- 从简单到深刻的认知发展
AI架构设计之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
认知发展,人工智能,深度学习,神经网络,机器学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程,它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。随着人工智能技术的飞速发展,我们开始尝试用计算机模拟人类的认知能力,构建能够学习、理解和解决复杂问题的智能系统。从早期的符号逻辑到如今的深度学习,人工智能的发展经历了多个阶段。早期的人工智能研究主要集中在规则和逻辑推理上
- golang 的 gc垃圾回收机制
dearlin2024
golang开发语言后端
文章目录一、常见的垃圾回收算法?1.1引用计数法1.2分代收集1.3三色标记法二、三色标记步骤2.1初始化图例2.2GC开始,遍历root,将直接可达的标记为灰色图例2.3遍历灰色列表,将直接可达的标记为灰色,自身标记为黑色2.4重复上述步骤,直到标记完所有对象2.5将标记为白色的对象进行垃圾回收(GC完成)三、混合写屏障机制四、完整的gc流程五、gc执行的时机,什么时候触发gc总结一、常见的垃圾
- 海浪波高预测(背景调研)
傅科摆 _ py
文章解读python机器学习人工智能
#新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps:图片由通义千问生成历史工作:针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务:MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型(MLR-CWLS),该模型利用协方差加权最小二乘法(CWLS)优化算法,借助历史波高、波周期、波向、海表面温度等多变量参数,实现对显著波高的准确预测;ShuntaoFan等人提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的波高预测模型,用于快
- 组合逻辑电路与时序逻辑电路的区别
@Luminescence
数字电路数电
组合逻辑电路和时序逻辑电路是数字电路设计中的两个基本类型,它们在功能和结构上有明显的区别。以下是对这两种电路的详细介绍:1.组合逻辑电路(CombinationalLogicCircuits)1.1定义组合逻辑电路的输出仅取决于当前输入信号的组合,而与过去的输入信号无关。换句话说,组合逻辑电路没有记忆功能。1.2特点无记忆元件:不包含存储元件(如触发器)。即时响应:输出信号即时响应输入信号的变化。
- leetcode刷题记录(九十七)——75. 颜色分类
曲奇是块小饼干_
leetcode刷题记录leetcode算法职场和发展数据结构java
(一)问题描述75.颜色分类-力扣(LeetCode)75.颜色分类-给定一个包含红色、白色和蓝色、共n个元素的数组nums,原地[https://baike.baidu.com/item/%E5%8E%9F%E5%9C%B0%E7%AE%97%E6%B3%95]对它们进行排序,使得相同颜色的元素相邻,并按照红色、白色、蓝色顺序排列。我们使用整数0、1和2分别表示红色、白色和蓝色。必须在不使用库内
- 秀才认字认半边,有时候,没什么不好
nshkfhwr
estate地产stop公交换乘点中途站点
在互联网上,有海量的使用词根词缀法来解释、记忆单词的网站或发帖,但很明显,这些网站和发帖,往往存在大量相互抄袭的现象,这导致了对很多词缀词缀的解释一旦出错或者解释不合理,变会普遍地以讹传讹,或是大量的类似的生搬硬套的现象出现。比如和表示【站】和【坐】相关的词根和单词,就非常地多,这些词根或单词,通常包含两个字母s-和t-,比如sit,表示坐,stand,则表示站,又比如词根st-、sta-、sta
- 参照和谐色调为PPT图形设置统一格式的要点
PPT百科
powerpoint人工智能ppt经验分享
大家好~今天和大家聊一聊PPT设计中如何通过和谐色调为图形设置统一格式,让整体设计看起来既专业又有视觉吸引力。PPT不仅仅是一个展示工具,它更是传达信息的载体。无论是公司汇报、学术展示,还是产品推广,一个有条理、色调统一的PPT都能大大提升你的演示效果。而和谐色调的应用,不仅能让你的图形更具美感,还能提高观众的理解力和记忆度。所以,今天我们就来深入探讨一下,如何在PPT设计中使用色调来为图形设置统
- QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码
天天酷科研
分位数回归区间预测(QR)QRCNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测
效果模型描述QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码QRCNN-BiLSTM(QuantileRegressionConvolutionalNeuralNetwork-BidirectionalLongShort-TermMemory)是一种结合了卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的分位数回归模型,用于区间预测
- 归并排序(Ologn)及其应用(求逆序对)+例题(后续仍有补充)
万般算法皆思想
这几天一直在看lrj紫书的归并排序部分,刚开始连递归都看不懂,,现在已经完全理解了,写这个bolg就是为了记录一下板子,方便以后进行记忆唤醒。之后陆续还会学习补充树状数组和线段树,这三者其实都是二分思想的应用,最关键的不是记住这个板子,而是能够理解其中的思想。归并排序又是分治法的一种应用,分为分和治两部分。分即为根据递归,将数组一直划分到只剩两个元素的时候,这个时候问题就很简单了,而治又是从两个元
- 基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)
矩阵猫咪
cnntransformerpytorch卷积神经网络深度学习
前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。随着城市化进程的加速,交通流量预测成为城市交通管理与规划中的关键任务。准确的交通流量预测
- 项目上线后,是否会进行复盘?
张某人想退休
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是的,定期复盘在软件测试项目里极为关键,我会按以下步骤开展复盘工作:复盘周期确定短期项目:针对周期较短(如1-2个月)的项目,会在项目结束后的一周内进行复盘,确保大家对项目细节还有清晰的记忆,能及时总结经验教训。长期项目:对于周期较长(超过3个月)的项目,会按阶段进行复盘,比如每个迭代周期结束后或者每完成一个重要的里程碑时开展,这样可以及时发现问题并调整后续的测试策略。复盘流程数据收集与整理收集项
- KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS
绒绒毛毛雨
语言模型人工智能自然语言处理
文章目录摘要1引言2相关工作2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型(LMs)在初始预训练过程中记忆了大量知识,包括可能侵犯个人隐私和身份的信息。以往针对语言模型隐私问题的研究主要集中在数据预处理和差分隐私方法上,这两者都需
- ChatGPT:AI写作中的初级搭档的思考
代码无疆
ChatgptchatgptAI写作人工智能
在当前的AI浪潮中,ChatGPT无疑是一颗璀璨的明星。然而,尽管其能力卓越,但我们也必须正视它的定位——它更像是一个在AI写作领域刚刚踏入职场的“初级搭档”,而非经验丰富的全职员工。ChatGPT的强项在于其强大的通用性和云共享能力,这使得它能够快速响应各种需求。然而,其概率生成和记忆短暂的特点也暴露了它的不足。它缺乏丰富的“面向读者写作”的经验,当我们给予它一个宽泛的指令时,它往往会返回一个相
- 2.5英寸笔记本电脑机械硬盘拆解方法
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#硬件拆解电脑
拆卸步骤先来到有电路板的一面,下图红色框内需要拆卸掉7个螺丝,而蓝色框则是单独用作固定的螺丝,也要卸下来;卸下来的螺丝务必做好分类;来到金属壳一面,这里我们需要卸下六个固定螺丝,分别位于金属壳的边角(下图红色框);与此同时你可以先尝试卸下金属壳,如果发现无法卸下,那么很可能是硬盘信息的白色卡片遮住了,你需要想我这样撕下来,找到对应的螺丝卸下来(下图蓝色框)然后你可以先把电路板卸下来,你会看到此处还
- 关于Jedis和lettuce以及springDataRedis的一些区别
追光的人(陈聪)
第三阶段redis相关redisjedisjava
1:三者其实都是用来操作redis的2:springDataRedis是对Jedis和lettuce的一系列封装,简化了很多方法3:公司里面之所以不怎么用Jedis也是因为其指令比较繁琐难以记忆,不如就用简化了的springDataRedis4:使用springDataRedis时,首先要导入springDataRedis的依赖,然后导入Jedis或者lettuce,如果是Jedis,需要再导入s
- 2024.3.26 腾讯魔方工作室—golang后台开发面经
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题解|#将两个SELECT语句结合起来(一)#selectprod_id,quantityfromOrderItemswherequanti2024.3.26腾讯魔方工作室—golang后台开发面经全程拷打,深挖项目,几乎不问八股,有些问题想不太清楚了,只是凭着模糊记忆把大体问题写下。做了三个项目题解|#求int型正整数在内存中存储时1的个数#importjava.util.Scanner;//注
- 深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo
- 广告计算学 刘鹏 听课笔记
qq415581343
广告计算笔记刘鹏
1.1广告的目的三个主体:advertisermediumaudience广告是非人员的、低成本的用户接触(reach)品牌(brank)广告vs效果(direct)广告:离线转化率vs即时转化1.2广告有效性模型三个阶段选择:曝光-广告位属性;关注-减少干扰、推荐解释、符合需求;解释:理解-用户能看懂;信息接受-认同(广告位不能只看流量,要高大上);态度:保持-艺术性带来的记忆效果;购买-价格可
- 数据结构与算法再探(六)动态规划
刀客123
数据结构与算法动态规划算法
目录动态规划(DynamicProgramming,DP)动态规划的基本思想动态规划的核心概念动态规划的实现步骤动态规划实例1、爬楼梯c++递归(超时)需要使用记忆化递归循环2、打家劫舍3、最小路径和4、完全平方数5、最长公共子序列6、0-1背包问题总结动态规划(DynamicProgramming,DP)释义:动态规划是一种解决复杂问题的优化方法,通过将大问题拆解成小问题,逐步解决小问题,最终得
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】Agent的各种记忆机制
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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AIAgent的核心特点是能够自主地与环境进行交互,以实现某种目标。为了实现这一目标,Agent需要对环境进行感知和理解,并对其进行探索和利用。对于Agent来说,记忆是实现这些功能的关键。Agent的记忆可以分为两类:短期记忆和长期记忆。短期记忆用于存储暂时性的信息,而长期记忆用于存储永久性的信息。以下是Agent的各种记忆机制的详细解释。2.核心概念与联系Agent的记忆机制可以分
- AI Agent的工具调用体系:打造可扩展的能力框架
技术出海录
人工智能AIaiagent
在上一篇文章中,我们讨论了AIAgent的记忆系统。今天,我想分享一下如何设计和实现一个灵活的工具调用体系。说实话,这个模块我重构了好几次,每次都有新的感悟。从简单到复杂最开始实现工具调用时,我用的是最简单的方式:defrun_tool(name:str,args:dict)->str:ifname=="search":returnsearch_function(**args)elifname==
- AI Agent的记忆系统实现:从短期对话到长期知识
技术出海录
人工智能AIaiagent
在上一篇文章中,我们搭建了AIAgent的基础框架。今天,我想深入讲讲AIAgent最核心的部分之一:记忆系统。说实话,我在实现记忆系统时走了不少弯路,希望通过这篇文章,能帮大家少走一些弯路。从一个bug说起还记得在开发知识助手的过程中,我遇到了一个很有意思的问题。一天我正在测试多轮对话功能:我:Python的装饰器是什么?助手:装饰器是Python中用于修改函数或类行为的一种设计模式...(省略
- 嵌入式音视频开发——视频篇(三)
程序猿玖月柒
音视频音视频
本笔记来源于学习韦东山团队课程,自己选择性摘抄加深记忆和学习的效果。帧率与时间戳帧率(framerate)是指视频播放中每秒显示的图像帧数。测量单位为“每秒显示帧数”(framepersecond,FPS)或“赫兹”,一般来说FPS用于描述影片、电子绘图或游戏每秒播放多少帧。人类视觉的时间敏感性和分辨率根据视觉刺激的类型和特征而变化,并且在个体之间是不同的。由于人类眼睛的特殊生理结构,如果所看画面
- 什么是报文的大端和小端,有没有什么记忆口诀?
Ly.Leo
数据结构
在计算机科学中,**大端(Big-Endian)和小端(Little-Endian)**是两种不同的字节序(即多字节数据在内存中的存储顺序)。理解这两种字节序对于网络通信、文件格式解析以及跨平台编程等非常重要。1.大端(Big-Endian)定义:高位字节(最重要的字节)存储在内存的低地址处,低位字节(最不重要的字节)存储在高地址处。示例:假设有一个32位的整数0x12345678,在大端模式下的
- # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行
EwenWanW
AGI人工智能神经网络dnn
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- Anthropic 正计划为其聊天机器人 Claude 推出“双向语音模式”和一个新的记忆功能
新加坡内哥谈技术
人工智能深度学习机器人科技
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/Anthropic正计划为其聊天机器人Claude推出“双向语音模式”和一个新的记忆功能
- 首个“非遗版春节”怎么过?扫描全能王发起新春扫描活动
人工智能算法
“爆竹声中一岁除,春风送暖入屠苏”。春节凝结了华夏民族数千年来的家国情感和历史底蕴,近期,“春节——中国人庆祝传统新年的社会实践”也被联合国教科文组织列入人类非物质文化遗产代表作名录。面对首个世界“非遗版”春节,合合信息旗下扫描全能王发起了“扫描全能王春节还能这样用”新春扫描活动,用户可“花式”扫描与新春相关的“记忆符号”,助力“非遗”元素传承。春节是中华民间艺术的集中体现,围绕着辞旧迎新、团圆和
- Gradio + Transformers** 实现带记忆功能的对话系统完整代码示例
大霸王龙
pythonpython开发语言
以下是一个使用Gradio+Transformers实现带记忆功能的对话系统完整代码示例,无需额外数据库依赖:importgradioasgrimportnumpyasnpfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelfromtypingimportDict,List,Tuple#-----------------初始化模型---------------
- 《论文阅读》 用于产生移情反应的迭代联想记忆模型 ACL2024
365JHWZGo
情感对话论文阅读回复生成ACL2024共情回复empathetic
《论文阅读》用于产生移情反应的迭代联想记忆模型ACL2024前言简介任务定义模型架构EncodingDialogueInformationCapturingAssociatedInformationPredictingEmotionandGeneratingResponse损失函数问题前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《
- Idea内,光标显示问题
Leslie_Lei
Ideaidea
键盘误触导致光标显示为白色块解决方式任选其一键盘敲击Ins键(既insert键)Shift+0(数字零)
- 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