David高_3b73
David高_3b73

DavidScalers第四轮新概念朗读持续训练2018.12.21

练习材料:新概念英语第二册 Lesson75 SOS

图片发自App

任务配置:L0+L1+L3+ L4

我点评同学们的朗读:

@［00］何丹_四川_教育 同学，你好，刚刚听了你的朗读，整体比较流畅，朗读时间控制的刚好，语调很有特色。单词ground读的不准确，我听到了l的音!

@[00]Monica-江西-上班族 同学，你好！刚才听了你的朗读，非常熟练，整篇文章朗读一气呵成，只是节奏稍快，还要慢一点，early读时候要卷舌，out读的也不清楚!

感悟:今天整篇文章的练习:听占了很大一部分时间，今天因为工作原因几乎整天都在一直外面，所以只能利用一切机会反复听，因为听熟了，所以下班到家后花了半个小时朗读就完成L0任务，但关键是语调听上去还没有达到效果，每天一味求快点完成任务，没有用心认认真真细读，所以朗读质量一般，明年开始又多了一项任务，能认真读一篇文章的时间又少了。今天的L3任务完成的非常勉强，整个过程非常虐心，还是英语底子太差了，根本想不到怎样用不同的方式表达同一个意思，还是要加强平时的积累。

你可能感兴趣的:(DavidScalers第四轮新概念朗读持续训练2018.12.21)

  • jmeter阶梯加压测试：Free-Form Arrivals Thread Group 放开那只大熊猫 Jemeter性能测试基础jmeter
    主要功能：与bzm-ArrivalsThreadGroup类似，不同的是通过设置起始值、终止值、持续时间来满足测试场景，并且可以设置多个线程的集合。界面功能StartValue:起始每秒请求次数。EndValue：达到多少每秒请求次数时停止。Duration：从起始每秒请求次数至达到多少每秒请求次数时停止（相当于持续时间）。TineUnit：minutesseconds：设置按照秒还是分钟计时。T
  • TensorFlow 简介 九月十九 tensorflow人工智能python
    TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发。它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow的基本概念和使用场景包括：1.张量（Tensor）：TensorFlow中的核心数据结构是张量，它是一个多维数组，可以表示标量、向量、矩阵等。2.计算图（Graph）：TensorFlow使用计算图来表示机器学习模型的计算过程。计算图由一系列的操作节点和数
  • 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测 知识鱼丸 machinelearning逻辑回归算法机器学习
    1.数据准备首先，我们需要一些示例数据。在这个例子中，我们将生成一些简单的二维数据点，并为其分配标签。2.定义逻辑回归模型接下来，我们定义一个简单的逻辑回归模型。3.训练模型定义损失函数和优化器，然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后，我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型，并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
  • 使用numpy自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预 辞落山 numpytensorflow逻辑回归
    1.引言逻辑回归（LogisticRegression）是一种常见的分类算法，广泛应用于二分类问题。在本篇博客中，我们将使用numpy生成一个简单的自定义数据集，并使用TensorFlow框架构建和训练逻辑回归模型。训练完成后，我们会保存模型，并演示如何加载保存的模型进行预测。2.创建自定义数据集首先，我们使用numpy生成一个简单的二分类数据集，包含两个特征和对应的标签。标签0表示负类，标签1表
  • 2024最新在线工具箱网站系统源码 很酷的站长 源码大全工具箱源码站长工具
    （购买本专栏可免费下载栏目内所有资源不受限制，持续发布中，需要注意的是，本专栏为批量下载专用，并无法保证某款源码或者插件绝对可用，介意不要购买！购买本专栏住如有什么源码需要，可向博主私信，第二天即可发布！博主有几万资源）2024最新在线工具箱网站系统源码是一款功能强大的在线工具箱程序，您可以通过安装扩展来增强其功能。同时，该程序还提供了插件模板的功能，让您可以将其作为网页导航使用。本源码需要PHP
  • 深度学习过程是什么 小松要进步 李哥深度学习深度学习
    问：深度学习是：一组原始数据，经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据，再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值，用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向，然后根据偏导数的方向和步长更新权重和偏差，对吗答：您的描述大致正确，但有一些细节需要澄清和修正，以更准确地反映深度学习中模型训练的过程。以下是详细的解释：1.原始数据处理：一组原始数据首先通
  • TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？ alankuo 人工智能
    TensorBoard支持多种类型的图表，以下是详细介绍：标量图（Scalars）定义与用途：用于展示单个数值随时间（通常是训练步骤或迭代次数）的变化情况。在深度学习模型训练中，最常见的是损失函数值和评估指标（如准确率、精确率、召回率等）的变化曲线。示例：例如，在训练一个图像分类模型时，记录训练集和测试集上的损失函数值。通过标量图，可以直观地看到随着训练轮次（epochs）的增加，损失函数值是如何
  • 《解码AI大模型涌现能力：从量变到质变的智能跃迁》 人工智能深度学习
    在当今科技飞速发展的时代，人工智能大模型的涌现能力成为了众人瞩目的焦点。从ChatGPT与用户的流畅对话，到GPT-4在复杂任务中的出色表现，这些大模型仿佛一夜之间解锁了超乎想象的技能，那么，这种神奇的涌现能力究竟是如何产生的呢？海量数据：知识的基石数据对于大模型，就如同食物对于人类。随着互联网的迅猛发展，数据呈爆炸式增长，为大模型的训练提供了丰富的素材。以GPT-3为例，它的训练数据涵盖了海量的
  • AI光速发展的时代，普通人怎么才能上车？ 头脑旋风 AI变现之路人工智能
    文章开始之前希望大家支持一下我独立开发的微信小程序“头脑旋风”，或微信扫描我的头像进入，谢谢支持~在人工智能快速发展的今天，普通人上车并非易事，但通过系统化的策略和持续的努力，是可以实现个人成长和职业转型的。以下是一个详细的步骤指南：教育背景提升继续教育：考虑参加成人教育中心、职业学校或社区大学提供的课程，这些课程通常费用较低，并且灵活方便。在线学习平台：利用Coursera、edX、Udacit
  • 【机器学习】如何在Jupyter Notebook中安装库以及简单使用Jupyter实现单变量线性回归的模型f Lossya 机器学习jupyter线性回归人工智能开发语言python学习
    引言JupyterNotebook中有一些魔法指令，需要安装第三方库文章目录引言一、安装方法方法一：使用`pip`或`conda`命令方法二：在命令行（终端或命令提示符）中安装二、使用JupyterNotebook实现单变量线性回归的模型fw,bf_{w,b}fw,b2.1工具2.2问题陈述2.3创建`x_train`和`y_train`变量2.4训练示例的数量`m`2.5训练示例`x_i,y_i
  • COCO8 数据集上训练 YOLO11n：从入门到跑路（100 轮训练实战） 星际编程喵 Python探索之旅目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习
    前言训练YOLO11n，听起来就像是给赛博世界的“战斗天使”装上双核发动机，而COCO8数据集，则是那个小小的试验场。今天，我们就要在这个数据集上训练YOLO11n模型100轮，见证它如何从一个懵懂的“AI萌新”成长为“目标检测大佬”。本篇文章将以专业又幽默的方式，带你深入了解训练流程，并提供完整代码示例，让你轻松掌握这项技术。简介YOLO（YouOnlyLookOnce）是目标检测领域的明星模型
  • 代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-337. 打家劫舍 III taoyong001 算法动态规划c++leetcode
    老师讲这是树形dp的入门题目解题思路是以二叉树的遍历（递归三部曲）再结合动规五部曲dp数组如何定义：只需要定义一个二个元素的数组，dp[0]与dp[1]dp[0]表示不偷当前节点的最大价值dp[1]表示偷当前节点后的最大价值这样可以把每个节点的状态值都表示出来但这个数组的两个值只表示当前节点的状态值递归时要使用后序遍历：使用后序遍历的原因就是要从叶子结点一层一层向上统计出来/***Definiti
  • 题目 1127: C语言训练-尼科彻斯定理 星海燚燚 C语言刷题c语言
    验证尼科彻斯定理，即：任何一个整数m的立方都可以写成m个连续奇数之和。输出典例：131313=2197=157+159+161+163+165+167+169+171+173+175+177+179+181#includeintmain(){intn,st;scanf("%d",&n);st=n*n-n+1;printf("%d*%d*%d=%d=%d",n,n,n,n*n*n,st);for(i
  • AI 大模型创业：如何利用商业优势？ AI天才研究院 大数据AI人工智能ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    第1章：AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型（Large-scaleArtificialIntelligenceModels）是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。这些模型通常具有数十亿甚至千亿个参数，能够实现从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等广泛领域的任务。AI大模型的概念起源于20世纪80年代，当时研究人员提出了深度学习（DeepLearning）这一概念。深度学习
  • RabbitMQ---面试题 huapiaoy java-rabbitmqrabbitmqjava
    常见面试题1.MQ的作用及应用场景类似问题：项目什么情况下用到了MQ，为什么要用MQMQ的主要应用场景，消息队列的应用场景，为什么说消息队列可以削峰首先MQ是一种用来接收和转发消息的队列，常见的应用常见如下：1）异步解耦：在业务中，一些操作需要消耗大量时间，但是并不需要我们立刻返回结果，我们就可以使用MQ来把操作异步化2）流量削峰：在访问量突增的情况下，我们应用仍然要保证持续处理请求，但是突然把大
  • AI绘画能取代设计师吗？ 网络安全我来了 IT技术AI作画
    AI绘画能取代设计师吗？在日益数字化的时代，人工智能（AI）正在快速渗透我们的生活和工作中。特别是在设计领域，AI绘画这一新兴技术引发了热烈讨论。你是否也曾好奇，AI绘画是否有可能取代设计师的工作？让我们一同探讨这个引人深思的话题。1.AI绘画的现状1.1AI绘画技术的形成与发展AI绘画的背后，离不开图像风格迁移、图文预训练模型和扩散模型这三大技术的共同推动。有点像是一位多才多艺的音乐家，利用不同
  • kotlin扩展函数！啃下这些Framework技术笔记，醍醐灌顶！_kotlin framework features 2401_89694162 笔记
    前言选了开发这一行，就意味着想混得好就要持续学习，你的技术和薪资、位置直接挂钩，进步对于程序员的重要性就不赘述了，接下来作为过来人，为广大同行分享一些学习干货，希望可以帮到大家什么是HTTPS?HTTPS(基于安全套接字层的超文本传输协议或者是HTTPoverSSL)是一个Netscape开发的Web协议。你也可以说：HTTPS=HTTP+SSLHTTPS在HTTP应用层的基础上使用安全套接字层作
  • 使用Flink进行流式图处理 AI天才研究院 大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算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
    使用Flink进行流式图处理1.背景介绍1.1大数据时代的到来随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展,数据呈现出爆炸式增长。根据IDC的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB。传统的批处理系统已经无法满足对实时数据处理的需求。因此,流式计算应运而生,成为大数据处理的重要组成部分。1.2流式计算的概念流式计算是一种新兴的数据处理范式,它能够持续不断地处理来自各种数据源的数据流。与传统的批处
  • 【DeepSeek】复现DeepSeek R1？快来看这个Open R1项目实践指南~ FF-Studio DeepSeekR1语言模型自然语言处理深度学习人工智能
    OpenR1项目基于DeepSeek-R1的技术报告和方法论，公开并复现R1的训练管线，并且希望所有开发者都能在这个基础上搭建自己的研究或应用。笔者研读了大量资料，对OpenR1的愿景、原理及在实践层面的具体操作，产生了许多想法。因此，这篇博客会从最初的概念入手，带领大家了解OpenR1的原理与技术细节，并侧重讲解其中最为关键的强化学习训练方法之一——GRPO(群组相对策略优化,GroupRela
  • 实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法） FF-Studio DeepSeekR1算法语言模型人工智能自然语言处理机器学习
    ——关于使用Unsloth库、LoRa微调及GRPOTrainer自定义奖励函数实现“只输出10个英语单词”的探索为什么要进行“只输出10个英文单词”的极端尝试？在大模型的训练或微调当中，大多数场景我们都希望它能“自由发挥”，给出越丰富越好的答案。但，为了更好的理解强化学习在LLM训练过程中发挥的意义，也为了学习GPRO这个强化学习算法，笔者出此题目，方便大家学习理解。GRPO（GroupRela
  • Apache Airflow 全面解析 由数入道 人工智能apacheAirflow
    1.Airflow的定义与核心定位ApacheAirflow是一个开源的工作流自动化与调度平台，由Airbnb于2014年创建，2016年进入Apache孵化器，2019年成为顶级项目。其核心设计理念是“WorkflowsasCode”，通过编程方式定义、调度和监控复杂的数据流水线（Pipeline），适用于ETL、机器学习模型训练、数据湖管理、报表生成等场景。2.核心概念与架构解析2.1核心组件
  • 【PostgreSQL 】运维篇——PostgreSQL 高可用性架构 AI人H哥会Java sql数据库postgresql运维
    数据库的可用性和可靠性是至关重要的，随着业务需求的增长，系统必须能够持续运行，并在发生故障时迅速恢复。高可用性（HA）解决方案确保数据库系统能够在出现硬件故障、软件故障或其他意外情况下保持可用性，从而最小化停机时间和数据丢失。PostgreSQL提供了多种高可用性解决方案，包括主从复制、流复制和故障转移。这些解决方案可以帮助企业实现数据的冗余备份、负载均衡和快速恢复。以下是对这些解决方案的详细讨论
  • 2025年美赛数学建模 MCM Problem B: Managing Sustainable Tourism 问题 B：可持续旅游管理 思路+代码解析【第一问】 一键难忘 付费专栏数学建模2025美赛2025年美赛数学建模可持续旅游管理
    本文为个人解题笔记，仅供参考学习。本文B题的第一问。其他问题均在本专栏内，订阅一次，全部可见。本文为个人解题笔记，仅供参考学习。第一小问【为阿拉斯加州朱诺建⽴⼀个可持续旅游业模型。】BuildamodelforasustainabletourismindustryinJuneau,Alaska.Youmaywanttoconsiderfactorssuchasthenumberofvisitors
  • 2025年美赛数学建模 MCM Problem B: Managing Sustainable Tourism 问题 B：可持续旅游管理 代码解析 2025年数学建模美赛 2025年美赛MCM/ICM数学建模旅游2025美赛2025年数学建模美赛python代码matlab可持续旅游管理
    目录代码框架：遗传算法优化可持续旅游模型python代码代码解析：matlab代码代码解析：代码框架：遗传算法优化可持续旅游模型python代码importnumpyasnpimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt#定义遗传算法的参数POP_SIZE=100#种群大小GENS=500#迭代代数MUTATION_RATE=0.01#变异率CROSSOVER_R
  • 2025美赛B题-问题B：管理可持续旅游 V建模忠哥V 旅游
    美国阿拉斯加州朱诺市人口约30,000人，2023年创下160万邮轮乘客的纪录，在最繁忙的日子里，邮轮乘客多达7艘，游客人数超过20,000人。1虽然这些游客为该市带来了约3.75亿美元的可观收入，!但也带来了与过度拥挤相关的问题，迫使该市努力限制游客数量。具有讽刺意味的是，朱诺的主要景点之一门登霍尔冰川一直在消退，主要是由于过度旅游导致的气温升高。自2007年以来，冰川消退的面积相当于八个足球场
  • 企业IT战略规划：数字化转型的组织结构与管理机制 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算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
    企业IT战略规划：数字化转型的组织结构与管理机制作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着信息技术的飞速发展，数字化转型已成为企业提升竞争力、实现可持续发展的关键。企业面临着如何构建适应数字化时代的组织结构和管理机制，以有效推动数字化转型进程的挑战。1.2研究现状目前，国内外许多学者和专家对数字化转型的组织结构和
  • DeepSeek：LLM在MoE训练中的无损平衡 大模型任我行 大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
    标题：AUXILIARY-LOSS-FREELOADBALANCINGSTRAT-EGYFORMIXTURE-OF-EXPERTS来源：arXiv,2408.15664摘要对于混合专家（MoE）模型，不平衡的专家负载将导致路由崩溃或计算开销增加。现有方法通常采用辅助损耗来促进负载平衡，但较大的辅助损耗会在训练中引入不可忽略的干扰梯度，从而损害模型性能。为了在训练过程中控制负载平衡，同时不产生不希望
  • 基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现） 宇哥预测优化代码学习 神经网络cnngru
    欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述一、引言二、模型结构三、数据预处理四、模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit)神经网络的电
  • 全球司库｜国资评价与司库管理能力成熟度模型 用友智能财务 全球司库人工智能金融科技
    连载导语司库体系建设是企业实现财务数字化转型和资金管理现代化的重要手段，是企业实现战略转型和高质量发展的关键支撑，也是企业应对复杂多变的全球经济环境和风险挑战的重要保障。司库承担着组织中的领导和战略引导作用，越来越多的企业以司库建设为抓手，加快推进自身财务数智化转型。用友深耕领域资金二十余年，持续研究企业司库建设的经验与运行规律，2024年发布了最新一期的司库白皮书。本期将为大家分享第九期：资金进
  • Deepseek技术浅析（一） 爱研究的小牛 AIGC—概述大模型AIGC人工智能深度学习自然语言处理
    DeepSeek是北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的人工智能技术品牌，专注于大语言模型（LLM）的研发与应用。其技术涵盖了从模型架构、训练方法到应用部署的多个层面，展现出强大的创新能力和应用潜力。以下将详细介绍DeepSeek的核心技术、工作原理以及具体实现方式。一、核心技术1.大语言模型（LLM）DeepSeek的核心产品是自研的大语言模型，其主要特点包括：(1)基于Transfor
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他