- AI人工智能软件开发方案:开启智能时代的创新钥匙
广州硅基技术官方
人工智能
一、引言:AI浪潮下的软件开发新机遇近年来,人工智能(AI)技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮,席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用,AI历经了漫长的发展历程,终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去,AI的发展并非一帆风顺,早期由于计算能力和算法的限制,经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破,AI迎来了爆发式增长。如今,AI已经深入到人们生活和工作
- YOLOV8多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)
@M_J_Y@
目标检测YOLO计算机视觉目标检测python
YOLOV8多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)各位读者麻烦给个star或者fork,求求了。YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言:环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型yaml文件和数据集yaml文件5.训练6.测试7.打印模型信息8.o
- 操作系统高频(一)线程与进程
HUZ_小Z
开发语言操作系统课程设计笔记经验分享
操作系统高频(一)线程与进程1.什么是线程?进程,线程,彼此有什么区别?⭐⭐⭐进程进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配的基本单位。是操作系统结构的基础。进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体。线程线程是操作系统最小的运算调度单位。线程包含在进程中,是进程中实际执行任务的单位。在一些操作系统中,线程也被称为轻量级进程
- 图神经网络实战——分层自注意力网络
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战神经网络人工智能深度学习
图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上,异构图注意力网络的测试准确率为78.39%,比之同构版本有了较大提高,但我们还能进一步提高准确率。在本节中,我们将学习一种专门用于处理异构图的图神经网络架构,分层自注意力网络(hierarchicalself-att
- Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析
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VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
- 使用 Airbyte Typeform 加载器进行数据文档化
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在数据集成的世界中,Airbyte是一个非常强大的平台,它为我们的ETL管道提供了从API、数据库和文件到数据仓库和湖泊的连接器。但是,随着技术的快速发展,某些工具和方法可能会被弃用,例如AirbyteTypeform加载器。不过这并不意味着不能使用其他更好的解决方案。因此,这篇文章就带大家一起了解如何使用Airbyte原生支持的加载器来处理Typeform的数据文档化。技术背景介绍Airbyte
- 探索Google AI聊天模型的集成和使用
qahaj
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随着人工智能的飞速发展,GoogleAI的聊天模型提供了强大的自然语言处理能力,可以应用于多种场景中。本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。技术背景介绍GoogleAI提供了一系列强大的聊天模型,这些模型具备不同的功能和参数设置。它们不仅可以通过GoogleAI服务访问,还可以通过GoogleCloudVertexAI以企业级功能使用。在本文中,我们将重点
- “租赁业务ERP+deepseek”模式的应用
软件研究员
汽车DeepSeek汽车租赁系统
汽车租赁业务从上世纪90年代发展至今,从传统的人工管理到软件辅助,随着互联网的发展,业务公司对汽车租赁系统提出了更高的要求,比如自助订单,业务推广、客户资质评估,车辆风控,风险预警等,又随着近期人工智能的出现,业务公司对业务系统的期望更高,期望都节约更多人工成本,让管理变得简单快捷高效和智能。所以就引发人们新的启发:“业务系统ERP+deepseek”,但业务系统ERP+deepseek能否满足业
- 基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现
深度学习&目标检测实战项目
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1.引言随着无人机技术的发展,无人机在交通监控领域的应用逐渐增多。无人机能够提供空中视角,具有更高的视野覆盖范围,能够帮助交通管理部门实时监控交通违规行为。本博客将介绍如何使用NanoDet模型实现无人机交通违规监控系统,并结合PyQt5设计一个UI界面来实时展示检测结果。通过该系统,能够检测交通违规行为并做出实时预警,确保交通安全。本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实
- 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归(自用)
代码的建筑师
模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
纠正自己的误区:机器学习是一个大范围,并不是一个小的方向,比如:线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据,也就是数据集名词解释:数据集中的一行叫一条样本或者实例,列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量,特征的数量称为特征维度机器学习常用库:Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习(模型、策略、算法)损失函数
- 不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗
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大家好,给大家分享一下英语不好能学python编程吗,很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看!Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能,就不得不提Python编程语言,大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码,满屏的英文字母,想想就头疼,觉得自己不会英语,肯定学不好Python,但是不会英语到底能不能够学习Python呢,下面小编给大家分析分析。其实各位想要
- 《当人工智能遇上广域网:跨越地理距离的通信变革》
程序猿阿伟
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在数字化时代,广域网作为连接全球信息的纽带,让数据能够在不同地区的网络之间流动。然而,地理距离给广域网数据传输带来诸多挑战,如高延迟、低带宽、信号衰减和不稳定等问题。幸运的是,飞速发展的人工智能技术为解决这些难题提供了新的方向,开启了广域网传输的新篇章。广域网传输面临的地理挑战广域网覆盖范围极为广泛,可连接不同城市、国家甚至跨越洲际,这使得数据传输要跨越漫长的地理距离。以跨国公司的广域网为例,其总
- 【论文阅读】实时全能分割模型
万里守约
论文阅读论文阅读图像分割图像处理计算机视觉
文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域,针对实时多任务分割的需求日益增长,特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。为了解决这些挑战,本文介绍了一种新方法——RMP-SAM(Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything),旨在实现实时的多功能分割。RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型
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深入浅出:目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展,语言大模型迅速崛起,已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构,帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM(大语言模型)?LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型,它们通过海量的文本数据训练而成,能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
- 机器学习 Day01人工智能概述
山北雨夜漫步
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1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序:此类程序主要运算集中在寄存器,寄存器读写速度快,而GPU拥有强大的计算能力,能高效处理大量的寄存器运算,因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序,都属于计算密集型,在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序:GPU采用SIMD架构,有众多核心,同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
- 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月20日
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每日AI-人工智能-编程日报人工智能大数据
一、AI行业动态英伟达新一代AI芯片Rubin发布计划英伟达宣布其新一代AI芯片Rubin将于2026年下半年推出,下下一代AI芯片架构命名为Feynman,计划于2028年登场。同时,英伟达还推出了RTXPRO6000系列Blackwell专业卡,拥有24064核心、96GB显存和最高600W功耗。OpenAI星际之门数据中心建设进展OpenAI的首个数据中心“星际之门”预计于2026年中在德克
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
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K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近,而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下:随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步,直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点:简单且易于实现。
- 一文讲清楚深度学习和机器学习
平凡而伟大.
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前言:在当今数字化的时代,企业IT基础设施和应用程序规模不断扩大,面临着日益复杂的挑战。在这种情况下,AIOps人工智能运维成为解决企业IT运维困境的智能利器。AIOps与可观测性密切相关,可观测性是实现AIOps的基础。通过收集、监视和理解系统数据,AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题,从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门,这是一个迫切需要此类技术的群体
- 使用AIOps进行更好的事件管理
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DevOps为科技界带来了更加协作和高效的工作流程。随着AIOps的集成,自动化更进一步,使用人工智能为团队提供更快的根本原因分析和算法降噪。主要从采用AIOps中受益的主要领域之一是事件管理。AIOps可以帮助DevOps团队自动化工作流程,以实现更智能、更高效的事件管理,从而腾出时间让IT运营团队成员专注于创新以改善用户体验。在本文中,我们将了解AIOps如何从检测和识别到响应改进事件管理,以
- AI大模型编程能力对比:Deepseek&Claude&Gemini
黑夜路人(heiyeluren)
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在当今快速发展的技术领域,人工智能(AI)模型在编程和数据处理方面的应用越来越广泛。不同的AI模型因其独特的设计理念和技术优势,适用于不同的编程任务和场景。本文将对三种主流的AI模型——DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude3.5Sonnet的编程能力进行详细对比,帮助读者根据具体需求选择最合适的工具。同时对DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude
- DeepSeek:智能搜索与分析的新纪元
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在人工智能浪潮席卷全球的今天,DeepSeek如同一颗璀璨的新星,以其独特的魅力和强大的功能,在AI领域脱颖而出。DeepSeek,这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统,不仅重新定义了搜索引擎的边界,更以其卓越的性能和广泛的应用场景,为全球用户带来了前所未有的智能体验。本文将从DeepSeek的定义、特点、应用场景、优势等方面进行全面而深入的介绍,带您领略这一新兴技术的独特魅力。一、
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importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵,每个元素是一个二维坐标点,代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签,用于区分
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适合人群:机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言:为什么要学这个案例?目的:明确机器学习解决什么问题,建立学习信心。机器学习定义:让计算机从数据中自动学习规律(如分类鸢尾花品种)。为什么选鸢尾花数据集:数据量小、特征明确,适合教学演示。Scikit-learn优势:提供现成算法和工具,无需从头写数学公式。二、环境准备:5分钟快速上手目的:搭建可运行的代码环境,避免卡在工具安装环
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第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说,机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息; 2、机器学习能让我们自数据集中受启发,我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义; 3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科,需要多学科的
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随着人工智能技术的飞速发展,大模型(Large-ScaleModels)已经成为推动自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域进步的关键因素。本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程,包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士,都能从中获得有价值的指导。一、基础知识准备在开始学习大模型之前,需要先掌握一些基础知识,这些知识将为后续的学
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- 大模型Agent 和 RAG 的关系
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Agent和RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是两种在自然语言处理(NLP)和人工智能领域中广泛使用的技术,它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。以下是它们的关系及其协同作用的详细分析。1.Agent和RAG的定义(1)Agent定义:Agent是一种智能体,能够感知环境并采取行动以完成特定任务。在NLP领域,Agent通常指一个基于大语言模型(LLM)的
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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
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1、ORACLE的安装
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12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
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- 数据库,SQL零基础入门
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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。
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- pom.xml
一炮送你回车库
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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
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<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
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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
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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。
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- 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
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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,
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- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
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// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
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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
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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;
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abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
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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。
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1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
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- 新一代工作流系统设计目标
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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
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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
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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
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englishword
several 儿子;若干
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abroad 到国外,在国外
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twice 两次;两倍
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O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
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wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
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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],
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- CentOS安装Mysql5.5
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CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
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- 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