- 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透
CX330的烟花
rnn人工智能深度学习算法python机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络(LSTM)2门控循环单元(GRU)四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知,CNN与循环神经网络(RNN)或生成对抗网络(GAN)等算法结
- 数字逻辑不可能涌现出智能
dog250
人工智能
先看一系列竖式乘法的步骤:相乘的两个数数位越大,步骤越多。如果不纠结数制,二进制运算也是这回事,把单个步骤用一个晶体管表达(其实一个步骤不止一个晶体管),数位越大,所需的晶体管越多。先说结论,所有基于n进制的逻辑运算都不可扩展。硅基时序电路可如此巧妙完成精确计算,开启了数字化时代,人们试图将AI构建在这二进制世界。但若二进制运算不可扩展,基于数字逻辑的人工智能就不可能。前面提到过,二进制运算本质上
- 深度学习如何入门?
科学的N次方
深度学习
入门深度学习需要系统性的学习和实践经验积累,以下是一份详细的入门指南,包含了关键的学习步骤和资源:预备知识:•编程基础:熟悉Python编程语言,它是深度学习领域最常用的编程语言。确保掌握变量、条件语句、循环、函数等基本概念,并学习如何使用Python处理数据和文件操作。•数学基础:理解线性代数(矩阵运算、向量空间等)、微积分(导数、梯度求解等)、概率论与统计学(期望、方差、概率分布、最大似然估计
- 卫兰的歌与我(48)
谁人的避风港
今晚小乐说,理想中的人,一年至少要赚20万。我想了一下,我的目标是两年后40万。去西北出差的时候,的确学到了很多东西,也和老K聊了一路,紧接着去珠海,一齐睡了三晚,也聊很深入的话题。某局狼人杀上,最后剩下三个人,明明是很明显的局势,我最后却推翻了之前所有的结论。不知怎么的,脑海中仿佛有另一个声音,所以我是矛盾的。我不想再想。跑起来吧,已经不想再错失任何东西了。
- 浅显易懂的科普「磨玻璃结节」
ab1f4f1a7eb6
全文版权大斌所有,未经授权不得不署名转发。背景:前男友于2018年4月份查出磨玻璃结节。在7月份于上海市肺科医院就诊,并且最终在7月底进行了手术。当磨玻璃结节已经慢慢成为了大家生活当中不可避免的话题,各位大咖写的文章,又让人晦涩难懂,很多话都没有明白的说出来,所以作为一个业外人士,我把我自己所有收集到的资料和经验告诉大家,虽然不会像医生那样晦涩难懂,但是会简单的说出大概的结论,都是根据各大医生以及
- 杂文3·明天
繁仔先生
父母健在,90岁的人还是孩子。父母离开,30岁的人已成孤儿。1北大论问题:在爱情上是女人专一还是男人专一获奖优秀答卷:女人善变,男人专一举例论证:女人五十年代喜欢工人,六十年代喜欢军人,七十年代喜欢读书人,八十年代喜欢诗人,九十年代喜欢富人......而男人无论哪个年代,始终喜欢漂亮的女人。结论:男人最专一。2女儿:爸爸,我长大了会不会很漂亮!爸爸:会的!女儿:那就好!爸爸:咋了?这么小就打算谋划
- 【SQL】COUNT(*)和COUNT(1)有什么区别?查看国外论坛我竟发现了领先国内十几年的早期互联网battle!
独上西楼影三人
计算机常识sql数据库OracleMySQLPostgreSQLSQLServer
前言近期浏览网页时又看到类似内容的文章,遂觉得有必要写一篇文章深入分析一下该问题的历史渊源,何以持续探讨了几十年。对于初级开发者、DBA、数据开发人员来说,面试时很可能会被问到“COUNT(*)和COUNT(1)有什么区别?”这个问题。网上也有很多资料有说不一样的(早年间很普遍),有说一样的。那么真实情况是什么样呢?下面且听我娓娓道来。1、结论正常来讲,一个设计良好、符合国际标准的数据库管理软件系
- 英语单词记忆的智慧解决方案-“同心圆速记法”+艾宾浩斯记忆法
航小北爱解题
许多学生在学习英语时都会面临一个最基础的问题,单词不认识。而解决这一问题的方法当然是背单词了。有些人说可以通过上下文猜单词的意思,但是前提是你得有一定的词汇量才能猜啊,特别是那些基础的、核心的词汇你得认识。单词之所以重要,是因为它是语言的根基,倘若掌握的词汇量不足,却想加强听力及阅读能力,那真是天方夜谭了。单词库要充足才能言之有物,在对话上也才不会词语匮乏或一成不变。想想看,如果每天对女朋友说的都
- 周四课堂记录❤️
小怪兽_0725
亲爱的宝宝,愿你如春草蓬勃生长,如夏阳热情奔放,在秋日收获硕果,在冬天描绘梦想。人生勇于攀高远航,生命之火炫目明亮。图片发自App请宝宝们咕噜咕噜喝水吧~图片发自App亮亮老师:“现在是右脑训练闪卡时间,今天闪的是动物卡!主要丰富宝宝的认知,提升宝宝的快速记忆能力以及专注力!”图片发自App亮亮老师:“好啦,亮亮老师现在要把动物卡放回去啦!哪里拿的放回哪里去,我们一起跟它说拜拜吧!”宝宝们:“拜拜
- 大脑情绪生活(5)消极情绪和恐惧
自由的赳赳
书中有说:消极的情绪一般来说会损害我们的免疫系统,增加心脏病发生的概率。其实这个结论也不是很出乎我意料,至少我知道消极的情绪对我们是有害的,所以我们要保持积极乐观的情绪。不过书中也指出,并非所有的乐观情绪都是好的。如果在重疾面前,患者告诉医生我很好,我没什么问题,可能会导致医生忽略某些筛查和推荐治疗,最终导致不好的结果。我想说,这个不好的结果其实是我们滥用了所谓的乐观情绪,或者说是乐观情绪的负面作
- 浅评战友文章《 难以戒掉的嗜好》
仲夏凌霄
文章标题:难以戒掉的嗜好文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Q3zkBnBpSt78f4pEXtflTQ我的点评:本来我只是想点看看余兄写了啥的,不料,看完还是没忍住想胡诌几句。1.这个标题:难以戒掉的嗜好。确实引起了我的好奇,我以为是什么嗜好让你如此难以戒掉,不曾想是一篇散文.2.全文看似散文,但文散而型不散,有清晰的结构,论点论据,结论都充分。通篇例子都在说普罗大众
- 线性代数基础——向量
我是李蜀黍
计算机图形学基础学习笔记线性代数几何学
向量基础属性向量的基础属性为方向与长度;向量a⃗\vec{a}a的长度写为∥a⃗∥\Vert\vec{a}\Vert∥a∥;单位向量a^=a⃗∥a⃗∥\widehat{a}=\frac{\vec{a}}{\Vert\vec{a}\Vert}a=∥a∥a用来表示方向。向量的代数写法在图形学中,向量一般会写出矩阵的形式A⃗=(xy)\vec{A}=\begin{pmatrix}x\\y\end{pma
- 线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
科学的N次方
人工智能线性代数cnn人工智能
案例:深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像识别领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一个广泛应用深度学习模型,它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积,就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
- 加速 PyTorch 模型预测常见方法梳理
samoyan
pytorchpytorch人工智能python
目录1.使用GPU加速2.批量推理3.使用半精度浮点数(FP16)4.禁用梯度计算5.模型简化与量化6.使用TorchScript7.模型并行和数据并行结论在使用PyTorch进行模型预测时,可以通过多种方法来加快推理速度。以下是一些加速模型预测的常用方法,但注意有些模型直接使用下面方法会出错,大家谨慎使用:1.使用GPU加速如果您有可用的GPU资源,确保您的模型在GPU上运行,因为GPU提供了比
- 契可尼效应与焦虑
JeetChan
契可尼效应契可尼效应(Zeigarnikeffect;又称蔡加尼克效应)是一种记忆效应,指人们对于尚未处理完的事情,比已处理完成的事情印象更加深刻。这个现象是由蔡格尼克通过实验得出的结论。人们天生有一种办事有始有终的驱动力,人们之所以会忘记已完成的工作,是因为欲完成的动机已经得到满足;如果工作尚未完成,这同一动机便使他对此留下深刻印象。说到契可尼效应,很多例子与初恋相关,即所谓的“初恋情节”,总是
- 新版《鬼吹灯》即将面世,现在发出江湖召集令
静看世界之妙
“人点烛,鬼吹灯!”江湖上流布着《鬼吹灯》的传说,这里将留下灯丝的传说!哈喽,大家好!我是《鬼吹灯》新版图书小编。新版《鬼吹灯》出版在即,为回馈广大灯丝朋友一直以来对这套书的热爱和支持,现发布新版套装图书别册“江湖召集令”:如果您阅读《鬼吹灯》时一度血脉倴张,击节叫好,手不释卷,废寝忘食,欲罢不能……请速速记下您对《鬼吹灯》的种种印象、评价、感悟、寄语,如果您会画,还可涂鸦您心目中的人物设定、盗墓
- 牛客小白月赛61-E-排队
LonelyGhosts
算法
很好的一道题啊,学到了不少东西!!!!首先是一个结论逆序对总数=n!/2*不相等的数字对数(1)不相等的数字对数怎么求结论不相等的数字对数=C(n,2)-∑C(2,cnt(i))(i数字的出现次数)(2)n!/2怎么处理,有取模的除运算怎么处理???这块一直不会,今天一学才发现,就是之前学过的乘法逆元,学过就忘,不愧是我(doge这里只说怎么处理,证明之类的不写了a/b%mod的情况,可以求b的乘
- Nginx和Ribbon实现负载均衡的区别
GreyDawn
Javajavanginxribbon负载均衡
网上有很多写的很好的文章,这里参考他人的文章给出自己的理解。首先给出结论,有两种说法,是基于不同角度来说的:1、Nginx是服务端的负载均衡,Ribbon是客户端的负载均衡2、Nginx是集中式的负载均衡,Ribbon是消费者内部线程实现的负载均衡对于nginx服务器,所有请求到达nginx服务器后,由nginx服务器进行请求路由的分发,实现负载均衡。对于Ribbon,是是由客户端主动拉取注册中心
- 深度学习如何入门?
nanshaws
yolov5深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤:基础知识准备:(1)掌握基础数学知识,特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。(2)学习编程语言,Python是目前最流行的深度学习语言,因其简洁易学且有大量的库支持。(3)了解机器学习基础,包括监督学习和非监督学习的概念、模型评估与选择等。学习深度学习理论:(1)理解神经网络的基本组成,如神经元、激活函数
- 人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀之学习路线
audyxiao001
人工智能怎么学线性代数人工智能矩阵
线性代数和矩阵论的学习对于打好AI的理论基础非常重要,要加以重视和认真学习。下面给出学习的路线仅供参考,个人可以根据自己的知识储备、数学能力以及研究方向加以调整。具体的学习路线见图3-8。在初级入门阶段,主要打好线性代数的理论基础,建议中文和英文教材各选一本进行学习,即从初级入门教材1~4和5~8中各选一本进行学习。在中级提高阶段,主要弄清楚线性代数理论的本质和物理含义,特别是线性代数的几何意义,
- 关于湿疹的一点事
橙子妈妈18
首先,我写的这个东西不是任何科学上的结论,而是来自几个宝妈的亲身经历与感觉。我快6个月的儿子起了湿疹,红彤彤的两个小脸蛋特别招人注意。每次带他出去,总有很多人关心这个问题:“哟,起湿疹了?哪家哪家的药膏挺好的,……。”每次我都很感激地说:“谢谢。”别人善意的提醒总能让我长不少知识。但这次湿疹,我坚持没有给他抹药。儿子在月子里,就长了湿疹。眉毛里结了黄色的痂,很久不退。我查了好多种湿疹膏,买了其中一
- 线性代数笔记5--矩阵转置置换与向量空间
_不会dp不改名_
线性代数线性代数笔记矩阵
1.置换矩阵考虑主元需要交换的情况,即需要行变换的情况。式子变为PA=LUPA=LUPA=LU。考虑3×33\times33×3的所有置换矩阵两行互换[010100001][001010100][100001010]\begin{bmatrix}0&1&0\\1&0&0\\0&0&1\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}0&0&1\\0&1&0\\1&0&0\\\end{bm
- 2020-04-11规模化敏捷学习记录
家有小魔怪
规模化敏捷可能存在的问题:沟通的有效性降低、协作更复杂、对齐困难、集成复杂敏捷宣言是否依然适用于规模化敏捷?结论是依然试用规模化敏捷的几种方式:SAFe/LeSS/DAD/EA/Nexus/Scrum@ScaleSoS(scrumofscrums)的实现方式Backlog如何维护?1:一个PO,一个PBL,区分不同的team2:一个PO,维护多个PBL3:每个团队有自己的PO,每个PO负责自己的b
- 多嘴(转)
应许之旅
我说:“中国在芯片问题上很被动。”朋友说:“这说明落后就要挨打。”我说:“那位得罪鸿茅药酒的谭医生,看样子被收拾得不轻。”朋友说:“这说明多嘴就要挨打。”我说:“你的结论到底是什么?”朋友说:“落后了大家挨打,多嘴了一个人挨打,所以中国人民宁可落后,不可多嘴。”图片发自App
- 让女人痛苦流泪的,是男人的不良嗜好
覃榜言
有一个人,嗜迷赌博,他老婆劝不住,以死劝阻。寻死了几次,被救活了几次。可是最终还是死了。但也是白死了,因为她的死,也阻拦不了她老公的滥赌。这是十年前,老妈告诉我的。其实这个人我也见过的,只是他们几兄弟中,到底是哪一个,我也分不清,因为不熟。现在回想起来,再结合我所看到的,所听到的,我得出一个结论:一个男人,让女人痛苦流泪的,往往是这个男人的不良嗜好,甚至不是男人的无能和窝囊。不良嗜好,比无能和窝囊
- 线性代数笔记8--AX=b:可解性、解的结构
_不会dp不改名_
线性代数线性代数笔记
1.求解Ax=bAX=bAX=bAX=b有解,则bbb在AAA的列向量之中。举例AX=b[1222246836810][x1x2x3x4]=[b1b2b3]AX=b\\\begin{bmatrix}1&2&2&2\\2&4&6&8\\3&6&8&10\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\x_3\\x_4\end{bmatrix}=\begin{bmatri
- 深度学习应该如何入门?
wypdao
人工智能深度学习人工智能
深度学习是一门令人着迷的领域,但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始,用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。首先,我们要掌握一些数学知识,如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外,选择一门编程语言作为工具,如Python,掌握其基本语法和常用库的使用。2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
- 金字塔原理——表达的逻辑
流浪的PM
1.读者会将读到的思想进行归类分组与总结概括,以便记住。如果作者传达给读者的思想已经事先进行了归类和概括,并且按自上而下的顺序呈现,读者就能更容易理解作者表达的思想。2.位于一组思想的上一个层次是对这一组思想的概括,这一组思想则是对其上一层思想的解释和支持。3.组织思想基本上可能有4种逻辑顺序:(1)演绎顺序:大前提、小前提、结论(2)步骤顺序:第一、第二、第三(3)结构顺序:广州、上海、北京(4
- 股课首次作业
之旻
今天的作业一,要求写出一家公司是做什么?他的同行都有那些公司?作业二,公司的上游原材料有什么?下游客户群体有哪些?回答这些个问题需要查找公司的年报,研报等。简单些的从百度里查,其它的有萝卜投研,巨潮,理杏仁,中国产业信息网,中商情报网,中国报告网,中怡康。还有统计资料可从国家统计局,央行,海关总署去查找。另各个券商网站也会有一些个研报,我们可以对比资料,但对结论要有自己的分析。查找这些个资料很花时
- 第2章 线性代数
His Last Bow
#深度学习线性代数机器学习深度学习人工智能算法
目录1.标量、向量、矩阵和张量2.矩阵和向量相乘3.单位矩阵和逆矩阵4.线性相关和生成子空间5.范数6.特殊类型的矩阵和向量7.特征分解8.奇异值分解9.Moore-Penrose伪逆10.迹运算11.行列式1.标量、向量、矩阵和张量标量(scalar):数向量(vector):一列数x=[x1x2...xn]x=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\.\\.\\.\\x_n\end{
- 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
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- 【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