- 【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能自然语言处理计算机视觉
文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构:编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法4.DeepSeek基本原理九、计算机视觉七、Transformer架构1.替代LSTM的原因处理极长序列时,效率下降:虽然LSTM设计的初衷是解决长期依赖问题,即让模型
- 数据结构与算法——二叉搜索树,使用TreeMap将键值对存储在一棵二叉搜索树的节点
Book_熬夜!
数据结构与算法算法javascript数据结构
二叉搜索树【二叉搜索树(BST)】:对于树中的每个节点,其左子树的每个节点的值都要小于这个节点的值,右子树的每个节点的值都要大于这个节点的值。左小右大。中序遍历结果是有序的,会从小到大排序。7/\49/\\1810(不符合)可以使用TreeMap把键值对存储在一棵二叉搜索树的节点里通过遍历这棵二叉搜索树,比遍历普通的二叉树能更快实现增删查改classTreeNode{constructor(key
- C# WPF面试题:WPF中一些常见的设计模式
令狐掌门
WPF面试题wpfWPF中的设计模式
C#WPF(WindowsPresentationFoundation)是一个用于创建桌面应用程序的框架,它广泛使用了多种设计模式。以下是一些常见的设计模式:MVVM(Model-View-ViewModel):这是WPF最常用的设计模式。它将数据模型(Model)、视图(View)和视图模型(ViewModel)分离,使得各部分可以独立进行开发和测试。视图模型是视图的抽象,它包含了视图的状态和行
- go面试必问,什么是中间件?
走,我们去吹风
中间件golang面试服务器后端
中间件用过么?Middleware是Web的重要组成部分,中间件(通常)是一小段代码,它们接受一个请求,对其进行处理,每个中间件只处理一件事情,完成后将其传递给另一个中间件或最终处理程序,这样就做到了程序的解耦。全局中间件所有的请求都要经过此中间件packagemainimport("fmt""time""github.com/gin-gonic/gin")//定义中间funcMiddleWare
- 基于ViT+milvus的以图搜图服务
国防科技苏东坡
分类算法pytorchmilvus
以图搜图服务简介服务流程介绍:将图片特征经过vit模型提取特征,保存到milvus库中,并存入对应的唯一id和身份标签,用于相似图片搜索;使用相似图片进行搜索,返回搜索到图片的身份标签和置信度。服务包括图片数据插入和图片相似搜索两部分。ViT(VisionTransformer)模型使用huggingface的ViT模型权重。https://huggingface.co/tttarun/visio
- 怎么做一个AI产品经理?
AI筑梦师
AI产品经理人工智能产品经理
AI产品经理全面进化:在人工智能迅猛发展的时代,产品经理的角色正经历前所未有的转型。从传统的需求捕捉者到技术与商业紧密结合的创新推动者,AI产品经理肩负着将前沿AI技术转化为解决用户痛点的产品的重要任务。随着大数据、云计算和大模型技术的不断成熟,产品经理不仅需要具备敏锐的市场洞察,还必须深刻理解AI技术本质,跨界整合技术、数据与业务优势,从而推动产品的持续创新与落地。本文将全面解析AI产品经理的角
- 【AI】使用Python实现机器学习小项目教程
丶2136
AI人工智能python机器学习
引言在本教程中,我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花(Iris)分类。通过这个项目,您将掌握机器学习的基本流程,包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测,降AIGC检测,AI降重,三连私信免费获取:ReduceAIGC9折券!DetectAIGC立减2元券!AI降重9折券!目录引言一、项目背景与目标二、开发环境准备2.1所需工具2.2环
- 学习threejs,dds格式图片文件贴图
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学习贴图pythontornadoflaskscikit-learnplotly
要在Three.js中使用DDS格式的图片文件作为贴图,你需要加载和解析该文件,并将其应用于你的模型或材质。首先,确保你已经引入了DDSLoader.js文件,它是Three.js的一个扩展插件,用于加载和解析DDS格式的图片文件。然后,创建一个新的DDSLoader实例,并使用它来加载DDS图片文件。varloader=newTHREE.DDSLoader();loader.load('path
- Android APP架构设计——MVP的使用示例
weixin_30633507
移动开发测试ui
0.前言为了更好地进行移动端架构设计,我们最常用的就是MVC、MVP和MVVM,作为三个最耳熟能详的三大架构,应用可谓非常广泛。对于这三种架构设计以及优缺点已经在AndroidAPP架构设计——MVC、MVP和MVVM介绍一文中介绍过了,本文是对前面那篇文章2.3小节的补充,介绍MVP模式在Android中的使用示例,目的在于深化对MVP架构的理解。1.使用场景这里我们实现一个简单的登录功能。先看
- 颠覆智能助手的游戏规则!LangGraph MCP助你构建通用AI助手!
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LangGraphMCP:构建你的智能助手在当今快速发展的科技时代,智能助手已经成为我们生活中不可或缺的一部分。而LangGraphMCP的出现,将为你带来前所未有的便利!它基于LangGraph和模型上下文协议(MCP),为构建通用AI助手提供了强大的支持。主要功能无缝集成:能够将LLM(大语言模型)应用与各种外部数据源和工具进行无缝连接。想象一下,构建一个智能助手,能够实时获取所需信息,助你高
- LORA 微调大模型:从入门到入土
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在当今人工智能领域,预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而,在实际项目中,我们往往会发现这些预训练模型虽然强大,但直接就去应用于一些特定的任务时,往往无法完全满足需求。这时,微调就成为了必不可少的一步。而在众多微调方法中,LORA全名(Low-RankAdaptation)以高效性和实用性,逐渐成为了许多开发者训练模型的首选项。作为一名小有经验的咸鱼开发者,我深知在实际项目中高效的进行
- DeepSeek R2 提前:中国 AI 如何颠覆全球 AI 格局?
大模型.
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DeepSeek定档2025年3月17日发布其新一代AI模型——DeepSeekR2。作为中国AI初创公司的代表,DeepSeek凭借其前作R1的惊人表现,已经在全球AI领域掀起了一场风暴。R2的发布不仅引发了用户的广泛关注,更被视为可能重塑全球AI竞争格局的关键时刻。一、DeepSeek的崛起DeepSeek是一家成立于2023年的中国AI初创公司,总部位于杭州,由梁文锋创立。2025年1月,D
- 3.16-随记:状态一般
步子迈不开就随便迈
笔记
不知道是周末的原因还是别的原因,感觉学习的那股动力有点提不起来,感觉很累,但又说不上哪里累,可能是心累吧。今天其实还真是给自己放了个假,看了会书,找了项目的代码,写了力扣的,每日一题,报名了马拉松。一会写完博客可能还会去跑一会步,其实刚发现自己梳理完今天干的事情之后好像也干了不少事,但是不知道为什么现在觉得什么也没干,可能是学的内容都没有进脑子吧,只是停留在表面,找到一片很好的github文章专门
- 系统架构师备考——软件可靠性基础知识篇(上)
牛马程序员小邓
系统架构师备考笔记系统架构
系统架构师备考日记(3.11)第9章软件可靠性基础知识篇(上)文章目录系统架构师备考日记(3.11)考点一、软件可靠性基本概念1.1软件可靠性定义1.2软件可靠性的定量描述1.3可靠性目标1.4可靠性测试的意义1.5广义的可靠性测试与狭义的可靠性测试二、软件可靠性建模2.1影响软件可靠性的因素2.2软件可靠性的建模方法2.3软件可靠性模型分类三、软件可靠性管理总结考点软件可靠性基本概念、建模、管理
- 系统架构师备考——软件可靠性基础知识篇(下)
牛马程序员小邓
系统架构
系统架构师备考日记(3.13)第9章软件可靠性基础知识篇(下)文章目录系统架构师备考日记(3.13)考点一、软件可靠性设计1.1容错设计技术1.2检错技术1.3降低复杂度设计1.4系统配置技术二、软件可靠性测试2.1软件可靠性测试概述2.2定义软件运行剖面2.3可靠性测试用例设计2.4软件可靠性测试的实施三、软件可靠性评价3.1软件可靠性评价概述3.2怎样选择可靠性模型3.3可靠性数据的收集3.4
- 【003】调用Kimi实现AI对话,流式内容输出_#py
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PythonAI对话数据库microsoft
调用Kimi实现AI对话,流式内容输出前言1.实现流式输出的主要代码块2.完整代码前言流式输出(Streaming),一言以蔽之,就是每当Kimi大模型生成了一定数量的Tokens时(通常情况下,这个数量是1Token),立刻将这些Tokens传输给客户端,而不再是等待所有Tokens生成完毕后再传输给客户端。当你与Kimi智能助手进行对话时,Kimi智能助手的回复是按字符逐个“跳”出来的,这即是
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战:Python实现概率模型
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一,它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法,并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科,它研究随机事件发生的可能性。
- 【源码阅读】olmocr中的prompts
海绵波波107
#大模型pdf
目录一、PDF转换为训练数据二、使用微调模型三、比较差异总结一、PDF转换为训练数据让ChatGPT-4将文档(如PDF文件)转换为结构化的“银级”训练数据(silvertrainingdata)#Thisisthepromptweuseforgettingchatgpt4otoconvertdocumentsintooursilvertrainingdatadefbuild_openai_sil
- 如何使用 Python 实现生成对抗网络
NoABug
python生成对抗网络tensorflow
如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成:一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入,生成看似真实的图像;而判别器则需要根据输入的图像,判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先,我们
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
代码编织匠人
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GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是深度学习中的一种重要模型,已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器用于生成假样本,判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈,通过一次次迭代训练,最终生成器可以生成足以骗过
- 嵌入式c语言进阶(三)状态机State Machine
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c语言开发语言
状态机(StateMachine)是一种描述系统在不同状态之间转换行为的数学模型或设计模式,广泛应用于嵌入式系统、业务流程、游戏开发等领域。以下从核心概念、实现方式、应用实战三方面进行详细解析:一、状态机核心概念四大要素现态(CurrentState):系统当前所处的状态。事件(Event):触发状态转移的条件,如用户操作、时间到期等。动作(Action):状态转移时执行的操作,例如发送通知、更新
- ollama下载的DeepSeek的模型(Model)文件在哪里?(C盘下)
神秘泣男子
常见AI大模型部署与应用Ollama部署LLM人工智能ollamallama自然语言处理机器学习
目录一、下载大模型(DeepSeek)2.安装Ollama3.检查安装是否成功二、拉取大模型(DeepSeek)1.打开命令行2.下载模型3.测试下载4.等待下载完成三.模型存放路径这个位置!!在人工智能快速发展的今天,大语言模型已经成为许多人探索和使用的热门技术。而Ollama作为一款轻量级的本地大模型运行工具,让我们能够在个人电脑上体验各种强大的AI模型,如DeepSeek系列。不少用户在安装
- YOLOv8 改进:添加 GAM 注意力机制
鱼弦
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YOLOv8改进:添加GAM注意力机制引言在目标检测领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)网络因其速度和准确性被广泛应用。然而,随着场景的复杂化,仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。引入注意力机制,如GAM(GlobalAttentionMechanism),可以有效提高模型对关键区域的关注,从而提升检测性能。技术背景GAM是一种全局注意力机制,通过全局信息聚合和自适应权重分
- 如何使用Python实现生成对抗网络(GAN)
「已注销」
互联网前沿技术韩进的创作空间全栈开发知识库python生成对抗网络tensorflow深度学习数据分析
生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,由两个部分组成:生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据,而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈,直到生成器能够生成非常逼真的数据,使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现,使用TensorFlow和Keras库。在开始之前,请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
- 技术解析麦萌短剧《月光下的你》:从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」
萌萌短剧
重构
《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈,本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。1.数据污染事件:十六年前的对抗攻击许芳菲(Agent_Xu)的遭遇可视为时间序列上的对抗样本注入:标签篡改攻击:许清清(Adversary_XuQing)通过伪造标签(Label_Tampering)将Agent_Xu与傅临州(Node_Fu)强行关联,触发道德约
- 迪威模型发布系统为客户提供优质的建站平台
3D小将
迪威模型联讯软件3d建造者模式
迪威模型发布系统确实可以为客户提供优质的建站平台,以下从几个方面来分析:丰富的模型展示功能多格式支持:能够支持多种3D模型格式,如的SolidWorks、SketchUp、Catia、PROE等,这使得客户在构建网站时,可以轻松上传和展示各种来源的3D模型,满足不同行业、不同项目的需求。无论是建筑设计公司展示建筑模型,还是机械制造企业展示产品模型,都能完美适配。交互性强:提供模型旋转、多角度浏览、
- Simulink实例演示:智能车辆远程驾驶控制系统仿真
xiaoheshang_123
MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏simulinkmatlab自动驾驶人工智能机器学习
目录Simulink实例演示:智能车辆远程驾驶控制系统仿真一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1:创建Simulink模型步骤1.1:打开Simulink并新建模型步骤2:设计车辆动力学模型步骤2.1:添加车辆底盘模块步骤2.2:添加纵向和横向控制模块步骤2.3:连接各模块步骤3:设计动力总成系统步骤3.1:选择动力源类型步骤3.2:配置动力总成参数步骤3.3:连接动力总成模块到车辆底盘
- 大模型联网搜索组件 SearXNG 部署和使用
「已注销」
SearXNG是一个免费的互联网元搜索引擎,它整合了来自超过70个搜索服务的结果。用户不会被跟踪或进行特征分析,很好地保护了用户隐私。2022年11月OpenAI发布ChatGPT后,大模型和知识库开始火爆,联网搜索成为弥补大模型知识陈旧的重要工具。提供元搜索功能的SearXNG开始被很多大模型应用比如ChatNio[1]采用,在大模型时代发挥了巨大作用。本文将介绍如何基于docker部署私人的S
- 前端学习网站大全
洪布斯
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- Cesium在三维模型中的应用
IT邦少
前端贴图
Cesium在三维模型中的应用Cesium简介Cesium介绍Cesium是一个跨平台,跨浏览器的展示三维地球和地图的javascript库Cesium使用WebGL来进行硬件加速图形,使用时不需要任何插件支持,但是浏览器必须支持WebGLCesium是基于Apache2.0许可的开源程序,它可以免费的用于商业和非商业用途Cesium特点支持2D,2.5D,3D形式的地图展示可以绘制各种几何图形,
- 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