- Assembly语言的自然语言处理
花韵婷
包罗万象golang开发语言后端
Assembly语言在自然语言处理中的应用引言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)作为人工智能的一个重要分支,致力于实现计算机与人类语言之间的互动。随着计算能力的提升以及大数据的蓬勃发展,NLP在各个领域的应用如火如荼。从语音识别、机器翻译到情感分析等,NLP正在改变我们与信息之间的互动方式。不过,当前主流的NLP研究通常是用高级编程语言(如Python、Ja
- PCDN 与边缘计算的结合:未来内容分发的新趋势
yczykjyxgs
pcdn智能路由器
在数字化浪潮中,内容分发面临着前所未有的挑战与机遇。PCDN(P2P内容分发网络)与边缘计算的结合,正逐渐崭露头角,成为未来内容分发的新趋势。PCDN通过P2P技术,利用用户节点的闲置资源进行内容分发,有效减轻了中心服务器的压力,降低了传输成本。然而,在面对实时性要求极高的业务场景时,PCDN仍存在一定局限。边缘计算的出现,为解决这一问题提供了新思路。边缘计算将计算和存储能力下沉到网络边缘,靠近用
- 大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐
AGI大模型与大数据研究院
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
大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、LaMDA等,在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的突破。这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力,但同时也引发了
- 中国首款AI原生IDE:字节跳动Trae国内版深度解析与实践指南
代码的建筑师
学习记录模型学习笔记AIIDETrae字节跳动AI代码编辑器
一、Trae国内版重磅发布:中国AI编程新标杆2025年3月3日,字节跳动正式推出国内首个AI原生集成开发环境(AIIDE)——Trae国内版。作为对标Cursor的国产工具,Trae以动态智能协作为核心,重新定义开发者与AI的协同模式。其核心目标是通过深度集成AI能力,帮助开发者从“工具使用者”向“AI协同创新者”转型,显著提升全流程开发效率。关键发布亮点:模型支持:搭载字节自研的Doubao-
- 前端开发:Web蜜罐详解
三掌柜666
前端网络安全
前言在当今数字化时代,网络安全威胁日益复杂,攻击手段层出不穷。对于前端开发人员来说,不仅要关注代码的性能和用户体验,还需要具备应对安全威胁的能力。在网络安全领域,Web蜜罐作为一种主动防御技术,正逐渐受到关注,它通过模拟真实的Web应用程序,吸引攻击者并记录其行为,为安全专家提供了宝贵的情报。对于前端开发人员来说,了解Web蜜罐的工作原理、特点和应用场景具有重要意义。那么本文就来探讨Web蜜罐的工
- 2025年Python生态全景:从AI霸主到量子计算,揭秘其不可替代的技术魅力
南玖yy
python人工智能量子计算
在2025年的技术浪潮中,Python凭借其极简的语法、庞大的生态系统以及跨领域融合能力,依然稳坐编程语言界的“头把交椅”。尽管Java等语言在AI领域发起挑战,但Python通过持续的技术革新和生态扩展,展现出不可撼动的生命力。本文将从技术趋势、行业应用与未来挑战三个维度,解析Python的“常青”密码。一、AI领域的持续主导:生态优势与工具革新Python在AI领域的统治地位仍未动摇。尽管有观
- 自立自强的江铃集团新能源,用科技创新实力圈粉
微视资讯
汽车
汽车行业正在经历从价格竞争和配置堆砌,向技术回归的深刻转型。消费者对“冰箱、彩电、大沙发”式的噱头已经逐渐失去兴趣,取而代之的是对核心技术和安全性能的理性关注。在这样的背景下,江铃集团新能源凭借深厚的技术积累和创新能力迅速赢得市场认可。作为拥有56年造车经验的企业,江铃集团新能源在整车研发、智能制造、智能网联、三电技术和车身轻量化等领域全面突破,不仅成功定位于纯电市场,还通过前瞻性的创新战略实现了
- AI与SDN结合:智能网络的未来之路
不想加班的码小牛
人工智能网络ai
一、引言“网络正在从‘被动响应’走向‘主动思考’。”随着云计算、5G和物联网的爆发式增长,传统网络架构面临灵活性不足、运维成本高等挑战。SDN(软件定义网络)通过控制与转发分离革新了网络管理方式,而AI的引入让SDN从“自动化”迈向“智能化”。二、AI+SDN的技术背景1.1为什么需要AI赋能SDN?传统SDN痛点AI的解决能力流量策略依赖人工规则动态学习流量模式,实时优化策略故障定位耗时(如网络
- DeepSeek:技术创作者的内容革命,从代码到爆文的AI全栈攻略
不想加班的码小牛
人工智能aichatgpt
一、为什么技术创作者需要关注DeepSeek?作为CSDN的资深用户,你是否经历过这些痛点?选题焦虑:技术热点日新月异,如何抓住「大模型优化」或「量子计算落地」等前沿方向?写作卡顿:明明代码跑通了,却在技术原理描述环节反复修改效率瓶颈:既要写技术文档又要运营专栏,时间永远不够用DeepSeek的多模态理解能力(支持代码+自然语言混合输入)和领域自适应特性(自动识别技术文档/教程/测评等文体),让它
- SDN架构解密:控制面如何“指挥”万亿级网络? ——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析
不想加班的码小牛
网络架构人工智能ai
摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构,揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化(如OpenFlow)与北向API开放能力,实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图,力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构,构建了网络控制的“中枢神经系统”:控制层(大脑):集中式控制器掌
- GPU的优势:并行计算的利器
绿算技术
GPU架构介绍科技gpu算力
GPU相较于CPU,在并行计算方面具有以下优势:强大的并行计算能力:GPU拥有成千上万个计算核心,能够同时执行大量的线程,非常适合处理数据并行性高的任务。高内存带宽:GPU配备了高带宽的内存子系统,能够快速地将数据传输到计算核心,满足大规模数据处理的需求。高效的线程调度:GPU采用硬件多线程技术,能够快速地切换线程上下文,最大限度地提高计算资源的利用率。灵活的编程模型:GPU提供了丰富的编程模型和
- 面向对象三大特性:封装、继承、多态深度解析
KBkongbaiKB
java
〇、引言:为什么需要理解OOP三大特性?在软件工程领域,封装、继承、多态被称为面向对象编程(OOP)的三大基石。掌握它们不仅能写出更优雅的代码,更是构建复杂系统的关键能力。本文将通过理论解析+代码实战+设计思维,带您彻底吃透这三个核心概念。一、封装(Encapsulation)1.1核心思想将数据与操作数据的方法绑定,对外隐藏实现细节。就像电视机用外壳包裹内部电路,用户只需通过按钮操作。1.2实现
- 深入理解 GPU 渲染加速与合成层(Composite Layers)
一、前端视角下的GPU加速1.CPU与GPU的协作模式在前端渲染流程中,GPU加速通过硬件并行计算能力显著提升图形处理效率。传统浏览器渲染依赖CPU处理DOM解析、样式计算和布局,但CPU的串行处理模式在处理大规模图形数据(如复杂动画、3D变换、高清图像)时易成为性能瓶颈。GPU的介入解决了这一核心矛盾:流处理器核心并行计算:GPU拥有数千个小型核心,可同时处理大量像素数据,例如同时对元素的所有像
- PECL(Positive Emitter-Coupled Logic)电平详解
美好的事情总会发生
电平标准接口电平嵌入式硬件硬件工程智能硬件
一、PECL电平的定义与核心特性PECL(正射极耦合逻辑)是一种基于射极耦合逻辑(ECL)技术的高速差分信号标准,采用正电源供电(如5V或3.3V)。其核心特性包括高速传输、低噪声、强抗干扰能力,专为高频、高可靠性场景设计。1.电气特性供电电压:典型值:VCC=5V、3.3V(部分器件支持更宽范围)。电平范围:差分摆幅:约800mV(峰峰值),单端摆幅±400mV。共模电压:VCC-1.3V(如5
- 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年2月28日
小亦编辑部
每日AI-人工智能-编程日报人工智能
技术突破OpenAI发布GPT-4.5:OpenAI正式推出新一代大模型GPT-4.5,语言理解、情商及逻辑推理能力显著增强,幻觉问题大幅减少,计算效率较GPT-4提升超10倍,已逐步向用户开放试用。国产模型Kimi发布k1.6版本:国产模型Kimi发布的k1.6版本,在编程任务评测中超越GPTo3-mini,首次登顶榜首。其“快思考”架构使响应速度提升至秒级,部署成本下降40%。企业动态贵州广电
- Python 爬虫实战:科学知识收集网站构建
西攻城狮北
python爬虫开发语言
一、引言在信息爆炸的时代,科学知识的收集与整理变得尤为重要。通过构建一个科学知识收集网站,我们可以高效地获取、整理和展示各类科学知识,为科研人员、学生以及科学爱好者提供便利。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术构建这样一个网站,涵盖从目标网站分析到数据存储与展示的完整流程。二、目标网站分析选择一个合适的科学知识网站作为数据源是构建收集网站的第一步。以中国科学院(http://www.cas.
- DeepSeek多语言智能创作引擎解析
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术加速演进的背景下,DeepSeek系列产品通过混合专家架构(MoE)与670亿参数的协同设计,构建了多模态智能创作引擎的核心竞争力。该系统依托动态路由机制,将视觉语言理解模块与多语言处理单元进行深度耦合,使模型在解析图文混合信息时展现出超越单一模态的认知能力。尤为突出的是,其分层参数激活策略将推理成本降低至传统密集模型的38%,同时维持了95%以上的任务完成精度。行业分析机构
- 深入探索iOS底层原理:多线程技术与编程学习
CqppDeveloper
ios学习cocoa编程学习
在iOS开发中,多线程技术是至关重要的。它可以帮助我们实现并发执行任务、提高应用程序的响应性能,并充分利用设备的多核处理能力。本文将深入探讨iOS底层原理中与多线程相关的概念和技术,并提供相应的源代码示例。线程与进程的基本概念在开始之前,我们需要了解一些基本概念。线程(Thread)是操作系统调度的最小单位,它是程序执行的单个路径。一个进程(Process)可以包含多个线程,它们共享进程的内存空间
- Python处理CSV文件的12个高效技巧
宇宙大豹发
python开发语言
今天,我们的Python之旅,目标是那片由逗号分隔的宝藏——CSV文件。别看它简单,掌握这些技巧,你的数据处理能力将直线上升,轻松驾驭千行万列的数据海洋。让我们一起,用Python的魔力,让CSV舞动起来吧!1.初次见面,你好,CSV!安装pandas,是这场冒险的起点。它,是Python数据分析的瑞士军刀。pipinstallpandas导入我们的英雄——pandas,并亲切地叫它pd。impo
- STMicroelectronics 系列:STM32H7 系列_(1).STM32H7系列概述
kkchenkx
机器人控制系统和单片机开发stm32嵌入式硬件单片机
STM32H7系列概述1.引言STM32H7系列是STMicroelectronics公司推出的一款高性能、低功耗的32位微控制器系列。该系列基于ArmCortex-M7内核,具有强大的处理能力、丰富的外设和先进的安全性特性,适用于需要高性能计算和复杂算法处理的应用场景。本节将详细介绍STM32H7系列的主要特点、架构和应用场景,帮助读者快速了解该系列微控制器的基本信息。
- 大语言模型的潜力是否被高估
dev.null
AI#NLP语言模型人工智能机器学习
关于大语言模型(LLM)的潜力是否被高估,目前学术界和产业界存在显著分歧。以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析:一、技术能力的争议:潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明,LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。例如,通过解决卡雷尔编程谜题(KarelPuzzle),模型在没有直接接触环境信息的情况下,正确率从初始的随机指令提升至92.4%,并展现出对
- 无需月费,完全本地运行!开源神器Local Deep Research解锁AI研究新姿势
遇见小码
AI棱镜实验室人工智能开源github
在AI技术日新月异的今天,动辄数百美元的订阅费和高性能硬件需求,让许多开发者和小团队对前沿研究工具望而却步。然而,近期一款名为LocalDeepResearch的开源项目横空出世,凭借完全免费、本地化运行、高度可定制的特性,迅速成为技术社区的热议焦点。它不仅打破了传统AI研究工具的高昂门槛,更让每个人都能轻松拥有堪比专业团队的研究能力!一、LocalDeepResearch是什么?LocalDee
- 如何应对 IT 项目中的需求变更?
需求管理
在IT项目管理中,需求变更是常见且难以避免的问题,无论是由于市场环境变化、技术更新还是用户需求调整,需求变更都可能影响项目进度、成本和质量。因此,项目团队必须具备有效的应对策略。首先,明确需求管理的流程、设立变更控制机制以及与客户和相关方保持密切沟通是确保项目顺利推进的关键。在此基础上,项目经理需要做出适时的决策,灵活调整计划,并保持对变更带来影响的预判能力。本文将深入探讨如何有效管理和应对IT项
- 模型的秘密武器:利用注意力改善长上下文推理能力
步子哥
人工智能自然语言处理深度学习语言模型
【导语】在大语言模型(LLM)不断刷新各项任务记录的今天,很多模型宣称能处理超长上下文内容,但在实际推理过程中,复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。今天,我们就以《AttentionRevealsMoreThanTokens:Training-FreeLong-ContextReasoningwithAttention-guidedRetrieval》为蓝本,带大家通俗解读如何利用Transf
- 红蓝对抗之Windows内网渗透实战
wespten
网络安全AI+渗透测试代码审计等保全栈网络安全开发windows
无论是渗透测试,还是红蓝对抗,目的都是暴露风险,促进提升安全水平。企业往往在外网布置重兵把守,而内网防护相对来说千疮百孔,所以渗透高手往往通过攻击员工电脑、外网服务、职场WiFi等方式进入内网,然后发起内网渗透。而国内外红蓝对抗服务和开源攻击工具大多数以攻击Windows域为主,主要原因是域控拥有上帝能力,可以控制域内所有员工电脑,进而利用员工的合法权限获取目标权限和数据,达成渗透目的。以蓝军攻击
- 大型语言模型与强化学习的融合:迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建
(initial)
大模型科普人工智能强化学习
1.引言大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破,展现了强大的知识存储、推理和生成能力,为人工智能带来了新的可能性。强化学习(RL)作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法,在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合,分析LLM如何赋能RL,并阐述这种融合对于迈向通用人工智能(AGI)的意义。为了更好地理解这一融合的潜力,我们基于“LargeLanguageModela
- 2025年开源大模型全景:语言、多模态与开发工具的前沿探索
软件职业规划
开源
语言类开源大模型1.Llama系列开发者:Meta发布时间:2024年7月参数量:8B、70B、405B特点:Llama系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。它支持文本生成、问答、翻译等多种任务,尤其在处理长篇文本时表现出色,支持高达128K的上下文长度。Meta与超过25个合作伙伴共同推出该系列模型,包括亚马逊云科技、Databricks和英伟达等,推动了开源大模型在工业界
- 使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南
软件职业规划
llama
1.环境准备在开始微调之前,需要确保硬件和软件环境满足要求。合适的环境配置可以显著提高微调效率,并减少潜在的错误。1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力,尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置:GPU:建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。如果条件允许,使用多卡GPU(如RTX4090或A100)可以显著加快训练速度。对于更大的模型(如LLaMA-213B或33B),
- 我与DeepSeek读《大型网站技术架构》(6)- 上
诺亚凹凸曼
架构
永无止境:网站的伸缩性架构伸缩性定义与实现目标网站的伸缩性指通过增减服务器数量灵活调整服务能力,而无需改变软硬件设计。核心目标是实现线性扩容,即新增服务器数量与系统处理能力成正比。两种基本伸缩设计手段(1)物理分离功能实现伸缩纵向分层:将系统按功能分层(如应用层、数据层),分离到不同服务器集群。例如:将数据库服务与应用程序服务器分离。横向分业务:将不同业务模块(如用户系统、支付系统)部署到独立的服
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发引言在金融科技领域,数据可视化是帮助用户快速理解复杂数据的关键工具。随着HarmonyNext的推出,开发者可以利用ArkTS的强大能力,构建高性能、跨平台的金融数据可视化应用。本文将深入探讨如何基于ArkTS开发一个金融数据可视化应用,并通过一个实战案例详细讲解其实现过程。项目背景与需求分析项目背景金融数据通常具有高维度、大
- 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