- DeepSeek接入大数据能做什么
PersistDZ
大数据与AI大数据
DeepSeek作为一家专注于AGI和AI大模型技术的公司,在大数据领域可以通过以下方式切入,结合其核心能力提供创新解决方案:一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE(MixtureofExperts)架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布
- GPU通信革命:跨平面网络效率提升300%的秘密武器
CodePatentMaster
人工智能深度学习机器学习自然语言处理微服务服务器AIGC
「无需CPU中转,多平面网络RDMA通信时延降低50%」——Deepseek专利CN118612157A一、技术解析:突破AI算力瓶颈的底层创新1.技术背景:终结多平面网络CPU中转困境传统多平面网络中,跨平面GPU通信必须经过CPU内存拷贝,导致两大痛点:20-30%的通信带宽浪费在CPU中转环节大规模集群训练时,网络拥塞引发训练任务停滞该专利通过构建GPU直连通道,实现跨平面网络的零拷贝通信,
- DeepSeek专利:分布式系统的“去重神器”,如何让数据传输效率飙升?
CodePatentMaster
php网络安全
“DeepSeek的这项专利(CN111064587A),通过创新的冗余数据消除机制,让分布式系统的数据传输效率提升50%,网络延迟降低30%!”一、技术分析:DeepSeek专利的核心价值1.技术背景:解决分布式系统中的冗余数据与网络拥塞问题在分布式系统中,数据通过广播式传输时,往往会经过多个路径转发,导致大量冗余数据的产生。这些冗余数据不仅占用存储空间,还会增加网络传输负担,导致网络拥塞和延迟
- Web开发中的可专利性分析:透过一个案例学习
CodePatentMaster
前端学习
Web开发工程师在创新过程中经常面临是否能申请专利并获得专利权的问题。本文通过一个详细的Web开发领域案例来阐释可专利性的分析过程。案例分析假设您是一名Web开发工程师,您开发了一种名为“动态响应式前端框架”(DynamicResponsiveFrontendFramework,DRFF)的新型前端框架。与传统前端框架相比,DRFF通过引入一种基于AI的组件化设计方法和实时数据流处理机制,显著提高
- 常用的高性能计算工具有哪些
这题有点难度
人工智能学习
在当今数字化时代,高性能计算(HPC)已成为推动科学、工程、技术以及商业创新的核心力量。无论是模拟宇宙的起源、设计新型航空器,还是训练复杂的人工智能模型,HPC都扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨高性能计算的定义、其背后的强大工具,以及它们如何助力各领域的突破性发展。一、高性能计算:定义与意义高性能计算(HPC)是一种利用超级计算机或大规模集群来处理复杂计算任务的技术。它通过并行计算和优化算法,
- 探索并应用Copilot背后的技术:自主代理架构
花生糖@
AIGC学习资料库copilotAIGC人工智能
引言Copilot技术,作为现代软件开发中的一个创新工具,正在改变编程的协作方式。它通过集成到开发环境中,为开发者提供实时的代码建议和自动化的代码补全功能。本篇文章将深入探讨Copilot背后的技术——自主代理架构,并探讨其在软件开发中的应用潜力。Copilot技术概述Copilot是由GitHub和OpenAI合作开发的一项技术,它利用机器学习模型来理解代码上下文,并提供智能的代码补全建议。这项
- 【数智化案例展】北京城市规划设计研究院——发力城市商圈数字化监测与评估...
数据猿
大数据机器学习人工智能数据分析toa
极海案例本项目案例由极海递并参与“数据猿行业盘点季大型主题策划活动——《2022中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项”评选。数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智·改变商业商圈是商业高度集聚的产物,是商业发展的重要载体,是城市综合竞争力的重要组成,亦是城市形象的窗口和标志。在全球经济放缓、国际局势不稳,贸易保护主义抬头,国际外循环受阻受限的当下,刺激国内消费市场、释放国内消费潜力,
- YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比:性能提升与优化
m0_54717829
YOLO算法目标跟踪
YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比:性能提升与优化提示: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YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比:性能提升与优化前言一、YOLOv11算法概述二、训练步骤2.验证数据的数据代码2.改进版YOLOv11算法的创新a.改进的特征提取网络b.多通道特征融合机制c.自适应损失函数d.动态推理优化3.改进版YOLOv11
- DeepSeek技术跟踪和本地部署实践
一望无际的大草原
人工智能学习笔记deepseek大模型技术跟踪deepseek
春节期间,我也紧跟技术潮流,跟踪学习了并部署了一下DeepSeek,应该说DeepSeek是中国人在AI领域一次技术创新,甚至超越,给各大AI公司提供了一条全新的赛道,其推出的强化学习等技术提醒大家AI不单单是Transformer架构下的堆算力、堆数据,还需要在算法和工程落地方面的不断创新实践,下面具体来说说,供大家参考学习。DeepSeek(深度求索)是一家杭州地区量化私募巨头幻方量化旗下的A
- 火山引擎数据飞轮2.0助力中信银行,用“AI”开启新年新气象
大数据
新年年初,是银行旺季营销的开端,也是产品、服务与创意的比拼擂台。在今年的春节中,中信银行基于火山引擎豆包大模型,首次上线了新春祝福视频共创活动,让用户切实体验到传统年味与科技创新的奇妙融合,为今年的旺季营销增添满满“AI”意。当下,大模型应用的创新成果正加速涌现。对企业而言,如何将技术范儿的大模型能力,转化为用户喜闻乐见、零门槛上手的“玩法”,是极具挑战性的命题。本次活动紧扣中信银行新春“幸福就是
- 区块链前沿技术深度洞察:开启数字信任新时代
在当今数字化浪潮中,区块链技术作为一项具有颠覆性潜力的创新,正持续演进并突破传统边界。从金融领域的革新到供应链管理的优化,从数字身份认证的重塑到去中心化应用的蓬勃兴起,区块链的影响力已渗透到众多行业和生活场景之中,而其技术进展更是为这一领域注入了源源不断的活力与机遇。一、可扩展性突破:分片与Layer2解决方案随着区块链应用的日益广泛,可扩展性成为亟待解决的关键问题。分片技术作为以太坊2.0的核心
- 携手鲲鹏昇腾 HashData展现云原生数仓创新力量
数据库
5月9日-11日,鲲鹏昇腾开发者大会2024在北京中关村国际创新中心举行,众多行业领袖、专家学者及优秀开发们齐聚一堂,分享产业趋势、技术创新和应用实践。酷克数据作为华为鲲鹏生态重要合作伙伴,受邀出席本次大会,展示其与鲲鹏昇腾生态联合开发的云数仓解决方案及应用案例,与全球开发者共同探讨云原生数仓前沿技术。今年两会政府工作报告明确提出:“深化大数据、人工智能等研发应用,开展人工智能+行动,打造具有国际
- 数据统一高效管理 HashData支撑“数智石油”高质量发展
数据库
4月23日-25日,以“数字化转型推进石油石化新型工业化”为主题的2024中国石油石化企业信息技术交流大会在北京举行。酷克数据(HashData)作为赋能石油石化企业数字化转型的先进代表,受邀参加此次行业盛会,展示了与昆仑数智携手打造的油气行业数据湖联合解决方案和创新成果。在会上,酷克数据资深解决方案架构师李俊介绍了HashData技术团队对湖仓技术的思考与创新,分享酷克数据在油气行业的最佳应用实
- 《DeepSeek知识库》手册,DeepSeek入门教程,看这一篇就够了!
大模型产品经理
transformer大数据chatgpt分类数据挖掘
从今年春节到现在,国产大模型DeepSeek彻底火了!无论是科技大厂的技术分享,还是创业团队的创新应用,DeepSeek都成为了高频关键词。它凭借强大的功能和易用性,正在改变我们处理信息、解决问题的方式。现在,掌握DeepSeek已经不仅仅是程序员的专利,而是每一个想要提升效率、创造价值的职场人必备的技能!然而,面对网络上铺天盖地的资料,很多人却陷入了迷茫:网上这么多教程,哪些才是真正有用的?如何
- 创新市场调查方法,精准把握消费者脉搏(消费者调查)
zhonglidc01
消费者调查市场调查咨询大数据人工智能
在当今竞争激烈的市场环境中,(第三方市场调查)企业要想精准把握消费者需求,制定有效的市场策略,(市场咨询公司)创新的市场调查方法至关重要。成都中立调查公司凭借17年的深厚调研经验,(问卷调查)结合线上线下调查、运用大数据分析等创新举措,致力于为客户提供更具前瞻性的市场洞察,助力企业精准把握消费者脉搏,提升市场竞争力。一、结合线上线下调查,全面覆盖消费者群体线上调研:便捷高效,触达广泛受众在互联网时
- 【系列专栏】银行IT的云原生架构-云单元架构 12
呱牛do it
金融科技云原生架构金融
银行IT的云原生架构-云单元架构一、引言在银行数字化转型进程中,云原生架构已成为提升竞争力、实现高效创新的关键支撑。其中,云单元架构作为一种先进的架构模式,正逐渐受到银行的关注与应用。云单元架构通过将复杂的系统拆分为多个相对独立、自治的单元,为银行带来了更高的灵活性、扩展性与可靠性。从目标、特征、单元化流量路由、应用与数据单元化、分布式中间件等多个关键角度深入剖析云单元架构,对于银行更好地理解和应
- agent和android怎么结合:健康助手,旅游助手,学习助手
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力android旅游学习人工智能语言模型自然语言处理prompt
agent和android怎么结合:健康助手,旅游助手,学习助手创新点智能交互创新:提出全新的agent-Android交互模式,如基于手势、语音、眼动等多模态融合的交互方式。例如让agent能够同时理解用户的语音指令和手势动作,在Android设备上提供更加自然和高效的交互体验,比如在观看视频时,用户可以通过语音和手势结合的方式让agent调整视频播放进度、音量等。个性化服务创新:利用agent
- DeepSeek-V3的混合专家(MoE)架构
阿湯哥
架构微服务云原生
DeepSeek-V3的混合专家(MoE)架构具有多方面的创新设计,以下是详细介绍:架构原理模块构成:MoE架构核心是在前馈网络(FFN)中采用专家混合模型。将模型划分为多个专家网络,每个专家可看作一个子模型,负责处理特定类型的任务或数据模式。如在语言翻译中,有专门处理中文语法的专家,也有负责生成英文句子结构的专家。DeepSeek-V3包含大量专家,如256个专家模型,总参数量达6710亿。动态
- 探索水平视界:Horizon SDK for iOS深度解析与应用推荐
杭律沛Meris
探索水平视界:HorizonSDKforiOS深度解析与应用推荐去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍在数字时代的洪流中,视频录制与摄影已不仅仅是捕捉瞬间的艺术,它更是技术创新的前沿阵地。HorizonSDKforiOS,一个旨在颠覆传统视频记录体验的库,以其独特的实时水平校正算法和强大的定制滤镜功能,成为iOS开发者的新宠。通过这个开源项目,开发者能够轻松地为自
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决
芯作者
DD:日记人工智能自然语言处理
DeepSeek与ChatGPT作为当前AI语言模型领域的代表性产品,分别展现了中美两国在技术路线、应用场景与商业模式上的差异化探索。以下从多个维度对两者进行对比分析:一、技术路线与核心优势DeepSeek:算法创新与成本优化混合专家模型(MoE)与MLA技术:DeepSeek采用混合专家模型框架,通过动态选择专家模型处理复杂任务,结合多头潜在注意力机制(MLA),显著降低推理成本并提升效率。其底
- 探索未来云部署:Spring Boot、Docker与AWS Fargate的完美融合
秦贝仁Lincoln
探索未来云部署:SpringBoot、Docker与AWSFargate的完美融合去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个日益数字化的时代,【DeploySpringBootandDockerMicroservicestoAWSusingECSandAWSFargate】项目为我们提供了一个创新的方式来部署Java微服务到亚马逊云。该项目不仅涵盖了SpringBoot
- 2024年AI虚拟伴侣应用趋势深度剖析:技术前沿与社会影响
花生糖@
技术科普AIGC学习资料库人工智能AI数字人aigc产品经理
随着人工智能技术的飞速发展,AI虚拟伴侣市场在2024年迎来了前所未有的繁荣期。这一新兴领域不仅验证了产品与市场的高度契合(Product-MarketFit,PMF),而且正逐步成为连接用户、流量与商业价值的桥梁。本文旨在深入探讨驱动AI伴侣行业爆炸性增长的关键趋势,并分析背后的技术动向及社会心理因素,为创业者和开发者提供一份全面的参考指南。一、市场概览:AI伴侣的崛起近年来,以Characte
- 2022装备制造业服务数字化报告
瑞云服务云
售后管理系统人工智能工单管理大数据人工智能
装备制造业又被称为制造业的脊梁,其转型升级关系着我国整体工业水平的发展与进步。在装备制造业向产业链中高端迈进的过程中,服务化转型是一条重要路径。服务化转型帮助装备制造业打造差异化竞争优势,同时找到新的盈利点。装备制造行业当下正加速向智能制造转型,智能制造一方面让更多数字技术被应用到生产设备中,加速了企业服务能力的提升和更多创新服务场景的实现,另外设备的技术升级,市场竞争的加剧,也倒逼企业要进一步提
- 智能硬件定位技术发展趋势
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智能硬件智能手表物联网宠物智慧城市uni-app微信小程序
在科技飞速进步的当下,智能硬件定位技术作为众多领域的关键支撑,正沿着多元且极具创新性的路径蓬勃发展,持续重塑我们的生活与工作方式。一、精度提升的极致追求当前,智能硬件定位精度虽已满足诸多日常应用,但未来发展仍聚焦高精度突破。在自动驾驶领域,厘米级甚至毫米级定位精度至关重要。科研人员正致力于融合多种定位技术,如卫星定位、惯性导航、视觉识别与高精度地图匹配。通过复杂算法协同运作,车辆在复杂路况下能精准
- 科技云报到:科技普惠潮流渐起,“开源”将带我们走向何方?
科技云报道
科技开源
科技云报到原创。开源决定软件未来,已成为全球技术和产业创新的主导模式之一。“开源”思想的诞生,可以说是计算机发展史中极具理想主义和浪漫主义色彩的一页,是科技自由与技术极客思想的延伸。数字化浪潮奔涌,从软件开发的底层逻辑到技术创新的前沿探索,从产业结构的优化升级到生态体系的繁荣构建,开源不仅作为数字经济发展的关键驱动力,更在全球范围内搭建起了一个充满活力与创新精神的产业生态框架。新的一年,开源又将带
- CSDN宣布C知道产品接入DeepSeek R1满血版大模型,文心一言、星火认知模型
周杰伦_Jay
大模型LLMs热点事件文心一言人工智能leetcode目标检测机器学习自然语言处理生成对抗网络
文章目录前言一、产品升级与模式革新二、技术整合与大模型应用三、深度思考模式的核心优势四、应用场景与用户受益五、未来发展与技术创新前言亲爱的家人们,创作很不容易,若对您有帮助的话,请点赞收藏加关注哦,您的关注是我持续创作的动力,谢谢大家!有问题请私信或联系邮箱:fn_kobe@163.com一、产品升级与模式革新CSDN宣布C知道产品接入DeepSeek大模型。通过植入“深度思考模式”,全面升级AI
- 如何训练LLM“思考”(像o1和DeepSeek-R1一样, 高级推理模型解析
果冻人工智能
AI员工人工智能chatgpt深度学习
2024年9月,OpenAI发布了它的o1模型,该模型基于大规模强化学习训练,赋予了它“高级推理”能力。不幸的是,他们是如何做到这一点的细节从未被公开披露。然而,今天,DeepSeek(一个AI研究实验室)成功复现了这种推理行为,并公开了他们方法的完整技术细节。在这篇文章中,我将讨论这一创新背后的关键思想,并描述它们在底层是如何运作的。一台会思考的笔记本电脑OpenAI的o1模型标志着训练大语言模
- 大模型应用层的创业挑战
AGI大模型与大数据研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型应用层的创业挑战关键词:大模型、应用层、创业、挑战、算法、架构、数据、资源、合作、盈利模型1.背景介绍随着计算能力和数据量的指数级增长,大模型(LargeModels)已经成为人工智能领域的关键驱动因素。大模型的应用从语言模型扩展到图像、视频和音频领域,为各行各业带来了颠覆性的创新。然而,构建和部署大模型的成本高昂,对计算资源和数据的需求也日益增加。本文将探讨大模型应用层面的创业挑战,并提供
- AI日报 - 2025年02月16日 - 推特版
訾博ZiBo
AI日报人工智能
今日概览(60秒速览)▎AGI突破|阿里巴巴发布Qwen2.5-VL视觉语言模型,支持多模态交互新模型评测榜性能提升30%▎商业动向|NVIDIABlackwell超级芯片网络研讨会将聚焦生成式AI创新预计推动算力市场增长15%▎政策追踪|印度总统宣布AI国家战略升级,聚焦半导体与算法研发计划未来3年投入50亿美元一、今日热点(HotTopic)1.1阿里巴巴发布Qwen2.5-VL系列视觉语言模
- 关于前端产品在低代码上的探索:解锁中台架构的更多可能
代码简单说
前端低代码架构
撮合前端平台在低代码平台上的落地探索:解锁中台架构的更多可能前言在当前技术高速发展的环境中,中台架构的应用早已成为大规模企业的常态,尤其是在拥有多业务线的公司。中台不仅简化了跨部门协作的流程,还提高了业务的响应速度和创新能力。这种架构的核心在于复用已有能力,实现快速上线和低成本运维。然而,前端业务高度依赖用户需求的变化,需要更灵活的动态能力,因此构建一个灵活的“前端中台”成为我们新的探索方向。在撮
- 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