- 基于Python的自然语言处理系列(2):Word2Vec(负采样)
会飞的Anthony
自然语言处理人工智能信息系统自然语言处理word2vec人工智能
在本系列的第二篇文章中,我们将继续探讨Word2Vec模型,这次重点介绍负采样(NegativeSampling)技术。负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术,它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来,我们将通过详细的代码实现和理论讲解,帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。1.Word2Vec(负采样)原理1.1负采样的背景在Word2Vec的Skip-g
- 2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄,寒露人远鸡相应。
汤姆和佩琦
sklearn机器学习sklearn学习python人工智能scikit-learn
文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习:问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习文章参考网站:https://sklearn.apachecn.org/和https
- 通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例
胡萝卜不甜
机器学习python机器学习开发语言
1.Python与机器学习概述1.1Python语言特点Python是一种广泛使用的高级编程语言,具有简洁、易读、易学的特点,这使得它成为初学者和专业人士的首选语言之一。简洁性:Python的语法简洁明了,减少了代码量,提高了开发效率。例如,与其他语言相比,Python可以用更少的代码实现相同的功能,这使得代码更容易编写和维护。易读性:Python的代码风格类似于英语,易于理解和阅读。这种易读性使
- GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系
surfirst
LLMai语言模型chatgpt
简介近年来,人工智能技术飞速发展,特别是在自然语言处理领域。GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型,而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本,专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。在这篇文章中,我们将详细比较GPT-4、GPT-4O和GPT-4O-mini的区别与联系,帮助开发者更好地选择适合的模型。GPT-4是OpenAI发布的第四代通用预训练模型,具备强大的生成和理解能力,适
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
eso1983
算法
Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
- Python 深度学习实战:生成对抗网络
AI天才研究院
深度学习实战AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来较火热的深度学习模型之一,其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同,GAN可以生成真实有效的数据,无需人工标注数据。它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器通过学习,根据噪声或随机变量(latentvar
- 国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗?
AIWritePaper官方账号
PromptChatGPTAIWritePaperchatgpt人工智能深度学习AI写作AIGC
这是一个非常有前瞻性和现实意义的问题。要回答国内AI是否有可能超过ChatGPT,我们需要从多个方面来分析,包括技术基础、数据资源、应用场景、政策支持以及人才储备等。以下是对这一问题的详细探讨:1.技术基础(1)现状国内AI技术:国内的AI技术发展迅速,尤其在深度学习、自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。例如,百度的文心一言、阿里的通义千问等大语言模型(LLM)已经在技术上
- 【Lora微调】提高模型效率的创新方法
@fishv
人工智能大模型微调Lora
前言在自然语言处理(NLP)和机器学习的研究和应用中,随着模型规模的不断扩大,模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。大型预训练模型,如GPT、BERT等,虽然在许多任务上表现出色,但它们的训练和微调通常需要巨大的计算资源,这使得许多研究者和开发者无法充分利用这些模型进行个性化或领域特定的调整。为了在保持模型性能的同时减少计算开销,**Lora(Low-RankAdaptation)**应运而生。
- 再分享API形式调用Dify项目应用
福安德信息科技
大模型python人工智能大模型llmdify
大模型相关目录大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步,扬帆起航。RAGOnMedicalKG:大模型结合知识图谱的RAG实现DSPy:变革式大模型应用开发最简明的Few-shotPrompt指南SemanticKernel:微软大模型开发框架——LangChain替代对话大模型Prompt是否需要
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贫苦游商
人工智能机器人机器学习AIGC制造
智能聊天机器人AI:优化用户体验的智能助手在现代的数字化生活中,智能聊天机器人已经成为许多中国社交平台上不可或缺的一部分。这些机器人通过人工智能技术的支持,为用户提供各种互动服务,从回答常见问题到提供个性化建议,极大地提升了用户体验和平台的服务质量。智能聊天机器人AI的核心在于其强大的自然语言处理能力。通过分析用户的输入文本,这些系统能够理解用户的意图,并生成相应的回复。例如,当用户在购物平台上询
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Eastmount
Python从零到壹python目标检测ImageAI图像是被基础系列
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智
- Transformer大模型实战 BART模型的架构
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
Transformer大模型实战BART模型的架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLMTransformer大模型实战BART模型的架构1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模预训练模型的兴起,如BERT、GPT系列等,研究人员发现基于Transformer架构的模型在自然语言处理任务上表现出了显著的优势。为
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Kaggle上面有哪些适合机器学习新手的比赛和项目?在当今数据驱动的时代,机器学习已经成为一门炙手可热的技能。Kaggle作为全球最大的数据科学竞赛平台,不仅汇聚了众多顶尖的数据科学家和机器学习工程师,也为初学者提供了丰富的学习资源和实战机会。对于机器学习新手来说,选择合适的比赛和项目是至关重要的第一步。本文将为你推荐一些适合新手的Kaggle比赛和项目,并提供一些实用的建议,帮助你在机器学习的道
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欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法),简称KNN,是最简单的一种有监督的机器学习算法。也是一种懒惰学习算法,即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息,直到测试样本到达才开始进行分类决策。KNN算法的核心思想:要想确定测试样本属于哪一类,就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后判断这K个样本中大部分所
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
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一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
- 从文字到思维:呆马GPT在人工智能领域的创新之旅
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引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
- BERT模型在情感分析中的应用:探寻文本情感的智能之路
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前沿技术人工智能bert人工智能深度学习
随着互联网的普及和社交媒体的兴起,情感分析(SentimentAnalysis)已成为自然语言处理(NLP)领域的重要研究方向。情感分析通过对文本数据的分析,识别其中所表达的情感倾向(如正面、负面或中性)。近年来,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)模型凭借其强大的上下文理解能力,在情感分析中展现出了卓越的性能。本文将深
- Julia语言的计算机基础
Code侠客行
包罗万象golang开发语言后端
Julia语言的计算机基础引言随着数据科学、机器学习和高性能计算的快速发展,对编程语言的需求也日益增加。在众多编程语言中,Julia语言因其独特的设计理念和高性能而迅速崛起。本文将详细探讨Julia语言的基础知识,包括其历史背景、安装与环境配置、基本语法、数据结构、函数与模块、以及性能优化等方面,旨在为对Julia感兴趣的读者提供一份全面的入门指南。一、Julia语言简介1.1历史背景Julia是
- 想转行到人工智能领域,我该学什么,怎么学?
张登杰踩
人工智能python
转行到人工智能(AI)领域需要系统的学习和实践,以下是详细的路径建议,涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备:一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛,建议先了解细分方向(如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等),结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数:矩阵运算、特征值、向量空间。微积分:导数、梯度、优化理论。概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验
- 机器学习问题:AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘ 解决办法
零零鲎
机器学习人工智能
参考博客:本次博客参考http://t.csdnimg.cn/8E7eH。写下来主要是为了整理自己在学习过程中遇到的问题并把解决办法列出来。学习内容:如果运行出现:AttributeError:‘NoneType’objecthasnoattribute'split’这样的问题。网上有很多解决办法是降级numpy到1.21.4。然后上面博客给出的解决方案是升级threadpoolctl。可以使用命
- AI Agent:一场智能革命的开始
机器人openai区块链
在当今科技日新月异的时代,AI(人工智能)技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。其中,AIAgent作为AI领域的一个新兴分支,正逐渐展现出其巨大的潜力和价值。本文将深入探讨AIAgent的发展现状、核心优势以及未来的发展方向,带您领略这一前沿技术的无限魅力。一、AIAgent的发展现状:技术突破与广泛应用近年来,随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展,AIAgent的技术水平得
- 自然语言处理的发展历程
数亦有术
自然语言处理人工智能
1.自然语言处理发展的7个阶段序号阶段时间贡献代表人物1起源期1913-1956思考使用图灵算法计量模型来描述自然语言,描述词语及词语之间的关系。这一阶段停留在理论层面做探索图灵、马尔可夫、香农2基于规则的形式语言理论期1957-1970形式语言理论的提出,开启了学术界对自然语言结构的研究、建模和解析,从而为基于结构与规则的文本识别、生成和翻译开辟了一条康庄大道诺姆·乔姆斯基、冯志伟3基于规则、概
- 【自然语言处理(NLP)】NLTK的使用(分句、分词、词频提取)
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- 【自然语言处理(NLP)】序列数据研究(创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析)
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类(自然)语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言,并且能够以有意义的方式回应和操作这些信息。N
- 【杂谈】-为什么Python是AI的首选语言
视觉与物联智能
杂谈python人工智能开发语言深度学习机器学习
为什么Python是AI的首选语言文章目录为什么Python是AI的首选语言1、为何Python引领人工智能发展1.1可用性和生态系统1.2用户群和用例1.3效率辅助2、AI项目对Python开发人员的要求3、如何开启你的AI学习之旅人工智能的广泛应用正在软件工程领域引发范式转变。Python凭借其易用性、成熟的生态系统以及满足人工智能和机器学习(ML)工作流数据驱动需求的能力,迅速成为人工智能开
- 新质生产力与核心竞争力提升
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
新质生产力、人工智能、机器学习、深度学习、算法优化、数据驱动、核心竞争力、数字化转型1.背景介绍在当今数字化时代,科技创新正以惊人的速度推动着社会发展。人工智能(AI)作为科技发展的重要驱动力,正在深刻地改变着生产方式和生活方式。从自动驾驶汽车到智能语音助手,从个性化推荐系统到医疗诊断辅助,AI技术的应用场景日益广泛,为人类社会带来了前所未有的机遇。然而,AI技术的应用并非一帆风顺。如何有效地利用
- 李开复:苹果发布AI应用的未来
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
苹果,AI,应用,未来,深度学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术取得了飞速发展,并开始渗透到人们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车,AI正在改变着我们的世界。作为科技巨头,苹果也积极布局AI领域,并将其融入到其产品和服务中。2017年,苹果发布了其首款AI芯片A11Bionic,并将其应用于iPhoneX等产品。该芯片拥有强大的神经网络处理能力,为
- 智能工单分配在技术支持中的应用
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
智能工单分配,技术支持,机器学习,算法优化,效率提升,客户满意度1.背景介绍在当今数字化时代,技术支持部门扮演着至关重要的角色,为用户提供及时有效的技术帮助,确保业务的正常运行。然而,随着用户数量和技术需求的不断增长,传统的人工工单分配方式面临着诸多挑战:分配效率低下:人工分配工单需要耗费大量时间和人力,且难以做到精准匹配,导致工单处理效率低下。资源分配不均衡:经验丰富的技术人员可能承担过多的工作
- 计算广告(一)
爱学习的菜鸟罢了
搜广推人工智能
计算广告学是一个十分庞大的学科,里面涵盖了自然语言处理、机器学习、推荐系统等众多研究方向。而且广告作为互联网行业的三大盈利模式(广告、电商、游戏)之一,也是这三大模式中最有技术含量的,计算广告学一直都吸引着无数学术界/工业界的精英投入其中(ps:计算广告学也是机器学习在商业界最成功的应用之一)。行业分类例子盈利搜索引擎Google百度广告社交网络腾讯facebook广告增值服务游戏电商网站亚马逊阿
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
qindongliang1922
工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象