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盒子6910
运维视角下的广告业务算法推荐算法深度学习运维开发运维人工智能
三、深度学习在推荐系统中的应用3.1深度学习推荐模型的演化关系图3.2AutoRec——单隐层神经网络推荐模型3.2.1AutoRec模型的基本原理AutoRec模型是一个标准的自编码器，它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵，完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码的结果得到用户对物品的预估评分，进而进行推荐排序。什么是自编码器？自编码器是指能够完成数据“自编码”的模型。无论是图像、音频，
- DeepFM算法原理及应用场景
DeepFM（DeepFactorizationMachine）是一种结合了因子分解机（FactorizationMachines,FM）和深度神经网络（DNN）的混合模型，主要用于处理高维稀疏数据（如推荐系统中的点击率预测）。其核心思想是同时捕捉低阶（线性）和高阶（非线性）特征交互。1.算法原理模型结构如下：FM部分：负责捕捉低阶特征交互（如一阶和二阶特征组合）。一阶项：线性特征权重。二阶项：通
- 【AI智能推荐系统】第二篇：深度学习在推荐系统中的架构设计与优化实践
DeepFaye
人工智能深度学习
第二篇：深度学习在推荐系统中的架构设计与优化实践提示语：“从Wide&Deep到Transformer，深度推荐模型如何突破性能瓶颈？本文将揭秘Netflix、淘宝都在用的深度学习推荐架构，手把手教你设计高精度推荐系统！”目录深度学习推荐系统的核心优势主流深度学习推荐架构解析2.1Wide&Deep模型2.2DeepFM与xDeepFM2.3神经协同过滤(NCF)2.4基于Transformer的
- 基于Elasticsearch的短视频平台个性化推荐系统设计与实现
亲爱的非洲野猪
elasticsearch音视频推荐算法
在当今内容爆炸的时代，个性化推荐系统已成为短视频平台的核心竞争力之一。本文将详细介绍如何利用Elasticsearch（ES）构建一个高效、可扩展的短视频个性化推荐系统。一、系统架构概述我们的推荐系统将采用混合推荐策略，结合协同过滤、内容相似度和热度推荐等多种方法。Elasticsearch作为核心搜索引擎和数据存储，将承担以下职责：用户画像存储与查询视频内容索引与检索实时行为日志分析推荐结果计算
- 协同过滤算法：挖掘用户偏好，精准推荐商品
AI大模型应用实战
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1.背景介绍协同过滤（CollaborativeFiltering，CF）作为推荐系统中的重要技术，其核心思想是利用用户和物品间的行为数据，挖掘用户隐性偏好，从而实现精准推荐。自20世纪90年代提出以来，协同过滤算法已经在电子商务、社交媒体、音乐视频等多个领域中广泛应用，取得了显著的推荐效果。协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。基于用户的协同过滤通过比较用户间的相似性，
- 协同过滤推荐算法
禺垣
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协同过滤（CollaborativeFiltering）是推荐系统中最经典的算法之一，其核心思想是“物以类聚，人以群分”，即通过分析用户的历史行为数据，找到与目标用户相似的用户群体或相似的物品，从而为目标用户推荐他们可能感兴趣的物品。一、基于用户的协同过滤（User-BasedCF）核心思想：找到与目标用户兴趣相似的其他用户（“邻居”），将这些邻居喜欢的物品推荐给目标用户。步骤：s1.计算用户
- 深度探索 Py2neo：用 Python 玩转图数据库 Neo4j
萧鼎
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随着社交网络、推荐系统、知识图谱等应用的普及，图数据库越来越成为解决关系复杂数据问题的重要武器。作为图数据库中的佼佼者，Neo4j凭借其强大的性能和灵活的数据模型，被广泛应用于各种关联密集型场景。而在Python生态中，py2neo是使用最广泛的Neo4j客户端库之一，它简洁直观，封装度高，能够让你在Python中像操作对象一样操作图数据。本文将全面介绍py2neo的使用方法与设计理念，帮助你快速
- Vue2 视频推荐页面：完整布局与动态数据实现 用 Vue2 开发视频推荐页面：简洁优雅的实现方式 Vue2 项目实战：多分类动态内容展示的实现 用 Vue2 打造视频推荐系统：从零开始完整教程 Vu
南北极之间
web前端特效源码cssjavascript网页设计html前端网站首页视频网站
效果图【定制化开发服务，让您的项目领先一步】如有需求，直接私信留下您的联系方式。谢谢。我的邮箱：
[email protected]完整代码以下包括导航栏、分类切换、推荐内容展示等。使用虚拟假数据模拟真实场景，图片用占位符代替。代码实现<html
- ElasticCTR：一键部署的分布式CTR预估解决方案
萧桔格Wilbur
ElasticCTR：一键部署的分布式CTR预估解决方案ElasticCTRElasticCTR，即飞桨弹性计算推荐系统，是基于Kubernetes的企业级推荐系统开源解决方案。该方案融合了百度业务场景下持续打磨的高精度CTR模型、飞桨开源框架的大规模分布式训练能力、工业级稀疏参数弹性调度服务，帮助用户在Kubernetes环境中一键完成推荐系统部署，具备高性能、工业级部署、端到端体验的特点，并且
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估（个人学习笔记）
ZD困困困
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本文为个人学习笔记，仅供学习参考，欢迎讨论，要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目：运用已给数据集进行模型训练，使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练，并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- 圈子系统公众号app小程序系统源码公众号+圈子小程序：如何用“内容+社交”打造用户闭环生态？
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圈子系统：构建"交流→共鸣→成长"的进阶生态一、系统设计理念演进1.0基础交流层话题发布/回复功能基础点赞评论互动简单分类标签系统2.0情感共鸣层情绪标签识别（AI分析内容情感倾向）共鸣指数算法（根据互动深度计算）志同道合推荐系统3.0成长体系层多维能力评估模型个性化成长路径成就勋章系统二、核心技术实现方案1.共鸣引擎#共鸣度计算算法示例defcalculate_resonance(topic):
- FAISS 简介及其与 GPT 的对接（RAG）
言之。
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什么是FAISS？FAISS(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAI团队开发的一个高效的相似性搜索和密集向量聚类的库。它主要用于：大规模向量相似性搜索高维向量最近邻检索向量聚类https://github.com/facebookresearch/faissFAISS特别适合处理高维向量数据，能够快速找到与查询向量最相似的向量，广泛应用于推荐系统、图像检索、自
- 产品背景知识——在线推理和离线推理
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#产品背景知识推理
产品背景知识——在线推理和离线推理一、核心区别：从4个维度对比1.数据处理方式与时效性在线推理（实时推理）数据特点：处理实时流入的单条或小批量数据（如用户点击、交易请求）。时效性要求：需在毫秒级到秒级内返回结果，延迟直接影响用户体验或业务决策。典型场景：电商推荐系统（用户浏览商品时实时推荐）、金融风控（交易时实时欺诈检测）。离线推理（批量推理）数据特点：处理历史累积的大规模数据集（如TB级日志、数
- 长尾形分布论文速览三十篇【60-89】
木木阳
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长尾形分布速览（60-89）这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新，LLMs在这些领域展现了卓越的性能，并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘，提高在长尾任务中的持续学
- 小红书笔记详情API接口概述及JSON数据返回参考
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APIjson大数据数据库大数据json
前言一、接口概述小红书笔记详情API接口是小红书开放平台提供的一项服务，允许开发者通过编程方式获取小红书上特定笔记的详细信息。该接口的核心功能包括：获取笔记内容：标题、正文、图片、视频等多媒体信息。用户互动数据：点赞数、评论数、收藏数、分享数等。作者信息：作者昵称、头像、粉丝数等。发布信息：发布时间、标签列表等。通过该接口，开发者可以构建内容分析工具、笔记推荐系统、数据爬虫等应用，帮助企业或个人进
- 从0到1构建智能招聘数据引擎：基于 Python 的 BOSS直聘信息采集实战与反爬破解指南
程序员威哥
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前言在大数据浪潮席卷的时代，招聘平台蕴藏着海量的岗位信息，揭示着行业走向、人才趋势、薪资结构等核心价值。BOSS直聘作为国内极具代表性的直招平台，其数据对职业分析、市场监测甚至智能推荐系统的构建都有着重要意义。本文将手把手带你打造一个高质量、抗封锁的Python爬虫系统，精准采集BOSS直聘网的岗位数据，并全面解析其中涉及的反爬机制识别、加密参数处理、数据提取与存储等高级技巧，助你在Web数据采集
- 推荐系统的视频特征-视频关键帧特征提取与向量生成
总体流程概览视频文件(.mp4)↓关键帧抽取（FFmpeg/SceneDetect）↓帧图像（.jpg）↓图像模型提取特征（CLIP/CNN/ViT）↓多帧聚合成视频向量（均值池化等）↓向量库/推荐系统模型特征提取推荐：使用OpenAI的CLIP模型CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）适合推荐系统做跨模态建模，对视频封面帧或场景帧提取效果非常好。✅1
- Neo4j 图数据库安装教程（2024最新版）—— Windows / Linux / macOS 全平台指南
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Neo4j图数据库安装教程（2024最新版）——Windows/Linux/macOS全平台指南Neo4j是目前最流行的图数据库（GraphDatabase），广泛应用于社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。本文将详细介绍Windows、Linux和macOS三大平台的Neo4j安装方法，并包含配置优化、基础使用示例和常见问题解决。一、Neo4j简介1.什么是Neo4j？Neo4j是一个高性能的No
- Python隐式反馈数据集库之implicit使用详解
Rocky006
python开发语言
概要Implicit是一个专注于隐式反馈数据集的协同过滤推荐系统Python库，由BenFrederickson开发。与显式反馈（如用户明确给予的评分）不同，隐式反馈是指用户通过行为间接表达偏好的数据，如点击次数、浏览时长或购买历史。这类数据在实际应用中更为普遍，但也更难以处理。传统推荐系统如Surprise或LightFM虽然功能全面，但在处理大规模稀疏矩阵时性能不佳。Implicit库通过优化
- 【有源码】基于爬虫+python的美食数据分析与可视化flask热门美食推荐系统的设计与实现
Q2643365023
Python大数据python爬虫计算机毕设选题毕业设计源码计算机毕设项目数据分析美食推荐系统
注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。本文目录1.开发环境2系统设计2.1设计背景2.2设计内容3系统展示3.1功能展示视频3.2系统页面4更多推荐5部分功能代码1.开发环境开发语言：Python采用技术：flask、爬虫数据库：MySQL开发环境：PyCharm2系统设计2.1设计背景在现代社会中，人们对美食的兴趣和需求日益增长。互联网和社交媒体的普及使得各种美食信息、评论和推荐变
- Java AI 新纪元：Spring AI 与 Spring AI Alibaba 的崛起
小沛9
SpringAIAlibabaSpringAIjava人工智能springspringaiSAA
此章节没什么营养，只是一个描述，同时也能看到AI的能力（文章基本都是AI进行生成的），小沛觉得开始不写点引言好像差了点什么东西，好像鱼离开了自行车。引言：AI时代对Java开发者的机遇与挑战，Java在AI领域的现状在当今技术飞速发展的时代，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来概念，而是深刻地融入到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶，从自然语言处理到计算机视觉，AI正以前所未有的速度改
- 基于Python的京东商品信息采集实战：用Playwright+Pandas打造高效数据抓取工具
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目pythonpandas开发语言爬虫游戏笔记
一、项目背景与目标在当今电商生态中，价格、销量、评论等商品信息对用户和商家来说至关重要。无论是做数据分析、电商监控，还是构建商品推荐系统，第一步都是：获取真实的商品数据。本项目以京东商城搜索结果页为目标，通过构建一个高效、可复用的商品信息采集爬虫系统，实现对商品名称、价格、店铺、评论数、链接等核心信息的提取。二、技术路线概述我们采用如下技术架构：模块技术选型浏览器自动化Playwright（现代、
- 重排利器：行列式点过程（DPP）在推荐系统中的应用
Jay Kay
推荐算法数学建模推荐算法
在推荐系统的重排阶段，我们常面临结果同质化问题——精排结果相似物料扎堆，导致用户体验单调。行列式点过程（DeterminantalPointProcesses,DPP）通过数学建模相关性与多样性的平衡，成为解决该问题的经典方案。一、DPP的核心思想DPP将推荐列表视为一个点过程，其核心是计算子集出现的概率。给定候选集(Z)（精排输出的Top-N物料），DPP定义子集(Y\subseteqZ)出现的
- 推荐算法特征工程实战：用户与物料动态画像构建指南
Jay Kay
推荐算法推荐算法算法机器学习
在推荐系统的特征工程中，动态画像是提升推荐精准性的核心武器。通过捕捉用户行为偏好和物料热度变化，算法能实现千人千面的精准推荐。本文结合两张关键图表，深入解析动态画像的构建方法与工程实践。一、用户动态画像：六大维度精准刻画兴趣偏好用户动态画像基于六个关键维度构建（如表2-1所示），形成"6W"行为模型：用户粒度物料属性时间粒度动作类型统计对象统计方法1.核心维度解析（附典型场景）维度可选值应用场景用
- 信息检索简介——文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介2005年8月17日至9月3日在美国加利福尼亚州伯克莱纳举行了SIGIR国际会议（中文全称“计算机信息retrieval国际会议”），这是信息检索领域的顶级会议之一。该会议由ACM主办，主题涵盖了包括文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等多个热门方向。此次会议是第一次将信息检索作为一个学科，并取得重大突破。本文试图对SIGIR进行一个完整的介绍，阐述
- 图像检索评价指标：mAP@k、mAP的计算
/home/liupc
11Python/DL/ML
mAP，meanAveragePrecision，平均检索精度.是图像检索领域最最常用的评价指标。一、mAP@k、mAP1.1mAP@k很多地方喜欢用这张图来解释，确实画的很好了，不过略有瑕疵，我稍微修改了一下。这张图是求mAP@10的结果。原图主要存在的问题就是，在前10张图片中，把所有的相似的结果都返回了。这样会给读者造成这样的困扰：没检索出来的但是又相似的图片怎么办？？改了之后，就清晰多了。
- 【翻译】多标签分类评价指标metrices multi-label classification
surrender2u
NLP自然语言处理
翻译日期：2020-05-15翻译来源：LohithmunakalaAug28,2020MetricsforMulti-LabelClassification原地址：https://medium.com/analytics-vidhya/metrics-for-multi-label-classification-49cc5aeba1c3删减版本正文：用于多标签分类的最常见指标如下：Precisi
- 临床试验评价指标解析
qq_34062333
临床试验统计学
一、主要疗效终点1.1生存类终点1.1.1总生存期(OS)定义：随机至全因死亡的时间统计方法：Kaplan-Meier,Cox模型优势/局限：金标准，无测量偏倚；但需大样本长随访1.1.2无进展生存期(PFS)定义：随机至疾病进展/死亡的时间统计方法：同上优势/局限：敏感、不受后续治疗影响；但评估易受主观性干扰1.1.3客观缓解率(ORR)定义：肿瘤缩小≥30%的患者比例(RECIST标准)统计方
- 【向上教育】国企面试手册(OCR).pdf
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人工智能大数据算法旅游c语言
国企各省面试的形式主要是结构化面试，也有少部分单位采用无领导小组讨论的面试形式。全面了解面试形式是考生须知的重要信息之一。一、结构化面试结构化面试，也称标准化面试，是相对于传统的经验型面试而言的，是根据科学制定的评价指标，运用特定的问题、评价方法和评价标准，严格遵循特定程序，通过测评人员与被测试者进行语言交流，对被测试者进行评价的标准化过程。(一)结构化面试之三大规范1.考题规范化（1）测评要素一
- 这份「零基础」机器学习实战课程，帮你彻底搞懂AI不再迷茫！——深度解析ML-For-Beginners
wylee
人工智能机器学习
引言：告别迷茫，拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅，人工智能（AI）无疑是最璀璨的明星。机器学习（MachineLearning），作为AI的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面：从智能推荐系统到自动驾驶，从疾病诊断到金融风控，其应用场景几乎无处不在。然而，对于无数渴望投身AI领域的学习者而言，机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑：面对海量的在线课程和资料，眼花缭
- java解析APK
3213213333332132
javaapklinux解析APK
解析apk有两种方法
1、结合安卓提供apktool工具，用java执行cmd解析命令获取apk信息
2、利用相关jar包里的集成方法解析apk
这里只给出第二种方法，因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。
public class ApkUtil
{
/**
* 日志对象
*/
private static Logger
- nginx自定义ip访问N种方法
ronin47
nginx 禁止ip访问
因业务需要，禁止一部分内网访问接口， 由于前端架了F5，直接用deny或allow是不行的，这是因为直接获取的前端Ｆ５的地址。
所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求，目前可实施的是三种：
一：把ip段放在redis里，写一段lua
二：利用geo传递变量，写一段
- mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性
dcj3sjt126com
mysql
timestamp有两个属性，分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种，使用情况分别如下：
1.
CURRENT_TIMESTAMP
当要向数据库执行insert操作时，如果有个timestamp字段属性设为
CURRENT_TIMESTAMP，则无论这
- struts2+spring+hibernate分页显示
171815164
Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题，传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码，那样做分页可能简单一点，但当把网站分层开发后，分页就比较困难了，下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码，与大家分享交流。
1、DAO层接口的设计，在MemberDao接口中定义了如下两个方法：
public in
- 构建自己的Wrapper应用
g21121
rap
我们已经了解Wrapper的目录结构，下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用，这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。
首先，创建项目应用
&nb
- [简单]工作记录_多线程相关
53873039oycg
多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回 缺点 测试发现必须3个接
- 调试jdk中的源码，查看jdk局部变量
程序员是怎么炼成的
jdk 源码
转自：http://www.douban.com/note/211369821/
学习jdk源码时使用--
学习java最好的办法就是看jdk源代码，面对浩瀚的jdk（光源码就有40M多，比一个大型网站的源码都多）从何入手呢，要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
- Oracle RAC Failover 详解
aijuans
oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用，连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点，从用户感受而言， 是感觉不到这种切换。
Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种：
1. Client-Si
- form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式
antonyup_2006
JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
原帖地址：http://www.iteye.com/topic/266705
form有2中方法把数据提交给服务器，get和post,分别说下吧。
（一）get提交
1.首先说下客户端（浏览器）的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。
对于get方法来说，都是把数据串联在请求的url后面作为参数，如：http://localhost:
- JS初学者必知的基础
百合不是茶
js函数js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果,
JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。
JavaScript 是属于 web 的语言，它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。
许多 HTML 开发者都不是程序员，但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
- iBatis的分页分析与详解
bijian1013
javaibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多，但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分，发现返回的PaginatedList实际上是个接口，实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象，查看PaginatedDataList类发现，每次翻页的时候最
- 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用对象类型
*/
--建立和使用简单对象类型
--对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。
--建立和使用不包含任何方法的对象类型
CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT(
name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date
);
drop type p
- 【Linux命令二】文本处理命令awk
bit1129
linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令，在日常工作中，广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言，包含变量，数组，循环控制结构，条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。
awk命令用来做什么？
1.awk适用于具有一定结构的文本行，对其中的列进行提取信息
2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理，然后把直接结构返回给awk
3.awk实际工
- JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析
白糖_
java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式，目前已经有一套针对SSH2的权限系统，运行良好。但是项目有了新需求：在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP，在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况，所以权限系统需要进行修改。
【SSH2权限系统的实现机制】
权限控制分为页面和后台两块：不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的，用户使
- angular.forEach
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象，key是obj的property key或者是数组的index，value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
- java-谷歌面试题-给定一个排序数组，如何构造一个二叉排序树
bylijinnan
二叉排序树
import java.util.LinkedList;
public class CreateBSTfromSortedArray {
/**
* 题目:给定一个排序数组，如何构造一个二叉排序树
* 递归
*/
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4,
- action执行2次
Chen.H
JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction"
class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction">
<result name="ssss" type="dispatcher">
- [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源
comsci
能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....
在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
- oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍
daizj
oracle正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入，好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。
正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下：
^ 匹配字符串的开头位置。
$ 匹配支付传的结尾位置。
*
- 报表工具与报表性能的关系
datamachine
报表工具birt报表性能润乾报表
在选择报表工具时，性能一直是用户关心的指标，但是，报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢？
要回答这个问题，首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节，哪些环节容易出现性能瓶颈，如何优化这些环节。
一、报表处理的一般过程分析
1、用户选择报表输入参数后，报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表，并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。
2、
- 初一上学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
wordenglish
what 什么
your 你
name 名字
my 我的
am 是
one 一
two 二
three 三
four 四
five 五
class 班级，课
six 六
seven 七
eight 八
nince 九
ten 十
zero 零
how 怎样
old 老的
eleven 十一
twelve 十二
thirteen
- 我学过和准备学的各种技术
dcj3sjt126com
技术
语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html
- struts2中token防止重复提交表单
蕃薯耀
重复提交表单struts2中token
struts2中token防止重复提交表单
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蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日
ht
- 线性查找二维数组
hao3100590
二维数组
1.算法描述
有序（行有序，列有序，且每行从左至右递增，列从上至下递增）二维数组查找，要求复杂度O(n)
2.使用到的相关知识：
结构体定义和使用，二维数组传递（http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816）
3.使用数组名传递
这个的不便之处很明显，一旦确定就是不能设置列值
//使
- spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码
jackyrong
Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了，以前使用的是md5，
Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder，现在不推荐了，推荐用bcrpt
Bcrpt中的salt可以是随机的，比如：
int i = 0;
while (i < 10) {
String password = "1234
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
lampcy
javahtml编程语言
不论你是想自己设计游戏，还是开发iPhone或安卓手机上的应用，还是仅仅为了娱乐，学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多，用途各 异，然而一旦掌握其中之一，其他的也就迎刃而解。作为初学者，你可能要先从Java或HTML开始学，一旦掌握了一门编程语言，你就发挥无穷的想象，开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣，又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据（替代in)
nannan408
right join
1.前言。
如题。
2.代码
(1)单表查重复数据,根据a分组
SELECT m.a,m.b, INNER JOIN （select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a
（2）多表查询 ，
使用改为le
- jQuery选择器小结 VS 节点查找（附css的一些东西）
Everyday都不同
jquerycssname选择器追加元素查找节点
最近做前端页面，频繁用到一些jQuery的选择器，所以特意来总结一下：
测试页面：
<html>
<head>
<script src="jquery-1.7.2.min.js"></script>
<script>
/*$(function() {
$(documen
- 关于EXT
tntxia
ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架，可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用，使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写，与后台技术无关的前端ajax框架。因此，可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。
ExtJs最开始基于YUI技术，由开发人员Jack
- 一个MIT计算机博士对数学的思考
xjnine
Math
在过去的一年中，我一直在数学的海洋中游荡，research进展不多，对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界？作为计算机的学生，我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的，是要想爬上巨人的肩膀，希望站在更高的高度，能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来，我在刚来这个学校的时候，并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目，是对appe
,给用户u推荐的商品集合
,用户u在测试集里实际动过过的物品集合
