- python--自动化的机器学习(AutoML)
Q_ytsup5681
python自动化机器学习
自动化机器学习(AutoML)是一种将自动化技术应用于机器学习模型开发流程的方法,旨在简化或去除需要专业知识的复杂步骤,让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型**[^3^]。具体介绍如下:1.自动化的概念:自动化是指使设备在无人或少量人参与的情况下完成一系列任务的过程。这一概念随着电子计算机的发明和发展而不断进化,从最初的物理机械到后来的数字程序控制,再到现在的人工智能和机器学习,自动化已经渗
- 聚众识别漏检难题?陌讯多尺度检测实测提升 92%
一、开篇痛点:复杂场景下的聚众识别困境在安防监控、大型赛事等场景中,实时聚众识别是保障公共安全的核心技术。但传统视觉算法常面临三大难题:一是密集人群重叠导致小目标漏检率超30%,二是光照变化(如夜间逆光)引发误报率飙升,三是复杂背景干扰下实时性不足(FPS<15)。某景区监控项目曾反馈,开源模型在节假日人流高峰时,因漏检导致预警延迟达20秒,存在严重安全隐患。这些问题的根源在于传统算法的局限性:单
- 人人皆有神功:AI如何改变程序员的江湖地位?
nbsaas-boot
人工智能大数据
在人类的历史中,每一次技术革命都重新洗牌了社会的力量结构:工业革命带来机器力量的爆发,信息时代成就了程序员的黄金时代。而如今,随着通用人工智能(AGI)和大模型技术的突飞猛进,我们正在步入一个**“人人皆有神功”的AI江湖时代**。当AI成为每个人的智能助手,编程是否还重要?程序员将何去何从?本文将以“武林江湖”的隐喻,探索AI时代的技术平权与社会重构。一、技术平权真的来了吗?过去,程序员之所以被
- CPO:对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界
AI专题精讲
强化学习人工智能强化学习AI技术应用
温馨提示:本篇文章已同步至"AI专题精讲"CPO:对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界摘要中等规模的大型语言模型(LLMs),如参数量为7B或13B的模型,在机器翻译(MT)任务中展现出良好性能。然而,它们仍未能达到最先进的传统编码器-解码器翻译模型,或是如GPT-4(OpenAI,2023)等更大规模LLM的表现。在本研究中,我们致力于弥合这一性能差距。我们首先评估了在机器翻译任
- 大型语言模型的智能本质是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型的智能本质是什么基于海量数据的统计模式识别与生成系统,数据驱动的语言模拟系统,其价值在于高效处理文本任务(如写作、翻译、代码生成),而非真正的理解与创造大型语言模型(如GPT-4、Claude等)的智能本质可概括为基于海量数据的统计模式识别与生成系统,其核心能力源于对语言规律的深度学习,但缺乏真正的理解与意识。以下从本质特征、技术机制、典型案例及争议点展开分析:一、智能本质的核心特征统
- 渣土车识别漏检率高?陌讯算法实测降 90%
2501_92487936
目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测算法智慧城市
在城市建筑垃圾运输管理中,渣土车的合规性监测一直是行业痛点。传统视觉算法在复杂工况下常常出现误判——阴雨天车牌识别模糊、夜间车灯眩光导致车型误分类、不同品牌渣土车混检时准确率骤降。某市政管理局的统计显示,采用传统方案时,日均漏检率高达23%,由此引发的违规倾倒投诉占比超60%。技术解析:从单模态到多特征融合的突破传统渣土车识别多依赖单一目标检测模型(如FasterR-CNN),其核心缺陷在于:特征
- 复杂场景检测失效?陌讯多模态算法在千万级监控网的落地实战
2501_92473061
算法视觉检测安全计算机视觉
开篇痛点:安防监控的检测困境"明明人就在画面里,系统却毫无反应!"——这是某智慧园区安防负责人的吐槽。传统目标检测模型在安防监控场景面临三大死穴:漏报:夜间、遮挡场景下召回率骤降(实测ResNet50漏报率>40%)误报:树叶晃动、光影变化引发的误报占比超35%延迟:1080P视频流检测延迟普遍>100ms,难以满足实时响应需求技术解析:陌讯算法的三阶优化架构陌讯视觉算法采用多模态特征金字塔(MM
- 复杂场景检测老翻车?陌讯算法实测提升 40%
2501_92453489
算法视觉计算机视觉视觉检测
在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中,工程师常面临棘手问题:传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下,漏检率高达20%以上,泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新,正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析:从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入,在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例,其区域提议网络(RPN)
- 深度学习超参数优化(HPO)终极指南:从入门到前沿
摘要:在深度学习的实践中,模型性能的好坏不仅取决于算法和数据,更在一半程度上取决于超参数的精妙设置。本文是一篇关于超参数优化(HyperparameterOptimization,HPO)的综合性指南,旨在带领读者从最基础的概念出发,系统性地梳理从经典到前沿的各类优化方法,并最终落地于实用策略和现代工具。无论您是初学者还是资深从业者,都能从中获得宝贵的见解。第一部分:夯实基础——HPO的核心概念1
- 卢战卡:看懂客户是真问题还是假问题,制造先发优势!
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大家好,我是卢战卡!你经常会接到这个客户反问过来的问题:你要判断明白,再做回答;否则,你的回答可能就就是无效;假问题是不要回答。真问题适合解决,假问题不适合解决。真问题VS假问题一、真问题时,适合解决:真问题一般情况下对方的微表情往往都是表里如一、一致性特别强,没有别扭的感觉、没有让你觉得不舒服,很不正常的感觉;同时情绪真挚,他的感觉是能够带出他的真挚。二、假问题时,不宜解决:假问题往往有什么样的
- 基于R语言的极值统计学及其在相关领域中的实践技术应用
科研的力量
语言类课程极值统计学
受到气候变化、温室效应以及人类活动等因素的影响,自然界中极端高温、极端环境污染、大洪水和大暴雨等现象的发生日益频繁;在人类社会中,股市崩溃、金融危机等极端情况也时有发生;今年的新冠疫情就是非常典型的极端现象。研究此类极端现象需要新的统计学方法,该类统计学的理论和方法都与传统的基于高斯分布的统计学模型有极大的不同。极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生,然而发生之后有着巨大影响的极端现象的
- 工业大模型应用报告:新机遇、挑战与未来展望
花生糖@
AIGC学习资料库大模型人工智能应用扩展屏应用开发AI机器学习
大模型在工业智能化发展中的新机遇、挑战与展望。以下是报告的核心内容概述:大模型为工业智能化发展带来新机遇大模型开启人工智能应用新时代,推动技术创新和应用。大模型有望成为驱动工业智能化的引擎,提高研发效率、拓展生产制造智能化应用边界、提升经营管理水平。大模型应用落地需要深度适配工业场景,解决行业知识和企业特定环境的理解问题。大模型和小模型在工业领域将长期并存小模型应用呈现倒U型分布,主要集中在生产制
- AI+Python赋能!长时序植被遥感动态分析全攻略:从物候提取到生态评估
梦想的初衷~
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在遥感技术与人工智能深度融合的2025年,AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。从Landsat/Sentinel卫星数据的智能化去云处理,到MODIS植被产品的AI辅助质量控制,以ChatGPT、DeepSeeK为代表的大模型技术已成为提升遥感数据处理效率与精度的核心工具——尤其在长时序植被动态监测、物候期精准提取、时空变异归因分析及生态环境质量评估等领域,展现出传统方法难以企及的技术优势
- 飞算JavaAI
一、产品简介飞算JavaAI是专为Java开发者打造的智能开发助手,深度适配Java技术栈。通过大语言模型(LLM)实现自然语言到代码的转换,覆盖需求分析、接口设计、表结构设计、业务逻辑生成、代码生成与合并等全流程开发环节。其核心优势在于:全流程自动化:从需求输入到完整工程代码生成,单日可完成传统数周的开发任务。代码质量保障:生成的代码符合阿里巴巴Java开发规范,支持静态代码分析工具自动检测安全
- 多租户SaaS系统中设计安全便捷的跨租户流程共享
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四维协同架构,结合动态授权、加密传输、行为审计和智能策略一、权限控制体系1.动态权限模型2.授权策略实现RBAC+ABAC混合模型在流程表增加shared_tenants字段存储授权信息,结合属性动态校验:CREATETABLEworkflow_process(process_idVARCHAR(36)PRIMARYKEY,tenant_idVARCHAR(36)NOTNULL,shared_te
- 黄仁勋对话Transformer七子:模型的未来在于数据质量,而非规模
强化学习曾小健
#AI商业/产品/投融资前沿#LLM大语言模型transformer深度学习人工智能
黄仁勋对话Transformer七子:模型的未来在于数据质量,而非规模乌鸦智能说2024-03-2216:14在今年的GTC大会上,英伟达CEO黄仁勋邀请了Transformer的七位作者(NikiParmar因故临时未能出席)参与圆桌论坛的讨论,这是Transformer团队首次在公开场合集体亮相。2017年,八位在谷歌工作的AI科学家发表了一篇名为《AttentionIsAllYouNeed》
- 深度对比:innerHTML vs 虚拟DOM——原理、性能与应用全解析
止观止
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引言在现代Web开发中,高效操作DOM(文档对象模型)是构建高性能应用的关键。传统方法如innerHTML和新兴的虚拟DOM(VirtualDOM)技术代表了两种截然不同的DOM更新策略。innerHTML作为浏览器原生API,直接操纵HTML字符串;虚拟DOM则是通过JavaScript对象树进行优化更新,广泛应用于React、Vue等框架。本文深入对比两者的核心原理、技术细节、应用场景及优劣,
- 『大模型笔记』Geoffrey Hinton对Al研究人才选拔的直觉,未来影响及技术展望的深入见解!
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大模型笔记大模型人工智能Hintonllya大语言模型多模态大脑工作方式
GeoffreyHinton对Al研究人才选拔的直觉,未来影响及技术展望的深入见解!文章目录一.整个访谈内容1.1.起点:理解大脑的工作方式以及隐藏层命名的由来1.2.谈Ilya:他有很好的直觉1.3.预测下一个词也需要推理1.4.模型能从语言中学到很多,但从多模态中学习会更容易1.5.关于认知的三种观点1.6.黄仁勋送了我一块GPU1.7.数字系统有人类无法比拟的优势1.8.需要得到重视的快速权
- 源力觉醒!百度文心4.5对比Qwen3:开源大模型双雄终极评测
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
>2024年大模型战场硝烟再起,百度携文心4.5强势入局开源领域,与阿里通义千问Qwen3上演"双雄争霸"。这场技术对决将如何重塑AI开发格局?本文将带您深入技术腹地,揭秘两大模型的真实战力!###一、战局全景:开源大模型进入"双巨头时代"####最新技术格局(2024年7月)|**维度**|**文心4.5**|**Qwen3**||----------------|---------------
- AI大模型开发工程师之路:从零到一的进阶指南
当前最热门的技术无疑是AI大模型。虽然它的应用前景广阔,但真正精通大模型技术的人还不多。然而,市场对大模型的需求却在不断增长,吸引了不少开发者想要转行进入这个领域。然而,面对新技术,许多人心中充满疑虑,担心自己无法掌握。笔者也是充满疑虑,然后直到我看到这本书籍,感觉受益匪浅,给与了很多指导和引路,先分享给大家,也希望可以帮助更多的小伙伴。一起开启大模型之路。加油加油加油!!!目录1.大模型开发知识
- ColQwen-Omni:RAG全模态检索来了,支持【文本|图像|视频|音频】四种模态!
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还记得ColPali、ColQwen和DSE吗?这些模型开创了视觉文档检索的新范式:无需费力地从文档中提取文本进行处理,只需将文档页面视为一系列图像(屏幕截图),然后训练视觉语言模型(VLM)直接将其内容表示为向量。ColPali的实践表明,这种策略通常比其他替代方法更快、更简单,并且能带来更好的检索性能。自发布一年以来,ColPali和ColQwen系列模型已被下载数百万次,被誉为“2024年顶
- C++-linux 7.文件IO(二)文件描述符、阻塞与非阻塞
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C++-linux系统编程linuxc++服务器
文件IO进阶:文件描述符、阻塞与非阻塞在前文我们介绍了文件IO的核心系统调用,本章将深入探讨Linux文件IO的底层机制,包括文件描述符的本质、阻塞与非阻塞IO模型、文件偏移量控制(lseek)以及系统调用中的参数传递规则,帮助你构建更完整的系统编程知识体系。一、文件描述符:进程与文件的桥梁在Linux系统中,当我们打开或创建一个文件(或套接字)时,操作系统会提供一个文件描述符(FileDescr
- MySQL 锁详解:从原理到实战的并发控制指南
一切皆有迹可循
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前言在高并发场景下,锁是MySQL保证数据一致性的核心机制。正确理解锁的类型、行为及适用场景,能有效避免数据竞争、死锁等问题,是构建可靠数据库应用的关键。本文从锁的分类、存储引擎差异到实战优化,结合代码示例,系统解析MySQL锁机制的核心原理与最佳实践。一、锁分类:按粒度与功能划分1.按锁粒度划分(1)全局锁(GlobalLock)作用范围:锁定整个数据库实例典型场景:全库逻辑备份(FLUSHTA
- Java使用Langchai4j接入AI大模型的简单使用(四)--整合Springboot
moxiaoran5753
javaspringbootspring
一、在Maven中引入依赖核心配置如下,这里使用的是Springboog3,jdk17,注意版本,如果启动不起来很有可能是版本冲突:17UTF-8UTF-83.4.31.0.0-beta1dev.langchain4jlangchain4j-community-dashscope-spring-boot-starterorg.springframework.bootspring-boot-star
- 互联网大厂Java求职面试:基于Spring AI与云原生架构的RAG系统设计与实现
在未来等你
Java场景面试宝典JavaSpringAiRAG系统云原生
互联网大厂Java求职面试:基于SpringAI与云原生架构的RAG系统设计与实现场景背景郑薪苦,一位自称“代码界的段子手”的程序员,正在参加某互联网大厂的技术总监面试。面试官是技术总监李总,拥有丰富的架构设计经验,尤其擅长AI与大模型技术、云原生架构等领域。今天的面试主题围绕企业知识库与AI大模型的深度融合架构展开,重点探讨如何设计一个高性能、可扩展的RAG(Retrieval-Augmente
- Agent架构解析及分布式Agent协作方案
来源:AI大模型应用实践AIAgent(智能体)系统发展迅猛,且关注点已经不再局限在Agent的规划推理等基本能力,智能体系统在扩展性、互操作、安全性等工程化方面的挑战也越来越引起重视,比如最近的MCP和A2A。上一篇我们介绍了A2A,今天接着再聊聊分布式Agent系统的话题。Agent模式架构解析Agent有效减少人类工作总量,人与AI协作才是最终形态。人类与AI交互可大致分为三种模式。Embe
- 如何增强LLM(大语言模型)的“置信度”和“自信心” :LLM的“自信”不是“什么都能答”,而是“该答的答得准,不该答的敢说不”。
ZhangJiQun&MXP
教学2021AIpython2024大模型以及算力语言模型人工智能自然语言处理深度学习transformer机器学习
如何增强LLM(大语言模型)的“置信度”和“自信心”Pleaseprovideafirmanswer,andforthosewhodon’tknow,pleasereply‘unknown’LLM(大语言模型)的“置信度”(对输出内容的准确性判断)和“自信心”(稳定输出可靠信息的能力),核心逻辑与传统模型相通——让模型在“已知且可靠的知识范围内输出”,同时避免“强行回答陌生问题”。但LLM因生成式
- Redis 深度解析:从核心原理到生产实践
Pasregret
缓存redis数据库缓存
Redis深度解析:从核心原理到生产实践一、Redis核心定位与数据结构1.核心能力矩阵深度解析Redis作为高性能内存数据库,核心能力覆盖缓存、数据存储、消息中间件等场景,其设计哲学围绕速度优先、内存高效、功能丰富展开:内存存储特性纯内存操作:基于内存寻址的O(1)复杂度数据操作,单节点QPS可达10万+持久化方案:RDB(快照)与AOF(日志)双模式,支持数据持久化与故障恢复单线程模型:基于事
- vLLM快速入门:开启高效推理与部署之旅
在如今这个人工智能飞速发展的时代,语言模型的应用已经深入到我们生活的方方面面,从智能聊天机器人到文本生成工具,都离不开强大的语言模型技术支持。而vLLM作为一个专注于高效推理和部署的开源项目,正在为研究人员和开发人员提供一种全新的解决方案,让语言模型的使用变得更加便捷、高效。初识vLLM:背景与意义vLLM(VeryLargeLanguageModelInference)是一个专注于大型语言模型推
- 深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略
在当今人工智能快速发展的时代,大型语言模型(LLM)的推理和部署面临着诸多挑战,尤其是当模型规模日益庞大时,如何高效地利用硬件资源成为关键问题。vLLM作为一种强大的工具,为分布式推理和部署提供了多种策略,本文将详细探讨其相关技术和应用场景,希望能对您提供有价值的参考。分布式推理策略的选择在开始分布式推理和部署之前,明确何时采用分布式推理以及可选的策略至关重要。1.单GPU推理:如果模型能够在单个
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin