- 国内外的网络安全成难题，IPLOOK 2022年用产品筑起“护城墙”
爱浦路 IPLOOK
网络安全安全架构
《爱尔兰时报》和爱尔兰国家广播电台（RTE）于12月31日对2021年爱尔兰科技行业的赢家和弱点进行了年终盘点。双方纷纷表示，2021年爱尔兰科技行业最大的弱点是爱尔兰的网络安全，这一年是一场前所未有的灾难。随着人工智能、大数据、5G等新兴技术的发展，企业面临的威胁日益增加，信息安全的重要性变得越来越突显。现在我们把视线从爱尔兰的网络安全问题拉回到国内的网络安全现状。我国对网络安全问题保持时刻警惕
- 利用AI与MySQL提升工业物联网健康监测的智慧水平——构建预测性维护的新纪元
墨夶
数据库学习资料1人工智能mysql物联网
在工业4.0和智能制造的大背景下，如何确保生产设备的高效稳定运行成为企业竞争力的核心要素之一。传统的事后维修方式已经难以满足现代制造业的需求，而基于人工智能（AI）的预测性维护系统则为这一挑战提供了全新的解决方案。今天，我们将深入探讨如何结合AI技术和MySQL数据库，打造一个智能、高效的工业物联网（IIoT）健康监测平台，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。一、为什么选择AI+MySQL？1.A
- Open3D 点云DBSCAN聚类算法
MelaCandy
算法聚类numpy计算机视觉图像处理3d
目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客一、DBSCAN基本原理DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法，
- 密码学，算法在人工智能的实战利用
china—hbaby
人工智能密码学
在人工智能（AI）的快速发展中，数据安全和隐私保护成为了核心议题。密码学，作为保护信息安全的基石，其在AI领域的应用显得尤为重要。本文将探讨密码学在AI中的利用，并提供一些代码示例来展示其实际应用。密码学的概述即常用加密方式密码学（Cryptography）是数学和计算机科学的一个分支，它涉及保护信息的安全性和隐私性。密码学的主要目标是确保信息在传输过程中不被未授权的第三方读取或篡改，以及确保信息
- 【人工智能时代】-人工智能发展史：1900~2023
xiaoli8748_软件开发
人工智能时代人工智能搜索引擎
第一阶段：人工智能发展历史：1900-19591909年西班牙工程师LeonardoTorresyQuevedo发明了“Occultus”，这是一个可以自动执行国际象棋对弈的机器，预示了未来的计算智能。
- 目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新
DoYangTan
目标检测系列目标检测transformer人工智能
目标检测领域总结：从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法，目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进，涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
- 2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享
美赛数学建模
数学建模
一、经验分享1.工具选择：顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择，二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展，其功能也愈发全面与强大，因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法：多多益善。不一定要精通所有的算法，但是手上至少要准备一些常用的算法（
- AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙
广州硅基技术官方
人工智能
一、引言：AI浪潮下的软件开发新机遇近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮，席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用，AI历经了漫长的发展历程，终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去，AI的发展并非一帆风顺，早期由于计算能力和算法的限制，经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制
Fansv587
深度学习pytorch人工智能经验分享python机器学习
本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
- Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络
tRNA做科研
深度学习保姆教程深度学习pytorch神经网络
欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。今天，我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习：深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块：(1)使用nn.Sequent
- Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析
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3d
VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
- 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型
欣然～
pytorch分类人工智能
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch：PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn：PyTorch的神经网络模块，包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
- 探索Google AI聊天模型的集成和使用
qahaj
人工智能python
随着人工智能的飞速发展，GoogleAI的聊天模型提供了强大的自然语言处理能力，可以应用于多种场景中。本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。技术背景介绍GoogleAI提供了一系列强大的聊天模型，这些模型具备不同的功能和参数设置。它们不仅可以通过GoogleAI服务访问，还可以通过GoogleCloudVertexAI以企业级功能使用。在本文中，我们将重点
- “租赁业务ERP+deepseek”模式的应用
软件研究员
汽车DeepSeek汽车租赁系统
汽车租赁业务从上世纪90年代发展至今，从传统的人工管理到软件辅助，随着互联网的发展，业务公司对汽车租赁系统提出了更高的要求，比如自助订单，业务推广、客户资质评估，车辆风控，风险预警等，又随着近期人工智能的出现，业务公司对业务系统的期望更高，期望都节约更多人工成本，让管理变得简单快捷高效和智能。所以就引发人们新的启发：“业务系统ERP+deepseek”，但业务系统ERP+deepseek能否满足业
- 高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek，并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例，帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时，本
- 不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗
P5688346
人工智能
大家好，给大家分享一下英语不好能学python编程吗，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能，就不得不提Python编程语言，大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码，满屏的英文字母，想想就头疼，觉得自己不会英语，肯定学不好Python，但是不会英语到底能不能够学习Python呢，下面小编给大家分析分析。其实各位想要
- Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现
Java老徐
Python毕业设计python深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术Python动物图片识别技术
博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
lynn-66
深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
- 《当人工智能遇上广域网：跨越地理距离的通信变革》
程序猿阿伟
人工智能
在数字化时代，广域网作为连接全球信息的纽带，让数据能够在不同地区的网络之间流动。然而，地理距离给广域网数据传输带来诸多挑战，如高延迟、低带宽、信号衰减和不稳定等问题。幸运的是，飞速发展的人工智能技术为解决这些难题提供了新的方向，开启了广域网传输的新篇章。广域网传输面临的地理挑战广域网覆盖范围极为广泛，可连接不同城市、国家甚至跨越洲际，这使得数据传输要跨越漫长的地理距离。以跨国公司的广域网为例，其总
- 震惊！ “深度学习”都在学习什么
扉间798
深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
- NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理架构人工智能
深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
- 深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装
zfgfdgbhs
深度学习pythonpytorch
目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
- 机器学习 Day01人工智能概述
山北雨夜漫步
机器学习人工智能
1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
- 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月20日
小亦编辑部
每日AI-人工智能-编程日报人工智能大数据
一、AI行业动态英伟达新一代AI芯片Rubin发布计划英伟达宣布其新一代AI芯片Rubin将于2026年下半年推出，下下一代AI芯片架构命名为Feynman，计划于2028年登场。同时，英伟达还推出了RTXPRO6000系列Blackwell专业卡，拥有24064核心、96GB显存和最高600W功耗。OpenAI星际之门数据中心建设进展OpenAI的首个数据中心“星际之门”预计于2026年中在德克
- 一文讲清楚深度学习和机器学习
平凡而伟大.
机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？6.总结深度学习和机器学习是人工智能（AI）领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系，我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习（Machin
- AIOps：解决企业IT挑战的智能利器
雅菲奥朗
认证培训AIOpsSRE可观测性
前言：在当今数字化的时代，企业IT基础设施和应用程序规模不断扩大，面临着日益复杂的挑战。在这种情况下，AIOps人工智能运维成为解决企业IT运维困境的智能利器。AIOps与可观测性密切相关，可观测性是实现AIOps的基础。通过收集、监视和理解系统数据，AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题，从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门，这是一个迫切需要此类技术的群体
- 使用AIOps进行更好的事件管理
茵赛飞3D CAD数据转换软件
pagerdutydevops人工智能运维
DevOps为科技界带来了更加协作和高效的工作流程。随着AIOps的集成，自动化更进一步，使用人工智能为团队提供更快的根本原因分析和算法降噪。主要从采用AIOps中受益的主要领域之一是事件管理。AIOps可以帮助DevOps团队自动化工作流程，以实现更智能、更高效的事件管理，从而腾出时间让IT运营团队成员专注于创新以改善用户体验。在本文中，我们将了解AIOps如何从检测和识别到响应改进事件管理，以
- AI大模型编程能力对比：Deepseek&Claude&Gemini
黑夜路人（heiyeluren）
AI人工智能人工智能aiAIGC语言模型
在当今快速发展的技术领域，人工智能（AI）模型在编程和数据处理方面的应用越来越广泛。不同的AI模型因其独特的设计理念和技术优势，适用于不同的编程任务和场景。本文将对三种主流的AI模型——DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude3.5Sonnet的编程能力进行详细对比，帮助读者根据具体需求选择最合适的工具。同时对DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude
- DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元
XRC2231
学习
在人工智能浪潮席卷全球的今天，DeepSeek如同一颗璀璨的新星，以其独特的魅力和强大的功能，在AI领域脱颖而出。DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。本文将从DeepSeek的定义、特点、应用场景、优势等方面进行全面而深入的介绍，带您领略这一新兴技术的独特魅力。一、
- 哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理 技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法
你觉得205
人工智能机器学习大数据ai知识图谱python运维
导读INTRODUCTION今天继续哈尔滨工业大学车万翔教授带来了一场主题为“DeepSeek技术前沿与应用”的报告。本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。强调了语言模型不仅辅助其他NLP任务，本身也蕴含大量知识，如地理信息、语义理解和推理能力。随着技术的发展，尤其是trans
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度，当该组件不满足系统需求时，可以很容易的将该组件从系统中替换掉，而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候，难免会用到整个团队的代码，或者上一任同事创建的workspace，
1.电脑切换账号后，Eclipse打开时，会提示Eclipse对应的目录锁定，无法访问，根据提示，找到对应目录，G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager，其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法，删掉.fileTableLock文件，重
- Javascript 面向对面写法的必要性？
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行，什么纯javascript的mvc框架都出来了：ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是，javascript本来就不是一门面向对象的语言，用它写出来的面向对象的程序，本身就有些别扭，很多人提到js的面向对象首先提的是：复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的，用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数， 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中，有这么一种情况：
问题描述：我需要new一个对象，对它的几个字段赋值，但是有一些属性并没有进行赋值，然后调用
session.save()方法，在提交事务后，会出现这样的情况：
1：在数据库中有默认属性的字段的值为空
2：既然是持久化对象，为什么在最后对象拿不到默认属性的值？
通过调试后解决方案如下：
对于问题一，如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错，
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题，写成了博客，今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学，所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码：
在进行表单提交的时候，经常提交一些中文，自然就避免不了出现中文乱码的情况，对于表单来说有两种提交方式：get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记：因为我不善沟通，所以在面试中经常碰壁，看了网上太多面试宝典，基本上不太靠谱。只好自己总结，并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题：
1 简单自我介绍
关于这个问题，主要为了弄清两件事，一是了解应聘者的背景，二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答：(针对技术面试回答，如果是人事面试，可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子，这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据，或者增加一个表的主键时或者表的索引时，常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行（或者事务已经被锁），所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中，请求参数在请求头中；
乱码解决方法：
a、通过在web 服务器中配置编码格式：tomcat 中，在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8"；
1.2、post 请求乱码
post 请求中，请求参数分两部份，
1.2.1、url？参数，
- 【Spark十六】： Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。典型设置：
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类：
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题，登录界面，有一个判断，如果不存在某个值，则跳转到设置界面，ios8之前的系统都可以正常跳转，iOS8中代码已经执行到下一个界面了，但界面并没有跳转过去，而且这个值如果设置过的话，也是可以正常跳转过去的，这个问题纠结了两天多，之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的，最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系？
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的，这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制，特别是节点之间的依存关系是固定的，节点的处理不考虑到流程整体的运行情况，细节和整体间的关系是脱节的，那么我们提出一个新的观点，一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢？这种流程有什么实际意义呢？
这里有篇论文，摘要是：“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自：http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中，如果存在唯一约束，会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示，会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体，看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型，里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果：--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件：/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf，本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中，不管父类还是子类，这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象，所以在父类中你可以用this获取到子类的信息！
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice，是spring3.2提供的新注解，从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现：
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自：http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax（下）
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收
测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置，那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风，就是去“国外货”。从应用程序开始，到基础的系统，数据库，现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”，使我们终于认识到了国外货的危害，开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂，为了信息安全，那我们就自然要使用和推行国货。可是，一味地推行，是否就一定正确呢？
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前，就据传某世界级的网络设备制造商生产的交
