- 目前主流图像分类模型的详细对比分析
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以下是目前主流图像分类模型的详细对比分析,结合性能、架构特点及应用场景进行整理:一、主流模型架构分类与定量对比模型名称架构类型核心特点ImageNetTop-1准确率参数量(百万)计算效率典型应用场景ResNetCNN残差连接解决梯度消失,支持超深网络(如ResNet-152)76.1%25.6中等通用分类、目标检测ViTTransformer将图像分割为patches,用标准Transforme
- 汽车加气站操作工分类有几种
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其他
2025年汽车加气站操作工分类及专业要求一、按能源类型分类CNG操作工•专业范围:20MPa高压气体操作•特殊要求:需掌握压缩机群控技术LNG操作工•专业范围:-162℃低温储罐管理•特殊要求:BOG再液化系统操作资质氢气操作工•专业范围:70MPa高压加氢•特殊要求:氢脆防护专项培训LPG操作工•专业范围:丙烷/丁烷混合气体•特殊要求:钢瓶残液处理认证二、按岗位职能分类加注操作岗•核心技能:标准
- 【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem
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online笔记论文论文阅读transformer深度学习
论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分:可逆残差模型堆叠解码器部分:指针网络自回归对于一次任务而言,推理阶段:编码器部分:一次解码器部分:循环N次,直至任务结束在训练阶段,使用强化学习,对于一个N个节点的TSP实例,算法中会以不同的起点,跑N次,得到N个轨迹,以满足TSP的对称特性,表示这都是属于一个TSP问题的(真实)解然后会计算这样表示归一化奖励,得到一个advantage,然
- A股早盘战报:3500点拉锯暗藏玄机,中报行情如何布局?
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A股早盘战报:3500点拉锯暗藏玄机,中报行情如何布局?文/君烛科技各位老铁,今天(7月10日)的A股早盘又是一场多空激战!沪指在3500点反复横跳,板块分化堪比“冰火两重天”。君烛带大家拆解盘面信号,抓住结构性机会!一、早盘核心看点:政策与资金的博弈战指数震荡分化上证指数:开盘微跌0.04%报3491.5点,10:03翻红至3500.84点(+0.22%),但3500点得而复失,关键压力位351
- ResNet:深度卷积神经网络的里程碑
心想事“程”
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一、引言在深度学习的发展历程中,深度卷积神经网络(CNN)不断演进,旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而,随着网络层数的增加,传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题,训练变得愈发困难。2015年,由微软研究院提出的ResNet(ResidualNetworks,残差网络)横空出世,它以独特的残差学习思想,成功攻克了这些难题,在ImageNet竞赛中大放异彩,开创了深度神经网
- FairyGUI 实现 Boss 双层血条动画
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学习
涉及到一个问题的话先去了解前因后果,涉及到的UI框架,全部吃懂吃透。一:理解血条系统的组成1.boss血条一般包括:红色血条:表示当前血量,随伤害立即减少;白色血条(残影):慢慢减少,产生一种“缓冲”的受伤视觉效果;血条分段(如2条血表示不同阶段);血条消失/出现动画;血条附加信息:如Boss名字、阶段数、状态效果等。二:准备环境Unity+FairyGUI准备血条UI元素:使用两张图层叠加实现红
- 第0章:开篇词 - 嘿,别怕,AI应用开发没那么神!
嘿,各位未来的AI大神们,我是阿威。在敲下这行字的时候,我猜你可能正坐在你的HermanMiller或者宜家电竞椅上,屏幕上还留着VSCode的残影,脑子里可能还在回响着产品经理那句“这个需求很简单”。你可能是一个身经百战的Web后端,也可能是一个像素眼的前端大师,或者是一个在移动端AppStore里摸爬滚打多年的老兵。我们都一样,是代码世界的“手艺人”,是数字世界的“建筑师”。我们相信逻辑,我们
- Python训练营打卡 Day50
预训练模型+CBAM模块知识点回顾:resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调预训练模型+CBAM模块知识点回顾ResNet结构解析残差块:ResNet的核心是残差块,它通过残差连接解决了深层网络的梯度消失问题。残差块允许梯度直接传播到后面的层,从而使得网络能够训练得更深。网络结构:ResNet由多个残差块组成,每个残差块包含两个或三个卷积层,以及一个
- 【图像超分】论文复现:密集残差链接Transformer!DRCT的Pytorch源码复现,跑通超分源码,获得指标、模型复杂度、结果可视化,核心模块拆解与源码对应,注释详细!
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)pytorch深度学习超分辨率重建图像处理计算机视觉pythontransformer
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通DRCT源码,获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果,修正论文中FLOPs的计
- 典型的几种神经网络
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骨干网络CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络)三级目录CNN(卷积神经网络)包括输入层、隐藏层、输出层:输入层一般为一张图片(w,h,d),输入层数据一般要做归一化处理;隐藏层包含特有的卷积层(卷积核有权重系数)、池化层(没有权重系数)、全连接层,还有残差块?和Inception模块?。;输出层:RNN(循环神经网络)单向的RNN示意图:三级目录
- 普通卸载只是表面功夫,Geek卸载神器了解一下。
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01前言在Windows上,很多人习惯通过:•【控制面板】→卸载程序•或【设置】→应用→卸载你以为点击“卸载”按钮,软件就永远消失了吗?❌事实是:•注册表项还在•残留配置文件没删•相关服务还在后台运行•系统启动依然加载“幽灵程序”这些就是系统卡顿、空间被吃掉的罪魁祸首02正文一、初识GeekGeekUninstaller是一款轻量级、免费但功能强大的Windows程序卸载工具,主打“强力卸载+无残
- pythonflow_MLflow系列1:MLflow入门教程(Python)
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这篇教程展示了如何:训练一个线性回归模型将训练代码打包成一个可复用可复现的模型格式将模型部署成一个简单的HTTP服务用于进行预测这篇教程使用的数据来自UCI的红酒质量数据集,主要用于根据红酒的PH值,酸度,残糖量等指标来评估红酒的质量。我们会用到什么?安装MLflow和scikit-learn,推荐两种安装方式:安装MLflow及其依赖:pipinstallmlflow[extras]分别安装ML
- Python Day56
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python机器学习python开发语言
Task:1.假设检验基础知识a.原假设与备择假设b.P值、统计量、显著水平、置信区间2.白噪声a.白噪声的定义b.自相关性检验:ACF检验和Ljung-Box检验c.偏自相关性检验:PACF检验3.平稳性a.平稳性的定义b.单位根检验4.季节性检验a.ACF检验b.序列分解:趋势+季节性+残差记忆口诀:p越小,落在置信区间外,越拒绝原假设。1.假设检验基础知识a.原假设与备择假设原假设(Null
- 【题解】洛谷P1001 A+B Problem
炯炯目光
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写在前面第一篇博客,献给2020年的残夏。静听8月的热情与安宁,在竞赛中的时光如白驹过隙。也不惧未知的风雨,努力向着既往的通途。ACMACMACM的目标,希望能实现吧。同时,推荐一下我的个人博客,欢迎访问。https://www.cnblogs.com/jjmg/下面是页面编辑的测试。题目地址https://www.luogu.com.cn/problem/P1001题目描述输入两个整数a,ba,
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- 【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容:GBDT的基础上,在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样,也是使用新的弱学习器拟合残差(当前模型负梯度,残差方向)GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
- 基于Transformer实现机器翻译
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目录一、前言1.1什么是Transformer?1.2Transfomer的基本结构1.2Transformer的重要组成部分1.2.1位置编码(PositionalEncode)1.2.2自注意力机制(Self-Attention)1.2.3多头注意力(Multi-HeadAttention)1.2.4位置感知前馈层(Position-wiseFFN)1.2.5残差连接与层归一化二、AutoDL
- XGBoost算法原理及Python实现
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一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法,它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上,拟合负梯度方向的残差(真实值与预测值的差)来构建新的弱学习器,达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时,利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中,不仅考虑了一阶导数(梯度),还引入了二阶导数(海森矩阵),这使得算法能够更精确地找到损失函数
- 梯度增强与XGBoost算法解析
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算法算法
##一、梯度增强(GradientBoosting)原理###1.1集成学习与Boosting集成学习通过结合多个弱模型提升整体性能,主要包括Bagging(如随机森林)和Boosting两类方法。**梯度增强**属于Boosting家族,核心思想是**串行训练模型,每一步修正前序模型的残差**,最终形成强预测器。###1.2算法核心流程1.**初始化基模型**:用常数(如目标变量均值)预测。2.
- 通义万相2.1技术深度解析
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如果喜欢可以到我的主页订阅专栏哟(^U^)ノ~YO一、系统架构概览通义万相2.1是基于扩散模型的多模态生成系统,其核心架构包含以下模块:多模态编码器CLIPViT-L/14文本编码器(768维嵌入)改进型图像编码器(EfficientNet-B7+自注意力)扩散主干网络改进型U-Net架构(128层残差块)多尺度交叉注意力机制动态卷积核分配自适应噪声调度系统非线性噪声衰减算法分阶段训练策略分布式训
- 北斗导航 | 基于改进小龙虾优化算法的GPS接收机自主完好性监测算法研究
北斗猿
卫星导航算法matlab
详细介绍基于改进小龙虾优化算法(COA)的GPS接收机自主完好性监测算法的原理、公式和MATLAB实现。主要内容如下:RAIM基础原理与问题定义:介绍最小二乘残差法的数学模型,包括伪距观测方程、故障检测统计量和故障识别方法。改进小龙虾优化算法设计:详细说明COA的三种行为模式及其数学表述,以及三种改进策略(非线性温度更新、自适应视野调整、混合变异机制)。融合改进COA的RAIM算法:阐述种群初始化
- 机器学习15-XGBoost
吹风看太阳
机器学习机器人人工智能
XGBOOST学习笔记一、引言在机器学习的集成学习算法中,XGBoost(eXtremeGradientBoosting)凭借其高效性、可扩展性和卓越的性能,成为数据科学竞赛和工业界应用的热门选择。XGBoost本质上是一种基于梯度提升框架(GradientBoostingFramework)的机器学习算法,它通过不断拟合残差来构建多个弱学习器(通常是决策树),并将这些弱学习器进行累加,从而形成一
- 30天pytorch从入门到熟练(day1)
一、总体工作思路本项目采用“从零构建”的策略,系统性地开展了深度学习模型的开发与优化工作。其目标在于通过全流程自研方式,深入理解模型构建、训练优化、推理部署的关键技术环节。整体路径分为以下核心阶段:模型初步构建:以最简单的线性模型y=Ax+B为起点,快速搭建数据流通路;数据生成机制设计:构建基于正态分布的可控数据生成器,逐步增加数据复杂度;模型复杂度提升:在逐步提高神经网络深度与宽度的同时,引入残
- (02)Cartographer源码无死角解析-(72) 2D后端优化→OptimizationProblem2D-约束残差、landmark残差
江南才尽,年少无知!
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讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始,针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885文末正下方中心提供了本人联系方式,点击本人照片即可显示WX→
- FFmpeg 的算法体系
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️一、FFmpeg核心算法体系与作用1.编解码算法编解码是FFmpeg的核心能力,通过libavcodec实现音视频的压缩与还原。视频编码算法帧间预测:通过运动估计(菱形搜索、全搜索法)减少时间冗余,支持P帧(前向预测)和B帧(双向预测)变换与量化:采用整数离散余弦变换(DCT)将空域信号转为频域,再通过量化舍弃高频信息(H.264/H.265使用)熵编码:对残差数据采用CABAC(上下文自适应二
- 【开源项目】免费且本地运行:快用 DeepEval 测测你的大模型接口有没有缩水
MarkGosling
开源项目语言模型python开源软件ai人工智能
作为一个整天鼓捣大语言模型应用的大学生,我经常遇到一个头疼事儿:做了个RAG管道、搞了个聊天机器人,或者搭了个代理工作流之后,怎么才能知道它到底好不好、靠不靠谱?都说提示工程重要,模型选择也关键,但优化了半天,该用哪个模型,哪个提示词效果真棒,哪个架构更稳定?凭感觉?靠肉眼对比几个输出?这也太不“极客”了!过去用第三方厂商的大模型接口,总有点不放心:万一它给我的模型是个“残血版”API呢?我们普通
- LM算法与TRF算法(含有在ICP配准情境下的两种算法对应代码)
小远披荆斩棘
三维点云工程算法实现算法
在ICP配准中,使用LM算法通常会遇到找到的对应点对数量不足的问题因为使用Levenberg-Marquardt(LM)算法进行最小二乘优化时,残差的数量小于变量的数量。实际应用:ICP配准过程:针对两个三维点云数据,两个点云上均有相互对应的3D关键点。我需要在每个点云上的每个关键点附近找到许多三维点(可以设置阈值范围),构成一个局部整体。对每个局部整体进行ICP配准。下面包含使用LM算法的ICP
- 江大白 | 目标检测YOLOv12算法来袭,更高性能、更快速度!(附论文及源码)
双木的木
深度学习拓展阅读CV-目标检测专栏YOLO人工智能计算机视觉python目标检测学习算法
本文来源公众号“江大白”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:目标检测YOLOv12算法来袭,更高性能、更快速度!(附论文及源码)导读目标检测是CV领域最常用的算法应用,而Yolo是目标检测算法非常经典的算法模型,近日Yolov12算法正式开源,提出区域注意力模块,残差高效层聚合网络,性能更好,速度更快,希望对大家学习理解有帮助!论文:https://arxiv.org/abs/2502.
- 残差网络中相加后激活的深度解析
浩瀚之水_csdn
#目标分类(理论)网络
残差网络中相加后激活的深度解析在残差网络中,"相加后激活"(post-additionactivation)是ResNet原始设计的关键特征,这一设计选择背后蕴含了深刻的神经网络原理,对模型性能有着重要影响。核心设计原理图示为什么不在相加前激活?数学视角:残差学习原理原始残差块设计目标:y=F(x)+x当F(x)优化到0时,网络退化为恒等映射:y=0+x=x如果在相加前激活:y=ReLU(F(x)
- 深度学习之模型压缩三驾马车:基于ResNet18的模型剪枝实战(3)
引言前面的文章《深度学习之模型压缩三驾马车:基于ResNet18的模型剪枝实战(1)》和《深度学习之模型压缩三驾马车:基于ResNet18的模型剪枝实战(2)》有做了相应的裁剪说明和实践,但是只是对其中的一个层进行采集的,这篇文章是记录对ResNet18中所有的残差层进行采集的一个过程。当然,前面也提到第一层是没有进行裁剪的,原因可以自己翻看前面的原因,后面也会有提到。一、ResNet18模型结构
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。