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自不量力的A同学
人工智能
2025年3月4日,第三方数据机构QuestMobile发布的《2024中国移动互联网年度大报告》显示,截至2024年12月,月活用户过亿的APP中,有超过七成已接入AI123。相关具体情况如下2:整体背景:2024年全网月活用户已达12.57亿,一线、新一线、二线城市用户接近五成,其中一线城市用户同比增长了1.2%。用户对互联网的使用程度加深,整体月人均使用时长达到171.7小时,短视频、即时通
- linux操作系统短进程优先调度算法,操作系统的常用的进程调度算法
kdddd hdj
一、调度与调度算法操作系统管理了系统的有限资源,当有多个进程(或多个进程发出的请求)要使用这些资源时,因为资源的有限性,必须按照一定的原则选择进程(请求)来占用资源。这就是调度。目的是控制资源使用者的数量,选取资源使用者许可占用资源或占用资源。在操作系统中调度是指一种资源分配,因而调度算法是指:根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法。对于不同的的系统和系统目标,通常采用不同的调度算法。调度算法
- Imagen原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
Imagen原理与代码实例讲解1.背景介绍在人工智能领域中,图像生成一直是一个具有挑战性的任务。传统的计算机视觉模型通常专注于理解和分析现有图像,而生成全新的高质量图像则需要更高级的技术。随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。谷歌的Imagen就是一种基于大型视觉语言模型的全新图
- 代码随想录算法训练营第八天|代码随想录 541. 反转字符串 II
心 爱心 爱
数据结构算法
Day8代码随想录字符串代码随想录541.反转字符串II反转字符串如何调用函数×reverse(s[i],s[n-1])√reverse(s.begin()+i,s.end())×reverse(s[i],s[i+k-1])√reverse(s.begin()+i,s.begin()+i+k);reverse左闭右开不包含第二个参数的位置如果要反转i到i+k-1区间内的字符应该reverse(s.
- 华为OD机试 - 幸运数字(Java 2024 E卷 100分)
哪 吒
华为odjava开发语言
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试(JAVA)真题(E卷+D卷+A卷+B卷+C卷)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。一、题目描述有位客人来自异国,在该国使用m进
- 大数据分析服务器硬件配置如何选择
elva428204358
服务器服务器
大数据,现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能,就大数据而言,我们都是在强调他的技术,而我们在用大数据时候,经常用它的来神话它的影响。例如,广告投放精准化,社会安全管理有序,医药行业智能化等。一、建立大数据分析服务器的五个基本方面1、可视化分析:大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,
- 第五章:操作系统的处理器调度课后习题
Argonaut春
操作系统第二版详解服务器linux前端操作系统处理器调度
文章目录操作系统的处理器调度选择题1.作业完成状态的处理2.进程优先级设置3.进程调度算法4.批处理系统中的周转时间5.作业状态与进程管理6.进程优先级调整时机7.作业调度后进程的初始状态8.短作业优先调度算法9.处理机调度的叙述操作系统中的作业调度和进程管理1.作业调度和周转时间2.分时与批处理系统的调度优先级简答题解答(1)什么是分层次调度?在分时系统中有作业调度的概念吗?如果没有,为什么?(
- 机器学习篇——决策树基础
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机器学习算法决策树
引言:决策树是一种常见的机器学习算法,广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程,每个内部节点代表一个特征测试,每个分支代表一个可能的测试结果,而每个叶节点则代表一个类别或回归值。本文将详细介绍决策树的原理、构建过程、优缺点以及实际应用。1.决策树的基本概念1.1什么是决策树?决策树是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集划分为更小的子集,最终生成一棵树状结构。决
- 当深度学习遇见禅宗:用东方智慧重新诠释DQN算法
带上一无所知的我
智能体的自我修炼:强化学习指南深度学习算法人工智能DQN
当深度学习遇见禅宗:用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画,既要工笔细描,又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体,通过神经网络近似Q值函数,解决传统Q-Learning在高维状态空间下的"维度灾难"问题。引言:代码与禅的碰撞♂️在某个调试代码到凌晨三点的夜晚,我突然意识到:强化学习的过程,竟与佛家修行惊人地相似。智能体在环境中探索
- 无监督AI训练:机遇与挑战并存
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计算ChatGPTDeepSeekR1&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
无监督AI训练:机遇与挑战并存关键词:无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要:本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域,首先介绍了其基本概念与原理,然后详细解析了无监督AI训练的核心技术,如聚类算法和降维技术,以及无监督深度学习。接着,本文通过实际项目案例分析,展示了无监督AI训练的应用实践。最后,本文分析了无监督AI训练面临的挑战,并展望了其未来发展趋势。通过本文的阅读,
- 提高客户体验:人类计算在营销中的应用
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
人类计算与营销:开启个性化时代的未来人类计算与营销:开启个性化时代的未来关键词:人工智能、个性化营销、客户体验、数据驱动、客户关系管理摘要:本文探讨了人类计算在营销中的应用,包括语音识别、人脸识别、自然语言处理等技术,以及如何通过这些技术实现个性化营销、客户关系管理和用户体验优化。文章分析了当前技术的发展趋势和面临的挑战,并提出了未来发展的方向。引言随着人工智能技术的飞速发展,人类计算在各个领域中
- 《DeepSeek+Langchain落地实操:RAG知识增强检索和智能体实战开发》
AI周红伟
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大数据与人工智能实战专家—周红伟老师法国科学院数据算法博士/曾任阿里人工智能专家/曾任马上消费金融风控负责人课程背景LangChain是一项旨在赋能开发人员利用语言模型构建端到端应用程序的强大框架。它的设计理念在于简化和加速利用大型语言模型(LLM)和对话模型构建应用程序的过程。这个框架提供了一套全面的工具、组件和接口,旨在简化基于大型语言模型和对话模型的应用程序开发过程。LangChain本质上
- 算法008——四数之和
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四数之和(点击跳转)在完成四数之和之前,一定要先知道三数之和和两数之和是怎样的思想,可以看我前两篇博客三数之和、两数之和先对数组排序在三数之和中,我们是依次固定一个数i,在剩下的区间内找到两数之和为-i的两个数那么在四数之和当中,我们也可以先依次固定一个数,我们将这个数存放到a中,在剩下的区间内找三数之和为target-a的三个数,此时问题又回到了三数之和在剩下的区间内,我们依次固定一个数,将它存
- 旋转编码器原理与应用详解:从结构到实战 | 零基础入门STM32第四十七步
触角01010001
STM32stm32嵌入式硬件单片机
主题内容教学目的/扩展视频旋转编码器电路原理,跳线设置,结构分析。驱动程序与调用。熟悉电路和驱动程序。师从洋桃电子,杜洋老师文章目录一、旋转编码器是什么?二、内部结构揭秘2.1机械组件解剖2.2核心部件说明三、电路工作原理3.1信号生成机制3.2硬件连接方案四、关键技术解析4.1消抖处理4.2方向识别算法五、典型应用场景六、开发板实战演示七、选型注意事项八、相关资源(图1:开发板与旋转编码器连接示
- 大模型时代,什么是tokens?
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大模型时代,什么是tokens?前言在当今大模型主导的人工智能浪潮中,我们见证了诸多令人惊叹的应用。从精准流畅的语言翻译,到能够根据简单提示创作出富有创意故事的文本生成工具,大模型展现出了强大的能力。然而,在这些复杂且神奇的模型背后,有一个基础而关键的概念——tokens,它犹如大模型世界的基石,支撑着整个模型的运行与发展。理解tokens,对于我们深入认识大模型如何处理信息、优化性能以及合理应用
- 1.3 最优化的基本概念
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系统分类一般来说,最优化算法研究可以分为:构造最优化模型、确定最优化问题的类型与设计算法、实现算法或调用优化算法软件包进行求解。最优化模型的构造与实际问题息息相关。打个比方,给定二维欧几里得空间的若干个分离点,假定它们可以通过一条直线分成两部分,也可以通过一条曲线分成两部分。那么分别使用直线和曲线所得到的最优化模型是不同的。在前文的问题中,目标函数与约束函数都是由模型来决定的。在确定模型后,我们再
- Python在数字货币交易中的算法设计:从策略到实践
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Python在数字货币交易中的算法设计:从策略到实践随着区块链技术的发展和加密货币市场的繁荣,数字货币交易已经成为金融领域的一个重要分支。从个体投资者到量化基金,算法交易(AlgorithmicTrading)正在为提高交易效率和决策质量提供强大的支撑。在这些技术应用中,Python凭借其丰富的生态系统和简洁的语法,成为开发交易算法的首选语言。今天,我将带你深度探讨Python在数字货币交易中的算
- AI时代的多模态输入与理解:挑战与局限性
智享食事
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随着人工智能技术的快速发展,以及AI的普及,AI系统逐渐在各个领域展现出强大的潜力,一种感觉AI已经无所不能,已经很快就要取代我们人类,甚至代替我们工作。然而,现实情况并没有这么乐观,现实中AI要实现与人类相似的感知和理解,仍然面临着许多技术和应用上的难题。本文将从几个方面探讨当前AI在多模态输入与理解中的局限性,特别是在教育、心理咨询、医疗诊断等领域的应用挑战。一、多模态输入的现状与不完善所谓多
- Python3 与 VSCode:深度对比分析
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开发语言
Python3与VSCode:深度对比分析引言Python3和VisualStudioCode(VSCode)在软件开发领域扮演着举足轻重的角色。Python3作为一门强大的编程语言,拥有丰富的库和框架,广泛应用于数据科学、人工智能、网络开发等多个领域。而VSCode作为一款轻量级且功能强大的代码编辑器,以其出色的性能和丰富的插件支持,受到了广大开发者的喜爱。本文将对Python3和VSCode进
- 极市平台 | 从Deepseek R1和NSA算法谈谈个人的一些反思
双木的木
Transformer专栏深度学习拓展阅读大模型专栏算法deepseek深度学习chatgpt人工智能transformerllama
本文来源公众号“极市平台”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:从DeepseekR1和NSA算法谈谈个人的一些反思先谈一个测验Reasoning模型的题目最近某个群里面有一道考验大模型能力数学题,感觉这个题比9.9和9.11谁大更考验Reasoning模型,似乎很多大模型的答案都做的不好.DeepSeek-R1能做对,但是整个思考过程非常长,大家可以自己试试.给如下等式添加括号,可以加多
- 每日一题——搜索二维矩阵
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面经算法题C语言算法数据结构leetcode
搜索二维矩阵一、题目背景二、题目描述示例1:示例2:约束条件:三、解题思路分析1.**错误思路回顾**2.**Z字形查找算法**算法步骤:3.**算法优势**四、代码实现代码说明:五、测试用例测试用例1:测试用例2:测试用例3:六、总结一、题目背景在LeetCode上,有一道经典的二维矩阵搜索问题——“搜索二维矩阵II”。题目要求在一个具有特定性质的二维矩阵中查找目标值。矩阵的每一行从左到右升序排
- Transformer 工作原理图文详解和实践:在生成式对话系统中的核心技术剖析
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ChatGPT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
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简介随着人工智能技术的飞速发展,AI驱动的在线客服系统已经成为企业提升客户服务质量和效率的重要工具。本文将探讨AI在线客服系统的理论基础,并展示如何使用PHP语言实现一个简单的AI客服系统。源码仓库地址:ym.fzapp.top在线客服系统的理论基础AI在线客服系统通过自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和深度学习(DL)技术,能够理解和响应客户的查询。这些系统通常包括以下几个关键组件:自然语
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1、MidjourneyAI图像和插画生成工具,官网地址:Midjourney中文站,MJ中文站-专业AI绘图网站2、StableDiffusion一种基于扩散技术的深度学习文本转图像模型,演示地址:StabilityAI3、通义万相阿里云通义大模型旗下的AI创意作画与视频生成平台,官网地址:通义万相_AI创意作画_AI绘画_人工智能-阿里云4、PhotoStudioAI模特AI商品图及视频一键生
- ChatGPT-4o引领医学革命:临床科研创新与效率的新纪元
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2024年5月12日,更强版本的ChatGPT-4o上线,文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。因此,帮助广大临床医学相关的医院管理人员、医生、学生、科研人员更加熟练地掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能,同时更加系统地学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理
- 如何通过Python实现股票市场的高频交易策略?如何应对高频交易中的滑点问题?
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量化投资量化交易程序化交易量化交易python量化炒股券商接口QMT量化投资PTrade
推荐阅读:《【最全攻略】券商交易接口API申请:从数据获取到下单执行》如何通过Python实现股票市场的高频交易策略?如何应对高频交易中的滑点问题?在股票市场中,高频交易(HFT)是一种利用计算机算法快速执行大量交易的策略。这种策略依赖于速度和算法的优化来捕捉微小的价格差异。本文将介绍如何使用Python实现高频交易策略,并探讨如何应对高频交易中的滑点问题。1.理解高频交易高频交易的核心在于速度和
- 毕业论文查重六大误区,你踩坑了吗?
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论文笔记论文阅读
又到毕业季了,论文查重也成了无数同学的一块心病。有人熬夜改稿到崩溃,有人查重报告看懵圈,其实,很多焦虑都源于对查重的误解!那么,今天我们就来扒一扒那些年你踩过的查重坑,看完这篇保你少走弯路!误区一:认为重复率低就绝对安全查重系统本质上就是一个算法程序,它只能机械的比对文字相似度,根本看不懂你论文的学术价值。所以除了重复率符合学校标准外,同时还要确保内容的原创性和逻辑性合理。误区二:只用一个查重软件
- Manus:通用型Agent的技术革新与多元应用场景
蚂蚁质量
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一、Manus前沿洞察Manus,作为Monica团队匠心打造的全球首款通用型Agent产品,名称源于拉丁文“mensetmanus”,意即“手”,深刻寓意着知识与行动的深度融合。其核心理念独树一帜,旨在为大语言模型(LLM)赋予“手”的能力,使其借助工具调用与任务执行,将抽象知识转化为切实可行的实际操作,开启人工智能应用的崭新时代。二、精巧技术架构Manus的技术架构兼具高度灵活性与卓越扩展性,
- AIGC从入门到实战:ChatGPT+Midjourney,绘出中国古风意境之美
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AIGC从入门到实战:ChatGPT+Midjourney,绘出中国古风意境之美关键词:AI生成内容(AIGC),ChatGPT,Midjourney,中国古风,创意设计,艺术表达1.背景介绍1.1问题由来人工智能生成内容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,AIGC)作为AI技术的重要分支,近年来在视觉、音乐、文本等多个领域取得了显著进展,引领了内容创作
- 人工智能引领技术革命:ChatGPT与深度学习的突破性进展
撒旦骑路西法,大战吕布
国内外安全资讯人工智能
在全球科技快速发展的今天,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透到各个行业,成为推动社会变革的重要力量。特别是在自然语言处理(NLP)领域,OpenAI的ChatGPT凭借深度学习技术的持续突破,展现了AI在理解、推理、对话生成等方面的惊人进步。本文将深入探讨ChatGPT及深度学习的最新突破,以及它对不同行业的深远影响。1.ChatGPT:AI语言模型的革新者1.1什么是ChatGPT?Chat
- 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