- 多模态|开源多模态模型Emu3 & 多模态预训练模型CLIP对比
产品媛Gloria Deng
AI之眼人工智能AI多模态预训练模型CLIP
Emu3官方介绍我们推出了Emu3,这是一套新的最先进的多模态模型,仅使用next-token预测进行训练!通过将图像、文本和视频分词到一个离散空间中,我们在多模态序列的混合上从头开始训练单个转换器。Emu3在生成和感知方面都表现出色Emu3在生成和感知任务方面都优于几个成熟的任务特定模型,超越了SDXL、LLaVA-1.6和OpenSora-1.2等旗舰开放模型,同时消除了对扩散或组合架构的需求
- 智能算法的全面应用:量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索
智能计算研究中心
其他
内容概要在现代社会,智能算法的应用逐渐渗透到各个行业,成为推动科技进步的重要力量。自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程,为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明,从而提高用户对算法决策的信任。此外,量子算法以其独特的计算能力,展现出在处理复杂问题时潜在的优势。金融风控领域通过运用金融风险预测模型,不仅提高了风险管理效率,还提升了预警能力。医疗影像分析则借助卷
- LM_Funny-2-01 递推算法:从数学基础到跨学科应用
王旭·wangxu_a
算法
目录第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系定理1.1(完备性条件)1.2高阶递推的特征分析案例:Gauss同余递推4第二章工程实现优化技术2.1内存压缩的革新方法滚动窗口策略分块存储技术2.2异构计算加速方案GPU并行递推量子计算原型第三章跨学科应用案例3.1密码学中的递推构造混沌流密码系统3.2生物信息学的序列分析DNA甲基化预测第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系
- 2025年AI网络安全攻防战:挑战深度解析与全链路防御体系构建指南
emmm形成中
网络安全人工智能web安全安全
2025年AI网络安全攻防战:挑战深度解析与全链路防御体系构建指南引言:AI技术是一把双刃剑随着ChatGPT、Sora等生成式AI技术的爆发式应用,2025年被称为“AI应用元年”。然而,AI在赋能网络安全防御的同时,也为攻击者提供了新型武器。根据瑞星《2024年中国网络安全报告》,AI驱动的钓鱼邮件攻击成功率较传统手段提升47%,而Darktrace预测2025年企业内部“影子AI”工具使用量
- DeepSeek热潮下的“同质化困局”与破局之道
Hello kele
人工智能人工智能经验分享
2025年的竞标现场:个个都喊“DeepSeek”想象一下,2025年的某个竞标会,四五家数据分析公司围着一个大客户,争得脸红脖子粗。每家公司都使劲推销自己的平台,拍胸脯说:“我们有DeepSeek,绝对能帮你实现智能化升级!”“DeepSeek能实时给你精准的生意洞察和预测。”“有了DeepSeek,数据会自己告诉你哪里有商机。”“我们用DeepSeek的大模型,自动生成深度报告,给你靠谱的决策
- GrandientBoostingClassifier函数介绍
浊酒南街
#机器学习算法GBDT
目录前言用法示例前言GradientBoostingClassifier是Scikit-learn库中的一个分类器,用于实现梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTrees,GBDT)算法。GBDT是一种强大的集成学习方法,能够通过逐步构建一系列简单的决策树(通常是浅树)来提高模型的预测性能。它在多个机器学习竞赛中表现出色,是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk
- 一文读懂 AI 大模型备案:万字详解全流程要点
chuangfumao
人工智能
一、引言在当今数字化时代,AI大模型以其强大的智能处理能力,广泛应用于各个领域,从智能客服到图像生成,从医疗诊断辅助到金融风险预测,大模型正深刻改变着人们的生活和工作方式。然而,随着其影响力的不断扩大,规范管理成为必然需求。AI大模型备案制度应运而生,这一制度对于保障数据安全、保护用户隐私、维护社会稳定和国家安全具有重要意义。它确保大模型在整个生命周期,从开发、训练到部署和应用,都严格遵循相关法律
- DeepSeek 智慧城市应用:交通流量预测(918)
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面试学习路线阿里巴巴智慧城市人工智能
**摘要:**本文探讨了利用DeepSeek技术框架解决城市交通流量预测问题的方法,主要内容包括基于时空图卷积网络(ST-GCN)的预测模型、多传感器数据融合策略以及实时推理API服务的搭建,旨在为智慧城市的交通管理提供高效、准确的解决方案。**引言:**随着城市化进程的加速,交通拥堵成为城市发展的顽疾。准确的交通流量预测对于优化交通管理、提升出行效率至关重要。DeepSeek作为先进的技术框架,
- AI人工智能机器学习之监督线性模型
rockfeng0
人工智能机器学习sklearn
1、概要 本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型,以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例,从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。2、监督学习之线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种机器学习任务,其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
- 大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案
数智化领地
数字化转型数据治理主数据数据仓库数字乡村数字农业农村智慧农业乡村振兴架构大数据运维安全数据库
大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案引言背景与意义解决方案概述大模型在农业生产中的应用作物生长模型病虫害预测模型农业气象模型数据要素在农业生产中的作用土壤数据气象数据作物生长数据数智化解决方案的设计与实现总体架构设计数据处理与分析模块智能决策与支持模块解决方案应用效果评估及推广前景应用效果评估方法推广前景展望第1张大家好!我今天要介绍的主题是:大模型
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探索深度学习1场景故事:小明的灵感前不久,小明一直在用传统的机器学习方法(如线性回归、逻辑回归)来预测学校篮球比赛的胜负。虽然在朋友们看来已经很不错了,但小明发现一个问题:当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时,模型的准确率提升得很慢。有一天,小明在学校图书馆翻看杂志时,看到这样一句话:“就像人的大脑有上百亿神经元,神经网络能够学习复杂的信息映射,从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感:“或许我
- 如何省流量?视频高度压缩背后的预测技术
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1、引言从20世纪90年代以来,数字音视频编解码技术迅速发展,一直是国内外研究的热点领域。随着5G的成熟和广泛商用,带宽已经越来越高,传输音视频变得更加容易。视频直播、视频聊天,已经完全融入了每个人的生活。视频为何如此普及呢?是因为通过视频能方便快捷地获取到大量信息。但视频数据量非常巨大,视频的网络传输也面临着巨大的挑战。于是视频编解码技术就出场了。具体到实时视频场景,不仅仅是数据量的问题,实时通
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1、为什么需要BEV?自动驾驶需要目标在3D空间的位置信息,传统检测为2D图像上检测目标然后IPM投影到3D。所以无论如何3D结果才是我们最终想要的。对于单个传感器:通过单目3D、深度估计等手段好像能解决这个问题,但是往往精度不高。对于自动驾驶,往往需要360度的多个摄像头协同工作。将多个摄像头的结果进行融合也是一大问题。所以把图象特征转到BEV空间下直接进行3D位置预测,一则可以解决2D到3D的
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1.引言:金融风控的挑战与前端效率需求在当今快速变化的金融环境中,风险评估和反欺诈已成为金融机构运营的核心。金融风控不仅关乎企业的盈利能力,更直接影响着整个金融体系的稳定。一个强大的风控系统需要能够实时监控、分析并预测潜在的风险,从而保护企业和用户的资产安全。然而,构建和维护这样一套复杂的系统并非易事,尤其是在前端开发方面,面临着诸多挑战。传统的前端开发模式,依赖于人工编写大量的代码,这在快速迭代
- 在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络(CNN)所需硬件资源
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插值法其实就是在已知数据点之间估计未知点的值。通过已知的离散数据点,构造一个连续的曲线函数,预测数据点之间的空缺值是什么并且自动填补上去。适用场景:在卷积神经网络(CNN)中的应用场景中,经常遇到计算资源有限,比如显存不够或者处理速度慢,需要用插值来降低计算量。使用插值法的优点:物理系统的数据通常是连续的,使用插值法可以保持数据的连续性直接截取可能会丢失重要的动态特征,使用插值法不会丢失重要信息可
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[1,2.223,-3,‘刘强东’,‘章泽天’,‘胖’,‘周杰伦’,‘昆凌’,[‘微博’,‘B站’,‘抖音’],‘瘦’]**字典(dict):**#字典zidian={‘刘强东’:‘46’,‘章泽天’:‘36’,‘周杰伦’:‘40’,‘昆凌’:‘26’}字典使用键-值(key-value)存储,无序,具有极快的查找速度。以上面的字典为例,想要快速知道周杰伦的年龄,就可以这么写:zidian[‘周杰
- 基于石川公式法的齿轮时变啮合刚度计算(附带MATLAB代码)
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齿轮传动是一种常见且广泛应用的机械传动方式。在设计和分析齿轮传动系统时,了解齿轮的啮合刚度是非常重要的。啮合刚度描述了齿轮在啮合过程中的弹性变形和刚性响应,对于预测齿轮传动系统的动力学行为和振动响应非常关键。石川公式是一种常用的方法,用于计算齿轮的时变啮合刚度。时变啮合刚度考虑了齿轮啮合面的变形,包括齿根弯曲、齿顶变形等因素。下面将介绍基于石川公式法的齿轮时变啮合刚度的计算,并提供相应的MATLA
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 3
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下面是一篇以小明为主角,尝试用TensorFlow预测校园活动参与率的学习故事。我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍,并附带必要的代码示例,帮助你从零基础理解并动手实践。文章结尾还有简要的分析总结。小明的第一次机器学习实验场景:预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会,负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮,但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备
- OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测
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数据分析师的日常工作中,发现数据中的隐藏模式和预测未来趋势是非常重要的一环。借助OpenAI的强大语言模型(如GPT-4),我们可以轻松完成这些任务,无需深厚的编程基础,也能快速上手。在本文中,我们将通过一个简单的例子,展示如何利用OpenAI模型帮助数据分析师识别模式和预测趋势,尤其是在时间序列预测(如销售、流量等)中的实际应用,并加入数据可视化来更直观地展示分析结果。一、模式识别与趋势预测的重
- Code Less, Create More丨AI FOR CODE 创意挑战赛即将开幕!
小小宇宙中微子
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在AICoding蓬勃发展的大背景下,全球开发者对智能化工具的依赖度攀升。据Gartner预测,2028年AI辅助编程渗透率将突破75%。开发者正面临着从“工具使用者”到“AI协同创新者”的身份转移。为促进AI编程技术交流与创新思维的碰撞,稀土掘金联合Trae共同发起【AIFORCODE创意挑战赛】,汇聚来自不同背景、不同经验的开发者,共同探索AI与编程结合的创意边界。扫码预约直播3月3日18:0
- 揭秘波士顿房价密码:从经典数据集到线性回归实战
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引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务,类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价受诸多因素影响。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域,预测问题是一个核心研究方向,而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。波士顿房价数据集包含了与波士顿地区房屋相关的多种特征信息,通过
- 【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net:Semantic segmentation with PyTorch
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文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
- AI安全全景解析:从数据到模型的全方位防护
金外飞176
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AI安全全景解析:从数据到模型的全方位防护引言随着AI技术在金融、医疗、自动驾驶等领域的深度应用,安全风险呈现指数级增长。Gartner预测,到2025年将有30%的企业因AI安全漏洞遭受重大损失。本文从数据安全、模型安全、部署安全三大维度,详解AI全生命周期防护技术。一、AI安全核心风险矩阵风险类型典型场景技术影响数据投毒训练数据被恶意篡改模型准确性下降模型窃取黑盒攻击获取模型参数知识产权泄露对
- DeepSeek预测2030年:全球 50% 的白领工作将由 AI Agent 辅助完成,金融、医疗等专业渗透率超 70%
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DeepSeek入门到精通人工智能金融
基于当前技术趋势、行业动态及搜索结果中的关键信息,对未来的发展进行多维度预测,涵盖人工智能、搜索行业、全球经济格局等领域:一、人工智能技术的革命性突破低成本高性能模型的普及DeepSeek-R1等国产大模型通过混合专家架构(MoE)和算法优化,以OpenAI1/70的训练成本实现同等性能,推动AI开发从“重训练”向“重推理”转型。这一模式将加速中小企业和新兴国家进入AI赛道,形成“算力平权”效应。
- 网关类设备技术演进思路
看兵马俑的程序员
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1.新技术采纳5G和物联网技术:支持更快的数据传输和更多连接。人工智能(AI)和机器学习:用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算:在设备端进行数据处理,减少对云服务的依赖,提高响应速度。区块链技术:用于确保数据安全和网络安全。2.安全性和隐私数据加密和隐私保护:采用最新的加密技术保护数据传输和存储。身份验证和访问控制:强化用户身份验证,确保只有授权用户可以访问网关。固件和软件安全更新:支
- 51、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-12、使用我们自己建的架构重写RNN预测网络
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importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
- 使用 ML.NET 开发工业预测系统:从数据到智能决策
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在现代工业领域,随着生产设备和环境传感器的大量部署,生成了海量的实时数据。这些数据不仅可以帮助我们监控设备的健康状况,还能够通过智能分析实现预测性维护、故障检测和生产效率优化等目标。而机器学习技术,尤其是ML.NET,提供了一种高效、灵活的方式来挖掘这些数据背后的潜在价值。本文将带领大家通过使用ML.NET来开发一个简单的工业预测系统,帮助企业提高生产效率,降低故障风险。1.机器学习在工业中的应用
- 机器学习实战:从理论到实践
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随着人工智能技术的迅猛发展,机器学习作为其核心部分,已经广泛应用于各个领域。它不仅在科技公司中扮演着关键角色,在医疗、金融、零售等行业也展现了巨大的潜力。然而,对于许多初学者来说,如何将理论知识转化为实际操作是一个挑战。本文旨在通过一个具体的案例——预测房价,来介绍机器学习的基本流程和具体操作步骤。我们将使用Python编程语言及其相关的科学计算库,如NumPy、Pandas、Scikit-Lea
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时序大模型:技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望时序大模型如何保证数据的完整性和准确性时序大模型的性能高度依赖于数据的质量和完整性。为了确保模型的预测和分析结果准确可靠,需要采取一系列措施来保证数据的完整性和准确性。数据清洗:去除异常值:通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值,确保数据的合理性。填补缺失值:使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测
- 逻辑回归分类python实例_Python逻辑回归原理及实际案例应用
Zcc四月
逻辑回归分类python实例
前言目录1.逻辑回归2.优缺点及优化问题3.实际案例应用4.总结正文在前面所介绍的线性回归,岭回归和Lasso回归这三种回归模型中,其输出变量均为连续型,比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量,但是实际中会有'输出为离散型变量'这样的需求,比如给定特征预测是否离职(1表示离职,0表示不离职).显然这时不能直接使用线性回归模型,而逻辑回归就派上用场了.1.逻辑回归引用
- 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
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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
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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 {
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}
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
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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
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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
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prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
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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
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- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
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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
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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