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游离态GLZ不可能是金融技术宅
知识图谱机器学习深度学习人工智能
论文做的是用于图匹配的神经网络研究,作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练,产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。作者提出了一种新的基于注意力的跨图匹配机制GMN(cross-graphattention-basedmatchingmechanism),来计算出一对图之间的相似度评分。(核心创新点)论文证明了该模型在不同领域的有效性,包括具有挑战性的基于控制流图(control
- 【ISP】对于ISP的关键算法补充
白码思
算法计算机视觉
本篇是对于ISP的关键算法进行补充说明,后面我们将开始逐渐深入讨论ISP的pipeline1.非局部均值(NLM,Non-LocalMeans)原理非局部均值(NLM)是一种基于块匹配(PatchMatching)的去噪算法,它利用了图像的自相似性(Self-Similarity)来进行降噪。核心思想是:一幅图像中的某个像素,其最佳去噪值可能不是简单地来自邻域均值,而是来自整幅图像中与它相似的区域
- Manus的基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现
设计狗和程序猿
人工智能AI行业报告bert人工智能深度学习科技github自然语言处理
基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现——面向高维向量存储的语义检索优化研究摘要本文提出一种融合Sentence-BERT深度语义编码与ChromaDB向量数据库的语义检索框架。针对传统关键词匹配方法在语义鸿沟问题上的局限性,采用预训练语言模型生成768维语义向量,通过ChromaDB实现高效向量存储与近似最近邻搜索(ANN)。实验表明,在MSMARCO数据集上,
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Panesle
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1.余弦相似度计算(不区分向量方向,互换顺序也相同)sen_vec1=sbert.get_sentence_emb(context15)#向量化sen_vec1=sen_vec1*(1.0/(np.linalg.norm(sen_vec1)+0.00001))#normal化sen_vec2=sbert.get_sentence_emb(context14)#向量化sen_vec2=sen_vec
- 论文笔记:Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models
UQI-LIUWJ
论文阅读语言模型人工智能
2024ICIC1INTRO对于文本嵌入,过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性,往往需要通过大量数据集进行微调,才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次,这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型,期望利用其先进的文本理解能力,直接对输入句子进行编码,而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
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90的程序爱好者
oraclesqloracle数据库
select*from(select字段a,字段b,sys.utl_match.edit_distance_similarity(字段a,字段b)相似度formtable)orderby相似度desc说明:SYS.UTL_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY函数用于计算两个字符串之间的编辑距离相似度
- 【AI知识点】余弦相似度(Cosine Similarity)
AI完全体
AI知识点人工智能机器学习深度学习线性代数相似性比较自然语言处理向量的距离
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】余弦相似度(CosineSimilarity)是一种用于衡量两个向量在方向上的相似程度的指标。它主要用于文本分析、自然语言处理(NLP)、推荐系统等任务中,能够衡量两个向量之间的相似性,而不受向量的长度(模)影响。可对比点积相似性(dot-productsimilarity)来学习1.余弦相似度的定义余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角的
- 动手学图神经网络(12):MovieLens上的链接回归
段智华
图神经网络图神经网络
MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程,包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤,预测用户对电影的评分(即边的属性值)。环境设置使用pip安装pyg-lib、pytorch_geometric、sentence_transformers、fuzzywuzzy、captum等。importtorchprint(torch.__version__)impor
- Open WebUI应用实践
孙将帼
open-webui/open-webui:User-friendlyWebUIforLLMs(FormerlyOllamaWebUI)(github.com)Tutorial|OpenWebUIOpenWebUITip:OpenWebUI、Ollama、Helm、ChromaDB、RAG、Pipelines、sentence-transformers库、1、OpenWebUI是一个可扩展的、自托
- Python:实现similarity search相似性搜索算法(附完整源码)
源代码大师
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Python:实现similaritysearch相似性搜索算法from__future__importannotationsimportmathimportnumpyasnpdefeuclidean(input_a:np.ndarray,input_b:np.ndarray)->
- 深度定制:Embedding与Reranker模型的微调艺术
从零开始学习人工智能
embedding人工智能
微调是深度学习中的一种常见做法,它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型,微调的目的是让模型更适配特定的数据集,从而取得更好的召回效果。这通常涉及到使用特定的数据集对模型进行额外的训练,以便模型能够学习到数据集中的特定语义关系。微调过程可以使用不同的库和框架来实现,例如sentence-transformers库,它提供了便捷的API来调整Embeddin
- langchain `as_retriever` 方法
大多_C
langchainjava服务器
as_retriever方法是一个用于将VectorStore对象转换为VectorStoreRetriever对象的便捷方法。VectorStoreRetriever是一个检索类,用于从向量存储中查找和检索最相关的文档。这个方法接受多个可选参数来配置检索的行为。用法介绍参数search_type(Optional[str]):定义检索器应该执行的搜索类型。选项包括:"similarity":默认
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萝莉狼
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CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization旷世cvpr2020的一篇文章,站在更高的视角,统一了deepfeaturelearning的两大基础loss:基于class-levellabel的loss(如softmax+crossentropy)和基于pair-wiselabel的loss(如tripletloss),指出了
- Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization简要阅读笔记
dailleson_
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1.背景常见的分类损失函数可以概括为减小类内距离sns_nsn,增大类间距离sps_psp。优化目标如下:min(sn−sp)min(s_n-s_p)min(sn−sp)2.存在的问题优化不够灵活。优化目标对sns_nsn和sps_psp的惩罚作用是相等的,二者的系数都为1。例如{sn,sp}={0.1,0.5}\{s_n,s_p\}=\{0.1,0.5\}{sn,sp}={0.1,0.5}。这个
- [论文笔记]Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
愤怒的可乐
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引言为了理解CoSENT的loss,今天来读一下CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization。为了简单,下文中以翻译的口吻记录,比如替换"作者"为"我们"。这篇论文从对深度特征学习的成对相似度优化角度出发,旨在最大化同类之间的相似度sps_ps
- sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型
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bertpytorch人工智能语义文本相似度模型
目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker(方法一)Dockerfile(方法二)Anaconda(方法三)数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar
- 向量数据库Faiss(Facebook AI Similarity Search)
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向量数据库Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAIResearch开发的一款高效且可扩展的相似性搜索和聚类库,专门用于处理大规模向量数据的搜索和检索任务。Faiss以其出色的性能和灵活性,在图像检索、文本搜索、推荐系统等多个领域得到了广泛应用。以下将详细介绍Faiss的搭建与使用过程,包括安装、基本使用、索引类型选择、性能优化及应用场景等方面。一、F
- 【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表(三)——度量词袋之间的重合度
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如果能够度量两个向量词袋之间的重合度,就可以很好地估计他们所用词的相似程度,而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此,下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度:importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten
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我的昵称违规了
新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpg1.前言在了解了Transformer之后,这个模型是否可用呢?现在遇到的问题是,目前试了几个模型(LSTM、GRU、Transformer),但是还没有放入实践中,具体应该怎么操作?有一篇帖子总结了一下学习处理NLP问题中间的坑。NLP数据预处理要比CV的麻烦很多。去除停用词,建立词典,加载各种预训练词向量,Sentence->Wo
- 华为机考入门python3--(13)牛客13-句子逆序
软件工程小施同学
华为机试机考华为算法
分类:列表知识点:列表逆序(和字符串逆序是一样的)my_list[::-1]题目来自【牛客】defreverse_sentence(sentence):#将输入的句子分割words=sentence.split()#将单词逆序排列words=words[::-1]#将单词用空格连接起来,并添加一个空格在最后reversed_sentence=''.join(words)returnreversed
- LibreOffice Calc 取消首字母自动大写 (Capitalize first letter of every sentence)
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MicrosoftUbuntuLinuxOfficeLibreOfficeCalc取消首字母自动大写
LibreOfficeCalc取消首字母自动大写[Capitalizefirstletterofeverysentence]1.Tools->AutoCorrectOptions2.AutoCorrect->Options->CapitalizefirstletterofeverysentenceReferences1.Tools->AutoCorrectOptions2.AutoCorrect-
- Steady me
不骄不躁艰苦奋斗
第十九天Sentence163addressesnoneofthetrulythornyquestions解决任何棘手的问题remedyn.补救;疗法;解决办法;(硬币的)公差v补救纠正改进治疗归纳不推理的思维常常和“并列”“列举”“转折”相对应;如果文章中出现了并列,列举和转折我们就可以思考是不是可以有归纳不推理。
- 使用Logistic Regression进行文本分类
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textclassifierLogisticRegression文本分类
1.文本格式sentence,label游戏太坑,暴率太低,太克金,平民不能玩,negative让人失望,negative能解决一下服务器问题?网络正常老掉线,换手机也一样。。。,negative期待,positive一星也不想给,这特么简直龟速,炫舞老年版?,negative衣服不好看游戏内容无特色,界面乱糟糟的,negative喜欢喜欢,positive从有了这个手游就一直玩,很喜欢呀,希望更
- 2019-08-28 jeopardize
大兄弟的铲屎官
英英释义:put(someoneorsomething)intoasituationinwhichthereisadangerofloss,harm,orfailure它可以替换hurt,endanger,putsomethingatrisk等词,后面一般接chances,interests,ability,future,safety等词。sentence1.Thescandalthatinvol
- October 27, 2019 你坚持的最久的一个爱好是什么?
Lala啦啦啦
Sentence:毕竟天赋不过尔尔,而人生苦短,要经过成长和不断历练以后,才认清自己需要更大的专注力去完成这蜉蝣般的人生。为免一事无成,遂不敢再当八臂哪吒也不敢再逞那十八般武艺的强。许多兴趣和爱好,假臂一样,被逐一卸下。这些年唯诚心写字,用功吃饭,努力生活而已。——黎紫书《暂停键》Question:你坚持的最久的一个爱好是什么?Answer:其实我有很多大部分人都有的爱好。比如,吃好吃的,以妈妈做
- Elasticsearch:通过 ingest pipeline 对大型文档进行分块
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAIElasticelasticsearch大数据搜索引擎全文检索python人工智能
在我之前的文章“Elasticsearch:使用LangChain文档拆分器进行文档分块”中,我详述了如何通过LangChain对大的文档进行分块。那个分块的动作是通过LangChain在Python中进行实现的。对于使用版权的开发者来说,我们实际上是可以通过ingestpipeline来完成这个操作的。这个交互式笔记本将:将模型sentence-transformers__all-minilm-
- Elasticsearch:使用 LangChain 文档拆分器进行文档分块
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAIElasticlangchainelasticsearch大数据搜索引擎全文检索人工智能
使用Elasticsearch嵌套密集向量支持这个交互式笔记本将:将模型“sentence-transformers__all-minilm-l6-v2”从HuggingFace加载到ElasticsearchMLNode中使用LangChain分割器将段落分块成句子,并使用嵌套密集向量将它们索引到Elasticsearch中执行搜索并返回包含最相关段落的文档依赖关系在本笔记本中,我们将使用Lan
- STEADT ME day3
不骄不躁艰苦奋斗
SENTENCE九十五overbreachesintestsecurity关于安全漏洞sentence九十六as1.是,作为2.好像,如3.因为;当随着连词asyouoldenough4.虽然5.正如6.不用翻译置身事外,才能心如明镜当局者迷旁观者清还是少说多听多做事多思考少争辩没有必要争高低,我对了也没人给我好吃的好玩的只会让自己迷失
- Vision Transformer及其变体(自用)
ST-Naive
transformer深度学习人工智能
0回顾Transformer0.1encoder在正式开始ViT之前,先来复习一遍transformer的核心机制相关的文章有很多,我选了一遍最通俗易懂的放在这:Transformer通俗笔记:从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT所谓注意力机制,就是Attention=∑similarity(Query,Key)*Value,Q可以理解为单词在当前的表示,K为单词的标签,V
- pkuseg按照用户自定义词典分词错误修正
回到工作狂状态
开发语言分词pkuseg
importpkusegc=pkuseg.pkuseg(user_dict="./data/dict.txt")sentence='数字传播实验班'print(c.cut(sentence))字典中包含“”数字传媒与人文学院",添加自定义词典后,文本被错误分成““数字传播实验班”,debug发现solve方法有bugGPT4分析:修改后的方法:defsolve(self,txt):outlst=[
- 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