- PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询
花千树-010
RAG数据库postgresqlAI编程
在现代的机器学习和人工智能应用中,向量相似度检索是一个非常重要的技术,尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件,用于存储和检索向量数据,并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先,确保你已经安装了PostgreSQL。可以
- AI行业高压与人才健康:纪念Felix Hill,并探讨AI代码生成工具的价值
前端
今天,我们怀着沉痛的心情悼念GoogleDeepMind研究科学家FelixHill,这位杰出的AI学者在41岁的年纪离开了我们。他的离世引发了我们对AI行业高压环境与人才健康问题的深刻反思。Felix生前曾公开表达AI行业前所未有的压力,这促使我们思考如何利用技术,例如AI代码生成器,来改善开发者的工作环境,提升效率,守护人才健康。FelixHill在自然语言处理和人工智能领域取得了令人瞩目的成
- 2024年AI浪潮:基础设施重构、模型演进与挑战并存
前端
2024年,人工智能领域呈现出蓬勃发展的景象,投资持续增长、基础设施发生变革,技术应用加速落地。各大科技公司和初创企业纷纷涌入,试图在这一充满机遇的领域分一杯羹。本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势:AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战,并重点关注企业如何从AI投资中获得回报,以及AI智能体技术的巨大潜力。选择合适的AI代码生成器将成为企业提升效率的关键。AI基础设
- 如何通过可视化管理工具提升团队效率?4 个实用技巧
可视化
一、可视化管理工具的概念与来源可视化管理工具是指通过图形化、图表化、仪表盘等形式,将复杂的数据、流程、任务等信息以直观的方式呈现出来,帮助管理者更高效地进行决策和管理的工具。其核心理念是通过视觉化的方式,将抽象的信息转化为易于理解和操作的形式,从而提升工作效率和管理效果。可视化管理工具的概念最早可以追溯到20世纪80年代,随着计算机技术的发展,企业开始尝试将数据可视化应用于管理领域。早期的可视化管
- 直播预告丨精度优于AlphaFold,基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测
「MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播,HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟,他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳,来自学术界的反超:基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测」。蛋白质的功能取决于其独特的三维结构,近年来,基于深度学习等人工智能技术的蛋白质结构预测发展迅猛,AlphaFold甚至获得了2024年诺贝尔化学奖
- Gary Marcus 2025年AI预测:AGI仍在路上,务实发展才是王道
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人工智能领域发展日新月异,各种预测层出不穷。知名人工智能专家GaryMarcus近期发布了对2025年AI发展趋势的25项预测,其中最引人注目的是:AGI(通用人工智能)不会在2025年出现。这与一些过于乐观甚至盲目乐观的预测形成了鲜明对比。本文将深入解读Marcus的预测,探讨其背后的逻辑,并结合当前AI技术发展现状进行分析。Marcus的预测整体基调是谨慎乐观,他既肯定了AI在特定领域的进步,
- 数据驱动销售预测的未来:ScriptEcho赋能高效决策
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在瞬息万变的商业环境中,准确的销售预测是企业制定有效销售策略、实现业绩增长的基石。传统的销售预测方法往往依赖于人工分析和复杂的电子表格,效率低下,难以应对市场变化的快速冲击。然而,随着大数据的兴起和人工智能技术的飞速发展,数据驱动决策正成为现代企业提升竞争力的关键。本文将探讨销售预测面临的挑战与机遇,并重点介绍ScriptEcho如何通过AI赋能,提升销售预测的准确性和效率,助力企业实现数据驱动增
- 人类为何追求AGI?一个AI代码生成工具的思考
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近年来,“AI写代码工具”的出现,无疑为软件开发领域带来了革命性的变化。而我们今天要探讨的,是关于人类对通用人工智能(AGI)的追求,以及这与AI辅助开发工具之间微妙的联系。文章开头就抛出了一个尖锐的问题:人类为何如此痴迷于AGI,而非将更多精力放在改善人类生活本身?文章作者表达了对AGI发展方向的担忧。他认为,目前对AGI的追求,更多地体现在创造能够取代人类的超级智能上,例如“少数派报告式”的行
- AI代码生成工具的未来:杨立昆的洞见与AI革命
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近年来,人工智能(AI)领域取得了令人瞩目的进展,特别是以大型语言模型为代表的AI技术,在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。然而,深度学习先驱杨立昆(YannLeCun)却对现有的AI系统提出了尖锐的批评,他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”,缺乏对真实世界的理解和常识。这引发了人们对AI未来发展方向的思考,也为我们探讨AI代码生成工具,以及AI技术对人类社会的影响提供了新的视角。
- 告别品牌形象碎片化:AI代码生成器ScriptEcho如何赋能企业运营
前端
在当今快节奏的商业环境中,一个清晰一致的品牌形象至关重要。它能增强品牌识别度,提升用户信任度,最终驱动业务增长。然而,维护品牌形象一致性却面临着诸多挑战。多平台开发需要大量的代码编写和维护,这不仅耗费时间和资源,还容易导致不同平台之间出现视觉和信息的不一致,最终损害品牌形象。高昂的维护成本和低下的开发效率更是雪上加霜。那么,有没有一种方法能够同时解决这些问题呢?答案是肯定的:借助AI代码生成器,例
- 零售业的AI赋能与前端开发效率革命:ScriptEcho 的助力
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零售业正经历着前所未有的数字化转型,但同时也面临着巨大的挑战。库存管理混乱、个性化客户体验不足等问题,严重制约着零售企业的盈利能力。而人工智能(AI)的兴起,为解决这些问题提供了新的思路。通过AI驱动的实时库存管理和客户行为分析,零售企业可以显著提升运营效率和客户满意度。然而,构建这些AI赋能的零售应用,需要强大的前端开发能力,这正是AI代码生成器ScriptEcho能够发挥关键作用的地方。AI赋
- AI赋能:2024年,如何用AI提升效率,我的15个实用技巧及2025年展望
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2024年,人工智能技术突飞猛进,深刻地改变了我们的工作方式。作为一名科技领域的作者,我亲身体验了AI带来的效率提升。过去一年,我探索了各种AI工具,并将其应用于我的日常工作中,显著缩短了工作流程,节省了大量时间。本文将分享我在2024年使用AI提升生产力的15个实用技巧,并展望2025年AI可能带来的更多可能性。AI赋能下的高效创作:从代码到图像,全方位提升首先,AI极大地辅助了我的编程工作。对
- AI时代的前端开发:技能提升与职业发展之路
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在瞬息万变的科技时代,个人职业发展的重要性日益凸显。提升技能,不断学习,已经不再是锦上添花,而是立足之本,是我们在竞争激烈的职场中脱颖而出的关键。而人工智能(AI)技术的快速发展,为我们提供了前所未有的机遇,特别是对于前端开发领域,AI正以前所未有的速度改变着我们的工作方式和学习方式。AI赋能前端开发:个性化学习路径前端开发领域的技术栈庞大而复杂,涵盖HTML、CSS、JavaScript、各种框
- AI赋能:加速产品开发,提升公司竞争力
前端
在当今快节奏的商业环境中,产品开发效率直接关系到公司的生存和发展。然而,许多公司面临着产品开发周期长、成本高、市场响应速度慢等诸多挑战。这些挑战不仅延缓了产品上市时间,也增加了市场竞争的风险。因此,提高产品开发效率,成为企业提升核心竞争力的关键。而人工智能技术的应用,为我们提供了解决这些问题的有效途径。加速产品迭代,快速响应市场需求传统的软件开发流程往往冗长复杂,从需求分析、设计、编码到测试和上线
- 未来教育:AI知识库如何重塑学习体验
知识管理知识库知识库软件
在科技日新月异的今天,教育领域正经历着前所未有的变革。人工智能(AI)技术的快速发展,特别是AI知识库的广泛应用,正在重塑我们的学习体验,使之变得更加高效、个性化和智能化。本文将深入探讨AI知识库如何影响未来教育,以及它如何为学习者提供前所未有的学习体验。一、AI知识库:教育领域的智能助手AI知识库,作为结合了人工智能技术的知识管理系统,不仅能够存储和处理海量信息,还能通过自然语言处理、机器学习等
- AI赋能人力资源:效率提升新路径
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引言人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着各行各业,从自动驾驶到医疗诊断,AI的应用日益广泛。而人力资源领域,作为企业运营的核心环节,也正经历着AI带来的深刻变革。传统的人力资源管理面临诸多挑战,例如招聘效率低、候选人筛选精准度不足、员工培训成本高昂以及数据分析能力有限等。这些问题不仅影响企业的招聘速度和效率,也制约了企业的发展。为了应对这些挑战,越来越多的企业开始探索AI技术在人力资源领域的应
- 【ORB-SLAM2:三、 地图初始化】
KeyPan
ORB-SLAM2数码相机计算机视觉人工智能机器学习深度学习算法
地图初始化是视觉SLAM系统的关键步骤之一,它是整个系统运行的起点。初始化的主要任务是从输入图像数据中构建一个初始地图,为后续的相机位姿估计和场景重建提供基础。无论是单目、双目还是RGB-D相机,地图初始化的结果直接决定了系统的鲁棒性和精度。3.1为什么需要地图初始化3.1.1地图初始化的重要性定义初始参考坐标系地图初始化为SLAM系统提供了一个全局参考坐标系,使后续的位姿估计和地图扩展能够在一致
- 2025 年 JeecgBoot AI 低代码平台白皮书
引言随着人工智能技术的快速发展和数字化转型的深入推进,企业对AI应用的需求日益旺盛。然而,传统AI开发模式存在技术门槛高、开发周期长、成本高昂等问题,难以满足企业快速迭代和敏捷开发的需求。JeecgBoot作为一款优秀的开源低代码开发平台,拥有庞大的用户群体和丰富的功能模块。为了顺应技术发展趋势,满足用户需求,JeecgBoot计划向AI低代码平台转型,打造一款集低代码开发和AI能力于一体的新一代
- 多模态视觉语言模型
funNLPer
计算机视觉语言模型人工智能自然语言处理多模态
文章目录1.多模态大模型概述1.1模型范式1.2训练范式2.BLIP3.BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1)模态编码器:模态编码器主要是对来自不同模态的输入进行编码,来获得相应的特征,如视觉方面用ViT,CLIPVIT;音频模态用C-Former,Whisper等进行编码;2)输入Projector:输
- AI大模型学习路线
liuhenghui5201
AIpythonAI大模型
阶段1Python编程基础主要内容掌握的核心能力·Python基础语法·Python数据处理·函数·文件读写·异常处理·模块和包1、掌握Python开发环境基本配置;2、掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用;3、掌握字符串的基本操作;4、初步建立面向对象的编程思维;5、熟悉异常捕获的基本流程及使用方式;6、掌握类和对象的基本使用方式。可解决的现实问题:熟练掌握人工智能Python语言,建
- 2024 年技术盘点与展望:从 AI 辅助到个人成长的多元探索
109702008
杂谈人工智能
一、引言2024年,技术领域的发展日新月异,我在这片汹涌的浪潮中不断探索与成长。这一年,我不仅见证了人工智能技术的飞速发展,还通过AI辅助创作、AI赋能编程以及参与各类竞赛与课程,实现了个人技术的显著提升与视野的拓展。本文将从总结盘点的角度,回顾我在技术领域的成长历程,并对未来进行展望。二、AI辅助创作:提升写作效率与质量在自然语言处理技术(NLP)的推动下,AI写作工具成为了我的得力助手。这些工
- 使用QT+OpenCV+C++完成一个简单的图像处理工具
17´
机器视觉Qtc++qtopencvc++图像处理
目录前言初始化UI界面qss样式表优化界面QImage和Mat的类型转换按钮功能实现读取图像处理图像保存图像最终效果前言本项目在QtCreator中编写,使用qmake来配置OpenCV库,具体配置方法请看这篇文章从0到机器视觉工程师(六):配置OpenCV和Qt环境-CSDN博客,UI界面使用代码的形式书写。接下来,让我们一起来完成这个项目吧。初始化UI界面代码boolMainWindow::I
- 【论文投稿】探秘计算机视觉算法:开启智能视觉新时代
小周不想卷
艾思科蓝学术会议投稿计算机视觉
目录引言一、计算机视觉算法基石:图像基础与预处理二、特征提取:视觉信息的精华萃取三、目标检测:从图像中精准定位目标四、图像分类:识别图像所属类别五、语义分割:理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中,计算机视觉宛如一颗璀璨的明珠,正深刻地改变着我们与世界的交互方式。从安防监控中的精准识别,到自动驾驶汽车的智能导航;从医疗影像的辅助诊断,到工业生产中的缺陷检测,计算
- 什么是多模态机器学习:跨感知融合的智能前沿
非凡暖阳
人工智能神经网络
在人工智能的广阔天地里,多模态机器学习(MultimodalMachineLearning)作为一项前沿技术,正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制,通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型,构建了一个更加丰富、立体的认知模型,为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景,旨在为读者勾勒出这一
- 使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天
AI程序猿人
llamatransformerpytorch深度学习大模型应用人工智能大模型
介绍将视觉能力与大型语言模型(LLMs)结合的多模态LLM(MLLM)正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入,展示了在图像理解和推理方面的出色能力。虽然这些模型以前只能通过API访问,但最近的开源选项现在允许本地执行,使其在生产环境中更具吸引力。在此教程中,我们将学习如何使用开源的Llama3.2-Vision模型与图像进行聊天,你会对其OCR、图像理解和推理
- 谷歌吹响反击号角:2025年Gemini用户目标5亿,AI大战一触即发!
that's boy
人工智能chatgptopenaiAI工具AI编程googlegemini
人工智能领域的竞争日趋白热化,谷歌CEO桑达·皮采亲自下场,为GeminiAI定下了雄心勃勃的目标:到2025年底,用户突破5亿!面对ChatGPT的强势崛起,谷歌能否成功逆袭?本文将深入剖析谷歌的战略布局、Gemini的技术优势以及未来AI竞争的格局。谷歌的反击:5亿用户的雄心壮志在过去几年,OpenAI凭借ChatGPT的强大实力,几乎垄断了AI领域的聚光灯。谷歌虽然在AI技术研究方面一直处于
- AI大模型如何赋能电商行业,引领变革
虞书欣的C
人工智能开发语言
•个性化推荐:利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好,生成个性化的产品推荐列表,提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验:•智能搜索引擎:运用自然语言处理技术,优化搜索引擎,让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服:通过聊天机器人和语音助手,提供24/7的客户支持,快速解答用户咨询。•图像识别:利用计算机视觉技术,用户可以通过拍照识别商品,快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
- AI大模型引领医疗变革:十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代
和老莫一起学AI
人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中,AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力,正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景,展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策,并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗:精准辅助,提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析,能够协助医生进行更为精准的诊断。例如,百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
- Delphi代码编写标准指南
好大的牛角
分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!·日月光华精华区文章阅读发信人:Delphii(Delphi),信区:VCL标题:Delphi编码规则发信站:日月光华站(FriSep712:03:072001),站内信件Delphi代码编写标准指南■■■■■■
- 【视觉SLAM:六、视觉里程计Ⅰ:特征点法】
KeyPan
视觉SLAM计算机视觉人工智能机器学习数码相机算法深度学习
视觉里程计(VisualOdometry,VO)是通过处理图像序列,估计摄像头在时间上的相对位姿变化的技术。它是视觉SLAM的重要组成部分之一,主要通过提取图像中的信息(如特征点或直接像素强度)来实现相机运动估计。以下从特征点法、2D-2D对极几何、三角测量、3D-2D的PnP方法、3D-3D的ICP方法介绍视觉里程计的核心内容。特征点法特征点法是视觉里程计的经典方法,通过提取图像中的显著特征点,
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
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目录
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f