- 深度学习主流开源框架:Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer
seasonsyy
深度学习小知识深度学习开源框架pytorch
2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构(都是高维数组)Caffe“在工业中应用较为广泛”,“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位:快速实验研究”,“简单”,“灵活”TensorTheanoד用于处理大规模神经网络的训练”,“不支持移动设备”,“不能应用于工业环境”,“编译复杂模型时
- onnx基础
whyte王
python
初次编辑时间:2024/2/7;最后编辑时间:2024/2/12定义:ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放式的文件格式,用于存储训练好的机器学习模型。它使得不同的人工智能框架(如PyTorch、MXNet、Tensorflow)可以采用相同格式存储模型数据并交互。Basic当我们加载了一个ONNX之后,我们获得的就是一个ModelProto,它包含了一些版本信息
- MxNet源码解析(1) KVStore,pslite源码解析
Junr_0926
1.前言从毕业开始工作已经两个多月,这期间相当一部分的时间都用在了对MxNet的学习上,而在MxNet的众多部分中,又是pslite这一部分接触最多。因此,今天将我一直以来的学习过程中的心得和收获总结在这里,也为以后对MxNet的继续学习做一个铺垫2.MxNet构成MxNet作为一个深度学习框架,它最大的特点应该是分布式训练的支持了。从初次接触MxNet到现在的两个多月里,我认为MxNet主要有以
- 人脸识别数据集整理
想努力的人
人脸识别深度学习人工智能计算机视觉
转自:人脸识别数据集整理-陈晓涛-博客园insightface提供整理了mtcnn裁剪112x112,mxnet二进制方式保存的数据集https://github.com/deepinsight/insightface/wiki/Dataset-Zoo人脸识别训练数据集:CASIA-Webface(10Kids/0.5Mimages)CASIAWebFaceDataset是一个大规模人脸数据集,主
- 深度学习-随机梯度下降
白云如幻
PyTorch深度学习机器学习算法人工智能
在训练过程中使用随机梯度下降,但没有解释它为什么起作用。为了澄清这一点,将继续更详细地说明随机梯度下降(stochasticgradientdescent)。%matplotlibinlineimportmathfrommxnetimportnp,npxfromd2limportmxnetasd2lnpx.set_np()随机梯度更新在深度学习中,目标函数通常是训练数据集中每个样本的损失函数的平均
- 动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)
SnailTyan
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记!高维线性回归使用线性函数$y=0.05+\sum_{i=1}^p0.01x_i+\text{noise}$生成数据样本,噪音服从均值0和标准差为0.01的正态分布。#导入mxnetimportrandomimportmxnetasmx#设置随机种子random.seed(2)mx.ran
- 2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow?
NCHU-Net
人工智能人工智能深度学习pytorchtensorflow
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用多层神经网络来模拟人类的学习和推理能力,解决各种复杂的问题,如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。深度学习框架是一种软件工具,它提供了构建、训练、测试和部署深度学习模型的便利,使得开发者和研究者可以更高效地进行深度学习的开发和应用。目前,市场上有许多不同的深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Caffe2
- mxnet版本与numpy,requests等都不兼容问题
Bian~
numpymxnetpython
简介跟着李沐学AI时遇到的mxnet环境问题。问题使用pipinstallmxnet时会重新安装相匹配的numpy和requests,而这新安装的这两个版本不满足d2l所需的版本。然后报错:ERROR:pip'sdependencyresolverdoesnotcurrentlytakeintoaccountallthepackagesthatareinstalled.Thisbehaviouri
- 初学AI-动手安装mxnet
小白天天向上
mxnet人工智能深度学习
最近看到网络上介绍的《动手学深度学习》,感觉是一本理论结合实际的好书。参考链接如下:《动手学深度学习》—动手学深度学习2.0.0documentation心痒之下开始动手安装,没想到花费自己两天实际搞明白如何安装。以下记录自己的心路历程,哈哈。书上介绍的第一步安装Minicoda,其实也可以安装Anacoda,不影响后面的MXNET安装。书上没有介绍MXNET的运行环境,实际上MXNET只能运行在
- Mxnet导出onnx模型
上单之光
模型部署mxnet人工智能深度学习
Mxnet导出onnx模型requirementsmxnet==1.9.1python3.8+onnxsim导出模型importosimportmxnetasmximportnumpyasnpimportonnxfromonnximportcheckerfrommxnet.onnximportexport_modelfrommxnet.gluon.model_zooimportvisionfrom
- mxnet和numpy版本对应
Edison/
pythonmxnet
关于安装mxnet与numpy版本冲突解决方法下载anaconda32019.7python3.7版本mxnet1.6.0版本numpy1.16.x成功运行
- 安装mxnet详细版
江江酱₍ᐢ..ᐢ₎♡
mxnet人工智能深度学习pythonpipcondaipython
一、mxnet简介MXNet是一个开源的深度学习框架,由亚马逊公司发起并维护。它支持多种编程语言,包括Python、C++、R、Scala等,可以在CPU、GPU和分布式环境下运行。MXNet提供了丰富的神经网络层和优化算法,可以用于各种深度学习任务,如图像分类、目标检测、语音识别等。同时,MXNet还具有高效、灵活、易用等特点,受到了广泛的关注和应用。二、安装过程及遇到的困难步骤一:直接Win+
- 【避免踩坑+报错】Python mxnet包成功安装指南
_普
mxnet人工智能深度学习python经验分享
一.确保已经安装Anaconda二.打开root环境控制台,执行【mxnet】包相关安装指令。1.创建python3.7.0环境condacreate-nnamepython=3.7.0【测试mxnet在python3.7.0x以上版本使用大概率会报错,这里使用低版本python环境】ps:如果在这一步创建环境报错可以考虑卸载【Anaconda】重装2.激活环境condaactivatename三
- [动手学深度学习-PyTorch版]-8.4计算性能-多GPU计算
蒸饺与白茶
8.4多GPU计算注:相对于本章的前面几节,我们实际中更可能遇到本节所讨论的情况:多GPU计算。原书将MXNet的多GPU计算分成了8.4和8.5两节,但我们将关于PyTorch的多GPU计算统一放在本节讨论。需要注意的是,这里我们谈论的是单主机多GPU计算而不是分布式计算。如果对分布式计算感兴趣可以参考PyTorch官方文档。本节中我们将展示如何使用多块GPU计算,例如,使用多块GPU训练同一个
- 模型优化论文笔记6----MobileNets采用深度可分离卷积在权衡精度的同时减小模型尺寸和时延
JaJaJaJaaaa
模型优化卷积神经网络深度学习
《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861MXNet框架代码:https://github.com/miraclewkf/mobilenet-MXNet1.主要思想介绍了两种简单的全局超参数用以平衡时延和准确率,构建
- 打破硬件壁垒:TVM 助力 AI技术跨平台部署
程序边界
人工智能
文章目录《TVM编译器原理与实践》编辑推荐内容简介作者简介目录前言/序言获取方式随着人工智能(ArtificialIntelligence,AI)在全世界信息产业中的广泛应用,深度学习模型已经成为推动AI技术革命的关键。TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等深度学习模型已经在服务器级GPU上取得了显著的成果。然而,大多数现有的系统框架只针对小范围的服务器级GPU进行过优化,
- ART-Adversarial Robustness Toolbox检测AI模型及对抗攻击的工具
Rnan-prince
网络安全人工智能python
一、工具简介AdversarialRobustnessToolbox是IBM研究团队开源的用于检测模型及对抗攻击的工具箱,为开发人员加强AI模型被误导的防御性,让AI系统变得更加安全,ART支持所有流行的机器学习框架(TensorFlow,Keras,PyTorch,MXNet,scikit-learn,XGBoost,LightGBM,CatBoost,GPy等),所有数据类型(图像,表格,音频
- JAVA 程序员的宝藏 AI 工具箱 – Deep Java Library (DJL)
Lannnking
转载自知乎前言这几年深度学习的爆发带来了一个未曾预料到的结果,Python这个曾经小众的语言突然之间变得炙手可热。究其原因,在Python的生态中我们可以容易的找到许多的资源。例如,NumPy用于数据计算、Matplotlib用于数据可视化以及MXNet、PyTorch、TensorFlow等一众深度学习框架。相比之下,尽管Java语言仍是最流行的语言之一,拥有为数众多的开发者,尤其在企业市场拥有
- MxNet源码解析(2) symbol
Junr_0926
1.前言我们在训练之前,先建立好一个图,然后我们可以在这个图上做我们想做的优化,这种形式称为SymbolicPrograms。相对应的是ImperativePrograms,也就是每一句代码都对应着程序的执行,在这种情况下,我们可以写类似于下面的代码:a=2b=a+1d=np.zeros(10)foriinrange(d):d+=np.zeros(10)这在symbolic的方式下是做不到的,因为
- DMLC深度机器学习框架MXNet的编译安装
AI小白龙*
机器学习mxnet人工智能计算机视觉YOLO深度学习tensorflow
这篇文章将介绍MXNet的编译安装。MXNet的编译安装分为两步:首先,从C++源码编译共享库(libmxnet.soforlinux,libmxnet.dylibforosx,libmxnet.dllforwindows)。接着,安装语言包。1.构建共享库依赖目标是构建共享库文件。最小构建需求:最新的支持C++11的C++编译器,比如g++>=4.8,clang一份BLAS库,比如libblas
- AI 训练框架:Pytorch TensorFLow MXNet Caffe ONNX PaddlePaddle
linzhiji
人工智能pytorchtensorflow
https://medium.com/jit-team/bridge-tools-for-machine-learning-frameworks-3eb68d6c6558
- 深度学习之TensorFlow——基本使用
人工智能小豪
neo4jtensorflow人工智能深度学习
一、目前主流的深度学习框架Caffe,TensorFlow,MXNet,Torch,Theano比较库名称开发语言速度灵活性文档适合模型平台上手难易Caffec++/cuda快一般全面CNN所有系统中等TensorFlowc++/cuda/Python中等好中等CNN/RNNLinux,OSX难MXNetc++/cuda快好全面CNN所有系统中等Torchc/lua/cuda快好全面CNN/RNN
- 【AI】模型结构可视化工具Netron应用
TopFancy
人工智能人工智能模型可视化Netron
随着AI模型的发展,模型的结构也变得越来越复杂,理解起来越来越困难,这时候能够画一张结构图就好了,就像我们在开发过程中用到的UML类图,能够直观看出不同层之间的关系,于是Netron就来了。Netron支持神经网络、深度学习和机器学习网络的可视化。支持ONNX,TensorFlowLite,CoreML,Keras,Caffe,Darknet,MXNet,PaddlePaddle,ncnn,MNN
- 深度学习框架 の 动态图 vs 静态图
CW不要无聊的风格
Date:2020/08/03Author:CWForeword:各位炼丹者应该都会有自己常用的一种或几种深度学习框架,如MxNet、Caffe、Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle(百度),甚至是国产新兴框架MegEngine(旷视)、MindSpore(华为)等,在涉及介绍这些框架的时候,都会提及动态图和静态图这样的概念,那么它们究竟是什么意思呢?在框架中又是如何体现
- 深度学习_Softmax简洁实现(Gluon实现)
VictorHong
Softmax多分类简洁实现(Gluon实现)导入必要的包importd2lzhasd2lfrommxnetimportndfrommxnet.gluonimportdataasgdata,lossasgloss,nnfrommxnetimportgluon,init获取和读取数据batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mn
- nvidia-docker gpu环境搭建
chaos_chen
dockergpu环境搭建前言搭建GPU的开发环境需要安装nvidia的驱动、cuda、cudnn等,还要安装tensorflow、pytorch、mxnet等框架,并且驱动版本和框架版本需要相统一,如tensorflow1.9的版本需要对用cuda9.0,如果要升级tensorflow,cuda也要做相应的升级。每次在新机器上部署环境都费时费力,因此急需一套docker来快速移植。安装nvidi
- Win10系统下 Tensorrt C++部署yolov5
o氧气o
YOLO人工智能深度学习
1.TensorRt介绍TensorRt是一个有助于在NVIDIA图形处理单元(GPU)上高性能推理c++库。它旨在与TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等训练框架以互补的方式进行工作,专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。一般的深度学习项目,训练时为了加快速度,会使用多GPU并行训练。但在部署推理时,为了降低成本,往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台(比如NVI
- 深度学习工具那么多,究竟哪款最适合你?| 线下沙龙 × 报名
PaperWeekly
又到了炼丹师线下面基时间在之前几期线下沙龙中我们涉及了各类NLP、CV细分领域在现场研讨了大量顶会论文寒冬12月的第一个周末我们想要玩点新花样为大家推荐一些当前最先进的深度学习软件工具毕竟世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型却有着不同的软硬件搭配无论你是TFBoy还是MXNeter都不妨这周日来现场和各家核心工程师、开发者专家互撩届时还有各种正版周边小礼物坐等你们抱回家哟~郑达/亚马逊AWS应用
- 线下沙龙 × 报名 | 深度学习工具那么多,究竟哪款最适合你?
PaperWeekly
又到了炼丹师线下面基时间在之前几期线下沙龙中我们涉及了各类NLP、CV细分领域在现场研讨了大量顶会论文寒冬12月的第一个周末我们想要玩点新花样为大家推荐一些当前最先进的深度学习软件工具毕竟世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型却有着不同的软硬件搭配无论你是TFBoy还是MXNeter都不妨这周日来现场和各家核心工程师、开发者专家互撩届时还有各种正版周边小礼物坐等你们抱回家哟~郑达/亚马逊AWS应用
- [PyTorch][chapter 7][李宏毅深度学习][深度学习简介]
明朝百晓生
人工智能
前言:深度学习常用的开发平台TensorFlowtorchtheanocaffeDSSTNEmxnetlibdnnCNTK目录:1:深度学习发展历史2:DeepLearning工程简介3:DNN简介一发展历史二DeepLearning工程简介深度学习三大步:定义映射函数(神经网络)定义损失函数通过梯度更新,选择最好的映射函数2.1NeuralNetwork给定了一个函数,可以设置不同的参数,所以对
- 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