需要处理用户关于MySQL数据库备份和恢复的问题。首先,我要仔细阅读提供的搜索结果,从中提取有用的信息,并按照要求引用相应的网页编号。用户的问题是关于MySQL数据库的备份和恢复,我需要确保答案涵盖备份方法、恢复步骤以及最佳实践。根据提供的搜索结果,网页[1]、[2]、[3]、[4]、[5]、[7]、[8]、[9]、[10]都提到了相关内容,而网页[6]虽然涉及远程备份,但内容可能不够
- 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
▶
- 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