- 小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录
川川菜鸟
数学建模小白到精通系列数学建模
目录引言一、我们的专辑包含哪些内容?第一周:数学建模基础与工具第二周:高级数学建模技巧与应用第三周:机器学习基础与数据处理第四周:监督学习与无监督学习算法第五周:神经网络二、学完本专辑能收获到什么?三、适合什么样的人群学习?四、如何学习本专辑?课程目录第1周:数学建模基础与工具第1天:数学建模入门介绍第2天:数学建模工具介绍第3天:线性回归与曲线拟合第4天:线性规划第5天:动态规划第2周:高级数学
- AWS SAP学习笔记-概念
HainesFreeman
AWSaws
1、什么是ETL应用程序,举个例子说明?ETL(Extract,Transform,Load)应用程序是一种用于数据处理和迁移的工具或程序,它主要负责从多个数据源提取数据,对数据进行转换和清洗,然后将处理后的数据加载到目标数据仓库或数据库中。ETL应用程序广泛应用于数据集成、数据仓库构建、数据分析和数据迁移等场景。ETL的三个主要步骤:Extract(提取):从各种数据源(如数据库、文件、API等
- 使用 Selenium 控制现有 Edge 窗口以规避爬虫检测
秋叶原の黑猫
数据库
在网络爬虫开发中,网站的防爬机制常常会检测自动化工具(如Selenium)启动的浏览器实例。为了绕过这种检测,一种有效的方法是利用Selenium连接到手动打开的现有浏览器窗口,而不是每次都启动一个新的实例。本文将详细介绍如何使用Selenium控制现有的MicrosoftEdge浏览器窗口,并结合代码示例展示实现过程。1.背景介绍:为什么需要控制现有窗口?传统的Selenium脚本会通过WebD
- 深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践
古月居GYH
深度学习人工智能
一、引言:模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中,欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计,工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践,系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案,并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言,欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说,就是模型复杂度低,模型在
- 设计模式之装饰器模式
周努力.
设计模式设计模式装饰器模式
装饰器模式(Decorator)依然是我们设计模式中的结构型模式,其中的构造思想仍然是对多个类进行组合使用,以达成系统调用实现指定功能的设计模式。装饰器模式不论在我们日常开发过程中还是在我们提升技术阅读源码过程中都是比较常见的,但是整体学习这个模式的思路难度不大,接下来我将详细讲解此设计模式。目录1.概念2.代码实现3.应用场景4.装饰器模式与代理模式的区别1.概念我们前期所讲到的适配器模式,是连
- .gitlab-ci.yml 配置文件详解
程序媛夏天
Gitgitlabci/cd.gitlab-ci.yml
个人主页:不爱吃糖的程序媛♂️作者简介:前端领域新星创作者、CSDN内容合伙人,专注于前端各领域技术,成长的路上共同学习共同进步,一起加油呀!✨系列专栏:前端面试宝典、JavaScript进阶、vue实战资料领取:前端进阶资料以及文中源码可以在公众号“不爱吃糖的程序媛”领取git工具文档说明:https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/gitlab_ci_yaml.ht
- 初始OpenCV
指尖下的技术
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库,它为开发人员提供了丰富的工具和算法,可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展,OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具,广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识,OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
- 【赵渝强老师】在Docker中运行达梦数据库
数据库docker
Docker是一个客户端服务器(Client-Server)架构。Docker客户端和Docker守护进程交流,而Docker的守护进程是运作Docker的核心,起着非常重要的作用(如构建、运行和分发Docker容器等)。达梦官方提供了DM8在Docker容器中进行部署的镜像文件,下面通过具体的步骤进行演示。视频讲解如下:https://www.bilibili.com/video/BV1yBfB
- CSP-J备考冲刺必刷题(C++) | AcWing 1253 家谱
热爱编程的通信人
c++开发语言
本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来,并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构,旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!附上汇总贴:算法竞赛备考冲刺必刷题(C++)|汇总【题目来源】Acwing:1253.家谱-AcWing题库
- 分析K8S中Node状态为`NotReady`问题
网络飞鸥
Kuberneteskubernetes容器云原生
在Kubernetes(k8s)集群中,Node状态为NotReady通常意味着节点上存在某些问题,下面为你分析正常情况下节点应运行的容器以及解决NotReady状态的方法。正常情况下Node节点应运行的容器1.kubeletkubelet是节点上的核心组件,它负责与控制平面通信,管理节点上的容器生命周期。它通常作为系统服务运行,而不是以容器形式存在,但也有使用容器化部署的情况。2.kube-pr
- DeepSeek重塑软件行业:研发工程师的机遇与挑战
LiuSid7
人工智能llama语言模型ai
人工智能技术的浪潮正以前所未有的速度重塑软件行业,而DeepSeek作为其中的代表性技术,已成为研发工程师日常工作中不可忽视的变革力量。从代码生成到架构优化,从效率提升到职业生态重构,DeepSeek正在重新定义工程师的工作范式。以下从技术革新、职业发展、行业趋势三个维度,分析其对研发工程师的核心影响。一、技术革新:从“重复劳动”到“创造力释放”代码生产的效率革命DeepSeek通过自然语言指令生
- 清华出品DeepSeek教程1-7版:前沿技术学习的黄金资源库
你好ITgg
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《清华出品DeepSeek教程1-7版:前沿技术学习的黄金资源库》「DeepSeek清华资料」共7册链接:https://pan.quark.cn/s/b8d8760976ca「DeepSeek使用手册大全」链接:https://pan.quark.cn/s/52c234062a2e「DeepSeek资料合集」链接:https://pan.quark.cn/s/71c8604f0e8a「DeepS
- 栈和队列基础
Luther coder
算法
目录一.队列简述二.栈三.例题一.队列简述队列多用于辅助,很少有单独的题目。例如图的BFS,需要队列辅助实现。常见运用:单调队列:概念和单调栈类似。应用很少,多用于对一些算法的优化(动态规划等),不再赘述。优先队列:普通的队列是一种先进先出的数据结构,元素在队列尾追加,而从队列头删除。在优先队列中,元素被赋予优先级。当访问元素时,具有最高优先级的元素最先删除。优先队列具有最高级先出的特征。基于堆(
- 机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现
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WRF算法人工智能
随着人工智能的发展,机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习(ML)和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析,并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标:结合机器学习模型与伏羲气象模式,实现区域和局地高精度降尺度。技术路线:伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型(如CNN、LSTM、XGBoost)进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
- 渗透测试-越权测试、sql注入
夜晚打字声
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越权访问简介(BrokenAccessControl,简称BAC):web应用程序中常见漏洞,存在范围广、危害大,被OWASP列为web应用十大安全隐患第二名。该漏洞是指应用在检查授权时存在纰漏,使得攻击者在获得低权限用户账户后,利用一些方式绕过权限检查,访问或者操作其他用户或者更高权限。越权漏洞的成因主要是因为开发人员在对数据进行增、删、改、查询时对客户端请求的数据过分相信而遗漏了权限的判定越权
- OpenHarmony 开源硬件学习全指南:从入门到实战
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OpenHarmony开源硬件学习全指南:从入门到实战随着万物互联时代的到来,OpenHarmony作为面向全场景的开源分布式操作系统,正逐步成为智能硬件开发的重要技术底座。本文将系统性地解析OpenHarmony开源硬件的学习路径、开发工具链及行业实践方案,为开发者提供从环境搭建到项目落地的完整指引。一、构建开发环境:混合平台的智慧选择OpenHarmony采用Windows与Linux混合开发
- 【从零开始学习计算机科学】计算机体系结构(一)计算机体系结构、指令、指令集(ISA)与量化评估
贫苦游商
学习服务器网络计算机体系结构ISA指令集量化评估
【从零开始学习计算机科学】计算机体系结构(一)计算机体系结构、指令、指令集(ISA)与量化评估概论计算机体系结构简介计算机的分类并行体系结构指令集体系结构(ISA)分类存储器寻址寻址模式操作数大小指令ISA的编码程序的优化计算机体系结构量化评估存储器体系结构概论计算机体系结构与计算机组成原理之间的联系非常紧密,其研究范畴基本一致,计算机体系结构与计算机组成原理两者是相辅相成的。但是,计算机体系结构
- 华为OD机试 - 图片整理(Python/JS/C/C++ 2024 B卷 100分)
哪 吒
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华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述Lily上课时使用字母数字图片教小朋友们学习英语单词,每次都需要
- 学习111
麋鹿叔叔
学习
项目名称项目简介主要功能技术原理GitHub地址browser-use智能浏览器工具,让AI像人类一样操作浏览器,实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新Python工具库GitHubEkoFellouAI推出的生产就绪型JavaScript框架,基于自然语言驱动创建智能代理支持所有平台,提供统一便
- 3.19学习总结
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学习了Java中的面向对象的知识点完成一道算法题,找树左下角的值,错误的以为左下角只能是最底层的左节点,但指的是最底层最左边的节点
- 【从零开始学习JAVA】异常体系介绍
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从0开始学Java学习
前言:本文我们将为大家介绍一下异常的整个体系,而我们学习异常,不是为了敲代码的时候不出异常,而是为了能够熟练的处理异常,如何解决代码中的异常。异常的两大分类:我们就以这张图作为线索来详细介绍一下Java中的异常:1.Exceptions(异常)在Java中,Exception(异常)是一种表示非致命错误或异常情况的类或接口。Exception通常是由应用程序引发的,可以被程序员捕获、处理或抛出。E
- Umi-OCR 实践教程:离线、免费、高效的图像文字识别工具
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人工智能智能体及数字员工ocr人工智能
一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR(光学字符识别)工具,适用于Windows和Linux系统。它基于深度学习技术,能够高效提取图像中的文字,支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能,尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点:离线运行:无需联网,保护隐私。多引擎支持:提供Paddle(高性能)和Rapid(低配兼容)两种引擎。批量处理:支持图片、PDF、电子书等多格
- 基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践
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防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型?大模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型:GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点:多任务能力:可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解:能理解复杂的上下文信息。广泛适配性:适合科研、教育、行
- 未来已来,把握机会,从DBA到DBA²⓵不幸的DBA各有各的不幸
梁敬彬
AIdba数据库
引言老马是某大公司的资深DBA,某天公司忽然通知裁员,他和徒弟阿牛双双被解雇。半年过去,老马仍未找到工作,而阿牛虽说找到新东家,却只能接受薪资减半的现实。阿牛的同学大黄,同为DBA,虽未经历裁员风波,却因繁重的工作任务倍感压力,老板不但不肯再招人,还对他的表现颇有不满。新人小羊,则因在工作中频频犯错,被公司以低绩效为由辞退。他们都对自己的未来感到迷茫、慌张。⓵不幸的DBA各有各的不幸老马:我现在真
- 精准电源管理:LDO HX75XX系列的技术参数详解
华芯邦
电源管理芯片科技
在当今快速发展的电子时代,电子设备的性能与稳定性愈发受到重视。而电源管理作为电子设备的核心部分,其重要性不言而喻。华芯邦电源管理芯片其中的低压差线性稳压器LDOHX75XX系列便是在电源管理领域的代表。一、产品概述LDOHX75XX系列是一款高性能低压差线性稳压器,专为满足各种便携式电子设备、电池供电设备以及噪声敏感应用的需求而设计。该系列产品具有超低压差、高稳定性、低功耗等特点,能够在输入电压变
- 一文说清楚什么是预训练(Pre-Training)、微调(Fine-Tuning),零基础小白建议收藏!!
小城哇哇
人工智能语言模型AI大模型大模型微调预训练agiLLM
前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术,通过两者的结合,机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力,而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来,人工智能(AI)在各个领域的突破性进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面,引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调,成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练,以帮助
- ONE Deep模型:LG AI Research的开源突破
耶耶Norsea
网络杂烩自动化
摘要由LGAIResearch开发的ONEDeep系列开源AI模型,参数规模覆盖2.4亿至32亿。经评估,2.4B参数规模的ONEDeep模型在性能上优于同类其他模型,展现出显著优势。这一成果为AI技术的应用与研究提供了强有力的支持。关键词ONEDeep模型,开源AI模型,LGAIResearch,2.4B参数,性能优越一、ONEDeep模型概述1.1ONEDeep模型的开发背景在当今人工智能技术
- 通过 Kibana 操作 Elasticsearch:从入门到实践
格子先生Lab
elasticsearch大数据搜索引擎
引言Kibana是Elasticsearch的可视化工具,提供了一个用户友好的界面来管理和操作Elasticsearch中的数据。通过Kibana,你可以轻松地执行数据搜索、创建可视化图表、构建仪表盘等操作。本文将带你从零开始学习如何通过Kibana操作Elasticsearch,掌握其基本功能和进阶操作。1.Kibana简介1.1什么是Kibana?Kibana是一个开源的数据可视化工具,专为E
- Cursor + 向量数据 生产力的提升!!
AI Agent首席体验官
数据库人工智能AI编程ai编程
1.Cursor+向量数据库意味着什么?将Cursor与向量数据库结合意味着强化AI辅助编程的能力,主要体现在以下几个方面:代码理解与上下文感知:Cursor作为AI编程工具可以利用向量数据库存储代码片段、函数、类和项目结构的向量表示,使AI能更精确地理解代码上下文和关系。语义搜索能力:向量数据库使Cursor能够执行基于语义的代码搜索,而不仅仅是关键词匹配,开发者可以用自然语言描述需求,找到语义
- anythingLLM 使用教程
惟贤箬溪
穷玩AiAIGC人工智能
一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型,它基于先进的深度学习架构构建,旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性,能够适应多种领域和任务,无论是文本生成、智能问答,还是翻译、摘要提取等,都能展现出出色的性能。与同类模型相比,anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势,能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
- 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