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《Java开发者必备:jstat、jmap、jstack实战指南》——从零掌握JVM监控三剑客文章目录**《Java开发者必备:jstat、jmap、jstack实战指南》**@[toc]**摘要****核心工具与场景****关键实践****诊断流程****工具选型决策表****调优原则****未来趋势****第一章:GC基础:垃圾回收机制与监控的关系****1.1内存世界的"垃圾分类"——GC分
- Transformer 架构对比:Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析
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1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型(如早期GPT系列)双向模型(如BERT)编码器-解码器模型(如BART,T5)DenseTransformerDenseTransformer的优势是什么DenseTransform
- 大模型提示词工程师的自我修养-应用二(RAG数据合成与数据多样性问题的解决) -(专题4)
AI专题精讲
大模型专题系列人工智能
1.生成数据大型语言模型(LLMs)具有生成连贯文本的强大能力。通过有效的提示策略,可以引导模型生成更好、一致且更有事实依据的响应。LLMs也特别适用于生成数据,这对于进行各种实验和评估非常有用。例如,我们可以用它来为情感分类器生成快速样本,如下所示:提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式:Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息!A:正
- Open3D 点云DBSCAN聚类算法
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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,
- 目标检测领域总结:从传统方法到 Transformer 时代的革新
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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
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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(
- html脚本语言有哪些,常见的脚本语言(有哪些)
神神九十九
html脚本语言有哪些
常见的脚本语言脚本言语:脚本言语又被称为扩建的言语,或者动态言语,是一种编程言语,用bai来操控软件应用程序,脚本通常以文本(如ASCII)保存,只在被调用时进行解说或编译。言语分类:Shell脚本:此类脚本用于自动化工作操控,即发动和操控体系程序的行为。大多的脚本言语解说器也一起是命令行界面,如Unixshell和MS-DOSCOMMAND.COM。其他如AppleScript,可以为体系添加脚
- AI人工智能软件开发方案:开启智能时代的创新钥匙
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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
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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
- 电力电子仿真:整流器仿真_(14).电力电子电路设计与仿真实践
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电子电力仿真单片机嵌入式硬件电子电力仿真matlab
电力电子电路设计与仿真实践1.电力电子电路的基本概念1.1电力电子电路的定义电力电子电路是指用于电能变换和控制的电路。它通常由电力电子器件(如二极管、晶闸管、MOSFET、IGBT等)组成,通过这些器件的开关动作,实现对电能的高效转换和精确控制。电力电子电路广泛应用于电源、电机驱动、电力系统、可再生能源等领域。1.2电力电子电路的分类电力电子电路根据其功能可以分为以下几类:AC-DC整流器:将交流
- 神经网络中层与层之间的关联
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目录1.层与层之间的核心关联:数据流动与参数传递1.1数据流动(ForwardPropagation)1.2参数传递(BackwardPropagation)2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络(如手写数字分类)2.2卷积神经网络(CNN,如图像分类)2.3循环神经网络(RNN/LSTM,如文本生成)2.4Transformer(如机器翻译)3.层间关联的核心原则3.1数据传递的“管道
- 第二十一篇:伦理/道德Ethics
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目录什么是伦理/道德?我们为什么要关心?为什么道德很难?学习成果大纲反对NLP道德检查的论据我们应该审查科学吗?H5N1透明度不是更好吗?AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/道德?我们应该如何生活——苏格拉底•正确的做法是什么?•为什
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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
- 【机器学习】算法分类
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什么?!是机器学习!!机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型,它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型,使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中,模型会不断地调整自身的参数,以最小化预测值与真实标签之间的误差,从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果,模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
- Linux------Redis(软件安装,Linux下和Windows下),NoSQL(简单了解)
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文章目录NoSql1.历史1.单机MySql2.Memcached(缓存)+MySql+垂直拆分(读写分离)3.分库分表+水平拆分+MySql集群4.如今最近的年代5.为什么要使用NoSQL2.什么是NoSQL1.NOSQL2.特点3.3v+3高3.NoSQL的四大分类1.kv键值对:2.文档型数据库(bson和json一样):3.列存储数据库:4.图关系型数据库Redis1.初始redis1.简
- 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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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
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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
- 高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话
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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
- 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归(自用)
代码的建筑师
模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
纠正自己的误区:机器学习是一个大范围,并不是一个小的方向,比如:线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据,也就是数据集名词解释:数据集中的一行叫一条样本或者实例,列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量,特征的数量称为特征维度机器学习常用库:Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习(模型、策略、算法)损失函数
- 《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战
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关注我,后期文章全部免费开放,一起推进AI医疗的发展核心主题:如何构建95%准确率的智能导诊系统?技术突破:结合BERT+知识图谱的混合模型设计一、智能导诊架构设计python基于BERT的意图识别模型(PyTorch)fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchclassTriageMod
- 如何实现具备自动重连与心跳检测的WebSocket客户端
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本文介绍如何通过原生WebSocketAPI封装一个具备自动重连、心跳检测、错误恢复等能力的稳健客户端。适用于需要长连接的实时通讯场景(如聊天室、实时数据监控等)。核心功能亮点自动重连机制-指数退避策略重连心跳保活-双向检测连接活性消息可靠性-失败消息自动重发异常处理-错误分类处理机制状态管理-精准控制连接生命周期关键优化点说明事件监听优化改用addEventListener替代onopen等属性
- 数据结构之链表(单链表)
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目录一、链表的概念二、链表的分类三、单链表的实现1.创建新的节点2.打印链表3.链表的头插和尾插尾插:要注意第一次插入时链表为空的情况。头插:4.单链表的头删和尾删尾删:注意链表中只有一个元素的情况。且要保存尾节点的前一个节点。头删:5.单链表的查找一、链表的概念链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表实际上就像一列火车一样,每一个
- 深入理解指针(1)
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指针,一般是代指针变量,指针是C语言中至关重要的一部分。由于内容较多,且较难,所以我们掰开了揉碎了慢慢讲,今天我们开始先讲解字符指针,指针数组,数组指针。一、字符指针指针与数据类型相同,有多种分类inta=0;int*pd=&a;//取a的地址,并将其存入指针变量pd中doubleb=5.20;double*pb=&b;//取b的地址floatc=13.14;float*pc=&c;//取c的地址
- Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现
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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
- 【笔记】扩散模型(五):Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现
LittleNyima
DiffusionModels笔记机器学习深度学习
论文链接:Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance,这种方法通过引入一个额外的分类器,使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels,不过这种方法的问题是很明显的,首先需要额外训练一个分类器,而且这个分类器不仅仅分类一般的图像,还需要分
- 震惊! “深度学习”都在学习什么
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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
- 在SPSS中进行单因素方差分析(One-Way ANOVA)是一种常见的统计分析方法,用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。
zhangfeng1133
均值算法算法
在SPSS中进行单因素方差分析(One-WayANOVA)是一种常见的统计分析方法,用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。以下是进行单因素方差分析的详细步骤:---###1.**数据准备**-**因变量**:需要分析的连续变量(如成绩、收入等)。-**自变量**:分类变量(如组别、性别等),通常是一个名义变量。数据结构示例:|组别(自变量)|成绩(因变量)||----------------|-
- 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
- 架构师必知必会系列:数据架构与数据管理
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍数据架构与数据管理介绍数据架构是指用来定义企业数据的逻辑结构、物理存储结构和数据的流转过程。它由数据中心和IT平台、数据库、文件系统、网络、安全、计算资源等构成。其目的是为了满足业务需求、提升组织效率和降低成本。数据架构包括数据字典、元数据、数据模型、数据流、数据仓库、数据管道、数据服务等。在应用中,将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工,才能
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
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linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
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
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
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javajvm多线程单元测试
#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
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$