- Python中LLM的知识图谱构建:动态更新与推理
二进制独立开发
GenAI与Python非纯粹GenAIpython知识图谱开发语言自然语言处理人工智能分布式机器学习
文章目录引言1.知识图谱的基本概念1.1知识图谱的定义1.2知识图谱的构建流程2.利用LLM进行知识抽取2.1实体识别2.2关系抽取2.3属性抽取3.知识融合3.1实体对齐3.2冲突消解4.知识存储5.知识推理5.1规则推理5.2基于LLM的推理6.动态更新6.1增量更新6.2实时更新7.结论引言随着人工智能技术的飞速发展,知识图谱(KnowledgeGraph,KG)作为一种结构化的知识表示方法
- 【CVPR 2021】Knowledge Review:知识蒸馏新解法
BIT可达鸭
深度学习人工智能计算机视觉模型压缩知识蒸馏
【CVPR2021】KnowledgeReview:知识蒸馏新解法论文地址:主要问题:主要思路:符号假设:具体实现:实验结果:关注我的公众号:联系作者:论文地址:https://jiaya.me/papers/kdreview_cvpr21.pdf主要问题:目前大部分关于KD的方法都是基于相同层或者相同Block之间的知识迁移。但是Teacher往往深层表示抽象的语义信息,底层表示简单的知识的信息
- 自动驾驶感知、端到端论文集(2024-10-11)
自动驾驶小学生
毫米波雷达摄像头多传感器融合
文章目录1.Detection2.Segmentation(Map)3.DepthEstimation4.HighResolution5.End-to-EndAutonomousDriving1.DetectionLabelDistill:Label-guidedCross-modalKnowledgeDistillationforCamera-based3DObjectDetectionECCV
- LabVIEW利用CANopen的Batch SDO写入
LabVIEW开发
CanOpenLabVIEW知识CANOPENlabview
本示例展示了如何通过CANopen协议向设备写入BatchSDO(批量服务数据对象)。BatchSDO允许用户在一次操作中配置多个参数,适用于设备的批量配置和参数设置。此方法能够简化多个参数的写入过程,提高设备管理效率。主要步骤:创建新的BatchSDO:在NICANopenforPXIPCI项目中,右键点击MyComputer或RTTarget,从快捷菜单中选择NewCANopenBatchSD
- Operating System Concepts 9th Chapter 1 - Introduction
YOUNGBC
操作系统
Introduction目录Introduction1.WhatOperatingSystemsDo2.Computer-SystemOrganization2.1StorageStructure2.2I/OStructure3.Computer-SystemArchitectur3.1Single-ProcessorSystems3.2MultiprocessorSystems3.3Cluste
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p2-p8
codists
读书笔记systempython
《OperatingSystemConcepts》学习第2天,p2-p8总结,总计7页。一、技术总结1.operatingsystemAnoperatingsystemissoftwarethatmanagesacomputer’shardware。2.systembusdatabus,addressbus,controlbus统称为systembus。二、英语总结(生词:5)1.myriad(1
- Pytorch实现论文:利用推土机距离与梯度惩罚在ACGAN中训练。
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能深度学习gan机器学习生成对抗网络
论文简介论文:ACWGAN-GPformillingtoolbreakagemonitoringwithimbalanceddata(ACWGAN-GP用于铣削工具断裂监视的数据不平衡数据)出处:RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing论文摘要:铣削操作过程中的刀具破损监测(TBM)对于确保工件质量和最大限度减少经济损失至关重要。在训练数据充足、分布均
- Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:超参数调优,模型选择,性能提升,代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中,模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构,而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而,模型参数众多,且每个参数的取值范围可能很广,
- Windows Docker Desktop部署MaxKB详细教程
Roc-xb
docker容器运维MaxKB
MaxKB(MaxKnowledgeBase)是一款基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术的开源知识库问答系统,旨在帮助企业、教育机构及研究组织高效管理知识并提供智能问答服务。一、前期准备工作首先,你需要再你的Windows电脑上安装DockerDesktop。本章教程,不介绍如何安装Docker。二、搜索镜像dockersearchmaxkb
- Dify rerank model is deprecated in knowledge base
人工智能
这是可优化的细节。这里过时的提示倾向于说工作空间有一个默认的重新排名模型,但在执行一些前端逻辑后我们发现当前的重新排名模型是空的或未定义的,因此这个当前模型已过时。但这里默认模型实际上是一个所有字段都是空字符串的模型结构:{"provider":"","model":""}在这种情况下,缺省模型实际上是空的且无效。因此,在这里我们不会显示过时标志,而是更有可能告诉用户为工作区配置至少一个重排序模型
- AIGC从入门到实战:揭秘 Midjourney 的提示词写作技巧
AI架构设计之禅
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AIGC从入门到实战:揭秘Midjourney的提示词写作技巧作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,人工智能生成内容(AIGC)逐渐成为可能。AIGC指的是利用人工智能技术自动生成文本、图像、音乐等内容。在AIGC领域,Midjourney是一个备受关注的技术,它能够根据用户输入的提示
- OpenCV 简介
奇点创客
OpenCV
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary,开源计算机视觉库:http://opencv.org)是一个开放源代码库,其中包含数百种计算机视觉算法。本文档介绍所谓的OpenCV2.xAPI,与基于C的OpenCV1.xAPI相比,该API本质上是一套C++API(自OpenCV2.4发行以来,不推荐再使用CAPI,并且不使用“C”编译器进行测试)。OpenCV具有
- Modelling & Downstream Applications
后端
ComputerAidedEngineering(MEC524)Assignment:3DModelling&DownstreamApplicationsYouarerequiredtomodelanassemblyusingSolidEdgesoftware.Thesuitabilityoftheassemblyselectedmustberatifiedbythetutorbeforeyouc
- 计算机视觉如何快速入门?
Frunze软件开发
日常问题回答开发语言计算机视觉工业异常检测论文
目录1.明确研究方向2.学习基础知识3.掌握核心算法4.实践项目5.阅读文献6.复现经典论文7.改进与创新总结计算机视觉(ComputerVision)是一个复杂且广泛的领域,尤其是工业异常检测这种特定方向,需要结合理论知识和实践技能。以下是一些具体的、可操作的建议,也是个人实际路径的一个总结,希望可以帮助到你快速入门并完成一篇论文。1.明确研究方向-工业异常检测的核心是识别图像或视频中的异常区域
- Modelling & Downstream Applications
后端
ComputerAidedEngineering(MEC524)Assignment:3DModelling&DownstreamApplicationsYouarerequiredtomodelanassemblyusingSolidEdgesoftware.Thesuitabilityoftheassemblyselectedmustberatifiedbythetutorbeforeyouc
- 探索远程睡眠控制新境界:Sleep-On-LAN
史姿若Muriel
探索远程睡眠控制新境界:Sleep-On-LANsleep-on-lanMulti-platformprocessallowingtosleeponLANalinuxorwindowscomputer,throughwake-on-lan(reversed)magicpacketsorthroughHTTPRESTrequests.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirro
- 使用Python实现深度学习模型:知识蒸馏与模型压缩
Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能Python算法python深度学习开发语言
在深度学习领域,模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和模型压缩(ModelCompression)是两种有效的技术,可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练(知识蒸馏)模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中,深
- OpenCV及基本用法
m0_74823683
opencv人工智能计算机视觉
一.OpenCV介绍1.OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库。OpenCV是最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,目前在工业界以及科研领域广泛采用。
- MD5加密
计蒙不吃鱼
Android开发相关MD5MD5加密
简介:MD5的全称是Message-DigestAlgorithm5(信息-摘要算法),它是一种单向加密算法,可以将输入的信息加密转换为128位固定长度的散列值,用于检验数据传输过程中的完整性。在90年代初由MITLaboratoryforComputerScience和RSADataSecurityInc的RonaldL.Rivest开发出来,经MD2、MD3和MD4发展而来。出现的两种观点:1
- 构建知识图谱之二(知识图谱构建技术)
tomlone
知识谱图知识图谱人工智能
ArchitectureofKnowledgeGraphConstructionTechniques知识图谱构建技术论文链接:https://acadpubl.eu/jsi/2018-118-19/articles/19b/24.pdf1.为什么我们需要构建知识图谱?构建知识图谱对于保险行业的意义在于它能够将分散的、复杂的行业数据连接起来,促进智能化决策、增强风险控制能力、提高效率并优化客户体验。
- 基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython人工智能目标跟踪计算机视觉开发语言
一、前言随着人工智能技术的快速发展,计算机视觉(ComputerVision)已广泛应用于各种实际场景中,特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用,已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来,随着深度学习的突破,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其高效、准确、实时的特点,广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中,活体人脸检测
- COP 3402: Lexical Analyzer
后端
UniversityofCentralFloridaSchoolofElectricalEngineering&ComputerScienceCOP3402:SystemSoftwareSpring2025Homework#2(LexicalAnalyzer)DueSunday,February16th,2025by11:59p.m.Goal:Inthisassignmentyourteamhav
- AI系统微服务架构原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI系统微服务架构原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:微服务架构,API网关,分布式系统,SOA,RESTfulAPI1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网应用的快速发展,单一应用程序越来越难以满足业务需求的增长及扩展性要求。大型企业级系统的开发面临着一系列挑战,如性能瓶颈、部署复杂性、维护成本上升以及功能模
- 计算机视觉(Computer Vision,CV)四大基本任务--分类、检测、定位、分割
明月光舞
计算机视觉计算机视觉目标检测深度学习
文章目录前言一、计算机视觉任务一:目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二:目标定位三、计算机视觉任务三:目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四:目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门研究如何让机器具备“看”的能力的学科,以人或动物的视觉能力为参照,通过计算机对视觉数据(图像、视频等)的处理、学习、推理判断,复现出、模拟出甚至
- DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构
9命怪猫
知识图谱架构人工智能
目录1.知识图谱与语料库的联邦学习架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱(KnowledgeGraph,KG)、语料库(Corpus)和联邦学习(FederatedLearning,FL)的分布式学习框架。其核心目标是通过联邦学习技
- 2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)
GSRA会务组房老师
计算机视觉人工智能数据挖掘图像处理目标检测云计算语言模型
2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议(ACVRA2025)2025InternationalConferenceonAdvancesinComputerVisionResearchandApplications重要信息2025年3月28-30日南京一轮截稿日期:2024年12月26日EI检索稳定早投稿,早审稿,早录用【会议简介】2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议(ACVRA2
- 【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪】
萌虎不虎
OpenHarmonyharmonyosopencv华为
鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量C++类构成,同时提供Python、Java和MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV具有极广的应用领域,它包括但不限于:人脸识别和物
- 网工必备知识点(Essential Knowledge Points for Internet Workers)
Linux运维老纪
无所畏惧走进计算机网络世界网络服务器运维开发容器云计算
网工必备知识点网络工程师是信息技术领域中不可或缺的职业,负责设计、实施和管理网络系统,确保企业内外部的通信安全、流畅。要成为一名合格的网络工程师,掌握基础知识是必不可少的。一、交换机是一种网络设备,通过学习MAC地址来决定数据包的传输路径,是现代网络中实现高效数据交换的关键设备。二、路由器是一种网络设备,用于在不同网络间路由数据包,实现网络间的通信。它工作在网络层,通过路由表寻址转发数据包。三、防
- 数据管道与数据流原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
数据管道与数据流原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在当今数字化时代,数据已成为企业和社会运转的核心资产。随着数据量的爆炸性增长,如何高效、安全、可靠地处理和传输这些数据,成为了许多企业和组织面临的重要挑战。数据管道和数据流技术应运而生,它们为我们提供了一个高效、灵活的数据处理框架。1.2
- 第 1 课 树莓派5介绍
嵌入式老牛
树莓派之基本应用单片机嵌入式硬件
详细的介绍可参见:https://www.raspberrypi.com/documentation/computers/raspberry-pi.htmlRaspberryPi,中文名为“树莓派”,简写为Rpi,是一款只有信用卡大小的计算机的计算机,由英国的树莓派基金会所开发,被赋予的希望是能够帮助全世界的孩子学习编程,并能够了解计算机是如何工作的。树莓派可连接键盘、鼠标和网线,同时拥有视觉模拟
- 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
--------
- 【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