- AI大模型学习路线:从入门到精通的完整指南【2025最新】
AI大模型-大飞
人工智能学习大模型LLMAI程序员大模型学习
引言近年来,以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理(NLP)任务中表现卓越,还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径,帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段:构建知识体系数学与理论基础线性代数:矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
- 嵌入式SDIO 总线面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮
fpga开发嵌入式面经SPIUSB接口SD总线SDIO总线牛客网
目录SDIO总线与SD总线的核心区别是什么?(附框架图)简述SDIO总线物理接口的组成及其功能(CLK、CMD、DAT0-DAT3)。SDIO总线支持的最大数据传输位宽是多少?如何配置?解释SDIO总线中的主从模式架构及通信流程。SDIO卡的功能类型有哪些(如Wi-Fi、蓝牙、GPS)?SDIO总线时钟信号(CLK)的作用及典型频率范围SDIO协议中的OCR寄存器作用是什么?如何通过CMD5获取卡
- 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN
@金色海岸
sklearndnncnn
DNNDNN(DeepNeuralNetworks,深度神经网络)是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数,需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN(convolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络)是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取,通过池化层进行降维,相比较全连接的神经网络,卷积神经网络降低了模型复杂度,减少了模型的参数,
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 2025-03-15 学习记录--C/C++-PTA 练习3-4 统计字符
小呀小萝卜儿
学习-C/C++学习c语言
合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。一、题目描述⭐️练习3-4统计字符本题要求编写程序,输入10个字符,统计其中英文字母、空格或回车、数字字符和其他字符的个数。输入格式:输入为10个字符。最后一个回车表示输入结束,不算在内。输出格式:在一行内按照letter=英文字母个数,blank=空格或回车个数,digit=数字字符个数,other=其他字符个数的格式输出。输入样例:a
- 2025-03-13 学习记录--C/C++-PTA 练习2-9 整数四则运算
小呀小萝卜儿
学习-C/C++学习c语言
合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。一、题目描述⭐️练习2-9整数四则运算本题要求编写程序,计算2个正整数的和、差、积、商并输出。题目保证输入和输出全部在整型范围内。输入格式:输入在一行中给出2个正整数A和B。输出格式:在4行中按照格式“A运算符B=结果”顺序输出和、差、积、商。输入样例:32输出样例:3+2=53-2=13*2=63/2=1二、代码(C语言)⭐️#incl
- Python与Web 3.0:重新定义数字身份验证的未来
Echo_Wish
Python!实战!python前端开发语言
Python与Web3.0:重新定义数字身份验证的未来随着Web3.0的迅猛发展,传统的身份验证方式正面临越来越大的挑战。从依赖中心化服务器存储用户数据,到如今去中心化、用户掌控数据的新时代,身份验证系统经历了前所未有的变革。而作为一个人工智能、区块链和Python技术的深度爱好者,我认为Python将成为构建Web3.0身份验证系统的重要工具。今天,我们就来聊聊如何结合Python与Web3.0
- 跨域视线估计的协同对比学习(重点针对局部对比学习解释)
阳光明媚大男孩
学习人工智能
跨域视线估计的协同对比学习1.问题表述在视线估计领域中,跨域问题是指当训练数据和测试数据来自不同的领域(如不同的个体、光照条件、拍摄设备等)时,模型性能会显著下降。这种性能下降主要是因为不同领域之间的差异导致模型难以泛化。为了解决这一问题,新方法(CrossGazeGeneralization,CGaG)旨在通过特征解耦的方式减少领域差异对视线估计的影响,从而提高模型在跨域情况下的准确性和稳定性。
- 大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案
优享智库
大模型数据要素数据治理数据仓库主数据零售
大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案更多参考公众号:优享智库引言项目背景与意义数字化转型目标与期望实施方案概述零售行业现状及挑战实体零售行业现状数字化转型面临的挑战市场需求与趋势分析大模型与数据要素赋能策略大模型技术及应用场景数据要素采集、整合与治理赋能策略制定与实施路径数字化转型关键技术与解决方案人工智能技术及应用大数据分析与挖掘技术云计算、物联网等技术支持定制化解决方案设计
- c++与c语言的区别是什么?
pythoncainiao221
c++c语言开发语言
1、类型不同C语言是面向过程的,而C++是面向对象的。2、函数库不同C语言的标准的函数库很松散,而C++对于大多数的函数都是集成的很紧密。3、结构不同C语言中结构只有成员变量,而在C++中结构中,可以有成员变量和成员函数。它们的区别是c++是在C语言基础上发展起来的,根据开发过程中遇到的需求,它引入了很多新的特性。如果你不走C/C++方向,直接学习Java就可以了,相同的待遇下,选择简单的更好。当
- 从LLM出发:由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践(全文3w字)
码事漫谈
AI人工智能
文章目录第一部分:AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分:AI开发的核心技术2.1机器学习:AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习:机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构:现代LLM的核
- Python爬虫实战教程——如何爬取多个国家的实时汇率数据
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫chrome信息可视化
1.引言随着全球经济一体化,跨国交易和投资变得越来越普遍,实时汇率数据成为了金融领域和国际贸易中的关键数据。对于金融分析师、投资者或者是开发者来说,能够实时获取并分析汇率数据是至关重要的。本文将深入探讨如何使用Python爬虫技术抓取多个国家的实时汇率数据。我们将使用最新的技术和工具,介绍如何通过Python编写一个高效、可扩展的汇率数据爬虫。2.为什么需要实时汇率数据?汇率数据被广泛应用于以下几
- 漫画算法python篇pdf_用Python抓取漫画并制作mobi格式电子书
jian bao
漫画算法python篇pdf
想看某一部漫画,但是用手机看感觉屏幕太小,用电脑看吧有太不方面。正好有一部Kindle,决定写一个爬虫把漫画爬取下来,然后制作成mobi格式的电子书放到kindle里面看。本人对于Python学习创建了一个小小的学习圈子,为各位提供了一个平台,大家一起来讨论学习Python。欢迎各位到来Python学习群:943752371一起讨论视频分享学习。Python是未来的发展方向,正在挑战我们的分析能力
- 我们的AI人工智能,自动发布了一篇假新闻……
数据断案
数据人的故事人工智能数据库sqloracle数据分析
今天这个故事,还得从一个事故开始说起。前些日子,我们被XX公司投诉,说我们的资讯发布了关于他们公司授信额度的不实报道:告诉我们这篇资讯与他们公司最新公开披露的数据不一致,相关内容并不属实,可能对广大网友们造成严重误导,并对他们公司造成了严重负面影响……balabala一堆指责,并要求我们3小时内删除全部相关信息。然后,他们丢了2篇公告附件过来。我们对照着仔细一看,还真是我们搞错了:由于数据错误,“
- 深入解析两大AI模型的架构与功能
草莓屁屁我不吃
人工智能chatgpt
在人工智能(AI)领域,自然语言处理(NLP)一直是研究的热点之一。随着技术的不断进步,我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中,Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型,各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。本文将详细解析Gemini和ChatGPT的系统架构、功能特性及其背后的技术原理。Gemini模型详解技术背景与架构Gemini,顾名思义,意
- 案例驱动的 IT 团队管理:创新与突破之路:第一章 重构 IT 团队管理:从传统到创新-1.1.1技术迭代加速与人才断层
言析数智
案例驱动的IT团队管理:创新与突破之路IT项目管理IT创新
点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲案例驱动的IT团队管理:创新与突破之路第一章重构IT团队管理:从传统到创新-1.1.1技术迭代加速与人才断层1.技术迭代加速的现状与影响1.1技术迭代速度的`量化分析`2.人才断层的核心表现2.1供需失衡的数据对比2.2人才断层的具体表现3.传统管理模式的失效分析3.1经典管理理论的局限性3.2典型案例:某金融IT系统升级失败4.创新管理路径探索4
- Spring Boot 脚手架搭建:新姿势
墨瑾轩
一起学学Java【一】springboot后端java
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣刨根问底:脚手架是什么?嘿,小伙伴们!今天咱们要聊的是如何搭建一个既漂亮又实用的SpringBoot脚手架。脚手架就像是盖房子时搭起的架子,它能帮助我们快速构建出项目的骨架,让我们可以更专注于业务逻辑的实现。那么,如何搭建这样一个脚手架呢?别急,咱们一步一
- 纳米尺度仿真软件:Quantum Espresso_(20).机器学习在QuantumEspresso中的应用
kkchenjj
分子动力学2机器学习人工智能模拟仿真仿真模拟分子动力学
机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中,机器学习(ML)技术已经成为一种强大的工具,用于加速和优化量子力学计算。QuantumEspresso是一个广泛使用的开源软件包,用于进行第一性原理计算,特别是在纳米尺度材料的模拟中。本节将介绍如何将机器学习技术应用于QuantumEspresso,以提高计算效率、预测材料性质和优化结构。1.机器学习与第一性原理计算
- 深入探索Ajax技术与应用实践
Javen Fang
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Ajax技术允许在不刷新整个页面的情况下进行网页内容的局部更新,大大提升了用户体验。文章详细解析了Ajax的核心组件和工作流程,并强调了其在Web开发中的重要性。此外,还探讨了Ajax的优点、应用场景以及在实际开发中需要注意的问题。通过学习Ajax,开发者可以设计出更加动态和高效的网页应用。1.Ajax技术概述和定义Ajax技术概述Ajax技术的核心在于其异步
- 建立高质量个人数据库:解锁DeepSeek的关键
CodeJourney.
人工智能算法python
在人工智能飞速发展的时代,DeepSeek为普通人处理数据、提升工作效率带来了新的可能。然而,很多人在使用过程中存在误区,本文围绕如何正确利用DeepSeek搭建高质量个人数据库展开探讨,强调其对个人成长和发展的重要性,并通过具体实例展示其强大功能。重新理解DeepSeekDeepSeek的普及使普通人能够轻松搭建个人数据库,但不少人在使用时存在错误认知。他们将DeepSeek视为主角,把杂乱无章
- 如何减少跨团队交付摩擦?——基于 DevOps 与敏捷的最佳实践
网罗开发
实战实战源码devops运维
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- java实现卷积神经网络CNN(附带源码)
Katie。
Java实战项目java
Java实现卷积神经网络(CNN)项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络(CNN)1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
- 推荐开源项目:Free Templates for AWS CloudFormation
褚知茉Jade
推荐开源项目:FreeTemplatesforAWSCloudFormationaws-cf-templateswiddix/aws-cf-templates:是一个包含各种AWSCloudFormation模板的存储库。适合查找和学习AWSCloudFormation模板的示例,以及用于构建自己的基础设施。特点是包含了许多AWS服务和功能的模板示例,可以快速地了解如何使用CloudFormati
- 探索AWS CloudFormation样本模板:构建云环境的新起点
劳泉文Luna
探索AWSCloudFormation样本模板:构建云环境的新起点aws-cloudformation-templatesawslabs/aws-cloudformation-templates:是一个包含各种AWSCloudFormation模板的存储库。适合查找和学习AWSCloudFormation模板的示例,以及用于构建自己的基础设施。特点是包含了许多AWS服务和功能的模板示例,可以快速地
- 展望 AIGC 前景:通义万相 2.1 与蓝耘智算平台共筑 AI 生产力高地
accurater
AIGC人工智能神经网络深度学习
喜欢可以到主页订阅专栏引言人工智能生成内容(AIGC)技术正在重塑内容创作、影视制作、广告设计等行业的底层逻辑。作为该领域的革命性技术代表,通义万相2.1凭借其开源特性、多模态生成能力和技术突破,成为全球视频生成模型的标杆。而蓝耘智算平台则通过高性能算力支持与分布式架构优化,为AIGC技术的规模化应用提供了基础设施保障。两者的协同不仅推动了AI生产力的跃迁,更开启了从技术研发到商业落地的全链条创新
- 批量安装 Python 库的脚本:提高python学习效率的第一步(附源码)
TAGRENLA
Interestingpythonprojectpython学习开发语言
批量安装Python库批量安装Python库的脚本:提高数据分析效率的一步(附源码)批量安装脚本前提条件使用pip:Python包管理工具批量安装脚本查看当前python解释器中安装的所有的库批量安装Python库的脚本:提高数据分析效率的一步(附源码)在现代数据分析领域,Python已成为一个不可或缺的工具。为了进行数据处理、分析、可视化和建模等任务,Python社区涌现出了众多强大的库和工具。
- K8S学习之基础二十八:k8s中的configMap
云上艺旅
K8S学习kubernetes学习容器云原生
k8s中的configMapconfigMap是k8s的资源对象,简称cm,用于保存非机密性的配置,数据可以用key/value键值对形式保存,也可以通过文件形式保存在部署服务的时候,每个服务都有自己的配置文件,如果一台服务器上部署多个服务:nginx、tomcat、apache等,那么这些配置都存在这个节点上,假如一台服务器不能满足线上高并发的要求,需要对服务器扩容,扩容之后的服务器还是需要部署
- kubernetes(K8S)学习(七):K8S之系统核心组件
꯭ 瞎꯭扯꯭蛋꯭
Kuberneteskubernetes学习容器
K8S之系统核心组件K8s系统核心组件1.1Master和Node1.2kubeadm1.3先把核心组件总体过一遍1.4Kubernetes源码查看方式1.5kubectl1.6APIServer1.7集群安全机制之APIServer1.8Scheduler1.9kubelet1.10kube-proxyK8s系统核心组件1.1Master和Node官网:https://kubernetes.io
- Python编码系列—Python代码重构:提升代码质量
学步_技术
Python编码python重构开发语言
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- lua C语言api学习3 lua中调用C语言函数
刘阿去
lualuac语言学习
本文介绍如何在lua中如何调用自定义C语言函数1C函数要求Lua可以调用C语言函数,但这并不意味着Lua可以调用所有的C函数。当Lua调用C函数时,这个C函数必须遵循某种规则来获取参数和返回结果。此外,当Lua调用C函数时,我们必须注册该函数,即必须以一种恰当的方式为Lua提供该C函数的地址。所有在lua中注册的函数必须遵循下面原型。typedefint(*lua_CFunction)(lua_S
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
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Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要