- 51-54 CVPR 2024 | DrivingGaussian:周围动态自动驾驶场景的复合高斯飞溅( Sora能制作动作大片还需要一段时间 )
深圳季连AIgraphX
aiXpilot智驾大模型1自动驾驶AIGCstablediffusion智慧城市计算机视觉
24年3月,北大、谷歌和加州大学共同发布了DrivingGaussian:CompositeGaussianSplattingforSurroundingDynamicAutonomousDrivingScenes。视图合成和可控模拟可以生成自动驾驶的极端场景CornerCase,这些安全关键情况有助于以更低成本验证和增强自动驾驶系统安全性。DrivingGaussian采用复合高斯飞溅进行全局渲
- 《2025-2030年全球及中国人工智能芯片(AI芯片)行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》1
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算价值投资人工智能
下面呈现《2025-2030年全球及中国人工智能芯片(AI芯片)行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》全文,全文内容超过20000字,报告内容全面、结构严谨,涵盖了全球及中国市场现状、技术趋势、竞争态势、政策环境、风险分析以及未来投资战略规划等多个方面,供相关决策部门和投资机构参考。《2025-2030年全球及中国人工智能芯片(AI芯片)行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》目录摘要前言全球人
- AI芯片:科技变革的核心驱动力
乐得瑞_郑钊展13172458616
人工智能科技
近年来,人工智能(AI)的飞速发展对众多行业产生了深远影响,芯片领域也不例外。AI在芯片设计、制造及应用等方面带来了革新性的改变,成为推动芯片行业发展的关键力量。AI助力芯片设计效率飞升传统芯片设计极为复杂,涉及数十亿晶体管的布局与连接,需庞大工程师团队耗费数月至数年才能完成从架构到制造的全流程。不过,AI技术的出现正在扭转这一局面。AI能处理繁重重复任务,优化复杂芯片布局并设计专用芯片,大大提高
- 为一位经验丰富的程序员量身定制Python学习路线 人工智能首选语言:python Python新技术
小黄人软件
chatGPTpython学习人工智能
人工智能首选语言:python必学。解释型语言(无编译这个环节),直接执行代码,面向对象,脚本语言没基础在这里学为一位经验丰富的程序员量身定制Python学习路线,主要应关注于深化已有的编程知识和技能,并探索Python特有的高级特性。以下是推荐的学习路线:基础复习:如果对Python基础不熟悉,先从Python的基础语法、数据类型、控制流程等开始复习。高级语言特性:深入理解装饰器、上下文管理器、
- 强化学习:原理、概念与代码实践
AndrewHZ
深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法deepseek
一、引言强化学习(ReinforcementLearning)作为机器学习的一个重要分支,旨在通过智能体(agent)与环境的交互,学习到最优的行为策略,以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念,并通过公式推导来加深理解,同时结合一个具体的实例,使用Python语言进行代码实现,帮助读者全面掌握强化学习的
- 随机梯度下降一定会收敛么?
AndrewHZ
人工智能深度学习算法
1.什么是随机梯度下降?随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法,在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法,用于寻找函数的最优解,通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中,模型通过调整参数来最小化损失函数,以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
- 知识管理成功:关键指标和策略,研究信息的投资回报率
清风徐徐de来
其他
信息过载会影响生产力。没有人工智能的帮助,信息过载会影响生产力。大量的可用信息,知识工作者不仅仅是超负荷工作;他们感到不知所措,他们倾向于浪费时间(和脑细胞)来应付他们被大量的数据抛向他们,挣扎着试图筛选出重要的信息数据来自一堆不重要和重复的数据。这是一场失败的战斗。计算投资回报率(ROI)是一个公认的商业方法ROI是一种用于确定可行性的方法一项新事业或对既定流程的重大改变。从本质上讲,投资回报率
- 《Grok3:AI新纪元的璀璨之星》
空云风语
人工智能深度学习神经网络人工智能百度
《Grok3:AI新纪元的璀璨之星》Grok3:横空出世,震撼AI界在科技飞速发展的今天,人工智能领域的每一次重大突破都如同巨石投入平静湖面,激起千层浪。而Grok3的发布,无疑是一颗重磅炸弹,在AI界掀起了惊涛骇浪,引发了全球范围内的广泛关注和激烈讨论。北京时间2月18日午间,马斯克旗下人工智能初创公司xAI正式发布新一代聊天机器人Grok3,这场发布会吸引了超过200万人观看,其受关注度可见一
- DeepSeek大模型的发展的十问十答
科技互联人生
人工智能AIGCDeepseek
DeepSeek大模型是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的一款基于Transformer架构的大型语言模型,具体介绍如下:1.架构基础Transformer架构:DeepSeek大模型基于Transformer架构,该架构由Google在2017年提出,以自注意力机制为核心,能够并行处理输入序列中的每个元素,从而大大提高模型的计算效率。DeepSeek在Transformer架构的基
- 360智算中心:万卡GPU集群落地实践
ZVAyIVqt0UFji
360智算中心是一个融合了人工智能、异构计算、大数据、高性能网络、AI平台等多种技术的综合计算设施,旨在为各类复杂的AI计算任务提供高效、智能化的算力支持。360智算中心不仅具备强大的计算和数据处理能力,还结合了AI开发平台,使得计算资源的使用更加高效和智能化。360内部对于智算中心的核心诉求是性能和稳定性,本文将深入探讨360智算中心在万卡GPU集群中的落地实践过程,包括算力基础设施搭建、集群优
- 【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined
云天徽上
python运行报错解决记录python开发语言pandas机器学习numpy
【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够
- 什么是Scaling Laws(缩放定律);DeepSeek的Scaling Laws
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws(缩放定律)ScalingLaws(缩放定律)在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义,以下是相关介绍及示例:定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模(如模型参数数量、训练数据量、计算资源等)不断扩大时,模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明,在一定条件下,模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升,通常表现为模型的损失函数值随模型
- 大模型工具大比拼:SGLang、Ollama、VLLM、LLaMA.cpp 如何选择?
X_taiyang18
人工智能
简介:在人工智能飞速发展的今天,大模型已经成为推动技术革新的核心力量。无论是智能客服、内容创作,还是科研辅助、代码生成,大模型的身影无处不在。然而,面对市场上琳琅满目的工具,如何挑选最适合自己的那一款?本文将深入对比SGLang、Ollama、VLLM和LLaMA.cpp四款热门大模型工具,帮助您找到最契合需求的解决方案!工具概览在开始之前,先简单了解一下这四款工具的特点:SGLang:性能卓越的
- 【生物AI】AI在生物医药研发中的应用:基于深度学习的疾病诊断标志物发现
Anitalin00
生物AI人工智能深度学习
摘要生物医药研发一直是推动人类健康进步的关键领域,然而传统研发方式在疾病诊断标志物发现方面存在效率低、准确性不足等问题。人工智能(AI),特别是深度学习技术,凭借其强大的数据处理和特征挖掘能力,为疾病诊断标志物的发现带来了新的契机。本文深入探讨AI在这一领域的具体应用,涵盖详细的实现流程、代码示例、运行结果分析,以及实际使用场景和应用效果评估。一、引言疾病诊断标志物是能够反映疾病发生、发展过程的生
- 编程行业必备!12个热门AI工具帮你写代码~
人工智能
到今年,AI编程工具的发展已经非常成熟了,它们可以极大地提高开发效率,帮助程序员解决复杂问题,并优化代码质量。拒绝废话,今天给大家推荐12款AI编程工具!1悬镜安全灵脉AI开发安全卫士灵脉AI开发安全卫士是基于多模智能引擎的新一代静态代码安全扫描产品,通过自动化审查流程来定位潜在缺陷、提升审计效率和代码质量,并显著减少手动审查所需的时间和精力。该平台利用人工智能技术,提供逐行的代码反馈,建议改进和
- 大模型应用层的创业挑战
AGI大模型与大数据研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型应用层的创业挑战关键词:大模型、应用层、创业、挑战、算法、架构、数据、资源、合作、盈利模型1.背景介绍随着计算能力和数据量的指数级增长,大模型(LargeModels)已经成为人工智能领域的关键驱动因素。大模型的应用从语言模型扩展到图像、视频和音频领域,为各行各业带来了颠覆性的创新。然而,构建和部署大模型的成本高昂,对计算资源和数据的需求也日益增加。本文将探讨大模型应用层面的创业挑战,并提供
- 商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化
AGI大模型与大数据研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展,自动驾驶汽车从科幻走进了现实。商汤科技推出的绝影端到端自动驾驶系统,就是其中的佼佼者。本文将深入剖析商汤绝影端到端自动驾驶系统的迭代优化过程,帮助读者理解其背后的技术原理和架构设计。2.核心概念与联系商汤绝影端到端自动驾驶系统的核心架构如下:graphLRA[感知
- Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:超参数调优,模型选择,性能提升,代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中,模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构,而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而,模型参数众多,且每个参数的取值范围可能很广,
- 如何在Python上安装xgboost?
cda2024
python开发语言
在数据科学和机器学习领域,XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点,成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而,对于初学者来说,如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程,帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost?在深入了解安装过程之前,我们先来看看XGBoost为何
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
小村学长毕业设计
kmeans聚类机器学习
K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- DeepSeek的无限可能:探索前沿AI技术在多领域的应用
编码追梦人
AI人工智能人工智能
引言2023年,全球人工智能产业规模突破万亿美元大关,一场以深度学习为核心的技术革命正以前所未有的速度重构人类社会的运行逻辑。在这场变革的浪潮中,中国AI企业深度求索(DeepSeek)以其独特的“问题驱动型”技术路径,悄然构建起覆盖科研、医疗、金融、教育等领域的智能生态系统。第一章技术底座:重构AI核心范式1.1MoE架构的颠覆性创新传统Transformer模型面临参数爆炸与能耗困境,Deep
- 机器学习基本库之Pandas
莫 名 其 妙
pandas机器学习python数据分析
Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库,遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息,下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv("food_info.csv")#将csv文件中的数据进行读取print(type(food_info))#pandas中的核心结构叫做DATAFRAMEprint(fo
- DeepSeek模型实战:从理论到应用的深度探索
CodeJourney.
人工智能算法数据库
一、引言在人工智能快速发展的当下,大型语言模型已成为自然语言处理领域的核心力量。DeepSeek模型作为其中的佼佼者,凭借其先进的架构和强大的性能,吸引了众多开发者和研究人员的关注。本文将深入探讨DeepSeek模型的技术原理,并通过实际案例展示其在不同场景下的应用,为读者提供从理论到实践的全面指导。二、DeepSeek模型技术剖析(一)架构基础DeepSeek模型基于Transformer架构构
- 字节跳动AI编程神器Trae深度解读与使用研究
LCG元
大模型AI编程
一、引言在软件开发领域,编程工具的效率和智能化程度对开发者的工作成效有着深远影响。随着人工智能技术的飞速发展,AI编程工具应运而生,为开发者带来了全新的编程体验和更高的效率提升潜力。字节跳动于2025年1月19日正式发布的AI编程工具Trae,凭借其独特的功能设计和对中文开发者需求的深入理解,在开发者社区中引起了广泛关注。本研究将对Trae进行全面解读,并详细介绍其使用方法,旨在帮助开发者深入了解
- 《2025:中国行业新方向与民营企业的使命》
晚风る
传媒
2025年,中国经济正站在新的历史节点上,科技创新、数字经济、绿色经济等成为发展的核心驱动力。在这样的背景下,2025年民营企业座谈会的召开,无疑为中国未来行业的发展指明了方向。本文将结合座谈会内容,探讨中国未来行业发展的新方向。一、数字经济:创新驱动的核心引擎数字经济已成为全球经济增长的重要引擎,而民营企业在其中扮演着关键角色。2025年,数字经济将继续深化,涵盖云计算、大数据、人工智能、物联网
- 网络安全:挑战、技术与未来发展
一ge科研小菜鸡
运维网络运维
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言在数字化时代,网络安全(Cybersecurity)已成为全球关注的焦点。随着云计算、大数据、人工智能(AI)、物联网(IoT)等技术的发展,企业和个人的敏感数据在互联网上的流通日益增加,黑客攻击、数据泄露、勒索软件等网络安全威胁也日趋严峻。本文将从网络安全的核心概念、常见攻击手段、防御技术、企业安全策略以及未来发展趋势等方面,深入探讨如
- DeepSeek 的创新融合:多行业应用实践探索
♡喜欢做梦
人工智能deepseek
引言在数字化转型的浪潮中,技术的融合与创新成为推动各行业发展的关键力量。蓝耘平台作为行业内备受瞩目的创新平台,以其强大的资源整合能力和灵活的架构,为企业提供了高效的服务支持。而DeepSeek凭借先进的人工智能技术,在自然语言处理、数据分析等领域展现出卓越的性能。当蓝耘平台与DeepSeek携手,二者的优势互补为多行业解决方案带来了全新的应用实践方向,为企业解决复杂业务问题、提升运营效率提供了强大
- CSDN C知道接入DeepSeek-R1满血版,赋能开发者高效智能编程与问题解决
CSDN资讯
人工智能
CSDN宣布旗下C知道产品将接入深度求索(DeepSeek)人工智能大模型,通过植入“深度思考模式”,全面升级用户的AI搜索体验,重新定义智能编程场景。“CSDN积极整合行业顶尖技术能力,现已引入以DeepSeek为代表的推理大模型,并与C知道AI搜索产品深度融合,致力于为开发者提供更高效、更智能的技术解决方案与学习辅助工具,助力开发者提升效率、解决技术难题。”CSDN技术负责人表示,持续升级的A
- 【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码
默默科研仔
粉丝福利机器学习人工智能
标题:【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。二、极限学习机(ELM)基本原理2.1ELM的基本模型描述ELM的基本模型结构和工作原理。2.2ELM的学习过程介绍ELM的学习算法和训练过程。三、半监督极限学习机(SS-ELM)3.1SS-ELM的提
- 阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记
饮长安千年月
物联网安全安全机器学习学习
前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统(ITS)和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究,并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能(AI)已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号