- mathpix snpping公式输入不限次数的方法
冰虺
编辑器
在写论文时,不可避免的需要输入大量的公式,为了减少公式输入所需的时间,mathpixsnpping这款软件,带来了极大的方便。仅需截图,就能快速输入好数学公式(化学式)。但由于已经过了推广的时期,该软件已经开始收费了!!!!!!为了不限次数输入,特地提供以下开源网站,供大家使用!!!!!使用方法:1、win+shift+s将公式截取复制到粘贴板2、打开以下网站在线LaTeX公式编辑器-编辑器3、将
- 国赛数学建模高教社杯历届优秀论文全集
BanDeng001
数学建模数学建模
2004到2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目及优秀论文1往届高教社杯题目2024年:A题:“板凳龙”闹元宵B题:生产过程中的决策问题C题:农作物的种植策略D题:反潜航空深弹命中概率问题E题:交通流量管控2023年:A题:定日镜场的优化设计B题:多波束测线问题C题:蔬菜类商品的自动定价与补货决策D题:圈养湖羊的空间利用率E题:黄河水沙检测数据分析2022年:A题:波浪能最大输出功率设计B题:
- 论文阅读-秦汉时期北方边疆组织的空间互动模式与直道的定位(中国)
MilkLeong
论文阅读空间计算
论文英文题目:AspatialinteractionmodelofQin-HanDynastyorganisationonthenorthernfrontierandthelocationoftheZhidaohighway(China)发表于:journalofarchaeologicalscience,影响因子:3.030论文主要是使用空间互动模型来对秦汉时期的北方边疆直道进行定位和重建。分析
- 仓储系统货位优化毕业论文【Flexsim仿真】
aikelele
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一、内容简介由堆垛机、货架、输送系统、管理系统、控制系统等组成的传统堆垛式仓储系统因为其成熟的技术和推广方式、高效等特点广泛的应用在物流、车间、制造等行业。但是堆垛机仓库每个巷道都会拥有一台堆垛机,其作业方式受到限制,鲁棒性比较差,一个巷道堆垛机出现问题题将导致整个巷道作业停止。同时,堆垛机立体仓库的可协调性比较差,企业的产品有旺季、淡季之分,在旺季时可能满足正常的出入库需求;在淡季时,可能会出现
- 长文本生成的“中间迷途”:当AI在信息洪流中迷失与觉醒
步子哥
AGI通用人工智能人工智能
长文本生成的困境:当AI在信息洪流中迷失在人工智能领域,大型语言模型(LLM)如同拥有无限记忆的超级读者,能轻松消化整座图书馆的藏书。但当被要求撰写万字论文时,这些"博学者"往往只能产出不足两千字的短文——这就像让美食家品尝满汉全席后,只能复述前菜和甜点的味道。更令人困扰的是,当输入文本超过8000词时,模型会像在图书馆迷路的读者,对"中间书架"的内容视而不见,这种现象被形象地称为"中间丢失"(L
- PointNet++改进策略 :模块改进 | x-Conv | PointCNN, 结合局部结构与全局排列提升模型性能
我是瓦力
PointNet++改进策略人工智能深度学习计算机视觉
目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法,旨在从点云(pointcloud)数据中学习特征。传统卷积神经网络(CNN)在处理规则网格数据(如图像)时非常有效,但由于点云是无序且不规则的,直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失,并对点的排列顺序敏感。
- 点云网络的论文理解(三)-点云网络的优化 PointNet++的总体说明
CUHK-SZ-relu
PointNet深度学习
总体说明这个部分是为了让大家可以更好地理解文章1.以前的网络有什么缺点1.首先第一点就是论文当中反复提到的没有局部特征的问题。2.另外一个就是PointNet不具有平移不变性,理解一下这个,PointNet最后是一个maxpooling所以决定是不是选择当前内容的唯一因素是大小,因为除了pooling之外使用的就只有mlp,之前的所有一系列处理其实都可以等价为乘上一个参数,每个的参数可能不同,有正
- 怎么定义世界模型,Sora/Genie/JEPA 谁是世界模型呢?(1)
周博洋K
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说这个问题之前先看一下什么是世界模型,它的定义是什么?首先世界模型的起源是咋回事呢?其实世界模型在ML领域不是什么新概念,远远早于Transfomer这些东西被提出来,因为它最早是强化学习RL领域的,在20世纪90年代由JuergenSchmiduber实验室给提出来的。2018年被Ha和Schmiduber发表了用RNN来做世界模型的论文,相当于给他重新做了一次定义。然后就是最近跟着Sora,G
- AIGC视频生成模型:ByteDance的PixelDance模型
好评笔记
AIGC音视频机器学习人工智能深度学习计算机视觉transformer
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录热门专栏机器学习深度学习
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三谷秋水
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24年5月来自挪威大学的论文“GaussianSplatting:3DReconstructionandNovelViewSynthesis,aReview”。基于图像的3D重建是一项具有挑战性的任务,涉及从一组输入图像中推断出目标或场景的3D形状。基于学习的方法因其直接估计3D形状的能力而备受关注。这篇论文重点介绍3D重建的最新技术,包括生成新的、未见过的视图。高斯Splatting方法的最新发
- RoboVQA:机器人多模态长范围推理
三谷秋水
计算机视觉智能体大模型机器人人工智能机器学习计算机视觉深度学习语言模型
23年11月来自GoogleDeepmind的论文“RoboVQA:MultimodalLong-HorizonReasoningforRobotics”。本文提出一种可扩展、自下而上且本质多样化的数据收集方案,该方案可用于长期和中期的高级推理,与传统的狭窄自上而下的逐步收集相比,其吞吐量提高2.2倍。通过在3栋办公楼内执行任何用户请求并使用多种具身(机器人、人类、带抓取工具的人类)来收集真实数据
- 软考高项报名开始啦,这些东西提前准备好...
不是小盆友
软考计算机考试软考高项软考高级苏景一软考软考报名pat考试
软考高项报名开始啦,这些东西提前准备好...部分地区已经开始报名了,是不是还有很多人不知道要准备什么东西,资料一定要提前准备好,不然很可能会报名失败!!!-��时间节点♦报名时间:3.11——3.28(具体以地区发布为准)♦资格审查时间:3.11——3.29(具体以地区发布为准)♦缴费时间:3.11——3.30(具体以地区发布为准)♦发票打印时间:4.14——12.31♦准考证打印时间:5.19—
- 从零手撕 LLaMa3 项目爆火(图解+代码)
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大模型深度学习大模型算法人工智能RAG多模态大模型Llama面试题
节前,我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。汇总合集《大模型面试宝典》(2024版)发布!一个月前,Meta发布了开源大模型llama3系列,在多个关键基准测试中优于业界SOTA模型,并在代码生成任务上全面领先。此后,开发
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2025年,AI论文写作工具如雨后春笋般涌现,迅速在学术圈走红。身为一个常被论文写作困扰的“懒人”,我对这些工具的实际表现充满好奇。于是,我亲测了五款当下国内外最热门的AI论文写作助手,从功能、交互、写作水平、写作效率等维度进行全面评测,结果令人惊喜。相信这篇文章能为仍在观望的你带来新的启发与认识。这次测评,我挑选了五款极具代表性的AI工具,以“基于大语言模型的医疗诊断研究”为主题,看它们如何大显
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GKD-Outputlayer人工智能数据挖掘机器学习深度学习神经网络cnnpytorch
(GFKD)无图知识蒸馏《Graph-FreeKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks》2021作者是XiangDeng和ZhongfeiZhang,来自纽约州立大学宾汉姆顿分校论文地址见文末摘要知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)通过强制学生网络模仿在训练数据上预训练老师网络的输出,从而将知识从老师网络转移到学生网络。然而,在
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宇直不会放弃
GKD-Middlelayer人工智能pythonchatgptgpu算力深度学习机器学习神经网络
LWC-KD:图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏《GraphStructureAwareContrastiveKnowledgeDistillationforIncrementalLearninginRecommenderSystems》2021作者是YueningWang、YingxueZhang和MarkCoates论文地址:https://dl.acm.org/doi/10.1145/
- 【氮化镓】用于低压射频电源的具有80.4% PAE的Si基E-Mode AlN/GaN HEMT
北行黄金橘
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引言本文是一篇关于增强型(E-mode)AlN/GaN高电子迁移率晶体管(HEMTs)的研究论文,晶体管是在硅衬底上制造的,并在3.6GHz频率下展示了80.4%的峰值功率附加效率(PAE)。文章首先介绍了GaN器件在微波和毫米波功率放大器中的应用,特别是在雷达、卫星通信和民用移动通信系统中。这些应用对器件的性能要求极高,包括高功率密度、高效率和低供电电压。文章指出,与耗尽模式(D-mode)相比
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- LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning
Zhouqi_Hua
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Arxiv日期:2024.5.16机构:IIT关键词CoT本质LLM推理本质核心结论1.CoT推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求,模型内部的功能组件几乎是相同的(共享而非独享)不同的神经算法实际上是由类似归纳头(inductionheads)等机制组合而成2.注意力机制中的信息流动attentionheads在不同的模型层之间传递信息,特别是当它们涉及到本体论相关(ontolo
- EDPose:探讨端到端的实时多人姿态估计
烧技湾
AI&ComputerVisionHPE人体姿态估计端到端检测
作者:曾爱玲(港中文博士,现已入职腾讯)单位:IDEA(深圳数字经济研究院)源码:github/ED-Pose该篇论文取得效果如下:这篇文章的优势在于:在复杂的多人场景下能够取得不错的性能提升,虽然在COCO等数据集上的提升不明显。这种端到端的方法,优势在于检测到人体是检测到关键点的一个保证。目录摘要一、介绍二、相关工作2.1.单阶段多人姿态估计2.2检测变压器:三、重新思考单阶段多人姿态估计3.
- 技术人实测 | 如何用AI工具2分钟突破知网AIGC检测线
LL06210721
人工智能AIGC
最近在GitHub发现个有意思的本地化算法工具,其核心是通过对抗式语义重组技术重构文本逻辑链。测试时发现:将GPT生成的论文导入后,系统会保留原始参考文献格式,同时用学术同义词替换引擎重写表达结构。实测数据:某985实验室的AI生成稿经处理,知网AIGC率从38%→9.7%(检测截图已脱敏),维普重复率从24%→8.3%。工具最实用的三个细节:保留公式编号和图表位置不变支持LaTeX源码级修改追踪
- Word2Vec 模型 PyTorch 实现并复现论文中的数据集
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详细注解链接:https://www.orzzz.net/directory/codes/Word2Vec/index.html欢迎咨询!
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linff911
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参考:解决PPT导出PDF分辨率过低问题_ppt导出pdf清晰度不高怎么解决-CSDN博客之前被论文折磨的发疯,遇到了点问题,遂写此篇,参考上面这位大神的文章,顺利解决了问题,插个眼留给自己用首先我的电脑上有FoxitPDF阅读器,没有的话不知道能不能行,另外本篇是指word里的图片就比较高清,但是导出pdf变模糊的情况;步骤指南1.选择FoxitPDF打印机在Word中,点击左上角文件选项:选择
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Flaskrestful小册子flaskpython后端
这是一个Flaskrestful讲解的小册子,涵盖了RESTfulAPI的概念、选择Flask的原因以及小册子的目标和结构。我会尽量写得详细,帮助你更好地理解。1.简介1.1什么是RESTfulAPI?1.1.1REST的概念REST(RepresentationalStateTransfer,表述性状态转移)是一种软件架构风格,由RoyFielding在2000年的博士论文中提出。它定义了一组约
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本文,已收录于,我的技术网站aijiangsir.com,有大厂完整面经,工作技术,架构师成长之路,等经验分享Kafka中的ProducerAPI是如何工作的?Kafka中的ProducerAPI允许应用程序发布一流的数据到一个或多个Kafka主题。它的工作原理包括:1、创建Producer实例:通过配置Producer的各种属性(如服务器地址、序列化方式等)来创建Producer实例。2、发送消
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ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积,且人类演示可能是非平稳的,提出了ACT(ActionChunkingwithTransformers)方法。ActionChunking模仿学习中,compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说,当智能体(agent)在测试时遇到训练集中未见过的情况时,可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积,导致智能体进入未知状态,最终
- Python计算机二级编程题真题及考点总结【纯干货】
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Python计算机二级编程题真题及考点总结【纯干货】一、前言相较于各类Python基础教程和二级经验分享类文章,个人认为如果只是想要考取计算机二级证书的话,最快且有效的方法应是在明晰考纲的前提下有针对性的进行学习,达到以最短时间考取证书的目的。因此除真题外,本篇重点在于总结Python二级考试中的编程题(占60分)的考查内容及知识点总结,让Python小白能在一周内掌握绝大多数编程题的解题方法,顺
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deepseekrelated论文人工智能深度学习
基于过程的自奖励语言模型:LLM优化的新范式引言大型语言模型(LLM)在多种任务中展现出了强大的能力,尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。然而,传统的自奖励范式在数学推理任务中存在局限性,甚至可能在迭代训练中导致模型性能下降。为了解决这些问题,论文《Process-basedSelf-RewardingLanguageModels》提出了一种新的框架,该框架结合了长链推理、逐步LLM评判(L
- 基于 oneM2M 标准的空气质量监测系统的互操作性
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论文标题英文标题:InteroperabilityofAirQualityMonitoringSystemsthroughtheoneM2MStandard中文标题:基于oneM2M标准的空气质量监测系统的互操作性作者信息JonnarDanielleDiosana,GabrielAngeloLimlingan,DanielleBryanSore,MarcRosales,IsabelAustria,
- [arxiv论文解读]LlamaFactory:100+语言模型统一高效微调
强化学习曾小健
#LLM大语言模型语言模型人工智能自然语言处理
该文档是一篇关于LLAMAFACTORY的学术论文,这是一个用于高效微调大型语言模型(LLMs)的统一框架。这篇论文详细介绍了LLAMAFACTORY的设计、实现和评估,以及它在语言建模和文本生成任务中的应用。下面是对文档内容的详细解释:摘要(Abstract)背景:大型语言模型(LLMs)在多种应用中展现了卓越的推理能力,但需要有效的微调方法来适应下游任务。问题:现有的高效微调方法缺乏一个系统化
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比