- 高可用架构,高性能架构和高并发架构
架构随笔录
超级架构师架构kafka分布式hbase大数据hdfs
胡弦,视频号2023年度优秀创作者,互联网大厂P8技术专家,SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者,资深架构师,技术负责人,极客时间训练营讲师,四维口袋KVP最具价值技术专家,技术领域专家团成员,2021电子工业出版社年度优秀作者,获得2023电子工业出版技术成长领路人称号,荣获2024年电子工业出版社博文视点20周年荣誉专
- NVIDIA Isaac Lab 入门教程(一)
kuan_li_lyg
机器人最优控制工具人工智能机器人开发语言python强化学习模仿学习Isaac
系列文章目录前言IsaacLab是一个用于机器人学习的统一模块化框架,旨在简化机器人研究中的常见工作流程(如RL、从演示中学习和运动规划)。它建立在英伟达IsaacSim的基础上,利用最新的仿真功能实现逼真的场景和快速高效的仿真。该框架的核心目标是模块化:轻松定制和添加新环境、机器人和传感器。灵活性:适应社区不断变化的需求。开放性:保持开源,允许社区贡献和扩展框架。包含电池:包含大量可随时使用的环
- 预训练语言模型
Algorithm_Engineer_
基础知识和深度学习语言模型人工智能自然语言处理
一.预训练模型的基本介绍预训练模型是一种在大规模数据上训练而得的模型,通常通过无监督学习或自监督学习的方式进行。在预训练阶段,模型被训练来学习数据的内在表示,而无需标注数据或任务特定的目标函数。这种学习能力使得预训练模型可以捕获数据的复杂结构和特征,并且在后续的特定任务上进行微调,从而提高模型在目标任务上的性能。1.1预训练过程数据收集与处理:收集大规模的数据,并对数据进行预处理,以便模型训练使用
- IsaacLab从入门到精通(六)真机部署与Sim2real
NathanWu7
IsaacLab人工智能机器人深度学习机器学习
在之前的教程中,我们已经完成了整个强化学习任务流程,现在我们需要将自己训练的策略迁移到真机上1.1Sim2real简要方法论强化学习的Sim2real问题一直以来是非常难解决的问题,在仿真环境中训练的policy往往很难迁移到实际的机器人系统上,因此我们需要用一些特殊的方法协助来实现这个过程。1.1.1建立数字孪生(Digitaltwin)在仿真环境中,我们建立的环境需要尽可能与真实世界对齐,因此
- 自动控制原理二阶系统瞬态响应和稳定性实验研究报告
戒了9
自动化课程设计学习方法
一、引言1.1研究背景与目的在自动控制领域,二阶系统作为一类典型且基础的系统,广泛应用于众多实际工程场景,如航空航天中飞行器的姿态控制、工业自动化里的电机调速系统以及机器人运动控制等。对二阶系统的深入研究,在自动控制理论与实践中占据着举足轻重的地位。二阶系统的动态特性直接关乎整个控制系统的性能表现。瞬态响应能够直观反映系统在受到输入信号激励后,从初始状态过渡到稳定状态的动态过程;稳定性则是确保系统
- 基于Python的多元医疗知识图谱构建与应用研究(下)
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发pythonpython知识图谱健康医疗
五、基于医疗知识图谱的医疗知识图谱程序构建5.1数据层构建5.1.1数据源选择与获取在构建基于医疗知识图谱的医疗知识图谱数据层时,数据源的选择与获取至关重要。数据源的质量和丰富度直接决定了知识图谱的可靠性和实用性。医学文献是重要的数据源之一,包括学术期刊论文、医学研究报告等。这些文献包含了大量经过科学验证的医学知识,如疾病的发病机制、诊断标准、治疗方法等。可以通过专业的医学文献数据库,如PubMe
- 使用 PyTorch 实现逻辑回归:从数据到模型保存与加载
弥树子
pytorch逻辑回归人工智能
在机器学习中,逻辑回归是一种经典的分类算法,广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例,展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型,从数据准备到模型训练、保存和加载,最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中,我们手动创建了一个简单的二维数据集,包含两类数据点。第一类数据点的标签为0,第二类数据点的标签为1。class1_point
- 奖励模型:解析大语言模型的关键工具
XianxinMao
人工智能
标题:奖励模型:解析大语言模型的关键工具文章信息摘要:奖励模型是理解和审核大语言模型(LLM)的重要工具,通过简单的评估方式提供了模型内部表征和性能的深入洞察。它不仅能静态比较模型表现,还可帮助诊断训练问题,为LLM研究提供独特视角,增强模型开发过程的透明度和可问责性。==================================================详细分析:核心观点:奖励模型是
- AI Agent(智能体)技术白皮书(Google,2024)
花生糖@
AIGC学习资料库人工智能AIAgent智能体AI实战
1引言1.1人类的先验知识与工具的使用人类很很好地处理复杂和微妙的模式识别任务。能做到这一点是因为,我们会通过书籍、搜索或计算器之类的工具来补充我们头脑中的先验知识,然后才会给出一个结论(例如,“图片中描述的是XX”)。1.2人类的模仿者与以上类似,我们可以对生成式AI模型进行训练,让它们能使用工具来在现实世界中获取实时信息或给出行动建议。例如,利用数据库查询工具获取客户的购物历史,然后给出购物建
- 第05章 06 VTK标量算法中的Contouring算法
捕鲸叉
VTK编程学习算法VTK信息可视化
VTK标量算法中的Contouring算法,并描述MarchCube和MarchSquare等算法思想,分别给出C++示例代码Contouring算法是一种在可视化技术中广泛使用的算法,主要用于从三维标量场中提取等值面(isosurface)。这些等值面表示的是标量场中所有具有相同值的位置的集合。等值面提取是医学成像、气象学、地质学等领域中非常重要的一个处理技术,可以帮助人们更好地理解和分析三维数
- 字节的面试,感觉还挺简单的~
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今天分享的是训练营的朋友在字节跳动的面试,新鲜出炉的还热乎着呢。题目都挺简单的,但是他的面试体验不太好,因为面试官问了两个类似的问题,感觉有点不认真。下面是面试的内容:面经详解简单介绍下你的项目介绍下教育平台考试模块的业务.包括题目的读写试卷的生成创建之后,试题如何存储试卷如何分发给考生考生如何提交试卷,你们如何收集试卷结果最后怎么判题以下是对每个问题的回答:前端接口使用restful格式,pos
- 非凸科技荣登脉脉2024“年度职得去雇主”榜单
招聘
近日,2024脉脉MAX年度职场力量盛典暨年度“职得去”公司颁奖典礼在深圳举行,非凸科技受邀出席盛会并荣登脉脉2024“年度职得去雇主”榜单。本届评选依据脉脉独有的“雇主指数”以及专家评审意见综合评选而出,综合考量了企业在脉脉社区广场、同事圈、行业圈等多个频道口碑,并基于职场大数据训练的专属大模型,客观反映企业在职场人心中的口碑。非凸科技获此殊荣,也意味着在发展前景、工作氛围、薪酬福利等方面极具竞
- yolov5 解决:Traceback (most recent call last)
南商
YOLO深度学习
运行train.py程序后训练之后,到最后验证的那一步报一个线程异常的错误原因:pillow版本太高了,把pillow降级就行了pillow官网上的python对应版本在conda中,您可以安装pillow的任何可用版本。要查看可用的pillow版本,您可以使用以下命令:condasearchpillow这将列出所有可用的pillow版本。然后,您可以使用以下命令安装您选择的版本:condains
- 二、机器学习模型评估与选择
没见过西瓜嘛
机器学习学习笔记机器学习人工智能数据分析
机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度:分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m,精度=1-错误率。训练误差与泛化误差:学习器在训练集上误差为训练误差(经验误差),在新样本上误差为泛化误差,泛化误差越小越好。过拟合与欠拟合过拟合:学习器把训练样本学得“太好”,将训练样本特点当作所有样本一般性质,导致泛化性能下降。欠拟合:学
- AI语言模型竞争加剧:新秀崛起 格局生变
XianxinMao
人工智能语言模型自然语言处理
标题:AI语言模型竞争加剧:新秀崛起格局生变文章信息摘要:AI语言模型领域呈现加速发展和分化态势。在LMSYS排行榜上,Claude3Opus超越GPT-4Turbo,DBRX超越Mixtral成为最佳开源模型,显示领先位置更替频繁。开源与闭源模型形成差异化发展路径:开源模型注重效率和架构创新,闭源API模型专注高端性能。模型训练成本呈现类摩尔定律式下降,每年降低75%。MoE架构在计算效率和性能
- 深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法
发呆小天才O.o
深度学习深度学习人工智能
一、定义1.过拟合(Overfitting)过拟合是指模型在训练数据上表现非常好,但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声,以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。例如,在一个图像分类任务中,过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节(如某张猫图片背景中的一个小污点)都学习得过于精细,以至于在测试集中,只要图像背景稍有不同,就无法正确分类。2.欠拟合(Un
- 【路径规划】基于D*算法的移动机器人路径规划(Matlab代码实现)
荔枝科研社
算法matlab人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。目录1概述2A*算法3运行结果4参考文献5Matlab代码实现1概述智能导航是移动机器人的关键技术,在移动机器人的应用研究中具有重要地位1。导航主要由构建地图、定位和路径规划三部分构成。.地图构建是指移动机器人根据自身传感器感知周围的环境信息,建立其工作环境模型的过程;定位是指
- pytorch单机多卡训练_数据并行DataParallel
Major Tom _
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1.单机多卡概述单卡多级的模型训练,即并行训练,可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指,多张GPUs使用相同的模型副本,但采用不同batch的数据进行训练.模型并行是指,多张GPUs使用同一batch的数据,分别训练模型的不同部分.2.DataParallel源码2.1需要传入的参数module(Module):被并行运算的模型device_ids=None:CUDAdevicesoutput
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- 基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战
一ge科研小菜鸡
人工智能深度学习
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域,凭借其强大的特征学习能力,成为人工智能的核心技术之一。PyTorch作为当前流行的深度学习框架,提供了灵活的张量操作和动态计算图,便于模型的快速开发和调试。本教程将通过一个完整的深度学习模型开发流程,从数据预处理、模型构建、训练与优化、评估以及部署,帮助读者深入理解深度学习的关键技术
- yolo系列训练从本机挪到服务器中的报错:modulenotfounderror:numpy._core
m0_57663261
YOLO服务器运维
记录一下就是我本身在本机跑起来能训练了,把文件拷贝到服务器中环境跑的时候,出现了报错modulenotfounderror:numpy._core我上网搜的好些说numpy有问题需要重新下载因为本机和服务器已有环境中的numpy版本不同,所以出现此报错但或许不用!我借鉴了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘numpy._core‘_modulenotfounderr
- 利用MMDetection进行模型微调和权重初始化
MickeyCV
目标检测深度学习目标检测计算机视觉python
目录模型微调修改第一处:更少的训练回合Epoch修改第二处:更小的学习率LearningRate修改第三处:使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection官方文档,对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。模型微调在COCO数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。微调超参数与默认的训练策略不同。它通常需要更小的学习率和
- 自主学习与自然语言处理的融合:实现更智能的聊天机器人
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍自主学习(autonomouslearning)是一种学习方法,它允许机器人或计算机系统在没有人类干预的情况下自行学习和改进。自主学习可以帮助机器人或计算机系统更好地适应新的环境和任务,提高其智能性和效率。自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个分支,它涉及计算机如何理解、处理和生成人类语言。自主学习与自然语言处理的融合
- 0基础跟德姆(dom)一起学AI 自然语言处理22-fasttext文本分类
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1文本分类介绍1.1文本分类概念文本分类的是将文档(例如电子邮件,帖子,文本消息,产品评论等)分配给一个或多个类别.当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据.1.2文本分类种类二分类:文本被分类两个类别中,往往这两个类别是对立面,比如:判断一句评论是好评还是差评.单标签多分类:文本被分入到多个类别中,且每条文本只能属于某一个类别(
- 论文阅读【CVPR-2022】3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch Feature Swappi
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3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini-BatchFeatureSwappingforBodiesandFaces通过小批量特征互换实现身体和脸部的三维形状变异自动编码器潜移默化studyai.com搜索论文:3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini
- 2025年美赛数学建模 Problem C: Models for Olympic Medal Tables 问题 C:奥运奖牌榜模型 详细解析和代码(持续更新中,2025美赛)
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2025年美赛MCM/ICM数学建模开发语言2025年数学建模美赛2025美赛C题奥运奖牌榜模型
目录Python代码MATLAB代码2.模型框架2.1回归分析模型2.2集成学习方法2.3时间序列预测2.4模型不确定性估计3.数据处理与模型训练4.预测2028年奥运奖牌5.预测区间和不确定性6.哪些国家可能提高或下降?7.尚未获得奖牌的国家的预测8.奥运项目与奖牌数的关系2.教练与国家奖牌数的关联2.1定义“伟大教练”效应2.2数据分析方法2.3分析结果3.选择三个国家并确定应投资的运动项目3
- 亚博microros小车-原生ubuntu支持系列:7-脸部检测
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背景知识官网介绍:FaceMesh-mediapipempFaceMesh.FaceMesh()类的参数有:self.staticMode,self.maxFaces,self.minDetectionCon,self.minTrackConstaticMode:是否将每帧图像作为静态图像处理。如果为True,每帧都会进行人脸检测;如果为False,在检测到人脸后进行跟踪,速度更快maxFaces
- 亚博microros小车-原生ubuntu支持系列:12 URDF 模型
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ros2笔记-6.2使用urdf创建机器人模型_urdf机器人建模-CSDN博客之前跟小鱼老师大概了解过urdf模型。再贴一下亚博的介绍4.1、组成部分link,连杆,可以想象成是人的手臂joint,关节,可以想象成是人的手肘关节link与joint的关系:两个link之间通过关节连接起来,想象成手臂有小臂(link)和大臂(link)通过肘关节(joint)连接。4.1.1、link1)、简介在
- 第八章:AI大模型的未来发展趋势8.3 新兴应用领域8.3.2 生成对抗网络的应用
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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1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)是一种深度学习技术,由伊玛·古德姆(IanGoodfellow)于2014年提出。GANs由两个相互对抗的神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器生成假数据,判别器试图区分假数据和真实数据。这种对抗训练方法使得GANs能够学习数据分布并生成高质
- 顶刊论文:一种用于病理学的多模态全切片基础模型 TITAN
思陌Ai算法定制
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“MultimodalWholeSlideFoundationModelforPathology”提出了一种用于病理学的多模态全切片基础模型TITAN,通过在大量组织切片图像(WSIs)上的自监督学习和视觉语言对齐预训练,TITAN能生成强大的通用切片表示,在多种临床任务中表现优异,为病理学研究和临床诊断提供了有力工具。1.**研究背景**-计算病理学中基础模型发展迅速,但将基于组织病理图像感兴趣
- web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释
老A不折腾
web报表finereport代码可视化工具
在使用finereport制作报表,若预览发生错误,很多朋友便手忙脚乱不知所措了,其实没什么,只要看懂报错代码和含义,可以很快的排除错误,这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释,如果有说的不准确的地方,也请各位小伙伴纠正一下。
NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计
NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
- Java的WeakReference与WeakHashMap
bylijinnan
java弱引用
首先看看 WeakReference
wiki 上 Weak reference 的一个例子:
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
WeakReference r = new Wea
- Linux——(hostname)主机名与ip的映射
eksliang
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一、 什么是主机名
无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的;
主机名是用于什么的呢?
答:在一个局域网中,每台机器都有一个主
- oracle 常用技巧
18289753290
oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
- 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException
酷的飞上天空
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有一个线上环境使用的是c3p0数据库,为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
- IT系统分析师如何学习大数据
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我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢?学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手,尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具,如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
- spring学习——简介
a-john
spring
Spring是一个开源框架,是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发,从简单性,可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security
为了降低Java开发的复杂性,
- 自定义颜色的xml文件
aijuans
xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
- 运营到底是做什么的?
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运营到底是做什么的?
文章来源:夏叔叔(微信号:woshixiashushu),欢迎大家关注!很久没有动笔写点东西,近些日子,由于爱狗团产品上线,不断面试,经常会被问道一个问题。问:爱狗团的运营主要做什么?答:带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢?究竟什么是运营?运营到底是做什么的?那么,我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么?以爱狗团为例,绝大部分的移动互联网公司,对运营部门的考核分为三块——用
- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
下面介绍一些js的类和对象的创建的技术
一:类和对
- web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref
bijian1013
javaweb.xmlservlet
resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明,该对象与servlet环境中的资源相关联
<resource-env-ref>
<resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name>
<resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
- Create a composite component with a custom namespace
sunjing
https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace
When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
- 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter
bit1129
mongodb
一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
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cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
- Javascript开发笔记
白糖_
JavaScript
获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
bozch
Webchormealert无效
今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
试了试其他浏览器,发现都是没有问题的。
开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
这样开发的结果,如果客户在使用的时候没有提示,那会带来致命的体验。哎,没啥办法了 就关闭浏览器重启。
结果就好了,这也太怪异了。难道是cho
- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class GraphColoringProblem {
/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
- 机器学习相关概念和开发工具
chenbowen00
算法matlab机器学习
基本概念:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
开发工具
M
- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
comsci
经济
大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
- oracle 11g database control 证书错误
daizj
oracle证书错误oracle 11G 安装
oracle 11g database control 证书错误
win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
解决办法:
是 KB2661254 这个更新补丁引起的,它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告:
- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
游其是你
FilenameFilter
在Java中,你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。
在这个例子中,我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
dcj3sjt126com
carray
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
//a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数,并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4]
int i;
for (i=0; i<5; ++i)
printf("%d\n",
- PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引,普通的 UNIQUE 唯一索引
dcj3sjt126com
primary
PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
shuizhaosi888
CollectionsArraysHashCode
Arrays、Collections
1 )数组集合之间转换
public static <T> List<T> asList(T... a) {
return new ArrayList<>(a);
}
a)Arrays.asL
- Spring Security(10)——退出登录logout
234390216
logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
逐行分析JS源代码
backbone源码分析js学习
Backbone 分析第三部分 Model
概述: Model 提供了数据存储,将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里,
但重点功能在于其提供了一套功能强大,使用简单的存、取、删、改数据方法,并在不同的操作里加了相应的监听事件,
如每次修改添加里都会触发 change,这在据模型变动来修改视图时很常用,并且与collection建立了关联。
- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
乒乓狂魔
springMVC
这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
HttpMessageConverter接口介绍:
public interface HttpMessageConverter<T> {
/**
* Indicate
- 分布式基础知识和算法理论
bluky999
算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
分布式基础知识和算法理论
BY
[email protected]
本文永久链接:http://nodex.iteye.com/blog/2103218
在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
bell0901
androidgitignore
github上.gitignore模板合集,里面有各种.gitignore : https://github.com/github/gitignore
自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
# OSX files //mac os下 .DS_Store
- 成为高级程序员的10个步骤
tomcat_oracle
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What
软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
Why
得到更多的报酬!因为你的薪水会随着你水平的提高而增加
提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
历经更大的挑战。随着你的成长,各种影响力也会提高。
- mongdb在linux下的安装
xtuhcy
mongodblinux
一、查询linux版本号:
lsb_release -a
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