- 海森矩阵(Hessian Matrix)在SLAM图优化和点云配准中的应用介绍
点云SLAM
算法矩阵概率论机器学习数值优化最小二乘法算法机器人
在非线性最小二乘问题中(如SLAM或点云配准),通常我们有一个误差函数:f(x)=∑i∥ei(x)∥2f(x)=\sum_i\|e_i(x)\|^2f(x)=i∑∥ei(x)∥2其中ei(x)e_i(x)ei(x)是残差项,对它求Hessian就需要用雅可比矩阵:H=J⊤J+∑iei⊤HeiH=J^\topJ+\sum_ie_i^\topH_{e_i}H=J⊤J+i∑ei⊤Hei通常我们近似为:H
- 读《原则》随笔-1
kavern
最近在看RayDlio的《原则》,受益颇多。作为对冲基金界神一样存在的人物,RayDlio通过本书讲述了他的成长历程,如何一手创办了桥水,如何取得了今天的成就。贯穿始终的,是所谓的“原则”,即做任何事情,都要有的标准、准则。这不禁让我想起了罗胖在2018跨年演讲上讲的“人生算法”(附上当时的感悟“算法”的力量)。无论是“原则”,还是“算法”,说白了,都是一系列可表达、可重复执行的指令。要想与众不同
- 深度学习:让 AI 拥有 “思考” 能力的核心技术
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
1.深度学习:突破传统的AI“进阶版”1.1什么是深度学习?深度学习是机器学习的一个分支,它通过模拟人脑神经网络的多层结构,让AI能够自动学习数据中的复杂特征,从而完成更高级的认知任务。例如,传统机器学习需要人类手动提取“猫有尖耳朵、胡须”等特征,而深度学习能直接从原始图片中,自主学习从像素到轮廓、再到整体形态的多层特征,最终实现更精准的识别。这种“自主提取特征”的能力,让深度学习突破了传统AI的
- C++数据结构————二叉树
Гений.大天才
C++语言入门以及基础算法c++数据结构开发语言
【前言】在数据结构与算法的世界里,二叉树(BinaryTree)始终占据着核心地位。它既是众多高级树形结构(B+树、红黑树、线段树、字典树……)的“基因”,又是面试、竞赛与工程实战中绕不开的考点。本文将用大约2万字的篇幅,从“零”开始,把C++二叉树的所有常见形态、常见算法、常见坑点与常见优化一次性讲透。全文配套可编译运行的C++17/20代码2000余行,所有示例均在GCC13/Clang17/
- PyTorch torch.no_grad() 指南(笔记)
拉拉拉拉拉拉拉马
pytorch人工智能python笔记深度学习
PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中,高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。显存不足(OutOfMemory,OOM)错误是开发者经常面临的挑战之一。torch.no_grad()作为PyTorch提供的一个核心工具,能够在推理(inference)和验证(validation)阶段显著优化显存使用并提升计算速度。本报告旨在全面、深入
- React--Fiber 架构
前端_学习之路
React.jsreact.js架构前端
React的Fiber架构是React16.x版本引入的核心更新,旨在解决大型应用中渲染性能瓶颈的问题。它重新设计了协调算法(Reconciliation),使渲染过程更加可控和高效。核心设计目标1.可中断渲染:将渲染工作拆分成多个小任务,允许浏览器中断渲染进程,优先处理高优先级事件(如用户输入、动画)。2.优先级调度:为不同类型的更新分配不同优先级,紧急更新(如动画)可以插队执行。3.增量渲染:
- 【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系?
目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题:推理阶段显存爆掉(2)问题:Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题:中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch中model.eval()、withtorch.no_grad()和.d
- 数据结构错题收录(十)
程序员丶星霖
1、下列关于广度优先算法的说法中,正确的是()。Ⅰ.当各边的权值相等时,广度优先算法可以解决单源最短路径问题Ⅱ.当个边的权值不等时,广度优先算法可用来解决单源最短路径问题Ⅲ.广度优先遍历算法类似于树中的后序遍历算法Ⅳ.实现图的广度优先算法时,使用的数据结构是队列•A:Ⅰ、Ⅳ•B:Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ•C:Ⅱ、Ⅳ•D:Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ解析广度优先搜索以起始结点为中心,一层一层地向外层扩展遍历图的顶点,因此无法考虑到
- React Native iOS 全栈开发:跨平台开发的最佳实践
AI天才研究院
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ReactNativeiOS全栈开发:跨平台开发的最佳实践关键词:ReactNative、iOS开发、跨平台开发、全栈开发、最佳实践摘要:本文围绕ReactNativeiOS全栈开发展开,详细探讨了跨平台开发的最佳实践。从核心概念入手,介绍了ReactNative和iOS开发相关知识,阐述它们之间的联系。深入讲解核心算法原理和具体操作步骤,通过数学模型和公式进一步剖析。提供项目实战案例,包含开发环
- 【LeetCode 3136. 有效单词】解析
目录LeetCode中国站原文原始题目题目描述示例1:示例2:示例3:提示:讲解化繁为简:如何优雅地“盘”逻辑判断题第一部分:算法思想——“清单核对”与“一票否决”第二部分:代码实现——清晰的逻辑翻译实现一:常规判断逻辑实现二:使用正则表达式(一行代码的“炫技”)第三部分:总结LeetCode中国站原文https://leetcode.cn/problems/valid-word/原始题目题目描述
- CVE-2005-4900:TLS SHA-1 安全漏洞修复详解
Nova_CaoFc
运维日常技术博文分享安全linux服务器运维
前言在信息安全日益重要的当下,任何微小的加密弱点都可能被攻击者利用,从而导致数据泄露、流量劫持或更严重的业务中断。本文将结合实际环境中常见的Nginx配置示例,深入剖析CVE-2005-4900(TLS中使用SHA-1哈希算法)的危害,并提供完整、可操作的修复流程。一、什么是CVE-2005-4900漏洞CVE-2005-4900定位于TLS协议中使用SHA-1作为消息认证和签名哈希算法的安全漏洞
- 内存受限编程:从原理到实践的全面指南
景彡先生
C++进阶c++缓存
在嵌入式系统、物联网设备、移动应用等场景中,内存资源往往极为有限。如何在内存受限的环境中设计高效、稳定的程序,是每个开发者都可能面临的挑战。本文将从硬件原理、操作系统机制、算法优化到代码实现技巧,全面解析内存受限编程的核心技术。一、内存受限环境概述1.1典型内存受限场景场景可用内存范围典型应用8位单片机几KB-64KB传感器节点、简单控制器32位嵌入式系统64KB-512MB智能家居设备、工业控制
- 深入探索C++ STL:从基础到进阶
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- 【加解密与C】Rot系列(二)Rot13
Rot13简介Rot13(Rotateby13places)是一种简单的字母替换加密算法,属于凯撒密码(Caesarcipher)的特例。它将字母表中的每个字母替换为字母表中距离它13个位置的字母。例如,字母A替换为N,B替换为O,以此类推。由于英文字母有26个字符,Rot13的特点是加密和解密使用相同的算法。Rot13算法规则对字母表中的每个字母,进行如下替换:大写字母A-Z:A→N,B→O,…
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轩辕姐姐
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV是一个全面的计算机视觉库,提供广泛的功能如图像处理、对象检测和深度学习支持。OpenCV3.2版本包含了改进的深度学习和GPU加速特性,以及丰富的示例程序。本压缩包文件提供了完整的OpenCV3.2源代码,对于深入学习计算机视觉算法和库实现机制十分宝贵。源码的模块化设计、C++接口、算法实现、多平台支持和性能优化等方面的深入理解,都将有助于开发者的
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醉舞经阁半卷书
丢失的数字题目描述:给定一个包含[0,n]中n个数的数组nums,找出[0,n]这个范围内没有出现在数组中的那个数。进阶:你能否实现线性时间复杂度、仅使用额外常数空间的算法解决此问题?示例说明请见LeetCode官网。来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/missing-number/著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商
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编辑推荐:在本文中,将介绍一种AutoML设置,使用Python、Flask在云中训练和部署管道;以及两个可自动完成特征工程和模型构建的AutoML框架。本文来自于搜狐网,由火龙果软件Alice编辑、推荐。AutoML到底是什么?AutoML是一个很宽泛的术语,理论上来说,它囊括从数据探索到模型构建这一完整的数据科学循环周期。但是,我发现这个术语更多时候是指自动的特征预处理和选择、模型算法选择和超
- 云原生环境中Consul的动态服务发现实践
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云原生环境中Consul的动态服务发现实践关键词:云原生,服务发现,Consul,微服务,动态注册,健康检查,Raft算法摘要:本文深入探讨云原生环境下Consul在动态服务发现中的核心原理与实践方法。通过剖析Consul的架构设计、核心算法和关键机制,结合具体代码案例演示服务注册、发现和健康检查的全流程。详细阐述在Kubernetes、Docker等云原生技术栈中的集成方案,分析实际应用场景中的
- 云原生环境里Nginx的故障排查思路
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云原生环境里Nginx的故障排查思路关键词:云原生、Nginx、故障排查、容器化、Kubernetes摘要:本文聚焦于云原生环境下Nginx的故障排查思路。随着云原生技术的广泛应用,Nginx作为常用的高性能Web服务器和反向代理服务器,在容器化和编排的环境中面临着新的故障场景和挑战。文章首先介绍云原生环境及Nginx的相关背景知识,接着阐述核心概念和联系,详细讲解故障排查的核心算法原理与操作步骤
- 谷歌云(GCP)入门指南:从零开始搭建你的第一个云应用
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谷歌云(GCP)入门指南:从零开始搭建你的第一个云应用关键词:谷歌云、GCP、云应用搭建、入门指南、云计算摘要:本文旨在为初学者提供一份全面的谷歌云(GCP)入门指南,详细介绍如何从零开始搭建第一个云应用。通过逐步分析推理,我们将涵盖背景知识、核心概念、算法原理、数学模型、项目实战、实际应用场景、工具资源推荐等多个方面,帮助读者深入理解GCP的使用方法和搭建云应用的流程,为后续的云计算实践打下坚实
- 院级医疗AI管理流程—基于数据共享、算法开发与工具链治理的系统化框架
Allen_Lyb
医疗高效编程研发人工智能算法时序数据库经验分享健康医疗
医疗AI:从“单打独斗”到“协同共进”在科技飞速发展的今天,医疗人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着传统医疗模式。从最初在影像诊断、临床决策支持、药物发现等单一领域的“单点突破”,医疗AI如今已迈向“系统级协同”的新阶段。曾经,医疗AI的应用多集中在某一特定环节,比如利用深度学习算法分析医学影像,辅助医生进行疾病诊断。这种单点突破式的应用虽然在一定程度上提高了医疗效率,但随着医疗行业对AI技术
- 【数据结构与算法】力扣 88. 合并两个有序数组
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数据结构与算法leetcode算法职场和发展
题目描述88.合并两个有序数组给你两个按非递减顺序排列的整数数组nums1**和nums2,另有两个整数m和n,分别表示nums1和nums2中的元素数目。请你合并nums2**到nums1中,使合并后的数组同样按非递减顺序排列。注意:最终,合并后数组不应由函数返回,而是存储在数组nums1中。为了应对这种情况,nums1的初始长度为m+n,其中前m个元素表示应合并的元素,后n个元素为0,应忽略。
- 面试高频题 力扣 130. 被围绕的区域 洪水灌溉(FloodFill) 深度优先遍历(dfs) 暴力搜索 C++解题思路 每日一题
Q741_147
C/C++每日一题:从语法到算法面试leetcode深度优先c++洪水灌溉
目录零、题目描述一、为什么这道题值得你花时间掌握?二、题目拆解:提取核心关键点三、解题思路:从边界入手,反向标记四、算法实现:深度优先遍历(DFS)+两次遍历五、C++代码实现:一步步拆解代码拆解时间复杂度空间复杂度七、坑点总结八、举一反三九、总结零、题目描述题目链接:被围绕的区域题目描述:示例1:输入:board=[[“X”,“X”,“X”,“X”],[“X”,“O”,“O”,“X”],[“X”
- 2007. 从双倍数组中还原原数组
【算法题解析】还原双倍数组—从打乱的数组恢复原数组题目描述给定一个整数数组changed,该数组是通过对一个原始数组original的每个元素乘以2并打乱顺序后得到的。你的任务是判断给定的changed是否为某个original数组的双倍数组,并返回该原数组。具体来说,存在一个数组original,使得对original中的每个元素x,changed中都包含x和2*x两个元素(顺序可能被打乱)。如
- 【Python】人脸识别
宅男很神经
python开发语言
第一章:计算机视觉与图像处理的基石在深入人脸识别之前,我们必须首先牢固掌握计算机视觉和图像处理的基本概念。人脸,本质上就是一张复杂的图像,对图像的理解是所有高级视觉任务的起点。1.1图像的本质:像素与数字化表示图像,在我们看来是连续的画面,但在计算机内部,它却是离散的数值矩阵。1.1.1什么是像素?图像的最小单元像素(Pixel),是构成数字图像的最小单位。可以将其想象成一个微小的彩色点。一张数字
- 最新1区9+非肿瘤纯生信,逻辑清晰易懂,机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊,抓紧上车!
生信小课堂
影响因子:9.186关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,欢迎大家!研究概述:本研究首先使用R语言在三个基因表达数据集中找到
- 聚众识别漏检难题?陌讯多尺度检测实测提升 92%
一、开篇痛点:复杂场景下的聚众识别困境在安防监控、大型赛事等场景中,实时聚众识别是保障公共安全的核心技术。但传统视觉算法常面临三大难题:一是密集人群重叠导致小目标漏检率超30%,二是光照变化(如夜间逆光)引发误报率飙升,三是复杂背景干扰下实时性不足(FPS<15)。某景区监控项目曾反馈,开源模型在节假日人流高峰时,因漏检导致预警延迟达20秒,存在严重安全隐患。这些问题的根源在于传统算法的局限性:单
- 大型语言模型的智能本质是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型的智能本质是什么基于海量数据的统计模式识别与生成系统,数据驱动的语言模拟系统,其价值在于高效处理文本任务(如写作、翻译、代码生成),而非真正的理解与创造大型语言模型(如GPT-4、Claude等)的智能本质可概括为基于海量数据的统计模式识别与生成系统,其核心能力源于对语言规律的深度学习,但缺乏真正的理解与意识。以下从本质特征、技术机制、典型案例及争议点展开分析:一、智能本质的核心特征统
- Python 算法基础篇之线性搜索算法:顺序搜索、二分搜索
挣扎的蓝藻
Python算法初阶:入门篇python算法开发语言
Python算法基础篇之线性搜索算法:顺序搜索、二分搜索引用1.顺序搜索算法2.二分搜索算法3.顺序搜索和二分搜索的对比a)适用性b)时间复杂度c)前提条件4.实例演示实例1:顺序搜索实例2:二分搜索总结引用在算法和数据结构中,搜索是一种常见的操作,用于查找特定元素在数据集合中的位置。线性搜索算法是最简单的搜索算法之一,在一组数据中逐一比较查找目标元素。本篇博客将介绍线性搜索算法的两种实现方式:顺
- 【算法】哈希映射(C/C++)
摆烂小白敲代码
哈希算法算法c语言c++数据结构
目录算法引入:算法介绍:优点:缺点:哈希映射实现:mapunordered_map题目链接:“蓝桥杯”练习系统解析:代码实现:哈希映射算法是一种通过哈希函数将键映射到数组索引以快速访问数据的数据结构。它的核心思想是利用哈希函数的快速计算能力,将键(Key)转换为数组索引,从而实现对数据的快速访问和存储。哈希映射在现代软件开发中非常重要,它提供了高效的数据查找、插入和删除操作。算法引入:小白算法学校
- 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