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金外飞176
论文精读transformer深度学习人工智能
VisionTransformer(ViT):用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而,近年来,自然语言处理(NLP)领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天,我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer(ViT),它将Transformer的强大能力直接应用于图像
- 探索AI音乐创作的未来:八款顶尖AI音乐生成工具(本期介绍国外-国内另外专题介绍)
带娃的IT创业者
AIGC程序员创富人工智能音视频ai
探索AI音乐创作的未来:八款顶尖AI音乐生成工具(本期介绍国外-国内另外专题介绍)在科技飞速发展的今天,人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面,其中音乐创作也不例外。AI音乐生成工具不仅为专业音乐人提供了新的创作方式,也让普通人能够轻松创作出高质量的音乐作品。本文将介绍八款知名的AI音乐生成工具,帮助你了解它们的特点和优势。1.SunoSuno是一款AI驱动的音乐生成器,能够快速创建高质量的
- 深入理解DAG任务调度系统:核心原理与实现
AI天才研究院
计算Python实战编程实践python算法dag
1.背景介绍随着大数据、人工智能等领域的发展,任务调度系统的重要性日益凸显。DirectedAcyclicGraph(DAG)任务调度系统是一种常见的任务调度系统,它可以有效地解决多个依赖关系复杂的任务调度问题。本文将深入探讨DAG任务调度系统的核心原理和实现,为读者提供一个深入的理解。1.1背景介绍1.1.1任务调度系统简介任务调度系统是计算机科学中一个重要的研究领域,它主要关注于在并行计算系统
- 基于立创·天空星开发板-GD32F407VET6-青春版,开发一款手持热成像仪。该设备将采集热红外传感器的数据,经过处理后在LCD屏幕上显示热图像,并提供用户交互界面。
嵌入式程序员小刘
物联网单片机嵌入式硬件开源
本项目基于立创·天空星开发板-GD32F407VET6-青春版,开发一款手持热成像仪。该设备将采集热红外传感器的数据,经过处理后在LCD屏幕上显示热图像,并提供用户交互界面。关注微信公众号,提前获取相关推文一、需求分析核心功能:热图像采集:读取热红外传感器数据。图像处理:将原始传感器数据转换为可显示的彩色或灰度热图像。图像显示:在LCD屏幕上实时显示热图像。温度测量:计算并显示图像中特定点的温度值
- Python从0到100(三十九):数据提取之正则(文末免费送书)
是Dream呀
pythonmysql开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 接入DeepSeek后,智慧园区安全调度系统的全面提升
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随着人工智能技术的快速发展,智慧园区的安全管理正逐步向智能化、自动化方向迈进。DeepSeek作为先进的人工智能解决方案,为智慧园区安全调度系统注入了强大的技术动力。通过接入DeepSeek,智慧园区安全调度系统在多个方面实现了显著提升,进一步增强了园区的安全性、管理效率和用户体验。1.智能化监控:从被动到主动传统的监控系统主要依赖人工查看视频画面,容易出现漏检或误判。接入DeepSeek后,智慧
- 深度学习工厂的蓝图:拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系
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想象一下,你正在建造一座深度学习工厂,这座工厂专门用于高效处理深度学习任务(如训练神经网络)和计算机视觉任务(如图像处理)。为了让工厂顺利运转,你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线,并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程:1.工厂的基础设施:Ubuntu比喻:Ubuntu是工厂所在的土地和建筑,提供了基础设施和运行环境。作用:提供操作系统环境,支持安装和运行各种工具和框架
- (九万字)面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析
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面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习(ML)理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论,包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中,给定带标签的数据,算法尝试学习从输入到输出的映射关系;无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构;强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
- 人工智能与机器学习入门:基尼系数(Gini Index)和基于熵(Entropy)
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在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
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最近听朋友介绍,国内有个团队开发了一个全功能的AI聚合平台,包含主流的GPT和绘画功能,以及一些其他的衍生功能,几乎应有尽有。于是,对AI很感兴趣的我,便也来瞧瞧这是个什么样的存在,以下便是我的真实使用感受。除此以外,作为一个程序员,我还使用了该平台提供的API接口,开发了一个简单的小程序。文章的末尾,我将提供免费的AI机器人,以及小程序体验地址,记得查收哦~官方网站:https://302.ai
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在人工智能和计算机视觉领域,人体姿态估计是一项极具挑战性的任务,它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员,以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上,使用RKNN(RockchipNeuralNetworkToolkit)框架部署YOLOv8Pose模型,并进行C++代码的编译和运行。注本文全
- DeepSeek-R1 技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...
雪停时偶遇一叶春
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- 使用Python和OpenCV实现图像像素压缩与解压
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在本文中,我们将探讨如何使用Python和OpenCV库来实现一种简单的图像像素压缩算法。我们将详细讨论代码的工作原理,并提供一个具体的示例来演示该过程。1.引言随着数字媒体的普及,图像处理成为了一个重要的领域。无论是为了减少存储空间还是加快网络传输速度,图像压缩技术都扮演着至关重要的角色。这里,我们提出了一种基于像素重复模式的简单压缩算法,它适用于具有大量连续相同像素值的图像。2.技术栈介绍2.
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分类数据挖掘人工智能
1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
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#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- 图像识别与应用
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图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
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关于代理IP那些事儿人工智能tcp/ip图像处理
目录一、代理IP技术简介二、代理IP在AI图像处理中的应用1.提升数据访问速度2.增强数据处理能力3.突破网络限制三、代理IP在AI图像处理中的实际案例案例一:AI图像生成软件案例二:AI动画创作四、代理IP技术的未来展望五、结语在科技日新月异的今天,AI图像处理技术以其广泛的应用前景和强大的处理能力,正深刻改变着我们的世界。从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析,AI图像处理技术无处不在,发挥着不可
- 知识图谱构建概念、工具、实例调研
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知识图谱人工智能
一、知识图谱的概念知识图谱(Knowledgegraph)知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网络),其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
- 【deepseek与chatGPT辩论】辩论题: “人工智能是否应当具备自主决策能力?”
海宁不掉头发
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探讨辩论题这个提案涉及创建一个精确的辩论题目,旨在测试deepseek的应答能力。创建辩论题目提议设计一个辩论题目以测试deepseek的应答能力。希望这个题目具有挑战性并能够测量其回应质量。好的,来一道适合深度学习的辩论题:辩论题:“人工智能是否应当具备自主决策能力?”这个话题涉及到人工智能的发展、伦理以及未来应用,可以从以下几个方面展开辩论:支持方:认为人工智能的自主决策能力能够加速科技进步,
- GenAI 平台,3 分钟即可构建基于 Claude、DeepSeek 的 AI Agent
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DigitalOcean云服务在前不久发布了GenAI平台——一个让任何团队都能在几分钟内构建和部署AI代理的平台。DigitalOcean的GenAI平台持续扩展,让人工智能驱动的开发变得更加易用、灵活且强大。近日,Digitalocean宣布将Anthropic的Claude模型和DeepSeekR1引入Digitalocean的生态系统,为你提供更多构建和部署AI应用的选择。通过Anthro
- 智享AI直播三代系统,马斯克旗下AI人工智能直播工具,媲美DeepSeek!
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智享AI直播三代系统,马斯克旗下AI人工智能直播工具,媲美DeepSeek!在科技飞速发展的当下,人工智能正以前所未有的态势重塑着各个行业的格局。直播领域,作为信息传播与商业交互的前沿阵地,也在AI技术的赋能下迎来了颠覆性的变革。其中,马斯克旗下的智享AI直播三代系统宛如一颗璀璨的新星,横空出世,以其卓越的性能和创新的理念,迅速在竞争激烈的直播市场中崭露头角,甚至被业界誉为可媲美DeepSeek的
- DeepSeek与ChatGPT:会取代搜索引擎和人工客服的人工智能革命
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- LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着信息技术的飞速发展,IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量,使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量,智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域,通过机器学习、深度学习等算法,实现自动化、智能化的运维管理。其中,大语言模型(LLM)和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言,可以用于构建智能
- Python中LLM的知识图谱构建:动态更新与推理
二进制独立开发
GenAI与Python非纯粹GenAIpython知识图谱开发语言自然语言处理人工智能分布式机器学习
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- 无需配置!深脑云一键启用DeepSeek全系AI模型
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解锁无限算力潜能,开启DeepSeek镜像云算力新征程!在人工智能风起云涌的时代,算力就是驱动创新的引擎,而优质的模型镜像则是引领变革的密钥。我们向您介绍一下我们的深脑云算力平台,这里汇聚了DeepSeek的各大版本镜像,为您的科研、开发与创新之路注入强大动力!强大的DeepSeek模型家族DeepSeek,作为AI领域的璀璨明星,以其卓越的性能和先进的技术架构闻名遐迩。我们的平台精心整合了Dee
- AI服务器散热黑科技:让芯片“冷静”提速
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AI服务器为何需要散热黑科技在人工智能飞速发展的当下,AI服务器作为核心支撑,作用重大。从互联网智能推荐,到医疗疾病诊断辅助,从金融风险预测,到教育个性化学习,AI服务器广泛应用,为各类复杂人工智能应用提供强大算力。然而,AI服务器在运行时面临着严峻的散热挑战。随着人工智能技术的不断发展,对AI服务器的计算能力要求越来越高,这使得服务器的功率密度急剧增加。以GPT-4的训练为例,它需要大量的GPU
- 深度应用场景:DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来
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深度应用场景:DeepSeek——探索AI赋能的智慧未来随着人工智能的迅猛发展,数据的价值已不再局限于简单的存储与处理,它们正变得更加智能与高效。DeepSeek,这一创新的AI技术平台,正以其独特的深度学习能力,开启了各行各业的智能化变革。让我们走进一个由DeepSeek打造的深度应用场景,探索它如何推动未来的发展。1.智能医疗:精准诊断,拯救生命想象一下,医生们不再是唯一的诊断专家,而是与AI
- 在 DeepSeek 驱动的编程变革中抓住机遇并脱颖而出
智想天开
AI技术人工智能deeplearning
公众号地址:在DeepSeek驱动的编程变革中抓住机遇并脱颖而出更多内容请关注公众号:智想天开前言在DeepSeek引领的新一轮AI技术革新中,程序员们正面临着前所未有的挑战。随着DeepSeek等人工智能工具的迅猛发展,编程领域正在发生深刻变革。这些先进的工具不仅能够自动化完成繁重的代码生成和调试任务,还能够根据大量数据提供优化建议,改变了传统编程的工作流程。虽然这些技术为提高工作效率和解放开发
- 项目管理新趋势!2024年,Jira与Codes你更倾向谁?
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jirateambitionredmine项目管理软件项目管理工具项目管理jira国产平替
一、项目管理软件新趋势概述2024年,项目管理软件呈现出诸多新趋势,这些趋势对于项目管理的重要性日益凸显。在数字化转型方面,项目管理软件成为企业实现数字化转型的关键工具。让老板感知数据,让中层管理者感受先进,让基层员工感到舒心.人工智能与自动化在项目管理软件中的应用也越来越广泛。项目管理软件正朝着智能化、自动化的方向迈进,利用AI技术提供个性化和场景化解决方案。例如,工作周报AI化,自动化测试,代
- 【人工智能】提升编程效率的6种GPT实用应用技巧!保姆级讲解!
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人工智能AI领域人工智能gptAI编程
文章目录实用教程:六大AI编程技巧解锁效率提升技巧1:快速实现需求demo操作步骤技巧2:代码审查——AI帮你提升代码质量操作步骤技巧3:错误排查——AI助你快速定位问题操作步骤技巧4:代码注释——AI帮你理解复杂逻辑操作步骤技巧5:数据整理——AI帮你高效准备测试数据操作步骤技巧6:学习未知代码库——AI助你快速掌握新工具操作步骤使用教程:全面掌握CodeMoss的高效编程工具(1)VSCode
- 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
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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
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- 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