- 定积分及其在概率论与统计学中的应用
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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
定积分及其在概率论与统计学中的应用1.背景介绍1.1定积分的概念定积分是微积分学中一个基本概念,它是对连续函数在一个区间上的累积变化量进行测度。定积分可以看作是对无限小量的累加,是对函数在给定区间内的面积进行测量。1.2定积分在概率论与统计学中的重要性在概率论和统计学中,定积分扮演着非常重要的角色。概率论中的概率密度函数、累积分布函数等核心概念都需要借助定积分来定义和计算。统计学中的置信区间估计、
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战:Python实现概率模型
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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.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一,它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法,并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科,它研究随机事件发生的可能性。
- 如何使用 Python 实现生成对抗网络
NoABug
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如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成:一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入,生成看似真实的图像;而判别器则需要根据输入的图像,判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先,我们
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
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GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是深度学习中的一种重要模型,已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器用于生成假样本,判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈,通过一次次迭代训练,最终生成器可以生成足以骗过
- 如何使用Python实现生成对抗网络(GAN)
「已注销」
互联网前沿技术韩进的创作空间全栈开发知识库python生成对抗网络tensorflow深度学习数据分析
生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,由两个部分组成:生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据,而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈,直到生成器能够生成非常逼真的数据,使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现,使用TensorFlow和Keras库。在开始之前,请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
- 技术解析麦萌短剧《月光下的你》:从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」
萌萌短剧
重构
《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈,本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。1.数据污染事件:十六年前的对抗攻击许芳菲(Agent_Xu)的遭遇可视为时间序列上的对抗样本注入:标签篡改攻击:许清清(Adversary_XuQing)通过伪造标签(Label_Tampering)将Agent_Xu与傅临州(Node_Fu)强行关联,触发道德约
- 【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步
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本系列内容介绍:主要参考资料:《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记,仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数:x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
- 机器学习 [白板推导](三)[线性分类]
神齐的小马
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4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类:输出结果只有0或1这种离散结果;感知机线性判别分析Fisher软分类:会输出0-1之间的值作为各个类别的概率;概率生成模型:高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯,主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型:逻辑回归,主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型 模型:f(x
- 【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?
努力毕业的小土博^_^
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【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?前言多尺度训练核心思想:优点与注意点:多尺度测试核心思想:优点与注意点:综合作用参考示例总结欢迎铁子们点赞、关注、收藏!祝大家逢考必过!逢投必中!上
- Ollama 基本概念
Mr_One_Zhang
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Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理(NLP)任务的机器学习框架,专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama,用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型(Model)在Ollama中,模型是核心组成部分。它们是经过预训练的机器学习模型,能够执行不同的任务,例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。Ollama支持多种流行的预训练模型,常见的模型有:deepse
- 【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写?
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目录作者简介:问题抛出分析结论作者简介:高科,先后在IBMPlatformComputing从事网格计算,淘米网,网易从事游戏服务器开发,拥有丰富的C++,go等语言开发经验,mysql,mongo,redis等数据库,设计模式和网络库开发经验,对战棋类,回合制,moba类页游,手游有丰富的架构设计和开发经验。并且深耕深度学习和数据集训练,提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统(煤矿,工厂,制造业
- 【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作
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主要参考学习资料:《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集1.2.2处理缺失值1.2.3转换为张量格式1.3线性代数1.3.1标量1.3.2向量1.3.3矩阵1.3.4张量1.
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AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术取得了飞速发展,特别是深度学习模型的突破性进展,催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型,例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力,但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
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浪九天
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目录机器学习模型评估指标(回归)1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.均方根误差(RootMeanSquaredError,RMSE)3.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)4.决定系数(CoefficientofDetermination,R2)机器学习模型评估指标(回归)1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)详细解释均方误差是回归问
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首先给大家介绍一个很好用的学习地址:https://cloudstudio.net/columns今天,我们终于将分类器这一章节学习完活了,和回归一样,最后一章节用来构建web应用程序,我们会回顾之前所学的知识点,并新增一个web应用用来让模型和用户交互。所以今天的主题是美食推荐。美食推荐Web应用程序首先,请不要担心,本章节并不会涉及过多的前端知识点。我们此次的学习重点在于机器学习本身,因此我们
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- 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN
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监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 从LLM出发:由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践(全文3w字)
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文章目录第一部分:AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分:AI开发的核心技术2.1机器学习:AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习:机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构:现代LLM的核
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机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中,机器学习(ML)技术已经成为一种强大的工具,用于加速和优化量子力学计算。QuantumEspresso是一个广泛使用的开源软件包,用于进行第一性原理计算,特别是在纳米尺度材料的模拟中。本节将介绍如何将机器学习技术应用于QuantumEspresso,以提高计算效率、预测材料性质和优化结构。1.机器学习与第一性原理计算
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Java实现卷积神经网络(CNN)项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络(CNN)1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
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文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案(4GB以内)一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段,python技术栈的话
- 从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装
AI天才研究院
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
- 新手村:数据预处理-异常值检测方法
嘉羽很烦
机器学习机器学习
机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础(变量、循环、函数)、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放(标准化/归一化)、数据可视化(Matplotlib/Seaborn)。二、渐进式学习
- 新手村:数据预处理-特征缩放
嘉羽很烦
机器学习线性回归算法机器学习
新手村:数据预处理-特征缩放特征缩放(FeatureScaling)是数据预处理中的一个重要步骤,特别是在应用某些机器学习算法时。特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级,从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化(Standardization)和归一化(Normalization)。常见的特征缩放方法标准化(Standardization)将特征转换为均值为0,标准差为1的标
- 遗传算法与深度学习实战(2)——生命模拟及其应用
盼小辉丶
遗传算法与深度学习实战深度学习人工智能遗传算法
遗传算法与深度学习实战(2)——生命模拟及其应用0.前言1.康威生命游戏1.1康威生命游戏的规则1.2实现康威生命游戏1.3空间生命和智能体模拟2.实现生命模拟3.生命模拟应用小结系列链接0.前言生命模拟是进化计算的一个特定子集,模拟了自然界中所观察到的自然过程,例如粒子或鸟群的聚集方式。生命模拟只是用来探索和优化问题的模拟形式之一,还有很多其他形式的模拟,可以更好地建模各种过程,但它们都源于康威
- 过拟合:机器学习中的“死记硬背”陷阱
彩旗工作室
人工智能机器学习人工智能
在机器学习中,过拟合(Overfitting)是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑:当模型过于“聪明”时,可能会陷入对训练数据的过度依赖,从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践,深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合?过拟合是指模型在训练数据上表现极佳,但在新数据(测试数据或真实场景数据)上表现显著下降的现象。通俗来说,模型像一个“死记硬背的学生”,记住了训练集中
- PyTorch从入门到精通:探索深度学习新境界
lmtealily
深度学习pytorch人工智能
引言PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一,凭借其动态计算图的独特设计和与Python生态的无缝集成,正重塑着人工智能开发的新范式1。从NVIDIA的研究实践到Meta的产业应用,PyTorch的价值已渗透至学术研究、工业部署的每个角落。本文将带领您从张量操作基础开始,逐步探索GPU加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题,最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.
- 【Python】已解决:pip安装第三方模块(库)与PyCharm中不同步的问题(PyCharm添加本地python解释器)
屿小夏
pythonpippycharm
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
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jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
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为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
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centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
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@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交