强化学习面试

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 ChatGPT 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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用
大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构 AI智能涌现深度研究 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能 Python入门实战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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域取得了突破性进展。LLMs，如BERT、GPT-3等，通
图生视频技术的发展与展望：从技术突破到未来图景 Liudef06 Stable Diffusion 音视频人工智能深度学习 stable diffusion
一、技术发展现状图生视频（Image-to-VideoGeneration）是生成式人工智能（AIGC）的重要分支，其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来，随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步，图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络（GAN），通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如，DeepMind的DVD
Moodle + Websoft9：创新教育的强大组合，助力教学与学习开源软件
Moodle+Websoft9：构建未来课堂的技术基石一、Moodle：开源生态的深度解析•模块化设计：支持超800个官方插件，如H5P交互内容创作、BigBlueButton虚拟课堂，满足个性化教学需求。•学习分析引擎：内置LearningAnalyticsAPI，可集成Python/R语言进行深度学习，预测学生学业风险。•移动优先战略：MoodleApp支持离线学习、扫码签到，2023年新增A
书籍-《动手学深度学习（英文版）》
书籍：DiveintoDeepLearning作者：AstonZhang，ZacharyC.Lipton，MuLi，AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习（英文版）》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别，为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具。应用深度学
图像处理篇---图像预处理 Ronin-Lotus 图像处理篇深度学习篇程序代码篇图像处理人工智能 opencv python 深度学习计算机视觉
文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习（如SVM、随机森林）2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习（如CNN、Transformer）2.2.1特点2.2.2预处理重点通道顺序
目前市场上主流的机器视觉的框架有哪些？他们的特点及优劣 yuanpan 机器学习计算机视觉
目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。以下是它们的总结及特点对比：1.商业软件(1)Halcon(MVTec)特点：专注于工业机器视觉，提供高精度、高效率的算法。支持复杂的工业应用，如缺陷检测、3D视觉、深度学习等。提供图形化开发工具HDevelop和多种编程接口。优势：算法优化好，适合实时工业应用。硬件兼容性强，支持多种工业相机和设备。劣势：商业软件，
1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库 pythonQA python paddlepaddle
PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。PaddleTS的主要特性包括：设计统一数据结构，实现对多样化时序数据的表达，支持单目标与多目标变量，支持多类型协变量封装基础模型功能，如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法，帮助开发
【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）人工智能
【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述（一）什么是
代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点 3Ｄ视觉工坊 3D视觉从入门到精通 c++深度学习开发语言人工智能
点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达扫描下方二维码，加入3D视觉技术星球，星球内汇集了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：最新顶会论文、书籍、源码、视频（近20门系统课程[星球成员可免费学习]）等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，就加入我们吧。作者：泡椒味的口香糖|来源：3DCV添加微信：dddvision
深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一) 皮皮冰燃深度学习深度学习人工智能 RAG
文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件？3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的
3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）夏末之花人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术，提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。语义分割：基于PointNet++
数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 LLM大模型落地实战指南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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
Docker打包深度学习项目 FLY_LTL docker 深度学习容器
文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile打包并保存镜像1.Dockerfile2.通过Dockerfile生成镜像3.保存镜像和加载4.运行Docker并测试参考Docker打包深度学习项目本文来源于个人实践总结，供各位同学参
深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习安意诚Matrix 机器学习笔记深度学习人工智能
一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。更令人震撼的是，ResNet将神经网络的深度推至152层，彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心，正是一个简单
智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】 AI筑梦师计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉 python
智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。然而，现实世界的形状往往存在可变性（Variability），主要体现在以下几个方面：形变（Deformation）：物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化（ScaleVariation）：目标形状在不同场景下可能大
Python 模拟鼠标轨迹算法 a485240 鼠标轨迹计算机外设
一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型，如直线或曲线路径。然而，这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现，使得能够通过深度学习技术，学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤：数据收集：收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据，包括
什么是机器视觉3D引导大模型视觉人机器视觉机器视觉3D 3d 数码相机机器人人工智能大数据
机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络、Transformer）进行特征提取与融合。例如，油田机
深度学习在医学影像分析中的应用：DeepSeek系统的实践与探索 Evaporator Core #深度学习 #DeepSeek快速入门 DeepSeek进阶开发与应用深度学习人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分，正受益于深度学习技术的突破。DeepSeek系统是一种基于深度学习的医学影像分析平台，旨在通过高效、精准的算法辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。本文将深入探讨DeepSeek系统的技术原理、实现方法及其在医学影像分析中的实际应用，并结合代码示例展示其核心功能。1.DeepSeek系统的技术架
【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割 985小水博一枚呀论文解读深度学习 transformer 人工智能网络 cnn
【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割文章目录【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割2.Re
PyTorch 深度学习博客 Zoro｜ PyTorch Deep Learning 人工智能
PyTorch深度学习博客欢迎来到我的PyTorch深度学习博客！在这里，我将分享使用PyTorch学习和实践深度学习项目的点滴经验。本博客适用于初学者和有一定基础的开发者，旨在帮助大家快速搭建环境、掌握核心概念，并通过实例了解实际应用。环境配置为了确保项目的稳定性和兼容性，我选择了Python3.9环境，并在conda创建的虚拟环境中运行最新且稳定的PyTorch版本2.6.0。1.创建Pyth
深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析深度学习
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的
算力技术创新驱动多场景应用演进智能计算研究中心其他
内容概要算力技术创新正成为数字经济时代的基础性驱动力，从异构计算架构的多元融合到量子计算的颠覆性突破，技术演进不断突破物理与算法的双重边界。在工业互联网场景中，边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应，支撑智能制造产线的实时控制；智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术，完成海量视频数据的动态解析；而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术，将基因测序、气候模拟等复杂任务的效率提升至新量级。值得注意的
AI模型技术前沿与跨场景应用实践智能计算研究中心其他
内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看，可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制，而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践
在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群，实现对所有可用GPU资源的充分调度，不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换 Fansv587 Torch框架学习深度学习 pytorch 人工智能 python 经验分享
转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征，target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。torchvision.transform模块提供了几个开箱即用的转换。FashionMNIST数据集
深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络 Fansv587 Torch框架学习深度学习 pytorch 神经网络经验分享
构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作。在PyTorch里，torch.nn这个命名空间提供了你搭建自己神经网络所需要的所有基础组件。PyTorch里的每一个模块都是nn.Module类的子类。一个神经网络本身
深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分 Fansv587 深度学习 pytorch 人工智能
使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎，名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。考虑最简单的一层神经网络，具有输入x、参数w和b以
消融实验（Ablation Study） xwhking 深度学习机器学习深度学习消融实验
消融实验（AblationStudy）定义：消融实验是一种科学研究方法，通过逐步移除模型、算法或系统中的某个组件（如模块、层、特征、数据等），观察其对整体性能的影响，从而验证该组件的必要性和有效性。其名称来源于医学领域的“消融术”（切除部分组织以研究功能），在计算机视觉、机器学习和深度学习中被广泛用于分析模型设计。为什么要做消融实验？1.验证组件的有效性核心目的：确认模型中某个设计（如注意力机制、
数据集格式转换——json2txt、xml2txt、txt2json【复制就能用】 kay_545 YOLO11改进有效涨点 python 人工智能机器学习
秋招面试专栏推荐：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转本专栏所有程序均经过测试，可成功执行专栏地址：YOLO11入门+改进涨点——点击即可跳转欢迎订阅目录json2txt脚本xml2txttxt2json
Java开发中，spring mvc 的线程怎么调用？小麦麦子 spring mvc
今天逛知乎，看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题，觉得挺有意思的，那哥们儿问的也听仔细，下面的回答也很详尽，分享出来，希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。问题：在用spring mvc架构的网站上，设一线程在虚拟机启动时运行，线程里有一全局
maven依赖范围 bitcarter maven
1.test 测试的时候才会依赖，编译和打包不依赖，如junit不被打包 2.compile 只有编译和打包时才会依赖 3.provided 编译和测试的时候依赖，打包不依赖，如：tomcat的一些公用jar包 4.runtime 运行时依赖，编译不依赖 5.默认compile 依赖范围compile是支持传递的，test不支持传递 1.传递的意思是项目A，引用
Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file darrenzhu xml premature JAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误： org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file 很有可能时你直接读取文件为inputstream，然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
CSS Specificity 周凡杨 html 权重 Specificity css
有时候对于页面元素设置了样式，可为什么页面的显示没有匹配上呢？ because specificity CSS 的选择符是有权重的，当不同的选择符的样式设置有冲突时，浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。规则： HTML标签的权重是1 Class 的权重是10 Id 的权重是100
java与servlet g21121 servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生，而且大家还会时常用到它。下面是java官方网站上对servlet的介绍： java官网对于servlet的解释写道 Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
eclipse中安装maven插件 510888780 eclipse maven
1.首先去官网下载 Maven： http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz 下载完成之后将其解压，我将解压后的文件夹：apache-maven-3.2.3，并将它放在 D:\tools目录下，即 maven 最终的路径是：D:\tools\apache-mave
jpa@OneToOne关联关系布衣凌宇 jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id，实现对一个表的增删改，另一个表的数据随之增删改。 Nruser实体类 //***************************************************************** @Entity @Table(name="nruser") @DynamicInsert @Dynam
我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置 aijuans spring 事务配置
这两天学到事务管理这一块，结合到之前的terasoluna框架，觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容，对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种，我承认后两种的内容很好，很强大。但是实际的项目当中
java 动态代理简单实现 antlove java handler proxy dynamic service
dynamicproxy.service.HelloService package dynamicproxy.service; public interface HelloService { public void sayHello(); } dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl package dynamicp
JDBC连接数据库百合不是茶 JDBC编程 JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库，就要首先下载oralce公司的驱动程序，将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中; JDBC链接数据库的代码和固定写法; 1,加载oracle数据库的驱动; &nb
单例模式中的多线程分析 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
谈到单例模式，我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载，所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例，懒汉式在获取实例时才去创建实例，即延迟加载。饿汉式： package com.bijian.study; public class Singleton { private Singleton() { } // 注意这是private 只供内部调用 private static
javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性 bijian1013 JavaScript prototype
对于从原型对象继承而来的成员，其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A，假设它的原型对象是B，B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值，那么JS会优先在A中查找，如果找到了name属性那么就返回；如果A中没有name属性，那么就到原型B中查找name，如果找到了就返回；如果原型B中也没有
【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource bit1129 dataSource
MyBatis内置了数据源的支持，如： <environments default="development"> <environment id="development"> <transactionManager type="JDBC" /> <data
我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5 bitcarter c MD5 base64decode urldecode
这里是base64decode和urldecode，Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码： string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte) { //解码表 const char DecodeTable[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0
腾讯资深运维专家周小军：QQ与微信架构的惊天秘密 ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门，从PC到移动端，从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代，社交领域应用开始彻底爆发，直奔黄金期。腾讯在过去几年里，社交平台更是火到爆，QQ和微信坐拥几亿的粉丝，QQ空间和朋友圈各种刷屏，写心得，晒照片，秀视频，那么谁来为企鹅保驾护航呢？支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢？本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素 bylijinnan java
public class MinOfShiftedArray { /** * Q69 旋转数组的最小元素 * 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。 * 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转，该数组的最小值为1。 */ publ
看博客，应该是有方向的 Cb123456 反省看博客
看博客，应该是有方向的: 我现在就复习以前的，在补补以前不会的，现在还不会的，同时完善完善项目，也看看别人的博客. 我刚突然想到的: 1.应该看计算机组成原理，数据结构，一些算法，还有关于android,java的。 2.对于我，也快大四了，看一些职业规划的，以及一些学习的经验，看看别人的工作总结的. 为什么要写
[开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖 comsci 开源项目
为什么这样说呢？因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程，但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性，如果你希望长期从事某个科研项目，但是却又必须依赖于某种行政和商业体系，那其中的过程必定充满各种风险。。。所以，为避免这种不确定性风险，我
一个 sql优化（[精华] 一个查询优化的分析调整全过程！很值得一看） cwqcwqmax9 sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011 Web翻页优化实例提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复发消息环境： Linux ve
Hibernat and Ibatis dashuaifu Hibernate ibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，当前版本是3.05。它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架，当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。相对Hibernate“O/R”而言，iBATIS 是一种“Sql Mappi
备份MYSQL脚本 dcj3sjt126com mysql
#!/bin/sh # this shell to backup mysql #[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu) _dbDir=/var/lib/mysql/ _today=`date +%w` _bakDir=/usr/backup/$_today [ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
iOS第三方开源库的吐槽和备忘 dcj3sjt126com ios
转自 ibireme的博客做iOS开发总会接触到一些第三方库，这里整理一下，做一些吐槽。目前比较活跃的社区仍旧是Github，除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流，这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。首先整理了一份 Github上排名靠
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所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素，同时也可以加快速度。步骤：加入到function.php remove_action('wp_head', 'wp_generator'); //wp-generator移除wordpress的版本号，本身blog的版本号没什么意义，但是如果让恶意玩家看到，可能会用官网公布的漏洞攻击blog remov
浅谈Java定时器发展 hacksin java 并发 timer 定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor，从后者的表现来看，可以考虑完全替代Timer了。 Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比： 1. Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
移动端页面侧边导航滑入效果 ini jquery Web html5 css javascirpt
效果体验：http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js，该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上，不再兼容IE8以前的浏览器，现在移动端浏览器一般都支持HTML5，所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <h
AspectJ+Javasist记录日志 kane_xie aspectj javasist
在项目中碰到这样一个需求，对一个服务类的每一个方法，在方法开始和结束的时候分别记录一条日志，内容包括方法名，参数名+参数值以及方法执行的时间。 @Override public String get(String key) { // long start = System.currentTimeMillis(); // System.out.println("Be
redis学习笔记 MJC410621 redis NoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点：非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。 1，处理超大量的数据 2，运行在便宜的PC服务器集群上， 3，击碎了性能瓶颈。 1)对数据高并发读写。 2)对海量数据的高效率存储和访问。 3)对数据的高扩展性和高可用性。 redis支持的类型： Sring 类型 set name lijie get name lijie set na
使用redis实现分布式锁 qifeifei
在多节点的系统中，如何实现分布式锁机制，其中用redis来实现是很好的方法之一，我们先来看一下jedis包中，有个类名BinaryJedis,它有个方法如下： public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) { checkIsInMulti(); client.setnx(key, value); ret
BI并非万能，中层业务管理报表要另辟蹊径张老师的菜大数据 BI 商业智能信息化
BI是商业智能的缩写，是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具，其数据来源于各个业务系统，如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。 BI系统不同于传统的管理信息系统，他号称是一个整体应用的解决方案，是融入管理思想的强大系统：有着系统整体的设计思想，支持对所有
安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题 wudixiaotie function
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