- ROS开发疑难杂症持续更新
流浪的567
ROS机器人c++
一、Eigen相关1、fatalerror:Eigen/Dense:没有那个文件或目录4|#include|^~~~~~~~~~~~~1.1、安装Eigensudoapt-getinstalllibeigen3-dev1.2、检查Eigen头文件是否存在于/usr/include/eigen3/或/usr/local/include/目录下ls/usr/include/eigen3/Eigen#应
- 【nnUnetv2】Code复现
是Winky啊
#项目nnUnet人工智能深度学习
作者提出一种nnUNet(no-new-Net)框架,基于原始的UNet(很小的修改),不去采用哪些新的结构,如相残差连接、dense连接、注意力机制等花里胡哨的东西。相反的,把重心放在:预处理(resampling和normalization)、训练(loss,optimizer设置、数据增广)、推理(patch-based策略、test-time-augmentations集成和模型集成等)、
- GS-SLAM论文阅读笔记-MGSO
zenpluck
GS论文阅读论文阅读笔记
前言MGSO首字母缩略词是直接稀疏里程计(DSO),我们建立的光度SLAM系统和高斯飞溅(GS)的混合。这应该是第一个前端用DSO的高斯SLAM,不知道这个系统的组合能不能打得过ORB-SLAM3,以及对DSO会做出怎么样的改进以适应高斯地图,接下来就看一下吧!GishelloG^s_ihelloGishello我是红色文章目录前言1.背景介绍2.关键内容2.1SLAMmodule2.2Dense
- u-net系列算法
㡽闧㔯
人工智能算法
语义分割M整体结构:M概述就是编码解码过程简单但是很实用,应用广起初是做医学方向,现在也是U-net主要网络结构:还引入了特征拼接操作M以前我们都是加法,现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net++整体网络结构:特征融合,拼接更全面其实跟densenet思想一致把能拼能凑的特征全用上就是升级版了U-net++DeepSupervision:也是很常见的事,多输出损失由多个位置计算,再更
- 小结:PIM-SM/DM
flying robot
HCIA/HCIP笔记
PIM-DM和PIM-SM两种模式的“组播转发树建立过程”。这俩的工作机制差异很大,适合不同的场景。✅1.PIM-DM(DenseMode)——稠密模式建立过程PIM-DM是“flood&prune”机制,先泛洪再裁剪流程:源发送数据多播源S开始向组播组G发送数据。路由器泛洪(Flood)源直接将数据泛洪到所有启用了PIM-DM的接口。网络内的所有PIM路由器收到组播数据,默认都向下游转发。下游无
- 尚硅谷电商数仓6.0,hive on spark,spark启动不了
新时代赚钱战士
hivesparkhadoop
在datagrip执行分区插入语句时报错[42000][40000]Errorwhilecompilingstatement:FAILED:SemanticExceptionFailedtogetasparksession:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:FailedtocreateSparkclientforSparksessio
- Elasticsearch:为推理端点配置分块设置
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAIElasticelasticsearch大数据搜索引擎人工智能全文检索数据库ai
推理端点对一次可处理的文本量有限,具体取决于模型的输入容量。分块(Chunking)是指将输入文本拆分成符合这些限制的小块的过程,在将文档摄取到semantic_text字段时会进行分块。分块不仅有助于保持输入文本在可处理范围内,还能使内容更加易读。相比返回一整篇长文档,在搜索结果中提供最相关的文本片段更有价值。每个分块都会包含文本片段以及从中生成的对应嵌入。默认情况下,文档会被拆分为句子(sen
- 第二十五篇 SQL优化杀手锏:用分析函数让你的查询快如闪电
随缘而动,随遇而安
SQL之道——从入门到精通数据库sql
目录一、初识分析函数:外卖骑手的一天1.1真实工作场景二、分析函数三板斧(超直观对比表)三、手把手教学:5大核心函数详解️3.1排名三剑客(班级成绩单案例)3.1.1ROW_NUMBER():唯一学号式排名3.1.2RANK():运动会颁奖式排名3.1.3DENSE_RANK():电梯楼层式排名3.2时间旅行函数(股票分析案例)3.3滑动窗口函数(疫情数据分析)四、性能优化三大绝招(让老板眼前一亮
- RISC-V指令集架构的形式语义——基于Haskell的实现
富珂祯
RISC-V指令集架构的形式语义——基于Haskell的实现riscv-semanticsAformalsemanticsoftheRISC-VISAinHaskell项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ri/riscv-semantics项目介绍本项目RISC-VSemantics在GitHub上托管,提供了一个使用Haskell编写的RISC-V指令集架构(
- 【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现
一穷二白到年薪百万
机器学习pythonsklearn
参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例
- 深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”,准确率90%+,pytorch复现
羊小猪~~
深度学习网络pytorch人工智能python机器学习分类
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前言如果说最经典的神经网络,ResNet肯定是一个,从ResNet发布后,很多人做了修改,denseNet网络无疑是最成功的一个,它采用密集型连接,将通道数连接在一起;本文是基于上一篇复现DenseNet121模型,做一个乳腺癌图像识别,效果还行,准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介,源码研究与复现(pytorch):
- 论文阅读《Semantic Stereo Matching with Pyramid Cost Volumes》
cunese0088
深度学习
SSPCV-Net(语义立体匹配网络)目的:进一步捕捉视差的细节主要模块:数据集:SceneFlow,KITTI2012,KITTI2015,Cityscape(比较泛化能力)-------------------------------------------------------------------------------------------------------Concatevo
- 句子改写器在线转换的原创性提升策略
hjehheje
算法人工智能python
在文本处理领域,"句子改写器在线转换"的原创性提升并非单纯依赖工具升级,而是需要融合算法优化、人工干预与策略设计的系统工程。以下从技术底层到应用层拆解核心方法,辅以实验数据验证其可行性:一、语义拓扑重构技术(SemanticTopologyReconstruction)原理突破传统同义词替换仅影响表层词汇(LexicalLevel),而STR技术通过依存句法分析,构建句子的语义网络拓扑图,对主谓宾
- Vue 3 组件库版本管理与发布策略:语义化版本控制与自动化发布流程 - 打造稳定可信赖的组件库生态
Neo Evolution
前端学习vue.js自动化前端单元测试代码覆盖率
引言各位前端工程领域的探索者,欢迎再度莅临Vue3+现代前端工程化系列技术博客的进阶课堂!在昨天的第十二篇博客中,我们成功构建了全自动化的Storybook文档站点持续部署(CD)流程,将组件库的用户文档体验提升至新的高度。今天,我们将聚焦于组件库生命周期的关键环节——版本管理与发布,深入剖析语义化版本控制(SemanticVersioning)的精髓,并实践自动化发布流程,为Vue3BasicU
- Releases(发布) 和 版本管理 是两个紧密相关的概念
WwwwwH_PLUS
#SoftwareEngineering运维
在软件开发和维护中,Releases(发布)和版本管理是两个紧密相关的概念,特别是在开源项目或企业软件开发中。1.Releases(发布)Release是指软件的一个正式发布版本,通常经过开发、测试、修复Bug,并被认为是足够稳定和可用于生产环境的版本。主要特点里程碑:通常对应一个开发周期的完成(如Alpha、Beta、正式版)。版本号:通常遵循语义化版本(SemanticVersioning,S
- C/C++基础知识复习(27)
_lengjuan_
c语言c++
1)移动语义和拷贝语义的区别拷贝语义和移动语义是C++中对象所有权管理的两种机制,主要在对象初始化、赋值或传参时体现。拷贝语义(CopySemantics)行为:通过深拷贝或浅拷贝,创建一个新对象,并将原对象的值或资源复制到新对象。应用场景:用于保证两个对象完全独立,尤其是在需要保留源对象时。特点:使用拷贝构造函数(T(constT&))或拷贝赋值运算符(T&operator=(constT&))
- DenseUNet 改进:添加ASPP模块
听风吹等浪起
AI改进系列深度学习人工智能计算机视觉神经网络网络
目录1.ASPP模块2.DenseUNet改进3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.ASPP模块ASPP(AtrousSpatialPyramidPooling,空洞空间金字塔池化)是语义分割模型(如DeepLab系列)中的核心模块,旨在捕捉多尺度上下文信息,提升模型对不同尺寸物体的分割效果。1.背景与动机问题:图像中的物体尺寸差异大(如汽
- 语义向量模型全解:从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型
来自于狂人
人工智能语言模型
一、语义向量模型:自然语言处理的基石语义向量模型(SemanticVectorModel)是自然语言处理(NLP)的核心技术,它将词汇、句子或文档映射为高维向量,在数学空间中量化语义信息。通过向量距离(如余弦相似度)衡量语义的相似性,支撑了搜索引擎、情感分析、机器翻译等实际应用。1.1发展简史1980s~2000s:基于统计的浅层模型,如TF-IDF(直接表征词的重要性)、LSA(通过矩阵分解降维
- SQL技能大进阶:解锁高级技巧,提升数据处理效率
大雨淅淅
数据库sql数据库
目录一、引言二、10个不可不知的高级SQL技巧(一)窗口函数:数据分析的得力助手(二)公共表达式(CTEs):让查询更清晰(三)聚合函数:数据汇总的利器(四)递归CTEs:处理分层数据的神器(五)临时函数:简化代码的好帮手(六)使用CASEWHEN枢转数据:灵活处理数据(七)EXCEPTvsNOTIN:查询数据的不同方式(八)自联结:在同一表中查找关联数据(九)RankvsDenseRankvsR
- 《ollama :AI library》
空云风语
人工智能人工智能
AILibrarySortByPopularNewestdeepseek-r1DeepSeek'sfirst-generationofreasoningmodelswithcomparableperformancetoOpenAI-o1,includingsixdensemodelsdistilledfromDeepSeek-R1basedonLlamaandQwen.1.5b7b8b14b32b
- 完整指南:从基础到高级使用 Semantic Kernel
江沉晚呤时
NetcoreAIc#.netcore
SemanticKernel是微软推出的一款强大的开发框架,旨在帮助开发者通过语义理解和自然语言处理(NLP)构建智能应用。它为开发者提供了与OpenAI、AzureCognitiveServices等人工智能服务集成的简便接口,使得构建自然语言处理(NLP)应用变得更加直观和高效。在本文中,我们将从基础到高级全面讲解如何使用SemanticKernel,并提供详细的代码示例,帮助你快速掌握这个框
- 使用Semantic Kernel:对DeepSeek添加自定义插件
归-途
机器学习oneapi机器学习
SemanticKernel介绍SemanticKernel是一个SDK,它将OpenAI、AzureOpenAI等大型语言模型与C#、Python和Java等传统编程语言集成在一起。SemanticKernel通过允许您定义插件来实现这一点。为什么需要添加插件?大语言模型虽然具有强大的自然语言理解和生成能力,但它们通常是基于预训练的模型,其功能受限于训练时所接触的数据和任务。为大语言模型添加插件
- 单卡挑战千亿模型!深度求索MoE架构实战指南:从理论到开源工具全解析
小诸葛IT课堂
架构
引言:为什么需要单GPU训练千亿参数模型?随着大模型参数规模突破千亿级别,训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构(DenseModel)在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。**混合专家模型(MixtureofExperts,MoE)**通过稀疏激活机制,成为突破单卡训练瓶颈的关键技术。本文将结合深度求索(DeepSeek)的MoE架构实战经验,详解如何用单个GPU训练千亿参数模型,并
- 文章精读篇——用于遥感小样本语义分割的可学习Prompt
LiXiang like coding吗
学习prompt人工智能
题目:LearnablePromptforFew-ShotSemanticSegmentationinRemoteSensingDomain会议:CVPR2024Workshop论文:10.48550/arXiv.2404.10307相关竞赛:https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/17568年份:2024任务背景小样本语义分割(Few-shot
- 【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net:Semantic segmentation with PyTorch
胖墩会武术
深度学习PyTorch项目实战pythonunetpytorch
文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
- Hive排序函数源码解密:字节跳动面试官的底层三连问
数据大包哥
#Hive#大厂SQL面试指南hivehadoop数据仓库
Hive排序函数源码解密:字节跳动面试官的底层三连问作为数据工程师,理解Hive排序函数的源码就像掌握汽车的发动机原理。本文通过字节跳动内部技术文档,为你揭示三大排序函数的源码级实现差异。一、分布式执行框架Hive中ROW_NUMBER、RANK和DENSE_RANK的底层实现差异主要体现在相同排序键值的处理逻辑上,其核心流程可分为两个阶段:数据分区(Shuffle阶段)根据PARTITIONBY
- Prompt Engineering的重要性
workflower
UML建模设计方法prompt大数据人工智能AI编程软件工程设计模式需求分析
从软件工程需求分析与大模型结合的实践角度来看,PromptEngineering的重要性及其风险主要体现在以下几个方面:一、PromptEngineering的核心价值需求语义桥接(Requirement-SemanticsBridging)软件需求具有模糊性、歧义性等自然语言特征。实验表明,经过优化的Prompt可使LLM的需求理解准确率提升28-35%(参照NSF2023需求工程基准测试),通
- java实现,使用向量相似度 输入字符串,在定义好的字符串集合中根据语义匹配出最准的一个。
melck
1024程序员节
以下是完整的Java示例代码,包括字符串集合的定义和根据输入字符串匹配最相似字符串的逻辑:importjava.util.*;publicclassSemanticMatching{publicstaticvoidmain(String[]args){//定义字符串集合ListstringCollection=Arrays.asList("Whereistherestroom?","Canyout
- 知识图谱构建概念、工具、实例调研
熟悉的黑曼巴
知识图谱人工智能
一、知识图谱的概念知识图谱(Knowledgegraph)知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网络),其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
- [论文阅读] SeeSR: Towards Semantics-Aware Real-World Image Super-Resolution
qianx77
论文阅读pytorch论文阅读人工智能计算机视觉
文章目录一、前言二、主要贡献三、Introduction四、Methodology4.1Motivation:4.2FrameworkOverview.**一、前言通信作者是香港理工大学&OPPO研究所的张磊教授,也是图像超分ISR的一个大牛了。论文如下SeeSR:TowardsSemantics-AwareReal-WorldImageSuper-Resolution[paper][code]二
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
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Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
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rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要