- OpenWebUI,RAG+外部知识库+AI写文的开源应用
m0_74824780
人工智能开源
引言自从去年AI火起来之后,很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目,把各家大模型API接入到自己的AI程序里,便可以通过AI辅助完成一系列日常任务,比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、代码分析、角色扮演等等。一般情况下,大模型依靠自身训练数据便能够完成的任务质量偏高,像翻译总结、格式转换之类,市面上所有的AI程序基本都能够满足这一点需求;但是需要结合外部资料/超长上文信息/实时信
- 深入理解TensorFlow中的形状处理函数
SEVEN-YEARS
tensorflow人工智能python
摘要在深度学习模型的构建过程中,张量(Tensor)的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时,确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。本文将详细介绍几个常用的形状处理函数,包括get_shape_list、reshape_to_matrix、reshape_from_matrix和assert_rank,并通过具体的代码示例来展示它们的使用方法。1.引言在深
- 本地部署 DeepSeek:环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议
Katie。
人工智能技术发展aideepseek人工智能人工智能大模型
前言随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)在多个行业中的应用日益广泛,从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域,AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。DeepSeek作为一家新兴的AI公司,凭借其高效的AI模型和开源的优势,迅速在竞争激烈的AI市场中脱颖而出。其模型不仅在性能上表现出色,还通过开源策略吸引了大量开发者和企业的关注,形成了一个活跃的社区生态。然而,随着AI技术
- 深入探讨:CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法
hightick
外盘期货高频历史行情数据集数据分析数据挖掘金融python数据库
深入探讨:CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。外盘期货分钟高频历史行情数据链接:https://pan.baidu.com/s/19zhe1CCpDM56amDKO2nMwQ?pwd=4wpq提取码:4wpq请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。交易量与价格关系分析交易量与价格之间的关系
- 【Vim Masterclass 笔记10】S06L23:Vim 核心操作训练之 —— 文本的搜索、查找与替换操作(第二部分)
安冬的码畜日常
VimMasterclassvim笔记vim查找与替换
文章目录S06L23Search,Find,andReplace-PartTwo1文本替换命令`:s/old/new/`2指定范围的文本替换3特例:路径的替换4文件行号的配置5要点总结(1)搜索当前行(SameLineSearching)(2)跨行搜索(Searching)(3)替换命令(SubstituteCommand)写在前面根据李笑来《自学是门手艺》的建议,梳理完知识要点后又对这章内容制作
- 【Vim Masterclass 笔记13】第 7 章:Vim 核心操作之——文本对象与宏操作 + S07L28:Vim 文本对象
安冬的码畜日常
VimMasterclassvim笔记vim文本对象文本对象
文章目录Section7:TextObjectsandMacrosS07L28TextObjects1文本对象的含义2操作文本对象的基本语法3操作光标所在的整个单词4删除光标所在的整个句子5操作光标所在的整个段落6删除光标所在的中括号内的文本7删除光标所在的小括号内的文本8操作尖括号内的文本9操作光标所在的标签文本10操作大括号内的文本11操作光标所在的各种括号内的文本12本节思维导图写在前面本篇
- 【论文精读】Sparse4D v2: Recurrent Temporal Fusion with Sparse Model
EEPI
自动驾驶人工智能论文阅读深度学习目标检测
1背景团队:地平线时间:代码:简介:这篇论文是Sparse4D的续作,区别主要在于特征时序融合上,新版提高了运算效率。后续端到端SparseDrive的基本框架与这篇基本类似。2存在的问题2.1其他稀疏3D检测的问题PETR是query-based方法,但是为了实现特征融合,进行了全局注意力机制,导致高计算量。2.2Sparse4Dv1的问题Sparse4Dv1的时序特征融合hierarchyfu
- 【PCIe XDMA开发】XDMA与MIG位宽一致性要求
RunningCamel
PCIeFPGAPCIeXDMA
在基于FPGA的PCIeXDMA与MIG(MemoryInterfaceGenerator)协同设计中,位宽一致性对传输效率有重要影响,但具体实现需结合系统架构和性能需求综合考虑。一、位宽一致性的必要性数据路径对齐要求XDMA的AXI接口位宽(如128/256/512位)需与MIG的物理接口位宽保持一致15。若两者不一致,需插入位宽转换模块(如AXIDataWidthConverter),这会引入
- MySQL高级 - SQL技巧 -日期函数与聚合函数
Leon_Jinhai_Sun
mysql
日期函数函数名称作用CURDATE和CURRENT_DATE两个函数作用相同,返回当前系统的日期值CURTIME和CURRENT_TIME两个函数作用相同,返回当前系统的时间值NOW和SYSDATE两个函数作用相同,返回当前系统的日期和时间值MONTH获取指定日期中的月份MONTHNAME获取指定日期中的月份英文名称DAYNAME获取指定曰期对应的星期几的英文名称DAYOFWEEK获取指定日期对应
- ABC392 G FFT求卷积模板
一条大祥脚
算法
首先卷积就是如下的定义他有啥用呢,如果ai,bja_i,b_jai,bj对ai∗bja_i*b_jai∗bj有贡献,我们可以把a,ba,ba,b转化成cntcntcnt数组,然后做卷积,那么result(ai∗bj)result(a_i*b_j)result(ai∗bj)就会记录答案。比如如果我们用卷积来做a+ba+ba+b问题的话,给你a,ba,ba,b数组,问a+b=ca+b=ca+b=c,对
- 数字内容体验未来趋势:五大平台横向对比与深度解析
清风徐徐de来
其他
内容概要当前,企业数字化转型的核心战场正逐步向数字内容体验的精细化运营转移。随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧,AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力,以及跨渠道的品牌一致性维护,已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。本文将围绕这三大支柱,通过横向对比主流平台的技术架构与落地实践,揭示未来数字内容体验的演进方向。首先,AI驱动不仅改变了内容分发的效率,更通过深度学习算法实现用户行
- 外贸怎么找客户?用AI社媒引流王在Facebook精准获客!
AIsocial
AI社媒引流王facebook营销AI社媒引流王
在跨境电商和外贸行业,外贸怎么找客户是每个企业都关心的问题。传统的B2B平台、展会、邮件营销等方式虽有效,但竞争激烈、成本高昂,转化率也越来越低。那么,有没有更精准、高效、低成本的获客方式?答案是:社交媒体营销!Facebook作为全球最大的社交平台,聚集了大量企业决策者和终端买家,是外贸企业获客的关键渠道。而通过AI社媒引流,我们可以利用Facebook上的群组、关键词霸屏、发消息、公共主页等方
- DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA
9命怪猫
AIai人工智能大模型
目录1.多头潜在注意力(MLA)2.核心功能3.技术要素4.难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例:DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力(MLA)(1)定义“多头潜在注意力(Multi-HeadLatentAttention,MLA)”是一种基于注意力机制的深度学习方法,旨在通过多个注意力头(Multi-HeadAttention)对潜在空间
- 网站建设怎么选?网站制作公司Top榜全解析
2401_89441257
大数据
近年来,全球经济形势复杂多变,对各行各业都带来了不小的挑战。在这样的背景下,各行业都经历了一轮又一轮的洗牌,网站建设行业也不例外。随着技术的不断进步和市场需求的日益多样化,建站公司也在不断地更新换代,以适应新的经济形势和行业发展趋势。机遇与挑战并存。在行业洗牌的过程中,一些实力不足、服务不专业的建站公司逐渐被市场淘汰,而一些具有核心竞争力、能够提供高质量服务的公司则脱颖而出。这些优秀的建站公司不仅
- 全面解析:AI大模型入门教程,让你的学习之路不再迷茫,这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了!
AGI大模型老王
人工智能学习大模型AI大模型大模型学习大模型教程大模型入门
前言AI大模型,作为当前人工智能领域的热点,凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力,受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者,本教程都将带你从入门到实践,逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义:AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型,能够处理复杂的数据和任务。应用:广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力:掌握大模
- 共享内存的数据结构 ——循环队列+信息量 ——互斥锁、多进程的消费者模型 源码模型 测试代码 C++
sevenysq
数据结构c++centoslinux
前言:简单来说,共享内存不能自动扩展,申请多少就是多少,而且只能用C++内置的数据类型。也不能用STL容器,例如vector会自动扩展,容易造成内存泄漏,越界等问题。移动语义也不能用。要想实现多进程的生产/消费者模型只能采用循环队列。循环队列类值得一提的是这里面头尾指针的移动算法:(指针+1)取最大长度的余数。其他都很简单。#include#include#include#include#incl
- GBase 数据库的高性能架构与优化实践
big crab
数据库架构
引言随着信息技术的快速发展,数据库作为支撑各行各业数据存储和处理的核心技术之一,承担着越来越重要的角色。在现代企业中,大数据量、复杂查询和高并发处理已成为普遍需求。GBase数据库作为国内领先的数据库产品之一,提供了卓越的性能和灵活的架构设计,能够高效处理复杂的事务、分析查询和海量数据。本文将探讨GBase数据库的高性能架构,并结合实际案例展示其优化实践。一、GBase数据库架构概述GBase数据
- linux内网部署deepseek大模型(ollama+anythingllm)
wukurua
大模型linux大模型人工智能docker
一、安装ollama来源:ollama/docs/linux.mdatmain·ollama/ollama·GitHub1.下载安装包ollama下载链接:https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz,下载后放在用户目录下2.运行脚本#!/bin/sh#ThisscriptinstallsOllamaonLinux.#Itdetectsthe
- Linux 基于共享内存的循环队列实现
打工人你好
Linux网络linux服务器
Linux基于共享内存的循环队列实现Linux基于共享内存的循环队列实现一、共享内存与循环队列基础1.1共享内存特性1.2循环队列优势二、系统关键技术分析2.1共享内存操作APIshmget()创建共享内存shmat()映射共享内存2.2模板类设计要点三、循环队列核心方法实现3.1初始化方法3.2入队操作3.3出队操作四、共享内存实践要点4.1使用流程4.2关键注意事项五、进程同步问题解决方案5.
- vue若依框架dicts中字典项的使用:表格展示与下拉框示例
豆豆(前端开发+ui设计)
vue.js前端javascript
在若依框架的开发中,字典项的使用可以帮助我们更方便地管理和展示一些具有固定取值范围的数据,比如颜色类型、人员类型等。下面将详细介绍若依框架中字典项在表格和下拉框中的使用方法。1.若依字典项的配置在若依框架中,我们首先需要在系统管理-字典管理中配置所需的字典。假设我们要配置两个字典:颜色(color)和人员类型(personnel_type)。具体配置如下:颜色字典(color)字典标签字典值红色1
- 云专线:金融与电商实时交易系统的强大后盾
xjxijd
云计算安全大数据
在数字经济蓬勃发展的当下,金融和电商行业的实时交易系统是各自领域的核心。这些系统的高效运行依赖稳定、快速且安全的网络连接,云专线作为前沿技术,为其提供坚实保障,在数字化浪潮中作用关键。金融市场价格波动频繁,交易机会稍纵即逝,交易系统性能直接影响交易成败。云专线通过优化网络架构与传输路径,大幅降低数据传输延迟,让交易指令能在毫秒甚至微秒级时间抵达服务器,助力金融机构和投资者快速响应市场变化,抢占先机
- Netty的ByteBuf为何如此高效?深入解析其设计与优势
星辰@Sea
系统架构JavaNettyJava
前言在高性能网络编程中,Netty因其卓越的性能和灵活性而被广泛应用。本文将深入探讨Netty的核心组件之一——ByteBuf的设计理念及其优势。部署准备一、JavaNIOBuffer的痛点在传统JavaNIO编程中,ByteBuffer存在以下缺陷:容量固定:初始化后无法自动扩容读写模式切换:需要调用flip()方法切换API复杂:position/limit等指针管理繁琐内存管理:直接内存需要
- 众英达赏聘:人才与机会的完美交汇点
xjxijd
招聘
在信息化高速发展的今天,无论是企业还是求职者,都渴望能够在一个高效、便捷、精准的平台上找到彼此。众英达赏聘,正是这样一个致力于连接人才与机会的综合性招聘平台。众英达赏聘凭借其独特的算法和精准匹配技术,能够迅速分析用户的需求和特点,为企业和求职者提供个性化的推荐服务。无论是正在寻找优秀团队的企业,还是正在寻找理想工作岗位的求职者,都能在众英达赏聘上找到满意的选择。一个以企业招聘为主并融合本地生活出行
- DeepSeek大模型本地化部署与实践指南
星辰@Sea
人工智能人工智能DeepSeekAInlp
前言在数据隐私要求严苛或网络环境受限的场景中,本地化部署大模型成为企业AI落地的关键需求。本文将手把手教你如何实现DeepSeek大模型的本地化部署,并提供完整的实践案例代码。部署准备硬件要求配置项推荐规格最低要求GPUNVIDIAA10080Gx4RTX309024GCPUIntelXeonSilver4314i7-12700K内存512GBDDR464GBDDR4存储2TBNVMeSSD512
- RocketMQ 消息堆积了怎么解决
星辰@Sea
消息队列Javarocketmq
目录引言消息堆积的原因RocketMQ的基本架构解决消息堆积的方法4.1扩大消费者规模4.2调整消息优先级4.3优化消费逻辑4.4消息重试与死信队列4.5监控与报警机制实现解决堆积的步骤5.1扩大消费者规模的配置5.2调整消息优先级的配置5.3优化消费逻辑的示例5.4消息重试与死信队列的配置5.5监控与报警机制的实现应用场景性能与扩展性考虑常见问题与解决方案总结参考资料1.引言在分布式系统中,消息
- 力扣LeetCode: 120 三角形最小路径和
不想编程小谭
LeetCodeleetcode算法c++动态规划
题目:给定一个三角形triangle,找出自顶向下的最小路径和。每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点在这里指的是下标与上一层结点下标相同或者等于上一层结点下标+1的两个结点。也就是说,如果正位于当前行的下标i,那么下一步可以移动到下一行的下标i或i+1。示例1:输入:triangle=[[2],[3,4],[6,5,7],[4,1,8,3]]输出:11解释:如下面简图所示:234657
- 必看!同步磁阻电机控制下,转子零位异常破局之法
物联高科
单片机嵌入式硬件生活创业创新物联网
在现代自动化与电力电子的迅猛发展下,同步磁阻电机(SRM)因其结构简单、成本低廉及高效能等优点而受到了广泛应用。然而,传统的同步磁阻电机控制技术,特别是在转子零位检测与控制领域,依然面临诸多挑战。转子零位的准确定位直接影响电机性能、控制精度以及系统可靠性。一、同步磁阻电机的工作原理同步磁阻电机通过利用转子不同磁极之间的磁阻差来实现转动。其转子的结构设计通常是由磁性材料和非磁性材料交替组成,借此增加
- 电机难题:同步磁阻电机转子零位调节异常咋解决?
物联高科
人工智能单片机stm32嵌入式硬件前端
随着现代工业和科技的不断进步,电机作为核心驱动装置,其性能的优劣直接影响到设备的整体效率和可靠性。特别是在高精度、高性能应用场景中,同步磁阻电机因其优越的调速特性和控制精度,逐渐受到广泛关注。一、同步磁阻电机的基本原理同步磁阻电机(SRM)是一种无需励磁且具有自励能力的电机,其工作原理基于电机转子与定子之间的磁场相互作用。与传统永磁电机不同,SRM的转子没有励磁绕组,而是通过转子结构的设计,使得其
- 区块链前线@2019.2.16
CryptoZen
区块链
落地实践:1.挪威推行原生加密货币作为其区块链智慧城市平台的唯一货币;2.美国食品和药物管理局FDA期望通过区块链技术提高药品供应链的安全;3.计划于今年夏季启动的莫斯科区块链创新基地目前需要一个知识产权评估机制;4.一份新的报告指出到2024年,基于区块链的全球能源公用事业市场将增长60%;5.阿根廷向巴拉圭出口农用化学品,接受比特币付款;6.现代汽车子公司与IBM合作,利用区块链技术改造其业务
- 基于DeepSeek-R1的高效推理优化实战:从API封装到动态批处理
竹木有心
人工智能
引言在LLM(大语言模型)应用中,推理延迟和计算资源消耗是核心痛点。本文以DeepSeek-R1-7B模型为例,通过动态批处理、模型量化和异步推理三大技术,将单次推理耗时从2.3s降至0.4s,吞吐量提升6倍。所有代码均通过PyTorch2.1+验证。一、环境准备与模型加载优化1.1硬件感知的模型加载通过device_map自动分配计算资源,避免显存溢出fromtransformersimport
- 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