- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
人工智能深度学习deepseek机器学习算法
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?关键要点微调大型语言模型(LLM)是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程,研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行,如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于:微调是准备阶段,应用是最终使用;使用微调模型通常在特定领域表现更好,而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型?微调大型语言模型是指取一个已经预训练
- 【今日EDA行业分析】2025年3月21日
知梦EDA
EDA行业分析大数据人工智能半导体EDA行业分析
智算时代EDA行业新变局:技术突围与生态重构一、EDA产业格局剧变:技术壁垒与地缘博弈交织在半导体产业链的宏大版图中,EDA工具宛如数字时代的“工业母机”,其重要性伴随芯片复杂度的指数级攀升而愈发显著。据SEMI数据显示,2023年全球EDA市场规模成功突破200亿美元大关,中国本土市场增速更是达到了18%。然而,Synopsys、Cadence、Mentor这三大行业巨头依旧牢牢占据着超过85%
- 直面失能危机,众托帮守护家庭防线
市场
根据中国保险行业协会发布的《中国中老年人风险保障研究》,人生不同阶段面临的风险复杂多变。45-55岁人群主要担忧重疾与高额医疗支出,而步入60岁后,失能风险一跃成为老年人心中的头等大事,与医疗、重疾风险共同构成晚年生活的挑战。中国老龄科学研究中心数据显示,截至2024年末,我国60岁及以上老年人中,失能、半失能群体已达约4400万人,且这一数字正急剧攀升。预计到2050年,失能、半失能老人数量将飙
- 从“制造”到“智造”,看中集“灯塔”生产线与永洪“数据技术”的紧密融合
永洪科技
制造大数据数据分析BI数据可视化
“灯塔”工厂,这一由世界经济论坛提出的概念,已成为制造业领域的一个新的标杆,它代表着制造业的最高智能化水平。作为全球领先的制造企业,中集集团一直致力于提升生产效率和产品质量,以满足全球贸易的不断增长需求。永洪科技与中集集团的合作,正是围绕打造制造业的“灯塔”生产线而展开的。中集集团成立于1980年,总部位于深圳,是中国制造业的领军企业之一,业务涵盖物流、能源、化工等领域。近年来,随着全球经济的复苏
- IDC权威认证!永洪科技入选 IDC「GBI图谱」,点亮生成式 BI 价值灯塔
永洪科技
科技人工智能BI大数据数据分析
大数据市场正在稳步前进,生成式AI已成为厂商服务的重点方向,其发展离不开数据底座建设和数据工程管理,反过来AI也会帮助开发运维人员、业务人员和管理层更好地使用、查询数据。IDC调研数据显示,在生成式AI的驱动下,未来5年企业在数据管理和数据分析基础设施建设的投资增长率将分别达到8.7%和9.2%。近日,国际咨询机构IDC发布了《中国数据智能市场生态图谱V5.0》,在这一领域,永洪科技以其创新前沿的
- 端到端的NLP框架(Haystack)
deepdata_cn
NLP自然语言处理人工智能
Haystack是一个端到端的NLP框架,专门用于构建基于文档的问答系统,是实现RAG的理想选择。它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件,支持多种语言模型和检索器。提供可视化界面,方便用户进行配置和调试;支持多模态数据,可处理文本、图像等多种类型的数据;具有可扩展性,可根据需求添加自定义组件。2020年在自然语言处理技术快速发展,对高效、易用且灵活的端到端NLP框架需求日益增长的背景
- 统一的视频动作模型
三谷秋水
计算机视觉机器学习人工智能计算机视觉深度学习机器学习人工智能
25年3月来自斯坦福大学的论文“UnifiedVideoActionModel”。统一的视频和动作模型对机器人技术具有重大意义,其中视频为动作预测提供丰富的场景信息,而动作为视频预测提供动态信息。然而,有效地结合视频生成和动作预测仍然具有挑战性,当前基于视频生成的方法在动作准确性和推理速度方面难以与直接策略学习的性能相匹配。为了弥补这一差距,引入统一的视频动作模型(UVA),它联合优化视频和动作预
- 一文说清预训练与微调:AI的双重训练法则
TGITCIC
AI-大模型的落地之道人工智能深度学习
什么是预训练?预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下,通过深入分析大量的文本数据,使模型建立起语言的基本构架。在这一阶段,模型通过学习海量的书籍、文章和网页,识别出语言的语法、句法和词汇规律。这就如同一名学生接受通识教育,他并没有专注于某一门学科,而是获取了多方面的知识。自回归语言建模和掩码语言建模是预训练中常见的两种方法。前者在逐步构建文本的连贯性时,通过预测下一单词的方式
- 从注册到落地:Temu中亚首站瞄准乌兹别克斯坦消费潜力
香菜9527
人工智能业界资讯经验分享
从注册到落地:Temu中亚首站瞄准乌兹别克斯坦消费潜力近年来,全球跨境电商市场格局加速演变,中国跨境电商平台正积极拓展海外市场。继在北美、欧洲、澳大利亚等地区取得显著成绩后,拼多多旗下跨境电商平台Temu正式开启中亚市场布局。乌兹别克斯坦成为Temu在中亚的首个重点市场,标志着其全球扩张战略进入新的阶段。乌兹别克斯坦市场潜力与政策环境乌兹别克斯坦作为中亚人口最多的国家(约3500万人),近年来消费
- 基于腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek的沉浸式历史文化体验系统实践
lijiek
腾讯云microsoft云计算
前言文化遗产数字化保护与传播是当今科技与人文交汇的重要领域。传统的数字化方法往往局限于静态展示,无法实现真正的互动体验。本文将探索一条创新路径:利用腾讯云大模型知识引擎(LKE)与DeepSeek模型构建沉浸式历史文化体验系统,实现与历史人物的"对话"、历史场景的"复原",以及文化知识的智能传播。作为实践案例,我们以中国古代科技成就为切入点,打造了一个可交互的"古代科技馆",让用户能够与张衡、祖冲
- 「智驾普及」引发需求井喷,这一上游细分供应链严重缺货!
高工智能汽车
人工智能自动驾驶
2025年,车载CIS市场无疑将是智驾供应链市场最火的赛道之一。今年开年的一场智驾普及运动,不仅带来了车载摄像头市场的爆发,同时还引发摄像头模组核心元器件—车用CMOS图像传感器(CIS)芯片需求出现井喷。高工智能汽车研究院监测数据显示,2024年1-12月,中国市场(不含进出口)乘用车前装标配(含免费选装促销)NOA交付197.47万辆,同比增长162.31%。上车方案基本上都是采用多摄像头模组
- Maxwell 架构
QTVLC
nvidia
http://digi.163.com/14/0218/23/9LDCTFON00162DSP.html【IT168评测】随着一句“娘娘,封神啦(宝鸡口音)”,中国的观众迅速认识到了两个极其出彩的相声演员。如果说关键词是引发关注的最大因素,那么提到“GeForce”,各位想到的又是什么?相信不少读者第一次真正认识到NVIDIA(以下简称NV)这个公司还是从一款叫GeForce256的显卡开始,当年
- Python预训练模型实现俄语音频转文字
啥都鼓捣的小yao
人工智能python音视频人工智能
Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调。使用此模型时,请确保您的语音输入以16kHz采样。我们只需要装好三个功能包,写好你的文件路径即可使用!importtorchimportlibrosafromtransformersimport
- 连续10年国内销售冠军,科沃斯在AWE发布新地宝X9系列
TMT星球
家电人工智能
3月20日,中国扫地机器人市场连续10年规模第一的服务机器人品牌,科沃斯机器人携全场景智慧清洁解决方案亮相AWE2025(中国家电及消费电子博览会)。作为服务机器人技术革新的引领者,科沃斯秉持"让机器人服务每个人"的品牌使命,在E1馆1F11/1F21携手添可智能生活电器,双品牌联动打造智能家居沉浸体验。据「TMT星球」了解,现场展出了行业首款双核旗舰洗地机器人地宝X9PRO、上市即登顶天猫&京东
- TCL空调携手中家院发布“SHE空调智慧健康绿色评价标准”
TMT星球
家电科技
3月20日,2025年TCL空调「智慧健康再进化」发布会于上海AWE圆满举办。据「TMT星球」了解,发布会现场,TCL空调携手中国家用电器研究院,联合发布《房间空气调节器智慧、健康和环境可持续评价规范》,以Smart(智慧)、Healthy(健康)、Environmental(环境可持续)为核心维度,首次构建空调行业智慧、健康、低碳的全链路标准,让用户购买智慧健康空调有标准可依、有标准可查。破解行
- 通用AI Agent的进化图谱:架构革新与安全可控的双重突破——以Manus为范本的启示
我也秃了
人工智能架构安全
通用AIAgent的进化路径:架构创新与安全管控的双重突破引言近年来,AI智能体正经历前所未有的变革。2025年3月,中国团队Monica推出的全球首款通用AIAgent——Manus,以“全链路自主执行”为核心,通过多签名系统架构和渐进式任务执行引擎,实现了从“生成建议”到“自主闭环交付任务”的范式跃迁。具体而言,Manus通过规划(Planner)-执行(Executor)-验证(Verifi
- 深入了解盘古大模型:技术、应用与未来
Hardess-god
Literaturereview人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。近年来,中国自主研发的大模型之一——盘古模型(PanGuModel)逐渐进入公众视野,凭借其强大的性能和广泛的应用前景,引发了行业内外的广泛关注。什么是盘古大模型?盘古大模型是华为公司联合多家科研机构共同研发的超大规模预训练语言模型。该模型以中文数据为主进行训练,旨在推动中文自然语言处理(NLP)以及跨模态应用的技
- NLP高频面试题(七)——GPT和Bert的mask有什么区别?
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理gptbert
GPT和BERT的Mask机制对比:核心区别与优化策略在NLP领域,GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示,但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别,并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制:基于MLM(MaskedLanguageModel)BERT(Bidirectional
- 知识图谱中NLP新技术
魔王阿卡纳兹
知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理(NLP)的结合是当前人工智能领域的前沿方向,其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面,系统梳理知识图谱中NLP的最新进展:一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合:以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入(KE)和语言建模目标,将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程,显著提
- 算法设计与分析4(变治法)
songx_99
算法设计与分析算法
变治法将问题转化为一个或数个有一定关联当形式上不同的更加简单或更加好解决的子问题。变治法的应用:预排序思想用预排序可以简化许多问题,如检查元素唯一性,检查出现次数最多的元素等堆算法堆的定义首先它是一个完全二叉树,完全二叉树表明树的每一层都是满的,只有最后一层最右边的元素有可能缺位。且父结点的值大于它的两个子节点,则称是一个大根堆,若值小于两个子节点,称小根堆堆化有向下调整,向上调整两种,大致思路相
- PyTorch数据归一化处理:transforms
2401_87555420
pytorch人工智能python
##1.数据归一化处理:transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms:常用的图像预处理方法*torchvision.datasets:常用的数据集Dataset实现*torchvision.models:常用的CV(预训练)模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法,提升泛化能力,包括:
- kafka生产消息失败 ...has passed since batch creation plus linger time
Lichenpar
#记录BUG解决kafka网络安全java
背景:公司要使用华为云的kafka服务,我负责进行技术预研,后期要封装kafka组件。从华为云下载了demo,完全按照开发者文档来进行配置文件配置,但是会报以下错误。org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Expiring10record(s)fortopic-0:30015mshaspassedsincebatchcreationplusl
- 开源瑰宝:全方位深度揭秘“随机数据生成器”
虞亚竹Luna
开源瑰宝:全方位深度揭秘“随机数据生成器”common-random简单易用的随机数据生成器。生成各种比较真实的假数据。一般用于开发和测试阶段的数据填充模拟。支持各类中国特色本地化的数据格式。Aneasy-touserandomdatagenerator.Generallyusedfordatafilling,simulation,demonstrationandotherscenariosint
- CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构
weixin_45963617
深度学习系列
一、Introduction一般来说,在一个典型的基于CNN的目标检测器中,使用主干网络来提取检测对象的基本特征,该网络通常是为图像分类任务而设计的,并在ImageNet上预训练。毫无疑问,更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果,但仍有很大改进空间。此外,通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
- 深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力
Hardess-god
WRF人工智能算法
随着人工智能技术的快速发展,大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中,盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力,并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列,拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础,通过海量文本数据进行训练,表现出优异的自然语言理解和生成能
- 重塑家用机器人大脑!云鲸旗舰机型逍遥002搭载旭日5正式开售
量子位
2025年3月20日,全球家庭清洁机器人明星品牌云鲸智能携最新一代旗舰机型——云鲸逍遥002,亮相中国家电及消费电子博览会(AWE)。该产品以”AI智能深度清洁“为核心,基于地瓜机器人全新一代旭日5智能计算芯片,推出首创的双目AI视觉感知自适应系统,以10TOPs的端侧算力与180万点/秒的3D稠密深度点云生成能力,为家庭场景带来毫米级障碍测距精度与语义级环境理解,是家庭清洁机器人智能化演进的又一
- 如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测
计算机C9硕士_算法工程师
人工智能YOLO目标检测遥感
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1加载预训练模型或自定义模型4.训练模型5.评估模型6.构建GUI应用程序(可选)以下文字及代码仅供参考。遥感目标检测,AI-TOD数据集aitod,训练集11214张,测试集集14018,验证集
- 一文说清楚什么是预训练(Pre-Training)、微调(Fine-Tuning),零基础小白建议收藏!!
小城哇哇
人工智能语言模型AI大模型大模型微调预训练agiLLM
前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术,通过两者的结合,机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力,而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来,人工智能(AI)在各个领域的突破性进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面,引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调,成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练,以帮助
- 《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”
耘瞳科技
科技
在江宁开发区,机器人已不再是科幻电影里的遥远想象,他们就像人类的“同事”,在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测;在体育训练场上帮助运动员矫正姿势;在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆,在智慧工厂里与人类分工协作……作为南京市机器人产业“一核多翼”布局的“核”,江宁开发区当前聚集人工智能产业核心及上下游关联企业超百家。近日,《南京日报》走访了多家链条上的“明星企业”,耘瞳科技作为中国领先的智能检测与测量
- 悬镜安全获评专精特新企业!
DevSecOps选型指南
软件供应链安全工具悬镜安全开源治理软件成分分析ASPM专精特新小巨人
近日,北京安普诺信息技术有限公司(以下简称:悬镜安全)凭借在DevSecOps敏捷安全和中国数字供应链安全领域的关键技术自主创新、市场引领以及在守护中国数字供应链安全做出的行业贡献等多重维度,从众多参评企业中脱颖而出,成功入选第六批专精特新“小巨人”企业!01关键前沿科技引领在此背景下,悬镜安全以关键前沿技术为引领方向,不断完善企业发展体系,增强核心竞争力,持续为行业提供更加高效、安全的数字化服务
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
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
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文