- 使用 MistralAI 平台进行开源模型托管与调用
VYSAHF
python
MistralAI是一个提供开放源码模型托管的平台,致力于帮助开发者更轻松地使用和管理开源模型。通过该平台,你可以方便地调用强大的深度学习模型,并将其集成到你的应用中。本文将带你了解如何利用MistralAI提供的服务来进行模型的托管和调用。技术背景介绍MistralAI的服务包括了如聊天模型和嵌入模型等,这些模型适用于聊天机器人、文本嵌入等各种场景。使用这些模型需要注册并获取一个有效的API密钥
- 职场人必存!DeepSeek提示词大合集:周报速成、爆款文案、旅行攻略一键生成
阳光永恒736
AI工具人工智能deepseekAI提示词
引言:AI时代,为什么你的提示词总“词不达意”?“同样的AI工具,同事用DeepSeek半小时写完周报还附赠数据分析图,我却只会问‘帮我总结本周工作’?”这可能是多数职场人的真实写照。AI工具的能力边界早已超越基础问答,但90%的用户仍停留在“无效提问”阶段10。而真正拉开差距的,是一套精准的提示词指令库——它能将模糊需求转化为AI可执行的“操作指南”,让效率提升10倍不止。一、职场效率:从“加班
- 【尚硅谷】鸿蒙应用开发 - 带源码课件
6v6-博客
harmonyos华为
【尚硅谷】鸿蒙应用开发-带源码课件课程描述本教程精心设计了一款精致而小巧的实战应用,贯穿整个学习过程,真正做到理论与实践相结合。课程内容从基础到高级,层层递进,全面覆盖鸿蒙应用开发的所有必备技能。通过图解抽象知识、丰富的案例和清晰的讲解,帮助学习者快速掌握鸿蒙应用开发的核心技术。课程亮点实战驱动:以实际应用案例为主线,贯穿整个学习过程,让学习更贴近实际开发需求。内容全面:从基础概念到高级技能,系统
- AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中,数据清洗作为数据预处理的重要环节,对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境,面临着海量数据流和多样化的数据类型,如何高效、准确地进行数据清洗,成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具,包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等,旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的飞速发展,大规模AI模型的应用日益广泛,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理,因此数据中心作为AI应用的基础设施,显得尤为重要。然而,随着AI模型规模的不断扩大,数据中心面临着新的挑战:数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- Pybind11教程:从零开始打造 Python 的 C++ 小帮手
Yc9801
c++开发语言
参考官网文档:https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/index.html一、Pybind11是什么?想象你在Python里写了个计算器,但跑得太慢,想用C++提速,又不想完全抛弃Python。Pybind11就像一座桥,把C++的高性能代码“嫁接”到Python里。你可以用Python调用C++函数,就像请了个跑得飞快的帮手来干活。主要功能:绑定函数:
- python自定义函数的参数有多种类型_python自定义函数的参数之四种表现形式
weixin_39860755
(1)defa(x,y):printx,y这是最常见的定义方式,调用该函数,a(1,2)则x取1,y取2,形参与实参相对应,如果a(1)或者a(1,2,3)则会报错(2)defa(x,y=3):printx,y提供了默认值,调用该函数,a(1,2)同样还是x取1,y取2,但是如果a(1),则不会报错了。上面这俩种方式,还可以更换参数位置,比如a(y=4,x=3)用这种形式也是可以的如果是defa(
- 使用LangChain与Amazon Bedrock构建JCVD风格的Chatbot
scaFHIO
langchainpython
技术背景介绍在人工智能时代,构建一个智能化的聊天机器人不仅是一个趋势,更是提升与用户互动体验的关键之一。本文将向你展示如何使用LangChain和AmazonBedrock构建一个仿效让·克劳德·范·达美(JCVD)风格的聊天机器人。我们将借助于Anthropic提供的Claude模型,通过AmazonBedrock强大的基础设施来实现这一目标。核心原理解析LangChain作为一个强大的框架,简
- 部分标签数据集生成与过滤特定标签方法
阳光明媚大男孩
机器学习人工智能
完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习(PartialLabelLearning,PLL)框架来生成一个包含部分标签的数据集,并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数,主要分为以下几部分:数据预处理与加载:使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集,并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成:为每个样本生成多个候选标签,并模
- Python文件操作
红虾程序员
Pythonpython
在Python中文件操作是一项基础且重要的功能,它主要包括打开、读写、关闭等操作。1.打开文件使用open()函数来打开文件,其基本语法如下: f=open(file_path,mode,encoding=None)f:是open函数的文件对象,拥有属性和方法。file_path:文件的路径,可以是相对路径或绝对路径。mode:打开文件的模式,常见的模式有:r:以只读模式打开文件,文件指针会放在文
- Windows使用Browser Use笔记
人工智能ai开发
相关文档:https://docs.browser-use.com/quickstart首先安装UV命令行cmdpowershell-ExecutionPolicyByPass-c"irmhttps://astral.sh/uv/install.ps1|iex"设置环境变量setPath=C:\xx\.local\bin;%Path%查看版本uv-V查看可用和已安装的Python版本uvpytho
- Cursor 终极使用指南:从零开始走向AI编程
芯作者
DD:日记人工智能机器学习深度学习AI编程
在数字化浪潮席卷全球的今天,人工智能(AI)已不再是遥不可及的概念,而是逐渐融入我们日常生活的方方面面。作为未来技术的核心驱动力,AI编程成为了众多开发者和技术爱好者争相探索的领域。而在这场技术革命中,Cursor——这一看似简单却功能强大的编程工具,正悄然成为连接初学者与AI编程高手的桥梁。本文将带你从零开始,逐步解锁Cursor的终极使用指南,让你在AI编程的道路上越走越远。一、初识Curso
- 查看 CUDA cudnn 版本 查看Navicat GPU版本
FergusJ
备份python开发语言
查看显卡型号:lspci|grepVGA(lspci是linux查看硬件信息的命令),屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices()
- python函数的多种参数使用形式
红虾程序员
Pythonpython开发语言pycharm
目录1.位置参数(PositionalArguments)2.关键字参数(KeywordArguments)3.默认参数(DefaultArguments)4.可变参数(VariablePositionalArguments)5.关键字可变参数(VariableKeywordArguments)6.特殊用法:传递列表或字典作为参数Python中函数的参数使用形式非常灵活,主要包括以下几种类型:位置
- 使用spring data MongoDB对MongoDB进行简单CURD操作示例
其实我就是个萌新
springmongodbjava
本文章为作者个人学习笔记,仅作参考。1.application.properties配置spring.data.mongodb.database=[数据库名]spring.data.mongodb.host=localhost[主机名,本机:localhost]spring.data.mongodb.port=[数据库端口,默认:27017]2.根据数据库文档定义实体类:@RequiredArgs
- StarRocks 主键(Primary Key)深度解析
数据库数据分析主键缓存物化视图
一、StarRocks产品简介StarRocks是一款高性能分析型数据库,专为海量数据的实时分析而设计。作为新一代湖仓(Lakehouse)加速引擎,StarRocks融合了MPP架构和列式存储引擎的优势,能够支持亿级数据秒级查询响应。核心特性:全面的数据模型:支持明细模型、主键模型和聚合模型,满足多样化业务场景实时数据分析:提供高效的数据导入与更新能力,支持实时数据处理分布式架构:采用无共享(S
- 【附JS、Python、C++题解】Leetcode面试150题(7)
moz与京
leetcode整理javascriptpythonc++
一、题目167.两数之和II-输入有序数组给你一个下标从1开始的整数数组numbers,该数组已按非递减顺序排列,请你从数组中找出满足相加之和等于目标数target的两个数。如果设这两个数分别是numbers[index1]和numbers[index2],则1targetIndex(vectornums,inttarget){intlength=nums.size();if(length<2){
- 知识管理系统:构建企业智慧大脑
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
第一部分:知识管理概述与重要性第1章:知识管理的定义与基本概念1.1.1知识管理的起源与发展知识管理(KnowledgeManagement,KM)起源于20世纪80年代,当时企业在市场竞争中逐渐意识到知识作为一种战略资源的重要性。早期的知识管理实践主要集中在知识的收集、存储和传播上。随着信息技术的发展,知识管理逐渐融入了更先进的技术手段,如数据挖掘、人工智能和大数据分析,使其成为一个跨学科、多领
- 量化交易api有哪些类型?如何选择适合自己的量化交易api?
股票程序化交易接口
量化交易股票API接口Python股票量化交易区块链量化交易api类型选择数据获取股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>量化交易API的主要类型量化交易依赖大量数据,数据获取型API就显得尤为重要。这种类型的API能够连接到各种数据源,如股票市场数据、期货数据等。它可以为交易者提供实时价格数据、历史数据等。一些API能从各大证券交易所获取股票的最新成交
- 暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析(2023-2025)
AndrewHZ
深度学习新浪潮图像处理算法动态范围计算机视觉深度学习transformer暗光增强
一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一,近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。本文从技术研究与产业应用两个维度,系统梳理近三年(2023-2025)该领域的关键突破,并对比分析主流手机厂商的影像技术优劣势。二、暗光增强技术研究进展1.算法创新:从传统模型到深度学习(1)Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer(202
- python读取excel数据和提取图片
我就是全世界
pythonexcel开发语言
1.引言1.1日常工作中Excel的使用在现代办公环境中,Excel(电子表格软件)是数据管理和分析的重要工具之一。无论是财务报表、销售数据、项目管理还是日常报告,Excel都扮演着不可或缺的角色。其强大的数据处理能力、灵活的格式设置以及丰富的图表功能,使得Excel成为各行各业专业人士的首选工具。Excel的主要功能包括:数据录入与管理:用户可以轻松输入、编辑和管理大量数据。数据分析:通过内置的
- 从 0 开始使用 cursor 开发一个移动端跨平台应用程序
沐怡旸
reactnative
1.安装必要的工具和环境在开始之前,确保你的开发环境已经安装了以下工具:a.安装Node.js和npmReactNative依赖Node.js和npm(NodePackageManager)。你可以从Node.js官网下载并安装最新版本。b.安装PythonReactNative的Android开发需要Python。确保你已经安装了Python2.7或Python3.x。c.安装Java环境Rea
- 2020年第十一届蓝桥杯python组省赛
Ruoki~
蓝桥杯python真题蓝桥杯职场和发展
前言:python最简单的一套题了,适合小白入门练手目录填空题门牌制作寻找2020跑步锻炼蛇形填数排序编程大题成绩统计单词分析数字三角形平面切分装饰珠填空题门牌制作题目:小蓝要为一条街的住户制作门牌号。这条街一共有2020位住户,门牌号从1到2020编号。小蓝制作门牌的方法是先制作0到9这几个数字字符,最后根据需要将字符粘贴到门牌上,例如门牌1017需要依次粘贴字符1、0、1、7,即需要1个字符0
- C++基础匿名对象,友元和常成员(const)
没有百宝袋的哆啦A梦
c++javajvm
目录学习内容:1.匿名对象2.友元2.1友元的引入2.2友元函数2.3友元类2.4友元的总结3.常成员(const)3.1常成员的引入3.2常成员函数3.3常对象3.4mutable关键字3.5常函数3.6关于C/C++中const的使用(面试题)学习内容:1.匿名对象1>所谓匿名对象,就是没有名字的对象,生命周期只在当前语句内,所以可以理解成时一个将亡值2>定义格式:直接调用类的构造函数3>使用
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- 联邦学习算法安全优化与可解释性研究
智能计算研究中心
其他
内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。首先,针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾,提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架,通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。其次,引入可解释性算法(如LIME与SHAP)构建透明化决策路径,结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射,有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外,研究
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- H800核心性能优化技术
智能计算研究中心
其他
内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体,H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计,实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强,以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比,更通过精细化任务调度机制,解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
- 人工智能知识架构详解
CodeJourney.
数据库人工智能算法架构
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一,正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融投资,人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能,构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学(一)线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如,在图
- 详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线
mosquito_lover1
pythonbeautifulsoup爬虫kmeans自然语言处理
系统模块:数据采集模块(爬虫):负责从目标网站抓取地点数据(如名称、经纬度、描述等)数据预处理模块(标签算法):对抓取到的地点数据进行清洗和分类。根据地点特征(如经纬度、描述文本)打上标签(如“适合家庭”、“适合冒险”)。地理数据处理模块(地图API):使用地图API获取地点的详细信息(如地址、距离、路径等)。计算地点之间的距离或路径。路径规划模块:根据用户输入的起点和终点,规划最优路径。支持多种
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号