- 视觉设计全栈解析:必知的8大核心方向与应用场景
在数字时代,视觉设计早已渗透到生活的方方面面——从手机APP界面到街头广告牌,从书籍的版式到产品的包装,这些统统离不开视觉设计的支撑!所以,了解视觉设计分类,不仅能帮助我们理清设计的边界与应用场景,更能让初学者找到学习的方向,让从业者精准定位创作目标哦。接下来,我们就来详细解析视觉设计分类中的8大常见类型,一起来享受这场视听盛宴吧~一、视觉识别图形设计在视觉设计分类中,视觉识别图形设计是构建品牌形
- 管理大数据存储的十大技巧
weixin_34238633
大数据数据库运维
在1990年,每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储,这有助于Hadoop管理数据本地化,但也放弃了共享存储的规模和效率。如果你拥有多个实例或Hadoop发行版,那么你就将得到多个横向扩展的存储集群。而我们所遇到的最大挑
- 【秋招算法】2025 届搜广推方向求职历程(SSP、头部计划)
秋冬无暖阳°
搜广推等—算法面经面试职场和发展算法
【秋招算法】2025届搜广推方向求职历程(SSP、头部计划)文章目录【秋招算法】2025届搜广推方向求职历程(SSP、头部计划)1.背景2.日常实习3.暑期实习3.1暑期BG3.2暑期记录4.秋招4.1秋招BG4.2转正4.3头部4.4提前批4.5正式批5.面试记录5.1Coding5.2其他高频编程题5.3常见八股、面经6.关于搜广推1.背景关于日常实习、暑期实习、提前批,秋招、春招、补招何为大
- 深度模型训练,加速数据读取遇到显卡跑不满的问题
不是吧这都有重名
遇到的问题llama人工智能LLMpython
实测在pytorch的dataloader中使用prefetch_factor参数的时候,如果数据在机械硬盘上显卡始终是跑不满的,瓶颈在数据预加载速度上,当数据放在固态硬盘的时候就可以跑满。问题排查过程:一直在跑模型,但是数据量比较大,之前有段时间还是比较头疼显卡跑不满的。后来直接用钞能力,加了内存条,将数据缓存后一次性读到内存中终于可以跑满了,然后后面就一直没管这个了,唯一的缺点就是每次开始训练
- 《实战!用Java+Spring构建高并发电商秒杀系统(小学生都能懂的超详细教程)
大家好呀!今天咱们来聊一个特别刺激的话题——如何用Java和Spring框架打造一个能抗住百万流量的电商秒杀系统!⚡想象一下双11零点,几万人同时抢购限量商品,你的系统会不会直接"扑街"?别担心,跟着我一步步来,保证你能做出一个稳如老狗的秒杀系统!一、秒杀系统到底难在哪?首先咱们得明白,秒杀系统为啥这么难搞?主要是这四大"怪兽":高并发:几万人同时点"立即购买",服务器要炸超卖问题:库存就100件
- 模型微调方法Prefix-Tuning
ballball~~
大模型人工智能算法大数据
简介:个人学习分享,如有错误,欢迎批评指正。随着大规模预训练语言模型(如GPT系列、BERT等)的广泛应用,如何高效、经济地针对特定任务对这些模型进行微调(Fine-Tuning)成为研究热点。传统的微调方法通常需要调整模型的大量参数,导致计算资源消耗大、适应新任务的速度慢。为了解决这一问题,Prefix-Tuning(前缀调优)作为一种高效的微调技术被提出,旨在通过引入少量可训练的前缀参数,达到
- 搜索、广告与推荐的比较
搜索搜索广告显示广告推荐首要准则相关性投资回报率(ROI)用户兴趣其他需求各垂直领域独立定义质量,安全性(Safety)多样性(diversity),新鲜度(freshness)索引规模~十亿级~百万级--千万级~百万级~百万级--亿级个性化较少的个性化需求~亿级用户规模上的个性化检索信号较为集中较为丰富Downstream优化不适用`适用广告明显比搜索容易部分的是不需要复杂的爬虫技术和PageR
- SQLite和MySQL数据库的区别与应用
坚持学习的小菜鸟
数据库
简单来说,SQLITE功能简约,小型化,追求最大磁盘效率;MYSQL功能全面,综合化,追求最大并发效率。如果只是单机上用的,数据量不是很大,需要方便移植或者需要频繁读/写磁盘文件的话,就用SQLite比较合适;如果是要满足多用户同时访问,或者是网站访问量比较大是使用MYSQL比较合适。下面详细介绍两者的区别和应用:SQLiteSQLite是非凡的数据库,他可以进程在使用它的应用中。作为一个自包含、
- (面经总结)一篇文章带你整理面试过程中常考的九大排序算法
南淮北安
冲刺大厂之面经总结面经排序算法二分插入冒泡快速
文章目录一、二分插入排序1.原理2.代码二、冒泡排序1.原理2.代码三、插入排序算法1.原理2.代码四、快速排序算法1.原理2.代码五、希尔排序1.原理2.代码六、归并排序1.原理2.代码七、桶排序八、基数排序九、堆排序1.原理2.代码十、总结1.算法分类2.性能分析一、二分插入排序首先必须是排好序的数组,然后通过二分查找,找到合适的位置,插入1.原理二分查找算法又叫作折半查找,要求待查找的序列有
- opencv-python与opencv-contrib-python的区别联系
剑心缘
零碎小知识pythonopencv
opencv-python包含基本的opencvopencv-contrib-python是高配版,带一些收费或者专利的算法,还有一些比较新的算法的高级版本,这些算法稳定之后会加入上面那个。官网对contrib模块的简介(点击链接跳转)参考链接
- Aider:27.6K Star!这个终端AI编程神器能用语音改代码,自动生成Git记录并提交,接入DeepSeek斩获编程基准最高分
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例AI编程git人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->尽在微信公众号->搜一搜:蚝油菜花⌨️“每个CLI爱好者都该试试的AI编程革命:对着终端说话自动生成Gitcommit是怎样的体验?”大家好,我是蚝油菜花。如果你也经历过——在vim里卡了半小时,只为给函
- MongoDB + Voyage AI 详解:重塑数据库与AI的协同范式
csdn_tom_168
NoSQL数据库mongodb人工智能AI
MongoDB+VoyageAI详解:重塑数据库与AI的协同范式2025年2月,MongoDB官方宣布收购VoyageAI,这一举措标志着数据库与人工智能技术的深度融合迈入新阶段。通过整合VoyageAI的先进AI检索与嵌入模型能力,MongoDB旨在重新定义AI时代的数据库架构,为企业构建智能应用提供端到端的数据基础设施。一、收购背景与技术战略1.行业趋势驱动AI数据挑战:随着生成式AI与大语言
- HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型:个性化作业批改系统架构设计与实现
H老师带你学鸿蒙
系统架构HarmonyOS5.0鸿蒙华为仓颉教育
人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型,构建新一代智能作业批改系统。系统架构全景graphTDA[学生端设备]-->|提交作业|B[仓颉边缘处理]B-->C[盘古大模型分析]C-->D[个性化反馈生成]D-->E[学生终端]D-->F[教师仪表盘]subgraphHarmonyOS分布式系统B-->|设备协同|G[教室平板集
- Maven核心概念
文章目录1.Maven核心概念1.1**什么是Maven**1.2**Maven的核心思想**2.Maven项目结构2.1**标准目录结构**2.2**POM文件结构**3.Maven生命周期3.1**三大生命周期**3.2**生命周期详解**3.3**生命周期绑定**4.依赖管理4.1**依赖坐标**4.2**依赖范围(Scope)**4.3**依赖传递**4.4**依赖冲突解决**5.Mave
- 企业级Agent是AI创业唯一的大机会
我是白泽
人工智能大数据语言模型ai程序员大模型大模型学习
之前我锐评了AI创业的各个方向,把当前热门的AI方向都质疑了一圈,现在我再多得罪一个,就是ToC的Agent不管出不出海是不是全球市场都没有什么大机会。点对点的批判意义不大,也很得罪人,我先完整论述一下我的逻辑,在这个框架下稍微延伸一点对ToC的质疑,足够委婉、含蓄,只叫醒想醒的人,不得罪装睡的人。我们讲过去的全球SaaS或者说未来的Agent,他们的价值来源到底是什么。没有价值是肯定没有创业机会
- DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络easyui前端javascriptai
DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索关键词:DeepSeek、智能教育、试题检索、自然语言处理、知识图谱、个性化学习、评估系统摘要:本文探讨了DeepSeek大模型在智能教育评估系统中的试题检索应用。我们将深入分析如何利用先进的自然语言处理技术和知识图谱构建高效的试题检索系统,实现个性化学习路径推荐和精准评估。文章将从核心概念、技术原理到实际应用场景,全面解析这一创新教育技术解决方案。
- A1126LLHLX-T Allegro霍尔效应锁存器,5kHz+推挽输出,汽车级转速检测专家!
深圳市尚想信息技术有限公司
霍尔效应锁存器汽车工业消费电子
A1126LLHLX-T(Allegro)产品解析一、产品定位A1126LLHLX-T是AllegroMicroSystems推出的全极性霍尔效应锁存器,采用超薄SOT-23W封装(1mm厚度),专为高可靠性位置检测与转速测量设计,具有低功耗、高抗干扰特性,适用于汽车、工业和消费电子领域。二、核心功能与参数特性参数/性能工作模式全极性锁存(南北磁极均可触发,保持输出状态)工作电压3V~24V(宽压
- Java NIO 模型笔记
笑衬人心。
JAVA学习笔记javanio笔记
目录JavaNIO概述JavaBIOvsNIONIO三大核心组件Channel(通道)Buffer(缓冲区)Selector(选择器)Channel详解Buffer详解Selector详解NIO工作流程图示例代码讲解NIO模型的优缺点NIO与Netty简介总结JavaNIO概述JavaNIO(NewI/O)是从Java1.4开始引入的一套新的I/OAPI。主要用于构建高性能、高并发的网络通信程序。
- 阿里云瑶池数据库 Data Agent for Meta 正式发布,让 AI 更懂你的业务!
数据库观点资讯人工智能
背景随着生成式人工智能(GenerativeAI)从概念验证迈向规模化商业落地,AIAgent已成为企业核心业务流程的重要组成部分。然而,当模型调用日益便捷时,核心痛点已不再是模型本身,而是集中在一个关键要素上:数据。AIAgent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。企业面临的核心挑战在于:数据孤岛导致知识库分散,通用大模型难以理解专业业务传统数据管理依赖人工开发维护,
- 【限时干货】Calibre智能分类,轻松突破内网限制畅享电子书库
比头发还脆弱
服务器tcp/iplinux
文章目录前言1.网络书库软件下载安装2.网络书库服务器设置3.内网穿透工具设置4.公网使用kindle访问内网私人书库前言本研究旨在构建一套运行于微软操作系统环境下的独立电子图书管理体系,核心目标是建立可远程操作的资源访问机制。该架构采用高可用性设计,在第三方阅读平台服务中断时仍能保障数字内容传输的稳定性。系统创新性地融合了两大核心技术组件:通过Calibre开源软件实现文献分类算法与格式转换功能
- 跨平台ZeroMQ:在Rust中使用zmq库的完整指南
涵树_fx
架构设计Rust实战rust开发语言后端
“消息就像神经元间的电信号,而ZeroMQ就是那个让系统思考的神经网络”——某个深夜调试zmq的程序员当你需要轻量级、高性能的进程间通信时,ZeroMQ就像代码世界里的瑞士军刀。今天我们一起探索如何在Rust生态中使用这把利器,感受它如何在不同操作系统间架起通信的桥梁。安装ZeroMQ:三大操作系统的通关秘籍Linux(Debian/Ubuntu)sudoaptupdatesudoaptinsta
- 多模态大模型的技术应用与未来展望:重构AI交互范式的新引擎
zhaoyi_he
重构人工智能
一、引言:为什么多模态是AI发展的下一场革命?过去十年,深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃,但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来,**多模态大模型(MultimodalFoundationModels)**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据,重塑了“感知-认知-决策”链条,为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- 善用关系网络:开源AI大模型、AI智能名片与S2B2C商城小程序赋能下的成功新路径
摘要:本文聚焦于关系在个人成功中的关键作用,指出关系即财富,善用关系、拓展人脉是成功的重要途径。在此基础上,引入开源AI大模型、AI智能名片以及S2B2C商城小程序等新兴技术工具,探讨它们如何助力个体在复杂的关系网络中更高效地挖掘和利用资源,提升处理关系的能力,从而为事业成功开拓新道路,揭示这些技术元素在当代成功路径中的创新应用与重要意义。关键词:关系网络;开源AI大模型;AI智能名片;S2B2C
- 探索 Qwen3-0.6B:轻量级大模型的技术突破与应用潜力
在大模型技术飞速发展的今天,轻量化、高性能的模型成为业界关注的焦点。Qwen3-0.6B作为阿里推出的轻量级大模型,凭借其独特的技术架构和卓越性能,在众多模型中脱颖而出。本文将深入探讨Qwen3-0.6B的技术特性、优势以及应用场景,带你领略这款轻量级大模型的魅力。一、Qwen3-0.6B核心技术架构Qwen3-0.6B基于Transformer架构进行优化,采用了一系列先进的技术手段,在保证模型
- OneCode技术架构深度解析:自主UI体系、注解驱动与全栈开发的协同优势
低代码老李
OneCode产品介绍OneCode实战软件行业架构ui
引言:低代码平台的技术基石在AIGC与数字化转型的双重驱动下,企业级低代码平台已从简单的界面搭建工具演进为全栈业务开发环境。OneCode作为国内领先的低代码开发平台,其核心竞争力源于三大技术支柱:自主可控的UI体系、注解驱动的开发模式和端到端的全栈支持能力。这三大支柱形成有机整体,使OneCode在开发效率、系统集成和业务适应性方面建立起显著优势。本文将深入剖析这些技术特性的实现原理与应用价值,
- 从源码到思想:OneCode框架模块化设计如何解决前端大型应用痛点
低代码老李
软件行业领域设计低代码前端框架架构
在前端大型应用开发中,“模块拆分混乱、依赖关系复杂、资源加载失控”是三大痛点。OneCode框架通过Module.js(模块基类)和ModuleFactory.js(模块工厂)构建了一套完整的模块化管理机制,不仅实现了模块的“生老病死”全生命周期管控,更解决了跨模块通信、依赖加载等核心问题。本文从“为什么这么设计”的角度,拆解其底层逻辑与实战价值。一、先理解:前端模块化的核心矛盾无论用什么框架,模
- 冒泡排序算法详解(含Python代码实现)
算法_小学生
算法
冒泡排序(BubbleSort)是最基础的排序算法之一,通常用于学习排序算法的入门理解。本文将通过Python代码实现冒泡排序,并详细讲解其原理、执行流程、复杂度分析及适用情况。✨一、算法简介冒泡排序的核心思想是:相邻两个元素比较,将较大的元素不断“冒泡”至右侧,最终实现排序。其基本过程是重复比较相邻的元素,如果顺序错误就交换,重复这一过程,直到没有任何需要交换的为止。二、Python代码实现下面
- Transformer模型压缩:结构化剪枝与混合精度量化研究
pk_xz123456
仿真模型机器学习深度学习transformer剪枝深度学习
Transformer模型压缩:结构化剪枝与混合精度量化研究摘要本文针对Transformer模型在实际部署中面临的计算资源消耗大、内存占用高和推理延迟等问题,提出了一种结合结构化剪枝与混合精度量化的综合压缩方案。我们首先分析了Transformer模型的结构特点及其在计算效率方面的瓶颈,然后系统地研究了结构化剪枝和混合精度量化的理论基础与实现方法。通过实验验证,我们的方法在保持模型性能的同时显著
- 【JDBC痛点终结者】MyBatis如何优雅解决传统数据库操作的七大难题
码农技术栈
MyBatis数据库mybatistomcatjava开发语言后端性能优化
你是否曾在JDBC的ResultSet和PreparedStatement的海洋中迷失方向?是否被无数重复的模板代码折磨得精疲力尽?本文将带你揭秘MyBatis如何优雅解决JDBC的痛点,让你告别繁琐,拥抱高效!一、先看一个真实场景:JDBCvsMyBatis1.JDBC实现用户查询//JDBC查询用户publicUserfindUserById(intid)throwsSQLException{
- 开源的APP+小程序商城源码推荐,可支持二次开发。
yuhuidog
开源APP商城源码小程序商城源码来客电商saas新功能
今天我给大家介绍一款基于PHP开发的电商平台框架,可快速二次开发!用户体验还可以~全网比较shao见的Saas移动电商平台源码。系统特点:1、VueCLI框架,完全实现前后端分离,完善的API文档2、标准接口3、支持队列4、长链接5、无缝事件机制6、支持分布式部署7、基于SAAS源码服务8、N多插件扩展:拼团+分销+多店+会员电商+线下核销+拍卖+砍价等9、支持支付宝小程序+微信小程序+andro
- 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