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清风徐徐de来
其他
内容概要当前，企业数字化转型的核心战场正逐步向数字内容体验的精细化运营转移。随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧，AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力，以及跨渠道的品牌一致性维护，已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。本文将围绕这三大支柱，通过横向对比主流平台的技术架构与落地实践，揭示未来数字内容体验的演进方向。首先，AI驱动不仅改变了内容分发的效率，更通过深度学习算法实现用户行
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9命怪猫
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- 全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！
AGI大模型老王
人工智能学习大模型AI大模型大模型学习大模型教程大模型入门
前言AI大模型，作为当前人工智能领域的热点，凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力，受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者，本教程都将带你从入门到实践，逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义：AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型，能够处理复杂的数据和任务。应用：广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力：掌握大模
- SaaS+AI工具推荐：最适合智能化转型的解决方案
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不论是传统软件还是SaaS，其核心目标始终如一——帮助企业解决问题、提升效率。然而，随着技术的飞速发展，SaaS正在超越传统模式，尤其是在与AI（人工智能）的深度融合中展现出了强大的潜力。这种“智能化”的转型不仅让企业获得了更具针对性和效率的服务，还让解决问题的方式更加灵活和高效。下面我们将从“更好的解决方案”和“智能化技术应用”两个层面，探讨SaaS在企业问题解决中的新路径。SaaS+AI：智能
- 第2节课：深度学习基础python代码
Lips611
李哥深度学习python深度学习神经网络
目录编译环境：代码：文件：ds_0.py小结：python声明不需要定义，整型和浮点型都是直接给予值，字符串的[-2]代表是列表倒数的某值;同一列表里面可以有各种类型的变量;哈希表的键值对在打印时是调用字典[key]，然后输出对应的value文件：judge_0.py小结：python相对于c语言，是将（）换成空格和“：”，与此同时判断语句if和else的缩进不同对应着不同层次的判定条件，约等于“
- 深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）领域的研究进展（2022-2025）
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一、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的定义与生物学意义蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-ProteinInteraction,PPI）是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物，进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心，例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计，人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现，其
- DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进
星辰@Sea
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引言在过去的几十年中，人工智能（AI）技术经历了翻天覆地的变化，从最初的符号主义到连接主义，再到现在的深度学习，每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。而在这场变革中，DeepSeek作为一股不可忽视的力量，正在引领AI范式的转变，并深刻影响着存储架构的发展。在这篇博客中，我们将深入探讨DeepSeek如何推动AI范式的转变，以及这种转变对存储架构带来的深远影响。通过分析当前AI技术的发展趋势，
- Vue 前端开发中的路由知识：从入门到精通
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- 第TR5周：Transformer实战：文本分类
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- 大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm
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文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法A
- DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用
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引言在当今的人工智能领域，深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。DeepSeek作为一个先进的深度学习框架，旨在为开发者和研究人员提供一个高效、灵活且易于扩展的平台，以便于他们能够快速地实现和部署各种深度学习模型。本文将深入探讨DeepSeek框架的核心架构、基础应用以及如何通过代码实现一个简单的深度学习模型。DeepSeek框架概述DeepSeek框架的设计理念是简洁而强大。它提供了
- 深度剖析DeepSeek本地部署：技术、实践与优化策略
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一、引言1.1研究背景与意义近年来，人工智能技术以迅猛之势蓬勃发展，成为推动各行业变革的核心力量。其中，大语言模型（LLMs）作为人工智能领域的关键技术，在自然语言处理、智能客服、内容创作等众多领域展现出了强大的应用潜力，引发了学术界和产业界的广泛关注。OpenAI的GPT系列模型凭借其出色的语言理解与生成能力，在全球范围内掀起了AI应用的热潮；Google的BERT模型则在自然语言理解任务中取得
- AI驱动的可演化架构与前端开发效率
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1.引言在当今快节奏的数字时代，软件系统需要具备强大的适应能力才能在瞬息万变的市场需求中保持竞争力。软件可演化架构的重要性日益凸显，它能够让软件系统在面对需求变更、技术升级以及市场波动时，能够快速、高效地进行调整和升级，避免因僵化的架构而导致的项目失败和资源浪费。然而，传统的软件架构往往面临着诸多挑战，例如维护成本高昂、迭代速度缓慢、难以适应新的技术和需求等。幸运的是，人工智能（AI）技术的快速发
- DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公
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DeepSeek从入门到精通deepseek大模型人工智能officewps智能办公
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法Q大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩
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在深度学习领域，模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型压缩（ModelCompression）是两种有效的技术，可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练（知识蒸馏）模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中，深
- 深度学习框架探秘｜TensorFlow vs PyTorch：AI 框架的巅峰对决
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在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow（点击查看）和PyTorch（点击查看）。它们引领着AI开发的潮流，吸引着无数开发者投身其中。但这两大框架究竟谁更胜一筹？是TensorFlow的全面与稳健，还是PyTorch的灵活与便捷？让我们一同深入剖析，探寻答案。在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是
- DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决
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我的个人主页我的专栏：人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言，希望能帮助到大家！！！点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中，大型语言模型（LLM）无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力，正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者，代表了当前技术的前沿水准，在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面
- DeepSeek与ChatGPT的全面对比
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在人工智能（AI）领域，生成式预训练模型（GPT）已成为推动技术革新的核心力量。OpenAI的ChatGPT自发布以来，凭借其卓越的自然语言处理能力，迅速占据市场主导地位。然而，近期中国AI初创公司DeepSeek推出的R1模型，以其高效性和低成本，迅速引起全球关注。本文将深入探讨DeepSeek与ChatGPT的技术差异、性能表现以及各自的应用前景，旨在为读者提供全新的视角和启发。一、技术架构与
- 《AI对话秘籍：5个Prompt Engineering核心技巧让DeepSeek输出质量翻倍》
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引言随着自然语言处理技术的飞速发展，像ChatGPT这样的AI对话系统已经广泛应用于客服、教育、创作等多个领域。然而，如何高效地与这些语言模型进行交互，获得准确、相关且高质量的回复，成为了应用中的一个关键挑战。这时，PromptEngineering（提示词工程）便成为了一项必不可少的技能。PromptEngineering的核心目标是通过优化与模型的输入互动方式，让模型生成更加符合预期的输出。在
- Python说课内容介绍
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一、明确课程目标1.课程目标的确定面向整个专业：Python课程作为计算机专业或相关专业中的一部分，需要对学生的编程能力、问题解决能力以及软件开发的基础技能进行培养。通过本课程，学生能够掌握Python编程的基本语法、面向对象编程、常见数据结构和算法。面向岗位：课程目标还需要结合市场需求和岗位要求。例如，数据分析、人工智能、Web开发等方向都需要具备Python编程能力。学生通过学习Python，
- nlp技术
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人工智能自然语言处理
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）技术是一种计算机科学与人工智能的交叉领域，涉及机器对人类语言进行处理和理解的能力。以下是一些常见的NLP技术的示例：1.机器翻译：NLP技术可以帮助机器将一种语言翻译成另一种语言。例如，谷歌翻译使用NLP技术实现自动翻译，用户可以输入一段文本，然后谷歌翻译会自动将其翻译成其他语言。2.文本分类：NLP技术可以将文本分类到不同
- Tomcat安装与配置详解：从入门到精通
一休哥助手
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一、Tomcat简介1.1什么是Tomcat？Tomcat是由Apache软件基金会开发和维护的一款轻量级Java应用服务器，能够运行JavaServlet和JSP应用程序。Tomcat作为JavaWeb服务器与传统的Web服务器（如ApacheHTTPServer）配合使用，以便提供动态的Web服务。1.2Tomcat的主要特性轻量级：Tomcat的体积较小，启动速度快，资源消耗低，非常适合开发
- 景联文科技：以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型
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数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色，通过提供高质量的数据标注服务，帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付，每一个步骤都需要严格把控，确保数据的质量和安全性。景联文科技是一家专业的数据采集与标注公司，致力于为客户提供高质量的数据处理服务，助力企业在人工智能（AI）领域的创新与发展。数据标注的四项基本流程：数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检。数据采集数据采集是数据处理的第
- 《深入浅出多模态》 （五）：多模态经典模型ALBEF
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深入浅出多模态多模态大模型LLM深度学习人工智能
AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介绍：</
- 轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现
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定义与特点在深度学习领域，轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构，在保持高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面：轻量级设计：通过精心设计的网络结构和参数优化，在保持较高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。注意力机制：引入了一种新的注意力机制，能够有效地捕捉图像中的关键特征，提高模型的表达能力。多尺度特
- 落实“双碳”行动，深兰科技推动分子能源技术在AI硬件产品领域的应用及产业化进程
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10月21日，上海气候周分子能研究中心(筹)成立仪式在上海环境能源交易所举行。仪式上，深兰科技践行“双碳”目标，与上海东八能源技术有限公司签署分子能源AI应用产业化合作协议。根据协议，国际分子能量发电开拓者、上海气候周分子能研究中心(筹)总干事、首席科学家栾玉成博士团队创立的上海东八能源技术有限公司将与深兰科技共同推动具有全球创新颠覆式能源技术的分子能源发电项目成果，在人工智能硬件产品方面的产业化
- Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程
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动作捕捉机器人人工智能
人工智能与机器人技术的飞速发展让人型机器人逐渐从科幻概念转变为现实应用，成为未来智能生活的重要组成部分。为了实现人型机器人动作的精准与流畅，惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器（如加速度计、陀螺仪等）捕捉人体运动数据的方法。相较于光学动捕技术，惯性动捕不受环境光线和空间限制，具有更高的便携性和灵活性。在人型机器人AI训练过程中，惯性动捕技术能够实时捕
- Lua 从基础入门到精通（非常详细）
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目录什么是Lua？Lua环境安装Lua基本语法注释数据类型nil（空）Booleannumber（数字）string（字符串）function（函数）userdatathreadtable（表）流程控制运算符循环详解string库Lua模块与包案例实战什么是Lua？Lua是一种轻量小巧的脚本语言，它用标准C语言编写并以源代码形式开放。这意味着什么呢？这意味着Lua虚拟机可以很方便的嵌入别的程序里，
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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
