- 《How to Take Smart Notes》读书笔记1
LY320
最近在读一本书,题为《HowtoTakeSmartNotes:OneSimpleTechniquetoBoostWriting,LearningandThinking–forStudents,AcademicsandNonfictionBookWriters》1。尚未读完,分享一些读这本书的感想,我的一些心得,和不解。这本书让我觉得最有收获的点是更新了我对记录和整理笔记的认识。通常我们在记录笔记时
- MCP与Sequential Thinking:系统问题的分解与解决之道
Echo_Wish
Python进阶python人工智能算法
MCP与SequentialThinking:系统问题的分解与解决之道引言:复杂问题背后的逻辑思维在面对复杂问题时,我们常常感到手足无措,尤其是在需要将任务分解为多个步骤时。这是对个人思维能力的极大挑战,而掌握有效的思维工具则可以让事情事半功倍。今天我们讨论的两个工具:MCP(MutuallyExclusiveCollectivelyExhaustive)和SequentialThinking(顺
- The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models
UnknownBody
LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能
文章主要内容总结本文围绕大推理模型(LRMs)的推理能力展开系统研究,通过可控谜题环境分析其在不同问题复杂度下的表现,揭示其优势与局限性:研究背景与问题:当前LRMs(如OpenAIo1/o3、DeepSeek-R1等)虽在推理基准测试中表现提升,但对其底层能力、缩放特性及局限性的理解不足。现有评估依赖数学和编码基准,存在数据污染且缺乏对推理轨迹的深度分析。研究方法:采用可控谜题环境(如汉诺塔、跳
- 系统、架构、结构思维辨析
深海科技服务
IT应用探讨架构大数据服务器linux程序人生
一、什么是系统、架构、结构思维系统式思维、架构式思维和结构化思维都是解决复杂问题的重要思维方式,它们之间既有联系又有区别。1.系统式思维(SystemsThinking)定义:系统式思维是一种宏观的、整体性的思考方式,它关注事物作为一个整体的运作方式,以及其组成部分之间如何相互关联、相互影响。它强调理解事物内部的结构、模式、周期和反馈回路,而不是孤立地看待某个问题或某个部分。核心思想:整体性:看到
- 【AI论文】GLM-4.1V-思考:借助可扩展强化学习实现通用多模态推理
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出GLM-4.1V-Thinking这一视觉语言模型(VLM),该模型旨在推动通用多模态推理的发展。在本报告中,我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型,可以说该模型为最终性能设定了上限。随后,借助课程采样强化学习(ReinforcementLearningwithCurriculumSampling,R
- YOLOv11: AN OVERVIEW OF THE KEY ARCHITECTURAL ENHANCEMENTS目标检测论文精读(逐段解析)
昵称是6硬币
(持续更新)YOLO深度学习计算机视觉人工智能目标检测图像处理
YOLOv11:ANOVERVIEWOFTHEKEYARCHITECTURALENHANCEMENTS目标检测论文精读(逐段解析)论文地址:https://www.arxiv.org/abs/2410.17725RahimaKhanamandMuhammadHussainUltralytics公司发布CVPR2024论文写的比较简单,比较核心的改进包括:C3K2高效特征提取机制。对C2f模块的改进
- Cline中配置MCP
Alexon Xu
MCP
1、自动安装MCP默认AI生成的配置会报错:spawnnpxENOENTspawnnpxENOENT,然后排查了npx安装都是OK的,需要使用cmd运行npx,配置如下:{"mcpServers":{"sequentialthinking":{"autoApprove":[],"disabled":false,"timeout":60,"command":"cmd.exe","args":["/c
- 深入理解reeze/tipi项目中的词法分析与语法分析技术
焦习娜Samantha
深入理解reeze/tipi项目中的词法分析与语法分析技术tipiThinkingInPHPInternals,AnopenbookonPHPInternals项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tipi引言在编程语言实现领域,词法分析和语法分析是构建编译器或解释器的关键环节。本文将基于reeze/tipi项目中的相关内容,深入浅出地讲解这些核心技术原理。
- Diff-Retinex: Rethinking Low-light Image Enhancement with A Generative Diffusion Model 论文阅读
钟屿
论文阅读人工智能深度学习学习图像处理计算机视觉
Diff-Retinex:用生成式扩散模型重新思考低光照图像增强摘要本文中,我们重新思考了低光照图像增强任务,并提出了一种物理可解释的生成式扩散模型,称为Diff-Retinex。我们的目标是整合物理模型和生成网络的优点。此外,我们希望通过生成网络补充甚至推断低光照图像中缺失的信息。因此,Diff-Retinex将低光照图像增强问题表述为Retinex分解和条件图像生成。在Retinex分解中,我
- 【番外】 AI 时代应具备的四大核心能力
成都犀牛
人工智能大模型人工智能机器学习
四大核心能力AI思维、整合力、引导力、判断力另:如果想快速吸收,可以直接下拉到最后看总结1.AI思维(AIThinking)AI思维是人工智能模型在执行任务时所展现的“思考”方式,是其内部决策逻辑和数据处理能力的体现。算法思维(AlgorithmicThinking):解释:指AI理解和执行决策逻辑的能力。这包括理解任务的内在结构,将问题分解为可处理的步骤,并按照预设或学习到的算法进行处理。它关注
- 论文阅读:arxiv 2025 OThink-R1: Intrinsic Fast/Slow Thinking Mode Switching for Over-Reasoning Mitigation
CSPhD-winston-杨帆
论文阅读
总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328https://www.doubao.com/chat/8815924393371650https://arxiv.org/pdf/2506.02397#page=17.09OThink文章目录速览研究背景与问题核心思路与方法实验结果结论与意义速览这篇论文聚焦于
- 论文阅读:arxiv 2025 Not All Tokens Are What You Need In Thinking
总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328https://arxiv.org/pdf/2505.17827https://www.doubao.com/chat/8814790364572162文章目录速览研究背景提出的解决方案:条件token选择(CTS)实验结果核心贡献研究局限总结速览这篇论文主要探
- CppCon 2016 学习:Lightweight Object Persistence With Modern C++
虾球xz
CppCon学习c++开发语言
你给出的这段文字是某个演讲、论文或者技术文档的概要(Overview)部分,内容主要是关于内存分配器(allocator)设计以及**对象持久化(objectpersistence)**的一些思路。让我帮你逐条解析和理解:Overview(概要)•Goals(目标)Describeawayofthinkingaboutallocatordesignthatmaybehelpful描述一种设计内存分
- ✨如何在 vLLM 中取消 Qwen3 的 Thinking 模式
杨靳言先
人工智能pythonchatgpt自然语言处理pytorch
如何在vLLM中取消Qwen3的Thinking模式在使用Qwen3模型与vLLM(VeryLargeLanguageModel)进行推理服务时,你可能会发现模型默认会输出类似“我正在思考……”的提示内容。这种行为被称为Thinking模式。如果你希望跳过这些提示内容,直接返回模型结果,本文将介绍两种实现方式。什么是Thinking模式?Thinking模式是Qwen3在推理时默认输出的一种提示语
- fastadmin发送邮箱提示“SMTP Server did not respond with anything I recognized”
爱吃西红柿!
php
修改vendor/txthinking/mailer/src/Mailer/SMTP.php亲测有效
- 17、Swift框架微调实战(2)-QWQ-32B LORA微调cot数据集
Andy_shenzl
大模型学习SwiftQWQ微调LORA
1、QWQ-32B介绍1.1基本介绍QwQ是Qwen系列的大模型之一,专注于推理能力(reasoning)。相比于传统的指令微调(instruction-tuned)模型,QwQ具备思考与推理(thinkingandreasoning)的能力,因此在各种下游任务(特别是复杂问题)上,能实现显著的性能提升。QwQ-32B是该系列的中等规模推理模型,其性能可媲美当前最先进的推理模型,如DeepSeek
- 大模型现象级发现-2025年上半年 资料收集
CSPhD-winston-杨帆
人工智能
相关资料让QwQ思考模型-不思考的小技巧2025-05-27最新实验:不听人类指令OpenAI模型拒绝自我关闭https://x.com/PalisadeAI/status/1926084635903025621公众号qwen3的致命幻觉!大模型微调会思考的大模型更不听话,我的豆包失控了…WhenThinkingFails:ThePitfallsofReasoningforInstruction-
- 多目标跟踪笔记2023
AI算法网奇
数据结构与算法目标跟踪笔记人工智能
目录cvpr2023多目标跟踪算法汇总:MixFormerV2ovtrack模型284MMotionTrackFocusOnDetails:OnlineMulti-objectTrackingwithDiverseFine-grainedRepresentation1、摘要2、方法Observation-CentricSORT:RethinkingSORTforRobustMulti-Object
- 图文检索(1):Rethinking Benchmarks for Cross-modal Image-text Retrieval
简简单单的貔貅
图文检索深度学习计算机视觉
RethinkingBenchmarksforCross-modalImage-textRetrieval摘要1引言2相关工作2.1Image-Textretrieval2.2Image-TextDatasets3方法3.1更新图像候选池3.1.1准备候选图像3.1.2搜索相似的图像3.1.3组装相似的图像集3.2对粗粒度文本进行翻新3.2.1找到粗粒度的文本3.2.2提示生成细节3.2.3合并新
- LeapVAD:通过认知感知和 Dual-Process 思维实现自动驾驶飞跃——论文阅读
一点.点
#自动驾驶人工智能语言模型
《LeapVAD:ALeapinAutonomousDrivingviaCognitivePerceptionandDual-ProcessThinking》2025年1月发表,来自浙江大学、上海AI实验室、慕尼黑工大、同济大学和中科大的论文。尽管自动驾驶技术取得了显著进步,但由于推理能力有限,数据驱动的方法仍然难以应对复杂的场景。与此同时,随着视觉语言模型的普及,知识驱动的自动驾驶系统也得到了长
- NoThinking vs Thinking:推理模型无需思考也能有效
王哥儿聊AI
大模型论文阅读解析人工智能语言模型自然语言处理
摘要:最近的大型语言模型(LLMs)显著提升了推理能力,主要是通过在生成过程中包含一个明确且冗长的“思考”过程来实现的。在本文中,我们质疑这种明确的思考过程是否真的必要。我们使用最先进的DeepSeek-R1-Distill-Qwen模型,发现通过简单的提示绕过思考过程(记作NoThinking)可以出人意料地有效。在控制token数量的情况下,NoThinking在多个具有挑战性的推理数据集上优
- Stop Overthinking: A Survey on Efficient Reasoning for Large Language Models
绒绒毛毛雨
搜索推荐语言模型人工智能自然语言处理
文章目录摘要1引言2背景:长思维链推理模型与过度思考现象2.1思维链(CoT)推理2.2长CoT推理模型中的过度思考问题3基于模型的高效推理3.1基于长度奖励设计的强化学习(RL)3.2使用可变长度CoT数据的监督微调(SFT)3.2.1构建可变长度CoT推理数据集3.2.2微调方法4基于推理输出的高效推理4.1将推理步骤压缩为更少的潜在表示4.2推理过程中的动态推理范式4.2.1基于显式标准的动
- 进阶篇09self-Ask-大模型
monday_CN
机器学习大数据人工智能
AIAgent技术框架进阶教程:SelfAsk深度解析系列课程进度已完成章节:9章当前更新内容:SelfAsk框架详解即将更新:ThinkingandSacrifici框架解析目录知识回顾SelfAsk框架原理实战代码解析版本迁移指南最佳实践建议常见问题解答1.知识回顾PlanandExecute核心要点需要工具直接处理未完成已完成用户请求任务分解子任务列表执行判断外部API调用内部计算状态更新完
- AI Agent(十一)-Camel基于AI的图像内容识别
AI_Auto
人工智能人工智能AIAgent
AIAgent系列【十一】一.Camel库函数修复二、代码实现一.Camel库函数修复对于camel-ai版本为0.2.22的安装包程序,base_model中函数preprocess_messages,此函数的作用是对消息列表进行预处理,主要目的是在将消息发送到模型API之前,移除消息中的“思考内容”(thinkingcontent),并执行其他模型特定的预处理操作。需要修改的文件地址为:…Li
- TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters
不打灰的小刘
dailypapertransformer深度学习人工智能语言模型
基本信息原文链接:https://arxiv.org/abs/2410.23168作者:HaiyangWang,YueFan,MuhammadFerjadNaeem,YongqinXian,JanEricLenssen,LiweiWang,FedericoTombari,BerntSchiele️关键词:ProgressiveScaling,Attentionmechanism分类:机器学习摘要中
- Tokenformer: 下一代Transformer架构
码农Q!
transformer深度学习人工智能agiailangchainchatgpt
1.导言Transformer架构已经成为当今大模型的基石,不管是NLP还是CV领域,目前的SOTA模型基本都是基于Transformer架构的,比如NLP中目前的各种知名大模型,或者CV中的Vit等模型本次介绍的论文标题为:Tokenformer:RethinkingTransformerScalingwithTokenizedModelParameters,”顾名思义,本文提出了Tokenfo
- 月之暗面再次开源Kimi大模型——Kimi-VL-A3B-Instruct 和 Kimi-VL-A3B-Thinking
吴脑的键客
机器人技术DeepSeek开源人工智能
我们介绍的Kimi-VL,是一种高效的开源专家混合物(MoE)视觉语言模型(VLM),它具有先进的多模态推理能力、长语境理解能力和强大的代理能力,而在其语言解码器(Kimi-VL-A3B)中只需激活2.8B个参数。Kimi-VL在各个具有挑战性的领域都表现出了强劲的性能:作为一种通用的视觉语言模型,Kimi-VL在多轮代理交互任务(例如OSWorld)中表现出色,取得了与旗舰模型相当的先进成果。此
- 利用解析差异SSRF + sqlite注入 + waf逻辑漏洞 -- xyctf 2025 fate WP
A5rZ
网络安全
本文章附带TP(ThinkingProcess)!#!/usr/bin/envpython3#导入所需的库importflask#Flaskweb框架importsqlite3#SQLite数据库操作importrequests#HTTP请求库importstring#字符串处理importjson#JSON处理app=flask.Flask(__name__)#创建Flask应用实例blackl
- 书籍-《意志与责任:人工智能的法律思考》
人工智能机器学习机器人自动驾驶
书籍:WillandResponsibility:LegalThinkingofArtificialIntelligence作者:JunGu,ChunmingXu出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《意志与责任:人工智能的法律思考》01书籍介绍本书深入探究了作者在人工智能(AI)领域的法律思考。当下,人工智能在科技行业以及公众群体中引发了日益浓厚的兴趣。作为“
- 投机解码EAGLE精读
rommel rain
transformer语言模型人工智能
题目:EAGLE:SpeculativeSamplingRequiresRethinkingFeatureUncertainty[ICML2024]发表于24.02链接:https://arxiv.org/abs/2401.15077本文一作对该工作的讲解:智源社区活动LLM推理是自回归的,这个自回归是从token层开始的自回归(也就是词元被转成嵌入的那一层)。而EAGLE将这一自回归延后到了特征
- 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