Jerry_ICCAS
Jerry_ICCAS

不同图框架的差异性

DGL : [1909.01315] Deep Graph Library: A Graph-Centric, Highly-Performant Package for Graph Neural Networks (arxiv.org)

AliGraph: [1902.08730] AliGraph: A Comprehensive Graph Neural Network Platform (arxiv.org)

PyG : Fast Graph Representation Learning with {PyTorch Geometric

欢迎大家，提出思考。

不同图框架的差异性_第1张图片

你可能感兴趣的:(深度学习,人工智能)

  • 10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……
    医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样，涵盖了不同维度和领域的数据资源。例如，在疾病诊断领域，像RJUA-QA这样的问答数据集推动了复杂医学知识的自动化应用；而在中医药领域，神农中医药数据集整合了传统中医药文献、临床案例和药方数据。针对于此，本文整理了医学领域的1
  • 中文对联/十二生肖/城市景点/旅游计划……年味超浓的数据集汇总
    正月初三，年味正浓。新春的喜庆氛围不仅弥漫在大街小巷，也在人工智能领域引发了诸多创新应用。从AI生成春联，到春运交通标志的智能识别，再到生肖文化的深度挖掘，AI工具正赋能传统民俗，让年味更浓！在这阖家团圆，喜庆祥和的日子里，HyperAI超神经为大家整理了8个春节相关的数据集，涵盖对联、十二生肖、民族文化等热门主题，助力开发者在AI赋能春节的道路上大展拳脚！快来领取你的「新春大礼包」吧~点击查看更
  • 空间智能数据集（不定期更新） 数据集
    在人工智能领域的顶级会议NeurIPS上，斯坦福大学的杰出教授李飞飞发表了题为《FromSeeingtoDoing:AscendingtheLadderofVisualIntelligence》的主题演讲。在这次演讲中，李飞飞教授探讨了机器视觉的未来以及人工智能如何塑造我们的现实世界。她强调了空间智能的重要性，并将其视为全面智能的基石。李飞飞教授指出，解决空间智能问题是迈向全面智能的基础性、关键性
  • 【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络
    ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng,EddieYan针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数（tile因子
  • 深度学习训练中GPU内存管理 @Mr_LiuYang 遇到过的问题内存管理内存溢出outofmemoryGPU内存
    文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或BatchSize受限，GPU内存管理是优化性能和避免OutOfMemoryError的关键挑战。本博客简介PyTorch中GPU内存管理的核心函数、用法和实战技巧，帮助开发者高效利用显存资源。
  • 深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用 @Mr_LiuYang 计算机视觉基础卷积类型非对称卷积深度卷积空洞卷积组卷积深度可分离卷积动态卷积
    本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括：标准卷积、逐点卷积（1x1卷积）、非对称卷积（长宽不等的卷积核）、空洞卷积（扩大感受野）、深度卷积（逐通道滤波）、组卷积（分组独立处理）、深度可分离卷积（深度+逐点组合）、转置卷积（上采样）和动态卷积（动态生成卷积核），帮助读者理解如何通过调整参数灵活
  • 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型 小圆圆666 深度学习人工智能python卷积神经网络
    文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16_Weights#VGG16的预训练权重配置#loadtheVGG16network*pre-trained*ontheImageNetd
  • 清华DeepSeek以手札为剑，破AI迷津雾霭，开启荣耀进阶征途 2501_91080610 pdf
    清华DeepSeek：以手札为剑，破AI迷津雾霭，开启荣耀进阶征途在当下这个科技浪潮奔涌不息的时代，人工智能领域成为了无数科研人员竞逐的“战场”。在这片充满无限可能却又迷雾重重的天地中，清华DeepSeek宛如一位英勇无畏的剑客，紧握“手札”这把利剑，奋力劈开迷津雾霭，大步踏上荣耀进阶的征途。溯源：手札中的智慧传承与沉淀清华DeepSeek背后，是一群怀揣着对AI炽热梦想的清华学子与科研精英。手札
  • 深度学习PyTorch之数据加载DataLoader @Mr_LiuYang 计算机视觉基础深度学习pytorch人工智能
    深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data├──Dataset(抽象基类)├──DataLoader(数据加载器)├──Sampler(采样策略)├──BatchSampler(批量采样)└──IterableDataset(流式数
  • 模型上下文协议（MCP）：构建 AI 与数据交互的新范式 xxgshxs 人工智能chatgptprompt文心一言llamacopilot
    引言在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的应用正从通用问答向复杂任务执行演进，但数据孤岛、工具集成碎片化及隐私安全等问题制约了其潜力。模型上下文协议（ModelContextProtocol,MCP）作为Anthropic提出的开放标准，旨在通过标准化接口连接AI应用与异构数据源及工具，重塑AI开发范式。本文从技术架构、核心功能、应用场景等维度解析MCP的设计逻辑与实践价值。一、核心概念与设计
  • 量子计算如何颠覆能源优化领域：从理论到实践 Echo_Wish 人工智能前沿技术量子计算能源
    量子计算如何颠覆能源优化领域：从理论到实践大家好，我是Echo_Wish，一个热爱探索前沿技术的人工智能与Python领域的技术分享者。今天，我们将深入探讨一个激动人心的话题——量子计算在能源优化中的应用。这不仅是科技领域的全新趋势，也可能为全人类的能源利用效率带来革命性突破。从理论模型到实际应用，量子计算已经在一些能源相关领域崭露头角，例如电网优化、可再生能源分配和物流节能规划。以下，让我们一步
  • AI人工智能 Agent：电力系统中智能体的应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
    AI人工智能Agent：电力系统中智能体的应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1电力系统的挑战与机遇电力系统是现代社会运行的基石，其安全、可靠、高效运行对经济发展和人民生活至关重要。近年来，随着可再生能源的快速发展、电力需求的不断增长以及电力市场化的推进，电力系统面临着前所未有的挑战，同时也迎来了新的发展机遇。挑战：可再生能源的波动性和间歇性：太阳能和风能等可再生能源的输出功率受天气条
  • Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化 是Dream呀 python计算机视觉开发语言
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • autoMate - AI实现电脑任务自动化的本地工具 小众AI AI开源人工智能自动化运维
    GitHub：https://github.com/yuruotong1/autoMate更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIautoMate是一款由开源开发的本地自动化工具，以AI+RPA（人工智能+机器人流程自动化）为核心特色。它将大型语言模型的智能理解与RPA的流程执行能力结合，用户只需用自然语言描述任务，如“整理桌面文件”或“生成周报”，即可
  • 深度学习：马氏距离 壹十壹 深度学习深度学习人工智能
    马氏距离（MahalanobisDistance）是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同，马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲，还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离，定义为：DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
  • 深度学习：CPU和GPU算力 壹十壹 深度学习深度学习gpu算力人工智能
    一、算力“算力”（ComputingPower）通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文，算力可以在以下几种场景中具体化：1.单机算力CPU算力：中央处理器的计算能力，通常用核心数量（cores）、时钟频率（GHz）、以及每秒浮点运算次数（FLOPS）等指标衡量。GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习
  • 深度学习：偏差和方差 壹十壹 深度学习深度学习人工智能python机器学习
    偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
  • 从零开始构建大模型(LLM)应用 和老莫一起学AI 人工智能ai大模型语言模型llm自然语言处理学习
    大模型（LLM）已经成为当前人工智能的重要部分。但是，在这个领域还没有固定的操作标准，开发者们往往没有明确的指导，需要不断尝试和摸索。在过去两年中，我帮助了许多公司利用LLM来开发了很多创新的应用产品。基于这些经验，我形成了一套实用的方法，并准备在这篇文章中与大家分享。这套方法将提供一些步骤，帮助需要的小伙伴在LLM应用开发的复杂环境中找到方向。从最初的构思到PoC、评估再到产品化，了解如何将创意
  • 机器学习之线性代数 珠峰日记 AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
    文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领
  • 基于transformer实现机器翻译(日译中) 小白_laughter 课程学习transformer机器翻译深度学习
    文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象，并将句
  • 【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】 L_cl NLP自然语言处理人工智能
    我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。其核心设计结合了Sigmoid门控机制和线性输入的乘积，通过引入平滑性和非单调性来提升模型性能。一、数学定义与变体1.基础形式Swish的标准表达式为：Swish(x)=x⋅σ(βx)其中：σ(x)是Sigm
  • AI大模型零基础金融人如何一周自学大模型，从零基础到入门，看这篇就够了！ 冻感糕人~ 人工智能金融AI大模型LLM大模型技术大模型学习路线大模型基础
    前几天参加了字节跳动在上海举办的火山引擎Force原动力大会，OpenAI也连续开了12天发布会，最近堪称科技界的春晚了。如果说2022年ChatGPT横空出世把人工智能的发展带上了一个新的台阶，那么2024年末，大模型对工作、生活的全面“侵入”让我们越来越接近库兹韦尔所描述的那个奇点时刻。作为金融民工，我们想通过这篇文章讲讲从用户的角度如何一周快速掌握大模型，以及为什么我建议每一个金融从业人员（
  • SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language UnknownBody LLMDailyMultimodal语言模型人工智能自然语言处理
    摘要深度学习的最新进展给地震监测带来了革命性变化，但开发一个能在多个复杂任务中表现出色的基础模型仍然充满挑战，尤其是在处理信号退化或数据稀缺的情况时。本文提出SeisMoLLM，这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型，它无需在地震数据集上进行直接预训练，就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。通过精心设计的波形标记化处理和对预训练GPT-2模型的微调，SeisMoLLM在DiTing和
  • 如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制 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深度学习人工智能
    如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战。传统的故障诊断方法依赖于预设规则和人工干预，难以应对复杂多变的故障场景。本文提出了一种基于深度学习的故障诊断与恢复机制，通过对大量历史日志、监控数据和故障
  • 成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？ Altair澳汰尔 PhysicsAI仿真AI机器学习HyperWorks数据分析
    案例简介PhysicsAI™助力HEROMOTOCORP实现设计效率提升99%印度领先的跨国摩托车和踏板车制造商HeroMotoCorpLtd.（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
  • 关于两次项目的学习感悟 罗婕斯特 大数据
    经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。这种模块化的思维方式不仅适用于编程，也可以应用于解决复杂问题时的结构化思考。2.细节决定成败：代码中涉及了许多细节，如数据预处理、学习率调整、损失函数的选择等。这些细节对模型的最终性能有着重要影响。这提醒我们，在解决实际问题时，细节往往决定成败，需要耐心和
  • 数据分析与AI丨AI Fabric：数据和人工智能架构的未来 Altair澳汰尔 数据分析aiRapidMiner知识图谱人工智能
    AIFabric架构是模块化、可扩展且面向未来的，是现代商业环境中企业实现卓越的关键。在当今商业环境中，数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生，新的应用场景不断涌现，前沿探索持续拓展。可遗憾的是，众多企业在利用数据和人工智能方面，脚步总是滞后。这是每个行业进行创新和获得竞争优势的冲刺阶段，但正如大多数企业时常感受到的那样，大规模实施下一代数据和AI工具说起来容易做起来难。
  • Manus演示案例： 英伟达财务估值建模 解锁投资洞察的深度剖析 ylfhpy Manus深度学习人工智能机器学习机器翻译Manus
    在当今瞬息万变的金融投资领域，精准剖析企业价值是投资者决胜市场的关键。英伟达（NVIDIA），作为科技行业的耀眼明星，其在人工智能和半导体领域的卓越表现备受瞩目。Manus凭借专业的财务估值建模能力，深入挖掘英伟达的潜在价值，为投资者提供了一份极具价值的分析报告。Manus在接到为英伟达进行详细财务估值建模的任务后，迅速且有条不紊地开展工作。数据收集是建模的基石，其重要性不言而喻。在收集英伟达公司
  • Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议 程之编 Python全栈通关秘籍青少年编程python开发语言人工智能机器学习
    新手小白学习编程就像搭积木——需要从基础开始，逐步构建知识体系。以下是为你量身定制的Python学习路径，帮你告别杂乱，高效入门！一、学习前的关键认知明确目标：想用Python做什么？数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。避免误区：❌只看教程不写代码✅边学边动手，哪怕抄代码也要运
  • 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构 AI智能涌现深度研究 AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
    大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现，大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的
  • Java开发中，spring mvc 的线程怎么调用？ 小麦麦子 springmvc
    今天逛知乎，看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题，觉得挺有意思的，那哥们儿问的也听仔细，下面的回答也很详尽，分享出来，希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。 问题：     在用spring mvc架构的网站上，设一线程在虚拟机启动时运行，线程里有一全局
  • maven依赖范围 bitcarter maven
    1.test 测试的时候才会依赖，编译和打包不依赖，如junit不被打包 2.compile 只有编译和打包时才会依赖 3.provided 编译和测试的时候依赖，打包不依赖，如：tomcat的一些公用jar包 4.runtime 运行时依赖，编译不依赖 5.默认compile 依赖范围compile是支持传递的，test不支持传递 1.传递的意思是项目A，引用
  • Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file darrenzhu xmlprematureJAXB
    如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误： org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file 很有可能时你直接读取文件为inputstream，然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
  • CSS Specificity 周凡杨 html权重Specificitycss
      有时候对于页面元素设置了样式，可为什么页面的显示没有匹配上呢？ because specificity CSS 的选择符是有权重的，当不同的选择符的样式设置有冲突时，浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。     规则：   HTML标签的权重是1 Class 的权重是10 Id 的权重是100
  • java与servlet g21121 servlet
    servlet 搞java web开发的人一定不会陌生，而且大家还会时常用到它。 下面是java官方网站上对servlet的介绍： java官网对于servlet的解释 写道 Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
  • eclipse中安装maven插件 510888780 eclipsemaven
    1.首先去官网下载 Maven： http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz 下载完成之后将其解压， 我将解压后的文件夹：apache-maven-3.2.3， 并将它放在 D:\tools目录下， 即 maven 最终的路径是：D:\tools\apache-mave
  • jpa@OneToOne关联关系 布衣凌宇 jpa
    Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id，实现对一个表的增删改，另一个表的数据随之增删改。 Nruser实体类 //***************************************************************** @Entity @Table(name="nruser") @DynamicInsert @Dynam
  • 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置 aijuans spring事务配置
    这两天学到事务管理这一块，结合到之前的terasoluna框架，觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容，对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种，我承认后两种的内容很好，很强大。但是实际的项目当中
  • java 动态代理简单实现 antlove javahandlerproxydynamicservice
    dynamicproxy.service.HelloService package dynamicproxy.service; public interface HelloService { public void sayHello(); }   dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl package dynamicp
  • JDBC连接数据库 百合不是茶 JDBC编程JAVA操作oracle数据库
             如果我们要想连接oracle公司的数据库，就要首先下载oralce公司的驱动程序，将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;   JDBC链接数据库的代码和固定写法;     1,加载oracle数据库的驱动;     &nb
  • 单例模式中的多线程分析 bijian1013 javathread多线程java多线程
    谈到单例模式，我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载，所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例，懒汉式在获取实例时才去创建实例，即延迟加载。 饿汉式： package com.bijian.study; public class Singleton { private Singleton() { } // 注意这是private 只供内部调用 private static
  • javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性 bijian1013 JavaScriptprototype
            对于从原型对象继承而来的成员，其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A，假设它的原型对象是B，B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值，那么JS会优先在A中查找，如果找到了name属性那么就返回；如果A中没有name属性，那么就到原型B中查找name，如果找到了就返回；如果原型B中也没有
  • 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource bit1129 dataSource
    MyBatis内置了数据源的支持，如：   <environments default="development"> <environment id="development"> <transactionManager type="JDBC" /> <data
  • 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5 bitcarter cMD5base64decodeurldecode
    这里是base64decode和urldecode，Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码： string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte) { //解码表 const char DecodeTable[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0
  • 腾讯资深运维专家周小军：QQ与微信架构的惊天秘密 ronin47
    社交领域一直是互联网创业的大热门，从PC到移动端，从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代，社交领域应用开始彻底爆发，直奔黄金期。腾讯在过去几年里，社交平台更是火到爆，QQ和微信坐拥几亿的粉丝，QQ空间和朋友圈各种刷屏，写心得，晒照片，秀视频，那么谁来为企鹅保驾护航呢？支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢？本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
  • java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素 bylijinnan java
    public class MinOfShiftedArray { /** * Q69 旋转数组的最小元素 * 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。 * 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转，该数组的最小值为1。 */ publ
  • 看博客，应该是有方向的 Cb123456 反省看博客
    看博客，应该是有方向的:  我现在就复习以前的，在补补以前不会的，现在还不会的，同时完善完善项目，也看看别人的博客.  我刚突然想到的:  1.应该看计算机组成原理，数据结构，一些算法，还有关于android,java的。  2.对于我，也快大四了，看一些职业规划的，以及一些学习的经验，看看别人的工作总结的.    为什么要写
  • [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖 comsci 开源项目
         为什么这样说呢？  因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程，但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性，如果你希望长期从事某个科研项目，但是却又必须依赖于某种行政和商业体系，那其中的过程必定充满各种风险。。。       所以，为避免这种不确定性风险，我
  • 一个 sql优化 （[精华] 一个查询优化的分析调整全过程！很值得一看 ） cwqcwqmax9 sql
    见   http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011 Web翻页优化实例 提交时间: 2004-6-18 15:37:49      回复    发消息  环境： Linux ve
  • Hibernat and Ibatis dashuaifu Hibernateibatis
    Hibernate  VS  iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，当前版本是3.05。它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架，当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言，iBATIS 是一种“Sql Mappi
  • 备份MYSQL脚本 dcj3sjt126com mysql
    #!/bin/sh # this shell to backup mysql #[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu) _dbDir=/var/lib/mysql/ _today=`date +%w` _bakDir=/usr/backup/$_today [ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
  • iOS第三方开源库的吐槽和备忘 dcj3sjt126com ios
    转自 ibireme的博客   做iOS开发总会接触到一些第三方库，这里整理一下，做一些吐槽。   目前比较活跃的社区仍旧是Github，除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流，这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。   首先整理了一份 Github上排名靠
  • html wlwmanifest.xml eoems htmlxml
    所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素，同时也可以加快速度。 步骤： 加入到function.php remove_action('wp_head', 'wp_generator'); //wp-generator移除wordpress的版本号，本身blog的版本号没什么意义，但是如果让恶意玩家看到，可能会用官网公布的漏洞攻击blog remov
  • 浅谈Java定时器发展 hacksin java并发timer定时器
    java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor，从后者的表现来看，可以考虑完全替代Timer了。 Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比： 1.    Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
  • 移动端页面侧边导航滑入效果 ini jqueryWebhtml5cssjavascirpt
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js，该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上，不再兼容IE8以前的浏览器，现在移动端浏览器一般都支持HTML5，所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <h
  • AspectJ+Javasist记录日志 kane_xie aspectjjavasist
    在项目中碰到这样一个需求，对一个服务类的每一个方法，在方法开始和结束的时候分别记录一条日志，内容包括方法名，参数名+参数值以及方法执行的时间。   @Override public String get(String key) { // long start = System.currentTimeMillis(); // System.out.println("Be
  • redis学习笔记 MJC410621 redisNoSQL
    1)nosql数据库主要由以下特点：非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。 1，处理超大量的数据 2，运行在便宜的PC服务器集群上， 3，击碎了性能瓶颈。 1)对数据高并发读写。 2)对海量数据的高效率存储和访问。 3)对数据的高扩展性和高可用性。 redis支持的类型： Sring 类型 set name lijie get name lijie set na
  • 使用redis实现分布式锁 qifeifei
    在多节点的系统中，如何实现分布式锁机制，其中用redis来实现是很好的方法之一，我们先来看一下jedis包中，有个类名BinaryJedis,它有个方法如下：   public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) { checkIsInMulti(); client.setnx(key, value); ret
  • BI并非万能，中层业务管理报表要另辟蹊径 张老师的菜 大数据BI商业智能信息化
           BI是商业智能的缩写，是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具，其数据来源于各个业务系统，如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。        BI系统不同于传统的管理信息系统，他号称是一个整体应用的解决方案，是融入管理思想的强大系统：有着系统整体的设计思想，支持对所有
  • 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题 wudixiaotie function
    1.在~/.bashrc最后加入 [[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"  2.重新启动terminal输入：   rvm use ruby-2.2.1 --default  把当前安装的ruby版本设为默
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他