- 数仓_数据口径
TTXS123456789ABC
#XM1离线数仓_金融零售大数据
数仓_数据口径数据口径含义数据口径包含口径收敛数据口径含义在数据仓库(数仓)中,数据口径是指在数据统计和分析过程中,对数据的定义、计算方法、范围和标准等方面的详细规定。它确保了数据的一致性和准确性,避免因统计标准不一致导致的数据误解和混淆。数据口径包含具体来说,数据口径包括以下几个方面:数据定义:明确指标的具体含义。例如,“用户注册数”指的是在某一定时间内通过平台注册的新用户数量。计算方法:规定如
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能算法数学AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术人工智能(AI)的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力,也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型,AI的算法生态系统丰富多样,涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术,揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习:智能的基
- Bash 中的运算方式
躺不平的理查德
#bash开发语言
目录概述:1.(())运算符2.let命令3.expr命令4.$[]直接运算5.bc(计算器,支持浮点数)6.awk(强大的文本处理工具,也可计算)概述:Bash本身只支持整数运算,但可以结合bc和awk进行浮点运算。以下是常见的计算方法:1.(())运算符(())是Bash的整数计算语法,支持算术运算符、逻辑运算符,并且可以直接操作变量。echo$((2+3))#输出5echo$((10/3))
- 初阶c语言(循环语句习题,完结)
不灭锦鲤
c语言算法数据结构
前言:c语言为b站鹏哥,嗯对应视频37集昨天做的c语言,今天在来做一遍,发现做错了今天改了平均值的计算,就是说最大值加上最小值,如果说这个数值非常大的话,两个值加上会超过int类型的最大值,从而导致数值的重新计算,导致结果不稳定,所以换一种计算方法第二题,折半查找法环境介绍,就是devc++软件运行编译就是说最大值减去最小值,然后中间有个差值,将他分成一半给最小值,那两个就都是平均值了#inclu
- 【GreatSQL优化器-04】贪婪搜索算法浅析
数据库mysql
【GreatSQL优化器-04】贪婪搜索算法浅析一、贪婪搜索(greedy_search)介绍GreatSQL的优化器用greedy_search方法来枚举所有的表连接场景,然后从中根据最小cost来决定最佳连接顺序。这里面就涉及每种场景的cost计算方法,不同计算方法会导致不同的排序结果。因为枚举所有join场景,当表数量很大的时候就有可能无穷无尽消耗系统资源,因此GreatSQL执行greed
- 我国化学信息学研究的地位与近期研究进展
xoaxo
算法优化生物数据库网络工作
近两年来,我国的化学信息学研究得到了快速发展,在某些专题的研究方面达到了国际前沿水平。在理论与计算化学研究中,基于第一性原理的新型并行计算方法被提出并用于纳米材料电子结构的高效计算[24],轨道分解方法被用来简化磁性质的四分量相对论计算[25]。同时,量化计算被越来越多地应用于团簇优化[26]及材料性质的预测[27],并越来越注重与实际结合用于反应过程过渡态和催化机理研究[28]。此外,密度泛函理
- 模糊模式识别:从贴近度到分类决策的Matlab实践
青橘MATLAB学习
模糊数学模型分类matlab数据分析数学建模
模糊模式识别是模糊数学在现实问题中的核心应用之一,其核心思想是通过量化模糊集合之间的“相似性”或“贴近度”,实现对未知模式的分类与识别。本文将从贴近度的定义出发,详解海明贴近度、欧几里得贴近度、黎曼贴近度及格贴近度的计算方法,并结合最大隶属原则与择近原则,解析模糊模式识别的完整流程。一、贴近度的定义与分类1.1贴近度的数学定义贴近度(ProximityDegree)是衡量两个模糊集合相似性的指标。
- Sora如何颠覆20个商业场景?Sora模型的商业应用及成本效益分析
大F的智能小课
玩转大模型人工智能
Sora模型简介Sora模型,作为一种先进的长视频生成模型,具有广泛的应用潜力。以下是Sora模型可能的20个商业场景应用,包括每个场景在Sora模型未发布时的普遍做法、Sora模型发布之后的改变以及节省成本的维度分析。节省成本的说明节省成本的说明:节省成本的计算是基于几个关键因素,包括时间、人力、设备和材料成本。以下是具体计算方法的一个概述:时间成本:使用Sora模型可以显著减少视频制作的时间。
- R中单细胞RNA-seq分析教程 (6)
后端
引言本系列开启R中单细胞RNA-seq数据分析教程,持续更新,欢迎关注,转发!简介现在,很少有人只进行一次单细胞RNA测序实验并仅产生一份数据。原因很直接:目前的单细胞RNA测序技术每次只能捕捉到有限样本的分子状态。为了在多个实验和不同条件下对众多样本进行测量,通常需要对来自不同实验的单细胞RNA测序数据进行联合分析。虽然有些实验策略,比如细胞哈希!,以及一些计算方法,比如demuxlet和scS
- 电子放大倍率计算方法
Carlos_Ni
计算机视觉相机
电子放大倍率,即显示器的放大率,显示器对你图像的放大倍率简单点想就是,显示器的单显示点实际尺寸:477mm/1920=a;相机采集图像本身单像素代表尺寸:17.2mm/2700=b显示放大倍率:a/b当然要算整体相对物方实物的放大倍率还要*本身镜头的放大倍率c比如照片上17.2mm的元器件所占像素为2700,照片解析度就是17.2/2700≈6.37μm/pix。显示器为1920*1080,21寸
- Day36【AI思考】-表达式知识体系总览
一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法数据库
文章目录**表达式知识体系总览**回答1:**表达式知识体系****一、三种表达式形式对比****二、表达式转换核心方法****1.中缀转后缀(重点)****2.中缀转前缀****三、表达式计算方法****1.后缀表达式计算(栈实现)****2.中缀表达式计算(双栈法)**回答2:**终极生活类比(3秒懂核心)****灵魂三问(人类本能验证法)****手动转换术(不背算法,用自然思维)****脑内
- 机器学习数学基础:11.行列式的多种计算方法
@心都
机器学习数学基础机器学习线性代数人工智能
行列式的多种计算方法行(列)相等型对于行列式∣1+a11122+a22333+a34444+a∣\begin{vmatrix}1+a&1&1&1\\2&2+a&2&2\\3&3&3+a&3\\4&4&4&4+a\end{vmatrix}1+a23412+a34123+a41234+a,通过将第一行元素都变为10+a10+a10+a,得到∣10+a10+a10+a10+a22+a22333+a344
- 4.4 Qt Graphics 场景中的二维空间变换
Fighting Horse
Qt框架性开发实践qt
本文是《用Qt实现电子白板》的其中一节,建议全章阅读。场景中的二维空间变换是针对控件的平移、缩放、旋转变换。在上一级我们介绍过场景中的交互逻辑,其中一大块就是操作空间变换,那些是空间变换的输入。另外,我们在《场景视图中二维空间变换矩阵的计算》中介绍了变换矩阵的计算方法。本文的重点在于对二维变换的管理。二维空间变换API在QtGraphics中,二维变换相关的api有(QGraphicsItem):
- 开放寻址法
小海螺123
算法
开放寻址法开放寻址法的装载因子开放寻址法插入关键字查找关键字删除关键字开放寻址法探查序列的计算方法开放寻址法的装载因子 给定一个能存放n个元素的、具有m个槽位的哈希表T,采用开放寻址法时T的装载因子为:α=n/m,n≤m\alpha=n/m,n\leqmα=n/m,n≤m开放寻址法 解决哈希表(在一些文献中又称作散列表)冲突的方法有:链接法(chaining)和开放寻址法(openaddres
- 100.3 AI量化面试题:解释配对交易(Pairs Trading)的原理,并说明如何选择配对股票以及设计交易信号
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融机器学习python算法数学建模面试
目录0.承前1.配对交易基本原理1.1什么是配对交易1.2基本假设2.配对选择方法2.1相关性分析2.2协整性检验3.价差计算方法3.1简单价格比率3.2回归系数法4.交易信号设计4.1标准差方法4.2动态阈值方法5.风险管理5.1止损设计5.2仓位管理6.策略评估6.1回测框架6.2性能指标7.回答话术0.承前如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构,可参考:0.金融资产组合模型
- 100.1 AI量化面试题:解释夏普比率(Sharpe Ratio)的计算方法及其在投资组合管理中的应用,并说明其局限性
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融python机器学习大数据
目录0.承前1.夏普比率的基本概念1.1定义与计算方法1.2实际计算示例2.在投资组合管理中的应用2.1投资组合选择2.2投资组合优化3.夏普比率的局限性3.1统计假设的限制3.2实践中的问题4.改进方案4.1替代指标4.2实践建议5.回答话术0.承前如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构,可参考:0.金融资产组合模型进化全图鉴1.夏普比率的基本概念1.1定义与计算方法夏普比率是
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例11:基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘灰色预测SVR人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- matlab——计算VPD(vapor pressure defict)
小琳子要开心呀
MATLABVPD计算饱和水汽压Goff-Gratch公式matlab
需求:计算VPD(vaporpressuredefict)。介绍:饱和水汽压差(简称VPD)是指在一定温度下,饱和水汽压与空气中的实际水汽压之间的差值(百度百科)。因此,温室中VPD的理想范围是0.45kPa至1.25kPa,理想情况下约为0.85kPa。通常,大多数植物在VPD在0.8到0.95kPa之间时生长良好(维基百科)。计算方法:一、先计算饱和水汽压二、饱和水汽压减去实际水汽压。世界气象
- Flink流式计算入门
@Rocky
Flinkflink大数据
什么是流式计算流式计算是一种实时处理和分析大规模数据流的计算方法,其核心思想是将数据视为连续流动的序列,而不是静态存储的数据。与传统的批处理计算不同,流式计算能够在数据生成的同时进行处理,提供及时的结果。核心概念数据流:流式计算中的基本单位,表示一系列动态生成的数据。数据流可以来自传感器、网络请求、用户行为等多种来源。计算流:在数据流上进行的各种计算操作,如过滤、聚合和转换等。这些操作实时进行,并
- SAP关于成本的概念-差异的计算方法-实际成本计算方法
saplakes
#SAP_FICOSAP实际成本FICOCO管理会计生产订单
一、成本的概念标准成本=标准价格*标准数量+作业价格*标准数量计划成本=计划价格*计划数量+作业价格*计划数量实际成本=实际价格*实际数量+作业价格*实际数量目标成本=标准价格*实际数量+作业价格*实际数量注意在SAP中目标成本,是根据生产订单中产品成本评估时的价格,乘以生产订单完工入库量,乘以BOM用量的结果。计划成本,为生产订单计划生产量,乘BOM用量,乘计划生产变式中定义的价格。计划成本,即
- Java 实现度量地理分布标准距离的多种方法
老师来上课了
算法java开发语言
目录一、Java度量地理距离的需求与重要性二、常用的地理距离计算方法(一)Haversine公式计算法(二)利用高德地理信息API(三)RedisGEO测算法(四)JavaGeo库计算法(五)利用地图工具计算法三、总结一、Java度量地理距离的需求与重要性在日常的软件开发中,根据地理点位坐标计算距离的需求广泛存在于多个领域。例如,在物流管理系统中,需要准确计算货物运输的起点与终点之间的距离,以便合
- matlab阿卡曼公式,阿克曼函数--一个计算方法
手机队长
matlab阿卡曼公式
在数学上有一个著名的“阿克曼函数”,它是二元函数,其定义式为:(1)ACK(0,N)=1+N(2)ACK(M,0)=ACK(M-1,1)(M>0)(3)ACK(M,N)=ACK(M-1,ACK(M,N-1))(M>0,N>0)试用手工求解ACK(3,7)的值。因为这个函数是用递归方式定义的,如果使用递归算法编程求解并不困难。但是,要解这个具体问题,还必须经过将近70万次(693964次)递归调用!
- 差分轮算法-两个轮子计算速度的方法-阿克曼四轮小车计算方法
鼾声鼾语
仅仅我可见算法angular.jsjavascript单片机
四轮驱小车的话:转向角度计算方法:floatturning_angle=z_angular/x_linear;//转向角度,单位为弧度速度的话直接用线速度两轮驱动小车:计算公式:leftSpeed=x_linear-z_angular*ORIGINBOT_WHEEL_TRACK/2.0;#左轮速度rightSpeed=x_linear+z_angular*ORIGINBOT_WHEEL_TRACK
- DeepMind的新突破:GenCast
新加坡内哥谈技术
人工智能大数据语言模型
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/如今,人工智能(AI)在天气预报领域的表现已经可以与传统计算方法媲美。然而,AI模型的训
- 顺序表、链式表、顺序栈、链式栈以及顺序队列、链式队列
¿134
数据结构算法c语言
一、什么是数据结构1、数据结构的起源1968,美国高德纳教授,《计算机程序设计艺术》第一卷《基本算法》,开创了数据结构和算法的先河数据结构是研究数据之间关系和操作的学科,而非计算方法数据结构+算法=程序美国沃斯提出这句话揭示了程序的本质2、数据结构相关概念结构:所以能够输入到计算机中,能够被程序处理的描述客观事物的符号数据项:有独立含义的数据的最小单位,也称为域数据元素:组成数据的有一定含义的基本
- 在MATLAB中,梯度gradient计算方法的理解
qq_43272922
matlab算法人工智能
以矩阵为例:[FX,FY]=gradient(F)在MATLAT中,grandient函数计算方法:1)FX方向(或行向量):(1)第1列=第2列-第1列(2)中间第j列=(第j+1列-第j-1列)/2(3)第n列=第n列-第n-1列。2)FY方向(或列向量):(1)第1行=第2行-第1行(2)中间第i行=(第i+1行-第i-1行)/2(3)第m行=第m行-
- 备战2025美赛数学建模,蒙特卡洛模拟算法,2025美赛数学建模A题+B题+C题+D题+E题思路+模型+代码(1.24第一时间更新,)
灿灿数模
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备战2025美赛数学建模,蒙特卡洛模拟算法,2025美赛数学建模A题+B题+C题+D题+E题思路+模型+代码(1.24第一时间更新,)更新见文末名片一、引言蒙特卡洛模拟算法是一种基于概率和统计理论的数值计算方法,通过随机抽样来近似复杂系统的概率问题。它以摩纳哥著名的赌场蒙特卡洛命名,象征着其基于随机性的特点。二、算法原理蒙特卡洛模拟算法的核心思想是利用随机抽样来估计一个函数的期望值或者某个概率分布
- python分段线性插值_计算方法(3)——分段插值法(附Python程序)
weixin_39900206
python分段线性插值
在上一节计算方法(2)——插值法(附Python程序)当中,主要讲了插值法,介绍了龙格现象,并给出了插值法的代码。这一讲主要分段插值中的分段线性插值和分段Hermite插值,并给出分段插值的Python程序。在此之前需要注意一下,n为区间数,n+1为插值节点的个数。分段线性插值分段线性插值,需要两个列表,一个用于存放各点的x坐标,一个用于存放各点的y坐标。因为分段插值的算法需要x坐标按顺序增长,而
- Ansys Fluent流体仿真计算分析、硬件配置分析
深度学习服务器
深度学习服务器python算法caffe
AnsysFluent流体仿真计算分析、算法及硬件配置AnsysFluent是目前国际上比较流行的商用CFD(ComputationalFluidDynamics,计算流体力学)软件包求解器,在美国的市场占有率为60%。与流体、热传递和化学反应等有关的行业均可使用它。它具有丰富的物理模型、先进的数值计算方法和强大的前后处理功能,在航空航天、汽车设计、石油、天然气、涡轮机设计等方面都有着广泛的应用。
- PLUTO:突破基于模仿学习的自动驾驶规划极限
硅谷秋水
机器学习自动驾驶人工智能自动驾驶人工智能机器学习计算机视觉
24年4月来自香港科技大学的论文“PLUTO:PushingtheLimitofImitationLearning-basedPlanningforAutonomousDriving”。PLUTO,突破基于模仿学习的自动驾驶规划极限。改进来自三个关键方面:一种纵向横向感知模型架构,可实现灵活多样的驾驶行为;一种创新的辅助损失计算方法,可广泛应用且可高效地进行批量计算;一种利用对比学习的训练框架,采
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
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Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
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javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
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