- 基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用
梦想的初衷~
机器学习人工智能matlab机器学习深度学习
近年来,MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域,MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱,极大地推动了人工智能技术的应用和创新。原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=224
- 深度求索DeepSeek V2.5-1210发布:AI代码生成器迎来全新升级
前端
深度学习技术日新月异,而强大的AI代码生成器也随之不断进化。今天,我们将聚焦于深度求索团队发布的DeepSeekV2.5-1210版本,这款标志着DeepSeekV2系列收官之作,为我们带来了令人惊喜的Post-Training能力提升和备受期待的联网搜索功能。这篇文章将深入探讨DeepSeekV2.5-1210的各项改进,以及其开源带来的深远影响。DeepSeekV2系列的研发历程与V2.5-1
- ChatGPT搜索漏洞:AI代码生成器安全隐患及应对策略
前端
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,各种AI代码生成器层出不穷,为程序员带来了极大的便利。然而,技术进步的同时也伴随着安全风险的提升。最近,OpenAI的ChatGPT搜索工具曝出重大安全漏洞,引发了业界广泛关注。本文将深入探讨该漏洞的细节、影响以及应对措施,并展望未来AI工具安全发展趋势。ChatGPT作为一款强大的AI工具,其搜索功能本意是帮助用户快速获取信息。然而,英国卫报近期报道揭露了Ch
- 深度学习学习笔记(第30周)
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深度学习人工智能
一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果,本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型,在2015年被提出。UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络,其特点是采用了U型网络结构,因此称为UNet。UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接(SkipConnections),即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接
- 深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发:基于昇腾AI的完整流程
快撑死的鱼
华为昇腾AscendC的算子开发系统学习人工智能tensorflowpython
深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发:基于昇腾AI的完整流程在人工智能领域中,算子(Operator)作为深度学习模型的基础执行单元,决定了整个模型的计算性能和结果准确性。随着硬件平台的多样化,如何将第三方深度学习框架中的算子适配到特定的硬件平台变得至关重要。本文将深入探讨如何在TensorFlow框架下开发适配昇腾AI处理器的算子插件,通过解析算子属性映射、数据排布
- 深入解析框架适配开发:基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解
快撑死的鱼
华为昇腾AscendC的算子开发系统学习人工智能
深入解析框架适配开发:基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解随着深度学习的发展,不同的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、ONNX等在AI开发者社区中占据了重要地位。然而,针对某些硬件平台(如华为昇腾AI处理器),算子库中的算子并非都已经适配了所有主流框架。为了解决这一问题,框架适配开发应运而生,它允许开发者将已存在于算子库中的算子适配到其他未支持的第三方框架上
- 深入解析CANN算子开发:TBE与AI CPU算子类型及其开发方法全指南
快撑死的鱼
华为昇腾AscendC的算子开发系统学习人工智能
深入解析CANN算子开发:TBE与AICPU算子类型及其开发方法全指南在现代AI计算领域中,高效的算子开发对于优化深度学习模型的推理与训练至关重要。CANN(ComputeArchitectureforNeuralNetworks)作为华为AscendAI处理器的开发平台,提供了两种类型的算子开发支持:TBE算子和AICPU算子。每种算子类型针对不同的计算任务和硬件架构,开发者需要根据具体场景选择
- 深度学习-90-大型语言模型LLM之基于LM Studio本地化部署运行自己的大模型
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型人工智能
文章目录1LMStudio1.1LMStudio的优点1.2LMStudio的安装1.3配置国内下载模型2LMStudio的应用2.1查找/下载模型2.2模型名称的含义2.3查看已经下载的模型2.4使用聊天3配置服务端3.1启动服务3.2支持的接口3.2.1列出当前加载的模型/v1/models3.2.2聊天补全/v1/chat/completions3.2.3文本补全/v1/completion
- Python从0到100(八十三):神经网络-使用残差网络RESNET识别手写数字
是Dream呀
python神经网络网络
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
- 解锁辅助驾驶新境界:基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘
倔强的石头_
AIGC人工智能架构
博客主页:倔强的石头的CSDN主页Gitee主页:倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏:《AI大模型》期待您的关注目录一、引言二、CANN是什么1.异构计算与人工智能的关系2.CANN的定义和作用3.CANN的技术优势三、基于CANN的辅助驾驶AI应用原理1.目标检测算法2.智能检测流程3.算力平台支持四、基于CANN的辅助驾驶AI优势1.高效训练2.精准检测3.快速编程4.产业应用五、部署实操六
- 探秘IO分布式模块设计:让大数据处理更高效
清水湾落车
分布式
一、引言随着互联网的飞速发展,大数据、云计算、人工智能等技术逐渐成为时代的主流。在这个数据爆炸的时代,如何高效地处理海量数据成为企业面临的重大挑战。IO分布式模块设计作为一种有效的解决方案,越来越受到关注。本文将带您了解IO分布式模块设计的基本概念、原理及其在实际应用中的优势。二、什么是IO分布式模块设计?IO分布式模块设计,是指将数据存储、数据处理、数据传输等IO操作进行分布式处理的一种设计方法
- 【人工智能】Python实战:构建高效的多任务学习模型
蒙娜丽宁
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习(Multi-taskLearning,MTL)作为机器学习领域中的一种重要方法,通过在单一模型中同时学习多个相关任务,不仅能够提高模型的泛化能力,还能有效利用任务间的共享信息。本文深入探讨了多任务学习的基本概念、优势及其在实际应用中的重要性。
- 以Python构建ONE FACE管理界面:从基础至进阶的实战探索
Allen_LVyingbo
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一、引言1.1研究背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下,面部识别技术凭借其独特优势,于安防、金融、智能终端等众多领域广泛应用。在安防领域,可助力监控系统精准识别潜在威胁人员,提升公共安全保障水平;金融行业中,实现刷脸支付、远程开户等便捷服务,优化用户体验并强化交易安全。智能终端方面,为设备解锁、身份验证等功能提供支持,提升设备使用的便捷性与安全性。然而,现有面部识别系统在数据安全、检索效率及用户
- 明达云:赋能化工园区,智绘安全高效新蓝图
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物联网网络
在日新月异的科技浪潮中,数字化转型已成为各行各业转型升级的关键驱动力。尤其在化工这一关乎国家经济命脉与安全环保的重要领域,如何实现智能化管理、提升运营效率、确保生产安全,成为了摆在众多化工园区面前的重大课题。在此背景下,明达云平台以其卓越的技术实力与深厚的行业经验,正逐步成为化工园区智慧化升级的首选伙伴。智慧监管,安全先行化工生产,安全为先。明达云平台通过集成物联网、大数据、人工智能等先进技术,为
- AI大模型:开启智能革命新纪元
洋洋科创星球
AI项目管理赋能实战人工智能
1.AI大模型技术:智能革命的新引擎自2022年11月30日OpenAI推出ChatGPT以来,这一大型语言模型(LLM)迅速走红,标志着AI领域进入了一个新的发展阶段,即AI大模型时代。这一时代预示着AI正朝着通用人工智能(AGI)的方向发展。尽管业界对大模型的定义尚未统一,但通常指的是基于Transformer框架的大型语言模型,广义上也包括了多模态大模型,如涉及语言、声音、图像、视频等,技术
- 比亚迪进军具身智能:未来实验室的战略布局与挑战
前端
比亚迪,这家以新能源汽车闻名全球的企业,正在悄然布局一个全新的领域——具身智能及机器人技术。近日,比亚迪成立未来实验室的消息引发广泛关注,其战略意义和未来发展前景值得我们深入探讨。在人工智能技术飞速发展的今天,选择合适的AI写代码工具对于项目的成功至关重要。比亚迪未来实验室的战略意义:汽车基因与智能融合比亚迪进军机器人领域并非偶然之举。其深厚的汽车制造经验和规模化生产能力,为其在机器人研发方面奠定
- 苹果携手腾讯字节跳动:AI代码生成器赋能iPhone,开启移动智能新时代?
前端
近年来,人工智能技术飞速发展,其在移动设备上的应用也日益普及。近日,路透社爆料称苹果公司正在与腾讯和字节跳动商谈,计划将它们的AI模型整合到在中国销售的iPhone中,这一消息迅速引发了业界广泛关注。这不仅预示着苹果在AI领域的战略布局进一步深化,也标志着AI技术在移动设备应用领域迈入了一个新的里程碑。这篇文章将深入探讨苹果此举的意义、挑战以及对整个AI产业的影响。整合AI模型:机遇与挑战并存苹果
- 关于2025年人工智能agent的5个预测
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2024年是人工智能agent走向主流的一年。从年初黑客们那些笨拙、昂贵且充满激情的项目开始,agent现在已经得到了科技巨头、SaaS公司、学术研究人员等更多人的接纳。与此同时,他们的形式也在不断增多,从文本扩展到多种模式,并在现实世界中执行行动的能力也变得更强大。在这里,我预测2025年agent领域的轨迹,因为它开始在人工智能社区之外产生影响力。1.对agent的兴趣持续激增今年,对人工智能
- 《AGI:开启智能新纪元的钥匙》
空云风语
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一、AGI:人工智能的进阶之路在科技飞速发展的当下,人工智能(AI)已逐渐渗透到我们生活的各个角落,从智能手机中的语音助手,到自动驾驶汽车,再到医疗领域的疾病诊断辅助,AI的身影无处不在。然而,在AI的宏大版图中,当前被广泛应用的大多属于狭义人工智能(NarrowAI),它专注于特定领域的任务执行,而通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,简称AGI)则代表着人工
- 零售业的AI赋能与前端开发效率革命:ScriptEcho 的助力
前端
零售业正经历着前所未有的数字化转型,但同时也面临着巨大的挑战。库存管理混乱、个性化客户体验不足等问题,严重制约着零售企业的盈利能力。而人工智能(AI)的兴起,为解决这些问题提供了新的思路。通过AI驱动的实时库存管理和客户行为分析,零售企业可以显著提升运营效率和客户满意度。然而,构建这些AI赋能的零售应用,需要强大的前端开发能力,这正是AI代码生成器ScriptEcho能够发挥关键作用的地方。AI赋
- 人工智能时代,企业如何搭建自己的AI知识库
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随着人工智能技术的迅猛发展,企业越来越意识到构建AI知识库的重要性。AI知识库不仅能够高效管理企业的海量知识资源,还能通过智能检索和推荐,提升员工的工作效率,促进企业的创新与发展。本文将详细探讨企业如何搭建自己的AI知识库,包括前期准备、技术选型、构建过程及后续维护等方面。一、前期准备在构建AI知识库之前,企业需要进行充分的前期准备,明确需求和目标。确定需求和目标企业首先需要明确知识库的服务对象、
- 科技早报|OpenAI的人工智能模型销售收入超过微软类似业务;荣耀中国区CMO辟谣将采用麒麟芯片 | 最新快讯
最新科技快讯
科技人工智能microsoft
科大讯飞新模型在测试集结果中超越GPT-4Turbo6月27日,科大讯飞发布讯飞星火大模型V4.0。与此前的版本相比,新模型在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力等七大能力上都有提升。例如,讯飞星火可以根据用户的语言描述,结合空间和常识推断描述对象所在的位置。而在图文识别上,讯飞星火大模型V4.0能力也进一步升级,在科研、金融、医疗、司法、办公等场景的应用效果已领
- 中科曙光C/C++研发工程师二面
TrustZone_
ARM/Linux嵌入式面试c语言c++开发语言
自我介绍;针对项目:CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速;CNN模型CNN,即卷积神经网络,是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征,并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说,CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据,并将其转换为
- 产生式系统实验头歌实验测试不通过解决(人工智能)
兜里没有一毛钱
人工智能pythonnumpy数据分析人工智能机器学习
任务描述本关任务:编写一个使用产生式方法识别动物的系统。编程要求根据提示,在右侧编辑器补充代码,完成产生式系统——动物识别系统的操作,最后达到输入动物特征,输出动物类型的结果。特别说明在这个实验中,存在一个实验现象,就是你的自测运行输出结果与实验要求输出结果一模一样也不能通过,为什么呢?答:这个不知道算不算是头歌实验平台存在bug,一般我们在编写程序代码中,要求格式都是英文格式,但是在这个实验测试
- 改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer
qq1309399183
计算机视觉实战项目集合YOLOtransformer深度学习人工智能计算机视觉机器学习神经网络
使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中,质量控制是至关重要的一个环节。随着机器视觉技术和人工智能算法的发展,基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集,利用YOLOv8及其改进版本(包含坐标注意力机制和SwinTransformer)进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练,再到最
- 智能体(AI Agent)全解析:概念、原理至应用深度探索
网安猫叔
人工智能语言模型自然语言处理AIGC机器学习
一、智能体概念的深度剖析1.1智能体(Agent)的本质智能体,作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征,更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。智能体的诞生,标志着人工智能技术从机械式的规则遵循迈向了更为灵活、智能的自主决策新时代。智能体的核心精髓在于其内置的学习与决策引擎
- 改进yolov8缺陷检测+swin+transformer
QQ_1309399183
计算机视觉实战项目集锦YOLOtransformer深度学习人工智能计算机视觉opencv机器学习
使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中,质量控制是至关重要的一个环节。随着机器视觉技术和人工智能算法的发展,基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集,利用YOLOv8及其改进版本(包含坐标注意力机制和SwinTransformer)进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练,再到最
- 全网最全Stable diffusion保姆级教程「安装-配置-画图」,小白必收藏!!
AI想象家
stablediffusionAI作画midjourney人工智能深度学习
随着chatgpt爆火之后,越来越多的人开始关注人工智能,人工智能相关的其他应用如AI绘画,也再次得到人们的关注。AI绘画的确很上头,最近几天小编也研究一下,这里把研究的过程以及中间遇到的问题整理一下,我这里遇到的问题,相信新入门的小白也会遇到,希望本文对你能有一定的帮助。给大家带来了全新保姆级教程资料包(文末可获取)目前常用的AI绘画工具主要有两种:stablediffusion和midjour
- 【Python】成功解决ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity
高斯小哥
BUG解决方案合集python新手入门学习debug
【Python】成功解决ValueError:zero-sizearraytoreductionoperationminimumwhichhasnoidentity个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、
- 开源AI图像工具—Stable Diffusion
蚂蚁在飞-
人工智能stablediffusion
StableDiffusion是一种基于深度学习的生成式模型,用于图像生成、图像修复和风格转换等任务。它是由StabilityAI和CompVis团队联合开发的。StableDiffusion在生成高质量图像方面表现出色,并且是开源的,可以自由使用和扩展。StableDiffusion的核心技术1.扩散模型(DiffusionModels):•基于概率生成模型。•从噪声中逐步反向生成清晰的图像。•
- 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
--------
- 【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
dcj3sjt126com
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
▶
- 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