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硅基创想家
AI-人工智能与大模型aws机器学习云计算AWS认证
引言当我决定考取AWS认证机器学习工程师-助理(AWSCertifiedMachineLearningEngineer—Associate)级别证书时,我就预料到这将是一段充满挑战但回报颇丰的旅程。跟你说吧,它在这两方面都没让我失望。这项考试面向的是不仅理解机器学习原理,还对AWS生态系统有扎实基础认知的专业人士。如果你还未达到AWS认证解决方案架构师-助理级别的水平,那你得先夯实这些基础。一个不
- Tritonserver 在得物的最佳实践
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一、Tritonserver介绍Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案,因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点,是目前云端的GPU服务高效部署的主流方案。Tritonserver的部署是以模型仓库(ModelRepository)的形式体现的,即需要模型文件和配置文件,且按一定的格式放置如下,根目录下每个模型有各自的文件夹。.
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LayoutLMv3:通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。Transformer具有多层架构,每层主要由多头自注意力机制和逐位置全连接前馈网络组成。Transformer的输入是文本嵌入$Y=y_{1:L}$和图像嵌入$X=x_{1:M}$序列的连接,其中$L$和$M$分别是文本和图像的序列长度。通过Tr
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在人工智能(AI)快速发展的时代,AI技术的影响已经渗透到各个领域,从医疗保健到金融服务,再到创意产业。AI工具的出现,为前端开发带来了前所未有的效率提升,但也引发了人们对创造力的担忧:这些强大的AI写代码工具会解放前端工程师的创造力,还是会最终扼杀它?本文将以ScriptEcho为例,探讨AI辅助前端开发工具对前端工程师创造力的双面影响。AI辅助前端开发对创造力的潜在负面影响不可否认,AI辅助前
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随着人工智能技术的飞速发展,AI写代码工具已经不再是遥不可及的梦想,它正深刻地改变着前端开发的模式。AI赋能前端开发,不仅提高了开发效率,也降低了学习门槛,为更多开发者打开了通往智能化前端世界的大门。然而,学习AI前端开发也面临着诸多挑战,需要系统学习和持续实践。本文将为你详细介绍AI前端开发的学习途径、资源以及实践经验,助你开启这段精彩的旅程。AI前端开发的兴起及重要性近年来,人工智能技术在各个
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近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,深刻地改变着各个行业,前端开发领域也不例外。AI写代码工具的兴起,为前端开发者带来了前所未有的机遇和挑战。本文将探讨AI前端开发与其他技术的融合,分析其对职业发展的影响,并以ScriptEcho为例,解读AI如何赋能前端开发。AI前端开发与其他技术的融合:机遇与挑战并存AI前端开发并非孤立存在,它与低代码/无代码平台、区块链技术、Web3.0、元宇宙等新兴技术
- AI时代的前端开发:拥抱变化,迎接挑战
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近年来,人工智能(AI)技术的飞速发展深刻地改变着各个行业,前端开发领域也不例外。面对AI带来的冲击和挑战,开发者们需要积极拥抱变化,学习新技能,才能在竞争激烈的市场中立于不败之地。本文将探讨AI时代前端开发面临的新挑战,以及如何利用AI赋能前端开发,提高效率,应对技术更新迭代。关键词:AI写代码工具AI时代前端开发的新挑战AI技术的快速发展,为前端开发带来了前所未有的机遇,同时也带来了新的挑战。
- DeepSeek 实现原理探析
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DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术,它通过结合自然语言处理(NLP)、信息检索(IR)和机器学习(ML)等多领域的技术,旨在提供更加精准、智能的搜索结果。本文将深入探讨DeepSeek的实现原理,分析其核心技术及其在实际应用中的表现。一、DeepSeek的核心技术自然语言处理(NLP)词嵌入(WordEmbedding):DeepSeek使用如Word
- 常见的深度学习模型总结
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1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- 自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析
智能计算研究中心
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内容概要自动驾驶技术自诞生以来经历了多个发展阶段。最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建,随后进入了数据处理和算法的优化阶段,如今,随着人工智能和机器学习技术的快速应用,自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。当前,行业内涌现出多种解决方案,各大汽车制造商与科技公司纷纷加大投入,推动这一领域的技术进步。市场需求不断增加,为自动驾驶技术注入活力。城市交通拥堵、环境污染等问题促使人们寻求更加智能
- DeepSeek预言未来5年升值最快的东西
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Thinking好的,我现在需要思考未来5年哪些东西可能会升值最快。首先,我得考虑当前的经济趋势和技术发展的方向。通货膨胀可能继续,所以实物资产可能保值。然后是科技领域,比如人工智能、量子计算这些前沿技术相关的资产可能会有增长。接着,环保和可持续发展是热门话题,可再生能源相关的产业可能会增值。例如,太阳能、风能的公司股票或者相关技术专利。另外,电动汽车和电池技术也可能持续发展,锂、钴等稀有金属的需
- LLM大模型产品经理学习指南【2025全新版】:极致详细,一篇搞定!
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前言·随着人工智能技术的蓬勃发展,尤其是大模型(LargeModel)的强势兴起,越来越多的企业对这一领域愈发重视并加大投入。作为大模型产品经理,需具备一系列跨学科的知识与技能,方能有效地推动产品的开发、优化以及市场化进程。以下是一份详尽的大模型产品经理学习路线,旨在助力你构建所需的知识体系,实现从零基础到精通的蜕变。一、基础知识阶段(一)计算机科学基础数据结构与算法:深入理解基本的数据结构(如数
- 销售易、极兔、珍客CRM:产品功能特色与企业适用性分析
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销售易CRM产品功能移动化与社交化:销售易CRM支持iOS、Android等主流操作系统,销售人员可以随时随地访问客户信息、更新销售进度、创建任务等。同时,它还具备社交化功能,能够整合企业内部的社交网络,促进员工之间的协作与沟通。AI与大数据驱动:销售易CRM融合了人工智能和大数据技术,通过智能数据分析,帮助企业洞察客户行为和需求,预测销售趋势。例如,AI可以对客户数据进行深度挖掘,识别出高价值客
- 前瞻技术:塑造未来生活的新趋势
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人工智能在艺术创作中的应用越来越普遍。AI可以生成画作、音乐和文学作品。它通过分析大量数据,学习艺术风格,并能创造出独特的作品。AI创作的艺术作品有几个特点。首先,它可以快速完成创作,节省时间。第二,AI能够融合多种风格。这使得作品更加多样化,有了新的表现形式。此外,AI常常会产生一些意想不到的创意,这能激发人们的灵感。艺术家与AI的合作也在逐渐发展。很多艺术家开始尝试与AI共同创作。他们使用AI
- python 学习路线
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引言在当今数字化与智能化的浪潮中,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。DeepSeek,作为一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能模型,凭借其强大的功能和灵活的应用场景,成为了众多企业和专业人士的得力助手。本文将带你深入了解DeepSeek,从新手入门到高手进阶,掌握其核心功能与使用技巧,实现个人能力的蜕变。一、初识DeepSeek:人工智能的“
- AI前端开发的国际化发展机遇:ScriptEcho助力全球化布局
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在全球化的今天,互联网应用已不再局限于单一市场。高效便捷的前端开发方案成为企业拓展国际市场的关键。得益于人工智能技术的飞速发展,AI代码生成器正在深刻改变前端开发模式,为国际化应用开发带来前所未有的机遇。然而,国际化开发也面临着诸多挑战,例如不同地区用户习惯、技术标准、语言差异等等。本文将探讨AI前端开发在国际化市场中的机遇与挑战,并以ScriptEcho为例,分析AI工具如何助力企业实现高效的全
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鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量C++类构成,同时提供Python、Java和MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV具有极广的应用领域,它包括但不限于:人脸识别和物
- 中国人工智能的起步/发展,与这位数学家密切相关
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1979年在中国是一个重要的年份。这一年发生了诸多大事,也被视为中国在政治、经济、科技、文化等多个领域的一个重要转折点和中国近现代历史重要的时期断代点之一。相比1979年所开启的波澜壮阔的新时代,中国人工智能(ArtificialIntelligence,AI)研究在1979年的起步只能算历史大潮中的一朵不起眼的浪花,但在中国人工智能的历史里,这是开天辟地的大事件。人工智能最早的学派是符号主义学派
- 今日AI和商界事件(2025-02-07)
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今日AI领域的相关事件包括但不限于以下几个方面:一、政策与监管美国众议员推动禁止政府设备使用中国AI应用DeepSeek:美国众议院两名来自两党的议员提议立法,禁止联邦政府设备使用中国人工智能应用DeepSeek,理由是中国政府可能利用该应用进行监视和散布虚假信息。这一事件反映了地缘政治紧张背景下,各国在关键技术领域对自主性和安全性的重视。二、行业动态与发展OpenAI推进“星际之门”项目:Ope
- 使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成
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在当今的AI和机器学习应用中,嵌入向量(embeddings)已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量,从而便于计算和分析。在本文中,我们将介绍如何使用HuggingFace库在本地生成嵌入向量,并演示相关代码。环境准备首先,我们需要安装一些必要的依赖库。可以通过以下命令进行安装:#安装必要的库!pipinstallsentence-transformers!pipi
- 精通LangChain:如何使用Unstructured处理多种格式的图像文档
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#引言随着人工智能和深度学习的快速发展,文档图像分析(DocumentImageAnalysis,DIA)在许多领域中变得至关重要。然而,处理多种图像格式的文档仍然是一个挑战。本文将介绍如何使用Unstructured库,通过LangChain框架加载和处理多种格式的图像文档,帮助您在DIA任务中实现更高效的工作流程。#主要内容##安装Unstructured在开始之前,确保安装了Unstruct
- 《深入了解Unstructured包:在LangChain中使用Unstructured.IO提取干净文本》
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引言在现代数据处理和人工智能应用中,解析和清洗文本数据是一个重要的环节。无论是PDF文件、Word文档还是CSV文件,能够高效地提取有用信息对下游任务至关重要。这篇文章将介绍如何使用Unstructured.IO的Unstructured包来从原始文档中提取干净文本,并在LangChain框架中使用它。本文将包含安装与设置指南、详细教程、代码示例、常见问题及解决方案,并提供进一步学习的资源。主要内
- DeepSeek-V2模型版本更新:探索高效经济的多专家混合架构
姜葵烽
DeepSeek-V2模型版本更新:探索高效经济的多专家混合架构DeepSeek-V2项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/DeepSeek-V2在人工智能模型的发展进程中,每一次版本更新都是对前一次成果的深化与完善。今天,我们将详细介绍DeepSeek-V2模型的新版本特性,以及它如何通过创新的架构设计,实现了在性能和成本之间的最佳平衡。新
- 【人工智能】Python中的深度学习优化器:从SGD到Adam
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在深度学习模型的训练过程中,优化器起着至关重要的作用,它决定了模型的收敛速度以及最终的性能。本文将介绍深度学习中常用的优化器,从传统的随机梯度下降(SGD)到现代的自适应优化器(如Adam)。我们将深入探讨每种优化器的原理、优缺点,并通过Python实现
- 【人工智能】基于Python和OpenCV实现实时人脸识别系统:从基础到应用
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随着人工智能和计算机视觉的快速发展,人脸识别技术已广泛应用于监控、安全、社交媒体、金融和医疗等领域。本文将介绍如何利用Python和OpenCV库,结合dlib进行实时人脸识别的实现。通过构建一个基础的实时人脸识别系统,读者将深入了解人脸检测与识别的核心原理,掌握如何使用现有的计算机视觉工具快速开发一个有效的实时系统。本文将详细介绍如何通过OpenCV和dlib来实现人脸检测与识别,如何实时获取摄
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机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号:数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(LossFunction)两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化5.什么是ElasticNet回归6.ElasticNet回归的使用场景7.线性回归要求因变量服从正态分布
- 【AI】人工智能没那么神秘!
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AI是什么?人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。AI人工智能不是简单的应用程序,而是一类技术,包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成,其中代码用于实现算法,数据用于训练模型,最终形成智能决策能力。AI可以嵌入到应用程序中,但其本身是一个复杂的技术体系。AI为什么这么聪明?AI之所以看起来很聪明,主要是因为它通
- 机器学习: 逻辑回归
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人工智能机器学习逻辑回归人工智能
概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属,并假设数据服从伯努利分布(二分类)或多项式分布(多分类)。逻辑回归模型输出的是概率值,通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题,特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型,其核心思想是将线性组合通
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
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public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
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solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f