- LLM论文笔记 9: Neural Networks and the Chomsky Hierarchy
Zhouqi_Hua
大模型论文阅读论文阅读人工智能深度学习笔记语言模型
Arxiv日期:2022.9.29机构:GoogleDeepMind/Stanford关键词transformer架构原理乔姆斯基体系长度泛化核心结论1.虽然Transformer理论上具有图灵完备性,但在实践中能力受到位置不变性和有限记忆的限制2.Transformer在一些任务中表现较差,例如正则语言任务(如ParityCheck),表明其与Chomsky层级的对齐性不佳3.Transform
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
人工智能
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- Pytorch实现之SCGAN实现人脸修复
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集GAN系列pytorch人工智能python生成对抗网络深度学习计算机视觉gan
简介简介:在输入端对输入图像采用掩码遮挡部分图像,之后通过跳跃生成对抗网络生成修复掩码部分的人脸进而生成完整的人脸数据。对于生成器结构的损失采用MES损失,对于鉴别器的结构采用WGAN-GP的损失。鉴别器为双鉴别器结构,一个负责检验完整图像的真假,一个负责检验掩码部分图像的真假。论文题目:SCGAN:GenerativeAdversarialNetworksofSkipConnectionforF
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
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pytorch人工智能python
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- 解决Docker容器内无法访问外网问题
docker
开启宿主机的ipv4转发功能修改配置echo"net.ipv4.ip_forward=1">>/etc/sysctl.conf重启networksystemctlrestartnetwork看开启宿主机的ipv4转发功能状态sysctlnet.ipv4.ip_forward//(0:标识未开启:标识开启)#net.ipv4.ip_forward=1重启dockersystemctlrestartd
- nexus部署及配置https访问
lj907722644
NexusDockerhttps网络协议httpdocker数据仓库
1.使用docker-compose部署nexusdocker-compose-nexus.ymlversion:"3"services:nexus:container_name:my-nexusimage:sonatype/nexus3:3.67.1hostname:my-nexusnetwork_mode:hostports:-8081:8081deploy:resources:limits:
- AWS Certified Solutions Architect
彻骨寒风
aws
NetworkACLsarestateless,andsecuritygroupsarestatefulTheALBstopssendingtraffictotheinstance.Runtheclusterson-premisesusingAmazonEKSDistro.DynamoDB:StoringmetadataforS3objectsHigh-performancereadsandwri
- CentOS 8 配置bond
清风 001
AI大模型底层建设网络
CentOS8网络配置的详细步骤和对应的配置文件内容。1.配置聚合网卡(Bonding)配置intranet聚合网卡在/etc/sysconfig/network-scripts/目录下创建ifcfg-intranet文件,内容如下:TYPE=BondNAME=intranetDEVICE=intranetONBOOT=yesBOOTPROTO=noneIPADDR=10.2.1.22PREFIX
- AWS Solutions Architect Associate 备考大纲
apa45866
数据库
脑子一热决定学个AWS的证书。以下是Lynda.com的培训课程给出的学习大纲,我参考了一下别的学习资料,感觉靠谱,于是整理出来贴在这里。太长不看版:AWS最主要的4个服务类别是Storage,Compute,Database和Network。其中Storage和Compute的各项服务是SolutionsArchitect考试的重中之重。EC2和IAM估计是考的最多的。下面给出各个服务类别的考试
- Java永久性修改Linux(Debian/Ubuntu)网络
久违放晴
linuxjavadebianubuntu网络
文章目录前言一、实现思路二、手动配置网络(一)编辑/etc/network/interfaces文件(二)重启网络(三)查看网络配置三、shell脚本配置网络(一)脚本执行流程(二)编写脚本(三)完整代码(四)脚本执行方式(五)直接覆盖版(六)使用工具包的实现方案四、通过Java调用shell脚本(一)SSH远程连接调用(二)使用本地指令调用的方案总结前言对于一些私有化部署的系统,部署完毕后经常需
- Linux 固定 IP 地址和网关
法号:行颠
Linuxlinux
Linux固定IP地址和网关查看IPifconfigifconfigeth0ipaddripaddrshoweth0查看网关iprouteshowroute-nnetstat-rn设置固定IP//配置静态IP文件/etc/network/interfaces$vi/etc/network/interfacesautoeth0ifaceeth0inetstaticaddress192.168.0.2
- 使用opencv实现深度学习的图片与视频的超分辨率
人工智能研究所
人工智能之计算机视觉opencv深度学习视频超分辨率图片超分辨率
图片超分辨率什么是视频与图片的超分辨率,总结一下便是给一张分辨率比较低的图片,进行超分辨率的处理后,生成比较清晰的高分辨率的图片,上图图片完美解释了超分辨率的过程,由于不同的算法不同,处理的结果也不相同,本期我们介绍一下如何进行图片的超分辨率的处理。·EDSR模型图像超分辨率EDSR:EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolutio
- OpenCV机器学习(1)人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP
村北头的码农
OpenCVopencv机器学习人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分,用于实现人工神经网络-多层感知器(ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP)。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型,以解决分类、回归等
- MongoDB分片集群搭建及扩容
老虎大人
准备工作在CentOS7上安装MongoDB分片集群6Servers代表:6台服务器上都要操作.环境准备On6Servers给虚拟机设置静态IPvi/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-enp0s3修改以下#BOOTPROTO=“dhcp”BOOTPROTO=“static”IPADDR=“.xx.xx.xx.xx”NETMASK=“255.255.255.0”
- python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为?(附代码)...
weixin_39576066
python学习曲线函数
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作,里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。该书总共分为十四个章节,具体如下:第一章:什么是LSTMs?第二章:怎么样训练
- 图的存储结构:邻接矩阵和邻接表
Lee Neo
#数据结构数据结构
图graph顶点vertex弧arc弧尾tail弧头head有向图digraph边edge无向图undigraph权weight网network邻接点adjacent依附incident度degree出度OutDegree入度Indegree路径path邻接矩阵adjacencymatrix一、邻接矩阵存储(数组表示)借助矩阵(二维数组)表示元素(图的任意两个顶点)之间的关系用一维数组(顶点表)存
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-图像分类-ResNet(Residual Network,残差网络)
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet(ResidualNetwork,残差网络)是一种深度卷积神经网络(CNN)架构,由何恺明(KaimingHe)等人在2015年提出,最初用于ImageNet竞赛,并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习(ResidualLearning),它通过跳跃连接(SkipConnections)解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得非常深的网络(如50层、1
- <Attention Is All You Need>:全网首次提出Transformer模型论文中英文对照学习
kingking44
transformer学习人工智能
论文摘要英文Thedominantsequencetransductionmodelsarebasedoncomplexrecurrentorconvolutionalneuralnetworksthatincludeanencoderandadecoder.Thebestperformingmodelsalsoconnecttheencoderanddecoderthroughanattenti
- CentOS7.6 服务器负载均衡——LVS-DR实战案例
*旧梦*
自动化运维服务器负载均衡lvs网络运维李心怡
1、前期环境准备1.准备两台主机IP地址主机名角色内存大小192.168.145.11LVS-DR负载均衡器2G192.138.145.23web1服务器12G192.168.145.34web1服务器22G设置主机名hostnamectlset-hostname+主机名su设置IP地址然后重启网卡vim/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33syste
- 每周论文精读05-A2J:AnchortoJointRegressionNetwork for 3D ArticulatedPoseEstimation from a SingleDepthImage
Jason_____Wang
精读笔记python计算机视觉卷积手势识别深度学习
https://download.csdn.net/download/Jason_____Wang/16502249论文精读——A2J:Anchor-to-JointRegressionNetworkfor3DArticulatedPoseEstimationfromaSingleDepthImage标题比较长,已经打不完了。。所以题目格式有些变形,望谅解。上周尝试做了一下代码复现的方向,因为生活
- 在Linux系统上使用nmcli命令配置各种网络(有线、无线、vlan、vxlan、路由、网桥等)
web13508588635
linux网络服务器
1、更新于2024/5/13,新增VethPair配置2、更新于2024/5/19,修复NetworkManager接管网络配置无效的错误3、更新于2024/5/20,新增Ubuntu两种版本下NetworkManager接管网络的配置目录一、配置NetworkManager接管网络(选)安装Network-Manager并启动netplan管理网络的系统ifupdown管理网络的系统二、nmcl
- spiking neural network概念学习
Zaгathustra
科研工作深度学习神经网络机器学习
我们认为,SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天,我们有相当成熟的神经形态传感器,来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合,以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法,从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言,在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显,尖峰神经元可以实
- docker compose部署zookeeper集群
现实、太残忍
dockerdockerzookeeper容器
networks:net:name:netservices:zookeeper1:image:zookeeper:3.7.0restart:alwayscontainer_name:zookeeper1hostname:zookeeper1privileged:trueports:-'2181:2181'environment:ZOO_MY_ID:1ZOO_SERVERS:server.1=zoo
- 视频通讯使用SIP协议详解
大王算法
C/C++开发实战365算法SIPc++
一、Sip协议简介SIP(SessionInitiationProtocol,会话初始协议)是由IETF(InternetEngineeringTaskForce,因特网工程任务组)制定的多媒体通信协议。广泛应用于CS(CircuitSwitched,电路交换)、NGN(NextGenerationNetwork,下一代网络)以及IMS(IPMultimediaSubsystem,IP多媒体子系统
- android wifi安全检测,Android系统下检测Wifi连接互联网是否正常的代码
吴敬欣
androidwifi安全检测
/****判断网络状态是否可用**@returntrue:网络可用;false:网络不可用*/publicbooleanisConnectInternet(){ConnectivityManagerconManager=(ConnectivityManager)test.this.getSystemService(Context.CONNECTIVITY_SERVICE);NetworkInfon
- 网游服务端分层架构
酒与花生米
架构
在网络游戏服务端的分层架构中,每一层都负责不同的任务和功能。下面是每一层及其常见模块的详细说明,1.客户端层(ClientLayer)模块:玩家界面:显示游戏界面、信息。输入处理:玩家的输入(如控制角色、点击按钮)处理。数据展示:展示从服务器获取的数据,如游戏状态、人物信息。与其他层的交互:向网络层发送请求,获取游戏数据。接收服务器返回的游戏状态,并在客户端进行展示。2.网络层(NetworkLa
- MNIST Examples for GGML - Fully connected network
Yongqiang Cheng
ggml-llama.cpp-whisper.cppGGMLMNISTExamplesFullyconnected
MNISTExamplesforGGML-Fullyconnectednetwork1.Build2.MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Fullyconnectednetwork2.2.1.TotrainafullyconnectedmodelinPyTorchandsaveitasaGGUFfile2.2.2.Toevaluatethemod
- MNIST Examples for GGML - Convolutional network
Yongqiang Cheng
ggml-llama.cpp-whisper.cppGGMLMNISTExamplesConvolutionalnetwork
MNISTExamplesforGGML-Convolutionalnetwork1.Build2.MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Convolutionalnetwork2.2.1.TotrainaconvolutionalnetworkusingTensorFlow2.2.2.ToevaluatethemodelontheCPUusing
- 3G通信的一些概念
大水
网络知识学习电话网络数据库存储电信
3GPSTN(PublicSwitchedTelephoneNetwork)定义公共交换电话网络,一种常用旧式电话系统。PSTN是一种以模拟技术为基础的电路交换网络。ISDN综合业务数字网(IntegratedServicesDigitalNetwork,ISDN)是一个数字电话网络国际标准,是一种典型的电路交换网络系统。ISDN是最早为人们接受的宽带上网方式,除了具备128Kbps的传输速率外,
- CentOS7防火墙的配置及使用
love6a6
linux
首先介绍一下centos系统的网卡配置:sudovim/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0网卡获得ip地址的方式:Static(静态ip地址)dhcp(通过dhcp协议获取ip)bootip通过bootp协议获得的ip地址BROADCAST=192.168.0.255子网广播地址HWADDR=00:50:56:8E:47:EE网卡物理地址IPADDR=
- 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