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书籍:MasteringTransformers:TheJourneyfromBERTtoLargeLanguageModelsandStableDiffusion,2ndEdition作者:SavaşYıldırım,MeysamAsgari-Chenaghlu出版:PacktPublishing编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《掌握Transformer:从BERT到大模型
- PyTorch中文/英文官方文档&教程资源
三千の世界
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PyTorch中文文档https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/PyTorch英文文档https://pytorch.org/docs/stable/index.htmlPyTorch官方教程-PyTorch教程1.1.0文档https://pytorch.org/tutorials/
- 小程序canvas 2d 自定义字体
rich@cai
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开发工具:微信开发者工具Stable1.05.21020210注意:目前canvas2d开发工具看不到效果,需要真机预览才可以看到效果效果图:下面是动态加载网络字体的api:写的是一个全局加载的//app.jsApp({onLaunch(){//加载全局字体for(leti=0;i
- 【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程
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以下是安装StableDiffusion的步骤,以Ubuntu22.04LTS为例子。显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库(需单独下载)GPU驱动包含CUDADriver(需与CUDAToolkit版本匹配)CUDA与NIDIA:硬件指令集绑定:N
- 【Stable Diffusion部署至Google Colab】
星星点点洲
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GoogleColab中快速搭建带GPU加速的StableDiffusionWebUIfromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/drive')!mkdir/content/drive/MyDrive/sd-webui-files!pipinstalltorch==1.13.1+cu116torchvision==0.14.1+cu116tor
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想象一下:你闭上眼睛,脑海中构思一个场景,用简短的语言描述出来,然后“啪”的一声,一张栩栩如生的图片就出现在你眼前。这不再是科幻小说里才有的情节,而是StableDiffusion——一种前沿的AI图片生成算法——所带来的现实。在本系列的万字长文中,我们将深入探索StableDiffusion的神秘面纱,揭秘它是如何将文字描述转化为令人惊叹的视觉艺术。无论你是AI技术的爱好者、数字艺术的探索者,还
- 【stable diffusion模型】Stable diffusion模型分几种?一文详解,入门必看!
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stablediffusion人工智能AI绘画AIGCSD模型
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- Stable Diffusion之最全详解图解
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官方说明:https://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html要向Conda添加一个新的内核(kernel),你可以按照以下步骤进行操作:确保你已经激活了你想要添加内核的Conda环境。运行以下命令激活环境:condaactivateyour_environment_name将“your_environment_n
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总结:DDPM通过最小化预测噪声的均方误差,使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题,大幅简化了训练目标。1.前向扩散过程前向过程通过\(T\)步逐渐向数据\(x_0\)添加高斯噪声,最终得到纯噪声\(x_T\)。每步定义为:\[q(x_t|x_{t-1})=\mathcal{N}\left(x_t;\sqrt{1-\beta_t}x_{t-1},\beta
- Stable Diffusion AI软件绘画速成从入门到精通
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课兴兴资源圈创始人,更多课程干货,欢迎关注(课兴兴)KMastery-StableDiffusionAI软件绘画速成从入门到精通-中英字幕KMasteryStableDiffusionFromNovicetoArtist英文+中英字幕|1080P|14.5GBAI绘画软件速成课程:从初学者到专业人士欢迎来到人工智能绘画软件初学者速成班!无论您是刚刚开始探索绘画世界,还是希望使用人工智能技术增强您的
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第一章:认识StableDiffusion与Prompt设计基础1.1什么是StableDiffusion:生成原理与核心优势一、颠覆性生成逻辑:从噪声到艺术的魔法逆向降噪原理传统AI绘画:直接生成完整像素StableDiffusion:通过潜扩散模型(LDM),在低维潜空间(LatentSpace)逐步去除噪声,最终解码为高清图像类比解释:如同雕塑家从混沌的大理石中凿出形体,AI在噪声中「雕刻」
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- 《Stable Diffusion绘画完全指南:从入门到精通的Prompt设计艺术》 第三章
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第三章:风格化Prompt专题解析3.1写实类:照片级细节的刻画技巧一、物理仿真引擎构建#写实类Prompt标准模板{"主体描述":"精确物种/型号/品牌(如:Mercedes-AMGGTBlackSeries2025款)","材质系统":[ "PBR材质规范(金属度/粗糙度/法线贴图)", "表面瑕疵(划痕0.2级,灰尘密度0.5)"],"光学系统":[ "镜头参数:佳能RF85mmf/1.2L
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硅基创想家
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Flux是什么?Flux是黑森林实验室(BlackForestLabs)开发的一款新型人工智能图像生成模型。它代表了人工智能生成艺术领域的重大进展,采用了一种“混合架构”,将transformer和diffusion技术相结合,参数规模达120亿。该模型在图像生成方面具备顶尖性能,在精准遵循提示词、视觉质量、图像细节和输出多样性等方面表现卓越。谁创造了Flux?该模型由黑森林实验室推出。这是一家新
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畅游Diffusion数字人(0):专栏文章导航前言:从Pose到跳舞视频生成的工作非常多,但是还没有直接从音乐驱动生成的工作。最近字节跳动提出了MuseDance,无需复杂的动作引导输入(如姿势或深度序列),从而使不同专业水平的用户都能轻松进行灵活且富有创意的视频生成。目录贡献概述背景挑战贡献方法详解第一阶段:外观预训练第二阶段:动态触发视频生成训练细节贡献概述背景<
- DeepSeek发布开源多模态大模型Janus-Pro-7B!本地部署+Colab部署!支持图像识别和图像生成!基准测试得分超越OpenAI的DALL·E 3 + Stable Diffusion
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本篇笔记所对应的视频:https://www.bilibili.com/video/BV18DFpeMEps/Janus-Pro-7B是由DeepSeek开发的多模态AI模型,它在理解和生成方面取得了显著的进步。这意味着它不仅可以处理文本,还可以处理图像等其他模态的信息。模型主要特点:统一的架构:Janus-Pro采用单一transformer架构来处理文本和图像信息,实现了真正的多模态理解和生成
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概述随着人工智能技术的不断进步,越来越多的人开始关注和使用AI艺术生成工具。而StableDiffusion3作为最新一代的文生图大模型,于2024年6月12日正式开源,以其高质量的图像生成受到了广泛欢迎。那么,如何快速部署StableDiffusion3,让它成为您的专属AI艺术家呢?请跟随本文,在百度智能云GPU服务器上部署StableDiffusion3。准备工作环境信息本文以百度智能云GP
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python不用模块调用麦克风
首先安装pyaudio到官网下载pa_stable_v190600_20161030.tgz(←或者直接点击下载)2,下载之后解压进入文件夹3,在文件夹下打开命令行输入以下命令condacreate-nlistenpython=3.7.1sourceactivatelisten$./configure$make$sudomakeinstall$sudoapt-getinstalllibasound
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提示信息[root@localhost~]#wgethttps://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/docker-27.5.1.tgz--2025-02-0612:45:34--https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/docker-27.5.1.tgz正在解析主机do
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下载docker离线包https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/解压tar-zxvfdocker-27.1.0.tgz将docker二进制文件复制到/usr/bin/cpdocker/*/usr/bin/添加服务文件vim/usr/local/lib/systemd/system/docker.service[Unit]Descr
- “【Stable Diffusion】详解安装过程中的常见故障及解决策略“
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前言:在探索AI图像生成技术的过程中,StableDiffusionwebui以其强大的功能和用户友好的界面受到了广泛欢迎。然而,安装和使用过程中难免会遇到各种报错问题,这些难题往往让初学者望而却步。本文旨在为广大用户提供一份详尽的StableDiffusionwebui安装使用报错指南,通过分析常见问题及其解决方案,帮助您顺利克服障碍,轻松驾驭这一强大的图像生成工具,让创意无限延伸。以下是我们的
- systemctl start jenkins启动失败
我不当帕鲁谁当帕鲁
jenkins运维linux
问题说明参照官网安装jenkins:https://pkg.jenkins.io/redhat-stable/sudowget-O/etc/yum.repos.d/jenkins.repohttps://pkg.jenkins.io/redhat-stable/jenkins.reposudorpm--importhttps://pkg.jenkins.io/redhat-stable/jenki
- Stable Diffusion使用样例实践(二)
Allen-Steven
SD创作实践stablediffusionai
其中采用StableDiffusionwebui项目,模型为C站模型。需要模型的可以私我。细节上可以多训练几次,得到满意的为准。SD用例实践二、人物类1.现实人物(女性)(训练库:realisticVisionV60B1_v51VAE.safetensors)prompt:Animageofayoungwomaninacasualoutdoorsettingleaningonamodernchai
- deepseek再爆大招,janus pro炸裂出场
caoz
没想到,大招连发,来的这么快。我昨天文章还说他们不支持出图,今天就爆了新的多模态出来。januspro多模态大模型炸裂出场,transformer架构,没有走diffusion路线,再次颠覆行业认知,继续追着OpenAI打。家里有高配电脑的可以玩起来了,网上自己搜索吧。据说7B版本已经可以超越stablediffusion和dall-E3,强的我都有点不敢信了。相信很快各种解读,测试报告都会出来。
- (14-6-03)基于Latent Diffusion Transformer的文生视频系统:实现模型(03)图像生成模型
码农三叔
训练RAG多模态)人工智能transformer多模态大模型
6.6.3图像生成模型文件latte_img.py实现了一个基于扩散模型(DiffusionModel)的生成模型,主要用于生成图像,具体可以根据输入条件(如文本描述或类标签)生成对应的图像或视频。它结合了Transformer架构和扩散模型的优势。文件latte_img.py的核心功能如下所示:图像生成:这个模型的核心目的是生成高质量的图像,尤其是基于条件输入生成图像(例如,基于文本描述或类标签
- Rust中使用ORM框架diesel报错问题
晚风-夏不凉
rust开发语言后端
1起初环境没有问题:在Rust开发的时候起初使用的是mingw64平台加stable-x86_64-pc-windows-gnu编译链,当使用到diesel时会报错,如下:x86_64-w64-mingw32/bin/ld.exe:cannotfind-lmysql具体信息很长这是主要信息是rust找不到链接mysql的驱动在哪里解决方式:解决找到mysql的安转目录,找到lib目录下的libmy
- DREAMFUSION: TEXT-TO-3D USING 2D DIFFUSION
于初见月
paper计算机视觉
ABSTRACTRecentbreakthroughsintext-to-imagesynthesishavebeendrivenbydiffusionmodelstrainedonbillionsofimage-textpairs.Adaptingthisapproachto3Dsynthesiswouldrequirelarge-scaledatasetsoflabeled3Ddataande
- Stable Diffusion:建筑方案设计新利器_stable diffusion建筑装修模型
AI绘画师-海绵
stablediffusion人工智能AIGCAI作画学习科技室内建筑
StableDiffusion作为一款强大的AI图像生成模型,具有诸多显著特点。首先,它开源免费,这意味着任何人都可以自由使用和修改,为艺术创作、设计等领域的从业者和爱好者提供了极大的便利。用户无需支付费用,就能享受到高质量的图像生成服务,极大地降低了创作成本。在控制力方面,StableDiffusion表现出色。它支持更加详细的Prompt设计,用户可以输入更长的文本描述,如人物特征、动作、环境
- Diffusion--人工智能领域的革命性技术
油泼辣子多加
专业名词解释人工智能
在人工智能领域,“diffusion”一词通常指的是“扩散模型”(DiffusionModels),其全称为“DenoisingDiffusionProbabilisticModels”(DDPMs)。扩散模型是一类生成式模型,它通过逐步去噪的方式,从随机噪声中生成高质量的数据,近年来在图像、音频、视频等多个领域取得了显著进展。1.发展历史扩散模型的概念源于物理学中的扩散过程,即粒子在介质中的随机
- 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
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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
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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
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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
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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
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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
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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- MySQL安装文档
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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