- TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革
AI原生应用开发
人工智能tensorflowpythonai
TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革关键词:TensorFlow、人工智能、航空航天、机器学习、深度学习、神经网络、自主系统摘要:本文探讨了TensorFlow这一强大的机器学习框架如何推动航空航天领域的创新。我们将从基础概念入手,逐步深入分析TensorFlow在航天器导航、卫星图像处理、飞行器自主决策等关键应用场景中的实现原理。通过实际代码示例和架构图解,展示TensorFl
- 多语言文本分类在AI应用中的实践
AI原生应用开发
人工智能分类数据挖掘ai
多语言文本分类在AI应用中的实践关键词:多语言文本分类、自然语言处理、机器学习、深度学习、BERT、迁移学习、跨语言模型摘要:本文深入探讨多语言文本分类在AI领域的应用实践。我们将从基础概念出发,逐步讲解其核心原理、技术架构和实现方法,并通过实际案例展示如何构建一个高效的多语言文本分类系统。文章将涵盖从传统机器学习方法到最先进的深度学习技术,特别关注跨语言迁移学习在实际业务场景中的应用。背景介绍目
- MATLAB在工业缺陷检测中的应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:缺陷检测、伤痕检测、瑕疵检测和划痕检测是工业自动化和质量控制中至关重要的环节,MATLAB作为一种高级编程环境,在图像处理和计算机视觉任务中扮演了重要角色。本文详细介绍了如何使用MATLAB实现这些检测过程,包括图像采集、预处理、特征提取和决策制定等步骤。通过介绍内置图像处理工具箱中的应用,色彩转换技术、边缘检测算法以及形态学操作等方法,我们阐述了如何识别和处
- 【缺陷检测】基于计算机视觉实现电路板智能检测系统附Matlab代码
matlab科研助手
计算机视觉matlab人工智能
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍随着信息技术的飞速发展和电子产品的日益普及,印刷电路板(PCB)作为电子产品的核心组件,其质量直接关系到整个系统的性能和可靠性。传统的电路板检测主要依赖人工目检,存在效率低下
- Orange3实战教程:图像分析---图像嵌入
err2008
Orange3实战教程数据挖掘神经网络自然语言处理机器学习计算机视觉深度学习orange3中文版
图像嵌入通过深度神经网络实现图像嵌入。输入图像:图像列表。输出嵌入向量:用数字向量表示的图像。跳过的图像:未计算嵌入向量的图像列表。图像嵌入功能读取图像并将其上传至远程服务器或本地计算。深度学习模型用于为每张图像计算特征向量。该功能返回一个增强的数据表,包含额外的列(图像描述符)。图像可以通过导入图像小部件导入,也可以通过电子表格中的图像路径导入。在这种情况下,包含图像路径的列需要一个三行表头,第
- 【人工智能99问】卷积神经网络(CNN)的结构和原理是什么?(10/99)
文章目录卷积神经网络(CNN)的结构及原理一、CNN的核心结构1.输入层(InputLayer)2.卷积层(ConvolutionalLayer)2.卷积层的核心机制:局部感受野与权值共享3.池化层(PoolingLayer)4.全连接层(FullyConnectedLayer)5.输出层(OutputLayer)6.辅助层二、CNN的工作原理三、CNN的使用场景1.计算机视觉(最核心场景)2.其
- Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读
钟屿
论文阅读计算机视觉人工智能
用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题,因为模糊不仅来源于多个物体运动,还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊,传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设,例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外,最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
- 基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- YOLOv8实现手写数字识别系统:从MNIST到实时摄像头检测
在深度学习领域,手写数字识别是一个经典问题,也是入门计算机视觉的重要案例。本文将介绍一个基于YOLOv8和MNIST数据集的手写数字识别系统,该系统不仅能识别静态图像中的数字,还能通过摄像头实时检测手写数字。个人博客:YOLOv8实现手写数字识别系统:从MNIST到实时摄像头检测-iDing's博客项目概述这个项目结合了传统的MNIST数据集和现代的目标检测算法YOLOv8,实现了以下功能:将MN
- 基于深度学习的手写数字和符号识别系统:YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成
YOLO实战营
深度学习YOLOui人工智能目标检测计算机视觉
1.引言随着人工智能和深度学习技术的发展,手写数字和符号识别已经成为计算机视觉领域的重要研究方向。手写识别在很多实际应用中扮演着关键角色,例如邮政编码识别、表单自动处理和智能教育系统等。传统的手写识别方法通常依赖于复杂的特征工程,而深度学习则能够自动从数据中学习到特征,极大地提高了识别精度和速度。本文将介绍如何构建一个基于YOLO系列模型(YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、Y
- AI作画:AI人工智能激发艺术创作灵感
AGI大模型与大数据研究院
AI作画人工智能ai
AI作画:AI人工智能激发艺术创作灵感关键词:AI作画、生成艺术、深度学习、神经网络、艺术创作、人工智能、创意工具摘要:本文深入探讨AI作画技术如何激发艺术创作灵感。我们将从基础概念出发,解释AI如何"学习"艺术风格并生成新作品,分析核心技术原理,提供实际应用案例,并展望这一领域的未来发展趋势。通过通俗易懂的讲解和实际代码示例,帮助读者理解这项融合科技与艺术的创新技术。背景介绍目的和范围本文旨在向
- Jetson平台编译Tengine
space01
AIoTJetson人工智能深度学习计算机视觉
1.Tengine简介Tengine于2017年在GitHub(https://github.com/OAID/Tengine)开源,是OPENAILAB(开放智能)推出的自主知识产权的边缘AI计算框架,致力于解决AIoT产业链碎片化问题,加速AI产业化落地。Tengine兼容多种操作系统和深度学习算法框架,简化和加速面向场景的AI算法在嵌入式边缘设备上快速迁移,以及实际应用部署落地,可以十倍提升
- 机器人-组成结构-感知 - 决策 - 执行
具身智能-查布嘎
具身智能机器人人工智能
目录一、感知系统内部传感器:外部传感器:二、智能决策系统机器学习家族1.1机器学习2.1深度学习2.2深度学习模型(主要属于监督/强化学习范畴,但结构通用):3.1监督学习3.2监督学习模型4.1半监督学习4.2无/半监督学习模型:5.1无监督学习5.2生成模型(可属于监督/无监督):6.1强化学习7.1其他学习三、控制系统(运控)①对应小脑和脊柱一、感知系统①对应人体的五官。由具有不同功能的各种
- 深度学习篇---矩阵
Atticus-Orion
嵌入式知识篇上位机知识篇嵌入式硬件篇深度学习矩阵人工智能
在机械臂解算、深度学习网络等硬件和软件领域中,矩阵运算作为核心数学工具,承担着数据表示、变换、映射和优化的关键作用。以下从具体领域出发,详细总结涉及的矩阵运算及对应的核心知识:一、机械臂解算领域机械臂解算(运动学、动力学分析)的核心是描述“关节空间”与“操作空间”的映射关系,矩阵运算用于精准刻画坐标系转换、运动传递和力/力矩分析。1.运动学解算(正/逆运动学)核心目标:通过矩阵描述关节角度与末端执
- Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用
AI智能应用
Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向,涉及时间序列分析、自然语言处理、语音识别等多个领域。序列数据具有时间依赖性,即序列中每个元素都受到前面元素的影响。传统的机器学习算法难以捕捉这种时间依赖性,而深度学习
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现打架检测(C#代码,UI界面版)
格林威
工业相机机器视觉数码相机YOLO深度学习计算机视觉人工智能
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现打架检测(C#代码,UI界面版)工业相机使用YoloV8模型实现打架检测工业相机通过YoloV8模型实现打架检测的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代码代码实现
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人脸识别检测(C#代码,UI界面版)
格林威
机器视觉工业相机数码相机YOLO深度学习人工智能视觉检测c#
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人脸识别检测(C#代码,UI界面版)工业相机使用YoloV8模型实现人脸的检测工业相机通过YoloV8模型实现人脸识别检测的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人物识别(C#代码,UI界面版)
格林威
工业相机机器视觉数码相机YOLOc#人工智能计算机视觉开发语言
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人物识别(C#代码,UI界面版)工业相机使用YoloV8模型实现人物识别工业相机实现YoloV8模型实现人物识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代码代码实现
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现动物分类(C#源码,UI界面版)
格林威
机器视觉工业相机数码相机YOLO深度学习计算机视觉人工智能视觉检测c#
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现动物分类(C#源码,UI界面版))工业相机使用YoloV8模型实现动物分类工业相机实现YoloV8模型实现动物分类的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代码代码实
- AI 大模型重塑软件开发流程
万花丛中一抹绿
人工智能
一、AI大模型的定义与发展历史AI大模型是基于海量数据训练的深度学习模型,具备强大的自然语言理解、逻辑推理和知识生成能力。在软件开发领域,以GPT-4、CodeLlama、GitHubCopilotX为代表的大模型,能理解代码语法、语义及业务逻辑,实现代码生成、漏洞检测等复杂任务。其发展可追溯至2017年,谷歌提出Transformer架构,为大模型奠定了核心基础。2018年,GPT-1问世,参数
- 在 Conda 中删除环境及所有安装的库
Studying 开龙wu
conda
注意事项1.删除环境前确保你没有在该环境中运行任何程序。2.删除操作是不可逆的,所有该环境中的包和配置都会被永久删除。3.如果你想保留环境的配置信息,可以在删除前使用condaenvexport>environment.yml导出环境配置。关于requirements.txt和environment.yaml文件使用介绍详情可参考以往文章,争对机器学习和深度学习里Python项目开发管理项目依赖的
- OpenCV学习(二)-二维、三维识别
香蕉可乐荷包蛋
#OpenCVopencv学习人工智能
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,可以用于识别和处理二维图像和三维图像。以下是关于二维图像和三维图像识别的基础知识和示例代码。1.二维图像识别二维图像识别通常包括图像分类、对象检测、特征提取等任务。以下是一些常见的操作:1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类,例如使用深度学习模型(如ResNet、MobileNet等)。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn
- 【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理:从边缘检测到特征抽象的逐层演进(附可视化工具与行业实战代码)
AI_DL_CODE
人工智能深度学习卷积核特征提取卷积神经网络边缘检测特征可视化
摘要:卷积核是卷积神经网络(CNN)的核心组件,其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发,揭示卷积操作的空域-频域对偶性:空域卷积等价于频域乘积(F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}),解释边缘检测核(Sobel、Laplacian)的频域响应特性。通过特征可视化实验表明,CNN特征呈现逐层抽象规律:
- 颠覆未来:创新代码引领人工智能与量子计算深度融合
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3人工智能量子计算
摘要在信息时代飞速演进的背景下,人工智能与量子计算正以前所未有的速度互相融合,推动着科技边界的不断拓展。本文回顾了经典算法的智慧,展示了前沿深度学习模型的构建,并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性,为探索未来科技变革提供了全新视角。1.引言当前,科技创新正处于高速迭代的关键阶段,传统计算方法与新型技术的交汇处正成为研究热点。人工智能的发展已渗透到各行各业,而量子计算的崛起则为解决复杂计算问题提
- 使用UV管理PyTorch项目
PyTorch是深度学习研究和开发的流行选择。可以使用uv管理PyTorch项目,包括不同Python版本依赖、管理环境、甚至加速器选择等。安装Pytorch从打包角度来看,PyTorch有几个不常见的特点:许多PyTorchwheel托管在专门的索引上,而非Python包索引(PyPI)。因此,安装PyTorch通常需要配置项目使用PyTorch专属索引。PyTorch为每种加速器生成不同的构建
- AI新纪元:2025年深度学习技术突破与行业应用全景
像素笔记
杂谈人工智能深度学习ai自动驾驶工业数字化转型未来趋势技术创新
2025年,人工智能技术迎来爆发式增长,大模型、生成式AI和多模态技术持续突破,人形机器人量产元年正式开启,自动驾驶商业化进程加速,工业数字化转型全面铺开。这些进展不仅重塑了技术边界,更在多个行业创造了实际价值,推动AI从实验室走向产业化。本文将深入剖析2025年深度学习与AI领域的核心技术突破、行业应用案例及未来发展趋势,为技术从业者提供全面视角。一、深度学习核心技术突破:大模型、生成式AI与多
- 模型移植实战:从PyTorch到ONNX完整指南
慕婉0307
神经网络pytorch人工智能python
一、认识ONNXONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放的模型表示格式,由微软和Facebook(现Meta)在2017年共同推出,旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题。ONNX的主要优势包括:跨框架兼容性:支持主流深度学习框架间的模型转换,包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如,可以将PyTorch训练的ResNet模型导
- TensorFlow GPU 2.10.1 for Python 3.9快速安装指南
疑样
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TensorFlowGPU2.10.1是专为Windowsx64和Python3.9设计的TensorFlow版本,它集成了GPU支持以加快深度学习模型的训练。本指南提供了该版本的概述、安装步骤及注意事项,旨在帮助开发者利用其性能优势提升机器学习项目的效率。1.TensorFlowGPU介绍1.1TensorFlow的起源与功能TensorFlow是由Goog
- 计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些?...
这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点,所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一.所谓计算机视觉,是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息,就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
- 深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现
ZPC8210
ROS深度学习人工智能
如何将GraspNet等深度学习模型与6D姿态估计集成到ROS2和MoveIt中,实现高精度的机器人抓取系统。1.系统架构text[RGB-D传感器]→[物体检测与6D姿态估计]→[GraspNet抓取位姿生成]→[MoveIt运动规划]→[执行抓取]2.环境配置2.1安装依赖bash#安装PyTorch(根据CUDA版本选择)pip3installtorchtorchvisiontorchaud
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比