- 论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision
小夏refresh
论文计算机视觉深度学习论文阅读笔记深度学习计算机视觉人工智能
DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破,为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无
- 理论+实践,一文带你读懂线性回归的评价指标
木东居士
关于作者:饼干同学,某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地,希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。0x00前言:本篇内容是线性回归系列的第三篇。在《模型之母:简单线性回归&最小二乘法》、《模型之母:简单线性回归&最小二乘法》中我们学习了简单线性回归、最小二乘法,并完成了代码的实现。在结尾,我们抛出了一个问题:在之前的kNN算法(分类问题)中,使用分类准确度来评价算
- 大模型的实践应用29-大语言模型的RLHF(人类反馈强化学习)的具体应用与原理介绍
微学AI
大模型的实践应用语言模型人工智能自然语言处理RLHF
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下大模型的实践应用29-大语言模型的RLHF(人类反馈强化学习)的具体应用与原理介绍。在当今人工智能发展的浪潮中,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)凭借其强大的语言理解和生成能力,成为了研究与应用的热点。而在这股浪潮中,一种名为“基于人类反馈的强化学习”的方法脱颖而出,为大语言模型的优化和应用开辟了新的路径。本文首部分将深入浅出地介
- 『一洋晨读』第211本书《技术垄断》
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一洋晨读《技术垄断》收获与感悟:在日益发展的现代社会,技术越来越对我们的生产、生活产生重要的影响,比如人工智能的发展,使得机器人可以代替很多工人,ETC的高度普及会让高速路收费员下岗。本书两个观点比较实用:1.科学并不科学所谓科学就是用多次实验去反复论证已经发生的事情的准确性,这只是人们已经认知的部分,而未知的部分无法认知,然而这并不代表不存在。比如易学方面很多的奇怪现象是用现代技术无法解释的,包
- NO.470 是否应该为“人工智能”焦虑
晴晴董淄博日报
今天听“吴晓波频道”,IBM副总裁周忆给大家分享了人工智能时代的几个案例:1/一个葡萄酒酒庄负责人运用了“物联网技术”,实现了精心灌溉和对每一株植物的互联网关怀,所有的数据都汇集到云端,每天都可以判断每一颗葡萄的情况,最终省了20%的水,增加了25%的产量,并且实现了产品品质的稳定。2/美国一个热门音乐制作人想做一个全美国人都产生共鸣的音乐,然后IBM公司为他们提供了三个数据。第一,大数据收集出了
- 十大AI驱动的个人助理:革新生产力和便利性
AI智东西
人工智能搜索引擎
如今生活节奏快,在科技迅速发展的世界里,使用由人工智能驱动的个人助理来规划日常活动以达到最高效率,已经成为基本需求。这些智能工具,通过人工智能帮助用户更好地规划复杂的日程安排。从优化工作流程到日常事务的管理,这些AI助手正逐步改变我们的生活。本文重点介绍了改变人类生活和工作的十大AI驱动的个人助理。十大AI驱动的个人助理1.GoogleAssistantGoogleAssistant是市场上最好的
- 威斯康星大学教授的这本书把大模型(LLM)一次性讲明白了!
AI小白龙*
大模型人工智能langchaintransformerLLMai大模型大模型微调
在当今人工智能技术飞速发展的时代,大型语言模型(LLM)作为聊天机器人、文本生成和理解等应用的核心,已经成为研究和商业领域关注的焦点。然而,尽管这些模型的应用无处不在,但对于大多数开发者来说,它们的工作原理仍然是一个黑箱,更不用说如何从头开始构建一个这样的模型了。《从头开始构建大型语言模型》这本书,正是填补了这一知识的空白,成为了一本重量级且稀缺的资源。CSDN大礼包:这本《从头开始构建大型语言模
- yolov5 +gui界面+单目测距 实现对图片视频摄像头的测距
毕设宇航
QQ767172261yolov5单目测距
可实现对图片,视频,摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面(GUI)以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测,并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术,系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。技术栈YOLOv5:用于目标检测的深度学习模型。OpenCV:用于图像处理和单目测距
- 【机器学习】Python与深度学习的完美结合——深度学习在医学影像诊断中的惊人表现
空白诗
机器学习深度学习人工智能python
个人主页:空白诗文章目录一、引言二、深度学习在医学影像诊断中的突破1.技术原理2.实际应用3.性能表现三、深度学习在医学影像诊断中的惊人表现1.提高疾病诊断准确率2.辅助制定治疗方案四、深度学习对医疗行业的影响和推动作用一、引言随着人工智能技术的不断发展,深度学习在医学影像诊断领域的应用日益广泛,其强大的特征提取能力和高效的学习机制为医学影像诊断带来了革命性的突破。本文将深入探讨深度学习在医学影像
- 钱是理想的魔咒?为人类造福的openAI十亿美元卖身商业资本
机智客
OpenAI是如何因为10亿美元出卖自己的灵魂的文章在Reddit上刷爆了。有句经典的话叫做,欲戴王冠,必承其重。可能用在AI领域的OpenAI身上再适合不过了,OpenAI这个曾经以“为人类造福”伟大宗旨为信条的非营利组织,营利了。这大概可能就是诠释了野心越大,可能相应的成本和之后的代价就越大。曾经,OpenAI定位非营利组织,要以安全的方式实现通用人工智能,用技术的方式为人类整体谋福,让人类平
- 大模型时代,新手和程序员如何转型入局大模型行业?
我爱学AI
transformer人工智能自然语言处理深度学习大模型训练转行大模型LLM
在当今大模型迅猛发展的环境下,人工智能的应用越来越广泛。然而,这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术,不仅能够帮助我更好地使用大模型,还能为我提供创新和解决实际问题的能力。因此,在这个AI迅猛发展的时代,掌握传统机器学习和神经网络显得尤为重要。在近期的全国两会上,“人工智能”再次被提及,并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里,人工
- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
- 人工智能聊天机器人未来趋势:AI聊天机器人演变中会期待什么
AI甲子光年
人工智能机器人
AI聊天机器人正在改变公司与客户沟通的方式,提供24/7的支持和个性化体验。随着技术的不断发展,AI聊天机器人也在变得越来越复杂和高效。本文将探讨AI聊天机器人的未来趋势,并指出预期将在未来几年塑造其发展的主要创新和发展。了解这些趋势对于希望在AI驱动的客户服务动态领域中保持领先地位的企业和开发者来说至关重要。当前的AI聊天机器人趋势1.自然语言处理的改进在最近过去的一段时间里,自然语言处理(NL
- python基础学习
agente
pythonpython学习开发语言
第一章标识符1、python被称为胶水语言,可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的,python是解释型语言,不需要编译,python是面向对象的语言1、print()#print()可以输出数字、字符串、含有运算符的表达式#print()可以将内容输出到显示器、文件#print()输出
- 机器学习和深度学习区别
hong161688
机器学习深度学习人工智能
机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支,虽然有着紧密的联系,但在多个方面存在显著的差异。以下将从定义与起源、技术基础、模型复杂度、数据需求、计算资源需求、应用领域以及学习方式与特点等角度,详细阐述机器学习和深度学习的区别。一、定义与起源机器学习:是人工智能的一个分支,它让计算机能够在没有明确编程的情况下,通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代,随着算
- 深度学习算法在图算法中的应用(图卷积网络GCN和图自编码器GAE)
大嘤三喵军团
深度学习算法网络
深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)图卷积网络(GCN)是一种将卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性:GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构,比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性:GCN使用局
- 深度学习速通系列:LoRA微调是什么
Ven%
深度学习速通系列人工智能深度学习python机器学习nlp
LoRA微调(Low-RankAdaptation)是一种用于大型预训练语言模型(LLM)的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下,通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量,从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理:LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重,并在每个Transformer块中注入可训练的低
- 基于深度学习的基因组数据分析
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习数据分析人工智能
基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据,帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。这种方法已经在疾病预测、基因功能预测、变异检测、基因表达调控分析、个性化医疗等方面取得了显著进展。1.基因组数据分析的核心挑战基因组数据分析涉及以下主要挑战:高维数据与稀疏性:基因组数据通常包括数百万到数十亿个碱基对,数据维度非常高。同时,许多基因变异事件是稀有的,这种稀疏性使得数
- linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程
天启大烁哥
在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deeplearning教程都推荐在jupyternotebook运行python代码,方便及时交互。但只在本地运行没有GPU环境,虽然googlecolab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问。于是想给实验室的服务器配置jupyternotebook,供本机远程访问。踩了不少坑,码一下教
- 加载pkl文件,Python报错AttributeError: Can‘t get attribute ‘DeepFM‘ on <module ‘__main__‘ from...>
Zerol_Yan
Python基础python
背景模型同学发过来的pkl格式的模型,在系统中加载的时候,报错AttributeError:module'__main__'hasnoattribute'LabelEncoderExt',尝试了很多种方式,最后终于解决了这个问题,记录一下,以后遇到类似的可以做参考。项目代码及结构app.pyfrominitimportappimportjsonfromflaskimportrequest@app.
- 基于深度学习的信号滤波:创新技术与应用挑战
逼子歌
深度学习神经网络信号滤波图像去噪卷积神经网络长短期记忆网络
一、引言1.1研究背景随着科技的不断发展,信号处理领域面临着越来越复杂的挑战。在众多信号处理技术中,基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角,成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。如今,我们生活在一个数据爆炸的时代,各种信号源不断产生大量的复杂数据。例如,在通信领域,信号常常受到噪声干扰,传统的滤波方法在处理复杂、非线性信号时可能效果不佳。而深度学习技术具有自动特征
- 如何在DPDK中实现协议解析?
编码小哥
dpdk架构
在DPDK中实现协议解析涉及几个步骤,包括初始化环境、配置网卡、接收数据包、解析数据包并处理数据包。下面将详细介绍这些步骤以及如何在DPDK中实现基本的协议解析。初始化DPDK环境首先,你需要初始化DPDK环境,加载EAL(EthernetAddressLearning)库,并设置好内存池、环形缓冲区等。#include#include#includeintmain(intargc,char**a
- 两分钟带你了解分账系统收费标准
cjwi774
分账那些事大数据小程序电子商务分账零售
随着大数据、人工智能、云计算等新兴技术愈发成熟,各行各业数字化、智能化改造升级既是大势所趋也是顺势而为。包括电商行业、共享行业、商业综合体、景区等许多业态都纷纷接入分账系统,助力自身业务进行转型升级。而分账系统的价格一直是企业主们考量的重要标准之一,今天小编就为大家介绍一下分账系统收费标准。其实分账系统没有一个固定的收费标准,因为不同的供应方、不同的功能等收费标准都是不同的。一般来说,目前市面上分
- Sora文本生成影像模型背后的创新原理与挑战
noVonN
c语言深度学习算法区块链人工智能
引言随着人工智能技术的飞速发展,OpenAI作为行业领导者,在文本生成领域取得重大突破之后,近日又推出了其在影像生成领域的最新力作——Sora。这款模型将自然语言处理与计算机视觉技术相结合,旨在通过输入文本描述来快速创作出逼真的电影场景,为内容创作者提供了前所未有的艺术表达工具。然而,正如OpenAI所指出的那样,尽管Sora展现出了令人惊叹的创造力,但它在仿真复杂物理现象和理解具体事例因果关系方
- SpringMVC的架构有什么优势?——视图与模型(二)
不会编程的小孩子
架构
#SpringMVC的架构有什么优势?——视图与模型(二)前言关键字:机器学习人工智能AIchatGPT学习实现使用搭建深度python事件远程dockermysql安全技术部署技术自动化代码视图(View)视图是展示结果的组件,它们负责渲染模型数据并生成HTML输出。SpringMVC支持多种视图技术,包括JSP、Thymeleaf等。视图(View)是SpringMVC中渲染并呈现结果的组件,
- Python在金融大数据分析中的AI应用实战
田野猫咪
python金融数据分析
随着人工智能时代的到来,Python作为一种功能强大的编程语言,在金融领域的大数据分析中扮演着日益重要的角色。本文将探讨Python在金融领域的应用,重点介绍其在大数据分析方面的实际应用案例,涉及股票市场分析、投资组合优化、风险管理等方面,并提供相关的代码示例。引言随着金融市场数据规模的不断增长,金融机构和投资者们越来越依赖于大数据分析和人工智能技术来做出更准确、更智能的决策。Python作为一种
- AI:助力开发者翱翔,而非抢夺其舞台
中草药z
人工智能社会AIGC开发学习方法
在当今这个科技飞速发展的时代,人工智能(AI)犹如一股春风,悄然渗透进全球各个行业,尤其在软件开发领域,其影响力日益显著。从初创企业到跨国巨头,无一不在积极探索AI如何重塑编程的面貌,引发了一场关于它究竟是开发者的朋友还是潜在对手的热烈讨论。本文将深入探讨AI对软件工程师的影响,揭示其真实角色,以期为业界同仁提供一份全面的视角。️AI:开发者的得力助手AI不是来势汹汹的竞争者,而是软件工程师最可靠
- 将本地已有的项目上传到新建的git仓库的方法
10676
将本地已有的一个非git项目上传到新建的git仓库的方法一共有两种。一、克隆+拷贝第一种方法比较简单,直接用把远程仓库拉到本地,然后再把自己本地的项目拷贝到仓库中去。然后push到远程仓库上去即可。此方法适用于本地项目不是一个git仓库的情况。1、首先克隆
[email protected]:yuanmingchen/tensorflow_study.git2、然后复制自己项目的所有文件到
- 国产AI大模型Kimi爆火!概念梳理
我爱学AI
人工智能ai大模型
在人工智能(AI)技术的飞速发展浪潮中,一款名为Kimi的国产大模型近期在资本市场上引起了广泛关注,成为了AI领域的新星。Kimi,由国内AI创业公司月之暗面科技有限公司(MoonshotAI)开发,凭借其卓越的长文本处理能力和丰富的应用场景,迅速在AI对话助手市场中脱颖而出。3月18日,根据月之暗面官方微信公众号消息,支持200万字上下文的Kimi即日启动“内测”。根据机器之心数据显示,尚未上线
- pytorh基础知识和函数的学习:torchvision.transforms()
深蓝海拓
机器视觉和人工智能学习学习pytorch
transforms是PyTorch的torchvision库中用于图像处理的一个模块。它提供了一组工具,用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作,以便更好地训练深度学习模型。以下是一些常用的torchvision.transforms转换:基础图像转换:transforms.ToTensor():将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch的张量,并将像素值范围从[0,255]缩放到
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST