- 揭秘波士顿房价密码:从经典数据集到线性回归实战
珠峰日记
线性回归算法回归机器学习深度学习
引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务,类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价受诸多因素影响。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域,预测问题是一个核心研究方向,而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。波士顿房价数据集包含了与波士顿地区房屋相关的多种特征信息,通过
- SOC模式控制下的电池充放电研究(Simulink仿真实现)
程序猿鑫
数学建模
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述SOC模式控制下的电池充放电研究一、SOC模式控制的定义及分类二、SOC控制策略的设计方法三、电池性能评估指标四、研究文档撰写规范五、未来研究方向2运行结果3参考文献4Simulink仿真实现1概述SOC模式控制下的电池充放电研究一、SOC模式控制的定义及分类S
- 边缘计算的学习
川朴老师
web边缘计算学习人工智能
文章目录概要何为边缘计算?现阶段,企业使用边缘计算相对云计算整体架构流程边缘网络组件边缘计算与云安全研究方向结合引用概要edge何为边缘计算?边缘计算(英语:Edgecomputing),是一种分布式计算的架构,将应用程序、数据资料与服务的计算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘计算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘
- 一文介绍DeepSeek的模型蒸馏和模型量化技术
江湖人称麻花滕
人工智能架构chatgpt开源语言模型
1关于DeepSeek最近大火的DeepSeek给中国AI市场带来了很多热度,在DeepSeek的官网,也反复提及“模型蒸馏”技术。大模型的模型蒸馏和模型量化是当前人工智能领域中重要的研究方向,它们对于提高模型的部署效率、降低资源消耗具有重要意义。2模型蒸馏(ModelDistillation)2.1定义与原理模型蒸馏是一种知识迁移的方法旨在将知识从一个大型的教师模型(TeacherModel)转
- AIGC训练效率与模型优化的深入探讨
DARLING Zero two♡
话题AIGC
文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展,人工智能生成内容(AIGC)越来越受关注。AIGC能够通过学习大量数据生成高质量内容,但训练效率和模型优化仍然是关键的研究方向。本博客将深入探AIGC的训练效率,与模型优化的相
- Python生成依赖性应用的DAG(有向无环图)拓扑
Sawakita1122
算法
因为研究方向设计到依赖性的应用,做实验需要用到一些随机的DAG(有向无环图)拓扑来作为应用的表示,找了找网上没有符合的代码,于是决定自己写个小脚本来生成大量随机的DAG拓扑。我实验中要用到的依赖性应用拓扑类似于下面这种模式:观察到,DAG包括一个入口节点和一个出口节点,其余的节点都是具有依赖关系的中继节点图中入口节点的入度和出口节点的出度都为0,其余任意节点都至少有一条入边和一条出边。根据有向无环
- 近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演
岁月如歌,青春不败
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一:近十年近地面无人机植被遥感文献分析,传感器选择,观测方式及质量控制要点1.1.近十余年无人机植被遥感文献分析文献分析软件VOSviewer的使用无人机植被遥感的重点研究方向、研究机构、科学家家1.2.无人机遥感的特点及与卫星遥感的差异核心优势与四大基本特点无人机与卫星遥感影像的成像方式差异异1.3.无人机传感器类型、特点及选择消费级RGB相机的简要成像几何与光谱特点多光谱相机成像类型与核心问题
- 分布式电源对配电网故障定位的影响(Python代码实现)
创新优化代码学习
分布式python开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述分布式电源对配电网故障定位的影响研究一、分布式电源的特点及其对配电网的影响二、传统故障定位方法的局限性三、分布式电源接入后的故障定位改进方案四、未来研究方向五、结论2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系
- 计算机视觉如何快速入门?
Frunze软件开发
日常问题回答开发语言计算机视觉工业异常检测论文
目录1.明确研究方向2.学习基础知识3.掌握核心算法4.实践项目5.阅读文献6.复现经典论文7.改进与创新总结计算机视觉(ComputerVision)是一个复杂且广泛的领域,尤其是工业异常检测这种特定方向,需要结合理论知识和实践技能。以下是一些具体的、可操作的建议,也是个人实际路径的一个总结,希望可以帮助到你快速入门并完成一篇论文。1.明确研究方向-工业异常检测的核心是识别图像或视频中的异常区域
- YOLO系列版本迭代:从YOLOv1到YOLOv11的技术演进
金外飞176
技术前沿目标跟踪人工智能计算机视觉
YOLO系列版本迭代:从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO(YouOnlyLookOnce)系列目标检测算法自2016年首次发布以来,凭借其高效的实时检测能力,迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一。本文将详细回顾YOLO系列从v1到v11的版本迭代过程,分析每个版本的技术改进、性能提升以及应用场景。1.YOLOv1:开创性的单阶段检测算法YOLOv1是目标检测领域的一个重要里程碑,
- PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别
一位小说男主
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用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课,相当于”HelloWorld“,不管以后选择什么研究方向,都值得一看,欢迎大家留言交流学习!下面手把手教大家一步一步实现该任务:1.环境准备首先呢,您需要确保安装了PyTorch库。如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装,这里默认您已经有Anaconda并创建好虚拟环境啦,如果还没有安装,可以参考其他更完整的安装pytorch的教程:p
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- 轻量级的注意力网络(LANMSFF)模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉
定义与特点在深度学习领域,轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构,在保持高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面:轻量级设计:通过精心设计的网络结构和参数优化,在保持较高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。注意力机制:引入了一种新的注意力机制,能够有效地捕捉图像中的关键特征,提高模型的表达能力。多尺度特
- 深入理解 C++ 算法之 SPFA
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c++算法开发语言
在图论算法的世界里,单源最短路径问题是一个经典且重要的研究方向。SPFA(ShortestPathFasterAlgorithm)算法作为求解单源最短路径问题的一种高效算法,在C++编程中有着广泛的应用。本文将深入探讨SPFA算法的原理、实现步骤以及在C++中的代码实现。SPFA算法原理SPFA算法本质上是对Bellman-Ford算法的一种优化。Bellman-Ford算法通过对所有边进行多次松
- 仅用10张图片,AI就能学会识别万物?多模态小样本学习颠覆传统!
沃恩智慧
人工智能深度学习人工智能学习深度学习
小样本学习与多模态结合是当前人工智能领域的热门研究方向,旨在通过结合多模态数据(如视觉、语言、音频等)来提高模型在数据稀缺情况下的学习效率和性能。例如,ZS-DeconvNet方法在Nature上发表,展示了其在极低训练数据需求下,将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。此外,CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型,实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
- 水下 SLAM 定位模组的设计与实现
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论文经验分享毕业设计笔记
标题:水下SLAM定位模组的设计与实现内容:1.摘要摘要:本文介绍了水下SLAM定位模组的设计与实现。首先,对水下定位技术的背景和需求进行了分析。然后,详细阐述了模组的设计思路和关键技术,包括传感器选型、数据融合算法等。接着,介绍了模组的实现过程和实验结果,通过实际测试验证了模组的性能和可靠性。最后,对未来的研究方向进行了展望。关键词:水下SLAM;定位模组;传感器;数据融合2.引言2.1.研究背
- 大语言模型原理基础与前沿 通过稀疏MoE扩展视觉语言模型
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
大语言模型原理基础与前沿通过稀疏MoE扩展视觉语言模型1.背景介绍在人工智能领域,语言模型和视觉模型的结合已经成为一个重要的研究方向。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等,已经在自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成果。而视觉语言模型(Vision-LanguageModels,VLMs)则通过结合视觉和语言信息,进一步提升了模型在多模态任务中
- 【JPCS(ISSN:1742-6596)独立出版】2025年应用物理与材料科学国际学术研讨会(ICAPMS 2025)
艾思科蓝 AiScholar
学术会议材料科学与工程材料科学网络自然语言处理语言模型人工智能开发语言材料工程物联网
2025年应用物理与材料科学国际学术研讨会(ICAPMS2025)将于2025年3月21-23日于广州隆重召开。本次研讨会旨在汇聚来自全球的科学家、研究人员和行业专家,共同探讨应用物理与材料科学领域的前沿进展与创新应用。会议将提供丰富的学术交流平台,包括特邀报告、主题讨论和互动研讨,涵盖纳米材料、半导体材料、生物材料和先进制造工艺等多个研究方向。与会者将有机会分享他们的新研究成果,深入交流学术观点
- 从开题到答辩:DeepSeek贯穿硕博论文的12个神级用法
ssk521125
人工智能机器翻译大数据论文阅读论文笔记
文赋AI论文,论文写作神器~学术写作的本质是知识重构与创新表达,但90%的精力常被耗费在机械性工作上:文献整理耗时、逻辑衔接卡顿、语言表达反复修改……DeepSeek的介入,让研究者聚焦核心创新点,将重复性工作交给AI。本文提供12个学科通用提示词模板,涵盖论文全周期,直接复制粘贴即可使用,助你提升效率。01开题阶段:精准定位研究方向1.研究主题创新性挖掘"分析[研究主题]领域近五年在[学科领域]
- 大学生必看:用ChatGPT一周完成万字论文写作
WHCIS
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一、论文框架构建:从零到一的提示词设计1.研究主题与问题生成提示词技巧:通过角色设定+领域聚焦,引导ChatGPT生成创新性研究方向。【示例】你是一位人工智能与教育交叉领域的专家,研究方向是“AI在高校教学中的应用”。请基于近三年研究趋势,提出两个未被充分探索且具有实践价值的论文选题。输出结果可能包含“AI个性化学习路径优化”或“元宇宙课堂中的师生交互研究”等方向。2.结构化大纲生成分阶段迭代法:
- 2024开放原子开发者大会龙蜥参会指南一览
操作系统开源
2024开放原子开发者大会将于12月20-21日在武汉举办,汇聚开源领域一线开发者和知名学者,共同探讨开源领域所面临的关键性挑战问题、研究方向和技术难题,推动跨学科的研究和应用,加速开源文化的广泛传播,推进开源生态可持续性繁荣发展。龙蜥社区多位技术专家受邀参加,分享大模型、C++以及GraalVM等最新技术进展。此外,大会上还设置了龙蜥社区开源集市摊位,欢迎大家参与互动领取龙蜥定制周边。亮点演讲推
- 所罗门诺夫的毕生研究方向
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
所罗门诺夫的毕生研究方向关键词:所罗门诺夫,人工智能,计算机科学,算法,数学模型,项目实战摘要:本文旨在深入探讨计算机科学领域中的杰出人物——所罗门诺夫的毕生研究方向。文章将通过回顾所罗门诺夫的研究背景与贡献,详细解析其核心概念与架构,阐述核心算法原理与数学模型,以及通过项目实战展示其实际应用。通过本文的阅读,读者将对所罗门诺夫的研究成果及其在计算机科学领域的深远影响有更深刻的理解。第一部分:背景
- 基于自然语言处理的客服情感分析系统分析报告
大霸王龙
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1.大纲分析基于自然语言处理的客服情感分析系统分析报告引言随着互联网的发展,企业的客服体系面临着巨大的挑战和机遇。传统的客服模式依赖人工接听电话和处理邮件,这种方式效率低下且难以满足日益增长的服务需求。为了提高服务质量和服务效率,越来越多的企业开始引入智能化的客服系统。其中,基于自然语言处理(NLP)的客服情感分析系统逐渐成为热门的研究方向。这种系统能够自动识别客户的语气和情绪,从而帮助企业更好地
- DeepSeek:知识图谱与大模型参数化知识融合的创新架构
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引言:AI领域的融合趋势在目前大模型与知识图谱作为两个重要的研究方向,各自展现出了强大的能力与潜力。大模型,凭借其在海量数据上的深度训练,拥有强大的语言理解与生成能力,能够处理多种自然语言处理任务,如文本生成、问答系统、机器翻译等,像GPT系列模型,一经推出便在全球范围内引起了广泛关注,展示了大模型在语言处理方面的卓越能力。知识图谱则以结构化的方式组织知识,清晰地展现了实体之间的关系,为智能应用提
- 完整的671B R1塞进本地,详尽教程来了!
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李锡涵DatawhaleDatawhale干货作者:李锡涵,编译:机器之心本文作者:李锡涵(XihanLi)作者简介:伦敦大学学院(UCL)计算机系博士研究生,谷歌开发者专家,主要研究方向为学习优化,在NeurIPS、ICLR、AAMAS、CIKM等会议发表过学术论文,CircuitTransformer作者,图书《简明的TensorFlow2》(https://tf.wiki)作者过年这几天,D
- LLM速览篇【91-120】
hjzhang75
人工智能nlp
概述文档:基于LLM的最新研究方向归纳这30篇内容可以发现当前LLMs在各个领域展现了强大的适应性和创新潜力,从医疗、教育、视觉任务到机器人控制、法律与政策、生成式AI、隐私保护和系统优化,LLMs的应用范围正在不断扩大。同时,这些研究也揭示了模型在隐私保护、信心校准、社会价值观对齐等方面仍需改进,未来的研究可以在这些方向上继续深入探索。这30篇关于大型语言模型(LLMs)的最新研究,可以将它们归
- 基于深度学习的文本情感分析
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基于深度学习的文本情感分析关键词:深度学习、文本情感分析、自然语言处理、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析(TextSentimentAnalysis),又称情感计算(SentimentComputing),是自然语言处理(NLP)领域的重要研究方向之一。它旨在从文本数据中识别和理解作者表达的情感倾向,例如正面、负面或中立。随着互联网和社交媒体的蓬勃发
- 在量子计算与AI结合的未来,是否能够实现更高效、更复杂的模式识别和数据处理?
concisedistinct
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随着量子计算和人工智能(AI)的发展,二者的结合正在成为前沿科技领域的一个重要研究方向。量子计算通过利用量子叠加和纠缠等特性,能够在某些问题上提供比经典计算机更强大的计算能力。人工智能,特别是深度学习,已经在许多领域取得了突破性的进展。本文将探讨量子计算与AI结合的创新机会,重点分析其在模式识别和数据处理中的优势与挑战。通过量子计算的并行处理能力和AI模型的智能学习能力,未来有望实现比传统计算更高
- AI Native概念解析:人工智能的原生创新
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AINative概念解析:人工智能的原生创新目录引言AINative概念的提出背景定义AINative的特点数据驱动自主学习实时决策可解释性AINative的应用领域医疗健康智能制造金融服务智慧城市教育科技AINative的技术架构数据层算法层应用层AINative的挑战与机遇技术挑战伦理和法律问题商业机遇AINative的未来发展趋势预测研究方向总结参考文献1.引言人工智能(AI)技术正在快速发
- 动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
王国平
pytorch人工智能数据分析python数据挖掘
在人工智能时代,机器学习技术日新月异,深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点,它是机器学习的一种,也是实现人工智能的必由之路。深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展,而且促进了人工智能技术的革新,已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域,具有巨大的发展潜力和价值。本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南,重点介绍了基于P
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
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目录
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>