- 树莓集团现状最新进展:宜宾园区业务再添新篇
树莓集团
百度人工智能科技大数据媒体
树莓集团在不断发展的进程中,宜宾园区传来了最新进展,业务再添新篇。近期,树莓集团宜宾园区在人工智能领域取得了重大突破。园区内的研发团队成功研发出一款适用于工业检测的人工智能视觉系统。该系统利用深度学习算法,能够快速、准确地检测出工业产品表面的细微缺陷,检测精度比传统检测方法提高了30%。这一成果不仅提升了宜宾园区在智能制造领域的竞争力,还为当地的制造业企业提供了更先进的质量检测手段。目前,已有多家
- python数据分析入门与实战王静_Keras快速上手:基于Python的深度学习实战
weixin_39724362
1准备深度学习的环境11.1硬件环境的搭建和配置选择.........................11.1.1通用图形处理单元..........................31.1.2你需要什么样的GPU加速卡....................61.1.3你的GPU需要多少内存.......................61.1.4是否应该用多个GPU..............
- SP笔记
justlikeatree
SP3d
SP主要用于贴图制作,导出贴图。SP导出的obj是三角面,maya、max的obj是四边面导出的图:BaseColor、Roughness、Metalic、normal(normal包括了height)或Outputtemplate:UnrealEngine4(Packed).spp----SP整个文件.sbsar----SP滤镜(filter)、basematerial,文件不可编辑,Unity
- PyTorch RuntimeError: 张量 a 的大小必须与张量 b 的大小在非单例维度上匹配
PzBlockchain
pytorch人工智能python机器学习-深度学习
在使用PyTorch进行深度学习模型开发时,经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是RuntimeError。这篇文章将详细介绍其中一个特定的RuntimeError,即“Thesizeoftensoramustmatchthesizeoftensorbatnon-singletondimension”错误。我们将讨论这个错误的原因,并提供一些解决方案。错误信息解读:错误信息“Thesize
- 数据挖掘与数据分析
dundunmm
数据挖掘数据挖掘数据分析人工智能
数据挖掘和数据分析是两个密切相关但有所区别的领域,它们都涉及从数据中提取有价值的信息,但在目标、方法和技术上有所不同。数据挖掘vs.数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据,得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等统计学方法、数据可视化、数据清理、假设检验等应用实时
- 大模型算法工程师的技术图谱和学习路径
执于代码
开发者职业加速服务算法学习
介绍:大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、深度学习模型或其他大规模模型的专业人员。他们的主要职责和技能要求包括:职责:设计、开发和优化大规模机器学习或深度学习模型,解决复杂的业务问题。负责整个模型开发生命周期,包括数据清洗、特征工程、模型选择、训练和部署。与数据科学家、工程团队和产品团队合作,理解业务需求并将算法转化为实际产品。对模型性能进行评估和优化,确保模型的准确性、效率和可扩
- 图像算法工程师的技术图谱和学习路径
执于代码
开发者职业加速服务算法学习
01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域,从基础知识到高级算法,涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。1.基础数学与编程数学基础:线性代数:矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解(SVD)等概率论与统计:概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计(MLE)、假设检验等微积分:导数、梯度、最优化方法(梯度下降、
- 【深度学习】Hopfield网络:模拟联想记忆
T-I-M
深度学习人工智能
Transformer优化,什么是稀疏注意力?Transformer模型自2017年被提出以来,已经成为自然语言处理(NLP)领域的核心架构,并在计算机视觉、语音处理等其他领域也取得了显著的成功。然而,随着模型规模的不断增大和任务复杂性的提升,Transformer的计算成本和内存需求也随之激增。为了解决这一问题,研究者们提出了多种优化方法,其中稀疏注意力(SparseAttention)是一种备
- 深度学习pytorch之4种归一化方法(Normalization)原理公式解析和参数使用
@Mr_LiuYang
计算机视觉基础归一化正则化NormlizationBatchNormLayerNormInstanceNromGroupNorm
深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法(optimizer)解析深度学习pytorch之4种归一化方法(Normalization)原理公式解析和参数使用摘要归一化(Normalization)是提升模型性能、加速训练的重要技巧。归一化方法可以帮助减少梯度消失或爆炸的问题,提升模型的收敛速度,且对最终模型的性能有显著影响。本文将以PyTorc
- 【2025年超全汇总】大模型常见面试题及详细答案解析(非常详细)收藏这一篇就够了!
Cc不爱吃洋葱
人工智能大语言模型语言模型LLM大模型大模型面试大模型算法
大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式:请简述什么是大模型,以及它与传统模型的主要区别是什么?回答:大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型,如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模:大模型拥有更多的参数和更复杂的结构,从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外,大模型通常需要更多的数据和计算资源进行
- 【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet
华东算法王
深度学习·命运深度学习人工智能
NASNet(NeuralArchitectureSearchNetwork)是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索(NAS)方法,它通过自动化搜索神经网络的结构,找到了具有竞争力的神经网络架构,尤其在计算机视觉任务(如图像分类)中表现非常优秀。NASNet是基于进化算法的架构搜索方法,与其他NAS方法相比,它具有更高的效率,并且能够生成更加优化的网络架构。1.NASNet的背景与
- DeepSeek 1.5B 蒸馏模型的征程 6 部署(Llama 方式)
自动驾驶算法
前言DeepSeek是一款基于人工智能的搜索引擎,旨在提升用户的搜索体验。它利用先进的自然语言处理技术,通过理解查询的上下文和意图,为用户提供更精确、相关的搜索结果。与传统的搜索引擎不同,DeepSeek不仅仅依赖于关键词匹配,还能通过深度学习分析用户的需求,呈现更加智能化的搜索结果。此外,DeepSeek还具备语义理解能力,能够处理复杂的查询,并在短时间内给出最符合用户需求的答案。DeepSee
- AI大语言模型概述:从GPT到BERT的技术演进
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算大数据人工智能语言模型AI大模型LLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1什么是大语言模型大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术,它可以理解和生成人类语言。这些模型通过学习大量的文本数据,捕捉到语言的语法、语义和情感等信息,从而实现对自然语言的理解和生成。1.2为什么大语言模型如此重要大语言模型在近年来取得了显著的进展,它们在各种自然语言处理任务中都取得了最先进的性能。这些任务包括机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等。大语言模型的成功在很大
- 神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域,神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就。然而,传统的神经网络训练方法通常依赖于人工设计的网络结构和参数初始化,这往往需要大量的经验和试错,并且难以找到最优的网络结构和参数。神经进化算法(Neuroevolutio
- 神经架构搜索 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
神经架构搜索:原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习的快速发展,神经网络在各个领域取得了显著的成果。然而,设计一个高效、通用的神经网络架构仍然是一个具有挑战性的问题。手动设计网络架构需要大量的专业知识和经验,而且往往效率低下。因此,神经架构搜索(NeuralArchitectureS
- django model生成docx数据库设计文档
徒余途
djangopython后端
django项目数据库设计文档生成直接上代码使用说明按照步骤TODO1、TODO2、TODO3之后运行文件,数据库设计文档生成在当前目录下#Desc:django项目生成doc文档#TODO注:model的Meta属性和字段属性记得添加verbose_name属性,apps.py需要添加verbose_name#TODO1.复制项目DJANGO_SETTINGS_MODULE的值#TODO2.在项
- 智能教育:DeepSeek在个性化学习中的创新应用
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门系统架构设计师DeepSeek进阶开发与应用聚类数据挖掘机器学习
教育是塑造未来的基石,而个性化学习则是现代教育的重要趋势。随着人工智能技术的飞速发展,教育领域正迎来一场深刻的变革。DeepSeek作为人工智能领域的领军者,正在通过其强大的技术能力,推动个性化学习的创新应用。一、个性化学习路径:从数据到洞察个性化学习的核心在于根据学生的学习数据,生成定制化的学习路径。DeepSeek通过深度学习算法,能够从海量的学习数据中提取关键信息,生成更加精准的学习建议。f
- 【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究(Matlab代码实现)
然哥爱编程
深度学习cnnlstm
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要:深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。本文提出了一种基于鲸鱼算法(WOA)优化长短期记忆神经网络(LSTM)模型的超参数选择方法。首先,我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后,我们
- AI视觉觉醒:深度学习如何革新视频标注,释放数据潜力基于深度学习的视频自动标注系统
海棠AI实验室
AI理论探索与学术前沿人工智能深度学习音视频
目录引言:被忽视的视频数据金矿传统视频标注的困境:效率、成本与瓶颈深度学习:视频自动标注的破局之道深度学习视频自动标注系统架构系统架构图核心技术解析目标检测(ObjectDetection)行为识别(ActionRecognition)视频分割(VideoSegmentation)代码实践:基于YOLOv5的目标检测视频标注示例挑战与未来展望结语:AI赋能,释放视频数据的无限可能引言:被忽视的视频
- 基于YOLOv5的无人超市商品检测:食品、饮料、零食与家居用品
深度学习&目标检测实战项目
YOLO目标跟踪深度学习人工智能ui
引言随着人工智能技术的快速发展,尤其是计算机视觉的提升,无人超市的概念逐渐成为现实。在无人超市中,商品的智能化管理和检测是其顺利运行的关键。商品检测不仅要实现高效、准确的物品识别,还要支持多种商品类别的实时检测,以保证购物体验的顺畅与安全。在此背景下,深度学习与目标检测算法,如YOLOv5,成为了实现这一目标的重要工具。YOLOv5作为目前最先进且高效的目标检测算法之一,其应用范围广泛,包括人脸检
- 基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统:猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析
深度学习&目标检测实战项目
YOLO目标跟踪人工智能深度学习ui目标检测机器学习
1.引言随着人工智能技术的飞速发展,尤其是深度学习在计算机视觉领域的突破,目标检测技术已广泛应用于各类场景。从城市交通监控到安防系统,再到野生动物保护和生态监测,目标检测技术为我们提供了实时、精确的解决方案。在众多目标检测算法中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列因其高效性和实时性,已成为解决多类别目标检测任务的首选方法。本文将介绍如何使用YOLOv5进行野生动物检测与监控,包括猫、狗
- LLaMA Factory添加新模型template的实战解析
herosunly
大模型llamafactory新模型template实战解析
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 电商图书行业类目AI导购Agent系统详细设计与开发实战
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
1.背景介绍随着电子商务的蓬勃发展,图书行业也迎来了线上销售的黄金时代。然而,海量的图书种类、复杂的读者需求,使得用户在选购图书时常常面临选择困难。传统的搜索和推荐方式往往无法精准匹配用户的个性化需求,导致用户体验不佳,转化率低。为了解决这一痛点,AI导购Agent系统应运而生。该系统利用人工智能技术,模拟专业的图书导购员,为用户提供个性化的图书推荐和导购服务。通过深度学习、自然语言处理等技术,A
- PyTorch数据加载:实战入门
秋.
pytorch人工智能python数据加载
"好的数据加载是成功训练的第一步"一、为什么要用DataLoader?当我们刚开始学习深度学习时,常常会这样处理数据:#传统方式加载数据images=[...]#所有图片数据labels=[...]#所有标签foriinrange(0,len(images),32):batch_images=images[i:i+32]batch_labels=labels[i:i+32]#训练代码...这种方式
- 深度学习-136-LangGraph之应用实例(五)构建RAG问答系统同时从不同的角度对比优化效果
皮皮冰燃
深度学习深度学习人工智能LangGraphRAG
文章目录1大语言模型2小粒度分割文档2.1处理文本构建Document2.2向量存储2.3创建图2.4测试调用3大粒度分割文档3.1构建Document3.2向量存储3.3创建图3.4测试调用4总结与优化4.1问题分析4.2对比不同的返回文档数4.3对比不同的嵌入模型4.3.1嵌入模型nomic-embed-text4.3.2嵌入模型bge-m34.4对比不同的大模型4.4.1大模型qwen2:7
- 56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习rnnlstm
我的话太苍白,你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失,手把手公式推导反向传播”不仅仅解释了为什么,还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。还可以看一下他的专辑内容,其中有RNN,LSTM,GRU的详细解释。比我说的好。
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)详细解释(带示例)
浪九天
人工智能理论人工智能神经网络深度学习机器学习
目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述:卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件,自动提取数据的特征,大大减少了模型的参数数量,降低计算量,同时提高了模型的泛化能力。主要组件卷积层:是CNN的核心组件,由多个卷积核组成。卷积核在数据上滑动,通过卷积操作提取数据的局部特征。卷积操作是将卷积核与数据的局
- 如何学习训练大模型——100条建议(附详细说明)_如何训练自己的大模型_大模型如何训练
大耳朵爱学习
人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
摘要:通过深入了解本文中的这些细节,并在实际项目中应用相关知识,将能够更好地理解和利用大模型的潜力,不仅在学术研究中,也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情,并将其应用于各种领域,从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索,可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力,同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始,逐渐迭代和扩展到更大的模型,逐步
- linux开启samba共享文件夹
linux运维samba
一:安装samba#检查是否安装sambarpm-qisamba #如未安装,使用命令安装yuminstallsamba二:系统用户配置#添加系统用户useraddyouboshare#设置系统用户登陆密码passwdyouboshare#添加共享文件夹的用户(youboshare为要共享的用户)smbpasswd-ayouboshare三:配置共享文件夹1:添加共享文件夹并设置权限#创建共享文件
- DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案,包括技术架构、功能实现和代码示例:
人工智能专属驿站
架构计算机视觉
以下是关于DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案,包括技术架构、功能实现和代码示例:1.事件检测与预警技术实现:视频监控与传感器数据融合:利用地铁站内的视频监控系统和传感器(如烟雾传感器、压力传感器)实时采集数据。通过深度学习算法(如目标检测和行为识别)对视频流进行分析,结合传感器数据,快速识别突发事件。自动警报触发:一旦检测到异常事件(如火灾、拥挤踩踏),系统立即通过预设的警报机制
- 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
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- 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