- 考取华为HCIE-AI有什么用?
博睿谷IT99_
华为人工智能华为认证职业规划
在人工智能技术重塑各行各业的浪潮中,掌握核心AI能力成为专业人士的制胜关键。华为推出的HCIE-AISolutionArchitect(华为认证ICT专家-AI解决方案架构师),正是面向这一领域顶尖人才设立的最高级别认证。主要是为了培养和认证掌握人工智能解决方案架构、设计与应用知识,具备大模型业务场景分析、大模型训练与微调、模型推理部署能力的专家级人才。一、HCIE-AI:专家级能力的权威认证HC
- 多模态实操第一弹:多模态AI是什么?能做什么?
江凯吴杰
多模态的尝试人工智能
多模态AI专栏第一期:多模态人工智能概述与应用你是否想过,AI如何像人一样同时"看、听、说"?本期专栏将带你深入了解多模态AI的核心原理、发展脉络、关键技术、典型应用,并为后续实战打下坚实基础。最后,我们将详细介绍本系列所用的ERIT数据集及其任务背景。目录1.什么是多模态AI?2.多模态AI的发展历程3.多模态AI的核心技术4.多模态AI的应用场景5.多模态AI的挑战与机遇6.专栏预告与ERIT
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研
Yolo566Q
chatgpt语言模型数据分析
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等
xiao5kou4chang6kai4
人工智能深度学习机器学习rnn语言模型lstm深度学习机器学习人工智能DeepSeek
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 十分钟了解人工智能的过去、现在与未来
ithadoop
人工智能人工智能
十分钟了解人工智能的过去、现在与未来人工智能(AI)作为重塑人类社会的技术革命,正以前所未有的速度改变着我们的工作方式、生活方式和思维方式。从1943年人工神经元模型的提出,到2025年AI应用场景的全面爆发,AI发展经历了多个关键阶段。在接下来的十分钟里,我们将通过图文解说,快速了解AI从萌芽到现在的历程,以及未来可能带来的机遇与挑战。一、人工智能的过去:从理论奠基到技术突破1.萌芽阶段(194
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模
asyxchenchong888
chatgpt语言模型机器学习
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等科研应用
科研的力量
人工智能ChatGPTchatgpt语言模型数据分析
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- Docker Harbor私有仓库详解
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docker容器运维
DockerHarbor概述Harbor是一个开源的企业级Docker镜像仓库项目,提供了镜像存储、签名、访问控制等功能。相比于Docker官方提供的Registry,Harbor提供了更加丰富的功能和更完善的安全机制,适用于企业级应用、云原生平台等场景。Harbor搭建命令1.安装Harbor依赖在安装Harbor之前,需要确保系统中已经安装了Docker和DockerCompose。此外,还需
- Docker容器化在Linux系统的安装与初始化配置
python自动化工具
k8s容器linux容器
哈喽,大家好,我是左手python!安装DockerDocker是一个开源的容器化平台,允许开发者打包、分发和运行应用程序。安装Docker是使用容器化技术的第一步。本节将详细介绍在Linux系统中安装Docker的步骤。在Ubuntu/Debian系统中安装Docker在Ubuntu/Debian系统中安装Docker,可以使用以下命令:#更新包索引sudoaptupdate#安装必要的依赖su
- 探索 AI 系统提示与模型资源库:`system-prompts-and-models-of-ai-tools`
几道之旅
人工智能智能体及数字员工人工智能
在当今的人工智能领域,系统提示和工具模型的优化与应用对于提升AI助手的性能和响应质量至关重要。x1xhlol开源的system-prompts-and-models-of-ai-tools仓库为开发者们提供了一个丰富的资源集合,涵盖了多种AI工具的系统提示、工具和模型。仓库概述这个仓库包含了超过7500行的代码和文档,详细介绍了多个知名AI工具的系统提示和相关模型,其中包括FULLv0、Curso
- 如何在Ubuntu上运行Jar包?
wljslmz
Linux技术ubuntujarlinux
Java,一种广泛使用的面向对象编程语言,以其“编写一次,到处运行”的理念著称,是跨平台应用程序开发的首选。其核心优势在于Java虚拟机(JVM),它使得编写的Java代码能够在任何安装了JVM的设备上运行,无需重新编译。Ubuntu作为Linux发行版中的佼佼者,凭借其开源、稳定、易用的特性,成为了众多开发者部署Java应用的优选平台。Jar(JavaArchive)文件是一种归档文件格式,用于
- AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用
AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词:LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要:本文将深入探讨LSTM(长短期记忆网络)在视频行为识别领域的应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解LSTM如何解决视频时序建模的挑战,分析其核心算法原理,并通过实际代码示例展示LSTM在行为识别中的具体实现。文章还将探讨当前的应用场景、工具资源以及未来发展趋势,为读者提供
- 多模态AI:让机器像人一样“全感官”理解世界
Echo_Wish
前沿技术人工智能人工智能
多模态AI:让机器像人一样“全感官”理解世界咱们人类理解世界,从来不是只靠单一感官:眼睛看到画面,耳朵听到声音,皮肤感受到温度,嘴巴尝到味道,甚至鼻子闻到气味。正是这多感官的“多模态”输入,构筑了我们对复杂世界的深刻认知。而人工智能领域的多模态学习(MultimodalLearning),正是让机器拥有“多感官”理解能力的技术突破。今天,我想跟大家聊聊:多模态学习为何重要?当前有哪些创新模型?如何
- 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- PaddleOCR实例化 OCR 对象的参数介绍
云天徽上
PaddleOCRpythonocr开发语言人工智能文字识别
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 最新人工智能硬件培训AI基础入门学习课程参考2025版(离线AI语音视觉识别篇)
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聆思大模型开发板实践分享语音识别人机交互人工智能视觉检测嵌入式硬件mcuAI编程
前言端侧离线AI智能硬件作为AI技术的重要载体之一,凭借其无需依赖网络即可实现智能功能的特性,在一些网络条件受限或对数据隐私有较高要求的场景中,发挥着不可或缺的作用。本章基于CSK6大模型语音视觉开发板开箱即用的离线AI能力,分类列出学习课程知识点和实操参考,希望能够帮助大家快速掌握离线AI智能硬件的基础知识与实战技能,同时了解相关AI技术在实际场景的应用情况。正文按入下框架展开,相关理论和实操除
- 全网最全学习Zephyr开发中文教程资料汇总-从基础文档视频到上手实操示例
聆思科技AI芯片
Zephyr保姆级上手教程zephyrAIGC多模态嵌入式硬件iot硬件工程驱动开发
Zephyr作为一款开源且极具灵活性与可扩展性的实时操作系统(RTOS),拥有原生的BLE协议栈、完整的Net协议栈,涵盖TCP/IP与应用层协议,具备出色的实时性,支持硬实时任务调度,确保系统响应的确定性延迟,并且内存占用极小。丰富的通信机制、深度集成的电源管理模式等,也进一步提升了其在嵌入式领域的竞争力。然而,要深入掌握Zephyr开发并非一蹴而就之事。为了方便大家顺利踏上Zephyr开发之路
- 最新人工智能硬件培训AI 基础入门学习课程参考2025版(大模型篇)
聆思科技AI芯片
聆思大模型开发板实践分享大模型语音交互人工智能语音识别视觉检测AI编程人机交互
前言在人工智能大模型重塑教育与社会发展的当下,无论是探索未来职业方向,还是更新技术储备,掌握大模型知识都已成为新时代的必修课。从职场上辅助工作的智能助手,到课堂用于学术研究的智能工具,大模型正在工作生活教育等领域发挥着越来越重要的作用。针对日前前来咨询的广大客户对面向大模型智能硬件的学习需求,我们根据CSK6大模型语音视觉开发板已有功能,整理了一份适合基于本开发板进行教学活动的学习课程参考给大家备
- Zabbix和Prometheus的区别
运维小贺
zabbixprometheus运维
Zabbix监控平台监控概念对服务的管理,不能仅限于可用性。还需要服务可以安全、稳定、高效地运行。监控的目的:早发现、早治疗。被监控的资源类型:公开数据:对外开放的,不需要认证即可获取的数据私有数据:对外不开放,需要认证、权限才能获得的数据Zabbix是什么?Zabbix是个适用于监控硬件服务器的一款开源的分布式监控方案实施监控的几个方面:数据采集:使用agent(可安装软件的系统上)、SNMP(
- 新手向:从零开始MySQL超详细安装、配置与使用指南
nightunderblackcat
基础环境配置mysql数据库
什么是MySQL?一句话解释:MySQL是全球最流行的开源关系型数据库,像淘宝、Facebook等大型网站都在使用它存储数据!它采用表格形式管理数据(类似Excel),支持SQL语言进行数据操作。第一步:安装MySQL(多系统详解)Windows系统下载安装包:访问官网:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/选择MySQLInstallerMSI(Window
- 8 [GitHub开源项目被投毒后门病毒跟随开发流程传播蔓延]
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现如今,代码的开放给软件开发提供了诸多便利,GitHub就是其中极具代表性的平台。然而随着“开放”逐渐广泛,其被恶意利用的风险也随之增加。近年来,一种隐蔽又危险的攻击手段——代码投毒,悄悄成了威胁开发者和用户安全的隐患。攻击者会在开源项目或代码库里植入有害代码,这些看似正常的代码,一旦被开发者无意中引入,就会在开发链条中蔓延,最终让用户也面临安全风险。近期,火绒威胁情报中心监测到一批GitHub投
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高频交易系统实战解析:基于NautilusTrader的策略回测与事件驱动架构优化关键词:高频交易、事件驱动架构、NautilusTrader、量化回测、算法交易、PythonCython、交易引擎、回测系统、交易策略框架、实战优化摘要:本篇博客围绕GitHub上高质量的开源项目nautechsystems/nautilus_trader展开系统性实战解析。NautilusTrader是一套为专业
- 推荐开源项目:Jupyter 与 Nix 的完美结合
支然苹
推荐开源项目:Jupyter与Nix的完美结合jupyenvDeclarativeandreproducibleJupyterenvironments-poweredbyNix项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ju/jupyenv在数据科学与编程领域,JupyterNotebook已经成为不可或缺的工具,以其交互性和易于分享的特点深受开发者和研究人员的喜爱。然
- 2025年全球数据安全发展趋势
jinan886
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随着云计算、大数据、人工智能等技术的迅猛发展,数据已成为驱动经济社会发展的关键生产要素。然而,数据泄露、网络攻击等安全事件频发,给个人隐私、企业利益乃至国家安全带来了前所未有的挑战。全球数据安全发展趋势正随着技术进步和威胁演变而不断变化,以下是主要趋势:1.数据隐私法规加强GDPR(欧盟《通用数据保护条例)和CCPA(加州消费者隐私法案)等法规推动了全球对数据隐私的重视,更多国家和地区正在制定或更
- 使用Chaindesk进行简单高效的文档检索
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langchain
##技术背景介绍Chaindesk是一个开源的文档检索平台,它帮助将个人数据与大型语言模型结合起来,实现高效的信息搜索和数据分析。Chaindesk的核心功能是通过创建数据存储库(datastore)并与大型语言模型进行交互,以提供快捷准确的文档检索能力。##核心原理解析Chaindesk通过一种称为Retriever的组件实现数据检索。Retriever可以与不同的数据存储库进行交互,拉取相关文
- 从文心开源谈起,论大模型发展新生态
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开源
6月30日,百度正式宣布开源ERNIE4.5即文心4.5系列模型,覆盖47B和3B激活参数的MoE(混合专家)模型,以及0.3B参数的稠密模型,并实现了预训练权重+推理代码的完全开源。文心大模型4.5系列开源模型国内下载地址:https://ai.gitcode.com/theme/1939325484087291906百度成为继DeepSeek之后又一重磅国产大模型开源。这不仅是数量的堆叠,更标
- 派拉软件重磅推出AI网关,破解大模型时代企业AI流量管理难题!
派拉软件
人工智能身份与访问控制安全安全apiAI网关
从ChatGPT到DeepSeek、Sora......AI技术正以惊人的速度渗透到企业和员工的各个办公与业务场景。然而,随着AI模型调用量的激增,企业逐渐面临多模型管理混乱、数据安全风险、成本失控等问题。如何高效、安全地驾驭AI流量?答案正在AI网关。一、AI网关是什么?为何而生?早在2023年,Gartner就预测在2026年,超80%的企业将使用生成式AI(GenAI)应用程序编程接口(AP
- AI原生应用监控:实时领域偏见预警系统设计原理
Agentic AI人工智能与大数据
CSDNAI-native人工智能ai
AI原生应用监控:实时领域偏见预警系统设计原理关键词AI监控、算法偏见、实时预警、公平性AI、模型监控、偏见检测、AI治理摘要在人工智能驱动决策日益普及的今天,AI系统中的隐性偏见已成为影响公平性、可信度和业务连续性的关键风险。本文深入探讨了AI原生应用监控的核心挑战,重点剖析了实时领域偏见预警系统的设计原理与实现方法。通过将复杂的算法偏见比作"数字世界的隐形滤镜",我们揭示了偏见如何在AI系统中
- 机器学习在智能仓储中的应用:库存管理与物流优化
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习机器人sklearntensorflowcnn
最近研学过程中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。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。随着电子商务的蓬勃发展,仓储和物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。智能仓储通过整合先进的信息技术,如物联网(IoT)、大数据和机器学习,能够实现从货物入库到出库的全流程
- deepseek介绍及vscode部署
爱折腾的赵同学
vscodeide编辑器
最近,国产AI大模型deepseek冲上热搜,引起了国内外的的广泛关注,也震惊了业内。具体的模型效果这里不谈,但它开源,必须说一句真香,本文具体谈一下deepseek的入门,并分析一下deepseek的优势。1、deepseek入门deepseek目前发布了网页端和手机端app,极大便利了普通用户。对比与目前国内发布的其他大模型,deepseek具有突出优势。在网页端,直接进入就可以进行对话。进入
- Hono OpenAPI 使用教程
班歆韦Divine
HonoOpenAPI使用教程hono-openapiApluginforHonotogenerateOpenAPISwaggerdocumentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/hono-openapi1.项目介绍HonoOpenAPI是一个开源插件,用于为HonoAPI自动生成OpenAPI规范。通过使用您的验证模式,它可以生成客户端库、文
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比