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mytzs123
图像增强算法opencv人工智能
[论文阅读](11)ACE算法和暗通道先验图像去雾算法(Rizzi|何恺明老师)_暗通道去雾算法-CSDN博客//https://zhuanlan.zhihu.com/p/500023711?utm_id=0#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;namespace{voi
- DeepSeek R1与OpenAI o1深度对比
码事漫谈
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文章目录引言技术原理DeepSeekR1OpenAIo1性能表现官方数据推理任务知识密集型任务通用能力价格对比应用场景科研与技术开发自然语言处理(NLP)企业智能化升级教育与培训数据分析与智能决策部署与集成DeepSeekR1OpenAIo1伦理考量DeepSeekR1OpenAIo1未来展望DeepSeekR1OpenAIo1引言在科技飞速发展的当下,人工智能领域中的大型语言模型(LLMs)正以
- Llama大型语言模型原理详解
摆烂大大王
llamallama语言模型人工智能
Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。本文将详细解析Llama模型的原理,包括其结构、训练过程以及工作机制,帮助读者深入理解这一先进的模型。一、模型结构Llama模型采用了一种基于Transformer的架构,这是一种由多个自注意力机制和前馈神经网络组成的深度神经网络结构。Transformer架构通过自注意力机制捕
- Linux系统python虚拟环境及HanLP部署
段智华
在Linux系统中运行HanLP,要安装部署一个Python的虚拟环境,实现Python2与Python3的版本共存,Python虚拟环境与JavaJVM虚拟机的共存,HanLP是面向生产环境的多语种NLP工具包,HanLp的标记是一只蝴蝶,蝴蝶象征着蝴蝶效应、非线性与混沌理论——虽然微小,但足以改变世界!(《自然语言处理入门》图书作者何晗)Linuxopenssl、libssl-dev等模块安装
- 我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2,效果真的炸裂!!!
AI生成曾小健
自然语言处理人工智能
我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2,效果真的炸裂!!!关于NLP那些你不知道的事2025年01月29日13:08我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2,效果真的炸裂!!!一、什么是知识蒸馏?知识蒸馏是一种模型压缩技术,用于将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到小型模型(学生模型)。其核心原理是教师模型通过预测结果(如概率分布或推理过程)向学生模型传授知识,学生模
- 《攻克语言密码:教AI理解隐喻与象征》
程序猿阿伟
人工智能
在自然语言处理(NLP)领域,让计算机理解人类语言中的隐喻和象征,是迈向更高语言理解水平的关键一步。从“时间就是金钱”这样的概念隐喻,到文学作品里象征着坚韧的“寒梅”,这些非字面意义的表达方式承载着丰富的情感与文化内涵。然而,对于基于规则和数据驱动的NLP模型来说,理解隐喻和象征一直是块难啃的硬骨头。理解隐喻与象征:人类语言的独特魅力隐喻和象征作为常见的修辞手法,为语言表达增添了生动性与深度。隐喻
- 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,
- 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(
- 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
- 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.
- Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同?
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transformer自然语言处理大模型深度学习NLPLLM大语言模型
1.什么是GPU并行计算?GPU并行计算是一种利用图形处理单元(GPU)进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元(CPU)相比,GPU拥有更多的核心,能够同时处理数千个线程,这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中,GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络,加速模型训练过程。在2017年之前,自然语言处理(NLP)领域的研究者们通常会从头开始训练模型,那时能够利用GPU进行
- LLM based Single Agent System
AGI大模型与大数据研究院
大数据AI人工智能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
LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词:大语言模型,单智能体系统,强化学习,自然语言处理,智能自动化1.背景介绍近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性进展。LLM凭借其强大的语言理解和生成能力,正在改变着人们与信息交互的方式。同时,人工智能领域的另一个重要研究
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(五):LMDeploy 量化部署
GoAI
深入浅出LLM深入浅出AI大模型LLM部署人工智能LMDeploy
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI1;;爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接
- DeepSeek 模型:架构创新与实际应用详解
汪子熙
人工智能架构语言模型人工智能
DeepSeek模型是近年来在自然语言处理(NLP)领域备受瞩目的开源大规模语言模型系列。其最新版本DeepSeek-V3采用了混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,拥有6710亿个参数,每个词元(token)激活370亿个参数。该模型在多项基准测试中表现出色,性能媲美GPT-4和Claude等领先的闭源模型。以下将详细介绍DeepSeek模型的架构、用途,并通过具体案例和
- 【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE
kakaZhui
llama深度学习人工智能AIGCchatgpt
在自然语言处理(NLP)领域,Transformer模型已经成为主流。然而,Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。为了让模型理解文本中词语的相对位置,我们需要引入位置编码(PositionalEncoding)。本文将深入探讨LLaMA模型中使用的RotaryEmbedding(旋转式嵌入)位置编码方法,并对比传统的Transformer位置编码方案,分析其设计与实现的优势。1.传
- 【小白学AI系列】NLP 核心知识点(六)Softmax函数介绍
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人工智能自然语言处理transformer
Softmax函数Softmax函数是一种常用的数学函数,广泛应用于机器学习中的分类问题,尤其是在神经网络的输出层。它的主要作用是将一个实数向量“压缩”成一个概率分布,使得所有输出的值在0到1之间,并且总和为1。换句话说,Softmax将模型的原始输出(logits)转化为概率,帮助我们做分类决策。定义与公式假设我们有一个向量z=[z1,z2,…,zn]\mathbf{z}=[z_1,z_2,\d
- NLTK命名实体识别(NER)
Mr数据杨
Python自然语言技术NLTK自然语言处理1024程序员节
命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术,旨在从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织名等。通过对文本的自动化处理,NER能够帮助计算机理解和组织大量的非结构化数据,为信息抽取、搜索引擎优化、数据分析等领域提供强有力的技术支持。NLTK(NaturalLanguageToolkit)是一个广泛使用的Python库,提供
- 我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力?
大模型.
语言模型人工智能自然语言处理架构深度学习大数据大模型
在当今科技飞速发展的时代,大语言模型无疑是最炙手可热的话题之一。从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT,这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人,正重塑着自然语言处理(NLP)的格局。你或许好奇,大语言模型究竟为何如此备受瞩目?这得从自然语言处理领域的核心任务——文本分类说起。文本分类,就像是给五花八门的文本信息贴上合适的“标签”,无论是判断一封邮件是正常邮件还是垃圾邮件,分析社交媒体上的评论是积极
- 检索增强(Retrieval Augmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术
大霸王龙
系统分析业务人工智能
检索增强(RetrievalAugmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术,旨在通过从外部知识库或文档中检索相关信息来增强生成模型的能力。这种方法广泛应用于自然语言处理(NLP)任务中,如问答系统、对话生成和文本生成等。1.检索增强的核心思想检索增强的核心思想是将生成模型与信息检索系统结合,利用外部知识库或文档中的信息来辅助生成更准确、更丰富的回答或内容。具体来说,检索增强包括以
- # 第一章:认识chatgpt
出门喝奶茶
chatgptchatgpt
chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期,人工智能(AI)初见端倪,目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支,致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术,使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代,深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
- transformer.js(二):关于pipe管道的一切
余生H
前端的AI工具书transformerjavascript深度学习webmlwebAI前端
前面的章节transformer.js(一):这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景介绍了transformer.js的应用场景。pipe管道(Pipeline)作为Transformer.js的核心功能之一,负责简化各种常见的NLP任务,例如文本生成、翻译、分类等,本文将详细介绍:从它的概念、实现到实际使用场景,帮助开发者全面掌握这一功能。什么是Pipe管道
- transformer.js(一):这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景
余生H
前端的AI工具书前端transformerjavascripthugginfacewebmlweb大模型
随着大模型的广泛应用,越来越多的开发者希望在前端直接运行机器学习模型,从而减少对后端的依赖,并提升用户体验。Transformer.js是一个专为前端环境设计的框架,它支持运行基于Transformer架构的深度学习模型,尤其是像BERT、GPT等广泛应用于自然语言处理(NLP)的模型。本文将全面解析Transformer.js的运行环境、使用方式、代码示例,以及其能够完成的功能与目前的限制,帮助
- 人工智能技术的应用前景及未来发展
键盘上的蚂蚁-
人工智能生活
引言人工智能(AI)作为21世纪最具创新性和革命性的技术之一,正在全球范围内深刻地改变着我们的生产、工作和生活方式。随着深度学习、强化学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等技术的飞速进展,AI不再仅仅是学术研究中的一个热点,而是渗透到各个行业,成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。对于开发者来说,理解和掌握AI技术不仅是提升个人技能的途径,更是应对未来技术变革、抓住职业机遇的关键
- 自主学习与自然语言处理的融合:实现更智能的聊天机器人
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍自主学习(autonomouslearning)是一种学习方法,它允许机器人或计算机系统在没有人类干预的情况下自行学习和改进。自主学习可以帮助机器人或计算机系统更好地适应新的环境和任务,提高其智能性和效率。自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个分支,它涉及计算机如何理解、处理和生成人类语言。自主学习与自然语言处理的融合
- 论文阅读【CVPR-2022】3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch Feature Swappi
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人工智能计算机视觉
3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini-BatchFeatureSwappingforBodiesandFaces通过小批量特征互换实现身体和脸部的三维形状变异自动编码器潜移默化studyai.com搜索论文:3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini
- 如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成
娄泳含
如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成Llama-2-7b-chat-hf项目地址:https://gitcode.com/mirrors/NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf引言在当今的数字化时代,自然语言处理(NLP)技术的发展日新月异,对话生成模型作为其中的重要组成部分,已经在多个领域展现出巨大的应用潜力。无论是智能客服、虚拟助手,还是教育辅导
- 大语言模型应用指南:OpenAI大语言模型简介
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
大语言模型应用指南:OpenAI大语言模型简介1.背景介绍1.1问题的由来在过去几年中,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步,这主要归功于大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现和发展。LLMs是一种基于深度学习的人工智能模型,能够从大量文本数据中学习语言模式和语义关系,从而生成看似人类写作的自然语言输出。随着计算能力和数据可用性的不断提高,LLMs的规模也在不
- 《剖析Transformer架构:自然语言处理飞跃的幕后英雄》
人工智能深度学习
在人工智能的迅猛发展进程中,自然语言处理(NLP)领域取得了令人瞩目的突破,而Transformer架构无疑是这场变革的核心驱动力。自从2017年在论文《AttentionIsAllYouNeed》中被提出,Transformer便在NLP领域引发了一场革命,彻底改变了模型处理和理解人类语言的方式。打破传统枷锁,开创并行计算新时代在Transformer出现之前,循环神经网络(RNN)及其变体,如
- 论文阅读笔记(9)——《A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers》
StriveQueen
自然语言处理机器学习论文阅读笔记算法神经网络机器学习Transformer
1Abstract2Introductionrecurrentneuralnetworks(RNNs)longshort-termmemory(LSTM)networksequencetosequenceframeworkinter-attentionrelativeeffectivecontextlength(RECL)Transformer3TransformerA.EncoderB.Deco
- java解析APK
3213213333332132
javaapklinux解析APK
解析apk有两种方法
1、结合安卓提供apktool工具,用java执行cmd解析命令获取apk信息
2、利用相关jar包里的集成方法解析apk
这里只给出第二种方法,因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。
public class ApkUtil
{
/**
* 日志对象
*/
private static Logger
- nginx自定义ip访问N种方法
ronin47
nginx 禁止ip访问
因业务需要,禁止一部分内网访问接口, 由于前端架了F5,直接用deny或allow是不行的,这是因为直接获取的前端F5的地址。
所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求,目前可实施的是三种:
一:把ip段放在redis里,写一段lua
二:利用geo传递变量,写一段
- mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性
dcj3sjt126com
mysql
timestamp有两个属性,分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种,使用情况分别如下:
1.
CURRENT_TIMESTAMP
当要向数据库执行insert操作时,如果有个timestamp字段属性设为
CURRENT_TIMESTAMP,则无论这
- struts2+spring+hibernate分页显示
171815164
Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题,传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码,那样做分页可能简单一点,但当把网站分层开发后,分页就比较困难了,下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码,与大家分享交流。
1、DAO层接口的设计,在MemberDao接口中定义了如下两个方法:
public in
- 构建自己的Wrapper应用
g21121
rap
我们已经了解Wrapper的目录结构,下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用,这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。
首先,创建项目应用
&nb
- [简单]工作记录_多线程相关
53873039oycg
多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回 缺点 测试发现必须3个接
- 调试jdk中的源码,查看jdk局部变量
程序员是怎么炼成的
jdk 源码
转自:http://www.douban.com/note/211369821/
学习jdk源码时使用--
学习java最好的办法就是看jdk源代码,面对浩瀚的jdk(光源码就有40M多,比一个大型网站的源码都多)从何入手呢,要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
- Oracle RAC Failover 详解
aijuans
oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用,连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点,从用户感受而言, 是感觉不到这种切换。
Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种:
1. Client-Si
- form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式
antonyup_2006
JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
原帖地址:http://www.iteye.com/topic/266705
form有2中方法把数据提交给服务器,get和post,分别说下吧。
(一)get提交
1.首先说下客户端(浏览器)的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。
对于get方法来说,都是把数据串联在请求的url后面作为参数,如:http://localhost:
- JS初学者必知的基础
百合不是茶
js函数js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果,
JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。
JavaScript 是属于 web 的语言,它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。
许多 HTML 开发者都不是程序员,但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
- iBatis的分页分析与详解
bijian1013
javaibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多,但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分,发现返回的PaginatedList实际上是个接口,实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象,查看PaginatedDataList类发现,每次翻页的时候最
- 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用对象类型
*/
--建立和使用简单对象类型
--对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。
--建立和使用不包含任何方法的对象类型
CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT(
name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date
);
drop type p
- 【Linux命令二】文本处理命令awk
bit1129
linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令,在日常工作中,广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言,包含变量,数组,循环控制结构,条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。
awk命令用来做什么?
1.awk适用于具有一定结构的文本行,对其中的列进行提取信息
2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理,然后把直接结构返回给awk
3.awk实际工
- JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析
白糖_
java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式,目前已经有一套针对SSH2的权限系统,运行良好。但是项目有了新需求:在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP,在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况,所以权限系统需要进行修改。
【SSH2权限系统的实现机制】
权限控制分为页面和后台两块:不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的,用户使
- angular.forEach
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象,key是obj的property key或者是数组的index,value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
- java-谷歌面试题-给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
bylijinnan
二叉排序树
import java.util.LinkedList;
public class CreateBSTfromSortedArray {
/**
* 题目:给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
* 递归
*/
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4,
- action执行2次
Chen.H
JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction"
class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction">
<result name="ssss" type="dispatcher">
- [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源
comsci
能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....
在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
- oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍
daizj
oracle正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入,好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。
正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下:
^ 匹配字符串的开头位置。
$ 匹配支付传的结尾位置。
*
- 报表工具与报表性能的关系
datamachine
报表工具birt报表性能润乾报表
在选择报表工具时,性能一直是用户关心的指标,但是,报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢?
要回答这个问题,首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节,哪些环节容易出现性能瓶颈,如何优化这些环节。
一、报表处理的一般过程分析
1、用户选择报表输入参数后,报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表,并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。
2、
- 初一上学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
wordenglish
what 什么
your 你
name 名字
my 我的
am 是
one 一
two 二
three 三
four 四
five 五
class 班级,课
six 六
seven 七
eight 八
nince 九
ten 十
zero 零
how 怎样
old 老的
eleven 十一
twelve 十二
thirteen
- 我学过和准备学的各种技术
dcj3sjt126com
技术
语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html
- struts2中token防止重复提交表单
蕃薯耀
重复提交表单struts2中token
struts2中token防止重复提交表单
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日
ht
- 线性查找二维数组
hao3100590
二维数组
1.算法描述
有序(行有序,列有序,且每行从左至右递增,列从上至下递增)二维数组查找,要求复杂度O(n)
2.使用到的相关知识:
结构体定义和使用,二维数组传递(http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816)
3.使用数组名传递
这个的不便之处很明显,一旦确定就是不能设置列值
//使
- spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码
jackyrong
Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了,以前使用的是md5,
Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder,现在不推荐了,推荐用bcrpt
Bcrpt中的salt可以是随机的,比如:
int i = 0;
while (i < 10) {
String password = "1234
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
lampcy
javahtml编程语言
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据(替代in)
nannan408
right join
1.前言。
如题。
2.代码
(1)单表查重复数据,根据a分组
SELECT m.a,m.b, INNER JOIN (select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a
(2)多表查询 ,
使用改为le
- jQuery选择器小结 VS 节点查找(附css的一些东西)
Everyday都不同
jquerycssname选择器追加元素查找节点
最近做前端页面,频繁用到一些jQuery的选择器,所以特意来总结一下:
测试页面:
<html>
<head>
<script src="jquery-1.7.2.min.js"></script>
<script>
/*$(function() {
$(documen
- 关于EXT
tntxia
ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架,可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用,使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写,与后台技术无关的前端ajax框架。因此,可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。
ExtJs最开始基于YUI技术,由开发人员Jack
- 一个MIT计算机博士对数学的思考
xjnine
Math
在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界?作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目,是对appe