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调包调参侠
推荐系统学习深度学习机器学习神经网络算法
SASRec论文阅读笔记论文标题:Self-AttentiveSequentialRecommendation发表于:2018ICDM作者:Wang-ChengKang,JulianMcAuley论文代码:https://github.com/pmixer/SASRec.pytorch论文地址:https://arxiv.org/pdf/1808.09781v1.pdf摘要顺序动态是许多现代推荐系
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青铜锁00
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AngularSuperresolutionofRealApertureRadarforTargetScaleMeasurement1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1广义混合正则化(GHR)框架核心公式与传统方法对比2.2自适应迭代重加权(AIR)求解器算法设计复杂度分析3.实验设计与结果验证3.1仿真实验实验设置关键结果3.2实际数据验证4.未来研究方
- Angular Superresolution of Real Aperture Radar Using Online Detect-Before-Reconstruct Framework 论文阅读
青铜锁00
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AngularSuperresolutionofRealApertureRadarUsingOnlineDetect-Before-ReconstructFramework1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文的创新方法、模型与公式分析(重点)2.1核心创新点2.2关键公式与模型2.2.1信号模型2.2.2稀疏正则化优化问题2.2.3坐标循环最小化2.2.4
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sixfrogs
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OptimizingMemoryEfficiencyforDeepConvolutionalNeuralNetworksonGPUs1论文简介作者研究了CNN各层的访存效率,并揭示了数据结构和访存模式对CNN的性能影响。并提出了优化方法。2方法介绍2.1Benchmarks数据集:MNIST,CIFAR,ImageNetCNN:AlexNet,ZFNet,VGG2.2实验设置CPU:IntelXe
- [论文阅读]DAMO-YOLO——实时目标检测设计报告
一朵小红花HH
知识蒸馏目标检测YOLO目标检测目标跟踪论文阅读人工智能
DAMO-YOLODAMO-YOLO:AReportonReal-TimeObjectDetectionDesign实时目标检测设计报告论文网址:DAMO-YOLO简读论文这篇论文介绍了一个名为DAMO-YOLO的新型目标检测方法,相比YOLO系列的其他方法有着更好的性能。该方法的优势来自于几项新技术:使用了MAE-NAS作为骨干网络,可以自动搜索出不同延迟预算下的优化网络结构。MAE-NAS被称
- 大模型隐空间推理论文阅读笔记
猴猴猪猪
AIGCpython实验记录人工智能深度学习
文章目录TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介1.1摘要1.2引言TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介机构:Meta代码:任务:特点:方法:1.1摘要现状:大语言模型往往局限在“languagespace"进行推理,在解决
- 【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总_大模型在代码缺陷检测领域的应用实践(1)
2401_84972910
程序员AIGC论文阅读笔记
欢迎一起踏上探险之旅,挖掘无限可能,共同成长!写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文,还包含了24篇深度论文阅读笔记,全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生成测试等多个应用方向,深刻展示了这些技术如何在网络安全领域中起到革命性作用。同时,本系列还细致地介绍了大模型技术的基础架构、增强策略、关键数据
- An Iterative Technique for the Rectification of Observed Distributions 论文阅读
青铜锁00
论文阅读论文阅读
AnIterativeTechniquefortheRectificationofObservedDistributions-L.B.Lucy1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.新方法与公式分析2.1核心思路:基于贝叶斯定理的迭代框架2.1.1贝叶斯逆概率公式2.1.2迭代更新规则2.1.3多维推广2.2方法优势2.3对比传统方法3.实验验证3.1数值实验设计3.2关键结果4.雷
- Azimuth Superresolution of Forward-Looking Radar Imaging Which Relies on Linearized Bregman论文阅读
青铜锁00
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AzimuthSuperresolutionofForward-LookingRadarImagingWhichReliesonLinearizedBregman1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2实际应用意义2.论文提出的新方法、公式与优势(重点)2.1方法框架2.1.1贝叶斯建模2.1.2线性化Bregman算法2.2与传统方法的对比2.3公式总结3.实验设计与结果3.1点目标仿真3.
- A Bayesian Angular Superresolution Method With Lognormal Constraint for Sea-Surface Target 论文阅读
青铜锁00
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目录1.研究背景与问题2.方法创新3.关键优势4.实验验证5.与传统方法对比6.结论与意义1.研究背景与问题核心挑战:实孔径雷达受限于天线孔径尺寸,导致角分辨率不足,影响海面目标(如船舶)的精细化探测。传统方法局限性:谱估计方法(如MUSIC、IAA):依赖多快拍数据,机械扫描雷达难以满足。正则化方法(如TSVD、l1/l2约束):假设噪声服从高斯分布,未考虑海杂波的非高斯特性(如Rayleigh
- 论文阅读笔记——Prediction with Action: Visual Policy Learning via Joint Denoising Process
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能
以前的method是输入视频输出视频或者输入视频和action学习action,该方法认为action,video和othercondition具有一定联系,所以一次性对所有的进行jointdenoise。网络结构采用MaskedMulti-headAttention关联不同模态,使用DiT的backbone。
- 深度学习重要论文阅读笔记 ResNet (2025.2.26)
北岛寒沫
逐界星辰2025计算机科研深度学习论文阅读笔记
文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深(层数变多),模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加,就会出现梯度消失和梯度下降现象,妨碍模型的收敛。不过,这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是,尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛,又出现了另外一个问题,即随着模型深度的增加,模型的准确率反而下
- 9、论文阅读:无监督的感知驱动深水下图像增强
Maker~
图像增强论文阅读深度学习计算机视觉
Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
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fuhao7i
论文阅读笔记深度学习人工智能机器学习算法计算机视觉
DARTS:DifferentiableArchitectureSearch可微分架构搜索(一)DARTS:DifferentiableArchitectureSearch(一)ABSTRACT摘要1.INTRODUCTION介绍2.可微的结构搜索加油加油!如果你感觉你现在很累,那么恭喜你,你现在正在走上坡路!让我们一起加油!欢迎关注我的讲解视频,让我们一起学习:Bilibili主页:https:
- 从零开始Real-ESRGAN的复现
晒阳光的咸鱼
超分辨率重建python
前言要初步了解Real-ESRGAN,可以看我之前发布的博客。初学Real-Esrgan-CSDN博客本文主要是对Real-ESRGAN的一个复现,主要就是对环境的配置进行记录,因为是实现之后才做的记录,所以只能尽可能的对其进行复现。大家可以看一下这个博主的文章进行一个参考。【论文阅读+测试】Real-Esrgan超分辨率算法_realesrgan-CSDN博客项目开始首先,我们要知道Real-E
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随机取名字
协同SLAM论文阅读slam
CCM-SLAM论文阅读笔记整体框架结构如图所示:单智能体只负责采集图像数据,运行实时视觉里程计VO以估计当前位姿和环境地图,由于单智能体计算资源有限,负责生成的局部地图只包含当前N个最近的关键帧。服务器负责地图管理、地点识别、地图融合和全局BA优化。所有局部地图使用本地里程计框架,地图信息在从一个本地里程计到另一个本地里程计框架的相对坐标中进行交换。CCM-SLAM不假设任何关于智能体初始位置的
- A new method for forward-looking scanning radar imaging based on L1/2 regularization 论文阅读
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Anewmethodforforward-lookingscanningradarimagingbasedonL1/2regularization论文阅读内容概述关键创新点1.论文的研究目标研究目标2.新方法的特点与优势传统方法局限L1/2L_{1/2}L1/2正则化的创新优势对比3.实验设计与结果分析实验设置关键结果数据支持可借鉴的创新点与学习建议核心创新点推荐学习路径内容概述该论文提出了一种基
- [论文阅读] SeeSR: Towards Semantics-Aware Real-World Image Super-Resolution
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文章目录一、前言二、主要贡献三、Introduction四、Methodology4.1Motivation:4.2FrameworkOverview.**一、前言通信作者是香港理工大学&OPPO研究所的张磊教授,也是图像超分ISR的一个大牛了。论文如下SeeSR:TowardsSemantics-AwareReal-WorldImageSuper-Resolution[paper][code]二
- 【论文阅读】Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses
开心星人
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https://github.com/Unispac/Circumventing-Backdoor-Defenses摘要和介绍在各种后门毒化攻击中,来自目标类别的毒化样本和干净样本通常在潜在空间中形成两个分离的簇。这种潜在的分离性非常普遍,甚至在防御研究中成为了一种默认假设,我们称之为潜在分离性假设。基于这一假设设计的防御方法通过在潜在空间中进行聚类分析来识别毒化样本。具体来说,这些防御方法首先在
- [论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri
2301_80732299
论文阅读
摘要随着多模态数据的激增,人们不再满足于单一的数据检索模式来获取信息。深度哈希检索算法以其存储效率高、查询速度快等优点受到广泛关注。目前,现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息,导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。(2)现有的无监督方法通常构造相似矩阵来指导哈希码学习,存在不准确的相似度问题,导
- F-PointNet 论文阅读理解
咸鱼和白菜
目标检测f-pointnet点云目标检测
总述本文提出一种方法:使用成熟的2D的目标检测方法中cnn提供的regionproposal和3D的目标检测定位(也就是pointnet处理点云),将二者结合利用RGB-D映射和一个叫做锥体(Frustum)?形成一个3D的box参数进行输出。本文主要贡献就是在“一个叫做锥(Frustum)”的使用上结合2D的regionpropos和点云进行3D的分割和box的输出。为方便理解与书写,按照文中顺
- 【论文阅读笔记|EMNLP2023】DemoSG: Demonstration-enhanced Schema-guided Generation for Low-resource Event Ext
Rose sait
论文阅读笔记
论文题目:DemoSG:Demonstration-enhancedSchema-guidedGenerationforLow-resourceEventExtraction论文来源:EMNLP2023论文链接:2023.findings-emnlp.121.pdf(aclanthology.org)代码链接:https://github.com/GangZhao98/DemoSG0摘要当前大多数
- 深度学习论文阅读路线图
喜欢打酱油的老鸟
深度学习论文阅读路线图深度学习论文阅读路线图论文阅读路线图
https://www.toutiao.com/a6703859415763649031/作者:floodsun编译:ronghuaiyang这是作者一年前整理的东西,有些最新的论文没有包含进去,但是对于新手来说,入门足够了!如果你是深度学习领域的新人,你的第一个问题可能是“我该从哪些论文开始读起呢?”这就是深度学习论文的阅读路线图!这个路线图是根据下面几个规则构建的:从概要到细节从老的到最新的业
- 神经网络压缩实验-Deep-compression
无用技术研究所
首发于个人博客,结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression,首先要训练一个深度神经网络,为了方便实现,这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet(pt.nn.Module):def__init__(self):super(net,self).__init__()self.conv1=pt.nn.Conv2d(in_channels=1,
- 【论文阅读】DeepSeek-R1:通过强化学习激励LLMs的推理能力 | DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型DeepSeek计算论文阅读deepseekagiaillmagentcot
DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearningDeepSeek-R1:通过强化学习激励LLMs的推理能力
[email protected]目录DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcem
- 【声音场景分类--论文阅读】
繁华落尽,寻一世真情
分类论文阅读数据挖掘
1.基于小波时频图特征在声音场景分类基于小波时频图特征在声音场景分类任务中的表现2.增强增强高效音频分类网络https://arxiv.org/pdf/2204.11479v5https://github.com/Alibaba-MIIL/AudioClassfication音频分类网络如图4所示。在此阶段,主要重点是建立一个神经网络具有较大的感受野,同时保持较低的复杂性。可以将网络分解为两个主块
- 利用去雾算法实现低光增强
mytzs123
图像增强算法opencv人工智能
[论文阅读](11)ACE算法和暗通道先验图像去雾算法(Rizzi|何恺明老师)_暗通道去雾算法-CSDN博客//https://zhuanlan.zhihu.com/p/500023711?utm_id=0#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;namespace{voi
- 论文阅读【CVPR-2022】3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch Feature Swappi
智尊宝人工智能社区
人工智能计算机视觉
3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini-BatchFeatureSwappingforBodiesandFaces通过小批量特征互换实现身体和脸部的三维形状变异自动编码器潜移默化studyai.com搜索论文:3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini
- 论文阅读笔记(9)——《A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers》
StriveQueen
自然语言处理机器学习论文阅读笔记算法神经网络机器学习Transformer
1Abstract2Introductionrecurrentneuralnetworks(RNNs)longshort-termmemory(LSTM)networksequencetosequenceframeworkinter-attentionrelativeeffectivecontextlength(RECL)Transformer3TransformerA.EncoderB.Deco
- 【OTFS与信号处理:论文阅读1】:考虑分数多普勒的OTFS系统有效信道估计(24.01.16更新)
Cuby!
OTFS论文学习信号处理论文阅读人工智能
2023.06.05最近在研究OTFS考虑分数多普勒时信道估计与信号检测相关问题,最近精读了一篇论文,并针对论文中部分公式进行推导,故记录一下学习过程。【OTFS与信号处理:论文阅读1】EfficientChannelEstimationforOTFSSystemsinthePresenceofFractionalDoppler前言一、摘要及背景摘要分数多普勒的引入估计分数多普勒的意义研究现状二、
- 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