相似度计算方法

Ollama平台里最流行的embedding模型： nomic-embed-text 模型介绍和实践 skywalk8163 人工智能 embedding 人工智能服务器
nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型，专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色，特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入，这些嵌入在语义上非常接近，从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型，是因为在Ollama网站查找这个模型，发现
Python 实战人工智能数学基础：推荐系统应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.背景介绍2.核心概念与联系2.1用户画像2.2相似性计算2.2.1基于物品的相似度2.2.2基于用户的相似度2.3协同过滤算法2.3.1基于用户的协同过滤算法2.3.2基于物品的协同过滤算法2.3.3基于上下文的协同过滤算法3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解3.1基于用户的协同过滤算法3.2基于物品的协同过滤算法3.3混合协同过滤算法3.
动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）介绍 EmorZhong 机器学习人工智能深度学习数据结构算法
在时序数据分析中，动态时间规整（DynamicTimeWarping，DTW）是一种经典的用于度量两个时间序列相似度的算法。它的核心价值在于解决了传统距离度量（如欧氏距离）在处理时间序列时的局限性——尤其是当序列存在时间错位（如节奏快慢不同）或长度差异时，仍能准确捕捉它们的“形状相似性”。一、为什么需要DTW？传统的距离度量（如欧氏距离）要求两个时间序列必须长度相同且时间点严格对齐。但实际场景中，
量子化学仿真软件：ORCA_（7）.密度泛函理论DFT计算 kkchenjj 化工仿真2 化工仿真模拟算法人工智能机器学习化工仿真
密度泛函理论DFT计算密度泛函理论（DensityFunctionalTheory,DFT）是量子化学中一种重要的方法，用于研究多电子系统的电子结构。DFT通过将电子密度作为基本变量，而不是波函数，大大简化了多电子系统的计算复杂度。在ORCA中，DFT计算是常用的计算方法之一，可以用于优化分子结构、计算电子密度、能级、振动频率等。1.基本概念1.1电子密度电子密度定义为单位体积内的电子数。在DFT
PostgreSQL 16 Administration Cookbook 读书笔记：第1章 First Steps
本章为PostgreSQL简介及如何用psql和pgAdminGUI连接PostgreSQL。1.PostgreSQL16简介开源，低TCO，30多年持续开发，符合SQL:2023标准，高度可扩展，多模。1.1PostgreSQL有何不同？PostgreSQL的功能集与Oracle或SQLServer的相似度比与MySQL更高。PostgreSQL知名用户包括苹果、巴斯夫、基因泰克、Heroku、
Shusen Wang推荐系统学习 --召回 ItemCF 我.佛.糍.粑学习深度学习人工智能推荐算法
学习b站up主ShusenWang的推荐系统基于物品的协同过滤（ItrmCF）中心思想就是，如果你喜欢a，b，c三件商品，d商品与abc相似，那么你也可能喜欢d商品对此就要计算物品的相似程度物品相似度物品相似度的思想是，一个物品的相同用户很多就意味着这两件物品是相似的sim(i1,i2):=∣V∣∣W1∣∣W2∣sim(i_{1},i_{2}):={\frac{\big|\mathcal{V}\b
408考研逐题详解：2010年第22题——显存带宽 CS创新实验室考研复习408 考研计算机考研 408 真题解析
2010年第22题假定一台计算机的显示存储器用DRAM芯片实现，若要求显示分辨率为1600×1200，颜色深度为24位，帧频为85Hz，显存总带宽的50%用来刷新屏幕，则需要的显存总带宽至少约为（）A.245Mbps\qquadB.979Mbps\qquadC.1958Mbps\qquadD.7834Mbps解析本题主要考查显存总带宽的计算方法，涉及计算机显示系统的基本参数，包括分辨率、颜色深度、
C语言基础-数据类型知柠 c语言
定义数据类型其实就是固定大小内存的别名，并且描述了一个变量存放什么类型的数据。简单来说，就是组织和操作数据。数据：计算机要处理的数据（数字、字符串、文字、符号、图片、音视频等）数据类型不仅帮助我们组织和操作数据，还决定了程序如何有效的利用内存。了解数据类型的内存需求是理解计算机管理和操作数据的关键。小贴士：程序运行需要在内存中数据类型分类和计算方法数据类型分类基本类型（C语言内置）数值类型整型（整
量子化学仿真软件：NWChem_（7）.分子动力学模拟 kkchenjj 化工仿真2 化工仿真模拟人工智能化工仿真
分子动力学模拟分子动力学（MolecularDynamics,MD）模拟是量子化学和材料科学中常用的一种计算方法，用于研究分子系统在不同时间和空间尺度下的行为。通过MD模拟，可以观察分子的运动轨迹、能量变化、温度和压力等物理性质，从而深入了解分子间的相互作用和系统的动力学性质。在NWChem中，MD模拟可以通过多种方法实现，包括经典MD和量子MD。本节将详细介绍如何在NWChem中进行分子动力学模
OpenCV实战之二 | 基于哈希算法比较图像的相似性 w94ghz OpenCV实战笔记 opencv 哈希算法人工智能
前言☘️本章节主要介绍常用的图像相似性评价算法：图像哈希算法。图像哈希算法通过获取图像的哈希值并比较两幅图像的哈希值的汉明距离来衡量两幅图像是否相似。两幅图像越相似，其哈希值的汉明距离越小。图像哈希算法可以用于图片检索，重复图片剔除，以图搜图以及图片相似度比较。目录一、汉明距离二、img_hash模块三、哈希算法哈希算法实现步骤：代码实现一、汉明距离汉明距离（HammingDistance）是用于
机器学习知识点复习上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记
机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化？2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离？4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析（PrinalComponentsAnalysis,PCA）降维中最经典的方法2.线性判别分析
C语言阶梯电费函数,用阶梯电价计算逻辑学习销售人员阶梯提成计算函数 weixin_39691968 C语言阶梯电费函数
在生活中有很多需要分段、阶梯式计算的情景，如阶梯电价、销售人员阶梯提成、个人所得税等。这些计算有一个共同点：需要分段计算，超过某个范围后需适用另外一个比例且该比例逐渐递增。本文以阶梯电价的计算为例，充分利用Excel函数公式来介绍这种计算方法，供大家学习参考。案例背景和数据介绍：如下图所示，A1单元格存储本月所用电量数(单元格实际输入的数据是253，通过自定义单元格格式显示成如图效果)，需根据阶梯
两个场景的车辆相似度评估并画图（弗雷歇距离）
疑问：是否有必要normalize？（待解决）importmathimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromshapesimilarityimportshape_similarity,procrustes_normalize_curve,find_procrustes_rotation_
Neo4j 的向量搜索（Neo4jVector）和常见的向量数据库（比如 Milvus、Qdrant）之间的区别与联系
先说联系（共同点）点内容✅都支持向量检索都可以基于embedding（向量）做相似度搜索，比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。✅都用于语义检索你可以把它们用在RAG（检索增强生成）、ChatwithDocs、智能问答、推荐系统等应用里。✅都支持批量插入、查询都可以批量向数据库中插入文本+向量，然后用向量做top-k检索（如search(k=8)）。✅都和LangChain集成它们都可以通过la
DTW 动态时间规整：时间序列的柔性桥梁
在时间的长河中，数据如浪花般不断涌现，而时间序列数据更是其中璀璨的存在。当我们试图比较两段时间序列时，常常会遇到一个棘手的问题：就像两位舞者，他们演绎着相同的舞蹈，却有着不同的节奏与速度，直接对比难以判断二者的相似度。而DTW（DynamicTimeWarping，动态时间规整）算法，就像一座神奇的柔性桥梁，能够跨越时间节奏的差异，精准度量时间序列间的相似性，在众多领域发挥着不可或缺的作用。一、D
基于Elasticsearch的短视频平台个性化推荐系统设计与实现亲爱的非洲野猪 elasticsearch 音视频推荐算法
在当今内容爆炸的时代，个性化推荐系统已成为短视频平台的核心竞争力之一。本文将详细介绍如何利用Elasticsearch（ES）构建一个高效、可扩展的短视频个性化推荐系统。一、系统架构概述我们的推荐系统将采用混合推荐策略，结合协同过滤、内容相似度和热度推荐等多种方法。Elasticsearch作为核心搜索引擎和数据存储，将承担以下职责：用户画像存储与查询视频内容索引与检索实时行为日志分析推荐结果计算
广告监测中的iGRP：概念解析与计算方法 weixin_47233946 算法广告分析
1.什么是iGRP？iGRP（InternetGrossRatingPoints，互联网总收视点）是衡量数字广告活动效果的核心指标之一，由传统电视广告中的GRP（GrossRatingPoints）演变而来。它综合评估了广告在目标人群中的覆盖广度（到达率）和触达深度（频次），为广告主提供跨渠道效果对比的统一标准。2.传统GRP的计算逻辑回顾传统GRP的计算公式为：[\text{GRP}=\text
最详细的发光二极管电阻计算方法与电阻接法举例学习嵌入式改造世界人工智能
一、发光二极管原理发光二极管简称为LED。由含镓（Ga）、砷（As）、磷（P）、氮（N）等的化合物制成。当电子与空穴复合时能辐射出可见光，因而可以用来制成发光二极管。在电路及仪器中作为指示灯，或者组成文字或数字显示。砷化镓二极管发红光，磷化镓二极管发绿光，碳化硅二极管发黄光，氮化镓二极管发蓝光。因化学性质又分有机发光二极管OLED和无机发光二极管LED。它是半导体二极管的一种，可以把电能转化成光能
百度7天GNN学习-图与图学习中静静喜欢大白 pgl
目录1链接预测分析图学习的主要任务链接预测（Linkprediction）1.相似度分数2.性能指标(Performancemetrics)完整代码输出2节点标记预测分析完整代码输出3图嵌入图嵌入（GraphEmbedding）1.节点嵌入(NodeEmbedding)2.边嵌入(EdgeEmbedding)3.图嵌入(GraphEmbedding)完整代码输出小结小结参考1链接预测分析图学习的
混合方法研究Twitter：理论构建与实践应用 Lemaden 混合方法研究推文数据处理扎根理论机器学习应用社交媒体分析
混合方法研究Twitter：理论构建与实践应用背景简介随着社交媒体在社会互动中的重要性日益凸显，研究者们越来越关注如何更有效地分析和理解社交媒体数据。本章通过探讨Twitter数据的研究方法，提出了一种反思性和开放性的研究框架，以及如何将定性方法与计算方法相结合，深入挖掘社交媒体的复杂性。理论构建与编码方法本章首先强调了理论构建的重要性，并通过图33.1展示了一种全面纳入研究设计过程的方法。研究者
五度调值与五声音阶的关联音元系统音元系统语音识别语言模型自然语言处理语音标调
五度调值与五声音阶的关联:跨学科认知研究摘要本文系统考察赵元任五度标调法与中国传统五声调式(宫-商-角-徵-羽)的认知同构性。通过语音学实验与音乐理论分析，揭示两者在数理结构/感知机制和文化原型上的深层关联。研究结合对数频率映射、Sigmoid平滑模型等计算方法，提出跨模态音高认知的统一解释框架，为语言与音乐的协同演化提供实证支持。1.引言1.1研究背景五度制标调法：赵元任（1930）创立的5级相
蒙特卡罗方法与深度学习的关系 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法，广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
蒙特卡洛方法：随机抽样的艺术与科学大千AI助手人工智能 Python #OTHER 机器学习人工智能贝叶斯概率蒙特卡洛随机
本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！蒙特卡洛算法（MonteCarloMethod）是一类基于随机抽样解决确定性问题的计算方法，其核心思想是：通过大量随机实验的统计结果逼近复杂数学问题的解。它得名于摩纳哥的蒙特卡洛赌城（象征随机性），由冯·诺依曼、乌拉姆等科学家在曼哈顿计划中首次系统化应
航天器基频：概念、影响因素、应用与计算方法
航天器基频：概念、影响因素、应用与计算方法1.引言在航天器结构设计中，基频（FundamentalFrequency）是一个至关重要的动力学参数，它直接影响航天器在发射、在轨运行及变轨过程中的振动特性。基频过低可能导致航天器与运载火箭或外部激励发生共振，引发结构失效。因此，准确计算和控制航天器的基频是航天工程中的核心任务之一。本文将从基本概念、影响因素、应用领域和计算方法四个方面详细介绍航天器的基
人脸识别接口&sdk，两张人脸相似度比对
人工智能时代，人脸识别技术正在被广泛应用于金融支付、安防监控、身份验证等多个领域，基于深度学习算法于海量样本训练，人脸识别接口以高精度、低延迟的特性出现在大众视野，成为开发者和企业用户集成人脸识别功能的首要选择之一。人脸识别接口技术服务原理：格式转换：支持BMP、JPG、PNG、TIF等多种常见图像格式；尺寸调整与压缩：建议图像大小控制在200KB左右，确保传输效率与识别质量；图像增强：自动旋转、
[AI笔记]-Word2Vec面试考点 Micheal超 AI笔记人工智能笔记 word2vec
✅一、基础认知类什么是Word2Vec？它的基本思想是什么？关键词：将词语转换为向量表示；捕捉语义关系；基于上下文预测Word2Vec与One-hot编码的区别？关键词：维度灾难(维度过高，存储空间大)、高稀疏性、语义表达能力(没有距离概念，无法计算相似度)、内积关系Word2Vec的两种模型是什么？它们有何区别？答案：Word2Vec的重要假设：文本中离得越近的词语相似度越高。主要有：CBOW（
AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术 AI学长带你学AI AI人工智能与大数据应用开发 AI应用开发高级指南人工智能深度学习 ai
AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术关键词：跨模态检索、深度学习、多模态学习、特征提取、相似度计算、注意力机制、Transformer摘要：本文深入探讨了AI领域中基于深度学习的跨模态检索技术。我们将从基础概念出发，详细分析跨模态检索的核心算法原理、数学模型和实际应用。文章包含完整的Python实现示例，展示如何构建一个跨模态检索系统，并讨论当前的技术挑战和未来发展方向。通过本文，读者将全面理
【Python】Synonyms 宅男很神经 python 开发语言
当然，我完全理解您的需求，并且将竭尽全力为您提供一个前所未有的、极其深入和全面的关于“Python库Synonyms，用于中文词性分析和相似度计算”的专属学习指南。我将从最底层、最核心的原理开始，逐步向上构建知识体系，确保每一个细节都被剖析得淋漓尽致，不放过任何一个学习角度。所有内容都将是原创生成，绝无抄袭，并辅以大量我独立设计的实战代码示例，每行代码都将附带详尽的中文解释。由于您要求极高的字数（
【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类斑点鱼 SpotFish python 数据建模聚类 python 数据分析
K-means聚类：最常用的机器学习聚类算法，且为典型的基于距离的聚类算法。K均值：基于原型的、划分的距离技术，它试图发现用户指定个数(K)的簇以欧式距离作为相似度测度Kmeans聚类案例分析：make_blobs聚类数据生成器#导入模块from sklearn.cluster import KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建数据x,y_tr
Milvus向量数据库入门指南 longfei.li milvus 数据库人工智能
一、Milvus简介Milvus是一个开源的向量数据库，专为AI应用和向量相似度搜索而设计，以加速非结构化数据的检索。自2019年创建以来，Milvus专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的海量嵌入向量。其能够处理万亿级别的向量索引任务。Milvus的核心优势在于其高效的索引机制，它支持多种索引类型，包括FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ和HNSW等。这
Java开发中，spring mvc 的线程怎么调用？小麦麦子 spring mvc
今天逛知乎，看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题，觉得挺有意思的，那哥们儿问的也听仔细，下面的回答也很详尽，分享出来，希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。问题：在用spring mvc架构的网站上，设一线程在虚拟机启动时运行，线程里有一全局
maven依赖范围 bitcarter maven
1.test 测试的时候才会依赖，编译和打包不依赖，如junit不被打包 2.compile 只有编译和打包时才会依赖 3.provided 编译和测试的时候依赖，打包不依赖，如：tomcat的一些公用jar包 4.runtime 运行时依赖，编译不依赖 5.默认compile 依赖范围compile是支持传递的，test不支持传递 1.传递的意思是项目A，引用
Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file darrenzhu xml premature JAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误： org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file 很有可能时你直接读取文件为inputstream，然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
CSS Specificity 周凡杨 html 权重 Specificity css
有时候对于页面元素设置了样式，可为什么页面的显示没有匹配上呢？ because specificity CSS 的选择符是有权重的，当不同的选择符的样式设置有冲突时，浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。规则： HTML标签的权重是1 Class 的权重是10 Id 的权重是100
java与servlet g21121 servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生，而且大家还会时常用到它。下面是java官方网站上对servlet的介绍： java官网对于servlet的解释写道 Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
eclipse中安装maven插件 510888780 eclipse maven
1.首先去官网下载 Maven： http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz 下载完成之后将其解压，我将解压后的文件夹：apache-maven-3.2.3，并将它放在 D:\tools目录下，即 maven 最终的路径是：D:\tools\apache-mave
jpa@OneToOne关联关系布衣凌宇 jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id，实现对一个表的增删改，另一个表的数据随之增删改。 Nruser实体类 //***************************************************************** @Entity @Table(name="nruser") @DynamicInsert @Dynam
我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置 aijuans spring 事务配置
这两天学到事务管理这一块，结合到之前的terasoluna框架，觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容，对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种，我承认后两种的内容很好，很强大。但是实际的项目当中
java 动态代理简单实现 antlove java handler proxy dynamic service
dynamicproxy.service.HelloService package dynamicproxy.service; public interface HelloService { public void sayHello(); } dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl package dynamicp
JDBC连接数据库百合不是茶 JDBC编程 JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库，就要首先下载oralce公司的驱动程序，将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中; JDBC链接数据库的代码和固定写法; 1,加载oracle数据库的驱动; &nb
单例模式中的多线程分析 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
谈到单例模式，我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载，所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例，懒汉式在获取实例时才去创建实例，即延迟加载。饿汉式： package com.bijian.study; public class Singleton { private Singleton() { } // 注意这是private 只供内部调用 private static
javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性 bijian1013 JavaScript prototype
对于从原型对象继承而来的成员，其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A，假设它的原型对象是B，B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值，那么JS会优先在A中查找，如果找到了name属性那么就返回；如果A中没有name属性，那么就到原型B中查找name，如果找到了就返回；如果原型B中也没有
【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource bit1129 dataSource
MyBatis内置了数据源的支持，如： <environments default="development"> <environment id="development"> <transactionManager type="JDBC" /> <data
我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5 bitcarter c MD5 base64decode urldecode
这里是base64decode和urldecode，Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码： string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte) { //解码表 const char DecodeTable[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0
腾讯资深运维专家周小军：QQ与微信架构的惊天秘密 ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门，从PC到移动端，从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代，社交领域应用开始彻底爆发，直奔黄金期。腾讯在过去几年里，社交平台更是火到爆，QQ和微信坐拥几亿的粉丝，QQ空间和朋友圈各种刷屏，写心得，晒照片，秀视频，那么谁来为企鹅保驾护航呢？支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢？本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素 bylijinnan java
public class MinOfShiftedArray { /** * Q69 旋转数组的最小元素 * 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。 * 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转，该数组的最小值为1。 */ publ
看博客，应该是有方向的 Cb123456 反省看博客
看博客，应该是有方向的: 我现在就复习以前的，在补补以前不会的，现在还不会的，同时完善完善项目，也看看别人的博客. 我刚突然想到的: 1.应该看计算机组成原理，数据结构，一些算法，还有关于android,java的。 2.对于我，也快大四了，看一些职业规划的，以及一些学习的经验，看看别人的工作总结的. 为什么要写
[开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖 comsci 开源项目
为什么这样说呢？因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程，但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性，如果你希望长期从事某个科研项目，但是却又必须依赖于某种行政和商业体系，那其中的过程必定充满各种风险。。。所以，为避免这种不确定性风险，我
一个 sql优化（[精华] 一个查询优化的分析调整全过程！很值得一看） cwqcwqmax9 sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011 Web翻页优化实例提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复发消息环境： Linux ve
Hibernat and Ibatis dashuaifu Hibernate ibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，当前版本是3.05。它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架，当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。相对Hibernate“O/R”而言，iBATIS 是一种“Sql Mappi
备份MYSQL脚本 dcj3sjt126com mysql
#!/bin/sh # this shell to backup mysql #[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu) _dbDir=/var/lib/mysql/ _today=`date +%w` _bakDir=/usr/backup/$_today [ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
iOS第三方开源库的吐槽和备忘 dcj3sjt126com ios
转自 ibireme的博客做iOS开发总会接触到一些第三方库，这里整理一下，做一些吐槽。目前比较活跃的社区仍旧是Github，除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流，这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。首先整理了一份 Github上排名靠
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所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素，同时也可以加快速度。步骤：加入到function.php remove_action('wp_head', 'wp_generator'); //wp-generator移除wordpress的版本号，本身blog的版本号没什么意义，但是如果让恶意玩家看到，可能会用官网公布的漏洞攻击blog remov
浅谈Java定时器发展 hacksin java 并发 timer 定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor，从后者的表现来看，可以考虑完全替代Timer了。 Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比： 1. Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
移动端页面侧边导航滑入效果 ini jquery Web html5 css javascirpt
效果体验：http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js，该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上，不再兼容IE8以前的浏览器，现在移动端浏览器一般都支持HTML5，所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <h
AspectJ+Javasist记录日志 kane_xie aspectj javasist
在项目中碰到这样一个需求，对一个服务类的每一个方法，在方法开始和结束的时候分别记录一条日志，内容包括方法名，参数名+参数值以及方法执行的时间。 @Override public String get(String key) { // long start = System.currentTimeMillis(); // System.out.println("Be
redis学习笔记 MJC410621 redis NoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点：非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。 1，处理超大量的数据 2，运行在便宜的PC服务器集群上， 3，击碎了性能瓶颈。 1)对数据高并发读写。 2)对海量数据的高效率存储和访问。 3)对数据的高扩展性和高可用性。 redis支持的类型： Sring 类型 set name lijie get name lijie set na
使用redis实现分布式锁 qifeifei
在多节点的系统中，如何实现分布式锁机制，其中用redis来实现是很好的方法之一，我们先来看一下jedis包中，有个类名BinaryJedis,它有个方法如下： public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) { checkIsInMulti(); client.setnx(key, value); ret
BI并非万能，中层业务管理报表要另辟蹊径张老师的菜大数据 BI 商业智能信息化
BI是商业智能的缩写，是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具，其数据来源于各个业务系统，如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。 BI系统不同于传统的管理信息系统，他号称是一个整体应用的解决方案，是融入管理思想的强大系统：有着系统整体的设计思想，支持对所有
安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题 wudixiaotie function
1.在~/.bashrc最后加入 [[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm" 2.重新启动terminal输入： rvm use ruby-2.2.1 --default 把当前安装的ruby版本设为默

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