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space01
AIoTJetson人工智能深度学习计算机视觉
1.Tengine简介Tengine于2017年在GitHub(https://github.com/OAID/Tengine)开源,是OPENAILAB(开放智能)推出的自主知识产权的边缘AI计算框架,致力于解决AIoT产业链碎片化问题,加速AI产业化落地。Tengine兼容多种操作系统和深度学习算法框架,简化和加速面向场景的AI算法在嵌入式边缘设备上快速迁移,以及实际应用部署落地,可以十倍提升
- 机器人-组成结构-感知 - 决策 - 执行
具身智能-查布嘎
具身智能机器人人工智能
目录一、感知系统内部传感器:外部传感器:二、智能决策系统机器学习家族1.1机器学习2.1深度学习2.2深度学习模型(主要属于监督/强化学习范畴,但结构通用):3.1监督学习3.2监督学习模型4.1半监督学习4.2无/半监督学习模型:5.1无监督学习5.2生成模型(可属于监督/无监督):6.1强化学习7.1其他学习三、控制系统(运控)①对应小脑和脊柱一、感知系统①对应人体的五官。由具有不同功能的各种
- 深度学习篇---矩阵
Atticus-Orion
嵌入式知识篇上位机知识篇嵌入式硬件篇深度学习矩阵人工智能
在机械臂解算、深度学习网络等硬件和软件领域中,矩阵运算作为核心数学工具,承担着数据表示、变换、映射和优化的关键作用。以下从具体领域出发,详细总结涉及的矩阵运算及对应的核心知识:一、机械臂解算领域机械臂解算(运动学、动力学分析)的核心是描述“关节空间”与“操作空间”的映射关系,矩阵运算用于精准刻画坐标系转换、运动传递和力/力矩分析。1.运动学解算(正/逆运动学)核心目标:通过矩阵描述关节角度与末端执
- AI驱动的电路仿真革命:从物理模型到智能学习的范式转移
AI驱动的电路仿真革命:从物理模型到智能学习的范式转移人工智能正颠覆传统电路仿真方法,本文将深入解析AI在电路建模、优化与故障诊断中的前沿应用,揭示智能仿真如何提升10倍效率并突破物理限制。一、AI电路仿真的数学基础1.1图神经网络建模电路拓扑电路可抽象为图结构G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E):VVV:节点(电子元件)EEE:边(连接关系)图卷积网络(GCN)更新公式:H(l+1)=σ(
- MCP协议技术解析:AI时代的通信基础设施革命
MCP协议技术解析:AI时代的通信基础设施革命在AI从工具演变为协作伙伴的进程中,MCP协议正在成为连接智能体与现实世界的“数字神经系统”。当前人工智能技术正经历从孤立模型向生态系统协作的关键转型,而通信协议作为AI能力的“连接器”,其设计直接决定了智能系统的边界与效率。MCP协议(ModelContextProtocol)作为新一代AI通信基础设施,正在开发者社区引发一场静默革命。本文将从技术原
- GENERALIST REWARD MODELS: FOUND INSIDE LARGELANGUAGE MODELS
樱花的浪漫
大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习计算机视觉
GeneralistRewardModels:FoundInsideLargeLanguageModelshttps://arxiv.org/pdf/2506.232351.概述将大型语言模型(LLMs)与复杂的人类价值观(如乐于助人和诚实)对齐,仍然是人工智能发展中的一个核心挑战。这项任务的主要范式是来自人类反馈的强化学习(RLHF)[Christianoetal.,2017;Baietal.,
- Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用
AI智能应用
Python入门实战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
Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向,涉及时间序列分析、自然语言处理、语音识别等多个领域。序列数据具有时间依赖性,即序列中每个元素都受到前面元素的影响。传统的机器学习算法难以捕捉这种时间依赖性,而深度学习
- 初探机器学习与力学研究的交叉领域
faderbic
机器学习人工智能深度学习
目录关于如何踏入机器学习领域机器学习与力学研究的交叉方向1.使用机器学习加速有限元求解2.结合有限元计算和机器学习预测复杂材料结构与力学性能的关系3.结构健康检测4.疲劳寿命预测总结关于如何踏入机器学习领域因为我本科的专业是力学,所以当我开始关注机器学习领域时,首先考虑的是机器学习和力学的交叉领域。对于很多对人工智能感兴趣的朋友,想加入人工智能的潮流却不知道从何学起,我提供一个思路,我认为将自己学
- [NIPST AI]对抗性机器学习攻击和缓解的分类和术语
Anooyman
人工智能网络安全人工智能大语言模型网络安全安全
原文link:https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdfIntroduction人工智能(AI)系统在过去几年中持续全球扩展。这些系统正在被众多国家开发并广泛部署于各自的经济体系中,人们在生活的许多领域都获得了更多使用AI系统的机会。本报告区分了两大类AI系统:预测型AI(PredictiveAI,PredAI)和生成型A
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现打架检测(C#代码,UI界面版)
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机器视觉工业相机数码相机YOLO深度学习人工智能视觉检测c#
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人脸识别检测(C#代码,UI界面版)工业相机使用YoloV8模型实现人脸的检测工业相机通过YoloV8模型实现人脸识别检测的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人物识别(C#代码,UI界面版)
格林威
工业相机机器视觉数码相机YOLOc#人工智能计算机视觉开发语言
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人物识别(C#代码,UI界面版)工业相机使用YoloV8模型实现人物识别工业相机实现YoloV8模型实现人物识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代码代码实现
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现动物分类(C#源码,UI界面版)
格林威
机器视觉工业相机数码相机YOLO深度学习计算机视觉人工智能视觉检测c#
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现动物分类(C#源码,UI界面版))工业相机使用YoloV8模型实现动物分类工业相机实现YoloV8模型实现动物分类的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入YoloV8模型重要核心代码代码实
- 骗子太猖獗了,打着摩根士丹利何晓斌名义带股民进入虚假宝丰能源节能减排碳交易市场,大量股民被骗真相曝光
墨守成法
为什么明明跟老师对过视频,确认是本人,怎么还会被骗了?你有没有想过一个名人大咖怎么会有时间给你们一对一视频,其次我来给大家揭露一下,这个套路AI换脸骗局是一种利用人工智能技术,通过替换视频中的人脸来伪造身份或进行诈骗的行为。你的账户“余额”是真的吗?为什么不能提现呢?其实都是骗子给你的一串数字而已!这些新平台打着“低风险”、“高收益”、“慈善公益投票”等噱头先让投资人尝到甜头再通过恶意操作将投资人
- AI 大模型重塑软件开发流程
万花丛中一抹绿
人工智能
一、AI大模型的定义与发展历史AI大模型是基于海量数据训练的深度学习模型,具备强大的自然语言理解、逻辑推理和知识生成能力。在软件开发领域,以GPT-4、CodeLlama、GitHubCopilotX为代表的大模型,能理解代码语法、语义及业务逻辑,实现代码生成、漏洞检测等复杂任务。其发展可追溯至2017年,谷歌提出Transformer架构,为大模型奠定了核心基础。2018年,GPT-1问世,参数
- 在 Conda 中删除环境及所有安装的库
Studying 开龙wu
conda
注意事项1.删除环境前确保你没有在该环境中运行任何程序。2.删除操作是不可逆的,所有该环境中的包和配置都会被永久删除。3.如果你想保留环境的配置信息,可以在删除前使用condaenvexport>environment.yml导出环境配置。关于requirements.txt和environment.yaml文件使用介绍详情可参考以往文章,争对机器学习和深度学习里Python项目开发管理项目依赖的
- 智慧水库信息化系统建设产品需求文档V2.0
小赖同学啊
testTechnologyPrecious物联网
智慧水库信息化系统建设产品需求文档1.引言1.1文档目的本文档旨在明确智慧水库信息化系统的建设需求,为系统设计、开发和实施提供全面依据,确保系统功能满足水库管理业务需求,提升水库管理的智能化水平和决策效率。1.2背景介绍传统水库管理面临数据采集不及时、分析手段有限、决策依赖经验等问题,难以应对复杂多变的水文情势和日益增长的管理需求。随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展,智慧水库建设成为必然趋势
- 黄仁勋链博会演讲实录:脱掉皮衣,穿上唐装,中文开场
黄仁勋一度尝试用中文开场,他说,“我在美国长大,学到了很多汉语。”他表示,像DeepSeek、阿里巴巴、MiniMax、百度,他们开发的产品都是世界级的,推动了全球人工智能的发展。中国的开源AI是全球进步的催化剂,以至于全世界各个行业都有机会加入到AI革命当中。7月16日,黄仁勋身着唐装出席了第三届链博会,在此之前,他身着标志性皮衣出席多个场合活动。在此之前,英伟达官宣获得H20芯片对华的出口许可
- OpenCV学习(二)-二维、三维识别
香蕉可乐荷包蛋
#OpenCVopencv学习人工智能
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,可以用于识别和处理二维图像和三维图像。以下是关于二维图像和三维图像识别的基础知识和示例代码。1.二维图像识别二维图像识别通常包括图像分类、对象检测、特征提取等任务。以下是一些常见的操作:1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类,例如使用深度学习模型(如ResNet、MobileNet等)。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn
- 【AI 赋能:Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族:SGD/Adam优化器对比实验与选择策略
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摘要:本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络,构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑,从1951年的SGD到2018年的AdamW,揭示技术迭代逻辑;通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制,解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析,阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
- 【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理:从边缘检测到特征抽象的逐层演进(附可视化工具与行业实战代码)
AI_DL_CODE
人工智能深度学习卷积核特征提取卷积神经网络边缘检测特征可视化
摘要:卷积核是卷积神经网络(CNN)的核心组件,其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发,揭示卷积操作的空域-频域对偶性:空域卷积等价于频域乘积(F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}),解释边缘检测核(Sobel、Laplacian)的频域响应特性。通过特征可视化实验表明,CNN特征呈现逐层抽象规律:
- 颠覆未来:创新代码引领人工智能与量子计算深度融合
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3人工智能量子计算
摘要在信息时代飞速演进的背景下,人工智能与量子计算正以前所未有的速度互相融合,推动着科技边界的不断拓展。本文回顾了经典算法的智慧,展示了前沿深度学习模型的构建,并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性,为探索未来科技变革提供了全新视角。1.引言当前,科技创新正处于高速迭代的关键阶段,传统计算方法与新型技术的交汇处正成为研究热点。人工智能的发展已渗透到各行各业,而量子计算的崛起则为解决复杂计算问题提
- 【大模型】结构化提示词:让AI高效完成复杂任务的“编程语言”
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AI/大数据/云计算人工智能
文章目录前言:提示词一、不同提示词写作方法对比进阶技巧对比表实战组合策略二、三板斧:精准撰写提示词的黄金法则角色设定:为AI精准定位任务描述:明确行动指南输出要求:规范成果呈现三、魔法棒:零基础也能用的“AI需求翻译机”四、结构化:把提示词写成“可插拔的乐高”五、分治法:把“庞然大物”拆成可并行的小任务前言:提示词在人工智能时代,提示词(Prompt)已成为连接人类意图与AI能力的核心媒介。优质的
- 使用UV管理PyTorch项目
PyTorch是深度学习研究和开发的流行选择。可以使用uv管理PyTorch项目,包括不同Python版本依赖、管理环境、甚至加速器选择等。安装Pytorch从打包角度来看,PyTorch有几个不常见的特点:许多PyTorchwheel托管在专门的索引上,而非Python包索引(PyPI)。因此,安装PyTorch通常需要配置项目使用PyTorch专属索引。PyTorch为每种加速器生成不同的构建
- 人工智能视频分析系统人员离岗报警设计方案
liuhu21
人工智能云计算运维
一、方案概述近几年安防监控技术不断的进步,特别是在人工智能推出之后。安防监控系统结合人工智能算法做到了许多以前无法做到的事情。就比如我们今天要说的离岗检测报警监控系统。以前我们只能通过人工值守监控室的方式,通过人的判断去观看现场人员在岗情况。如今有了离岗检测监控系统,系统可以自动监测现场人员是否在岗、离岗时间以及离岗人数等等。这样,大大减少了监控室值班人员的工作量,同时相较人工监管提升了工作效率。
- AI新纪元:2025年深度学习技术突破与行业应用全景
像素笔记
杂谈人工智能深度学习ai自动驾驶工业数字化转型未来趋势技术创新
2025年,人工智能技术迎来爆发式增长,大模型、生成式AI和多模态技术持续突破,人形机器人量产元年正式开启,自动驾驶商业化进程加速,工业数字化转型全面铺开。这些进展不仅重塑了技术边界,更在多个行业创造了实际价值,推动AI从实验室走向产业化。本文将深入剖析2025年深度学习与AI领域的核心技术突破、行业应用案例及未来发展趋势,为技术从业者提供全面视角。一、深度学习核心技术突破:大模型、生成式AI与多
- 模型移植实战:从PyTorch到ONNX完整指南
慕婉0307
神经网络pytorch人工智能python
一、认识ONNXONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放的模型表示格式,由微软和Facebook(现Meta)在2017年共同推出,旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题。ONNX的主要优势包括:跨框架兼容性:支持主流深度学习框架间的模型转换,包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如,可以将PyTorch训练的ResNet模型导
- 三篇AAAI顶级论文带你一键搞懂多模态!
关注gongzhonghao【计算机sci论文精选】!拿捏更多顶会顶刊发文资讯随着人工智能技术的飞速发展,多模态学习逐渐成为研究热点。多模态技术能够整合文本、图像、语音等多种模态的信息,为人工智能的应用带来了更丰富的语义理解和更强大的交互能力。此外,多模态技术在视频和语言任务中的应用也取得了显著进展。这些技术不仅提升了模型的性能,还为人工智能在更多领域的应用提供了新的可能性。今天小图给大家精选3篇
- TensorFlow GPU 2.10.1 for Python 3.9快速安装指南
疑样
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TensorFlowGPU2.10.1是专为Windowsx64和Python3.9设计的TensorFlow版本,它集成了GPU支持以加快深度学习模型的训练。本指南提供了该版本的概述、安装步骤及注意事项,旨在帮助开发者利用其性能优势提升机器学习项目的效率。1.TensorFlowGPU介绍1.1TensorFlow的起源与功能TensorFlow是由Goog
- 进阶向:基于Python的智能客服系统设计与实现
智能客服系统开发指南系统概述智能客服系统是人工智能领域的重要应用,它通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术自动化处理用户查询,显著提升客户服务效率和响应速度。基于Python的实现方案因其丰富的生态系统(如NLTK、spaCy、Transformers等库)、跨平台兼容性以及易于集成的特点,成为开发智能客服系统的首选。系统架构系统核心包括两个主要功能模块:1.API集成模块负责连接各类外部服务,
- 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