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AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,风险评估,供应链可视化1.背景介绍在当今全球化经济体系中,供应链的复杂性和脆弱性日益凸显。供应链风险是指任何可能对供应链正常运行造成负面影响的事件或因素。这些风险可能来自自然灾害、政治动荡、经济波动、技术故障、供应商违约等方面。一旦供应链风险爆发,可能会导致生产中断、产品短缺、成本飙升、品牌形象受损等严重后果。传统供应链风险管理方法主要依
- 站酷基于服务网格ASM的生产实践
作者:服务网格ASM背景介绍站酷(ZCOOL)2006年8月创立于北京,深耕设计领域多年,聚集了1500万设计师、摄影师、插画师、艺术家、创意人,在设计创意群体中具有一定的影响力与号召力。站酷在创立之初,就以“让设计更有价值”为自身使命,多年来,一直致力于打造以原创设计为核心的“站酷原创版权生态体系”。目前站酷旗下除拥有主站设计师互动平台「站酷网」之外,还重点打磨了一站式正版视觉内容交易平台——「
- Apipost 签约中原消费金融:共建企业级 API 全链路协作平台,推动接口管理与测试智能化升级
Apipost的同学们
Apipost合作案例Apipost私有化部署ApipostAIApipost合作行业Apipost金融客户Apipost合作案例ApipostAIApipostAPI开发企业级开发
随着企业数字化转型的不断深化,API正在从技术细节演变为业务协作的核心枢纽。特别是在金融行业,微服务架构、系统联动、合规要求等多重因素交织下,接口数量激增、管理复杂度提升、质量保障难度加大。近日,Apipost与中原消费金融正式签署合作协议,基于API全生命周期协同平台,协助其构建规范化、自动化、智能化的一体化接口管理与测试体系。一、合作背景:业务高速扩张下的API挑战:场景的复杂性,催生平台化诉
- 供应链风险管理:AI如何预测供应链风险
AI大模型应用之禅
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供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中,供应链风险已成为企业面临的重大挑战。供应链的复杂性和不可预测性使得企业更容易受到各种风险的影响,例如自然灾害、政治动荡、经济波动、疫情爆发等。这些风险可能导致供应中断、成本增加、交付延迟,甚至损害企业声誉。传统供应链风险管理方法主要依赖于经验和专家判断,缺乏数据驱动和预测能力。随着
- 进制介绍及进制转换
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一、进制介绍对于整数,有四种表示方式:1、二进制(B):逢二进一表示数字:0,1以0b或0B开头2、八进制(O):逢八进一表示数字:0~7以数字0开头3、十进制(D):逢十进一表示数字:0~94、十六进制(H):逢十六进一表示数字:0~9,A~F(10~15)以0x或0X开头A~F不区分大小写二、进制转换1、其它进制转为十进制1.1二进制转十进制:规则:从最低位(右边)开始,将每个位上的数提取出来
- 【极光优化算法+分解对比】VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测Matlab代码
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算法transformerlstm
✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍光伏发电作为一种清洁能源,其功率预测对于电网稳定运行和电力系统调度至关重要。然而,光伏功率具有高度的非线性和波动性,传统的预测方法难以准确捕捉其动态特性。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,为提高光伏功率预测精度提供了新的途径
- 【AI】大语言模型(LLM)& NLP
G皮T
#大语言模型LLMNLP大模型大语言模型AI人工智能
大语言模型(LLM)&NLP1.大语言模型(LLM)1.1一句话解释1.2更形象的比喻1.3为什么叫“大”模型1.4它能做什么1.5现实中的例子2.对比NLP2.1用“汽车进化”比喻NLP→LLM2.2为什么说LLM属于NLP2.3LLM的“革命性突破”在哪里2.4总结1.大语言模型(LLM)1.1一句话解释大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是一个“超级文字预测器”,它通过
- 大模型的MoE架构解析:从理论到应用的系统探讨
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MixtureofExperts(专家混合)架构正在重新定义大语言模型的发展轨迹。这种革命性的架构通过条件计算实现了万亿参数规模的模型,同时保持与千亿参数密集模型相当的计算成本。从GPT-4的1.8万亿参数到DeepSeek-V3的671亿参数,MoE架构已成为当前AI领域最重要的技术突破之一。MoE的核心洞察在于"不是所有的模型容量都需要同时激活"——通过让不同的专家网络处理不同类型的输入,实现
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开源人工智能小程序
摘要:在数字技术重构文化传播生态的背景下,超级文化符号的塑造已突破传统IP运营框架。本文以开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序的融合创新为切入点,结合"屿光生活"体验馆、快手烧烤摊主等典型案例,提出"技术赋能-文化增值-生态共生"的三维构建模型。研究发现,该技术体系通过AI驱动的情感共鸣机制、区块链赋能的符号裂变系统、S2B2C重构的亚文化生态,显著提升了文化符号的共情力、符号感和
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文章目录反转字符串反转字符串II替换数字反转字符串题目链接:344.反转字符串双指针法,两个指针的元素直接调转即可classSolution{publicvoidreverseString(char[]s){inthead=0;intend=s.length-1;while(head=k){reverseString(charArray,head,head+k-1);}else{reverseSt
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以下是一个UbuntuC++程序,使用FFmpegAPI来检测数字电影音频MXF文件的采样率(频率)、通道数、采样位数:1.安装FFmpeg开发库bashsudoaptupdatesudoaptinstalllibavformat-devlibavcodec-devlibavutil-dev2.C++程序代码(check_mxf_audio.cpp)cpp#include#includeexter
- 2024大模型秋招LLM相关面试题整理
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0一些基础术语大模型:一般指1亿以上参数的模型,但是这个标准一直在升级,目前万亿参数以上的模型也有了。大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是针对语言的大模型。175B、60B、540B等:这些一般指参数的个数,B是Billion/十亿的意思,175B是1750亿参数,这是ChatGPT大约的参数规模。强化学习:(ReinforcementLearning)一种机器学习的方法,
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作业:day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练,现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高1.读取数据使用CIFAR-10图像数据importtorchfromtorchvisionimportdatasets,transforms#数据预处理transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.
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1.引言在如今数据驱动的时代,网页爬虫(WebScraping)和自然语言处理(NLP)已成为处理大量网页数据的重要工具。利用Python爬虫抓取网页内容,结合NLP技术进行文本分析和信息抽取,能够从大量网页中提取有价值的信息。无论是新闻文章的情感分析、社交媒体的舆情分析,还是电商网站的商品评论挖掘,这些技术都发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页
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在像素构成的数字世界里,Python已成为解码图像奥秘的核心引擎。一、为何选择Python处理图像?超越工具的本质思考当人们谈论图像处理时,往往会陷入工具对比的漩涡(PythonvsMATLABvsC++)。但Python的真正价值在于其构建的完整生态闭环:科学计算基石:NumPy的ndarray结构完美对应图像的多维矩阵本质算法实现自由:从传统算子到深度学习模型的无缝衔接可视化即战力:Matpl
- 面向高校的人工智能通识教育课程实验设计方案
武汉唯众智创
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一、前言2018年,教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》,明确提出“重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合,探索‘人工智能+X’的人才培养模式”。过去,人工智能教育多集中于研究生阶段,本科生接触机会相对有限。2019年,教育部批准35所高校增设“人工智能”本科专业,这标志着人工智能正式纳入本科教育体系。如今,人工智能课程大多是计
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在使用Vue开发使用element-ui时,el-select下拉框出现在点击选择的时候数据无法显示的问题。解决方案:需要使用forceUpdate强制刷新在没有绑定事件时直接在change上绑定forceUpdate:@change="$forceUpdate()"
- 验证码破解的可能与不可能:用Python处理图片验证码的原理与限制
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前言验证码(CAPTCHA)是当前互联网防护机制中的重要组成部分,用于区分真人与自动程序。近年来,随着自动化技术发展,验证码破解成为自动化测试、爬虫及安全研究领域的热点。然而,从技术层面来看,验证码破解既有可行之处,也存在根本限制。本文将结合Python图像处理与机器学习技术,深度剖析图片验证码破解的原理、实践与瓶颈。一、验证码的分类及破解难点1.验证码类型字符型验证码纯数字、字母或混合,最常见。
- 智能家居-深耕10年原创合集(2025/06更新)
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2025-06更新篇章2025年广州光亚展参展记录智能插座:技术与应用演进之路语音识别技术:全链路技术栈解析6000字干货长文,深度解读智能家居7大派系,谁能真正统一“江湖”?最近参与某智能家居项目的早期调研,再次感慨用户对我们所说的“便捷”实则是“无感”。用户原话:"你们总说'智能',我就想要个不用记按钮、不用掏手机的家伙。"我们说的"便捷",在用户那儿根本不是"多快多远",而是"不用刻意"。现
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数据集结构E:\Mytest\test20250622\pythonProject\dataset├──rose│├──rose1.jpg│├──rose2.jpg│└──...└──sunflower├──sunflower1.jpg├──sunflower2.jpg└──...主要只有的两个类fromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimp
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软件工程领域,酷爱编程的人很多,但另一些人总是对此避之不及。而构建软件无疑会让所有人压力山大,叫苦连连。来看看这些流行编程语言的“内心独白”,JAVA现实,C++傲娇,Rust充满安全感,COBOL紧跟时事不掉队……让人头大的编程看起来是不是可爱些了。本文没有冒犯的意思,毕竟幽默有助于建立联系,只希望能博君一笑。Python我们能像模像样写出伪代码,即使您不理解它。不用依靠分号或中括号,区区空格就
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纹理贴图(TextureMapping)是计算机图形学和计算机视觉中的核心技术,广泛应用于三维重建、游戏渲染、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等领域。对其算法的研究涵盖了纹理生成、映射、缝合、优化等多个方面。1.引言纹理贴图是指将二维图像纹理映射到三维几何表面上,以增强模型的视觉真实感。传统方法主要关注静态几何模型上的纹理生成与映射,而近年来,随着多视角图像重建、RGB-D扫描、神经渲染的发展,
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问题:训练集有69张,验证集有48张,每张图的尺寸为2592*1396或接近这个尺寸,每张图约有50到60个目标,且每张图有较多的密集小目标,这些目标区域分别是一些文字或字母或数字。电脑配置显卡是2080ti,运行内存是32g,cpu是9700k。以上条件下,在pp-ocrv3上采用ch_pp_ocrv3_det_student.yml配置并采用ch_pp_ocrv3_det_distill_tr
- 使用TVM编译部署DarkNet模型:YOLO-V2和YOLO-V3实战指南
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使用TVM编译部署DarkNet模型:YOLO-V2和YOLO-V3实战指南tvm-cnTVMDocumentationinChineseSimplified/TVM中文文档项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tv/tvm-cn前言在深度学习模型部署领域,TVM作为一个高效的深度学习编译器栈,能够将训练好的模型优化并部署到各种硬件平台上。本文将详细介绍如何使用T
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博主介绍:Java、Python、js全栈开发“多面手”,精通多种编程语言和技术,痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着,持续探索创新,愿在此分享交流和学习,与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略:多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来,希望帮助更多的人SpringBoot电商项目实战:从
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摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer(ViT)的引入,ViT很快取代了ConvNet,成为图像分类任务中的最新最强模型。然而,vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer(如SwinTransformer)重新引入了若干ConvNet的先验知识,使Transformer成为实用的通用视觉
- 企业级云原生平台的演进路径与治理框架
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随着机器人技术的发展,实时视觉数据流的高效传输和可视化成为提升系统性能的重要因素。通过ZED相机(包括ZED2i和ZEDX)与FoxgloveStudio平台的结合,开发者能够轻松访问高质量的2D图像、深度图和点云数据,从而显著提高感知系统的调试效率。实时可视化价值数据监控ZED相机与Foxglove的集成使得开发者可以在Foxglove平台上查看高分辨率的2D图像、深度图和点云数据。这种能力让团
- GPT在AI原生应用领域的无限潜力
GPT在AI原生应用领域的无限潜力关键词:GPT、AI原生应用、自然语言处理、无限潜力、应用场景摘要:本文深入探讨了GPT在AI原生应用领域所展现出的无限潜力。首先介绍了相关背景知识,包括GPT的基本概念和AI原生应用的定义。接着详细解释了GPT的核心概念,以及它与AI原生应用的紧密联系。通过数学模型和公式对GPT的工作原理进行了阐述,并给出了实际的代码案例。还探讨了GPT在多个实际应用场景中的表
- 40 岁想学中医怎么开始?过来人的经验分享 问止精一书院
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问止中医
零基础学中医学中医如何入门免费学中医!问止精一书院链接:https://tool.nineya.com/qrcode/1iv54b4ts不少人到了40岁,对中医产生浓厚兴趣,却不知该如何起步。作为一名从40岁开始学中医的过来人,我想分享一些实用经验,尤其推荐以问止中医的免费课程作为入门跳板。40岁学中医,最大的顾虑往往是“零基础怕跟不上”。问止中医的免费报名课程恰好解决了这个痛点,课程专为中医小白
- 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
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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
avords
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