[数据集][目标检测]街灯路灯检测数据集VOC+YOLO格式1893张1类别

深入掌握大模型精髓：《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发！努力的光头强人工智能 langchain prompt transformer 深度学习
今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。AI大模型
【目标检测数据集】番茄叶片病害数据集13940张9类VOC+YOLO格式熬夜写代码的平头哥∰ 数据集目标检测 YOLO 目标跟踪
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：13946标注数量(xml文件个数)：13946标注数量(txt文件个数)：13946标注类别数：9标注类别名称:["EarlyBlight","Healthy","LateBlight","LeafMiner","Le
YOLOv8数据增强热心小张研究生 yolov8
1.找到augment.py（ultralytics/data/augment.py），修改对应内容#TransformsT=[A.Blur(p=0.01),A.MedianBlur(p=0.01),A.ToGray(p=0.01),A.CLAHE(p=0.01),A.RandomBrightnessContrast(p=0.0),A.RandomGamma(p=0.0),A.ImageCompr
从零到一建设数据中台 - 架构概览我码玄黄从零到一建设数据中台架构数据中台中台架构
数据中台功能架构概览数据中台相关名词解释1.数据仓库：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。因此，其重点在于数据的集合。数据仓库可使用维度建模方法论从业务过程中抽象出通用维度与度量，组成数据模型，为决策分析提供通用的数据分析能力。数据仓库重在建数据，而数据中台则将建、治、管、服放到同样的高度，数据仓库只是数据中台的一个子集。用一个蔬菜储存的例子来简
【已解决】Python报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘requests‘ 程序员洲洲 python 开发语言 requests
本文摘要：已解决ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirement，并总结提出了几种可用解决方案。同时结合人工智能GPT排除可能得隐患及错误。作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。公粽号：洲与AI。作者优秀专栏：洲洲每周都会举办一些送书活动，欢迎大家关
镜舟科技与西南证券合作，构建极速、高效数据平台镜舟科技 starrocks 镜舟科技大数据数据库大数据数据分析
《金融科技发展规划（2022-2025年）》明确了高质量推进金融数字化转型的总体思路，云计算、人工智能等新兴技术开始被广泛应用，提升金融服务的便捷性，但随着日益增长的数据体量，数据的存储和处理能力日渐。数据的金融机构需要加强数据能力建设、完善数据中心建设，并构建健全的数字安全生态。在金融行业的数字化转型浪潮中，西南证券凭借其深厚的行业经验和前瞻性视野，与镜舟科技一起，构建一个高效、稳定且易于维护的
2024年最佳编程学习AI工具包 AI真好玩学习人工智能
人工智能正在成为当今科技中不可或缺的一部分，因此学习AI编程对于在科技领域取得成功至关重要。由于在教育、灵活性和编程教学能力方面的价值，各种类型的AI套件在2024年引领潮流。以下讨论了2024年学习编程的一些顶级AI套件。1.树莓派AI套件这个树莓派AI套件将是初学者和专家尝试更灵活且经济的方法的最佳选择。它包含一个树莓派板、一个摄像头模块和其他不同的传感器，非常适合构建和编程AI项目的全面设置
【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘 ShuQiHere 人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据，还能从数据中学习，从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统，背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同，它不再依赖于人类编写的固定规则，而是通过数据自我改进模型，从而更灵活
如何让大模型更聪明？吗喽一只人工智能算法机器学习
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。让大模型更聪明，从算法创新、数据质量与多样性、模型架构优化等角度出发，我们可以采取以下策略：一、算法创新优化损失函数：损失函数是优化算法的核心，直接影响模型的最终性能。在大模型中，需要设计更为精细的损失函数来捕捉数据中的复杂性和细微差别。例如，结合任务特性和数据特性，设计多任务
预警提醒并生成日志，便于后期追溯的智慧地产开源了 AI服务老曹开源安全智慧城市大数据人工智能
智慧地产视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。AI是新形势下数字经济的重要基础设施，具备同各行各业结合的能力，越来越多的行业和领域都在进行不同层次的智能化升级。新人工智能时代将是泛智能时代，覆盖的范围也远远不止传统理解中的互联网和科
百行代码复现扩散模型-基于线性回归李新然数据统计分析深度学习线性回归算法回归 python 数据分析
文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型，通常需要大量的算力去训练和验证。这导致缺乏算力的普通读者，阅读“大模型”论文，只能按论文作者所写来构造自己的认知。可能对很多类似笔者的人来说：纸上得来终觉浅。或许我们可以退而求其次，只选择Follow论文的思路。本文以DiffusionModel为例，说明从核心思想来
大规模语言模型的书籍分享，从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了黑客-雨语言模型人工智能自然语言处理学习大模型学习大模型入门大模型教程
在当今人工智能领域，大规模语言模型成为了研究和应用的热点之一。它们以其大规模的参数和强大的性能表现，推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程，有两点令人印象深刻。第一点是可拓展的训练架构与学习范式:Transformer架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模，并且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式;第二点是对于数据质量与数据规模的重视:不同于BERT
大数据领域的深度分析——AI是在帮助开发者还是取代他们？阳爱铭大数据与数据中台技术沉淀大数据人工智能后端数据库架构数据库开发 etl工程师 chatgpt
在大数据领域，生成式人工智能（AIGC）的应用正在迅速扩展，改变了数据科学家和开发者的工作方式。本文将从大数据的专业视角，探讨AI工具在这一领域的作用，以及它们是如何帮助开发者而非取代他们的。1.大数据领域的AI工具现状在大数据领域，AI工具已经取得了显著进展，以下是几款主要的AI工具及其功能和实际应用：ApacheSpark+MLlib：ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统，广泛用于
python实现模糊逻辑_基于Python的大数据集模糊逻辑 takeiiii python实现模糊逻辑
我的团队一直致力于在两个大数据集上运行模糊逻辑算法。第一个(子集)大约是180K行，包含我们需要在第二个(超集)中匹配的人的姓名、地址和电子邮件。超集包含250万条记录。两者都具有相同的结构，并且数据已经被清理，即地址解析、名称规范化等ContactIDint,FullNamevarchar(150),Addressvarchar(100),Emailvarchar(100)目标是将一行子集中的值
机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习 Efred.D 人工智能机器学习深度学习人工智能
文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?机器学习(machinelearning),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做预测.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络,目前学界大致把机器学习分为传统机器学习和机器学习两个类别
OpenAI正式推出了全新的o1-preview系列，专注于解决复杂问题新加坡内哥谈技术人工智能语言模型自然语言处理 chatgpt
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/OpenAI正式推出了全新的o1-preview系列，专注于解决复杂问题，并于9月12日
聚类分析 | Python密度聚类（DBSCAN）天天酷科研聚类分析算法（CLA）python 聚类机器学习 DBSCAN
密度聚类是一种无需预先指定聚类数量的聚类方法，它依赖于数据点之间的密度关系来自动识别聚类结构。本文中，演示如何使用密度聚类算法，具体是DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）来对一个实际的数据集进行聚类分析。一、基本介绍密度聚类的核心思想是将数据点分为高密度区域和低密度区域。高密度区域内的数据点被认为属于同一簇，而低
【深入剖析】Kylin架构全景及其组件详解 2401_85763639 kylin 架构大数据
标题：【深入剖析】Kylin架构全景及其组件详解ApacheKylin是一个开源的分布式分析引擎，提供大数据集上的即时分析能力。它通过预计算技术，将数据以多维立方体的形式存储，从而加快查询速度。本文将详细探讨Kylin的架构及其组件，包括数据源、元数据存储、Cube构建、协调节点、查询引擎等关键部分。1.Kylin架构概述Kylin的架构设计为分层结构，每一层负责不同的功能和任务。2.数据源层Ky
机器学习与深度学习的区别 eqa11 机器学习
文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别1、学习方法2、数据需求3、应用领域五、总结机器学习与深度学习的区别一、引言在人工智能的浪潮中，机器学习和深度学习无疑是最耀眼的两颗明星。它们在许多领域都取得了令人瞩目的成就，从自动驾驶汽车到
景联文科技：专业数据标注公司，推动AI技术革新景联文科技人工智能
数据标注作为AI技术发展的重要支撑，对于训练高质量的机器学习模型以及推动应用领域的创新具有不可替代的作用。景联文科技作为专业的数据标注公司，致力于提供专业的数据标注服务，帮助客户解决AI链条中的数据处理难题，共同推动人工智能技术的进步与发展。一站式数据标注服务景联文科技提供一站式的数据标注服务，涵盖从图像、视频、音频到文本等多种数据类型。•图像标注：对象检测、语义分割、关键点标注、多边形标注等。•
[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2757标注数量(xml文件个数)：2757标注数量(txt文件个数)：2757标注类别数：4标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sicklecell"]每个类别标注的框数：Platelet
实现数据卓越：生成式人工智能如何彻底改变数据集成优维科技EasyOps 人工智能
在当今的数字时代，数据已成为从商业和医疗保健到教育和政府等各个领域决策的基石。收集、分析数据并从中获取见解的能力改变了组织的运营方式，为创新、效率和增长提供了前所未有的机会。什么是数据驱动方法？数据驱动方法是一种依靠数据分析和解释来指导决策和战略制定的方法论。这种方法涵盖了一系列技术，包括数据收集、存储、分析、可视化和解释，所有这些都旨在利用数据的力量来推动组织的成功。主要原则包括：数据收集——从
离线数仓VS实时数仓 james二次元数据仓库数据仓库大数据
离线数据仓库（OfflineDataWarehouse）和实时数据仓库（Real-timeDataWarehouse）的实施有一些相似之处，但也存在显著的差异。以下是两者在几个关键方面的对比：相同点：数据集成：都需要从多个数据源提取、转换和加载数据（ETL/ELT）。都需要处理数据清洗、去重和规范化，以保证数据的一致性和准确性。数据建模：都需要进行数据建模，设计数据仓库的星型或雪花模型，定义事实表
点云数据集可视化业余小程序猿 python 点云数据可视化
ModelNet40数据集可视化：importopen3daso3dimportnumpyasnpfromplyfileimportPlyDatafromPILimportImage#读取PLY文件内容defread_ply_file(file_path):try:ply_data=PlyData.read(file_path)print("PLY文件内容成功读取")returnply_datae
分类算法可视化方法 dundunmm 数据挖掘分类数据挖掘人工智能可视化
可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
如何使用AIStarter启动器打包并发布AI应用项目【AI软件】 ai_xiaogui 人工智能 AI写作 AIStarter AI作画 AI软件
随着人工智能技术的不断进步，越来越多的开发者希望将自己的AI应用项目分享给更多用户。AIStarter启动器提供了一个便捷的平台，帮助开发者轻松完成项目的打包和发布。本文将详细介绍使用AIStarter启动器的全过程，包括注册账号、发布应用、设置价格、上传封面图片等关键步骤，并分享一些实用的注意事项。注册账号首先，你需要在AIStarter官方网站上注册一个账号。注册过程非常简单，只需填写基本信息
AIStarter市场指南：项目分享与框架优化【AI绘画、写作、对话、办公、设计】 ai_xiaogui 人工智能
随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的开发者和爱好者希望能够将自己的创意和项目分享给更多人。AIStarter作为一个专注于AI领域的平台，正致力于打造一个开放的应用市场，让创作者能够轻松分享他们的项目，同时也方便其他用户下载和使用。本文将详细介绍AIStarter应用市场的功能和使用方法，并分享熊哥的一些心得与展望。应用市场概述AIStarter应用市场是一个集成了多种AI应用程序的平台，旨在为
免费AI工具大全：自动&手动更新教程 ai_xiaogui 人工智能
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的免费AI工具涌现出来，为用户提供了丰富的选择。然而，如何确保这些工具始终保持最新状态，以便能够享受到最新的功能和修复已知的问题，却是一个值得关注的问题。本文将详细介绍如何对这些免费AI工具进行自动和手动更新，帮助你保持软件的最佳性能。一、引言简述免费AI工具的普及及其重要性。引出文章主题——自动和手动更新方法。二、自动更新方法工具自带更新功能解释：许多AI工具
人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装 bw876720687 人工智能机器学习深度学习
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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
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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
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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
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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，
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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 jquery UI react
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 java eclipse 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
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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 apple windows XP OS
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 SVN jira
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 type pl/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 c gcc
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
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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 java Math Random
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
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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

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