- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
code_stream
#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- BP 神经网络在考古数据分析中的应用
fanxbl957
人工智能理论与实践神经网络数据分析人工智能
BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要:本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务,涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。分析了该应用的优势与局限性,并对其在考古数据分
- CentOS 7 安装以及配置桌面环境
a4132447
linux
一、安装GNOME桌面1、安装命令:yumgroupinstall"GNOMEDesktop"-y//CentOS6的安装命令为:yumgroupinstall"XWindowSystem""DesktopPlatform"Desktop2、安装后,重启系统会出来如下界面:按“1”,回车按“2”,回车按"q",回车按“yes”,回车即可进入系统3、进入系统后,需要设置桌面为默认启动,设置命令为:s
- RHEL 安装 Hadoop 服务器
XhClojure
hadoop服务器大数据
在这篇文章中,我们将探讨如何在RedHatEnterpriseLinux(RHEL)上安装和配置Hadoop服务器。Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架,用于处理大规模数据集。以下是在RHEL上安装Hadoop的详细步骤。步骤1:安装Java在安装Hadoop之前,我们需要确保系统上安装了JavaDevelopmentKit(JDK)。执行以下命令安装JDK:sudoyuminstallja
- 使用python计算等比数列求和的方法
HAMYHF
windows
在python中,计算Sum=m+mm+mmm+mmmm+.....+mmmmm.....,输入两个数m,n。m的位数累加到n的值,列出算式并计算出结果:#为了打印出算式,并计算出结果,将m,mm这些放入到列表中#定义列表中的m初始值为0,用Ele来代表m,mm....Ele=0#定义总和为0Sum=0#定义一个空列表List=[]#输入两个值n=int(input("inputadigit:")
- Python+Playwright常用元素定位方法
HAMYHF
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CSSselector选择器在CSS中,定位元素主要通过选择器完成,以下是几种常见的CSS选择器定位方法:标签选择器(element):直接使用HTML元素名称来定位,例如p会选择所有段落元素。属性选择器(attribute):选择所有具有指定属性的元素,无论该属性的值是什么。例如,[title]会选择所有包含title属性的元素。选择具有指定属性,并且该属性值完全等于给定值的元素。例如,[typ
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
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图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- Mamba超绝创新!搭上异常检测准确率99%+!一区秒了!
人工智能学起来
人工智能深度学习
今天给大家推荐一个创新Max,且不卷的idea:基于Mamba做异常检测!以往的异常检测方法,以基于CNN、Transformer为主。但CNN在处理长距离依赖性方面存在困难,Transformer虽然表现出色,但由于其自注意力机制,计算复杂度较高。而Mamba,则完美弥补了这两者的缺陷,在有效处理长距离依赖性同时,具有线性复杂度,计算资源需求少!在提高模型检测精度和速度方面,一骑绝尘!比如模型A
- 从开发到部署,搭建离线私有大模型知识库_离线大模型
ai大模型应用开发
数据库服务器linux语言模型人工智能自然语言处理深度学习
文末有福利!背景介绍最近一段时间搭建了一套完整的私有大模型知识库,目前完整的服务已经完成测试部署上线。基本之前的实践过程,从工程角度整理技术方案以及中间碰到的一些问题,方便后续对这个方向有需求的研发同学们。为什么做离线私有化部署在大模型火热起来之后,很多企业都有尝试相关服务。但是实际会碰到大模型不了解公司个性化的情况,无法针对公司情况给出个性化回答。因此就出现了针对大模型的知识库,通过提供公司内部
- 大模型如何改变教育?典型应用场景的探究与展望!
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大模型应用人工智能AI产品经理llama大模型AI大模型教程
目前,大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术,极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中,教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象,更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛,包括但不限于学生的
- Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)
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程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- Python数据分析与可视化
程序媛小果
pythonpython数据分析开发语言
Python数据分析与可视化在数据驱动的商业世界中,数据分析和可视化成为了理解复杂数据集、做出明智决策的关键工具。Python,作为一种功能强大且易于学习的编程语言,提供了丰富的库和框架,使得数据分析和可视化变得简单高效。本文将探讨Python在数据分析和可视化中的应用,包括数据预处理、分析、以及如何通过可视化工具将数据洞察转化为可操作的策略。1.数据分析的重要性数据分析是提取数据中有用信息的过程
- ECMAScript与JavaScript:探索两者之间的联系与区别
程序媛小果
前端ecmascriptjavascript前端
在Web开发的早期,JavaScript成为了客户端脚本语言的代名词,而随着时间的推移,JavaScript已经发展成为一个功能强大的语言,它的影响力远远超出了浏览器的范畴。在这场语言演进的过程中,ECMAScript扮演了一个关键角色。本文将深入探讨ECMAScript与JavaScript之间的关系,以及它们之间的主要区别。1.什么是ECMAScript?ECMAScript是由欧洲计算机制造
- 使用 Docker 基本命令创建并发布带有新功能的镜像到阿里云
2021级计算机网络技术2班梁嘉敏
docker阿里云容器
1.关于Docker镜像1.基础假定您在开发一个网上商城,您使用的是一台笔记本电脑而且您的开发环境具有特定的配置。其他开发人员身处的环境配置也各有不同。您正在开发的应用依赖于您当前的配置且还要依赖于某些配置文件。此外,您的企业还拥有标准化的测试和生产环境,且具有自身的配置和一系列支持文件。您希望尽可能多在本地模拟这些环境而不产生重新创建服务器环境的开销。请问?您要如何确保应用能够在这些环境中运行和
- 【Java基础】Java 中的 super 关键字
李少兄
Javajava开发语言
前言在Java的面向对象编程中,继承是一个核心特性,它允许我们创建一个新类(子类)来继承另一个已有类(父类)的属性和方法。而super关键字则是在这个继承体系中扮演着至关重要的角色,它为子类与父类之间的交互提供了强大的支持。1.super关键字的基本概念super关键字是Java中的一个引用变量,它指向当前对象的父类对象。通过super,子类可以访问父类的成员,包括成员变量、方法和构造器。在子类中
- DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响
AI拉呱
Deepseek人工智能
大家好,我是AI拉呱,一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主,现任资深算法研究员一职,兼职硕士研究生导师;热爱机器学习和深度学习算法应用,深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖,拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么:wh
- 【数据分析】通过个体和遗址层面的遗传相关性网络分析
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禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理应用场景加载R包数据下载函数个体层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗传相关性的个体网络对个体网络Nij进行可视化评估和选择最佳模型评估和选择最佳模型最佳模型进行总结拟合优度检验遗址层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗址之间的遗传相关性网络可视化图条件边预测与模型评估总结系统信息介绍个
- 【Python 学习 / 7】模块与文件操作
卜及中
Python基础python学习数据库
文章目录前言一、导入模块1.导入整个模块2.导入模块中的特定函数3.给模块或函数起别名二、常用模块1.`math`模块2.`random`模块3.`os`模块4.`sys`模块三、文件处理1.打开文件2.读取文件3.写入文件4.关闭文件5.使用`with`语句管理文件四、日期时间1.`datetime`模块获取当前日期和时间创建日期和时间对象格式化日期和时间解析字符串为日期对象2.`time`模块
- 高电服务器托管:企业IT基础设施的可靠之选
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服务器服务器github运维
高电服务器托管服务,是指企业将自身高耗电的服务器设备或算力服务器设备交由专业托管公司进行管理和维护的一种服务模式。托管公司提供包括安全机房环境、网络设备、系统软件以及专业技术人员等全方位支持,使企业能够专注于核心业务的开发和运营。高电服务器托管服务内容高电服务器托管服务通常涵盖以下几个方面:机房管理:提供安全、稳定、可靠的机房环境,配备完善的消防、监控、空调等设施,确保服务器稳定运行。硬件维护:对
- 服务器与普通电脑有什么区别?
wayuncn
服务器服务器电脑运维
服务器和普通电脑(通常指的是个人计算机,即PC)有众多相似之处,主要构成包含:CPU,内存,芯片,I/O总线设备,电源,机箱及操作系统软件等,鉴于使用要求不同,两者差别也很明显,区别如下:区别1、CPU处理性能不同。服务器对CPU要求很高,必须具备有很强数据处理能力,通常服务器要配置多颗CPU共同进行数据运算,普通电脑通常都配置单颗CPU,在数据处理能力就远比不上起服务器。区别2、安全性能不同。服
- vue3计算属性computed
计算属性computedimport{computed}from"vue"//方式一//constcollapse=computed(()=>{//console.log('计算属性变化');//returnisCollapse//})//方式二constcollapse=computed({get:()=>{//返回订阅值returnisCollapse},set:(val)=>{//这里可以对
- 大模型(含deepseek r1)本地部署利器ollama的API操作指南
人工智能llm
ollama介绍:Ollama是一个开源的大型语言模型(LLM)平台,旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。它支持多种预训练的大型语言模型(如LLaMA2、Mistral、Gemma、DeepSeek等),并提供了一个简单高效的方式来加载和使用这些模型。出现Error:somethingwentwrong,pleaseseetheollamaserverlogsfordet
- 2分钟学会编写maven插件
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什么是Maven插件Maven是Java项目中常用的构建工具,可以自动化构建、测试、打包和发布Java应用程序。Maven插件是Maven的一项重要功能,它可以在Maven构建过程中扩展Maven的功能,实现自定义的构建逻辑。Maven插件可以提供很多不同的功能,例如:生成代码、打包文件、部署应用程序等。插件通常是在Maven构建生命周期中的某个阶段执行,例如:编译、测试、打包、安装和部署。Mav
- 再有人问你DDD,把这篇文章丢给他
聪明马的博客
Javajava开发语言
DDD(Domain-DrivenDesign,中文名领域模型设计)是一种软件开发方法论,它强调将业务领域中的知识融入到软件设计中。DDD强调将软件开发过程分为两个主要阶段:领域分析和领域建模。领域分析是指深入了解业务领域中的问题和需求,领域建模是将分析出的领域知识转化为软件模型。在本文中,我不再过多说明DDD的来龙去脉,我将用多个例子来详细说明使用DDD和不使用DDD的区别、优势和劣势。需求:假
- 还不会Mybaits吗?一招解决
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MyBatis是一种优秀的JavaORM框架,它可以帮助开发人员轻松地管理数据库,并提供了一种简单易懂的编程模型,以便于快速地进行数据库访问操作。MyBatis的出现为Java开发人员提供了一种更加高效和灵活的数据访问方式。在本篇博客中,我们将深入了解MyBatis的含义,各种用法以及如何使用Java代码来实现各种操作。一、MyBatis的含义MyBatis是一种开源的JavaORM框架,它可以帮
- YashanDB访问约束
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本文内容来自YashanDB官网,原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%A6%82%E5%BF%B5%...访问约束是YashanDB特有的一种关系数据结构,基于有界计算理论的访问约束模型(AC,AccessConstraint)实现:通过在数据源上建立AC,实现大数据变小的模型变换。在查询时,通过访问AC数据,缩小查询代价和提升查
- 容器docker k8s相关的问题汇总及排错
weixin_43806846
dockerkubernetes容器
1.明确问题2.排查方向2.1、docker方面dockerlogs-f容器IDdocker的网络配置问题。2.2、k8s方面node组件问题pod的问题(方式kubectldescribepopod的名称-n命名空间&&kubectllogs-fpod的名称-n命名空间)调度的问题(污点、节点选择器与标签不匹配、存储卷的问题)service问题(访问不了,ingress的问题、service标签
- RUST练习生如何在生产环境构建万亿流量|得物技术
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一、引言在《得物新一代可观测性架构:海量数据下的存算分离设计与实践》一文中,我们探讨了存算分离架构如何通过解耦计算与存储资源,显著降低存储成本并提升系统扩展性。然而,仅优化存储成本不足以支撑高效可观测性系统的全局目标。在生产环境中,计算层作为可观测性体系的核心模块,需在处理日益复杂和动态的大流量数据时,保持高性能、强稳定性与优异的资源利用效率。在得物的可观测性计算层中,Java凭借其成熟的生态系统
- 知识图谱构建概念、工具、实例调研
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知识图谱人工智能
一、知识图谱的概念知识图谱(Knowledgegraph)知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网络),其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
- 经销商管理系统架构设计方案(附 Java版本和Python版本源代码详解)
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
经销商管理系统架构设计方案(Java实现源代码详解)关键词:经销商管理系统,Java,SpringBoot,MyBatis,MySQL,架构设计,源代码1.背景介绍随着市场竞争的日益激烈,企业对经销商的管理越来越重视。传统的经销商管理方式效率低下,信息滞后,难以适应现代企业的发展需求。为了提高经销商管理效率,降低运营成本,越来越多的企业开始采用信息化的手段来管理经销商,而经销商管理系统应运而生。经
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号