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人工智能那些事儿microsoftagi人工智能游戏aigpt语言模型
【编者按】日前,微软首席执行官SatyaNadella在参加由知名科技播客主持人DwarkeshPatel主持的播客节目DwarkeshPodcast时,谈到了他对当前人工智能(AI)/通用人工智能(AGI)的前景、量子计算的革命性进展,以及科技如何推动全球经济变革的看法。当各家公司都在争先恐后地追逐AGI时,Nadella在访谈中却语出惊人,“我们自己宣称达成某个AGI的里程碑,对我来说,那只是
- 《百度蜘蛛池:提升网站收录的关键利器》
蜘蛛池.中国
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T@baidutopseo(蜘蛛池.中国)在互联网流量竞争日益激烈的今天,网站能否被搜索引擎快速收录并获取排名,直接影响着企业的线上曝光与转化效率。作为国内最大的搜索引擎,百度收录规则始终是站长们研究的重点。而"百度蜘蛛池"这一技术工具,凭借其对搜索引擎蜘蛛(Spider)的精准调度能力,已成为提升网站收录效率的"秘密武器"。本文将深入解析蜘蛛池的运作原理、实践价值及合规使用方法。一、蜘蛛池:搜索
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FPGA英特尔®FPGA与人工智能技术培训——成都信息工程大学站人工智能在21世纪初迎来以深度学习与大数据云计算为主导的第三次浪潮,在无人驾驶、医疗保健、工业等多个领域得到广泛应用。随着人工智能理论和技术日益成熟,FPGA在人工智能方面的应用也越来越多,特别对于需要分析大量数据的AI、大数据以及机器学习等研究领域。人工智能与FPGA的灵活应用,对人工智能专业人才培养提出了更高要求。英特尔®FPGA
- 【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习:深入解读矩阵及其运算
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矩阵及其运算:人工智能入门数学基础的深入解读引言线性代数是人工智能(AI)和机器学习的数学基础,而矩阵作为其核心概念之一,承担着数据表示、变换和运算的重任。矩阵不仅在数据科学中广泛应用,更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。本文将深入探讨矩阵的基本概念、性质及其运算,通过详细的数学公式、推导过程和代码示例,帮助读者更好地理解矩阵在AI中的应用。第一章:矩阵的基本概念1.1矩阵的定义
- AI 在未来相机领域的应用前景如何?
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和你一起终身学习,这里是程序员Android人工智能(AI)在手机相机领域的应用已成为近年来技术创新的核心驱动力之一。随着计算摄影、深度学习算法和硬件加速技术的进步,AI正在重新定义手机摄影的可能性,并为未来带来更多颠覆性潜力。以下是AI在手机相机中的关键潜力方向及具体应用场景:经典好文推荐,通过阅读本文,您将收获以下知识点:1.计算摄影的深度进化多帧合成与超分辨率:AI通过分析多张连续拍摄的帧(
- 《哪吒之魔童闹海》迅雷BT磁力下载[HD-5.39GB/6.32GB]百度云1280P资源共享
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在2025年的春节档期,一部备受瞩目的动画电影《哪吒之魔童闹海》震撼上映,并迅速成为观众热议的焦点。作为《哪吒之魔童降世》的续作,该片不仅延续了前作的精良制作与颠覆性叙事风格,更在剧情、角色塑造、视觉特效等方面进行了全面升级。然而,需要强调的是,本文并不鼓励或提供任何形式的电影下载链接,而是旨在通过深入赏析这部电影,带领读者领略其独特的魅力与价值。《哪吒之魔童闹海》由导演饺子执导,成都可可豆动画影
- 云平台结合DeepSeek的AI模型优化实践:技术突破与应用革新
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云平台与AI模型的深度结合已成为推动人工智能技术落地的重要驱动力。DeepSeek(深度求索)作为前沿AI模型的代表,通过与云计算的深度融合,在技术架构和应用场景层面实现了突破性进展。以下从技术突破和应用革新两个维度进行系统解析:---###**一、技术突破:云原生AI架构的进化**####1.**弹性算力调度体系**-**动态资源分配**:基于Kubernetes的智能调度器实现GPU资源的细粒
- 全市场大模型分类及对比分析报告
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全市场大模型分类及对比分析报告1.引言随着人工智能技术的飞速发展,大模型(LargeModels)已成为推动AI进步的核心力量。大模型凭借其强大的计算能力和海量数据处理能力,在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音识别等领域取得了显著成果。本报告将对全市场中几类主要的大模型进行分类和对比分析,探讨其技术特点、应用场景及未来发展趋势。2.大模型分类根据模型架构、训练目标和应用领域,全市场的
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目录具身智能(EmbodiedIntelligence)简单理解举例说明具身智能(EmbodiedIntelligence)是人工智能领域的一个子领域,它强调智能系统不仅仅依赖于算法和数据处理,还必须具备一个物理实体(embodiment),通过与环境的直接互动来获取信息、学习、适应并采取行动。以下是对具身智能的简单理解和举例说明:简单理解具身智能的核心在于“具身”二字,即智能系统需要有一个物理形
- DeepSeek:通用人工智能的探路者与技术革新者——从技术架构到应用生态的全方位解析
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一、DeepSeek的发展历程:中国AGI先锋的崛起DeepSeek(深度求索)成立于2023年,是中国人工智能领域的一颗新星。尽管成立时间较短,但其发展速度与技术突破令人瞩目:2023年:公司成立,核心团队由来自全球顶尖高校(如MIT、斯坦福)和科技企业(如GoogleBrain、OpenAI)的AI科学家组成,专注于AGI(通用人工智能)技术的研发。2024年初:推出首个公开产品DeepSee
- 大模型知识蒸馏:技术突破与应用范式重构——从DeepSeek创新看AI基础设施演进路径
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重构人工智能
一、知识蒸馏的技术哲学演进知识蒸馏(KnowledgeDistillation)作为模型压缩领域的核心技术突破,其发展轨迹折射出人工智能从"规模崇拜"向"效率优先"的范式转变。传统知识蒸馏框架主要关注概率分布层面的知识迁移,但DeepSeek等前沿项目展示出更复杂的知识萃取机制。最新研究表明,知识传递已从单纯的输出层模仿,发展到注意力模式迁移(AttentionTransfer)、隐层特征对齐(H
- Byzer:面向Data+AI的云原生低代码化语言
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在数据科学和人工智能迅速发展的今天,企业面临着如何高效处理海量数据并实现AI模型快速开发的挑战。Byzer,作为一种创新的云原生低代码化语言,为这一难题提供了独特的解决方案。本文将深入探讨Byzer的设计哲学、应用场景及其工程特性,展现其在Data+AI领域的潜力和价值。一、Byzer的设计哲学Byzer的核心设计理念在于简化大数据和AI平台的构建过程,降低开发成本。它通过类SQL的语言和云原生架
- 01 目录-具身智能学习规划
天机️灵韵
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具身智能(EmbodiedIntelligence)强调智能体通过身体与环境的动态交互实现学习和决策,是人工智能、机器人学、认知科学和神经科学交叉的前沿领域。其核心在于打破传统AI的“离身认知”,将智能与物理实体、感知-运动系统紧密结合。以下是具身智能学习规划的框架:一、基础理论储备数学与编程基础数学:概率统计、线性代数、微积分、优化理论、微分几何(运动规划)。编程:Python(主流工具链)、C
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一、账号矩阵系统简介短视频账号矩阵是抖音账号运营的高阶玩法,指一个运营主体开设多个账号,实现相互引流和营销效果最大化。如今,短视频已经成为人们生活中不可或缺的一部分,而短视频账号矩阵系统的出现,为企业和个人提供了更高效的运营方式。短视频矩阵系统是一套用来集中化管理和运营多个短视频平台的工具类软件。它能够集中化管理在各大短视频平台上的账号,并利用人工智能技术实现批量剪辑、发布、管理和优化短视频内容,
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网络威胁情报技术的进步传统的网络边界一片混乱,剩下的只是无人管理的设备、分散在私有云和公共云中的资产、无法读取的应用程序流量泛滥,混合工作结构正在给现有网络的功能带来压力。更重要的是,这些问题早在生成式人工智能和大型语言模型的新障碍被引入公众之前就已出现。现在,每个办公室职员、宠物店老板、社交媒体影响者和咖啡店咖啡师都能够使用难以想象的处理能力,能够处理无数TB的数据,给全球网络带来新的压力。这些
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DeepSeek,是谁?DeepSeek,中文名深度求索,是一家成立于2023年7月17日的创新型科技公司,由知名量化资管巨头幻方量化创立,法定代表人系裴湉。公司专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术,致力于在人工智能领域实现技术突破和创新应用。在成立后的短时间内,DeepSeek取得了令人瞩目的成绩。2024年1月5日,发布首个包含670亿参数的大模型DeepSeekLLM,该模型从零开
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AI完全代替人类是一个复杂且充满争议的话题,涉及技术、伦理、社会和经济等多个方面。目前来看,AI在某些领域已经表现出超越人类的能力,但要完全代替人类仍然面临许多挑战和限制。以下是关于AI何时可能完全代替人类的一些分析和思考:1.技术层面的限制尽管AI在某些特定任务上已经超越了人类(如图像识别、语音识别、围棋等),但要完全代替人类,AI需要在以下几个方面取得突破:通用人工智能(AGI)目前的AI主要
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1、概要 本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型,以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例,从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。2、监督学习之线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种机器学习任务,其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
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随着互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展,我们正身处一个数据爆炸的时代。数据,已经成为这个时代最为宝贵的资源之一。而如何挖掘和利用这些海量数据,为企业和社会创造价值,正是大数据模型所追求的目标。本文将从以下几个方面对大数据模型进行探讨:概述、技术原理、应用场景、挑战与发展趋势。一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法,通过对海量数据进行处理和分析,挖掘出有价值的信息和知识,
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DeepSeekGRPO:面向超大规模RLHF的梯度正则化策略优化算法引言在当下人工智能蓬勃发展的浪潮里,DeepSeek无疑是一颗耀眼的明星,频繁出现在各类科技前沿讨论中,热度持续攀升。从惊艳的模型表现,到不断拓展的应用场景,DeepSeek正以强劲之势重塑着行业格局。大家不难发现,无论是复杂的自然语言处理任务,还是充满挑战的智能推理难题,DeepSeek都能展现出卓越的性能。而这斐然成绩的背后
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人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。以下从框架分类、核心框架介绍、学习方法三个维度展开详解:一、主流人工智能框架全景图(一)基础框架层TensorFlow(Google)核心优势:工业级部署能力,支持移动端(TFLite)、浏览器(TF.js)、服务器(TFServing)特色功能:SavedModel格式跨平台兼容,XLA编译器优化计算图适用场景:生产环境部署、大
- Python常见库的使用
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Pythonpython开发语言
文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2.Scrapy自动化测试1.unittest2.pytest自然语言处理1.NLTK2.SpaCy数据库操作1.SQLite32.SQLAlchemy日期和时间处理1.datetime2
- 中国AI震撼教育界!DeepSeek让个性化学习“弯道超车”?
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经验分享
引言家人们,最近科技圈简直炸锅了!中国AI的一股强大力量——DeepSeek横空出世,它带来的震撼可远不止于科技领域,更是像一颗重磅炸弹,投向了传统的教育行业。在过去,教育常常是“一刀切”的模式,就像给所有学生都穿上同样尺码的鞋子,合适与否只有学生自己知道。而如今,随着人工智能技术的飞速发展,个性化学习成为了教育界追求的新目标。DeepSeek的出现,无疑为实现这一目标带来了新的曙光。DeepSe
- 一文读懂智能体架构:模块化设计如何提升效率与灵活性
功城师
人工智能大语言模型自然语言处理大模型深度学习智能体LLM
随着人工智能技术的快速发展,智能体在企业知识管理、客户服务、业务数据分析等领域的应用愈加广泛。一个优秀的智能体设计不仅要具备高效处理用户需求的能力,还需要灵活适配不同场景的任务需求。本文将通过一个智能体的具体设计流程图,结合实际案例,详细解析其架构设计、功能实现及背后的技术逻辑,帮助大家深入了解智能体的构建过程。一、智能体设计的核心思路在智能体的设计过程中,最关键的是对用户需求的精准理解和快速响应
- 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
--------
- 【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