- [特殊字符]文献阅读分享:《负面情绪更吸睛?利用大型语言模型重构新闻推荐系统中的情感框架》
Sheakan
推荐系统论文阅读总结语言模型重构人工智能
论文背景在当今信息爆炸的时代,新闻推荐系统(NewsRecommenderSystems,NRS)成为用户获取新闻的重要工具。然而,新闻内容的呈现方式(即新闻框架)对用户的参与度和付费意愿有着深远的影响。随着人工智能技术的发展,大型语言模型(LLMs)逐渐被引入新闻生产过程,为新闻框架的重构提供了新的可能性。本文通过实验研究,探讨了基于LLM的情感框架重构对用户情感、参与度和付费意愿的影响。相关工
- AI 大模型创业:如何利用商业优势?
AI天才研究院
大数据AI人工智能ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
第1章:AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型(Large-scaleArtificialIntelligenceModels)是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。这些模型通常具有数十亿甚至千亿个参数,能够实现从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等广泛领域的任务。AI大模型的概念起源于20世纪80年代,当时研究人员提出了深度学习(DeepLearning)这一概念。深度学习
- AI绘画能取代设计师吗?
网络安全我来了
IT技术AI作画
AI绘画能取代设计师吗?在日益数字化的时代,人工智能(AI)正在快速渗透我们的生活和工作中。特别是在设计领域,AI绘画这一新兴技术引发了热烈讨论。你是否也曾好奇,AI绘画是否有可能取代设计师的工作?让我们一同探讨这个引人深思的话题。1.AI绘画的现状1.1AI绘画技术的形成与发展AI绘画的背后,离不开图像风格迁移、图文预训练模型和扩散模型这三大技术的共同推动。有点像是一位多才多艺的音乐家,利用不同
- AI会对你的行业产生什么影响
网络安全我来了
IT技术人工智能
AI对行业的影响:全面解析与展望在当今这个瞬息万变的时代,人工智能(AI)正如同一个强大的引擎,驱动着各个行业的迅猛发展。这不仅仅是一种技术的崛起,更是全球经济和社会结构的深刻变革。今天,让我们深入解析AI,尤其是生成式AI,如何影响我们的工作与生活,以及我们可以期待的未来。生成式AI的迅猛崛起生成式AI的定义与特点生成式AI,简单来说,就是机器学习的一个分支,通过学习大量数据,生成新的内容。这就
- 语言模型与向量模型:深入解析与实例剖析
♢.*
语言模型人工智能自然语言处理
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!在自然语言处理领域,语言模型和向量模型
- Cursor AI
Anjgst
人工智能
CursorAI完整指南:AI驱动的新一代编程工具目录简介主要特性安装与设置核心功能详解使用技巧价格方案常见问题简介CursorAI是一个基于VSCode的革命性AI驱动代码编辑器,它将人工智能与传统编程环境完美结合,为开发者提供更智能、更高效的编程体验。主要特性1.AI智能补全Tab智能补全:通过AI预测并补全多行代码上下文感知:理解整个项目结构和编码风格多语言支持:支持所有主流编程语言2.代码
- cursor软件的chat和composer分别是什么
hunter206206
人工智能python
Cursor是一款基于人工智能的代码编辑器,集成了类似ChatGPT的功能,旨在帮助开发者更高效地编写代码。以下是Cursor中Chat和Composer的具体功能:1.ChatCursor中的Chat是一个基于AI的聊天功能,类似于ChatGPT,但专门为编程场景优化。它的主要用途包括:代码解释:帮助你理解代码的功能或逻辑。代码生成:根据自然语言描述生成代码片段。代码优化:提供代码优化建议或重构
- 【AI中数学-数理统计-综合实例-包括python实现】 揭开数据的面纱:真实样本数据的探索与可视化
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能python数理统计数据预处理数据探索数据可视化机器学习
第五章:数理统计-综合实例1.揭开数据的面纱:真实样本数据的探索与可视化在人工智能(AI)应用中,数据是构建算法和模型的基石,而数理统计则为我们提供了理解和处理这些数据的工具。数据探索和可视化是数理统计中至关重要的步骤,它们不仅能帮助我们理解数据的分布、关系和趋势,还能够为后续的建模工作提供依据。本节将通过五个实际案例,展示如何使用数理统计和可视化技术对真实样本数据进行探索。每个案例都包括具体的描
- AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow:面向服务计算中的代理工作流管理
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:面向服务计算中的代理工作流管理关键词:人工智能,代理工作流,服务计算,自动执行,智能调度,协同处理,流程管理1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网和云计算的快速发展,服务计算作为一种分布式计算模式,已经成为企业信息化建设的重要方向。在服务计算中,工作流技术被广泛应用于业务流程的建模、执行和管理。然而,传统的基于BPM(业务流程管理)的工作流管理
- vLLM源码之分离式架构
Bj陈默
架构
一、vLLM分离式架构概述1.基本概念vLLM是一个用于高效地服务大语言模型(LLM)推理的库。其分离式架构是一种创新的设计理念,旨在优化LLM的运行效率。这种架构将模型执行的不同阶段进行分离处理,主要包括请求处理、模型执行和结果输出等关键环节。2.设计目的提升吞吐量。通过分离式架构,可以并行处理多个请求,避免不同请求在处理过程中的相互干扰,充分利用硬件资源,特别是在处理高并发请求时能显著提高系统
- OpenAI 函数调用 功能入门
AI火箭
chatgptopenai
Javascript版Langchain入门作者:AI小火箭的HB我是AI小火箭的HB,我探索和写作人工智能和语言交叉点的所有事物,范围从LLM,聊天机器人,语音机器人,开发框架,以数据为中心的潜在空间等。介绍LangChain是一个开源Python库,用于构建由大型语言模型(LLM)支持的应用程序。它提供了一个框架,将LLM与其他数据源(如互联网或个人文件)连接起来,允许开发人员将多个命令链接在
- Python 库的记录
weixin_40895135
python
GitHub-jobbole/awesome-python-cn:Python资源大全中文版,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等环境管理管理Python版本和环境的工具p–非常简单的交互式python版本管理工具。pyenv–简单的Python版本管理工具。Vex–可以在虚拟环境中执行命令。vir
- CVPR‘24开源 | ADA-Track:端到端3D多目标跟踪最新SOTA!
计算机视觉工坊
3D视觉从入门到精通3d目标跟踪人工智能
编辑:计算机视觉工坊添加小助理:dddvision,备注:方向+学校/公司+昵称,拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码,加入3D视觉知识星球,星球内凝聚了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:近20门视频课程(星球成员免费学习)、最新顶会论文、3DGS系列、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,欢迎扫码加入!
- 词表设计:特殊Token区域与共享去区域的深入探讨
东方佑
开发语言
在自然语言处理(NLP)中,Tokenizer的设计对于模型性能有着至关重要的影响。Tokenizer不仅决定了文本如何被分割成更小的单位(即token),还决定了这些token如何被映射到模型可以理解的形式。本文将详细探讨一种特殊的Tokenizer设计方法——特殊Token区域与共享去区域的设计理念,并介绍其应用场景和实现方式。特殊Token区域概述特殊Token区域通常包括一些特定的标识符,
- Python语言的安全开发
慕璃嫣
包罗万象golang开发语言后端
Python语言的安全开发引言在信息技术迅速发展的今天,网络安全问题愈发凸显。随着Python语言的广泛应用,尤其是在数据分析、人工智能、Web开发等领域,其安全问题越来越受到重视。Python作为一门高效且易于学习的编程语言,虽然在开发过程中为我们提供了很多便利,但如果忽视了安全性,将可能导致严重的安全漏洞和数据泄露等问题。因此,本文将围绕Python语言的安全开发展开讨论,重点分析常见的安全问
- 知识图谱与大语言模型:构建智能问答系统
AGI大模型与大数据研究院
大数据AI人工智能计算大数据人工智能语言模型AI大模型LLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍在当今的信息时代,数据的获取和处理已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。然而,随着数据量的爆炸性增长,如何从海量的数据中提取有用的信息,进而为用户提供精准的服务,已经成为了一个重要的研究课题。在这个背景下,知识图谱和大语言模型应运而生,它们通过对数据的深度挖掘和智能处理,为构建智能问答系统提供了可能。2.核心概念与联系2.1知识图谱知识图谱是一种新型的数据结构,它以图的形式表示实体之间
- Deepseek技术浅析(一)
爱研究的小牛
AIGC—概述大模型AIGC人工智能深度学习自然语言处理
DeepSeek是北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的人工智能技术品牌,专注于大语言模型(LLM)的研发与应用。其技术涵盖了从模型架构、训练方法到应用部署的多个层面,展现出强大的创新能力和应用潜力。以下将详细介绍DeepSeek的核心技术、工作原理以及具体实现方式。一、核心技术1.大语言模型(LLM)DeepSeek的核心产品是自研的大语言模型,其主要特点包括:(1)基于Transfor
- Synthesia技术浅析(四):自然语言处理
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC—虚拟现实AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能AIGC
Synthesia的自然语言处理(NLP)模块是其核心技术之一,涵盖了文本转语音(TTS)、情感分析以及多语言支持等多个方面。一、文本转语音(TTS)1.关键组件Synthesia的TTS系统主要依赖于Tacotron2和WaveGlow模型。这些模型共同作用,将文本转换为高质量的语音。2.过程模型详解2.1文本预处理文本预处理是TTS的第一步,包括分词、标点符号处理、数字和日期格式转换等。分词(
- 启元世界(Inspir.ai)技术浅析(一)
爱研究的小牛
AIGC—游戏制作人工智能机器学习AIGC深度学习
启元世界(Inspir.ai)作为全球领先的通用人工智能平台公司,自2017年成立以来,一直致力于通过人工智能技术提升产业效能和生活体验。公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家,专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域,并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。一、核心技术启元世界在人工智能领域取得了多项突破性进展,其核心技术涵盖了以下几个方面:1.
- Lumen5——AI视频制作,提取关键信息生成带有视觉效果的视频
爱研究的小牛
AIGC—视频人工智能AIGC深度学习
一、Lumen5介绍Lumen5是一款基于人工智能的自动化视频制作平台,专为非专业用户设计,帮助其将博客、文章、新闻等文字内容快速转换为视频。Lumen5的目标是简化视频制作流程,让内容创作者、市场营销人员、社交媒体团队等无需视频制作经验即可轻松制作吸引观众的高质量视频。二、Lumen5的主要功能文字转视频Lumen5最具特色的功能是通过AI自动将文本转化为视频。用户可以输入一段文字或直接粘贴文章
- python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型
小明技术分享
python神经网络深度学习
人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如下:第一:CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架,具备清晰、可读性高和快速的特性,在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义,容易上手,无须通过代码构建网络;网络训练速度快,能够训练大型数据集与S
- OpenCV中的图像处理函数详解
Luzem0319
opencv图像处理人工智能
在OpenCV中,图像处理函数是实现图像处理和计算机视觉任务的基础。下面将详细介绍六个重要的图像处理函数:二值化函数、自适应二值化函数、腐蚀函数、膨胀函数、仿射变换函数和透视变换函数。一、二值化函数功能二值化函数(cv2.threshold())用于将灰度图像转换为二值图像。二值图像中,每个像素只有两种可能的值(通常是0和255),分别代表黑色和白色。参数src:输入图像,应为灰度图像。thres
- OpenCV中的边缘检测和轮廓处理
Luzem0319
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理和计算机视觉任务中,边缘检测和轮廓处理是非常重要的步骤。OpenCV库提供了多种函数来实现这些功能,包括Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子、findContours函数、drawContours函数以及透视变换函数等。本文将详细介绍这些函数的功能、参数、返回值和应用。1.Sobel算子函数功能:Sobel算子用于计算图像灰度的近似梯度,梯度越大越有可能是边缘。参数:s
- 人工智能的前景与未来就业市场:机遇、挑战与社会影响
苹果酱0567
面试题汇总与解析java开发语言中间件springboot后端
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经逐渐渗透到我们生活的方方面面,它不仅引领着技术革新的浪潮,更在无声中重塑着我们的就业市场和社会结构。站在这个时代的交汇点上,我们不禁要问:人工智能将如何影响我们的未来就业市场?它带来的究竟是机遇还是挑战?回望过去,每一次科技革命都伴随着就业市场的剧烈震荡。而今,人工智能作为第四次工业革命的核心驱动力,正以前所未有的速度改变着劳动力市场的格局。从自动化生产线上
- 探索SakuraLLM:轻小说与Galgame翻译的新纪元
蒋素萍Marilyn
探索SakuraLLM:轻小说与Galgame翻译的新纪元SakuraLLM适配轻小说/Galgame的日中翻译大模型项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SakuraLLM在人工智能的浪潮中,SakuraLLM以其独特的魅力和强大的功能,成为了日中翻译领域的一颗璀璨明星。本文将深入介绍SakuraLLM项目,分析其技术特点,探讨其应用场景,并揭示其与众不同
- 大模型问答机器人的智能化程度
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来,人工智能技术取得了飞速发展,特别是深度学习的兴起,为自然语言处理(NLP)领域带来了革命性的变革。其中,大模型问答机器人作为一种新型的智能交互系统,凭借其强大的语言理解和生成能力,在客服、教育、娱乐等领域展现出广阔的应用前景。问答机器人是指能够理解用户自然语言问题并给
- AI学习指南Ollama篇-Ollama的多模态应用探索
俞兆鹏
AI学习指南ai
AI学习指南应用篇-Ollama的多模态应用探索一、引言(一)背景介绍随着大语言模型(LLM)的发展,多模态应用(结合文本、图像、语音等)成为新的趋势。多模态模型能够处理多种类型的数据,如文本、图像和语音,从而提供更丰富、更智能的交互体验。Ollama作为本地部署工具,支持多模态模型的运行,为开发者提供了强大的功能。(二)文章目标本文将探讨Ollama在多模态应用中的可能性,并通过实际案例展示如何
- SpringBoot中运行Yolov5程序
eqa11
springbootYOLO后端
文章目录SpringBoot中运行Yolov5程序一、引言二、环境搭建1、SpringBoot项目创建2、YOLOv5环境配置三、SpringBoot与YOLOv5集成1、创建Python服务2、SpringBoot调用Python服务四、使用示例1、创建控制器五、总结SpringBoot中运行Yolov5程序一、引言在人工智能领域,目标检测是一个热门且实用的技术。YOLOv5作为目标检测算法中的
- 大语言模型原理与工程实践:残差连接与层归一化
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着自然语言处理(NLP)的发展,深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而,这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,我们引入了残差连接(ResidualConnections)和层归一化(BatchNormalization)来改善模型性能。
- 模型架构选择:从传统NLP到Transformer
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算大数据人工智能语言模型AI大模型LLMJavaPython架构设计AgentRPA
模型架构选择:从传统NLP到Transformer关键词:自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择:从传统NLP到Transformer1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1传统NLP模型3.1.2RNN模型3.1.
- [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
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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
liyonghui160com
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
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
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。
营销是必备技能。
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