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格图素书
人工智能
目录前言几个高频面试题目4D毫米波雷达会取代激光雷达吗?3D与4D毫米波雷达对比毫米波雷达行业发展历程算法原理几个相关概念雷达毫米波雷达长波vs短波与传统毫米波雷达和激光雷达对比与传统毫米波雷达对比与激光雷达对比与摄像头对比毫米波雷达工作原理毫米波雷达主要应用波段毫米波构成主要功能以及实现方式什么是4D毫米波?4D毫米波雷达市场规模4D毫米波雷达厂商4D毫米波雷达探测性能4D毫米波雷达算法能力现状
- LangChain —— 多模态大模型的 prompt template
Miyazaki_Hayao
LangChainlangchainprompt
文章目录一、如何直接将多模态数据传输给模型二、如何使用mutimodalprompts一、如何直接将多模态数据传输给模型 在这里,我们演示了如何将多模式输入直接传递给模型。对于其他的支持多模态输入的模型提供者,langchain在类中提供了内在逻辑来转化为期待的格式。 传入图像最常用的方法是将其作为字节字符串传入。这应该适用于大多数模型集成。importbase64importhttpximage
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)详细解释(带示例)
浪九天
人工智能理论人工智能神经网络深度学习机器学习
目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述:卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件,自动提取数据的特征,大大减少了模型的参数数量,降低计算量,同时提高了模型的泛化能力。主要组件卷积层:是CNN的核心组件,由多个卷积核组成。卷积核在数据上滑动,通过卷积操作提取数据的局部特征。卷积操作是将卷积核与数据的局
- 北京大学:2本手册,拓展AI应用深度与广度
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《DeepSeek与AIGC应用》对DeepSeek-R1进行了详细解读,包括其技术特性、发展历程、应用场景以及在AIGC(人工智能生成内容)领域的定位。深入剖析DeepSeek-R1在复杂逻辑推理、数学和编程任务中的优异表现,揭示其在推理密集型任务、教育、科研、知识应用和文档分析等领域的独特优势,为AIGC领域的从业者和爱好者提供了深入了解DeepSeek的窗口。《DeepSeek提示词工程和落
- 如何学习训练大模型——100条建议(附详细说明)_如何训练自己的大模型_大模型如何训练
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摘要:通过深入了解本文中的这些细节,并在实际项目中应用相关知识,将能够更好地理解和利用大模型的潜力,不仅在学术研究中,也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情,并将其应用于各种领域,从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索,可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力,同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始,逐渐迭代和扩展到更大的模型,逐步
- 大模型入门指南:从零开始,轻松掌握AI核心概念
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背景当前负责的业务正在大规模应用大模型,为了方便团队成员快速了解大模型相关的背景知识,我对相关内容进行了整理。经过自己日常工作中的一些沟通协作,验证了下述知识应该足以满足大部分场景下对于AI知识理解和应用的需求,如果有遗漏也欢迎大家在评论里补充。本文主要参考了抖音上文哲老师讲的AI科普课程(课程名为「文哲讲AI」,内容深入浅出,非常推荐观看),同时结合了一些科普文章和DeepSeek提供的检索知识
- 【大模型】RAG检索增强生成
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RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合了信息检索(Retrieval)和生成(Generation)模型的混合型大模型架构,旨在解决传统生成模型在处理大规模外部知识时的局限性。简单来说,RAG通过在生成过程之前引入检索步骤,使得生成模型可以利用外部文档或知识库来增强其生成能力,提升对复杂问题的回答准确性。一、RAG的工作原理:检索阶段(Retrieval):
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真正的产品,是满足用户需求痛点、给用户创造快感,或者成本节约带来的感受。这种感受既可感知,也有可能不可直接感知。产品经理到底要不要懂技术,是否技术出身的产品经理一定更有优势呢?对于这个问题的探讨,相信各位都能在各个产品论坛上看到,不少产品经理估计也参与争辩过。笔者自己曾是技术出身,且刚毕业时做全栈开发若干年,也有过技术架构经验,所以对于产品经理要不要懂开发,笔者认为懂总比不懂的好,不过之前所带过的
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亲爱的同学们,转眼间我们已经迎来了大四,这一年充满了挑战与机遇。大家忙着备考研究生、公务员、教师资格证,或是寻找实习机会,同时还要面对毕业设计的重任。对于毕业设计,很多同学可能会感到陌生,不知道从何下手,也不确定自己适合哪些方向的课题。为此,我整理了一个毕业设计选题专栏,希望能为大家提供一些灵感和建议。无论你对毕业设计有任何疑问,欢迎随时来问我哦!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!前言在计算机专业的
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导读Transformer在许多的人工智能领域,如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此,自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止,已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
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以下是前端开发中常用的加密方式及其适用场景的详细说明:一、核心加密方案加密类型常用算法特点适用场景对称加密AES、DES、3DES加密解密使用相同密钥,速度快本地存储加密、HTTPBody加密非对称加密RSA、ECC公钥加密私钥解密,安全性高传输敏感数据、数字签名哈希算法SHA-256、MD5(不推荐)单向不可逆,验证数据完整性密码存储、数据校验消息认证码HMAC带密钥的哈希,防篡改API签名验证
- 以太网的分层架构_以太网上TCP/IP协议的分层结构及其报文格式
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TCP/IP协议是一个比较复杂的协议集,有很多专业书籍介绍。在此,我仅介绍其与编程密切相关的部分:以太网上TCP/IP协议的分层结构及其报文格式。我们知道TCP/IP协议采用分层结构,其分层模型及协议如下表:应用层(Application)HTTP、Telnet、FTP、SMTP、SNMP传输层(Transport)TCP、UDP网间网层(Internet)IP【ARP、RARP、ICMP】网络接
- AIGC从入门到实战:探秘:ChatGPT 到底是什么
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计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1人工智能的浪潮近年来,人工智能(AI)发展迅猛,其应用已深入到各个领域,从自动驾驶汽车到智能家居,再到医疗诊断,AI正在改变我们的生活方式。其中,自然语言处理(NLP)作为AI的重要分支,近年来取得了显著进展,而AIGC(AI-GeneratedContent)正是NLP领域的一颗璀璨明珠。1.2AIGC的兴起AIGC指的是利用AI技术自动生成内容,包括文本、图像、音频、视频等。
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导语(第一篇)Markdown编辑器基础(第二篇)Markdown核心语法(第三篇)文章结构化思维通过前三篇教程,相信你已经熟悉了Markdown排版与结构化写作的核心技能。但你是否发现:文章质量高却阅读量低?搜索排名总在竞争对手之后?专栏粉丝增长缓慢?问题可能出在标题吸引力不足与SEO策略缺失!本文将揭秘CSDN平台的流量密码,教你从算法与读者双重视角优化标题,让每篇博客都成为“流量磁铁”!名人
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目录引言马尔可夫模型基础马尔可夫性质马尔可夫链的联合分布隐马尔可夫模型(HMM)简介模型参数的表示HMM的联合分布HMM的三大元素与基本公式HMM的三大基本问题评估问题:前向-后向算法(Forward-Backward)前向算法(Forward)后向算法(Backward)前向-后向的更多推导解码问题:维特比算法(Viterbi)学习问题:Baum-Welch算法(EM算法)隐马尔可夫模型的具体种
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以下是关于DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案,包括技术架构、功能实现和代码示例:1.事件检测与预警技术实现:视频监控与传感器数据融合:利用地铁站内的视频监控系统和传感器(如烟雾传感器、压力传感器)实时采集数据。通过深度学习算法(如目标检测和行为识别)对视频流进行分析,结合传感器数据,快速识别突发事件。自动警报触发:一旦检测到异常事件(如火灾、拥挤踩踏),系统立即通过预设的警报机制
- Transformer架构深度研究报告(二、分层原理)
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一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中,低层(1-3层)主要承担着局部语法建模的关键任务,其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注(POStagging)任务中,低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉,能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中,对于“runs”这个词,低层模型会关注其与相邻词“d
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题目描述有N个学生合影,站成左端对齐的k排,每排分别有N1,N2,……,NK个人。(N1>=N2>=……>=NK)第1排站在最后边,第k排站在最前边。学生的身高互不相同,把他们从高到底依次标记为1,2,…,N。在合影时要求每一排从左到右身高递减,每一列从后到前身高也递减。问一共有多少种安排合影位置的方案?下面的一排三角矩阵给出了当N=6,k=3,身高从高到低进行编号,编号为1的同学身高最高。我们得
- 存贮论模型案例与Matlab实现
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摘要:本文结合存贮论确定性模型,详细解析经济订购批量(EOQ)、允许缺货生产批量等核心模型,并通过商品库存管理、生产计划等实际案例,配合Matlab代码实现,展示模型求解过程。涵盖公式推导、参数优化及结果分析,强调数学工具在库存决策中的应用价值。关键词:存贮论EOQ模型允许缺货Matlab实现费用优化1.模型一:EOQ模型(不允许缺货,瞬时补货)案例描述某超市销售某品牌饮料,年需求量为10,000
- 使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测
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使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测基于哨兵2的作物分割,共18种作物类型(背景,草地,软冬小麦,玉米,冬季大麦,冬季油菜,春季大麦,向日葵,葡萄藤,甜菜,冬季小黑麦,冬季硬质小麦,水果、蔬菜、花卉,土豆,豆科饲料,大豆,果园,混合谷物,高粱),38到61个不同时间段同一位置10通道多光谱图像,
- 全网刷屏的AI大模型进阶地图:3个月构建核心能力,淘汰90%同行
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23年AI大模型技术狂飙一年后,24年AI大模型的应用已经在爆发,因此掌握好AI大模型的应用开发技术就变成如此重要,那么如何才能更好地掌握呢?一份AI大模型详细的学习路线就变得非常重要!由于AI大模型应用技术比较新,业界也没什么参照标准,打造AI大模型技术的学习路线并非一件容易的事,我和团队花费了6个多月时间,边整理、边摸索、边实践打造了业界首份AI大模型学习路线。这份完整的AI大模型学习路线,都
- C# 牵手DeepSeek:打造本地AI超能力
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一、引言在人工智能飞速发展的当下,大语言模型如DeepSeek正掀起新一轮的技术变革浪潮,为自然语言处理领域带来了诸多创新应用。随着数据隐私和安全意识的提升,以及对模型部署灵活性的追求,本地部署DeepSeek成为众多开发者和企业关注的焦点。对于C#开发者而言,将DeepSeek模型本地部署并集成到C#项目中,不仅能充分发挥C#语言在Windows平台开发的优势,还能实现高度定制化的人工智能应用,
- 量化投资策略的生命周期:从设计到淘汰
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- 微软正则表达式库的实现与应用
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:正则表达式是一种用于文本处理的强大工具,在Windows环境下微软提供了相应的支持。本项目涉及的微软正则表达式库可能是一个内部或第三方开发的框架,以C++实现。regexpr2.cpp和syntax2.cpp文件可能包含核心匹配算法和语法解析处理,而reimpl2.h、regexpr2.h和syntax2.h可能定义了实现细节、API接口和语法定义。resta
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- Python进程知多少
我的身前一尺是我的世界
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目录目标Python版本官方文档概述进程(Process)的基本概念进程之间的通信方法进程同步进程间共享状态实战创建进程的基本语法创建进程并传递复杂的参数进程同步&进程通信共享内存基于服务器进程实现共享基于队列实现进程安全生产者&消费者模型(基于队列)生产者&消费者模型(基于管道)目标掌握进程的基本概念和使用方法,包括:创建进程、进程同步、进程间共享状态、进程通信。Python版本Python3.
- WPF的UserControl的MVVM模式赋值
观无
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背景说明项目日常应用,经常会使用到UserConrol来进行组合形成组合控件,组合控件在使用过程中,必然需要进行赋值,当前案例是UserControl中label的定时赋值。技术分析1.分离关注点:MVVM模式将应用程序分为三个主要部分,即模型(Model)、视图(View)和视图模型(ViewModel)。在这个例子中,MyUserControlViewModel和MainViewModel充当
- 自然语言处理:初识自然语言处理
梦丶晓羽
自然语言处理人工智能
介绍大家好,博主又来给大家分享知识了。从这次开始,博主给大家分享自然语言处理这个领域的内容。这也是博主非常感兴趣的研究领域。最开始,博主计划在自然语言处理系列的第一篇博文中,和大家聊聊文本规范化这个话题。毕竟在自然语言处理领域里,文本规范化是一项基础且重要的工作,它能让原始文本变得更整齐有序,便于后续的处理分析。但转念一想,对于刚接触自然语言处理的小伙伴们来说,对于自然语言处理肯定会有些陌生。要是
- 算法与数据结构(二叉树中的最大路径和)
a_j58
数据结构
题目思路这道题我们可以考虑用递归来解决。首先设计一个maxPath函数用来递归计算二叉树中一个节点的最大贡献值,具体来说,就是以该节点为根节点的子树中寻找以该节点为起点的一条路径,使得该路径上的节点值之和最大。如果该节点为空,则最大贡献值为0。如果非空,最大贡献值就等于节点值与其子节点中的最大贡献值之和过程分析假设二叉树如下递归步骤:1.节点20:左子树:空,leftGain=0。右子树:空,ri
- 常见排序算法
陆鳐LuLu
排序算法算法数据结构
常见的排序算法可以分为以下几类:1.比较排序冒泡排序(BubbleSort)时间复杂度:O(n²)空间复杂度:O(1)原理:重复遍历数组,比较相邻元素并交换,直到没有需要交换的元素为止。选择排序(SelectionSort)时间复杂度:O(n²)空间复杂度:O(1)原理:每次从未排序部分选择最小(或最大)的元素,放到已排序部分的末尾。插入排序(InsertionSort)时间复杂度:O(n²)空间
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
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
javaxmlWeb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
sqlmysqlibatisSQL 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
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- 【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
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 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
memcachedehcachespring 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
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- 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
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
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