- 基于人工智能的智能客服系统
嵌入式详谈
人工智能
目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理(NLP)对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论1.引言
- 基于人工智能的文本情感分析系统
嵌入式详谈
人工智能
目录引言项目背景环境准备硬件要求软件安装与配置系统设计系统架构关键技术代码示例数据预处理模型训练模型预测应用场景结论1.引言文本情感分析是一种自然语言处理技术,用于识别和提取文本中的情感信息。该技术在市场分析、产品评价、社交媒体监控等领域具有广泛应用。本文介绍一个基于人工智能的文本情感分析系统,重点介绍环境准备、系统设计及实现。2.项目背景随着社交媒体和电商平台的普及,用户生成的文本数据量急剧增加
- caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用
俊俏的萌妹纸
caffe人工智能深度学习
在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速,可以实现多种效果和目的,主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景:快速训练模型:GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构,使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强:在训练过程中,可以实时地对输入数据进行变换和增强,以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理:深
- 深度学习系列(1) TensorFlow---Tensorflow学习路线
CoderIsArt
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学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图,涵盖从基础到高级的知识点和实践,帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。1.基础知识1.1了解TensorFlow概念:什么是TensorFlow?它的用途和应用场景。安装:如何在本地机器上安装TensorFlow,使用pip安装基本库。文档和教程:熟悉TensorFlow的官
- Luminar Neo for Mac v1.19.1.17483 - 图像编辑软件
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LuminarNeo是一款专业的AI技术创意图像编辑软件,它内置了人工智能技术,可以自动识别照片中的元素,并根据场景和主题进行智能增强,使照片更加生动、自然。前往Mac荔枝下载LuminarNeoforMacv1.19.1.17483图像编辑软件在功能方面,LuminarNeo提供了多种滤镜和预设,包括色彩调整、光影效果、HDR、黑白转换等,用户可以根据需要快速实现各种照片效果。同时,它还支持无损
- 《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》
一只IT攻城狮
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昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。其中,易开发表现为API友好、调试难度低;高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率;全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。实操本节通过MindSpore的API来快速实现一个简单的深度学习模型。MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎,通过数据集
- 在CentOS 7上安装Nginx的方法
白如意i
linuxcentosnginxlinux
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。简介Nginx是一款流行的高性能Web服务器。本教程将教你如何在CentOS7服务器上安装和启动Nginx。先决条件本教程中的步骤需要一个具有sudo权限的非root用户。请参阅我们的《在CentOS7上进行初始服务器设置》教程,了解如何设置这个用户。步骤1—添加EPEL软件仓库要添加CentOS7的
- 算法学习-2024.8.16
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一、Tensorrt学习补充TensorRT支持INT8和FP16的计算。深度学习网络在训练时,通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度,达到加速推断的目的。TensorRT对于网络结构进行了重构,把一些能够合并的运算合并在了一起,针对GPU的特性做了优化。一个深度学习模型,在没有优化的情况下,比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层,这三层是需要调用三
- AI 大模型在文本生成任务中的创新应用
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概述随着人工智能技术的飞速发展,大模型在文本生成任务中的应用越来越广泛。这些模型通过深度学习技术,能够生成连贯、有意义的文本,甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。本文将探讨AI大模型在文本生成任务中的创新应用,包括自动文摘、机器翻译、创意写作等领域。自动文摘自动文摘是指从给定文本中自动提取关键信息,生成简短摘要的过程。这对于处理大量文本数据、快速获取信息尤为重要。代码示例:基于BERT的
- 王先森日记第49篇:介绍介绍阿尔法狗背后的人工智能公司
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AlphaGo先是战胜了李世石,随后横扫了围棋界的所有选手,今年还战胜了围棋界排名第一的国际冠军柯洁。基本已经形成一个共识,在围棋领域“人类再也不可能战胜人工智能了”。而AlphaGo就是DeepMind公司开发的。介绍DeepMind,首先得介绍它的创始人,他叫DemisHassabis,这个人是个名副其实的大牛人。他从小就是神童,13岁的时候就成为了国际象棋大师,等级分在全球14岁以下棋手当中
- 深度学习100问54:什么是自动图像描述
不断持续学习ing
自然语言处理机器学习人工智能
嘿,你知道自动图像描述吗?这可是个超神奇的魔法哦!想象一下,计算机就像一个超级有创意的小作家。当它看到一张图片时,就会仔细观察图片里的各种东西,比如可爱的小动物、漂亮的花朵、壮观的风景等等。然后呢,它会发挥自己的聪明才智,把看到的这些东西用文字描述出来。这种魔法有很多很棒的用处呢!比如可以帮助那些眼睛看不见的人“听”懂图片里的故事。就像有个小天使在他们耳边轻声描述图片的内容,让他们也能感受到图像的
- 【Python机器学习】卷积神经网络(CNN)的工具包
zhangbin_237
Python机器学习机器学习pythoncnn神经网络自然语言处理开发语言
Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言,不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集,适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方
- TorchText宝典:解锁PyTorch下的NLP炼金术
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pytorch自然语言处理人工智能
标题:TorchText宝典:解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中,PyTorch已经成为了一个强大的工具。而torchtext,作为PyTorch的扩展库,专注于简化文本数据的预处理流程,为NLP任务提供了极大的便利。本文将深入探讨torchtext的多种用途,并通过代码示例展示如何使用这一库来增强你的NLP项目。1.torchtext简介torcht
- 【深度学习】
feifeikon
深度学习人工智能
梯度消失和梯度爆炸(解释意思,分析产生原因)在反向传播过程中需要对激活函数进行求导,如果导数大于1,那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1,那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此,梯度消失、爆炸,其根本原因在于反向传播训练法则,属于先天不足。请解释什么是batchnormal,它有什么作用?神经网络在训练的
- 利士策分享,未来十年重大事件:对普通人的影响
Lisce960310
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未来十年重大事件:对普通人的影响一、审视未来十年站在2024年的当下,展望未来十年,我们不难发现,诸多重大事件正在悄然酝酿,而这些事件必将深刻影响每一位普通人的生活。让我们一同探讨那些可能在未来十年发生的大事,以及它们会给我们带来怎样的影响。二、科技领域的重大事件与影响1.人工智能与自动化的蓬勃发展在未来十年,人工智能和自动化技术无疑将更加成熟,广泛渗透到各个行业领域。这意味着许多重复性、规律性的
- 深度学习基础之循环神经网络
Ctrl+CV九段手
机器学习和深度学习rnn深度学习神经网络人工智能机器学习学习
目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么?长短期记忆网络(LSTM)与门控循环单元(GRU)在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么?LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量:计算复杂度:性能对比:总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力,与单向RN
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欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 定制静物商品背景及自定义抠图
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**一:**创建定制的商品背景是个挑战,特别是当你想要自动化替换大量图片的背景时。这项任务可以分为以下几步进行:读取图片:加载你想要更换背景的商品图片。分割图片:分离商品(前景)和背景。替换背景:用一个自定义的背景替换原背景。保存/展示结果:保存或展示最终图片。为了完成这个任务,我们可以使用OpenCV进行简单的背景替换,对于复杂场景可以使用深度学习模型,比如removebg,用于提取前景。在这个
- 基于深度学习的动态对抗策略
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的动态对抗策略是为了应对不断变化的对抗环境而提出的一类方法,这些策略能够动态地调整和优化模型的防御机制,以提高深度学习模型在各种对抗攻击下的鲁棒性和安全性。这类策略结合了对抗样本生成、模型防御和自适应学习的技术,形成了一种具有持续学习和适应能力的对抗防御框架。1.动态对抗策略的核心思想动态对抗策略的核心在于能够根据当前的攻击方式和环境变化实时调整模型的防御措施,以更有效地抵御对抗样本攻
- pytorch模型保存及加载参数恢复训练的例子
静心问道
深度学习pytorchpython人工智能
一、示例这里是一个示例,展示如何保存和加载模型、优化器的状态以恢复训练:保存与加载模型和优化器状态的示例importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#定义一个简单的模型classSimpleModel(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__init__()self.
- 调度器scheduler保留什么参数
静心问道
深度学习pytorch
在PyTorch中,学习率调度器(scheduler)用于动态调整优化器的学习率。调度器的状态文件保存了在训练过程中与学习率调度相关的信息。具体来说,学习率调度器保留了以下类型的参数:1.当前学习率调度器保存了当前的学习率值,这对恢复训练时继续使用相同的学习率非常重要。不同的调度器可能会以不同的方式存储这个值,但通常它是与优化器一起保存的。2.调度器的步数调度器保存了已经进行的步数或周期数。这是用
- acm会议什么档次_盘点AI国际顶级会议
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acm会议什么档次
人工智能(英文全称ArtificialIntelligence,缩写为AI)从其字面意思理解是由人制造出来在机器上体现出的类似于人类的智能,其技术研究包含机器视觉、机器学习、自然语言处理、机器运动和控制等众多方面。如同四大时装周是世界时尚潮流的风向标,人工智能领域的国际顶尖会议也往往汇集了人工智能各分支技术的最新发展状态和未来发展方向。今天,小编就来为大家盘点一下人工智能领域的国际顶级会议。\\\
- 大语言模型算力优化策略:基于并行化技术的算力共享平台研究
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2024算力共享2021论文语言模型人工智能自然语言处理
目录大语言模型算力优化策略:基于并行化技术的算力共享平台研究摘要引言算力共享平台的设计1.平台架构2.并行化计算技术模型并行化流水线并行化3.资源管理和调度实验与结果分析结论与展望首先,大语言模型(如GPT系列、BERT等)和算力共享的结合是近年来人工智能领域的研究热点。算力共享旨在通过分布式计算技术,将大规模计算任务分配给多个计算节点,以提高计算效率、降低资源成本并加速模型训练和推理过程。其次,
- 未来已来,你会不会被取代?
林忠玲
(本文发表于《阅读》杂志2018年第1期卷首语)图片发自App前期,BBC发布了365种职业在未来的“被淘汰概率”,其中教师以0.4%的被取代率成为最不容易被人工智能淘汰的职业。我相信,老师们看到这样的消息,心理上或多或少会获得些许安慰,甚至有人会误认为教师可以高枕无忧。教师职业不易被取代,并不代表着所有的教师都不会被取代。打字员、会计、政府职员等之所以会成为最容易被淘汰的职业,是因为他们的工作机
- 【云原生】Kubernetes中如何通过Pod名称查询Docker容器ID,通过Docker容器ID查询Pod名称?
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云原生K8S零基础到进阶实战云原生kubernetesdockerdocker容器id查询pod查询docker与pod互查
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯,先赞后看哦~作者简介:景天科技苑《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi,flask等框架,云原生k8s,linux,she
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引言生成对抗网络(GAN)是近年来深度学习领域中最具创新性和影响力的模型之一。GAN通过生成器和判别器的对抗性训练,能够生成逼真的图像、音频、文本等数据,广泛应用于图像生成、数据增强、风格迁移等任务中。本篇博文将深入解析GAN的基本原理、训练过程,以及其在各类生成任务中的应用。1.GAN的基本架构生成对抗网络(GAN)由两个核心部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminat
- AI写作生成器,开启你的高效率智能写作模式
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作为一名创作者,我一直在探索如何提升写作效率和质量的方法。在这个信息爆炸的时代,我们需要在短时间内创作出有价值、有吸引力的内容,以满足读者的需求和市场的竞争。而AI写作生成器的出现,为我的创作生涯带来了革命性的变化,让我开启了高效率的智能写作模式。AI写作生成器一一一火呱ai写作,这个听起来充满科技感的工具,已经成为我日常创作中不可或缺的伙伴。它是基于先进的人工智能技术和深度学习算法研发出来的智能
- 02 使用 LSTM 进行时间序列预测
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深度学习入门:使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力,尤其是长短期记忆(LSTM)网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。我们将从基础知识讲起,提供代码示例,并解释每一步的技术细节。希望通过本文,大家能对LSTM有一个初步的了解,并能够在自己的项目中应用。1.什么是LSTM?LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的递归神经网络(RNN
- chatgpt机器人多少钱|chatGPT接入程序|怎么搭建
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作为一种现代的智能化设备,ChatGPT机器人已经成为越来越多人们的选择。那么,ChatGPT机器人到底是什么?它的功能有哪些?价格又是多少呢?本文将为大家详细介绍ChatGPT机器人,并探讨ChatGPT机器人的价格问题。CHATGPT接入-联系电话13642679953(微信同号)ChatGPT机器人究竟是什么?ChatGPT机器人是一种人工智能机器人,它能够进行语音交互,同时也能被用于客服、
- GitHub Copilot的详细介绍
西瓜本瓜@
githubcopilot开发语言
目录主要功能:示例用法:GitHubCopilot的优缺点:优点:缺点:如何使用GitHubCopilot?总结:GitHubCopilot是一种基于人工智能的编程助手,由GitHub和OpenAI联合开发。它利用OpenAI的GPT模型(类似于GPT-4)来帮助开发者更快地编写代码。通过分析你当前的代码、注释、上下文,GitHubCopilot可以为你提供自动补全、代码建议、生成函数和代码块,甚
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f