- 大模型Agent 和 RAG 的关系
大数据追光猿
大模型语言模型人工智能学习方法transformer
Agent和RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是两种在自然语言处理(NLP)和人工智能领域中广泛使用的技术,它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。以下是它们的关系及其协同作用的详细分析。1.Agent和RAG的定义(1)Agent定义:Agent是一种智能体,能够感知环境并采取行动以完成特定任务。在NLP领域,Agent通常指一个基于大语言模型(LLM)的
- 国产模型能否挑战 GPT-4?一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用
AI筑梦师
人工智能学习框架架构深度学习pythonagi人工智能tensorflow
✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进,从GPT-3到GPT-4,全球在通用人工智能方向取得了长足进展。但与此同时,开源社区始终缺乏一个真正兼顾性能、效率、中文能力和实用性的高质量大模型。DeepSeek-V3的推出正是在这个背景下的一次关键突破。DeepSeek-V3是由中国团队DeepSeek开发的第三代大语言模型,它具备以下几个核心特性:开源可商用:
- Agent、RAG、LangChain的概念及作用
北极冰雨
大模型人工智能
Agent:概念:在人工智能中,Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体,可以是简单的程序,也可以是复杂的系统,如自动化客服助手、推荐系统等,甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。作用:它能利用内置的大语言模型来做出规划,决定执行哪些步骤,以及每个步骤需要调用哪些工具(如RAG),之后调用相应的工具,最终完成任务。例如,在客服问答场景中,Agent可以根据用户的问题,规划出需要查
- DeepSeek多语言AI高效应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下,DeepSeek系列模型凭借混合专家架构(MoE)与670亿参数规模,在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。本文系统性拆解其技术架构设计逻辑,聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景,分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。技术维度DeepSeekProver传统单模态模型多语言支持97种语言动态切换单一语种优化
- 重要重要!!fisher矩阵是怎么计算和更新的,以及计算过程中参数的物理含义
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力矩阵概率论线性代数windows微信机器学习
fisher矩阵是怎么计算和更新的,以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵(FisherInformationMatrix,FIM)用于衡量模型参数估计的不确定性,其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用。以下是其计算和更新的关键步骤:一、Fisher矩阵的计算定义Fisher矩阵的元素表示对数似然函数关于参数的二阶导数的期望值的负数,即:Fi,j=−
- AI大模型训练教程
Small踢倒coffee_氕氘氚
python自学经验分享笔记
1.引言随着人工智能技术的快速发展,大模型(如GPT-3、BERT等)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU:推荐使用NVIDIA的高性能GPU,如A100、V100等。内存:至少64GBRAM。存储:SSD存储,至少1TB。#2.2软件环境操作系统:Lin
- 使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程
shandianfk_com
ChatGPTAIjupyter深度学习ide
大家好,今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行深度学习编程。深度学习是人工智能领域中的一项重要技术,通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。JupyterNotebook作为一个强大的工具,可以帮助我们轻松地进行深度学习编程,尤其适合初学者和研究人员。本文将带领大家一步步了解如何在JupyterNotebook中开展深度学习项目。一、什么是JupyterNotebook?Jup
- 英伟达常用GPU参数速查表,含B300.....
Ai17316391579
深度学习服务器人工智能机器学习服务器电脑计算机视觉深度学习神经网络
英伟达常用GPU参数速查表,收藏备用:含RTX5090、RTX4090D、L40、L20、A100、A800、H100、H800、H20、H200、B200、B300、GB300.....专注于高性能计算人工智能细分领域kyfwq001#5090##4090##英伟达“新核弹”B200发布##英伟达##英伟达B300##GPU##服务器##显卡##英伟达H800/A800芯片将禁售#
- 景联文科技提供高质量文本标注服务,驱动AI技术发展
景联文科技
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文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程,这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息,以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理(NLP)领域的一个重要环节,它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息,增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性:确定文本表达的情感倾向,如正面、负面或中立。强度评估:衡量情感的强烈程度,从轻微到极端不等。命名实
- 打造金融数据新引擎,看永洪科技助力头部农信社搭建一站式分析平台
永洪科技
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在数字化转型的浪潮中,金融行业作为经济发展的核心引擎,正加速探索数字化、智能化的新路径。永洪科技,近日成功助力某省农村信用社联合社(简称:Z企业)完成了其数字化转型的重要一步,通过部署先进的商业智能解决方案,为Z企业的业务升级与效能提升注入了强劲动力。随着智能金融时代的来临,以大数据、人工智能、移动互联等新兴技术为核心的金融科技持续赋能银行金融业务数字化、智能化、开放化的发展,为金融机构营销体系的
- 景联文科技:以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展
景联文科技
科技人工智能数据标注
在当今这个由数据驱动的时代,高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。数据标注过程涉及对原始数据进行加工,通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式,从而使数据更具有意义和可解读性。数据标注的主要类型包括:图像标注:指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息,如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
- 客服机器人怎么才能精准的回答用户问题?
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环境:客服机器人问题描述:客服机器人怎么才能精准的回答用户问题?解决方案:客服机器人要精准回答用户问题,需综合技术、数据和用户体验等多方面因素。以下是关键策略和步骤:1.精准理解用户意图自然语言处理(NLP)技术分词与实体识别:提取关键词(如“订单号”“退货”)和实体(如时间、地点)。意图分类:通过机器学习模型(如BERT、Transformer)将问题归类(如“售后”“支付”)。上下文理解记录对
- 人工智能与网络信息技术的深度融合
鸭鸭鸭进京赶烤
学术会议人工智能AI编程ai机器人计算机视觉网络计算机网络
在当今时代,人工智能(AI)和网络信息技术正以前所未有的速度推动着社会变革。从通用人工智能(AGI)到具身智能的普及,AI不仅实现了技术上的飞跃,也在各个行业展现出巨大的应用潜力。随着技术的不断迭代,我们迎来了许多创新应用,例如AI在电子信息技术中的应用,通过算法优化与升级,显著提高了处理效率和准确性。网络信息技术同样在飞速发展。面向2030年的未来网络发展趋势表明,网络将支撑万亿级、人机物、全时
- DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头:技术架构与应用场景的全方位解析
云策量化
Deepseekchatgptdeepseekgrok
前言在当今人工智能领域,DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头,各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景,在自然语言处理领域占据着重要地位。本文将对这三款模型的技术架构和应用场景进行全方位解析,以期为读者提供深入的了解和有价值的参考。一、技术架构(一)DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型,其技术架构基于深度学习中的Transforme
- 探索AI模型的巅峰之战:ChatGPT、DeepSeek与Grok 3,谁才是最强?
温暖阳光阿斌
人工智能chatgpt
近年来,人工智能领域正处于一场高速迭代的革命中。大型语言模型(LLMs)如ChatGPT、DeepSeek和Grok3纷纷亮相,各展所长,为人们带来了前所未有的体验。在这场"谁是最强"的竞争中,每一方都展现出了令人惊叹的能力和独特的优势。然而,这些模型之间的差异和特点,究竟是什么?它们各自的优势在哪里?又有哪些隐藏的短板?本文将带您深入了解这三位AI巨头的亮点与争议,共同探讨它们在AI领域的位置,
- OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南
土城三富
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库,包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块(opencv_contrib),版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能,有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库,并提
- OpenCV ML 模块使用指南
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OpenCVopencv人工智能计算机视觉
一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法,可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法,包括支持向量机(SVM)、K均值聚类(K-Means)和神经网络(ANN),并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。二、主要函数及类详解(一)支持向量机(SVM):cv.ml.SVM_create()功能支持向量机(SVM)是一种强大
- 强化学习中策略网络模型设计与优化技巧
数字扫地僧
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I.引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种通过与环境交互,学习如何采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。策略网络(PolicyNetwork)是强化学习中一种重要的模型,它直接输出动作的概率分布或具体的动作。本篇博客将深入探讨策略网络的设计原则、优化技巧,并结合具体实例展示其应用。II.策略网络的基本概念A.策略网络的定义策略网络是一种神经网络,它接受当前状态作为
- 使用DeepSeek R1大模型编写迅投 QMT 的量化交易 Python 代码
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qmt量化交易pythonqmtdeepseek量化交易代码生成
随着人工智能技术的迅猛发展,利用AI工具提升工作效率已成为现代开发者的重要手段。在使用deepseek官方网页生成迅投QMT代码的时候,deepseek给出的代码是xtquant代码,也就是miniqmt代码,并不是我们传统意义上说的大QMT可用的代码。因此,我们需要自建一个知识库,让deepseek根据我的知识库里面的知识,去帮我生成大QMT可用的交易代码。一、建立迅投QMT的知识库建立迅投QM
- GPU架构分类
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一、NVIDIA的GPU架构NVIDIA是全球领先的GPU生产商,其GPU架构在图形渲染、高性能计算和人工智能等领域具有广泛应用。NVIDIA的GPU架构经历了多次迭代,以下是一些重要的架构:1.Tesla(特斯拉)架构(2006年发布)特点:NVIDIA推出的首个通用GPU计算架构,支持使用C语言进行GPU编程,标志着GPU开始从专用图形处理器转变为通用数据并行处理器。性能:具有128个流处理器
- 芯片的未来发展趋势
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2024年,该行业将专注于AI/ML、RISC-V、量子、安全等发展趋势。今年年初,大多数人从未听说过生成式人工智能。现在整个世界都在竞相利用它,而这仅仅是个开始。量子计算、6G、智能基础设施等新市场领域专用处理正在加速对更快、更高效、更多数据的需求。与每隔几年等待下一个工艺节点的日子相比,未来几年的事件将与电话或汽车的引入一样重要。但可能不会只有一种创新技术,将会有很多技术一起以一种将让科技界惊
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基于Python的验证码识别研究与实现1.摘要验证码的主要目的是区分人类和计算机,用来防止自动化脚本程序对网站的一些恶意行为,目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵。验证码的自动识别对于减少自动登录时长,识别难以识别的验证码图片有着重要的作用。对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理
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目录一丶Python概述二丶Python数据类型三丶常用的进制四丶字符串型五丶程序控制结构六丶组合数据类型一丶Python概述Python是一种高级编程语言,由GuidovanRossum于1991年开发并发布。它具有简洁、易读、易学的语法特点,被广泛应用于多个领域,包括软件开发、数据科学、人工智能、网络编程等。以下是Python的一些主要特点和优势:简单易学:Python的语法简洁明了,易于理解
- LLM:软件测试的颠覆性力量
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发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
LLM:软件测试的颠覆性力量关键词:大语言模型(LLM)、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中,测试一直是确保产品质量的关键环节。随着人工智能技术的飞速进步,特别是大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLM)的出现,软件测试领域正经历着前所未有的变革。LLM凭借其强大的自然语言处理能力和广泛的知识储备,正在重塑我们对
- DS/ML:数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略
一个处女座的程序猿
资深文章(前沿/经验/创新)DataScienceML数据科学数据科学的生命周期机器学习
DS/ML:数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读:本文章是博主在数据科学和机器学习领域,先后实战过几百个应用案例之后的精心总结,应该是完全覆盖了数据科学的整个生命周期及其各个阶段的要点。其中机器学习领域六大阶段更是在整个数据科学生命周期中扮演着极其重要的角色。同时,因为涉及到博主出书中出版社要求在
- 深入了解盘古大模型:技术、应用与未来
Hardess-god
Literaturereview人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。近年来,中国自主研发的大模型之一——盘古模型(PanGuModel)逐渐进入公众视野,凭借其强大的性能和广泛的应用前景,引发了行业内外的广泛关注。什么是盘古大模型?盘古大模型是华为公司联合多家科研机构共同研发的超大规模预训练语言模型。该模型以中文数据为主进行训练,旨在推动中文自然语言处理(NLP)以及跨模态应用的技
- 【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...(二)
985小水博一枚呀
大大大模型知识点人工智能语言模型自然语言处理机器学习神经网络
【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…(二)【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…(二)文章目录【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...(二)前言4.代码逐行解释TransformerBlock类初始化前向传播GenerativeLM类初始化前向传播推理示例测试生成5.总结欢迎宝子们点赞、关注、收藏!欢迎宝子们批评指正!祝所有的硕博生都能遇到好的导师!好的审稿
- 人工智能 - 通用 AI Agent 之 LangManus、Manus、OpenManus 和 OWL 技术选型
天机️灵韵
具身智能人工智能人工智能具身智能智能体
一、核心项目概览1.Manus(闭源通用AIAgent)定位:全球首个全流程自动化通用AIAgent,GAIA基准测试SOTA水平。核心能力:全流程自动化:从任务规划(如撰写报告)到执行(代码生成、表格制作)的端到端处理。智能纠错机制:基于沙箱环境的实时错误反思与调整(类似CodeAct技术)。云端依赖:需联网运行,集成浏览器操作、信息检索等工具。局限性:闭源且采用邀请制,二手市场邀请码溢价至数万
- 知识图谱中NLP新技术
魔王阿卡纳兹
知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理(NLP)的结合是当前人工智能领域的前沿方向,其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面,系统梳理知识图谱中NLP的最新进展:一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合:以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入(KE)和语言建模目标,将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程,显著提
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文章目录前言:如何利用ChatGPT来写代码:一个深度指南1.ChatGPT的基本功能概述2.利用ChatGPT辅助代码编写的好处3.ChatGPT支持的编程语言4.如何向ChatGPT提问以获取最佳结果5.实际应用案例6.ChatGPT的局限性及其解决方法7.关于隐私和安全性的注意事项8.未来展望结论前言:如何利用ChatGPT来写代码:一个深度指南近年来,人工智能技术取得了飞跃性的进展,尤其是
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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
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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