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hy098543
AIGC
目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展,数据呈现出多模态的特性,即包含文本、图像、音频、视频等多种形式。在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV
- 3D-AFFORDANCELLM: HARNESSING LARGE LANGUAGE MODELS FOR OPEN-VOCABULARY AFFORDANCE DETECTION
UnknownBody
LLMDaily3d语言模型人工智能
摘要3D可及性检测是一个具有挑战性的问题,在各种机器人任务中有着广泛的应用。现有方法通常将检测范式制定为基于标签的语义分割任务。这种范式依赖于预定义的标签,缺乏理解复杂自然语言的能力,导致在开放世界场景中的泛化能力有限。为了解决这些限制,我们将传统的可及性检测范式重新定义为指令推理可及性分割(IRAS)任务。该任务旨在根据查询推理文本输出可及性掩码区域,避免了输入标签的固定类别。相应地,我们提出了
- llama.cpp 和 LLM(大语言模型)
这个懒人
llama语言模型人工智能
llama.cpp和LLM(大语言模型)的介绍,以及两者的关联与区别:1.LLM(LargeLanguageModel,大语言模型)定义:LLM是基于深度学习技术(如Transformer架构)构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练,能够生成连贯、语义丰富的文本,完成问答、创作、推理等任务。特点:参数规模大:如GPT-3(1750亿参数)、Llama-65B(650亿参数)等。
- 时间语义与窗口操作:Flink 流式计算的核心逻辑
小诸葛IT课堂
flink大数据
在实时数据流处理中,时间是最为关键的维度之一。Flink通过灵活的时间语义和丰富的窗口类型,为开发者提供了强大的时间窗口分析能力。本文将深入解析Flink的时间语义机制,并通过实战案例演示如何利用窗口操作实现实时数据聚合。一、Flink时间语义详解1.1三种时间概念1.1.1EventTime(事件时间)定义:事件实际发生的时间,由事件本身携带的时间戳决定应用场景:需要准确反映事件真实顺序的场景(
- 前端学习路线:从零基础到初级工程师的完整指南(2025最新版)
超浪的晨
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前言作为连接设计与技术的核心岗位,前端开发在数字化时代持续释放强大生命力。本路线图专为初学者设计,通过「渐进式学习路径」+「实战项目驱动」的模式,助你系统掌握现代前端开发技能体系。一、基础筑基阶段(4-6周)三大核心基石HTML5语义化标签()表单验证与多媒体支持SEO基础与无障碍访问CSS3Flex/Grid布局(重点掌握)动画与过渡(@keyframes+transition)响应式设计(媒体
- DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案
猴的哥儿
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一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本↓25%路径规划突发路况响应延迟>30分钟实时路况语义理解+自适应规划准时交付率↑18%异常检测50%异常依赖人工发现多传感器融合的异常模式识别异常发现时效↑6倍客户服务50%咨询需人
- 【LeetCode】215.数组中的第K个最大元素(三种方法,九个思路的代码实现,java格式)
Hi丶ImViper
LeetCode算法与数据结构算法数据结构java快速排序
题目题目链接解析这道题据说是面试的高频考题,同时也是基础算法的应用。方法一:暴力解法题目要求我们找到“数组排序后的第k个最大的元素,而不是第k个不同的元素”,语义是从右边往左边数第k个元素(从11开始),那么从左向右数是第几个呢,我们列出几个找找规律就好了。一共6个元素,找第2大,索引是4;一共6个元素,找第4大,索引是2。因此,升序排序以后,目标元素的索引是len-k。这是最简单的思路,如果只答
- MCP协议深度解析:从Cline插件到Cursor,跨平台AI开发的革命性突破
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本文将为您深度拆解MCP协议的技术架构、生态应用及实战开发指南,助您掌握AI原生开发的核心范式。一、MCP协议技术架构全景1.协议核心定位MCP(ModelContextProtocol)由Anthropic提出,通过自然语言驱动的工具交互标准,打破传统API调用壁垒。其核心价值在于:实现LLM与外部系统的语义级融合标准化工具发现-调用-反馈全流程推动AI开发从"代码编程"向"自然语言编程"进化2
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- 【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结
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- 2025前端面试题超全面解析(附答案与深度扩展)
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文章目录一、HTML篇(扩展版)1.**HTML5语义化标签的实际应用场景**2.**WebComponents实战:如何封装一个自定义按钮组件?**3.**WebWorker的用途与限制**二、CSS篇(扩展版)1.**CSS盒模型详解:border-boxvscontent-box**2.**CSS动画性能优化技巧**3.**CSS预处理器(Sass/Less)核心功能对比**三、JavaSc
- PlanLLM: 首个支持开放词汇与封闭集任务的跨模态视频程序规划框架
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2025年1月7号,由杨德杰、赵子敬、刘洋联合提出PlanLLM,一种基于可微调大型语言模型(LLM)的跨模态联合学习框架,用于解决视频程序规划任务。通过引入LLM增强规划模块和互信息最大化模块,PlanLLM突破了现有方法依赖封闭集标签和固定语义描述的限制,实现了对新步骤和任务的泛化能力。该方法在COIN、CrossTask、NIV三个基准数据集上取得显著性能提升,展现了其在弱监督学习中的有效性
- HTML深度解读
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经验分享笔记
##引言HTML(HyperTextMarkupLanguage)是构建网页的基础语言。自1991年由TimBerners-Lee发明以来,HTML已经经历了多次版本更新,从HTML1.0到HTML5,每一次更新都带来了新的特性和功能。本文将深入探讨HTML的核心概念、结构、标签、语义化以及HTML5的新特性。##一、HTML的核心概念###1.1什么是HTML?HTML是一种标记语言,用于创建和
- 探索未来架构:基于AWS的响应式微服务框架
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探索未来架构:基于AWS的响应式微服务框架reactive-refarch-cloudformationReactiveMicroservicesArchitectureswithAmazonECS,AWSLambda,AmazonKinesisStreams,AmazonElastiCache,andAmazonDynamoDB项目地址:https://gitcode.com/gh_mirror
- 深度解析前端面试八股文:核心知识点与高效应对策略
赵大仁
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深度解析前端面试八股文:核心知识点与高效应对策略1.引言前端面试是每位开发者迈向职业进阶的重要环节,涉及HTML、CSS、JavaScript、性能优化、浏览器原理、网络、安全、框架(Vue/React)等核心知识点。本文不仅会覆盖前端面试的高频八股文,还会结合生动的案例,让你在面试时能够脱离死记硬背,从理解中突破!2.HTML&CSS高频考点2.1HTML语义化问题:什么是HTML语义化?为什么
- LuaJIT 学习(4)—— FFI 语义
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文章目录CLanguageSupportCTypeConversionRulesConversionsfromCtypestoLuaobjects例子:访问结构体成员ConversionsfromLuaobjectstoCtypesConversionsbetweenCtypes例子:修改结构体成员ConversionsforvarargCfunctionargumentsInitializers
- A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记
栀子清茶
1024程序员节论文阅读计算机视觉人工智能笔记学习
摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展,定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集,并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理,广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。一、简介第一部分“简介”主要介绍了实例分割的背景、定义和挑战。
- 数据增强正在杀死你的模型:90%开发者不知道的回译质量陷阱
人工智能
1回译增强的核心机理1.1跨语言语义重构原理目前文本数据增强方面效果较好的增强方法。回译数据增强(Back-translationAugmentation)是基于神经机器翻译的文本再生技术,其核心运作流程包含三个关键阶段:语义编码阶段:源语言文本通过NMT模型编码为中间语义表示跨语言迁移阶段:语义表示解码为目标语言文本(建议选择阿尔巴尼亚语、斯瓦希里语等低资源语种)语义重构阶段:目标语言文本二次编
- MobileNet家族:从v1到v4的架构演进与发展历程
彩旗工作室
人工智能架构人工智能机器学习cnn卷积神经网络
MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络(CNN)家族,旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。自2017年首次推出以来,MobileNet经历了从v1到v4的多次迭代,每一代都在计算效率、模型大小和准确性上取得了显著进步。本文将详细探讨MobileNetv1、v2、v3和v4的原理、架构设计及其发展历程,并分析其关键创新和性能表现。Mo
- RISC-V指令集架构的形式语义——基于Haskell的实现
富珂祯
RISC-V指令集架构的形式语义——基于Haskell的实现riscv-semanticsAformalsemanticsoftheRISC-VISAinHaskell项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ri/riscv-semantics项目介绍本项目RISC-VSemantics在GitHub上托管,提供了一个使用Haskell编写的RISC-V指令集架构(
- 第5章 构造、析构、拷贝语义学3:对象复制语意学
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深入探索C++对象模型java开发语言
重点:编译器生成构造函数的四种情况,如何避免copyconstructor在子类多个调用当我们指定一个classobject给另一个classobject时,通常有三种选择:什么都不做,实施默认的行为。提供一个explicitcopyassignmentoperator。显式地拒绝指定一个classobject给另一个classobject,声明为private(并且此时不同函数的定义,一旦某个m
- 第5章 构造、析构、拷贝语义学4:析构函数语义学
qq_40178082
深入探索C++对象模型c++
析构函数也是根据编译器的需要才会合成出来,两种情况:class中有某个object拥有析构函数;继承自某个baseclass,该baseclass含有析构函数。定义了constructor后不一定要定义destructor,决定class是否需要destructor是程序层面的事。与构造函数相比,即使拥有虚函数或者虚拟继承,不满足上述两个条件,编译器是不会合成析构函数的。在继承体系中,由我们定义的
- 秒懂Yarn:从安装到配置的全流程详解
洛秋_
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文章目录秒懂Yarn:从安装到配置的全流程详解一、什么是Yarn?二、Yarn的优势1.速度快2.离线模式3.确定性4.更好的语义化三、安装Yarn1.通过npm安装Yarn2.通过Homebrew安装(适用于macOS)3.通过Chocolatey安装(适用于Windows)4.验证安装四、Yarn的基本命令1.初始化项目2.安装依赖3.删除依赖4.升级依赖5.安装所有依赖五、配置Yarn1.配
- 应用层之网络应用模型,HTTP/HTTPS协议
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应用层是网络协议栈的最顶层,直接为应用程序提供通信服务,定义了不同主机间应用进程交互的规则,包括报文类型、语法、语义及通信时序一、网络应用模型1.定义及特点模型定义核心特点典型应用场景C/S客户端向服务器发起请求,服务器集中处理并响应资源,依赖中心化架构1.角色明确(客户端与服务器分离)2.资源集中在服务器端3.依赖网络稳定性与服务器性能4.易于管理和维护Web服务(HTTP)、邮件系统(SMTP
- 【NLP】 5. Word Analogy Task(词类比任务)与 Intrinsic Metric(内在度量)
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NLP机器学习自然语言处理word人工智能
WordAnalogyTask(词类比任务)定义:WordAnalogyTask是用于评估词向量质量的内在指标(IntrinsicMetric)。该任务基于这样的假设:如果词向量能够捕捉单词之间的语义关系,那么这些关系应该能够在向量空间中保持一定的结构。示例:在一个理想的词向量空间中,单词之间的关系应该满足如下等式:king−man+woman≈queenking−man+woman≈queenk
- TRAE与Cursor AI编程工具综合对比(截至2025年3月)
xinxiyinhe
AI编程AI编程python
一、核心定位与差异化Trae(字节跳动)本土化优先:专为中文开发者设计,提供全中文界面、中文代码注释及语义优化,例如可直接用中文描述需求(如“实现带登录功能的网页”)生成完整代码框架。免费策略:完全免费,集成Claude3.5和GPT-4o双模型,支持私有化部署及企业级数据隔离。开发环境:构建完整的AI原生IDE,注重项目全流程管理,支持从需求到部署的端到端开发。Cursor(Anysphere)
- 你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求?(附特征优化方案)
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1特征工程的意义nlp任务中,原始文本经数值映射后形成的词向量序列,难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术:语义信息补全:突破单词语义局限,捕获词序关联特征模型适配优化:构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升:通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景,单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"被判定为相同语义,此时bi
- 大模型工程师学习日记(十四):检索增强生成(RAG)
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学习langchain深度学习人工智能开发语言
如何递归分割文本递归分割(recursively),这个文本分割器是用于通用文本的推荐工具。它接受一个字符列表作为参数。它会按顺序尝试在这些字符上进行分割,直到块足够小。默认的字符列表是["\n\n","\n","",""]。这样做的效果是尽可能保持所有段落(然后是句子,再然后是单词)在一起,因为这些通常看起来是语义上相关的文本块。文本如何分割:根据字符列表。块大小如何衡量:根据字符数量。下面我们
- 百度快速收录2025最新科普
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跨境物流的智能突围战宁波某RCEP跨境物流平台接入214维特征矩阵后:✅'智能清关系统’72小时冲进TOP3✅'东盟电子报关’长尾词覆盖量暴涨4.2倍✅日均有效询盘突破300+技术三板斧:标题智能提取引擎(支持38种语义变异)动态阻抗参数混淆(误差≤0.15μΩ)实时工商特征同步(每2小时更新)2025生存指南:采用神经网络语义映射(NLP准确率98.2%)部署质量监控系统(误差率≤0.15%)加
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
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oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
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public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
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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Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要