- AR 地产互动沙盘:为地产沙盘带来变革
广州华锐视点
ar
在科技飞速发展的今天,AR(增强现实)技术应运而生,为解决传统地产沙盘的困境提供了全新的思路和方法。AR技术,简单来说,是一种将计算机生成的虚拟信息与真实环境相融合的技术。它通过摄像头、传感器等设备获取真实场景的信息,再利用计算机图形学技术将虚拟内容与真实场景进行融合,最终通过显示器将合成图像呈现给用户,使用户在观察真实世界的同时,获得额外的信息和视觉体验。当AR技术与地产沙盘相结合,便产生了令人
- (论文总结)思维链激发LLM推理能力
靈镌sama
论文解读人工智能
研究背景&动机背景:扩大模型规模已被证实具有提升模型性能和模型效率的功效,但是LLM对于完成推理、算术任务仍有较大不足。动机:从之前的应用和研究中得知,可以用生成自然语言解释、使用神经符号等形式语言的方法来提高大模型的算术推理能力,当时采用了从头预训练和微调模型的方法,耗费的成本较多;而且大模型具有根据少量文本提示进行上下文少样本学习的能力,使用少量输入输出示例即可提高LLM的推理性能,而不必对单
- git和解决冲突
代码杂货铺子
gitgitlab
安装包:Git-Downloadsgit小乌龟:TortoiseGit–WindowsShellInterfacetoGit简单介绍git一般指git还有gitlab,实际工程使用时依据项目建立的位置或者需要使用到的特性不同,可以自行选择,基础功能都差不多。git安装后会提供类似shell一样的命令行管理工具,直接在git工程所在的目录右键鼠标单击打开就可以。TortoiseGit是提供了一个类似
- LangChain4j在Java企业应用中的实战指南-3
在未来等你
大模型应用开发AI技术编程JavaSpring
【LangChain4j在Java企业应用中的实战指南】文章标签langchain4j,JavaAI,RAG系统,智能应用开发,LangChain4j实战,企业级AI应用,Java微服务,检索增强生成文章简述随着大语言模型(LLM)的广泛应用,企业对智能应用的需求日益增长。LangChain4j作为一款专为Java生态打造的LLM集成框架,正在成为构建RAG(检索增强生成)系统和智能应用的重要工具
- 关于java通过背景图生成图片
a未来永远是个未知数
#java的图片处理javajavaintellij-ideamavenspringboot图像处理
目录对接部分(碎碎念,可跳过)引入本地jar包文件路径错误尝试解决方案开发部分获取字体的方法关于二维码的生成关于在背景图上添加内容关于在背景图上写字关于在背景图上叠加图片关于保存图片第一次尝试第二次尝试第三次尝试最终方案关于文件读取为MultipartFile类型关于BufferedImage转MultipartFile最近用到了需要生成图片的开发,作为一个没有接触过这个的后端,实在头秃,记录一下
- AI浪潮下编程范式革命:从智能工具到生态重构的全维度变革
欧阳天羲
人工智能重构python
一、智能代码生成:从辅助工具到全流程开发伙伴1.1对话式编程成为主流2025年,对话式编程已从概念变为现实。GitHubCopilotX最新版本实现了自然语言到完整功能模块的直接转换,开发者只需通过语音或文本描述需求,即可获得生产级代码。以下是通过自然语言生成电商结算模块的示例:#用户输入:"创建一个支持优惠券核销的电商结算系统,包含购物车管理、价格计算和支付接口"importdatetimefr
- 重构未来开发范式:如何引领 AIGS 时代的技术革命
小爱想睡懒觉
重构
一、AIGS革命:AI重塑企业软件系统的三大趋势行业灵魂拷问:当所有企业系统都需要实时调用大模型能力时,您的开发框架能否支撑百万级并发?在数据安全成为刚需的时代,如何实现AI功能的合规化、私有化部署?JBoltAI的未来宣言:技术演进路径:从AIGC到AIGS的跃迁图谱技术代际核心特征JBoltAI实践成果行业价值AIGC1.0单点内容生成支持文本/代码/图像生成,提供智能客服对话模板效率提升30
- Vue3.3 + TypeScript ,自主打造媲美 ElementPlus 的组件库之学习笔记
怪我冷i
大前端typescript学习笔记
Vue3.3+TS4,自主打造媲美ElementPlus的组件库第1章课程介绍1-1课程导学1-2代码库使用注意事项1-3项目演示地址:http://element.vikingship.xyz/第2章Typescript基础知识2-1什么是Typescript为什么要学习它2-2安装Typescript2-3原始数据类型和Any类型2-4数组和元组2-5Interface-接口初探2-6函数2-
- 如何用Python实现基础的文生视频AI模型
AI学长带你学AI
AI人工智能与大数据应用开发AI应用开发高级指南python音视频人工智能ai
如何用Python实现基础的文生视频AI模型关键词:文生视频、AI生成、扩散模型、多模态对齐、视频生成算法、Python实现、时间一致性摘要:本文系统讲解基于扩散模型的文生视频(Text-to-Video,T2V)AI模型的核心原理与Python实现方法。从技术背景到数学模型,从算法设计到项目实战,逐步拆解文本-视频跨模态对齐、时间序列建模、扩散生成等关键技术。通过PyTorch实现一个基础版文生
- 【Linux】写时拷贝——干货解析
代码程序猿RIP
Linuxlinux运维服务器
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、写时拷贝核心概念1.什么是写时拷贝?2.COW解决的问题二、写时拷贝工作原理1.内存管理基础结构2.COW工作流程3.页表状态变化图示初始状态(共享只读)子进程写入后(写时拷贝)三、写时拷贝的优势分析1.性能优势对比2.实际性能数据3.资源利用率提升四、内核实现深度解析1.COW核心代码逻辑2.关键数据结构五、应用场景与最
- 【Linux】环境变量——干货讲解
代码程序猿RIP
Linuxlinux
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、环境变量核心概念1.什么是环境变量?2.环境变量的存储结构3.常见环境变量及作用二、环境变量管理命令1.查看环境变量2.设置环境变量3.删除环境变量4.变量操作技巧三、环境变量在编程中的应用1.C语言获取环境变量的三种方式方法1:main函数参数方法2:extern声明environ方法3:getenv获取特定变量2.环境
- 【大模型学习 | BLIP原理】
九年义务漏网鲨鱼
pytorch人工智能深度学习大模型多模态
BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration作者指出,现有的视觉-语言预训练(Vision-LanguagePre-training,VLP)模型在语言理解与生成任务上难以同时取得优异表现:一方面,基于编码器(encoder-based)的模型在生成任务
- 报告下载丨北京大学:2025年DeepSeek在教育和学术领域的应用场景与案例(上)报告下载丨德勤:2025年生成式AI档案报告下载丨SuperCLUE 中文大模型基准测评 2025
智能计算研究中心
人工智能
该报告全面探讨了DeepSeek在教育和学术领域的应用。DeepSeek在2024-2025年推出的模型引发国际关注,其通过提升推理能力、全量开源、降低成本及国产自主研发等优势,在教育行业推动了范式革命。报告涵盖了从学前教育到特殊教育的各个阶段,列举了高校如北京大学的学科专业问答工具、北大青鸟的实训平台等应用案例。为教育工作者提供了系统指导,有助于推动教育创新,培养适应AI时代的各类人才。
- 大模型学习 (Datawhale_Happy-LLM)笔记7: Encoder-Decoder PLM
lxltom
学习笔记languagemodel自然语言处理神经网络人工智能深度学习
大模型学习(Datawhale_Happy-LLM)笔记7:Encoder-DecoderPLM1.Encoder-Decoder架构概述1.1架构基础Encoder-DecoderPLM是基于原始Transformer架构的完整实现,它同时保留了编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个核心组件。这种设计使得模型能够兼具文本理解和生成的双重能力,特别适合处理序列到序列(Seq2Seq
- WPF 之 exe 单文件打包工具:LibZ
外来物种
桌面软件WPFC#
▪前言在VS开发过程中我们需要不断的编译软件并进行测试,同时VS会自动在项目跟目录的\bin\Debug文件夹里生成一系列文件(包括程序执行的主exe文件)。对于简单WPF程序,我们通常可以直接拷贝[ProjectSub]\bin\Debug下程序主exe文件就可以到其他机子使用了,当然前提是机子要已经装了对应的.NetFormework版本库但是有时候我们会在项目引入其他第三方库(非.Net框架
- [AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder
Micheal超
AI笔记人工智能笔记架构
一、概述架构描述特点案例Encoder-Only仅包含编码器部分这类模型主要专注输入数据中提取特征或上下文信息,通常不需要生成新内容、只需要理解输入的任务,如:分类(文本分类、情感分析等)、信息抽取、序列标注等。在这种架构中,所有的注意力机制和网络层都集中在编码输入数据上,其输出通常是关于输入的复杂语义表示。谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4Decoder-Only也被称为
- 成像光谱遥感技术中的AI革命:ChatGPT在遥感领域中的应用
科研的力量
人工智能ChatGPTchatgpt人工智能
课程将最新的人工智能技术与实际的遥感应用相结合,提供不仅是理论上的,而且是适用和可靠的工具和方法。无论你是经验丰富的研究人员还是好奇的从业者,本课程都将为分析和解释遥感数据开辟新的、有效的方法,使你的工作更具影响力和前沿性。遥感技术主要通过卫星和飞机从远处观察和测量我们的环境,是理解和监测地球物理、化学和生物系统的基石。ChatGPT是由OpenAI开发的最先进的语言模型,在理解和生成人类语言方面
- QT中翻译文件生成步骤
小小码农Come on
Qtqt
1、配置工具环境变量设置path:D:\Qt\Qt5.15\5.15.2\msvc2019_64\binD:\Qt\Qt5.15\5.15.2\msvc2019\bin主要使用工具:lupdate、linguist、lrelease都在如上路径的bin目录下2、提取翻译字符串(lupdate)用来生成/更新.ts翻译文件进入目录D:\Code\ds-cmifinaldetect\plugins\p
- 提示技术系列——主动提示
AIGC包拥它
提示技术人工智能promptpythonlangchain
什么是提示技术?提示技术是实现提示工程目标的具体技术手段,是提示工程中的“工具库”。什么又是提示工程?提示工程是指通过设计、优化和迭代输入到大语言模型(LLM)的提示(Prompt),系统性提升模型输出质量(如相关性、准确性、可控性)的实践领域。它是一个覆盖全流程的方法论,包括:明确目标任务(如生成教学内容、问答、翻译);设计提示结构(如指令、上下文、示例);选择模型与参数(如温度、top_p);
- Python中filter()函数详解
有奇妙能力吗
Python知识分享python开发语言
什么是filter()?filter()是Python内置的一个函数,它的作用是:从一个可迭代对象(如列表、元组等)中筛选出符合条件的元素,生成一个新的迭代器。你可以把它理解成一个“过滤器”:你给它一堆数据和一个筛选条件,它会帮你把符合这个条件的数据挑出来。基本语法filter(函数,可迭代对象)第一个参数是一个函数,它用来判断每个元素是否符合条件。第二个参数是一个可迭代对象,比如列表、元组、字符
- 深入探索 Pdfium.Net:在 .NET 中处理和渲染 PDF 文件
在现代软件开发中,PDF文件的处理变得愈加重要,尤其是在文档管理、报表生成和在线内容展示等领域。为了高效地处理和渲染PDF文件,开发者通常会选择一些强大的PDF处理库。而Pdfium.Net,作为PDFium库的.NET封装,提供了一个高效且易于使用的解决方案,能够帮助开发者在.NET环境中轻松地处理和渲染PDF文件。本文将详细介绍如何在.NET中使用Pdfium.Net进行PDF文件渲染、文本提
- 嵌入模型 vs 大语言模型:语义理解能力的本质区别与应用场景
chenkangck50
AI大模型语言模型人工智能机器学习
嵌入模型vs大语言模型:语义理解能力的本质区别与应用场景(实战视角)一句话总结嵌入模型的“理解”是向量表示和相似性匹配,适合做召回;大语言模型的“理解”是上下文+逻辑+世界知识综合判断,适合做分析与生成。重点是可以结合prompt和本身具有的知识两类模型的本质区别能力项嵌入模型(如BGE、SBERT)大语言模型(如GPT、GLM、DeepSeek)输出形式向量(如768维)自然语言文本(如答案、解
- 无需多卡集群,单卡运行扩散模型的技术突破与实践
源客z
stablediffusion
近年来,扩散模型(DiffusionModels)在图像、视频、3D生成等领域取得巨大进展。然而,传统扩散模型往往依赖多卡集群(如8×A100)进行高效训练与推理,这使得个人开发者和中小团队的应用受限。幸运的是,随着模型架构优化、量化技术、推理加速方案的发展,越来越多的开源扩散模型可以在单张消费级显卡(如RTX4090、T4、A6000)上运行,并且性能接近或超越原生大规模模型。本文整理了当前可在
- 分布式 ID 生成方案对比:Snowflake、UUID、KSUID 该怎么选?
田猿笔记
知识集合nodeJs高级应用分布式node.js
分布式ID生成方案对比:Snowflake、UUID、KSUID该怎么选?在分布式系统中,如何生成全局唯一ID是一个常见问题。不同的ID生成方案各有优缺点,本文将对比Snowflake、Sonyflake、UUIDv1/v4、XID、KSUID以及自定义ID,并给出Node.js实现示例,帮助你选择最适合的方案。1.为什么需要分布式ID?在单机系统中,可以使用数据库自增ID(如MySQL的AUTO
- WIN11+VSCODE搭建的c/c++环境调试报错解决
xtmatao
C语言编程vscodec语言c++
解决调试报错前面win11+vscode搭建的c/c++环境,ctrl+shift+B生成正常,cttl+F5运行正常。今天打断点逐步调试时报错,提示找不到库文件。解决方案如下:下载mingw-w64源码库:(两种途径)通过MSYS2UCRT64终端下载pacman-Sgit#安装gitgitclonehttps://git.code.sf.net/p/mingw-w64/mingw-w64#下载
- 易语言实现钉钉PC端高频率链接批量打开系统
神经网络697344
开发语言开发工具网络钉钉matlab开发语言算法信息可视化机器学习
易语言实现钉钉PC端高频率链接批量打开系统一、需求分析与技术方案核心需求:在钉钉PC端私聊消息中嵌入特殊格式链接用户点击后通过自定义协议唤醒本地程序支持每分钟处理10万次请求的批量操作实现链接的批量生成和管理技术方案:发送加密链接钉钉客户端协议拦截器链接解析引擎批量处理队列线程池控制器浏览器操作模块
- 【分布式 ID】生成唯一 ID 的几种方式
也无风雨晴
工具分布式分布式ID
文章目录1.什么是唯一ID2.UUID2.1优点2.2缺点3.数据库自增ID3.1优点3.2缺点4.利用redis来实现自增id4.1优点4.2缺点5.雪花算法5.1优点5.2缺点6.数据库号段6.1优点6.2缺点7.小结1.什么是唯一ID分布式ID是指在分布式系统中需要生成的全局唯一的标识符。比如在电商、物流等行业,每笔订单都需要一个唯一的订单ID。通过这个ID,商家可以跟踪订单的状态,包括下单
- 在Flutter中生成App Bundle并上架Google Play
getapi
flutter
Rantool要在Flutter中生成AppBundle并上架GooglePlay,请按照以下步骤操作:1.准备签名密钥首先需要创建一个密钥库用于签名:keytool-genkey-v-keystoreupload-keystore.jks-keyalgRSA-keysize2048-validity10000-aliasupload2.配置签名在项目的android目录下创建key.proper
- AI工作流平台对比分析
come11234
Ai人工智能
以下是和「扣子工作流」(KoFlow)类似的AI工作流平台对比分析,涵盖主流工具的核心特点、使用方式、优缺点及区别:一、主流工作流平台分类平台类型核心定位代表用户扣子(KoFlow)低代码AI流程中文场景优化,深度集成大模型中文开发者/企业LangChain代码框架开发者灵活构建AI链Python开发者/AI工程师LlamaIndex数据增强框架企业级RAG(检索增强生成)数据工程师/知识库应用M
- 扣子工作流能实现哪些功能和单纯的提示词问大模型的区别
好的,我们来详细解释一下扣子工作流(KoFlow)的功能、优势以及与单纯使用提示词调用大模型的区别。核心概念:单纯提示词调用大模型:用户直接编写一段文本(提示词)发送给大模型,大模型根据这个提示词一次性生成回复。整个过程是“单次交互”。扣子工作流:用户构建一个可视化或代码化的流程。这个流程可以包含多个步骤,每个步骤可以执行不同的任务(调用大模型、调用API、执行代码、判断条件、循环等),步骤之间可
- 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