- “Datawhale AI夏令营”基于带货视频评论的用户洞察挑战赛
fzyz123
DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
前言:本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容,赛事是:基于带货视频评论的用户洞察挑战赛(科大讯飞AI大赛)一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中,短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈,更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘:通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型,UnslothAI团队对其进行了动态量化,将模型大小减少了80%(从720GB减少到131GB),同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时,该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装,使用PandasAI和Ollama进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问为决策
- 初学者如何选购性价比国产电钢琴?
指尖跃动的 C 大调
电钢琴
内容概要本文专为初学者设计,系统解析选购性价比国产电钢琴的关键要点。我们将从选购指南入手,深入探讨手感还原度(如逐级重锤技术和实木琴键设计)、音质稳定性(高复音数确保不跑音)、实用功能(如耳机插孔避免扰民)及性价比策略(低价位结合零调音成本)。随后,推荐高性价比型号,例如贝琪电钢琴,并全面分析其优缺点,帮助读者明智决策。此外,常见问题部分将解答入门常见困惑。为清晰展示核心内容,下表概述文章结构:文
- 从卡顿到丝滑:uni-app房产App性能优化实践
儿歌八万首
uniappuni-app性能优化
1.性能优化概述在移动互联网时代,用户对应用性能的要求越来越高。据统计,如果一个应用的启动时间超过3秒,将有53%的用户选择放弃使用。对于房产行业的移动应用来说,性能优化更是至关重要,因为它直接影响到用户的看房体验和决策效率。房产应用的独特挑战房产应用相比其他类型的应用,面临着更多的性能挑战:数据量大:房源、客户、跟进记录等海量数据需要高效处理和展示图片密集:房源图片、户型图、实景照片等大量高清图
- Python数据分析:从入门到精通
引言在当今数据驱动的时代,数据分析已成为企业和组织做出明智决策的关键。Python作为一种强大的编程语言,因其简洁性和丰富的数据分析库而成为数据科学领域的首选工具。无论你是初学者还是有一定经验的数据分析师,本指南都将带你从入门到精通Python数据分析,掌握必备技能和最佳实践。数据分析的重要性与Python的角色数据分析涉及收集、处理和解释数据,以揭示模式、趋势和见解。它有助于解决复杂问题,优化业
- 如何通过YashanDB做到企业数据的透明化管理
数据库
在当前数字化转型的背景下,企业面临的数据管理挑战愈发复杂,尤其是数据的透明化管理显得尤为重要。企业往往需要对海量数据进行实时分析和决策支持,而现有的传统管理方式难以满足高效和透明化的需求。YashanDB作为一款高效的分布式数据库,提供了多种支持透明化管理的特性,通过其独特的体系架构和技术手段,能够帮助企业实现数据的透明化管理。YashanDB的体系架构与透明化管理部署架构YashanDB支持多种
- 如何通过YashanDB提升数据处理效率
数据库
在如今的数据库技术领域,企业面临着数据处理效率的挑战。这些挑战来源于各种因素,包括性能瓶颈、数据一致性问题以及日益增长的数据量。这些问题不仅影响了数据的处理速度,而且也对决策的实时性提出了更高的要求。因此,选择一个高效的数据库系统显得尤为重要。YashanDB凭借其先进的架构和处理能力,可以有效提升数据处理效率。本文将深入分析YashanDB的关键技术及其如何改善数据处理过程,以及为技术人员提供具
- Agent与自主系统之核心概念与架构解析
陈乔布斯
AI人工智能大模型架构人工智能AIpythonAgent大模型智能体
引言:从智能助手到自主决策者想象一下,当你清晨醒来,智能家居系统已经根据你的睡眠数据和日程安排,自动调节了室内温度、煮好了咖啡,并推送了个性化的早间新闻摘要。这一切背后,正是Agent在默默工作——它们不再是被动执行指令的工具,而是能够感知环境、自主决策并持续优化的"数字同事"。2025年,Agent技术迎来爆发式发展。从OpenAI的Operator能独立完成餐厅预订和购物,到智谱的AutoGL
- 深入理解 FastAPI 异步编程:从 async/await 到并发实战
佑瞻
fastapi
在开发高性能Web应用时,我们常常面临这样的困惑:明明硬件配置不断升级,可系统在高并发场景下还是显得力不从心。是框架选择有误?还是代码架构存在短板?今天我们就以FastAPI为切入点,深入剖析异步编程的核心逻辑,揭开并发处理的神秘面纱,让你的API服务在高负载下依然能保持丝滑体验。一、快速决策:何时该用asyncdef在FastAPI中定义路由函数时,我们首先面临一个关键选择:用def还是asyn
- 如何通过YashanDB提升团队协作效率
数据库
在当今信息化时代,数据驱动的决策成为企业成功的关键。然而,如何保障数据的即时获取与高效处理,解决团队协作中的数据访问障碍,是企业面临的重大挑战。YashanDB凭借其高性能的分布式数据库特性,提供了提升团队协作效率的有效解决方案。本文将深入探讨YashanDB在团队数据协作中的应用优势,以及具体的技术实现路径。YashanDB体系架构及其优势多种部署架构支持YashanDB支持单机(主备)、分布式
- 通过YashanDB提升大数据处理能力的指南
数据库
数据的急剧增长给数据库技术领域带来了诸多挑战,包括性能瓶颈、数据一致性问题及处理效率低下等。为了应对这些挑战,企业需采取有效的技术手段来提升大数据处理能力。YashanDB作为一款高性能的数据库产品,通过其先进的体系架构、优化的数据存储形式以及强大的并发控制能力,有效地提升了大数据环境下的处理性能。本文旨在为技术人员和决策者提供深入的技术分析和可操作的建议,通过YashanDB的功能特性来实现大数
- MySQL(127)如何解决主从同步失败问题?
辞暮尔尔-烟火年年
MySQLmysql数据库
主从同步(Master-SlaveReplication)是数据库中常用的高可用性和扩展性解决方案。然而,在实际应用中,主从同步可能会因为多种原因失败,如网络问题、配置错误、数据不一致等。解决主从同步失败问题需要系统的方法和实际的代码支持。以下是详细的步骤和Java代码示例。一.常见原因及解决策略网络问题:检查网络连接和防火墙设置。配置错误:确保主从库的配置正确。数据不一致:修复主从库数据的不一致
- langgraph的ReAct应用
fishjar100
langgraph人工智能ai
一、什么是langgraph的ReActLangGraph中的ReAct(Reasoning+Acting)代理是一种结合推理与行动能力的AI代理架构,通过动态决策链实现复杂任务处理。以下是其核心要点及实践指南。1、ReAct代理的核心原理1.1工作流程:ReAct代理通过循环迭代完成任务:推理(Reason):模型分析输入和历史上下文,生成思考步骤。行动(Act):选择工具并调用,或直接响应用户
- 【机器学习|学习笔记】用 Python 结合 graphviz 生成 ID3、C4.5、CART 三种决策树的结构示意图。
【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图文章目录【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种
- 大模型 Agent(智能体)技术简介
北京地铁1号线
自然语言处理与大语言模型大模型语言模型Agent
大模型Agent(智能体)技术是当前人工智能领域的前沿方向,它赋予大型语言模型(LLM)自主感知、规划、决策和行动的能力,使其不再局限于“被动应答”,而是能主动完成复杂任务。简单来说,Agent是一个以LLM为“大脑”的自主智能系统,能够理解目标、使用工具、与环境交互并最终解决问题。一、为什么需要Agent?——大模型的局限与Agent的使命传统的大语言模型(如GPT-4、Claude、Llama
- 当高级辅助驾驶遇上“安全驾校”:NVIDIA如何用技术给智能驾驶赋能?
小lo想吃棒棒糖
安全人工智能高级辅助驾驶
高级辅助驾驶技术的商业化落地,核心在于能否通过严苛的安全验证。国内的汽车企业其实也在做高级辅助驾驶,但是吧,基本都在L2级别。换句话说就是在应急时刻内,还是需要人来辅助驾驶,AI驾驶只是决策层,并不能完全掌握汽车。而国内做的比较好的品牌达到L4级别的,例如之前很火的萝卜快跑、或者目前智己汽车(并未大量推广),也都并没达到非常理想的状态。而NVIDIA近期推出的DRIVEAI系统检测实验室,不仅是行
- 使用Qlib基于LightGBM预测沪深300涨跌
DeepReinforce
量化投资
Qlib是一个专为量化金融和算法交易研究设计的开源库。本文配置一个基于LightGBM的梯度提升决策树(GBDT)模型,并使用金融数据集(包含158个技术指标特征)进行训练和预测。1.导入必要的模块pythonCollapseWrapRunCopyfromqlib.contrib.model.gbdtimportLGBModelfromqlib.contrib.data.handlerimport
- Data Agent:从技术本质到企业级实践的全景解析
熊猫钓鱼>_>
人工智能
在人工智能技术飞速迭代的今天,智能体(Agent)作为一种能够主动感知、规划决策并执行任务的自主系统,正在深刻改变人机协作的边界。而当智能体能力与数据领域深度结合,DataAgent(数据智能体)这一新兴范式应运而生,它正逐渐成为企业挖掘数据价值的关键载体。阿里云瑶池数据库近期重磅推出的DataAgentforAnalytics,正是这一技术浪潮中的前沿代表。本文将从支撑DataAgent的核心技
- Python基础知识2
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Python学习pythonpycharm
二、顺序语句:程序执行的基础路径2.1执行原理顺序语句是Python程序最基础的执行模式,代码按照编写顺序,从上至下、逐行执行,每条语句仅执行一次,直至程序结束或遇到控制流语句改变执行方向。2.2示例代码print("第一步操作")print("第二步操作")print("第三步操作")执行结果:第一步操作第二步操作第三步操作三、条件语句:基于条件的决策执行3.1if-else结构3.1.1语法规
- Minmax 算法与 Alpha-Beta 剪枝小教学
超级小狗
计算机博弈算法剪枝机器学习
要理解Minmax算法和Alpha-Beta剪枝算法,我们可以从“两人零和博弈”场景入手(比如棋类游戏、石头剪刀布)。这类场景的核心是:你和对手轮流决策,你的目标是最大化自己的收益,对手则会最小化你的收益。一、Minmax算法:最简单的博弈决策1.核心思想想象你在玩一个简单的游戏:你和对手轮流选数,最终的得分由你们的选择共同决定。你(Max方):每次选择都想让最终得分尽可能高(最大化收益)。对手(
- 数据挖掘:从理论到实践的深度探索
代码老y
数据挖掘人工智能
在当今数字化时代,数据已经成为企业决策的重要依据。数据挖掘作为一门从大量数据中提取有价值信息的技术,已经广泛应用于各个领域,如金融、医疗、零售、互联网等。本文将深入探讨数据挖掘的基本概念、主要技术和实际应用案例,帮助读者更好地理解数据挖掘的价值和应用。一、数据挖掘的基本概念(一)数据挖掘的定义数据挖掘(DataMining)是从大量数据中提取有用信息的过程。它结合了统计学、机器学习、数据库技术和人
- 智能防御原理和架构
hao_wujing
安全
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!智能防御系统通过**AI驱动的动态感知、主动决策与自治响应**构建自适应防护体系,其核心在于将被动规则匹配升级为**预测性威胁狩猎**,实现对新型攻击(如AI生成的0day漏洞利用)的有效遏制。以下从原理、架构到技术实现进行体系化拆解:---###⚙️核心防御原理####1.**多模态威胁感知**-**跨域数据融合**:-网络层:DPI深度包检测(如Zeek解析T
- 开发智能化的企业并购风险评估模型
开发智能化的企业并购风险评估模型关键词:企业并购、风险评估、人工智能、机器学习、深度学习、数学建模摘要:本文详细探讨了开发智能化企业并购风险评估模型的背景、核心概念、算法原理、系统架构设计以及项目实战。通过结合机器学习和深度学习技术,提出了一种基于数据驱动的智能化风险评估方法,旨在帮助企业更准确地识别和预测并购过程中的潜在风险,提升决策的科学性和有效性。第1章:企业并购风险评估模型的背景与问题描述
- 机器学习算法:核心原理与前沿发展综述
fmvrj34202
机器学习算法人工智能
机器学习算法作为人工智能的核心驱动力,正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势,为从业者提供技术参考。一、算法分类体系根据学习范式,机器学习算法可分为三大类:监督学习:基于标注数据的建模方法线性回归:最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机:通过核技巧实现非线性分类,优化目标为max(0,1-yᵢ(w·xᵢ+b))决策
- 从零开始:使用Python进行数据分析的基础指南
热爱分享的博士僧
python数据分析开发语言
引言在当今数据驱动的世界中,数据分析已成为各行各业不可或缺的技能。无论是商业决策、科学研究还是产品优化,掌握数据分析都能帮助我们更好地理解问题、发现规律并做出明智的判断。而Python作为一门简洁、强大且生态丰富的编程语言,已经成为数据分析领域的首选工具之一。本篇文章将带你从零开始,逐步了解如何使用Python进行基础的数据分析。无论你是完全没有编程经验的新手,还是有一定基础但想系统学习数据分析的
- Python 爬虫实战:电商商品评论深度爬取与用户情感分析系统搭建
西攻城狮北
python爬虫开发语言电商
引言在电商领域,商品评论是消费者决策的重要参考,也是商家优化产品和服务的关键依据。通过爬取和分析电商商品评论,可以深入了解用户需求、产品优缺点以及市场趋势。本文将详细介绍如何使用Python构建一个完整的电商商品评论爬取系统,并进行用户情感分析。我们将涵盖从爬虫设计、数据抓取、数据清洗、情感分析到可视化的全流程。1.项目背景与目标电商平台上,商品评论通常包含以下信息:用户名评论内容评论时间评分(星
- 贾子军事五定律(Kucius‘ Five Laws of War):跨越时空的军事智慧洞察
贾子军事五定律(Kucius'FiveLawsofWar):跨越时空的军事智慧洞察摘要:本文深入剖析贾子军事五定律,即“战争就是政治,情报就是数字,兵法就是艺术,打仗就是数学,全胜就是智慧”,结合世界著名兵法尤其是中国古代兵法,以及古今战争实例,包括一战、二战及战后冲突,探讨其在不同历史时期的体现与应用。同时,联系当前国际形势,阐述该定律对现代军事战略与决策的深远指导意义,旨在揭示其跨越时空的军事
- Gemini vs DeepSeek:Transformer 架构下的技术路线差异与企业级选择
charles666666
transformer架构深度学习语言模型产品经理人工智能
一、引言:从商业价值切入Gemini和DeepSeek都基于Transformer架构,但在技术路线和应用场景上各有侧重。本文将解密同源Transformer下的技术分野,帮助企业做出更明智的大模型选型决策。二、Transformer核心机制精要Transformer架构是现代大语言模型的基础,其核心机制包括自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制使模型能够捕捉序列中元素的全局依赖关系,但也是GP
- 深度解码:企业级 AI 选型中 Gemini 与 DeepSeek 的架构对决
charles666666
人工智能架构语言模型深度学习产品经理机器学习
开篇:技术选型会议中的认知困局当技术团队尝试评估基于MoE(专家混合)架构的Gemini1.5Pro和DeepSeek-V3时,决策者往往陷入认知混乱。尽管两者同属MoE架构,实际测试表现却大相径庭。这种混乱源于对参数规模的盲目崇拜。Gemini1.5Pro拥有1.5万亿参数,而DeepSeek-V3参数规模仅为前者的一半。但在实际企业场景测试中,DeepSeek在中文语义理解任务中的准确率却高出
- k8s深度讲解----宏观架构与集群之脑 - API Server 和 etcd
weixin_42587823
云原生kubernetes架构etcd
宏观架构与集群之脑-APIServer和etcd宏观架构:数据中心的操作系统在开始之前,让我们先建立一个高层视角。你可以将Kubernetes想象成一个管理整个数据中心的分布式操作系统。在这个操作系统中:控制平面(ControlPlane)就是它的“内核”,负责管理和决策。工作节点(WorkerNodes)就是它的“CPU和内存”,是真正运行应用程序的地方。我们常用的kubectl就是与这个“内核
- 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