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朴拙数据交易猿
机器人金融
全自动数字网络机器人:重塑未来的无形引擎——从金融量化到万物互联,为何必须“ALLIN”?(2025年3月29日)“未来十年,代码将比石油更具价值。”——DeepSeek创始人梁文锋一、数据洪流与AI进化:数字机器人的基因密码全球每天产生的数据量已达3.5ZB(1ZB=1万亿GB),这些数据正通过Transformer架构的AI大模型被转化为数字机器人的"神经元突触"。以DeepSeek-V3为例
- Transformer理解
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Transformer是一种基于自注意力机制(Self-Attention)的深度学习模型架构,由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionIsAllYouNeed》中首次提出。它在自然语言处理(NLP)领域取得了革命性的成功,成为许多先进模型(如BERT、GPT系列、T5等)的基础架构。以下是对Transformer的详细理解:1.Transformer的核心概念2.解码器(Dec
- 如何理解Transformer缺乏像CNN那样的归纳偏置
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具体示例:“数字位置分类任务”我们设计一个简单的任务来对比CNN和Transformer对位置变化的处理能力:任务设定输入:28x28灰度图像,包含一个手写数字(0~9),但数字位置可能出现在图像任意位置(而非固定居中)。目标:模型需要同时完成两个任务:分类:识别数字类别(0~9)。定位:预测数字的中心坐标(x,y,取值范围[0,27])。训练数据:仅包含数字出现在图像左侧半区的样本(x≤13)。
- Guava - List to Map and Multimap
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python
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>GetIdsfromListpublic static List getVendorItemIds(List vendorItems) { return Lists.transform(vendorItems, indexVendorItemId());}public static Function indexVendorItemId()
- 掩码图像建模 (MIM) 中的对数似然与交叉熵
frostmelody
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掩码图像建模(MIM)中的对数似然与交叉熵1.问题背景在掩码图像建模(MIM)任务中,模型需要预测被遮蔽的图像块对应的视觉词元(可以理解为图像块的离散类别标签)。具体来说:每个被遮蔽的图像块i∈Mi\inMi∈M的真实标签是ziz_izi(即它原本的视觉词元类别)。模型通过Transformer编码器生成隐藏向量hLih_L^ihLi,然后通过一个分类器(参数为Wc,bcW_c,b_cWc,bc)
- 山洪预警秒级响应-AI本地化部署在极端降雨短临预测中的技术突破。AI智能体开发与大语言模型的本地化部署、优化技术
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极端降雨预测的技术痛点与边缘破局1.传统预警系统的三重瓶颈延迟致命:WRF模式在1km分辨率下3小时预报耗时>45分钟,错过山洪黄金响应期地形干扰大:复杂地形区(如横断山脉)降水预测误差超50%数据孤岛:水利、气象、国土多源异构数据难实时融合2.边缘智能的技术优势核心创新点:时空Transformer架构:融合微波链路衰减数据与雷达反射率的跨模态注意力机制地形感知损失函数
- bert系列模型区别(bert-base-cased/bert-base-uncased/bert-base-chinese)
Cachel wood
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文章目录BERT模型介绍bert-base-casedbert-base-uncasedbert-base-chineseBERT-BILSTM-CRF模型介绍模型下载地址BERT模型介绍BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种预训练的语言模型,由Google开发并于2018年发布。BERT的目标是通过将大量无标注的文
- BERT与Transformer到底选哪个-上部
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一、先理清「技术家谱」:BERT和Transformer是啥关系?就像「包子」和「面食」的关系——BERT是「Transformer家族」的「明星成员」,而GPT、Qwen、DeepSeek这些大模型则是「Transformer家族」的「超级后辈」。1.1BERT:Transformer的「双向强化版」就像:把普通外卖骑手(原始Transformer)训练成「全局路况通」,能同时看到订单的「历史记
- BERT与Transformer到底选哪个-下部
TGITCIC
AI-大模型的落地之道berttransformer人工智能大模型gptaigc
一、从"外卖系统"看技术本质:为什么说BERT和Transformer是AI界的"双胞胎兄弟"?1.1起源故事:Google的"技术双子星"2017年,GoogleBrain团队在《AttentionisAllYouNeed》中发布了Transformer架构,就像突然给AI界扔了个"核弹级"外卖保温箱——它用自注意力机制(Self-Attention)彻底颠覆了传统RNN的"接力赛"处理方式。两
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Transformer架构从2017年开始,一种新的模型架构开始在大多数自然语言处理任务中超越RNN,它就是Transformer。Transformer由AshishVaswani等人的奠基性论文“AttentionIsAllYouNeed”4引入。这篇论文的要点就在标题之中。事实证明,一种叫作神经注意力(neuralattention)的简单机制可以用来构建强大的序列模型,其中并不包含任何循环
- PyTorch量化进阶教程:第六章 模型部署与生产化
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- 使用HTML5和CSS3实现炫酷的3D立方体动画
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使用HTML5和CSS3实现炫酷的3D立方体动画项目介绍本文将详细介绍如何使用HTML5和CSS3技术实现一个交互式3D立方体动画。这个项目不仅展示了现代Web前端技术的强大功能,还能帮助读者深入理解CSS3的3D变换和动画特性。技术栈HTML5CSS3(transform-style,perspective,transition等)原生JavaScript核心功能3D立方体的构建和渲染自动旋转动
- 大模型算法岗常见面试题100道(值得收藏)
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大模型应该是目前当之无愧的最有影响力的AI技术,它正在革新各个行业,包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等等,正在成为未来商业环境的重要组成部分。截至目前大模型已经超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型技术越来越卷,就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。本文总结大模型算法岗位面试题(含答案),内容如下:一、基础篇1、目前主流的开源模型体系有哪些?Transformer体系:由
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transformstransforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。Scale/Resize调整尺寸,长宽比保持不变。CenterCrop、RandomCrop、RandomSizedCrop裁剪图像。Pad填充。ToTensor把一个取值范围是[0,255]的PIL.Image转换成Tensor。RandomHorizontalFlip图像随机水平翻转transfo
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- DeepSeek vs ChatGPT:大模型技术路线的差异与核心竞争力解析
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摘要:在生成式AI的竞技场上,DeepSeek与ChatGPT代表着两种不同的技术进化路径。本文从架构设计、工程实现、应用场景三个维度深入对比,揭示国产大模型的差异化竞争力与独特技术优势。一、核心架构差异对比1.1模型架构设计哲学维度DeepSeekChatGPT基础架构动态稀疏MoE+局部注意力优化稠密Transformer+全局注意力上下文窗口256ktokens(可扩展至1M)128ktok
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- RTDETR融合何凯明[CVPR2025]新作DyT结构
今天炼丹了吗
RT-DETR涨点改进专栏YOLO深度学习人工智能
RT-DETR使用教程:RT-DETR使用教程RT-DETR改进汇总贴:RT-DETR更新汇总贴《TransformerswithoutNormalization》一、模块介绍论文链接:https://arxiv.org/pdf/2503.10622代码链接:https://jiachenzhu.github.io/DyT/论文速览:归一化层在现代神经网络中无处不在,长期以来一直被认为是必不可少的
- Transformer架构完整代码示例
码猿小菜鸡
计算机视觉人工智能transformer深度学习人工智能pytorch源代码管理
Transformer架构完整代码#!/usr/bin/python3.9#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2023/6/2910:48#@File:abd_transformer_cyd.py#@Software:PyCharmimportmathimporttorchimportcollectionsimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromc
- transformer代码实现
乐事layz
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(一)transformer各模块代码实现*1·*参数的定义与准备工作#mian主体if__name__=='__main__':##句子的输入部分,sentences=[#encoding端初始输入decoding端的输入decoding端的输出比对['我今天吃了汉堡p','SIateabugertoday','IateabugertodayE'],['我今天吃了火锅P','SIatehotpo
- 从RNN讲到LSTM,再讲到Transformer
计算机会说话
rnnlstmtransformerpytorch时序数据库
从RNN讲到Transformer1990年,RNN雏形与BP网络结合出现,但是由于梯度消失和梯度爆炸的问题,训练比较困难。1997年,LSTM和双向RNN同年被提出来,解决了这个问题,并开始被广泛使用也出现了很多变体。pytorchtutorial的intermediate部分就是复现RNN相关网络,在pytorch框架上实现RNN网络比较简单,跟着教程走就行,但是有必要在这里也记录一下理论学习
- 基于Transformer的足球比赛事件分析模型:NMSTPP预测模型的创新与应用
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transformer深度学习人工智能
前言足球作为全球极具影响力的运动和重要产业,其数据分析在现代足球中扮演着关键角色。在这篇博客中,我们将深入探讨一种创新的ransformer-BasedNeuralMarkedSpatioTemporalPointProcess(NMSTPP)模型,研究该模型如何为足球比赛事件分析带来新的视角和方法。研究背景与动机足球比赛中,球员控球时间有限,平均每场仅3分钟,因此如何高效利用控球时间成为关键。过
- 一文读懂「Transformer」算法模型
朱晓霞AI
transformer深度学习人工智能
前面讲到过chatgpt的知识,提到了chatgpt的实现原理包含了transformer内容,所有非常有必要来补充一下这部分的内容。资料:一文读懂「Attention」注意力机制一、什么是Transformer?Transformer是Google的团队在2017年提出的一种NLP经典模型,现在比较火热的Bert也是基于Transformer。Transformer模型使用了Self-Atten
- 傅里叶变换C++实现方式
byxdaz
OpenCV图像处理与识别傅里叶变换
傅里叶变换(FourierTransform)是一种将信号从时域转换到频域的数学工具,广泛应用于信号处理、图像处理、通信等领域。傅里叶变换应用场景:频域滤波(如低通/高通滤波)边缘检测(频域分析)图像压缩(JPEG使用DCT,类似DFT)纹理分析在C++中实现傅里叶变换(FourierTransform),可以使用FFT(快速傅里叶变换)算法来提高计算效率。1、使用OpenCV(推荐)OpenCV
- 学习率调度器工具函数(get_scheduler)补充讲解
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学习率调度器工具函数(get_scheduler)get_scheduler是HuggingFaceTransformers深度学习框架中用于创建学习率调度器(LearningRateScheduler)的工具函数。它的核心作用是动态调整训练过程中的学习率,以优化模型收敛速度、稳定性和最终性能一、get_scheduler的主要用途1.1.支持多种学习率调整策略通过指定name参数,可以灵活选择不
- Python 深度学习实战:聊天机器人
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Python深度学习实战:聊天机器人关键词:Python、深度学习、聊天机器人、Seq2Seq、注意力机制、Transformer1.背景介绍近年来,随着人工智能技术的飞速发展,聊天机器人(Chatbot)逐渐走进了大众的视野。从简单的问答系统到如今能够进行多轮对话、情感分析的智能助手,聊天机器人在客服、娱乐、教育等领域展现出了巨大的应用潜力。深度学习作为人工智能领域的核心技术之一,为聊天机器人的
- 高性能部署实战:vLLM 安装配置 × tokens/s 提升 × 并发测试(适配国产模型)
AI筑梦师
人工智能深度学习
高性能部署实战:vLLM安装配置×tokens/s提升×并发测试(适配国产模型)本文目标:带你完整掌握如何使用vLLM高性能推理引擎部署国产大模型(如Qwen/DeepSeek),包括环境准备、部署流程、性能优化和并发测试,全流程实战落地。✅一、为什么推荐使用vLLM框架?相比传统的transformers推理方式,vLLM在性能方面有显著提升,尤其适合构建高并发、多请求的部署场景:vLLM的核心
- CSS3学习教程,从入门到精通, CSS3 变形效果(2D 和 3D)的详细语法知识点及案例代码(22)
知识分享小能手
前端开发网页开发编程语言如门css3学习3dcss前端html5javascript
CSS3变形效果(2D和3D)的详细语法知识点及案例代码CSS3变形效果语法详解CSS3变形(Transform)允许我们对元素进行平移、旋转、缩放、倾斜等操作。变形分为2D变形和3D变形,3D变形在2D变形的基础上增加了深度方向的变换。一、2D变形核心属性:transform1.平移(Translate)translateX(x):水平移动translateY(y):垂直移动translate(
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
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oracle
1、ORACLE的安装
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8i,9i : i是internet
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12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
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中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
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}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
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oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
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englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
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prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
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O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
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- JPA之JPQL(三)
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1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
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public void querySingleObject1() {
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- Remove Duplicates from Sorted Array II
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Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
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- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
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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
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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- CentOS安装Mysql5.5
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centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
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rm -rf /var/lib/mysql
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- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
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给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
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安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
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superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要