- 深度学习|表示学习|卷积神经网络|由参数共享引出的特征图|08
漂亮_大男孩
表示学习深度学习学习cnn
如是我闻:FeatureMap(特征图)的概念与ParameterSharing(参数共享)密切相关。换句话说,参数共享是生成FeatureMap的基础。FeatureMap是卷积操作的核心产物,而卷积操作的高效性正是由参数共享带来的。下面我们详细看一下FeatureMap和ParameterSharing之间的关系:1.什么是FeatureMap?定义:FeatureMap是卷积操作生成的输出结
- 探秘FreeMovie:一个开源的电影推荐系统
孟振优Harvester
探秘FreeMovie:一个开源的电影推荐系统去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的开源电影推荐系统,由pojiezhiyuanjun开发并维护。该项目的目标是为用户提供个性化的电影推荐服务,通过机器学习算法理解用户的观影偏好,并据此进行智能推荐。技术分析FreeMovie的核心架构包括以下关键组件:数据处理-项目采用Hadoop进行大数据预处
- Topaz Video AI——视频修复
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC
一、TopazVideoAI介绍及使用TopazVideoAI是一款基于人工智能的视频增强和修复软件,主要用于提升视频质量、去噪、插帧和分辨率提升。它利用深度学习技术对视频进行智能化处理,使得视频看起来更加清晰和流畅。TopazVideoAI特别适合那些需要修复旧视频、提升低分辨率视频质量的用户。二、TopazVideoAI的主要功能视频去噪:通过AI模型去除视频中的噪点,使画面更加干净。分辨率提
- 【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流 U-Net 变化检测网络架构,附代码(一)
努力学习的大大
深度学习基础深度学习网络架构人工智能python
【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流U-Net变化检测网络架构,附代码(一)【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流U-Net变化检测网络架构,附代码(一)文章目录【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流U-Net变化检测网络架构,附代码(一)基于共享权重的双流U-Net变化检测网络架构1.双流网络(SiameseNetwork)概述2.双流网络的应用——变化检测3.U
- 【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失(CPC Loss)如何计算?以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例,附代码(二)
努力学习的大大
深度学习基础深度学习迁移学习人工智能python
【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失(CPCLoss)如何计算?以及Wasserstein距离和CPCLoss结合的对抗训练示例,附代码(二)【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失(CPCLoss)如何计算?以及Wasserstein距离和CPCLoss结合的对抗训练示例,附代码(二)文章目录【深度学习|迁移学习】Wassers
- 2025数学建模美赛B题完整建模思路——管理可持续旅游业
鹿鹿数模
数学建模
2025MCM问题B:管理可持续旅游业以下是我们对该题目的赛题分析,由于完整内容过长,因此在此处放出部分内容,欢迎从文末小卡片处加群获取。赛题分析以下内容包括三个主要部分:(1)题目的中文翻译(2)对题目的整体分析与思路综述(3)对题目要求的逐项详细分析与求解思路。本文的撰写将综合运用多元的数学模型、算法以及机器学习/深度学习的方法,并在必要时给出题外假设与可行的创新性思路,以期为参赛者提供较为系
- 使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机
QQ_767172261
无人及视角YOLO无人机深度学习
使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集,yolo格式种类为uav,一共近5w张图片,如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
- AlphaFold2的思路总结(十五)
xiaofengzihhh
蛋白质结构预测深度学习人工智能神经网络
2021SC@SDUSC这学期的代码分析工作接近尾声了,我想简单总结一下AlphaFold2的总体思路 具体来看,AlphaFold2主要利用多序列比对(MSA),把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度学习算法中。它主要包括两个部分:神经网络EvoFormer和结构模块(Structuremodule)。一、EvoFormer 在EvoFormer中,主要是将图网络(Graphnetworks)
- python机器学习
方安乐
pythonpython机器学习人工智能
Python机器学习是当前最为热门的机器学习领域之一,其简洁、易用、高效的特点,让越来越多的开发者开始探索其应用。本文将从以下几个方面介绍Python机器学习的基础知识和实践案例,帮助读者更好地理解和应用机器学习技术。前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像
- 神经网络|(三)线性回归基础知识
西猫雷婶
神经网络线性回归机器学习
【1】引言前序学习进程中,已经对简单神经元的工作模式有所了解,这种二元分类的工作机制,进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。相关学习链接为:神经网络|(一)加权平均法,感知机和神经元-CSDN博客神经网络|(二)sigmoid神经元函数-CSDN博客实际上,上述表达模型的一个基本原则是:元素和对应的权重,线性相乘后再和阈值开关作对比,元素的综合影响在本质上是一个线性函数,类似于y=wx+
- 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
- 深度学习利用数据加载、预处理和增强数据提高模型的性能
weixin_30777913
人工智能深度学习
深度学习数据预处理是一个关键步骤,旨在提高模型的性能和准确性。通过数据加载、预处理和增强,可以显著提高深度学习模型的性能和准确性。在实际应用中,需要根据具体的数据和任务来选择合适的预处理和增强技术。以下将详细论述并举例说明如何加载、预处理和增强数据。一、数据加载在深度学习中,数据加载是第一步。这通常涉及到从各种数据源(如CSV文件、数据库、图像文件夹等)中读取数据。以DeepLearning4J(
- 【深度学习】搭建PyTorch神经网络进行气温预测
睡不着还睡不醒
深度学习深度学习pytorch神经网络
第一步数据加载与观察①导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.optimasoptimimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")%matplotlibinline②加载数据features=pd.read_csv("te
- 图神经网络系列论文阅读DAY1:《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》
feifeikon
神经网络论文阅读人工智能
摘要翻译:社交网络是全球范围内分享内容的重要在线渠道之一。在这种背景下,预测一篇帖子在互动方面是否会产生影响,对于推动这些媒体的盈利利用至关重要。在现有研究中,许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题,这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中,我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关,即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。因此,我们提出了一种基于图神经网络(GraphNeur
- PointNet++改进策略 :模块改进 | OA-CNNs | , 全自适应3D稀疏卷积神经网络(OA-CNNs),超越基于Transformer的模型,同时显著降低计算和内存成本
我是瓦力
PointNet++改进策略3dtransformer深度学习计算机视觉人工智能神经网络
目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积(ARConv)网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目:OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊:CVPR2024作者地址:1香港中文大学2香港大学3香港中文大学,深圳4HI
- 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
- PyTorch 实战教程:从模型搭建到训练的每一步
AI_小站
pytorch人工智能pythontransformer深度学习大模型LLM
用深度学习搞事情,模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch,作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架,简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1,实战PyTorch的模型搭建和训练流程。说白了,看完你就能自己搭个神经网络,喂点数据进去,再让它干点活。安装PyTorch要用PyTorch,得先装上它。PyTorch的安装稍微有点讲究,主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
eso1983
算法
Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
- 4-2 计算机视觉-卷积神经网络-基本网络组件
沉睡的小卡比兽
AI基础知识cnn卷积核端到端训练计算机视觉卷积神经网络
1、为什么卷积核一般都是奇数?2、由哪些层组成了基本的卷积神经网络,作用分别是什么?3、卷积层和池化层有什么区别?4、什么是端到端学习end-to-end?1、为什么卷积核一般都是奇数?(1)保护位置信息:保证锚点刚好在中间,方便以模块中心为标准进行滑动卷积,避免了位置信息发生偏移(2)padding时的对称性:保证padding时图像的两边依然对齐(3)一些历史尝试的经验,如边缘检测等,还有pa
- 【深度学习】常见模型-生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习生成对抗网络人工智能
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种深度学习模型框架,由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个对抗网络组成,通过彼此博弈的方式训练,从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。GAN在图像生成、文本生成、数据增强等领域中有广泛应用。核心思想GAN的核心是两个神经
- InceptionV1实现猴痘病识别案例
小叮当爱咖啡
计算机视觉人工智能神经网络深度学习
本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者:K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元,提出了卷积层的并行结构,实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题,使用了1*1的卷积核实现降维操作,以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用:降低输入特征图的通道数,减小网络的参数量与计算量最后InceptionModule基本由1*1卷积,3*3卷积
- Python 深度学习实战:生成对抗网络
AI天才研究院
深度学习实战AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来较火热的深度学习模型之一,其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同,GAN可以生成真实有效的数据,无需人工标注数据。它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器通过学习,根据噪声或随机变量(latentvar
- 【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
卷积神经网络(CNN)概念简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构(如图像、语音)的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征,并逐层构建更复杂的特征表示,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层(ConvolutionalLayer)使用卷积核(滤波器)在输入上滑动,提取局部特征。
- NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评,哪个GPU 更适合 AI 推理任务?
DO_Community
技术科普商业建议人工智能gpu算力DigitalOceanaiAIGC
近年来,随着人工智能技术的发展,特别是深度学习模型的广泛应用,GPU(图形处理单元)作为加速计算的重要硬件,在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比,推理通常对GPU的要求有所不同,更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发,对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
- 国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗?
AIWritePaper官方账号
PromptChatGPTAIWritePaperchatgpt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
- WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络
池央
生成对抗网络人工智能神经网络
1.背景与问题生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)是由IanGoodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型。它包括两个主要部分:生成器(Generator)和判别器(Discriminator),两者通过对抗训练的方式,彼此不断改进,生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据,而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据。虽然传统GAN在多个领域
- InternLM: LMDeploy 量化部署进阶实践
dilvx
机器学习
LMDeploy部署模型模型部署是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行。欢迎使用LMDeploy,支持市面上主流的格式和算法。大模型缓存推理本章的前半部分主要讲量化,包括KV-Cache量化、权重量化、激活值量化。量化主要是为了节省存储空间,用int4,int8来重新表示fp16,将模型的显存占用控制在200G可接受的范围下。值得注意的是,在transformer架构下,计算的瓶颈主要在显存带宽
- NVIDIA-TensorRT-Python推理
呆呆珝
推理框架python人工智能开发语言
1,前言NVIDIATensorRT进行模型推理的Python实现。TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时,它能够为深度学习模型提供低延迟和高吞吐量的推理能力。(由于官方文档的使用还是比较简单,也可能自己很菜,参考了别人的文档和自己摸索,写出来这个可以使用的API)2.Python-API推理step1:导入基本库(环境自行配置)#导入TensorRT库importtensorr
- NCNN推理
呆呆珝
推理框架c++人工智能
1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架,专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发,旨在提供高效的神经网络推理能力,特别是在资源受限的环境中,如智能手机和嵌入式系统。ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用,包括但不限于:图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件,链接文件,静态链
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f