- Science Robotics最新封面:外骨骼“外挂”让手指弹奏钢琴更灵巧
xwz小王子
多模态变形金刚具身智能强化学习及自动驾驶外骨骼
最近来自日本的研究团队开发了一款专门的手部外骨骼机器人,通过被动训练的方式,帮助专业钢琴家突破了技能天花板。这项研究刚刚登上了机器人领域顶刊ScienceRobotics最新一期的封面。研究团队制作了一个精密的手部外骨骼系统。这个系统可以精确控制手指的弯曲和伸展,让钢琴家体验到比他们主动演奏更快速、更复杂的手指动作。系统的关键在于采用了“远程运动中心”机制,可以在高速重复运动时保持精确性,同时将手
- SIWAVE+ADS提取PCB走线寄生参数
坐忘行
仿真射频工程
第一章PCB参数提取与RF匹配调试仿真–软件及基础第二章CST仿真PCB操作说明第三章SIWAVE仿真PCB操作说明第四章Q3D提取PCB走线RLCG参数第五章CST仿真PCB射频通路间的隔离度第六章HFSS仿真PCB射频通路间的隔离度第七章HFSS3DLayout仿真PCB操作说明第八章SIWAVE+ADS提取PCB走线寄生参数————————————————前言前面介绍了Q3D仿真PCB走线寄
- AI未来趋势:AIGC浪潮下看AI训练师如何塑造智能未来(技术变革)
用心去追梦
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在AIGC(AIGeneratedContent,人工智能生成内容)浪潮下,AI训练师扮演着至关重要的角色,他们不仅推动了技术的发展,还在确保这些技术能够安全、高效地服务于社会方面发挥了重要作用。以下是AI训练师如何塑造智能未来的几个关键方面:1.技术变革与创新算法与模型训练预训练:通过大规模无标注数据的学习,构建具备基础语言理解和生成能力的基座模型。这一过程为后续更精细的任务打下了坚实的基础。指
- 人脸识别【java-基于OpenCV】思维导图-java架构
用心去追梦
javaopencv架构
为了创建一个关于基于OpenCV的Java人脸识别项目的思维导图,可以围绕项目的主要组成部分进行组织:环境搭建、数据准备、人脸检测、特征提取、模型训练、识别与验证、以及优化和部署。以下是一个结构化的建议框架,你可以根据这个框架使用任何思维导图软件来创建具体的图形化版本。Java+OpenCV人脸识别项目-思维导图1.环境搭建安装依赖安装Java开发工具包(JDK)。下载并配置OpenCV库及其Ja
- 软考 系统架构设计师系列知识点之面向服务架构设计理论与实践(5)
蓝天居士
系统架构设计师软考系统架构
接前一篇文章:软考系统架构设计师系列知识点之面向服务架构设计理论与实践(4)所属章节:第15章.面向服务架构设计理论与实践第2节SOA的发展历史15.2SOA的发展历史15.2.3SOA的微服务化发展随着互联网技术的快速发展,为适应日益增长的用户访问量和产品的快速更新迭代,应用系统架构也经历了从简到繁、从单体架构到SOA架构再到微服务架构的演进过程。这导致了SOA架构向更细粒度、更通用化程度发展,
- 详解MySQL中 MVCC
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目录第1章:MVCC简介1.1什么是多版本并发控制(MVCC)?1.2MVCC在数据库管理系统中的作用1.3MVCC与传统锁机制的区别1.4为什么需要MVCC?第2章:MVCC的工作原理2.1数据库事务2.2版本控制:如何通过版本号、时间戳来区分不同版本的数据2.3事务的开始与结束(commit和rollback)2.4并发读取与写入的管理方式2.5UndoLog和MVCC的实现2.6MVCC和锁
- 哈希算法篇——散落的秘密与精准的归宿,混沌中的秩序之美(上)
诚丞成
常用算法讲解哈希算法算法
文章目录引言:混沌中的秩序之美第一章:哈希的本质——化繁为简的魔法第二章:经典哈希函数——一座算法的博物馆第三章:哈希表的奇迹——从无序到有序的转变3.1哈希函数的基本实现3.2基本的哈希表实现3.3哈希算法的实际应用小结引言:混沌中的秩序之美在信息科学的星空下,有一种算法宛如一位洞悉混沌的智者,能够以其独特的规则,在无限的可能性中找到秩序。这便是哈希算法(HashingAlgorithm),一个
- 竞技体育数据可视化与可视化分析综述
*小白*
文献笔记大数据数据分析
Asurveyofcompetitivesportsdatavisualizationandvisualanalysis竞技体育数据可视化与可视化分析综述研究背景:1、竞技体育的发展导致竞技体育数据的大规模产生;2、针对竞技体育数据已有研究人员进行分析和软件开发;3、竞技体育数据的分析有助于专业分析,并可通过有效行为决策达到提高体育训练和比赛效果。研究目的:1、处理大规模竞技体育数据,认知运动员的
- 如何正确学习软件工程
会振刀的程序员
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如何正确学习软件工程友友们,又是一破干货来袭。我觉得我可能会被批斗,但我还是要表达一下自己的观点。1、前言之前看到我一朋友用jupyter训练模型。我问他:“你训练完然后呢”。他说:‘‘调参’’。我说你最终的目的是什么呢,他就不说话了。我想说的是,不管你是练习也好、开发也好,做之前一定是有目的的。没有目的的话那便没有了意义,那就没有做的必要。2、目的指向不管做任何行业任何事,最终的目的一定是以人为
- AIGC视频生成国产之光:ByteDance的PixelDance模型
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AIGC-视频补档AIGC计算机视觉人工智能深度学习机器学习论文阅读面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
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大橘科研工作室
毕设锂电池方向(MATLAB版)matlab
【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测(matlab)文章目录【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测(matlab)一、引言1.1、研究背景1.2、研究意义二、文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、常见预测方法对比2.3、BP神经网络在寿命预测中的应用三、研究方法与数据准备3.1、BP神经网络模型设计3.2、数据来源与预处理3.3、特征提取与选择四、模型训练与验证4.1、训练过程4.2、模型验
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那年一路北
Pytorch理论+实践深度学习pytorch人工智能
一、引言深度学习作为当今人工智能领域的核心技术,在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成果。而在深度学习的体系中,数据扮演着举足轻重的角色,它是模型训练的基础,如同建筑的基石,决定了模型的性能和泛化能力。PyTorch作为当下最流行的深度学习框架之一,为开发者提供了丰富且强大的工具来处理数据集。本文将深入探讨PyTorch中的基础数据集,从深度学习中数据的重要性出发,详细介绍
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Finger-Von-Frings
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- 【深度学习】Pytorch:导入导出模型参数
T0uken
深度学习pytorch人工智能
PyTorch是深度学习领域中广泛使用的框架,熟练掌握其模型参数的管理对于模型训练、推理以及部署非常重要。本文将全面讲解PyTorch中关于模型参数的操作,包括如何导出、导入以及如何下载模型参数。什么是模型参数模型参数是指深度学习模型中需要通过训练来优化的变量,如神经网络中的权重和偏置。这些参数存储在PyTorch的torch.nn.Module对象中,通过以下方式访问:importtorchim
- 加菲工具格式化XML:让数据呈现更清晰
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加菲工具格式化XML:让数据呈现更清晰在处理XML文件时,我们常常会遇到格式混乱、难以阅读的情况,这给数据的分析和处理带来了诸多不便。而加菲工具的XML格式化功能,就像是一位专业的数据整理师,能够迅速将杂乱无章的XML数据梳理得井井有条,让数据呈现更加清晰、直观。如果你也想体验这款强大的工具,可以访问加菲工具官方网站(www.orcc.online)获取更多信息。一、加菲工具简介加菲工具是一款功能
- YOLOv8/YOLOv11使用web界面推理自己的模型,Gradio框架快速搭建
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO前端计算机视觉目标检测人工智能python
前言Gradio是一个开源Python库,用于快速构建和共享机器学习模型的Web界面。开发者可以通过简单的Python代码将机器学习模型封装成交互式应用,无需复杂的设置即可在浏览器中使用自己训练好模型。接下来教你使用Gradio框架构建一个简单Web界面推理YOLOv8/YOLOv11模型。话不多说上检测结果:一、YOLOv8/YOLOv11源码下载YOLOv8源码下载:官网打不开的话,从我的网盘
- 【高级开发进阶】总篇
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未来一年我可能会以这个为主,写博文,待全部写完后会出书一本,希望大家有所收获第一篇性能调优专题****第1章Jvm1.1JVM类加载机制1.1.1启动类、扩展类、应用程序类加载器1.1.2手写自定义类加载器1.1.3双亲委派模型及如何打破1.2JVM内存模型1.2.1堆内存分代机制及对象生命周期1.2.2线程栈及栈帧内部结构1.2.3方法区(元空间)及常量池1.2.4程序计数器1.2.5本地方法栈
- 深度学习笔记——模型部署
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大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文简要概括模型部署的知识点,包括步骤和部署方式。文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中,使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务。模型部署的流程涉及模型的封装、部署环境的选择、部
- 探索泰坦尼克号生存分类数据集:机器学习与数据分析的完美起点
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探索泰坦尼克号生存分类数据集:机器学习与数据分析的完美起点【下载地址】泰坦尼克号生存分类数据集本仓库提供了一个经典的机器学习数据集——泰坦尼克号生存分类数据集。该数据集包含两个CSV文件:训练集和测试集。数据集主要用于训练和评估机器学习模型,以预测泰坦尼克号乘客的生存情况项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/35561项目介绍泰坦尼克号生存分类数
- 李开复与零一万物:AI创业的务实之道,以及AI写代码工具的崛起
前端
2025年伊始,AI领域便掀起一阵波澜。零一万物,这家备受瞩目的AI公司,其人员变动和业务拆分引发了广泛关注。李开复,这位在AI领域深耕多年的资深人士,对此做出了回应,其核心观点值得我们深思:在AI领域,盲目追求规模并非最佳策略。这不仅关乎零一万物,也为众多AI初创公司提供了宝贵的经验。李开复观点解读:理性决策,而非盲目扩张李开复认为,初创公司“负担不起”超大模型的预训练。这“负担不起”并非仅仅指
- Python中的Pipeline快速教学、
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python开发语言
在Python中,Pipeline通常指的是机器学习工作流中的流水线,尤其是在使用scikit-learn库时。Pipeline允许你将多个数据处理步骤和模型训练步骤串联起来,形成一个有序的工作流程。这不仅使代码更简洁,还能确保在训练和预测时一致的数据处理。以下是一个快速教学,帮助你掌握Python中Pipeline的核心概念和使用方法。目录安装和导入必要的库Pipeline的基本概念创建一个简单
- 第9章:Python TDD解决货币对象相等性比较难题
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测试驱动开发python驱动开发开发语言
写在前面这本书是我们老板推荐过的,我在《价值心法》的推荐书单里也看到了它。用了一段时间Cursor软件后,我突然思考,对于测试开发工程师来说,什么才更有价值呢?如何让AI工具更好地辅助自己写代码,或许优质的单元测试是一个切入点。就我个人而言,这本书确实很有帮助。第一次读的时候,很多细节我都不太懂,但将书中内容应用到工作中后,我受益匪浅。比如面对一些让人抓狂的代码设计时,书里的方法能让我逐步深入理解
- 大模型介绍
詹姆斯爱研究Java
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大模型(LargeModel)指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数,大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式,从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型,可以达到数百万甚至数十亿个参数。这些参数通常通过深度神经网络(DeepNeuralNetwork)来表示,包括多个隐藏层和大量的神经元。大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常,它们需要在多个GPU或TP
- 基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南:基于MetNet 模型
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摘要:本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测,重点介绍了MetNet模型。首先,文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。接着,详细介绍了MetNet模型的基本架构、特点以及与其他气象预测模型的对比。然后,通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用,包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后,文章总结了MetNet模型的优势与挑战,并展望了深度学习在气象领域
- 使用 PyTorch 从头开始构建您自己的 Llama 3 架构
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pytorchllama人工智能
https://www.aisolink.com/build-your-own-llama-3-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南,介绍如何使用PyTorch从头开始构建Llama3模型的完整架构,并对自定义数据集进行训练和推理。文章涵盖了构建输入块、解码器块和输出块的步骤,并提供了相应的代码示例。最终目标是构建一个功能齐
- 大模型的RAG微调与Agent:提升智能代理的效率与效果
WeeJot
人工智能人工智能
目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持:结论引言在人工智能的快速发展中,大型预训练模型(LLMs)已经成为推动技术进步的关键力量。这些模型通过在海量数据上的预训练,掌握了丰富的语言知识和模式识别能力,从而在多种自然语言处理任务上展现出卓越的性能。然而,预训练模型的通用性也意味着它
- YOLOv8改进,YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock,并添加小目标检测层(四头检测),适合目标检测、分割等
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉深度学习
摘要一种卷积神经网络(ConvNet)的通用构建模块,以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块(DiverseBranchBlock,DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间,包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化,从而增强单个卷积的表示能力。在训练后,DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同,DBB在保持宏观架构的
- YOLOv10改进,YOLOv10改进主干网络为GhostNetV3(2024年华为的轻量化架构,全网首发),助力涨点
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO计算机视觉目标检测人工智能python深度学习
摘要GhostNetV3是由华为诺亚方舟实验室的团队发布的,于2024年4月发布。摘要:紧凑型神经网络专为边缘设备上的应用设计,具备更快的推理速度,但性能相对适中。然而,紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型,这忽略了它们在模型容量上的差异,可能阻碍紧凑型模型的性能提升。在本文中,通过系统地研究不同训练成分的影响,我们介绍了一种用于紧凑型模型的强大训练策略。我们发现,适当的重参数化和知识蒸馏设计对
- 如何一步步形成“代码屎山”——前端开发中的痛点与反思
前端
引言在一个大型项目中,随着功能不断扩展、需求不断变化、人员不断更替,代码的质量和可维护性可能会逐渐恶化,最终演变成所谓的“代码屎山”。你一定对代码屎山的形成和后果有深刻的体会。那么,究竟是什么原因导致了代码屎山的形成?如何在开发过程中避免掉进这一陷阱?本文将从多个角度剖析这一问题,并提出一些解决方案,希望能帮助大家减少开发中的痛苦,提升代码质量。第一章:什么是“代码屎山”?在正式探讨代码屎山的形成
- 企业落地大模型的路径选择:微调、RAG、提示词工程
AGI-杠哥
深度学习自然语言处理人工智能学习知识图谱
一、大模型的特点1)不确定性与传统应用不同,模型的输出是不确定的,即使多次问它一样的问题,给出的结果也可能不一样。这种特性对于日常应用业务OK,但是如果要在企业内用来处理具体业务问题,就必须提高这个稳定性,否则影响生产经营,例如产线操作人员通过模型获取操作步骤或者参数,如果步骤或者数据不对可能会导致产品出现质量问题等等。2)静态性模型一旦训练好,就无法再补充数据,因此模型不会了解你自己组织内部的年
- 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]
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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
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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