- 神经架构搜索在大模型效率优化中的应用
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
神经架构搜索,大模型,效率优化,自动机器学习,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习模型取得了令人瞩目的成就,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,随着模型规模的不断扩大,训练和部署这些大模型也带来了巨大的挑战。计算资源消耗巨大:大模型的训练需要大量的计算资源,例如高性能GPU和TPU,这导致训练成本高昂,难以普及。内存占用量大:大模型的参数量庞大,需要大量的内存进行存储和
- Python爬虫:从入门到实践
来恩1003
Python爬虫python爬虫开发语言
Python爬虫学习资料Python爬虫学习资料Python爬虫学习资料在当今数字化信息爆炸的时代,数据已成为企业和个人发展的重要资产。Python爬虫作为一种高效获取网络数据的工具,正逐渐被广大开发者所熟知和应用。无论是市场调研、学术研究,还是数据分析,Python爬虫都能发挥巨大作用。本文将带你从基础概念出发,逐步深入到爬虫的实战应用,助你掌握这一强大的数据获取技能。一、爬虫基础:开启数据获取
- 探索微信小程序开发之旅
来恩1003
微信小程序微信小程序小程序
微信小程序学习资料微信小程序学习资料微信小程序学习资料在移动互联网蓬勃发展的当下,微信小程序以其无需下载安装、触手可及的特性,成为众多开发者和企业的热门选择。无论是为了拓展业务渠道、提升用户体验,还是追求技术创新,学习微信小程序开发都能为你打开一扇充满机遇的大门。接下来,让我们一同踏上微信小程序的学习征程。一、基础搭建:开启小程序开发之门开发工具准备:微信官方提供了功能强大且易用的开发工具——微信
- 机器学习——逻辑回归
口_天_光健
python机器学习逻辑回归
逻辑回归技术文档目录简介逻辑回归的基本概念逻辑回归的数学原理逻辑回归的实现步骤代码示例逻辑回归的应用逻辑回归的优化方法逻辑回归的局限性逻辑回归的扩展与变体逻辑回归与其他算法的对比总结简介逻辑回归(LogisticRegression)是一种广泛应用于分类问题的统计方法。尽管名字中有“回归”二字,但逻辑回归实际上是一种分类算法,主要用于二分类问题,但也可以通过扩展用于多分类问题。逻辑回归通过使用逻辑
- 卷积神经网络(CNN):深度学习中的核心模型
任义礼智信
深度学习cnn人工智能
引言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是深度学习领域的一种重要模型,广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。CNN凭借其卓越的特征提取能力和参数共享机制,已成为计算机视觉任务中最主流的算法之一。本文将深入探讨CNN的基本原理、结构组件、应用场景及其发展方向。CNN的基本原理CNN是一种特殊的前馈神经网络(FeedforwardNeura
- 【机器学习:十五、神经网络的编译和训练】
KeyPan
机器学习机器学习神经网络人工智能深度学习pytorchubuntulinux
1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一,提供了灵活的接口来构建、编译和训练神经网络。以下是实现神经网络的一个完整代码示例,以“手写数字识别”为例:importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models#加载MNIST数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)
- 【机器学习:十六、其他的激活函数】
KeyPan
机器学习机器学习人工智能算法服务器运维ubuntu
1.Sigmoid激活函数的替代方案Sigmoid激活函数在神经网络中曾广泛使用,其数学公式为:σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1输出范围为(0,1),适合二分类问题。但随着深度学习的发展,Sigmoid函数逐渐被替代,主要原因包括:梯度消失问题:当输入绝对值较大时,梯度趋近于零,导致权重更新困难。非零中心问题:输出值始终为正,可能
- Linux驱动学习--DRM框架介绍及基于DRM框架的HDMI开发
文艺小少年
linuxandroidhdmi驱动程序drm
目录一、引言二、DRM框架介绍三、DRM框架的使用四、源码分析一、引言Android4开始,hdmi等视频输出框架开始由framebuffer想DRM迁移,今天我们就来简单分析下DRM框架二、DRM框架介绍DRM是一个内核级的设备驱动,具体的说是显卡驱动的一种架构源码位置因为Linuxkernel内部接口和数据结构可能随时发生变化,所以DRI模块要针对特定的内核版本进行编译。kernel2.6.2
- 深度学习图像算法中的网络架构:Backbone、Neck 和 Head 详解
肥猪猪爸
#深度学习深度学习算法人工智能数据结构神经网络计算机视觉机器学习
深度学习已经成为图像识别领域的核心技术,特别是在目标检测、图像分割等任务中,深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中,通常可以分为三个主要部分:Backbone、Neck和Head。这些部分在整个网络中扮演着至关重要的角色,它们各自处理不同的任务,从特征提取到最终的预测输出,形成了一个完整的图像处理流程。本文将详细介绍这三部分的作用以及它们在目标检测和图像分割中的应用,帮助大家更好
- 使用 Docker 在 Alpine Linux 下部署 Caddy 服务器
shelby_loo
服务器dockerlinux
简介在现代web开发中,选择合适的web服务器至关重要。Caddy是一个功能强大的现代化HTTP/2服务器,支持自动HTTPS,配置简单,适合开发和生产环境。Docker则为我们提供了一种轻量级的容器化技术,使得应用程序的部署和管理变得更加高效。AlpineLinux是一个轻量级的Linux发行版,以其小巧和安全著称,非常适合用于容器化环境。今天,我们将一起学习如何在AlpineLinux下通过D
- 频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现
呆头鹅AI工作室
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络condapython
背景与动机在深度学习领域,如何有效处理时间序列数据一直是一个重要的研究方向。近年来,频域分析技术在时间序列处理中展现出了巨大潜力,特别是离散余弦变换(DCT)因其能够高效捕捉低频信息并避免高频噪声干扰而受到广泛关注。FECAM模型的开发正是基于这一背景,旨在结合频域分析和通道注意力机制,以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法,FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特
- 《Python实现简易DDoS压力测试脚本:原理、代码与使用警示》
乐茵安全
python_studychrome前端python网络安全
DDoS测试脚本声明:本文所涉及代码仅供学习使用,任何人利用此造成的一切后果与本人无关源码import requestsimport threading# 目标URLtarget_url = "http://47.121.xxx.xxx/"# 发送请求的函数def send_request(): while True: try: response = re
- 求和——蓝桥杯
走啦小孩
c++算法蓝桥杯数据结构
1.求和题目描述小明对数位中含有2、0、1、92、0、1、9的数字很感兴趣,在11到4040中这样的数包括1、2、9、101、2、9、10至32、3932、39和4040,共2828个,他们的和是574574。请问,在11到20192019中,所有这样的数的和是多少?运行限制最大运行时间:1s最大运行内存:128M2.代码两个代码,第一个代码中加了布尔函数进行判断,有点多此一举了,但是可以学习一下
- 质量管理全星 QMS 软件系统:赋能制造业高品质产品管理
APQP枫枫
汽车制造低代码车载系统
全星QMS软件系统:赋能制造业高品质产品管理在当今竞争激烈的制造业市场中,高品质的产品是企业立足之本。全星QMS软件系统作为一款先进的质量管理软件,为制造业企业提供了全方位、高效能的品质管理解决方案,助力企业打造高品质产品,提升市场竞争力。一、全面覆盖质量管理各环节全星QMS软件系统贯穿产品全生命周期,从原材料采购到产品交付售后,实现无缝衔接。在原材料采购阶段,系统对供应商进行严格筛选与评估,建立
- 黎曼流形优化知识点学习
cmgdxrz
学习
一、黎曼流形切空间被赋予一个光滑变化的内积的流形就是黎曼流形Riemannianmanifold。光滑变化的内积称为黎曼度量Riemannianmetric。二、线性空间,向量空间,矩阵空间(一)线性空间线性空间是一个抽象的数学概念,它是指一个集合,其中包含了元素和标量。这些元素之间可以进行加法运算和数乘运算,且仍得到元素。线性空间必须满足向量空间的所有条件,并且还需要满足以下条件:加法交换律:u
- 如何利用tiktok专线ip提升海外市场的影响力
前端
在当今的数字时代,社交媒体的力量不可小觑,尤其是像TikTok这样的短视频平台,已成为全球用户分享创意和生活的主要场所。为了在这个竞争激烈的市场中脱颖而出,品牌需要借助高效的工具和策略。IPIPGO直播专线作为一种创新的解决方案,能够帮助品牌更好地利用tiktok专线ip,提升其在海外市场的影响力。什么是tiktok专线ip?tiktok专线ip是指通过特定的网络连接,确保用户在使用TikTok时
- PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
屿小夏
书籍推荐深度学习pytorch人工智能
文章目录一、内容简介二、值得一读1.从基础到深入,适合不同层次的读者2.丰富的实战案例3.全面的数据处理与模型构建三、适用人群1.AI技术初学者2.在校学生和从业者3.培训机构和高校教学四、总结一、内容简介《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本从零基础上手深度学习和大模型的PyTorch实战指南。全书共11章,内容涵盖了从深度学习的基础概念到大语言模型的应用。第1章介绍了深度
- 遗传算法与深度学习实战(25)——使用Keras构建卷积神经网络
盼小辉丶
遗传算法与深度学习实战深度学习kerascnn
遗传算法与深度学习实战(25)——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题4.模型泛化小结系列链接0.前言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的提出是为了解决传统神经网络的缺陷。即使对象位于图片中的不同位置或其在图像中具有不同占比,
- 【华为OD-E卷 - 篮球比赛 100分(python、java、c++、js、c)】
CodeClimb
算法题华为od(A+B+C+D+E卷)收录分享华为odpythonjavac++javascript
【华为OD-E卷-篮球比赛100分(python、java、c++、js、c)】题目篮球(5V5)比赛中,每个球员拥有一个战斗力,每个队伍的所有球员战斗力之和为该队伍的总体战斗力。现有10个球员准备分为两队进行训练赛,教练希望2个队伍的战斗力差值能够尽可能的小,以达到最佳训练效果。给出10个球员的战斗力,如果你是教练,你该如何分队,才能达到最佳训练效果?请说出该分队方案下的最小战斗力差值输入描述0
- Python网络爬虫入门教程:从抓取数据到应用实现
冷夜雨.
python
引言在大数据时代,信息就是力量。各种网站每天产生着海量的数据,这些数据中蕴藏着巨大的商业价值和研究价值。如何快速、自动化地从互联网上获取这些信息,成为了数据科学、人工智能、市场分析等领域中的一个重要课题。Python,作为一门易于学习且功能强大的编程语言,其丰富的库和工具使得构建网络爬虫变得非常简单。网络爬虫(WebScraper)是一种自动化程序,用来从网页中提取信息。无论是用于数据分析、竞争对
- 【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法:基于原型引导的领域感知渐进表示学习(一)
努力学习的大大
论文推荐深度学习人工智能机器学习神经网络变化检测
【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法:基于原型引导的领域感知渐进表示学习(一)【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法:基于原型引导的领域感知渐进表示学习(一)文章目录【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图
- 【vLLM 学习】安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/vLLM是一个Python库,包含预编译的C++和CUDA(12.1)二进制文件。依赖环境操作系统:LinuxPython:3.8-3.12GPU:计算能力7.0或更高(例如V100、T4、RTX20xx、A100、L
- 提升CSS动画学习效率的利器——ScriptEcho
前端
引言在现代网页设计中,CSS动画的重要性不言而喻。它不仅能够为用户提供更为生动的视觉体验,还能有效地吸引用户的注意力。例如,按钮的悬停效果、页面的加载动画等,都是通过CSS动画实现的。然而,尽管CSS动画的应用场景广泛,但对于零基础的学习者来说,学习其中的技巧和知识常常面临挑战。本文将介绍如何通过ScriptEcho这一强大的工具来提升CSS动画的学习效率,让每位学习者都能轻松入门。CSS动画基础
- C语言学习——指针与数组,指针与函数,指针与堆空间
许白掰
c语言学习算法
目录一、指针与数组1.导入问题2.深入理解数组地址(inta[]={1,2,3,4,5};)3.指针与数组的等价用法4.字符串拾遗5.指针移动组合拳:intv=*p++6.小结二、指针与函数1.导入问题2.深入函数之旅3.函数指针(Typefunc(Type1a,Type2b))4.函数指针参数5.再论数组参数6.小结三、指针与堆空间1.再论内存空间2.堆空间的本质3.预备知识——void*4.堆
- 【第四天】零基础入门刷题Python-Selenium-自动化测试-打开百度的首页搜索B站然后打开B站-切换B站窗口在B站搜索框中搜索Selenium-复习XPATH详细语法
Long_poem
pythonselenium开发语言xmlhtml
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、先复习昨天的XPATH语法,然后学习怎么切换窗口二、详细代码1.对本节代码XPath表达式的解释2.在百度的首页上搜索B站后打开B站-在B站搜索框中搜索Selenium3.对切换窗口的详细介绍4.对上方的两个模块的详细介绍总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:第零天练习补充零基础入门刷题Python-Sele
- 麦田物语学习笔记:构建游戏的时间系统
扶离_flee
麦田物语学札学习笔记游戏
基本流程1.代码思路(1)新建一个TimeManager.cs(2)创建枚举变量来表示四季,在TimeManager里需要的变量有:游戏内的秒,分钟,小时,天,月,年;游戏内的季节;控制一个季节有多少个月;控制时间的暂停;计时器tikTime(3)在Settings里添加计时器的阈值,以及各个时间的进位(4)初始化各个时间单位以及实现更新游戏时间的逻辑2.代码实现新增枚举类publicenumSe
- 啤酒与旅行的浪漫邂逅
typescript
旅行,是一场探索未知的奇妙旅程;啤酒,则是旅途中增添乐趣的浪漫伴侣。当两者相遇,便会碰撞出独特的火花。在欧洲的古老小镇,街边的酒馆是旅行者们必去的地方。走进一家古色古香的酒馆,点上一杯当地特色的啤酒,坐在窗边,看着外面石板路上行人来来往往。此时,啤酒的泡沫在杯中跳跃,麦芽的香气弥漫在空气中,仿佛时光都慢了下来。在这里,啤酒成为了感受当地文化的一扇窗口,每一口都能品味到小镇的历史与风情。去比利时旅行
- PyTorch FlexAttention技术实践:基于BlockMask实现因果注意力与变长序列处理
本文介绍了如何利用torch2.5及以上版本中新引入的FlexAttention和BlockMask功能来实现因果注意力机制与填充输入的处理。鉴于目前网络上缺乏关于FlexAttention处理填充输入序列的完整代码示例和技术讨论,本文将详细阐述一种实现方法,该方法同时涵盖了因果注意力机制的实现。本文不会详细讨论FlexAttention的理论基础,如需了解更多技术细节,建议参考PyTorch官方
- Docker基础教程
由于格式和图片解析问题,可能会影响阅读体验,可前往博客阅读原文Docker是一个开源的容器化平台,可以帮助开发者和运维人员更快地构建、发布和运行应用程序。Docker使用容器技术,将应用程序和其依赖项打包到一个可移植的容器中,从而实现跨平台、快速部署和易于管理的目的。本文主要从docker的基础开始学习,包括基本架构、全局命令、镜像、仓库、容器扫码关注公众号,查看更多优质文章Docker架构Doc
- 牛奶:儿童成长的营养卫士
css
在孩子成长的旅程中,牛奶扮演着至关重要的角色。从婴幼儿时期的配方奶,精准调配营养成分,满足宝宝快速生长发育需求,助力大脑、骨骼发育。到孩童阶段,每天一杯纯牛奶,为奔跑玩耍的他们补充能量,钙元素让骨骼更强壮,像坚固的小卫士,支撑孩子探索世界。学校课间,一盒牛奶成为孩子们喜爱的营养补给,确保学习精力充沛。家长们看着孩子茁壮成长,心中满是欣慰,而牛奶功不可没,用它满满的营养守护孩子成长每一步,是童年不可
- 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