- 机器学习和深度学习有什么区别?
facaixxx2024
AI大模型机器学习深度学习人工智能
深度学习和机器学习有什么区别?深度学习是机器学习一个分支,机器学习包含深度学习。下面阿小云从定义、技术、数据需求、应用领域、模型复杂度和计算资源多维度来对比深度学习和机器学习的区别:二者的定义区别机器学习:是一种数据分析技术,通过算法使计算机能够在无明确编程的情况下进行学习和决策。深度学习:是机器学习的一个子领域,使用神经网络模型,尤其是深层神经网络模型,来处理、解释和分类数据。依赖算法和技术不同
- AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI
悠然的笔记本
人工智能
在AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI呢?以下是我的一些思考:一、掌握AI基础知识软件测试工程师需要学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本原理和算法。这些基础知识有助于理解AI在测试中的应用基础,从而能够更好地利用AI技术提升测试效率和质量。二、掌握AI相关工具和技术编程语言:学习使用Python等编程语言,这是实现AI应用的常用工具之一。框架:掌握TensorFlow、PyTorch
- 什么是机器学习?
CM莫问
机器学习模型机器学习人工智能算法
一、概念(维基百科)机器学习是人工智能的一个分支。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。二、主要特点机器学习的主要特点包括:1、数据驱动:机器学习模型的性能主要依赖于输入的数据。数据的质量和数量直接影响模型的准确性和泛化能力,所谓“Garbagein,garbag
- 深度学习之图像回归(二)
zhengyawen666
深度学习回归数据挖掘人工智能
前言这篇文章主要是在图像回归(一)的基础上对该项目进行的优化。(一)主要是帮助迅速入门理清一个深度学习项目的逻辑这篇文章则主要注重在此基础上对于数据预处理和模型训练进行优化前者会通过涉及PCA主成分分析特征选择后者通过正则化数据预处理数据预处理的原因思路链未经过处理的原始数据存在一些问题->对数据进行处理(涉及多种方法)->提升模型性能数据可能存在的问题冗余信息:数据中可能存在重复的特征或高度相关
- 机器学习,我们主要学习什么?
悠然的笔记本
机器学习机器学习
机器学习的发展历程机器学习的发展历程,大致分为以下几个阶段:1.起源与早期探索(20世纪40年代-60年代)1949年:Hebb提出了基于神经心理学的学习机制,开启了机器学习的先河1950年代:机器学习的起源与人工智能的探索紧密相连。例如,1956年,达特茅斯会议标志着人工智能的诞生,机器学习作为其重要分支也开始受到关注1960年代:出现了早期的机器学习算法,如1967年诞生的K最近邻算法(KNN
- 傻傻分不清?云存储、云计算与分布式存储、分布式计算是一回事吗?
IPFS星际无限
IPFS星际无限分布式分布式计算
随着互联网的蓬勃兴起,大数据、人工智能、物联网、云计算与云存储等这些专业词汇在大众视野内出现的频率越来越高,再加上近几年分布式技术异军突起,更使得分布式存储、分布式计算等成为热词。然而,很多人对这些名词都一知半解,所以本文将主要和大家聊一聊,云存储、云计算与分布式存储、分布式计算的联系与区别。一、云存储与云计算1、云存储云存储(CloudStorage)是一种网上在线存储的模式,也就是把数据存放在
- VGG 改进:加入GAMAttention注意力机制提升对全局信息捕捉能力
听风吹等浪起
AI改进系列深度学习cnn神经网络人工智能
目录1.GAMAttention注意力机制2.VGG加入GAMAttention模块3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.GAMAttention注意力机制GAMAttention(GlobalAttentionMechanism)是一种用于增强深度学习模型对全局信息捕捉能力的注意力机制。它通过引入全局上下文信息,帮助模型更好地理解输入数据
- 编程王炸来袭,DeepSeek+IDEA
会java的怪蜀黍
javaintellij-ideajavaide
*引言*2025年的春节可以说是人工智能在中国史上飘红的一段历史时刻,年后上班的第一天,便马不停蹄的尝试新技能。今天的科技在飞速发展,编程领域的人工智能工具犹如雨后春笋般涌现。其中,DeepSeek则以其卓越的性能和智能化的功能,迅速在众多开发者中赢得了青睐。对于Java开发者而言,将DeepSeek集成到IDEA中,就如同为自己的编程之路配备了一位智能助手,大幅提升开发效率,让编程变得更加轻松愉
- 中美人工智能发展对比与博弈:现状、挑战与未来走向
2501_90255623
人工智能
摘要人工智能(AI)作为当今科技领域的核心驱动力,深刻影响着全球经济、政治和社会格局。中美两国在AI领域处于领先地位,各自具备独特的优势与发展路径。本文深入剖析中美AI发展的现状,从技术创新、产业应用、政策环境等多维度进行对比,探讨两国在AI发展过程中面临的挑战以及未来的发展走向,旨在为把握全球AI发展趋势提供参考。一、引言人工智能技术自诞生以来,经历了多次起伏,如今已进入快速发展阶段。其在图像识
- 【深度学习】矩阵的理解与应用
大数据追光猿
深度学习矩阵算法线性代数机器学习python深度学习
一、矩阵基础知识1.什么是矩阵?矩阵是一个数学概念,通常表示为一个二维数组,它由行和列组成,用于存储数值数据。矩阵是线性代数的基本工具之一,广泛应用于数学、物理学、工程学、计算机科学、机器学习和数据分析等领域。1.1矩阵的表示一个矩阵通常用大写字母来表示,例如AAA,而矩阵中的元素则用小写字母来表示,例如aija_{ij}aij,其中iii表示行索引,jjj表示列索引。本质:矩阵是二维的张量矩阵的
- Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解
爱丫爱
pythonpytorch开发语言
PyTorch简介PyTorch是一个开源的深度学习框架,由Facebook的AI研究团队开发。它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练各种深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)、生成对抗网络(GAN)等。核心特性动态计算图:PyTorch采用动态计算图,这意味着在运行时可以动态定义和修改计算图,使得模型的构建和调试更加灵活。这与TensorFl
- 计算机视觉CV学习路线
我喝AD钙
我的学习笔记计算机视觉学习人工智能
计算机视觉CV学习路线1.基础准备(可参考mooc学习)2.计算机视觉基础知识(可参考mooc学习、计算机图形学)3.经典计算机视觉算法(可参考吴恩达机器学习课程、国内外计算机图形学课程)4.深度学习基础(参考吴恩达和TF、Keras官网手册)5.深度学习在计算机视觉中的应用(李飞飞课程、arxiv论文原文和解析博客,实战参考gitee/github)6.现代计算机视觉技术(arxiv论文原文和解
- 【深度学习基础模型】去噪自编码器 (Denoising Autoencoders, DAE)详细理解并附实现代码。
985小水博一枚呀
深度学习学习笔记深度学习人工智能VAEpython学习autoencoder
【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDenoisingAutoencoders【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDenoisingAutoencoders文章目录【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDeno
- IEEE Signal Processing Letters(SPL)投稿经验分享
yellow7-
期刊投稿经验分享IEEE期刊
很幸运,研究生期间第一篇论文很顺利就中辽!!(SCI三区)研一暑假投的IEEESignalProcessingLetters(简称SPL),折腾了三个月成功被接收啦!话不多说,直接上干货。(博主方向:计算机视觉)论文投稿时间点分享2019.8.26初稿提交;2019.8.31安排AE;2019.8.31换了个AE;2019.11.6发催稿邮件给AE;2019.11.7AE回催稿信,系统上由InPe
- 第一个问题:AI会威胁人类吗?
释迦呼呼
AI一千问人工智能
第一个问题:AI会威胁人类吗?对于这个问题,我的回答是:AI本身并不会威胁人类,但其是否构成威胁取决于人类如何设计、使用和监管它。下面我将从几个角度详细分析。AI的本质:人类的工具AI(人工智能)是由人类创造的工具,它的行为和决策完全基于人类设计的算法和输入的数据。换句话说,AI没有自己的意识、意图或独立的目标,因此它本身并不具备威胁人类的动机或能力。它的作用是由开发者、使用者和管理者决定的。AI
- 在低功耗MCU上实现人工智能和机器学习
电子科技圈
SiliconLabs人工智能机器学习嵌入式硬件经验分享科技物联网mcu
作者:SiliconLabs人工智能(AI)和机器学习(ML)技术不仅正在快速发展,还逐渐被创新性地应用于低功耗的微控制器(MCU)中,从而实现边缘AI/ML解决方案。这些MCU是许多嵌入式系统不可或缺的一部分,凭借其成本效益、高能效以及可靠的性能,现在能够支持AI/ML应用。这种集成化在可穿戴电子产品、智能家居设备和工业自动化等应用领域中,从AI/ML功能中获得的效益尤为显著。具备AI优化功能的
- 《AI与NLP:开启元宇宙社交互动新纪元》
人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下,元宇宙正从概念逐步走向现实,成为人们关注的焦点。而在元宇宙诸多令人瞩目的特性中,社交互动体验是其核心魅力之一。人工智能(AI)与自然语言处理(NLP)技术的迅猛发展,为元宇宙社交互动带来了前所未有的变革与提升,深刻地影响着用户在虚拟世界中的社交方式与体验。自然语言交互,打破沟通壁垒在早期的元宇宙雏形中,用户与虚拟环境、其他用户的交互多依赖于简单的指令输入或有限的动作操作,这种
- 函数调用和 Java 与 Spring AI 模型的集成
算法资料吧!
javaspring人工智能
SpringAI是一个功能强大的SpringFramework项目,它为Java开发人员带来了人工智能(AI)功能。通过将AI模型集成到Java应用程序中,SpringAI简化了创建智能应用程序的过程,同时利用了Spring生态系统的稳健性。本文将指导您完成使用SpringAI将AI模型集成到Java应用程序中的步骤,特别关注允许AI模型与外部数据源和服务动态交互的函数调用机制。SpringAIS
- 深入探索Mozilla的DeepSpeech:语音识别的新里程碑
温宝沫Morgan
深入探索Mozilla的DeepSpeech:语音识别的新里程碑项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSpeech项目简介是一个开源的语音识别引擎,基于深度学习技术,致力于提供准确、可扩展且易于集成的解决方案。该项目的目标是打破现有的语音识别壁垒,使开发者能够轻松构建支持语音的应用,推动人机交互进入新的时代。技术分析基于Baidu的DeepSpeec
- DeepSeek 到底是什么类型的应用,其核心功能是什么?
AndrewHZ
python生活算法深度学习人工智能语言模型deepseek
DeepSeek是一款多用途的人工智能工具,其核心功能基于大模型技术,覆盖内容生成、数据分析、个性化服务及复杂任务处理等多个领域。以下从应用类型和核心功能两方面展开分析:一、DeepSeek的应用类型通用型人工智能助手DeepSeek被设计为跨行业的通用型AI,适用于生活、学习、工作等场景。例如:生活场景:提供旅游推荐(如黔南的景点、美食)、诗歌创作、儿童故事生成等。专业场景:在金融、保险等领域,
- 使用LlamaIndex进行Token计数的实战指南
llzwxh888
自然语言处理人工智能python
在人工智能领域,特别是在自然语言处理(NLP)任务中,理解和跟踪Token的使用情况是非常重要的。这篇文章将介绍如何使用LlamaIndex库来进行Token计数,并提供一些实用的代码示例,以便你在自己的项目中应用这些技术。环境设置首先,我们需要设置回调和服务上下文。通过全局设置,我们可以在不需要每次查询时都传递这些设置的情况下使用它们。importosos.environ["OPENAI_API
- 【深度学习】Adam优化器
九筠
机器学习深度学习人工智能
目录1什么是Adam1.1基本概念1.2Adam的数学理解1.2.1计算一阶矩估计(mean)1.2.2计算二阶矩估计(uncenteredvariance)1.2.3矫正一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance)的偏差1.2.4更新模型参数1.3Adam的简单理解2Adam优化算法怎么用2.1导入所需的库和模块2.2定义模型和损失函数2.3定义优化器2.4在训练循
- 清华大学第5弹: 《DeepSeek与AI幻觉》 - 清华大学DeepSeek全套资料完整版 - 持续更新 - PDF免费下载
jiswordsman
人工智能pdf
由清华大学新闻与传播学院与人工智能学院双聘教授沈阳教授团队倾力打造的《DeepSeek与AI幻觉》,全面呈现,共计38页。《DeepSeek与AI幻觉》报告探讨了AI幻觉的成因、评测方法及其影响,并以DeepSeek模型为例,分析数据偏差、知识固化等问题如何导致幻觉现象。报告还提出缓解策略,如联网搜索、提示词优化,并探讨AI幻觉在科学创新和艺术创作中的潜在价值。点击链接免费下载《DeepSeek与
- 人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践人工智能架构机器学习深度学习
人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,渗透到各行各业,改变着我们的生活方式和工作模式。从自动驾驶到语音助手,从推荐系统到智能制造,人工智能技术无处不在。然而,许多人对于人工智能的了解仍停留在表面,甚至对其中的一些核心概念感到陌生。本文将围绕人工智能的基础概念、发展历程及核心技术进行详细讲解。我们将通过代码示例和表格对比,帮助大家深入理
- 人工智能时代,程序员如何保持核心竞争力?
大道归简
人工智能AIGC
一、AI辅助编程对程序员工作的影响AI辅助编程工具正在迅速改变程序员的日常工作实践。这些工具提供了强大的功能,如智能代码补全、自动代码生成和代码重构等,极大地提高了编程效率。例如,GitHubCopilot可以根据上下文自动生成代码片段,而Tabnine则能提供智能代码补全建议。这些工具不仅加快了编码速度,还能帮助程序员减少常见错误,提高代码质量。然而,过度依赖AI工具也可能带来一些潜在风险:编程
- 数字人源码源头搭建技术全攻略,支持OEM
余18538162800)
python
引言在人工智能与多媒体技术迅猛发展的当下,数字人已从概念构想逐步走进现实应用,广泛渗透于娱乐、教育、医疗、金融等多个领域。搭建数字人源码系统是一项综合性的技术工程,融合了计算机图形学、人工智能、语音处理等多学科前沿技术。本文将深入剖析数字人源码搭建的技术细节,为开发者提供详尽的技术开发指南。技术选型与架构设计图形渲染技术实时渲染引擎:Unity:作为一款跨平台的实时渲染引擎,Unity在数字人开发
- 数据飞轮:激活数据中台的数据驱动引擎
Earth explosion
kafka
在数字化转型的浪潮中,企业面临着如何有效利用海量数据驱动业务增长的挑战。数据中台,作为企业数据集成和分析的关键基础设施,往往未能充分发挥其潜力,成为数据的沉睡之地。数据飞轮作为一种新兴的数据驱动模型,提供了唤醒数据中台并实现数据流动的新思路。本文将探讨数据飞轮的概念、构建方法以及如何通过数据飞轮实现数据中台的活力焕发。随着人工智能和大数据技术的发展,企业拥有了收集和处理前所未有的数据量的能力。然而
- 大语言模型基础
MatrixSparse
大模型人工智能语言模型自然语言处理人工智能
简介AI大模型是“人工智能预训练大模型”的简称,包含了“预训练”和“大模型”两层含义,二者结合产生了一种新的人工智能模式,即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调,或仅需要少量数据的微调,就能直接支撑各类应用。AI大模型主要分为三类:大语言模型、CV大模型和多模态大模型,我将分别介绍它们的背景知识、关键技术、演进路线和挑战。什么是大语言模型大语言模型(LargeLanguageModel,LL
- 一文介绍DeepSeek的模型蒸馏和模型量化技术
江湖人称麻花滕
人工智能架构chatgpt开源语言模型
1关于DeepSeek最近大火的DeepSeek给中国AI市场带来了很多热度,在DeepSeek的官网,也反复提及“模型蒸馏”技术。大模型的模型蒸馏和模型量化是当前人工智能领域中重要的研究方向,它们对于提高模型的部署效率、降低资源消耗具有重要意义。2模型蒸馏(ModelDistillation)2.1定义与原理模型蒸馏是一种知识迁移的方法旨在将知识从一个大型的教师模型(TeacherModel)转
- AI训练师团队管理运营思路
姚瑞南
意图识别训练流程及规范智能客服AI项目管理人工智能AIGC语言模型自然语言处理
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录目录大纲1.团队定位2.业务概览3.团队分工4.运营全流程5.衡量目标一、团队定位二、业务概览三、业务分配四、运营流程及步骤1.运营流程2.运营步骤五、指标观测目录大纲1.团队定
- 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