- 【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类
de之梦-御风
OpenCV4Net.net技术opencv分类人工智能
OpenCV的最新版本包含了500多个算子,这些算子覆盖了图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、视频分析等多个领域。为了方便使用,OpenCV将这些算子分为多个模块,每个模块承担特定的功能。以下是OpenCV中各模块及其算子的详细分类:1.核心模块(Core)功能:提供基础数据结构(如Mat)、数学运算、内存管理、输入输出等基本操作。常用算子:数学运算:cv::add,cv::subtract
- RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRAG知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
汀、人工智能
AIAgentLLM工业级落地实践人工智能ragflowGraphRAG多智能体AIAgent智能编排
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRAG知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验1.RAGflow简介最近更新:2024-09-13增加知识库问答搜索模式。2024-09-09在Agent中加入医疗问诊模板。2024-08-22支持用RAG技术实现从自然语言到SQL语句的转换。2024-08-02支持GraphRAG启发于graphrag和思维导图。2024-07-
- 秒杀ChatGPT ?国产之光DeepSeek探究
南风过闲庭
搜索引擎ai科技人工智能大数据chatgpt
1.DeepSeek公司概况1.1成立背景与发展历程DeepSeek,全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司,成立于2023年7月17日,由知名量化资管巨头幻方量化创立。幻方量化为DeepSeek的技术研发提供了强大的硬件支持,使其成为大厂外唯一一家储备万张A100芯片的公司。自成立以来,DeepSeek专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术,取得了显著的成果。2023年11月2日,
- DeepSeek赋能学术论文写作
CodeJourney.
人工智能数据库算法架构
在学术研究领域,论文写作是一项至关重要且复杂的任务,它贯穿了从选题构思到最终答辩的漫长过程,每个环节都需要严谨对待和精心雕琢。随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型如DeepSeek为学术论文写作带来了全新的机遇和变革。本文将深入剖析借助DeepSeek完成论文写作各关键环节的方法,详细解读文中提供的16个指令,并探讨其在实际应用中的优势、挑战及未来发展趋势。一、DeepSeek助力学术论文写作的
- DeepSeek在MATLAB上的部署与应用
CodeJourney.
数据库人工智能算法架构
在科技飞速发展的当下,人工智能与编程语言的融合不断拓展着创新边界。DeepSeek作为一款备受瞩目的大语言模型,其在自然语言处理领域展现出强大的能力。而MATLAB,作为科学计算和工程领域广泛应用的专业软件,拥有丰富的工具包和高效的算法环境。将DeepSeek部署在MATLAB上,能够充分发挥两者的优势,为众多领域带来全新的解决方案和无限可能。本文将深入探讨如何在MATLAB上部署DeepSeek
- DeepSeek混合精度训练核心技术解析与实践指南
燃灯工作室
Deepseek数据挖掘语音识别计算机视觉目标检测机器学习人工智能
1.主题背景1.1Why混合精度训练(价值)混合精度训练通过结合FP16和FP32数据格式,在保证模型精度的前提下实现:40-60%显存占用降低(ResNet50案例:从7.8GB降至4.2GB)1.5-3倍训练速度提升(BERT-Large案例:从8h缩短至5h)突破大模型训练显存瓶颈(GPT-3训练显存需求从3TB降至1.8TB)1.2行业定位属于深度学习基础设施层的训练优化技术,处于模型开发
- 深度剖析 DeepSeek V3 技术报告:架构创新与卓越性能表现
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面试学习路线阿里巴巴架构人工智能
随着人工智能(AI)技术的不断发展,各种大规模语言模型(LLM)层出不穷,DeepSeekV3作为其中的一员,凭借其出色的性能表现和创新的架构设计,吸引了广泛关注。本文将通过对官方发布的DeepSeekV3技术报告的深入解析,从多个维度剖析DeepSeekV3如何通过先进的技术手段,在保持性能卓越的同时优化计算和内存开销。一、性能卓越,超越同行DeepSeekV3在多个权威基准测试中展现了强大的性
- Engineering A Large Language Model From Scratch
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本文是LLM系列文章,针对《EngineeringALargeLanguageModelFromScratch》的翻译。从头开始设计一个大语言模型摘要1引言2Atinuke算法3结果4相关工作5讨论6结论摘要自然语言处理(NLP)中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布,这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。Atinuke是一种基于Transformer的神经网络,通过使用独特的配置来优化各种语
- AI:重塑未来的深度探索与实践
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在21世纪的科技洪流中,人工智能(AI)不仅是技术进步的象征,更是推动社会变革的关键力量。从理论突破到实践应用,AI正以前所未有的深度和广度,重塑着我们的生产、生活方式以及社会结构。本文旨在深入探讨AI的核心技术、广泛应用、未来趋势、面临的挑战以及应对策略,为读者提供一个全面、深入且富有前瞻性的视角。一、AI核心技术:深度学习与智能进化的基石AI的核心在于其强大的数据处理与学习能力,这主要得益于深
- WPS携手DeepSeek:开启智能办公新时代
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在数字化办公的浪潮中,效率与智能成为了人们追求的核心目标。近年来,人工智能技术的飞速发展为办公领域带来了前所未有的变革契机。DeepSeek作为一款备受瞩目的人工智能工具,以其强大的功能吸引了众多用户,然而在使用过程中,“服务器繁忙,请稍后再试”的提示却频繁出现,给用户体验带来极大的困扰。就在用户为此烦恼不已时,WPS官方宣布接入DeepSeekR1,这一举措犹如一场及时雨,为用户带来了全新的智能
- 深度学习(5)-卷积神经网络
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我们将深入理解卷积神经网络的原理,以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例,它用干对MNIST数字进行分类。这个任务在第2章用密集连接网络做过,当时的测试精度约为97.8%。虽然这个卷积神经网络很简单,但其精度会超过第2章的密集连接模型。代码8-1给出了一个简单的卷积神经网络。它是conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠,你很快就会知道这些层的作用。我们
- 深度学习(2)-深度学习关键网络架构
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关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构:密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。每种类型的模型都是针对特定的输入模式,网络架构包含了关于数据结构的假设,即模型搜索的假设空间。某种架构能否解决某个问题,完全取决于问题的数据结构与所选的网络架构假设之间是否匹配。这些不同类型的网络可以很容易组合起来,实现更大的多模式模型,就像拼乐高积木一样。某种程度上来说,深度学习的层就是信
- 深度学习-2:tensorflow 入门以及简单的线性拟合
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摘要:介绍tensorflow入门使用tensorflow实现简单的线性回归tensorflow入门知识参考:https://www.tensorflow.org/get_started/get_started载入tensorflow的标准语句:importtensorflowastftensortensor物理上的翻译是张量。tensor是tensorflow的基本核心数据单元,tensor可以
- 10亿数据秒级查询,西南证券与镜舟科技合作,构建极速、高效数据平台
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《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确了高质量推进金融数字化转型的总体思路,云计算、人工智能等新兴技术开始被广泛应用,提升金融服务的便捷性,但随着日益增长的数据体量,数据的存储和处理能力日渐。数据的金融机构需要加强数据能力建设、完善数据中心建设,并构建健全的数字安全生态。在金融行业的数字化转型浪潮中,西南证券凭借其深厚的行业经验和前瞻性视野,与镜舟科技一起,构建一个高效、稳定且易于维护的
- GIT开源优秀项目
猴小新
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(注:下面用[$]标注的表示收费工具,但部分收费工具针对开源软件的开发/部署/托管是免费的)目录API应用框架(ApplicationFrameworks)应用模板(ApplicationTemplates)人工智能(ArtificialIntelligence)程序集处理(AssemblyManipulation)资产(Assets)认证和授权(AuthenticationandAuthoriz
- Transformer大模型实战 教师 学生架构
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门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
Transformer大模型实战教师学生架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来近年来,随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。其中,Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度神经网络结构,因其优越的性能和灵活的适用性,在NLP任务中得到了广泛应用。然而,Trans
- AI知识架构之AIGC
heardlover
AI学习人工智能AIGC架构自然语言处理
AIGC基础概念定义与范畴定义:AIGC即ArtificialIntelligenceGeneratedContent,指利用人工智能技术生成内容。这意味着人工智能不再仅仅是分析或处理现有数据,而是能够主动创造出文本、图像、音频、视频等各种形式的内容。范畴:其涵盖范围广泛,涉及多模态内容。文本方面,如文章写作、对话生成;图像领域,包括绘画、设计图生成;音频上,可进行音乐创作、语音合成;视频方面,则
- 从底层驱动到 OpenCV:深入解析 Linux 摄像头完整技术栈
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嵌入式硬件opencvlinux人工智能计算机视觉开发语言服务器
1.引言在嵌入式Linux(如树莓派、NXPi.MX8MPlus)上,摄像头数据的完整处理链涉及多个层次:底层驱动层:设备树(DeviceTree)、MIPICSI-2协议、V4L2(Video4Linux2)中间件层:libcamera(现代化ISP处理)、GStreamer(多媒体流处理)用户空间应用层:OpenCV(计算机视觉)、AI框架(如TensorFlow、YOLO)本篇文章将深入剖析
- 简单介绍 NVIDIA推出的图形处理单元(GPU)架构“安培架构“
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人工智能架构安培安培架构NVIDIA
概念"安培架构"(AmpereArchitecture)是NVIDIA推出的一款图形处理单元(GPU)架构,它是继图灵架构之后的下一代产品。安培架构最初在2020年发布,以其高性能和高效率而闻名,广泛应用于游戏、专业视觉、数据中心、人工智能(AI)和自动驾驶等领域。特点安培架构的主要特点包括:1.更高的性能和效率-安培架构通过改进的执行单元和更高的时钟频率,提供了比前代图灵架构更高的性能和能效。2
- 又一个大模型宝藏开源项目:深入探索 graphrag-local-ollama:开源项目的深度剖析与应用实战
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LLMAI大模型大模型技术AIollamagraphrag开源
一、引言随着人工智能技术在各个领域的广泛应用,对高效、灵活且经济的模型解决方案的需求日益迫切。传统的模型使用方式往往受到诸多限制,如高昂的成本、对网络的依赖以及数据隐私等问题。在这样的背景下,开源项目graphrag-local-ollama应运而生。graphrag-local-ollama是微软graphrag的一个创新扩展,它专注于支持使用ollama下载的本地模型。这一特性使得用户能够在本
- AI驱动的企业绩效管理:目标设定与实时跟踪
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AI驱动的企业绩效管理:目标设定与实时跟踪关键词:AI、企业绩效管理、目标设定、实时跟踪、数据分析摘要随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,企业绩效管理正迎来革命性的变化。本文旨在探讨AI在目标设定与实时跟踪方面的应用,分析其理论基础和实际操作,从而为企业提供一套系统化的绩效管理方案。文章首先介绍AI及企业绩效管理的基本概念,接着阐述AI驱动的目标设定与实时跟踪框架,并通过实际案例解析其应用效果。最
- AI前端开发的技能需求变化:拥抱AI时代的新挑战
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人工智能前端
随着人工智能技术的飞速发展,前端开发领域也迎来了翻天覆地的变化。越来越多的AI工具涌现,为开发者带来了前所未有的机遇与挑战。在AI赋能下,前端开发不再仅仅是静态页面的构建,而是与AI深度融合,创造更智能、更交互的应用。而这,也意味着前端开发者的技能需求正经历着前所未有的转变。本文将深入探讨AI时代前端开发的技能需求变化,并探讨如何适应这一变化,提升自身竞争力。我们将会重点讨论AI写代码工具在其中扮
- AI环境初识
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AI人工智能
在搭建AI环境时,当前流行的技术涉及多个方面,包括开发框架、深度学习库、硬件支持以及具体的应用技术等。以下是一些主要的技术趋势和流行技术:一、开发框架与深度学习库TensorFlow:由谷歌开发的一个开源机器学习库,广泛用于研究和生产环境。它提供了强大的张量计算能力和灵活的架构,支持广泛的机器学习和深度学习算法。PyTorch:由Facebook推出,也是一个广受欢迎的开源机器学习库。PyTorc
- 数字人|通过语音和图片来创建高质量的视频
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AI之眼音视频数字人talkingheadAniPortrait框架AI
简介arXiv上的计算机视觉领域论文:AniPortrait:Audio-DrivenSynthesisofPhotorealisticPortraitAnimationAniPortrait:照片级真实感肖像动画的音频驱动合成核心内容围绕一种新的人像动画合成框架展开。研究内容提出AniPortrait框架:用于生成由音频和参考肖像图像驱动的高质量动画。实现方法:分2个阶段实现第一阶段,从音频中提
- 什么是AGI
hunter206206
人工智能agi
AGI(ArtificialGeneralIntelligence,人工通用智能)是指具备与人类相当或超越人类水平的通用智能的人工智能系统。与当前主流的**狭义人工智能(NarrowAI)**不同,AGI能够像人类一样灵活地处理各种任务,具备学习、推理、规划、创造和解决复杂问题的能力。AGI的核心特点通用性:AGI能够处理多种任务,而不仅限于特定领域。例如,它既能下棋,也能写作、驾驶、解决数学问题
- 14.5 Auto-GPT:基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来?
少林码僧
AI大模型应用实战专栏gptagi人工智能transformer深度学习langchain
Auto-GPT:基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来?关键词:自主智能体范式、AGI演进路径、动态环境交互、认知架构革命、社会级智能网络一、AGI演进的关键瓶颈与Agent范式的突破1.1传统AI系统的能力天花板
- 什么AGI
MonkeyKing.sun
agi
通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)是人工智能领域的一个概念,指能够在广泛的认知任务中展现出与人类相当,甚至超越人类能力的智能系统。与当前大量应用的、针对特定任务设计的狭义人工智能(如专注于图像识别的人脸识别系统、专注于语言翻译的翻译软件等)不同,AGI具备以下显著特征:自适应学习能力:能从各种经验中学习新知识,并迅速适应全新的环境与任务。例如,面对一
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·零落·
Vue日常研发问题总结vue页面导出word文档wordvue
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站:人工智能教程文章目录一、vue介绍二、引用插件安装引入插件三、Word模板data数据页面函数echart图片获取四、热门博客一、vue介绍Vue.js是一个渐进式JavaScript框架,用于构建用户界面。与其他庞大的框架不同,Vue被设计为可以自底向上逐层应用。Vue的核心库只关注视图层,不仅易于
- 覆盖从供应、生产、销售到运营的全过程,引领行业数智化转型新方向的智慧快消开源了
AI服务老曹
开源人工智能自动化音视频能源
智慧快消视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体,是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基
- 杰和推出面向人工智能应用的AI服务器
weixin_34211761
在这个数据爆炸的年代,我们获取数据的难度大大降低,但要获取数据的价值仅依靠简单的数据分析是不可行的。如果将大数据看作一个产业,那么数据深挖(挖掘)就是其中一项核心技术,数据深挖(挖掘)通常与计算机科学有关,如数据统计、数据检索、分析处理、机器学习等技术,而这些恰好是人工智能技术的优势。人工智能一直都是备受关注的热门领域,更是被认为是第四次工业革命。随着技术的不断开发及深入优化,人工智能以迅雷不及掩
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本