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高斯小哥
Python基础【高质量合集】python新手入门学习
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- 【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torchinfo‘
高斯小哥
BUG解决方案合集pythonpytorch新手入门学习debug
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- SWIFT环境配置及大模型微调实践
weixin_43870390
swift开发语言ios
SWIFT环境配置及大模型微调实践SWIFT环境配置基础配置增量配置SWIFTQwen_audio_chat大模型微调实践问题1:问题2:问题定位解决方法手动安装pytorchSWIFT介绍参考:这里SWIFT环境配置基础配置condacreate-nswiftpython=3.8pipinstallms-swift[all]-U#下载项目gitclonehttps://github.com/mo
- Win环境下安装 torch==1.1.0
JOYCE_Leo16
Bug记录深度学习python人工智能pytorch
问题描述复现很多模型的时候,会遇到torch版本不一致问题,尤其是torch1.1.0一直都在安装错误,试了很多方法都没用。解决方案在默认环境中安装torch:pipinstallhttps://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whlpipinstallhttps://download.pytorch.o
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zkzhzy
ChatGPT机器学习python机器学习深度学习pytorchchatgpt数据分析人工智能
近年来,随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术,在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外,近年来,Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊(副教授)主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理,具有丰富的科研经验,主编《MATLAB智能算
- 【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’
高斯小哥
PyTorch零基础入门教程pytorch人工智能pythoncondadebug深度学习机器学习
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- 今日无更新
我的昵称违规了
学校的一个会忙得昏天黑地。明天有自己的一个发表,还要准备PPT,根据原来的改改就好……这周真的是有点繁杂了,搞定之后连着四五月份要写两篇论文,再加上五月底的课程论文还有紧接着的文献综述,看样子要疯……现在梳理一下自己手里的锤子:转到Pytorch,使用AllenNLP了解Transformer、了解LSTM了解jieba等分词工具了解Gensim等NLP处理工具接下来要做的:基于AllenNLP搞
- PyTorch学习笔记之基础函数篇(四)
熊猫Devin
深度学习之PyTorchpytorch学习笔记
文章目录2.8torch.logspace函数讲解2.9torch.ones函数2.10torch.rand函数2.11torch.randn函数2.12torch.zeros函数2.8torch.logspace函数讲解torch.logspace函数在PyTorch中用于生成一个在对数尺度上均匀分布的张量(tensor)。这意味着张量中的元素是按照对数间隔排列的,而不是线性间隔。这对于创建在数
- 加速 PyTorch 模型预测常见方法梳理
samoyan
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目录1.使用GPU加速2.批量推理3.使用半精度浮点数(FP16)4.禁用梯度计算5.模型简化与量化6.使用TorchScript7.模型并行和数据并行结论在使用PyTorch进行模型预测时,可以通过多种方法来加快推理速度。以下是一些加速模型预测的常用方法,但注意有些模型直接使用下面方法会出错,大家谨慎使用:1.使用GPU加速如果您有可用的GPU资源,确保您的模型在GPU上运行,因为GPU提供了比
- 机器学习常用框架
碧落&凡尘
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机器学习是人工智能的一个重要分支,它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在机器学习领域,有许多成熟的框架被广泛使用,这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。以下是一些常用的机器学习框架:TensorFlow:由Google开发,是一个开源的软件库,用于数据流编程,广泛应用于各类机器学习任务。它支持分布式计算,能够在大规模数据集上训练复杂的模型。PyTorch:由Faceboo
- pytorch中张量变换函数
weixin_42924890
pytorch人工智能python
在PyTorch中view(),transpose()和permute()函数都是用于改变张量(Tensor)维度结构的,但它们的作用和使用场景有所不同。torch.view()功能:该函数用于将一个张量重塑为新的形状,但它必须保持原有元素数量不变。它主要用于改变张量的维度布局,而不仅仅是交换维度。用法:通常用于简化或展开张量的维度,例如将三维张量展平成一维或二维。importtorchbatch
- 深度学习pytorch——索引与切片
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indexingimporttorcha=torch.rand(4,3,28,28)#表示4张28*28的rgb图print(a[0].shape)#a[0]获得第一张图片print(a[0,0].shape)#a[0,0]获得第一张图片的r图print(a[0,0,2,4])#获得第一张图片第一个通道的一个像素点,因此得到的是一个标量selectfirst/lastN#selectfirst/l
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一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数,用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。torch.nn提供的类:Module:所有神经网络模型的基类,用于定义自定义神经网络模型。Linear:线性层,进行线性变换。Conv2d:二维卷积层。RNN,LSTM,GRU:循环神经网络层,分别对应简单RNN、长短时记忆网络(LSTM)、门
- 【深度学习笔记】1 数据操作
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深度学习深度学习笔记人工智能
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图数据操作在深度学习中,我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础,本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。在PyTorch中,torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy,你会发现Tensor和NumPy的多维数组非常类似。然而,Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能,这些使
- 【python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘
高斯小哥
BUG解决方案合集python学习debug
【python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorboardX’个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容!(希望得到您的关注
- KGCN---pytorch代码(1)---data_loader
sweet_Mary
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代码:importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportrandomclassDataLoader:'''DataLoaderclasswhichmakesdatasetfortraining
- 【Python】成功解决AttributeError: ‘MyClass‘ object has no attribute ‘my_attribute‘
高斯小哥
BUG解决方案合集python新手入门学习debug
【Python】成功解决AttributeError:‘MyClass’objecthasnoattribute‘my_attribute’个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内
- PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码
算法channel
pytorch人工智能python深度学习机器学习
你好,我是郭震在深度学习中,尤其是在处理图像相关任务时,卷积和反卷积(转置卷积)都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色,但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍,以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。在处理图像时,通过应用卷积核(也称为滤波器)来扫描输入图像或特征映射,可以有效地识别图像中的局部特征(如边缘、
- beam search原理与常见实现,与直接sample的区别
samoyan
LLM面试transformer面试
目录BeamSearch原理1.基本概念2.工作流程3.特点BeamSearch与直接Sample的区别1.确定性与随机性2.结果多样性3.性能与效率4.应用场景常见的BeamSearch实现1.TensorFlow库2.PyTorch库3.HuggingFace的Transformers库算法库和工具BeamSearch原理1.基本概念BeamSearch是一种启发式图搜索算法,常用于自然语言处
- PyTorch:深度学习的革命性框架
奔强的程序
学习
在深度学习领域,PyTorch已经成为了一个革命性的框架。自2016年开源以来,它以其高效、灵活和易于使用的特性,迅速获得了研究者和开发者的青睐。PyTorch不仅简化了深度学习的复杂流程,还提供了丰富的功能和强大的扩展性,使得深度学习的应用更加广泛和深入。下面将从PyTorch的核心特性、应用场景、生态系统、与其他框架的比较以及未来发展等方面,对PyTorch进行详细介绍。一、核心特性动态计算图
- 不同框架表示图像时维度顺序的区别:pytorch、keras&tf、opencv、numpy、PIL
蓝海渔夫
pythonpytorchpytorchkerasopencvpillowpython人工智能numpy
在PyTorch、Keras、OpenCV、NumPy和PIL这几个框架中,它们在表示图像时的维度存储顺序有所不同。下面我将逐一解释每个框架中图像维度的存储顺序:1,PyTorch:PyTorch中图像的维度顺序通常遵循[N,C,H,W]的格式,也就是channelfirst格式,其中:C代表通道数(channels),例如RGB图像有3个通道。N代表批量大小(batchsize),即一次处理的图
- PyTorch训练,TensorRT部署的简要步骤(采用ONNX中转的方式)
赛先生.AI
TensorRTpytorch人工智能TensorRTONNX
1.简述使用PyTorch执行训练,使用TensorRT进行部署有很多种方法,比较常用的是基于INetworkDefinition进行每一层的自定义,这样一来,会反向促使研究者能够对真个网络的细节有更深的理解。另一种相对简便的方式就是通过ONNX中间转换的形式。本文主要针对该途径进行简单的脉络阐述。2.导出ONNX如果使用的是PyTorch训练框架,可采用其自带的ONNX导出API。torch.o
- Ubuntu20.04安装并配置vscode
double_c之
科研vscodeubuntu
Ubuntu20.04安装并配置vscodevscode安装miniconda安装创建虚拟python3.8环境pytorch和匹配的cuda安装vscode安装VSCode可以通过Snapcraft商店或者微软源仓库中的一个deb软件包来安装。我们这里选用安装VSCodesnap版,打开你的终端(Ctrl+Alt+T)并且运行下面的命令:sudosnapinstall--classiccode运
- 真快!几分钟就把视频语音识别为文本了,不到10行代码
诗者才子酒中仙
音视频语音识别人工智能
虽然已经很简单了,但是对于程序员来说还是不够简洁,毕竟程序员都很“懒”,Whisper虽说安装和调用已经很简单了,但还是需要独立安装PyTorch、ffmpeg甚至Rust。将音视频文件中的音频转为文字内容,这个需求放到两年前还不大好实现,但是放到今天,几分钟就解决了。听说有的公司为了抓取训练数据,已经把抖音、快手这些短视频平台上的视频扒了个遍,然后将其中的音频提取成文本,用作大数据模型的训练语料
- pytorch 介绍以及常用工具包展示
R0ot
pytorch人工智能python
1.引言1.1背景:神经网络和深度学习的崛起介绍神经网络和深度学习在计算机科学和人工智能中的重要性。1.2PyTorch简介:张量计算框架的演进回顾PyTorch作为张量计算框架的发展历程。强调其灵活性、动态计算图和深度学习社区的支持。2.PyTorch基础2.1张量:PyTorch的核心数据结构创建和操作张量的基本操作,如加法、乘法等。张量的自动微分功能,介绍autograd模块。2.2动态计算
- LSTM进行字符级文本生成(pytorch实现)
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lstmpytorch人工智能
文章目录基于pytorch的LSTM进行字符集文本生成前言一、数据集二、代码实现1.到入库和LSTM进行模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数完整代码总结前言本文介绍了机器学习中深度学习的内容使用pytorch构建LSTM模型进行字符级文本生成任务一、数据集https://download.csdn.net/download/qq_52785473/78428
- 使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理
从零开始学习人工智能
深度学习pytorch人工智能
在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤:模型训练:首先,在PyTorch中训练你的深度学习模型。模型导出:训练完成后,将模型从PyTorch导出为ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)格式。ONNX是一种用于表示深度学习模型的开放格式,它使得模型可以在不同的深度学习框架之间互操作。模型优化:使用TensorRT优化ONNX模型。Tenso
- 金融贷款风险预测:使用图神经网络模型进行违约概率评估
从零开始学习人工智能
金融神经网络人工智能
要使用PyTorch和GNN(图神经网络)来预测金融贷款风险,并加入注意力机制,我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后,我们将设计一个基于注意力机制的GNN模型。以下是一个简化的代码示例,演示了如何使用PyTorch和PyTorchGeometric(一个流行的图神经网络库)来实现这一点。请注意,这只是一个起点,并且您可能需要根据您的具体需求进行调整。首先,安装必要的库:bash复制代码
- 【主流开发语言和开发环境介绍】
程序员不想YY啊
开发语言
主流开发语言和开发环境介绍1.介绍2.开发语言3.开发环境1.介绍下面是一些广泛使用的主流开发语言及其相关的开发环境。2.开发语言Python用途:通用编程、科学计算、数据分析、机器学习、Web开发等。流行库:NumPy,Pandas,TensorFlow,PyTorch,Flask,Django。开发环境:PyCharm,VisualStudioCode,JupyterNotebooks。Jav
- [C++]使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测
FL1623863129
C/C++目标检测人工智能计算机视觉
部署YOLOv9的TensorRT模型进行目标检测是一个涉及多个步骤的过程,主要包括准备环境、模型转换、编写代码和模型推理。首先,确保你的开发环境已安装了NVIDIA的TensorRT。TensorRT是一个用于高效推理的SDK,它能对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行优化,从而加速模型在NVIDIAGPU上的运行速度。接下来,你需要将YOLOv9的模型转换为TensorRT
- 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
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oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
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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
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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
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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
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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
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several 儿子;若干
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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
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- JPA之JPQL(三)
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public void querySingleObject1() {
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- Remove Duplicates from Sorted Array II
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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],
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- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
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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
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- CentOS安装Mysql5.5
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centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
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rm -rf /var/lib/mysql
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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;
- Java8全新打造,英语学习supertool
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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。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要