- 《知识图谱发展报告(2018)》思维导图精要
任我心意
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《知识图谱发展报告(2018)》通过思维导图形式的.xmind文件,直观呈现了知识图谱的核心概念、构建流程和应用实例。该报告由中国中文信息学会语言与知识计算专委会编写,全面总结了知识图谱领域的最新进展、技术趋势和应用案例。思维导图将复杂的知识图谱信息通过层次和关联的方式清晰展现,特别强调了三元组、本体、SPARQL查询语言、知识抽取等基础知识,以及知识图谱构建
- 5、 探讨计算、通信与控制领域的最新进展
Aurora曙光
探索计算通信与控制的前沿进展计算技术通信技术控制技术
探讨计算、通信与控制领域的最新进展1引言在当今快速发展的科技领域,计算、通信和控制技术的融合已经成为了推动社会进步的重要力量。从智能家居到自动驾驶汽车,从工业自动化到智慧城市,这些技术不仅改变了我们的生活方式,也在不断塑造着未来的社会形态。本文将深入探讨计算、通信和控制领域的最新进展,重点介绍Cohen-Sutherland线段裁剪算法的改进、视图选择优化算法以及智能代理架构在医疗诊断系统中的应用
- BERT-NER-Pytorch 深度学习教程
富茉钰Ida
BERT-NER-Pytorch深度学习教程BERT-NER-PytorchChineseNER(NamedEntityRecognition)usingBERT(Softmax,CRF,Span)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERT-NER-Pytorch1.项目介绍BERT-NER-Pytorch是一个基于PyTorch实现的中文命名实体识别(
- 基于 LLM 的网络钓鱼网站检测多代理框架
hao_wujing
网络
大家读完觉得有帮助记得及时关注和点赞!!!抽象网络钓鱼网站继续构成重大的网络安全威胁,通常利用欺骗性结构、品牌冒充和社会工程策略来逃避检测。虽然大型语言模型(LLM)的最新进展通过上下文理解改进了网络钓鱼检测,但大多数现有方法都依赖于面临幻觉风险的单代理分类,并且缺乏可解释性或稳健性。为了解决这些限制,我们提出了PhishDebate,这是一个基于模块化的多代理LLM辩论框架,用于网络钓鱼网站检测
- 深入解读Qwen3技术报告(三):深入剖析Qwen3模型架构
小爷毛毛(卓寿杰)
大模型AIGC深度学习基础/原理架构人工智能深度学习语言模型自然语言处理
重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展3.深入剖析Qwen3模型架构大型语言模型的架构设计直接决定了其
- 【深度学习】条件随机场(CRF)深度解析:原理、应用与前沿
白熊188
深度学习深度学习人工智能
条件随机场(CRF)深度解析:原理、应用与前沿一、算法背景知识1.1序列标注的挑战1.2概率图模型演进二、算法理论与结构2.1基本定义2.2特征函数设计状态特征(节点特征)转移特征(边特征)2.3线性链CRF结构2.4训练与解码2.5前向-后向算法三、模型评估3.1评估指标3.2评估方法对比3.3性能基准(CoNLL-2003NER)四、应用案例4.1自然语言处理4.2生物信息学4.3计算机视觉五
- 智能体应用最新进展:从单点工具到企业级系统的架构演进
金融RPA机器人丨实在智能
架构
在当今数字化与智能化飞速发展的时代,智能体应用正经历着从单点工具到企业级系统的深刻架构演进。这一转变不仅革新了企业运营的方式,更重塑了行业的竞争格局。智能体以其自主决策、多模态交互以及持续进化的能力,正逐渐成为推动各行业创新与发展的核心驱动力。一、智能体应用的层级革命传统脚本工具vs.自主决策智能体传统脚本工具在过去的自动化流程中扮演着重要角色,它基于预设的规则和流程运行,如同机械般执行任务。例如
- 基于深度学习的图像生成技术:GAN的进阶探索与应用实践
赵大仁
深度学习生成对抗网络人工智能
生成对抗网络(GAN)自2014年提出以来,已成为深度学习领域的研究热点。其强大的图像生成能力在众多领域展现出无限潜力。本文将深入探讨GAN的高级技术,分享实践经验,并分析当前GAN研究的最新进展。一、GAN的核心原理回顾生成对抗网络(GAN)由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成,两者通过对抗性训练过程不断优化。生成器的目标是生成能够欺骗判别器的样本,而判别器的
- 3、 探索服务导向与云计算的前沿进展
夏曦安
探索服务导向与云计算的前沿进展云计算物联网云存储优化
探索服务导向与云计算的前沿进展1.引言随着信息技术的迅猛发展,云计算和面向服务的架构(SOA)已经成为现代信息系统的重要组成部分。云计算通过提供灵活、可扩展的计算资源,极大地改变了企业和组织的IT基础设施建设模式。而面向服务的架构则通过模块化和标准化的服务接口,促进了不同系统之间的互操作性。本文将深入探讨服务导向和云计算的最新进展,特别是2013年ESOCC研讨会的相关研究和技术成果。2.云计算与
- 南洋理工、新国立新作 MEMO:基于记忆引导的高保真数字人生成扩散模型
楠哥聊AI
计算机视觉数字人科研MEMOAIGCtalkingheadtalkingface
视频扩散模型的最新进展为现实音频驱动的视频生成开辟了新的潜力。然而,在生成的视频中实现无缝音频与唇部同步化、保持长期身份一致性以及产生自然、与音频对齐的表情仍然是一个重大的挑战。为了解决这些挑战,南洋理工、新加坡国立大学联合提出了MEMO:Memory-GuidedDiffusionforExpressiveTalkingVideoGeneration,这是一种端到端的音频驱动特性动画方法,用于生
- 15、 深入解析并行处理技术及其应用
AWS云计算
并行处理高性能计算大数据处理
深入解析并行处理技术及其应用1引言随着信息技术的发展,计算机系统已经进入了并行和分布式处理的新时代。并行处理技术不仅提高了计算效率,还使得复杂问题的求解变得更加可行。本文旨在探讨并行处理技术的核心概念、应用场景以及优化方法,帮助读者理解这一领域的最新进展和技术细节。2并行处理的基础概念并行处理是指通过同时执行多个任务来加速计算过程的技术。它可以通过硬件(如多核处理器)或软件(如多线程编程)实现。并
- 生成式 AI 技术革命:从 AIGC 到元宇宙的创新之路
XQR.小白
人工智能AIGC
目录摘要一、生成式AI技术基础二、AIGC内容创作技术进展三、生成式AI与元宇宙融合四、生成式AI产业应用案例五、生成式AI面临的挑战与解决方案六、生成式AI未来发展趋势七、结论参考文献附录:生成式AI工具与资源列表摘要本文深入探讨了生成式AI技术的最新进展及其在数字内容创作、元宇宙构建、人机交互等领域的创新应用。系统分析了文本生成、图像生成、视频生成、3D模型生成等核心技术的原理与发展趋势,结合
- 使用 Python 构建知识图谱(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程Python源码大全python知识图谱开发语言
介绍这篇文章概述了使用Python构建知识图谱的全面方法,重点介绍文本分析技术,例如命名实体识别(NER)、句法分析和关系提取。它详细介绍了清理和预处理文本、识别关键实体及其关系以及将数据可视化为结构化图的过程。该方法利用Spacy等库进行NER和大型语言模型(LLM)进行关系提取。该文档还提供了用于实现这些技术的代码片段和示例,强调了事件检测和共现分析在生成富有洞察力的知识图谱方面的重要性。最后
- 大型语言模型(LLM)评测研究最新进展
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战LLM大模型落地实战指南语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)评测研究最新进展文章目录大型语言模型(LLM)评测研究最新进展摘要近期LLM评测相关顶会论文分析EMNLP2023重要论文其他最新论文主流LLM评测框架和基准通用评测框架综合评测平台中文评测基准LLM评测的新兴方向和方法论评测方式创新创新方法业界领先机构在LLM评测的最新进展LLM评测面临的挑战与未来趋势当前挑战未来趋势摘要本报告全面总结了2023年至今大语言模型(LLM)评
- 三甲医院“AI平台+专家系统”双轮驱动模式的最新编程方向分析
Allen_Lyb
医疗数智化教程人工智能健康医疗大数据云计算
医疗人工智能领域正在经历从“单点技术应用”到“系统性赋能”的深刻转型。在这一转型过程中,国内领先的三甲医院通过探索“AI平台+专家系统”双轮驱动模式,不仅解决了医疗AI落地“最后一公里”的难题,更推动了医疗服务质量与效率的全面提升。本文从技术架构、编程方向、落地应用及未来趋势等维度,全面分析这一创新模式的最新进展,为医疗AI领域的开发者、医院管理者和政策制定者提供参考。1双轮驱动模式的技术架构革新
- 【2025RAG最新进展】
weixin_37763484
大模型数据挖掘人工智能机器学习深度学习
2025年以来检索增强生成(RAG)的最新进展与前沿技术报告I.2025年检索增强生成(RAG)导论A.RAG的演进:超越基础检索检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)已从一个相对简单的“检索-生成”范式,演变为一个包含众多专业技术的复杂生态系统。2025年的发展趋势表明,RAG的重点在于通过更高级的智能、适应性和上下文感知能力,来增强其流水线中的每一个组
- 规范化信息抽取:原理流程与Python实战
闲人编程
pythonNLPNEREE信息抽取pythonRE模型角色联合
目录怎样规范化实现信息抽取:原理、流程与Python实战一、引言二、信息抽取系统架构与流程2.1总体架构2.2主要组件三、核心算法与模型原理3.1命名实体识别(NER)3.1.1序列标注模型(BiLSTM-CRF)3.2关系抽取(RE)3.2.1基于依存路径的卷积网络(DepCNN)3.3事件抽取(EE)四、规范化流程可视化五、端到端Python实现示例5.1环境依赖5.2文本预处理模块5.3NE
- 云安全战略新纪元:颠覆性DDoS防御与零信任架构的创新实践
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3android数据库react.js前端前端框架
下面呈现一篇虚拟的科技前沿文章,内容涵盖了云安全战略在DDoS攻击防御和零信任网络体系构建方面的最新进展。文章中不仅包含了深入的理论探讨,还附有多段代码示例,分别展示了“经典代码”、“前沿代码”以及“创新代码”的实现思路,同时引用了相关领域的重要文献。引言随着云计算和互联网技术的迅速发展,网络攻击手段也日益多样化,尤其是大规模DDoS(分布式拒绝服务)攻击给各类企业和组织带来了严峻的安全挑战。与此
- 自然语言处理之命名实体识别:Flair:Flair框架概览与安装
zhubeibei168
自然语言处理自然语言处理人工智能中文分词bert
自然语言处理之命名实体识别:Flair:Flair框架概览与安装自然语言处理之命名实体识别:Flair框架概览与安装Flair框架的起源与目标Flair,一个开源的自然语言处理(NLP)框架,由荷兰的InstituteforLanguage,LogicandInformation(ILLI)开发。其目标是提供一个易于使用、高度可扩展的平台,用于执行各种NLP任务,包括命名实体识别(NER)、情感分
- 4月报 | 将已派遣任务按工人组划分到不同等待队列提案落地
DolphinScheduler社区
海豚调度开源科技
各位热爱ApacheDolphinScheduler的小伙伴们,今年4月份社区月报来啦!社区月报每月更新一次,欢迎关注本栏目,即时跟进项目最新进展。本月看点:任务调度更智能,队列管理更高效!在本月更新中,最值得关注的是来自社区贡献者@det101的[DSIP-55]提案正式落地,实现了将已派遣任务按工人组划分到不同等待队列的功能。该优化意味着DolphinScheduler在多工人组部署场景下,将
- YOLOv11改进 | Neck篇 | 双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点
wei子
YOLOv11YOLO人工智能
YOLOv11改进|Neck篇|双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点引言目标检测领域的最新进展表明,特征金字塔网络(FPN)的设计对模型性能具有决定性影响。本文详细介绍如何将**双向特征金字塔网络(BiFPN)**集成到YOLOv11的Neck部分,通过改进的多尺度特征融合机制实现检测性能的显著提升。实验证明,该改进在COCO数据集上可实现2.3%~3.1%的mAP提升,同时保持
- Interleave-VLA:通过交错图像-文本指令增强机器人操控能力
三谷秋水
计算机视觉智能体大模型人工智能机器人计算机视觉深度学习机器学习
25年5月来自上海交大、UCBerkeley和UNCChapelHill的论文“Interleave-VLA:EnhancingRobotManipulationwithInterleavedImage-TextInstructions”。视觉-语言-动作(VLA)模型已展现出在物理世界中实现通用机器人操控的巨大潜力。然而,现有模型受限于机器人观测和纯文本指令,缺乏数字世界中基础模型最新进展所带来
- 深入解读Qwen3技术报告(五):后训练对齐
小爷毛毛(卓寿杰)
大模型AIGC深度学习基础/原理人工智能自然语言处理深度学习语言模型
重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展5.后训练对齐:从基础模型到可用助手预训练完成后的大型语言模型虽
- 解码AI:2025年人工智能技术发展全景图
大数据张老师
人工智能cssjavascript
}解码AI:2025年人工智能技术发展全景图当前分析时间:2025年5月23日欢迎来到人工智能(AI)的又一个激动人心的变革之年!2024年的技术积累与突破,为2025年AI的全面爆发奠定了坚实基础。从提升生产力到重塑产业格局,从改变日常生活到探索智能的终极边界,AI正以前所未有的速度和深度影响着世界。本文将带您深入探索2025年AI技术的最新进展,特别聚焦通用人工智能(AGI)的瞩目突破与未来趋
- 复旦:评估LLM作为教师模型的能力
大模型任我行
大模型-模型评估人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:Teach2Eval:AnIndirectEvaluationMethodforLLMbyJudgingHowItTeaches来源:arXiv,2505.12259摘要大型语言模型(LLM)的最新进展已经超过了有效评估方法的发展。传统的基准测试依赖于特定任务的指标和静态数据集,这些指标和数据集往往存在公平性问题、可扩展性有限和污染风险。本文介绍了Teach2Eval,这是一个受费曼技术启发
- 【大模型:知识图谱】--命名实体识别(NER)详解
西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●)
大模型知识图谱人工智能
在解了知识图谱的全貌之后,我们现在慢慢的开始深入的学习知识图谱的每个步骤。今天介绍知识图谱里面的NER的环节。命名实体识别(NamedEntityRecognition,简称NER),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。通常包括两部分:(1)实体边界识别;(2)确定实体类别(人名、地名、机构名或其他)。目录1.NER--中文问题2.NER--方法总结2.1基于
- 量化用到的机器学习书籍推荐
输出输入
人工智能+量化EA机器学习
以下是一些适合不同层次读者的机器学习书籍推荐:零基础入门-《机器学习入门必备》:这本书没有复杂的公式推导,而是通过类比、案例和图片,通俗易懂地讲解了机器学习的基本概念、工具、数据处理、建模与优化等内容,非常适合没有任何基础的人工智能爱好者。-《MachineLearningforHumans》:以通俗易懂的方式系统全面地介绍机器学习相关知识,理论部分之后还有充足的实践材料和最新进展与应用,适合初学
- AIGC音频生成技术全景图:一文掌握所有关键技术
AI大模型应用工坊
AIGC音视频ai
AIGC音频生成技术全景图:一文掌握所有关键技术关键词:AIGC、音频生成、深度学习、语音合成、音乐生成、神经声码器、扩散模型摘要:本文全面解析AIGC音频生成技术的核心原理、关键算法和最新进展。从语音合成到音乐生成,从传统方法到前沿技术,我们将深入探讨WaveNet、Tacotron、DiffusionModels等核心模型,分析其数学原理和实现细节,并提供实际应用案例和开发指南。通过本文,读者
- BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NER: NER任务中的融合创新
傅阳轩
BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NER:NER任务中的融合创新【下载地址】BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NERNER任务中的融合创新BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NER是一款专注于命名实体识别(NER)任务的创新模型,结合了BERT、双向长短期记忆网络(BILSTM)、图卷积网络(GCN)和条件随机场(CRF)的优势。该模型通过引入GCN捕捉实体
- MATLAB 自然语言处理入门教程
tyatyatya
MATLAB教程MATLAB下载安装教程matlab自然语言处理开发语言
文章目录前言环境配置一、MATLABNLP工具箱概述二、核心功能与API1.文本数据准备2.特征提取3.文本分类(传统机器学习)4.深度学习文本分类(LSTM)三、实战案例:情感分析四、高级应用1.命名实体识别(NER)2.主题模型(LDA)前言以下是MATLAB自然语言处理(NLP)的入门教程,涵盖基础概念、核心功能。环境配置MATLAB下载安装教程:https://blog.csdn.net/
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分