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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
- 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
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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
- 从CV工程师到CtrlCV架构师:PromptCoder如何让前端搬砖变成乐高拼装
正宗咸豆花
前端人工智能AIGCai个人开发
《从CV工程师到CtrlCV架构师:PromptCoder如何让前端搬砖变成乐高拼装》各位在座的代码艺术家、CSS炼金术师、React吟游诗人,今天我们要聊一个能让原型图自动「现出原形」的黑魔法——是的,我说的不是Figma切图插件,而是能让你的Ctrl+C/V进化成量子纠缠的PromptCoder。官网:PromptCoder当截图遇见AI:前端复刻的「降维打击」还记得那些年我们对着设计图手动敲
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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
- 2K高刷电竞显示器推荐
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2K高刷电竞显示器推荐,各位喜欢打游戏,身为电竞迷的小伙伴,如果你想选一款2K高刷电竞显示器,那么下面的内容不容错过。1.HKCG27H4Pro-2K高刷电竞显示器推荐外观-HKCG27H4Pro2K高刷电竞显示器初见HKCG27H4Pro,它那充满科技感的猎鹰造型设计就深深吸引了我。独特的切割线条搭配上标志性的炎红色倒C型弧线,满满的电竞氛围,仿佛下一秒就要进入激烈的战斗场景。三面窄边框设计简直
- 计算机键盘上的每一个按键应用,电脑键盘按键都代表着什么意思?
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- 数据库索引(1)
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数据库索引1.索引介绍索引是一种特殊的数据库结果,由数据表中的一列或多列组合而成,可以用来快速查询数据表中某一些特定值的记录。通过索引,查询数据是不用读完记录的所有信息,而只是查询索引列。否则,数据库系统将读取每条记录的所有信息进行匹配。可以把索引必做新华字典的音序表。例如,要查‘‘库’’字,如果不使用音序,就需要从字典的400页中逐页来找,但是,如果提取拼音出来,构成音序表,就只需要从10多页的
- GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个):LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等
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LLM工业级落地实践LLM技术汇总人工智能RAG检索系统搜索推荐检索增强生成GraphRAGDify
设想你正致力于构建一个智能问答系统,该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息,并据此生成自然流畅的回答。然而,随着数据规模的不断扩大,系统面临着严峻的挑战:检索效率逐渐下滑,生成内容的质量亦趋于下降。这正是当前众多检索增强型生成(RAG)系统亟需解决的核心问题——如何在数据冗余、检索效率低下以及生成内容不相关之间找到一个最佳的平衡点。RAG的发展瓶颈:传统RAG系统通过检索模型提取最相关
- 正则表达式入门
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入门1、提取文章中所有的英文单词//1.先创建一个Pattern对象,模式对象,可以理解成就是一个正则表达式对象Patternpattern=Pattern.compile("[a-zA-Z]+");//2.创建一个匹配器对象//理解:就是matcher匹配器按照pattern(模式/样式),到content文本中去匹配//找到就返回true,否则就返回falseMatchermatcher=pa
- pytorch实现主成分分析 (PCA):用于数据降维和特征提取
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使用PyTorch实现主成分分析(PCA)可以通过以下步骤进行:标准化数据:首先,需要对数据进行标准化处理,确保每个特征的均值为0,方差为1。计算协方差矩阵:计算数据的协方差矩阵,以捕捉特征之间的关系。特征值分解:对协方差矩阵进行特征值分解,获得主成分。选择主成分:根据特征值的大小选择前几个主成分,通常选择方差最大的主成分。转换数据:将数据投影到选定的主成分上,完成降维。例子代码:importto
- MATLAB中extractAfter函数用法
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目录语法说明示例选择子字符串后的文本使用模式提取路径后的文件名选择指定位置后的子字符串选择字符向量中位置之后的文本extractAfter函数的用法是提取指定位置后的子字符串。语法newStr=extractAfter(str,pat)newStr=extractAfter(str,pos)说明newStr=extractAfter(str,pat)提取在pat指定的子字符串后开始并以str的最后
- 基于MATLAB的GPS信号捕获跟踪:实现与优化
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基于MATLAB的GPS信号捕获跟踪:实现与优化概述:全球定位系统(GPS)已经成为现代导航和定位应用中的重要工具。在GPS接收机中,信号捕获和跟踪是关键步骤,用于从多路复用的GPS信号中提取有用的信息。本文将介绍如何使用MATLAB实现GPS信号的捕获和跟踪,并讨论一些针对性的优化措施。GPS信号捕获:GPS信号具有复杂的结构,包括导航数据、载波信号和码片序列。在信号捕获过程中,我们的目标是找到
- 阿里巴巴Qwen团队发布AI模型,可操控PC和手机
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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/这周,科技界的目光几乎都被DeepSeek的R1模型吸引,但阿里巴巴并没有袖手旁观。1月
- 网易有道开源 “子曰 - o1” 推理模型
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网易有道开源的“子曰-o1”推理模型支持消费级显卡,主要通过以下技术实现:轻量级模型设计:“子曰-o1”采用14B参数规模,相比许多对硬件配置要求高的大型推理模型,选择了较小的参数规模,从基础上降低了对硬件的性能需求,尤其是对显卡的要求,使其可以在消费级显卡上运行。低比特量化技术:该模型使用低比特量化技术,在不影响模型推理能力的前提下,对模型数据进行量化处理,减少数据存储和计算所需的空间和资源,进
- Docker常用知识点问题
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1.dockerfile基础命令及作用—copy和add区别—为什么要指定workdir—expose作用,能不能不用,不用会导致什么情况?—env,不用怎么打镜像—from2.dockerfile编写规范—jdk版本—依赖问题—shell指令引用—字体和时区配置3.多阶段构建优点4.构建过程—-t,-rm参数意思—构建文件(dockerfile)可以自定义名吗5.执行过程—不做端口映射会有什么情
- XPath 选取具有特定文本值的节点
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使用selenium进行自动化测试时,Xpath对界面元素的识别有很重要的作用。如何利用xpath查找到带有特定文本值的节点是一个很重要的技能。要解决的问题:从xml文件中选取具有某个特定文本值的节点,比如说我要处理的是plist文件,内容如下:AppIDNamechineseidublinApplicationIdentifierPrefixCS8M2QZ3L3TimeToLive364Vers
- final 到底有啥用?99% 的开发者可能只知道一半!
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#工作建议运维数据库java架构微服务
小伙伴们,你有过这样的经历吗?早晨喝了一杯奶茶,兴致勃勃地去面试,面试官却冷不丁地问了一句:“final在Java中有什么作用?”我的天哪!我当时脑子一片空白,只能挤出一句:“用来修饰变量吧。”看着面试官点了点头,但眉头却微微一皱,我就知道,完了……不怕!今天咱们就从头到尾,搞清楚final的所有用途,让你下次遇到这个问题,自信到能现场开课!什么是final?简单来说,final是Java中的一个
- Hugging Face挑战DeepSeek,AI开源竞赛升级!
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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/DeepSeek的R1推理模型刚刚引发全球轰动,开源AI界的“顶流”HuggingFac
- DeepSeek:硅谷AI格局的拐点?
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- SASE+:一种使用克林闭包应用于事件流的敏捷语言
马客斯
复杂事件处理(CEP)流式数据处理SASE+敏捷query测试语言正则表达式stream
翻译自论文:《SASE+:AnAgileLanguageforKleeneClosureoverEventStreams》本文并不是原文的逐句翻译,而是提取了原文中的精华,并加入了本人的理解。【】里的内容是我作的注释。不当之处,欢迎指正。SASE+是一种复杂事件处理语言,它支持克林闭包来处理事件流。克林闭包已经被很好地研究正则表达式匹配,应用于流处理的克林闭包模式具有如下特征:事件定义,事件选择,
- 【Python】RocketMQ 基础使用
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目录1.介绍2.实践2.1.启动消费者2.2.启动生产者1.介绍RocketMQ是一个开源的分布式消息传递系统,最初由阿里巴巴集团开发并于2012年开源。它旨在解决高可靠性、高吞吐量、低延迟和可伸缩性等大规模分布式系统下的消息通信需求。RocketMQ的设计目标是提供一种灵活、可靠、高性能的消息传递解决方案,适用于各种场景,包括在线消息通信、日志处理、流式处理、事件驱动架构等。下面是对Rocket
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引言目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,它旨在识别图像中的对象并定位这些对象的位置。YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的目标检测算法,因其速度快且准确度高而广受好评。本文将深入探讨YOLO的原理及其实现方法,并提供一个使用Python和PyTorch的示例代码。项目源码见最下方1.YOLO算法简介YOLO算法的核心思想是将目标检测视为回归问题,而不是传统的分类加定位的两阶段方法
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最近做spi设备驱动开发,查了很多资料,很少有说清楚使用设备树开发和传统开发的区别。很幸运还是找到了一篇:Linuxspi设备驱动:https://blog.csdn.net/liangzhenliang/article/details/46629155简单总结:1、使用设备树开发驱动,驱动可移植性高,和具体平台相关的信息可以通过设备树配置。2、传统设备驱动开发方式,和平台相关的参数,需要在驱动代
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tailwindcss4.0升级了,用了vite的方式,因为主UI框架用的antdv,结果出现了antdv组件自身的css比tailwindcss的优先级高的情况。发现tailwindcss的类都被layer了,而这个layer的特性就是比平常的css优先级要低,考虑到antdv还不能把自身css套上layer(antd好像可以),所以只能把tailwind的layer去掉了,也是为了一些老的ui
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Python入门~精通python计算机视觉开发语言
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- 数仓ETL测试
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提取,转换和加载有助于组织使数据在不同的数据系统中可访问,有意义且可用。ETL工具是用于提取,转换和加载数据的软件。在当今数据驱动的世界中,无论大小如何,都会从各种组织,机器和小工具中生成大量数据。在传统的编程方式中,ETL都提取并进行一些转换操作,然后将转换后的数据加载到目标数据库文件等。为此,需要用任何编程语言编写代码,如Java,C#,C++等。为了避免更多编码和使用库,将通过拖放组件来减少
- 定价策略详解
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定价数据分析产品运营数据挖掘
常用定价策略简述渗透定价:快速吸引客户,适用于新产品进入市场,但低价可能导致利润率低。撇脂定价:获取高额利润,适用于技术含量高的产品,但高价可能限制市场规模。心理定价:利用客户心理反应,增加购买意愿,但过度使用可能导致客户信任危机。分段定价:满足不同客户群体需求,适用于多层次服务,但需要精确的市场细分。会员定价:增强客户忠诚度,适用于订阅服务,但需确保会员权益的吸引力。捆绑定价:通过组合销售增加客
- 【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+TransNext特征提取网络(CVPR2024): 基于YOLOv11的主干网络改进超轻量;
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YOLOv11目标检测改进YOLO网络人工智能深度学习机器学习目标检测
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- 数仓的数据加工过程-ETL
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ETL技术etl
ETL代表ExtractTransform和Load。ETL将所有三个数据库功能组合到一个工具中,以从一个数据库获取数据并将其放入另一个数据库。提取:提取是从数据库中提取(读取)信息的过程。在此阶段,从多个或不同类型的来源收集数据。转换:转换是将提取的数据从之前的形式转换为所需形式的过程。数据可以放入另一个数据库。可以通过使用规则或查找表或将数据与其他数据组合来进行转换。加载:加载是将数据写入目标
- 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
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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