- 中国大学生计算机设计大赛—人工智能实践赛赛道—赛后感想
我药打十个
学科竞赛人工智能python
1.比赛介绍中国大学生计算机设计大赛是我国高校面向本科生最早的赛事之一,是全国普通高校大学生竞赛排行榜榜单赛事之一。自2008年开赛至2019年,一直由教育部高校与计算机相关教指委等或独立或联合主办。大赛的目的是以赛促学、以赛促教、以赛促创,为国家培养德智体美劳全面发展的创新型、复合型、应用型人才服务。2023年(第16届)中国大学生计算机设计大赛是由北京语言大学、中国人民大学、华东师范大学、东南
- 2021-07-02
fisher-nuc
tensorflow神经网络
基于TensorFlow搭建的几种经典的卷积神经网络注:本文是本人一门课程的期末大作业,在学习曹建老师(人工智能实践:TensorFlow笔记)的课程时记录的笔记。在进行整理后写的一篇小文章,具体详解可以在B站或者MOOC上搜索相关课程。课程网站:https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1003797005#/learn/announ
- AI人工智能实践技术全面指南:从基础知识到前沿应用
zmjia111
机器学习python人工智能机器学习pythonYOLOSCI开发语言自编码器
人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。[24]它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。人工智能是智能学科重要的组成部分,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系
- tensorflow2.0 (1)使用LeNet5网络预测cifar10数据集中分类
向往的地中海
tensorflow2冲吧神经网络tensorflow深度学习
参考内容北京大学,软微学院,曹健老师,《人工智能实践:TensorFlow2.0笔记》运行环境Python3.7tensorflow2.6训练数据集:cifar10前言曹老师用的是Class形式构造的网络结构,搜了一些博客,也没能做到将保存的网络模型加载,并预测自己下载的图片。自己需要学的东西还有太多太多了。这里,换了一种思路,用Sequential形式构造网络,训练,保存模型,预测自己的图片。1
- 国外的7个联络中心的生成式人工智能实践
软件工匠
人工智能chatgpt大数据
来自国外大厂的7个联络中心的生成式人工智能实践——“从自动化电话后的处理到自动生成知识文章,有许多应用可能会激发服务领导者的兴趣。”生成式AI的兴起有望改变游戏规则。有人甚至将其比作互联网、智能手机和云计算的曙光。然而,炒作还没有消退。如果有的话,技术提供商正越来越兴奋于其带来的创新潜力。联络中心系统供应商也不例外。他们已经开发出许多由生成式AI提供动力的解决方案,旨在改变客户服务运营。到目前为止
- 对于TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用中“NameError: name 'x_train_image' is not defined”的问题解决
渣渣琪
Python入门Python基础Tensorflowkeraspython
首先出现问题:我一开始一直以为是我keras装错了,所以这里一直报错。后来仔细检查了发现不是。按照书上第58面打的代码,读取了MNIST数据然后执行:发现报错:因为是新手,在网上搜了半天,没找到原因,后来发现原来是书上大小写不统一,python是严格区分大小写的改完之后就成功了。
- 人工智能实践——Restauraut+ 食物识别分析与营养规划系统
Deep_Dreamer
人工智能深度学习python计算机视觉
项目背景描述:项目以落地性强、准确度高为主要宗旨。对于餐厅而言。目前,由于使用收银机,餐厅的付款流程仍然是人工的且效率低下的。收银员会检查顾客点了什么食物,然后在收银台上进行结算。效率并不高。因此,食物识别设备和自动食物价格估算可以解决这些问题。食物识别分析旨在优化餐厅付款付款流程,并使用计算机视觉方法自动估算食物价格。传统的方法有餐盘识别价格计算法,该方法通过设置价格区间,不同的价格对应不同颜色
- TensorFlow2.0搭建Keras神经网络
锦绣拾年
TensorFlow2.0搭建Keras神经网络【曹健老师人工智能实践课笔记】主要方法model=tf.keras.models.Sequentialmodel.compilemodel.fitmodel.summary【查阅Keras文档快速入门】kerassequential顺序模型是多个网络层的线性堆叠。你可以通过将网络层实例的列表传递给Sequential的构造器,来创建一个Sequent
- DL with python(16)——tensorflow实现InceptionNet(GoogLeNet)
佟湘玉滴玉
Python深度学习深度学习python
本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践:Tensorflow笔记》第五讲第14节的内容,对tensorflow环境下经典卷积神经网络的搭建进行介绍,其基础是DLwithpython(14)——tensorflow实现CNN的“八股”中的代码,将其中第三步的代码替换为本文中的代码均可直接运行,其他部分无需改变。经典的卷积神经网络有以下几种,这里介绍结构较为复杂的InceptionNet,其实现的方
- 随机森林python反欺诈_携程金融自动化迭代反欺诈模型体系
weixin_39761696
随机森林python反欺诈
文章作者:携程技术团队编辑整理:Hoh内容来源:《携程人工智能实践》导读:支付欺诈风险是携程金融风控团队的主要防控对象,它一般是指用户卡片信息或账号信息泄露后,欺诈分子利用这些信息在携程平台进行销赃,侵害用户资金安全,给用户和携程平台带来损失。携程金融风控团队需要在不影响正常用户自由出行的前提下,对这样的风险交易进行精准识别并实时拦截,从而保护用户资金安全。支付欺诈风险具备以下3点特性。1.高对抗
- 人工智能实践入门Tensorflow2.0笔记-Day2 神经网络优化过程
下雨天的小鱼
tensorflowpython深度学习tensorflow神经网络机器学习
Tensorflow学习笔记1(北大公开课)目录神经网络优化过程一、整体知识概览二、代码实现1、预备知识2、衰减学习率3、损失函数4、正则化5、优化器神经网络优化过程继续学Tensorflow2.0,主要把这一章的课程内容做了简单整理,我也是新手,难免有错,欢迎大家指出错误、学习交流、共同进步。一、整体知识概览第二章主要讲预备知识、网络复杂度计算、指数衰减学习率、激活函数、损失函数、过拟合问题及缓
- 人工智能实践入门-Day0小鱼安装Tensorflow之各种报错踩坑及全面解决方法
下雨天的小鱼
tensorflowtensorflowpython深度学习pipanaconda
之前已经安装了python3.7和pycharm,没装anaconda和tensorflow,第一次安装tensorflow没有经验,各种报错,哭了。。也没有人可以问,笨手笨脚踩了无数坑555,自己通过搜索倒腾了一天终于解决了所有问题,谨写此文希望能帮到和我一样的小白。。。大佬不要笑我Tensorflow安装日记--目录一、安装平台二、目标环境三、安装过程报错解决过程一、安装平台windows10
- TensorFlow2安装(超详细步骤-人工智能实践)
不唐
Python深度学习TensorFlowtensorflow深度学习python
TensorFlow2安装教程1前言1.1版本记录1.2工具简介2详细步骤及安装语句2.1安装Anaconda2.2TensoFlow安装2.3验证是否成功2.4PyCharm下载与安装2.5PyCharm环境配置2.5.1不唐初尝试1前言点滴进步,加油!最近在MOOC看北京大学的曹健老师的《人工智能实践:Tensorflow笔记》课程。其中第一章的第8节提到了详细的TensorFlow安装过程。
- PyTorch实战01:Anaconda及PyTorch安装
夜孔良-Parzival
人工智能pytorchpython深度学习
这次写PyTorch系列的人工智能实践,算是自己学习的一个积累而且我还是挺喜欢CSDN的,虽然不一定能挣到钱,但也希望能给大家带来点什么主要内容就是自己的实践过程及其中遇到的一些问题,不足之处,还望大佬们多多指正环境安装1安装Anaconda1.1下载Anaconda1.2安装即配置Anaconda1.3可能出现的错误2安装Pytorch2.1下载Pytorch2.2下载CUDAToolkit2.
- 人工智能学习第一篇(tensorflow笔记)
& Pumbaa
tensorflow
本文是在学习北大课程“人工智能实践:tensorflow笔记”的基础上,自己做的笔记,用于温故知新。张量(Tensor):多维数组(列表)阶:张量的维数(从0开始)张量可以表示0阶到n阶数组(列表)eg1:importtensorflowastfa=tf.constant([1,5],dtype=tf.int64)print(a)print(a.dtype)print(a.shape)结果:tf.
- 用tensorflow搭建全连接神经网络实现mnist数据集的识别
humuhumunukunukuapua
爱好machinelearningmnisttensorflow
说明:本代码来自于北京大学曹健老师的MOOC人工智能实践:Tensorflow笔记第五讲I前向传播网络搭建在mnist_forward.py中搭建两层全连接网络,这里面就是定义层数,节点数,激活函数这些。输入节点数目就是mnist数据集的图片28*28大小,用784行的向量作为输入。第一层y1=relu(x*w1+b1)其中y1为500行的向量。那么w1里面就有784*500个变量啦~~b1是50
- 人工智能实践:Tensorflow笔记 Class 2:神经网络优化
By4te
机器学习Pythontensorflow人工智能神经网络
目录2.1基础知识2.2复杂度学习率1.复杂度2.学习率2.3激活函数1.sigmoid函数2.tanh函数3.relu函数4.leaky-relu函数2.4损失函数1.均方误差2.自定义损失函数3.交叉熵损失函数4.softmax与交叉熵结合2.5缓解过拟合正则化2.6优化器1.SGD2.SGDM3.Adagrad4.RMSProp5.Adam2.1基础知识2.2复杂度学习率1.复杂度2.学习率
- 《人工智能实践:Tensorflow笔记》听课笔记24_7.1卷积神经网络
RENeast
人工智能人工智能
附:课程链接第七讲.卷积神经网络7.1卷积神经网络由于个人使用Win7系统,并未完全按照课程所讲,以下记录的也基本是我的结合课程做的Windows系统+PyCharm操作。且本人有python基础,故一些操作可能简略。并未完全按照网课。记住编写代码时,除注释内容外,字符均使用英文格式。一、回顾及展开前两讲中我们利用全连接网络实现了对mnist数据集的训练,我们已学会使用数据集训练模型,并让训练好的
- 《人工智能实践:Tensorflow笔记》听课笔记12_3.2前向传播
RENeast
人工智能人工智能
附:课程链接第三讲.Tensorflow框架3.2前向传播由于个人使用Win7系统,并未完全按照课程所讲,以下记录的也基本是我的结合课程做的Windows系统+PyCharm操作。且本人有python基础,故一些操作可能简略。并未完全按照网课。记住编写代码时,除注释内容外,字符均使用英文格式。本节课程目标:搭建第一个神经网络,总结搭建八股。6.神经网络的参数:是指神经元线上的权重w,用变量表示,一
- 《人工智能实践:Tensorflow笔记》听课笔记1_1.1概述
RENeast
人工智能人工智能听课笔记
上学的时候天天熬夜。放假了闲鱼的一匹,之前立的flag也要赶紧达成了,否则开学无颜见师长了。导师给我推荐的中国大学MOOC的《人工智能实践:Tensorflow笔记》,北京大学,软件与微电子学院的曹健老师主讲。近期我会尽快完成此课的学习,并将听课笔记发到此处以监督自身。顺序也基本按照课程中的顺序。知识也基本都是通用的,应该没有涉及侵权问题,在此感谢这门优秀的课程,给我们更多的机会提升自我,希望我真
- 人工智能实践:Tensorflow2.0笔记 北京大学MOOC(2-1)
寂灭如一
北京大学MOOCpython神经网络tensorflow
人工智能实践:Tensorflow2.0笔记北京大学MOOC(2-1)说明一、神经网络的优化1.神经网络复杂度2.学习率策略2.1学习率概念回顾2.2动态调整学习率2.2.1指数衰减学习率及其API2.2.2分段常数衰减学习率及其API3.激活函数3.1激活函数的引入3.1激活函数应该具有的特点3.2常见的激活函数及其API3.2.1sigmoid函数3.2.2tanh函数3.2.3ReLU函数3
- 人工智能实践:Tensorflow2.0笔记 北京大学MOOC(1-2)
寂灭如一
北京大学MOOC人工智能tensorflow神经网络
人工智能实践:Tensorflow2.0笔记北京大学MOOC(1-2)说明二、TensorFlow2.1基本概念与常用函数1.基本概念-张量Tensor1.1TensorFlow库中的数据类型1.2张量Tensor的创建方式1.2.1方式一tf.constant函数1.2.2方式二tf.convert_to_tensor函数1.2.3方式三tf.zeros/ones/fill函数1.2.4方式四t
- 人工智能实践:Tensorflow2.0笔记 北京大学MOOC(1-3)
寂灭如一
北京大学MOOC人工智能tensorflow神经网络
人工智能实践:Tensorflow2.0笔记北京大学MOOC(1-3)说明三、搭建第一个神经网络训练模型1.准备数据1.1鸢尾花数据集回顾1.2鸢尾花数据集读入1.3鸢尾花数据集乱序1.3将数据集分割成永不相见的训练集和测试集1.4配成[输入特征,标签]对,之后将每次喂入一小撮(batch)2.搭建网络3.参数优化4.测试效果5.acc/loss可视化6.完整代码7.初步优化7.1本地读取鸢尾花数
- 人工智能实践:Tensorflow2.0笔记 北京大学MOOC(1-1)
寂灭如一
北京大学MOOC人工智能tensorflow深度学习
人工智能实践:Tensorflow2.0笔记北京大学MOOC(1-1)说明一、神经网络计算过程1.人工智能三学派2.神经网络设计过程2.1人脑中的神经网络形成过程2.2计算机模仿神经网络连接关系3.神经网络设计过程3.1数据集介绍3.2网络搭建与训练3.2.1神经元的计算模型3.2.2全连接网络的搭建3.2.3定义损失函数3.2.3.1损失函数3.2.3.2梯度下降法传送门说明本文内容整理自中国大
- 人工智能实践:Tensorflow笔记
Saber_e
tensorflow笔记深度学习神经网络人工智能
Tensorflow2.0入门学习笔记人工智能实践:Tensorflow笔记tensorflow2-GPU安装神经网络的计算过程,搭建出第一个神经网络第一个例子:用神经网络进行鸢尾花分类一些常用的TF2函数(后面可能用到)神经网络的优化方法,学习率,激活函数,损失函数以及正则化的使用学习率的设置激活函数损失函数缓解过拟合参数优化器神经网络搭建八股,六步法神经网络八股扩展自制数据集数据增强,扩充补给
- 人工智能实践:Tensorflow课程:神经网络计算
Twinkle1231
神经网络人工智能tensorflow
文章目录1.人工智能三学派2.神经网络设计过程3.张量生成4.Tensorflow2常用函数1.人工智能三学派行为主义:基于控制论,构建感知-动作控制系统;符号主义:基于算数逻辑表达式,求解问题时先把问题描述为表达式,再求解表达式;连接主义:仿生学,模仿神经元连接关系。2.神经网络设计过程用神经网络给鸢尾花分类(Iris)1.搭建网络2.喂入数据3.前向传播4.损失函数损失函数可以定量判断W、b的
- keras多层感知机+titanic数据集
夺笋123
#机器学习框架的应用小例keras算法人工智能
目录关于数据集数据集下载数据预览数据集预处理删除列数据查看各个特征值的缺失值情况null值填充字符串数据转化为数值dataframe数据转化为ndarray数据数据标准化总述keras多层感知机模型构建线性模型构建模型编译及训练训练结果可视化测试数据集模型保存关于数据集数据集下载传送门:kaggle官网本博客参考:《tensorflow+keras深度学习人工智能实践应用林大贵著》数据预览列数据说
- 人工智能实践——第八周【卷积网络与tensorboard】
取个程序猿的名字
人工智能实践人工智能实践
卷积神经网络:全连接网络的缺陷:1:数据量过大,运算负担重2:参数过大,出现过拟合现象有效提取图像特征的方法正方形卷积核(过滤器),遍历图片上的每个点图片区域内,相对应的每一个像素值乘以卷积核内相对应点的权重,求和,再加上偏置。输出图片边长=(输入图片边长–卷积核长+1)/步长此图:((5–3+1)/1=3有些时候需要输出图片边长和输入图片边长相同,则裹上n层0padding可以看到,原来55,增
- TensorFlow2.1入门学习笔记(3)——Pillow数字图像处理
Wang Yuexin
python计算机视觉深度学习tensorflow自动驾驶
个人博客:wyxogo.top在正式学习tensorflow2.0之前需要有一定的python基础,对numpy,matplotlib等库有基本的了解,笔者还是AI小白,通过写博客来记录自己的学习过程,同时对所学的东西进行总结。主要学习的资料西安科技大学:神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战,北京大学:人工智能实践Tensorflow笔记博客从tf常用的库开始,需要学习python
- DL with python(6)——Keras实现手写数字识别(全连接网络)
佟湘玉滴玉
Python深度学习神经网络python
本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践:Tensorflow笔记》第三讲的内容,通过六步法利用keras框架搭建神经网络的手写数字识别模型,这里只涉及简单的全连接网络,旨在对整体的思路进行了解。六步法的基本步骤和DLwithpython(4)——基于Keras的二层神经网络鸢尾花分类中介绍的一致,这里只是数据集和网络的结构有所改变,基本框架没有改变。在第四讲对网络八股的拓展中,这部分代码将作为拓
- 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
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- 【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