- 国家超算平台上线DeepSeek - R1系列模型:开启AI新征程
CodeJourney.
数据库人工智能算法人工智能
2025年初,科技圈发生了一件大事:国家超算平台上线了DeepSeek-R1系列模型。这事儿就像在科技池塘里扔了颗大石头,激起了好大的水花,对人工智能(AI)领域影响深远。一、DeepSeek-R1系列模型究竟啥来头DeepSeek-R1系列模型是DeepSeek这家公司研发的。它用了强化学习训练,推理的时候会反复思考验证,思维链能有好几万字长。在数学、代码编写和复杂逻辑推理这些方面,表现相当厉害
- (Aliyun AI ACP 04)人工智能建模流程与基础知识:深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述
North_D
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文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读(AliyunAIACP04)人工智能建模流程与基础知识:深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解2️⃣卷积神经网络(CNNs)探秘II.增强学习探索3️⃣增强学习基础与决策过程4️⃣常见增强学习算法剖析III.迁移学习实践5️⃣迁移学习基本原理与应用阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅
- 揭秘AI的智能双翼:决策式AI与生成式AI
小马不会过河
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在人在数字化浪潮的推动下,人工智能已成为推动社会进步的关键技术之一。特别是在决策式AI与生成式AI这两个领域,它们的发展不仅加速了技术创新的步伐,也在实际应用中展现出巨大的潜力和价值。01.智能双翼:决策式AI与生成式AI决策式AI(DiscriminativeAI)定义:决策式AI,也称为判别式AI,是一种通过学习数据中的条件概率分布,对新场景进行判断、分析和预测的人工智能技术。它的设计目标是模
- 探秘 GitCode 上的开源项目:91pron - AI 引擎驱动的智能视频处理工具
毕艾琳
探秘GitCode上的开源项目:91pron-AI引擎驱动的智能视频处理工具去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介在平台上,有一个名为的开源项目,它是一个利用人工智能技术进行智能视频处理的应用。虽然项目的名称可能有些隐晦,但其核心功能却极具实用价值,特别是对于那些需要自动化处理大量视频数据的工作。技术分析1.AI模型应用91pron使用了深度学习模型,尤其是计算机
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大模型技术对大数据生态链的全面革新在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,大数据和人工智能技术已成为推动各行业发展的关键力量。其中,大模型技术的崛起,正深刻地改变着大数据生态链的格局,为数据的处理、分析与应用带来了前所未有的变革。今天,就让我们一同深入探讨大模型技术对大数据生态链的多维度影响,并结合实际案例展开分析。一、大模型技术:重塑数据采集与整合(一)智能采集优化传统的数据采集往往依赖于预设规则和人工干预
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引言逻辑回归(LogisticRegression)是机器学习中一种基本而重要的分类算法。在这篇文章中,我们将深入解析逻辑回归的各个方面,包括其基础知识、数学原理、实现方法、以及应用场景。我们还将通过具体的代码示例和应用案例,帮助您全面理解逻辑回归算法。第一部分:逻辑回归的基础知识1.1什么是逻辑回归?逻辑回归是一种用于解决二分类问题的回归分析方法。尽管名字中带有“回归”,逻辑回归的目标是将预测结
- 人工智能-数据分析及特征提取思路
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1、概况基于学生行为数据预测是否涉黄、涉黑等。2.数据分析数据分析的意义包括得到数据得直觉、发掘潜在的结构、提取重要的变量、删除异常值、检验潜在的假设和建立初步的模型。2.1数据质量分析2.1.1数据值分析查看数据类型:首先明确各字段的数据类型,例如学生标识通常为字符串类型(如学号),访问时间一般是日期时间类型,访问网址、搜索关键词等为文本类型,停留时长、访问频次等则是数值类型,而是否涉黄涉黑标签
- DeepSeek-R1:通过强化学习提升大型语言模型推理能力的探索
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DeepSeek-R1:通过强化学习提升大型语言模型推理能力的探索在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)的发展日新月异,其在自然语言处理和生成任务中的表现逐渐接近人类水平。然而,如何进一步提升这些模型的推理能力,使其能够更好地处理复杂的逻辑、数学和科学问题,一直是研究的热点。最近,DeepSeek-AI团队发布的DeepSeek-R1模型为这一领域带来了新的突破。本文将详细介绍DeepSeek-
- AI助力精准农业:从数据到行动的智能革命
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AI助力精准农业:从数据到行动的智能革命农业,作为人类最古老的产业,正经历着一场前所未有的智能化变革。从传统的经验种植到现代化机械农业,再到今天的人工智能(AI)精准农业,科技的每一次跃迁都在提高农业生产效率,降低资源浪费,并增强粮食安全。AI之所以能在农业中大显身手,主要依赖于数据驱动的智能决策。通过卫星遥感、无人机、传感器、气象数据等多维度信息,AI可以帮助农民精准施肥、智能灌溉、预测病虫害,
- 智能工厂能耗管理:Python助力节能增效
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智能工厂能耗管理:Python助力节能增效在工业4.0时代,工厂能耗管理已成为制造企业降本增效的重要一环。传统的能耗管理方式往往依赖人工统计和经验决策,导致能源浪费严重。而借助人工智能与Python的强大能力,我们可以实现智能化、数据驱动的能耗优化方案。今天,我们就来聊聊如何利用Python构建智能工厂能耗管理系统,从数据采集、分析到优化,全面提升能源使用效率。1.为什么要智能化工厂能耗管理?1.
- 五子棋ai启发式搜索_一种快速而简单的人工智能启发式学习语言的方法
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五子棋ai启发式搜索介绍(Introduction)ThespecialthingIfoundwhenIfirststarteddivingintothefieldofArtificialIntelligencewastheinfiniteamountofparallelsbetweenhowneuralnetworkslearnandmysubjectiveexperienceofmyownin
- 大语言模型轻量化:知识蒸馏的范式迁移与工程实践
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大语言模型轻量化:知识蒸馏的范式迁移与工程实践嗨,我是LucianaiB!总有人间一两风,填我十万八千梦。路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。摘要在大型语言模型(LLM)主导人工智能发展的当下,模型参数量与推理成本的指数级增长已成为制约技术落地的核心瓶颈。本文提出基于动态知识蒸馏的轻量化范式,通过引入注意力迁移机制与分层蒸馏策略,在保持模型语义理解能力的同时实现参数效率的显著提升。实验表明,该方法在G
- 智能运维分析决策系统:赋能数字化转型的新引擎
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智能运维分析决策系统:赋能数字化转型的新引擎在数字化转型的浪潮中,企业对于高效、智能的运维管理需求日益迫切。传统的运维模式往往依赖于人工经验,难以应对大规模、复杂多变的IT环境。智能运维分析决策系统(AIOps,ArtificialIntelligenceforITOperations)应运而生,它利用大数据、机器学习、人工智能等技术,实现了运维的自动化、智能化,极大地提升了运维效率与质量,为企业
- AIGC从入门到实战:基于大模型的人工智能应用的涌现和爆发
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1.背景介绍1.1人工智能的新纪元:AIGC的崛起近年来,人工智能(AI)领域经历了前所未有的发展,其中AIGC(AIGeneratedContent,人工智能生成内容)的崛起尤为引人注目。AIGC借助深度学习模型,能够生成逼真的图像、视频、音频、文本等内容,为人类的创造力和生产力带来了革命性的改变。1.2大模型:AIGC的基石AIGC的核心驱动力在于大规模预训练模型(简称“大模型”)。这些模型拥
- 大语言模型应用指南:工作记忆与长短期记忆
AI天才研究院
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1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能的发展过程中,语言模型的研究一直是重要的一环。早期的语言模型,如N-gram,虽然在一定程度上能够捕捉语言的统计规律,但其无法有效处理语言中的长距离依赖性和复杂结构。这主要是因为N-gram模型只能捕捉到词汇之间的局部依赖关系,而无法捕捉到更长范围内的语义信息。1.2研究现状近年来,随着深度学习技术的发展,基于神经网络的语言模型逐渐崭露头角。其中,长短期记忆网
- AI模型调度架构全解析:实现任务与模型的智能匹配
大模型玩家
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在人工智能技术高速发展的今天,AI大模型的应用范围不断拓宽。从自然语言处理到技术研发、从教育场景到企业服务,AI大模型正在逐步改变我们的工作和生活。然而,随着需求的多样化和任务复杂性的增加,如何高效地调用和管理多个AI大模型,成为了企业和开发者面临的一大挑战。本文将深入剖析基于Ollama的AI大模型问答调度架构,探讨其核心设计、功能亮点,以及在业务场景中的应用优势,帮助您全面了解这一系统如何在复
- DeepSeek:探索未来的人工智能模型与技术
一ge科研小菜鸡
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言近年来,大语言模型(LLM)迅速发展,推动了人工智能在多个领域的应用。从OpenAI的GPT系列到Google的Gemini,再到国内的多个自研大模型,全球AI竞赛已进入白热化阶段。在这一背景下,DeepSeekAI作为一个新兴的AI研究机构,凭借其强大的技术实力和创新能力,在大模型领域崭露头角。本文将从DeepSeek的背景、核心技术、
- 什么是 AI 代理?
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要点AI代理是可自主操作的程序,能够分析信息、从经验中学习,并代表用户执行任务。与普通机器人不同,AI代理不仅具有更强的操作和改进能力,而且几乎不需要人工干预。它们还可以与其他代理和应用程序进行交互。AI代理的应用非常广泛。例如,它们能够通过自动完成交易、管理风险、为NFT增加互动性以及简化区块链操作,推动加密货币领域的发展,使Web3更易于使用。简介人工智能(AI)正在转变我们生活、工作以及使用
- 【专题】DeepSeek技术颠覆or创新共赢,开启Al算法变革元年报告汇总PDF洞察(附原数据表)
数据挖掘深度学习机器学习算法
原文链接:https://tecdat.cn/?p=39544在科技飞速迭代的当下,人工智能领域正经历着深刻变革,AIAgent的发展尤为引人瞩目。随着数字化进程的加速,全球数据量呈指数级增长,如同为AIAgent的发展提供了丰沃土壤。海量数据不仅为模型训练提供了坚实基础,更驱动着AIAgent在各领域的创新应用。与此同时,国产大模型在近期密集涌现,数量已颇具规模且广泛渗透到多个垂直行业,展现出强
- AICon北京站HarmonyOS技术分论坛开启招募,欢迎开发者踊跃报名
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在人工智能的浪潮中,HarmonyOS以其独特的技术优势,引领着移动应用开发的新趋势。2024年12月14日,在AICon全球人工智能开发与应用大会(北京站)期间,将举办以“鸿蒙生态下的AI助力移动应用开发新范式”为主题的HarmonyOS技术分论坛。本届分论坛将邀请领先企业伙伴,行业领袖和技术专家,从AI辅助开发到智能编码,从大模型驱动的人机协同提高效率到IDE下的智能研发和知识库建设,共同探讨
- 【人工智能时代】- Windows本地部署Ollama+qwen本地大语言模型Web交互界面并实现公网访问
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文章目录前言1.运行Ollama2.安装OpenWebUI2.1在Windows系统安装Docker2.2使用Docker部署OpenWebUI3.安装内网穿透工具4.创建固定公网地址前言本文主要介绍如何在Windows系统快速部署Ollama开源大语言模型运行工具,并安装OpenWebUI结合cpolar内网穿透软件,实现在公网环境也能访问你在本地内网搭建的大语言模型运行环境。近些年来随着Cha
- 51-59 CVPR 2024 | ChatSiM:Editable Scene Simulation for Autonomous Driving via Collaborative LLM
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24年3月,上海交通大学、上海人工智能实验室、卡内基梅隆大学和清华大学联合发布EditableSceneSimulationforAutonomousDrivingviaCollaborativeLLM-Agents,基于LLM协作的可编辑自动驾驶场景仿真。ChatSim利用了大型语言模型(LLM)智能体协作框架,采用了一种新颖的多摄像头神经辐射场McNeRF和多摄像头照明估计McLight方法实
- 大语言模型本地化部署+可视化微调
科研小fw
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目录本地化部署GLM4Qwen2大模型微调本地化部署2023年被称为人工智能(AI)元年,AI技术在全球范围内飞速发展,已经渗透到了各行各业。随着chatgpt的爆火,国内外的大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)争先恐后,高速发展,人工智能技术也从传统的判别式人工智能逐渐转向了生成式人工智能,LLM作为AI的一种具体表现形式,除去关注大模型的回答精度,作为用户来说,会更加关注
- 现代编程的影响
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生活
一、编程对技术创新的推动作用1.1引领前沿科技发展编程是人工智能、大数据、物联网、区块链等前沿科技的核心驱动力。通过编程,研发人员能够快速验证并迭代创新想法,推动这些领域的技术突破。例如,在人工智能领域,编程使得机器学习算法得以实现,从而创造出能够自主学习和适应环境的智能系统。1.2促进开源文化繁荣编程促进了开源文化的发展,使得全球范围内的开发者能够共享代码、知识和经验。开源项目不仅加速了技术创新
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长上下文大模型会让检索增强生成(RAG)过时吗?大模型(LLM)的迅速发展对人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)产生了重大影响。传统上,像检索增强生成(RAG)这样的技术通过允许模型动态访问外部知识源,在提升大语言模型能力方面发挥了重要作用。然而,长上下文大语言模型(能够处理多达100万个令牌的上下文窗口的模型)的出现,引发了一个有趣的问题:长上下文大语言模型会让检索增强生成(RAG)过时吗
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正月初三,年味正浓。新春的喜庆氛围不仅弥漫在大街小巷,也在人工智能领域引发了诸多创新应用。从AI生成春联,到春运交通标志的智能识别,再到生肖文化的深度挖掘,AI工具正赋能传统民俗,让年味更浓!在这阖家团圆,喜庆祥和的日子里,HyperAI超神经为大家整理了8个春节相关的数据集,涵盖对联、十二生肖、民族文化等热门主题,助力开发者在AI赋能春节的道路上大展拳脚!快来领取你的「新春大礼包」吧~点击查看更
- Lua语言的云计算
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Lua语言在云计算中的应用引言随着信息技术的不断发展,云计算作为一种新兴的计算模式,已经逐渐改变了我们对计算资源的使用和管理方式。云计算为用户提供了灵活、高效、可扩展的计算服务,促使了大数据、人工智能等技术的发展。在众多编程语言中,Lua作为一门轻量级、高效且易于扩展的脚本语言,逐渐在云计算领域展现出了其独特的优势。本文将探讨Lua语言在云计算中的应用,深入挖掘其在云计算架构、开发和管理中的价值。
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目录第一章MATLAB图像处理基础第二章BP神经网络及其在图像处理中的应用第三章卷积神经网络及其在图像处理中的应第四章迁移学习算法及其在图像处理中的应用第五章生成式对抗网络(GAN)及其在图像处理中的应用第六章目标检测YOLO模型及其在图像处理中的应用第七章讨论与答疑近年来,随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机
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机器学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1金融行业面临的挑战1.1.1海量数据处理1.1.2实时风险监控1.1.3个性化服务需求1.2机器学习的兴起1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类2.1.1有监督学习2.1.2无监督学习2.1.3强化学习2.2机器学习与人工智能、深度学习的关系2.2.1人工智能的发展历程2.2.
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1、LISP作者:麻省理工学院的人工智能研究先驱约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)发明年代:1958年应用领域:长期以来垄断人工智能领域的应用,。Lisp最初是作为展示程序的实用模型发布的。在20世纪70年代和80年代,Lisp家族成为人工智能领域非常受欢迎的语言。主要特点:LISP是一种通用高级计算机程序语言,LISP作为应用人工智能而设计的语言,是第一个声明式系内函数式程序设计语言,有别
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
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先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
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设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,