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网罗开发
AI大模型人工智能机器学习深度学习
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
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eveiiii
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幸运的小新粉
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学废了wuwu
算法leetcodepython
系列文章目录文章目录系列文章目录背景知识一、组合二、组合优化三、电话号码的字母组合四、组合总和五、组合总和Ⅱ六、分割回文串七、复原IP地址八、子集九、子集(需要去重)十、非递减子序列十一、全排列十一、全排列Ⅱ十二、重新安排行程(难)十三、N皇后十四、解数独背景知识回溯算法是一种通过试错来解决问题的算法。它会在解决问题的过程中剪枝,以避免无效搜索。在Python中实现回溯算法通常涉及以下几个步骤:定
- 代码随想录训练营第二十三天| 39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串
chengooooooo
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39.组合总和题目链接/文章讲解:代码随想录视频讲解:带你学透回溯算法-组合总和(对应「leetcode」力扣题目:39.组合总和)|回溯法精讲!_哔哩哔哩_bilibili//组合问题要考虑是不是在一个集合里操作//最常见的就是递归回溯法//再考虑考虑剪枝classSolution{publicList>combinationSum(int[]candidates,inttarget){List
- 深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径
智能计算研究中心
其他
内容概要随着边缘计算与深度学习框架的深度融合,医疗与金融领域的模型优化正在突破传统算力与隐私保护的瓶颈。当前,TensorFlow、PyTorch等主流框架通过轻量化改造(如TensorFlowLite与PyTorchMobile)逐步适应边缘设备的资源限制,同时结合联邦学习技术构建分布式训练网络。这种技术协同不仅降低了医疗影像诊断中的数据传输延迟,还通过动态模型压缩策略(如量化与剪枝)将金融预测
- 数据结构与算法----枚举与模拟
王嘉俊705
算法算法C++数据结构
枚举与模拟基本概念枚举定义:通过系统性地遍历所有可能的候选解,逐一验证是否满足问题条件的算法策略特点:实现简单,但需注意时间复杂度,常通过剪枝优化效率适用场景:解空间有限、问题维度较低(一般循环嵌套不超过3层)与暴力法的关系:是暴力法的具体实现形式,但可通过合理剪枝提升效率模拟定义:按照问题描述的规则逐步实现操作过程的算法策略特点:注重代码实现的细节把控,常需处理边界条件分类:直接模拟:完全按题意
- AIGC训练效率与模型优化的深入探讨
DARLING Zero two♡
话题AIGC
文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展,人工智能生成内容(AIGC)越来越受关注。AIGC能够通过学习大量数据生成高质量内容,但训练效率和模型优化仍然是关键的研究方向。本博客将深入探AIGC的训练效率,与模型优化的相
- 大模型量化概述
AI领航者
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近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。模型压缩主要分为如下几类:剪枝(Pruning)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)量化Quantization)本系列将针对一些常见大模型量化方案(GPTQ、LLM.int8()、Sm
- 蓝桥杯学习大纲
ん贤
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(致酷德与热爱算法、编程的小伙伴们)在查阅了相当多的资料后,发现没有那篇博客、文章很符合我们备战蓝桥杯的学习路径。所以,干脆自己整理一篇,欢迎大家补充!一、蓝桥必备高频考点我们以此为重点学习方向:1.基础算法枚举模拟贪心递归分治构造前缀和差分2.搜索与排序线性搜索二分法BFSDFS回溯剪枝深搜优化记忆化搜索位运算冒泡排序归并排序快速排序桶排序3.动态规划编辑距离最长不重复子串整数背包矩阵连乘最长公
- 模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化
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一、模型蒸馏1.1蒸馏简介知识蒸馏是指通过教师模型指导学生模型训练,通过蒸馏的方式让学生模型学习到教师模型的知识,最终使学生模型达到或媲美教师模型的准确度。在模型压缩中,教师模型是一个预训练好的复杂的模型,而学生模型是一个规模较小的模型。如分类任务中,由训练好的教师模型在相同的数据下,通过将教师模型对样本的预测值作为学生模型的预测目标,指导学生模型学习,这个预测值一般指教师网络输出的类概率。教师模
- [笔记.AI]如何判断模型是否通过剪枝、量化、蒸馏生成?
俊哥V
由AI辅助创作AI笔记人工智能
以下摘自与DeepSeek-R1在线联网版的对话一、基础判断维度技术类型核心特征验证方法剪枝模型参数减少、结构稀疏化1.检查模型参数量是否显著小于同类标准模型12.分析权重矩阵稀疏性(如非零参数占比50%)3蒸馏模型结构轻量但性能接近大模型、输出分布平滑1.对比师生模型结构差异52.分析输出概率分布的熵值(蒸馏模型熵值更高)2二、具体技术验证方法1.剪枝模型验证结构分析使用model.summar
- LQB(4)-python-DFS搜索
AAA顶置摸鱼
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前言DFS即深度优先搜索(Depth-FirstSearch),是一种用于遍历或搜索树或图的算法,有三种核心的应用场景(基础遍历、回溯、剪枝)。一、DFS-基础遍历1.核心原理深度优先搜索(DFS)是一种遍历或搜索树/图的算法,优先沿着一条路径尽可能深入,直到无法继续再回溯。实现方式:递归:隐式利用系统调用栈。栈模拟:显式使用栈数据结构。2.代码实现(1)递归实现(树结构)classTreeNod
- 24蓝桥省赛B-数字接龙
亿秒签到
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#includeusingnamespacestd;constintN=13;intmp[N][N],flag,n,k;boolvis[N][N];intf[N][N][N][N];//存储路径,用于判断是否斜着走,是本题剪枝的难点vectorans;vectorres;intdx[]={-1,-1,0,1,1,1,0,-1};intdy[]={0,1,1,1,0,-1,-1,-1};boolch
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油泼辣子多加
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大模型的量化、剪枝和蒸馏是三种常用的模型优化技术,旨在减少模型的复杂性,降低计算资源消耗,并加速推理过程。下面是每种技术的详细介绍:1.量化(Quantization)量化是将浮点数表示的模型参数(通常是32位浮点数)转换为低精度表示(如8位整数)。这个过程可以显著减小模型的存储占用并提高计算效率,尤其在硬件资源有限的情况下,量化非常有效。量化可以分为以下几种类型:权重量化(WeightQuant
- Leetcode 3459. Length of Longest V-Shaped Diagonal Segment
Espresso Macchiato
leetcode笔记leetcode3459leetcodehardleetcode周赛437动态规划剪枝
Leetcode3459.LengthofLongestV-ShapedDiagonalSegment1.解题思路2.代码实现题目链接:3459.LengthofLongestV-ShapedDiagonalSegment1.解题思路这一题我的思路上就是一个动态规划加上剪枝的思路。首先,不难给出一个动态规划算法来考察每一个位置作为起始点时其所能获得的最大V字路径长度,但是,贸然地动态规划会出现超时
- DeepSeek对AI发展的范式革新与推动:研究报告
芝士AI吃鱼
DeepSeekAIOpenAILLM
DeepSeek对AI发展的范式革新与推动:研究报告一、技术范式的突破:从“算力堆砌”到“极致工程化”DeepSeek的成功标志着AI发展从依赖大规模算力投入向算法优化与工程效率的转变。其核心技术突破包括:低算力消耗的模型训练通过蒸馏训练策略、动态模型剪枝和稀疏训练,DeepSeek将训练成本降至OpenAI同类模型的1/10,同时保持性能可比甚至超越。例如,其训练成本仅558万美元,而OpenA
- 【leetcode】数组刷题总结(二)滑动窗口
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滑动窗口算法技巧主要用来解决子数组问题,比如让你寻找符合某个条件的最长/最短子数组或者子串。对于某些题目,并不需要穷举所有子串,就能找到题目想要的答案。滑动窗口就是这种场景下的一套算法模板,帮你对穷举过程进行剪枝优化,将求解子串复杂度由O(N^2)->O(N)滑动窗口-定长滑动窗口定长滑窗三步曲:入-更新-出入(扩大窗口):下标为i的元素进入窗口,更新相关统计量更新:更新答案,一般是更新最大值/最
- LeetCode刷题 --- 滑动窗口
材化胖虎
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滑动窗口法也叫尺取法(可能也不一定相等,大概就是这样),可以用来解决一些查找满足一定条件的连续区间的性质(长度等)的问题。由于区间连续,因此当区间发生变化时,可以通过旧有的计算结果对搜索空间进行剪枝,这样便减少了重复计算,降低了时间复杂度。往往类似于“请找到满足xx的最x的区间(子串、子数组)的xx”这类问题都可以使用该方法进行解决。核心思路形成窗口,窗口实际上是两个指针之间形成的区域,关键点就是
- 模型轻量化
莱茶荼菜
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影响神经网络推理速度主要有4个因素:FLOPs、MAC、计算并行度、硬件平台架构与特性(算力、GPU内存带宽)模型压缩工业界主流的模型压缩方法有:知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)轻量化模型架构(也叫紧凑的模型设计)、剪枝(Pruning)、量化(Quantization)。模型剪枝(ModelPruning):模型剪枝通过删除冗余的连接或参数来减小模型的大小。这可以通过
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码上就位
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模型轻量化介绍在深度学习中,模型轻量化是一项关键技术,用于在不显著损失模型精度的前提下减少模型的计算量和存储需求。轻量化技术尤其适用于资源受限的设备(如移动设备、嵌入式系统)上部署模型。模型轻量化的核心目标是提高推理速度、降低功耗、减少内存占用,以便在边缘设备上实现实时性或低延迟的响应。常用的模型轻量化方法包括以下几种:1.模型剪枝(Pruning)简介:通过减少模型中的冗余参数来降低计算量。具体
- 9.3剪枝优化策略
赵鑫亿
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一、剪枝算法核心概念剪枝(Pruning)是一种优化策略,用于在搜索过程中提前终止无效分支的探索,主要应用于:回溯算法深度优先搜索(DFS)动态规划博弈树搜索二、常见剪枝策略1.可行性剪枝(FeasibilityPruning)原理:当前路径明显无法满足条件时终止搜索//示例:组合总和问题中提前终止无效路径if(current_sum>target)return;//不再继续搜索2.最优性剪枝(O
- 算法竞赛备赛——【搜索】剪枝
Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法剪枝c++蓝桥杯数据结构
剪枝将搜索过程中一些不必要的部分直接剔除。剪枝是回溯法的一种优化手段,先写一个暴力搜索,然后找到某些特殊的数字关系或者逻辑关系,通过约束来降低时间复杂度。例题数字王国之军训排队蓝桥知识点:搜索+剪枝问题描述数字王国开学了,它们也和我们人类一样有开学前的军训,现在一共有n名学生,每个学生有自己的一个名字ai(数字王国里的名字就是一个正整数,注意学生们可能出现重名的情况),此时叛逆教官来看了之后感觉十
- 组合总和(力扣39)
qy发大财
leetcode算法职场和发展
这道题又在之前的基础上进行了变形。递归是在一个集合里进行,但每次递归我们可以选择重复的数字,这代表递归时不需要缩小集合范围。但是组合的无序性仍要考虑,所以每一层for循环的起始值还是需要用变量控制。另外,我们可以事先对元素排个序,因为此题需要求和并与目标值进行比较。通过排序,我们就可以进行剪枝操作,提高效率。大家可以结合我下面的代码及详细注释理解。代码及详细注释如下:classSolution{p
- 力扣LeetCode #77 组合(Combine)
苏志林的情敌
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-题目描述给定两个整数n和k,返回1…n中所有可能的k个数的组合。来源:LeetCode-示例示例:输入:n=4,k=2输出:[[2,4],[3,4],[2,3],[1,2],[1,3],[1,4],]-思路分析回溯+剪枝,列举所有情况即可。这道题很容易可以用回溯得到所有答案,但如果不剪枝,效率很低。这里剪枝主要是通过观察发现:如果剩下的元素加起来都没有kkk个,是不可能有满足条件的组合的。k>c
- 矩阵中的路径(dfs回溯实现 + 剪枝)
一群枫子
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题目给定一个mxn二维字符网格board和一个字符串单词word。如果word存在于网格中,返回true;否则,返回false。单词必须按照字母顺序,通过相邻的单元格内的字母构成,其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。例如,在下面的3×4的矩阵中包含单词“ABCCED”(单词中的字母已标出)。示例:输入:board=[[“A”,“B”,“C”,“
- 回溯算法详解与剪枝优化
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1.什么是回溯算法?回溯算法(Backtracking)是一种通过探索所有可能情况来找到所有解的算法。它在一定程度上可以理解为带有返回操作的深度优先搜索(DFS)。1.1基本思想从一个初始状态出发按照规则向前搜索当搜索到某一状态无法继续前进时,就回退到上一个状态继续尝试其他可能的选择2.回溯算法的基本框架defbacktrack(路径,选择列表):if满足结束条件:result.add(路径)re
- 深搜+剪枝
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文章目录题目思路注意代码复杂度分析题目给定一个mxn二维字符网格board和一个字符串单词word。如果word存在于网格中,返回true;否则,返回false。单词必须按照字母顺序,通过相邻的单元格内的字母构成,其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。例如,在下面的3×4的矩阵中包含单词“ABCCED”(单词中的字母已标出)。示例1:输入:boa
- 代码随想录算法训练营第二十八天| 回溯算法01
Rachela_z
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77.组合对着在回溯算法理论基础给出的代码模板,来做本题组合问题,大家就会发现写回溯算法套路。在回溯算法解决实际问题的过程中,大家会有各种疑问,先看视频介绍,基本可以解决大家的疑惑。本题关于剪枝操作是大家要理解的重点,因为后面很多回溯算法解决的题目,都是这个剪枝套路。题目链接/文章讲解:代码随想录视频讲解:带你学透回溯算法-组合问题(对应力扣题目:77.组合)|回溯法精讲!_哔哩哔哩_bilibi
- 题解:P2483 【模板】k 短路 / [SDOI2010] 魔法猪学院
small_lemon_qwq
题解算法c++
洛谷专栏链接题目传送门\colorbox{orange}{\color{white}\texttt{题目传送门}}题目传送门不保证本篇题解不会被hackA*不加可和并堆优化也是可以水过的哦。首先我们可以写一个不加任何剪枝与卡常的代码(为了缩短文章篇幅,只给出关键代码):dij(n);//tmp[i]表示i到n的最短路pq>q;//pq是小根堆q.push({tmp[1],1});while(q.s
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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
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- 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
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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]
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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
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
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// this stage will be assigned to "default" po
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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
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取得当前时间用 now() 就行。
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根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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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/
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- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
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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。
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- 新一代工作流系统设计目标
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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。。。。。
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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)
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- 初三全学年难记忆单词
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englishword
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twice 两次;两倍
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especially 特别;尤其
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- sphinx实践
dcj3sjt126com
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For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
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- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
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spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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- CentOS安装Mysql5.5
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centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
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- 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
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POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
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0 -2 -7 0
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9 2
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- [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
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/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
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*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
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