9.5 机器翻译与数据集

阿里云人工智能与机器学习 HaoHao_010 阿里云云服务器云计算服务器
阿里云的人工智能（AI）与机器学习（ML）服务为企业提供了全面的AI解决方案，帮助用户在多个行业实现数据智能化，提升决策效率，推动业务创新。阿里云通过先进的技术和丰富的工具，支持用户开发、部署和管理AI应用。以下是阿里云在人工智能和机器学习方面的主要产品与服务：1.云上机器学习平台—PaaS服务PAI(PlatformforAI)PAI是阿里云推出的人工智能平台，提供一系列机器学习与深度学习工具和
AI探索笔记：浅谈人工智能算法分类安意诚Matrix 机器学习笔记人工智能笔记
人工智能算法分类这是一张经典的图片，基本概况了人工智能算法的现状。这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系，其中人工智能是最广泛的范畴，机器学习是其子集，专注于数据驱动的算法改进，而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法。但是随着时代的发展，这张图片表达得也不是太全面了。我更喜欢把人工智能算法做如下的分类：传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
VQ-Diffusion 深度解析与实战指南晏灵昀Odette
VQ-Diffusion深度解析与实战指南VQ-Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion是一个用于文本到图像合成的深度学习模型，基于矢量量化变分自编码器（VQ-VAE）和去噪扩散概率模型（DenoisingDiffusionProbabilisticModel）。该模型通过将DDP
【模块】AKConv卷积模块 dearr__ 扒网络模块深度学习人工智能
论文《AKConv:ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters》1、作用AKConv旨在解决深度学习中标准卷积操作的两个固有限制：限定在局部窗口内，限制了从其他位置捕获信息的能力；卷积核固定大小，限制了对不同目标形状和大小的适应能力。这种新方法允许卷积核具有任意参数和采样形状，提供了一种灵活
DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现清风AI 深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法目标检测
模型背景在深度学习技术快速发展的背景下，目标检测领域取得了显著进展。早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络（CNN）取代，其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出，推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。然而，这些早期模型在精度和效率方面仍存在不足，尤其是在处理复杂场景和小目标时表现不佳。这为DCMNet等新型轻量化目标检测模型的出现提供了契机，旨
注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍 Jason_Orton 分类数据挖掘人工智能
注意力机制（AttentionMechanism）是近年来在深度学习中非常流行的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等任务中，具有显著的效果。它的核心思想是模仿人类在处理信息时的注意力分配方式，根据不同部分的重要性给予不同的关注程度。1.注意力机制的背景与动机在传统的深度学习模型（如RNN、CNN等）中，信息处理通常是按照固定的规则和结构进行的，模型对输入的各个部分给予相同的关注。
图神经网络：拓扑数据分析的新时代 Jason_Orton 神经网络数据分析人工智能
随着图数据的广泛应用，图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为一种强大的深度学习工具，逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。图数据在许多现实世界问题中无处不在，诸如社交网络、交通网络、分子结构、推荐系统等都可以被建模为图结构。图神经网络通过直接处理图结构数据，能够更好地捕捉节点之间的关系信息，从而在众多任务中展现出了优异的性能。本文将深入探讨图神经网络的基本原理、常见的算法、应用
智算中心的核心硬件是什么？ Imagination官方博客
本文来源：游方AI智算中心，作为人工智能时代的关键基础设施，其核心硬件的构成与性能直接影响着智能计算的效率与质量。以下是对智算中心核心硬件的详细阐述：一、AI芯片AI芯片是专门为加速人工智能计算而设计的硬件，能够与各种AI算法协同工作，满足对算力的极高需求。当前主流的AI加速计算芯片包括：1、GPU（图形处理器）GPU是智算中心的算力担当，其强大的并行计算能力使其在深度学习领域大放异彩。GPU芯片
AI之DeepSeek james二次元 AI 人工智能 AI DeepSeek
DeepSeek是一个开源的基于深度学习的搜索引擎，用于在大规模数据中进行高效的内容检索和相似度搜索。它利用深度学习技术，特别是嵌入（embedding）技术，以改进传统搜索引擎中基于关键词的匹配方式，能够对复杂的查询和内容进行更精确和智能的理解。DeepSeek主要侧重于基于语义的搜索，通过将数据（例如文本、图像、音频等）转换为向量表示，来实现更为精准的相似度搜索。它的应用场景包括但不限于自然语
[AI] [ComfyUI]理解ComyUI的基本原理及其图像生成技术技术小甜甜 AI探索者人工智能 AI作画
ComyUI作为一种图像生成框架，其背后的核心技术基于潜在空间的概念，并通过各种深度学习模块实现高效的图像生成与本地部署。本文将详细探讨ComyUI的基本原理，涵盖其在图像生成中的关键概念，包括潜在空间、VAE模块、噪声处理以及CLIP编码器节点的作用。1.潜在空间的存在与生成效率什么是潜在空间？潜在空间（LatentSpace）是指数据压缩后的低维空间。在图像生成中，潜在空间的引入极大地提高了生
深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）北岛寒沫逐界星辰2025 计算机科研深度学习论文阅读笔记
文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加，就会出现梯度消失和梯度下降现象，妨碍模型的收敛。不过，这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是，尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛，又出现了另外一个问题，即随着模型深度的增加，模型的准确率反而下
大模型最新面试题系列：深度学习基础（二）人肉推土机大模型最新面试题集锦大全 AI编程人工智能 pytorch python 面试
21.解释模型容量与过拟合的关系，如何在理论上平衡两者？模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力，通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时，模型可能无法学习到数据中的复杂模式，导致欠拟合，即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加，模型能够学习到更复杂的模式，在训练集上的表现
深度学习-自学手册谁用了尧哥这个昵称 AI 深度学习
人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法，随机–类似SGD一篇神经网络入门BP反向传播，表示很复杂的函数/空间分布从最后一层往前调整参数，反复循环该操作y=a(wx+b)x输入y输出a激活函
53、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-14、使用自己的架构搭建一个通过学习模仿莎士比亚风格的2000次的文章。并且在关键层配有详细解释。小宇爱深度学习-自学之路深度学习人工智能神经网络自然语言处理 rnn
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的主要应用及核心技术彬彬侠自然语言处理 NLP 自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。NLP在多个领域有着广泛的应用，并结合了多种先进的技术，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、统计模型以及规则方法。1.自然语言处理的主要应用1.1机器翻译（MachineTranslation,MT）应用场景：在线翻译：GoogleTranslate、DeepL、BaiduTranslate。跨语
DeepSeek 高阶应用技术详解（4） Evaporator Core #DeepSeek快速入门 DeepSeek进阶开发与应用 deepseek
1.引言在前三篇中，我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络（GNN）和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向，具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术，广泛应用于金融、气象、医疗等
用PyTorch玩转数据：从整理到“看图说话开心快乐幸福一家人 pytorch 人工智能 python
最近在实验室鼓捣深度学习项目，发现PyTorch的数据处理流程简直像搭乐高——每个模块都精准卡位。今天就把这套"厨房级"工具链拆解给大家看看，连我这种手残党都能轻松上手。01数据收纳术：你的专属AI管家想象你有一堆杂乱照片需要整理。PyTorch的Dataset类就像智能相册，只要定义好__getitem__（怎么找照片）和__len__（总共有多少张），它就能瞬间把你的数据码得整整齐齐。而Dat
模式识别课程设计：人脸识别背景与问题引入之问题描述 XLYcmy 模式识别网络安全人工智能课程设计模式识别人脸识别 PCA LLM
1.2问题描述通过之前的背景介绍可以知道人脸识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，已广泛应用于身份验证、安全监控、智能家居等多个领域。随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的成熟，人脸识别的精度和应用场景不断扩展。本研究设计了一种基于主成分分析（PCA）[7]和K-L变换的人脸识别系统，利用ORL人脸数据库作为数据源，对输入的人脸图像进行识别，并输出与其特征最相似的人脸。该系统的
深度学习模型大小与模型推理速度的探讨 ICUD 深度学习人工智能 python
**昨天看到了非常好的两篇文章想在此记录和保存，由于模型的实时推理包含很多方面的因素，因而也庆幸能有机会看到这样的文章。**参考大佬：https://zhuanlan.zhihu.com/p/411522457
用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络 gs80140 AI pytorch tensorflow 神经网络
目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中，我们将介绍如何使用两大深度学习框架——PyTorch和TensorFlow，构建一个简单的全连接神经网络。该网络包含输入层、一个隐藏层和输出层，适合初学者理解神经网络的基本构建模块
Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters 一只积极向上的小咸鱼机器学习人工智能
这篇论文介绍了CASSINI，一种用于机器学习（ML）集群的网络感知作业调度器。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长，对高效GPU集群的需求日益增加。分布式机器学习训练工作负载的通信开销占据了训练迭代时间的很大一部分，而现有的ML调度器往往忽略了ML训练作业的通信模式。研究问题:该问题的研究目标是开发一种简单而有效的方法，能够在网络链路中高效地放置多个ML作业，
50、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-11、添加RNN递归神经网络层为了浮现RNN的神经网络使用框架。小宇爱深度学习-自学之路深度学习人工智能自然语言处理神经网络 rnn
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
52、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-13、对话预测功能，使用我们自己建的架构重写RNN预测网络,程序的详细解读。小宇爱深度学习-自学之路深度学习人工智能神经网络自然语言处理 rnn
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空，让机器学习更多的内容程序展示小宇爱深度学习-自学之路深度学习自然语言处理机器学习
importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)
深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展 Jason_Orton 深度学习人工智能数据挖掘机器学习
目录引言什么是深度学习？深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理（NLP）3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习（DeepLearning）近年来成为人工智能领域的核心技术之
第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化武狐肆骸机器学习 cnn 人工智能神经网络
前言：在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后，接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。1.数据增强（DataAugmentation）数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。通过对训练数据进行各种随机变换，可以生成更多的训练样本，帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法：旋转（Rotation）：随机旋转图像，增强模型对旋转变换
深度学习：从神经网络到智能应用 Jason_Orton 深度学习神经网络人工智能机器学习
目录引言一.什么是深度学习？二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播（Backpropagation）三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习（DeepLearning）作为机器学习的一个分支，近年来在人工智能领域取得了革命性的进展。无论是语音识别、图像识别，还是自动驾驶、自然语言处理，深度学习都在推动着技术的发展和行业的变革。那
基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤 pk_xz123456 python 算法深度学习 YOLO 目标检测算法
基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）进行开发是一种常见且高效的方式。以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容：1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库，推荐使用Python语言，以下是一些关键库：PyTorch：YOLO通常基于PyTorch实现，安装适合你系统的PyTor
理解CPU与GPU频繁数据传输 _DCG_ 计算机视觉深度学习神经网络 CPU GPU 数据传输
基础理解在学习深度学习神经网络过程中，有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢？我们知道CPU可以访问内存，而GPU也有自己的显存。要完成功能一般都是CPU从硬盘或者其他数据源读取数据到内存中，然后将内存中的传输到GPU的显存中，GPU从显存中获取数据并进行计算，并最终将计算的结果返回给CPU的内存中。整体的计算就像上面描述，但是不可忽略的是：从CPU内存
深度学习批次数据处理的理解 _DCG_ 计算机视觉深度学习人工智能
基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？神经网络是如何处理多个数据的，下面从硬件架构的角度去分析处理。GPU硬件架构GPU的硬件架构设计是批处理能够高效运行的关键原因之一。GPU现阶段一般采用SIMT架构，它的特点如下：SIMT（Singl
PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 java UI linux PHP android
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zookeeper admin 笔记 braveCS zookeeper
Required Software 1) JDK>=1.6 2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台)，并run on separate machines 3)在Yahoo!，zk配置在特定的RHEL boxes里，2个cpu，2G内存，80G硬盘数据和日志目录 1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份，包括快照和事务日
Spring配置多个连接池 easterfly spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候，如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢？ Spring中有关于dataSource的配置： <bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource" &nb
Mysql 171815164 mysql
例如，你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。 GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI TH GRANT OPTION; 如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器，并使用mypassword作
CommonDAO（公共/基础DAO） g21121 DAO
好久没有更新博客了，最近一段时间工作比较忙，所以请见谅，无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢，总之或许对你有些帮助。 DAO(Data Access Object)是一个数据访问（顾名思义就是与数据库打交道）接口，DAO一般在业
直言有讳永夜-极光感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313 精华: “直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念，而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢？就好比是读书时候做阅读理解，我喜欢我自己的解读，并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重，我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
安装CentOS 7 和Win 7后，Win7 引导丢失随便小屋 centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7，然后在安装CentOS，这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后，却找不到Win7 的引导，稍微修改一点东西即可。一、首先具有root 的权限。即进入Terminal后输入命令su，然后输入密码即可二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改 v
Oracle备份与恢复案例 aijuans oracle
Oracle备份与恢复案例一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时，总希望数据库的内容是可靠的、正确的，但由于计算机系统的故障（硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障）影响数据库系统的操作，影响数据库中数据的正确性，甚至破坏数据库，使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后，希望能重构这个完整的数据库，该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。访问G4Studio网站 http://www.g4it.org 2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本功能新增 (1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标，并将游标映射为Java List集合对象的标
Oracle显示根据高考分数模拟录取百合不是茶 PL/SQL编程 oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求: 1,创建student表和result表 2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理 3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选 1,创建student表,和result表学生信息表; create table student( student_id number primary key,--学生id
优秀的领导与差劲的领导 bijian1013 领导管理团队
责任优秀的领导：优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了，那么他知道该受责备的人是他自己，并且敢于承认错误。差劲的领导：差劲的领导觉得这不是他的问题，因此他会想方设法证明是他的团队不行，或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。努力工作优秀的领导：团队领导应该是团队成员的榜样。至少，他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
js函数在浏览器下的兼容 Bill_chen jquery 浏览器 IE DWR ext
做前端开发的工程师，少不了要用FF进行测试，纯js函数在不同浏览器下，名称也可能不同。对于IE6和FF，取得下一结点的函数就不尽相同： IE6：node.nextSibling,对于FF是不能识别的； FF：node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的；兼容解决方式：var Div = node.nextSibl
【JVM四】老年代垃圾回收：吞吐量垃圾收集器(Throughput GC) bit1129 垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个：吞吐量越高，则算法越好暂停时间越短，则算法越好首先说明吞吐量和暂停时间的含义。垃圾回收时，JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务，这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系，共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值，因此，好的GC应该占
J2EE监听器和过滤器基础白糖_ J2EE
Servlet程序由Servlet，Filter和Listener组成，其中监听器用来监听Servlet容器上下文。监听器通常分三类：基于Servlet上下文的ServletContex监听，基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。 ServletContex监听器 ServletContex又叫application
博弈AngularJS讲义(16) - 提供者 boyitech js AngularJS api Angular Provider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制，这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象，例如控制器，指令，过滤器动画等。那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢？ Angular提供了5种方式让注入器创建对象，其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
java-写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。 bylijinnan java
public class CommonSubSequence { /** * 题目：写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。 * 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。 * * O(N^2)：对于a中的每个字符，遍历b中的每个字符，如果相同，则拷贝到新字符串中。 * O(
sqlserver 2000 无法验证产品密钥 Chen.H sql windows SQL Server Microsoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
[新概念武器]气象战争 comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织.... 原因如下: 地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 daizj oracle grouping rollup cube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示转自namesliu -- 使用oracle 的样列库，演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景 --- ROLLUP ，为了理解分组的成员数量，我增加了分组的计数 COUNT(SAL)
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本人汇总的技术资料，分享出来，希望对大家有用。 http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE 资料主要包含： Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...) Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...) Ser
初一下学期难记忆单词背诵第一课 dcj3sjt126com english word
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截取视图的图片, 然后分享出去 dcj3sjt126com OS Objective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast. I implemented a category method on UIView to get the vi
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方法一: 在my.ini的[mysqld]字段加入： skip-grant-tables 重启mysql服务，这时的mysql不需要密码即可登录数据库然后进入mysql mysql>use mysql; mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root'; mysq
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spring mvc中的@propertysource jackyrong spring mvc
在spring mvc中，在配置文件中的东西，可以在java代码中通过注解进行读取了： @PropertySource 在spring 3.1中开始引入比如有配置文件 config.properties mongodb.url=1.2.3.4 mongodb.db=hello 则代码中 @PropertySource(&
重学单例模式 lanqiu17 单例 Singleton 模式
最近在重新学习设计模式，感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。第一个学的就是单例模式，单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例，保证只有一个实例。单例模式的常用实现方式有两种，就人们熟知的饱汉式与饥汉式，具体就不多说了。这里说下其他的实现方式静态内部类方式: package test.pattern.singleton.statics; publ
.NET开源核心运行时，且行且珍惜 netcome java .net 开源
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使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互 Everyday都不同 Web 高并发 oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现，只知道是把数据存储在内存中，以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念，觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术，发现还是很有必要一探究竟的。缓存技术使用背景：一般来说，对于web项目，如果我们要什么数据直接jdbc查库好了，但是在遇到高并发的情形下，不可能每一次都是去查数据库，因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
Spring+Mybatis 手动控制事务 toknowme mybatis
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9.5 机器翻译与数据集

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