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大模型任我行
大模型-结构原理人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:Layer-SpecificScalingofPositionalEncodingsforSuperiorLong-ContextModeling来源:arXiv,2503.04355摘要尽管大型语言模型(LLM)在处理长上下文输入方面取得了重大进展,但它们仍然存在“中间丢失”问题,即上下文中间的关键信息往往不足或丢失。我们广泛的实验表明,这个问题可能源于旋转位置嵌入(RoPE)的快速长期衰
- Gymnasium学习笔记
songyuc
gymnasium
1.Customwrapper[doc]1.1reset()方法重写说明重写函数模板:defreset(self,**kwargs):obs=super().reset(**kwargs)...returnobs1.1.1签名解释Deepseek-r1-Cursor:reset()方法的定义如下:defreset(self,*,seed=None,options=None):...注意参数前的星号
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月色很柔
Java学习java
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- java------方法的覆盖[重写],super和final关键字
从未止步..
JavaSE基础java开发语言jvm
方法覆盖(也称为方法的重写,Override)定义:它是多态性的重要体现之一,是动态多态性的表现形式,他是指子类中可以定义名称,参数列表,返回值类型均与父类中某个方法完全相同的方法,我们就说子类中定义的这个方法覆盖了父类中的同名方法。举例://anmial为父类packageanmial;publicclassAnimal{publicvoidshow
- Java学习------static、final、this、super关键字
日暮南城故里
Java学习记录java学习
1.static关键字static修饰的变量叫做静态变量。当所有对象的某个属性的值是相同的,建议将该属性定义为静态变量,来节省内存的开销。静态变量在类加载时初始化,存储在堆中。static修饰的方法叫做静态方法。所有静态变量和静态方法,统一使用“类名.”调用。静态方法中不能使用this关键字。因此无法直接访问实例变量和调用实例方法。静态代码块在类加载时执行,一个类中可以编写多个静态代码块,遵循自上
- AI学习第二天--监督学习 半监督学习 无监督学习
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机器学习支持向量机人工智能
目录1.监督学习(SupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:2.无监督学习(UnsupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:3.半监督学习(Semi-SupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:4.三者的对比与选择表格总结:5.实际案例对比案例:电商平台用户分群6.关键逻辑总结1.监督学习(SupervisedLearning)比喻:老
- 基于生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率实战:从SRGAN到ESRGAN
Evaporator Core
#深度学习强化学习生成模型生成对抗网络人工智能神经网络
图像超分辨率(ImageSuper-Resolution)是一种通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像的技术,广泛应用于医学影像、卫星图像和视频增强等领域。生成对抗网络(GAN)是图像超分辨率的经典方法,而增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)则通过引入残差网络和感知损失进一步提升了图像质量。本文将通过一个完整的实战案例,展示如何使用SRGAN和ESRGAN进行图像超分辨率,并提供详细的代码
- React-state响应式内部数据(类组件&Hook两种方式整理)
一蓑烟雨,一任平生
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类组件在类组件中要定义内部数据,由两种方案构造器里面定义state属性,在这个对象中定义你需要的数据constructor(){super()this.state={count:1}}在类的下面直接定义一个属性state(推荐)state={count:10}页面要使用state数据{this.state.count}建议大家在React中使用内部state数据的时候,使用解构的方式将内容解构出来
- 使用 Supervisor 管理 Gunicorn 实现高可用 Python Web 应用
莫忘初心丶
gunicornpython
前言在生产环境中,部署PythonWeb应用时,我们通常使用Gunicorn(GreenUnicorn)作为WSGI服务器。为了确保应用能够稳定运行,能够在崩溃后自动重启,Supervisor是一个常用的进程管理工具,它可以很好地与Gunicorn配合使用,实现进程监控、自动重启等功能。本文将详细介绍如何使用Supervisor来管理Gunicorn,确保PythonWeb应用在生产环境中的高可用
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key
背太阳的牧羊人
模型微调llama人工智能大模型微调
在LLaMA-Factory进行SFT(Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调)时,训练数据的格式非常重要,因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。identity.json文件的数据采用了“instruction”、“input”、“output”这三个key,它们的作用如下:Key作用示例“instruction”代表用户给AI的指令(问题或任务
- 【手撕算法系列】多头自注意力机制MHSA
Nastu_Ho-小何同学
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importtorch.nnasnnclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop=0.,proj_drop=0.,num_classes=20):super().__init__()self.num_classes=num_classesself.n
- NLP复习3,手撕多头attention
地大停车第二帅
NLP学习自然语言处理人工智能
importmathimporttorchimportcollectionsimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnclassMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,heads,d_model,dropout=0.1):super().__init__()#输入的特征维度self.d_model=d_model#每个头
- llama源码学习·model.py[1]RMSNorm归一化
小杜不吃糖
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一、model.py中的RMSNorm源码classRMSNorm(torch.nn.Module):def__init__(self,dim:int,eps:float=1e-6):super().__init__()self.eps=epsself.weight=nn.Parameter(torch.ones(dim))def_norm(self,x):returnx*torch.rsqrt(
- IKM 测试题 - Java SE 8 评估测试题目
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java开发语言
关于JavaSE中this()和super()关键字的使用问题:以下哪些陈述正确描述了JavaSE中this()和super()关键字的使用?选项:如果super()没有被编码,则编译器将生成对零参数超类构造函数的调用。this()和super()可以在同一构造函数中使用。如果使用,this()或super()调用必须始终是构造函数中的第一条语句。this()和super()调用可以在构造函数之外
- ARM SVC指令
小米人er
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在ARM汇编中,SVC(SupervisorCall)指令用于从用户模式切换到特权模式(如Supervisor模式),以便执行操作系统内核提供的服务。它通常用于系统调用。具体作用触发异常:执行SVC指令时,处理器会进入Supervisor模式,并跳转到异常向量表中的SVC异常处理程序。传递参数:SVC指令后的立即数可作为参数传递给异常处理程序,帮助识别具体的系统调用。语法SVC#是一个24位的立即
- 图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images
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无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区,去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换,在实际的图像拼接任务中,由于输入图像的多样性和复杂性,经过第一阶段的粗对齐后,图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域,特别是在高分辨率和大视差的情况下,设计了低分辨率变形分支,先在低分辨率下对图像进行处理和学习
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结构设计基础架构为flask+gunicorn+负载均衡,负载均衡分为阿里云硬件负载均衡服务和软负载nginx。gunicorn使用supervisor进行管理。使用nginx软件负载结构图使用阿里云硬件负载均衡服务结构图因为flaskapp需要在内存中保存ip树以及国家、省份、城市相关的字典,因此占用内存较高。gunicorn的1个worker需要占用300M内存,nginx的4个worker内
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fromurllib.requestimporturlopenfromurllib.parseimporturljoinfromhtml.parserimportHTMLParser#自定义HTML解析器classLinkParser(HTMLParser):def__init__(self,base_url):super().__init__()self.base_url=base_url#基础
- spring event发布及监听实例
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序本文主要介绍下如何在spring中进行发布时间以及接收事件定义事件publicclassDemoEventextendsApplicationEvent{privateStringmessage;publicDemoEvent(Objectsource,Stringmessage){super(source);this.message=message;}publicStringgetMessag
- LLM:RMSNorm
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importtorchimporttorch.nnasnnclassLayerNorm(nn.Module):def__init__(self,dim:int,eps:float):super(LayerNorm,self).__init__()self.dim=dimself.eps=epsself.weight=nn.Parameter(torch.ones(self.dim))self.bi
- 使用线程池ThreadPoolExecutor调用Callable并接收返回值(用Future接收)
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javajavajvm开发语言
/**MyCallableA实现Callable接口**/packagecom.product.supermiketho.threaddemo;importjava.util.concurrent.Callable;publicclassMyCallableAimplementsCallable{@OverridepublicMyVocall()throwsException{Thread.sle
- 在hadoop上运行python_hadoop上运行python程序
廷哥带你小路超车
数据来源:http://www.nber.org/patents/acite75_99.zip首先上传测试数据到hdfs:[root@localhost:/usr/local/hadoop/hadoop-0.19.2]#bin/hadoopfs-ls/user/root/test-inFound5items-rw-r--r--1rootsupergroup1012010-10-2414:39/us
- 【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision(2021)
Bosenya12
论文阅读
摘要State-of-the-art(最先进的)computervisionsystems(计算机视觉系统)aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories(被训练来预测一组固定的预定对象类别).Thisrestrictedformofsupervision(受限制的监督形式)limitstheirgenerality(通用性)
- 基于pytorch的神经病网络搭建学习
停走的风
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1.pycharm中code方法的使用1.1父类重写技巧操作:在需要重写的方法上右键,选择code-->Generate>OverrideMethods。作用:自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs)->None:super().__in
- 电力行业中的SCADA系统(Supervisory Control and Data Acquisition,监控与数据采集系统)
小赖同学啊
人工智能智能硬件网络服务器运维
在电力行业中,SCADA系统(SupervisoryControlandDataAcquisition,监控与数据采集系统)是核心的自动化控制系统,用于实时监测、控制和优化电力系统的运行。SCADA系统通过集成数据采集、通信、监控和控制功能,帮助电力公司实现电网的高效管理和故障快速响应。以下是SCADA系统在电力行业中的关键功能、组成和应用:SCADA系统的核心功能实时数据采集:从电力设备(如变压
- django allauth 自定义登录界面
waterHBO
djangopythondjango数据库sqlitepython笔记经验分享
起因,目的:为什么前几天还在写强化学习,今天又写django,问就是:客户需求>个人兴趣。问题来源:allauth默认的登录界面不好看,这里记录几个问题。1.注册页面SignUp这里增加,手机号,邮编等等。2.使用谷歌来登录这个步骤其实也简单。xxxxxxxx一定要修改关键的信息,不能随便暴露给别人。xxxxxxxx#HowtouseGoogleLogin.1.createsuperuser.(m
- Win7 火狐浏览器 Mozilla Firefox 115.7.0esr下载地址(及Chrome、Supermium浏览器)
catoop
其他firefox
如题,官网下载地址:MozillaFirefox115.7.0esr已经发布,感兴趣的朋友可去官方下载!https://ftp.mozilla.org/pub/firefox/releases/115.7.0esr/其他方案:1、谷歌Chrome浏览器的109版本,即最后一个支持Win7的官方版本。2、Supermium浏览器。它是一款专门为老旧操作系统而优化的浏览器,使用了最新版本Chromiu
- 运维:Centos8安装supervisor守护Nginx进程笔记
IT技术分享社区
Docker系列服务器linuxwindows运维
目录supervisor介绍1.1简介1.2工作原理1.3运行环境1.4supervisor组成2、安装配置步骤2.1执行安装命令2.2回车继续2.3启动supervisor服务2.4查看配置文件,并修改配置文件2.5创建守护nginx进程配置文件nginx.ini2.6添加配置文件后重启2.7停止掉自己服务器运行的nginx,使用Supervisor进行管理supervisor介绍1.1简介Su
- 人工智能机器学习算法分类全解析
power-辰南
人工智能人工智能机器学习算法python
目录一、引言二、机器学习算法分类概述(一)基于学习方式的分类1.监督学习(SupervisedLearning)2.无监督学习(UnsupervisedLearning)3.强化学习(ReinforcementLearning)(二)基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法(三)基于模型结构的分类1.线性模型2.非线性模型3.基于树的模型4.基于神经网络的模型
- 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