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赛逸展张胜
科技
随着时间的推移,备受瞩目的CESAsia2025优惠期已进入最后5天倒计时。作为亚洲顶级的消费电子盛会,CESAsia2025将汇聚众多国内外知名的科技企业,展示涵盖智能家居、智能出行、虚拟现实、人工智能等热门赛道的顶尖成果,是行业交流、商贸合作、趋势洞察的绝佳平台。在这最后的优惠时段内,参展商们仍有机会享受到展位费用的梯度折扣,越早锁定,优惠力度越大,还能优先挑选心仪展位,获得额外的宣传推广资源
- AI Agent 原理解析及应用场景深度洞察
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在当今科技飞速发展的时代,AIAgent作为人工智能领域的重要分支,正以其独特的智能特性和广泛的应用潜力,逐渐渗透到各个行业和我们生活的方方面面。它为解决复杂问题、提升系统效率和实现智能化交互提供了全新的途径。本文将深入剖析AIAgent的原理,并详细探讨其在多个领域的关键应用场景。一、AIAgent的定义与基本概念AIAgent,即人工智能代理,是一种能够感知其所处环境,并基于所感知的信息自主地
- 1. 基于大模型能力,如何提炼出优质prompt(入门版)
姚瑞南
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本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)本文简介:入门版:基于大模型能力,如何提炼出优质prompt提示词的重要性和价值大模型基础能力简介prompt的基本定义如何定义优质的promptprompt的万能公式与套路prom
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AI天才研究院
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AI系统架构原理与代码实战案例讲解1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1人工智能的起源与早期发展人工智能的概念可以追溯到上世纪50年代,图灵测试的提出标志着人工智能作为一门学科的诞生。早期的研究主要集中在符号推理、专家系统等领域,取得了一些突破,例如机器定理证明、西洋跳棋程序等。1.1.2人工智能的黄金时期上世纪80年代,随着专家系统的兴起,人工智能进入了一个黄金时期。专家系统通过模拟人类
- 【多模态 AI】从跨模态学习到生成革命:文本、图像与音频的深度交融
网罗开发
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网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 美国采取行动扩大人工智能出口限制
数据分析能量站
机器学习人工智能
大幅拓展限制:美国政府(拜登执政末期提出)出台新规,显著扩大人工智能技术出口限制,构建针对先进芯片与模型获取的国际分级体系。出口限制范围:对多数国家限制出口人工智能芯片与模型,仅少数亲密盟友除外。新规创建三级体系,对不同国家区别对待,并首次限制大型AI模型封闭权重出口。规则运作方式意见征询与生效:新规在媒体曝光后发布,设120天公众意见征询期,供新政府参考调整,预计一年后生效。国家分级及限制一级国
- Golang网络
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golang游戏服务器框架在Go语言中,有许多优秀的游戏服务器框架,以下是一些比较流行的框架:Leaf:一个轻量级的游戏服务器框架,支持多进程、分布式、热更新等特性。它提供了一些常用的组件,如网络层、定时器、数据库等等,可以帮助开发者快速构建游戏服务器。go-ethereum:一个基于以太坊协议的区块链游戏服务器框架,支持智能合约、代币、加密等特性。它提供了丰富的API,可以轻松构建去中心化的游戏
- 通用人工智能的多层次提示词架构
AI天才研究院
计算机软件编程原理与应用实践大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
通用人工智能的多层次提示词架构关键词通用人工智能(AGI),多层提示词架构,人工智能设计原则,算法原理,系统架构设计,应用案例摘要本文将深入探讨通用人工智能(AGI)的多层次提示词架构,阐述其背景、核心概念、设计原则和实现方法。我们将逐步分析这一架构在不同领域的应用,并展望其未来的发展方向。通过本文,读者将了解如何构建能够模拟人类智能的多层次提示词系统,并思考其在实际应用中的潜力与挑战。目录第一部
- 半导体、芯片、人工智能、智能驾驶汽车的趋势
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1.市场增长与需求汽车半导体市场:预计到2025年,中国汽车半导体市场仍将保持稳健增长态势,AI和能源将成为未来最重要的两大变革因素。2023年中国汽车电子芯片行业市场规模约为820.8亿元,预计2024年有望增至905.4亿元左右。随着新能源汽车和智能化的快速发展,一些新的半导体技术在中国汽车领域迅速应用,如集中式架构和高性能处理器需求正日益增加。AI芯片市场:随着AI技术的不断普及和应用场景的
- Minimax 开源的 4 百万超长上下文模型
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- 程序员创业公司的技术栈选择与性能优化
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《程序员创业公司的技术栈选择与性能优化》概述本文旨在探讨程序员创业公司在选择技术栈和进行性能优化方面的策略与实践。随着技术的不断进步和市场的快速变化,技术栈的选择和优化成为创业公司成功的关键因素。正确的技术栈选择不仅能够提升系统的性能和可扩展性,还能降低开发成本和维护难度。关键词技术栈选择性能优化创业公司云计算数据库微服务人工智能区块链边缘计算摘要本文首先分析了技术栈选择的重要性以及创业公司在技术
- AI人工智能深度学习算法:高并发场景下深度学习代理的性能调优
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1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域,深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景,深度学习代理应运而生。深度学习代理是一种将深度学习模型封装起来,并提供对外接口的服务。它可以接收来自客户端的请求,将请求数据输入到深度学习模型中进行推理,并将推理结
- AI生成PPT:智能技术重塑演示文稿创作的新篇章
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在快节奏的商业与学术环境中,演示文稿(PPT)作为信息传递与观点展示的重要工具,其质量与效率直接关系到演讲者的说服力和观众的接收度。近年来,随着人工智能(AI)技术的飞速发展,AI生成PPT的应用正逐渐从科幻概念转变为现实工具,为演示文稿的创作带来了革命性的变革。本文将深入探讨AI生成PPT的工作原理、优势、挑战以及未来展望,为您揭示这一智能技术的无限潜力。一、AI生成PPT的工作原理AI生成PP
- 零门槛一键生成PPT,利用人工智能快速提高办公效率(无需第三方插件)
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人工智能技术的发展正以惊人的速度改变着我们的世界,今天给大家介绍下利用ChatGPT快速生成PPT的方法,它能够帮助你一键生成PPT内容和漂亮的PPT文档,无需繁琐的设计和排版,只需要与ChatGPT交流,你就能轻松拥有一份令人赞叹的演示文稿。什么是ChatGPT?它是基于人工智能技术的语言模型,能够理解和生成自然语言。与传统的PPT制作方式不同,ChatGPT通过与你进行对话,理解你的需求和要点
- 探索AloT(人工智能物联网):未来智能设备的核心驱动力
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探索AloT(人工智能物联网):未来智能设备的核心驱动力随着物联网(IoT)技术的飞速发展,人工智能(AI)也在各行各业中找到了应用的空间。两者的结合,诞生了一个崭新的技术领域——AloT(ArtificialIntelligenceofThings,人工智能物联网)。AloT不仅仅是AI与物联网技术的简单融合,它更是推动智能设备进化和物联网产业向更高层次发展的关键力量。今天,我们就来深入探讨Al
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引言:编程的“摩尔定律”快到尽头了?曾几何时,摩尔定律曾预言着计算能力的飞速发展——每两年,晶体管的数量翻倍,处理器的速度也在跟着疯狂增长。这个定律引领了数十年的技术革命,推动了今天的智能手机、超级计算机和现代互联网的诞生。然而,摩尔定律的黄金时代正逐渐走向尾声。传统的硅基芯片工艺遇到了物理极限,无法再轻易实现持续的性能翻倍。此时,新的计算范式开始崭露头角——量子计算与人工智能(AI)的结合,正在
- 【人工智能】Python常用库-Keras:高阶深度学习 API
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- 南京大学苏州校区学生代表团到访合合信息,开启“沉浸式”人工智能企业行
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为进一步深化校企合作,探索产业科技拔尖创新人才培养新模式,近期,南京大学苏州校区师生代表到访上海合合信息科技股份有限公司(以下简称“合合信息”,股票代码:SH688615)。此次活动设置了展厅讲解、技术交流、模拟面试等多个体验环节,旨在增强学生对人工智能及商业大数据技术在实际应用中的理解和认识,引导学生系统性开展职业规划,提升职业胜任力。图说:南京大学苏州校区学生代表团到访合合信息合影留念合合信息
- 反转字符串中的单词 II:Swift 实现与详解
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- 【Python】已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘
屿小夏
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- 实时离线AI字幕生成与翻译功能在智能眼镜上的应用展望
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- 一文洞悉AI技术架构:大模型、智能体与应用场景
大模型玩家
人工智能架构数据库深度学习pytorchtransformerai
人工智能(AI)的发展,正以前所未有的速度重塑我们的世界。从能与人对话的大语言模型到自动驾驶、精准医疗,AI的背后究竟隐藏着怎样的技术奥秘?本篇文章将为您深度剖析一套先进的AI技术架构,从基础设施到应用层,每一层都充满了惊喜和启发。读完本文,您不仅能看懂AI的底层逻辑,还能掌握其对各行业变革的潜力与方向。一、基础设施层:AI技术的坚实地基基础设施层是AI技术架构的“地基”,为整个系统提供计算能力和
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概述:深入探讨Transformer模型的工作原理,分析其在NLP领域的应用场景,并展望其未来发展趋势。本文为您提供关于Transformer模型的全面指南。正文Transformer模型全面解析:工作原理、应用与未来展望在人工智能的浪潮中,Transformer模型以其强大的性能和广泛的应用场景,成为了自然语言处理(NLP)领域的一颗璀璨明星。本文将对Transformer模型进行深入剖析,从工
- 使用LangChain构建基于RAG技术的智能问答系统:深入解析与实战指南
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使用LangChain构建基于RAG技术的智能问答系统:深入解析与实战指南近年来,随着大语言模型(LLMs)的迅猛发展,基于LLM的复杂问答系统(Q&AChatbot)逐渐成为人工智能领域的热门应用之一。这类应用程序可以基于特定的文本信息源回答用户提出的问题,在实际应用中非常有价值。而实现这些强大功能的核心技术之一,便是检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG
- 智能合约:区块链世界的自动化契约
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引言在当今这个数字化飞速发展的时代,区块链技术已经成为了一个热门话题。提到区块链,很多人首先想到的是比特币,但其实区块链的应用远不止于此。智能合约作为区块链技术的重要组成部分,正在逐渐改变我们对合同、交易和数据管理的认知。本文将带你走进智能合约的世界,探索其独特之处以及它与以太坊、比特币和区块链之间的关系。详细内容可参照官方文档:solidity中文文档本文为自己梳理以及总结,旨在引领刚入行的小伙
- 《探秘鸿蒙Next:非结构化数据处理与模型轻量化的完美适配》
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在鸿蒙Next的人工智能应用场景中,处理非结构化数据并使其适配模型轻量化需求是一项关键且具有挑战性的任务。以下是一些有效的方法和策略。数据预处理数据清洗:非结构化数据中往往存在噪声、重复和错误数据。对于文本数据,要去除乱码、特殊字符等;对于图像数据,需处理模糊、损坏的图像。比如在处理鸿蒙Next设备采集的监控图像时,通过OpenCV的HarmonyOS适配库进行图像滤波等操作去除噪声。数据归一化与
- 如何利用模板为您的聊天机器人自动生成反馈
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在人工智能快速发展的今天,聊天机器人是应用大型语言模型(LLM)的最常见接口之一。尽管如此,许多聊天机器人的质量参差不齐,这使得不断完善和发展显得尤为重要。传统的用户反馈机制往往无法有效捕捉用户体验,而这种反馈的稀缺也阻碍了对聊天机器人的进一步优化。本文旨在介绍一种无需明确用户反馈即可评估聊天机器人的方法。技术背景介绍在构建和改进聊天机器人的过程中,用户反馈如“赞”或“踩”往往是稀缺的资源。即使在
- 宇宙规律对可转移量子强化学习架构的启示
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第1章引言:宇宙规律与量子强化学习架构1.1问题背景宇宙规律是指宇宙中普遍存在的自然规律,如物理学中的万有引力定律、量子力学中的不确定性原理等。这些规律对宇宙的运行和演化起着决定性的作用。随着科技的发展,人们开始意识到这些宇宙规律可能对人工智能领域,尤其是量子强化学习架构的设计和优化有着深远的启示。量子强化学习是一种结合了量子计算和强化学习的新型机器学习方法。它利用量子计算机的优势,在训练和优化模
- 【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统
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随着人工智能的快速发展,单一模态(如文本、图像或语音)已经不能满足复杂任务的需求。多模态AI(MultimodalAI)通过结合多种数据源(如文本、图像、音频等)来提升模型的智能和表现,适用于多样化的应用场景,如自动驾驶、医疗诊断、跨语言翻译等。一、多模态AI简介多模态AI是一种将不同形式的数据(如文本、图像、音频等)融合在一起的技术,旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从
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墙头上一根草
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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。
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- 网页自适应设计
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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
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--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
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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
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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