【数据挖掘】2017年 Quiz 1-3 整理带答案

当下是否入行AI ? 一场关于未来的赌注与机遇 dami_king 随笔人工智能
当下是否入行AI：一场关于未来的赌注与机遇在科技的浪潮中，人工智能（AI）无疑是最为汹涌的一波。它不仅改变了我们与机器互动的方式，还重塑了各行各业的面貌。面对这样的变革，许多人站在十字路口犹豫不决——现在进入AI领域还来得及吗？这个问题的答案，并非简单的“是”或“否”。今天，让我们一起深入探讨这个话题，看看对于想要投身AI的人来说，当下是不是一个好的时机。AI行业的现状与发展2024年，AI已经从
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合人工智能预测的资源预分配秘籍（上）（29 / 30）青云交大数据新视界 #Impala 之道大数据 Impala 人工智能预测资源预分配数据收集模型构建查询性能优化
亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
AI代码生成器赋能软件原型快速构建：吴恩达的最佳实践指南前端
快速构建软件原型对于验证想法、迭代产品至关重要。而随着人工智能技术的飞速发展，AI代码生成器等AI辅助编程工具的出现，为开发者提供了前所未有的效率提升。本文将结合吴恩达教授的观点，探讨如何利用AI工具，高效构建软件原型。吴恩达教授强调选择合适的技术栈并有效利用AI工具是关键，这将帮助开发者在短时间内完成原型开发，快速验证其想法。选择并精通“有主见”的技术栈：效率为王吴恩达教授推荐的技术栈——Pyt
从RNN到Transformer：生成式AI技术演变与未来展望非著名架构师人工智能 rnn transformer
生成式人工智能（GenerativeAI）近年来取得了令人瞩目的进展，其背后的核心技术是自回归模型的不断演进。从传统的递归神经网络（RNN）到革命性的Transformer架构，本文将全面剖析这一技术发展历程。一、RNN：生成式模型的起点1.RNN的基本原理递归神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种专为处理序列数据设计的神经网络架构。其核心思想是通过循环连接的隐藏状
开源多模态推理模型QVQ：视觉推理能力的突破与未来展望前端
近年来，AI代码生成器等人工智能技术飞速发展，多模态推理模型作为其中一个重要分支，正展现出越来越强大的能力。它能够理解和处理多种类型的数据，例如图像、文本、音频等，并进行复杂的推理和决策。阿里云通义千问团队近日发布的QVQ-72B-Preview模型，就是一个极具代表性的例子。该模型开源且在视觉推理方面表现突出，为多模态模型的发展树立了新的里程碑。QVQ模型的核心能力与突破QVQ-72B-Prev
Python网络爬虫入门教程：从抓取数据到应用实现冷夜雨. python
引言在大数据时代，信息就是力量。各种网站每天产生着海量的数据，这些数据中蕴藏着巨大的商业价值和研究价值。如何快速、自动化地从互联网上获取这些信息，成为了数据科学、人工智能、市场分析等领域中的一个重要课题。Python，作为一门易于学习且功能强大的编程语言，其丰富的库和工具使得构建网络爬虫变得非常简单。网络爬虫（WebScraper）是一种自动化程序，用来从网页中提取信息。无论是用于数据分析、竞争对
编程语言大揭秘：各显神通的编程世界冷夜雨. python java c++c#javascript
在当今数字化的时代，编程语言犹如一把把神奇的钥匙，打开了通往不同技术领域的大门。从网页开发到人工智能，从数据分析到游戏制作，每一种编程语言都有其独特的优势与适用场景。今天，就让我们一同深入探索几种主流编程语言的奥秘，看看在什么情况下它们能发挥最大的威力。Python：万能胶水，快速开发的利器Python以其简洁、易读的语法著称，仿佛是用自然语言编写代码一般，新手程序员也能快速上手。它拥有庞大且丰富
MDX语言的数据库交互 Linux520小飞鱼包罗万象 golang 开发语言后端
使用MDX语言进行数据库交互的深入探讨引言在当今数据驱动的时代，数据分析和数据挖掘的需求不断增加。多维数据分析工具和语言应运而生，其中MDX（多维表达式，MultidimensionalExpressions）便是一种非常重要的工具。MDX主要用于查询多维数据集（如OLAP数据立方体），在商业智能和数据仓库领域得到了广泛应用。本文将深入探讨MDX的基本概念、语法、应用场景以及与其他数据库交互的方式
《C++ 赋能强化学习：Q - learning 算法的实现之路》 c++人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代，人工智能无疑是最热门的领域之一，而强化学习作为其中的重要分支，正逐渐改变着我们解决复杂问题的方式。Q-learning算法作为强化学习中的经典算法，在众多领域如游戏、机器人控制、资源管理等有着广泛的应用前景。本文将深入探讨如何用C++实现强化学习中的Q-learning算法，带您领略C++在人工智能领域的强大魅力。一、强化学习与Q-learning算法概述强化学习是一种通
《C 语言向量运算：点亮人工智能几何计算之路》 c人工智能深度学习
在人工智能蓬勃发展的时代，数学运算作为其坚实的基石发挥着不可替代的作用。而向量的点积与叉积运算，更是在人工智能的几何计算领域有着独特且关键的地位。今天，就让我们一同深入探讨如何在C语言中实现向量的点积、叉积运算，并领略其在人工智能几何计算中的精彩应用。向量，作为既有大小又有方向的量，在几何世界里是极为重要的元素。点积，也被称为数量积，它的几何意义与向量的投影密切相关。当我们计算两个向量的点积时，其
微软TTS(text-to-speech)文字转语音免费开源库edge-tts语音合成实践(Python3.10)
不能否认，微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的，一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲，予取予求。君不见几乎所有的抖音营销号口播均采用微软的语音合成技术，其影响力由此可见一斑，仅有的白璧微瑕之处就是价格略高，虽然国内也可以使用科大讯飞语音合成进行平替，但我们只想要最好的那一个，本次我们使用免费的开源库edge-tts来实现文本转语
AI Prompt 设计指南：从基础构建到高质量生成的全面解析网罗开发 AI 大模型人工智能 OpenAI 深度学习
网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
C++：实现聚类算法（附带源码） Katie。 c c++实现算法算法聚类支持向量机
项目介绍聚类是无监督学习中一种常用的算法，用于将数据集中的对象分组（称为簇），使得同一簇中的对象相似度较高，而不同簇之间的对象相似度较低。在许多领域，如数据挖掘、图像处理和模式识别等，聚类算法都有广泛应用。在本项目中，我们将实现最常见的聚类算法之一——K均值聚类（K-MeansClustering）。该算法的目标是通过迭代的方式将数据集划分为K个簇，每个簇由其中心（均值）表示。项目实现思路输入参数
未来展望：等保测评在网络安全领域的持续创新与发展亿林数据 web安全安全等保测评网络安全
在数字化浪潮席卷全球的今天，网络安全已成为维护国家安全、社会稳定和经济发展的关键基石。作为网络安全保障体系的核心组成部分，等级保护测评（简称“等保测评”）在应对日益复杂多变的网络威胁中发挥着不可替代的作用。展望未来，等保测评将在技术、管理、生态等多个维度持续创新与发展，为构建更加安全可信的网络环境提供有力支撑。一、技术创新引领等保测评智能化升级随着人工智能（AI）、大数据、云计算等技术的快速发展，
幕墙工程管理新趋势工程项目管理软件的应用益企联工程项目管理软件项目管理软件工程
随着建筑行业的快速发展，幕墙工程作为现代建筑的重要组成部分，其管理方式也正经历着深刻的变革。幕墙工程管理新趋势主要体现在数字化转型、人工智能（AI）和自动化、远程工作的持续增长等方面。而工程项目管理软件的应用则在提高项目管理效率、优化资源配置、增强团队协作等方面发挥着重要作用。以下是对幕墙工程管理新趋势的分析：1.数字化转型：数字化转型已成为幕墙工程管理的重要趋势之一。企业越来越依赖于数字工具来协
PHP 与 AI 的强力组合，PHP 如何积极拥抱 AI 的 Ai 编码 Ai编码工具 idea插件 php教程 php 人工智能开发语言
PHP与AI的结合正在成为开发者探索的一个新领域。虽然PHP传统上并不是人工智能和机器学习应用的首选语言，但通过现代工具和技术的结合，PHP已经能够积极拥抱AI，推动创新和应用开发。点击：phpstorm里的JetBrainsAI有哪些好用的功能以下是几种方法和实践，通过它们PHP可以与AI强力结合。1.集成现有的AI服务和API对于很多开发者来说，最简单的方法是通过集成现有的AI服务和API。
《AI赋能光追：开启图形渲染新时代》人工智能深度学习
光线追踪技术是图形渲染领域的重大突破，能够通过模拟光的传播路径，精准渲染反射、折射、阴影和间接光照等效果，实现高度逼真的场景呈现。而人工智能的加入，更是为光线追踪技术带来了前所未有的变革，主要体现在以下几个方面：降噪传统光线追踪为减少计算量，向场景发射少量光线样本，会产生带噪点的斑点图像，需人工设计降噪器通过多帧累积或空间插值来处理，但存在增加开发成本、降低帧率等问题。AI驱动的降噪技术则引入神经
《鸿蒙Next微内核：解锁人工智能决策树并行计算的加速密码》人工智能深度学习算法
在当今人工智能飞速发展的时代，提升运算速度是推动其进步的关键。鸿蒙Next以其独特的微内核特性，为设计决策树的并行计算框架提供了新的思路和契机。鸿蒙Next微内核特性概述鸿蒙Next的微内核架构将核心功能模块化，仅保留进程管理、内存管理和通信机制等基础功能在内核中，文件系统、网络协议等都作为独立模块在用户空间运行。这种架构使内核精简、稳定且安全，模块间低耦合也让系统可扩展性和维护性更强，能根据不同
人工智能时代的岗位变革人工智能
随着人工智能技术的飞速发展，它正深刻地改变着就业市场的格局，引发了一系列的岗位变革。一方面，人工智能的兴起使得一些重复性、规律性强的工作岗位面临被替代的风险。例如，在数据录入领域，以往需要大量人工手动输入数据的工作，如今借助人工智能的数据识别和自动化录入技术，能够快速、准确地完成。这导致许多数据录入员岗位需求减少。同样，在一些简单的生产装配环节，智能机器人凭借其高精度和高效率的优势，逐渐取代了部分
AI Agent：当年年都是爆发元年时人工智能算法
随着人工智能技术的不断进步，AIAgent的概念已经成为业界的热点。尽管许多公司推出了所谓的“Agent产品”，但这些产品往往只具备基本的自然语言理解能力，远未达到真正的Agent水平。从海外市场来看，科技巨头们无疑是这场角逐中的主力军。OpenAI、Anthropic、微软、谷歌等企业凭借深厚的技术积累与强大的研发实力，争先展示各自在AIAgent领域的阶段性成果，将其视为彰显企业竞争力的关键要
6. NLP自然语言处理（Natural Language Processing）啊波次得饿佛哥 AI人工智能自然语言处理人工智能
自然语言是指人类日常使用的语言，如中文、英语、法语等。自然语言处理是人工智能（AI）领域中的一个重要分支，它结合了计算机科学、语言学和统计学的方法，通过算法对文本和语音进行分析，使计算机能够理解、解释和生成自然语言。随着深度学习技术的发展，NLP在文本分类、机器翻译、情感分析、对话系统等任务中取得了显著进展，推动了人工智能技术在多个领域的广泛应用。自然语言处理的核心任务涉及如何使计算机理解和处理语
人工智能在医疗领域的应用人工智能
人工智能在医疗领域的应用前景广阔。医疗机器人是其中之一，如智能假肢、外骨骼等可修复受损身体，IBM的达・芬奇手术系统等则能承担手术或医疗保健功能.智能药物研发借助深度学习技术，可快速准确挖掘筛选化合物或生物，缩短新药研发周期、降低成本、提高成功率，在心血管药、抗肿瘤药等研发中已取得突破.智能诊疗让计算机学习专家医疗知识，模拟思维和诊断推理，给出可靠诊断与治疗方案.智能影像识别可对医学影像进行图像识
应急救援路径规划中的蚁群算法与路径评价研究【附代码】拉勾科研工作室算法
数据科学与大数据专业|数据分析与模型构建|数据驱动决策✨专业领域：数据挖掘与清洗大数据处理与存储技术机器学习与深度学习模型数据可视化与报告生成分布式计算与云计算数据安全与隐私保护擅长工具：Python/R/Matlab数据分析与建模Hadoop/Spark大数据处理平台SQL数据库管理与优化Tableau/PowerBI数据可视化工具TensorFlow/PyTorch深度学习框架✅具体问题可以私
一起学Hugging Face Transformers（8）- 使用Transformers 库制作一个简易问答系统做个天秤座的程序猿 Hugging Face Transformers AutoModel AutoTokenizer Transformers transformer
文章目录前言一、环境准备二、数据准备三、模型选择与加载四、构建问答系统五、模型评估与优化六、部署问答系统七、实际案例分析总结参考资料前言问答系统是一种能够自动回答用户问题的人工智能应用，在许多领域具有重要的应用价值，如客户服务、教育和医疗等。HuggingFaceTransformers库是一个强大的工具，它提供了许多预训练的自然语言处理模型，简化了构建问答系统的过程。本文将介绍如何使用Huggi
2025年奇点临近：ASI的潜在影响与人类应对策略前端
引言近年来，“奇点临近”的预测引发了广泛的社会担忧。一些专家预测，在不久的将来，人工智能（AI）将超越人类智能，进入人工超级智能（ASI）时代。这将对人类社会产生深远的影响，甚至可能导致人类文明的彻底改变。本文将探讨ASI的潜在影响，并分析人类如何应对这一前所未有的挑战。ASI的冲击：两种极端命运与全方位的变革一些预测认为，ASI可能在2025年甚至更早出现。这种突破性进展将可能带来两种极端命运：
智能化河流水位与流量监测系统：提升水资源管理与环境保护 DX_水位流量监测数据分析信息可视化安全运维自动化人工智能
随着全球气候变化和水资源短缺问题的加剧，科学有效地监测水体状况，尤其是河流的水位和流量，成为了水资源管理与环境保护的重要环节。传统的人工测量方法虽然有效，但存在一定的局限性，如人工误差、监测频率低以及对突发事件反应慢等问题。智能化河流水位与流量监测系统应运而生，通过集成物联网、大数据、云计算和人工智能等技术，不仅提高了监测的精准度和实时性，也提升了水资源管理和环境保护的效率。一、智能化河流水位与流
MongoDB Atlas与YoMio.AI近乎完美适配:推理更快速、查询更灵活、场景更丰富
人工智能（AI)世界正在以闪电般的速度发展，各种应用层出不穷，其中包括目前最为炫酷的新AI聊天机器人之一：角色AI。角色AI可以进行有趣的对话，帮助学习一门新语言，或者创建用户自己的聊天机器人。YoMio.AI是一家专注角色AI的天使轮初创公司，聚焦AI娱乐，致力于从各方面让AI成为人类的陪伴。YoMio.AI目前主要开发了AI原生娱乐产品Rubii，并围绕Rubii构建了一整套产品矩阵，将Rub
合作升级！携手共建国际数据中心新生态人工智能
8月26日，九章云极DataCanvas公司与三家国际知名科技公司：印度尼西亚电信运营商数据中心TelkomDataEkosistem（又名NeutraDC，印尼电信运营商TelkomIndonedia子公司），服务器提供商HewlettPackardEnterprise(HPE)Indonesia，以及人工智能云服务商Cirrascale正式达成战略合作。作为印度尼西亚最大的数据中心服务提供商，
探索后端的无尽魅力：构建强大而高效的服务器世界后端
在当今数字化的时代，后端技术犹如一座坚实的桥梁，连接着用户和丰富多彩的互联网世界。后端是默默耕耘的力量，在互联网舞台上，前端吸引眼球，而后端是支撑舞台的坚实支柱。它负责处理数据、管理服务器、确保系统的稳定性和安全性，没有后端，前端的华丽展示将无从谈起。随着技术发展，后端领域迎来诸多热点，如人工智能、大数据、云计算等新兴技术崛起，为后端开发带来无限可能，但也带来新挑战，如在海量数据中实现高效处理和存
探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchain easyui 前端 python
#探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类） AdyZhang POJO eclipse Hibernate MiddleGenIDE
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 java xml Web 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 sql mysql ibatis SQL 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
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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 memcached ehcache spring 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 HotSpot OpenJDK VS2010
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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
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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

【数据挖掘】2017年 Quiz 1-3 整理 带答案

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