- 爱的反义词
情新花生
张爱玲曾说过一段话:“今天是个好日子,一是收到了稿费,二是胡兰成终于死了。”还好,胡兰成死了,张爱玲还能记得他。最怕的是,若有人提起胡兰成时,张爱玲一脸的懵逼:他是谁?我不认识他!爱的反义词不是恨,而是遗忘!
- css遗忘的知识2(grid布局,&父类选择器与:has() 讲解)
不断努力的根号七
csscss前端javascript
---grid布局1.基础Grid布局定义gird布局和行宽.container{display:grid;grid-template-columns:100px200px300px;/*三列,宽度分别为100px,200px,300px*/grid-template-rows:100px200px;/*两行,高度分别为100px,200px*/}常用单位fr(fractionalunit):可用
- 【docker】Docker部署mysql并提供客户端访问
weixin_42956047
dockerMySQLdockermysqldocker部署mysql
在服务器使用docker镜像创建容器来部署数据库,如mysql,这种方式是超级常见的,学习时间久了,有点过程会容易遗忘,特此写下博客记录,方便以后使用。1.CentOS7安装docker环境https://www.cnblogs.com/mazhilin/p/11553510.html2.dockerpull最新mysql镜像获取mysql镜像dockersearchmysql//查询mysql镜
- 【C语言】学习过程教训与经验杂谈:思想准备、知识回顾(五)
个人主页:艾莉丝努力练剑❄专栏传送门:《C语言》、《数据结构与算法》、C语言刷题12天IO强训、LeetCode代码强化刷题学习方向:C/C++方向⭐️人生格言:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平前言:我们在学习过程中会碰到很多很多问题,本系列文章不会博主不会额外再创建一个新的专栏来收录,因为这一系列文章创作的初心主要是针对回顾知识点(遵循遗忘曲线并且根据自身的实际情况可以做出一些
- 长短期记忆(LSTM)网络模型
凌莫凡
lstm人工智能rnn深度学习神经网络
一、概述 长短期记忆(LongShort-TermMemory,LSTM)网络是一种特殊的循环神经网络(RNN),专门设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时面临的梯度消失/爆炸问题,能够有效捕捉长距离依赖关系。其核心在于引入记忆细胞(CellState)和门控机制(GateMechanism),通过控制信息的流动来实现对长期信息的存储与遗忘。二、模型原理 LSTM由记忆细胞和三个门控单元(遗
- 【AI大模型面试八股文】大模型训练中如何应对灾难性遗忘问题?
一叶千舟
AI大模型应用【八股文】人工智能深度学习
目录✅面试回答模板:一、什么是灾难性遗忘?举个通俗的例子:二、灾难性遗忘是怎么发生的?常见触发情境:三、我们为什么要关注灾难性遗忘?四、主流解决方案汇总✅1.固定部分参数(FeatureExtraction)✅2.正则化策略(Regularization)✅3.回放机制(Rehearsal/Replay)✅4.参数隔离(ParameterIsolation)✅5.使用提示学习(PromptLear
- 长尾形分布论文速览三十篇【60-89】
木木阳
Long-tailed人工智能
长尾形分布速览(60-89)这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新,LLMs在这些领域展现了卓越的性能,并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘,提高在长尾任务中的持续学
- AttnRNN:参数更少,却断档碾压LSTM/GRU的新RNN
wq舞s
人工智能python深度学习deeplearningai科技pytorch
研究者与发布者为:CSDNwq舞s,知乎wqwsgithubwqws突破性进展!新型注意力RNN(AttnRNN)在长序列任务中全面超越传统RNN模型在深度学习领域,循环神经网络(RNN)及其变体GRU和LSTM长期以来一直是处理序列数据的首选架构。然而,它们在长序列任务中始终存在信息遗忘和梯度消失等问题。今天,我很高兴地宣布一种全新的RNN架构——AttnRNN,它在多个长序列基准测试中全面超越
- android弹窗验证密码,Android 应用安装添加密码输入弹窗
weixin_39861823
android弹窗验证密码
基于RKAndroid6.0-MID代码packages/apps/PackageInstaller/src/com/android/packageinstaller/PackageInstallerActivity.java为防止之后遗忘,记录一下安装apk时会弹出输入弹窗,输入内容正确,才可以点击安装按钮,输入错误安装应用弹窗消失先引用需要用到的类importandroid.widget.Ed
- 记忆力锻炼方法
穗余
记忆力计算机视觉人工智能深度学习
记忆力锻炼的核心在于科学方法、持续训练和健康生活习惯的结合。通过重复训练、关联记忆、充足睡眠等方式,可有效提升大脑信息处理与存储能力。关键在于长期坚持,并结合多种技巧形成适合自己的记忆策略。一、科学记忆方法重复训练与间隔复习大脑通过重复强化神经连接,但机械重复效率低。建议采用间隔重复法,例如学习新知识后,在1天、3天、1周等间隔复习,利用“遗忘曲线”规律巩固记忆。关联记忆法将新信息与已知内容关联,
- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
?Agony
lstm人工智能rnn
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- RAG 调优指南:Spring AI Alibaba 模块化 RAG 原理与使用
ApacheDubbo
spring人工智能架构SpringAIRAG
>夏冬,SpringAIAlibabaContributorRAG简介什么是RAG(检索增强生成)RAG(RetrievalAugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合信息检索和文本生成的技术范式。核心设计理念RAG技术就像给AI装上了「实时百科大脑」,通过先查资料后回答的机制,让AI摆脱传统模型的"知识遗忘"困境。️四大核心步骤1.文档切割→建立智能档案库核心任务:将海量文档
- LLM模型的一些思考
巴基海贼王
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对通用LLM模型进行Fine-tuning操作(SFT,supervisedfinetuning),带来的影响往往是有害的?从表象看,使用领域数据对LLM做Fine-tuning,通常会造成灾难性的“灾难遗忘”问题。简单点儿说,SFT在赋予对领域知识理解能力的同时,由于修正模型参数,导致模型遗忘之前学会的某些知识。目前的“智能=压缩”的理论是否正确?LLM的压缩能力是否可以拆解成单个神经元的“压缩
- 【黑马新版javaweb】-【day05-SpringBootWeb请求响应】-springboot-web-req-resp-案例运行出错:SpringBoot和jdk版本需要一致性检查设置
大数据师
javaspringbootjdk
视频上的版本是springboot3.0以下,目前创建工程时候要填入阿里云服务器。安装jdk11,代码默认是jdk11。如果要用1.8版本,需要从工程、模块等一致性检查设置。参考:【黑马新版javaweb】-【day04-Maven-SpringBootWeb】-springboot与jdk运行兼容问题上述图片把容易遗忘的关键点做了标示,至此,经过验证,不论是jdk11还是1.8都可以正常运行。记
- 【可持续学习网络模型0】目前全球增量学习或持续学习研究现状
帮带做
人工智能学习python硕博论文创新持续学习增量学习神经网络
全球增量学习或持续学习研究现状一、全球研究现状综述(2025年主流)✅1.研究目标和挑战✅2.主流研究范式(按解决灾难性遗忘的策略分类)二、重点代表性方法简介(含通俗解释)1.**EWC(ElasticWeightConsolidation)**:2.**iCaRL(IncrementalClassifierandRepresentationLearning)**:3.**HAT(HardAtte
- Python爬虫采集网易云音乐热评实战
Python_sn
python数据挖掘Python爬虫
前一段时间刚刚入门python爬虫,有大概半个月时间没有写python了,都快遗忘了。于是准备写个简单的爬虫练练手,我觉得网易云音乐最优特色的就是其精准的歌曲推荐和独具特色的用户评论,于是写了这个抓取网易云音乐热歌榜里的热评的爬虫。我也是刚刚入门爬虫,有什么意见和问题欢迎提出,大家一起共同进步。废话就不多说了~很多人学习python,不知道从何学起。很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知
- 打造不会遗忘的AI:一位旅行社特工的记忆移植手术
步子哥
人工智能搜索引擎
在人工智能(AI)的黎明时代,我们创造出的“智能体”大多像是一个个记忆只有七秒的“数字金鱼”。每一次对话都是一次全新的开始,它们无法记住你的名字、你的偏好,更不用说你上周跟它聊过的那个宏伟的旅行计划了。这种“失忆症”极大地限制了AI的潜能,使其难以在需要连续性、个性化和强韧性的复杂任务中大展拳。然而,科学的魅力就在于不断突破看似不可能的界限。今天,我们将一起踏上一段激动人心的旅程,亲手为一位AI旅
- 常见运维故障排查案例
MALLYUN
linux运维故障排查
目录案例1:GRUB引导故障案例2:文件系统只读故障案例3:OOMKiller触发案例4:系统启动卡住(initramfs损坏)案例5:磁盘空间耗尽案例6:SSH登录缓慢案例7:逻辑卷无法扩展案例8:内核模块冲突案例9:NTP时间不同步案例10:SELinux导致服务异常案例11、root密码遗忘附加资源推荐:案例1:GRUB引导故障故障现象:系统启动卡在"GRUB>"提示符,无法进入系统原因分析
- Node.js文件上传之Connect-Multiparty:老将的智慧与新手的陷阱
盛夏绽放
node.js有问必答
文章目录Node.js文件上传之Connect-Multiparty:老将的智慧与新手的陷阱引子:一个被遗忘的"文件管家"一、核心机制解析工作原理图解⚙️与传统表单处理的对比二、️实战代码:基础到进阶1.基础配置(老管家的工具箱)2.安全加固(给老管家配保镖)三、⚖️与其他方案的对比功能对比表生产环境模块选择占比性能对比示意图四、常见陷阱与解决方案1.临时文件堆积问题2.中文文件名乱码五、现代替代
- QDockWidget
铛铛啦啦啦
Qtqt
目录前言介绍常用方法构造函数公有函数信号函数前言最近好久没写博客了,markdown的语法都有些生疏了,现在正好有时间,就继续写起来吧。最近面试,发现了一个悲催的点,好多基础知识都慢慢遗忘了;忙忙碌碌的经历了将近三年的工作,好像总是在追赶,早上弄到晚上,不过却忽略了一个问题,每天都在忙什么?是找一些近似需求的实现,改一改就成了?之前貌似就是这样,嘻嘻哈哈的度过了这些天。讲真,最近发生的事情有点集中
- 命令行生存手册:被遗忘的25个Unix神级工具
FreeTools
FreeAiGuardunixchrome服务器
作者:开源大模型智能运维FreeAiOps在Unix系统的世界里,命令行是运维人员的得力助手。它强大而灵活,隐藏着许多被遗忘的神级工具。这些工具或许不像ls、cd、cp等常用命令那样广为人知,但在特定场景下,它们能发挥出巨大的作用,帮助你高效地解决各种问题。作为一名资深的IT运维工程师,我将为你介绍25个被遗忘的Unix神级工具,让你在命令行的世界里如虎添翼。一、find:强大的文件查找工具(一)
- 荒原之梦:致力于考研数学实战
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考研数学网:www.zhaokaifeng.com在这个信息爆炸的时代,每天都有无数的内容涌现,又有无数的内容被遗忘。但总有一些创作者,试图在这瞬息万变的世界里,留下一些真正有价值、能够经得起时间考验的东西。荒原之梦考研数学网就是这样一个平台,它的诞生源于一个简单而执着的初心——为考研学子提供真正实用的数学学习内容。"荒原之梦"这个颇具诗意的名字,并非随意而来。它源自创始人高中时期的一首诗歌,承载
- LSTM梯度推导与梯度消失机制解析
摘取一颗天上星️
深度学习lstm人工智能rnn
LSTM梯度推导与梯度消失机制解析LSTM(长短期记忆网络)通过精妙的门控设计解决了传统RNN的梯度消失问题。我们将深入推导LSTM参数的梯度传播过程,揭示其保持梯度流动的数学本质。一、LSTM前向计算回顾LSTM单元包含三个门控和细胞状态:#前向计算过程f_t=σ(W_f·[h_{t-1},x_t]+b_f)#遗忘门i_t=σ(W_i·[h_{t-1},x_t]+b_i)#输入门o_t=σ(W_
- 务必收藏!大模型常见面试题汇总与详解
AI-入门
深度学习prompt人工智能chatgptagi
今日,为大家分享大模型面试的相关知识点,喜欢的话记得收藏、关注和点赞哦。面试精选RAG技术体系的总体思路数据预处理。分块(此步骤极为关键,有时能决定模型的效果)。文本向量化。query向量化。向量检索。重排。将query与检索内容输入LLM,最终输出结果。使用外挂知识库主要为了解决什么问题克服遗忘问题。提升回答的准确性、权威性和时效性。解决通用模型在一些小众领域未涉猎的问题。提高可控性和可解释性,
- 2-15系统故障恢复
运维游轮
#Linux基础知识linux运维ubuntu
系统:centos7.4一、遗忘root密码前提:必须是服务器的管理者,涉及重启服务器1.故障现象-无法执行需要root权限的管理操作-若没有其他可用账号,将无法登陆系统2.解决思路-引导进入修复模式,然后重置密码3.破解密码思路1)重启系统2)开机虚拟机A,在此界面按e键盘3)找到Linux16该行,在该行的最后(quit的后面)空格输入rd.breakconsole=tty04)按住Ctrl+
- 6.4本日总结
大雪深埋0854
考研
一、英语复习+默写list7+list22,订正翻译07年第二篇阅读二、数学学习线代第一讲,完成高数14讲1000题三、408学习计组2.2,写计组习题四、总结今日继续做了阅读,发现单词遗忘许多,要加强对单词的记忆;线代预计6月内结束基础,后续要安排时间写660,做好高数知识的复习;408的计组和操作系统要加快进度,有学习的基础可以加快一点五、明日计划英语:复习l+默写sit8+list21,07
- 机器学习-循环神经网络LSTM理论知识(三)
weixin_46737548
机器学习循环神经网络
目录LSTM基础介绍:遗忘门:输入门:刷新:输出门:总结:循环神经网络在处理较长的句子时只能理解有限长度的信息,对于较大范围内的信息不能很好利用起来,被称为短时记忆。后来提出长短时记忆网络(LongShort-TermMemory,简称LSTM),LSTM相对于基础的RNN网络来说,记忆能力更强,更擅长处理较长的序列信号数据。LSTM基础介绍:传统的RNN只有一个状态向量,LSTM在此基础上又添加
- 算法笔记 01 —— C/C++快速入门
东方芷兰
算法笔记算法笔记c语言c++
前言本系列为胡凡编著的算法笔记当中代码部分的精简版整理,笔者也在同时准备Leetcode刷题和实习面试,希望为有一定编码和数据结构基础的同学提供一份系统型的参考,以方便遗忘时的算法查阅、期末复习总览以及C++学习参照。目录前言01基本数据类型02顺序结构03选择结构04循环结构05数组06函数07指针08结构体09补充01基本数据类型//变量变量类型变量名;变量类型变量名=初值;intnum=1;
- 设计模式26——解释器模式
张萌杰
设计模式解释器模式
写文章的初心主要是用来帮助自己快速的回忆这个模式该怎么用,主要是下面的UML图可以起到大作用,在你学习过一遍以后可能会遗忘,忘记了不要紧,只要看一眼UML图就能想起来了。同时也请大家多多指教。解释器模式(Interpreter)类行为型模式。目录一、概述1.1、直观的理解:1.2、主要角色:1.3、描述对象之间关系的UML图:1.4、适用场景:二、代码举例2.1、对象之间的关系用UML图描述如下:
- 终极陷阱:Java序列化漏洞的内爆原理与防御体系重建
悟能不能悟
javapython开发语言
引言:被遗忘的后门2019年Equifax公司因Java反序列化漏洞导致1.43亿用户数据泄露,最终以7亿美元达成和解。令人震惊的是,问题源头竟是一个简单的序列化接口:publicclassUserSessionimplementsSerializable{privateStringsessionId;privatebyte[]sessionData;//反序列化炸弹触发器}这个看似无害的类,如何
- 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