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图神经网络:挖掘关系数据中的宝藏在浩瀚的数据海洋中,蕴藏着一类特殊而强大的资源——关系数据。它们不是孤立的点,而是相互连接、彼此影响的复杂网络:社交平台上朋友的朋友、电商系统中商品与用户的互动、蛋白质分子内原子的结合、城市交通网中的道路连接……这些数据天然以图的形式存在,节点代表实体,边则承载着实体间千丝万缕的关系。传统的数据挖掘工具面对这些盘根错节的结构往往力不从心,而图神经网络(GNN)的崛起
- Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互
AI大模型应用实战
springneo4j人工智能ai
SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词:SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要:本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j框架实现后端人工智能算法与图数据库的高效数据交互。文章首先介绍了图数据库和人工智能算法的基本概念,然后详细解析了SpringDataNeo4j的核心架构和原理。接着,通过实际代码示
- TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南
AI天才研究院
AI人工智能与大数据tensorflow神经网络人工智能ai
TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词:TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要:本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始,深入探讨GNN的核心原理,包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构,并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
- 基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现
神经网络15044
MATLAB专栏神经网络深度学习神经网络人工智能深度学习机器学习
基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现一、任务背景与意义肌萎缩侧索硬化症(ALS)是一种致命的神经退行性疾病,目前尚无有效治愈方法。传统药物发现流程耗时长、成本高,而人工智能技术为加速药物发现提供了新途径。本文设计并实现了一个基于图神经网络(GNN)的ALS候选药物预测模型,通过整合分子图结构信息和生物活性数据,实现对潜在治疗ALS化合物的高效筛选。二、系统架构设计
- NeighborGeo:基于邻居的IP地理定位(一)
路由跳变
IPgeolocationtcp/ip网络协议网络
NeighborGeo:基于neighbors的IP地理定位X.Wang,D.Zhao,X.Liu,Z.Zhang,T.Zhao,NeighborGeo:IPgeolocationbasedonneighbors,Comput.Netw.257(2025)110896,AbstractIP地址定位在网络安全、电子商务、社交媒体等领域至关重要。当前主流的图神经网络方法通过将IP定位任务重构为属性图中
- GNN多任务预测模型实现(二):将EXCEL数据转换为图数据
走的远一些
神经网络知识分享知识备份人工智能深度学习
目录一.引言二.加载和检查数据三.提取特征和标签四.标准化特征五.构建节点索引六.构建边及其特征七.总结八.结语一.引言在图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)的多任务学习场景中,数据预处理是至关重要的一步。尤其是当我们的数据存储在表格格式(如Excel文件)中时,如何有效地将其转换为图数据格式,是搭建GNN模型的基础。二.加载和检查数据第一步是加载数据并检查其格式。我们通
- 顶会新方向!14篇图神经网络(GNN)最新顶会论文汇总!(含2024)
AI科研技术派
神经网络人工智能深度学习
图神经网络(GNN)是深度学习领域中备受关注的前沿课题,它在处理图结构数据方面展现出了强大的潜力,随着研究的不断深入,越来越多的优秀论文在顶级学术会议上涌现。今天就给大家整理了14篇顶会中发表的图神经网络优质论文,一起看看这方面的最新研究成果吧!AAAI20241、Fine-tuningGraphNeuralNetworksbyPreservingGraphGenerativePatterns通过
- AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展
AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展关键词:知识图谱、深度学习、神经网络、图嵌入、知识表示学习、推理机制、应用场景摘要:本文深入探讨了知识图谱与深度学习的融合应用,系统性地分析了知识图谱在深度学习中的关键技术路径和应用场景。文章首先介绍了知识图谱的基本概念和表示方法,然后详细阐述了知识图谱与深度学习结合的多种技术路线,包括图神经网络、知识嵌入和推理机制等。接着通过具体案例展示了知识图谱增
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搜索引擎技术
知识图谱算法人工智能ai
搜索领域知识图谱的知识推理算法研究关键词:知识图谱、知识推理、搜索算法、图神经网络、路径推理、规则推理、表示学习摘要:本文深入探讨搜索领域中知识图谱的知识推理算法。我们将从知识图谱的基本概念出发,分析不同类型的知识推理算法原理,包括基于规则的推理、基于表示的推理和基于路径的推理。通过实际案例和代码实现,展示这些算法如何提升搜索效果,最后讨论该领域的未来发展趋势和挑战。背景介绍目的和范围本文旨在系统
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- 动态图神经网络在社交网络演化分析中的应用
AI大模型应用实战
神经网络网络phpai
动态图神经网络在社交网络演化分析中的应用关键词:动态图神经网络、社交网络演化分析、图深度学习、时间序列分析、网络动力学摘要:本文深入探讨了动态图神经网络在社交网络演化分析中的应用。首先介绍了相关背景知识,包括目的范围、预期读者等。接着详细阐述了核心概念,如动态图神经网络的原理和架构,并通过示意图和流程图进行直观展示。对核心算法原理进行了深入讲解,结合Python代码给出具体操作步骤。同时,介绍了相
- AAAI2022国际顶会Workshop将会讨论些什么?
AINLPer
国际会议自然语言处理深度学习自然语言处理人工智能机器学习神经网络
来源:AINLPer微信公众号(每日论文干货分享!!)编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2021-12-091、引言 目前关于AAAI2022的论文List还没有贴出来,但是目前的WorkShop的日程已经出来了,今天整理了一下给大家分享。本次AAAI2022研讨会计划于2022年2月28日至3月1日,共有39个。其中在技术研究领域涉及:强化学习、图神经网络、交互式机器学习、模型
- 图神经网络(GNN)模型的基本原理
xiaocai_6666
神经网络人工智能深度学习
一、概述 在人工智能领域,数据的多样性促使研究人员不断探索新的模型与算法。传统的神经网络在处理像图像、文本这类具有固定结构的数据时表现出色,但面对具有不规则拓扑结构的图数据,如社交网络、化学分子结构、知识图谱等,却显得力不从心。 图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)是一种直接在图结构数据上运行的神经网络,用于处理节点、边或整个图的特征信息。其核心思想是通过聚合邻域节点的
- 《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》
欧先生^_^
人工智能
这篇《AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks》是一篇非常经典且对新手友好的图神经网络入门文章。我将为你深入浅出地解读它的核心思想、关键概念和重要性。这篇论文(更像是一篇博客文章或教程)的主要目的不是提出新的模型,而是系统性地、直观地解释GNN到底是什么,为什么需要它,以及它是如何工作的。我会将解读分为以下几个部分:核心动机:为什么我们需要GNN?核心思想:
- 图注意力卷积神经网络GAT在无线通信网络拓扑推理中的应用
zzc921
无线通信网络拓扑推理cnn人工智能神经网络无线通信网络拓扑推理WCNAGCNGAT
如果已经编写好了GCN的程序,改写GAT的程序是很方便的,torch_geometric.nn下既有一般图神经网络GCNConv包,也有图注意力神经网络GATConv包程序:#作者:zhouzhichao#创建时间:25年6月10日#内容:比较GAT和GCN在无线通信网络拓扑推理中的效果importwarningswarnings.simplefilter(action='ignore',cate
- AI推荐系统演进史:从协同过滤到图神经网络与强化学习的融合
万米商云
人工智能神经网络深度学习
每一次滑动手机屏幕,电商平台向你推荐心仪商品的背后,是超过百亿量级的浮点运算。从早期的“猜你喜欢”到如今的“比你更懂你”,商品推荐引擎已悄然完成从简单规则到深度智能的技术跃迁。一、协同过滤:推荐系统的基石与演进协同过滤(CollaborativeFiltering)作为推荐系统的“古典方法”,其核心思想朴素却有力:相似的人喜欢相似的东西。早期的矩阵分解技术(如2009年的SVD算法)将用户-物品交
- 深度解析六大AI爬虫工具:crawl4ai、FireCrawl、Scrapegraph-ai、Jina、SearXNG、Tavily技术对比与实战指南
一、引言在AI大模型时代,数据获取与处理是构建智能应用的核心环节。传统爬虫面临技术门槛高、反爬应对复杂、动态内容处理困难等挑战,而AI驱动的爬虫工具通过融合大语言模型(LLM)、图神经网络、自动化解析等技术,正在重塑数据抓取范式。本文将深度测评6款主流AI爬虫工具,从技术原理、核心功能、实战场景到性能对比,为开发者提供一站式选型指南。二、六大AI爬虫工具深度解析1.FireCrawl:LLM就绪数
- 基于图神经网络的自然语言处理:融合LangGraph与大型概念模型的情感分析实践
人工智能深度学习llm神经网络
在企业数字化转型进程中,非结构化文本数据的处理与分析已成为核心技术挑战。传统自然语言处理方法在处理客户反馈、社交媒体内容和内部文档等复杂数据集时,往往难以有效捕获文本间的深层语义关联和结构化关系。大型概念模型(LargeConceptModels,LCMs)与图神经网络的融合为这一挑战提供了创新解决方案,通过构建基于LangGraph的混合符号-语义处理管道,实现了更精准的情感分析、实体识别和主题
- 论文研读 | 解耦动态时空图神经网络交通预测
时空大数据小组
深度学习交通物流时序数据库
DecoupledDynamicSpatial-TemporalGraphNeuralNetworkforTrafficForecasting本文是由中科院大学2022年发表于VLDB会议的一篇文章,作者创新地提出了一种解耦时空框架——DSTF,提升了模型在交通流预测任务中的性能,并在两个真实数据集上进行了验证。作者通过将先验知识融合进模型结构中,从而提升模型性能的思路值得借鉴,以下对论文进行分享
- 【时空图神经网络 & 交通】相关模型2:STSGCN | 时空同步图卷积网络 | 空间相关性,时间相关性,空间-时间异质性
追光者♂
百题千解计划(项目实战案例)STSGCN空间-时间同步图卷积模块STSGCM深度学习人工智能Traffic空间-时间异质性
注:仅学习使用~前情提要:【时空图神经网络&交通】相关模型1:STGCN|完全卷积结构,高效的图卷积近似,瓶颈策略|时间门控卷积层:GLU(GatedLinearUnit),一种特殊的非线性门控单元目录STSGCN-2020年1.1背景1.2模型1.2.1问题背景:现有模型存在的问题1.2.2模型1.3问答Q1:STSGCM补充:构造局部时空图的方式(LocalizedSpatial-Tempor
- 一文解析13大神经网络算法模型架构
攻城狮7号
AI前沿技术要闻深度学习神经网络人工智能机器学习
目录一、引言:神经网络的演进脉络二、基础架构:深度学习的基石2.1人工神经网络(ANN)2.2深度神经网络(DNN)三、专项任务架构:领域定制化突破3.1卷积神经网络(CNN)3.2循环神经网络(RNN)3.3图神经网络(GNN)四、生成模型:从数据到创造4.1生成对抗网络(GAN)4.2变分自编码器(VAE)4.3扩散模型(DiffusionModels)五、现代架构:大模型的核心引擎5.1Tr
- 基于知识图谱的智能推荐系统实现
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战知识图谱人工智能ai
基于知识图谱的智能推荐系统实现:从"猜你喜欢"到"懂你所想"的进化之旅关键词:知识图谱、智能推荐系统、实体关系、冷启动、可解释性、图神经网络、路径排序算法摘要:你是否好奇过,为什么电商平台总能精准推荐你想买的商品?为什么视频软件总能猜到你喜欢的剧情?传统推荐系统依赖用户行为数据,但面对新用户/新商品时会"抓瞎",且无法解释"为什么推荐这个"。本文将带你走进"基于知识图谱的智能推荐系统",用超市导购
- 探讨推荐系统中的上下文关联性的建模和建模方法——从信息处理的角度
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介在很多推荐系统中,如电影推荐、购物推荐等,根据用户的行为记录、设备信息、上下文环境等进行推荐是很重要的。在复杂多样的推荐场景下,如何同时考虑用户对不同时间段的兴趣以及上下文环境之间的关联性?如何捕获到用户当前的多维信息,而不仅仅局限于单一的主题或品牌?此次论文通过结合时间因素、图神经网络(GraphNeuralNetwork)及上下文关联性,提出一种基于上下文环
- 十大机器学习算法:理论与实战
Android洋芋
人工智能机器学习算法深度学习实战Kubernetes部署AI模型优化图神经网络决策树分析
简介机器学习技术持续演进,算法应用场景不断扩展。在众多算法中,有十种算法因其广泛的适用性和强大的表现力被公认为机器学习领域的核心力量。本文将从零开始,系统讲解这些算法的数学原理、应用场景和企业级开发实战,帮助初学者和工程师快速掌握这些算法,并能够将其应用于实际项目中。关键词:机器学习算法、集成学习、图神经网络、逻辑回归、决策树、支持向量机、KNN、k-means、PCA、强化学习一、集成学习算法(
- 基于连接感知的实时困倦分类图神经网络
是Dream呀
计算机视觉神经网络分类神经网络数据挖掘
疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一。脑电图(EEG)是一种直接从大脑活动中检测睡意的方法,已广泛用于实时检测驾驶员的睡意。最近的研究表明,使用基于脑电图数据构建的大脑连接图来预测困倦状态的巨大潜力。然而,传统的脑连接网络与下游预测任务无关。本文提出了一种使用自注意机制的连接感知图神经网络(CAGNN),该网络可以通过端到端训练生成与任务相关的连接网络。研究方法研究方法基于实时监测驾驶员的脑电活动
- 【人工智能】图神经网络(GNN)的推理方法
meisongqing
人工智能神经网络
图神经网络(GNN)的推理方法是指利用训练好的模型对图结构数据(如节点、边或整个图)进行预测或决策的过程。其核心在于如何通过图的拓扑结构和节点/边特征,传播和聚合信息以实现目标任务的推理。以下是GNN的主要推理方法分类及其关键技术:1.按推理任务分类(1)节点级推理(Node-LevelInference)任务:预测单个节点的属性(如节点分类、回归)。方法:消息传递(MessagePassing)
- 图神经网络实战(3)——基于DeepWalk创建节点表示
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战神经网络人工智能深度学习
图神经网络实战(3)——基于DeepWalk创建节点表示0.前言1.Word2Vec1.1CBOW与skip-gram1.2构建skip-gram模型1.3skip-gram模型1.4实现Word2Vec模型2.DeepWalk和随机行走3.实现DeepWalk小结系列链接0.前言DeepWalk是机器学习(machinelearning,ML)技术在图数据中的成功应用之一,其引入了嵌入等重要概念
- Dijkstra算法对比图神经网络(GNN)
爱吃青菜的大力水手
算法神经网络人工智能自动化调度算法机器学习
什么是AI模型?AI模型(人工智能模型)是一类模仿人类智能行为的数学模型或算法。它们通过从大量数据中学习,识别模式、做出预测或决策。常见的AI模型包括机器学习模型(如决策树、神经网络、支持向量机)和深度学习模型(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN)。简单来说,AI模型就像一个“智能大脑”,通过训练数据来掌握某种技能,比如分类、预测或规划。AI模型如何使用到机器人调度算法中?机器人调度是指规划
- 从零到前沿:2025年人工智能系统性学习路径与最新技术融合指南
小李独爱秋
人工智能人工智能学习
一、构建人工智能认知框架(一)基础学科筑基数学核心能力线性代数:掌握矩阵运算(张量分解在推荐系统的应用)与特征值分析(PCA降维原理)概率统计:贝叶斯网络在医疗诊断中的应用,蒙特卡洛方法在强化学习的采样策略优化理论:2025年主流的元学习(Meta-Learning)框架中的二阶优化算法发展计算机科学基础数据结构:图神经网络(GNN)中的邻接矩阵存储优化操作系统:分布式训练中的GPU资源调度策略(
- 论文阅读-Quantum Annealing and Graph Neural Networks for Solving TSP with QUBO
酒饮微醉-
论文阅读
Q:这篇论文试图解决什么问题?A:这篇论文探讨了如何应用量子退火(QuantumAnnealing,QA)算法和图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)解决旅行商问题(TravellingSalesmanProblem,TSP)。TSP是一个经典的组合优化问题,它要求在给定的加权图中找到一条经过所有顶点恰好一次并返回起始点的最短路径。这个问题在实际应用中非常广泛,如物流、电子
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep