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LRU缓存算法在搜索引擎中的应用关键词:LRU算法、缓存淘汰、搜索引擎、哈希表、双向链表、性能优化、访问频率摘要:本文深入探讨了LRU(最近最少使用)缓存算法在搜索引擎中的关键应用。我们将从基本概念出发,通过生活化的比喻解释LRU的工作原理,分析其在搜索引擎架构中的具体实现方式,并通过Python代码示例展示如何构建一个高效的LRU缓存系统。文章还将讨论LRU算法的数学建模、实际应用场景以及未来发
- 探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计
AI学长带你学AI
人工智能自然语言处理easyuiai
探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计关键词:人工智能、医疗NLP、实体识别、系统架构、深度学习、自然语言处理、医疗信息化摘要:本文将深入探讨医疗领域NLP实体识别系统的架构设计。我们将从基础概念出发,逐步解析医疗文本处理的特殊性,详细介绍实体识别技术的核心原理,并通过实际案例展示如何构建一个高效可靠的医疗实体识别系统。文章还将探讨当前技术面临的挑战和未来发展方向,为医疗AI领域的从业者
- OpenCV教程——图像模糊。均值模糊,高斯模糊,中值模糊,双边模糊,高斯分布
1.图像模糊图像模糊是图像处理中最简单和常用的操作之一。⚠️使用该操作的原因之一是为了给图像预处理时降低噪声。图像模糊操作背后是数学的卷积计算。卷积操作的原理:常用的图像模糊的方法:均值模糊高斯模糊中值模糊双边模糊这四种模糊方式有时也被称为:均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。因为模糊属于一种滤波操作,具体关系可参照下图:其中,均值滤波、高斯滤波和中值滤波属于线性滤波;而双边滤波属于非线性滤波
- 人工智能动画展示人类的特征
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,动画,人类特征,情感识别,行为模拟,机器学习,深度学习,自然语言处理1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车,AI正在改变着我们的世界。然而,尽管AI技术取得了令人瞩目的成就,但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的,包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志,也是人类社会文明发
- 支持向量机(SVM)在肝脏CT/MRI图像分类(肝癌检测)中的应用及实现
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医学影像支持向量机机器学习人工智能算法
博主简介:CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者,高级开发工程师,数学专业,10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验,拥有高级工程师证书;擅长C/C++、C#等开发语言,熟悉Java常用开发技术,能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用,熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,
- 离散数学篇--复合函数性质总结
haoly1989
计算机科学的数学基础学习
结论总结双射复合函数(g∘fg\circfg∘f双射)内层函数fff:单射且全函数。外层函数ggg:满射。满射复合函数(g∘fg\circfg∘f满射)外层函数ggg:必满射。内层函数fff:未必满射(存在反例)。单射复合函数(g∘fg\circfg∘f单射)外层函数ggg:未必单射(存在反例)。内层函数fff:若ggg全函数,则必单射;否则可能不单射(需构造特定反例)。复合函数性质总结:1.双射
- 使用 Python 在 Word 文档中插入数学公式 - 详解
nuclear2011
PythonWordpython插入数学公式到Word文档添加数学表达式到Word文档给Word文档添加数学公式MathML数学公式LaTeX数学公式
目录为什么在Word文档中插入数学公式?环境准备如何使用Python在Word文档中插入数学公式方法一:使用EQ域插入数学公式方法二:通过LaTeX和MathML插入复杂数学公式总结在金融、工程、教育和科研等专业领域的文档中常常需要包含复杂且精确的数学公式。将数学公式直接嵌入文档中,不仅能够提升文档的专业水准,还能实现公式的自动更新和动态计算,从而有效提升工作效率和内容的准确性。本文将介绍如何使用
- 【数据分析】Python实现线性回归和多元线性回归(全代码)
干了这一碗BUG
线性回归回归算法
老规矩,涉及到的数学原理,想深入了解的可以自行查阅相关资料,这里直接上干货用Python实现。目录逻辑回归中涉及的术语线性回归Python实现多元线性回归Python实现逻辑回归中涉及的术语以下是逻辑回归中一些常见的术语:自变量:应用于因变量预测的输入特征或预测因子。因变量:逻辑回归模型中的目标变量,即我们试图预测的变量。逻辑函数:用于表示自变量和因变量之间关系的公式。逻辑函数将输入变量转换为0到
- python实现多元线性回归算法 (附完整源码)
源代码大师
python算法完整教程算法python线性回归
python实现多元线性回归算法1.使用正规方程实现多元线性回归代码说明运行结果示例2.使用梯度下降法实现多元线性回归代码说明运行结果示例进一步优化与注意事项下面是使用Python从头实现多元线性回归算法的完整源码。这个实现利用了numpy进行矩阵运算,并展示了如何训练模型、进行预测以及评估模型性能。为了更全面,代码中还包含了一个使用梯度下降法(GradientDescent)优化参数的实现。多元
- 深度学习篇---简单果实分类网络
下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程,包括数据准备、模型构建、训练和部署,不依赖任何深度学习框架,仅使用NumPy进行数值计算。1.数据准备与预处理首先需要准备果实图像数据集,将其分为好果和坏果两类,并进行预处理:importosimportnumpyasnpfromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain_
- Python深度学习:3步实现AI人脸识别,效果堪比专业软件!
小筱在线
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引言:AI人脸识别的时代已经到来在当今数字化时代,人脸识别技术已经从科幻电影走进了我们的日常生活。从手机解锁到机场安检,从银行身份验证到智能门禁系统,这项技术正以前所未有的速度改变着我们的生活方式。而令人振奋的是,借助Python和深度学习技术,普通人也能构建出专业级的人脸识别系统。本文将带领您通过三个关键步骤,使用Python深度学习技术实现一个准确率高达99%的人脸识别系统。这个系统不仅原理简
- 计算三维空间中AOA定位的 CRLB(Cramér–Rao 下界,克拉美罗下界)公式与MATLAB例程
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MATLAB定位程序与详解matlab机器学习定位导航
文章目录适用条件✅符号定义✅CRLB计算基本框架1.方向向量定义2.雅可比矩阵(Jacobian)3.Fisher信息矩阵(FIM)4.Cramér–RaoLowerBound✅例程中文注释版`aoa_crlb_3d_demo.m`✅运行输出结果在三维空间中,利用AOA(AngleofArrival,到达角度)测量信息进行目标定位时,CRLB(Cramér–RaoLowerBound)表示该测量系
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目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目简单的聊天机器人要求:实现一个基于规则的聊天机器人,支持简单问答和对话。支持以下功能:问候语识别与回应天气查询(模拟)时间/日期查询简单数学计算随机笑话生成添加对话历史记录功能,可随时查看。支持退出对话的指令。解题思路:使用关键词匹配实现简单的问答逻辑。利用Python内置模块处理时间、数学计算等功能。维护对话历史列表存储交
- 创客匠人深度剖析:家庭教育赛道创始人 IP 打造与知识变现的破局之道
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在知识付费领域,家庭教育赛道的竞争日益激烈,如何从0-1打造创始人IP并实现高效拓客,成为创业者的核心难题。创客匠人服务的慈航德教育创始人陈向杰老师,通过视频号运营、产品矩阵设计与社群生态构建,实现单月拓客1.6万+,其背后的IP打造逻辑为行业提供了可复用的方法论。从慈航德教育的案例来看,创始人IP的定位需要锚定赛道本质需求。陈向杰老师将“慈、航、德”的品牌理念融入IP人设,以“帮助孩子减负”的教
- 【推荐算法课程二】推荐算法介绍-深度学习算法
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运维视角下的广告业务算法推荐算法深度学习运维开发运维人工智能
三、深度学习在推荐系统中的应用3.1深度学习推荐模型的演化关系图3.2AutoRec——单隐层神经网络推荐模型3.2.1AutoRec模型的基本原理AutoRec模型是一个标准的自编码器,它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵,完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码的结果得到用户对物品的预估评分,进而进行推荐排序。什么是自编码器?自编码器是指能够完成数据“自编码”的模型。无论是图像、音频,
- 【AI智能推荐系统】第二篇:深度学习在推荐系统中的架构设计与优化实践
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人工智能深度学习
第二篇:深度学习在推荐系统中的架构设计与优化实践提示语:“从Wide&Deep到Transformer,深度推荐模型如何突破性能瓶颈?本文将揭秘Netflix、淘宝都在用的深度学习推荐架构,手把手教你设计高精度推荐系统!”目录深度学习推荐系统的核心优势主流深度学习推荐架构解析2.1Wide&Deep模型2.2DeepFM与xDeepFM2.3神经协同过滤(NCF)2.4基于Transformer的
- 2025年6月AIGC发展全景:技术轻量化、Agent产业化与伦理新挑战
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>**当一块消费级GPU能解高考数学题,当AI智能体接管医院诊断流程,我们正站在人机协作新纪元的门槛上**2025年6月,AIGC领域迎来关键转折点——**模型轻量化**让百亿参数算法飞入寻常设备,**多模态融合**打破文本与视觉的次元壁,而**Agent智能体**正从实验室概念蜕变为产业核心引擎。这场变革不仅重塑技术范式,更在重构商业逻辑与人类创造力边界。---###一、技术突破:垂直化、轻量化
- 解读国密非对称加密算法SM2
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详解国密算法数据安全
本文先介绍非对称加密算法,然后聊一聊椭圆曲线密码算法(EllipticCurveCryptography,ECC),最后才是本文的主题国密非对称加密算法SM2。因为我的数学知识有限,对于算法涉及的一些复杂的理论知识,也是不懂,所以本文不会涉及理论,仅仅从编程的角度解读一下SM2。在进行国密算法开发的这段时间,我主要参考的书籍是《深入浅出HTTPS:从原理到实战》,微信读书上也有电子版,如果你也是进
- 【深度学习】神经网络剪枝方法的分类
烟锁池塘柳0
机器学习与深度学习深度学习神经网络剪枝
神经网络剪枝方法的分类摘要随着深度学习模型,特别是大语言模型(LLM)的参数量爆炸式增长,模型的部署和推理成本变得异常高昂。如何在保持模型性能的同时,降低其计算和存储需求,成为了工业界和学术界的核心议题。神经网络剪枝(Pruning)作为模型压缩的关键技术之一,应运而生。本文将解析剪枝技术的不同分类,深入探讨其原理、优缺点。文章目录神经网络剪枝方法的分类摘要1为什么我们需要剪枝?2分类方法一:剪什
- Python 图像分类入门
超龄超能程序猿
机器学习python分类开发语言
一、介绍图像分类作为深度学习的基础任务,旨在将输入图像划分到预定义的类别集合中。在实际的业务中,图像分类技术是比较常用的一种技术技能。例如,在安防监控中,可通过图像分类识别异常行为;在智能交通系统中,实现对交通标志和车辆类型的快速识别等。本文将通过安装包已有数据带你逐步了解使用Python进行图像分类的全过程。二、环境搭建在开始图像分类项目前,需要确保Python环境中安装了必要的库。主要包括:T
- 初始CNN(卷积神经网络)
超龄超能程序猿
机器学习cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)作为深度学习的重要分支,在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁,还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别,背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前,传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征,例如使用SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)等算法。这些
- 向量运算、矩阵运算、线性变换相关运算
超龄超能程序猿
机器学习矩阵线性代数机器学习
一、向量核心运算1.向量加法与数乘(线性组合基础)定义:加法:若a=(a1,a2,…,an),b=(b1,b2,…,bn),则a+b=(a1+b1,a2+b2,…,an+bn)。数乘:若k为标量,则ka=(ka1,ka2,…,kan)。性质:满足交换律、结合律,构成向量空间的基本运算。应用:向量线性组合(如基向量表示任意向量)、物理中力的合成与分解。2.点积(内积,DotProduct)定义:a⋅
- 取余和取模到底是不是一回事?对比Python、Java、C和C++中的%运算符
霜叶桑
javapythonc语言c++
取余和取模到底是不是一回事?对比Python、JAVA、C和C++中的%运算符数学中的「取余」和「取模」计算机领域中的「取余」和「取模」Python、Java、C和C++中的`%`运算符Python:取模运算Java:取余运算C和C++:取余运算为什么一般用正除数数学中的「取余」和「取模」在纯数学中,当我们谈论整数除法a÷ba\divba÷b(aaa是被除数,bbb是除数,且b≠0b\not=0
- 深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈
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AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大,传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。GPU凭借其强大的并行计算能力和专门为矩阵运算优化的架构,成为了深度学习领域的核心加速器。本文将探讨如何利用GPU加速深度学习实验,突破性能瓶颈,提高模型训练和推理的效率。2.核心概念与联系2.1GPU架构GPU(图形处理器)最初是为了加速图形渲染而设计的,但由于其
- reveiw of test --welcome www.1maitao.com
从0到1的技术进阶
数据结构算法出版网络生活
--welcomewww.1maitao.comA数学的复习:1.最好能在7月前开始,如果你基础不是很好,又想在数学多拿分的话。2.课本很重要,08和09的题已经充分说明了基础的重要性,最好在5——6月把两册高数书及例题过两遍,有个宏观的把握,拿到题,就知道是在考什么。3.参考书的选择:个人觉得李永乐那本复习全书更注重基础,更贴近这2年的考研风格。全书中线性代数那100多页讲得超好。4.复习进度:
- 深度学习相关指标工作笔记
Victor Zhong
AI框架深度学习笔记人工智能
这里写目录标题检测指标iou/Gou/Diou/CiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)检测指标iou/Gou/Diou/CiouIntersectionoverUnion(IoU)是目标检测里一种重要的评价值交并比令人遗憾的是IoU无法优化无重叠的bboxes如果用IoU作为loss
- NV133NV137美光固态闪存NV147NV148
18922804861
数据库
NV133NV137美光固态闪存NV147NV148美光固态闪存技术矩阵深度解析:NV133至NV148的全面较量一、性能参数:数据高速公路的“车速”比拼读写速度:从“乡间小道”到“高铁动脉”美光NV系列固态闪存的核心竞争力在于其读写速度的跃升。以NV158为例,其顺序读取速度可达数千MB/s,加载大型文件(如4K视频、3D建模文件)时,体验如同“在数据高速路上一路绿灯飞驰”。相比之下,传统机械硬
- 271万+学术论文数据集 (2007-2025.4)
.Android安卓科研室.
数据引用数据分析
文章目录数据下载地址数据指标说明一、数据介绍二、数据指标三、数据概览项目备注数据下载地址数据下载地址点击这里下载数据数据指标说明arXiv是一个向所有人开放的学术资源共享平台,创立于1991年,是开放获取运动的先驱。该平台由全球志愿者团队维护,目前已收录超过200万篇学术论文,涵盖物理学、计算机科学、数学等八大核心学科领域。通过近30年的发展,arXiv不仅为科研人员提供了免费的知识共享渠道,也成
- Open3D 点到面的ICP配准算法
AtlasCloud
python点云数据处理算法人工智能python矩阵numpy
目录一、算法原理1、算法概述2、点到平面ICP精配准3、参考文献二、主要函数三、代码实现四、结果展示1、初始位置2、配准结果一、算法原理1、算法概述 点到平面度量通常使用标准非线性最小二乘法来求解,例如Levenberg-Marquardt。点到平面ICP算法的每次迭代通常比点到点算法慢,但收敛速度明显更快。两个点云之间的相对旋转小于30°,在旋转矩阵中用θ替换sinθ,用1替换cosθ实现用线
- 线性代数在图像处理中的应用 --- 纳尼? 2D的高斯核可以通过1D的高斯核直接生成?(秩为1的矩阵)
松下J27
LinearAlgebra线性代数图像处理人工智能
二维高斯核,Rank秩等于一的矩阵之前,我在学习图像处理的时候,会经常用到Gaussianblur,也就是二维高斯低通滤波。当时用的都是Matlab中,现成的图像处理库。只需要输入sigma和kernelsize这些参数就行了,完全不需要考虑高斯核中的每个点长啥样。虽然教科书里面也会有一些配图,例如:直到后来,我学习高斯图像金字塔的时候发现,在别人的代码里面,他在生成二维高斯核的时候,并不是直接写
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f