- 自动语音识别(ASR):技术、应用与未来
ajie1117
语音识别人工智能
自动语音识别(ASR):技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别(ASR,AutomaticSpeechRecognition)是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能(AI)、深度学习和自然语言处理(NLP)技术来识别和理解人类的语言,使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤:语音信号采集:通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理:去除噪
- ALO蚁狮优化算法:从背景到实战的全面解析
der丸子吱吱吱
智能优化算法ALO算法
目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论1.引言在
- 知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究
@王威&
人工智能
摘要本文聚焦知识图谱,深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法,分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用,探讨面临的挑战并展望未来发展方向,全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中,知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识,揭示实体间复杂关系,
- 在忙碌的生活中,沉浸在宁静中冥想音乐
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生活软件需求手机音视频
在忙碌的生活中,给自己一点时间,放松身心,沉浸在宁静的音乐中,感受内心的平静。今天,就让我们来认识一款能帮你轻松进入冥想状态的神奇应用——冥想音乐MeditationMusic。软件介绍冥想音乐MeditationMusic是你日常瑜伽练习、休息时光以及睡前的贴心伴侣。它能为你模拟大自然的各种场景声音,比如海边的轻浪拍岸、森林中的鸟语虫鸣、黄昏时的微风轻拂,帮助你更好地进行冥想,自由地放松身心,仿
- 《深度剖析:BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》
人工智能深度学习
在自然语言处理(NLP)的广袤星空中,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)与GPT(GenerativePretrainedTransformer)系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰,引领着NLP技术不断迈向新的高度。它们基于独特的架构设计,以强大的语言理解与生成能力,彻底革新了NLP的研究与应用范式,成为学界和业界竞相探索
- vr中的计算机知识,VR技术基本常识
淡庸
vr中的计算机知识
虚拟现实技术是仿真技术的一个重要方向是仿真技术与计算机图形学人机接口技术多媒体技术传感技术网络技术等多种技术的集合是一门富有挑战性的交叉技术前沿学科和研究领域。虚拟现实技术(VR)主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感设备等方面。模拟环境是由计算机生成的、实时动态的三维立体逼真图像。感知是指理想的VR应该具有一切人所具有的感知。除计算机图形技术所生成的视觉感知外,还有听觉、触觉、力觉、运动等感知,
- OWL - 优化劳动力学习的通用智能体
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AI开源学习人工智能AI编程
GitHub:https://github.com/camel-ai/owl更多AI开源软件:发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIOWL是一个前沿的多智能体协作框架,推动任务自动化的边界,构建在CAMEL-AIFramework。愿景是彻底变革AI智能体协作解决现实任务的方式。通过利用动态智能体交互,OWL实现了跨多领域更自然、高效且稳健的任务自动化。OWL在GAIA
- Transformer与图神经网络的融合与应用
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Transformer与图神经网络的融合与应用关键词:Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来,深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。其中,Transformer模型和图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域,通过自注意力机制实现了并行计
- 使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南
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技术背景介绍OpenAI的对话模型(ChatOpenAI)为开发者提供了强大的自然语言处理功能,可以实现高度交互的AI应用。这篇文章将帮助您快速入门,了解如何在您的应用中集成和使用这些模型,并探讨不同的功能特性。核心原理解析ChatOpenAI模型是基于OpenAI的GPT家族,能够理解上下文并产生对话式回应。最新版的模型不仅支持标准文本输入输出,还支持工具调用、结构化输出等高级特性,满足多种复杂
- 从0到1:小白也能轻松上手的高清电影搜索引擎网站制作指南
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引言在互联网飞速发展的当下,在线观影已成为人们日常娱乐不可或缺的一部分。据相关数据显示,2024年网络视频用户规模达到了惊人的规模,如此庞大的用户群体,对电影资源的需求自然也是水涨船高。然而,面对海量的电影资源,如何快速、准确地找到自己心仪的高清电影,却成了许多影迷的一大难题。各大视频平台资源分散,想要观看不同的电影,往往需要在多个平台之间来回切换,而且还可能面临付费门槛、广告干扰等问题。这时,一
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
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AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的飞速发展,大规模AI模型的应用日益广泛,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理,因此数据中心作为AI应用的基础设施,显得尤为重要。然而,随着AI模型规模的不断扩大,数据中心面临着新的挑战:数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- 入门Dify平台:如何根据需求选择与创建最合适的应用
后端
首先,我们需要进入Dify的首页选择工作室,并创建空白应用。如图所示:点击后,紧接着就会看见各种类型的应用,我们意义介绍他们的特点。如图所示:聊天助手之所以他被称为聊天助手,是因为他的核心功能仅限于与用户进行自然语言对话,无法调用任何外部工具进行复杂操作。简单来说,这类聊天助手类似于目前商业中广泛应用的智能客服系统,专注于解答用户的常见问题或进行简单的互动交流,如下图所示:变量这里简单讲一下,变量
- 从零开始写C++3D游戏引擎(开发环境VS2022+OpenGL)之十一点二五 光照贴图(lighting maps)的实现 细嚼慢咽逐条读代码系列
金沙阳
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写在篇前的话作为一个曾经在代码堆里面苦苦挣扎的萌新,困惑的事情在于库,各种依赖,包换文件,链接库,纠结于代码的作用意义。尤其在3D引擎开发的问题上,很多人都被各种困难给阻拦,放弃了在3D渲染,3D游戏引擎上大涨鸿图的机会。当然关于3D游戏引擎的教程已经汗牛充栋,但是大部分的教程都是由过来人写的,代码中的逻辑与实现,在过来人眼中自然且简单,在初学者眼里却是晦涩繁杂,因此从一个初学者的角度来写一篇关于
- 更好地进行SQL问题回答的提示技术
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sqloracle数据库python
在SQL问题回答过程中,提示工程是生成正确SQL查询的关键。通过使用create_sql_query_chain,我们将探讨如何优化提示技术,以改善SQL查询生成。本文将重点讲述如何在提示中获得针对特定数据库的信息。技术背景介绍在使用自然语言生成SQL查询时,数据库的特定方言、表结构信息以及少量示例都能够显著提高生成查询的准确性。通过LangChain库,我们可以优化这些提示来帮助模型更好地理解和
- 人工智能之数学基础:数学对人工智能技术发展的作用
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础,它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法,包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛,包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中,概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题,
- MySQL 8.0 特性的高频面试题及核心知识点
dblens 数据库管理和开发工具
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1.索引原理与MySQL8.0新特性答案:自适应哈希索引:MySQL8.0自动在频繁查询的索引上构建哈希索引,加速等值查询(如WHEREid=1)。全文索引优化:支持布尔模式(MATCH()AGAINST())和自然语言模式,且索引更新更高效。InnoDB页压缩:支持ZSTD压缩算法,减少存储空间和I/O开销。虚拟列索引:可对虚拟列(ComputedColumns)创建索引,减少存储冗余。2.事务
- 做好自己生活的导演,难道不是吗?
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做好自己生活的导演,难道不是吗?在这个短视频盛行的时代,每个人都可以成为自己生活的导演。无论是记录生活点滴,还是分享专业知识,掌握基本的视频制作技巧都能让我们的表达更加精彩。今天就让我们一起探讨视频创作的三大核心要素。一、内容为王:讲好你的故事视频剪辑的核心是内容叙事。再华丽的特效也比不上一个打动人心的故事。以下是几个常见的内容问题:内容表达不通顺语气、语速不自然外界干扰影响理解需要通过节奏调整让
- 巨人学术搜索官网入口,免费参考文献论文及学术搜索引擎
黄豆匿zlib
学习方法
巨人学术搜索自2024年上线以来,迅速成为学术界不可或缺的重要工具,尤其受到研究人员、教师及学生的青睐。这款专注于学术领域的专业搜索引擎,覆盖了自然科学、人文科学、社会科学等多个学科领域,整合了国内外众多主流数据库,包括维普、万方、Elsevier、WebofScience等,为用户提供了期刊论文、学位论文、专利、图书、预印本等多种类型资源的精准检索服务。与普通搜索引擎相比,巨人学术搜索的优势在于
- ArkTS 基础语法介绍
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ArkTS基础语法编程语言介绍什么是ArkTS?ArkTS是HarmonyOS生态的应用开发语言。它基于TypeScript(TS),并在此基础上进行了增强和优化,提供了声明式UI范式、状态管理支持等能力,帮助开发者以更简洁、自然的方式开发应用。ArkTS强化了静态类型检查,支持并发编程增强,并与TS/JS生态高效互操作,兼容性良好。ArkTS的主要特点包括:静态类型检查:在编译阶段检测更多错误,
- 使用fastapi部署stable diffusion模型
明晚十点睡
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使用vscode运行stablediffusion模型,每次加载模型都需要10+分钟,为算法及prompt调试带来了极大麻烦。使用jupyter解决自然是一个比较好的方案,但如果jupyter由于种种原因不能使用时,fastapi无疑成为了一个很好的选择。参考github链接:https://github.com/jarvislabsai/fastapi-sd-templatefromfastap
- 一切皆是映射:DQN训练加速技术:分布式训练与GPU并行
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术,DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略,从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是DRL的一种经典算法,它利用
- 社心3章:社会信念和判断(二)
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HOWDOWEJUDGEOURSOCIALWORLD?Aswehavealreadynoted,ourcognitivemechanismsareefficientandadaptive,yetoccasionallyerror-prone.Usuallytheyserveuswell.Butsometimescliniciansmisjudgepatients,employersmisjudge
- 大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构
AI智能涌现深度研究
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大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性进展。LLMs,如BERT、GPT-3等,通
- 近期计算机领域的热点技术
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云计算量子计算人工智能
随着科技的飞速发展,计算机领域的新技术、新趋势层出不穷。本文将探讨近期计算机领域的几个热点技术趋势,并对它们进行简要的分析和展望。一、人工智能与机器学习人工智能(AI)和机器学习(ML)是近年来计算机领域最为热门的话题之一。AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域,并取得了显著的成果。随着技术的不断进步,AI和ML将更深入地渗透到各个行业,为人类社会带来更多便利和效益。在
- 本福特定律: 为什么银行存款、河流长度等集合的首位数字更容易出现 1 而不是 9?
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银行存款、河流长度等数据的首位数字更容易出现1而不是9,这背后的数学原理是本福特定律(Benford'sLaw)。本福特定律的概述本福特定律(Benford'sLaw)又称首位数字定律,是一种描述自然生成数据中数字分布规律的统计学现象。该定律揭示了在多种实际数据集中,数字1-9作为首位数字出现的概率呈现特定规律性分布。数学表达式首位数字d出现的概率为:P(d)=log₁₀(1+1/d),其中d∈{
- 书籍-《动手学深度学习(英文版)》
书籍:DiveintoDeepLearning作者:AstonZhang,ZacharyC.Lipton,MuLi,AlexanderJ.Smola出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《动手学深度学习(英文版)》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别,为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具。应用深度学
- 向量数据库 PieCloudVector 进阶系列丨打造以 LLM 为基础的聊天机器人
本系列前两篇文章深入探讨了PieCloudVector在图片和音频数据上的应用之后,本文将聚焦于文本数据,探索PieCloudVector对于文本数据的向量化处理、存储以及检索,并最终结合LLM打造聊天机器人的全流程。在自然语言处理任务中涉及到大量对文本数据的处理、分析和理解,而向量数据库在其中发挥了重要的作用。本文为《PieCloudVector进阶系列》的第三篇,将为大家介绍如何利用PieCl
- 【十 自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】
再见孙悟空_
#自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
各位在数据泥潭里打滚的勇士们,今天咱们要聊的这个话题,就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理!这玩意儿看着像脏活累活,实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机,这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤!(戴上橡胶手套准备掏数据)一、数据收集的野路子:比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图(附藏宝坐标)①正道的光:Kaggle(数据界的沃尔玛):搜
- 以量子“自相干—波函数”理论的破产奠基唯物唯一的《自然集合论》
留下一片云
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违背守恒定律-物质唯一性的“自相干即可改变衍射方向”思想实验:在接受屏光栅“电子落点处”继续开缝衍射。多级重复角度叠加后,按量子“波函数”理论,“电子只靠自相干,不需任何外部作用即可任意变向、返回”,“拔着自己的头发离开了地球”。唯心的经典骗术:“天机不可泄露”—“观察导致坍缩”。—————————自然集合论自然是融洽无矛盾的客观存在,唯物唯一。集合有统属,万物归自然。集合内性本善,逻辑/规则在集
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
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程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
引言近年来,深度强化学习(DRL)已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具,尤其是在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用。通过不断优化决策策略,DRL能在大量数据中学习最佳行为,尤其是大型语言模型(LLM)在任务中展现出的巨大潜力。然而,随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加,传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战,DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
- mysql主从数据同步
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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]
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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
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
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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
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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
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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
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- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
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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。
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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
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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
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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
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查看是否还有mysql软件:
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