- 自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)
纠结哥_Shrek
自然语言处理人工智能
词嵌入(WordEmbedding)是一种将单词或短语映射到高维向量空间的技术,使其能够以数学方式表示单词之间的关系。词嵌入能够捕捉语义信息,使得相似的词在向量空间中具有相近的表示。常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于神经网络的方法Word2Vec(Google提
- AI 计算的未来:去中心化浪潮与全球竞争格局重塑
智识微光Intelligence
人工智能机器学习大数据
引言人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,尤其是大模型训练和推理效率的提升,使得AI计算成本迅速下降,呈现出向去中心化演进的趋势。最新的DeepSeekr1模型,以仅600万美元的训练成本,达到了OpenAIo1级别的性能,表明AI技术正迈向更具普惠性的阶段。这一趋势不仅对AI产业格局产生深远影响,还将改变计算基础设施、全球科技竞争力分布,甚至可能影响人工超级智能(ASI)的未来发展。因此,AI
- AIGC时代的Vue或React前端开发
GISer_Jinger
JavascriptReactVueAIGCvue.jsreact.js
在AIGC(人工智能生成内容)时代,Vue开发正经历着深刻的变革。以下是对AIGC时代Vue开发的详细分析:一、AIGC技术对Vue开发的影响代码生成与自动化AIGC技术使得开发者能够借助智能工具快速生成和优化Vue代码。例如,通过自然语言处理模型(如ChatGPT),开发者可以描述组件的功能和样式需求,然后自动生成包含模板、脚本和样式的完整组件代码。这不仅大大提高了开发效率,还减少了人为错误的可
- 大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?
kcarly
大模型知识乱炖杂谈大模型蒸馏大模型微调大模型AI
大模型蒸馏与大模型微调是当前人工智能领域中两种重要的技术手段,它们在模型优化、性能提升和资源利用方面各有特点。以下将从定义、技术原理、应用场景及优缺点等方面对这两种技术进行深入对比。一、定义与基本概念大模型蒸馏(KnowledgeDistillation)蒸馏是一种将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到小型模型(学生模型)的技术。通过训练学生模型模仿教师模型的行为,实现模型压缩和性能保留的目标。蒸
- DeepSeek大模型技术深度解析:揭开Transformer架构的神秘面纱
不一样的信息安全
网络杂烩AIDeepSeek
摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发,基于Transformer架构,具备卓越的自然语言理解和生成能力。该模型能够高效处理智能对话、文本生成和语义理解等复杂任务,标志着人工智能在自然语言处理领域的重大进展。关键词DeepSeek模型,Transformer架构,自然语言,智能对话,文本生成,语义理解一、DeepSeek大模型的架构解析1.1DeepSeek大模型
- 《DeepSeek-R1 问世,智能搜索领域迎来新变革》
黑金IT
智能搜索
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司开发的一款创新型人工智能模型,自2024年5月7日发布以来,迅速在AI领域引起广泛关注。该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性,在众多人工智能模型中脱颖而出。DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力:DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法,能够精准解析复杂的语义结构
- 基于深度学习的大规模模型训练
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络,以处理复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。以下是关于基于深度学习的大规模模型训练的详细介绍:1.背景和动机数据和模型规模增长:随着数据量和模型复杂度的增加,传统的单机或小规模集群训练难以满足需求。计算资源需求:大规模模型训练需要大量计算资源和存储,单一设备无法满足。任务复杂性:处理复杂任务(如GPT-3、BE
- 构建高效LLM应用开发架构的关键策略
AI天才研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang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
文章标题:构建高效LLM应用开发架构的关键策略在当今快速发展的技术世界中,人工智能(AI)已经成为推动创新的核心动力。其中,大型语言模型(LLM)的应用开发尤为引人注目。LLM通过处理和理解自然语言,为各种场景提供了强大的智能解决方案,从智能客服到内容生成,再到教育应用,都有着广泛的应用前景。然而,高效地构建LLM应用开发架构面临着诸多挑战,包括性能、可扩展性和安全性等。本文将深入探讨构建高效LL
- 第03课:Anaconda 与 Jupyter Notebook
红色石头Will
深度学习PyTorch极简入门人工智能深度学习PyTorch
本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具:Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。为了更好、更方便地使用Python来编写深度学习相关程序,可以使用集成开发环境或集成管理系统,最流行的比如PyCharm和Anaconda。本文我推荐使用Anaconda。之所以选择Anaconda,是因为Anacon
- AI大模型在智能客服系统中的应用
季风泯灭的季节
AI大模型应用技术二人工智能
目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略1.模型微调(Fine-tuning)2.模型蒸馏(ModelDistillation)3.响应延迟优化4.持续监控与反馈结论引言随着人工智能(AI)技术的不断发展,AI大模型在
- 深度学习(DL/ML)学习路径
jackl的科研日常
深度学习学习人工智能
最近几年,尤其是自从2016年AlphaGo打败李世石事件后,人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好,大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中,亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路
- 基于深度学习的行人检测与识别系统:YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能分类
引言行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用,广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容,自动识别并定位行人,这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战,如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。近年来,深度学习的进步,尤其是目标检测领域的快速发展,为行人检测提供了强有力的支持。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,作为目前目标检测领域
- 基于深度学习的行人检测识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能分类
1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域,广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战,如低光照、复杂背景、遮挡等问题。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的方法,尤其是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,在行人检测中取得了显著的效果。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,继承了YOLO一贯的高效性和准确性,在速度
- Python从0到100(八十六):神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍
是Dream呀
Pythonpython神经网络网络
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 表格化数据处理中大语言模型的微调优化策略研究
C7211BA
人工智能自然语言处理大语言模型
论文地址ResearchonFine-TuningOptimizationStrategiesforLargeLanguageModelsinTabularDataProcessing论文主要内容这篇论文的主要内容是研究大型语言模型(LLMs)在处理表格数据时的微调优化策略。具体来说,论文探讨了以下几个关键方面:背景与挑战:大型语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,但在处
- 【人工智能】基于Python的机器翻译系统,从RNN到Transformer的演进与实现
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能python机器翻译
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界机器翻译(MachineTranslation,MT)作为自然语言处理领域的重要应用之一,近年来受到了广泛的关注。在本篇文章中,我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络(RNN)到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
- 备战美赛!2025美赛数学建模C题模拟预测!用于大家练手模拟!
灿灿数模
数学建模
完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题:城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快,交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。交通拥堵不仅影响居民出行效率,还增加了能源消耗和碳排放。近年来,各大城市开始尝试通过实时数据监控和人工智能技术对交通拥堵进行预测和管理。然而,由于城市交通系统的复杂性,现有方法在实际应用中仍面临诸多挑战。任务作为一名数据分析专家,你的任务是基
- AI计算的未来:中心化与去中心化的博弈
智识微光Intelligence
人工智能去中心化区块链
引言人工智能(AI)技术的迅猛发展正在全球计算格局中。最新发布的DeepSeekr1模型,以远低于传统大模型的成本实现了相当水平的推理能力,甚至能够在工作站上本地运行。一次突破AI计算正在经历从中心化(云计算)到去中心化(本地推理)的重大转变。这种变化不仅影响AI产业的商业模式,还可能构建全球计算基础设施、经济利益格局,并加速人工超级智能(ASI)的到来。因此,本文将探讨人工智能训练成本的降低、推
- 探索未来AI:飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度
窦育培
探索未来AI:飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度PaddleFleetX飞桨大模型开发套件,提供大语言模型、跨模态大模型、生物计算大模型等领域的全流程开发工具链。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleFleetX在人工智能的快速发展中,大模型已经成为推动技术创新的重要力量。如今,我们有幸向您推荐一个全新的开源项目——Paddle
- Cursor 的 AI 模型:代码生成与理解的原理
drebander
AI编程Cursor
引言在当今的软件开发领域,人工智能(AI)正在迅速改变开发者的工作方式。Cursor作为一款智能编程助手,通过集成先进的AI模型,为开发者提供了强大的代码生成、补全和优化功能。Cursor的核心竞争力在于其AI模型的能力,这些模型不仅能够理解代码的上下文,还能生成高质量的代码建议。本文将深入探讨Cursor使用的AI模型(如GPT系列或其他定制模型),并解析这些模型如何理解代码上下文并生成高质量的
- AI对接之对话API对接指南
我码玄黄
AI探索AI工具教你一招人工智能AIAI对接前端
AI对接之对话API对接指南本系列AI的API对接均以DeepSeek为例,其他大模型的对接方式类似。在人工智能领域,对话系统是连接人与机器的重要桥梁。DeepSeekAPI提供了一个强大的对话补全功能,使得开发者能够轻松地将智能对话集成到自己的应用中。本文将详细介绍如何对接DeepSeek的对话补全API,并展示几种典型的使用形式。1.API概览DeepSeek的对话补全API通过一个POST请
- 『OpenCV-Python』Trackbar控件的用法
点赞+关注+收藏=学会了推荐关注《OpenCV-Python专栏》在OpenCV中,Trackbar控件(滑块)是一个非常常用的GUI组件,用于在图像处理和计算机视觉任务中进行交互式调整参数。比如说,加载一个图片,通过一个滑块调整图片的亮度,这样便于我们用肉眼观察图片的变化。Trackbar允许用户通过拖动滑块来调整参数的值,并且会实时更新显示结果。比如上图这个例子,创建了3个Trackbar控件
- AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow:在物流与供应链中的应用
AI架构设计之禅
大数据AI人工智能AI大模型应用入门实战与进阶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
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:在物流与供应链中的应用1.背景介绍1.1物流与供应链行业面临的挑战物流与供应链行业是现代经济的重要组成部分,涉及原材料采购、产品生产、仓储配送、销售等多个环节。随着全球化进程加快,供应链日益复杂,企业面临着成本控制、效率提升、风险管理等诸多挑战。传统的物流与供应链管理模式已难以适应市场变化,亟需引入新技术和创新方法。1.2人工智能在物流供应链中
- YOLOv10:面向下一代目标检测模型的创新探索
AgriTube
YOLO
随着计算机视觉技术的飞速发展,目标检测模型在各类应用场景中的重要性与日俱增。从自动驾驶到智能监控,目标检测的准确性和实时性都直接影响着应用的效果和用户体验。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列作为实时目标检测的代表性模型,自发布以来便因其速度与精度的平衡性得到了广泛关注和应用。如今,随着YOLOv10的即将推出,我们站在技术的前沿,思考如何对这一模型进行革新,使其在面对复杂多变的场景时表
- 强化学习在自动驾驶中的实现与挑战
Echo_Wish
人工智能前沿技术自动驾驶人工智能机器学习
强化学习在自动驾驶中的实现与挑战自动驾驶技术作为当今人工智能领域的前沿之一,正通过各种方式改变我们的出行方式。而强化学习(ReinforcementLearning,RL),作为机器学习的一大分支,在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程,为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。然而,强化学习在实际应用中并非一帆风顺,还面临着诸多技术和现实挑战。本文将从原理、实现与挑战
- AI:263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战
一键难忘
精通AI实战千例专栏合集自动驾驶汽车强化学习人工智能
强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向,而强化学习(ReinforcementLearning,RL)因其在复杂动态环境中的决策能力,成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战,并提供一个简单的代码实例以展示如何在自动驾驶中应用强化学习。1.强化学习的基础概念强化学习是一种通过试错的方式来学习最佳策略的机器学习方法。
- 强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战
电气_空空
自动驾驶人工智能机器学习
摘要:围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍;系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础;按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例;深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战,并提出若干展望。关键词:强化学习;自动驾驶;人工智能近年来,人工智能在各个领域得到了广泛应用。其快速发展为智能交通系统
- 强化学习:在无人驾驶中的应用
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
强化学习:在无人驾驶中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的飞速发展,无人驾驶技术逐渐成为汽车工业和人工智能领域的热点。无人驾驶汽车被认为是未来交通系统的重要组成部分,它能够提高道路安全性、缓解交通拥堵、降低环境污染等。然而,实现无人驾驶面临着诸多挑战,其中最为关键的是如何让汽车在复杂多变的交通环
- 基于强化学习的自动驾驶决策规划算法
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南AI大模型应用入门实战与进阶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
基于强化学习的自动驾驶决策规划算法作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍自动驾驶技术是当前人工智能领域最受关注和投入的方向之一。自动驾驶汽车需要在复杂多变的交通环境中做出安全、舒适和高效的决策和行动。传统基于规则和模型的决策规划方法已经难以满足自动驾驶的需求。近年来,基于强化学习的决策规划算法越来越受到关注,它能够在复杂动态环境中学习出高效的决策策略。2.核心概念与联系强化学习是一种通过与环境的
- 原创prompt:员工加班助手
姚瑞南
prompt实战应用案例prompt
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)#Role:员工加班填报助手##Profile:你是一个在公司内部帮助员工填报加班信息、审批的办公室助手,主要任务是通过友好且礼貌的引导员工对话填报加班方式来帮助员工完成加班信息填报
- js动画html标签(持续更新中)
843977358
htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
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.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
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安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
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/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开