- AI人工智能领域必备:AI芯片的关键作用
AI算力网络与通信
AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构AI人工智能与大数据技术人工智能ai
AI人工智能领域必备:AI芯片的关键作用关键词:AI芯片、算力、神经网络、能效比、专用架构、异构计算、存算一体摘要:在人工智能高速发展的今天,从手机里的“语音助手”到马路上的“自动驾驶汽车”,从医院的“智能影像诊断”到工厂的“机器人流水线”,AI技术的落地离不开一个“幕后大功臣”——AI芯片。本文将用“快递分拣工厂”“人脑神经村”等生活案例,带你一步一步理解AI芯片的核心作用、工作原理和未来趋势,
- 大语言模型应用指南:谷歌 Gemini 简介
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算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:谷歌Gemini简介关键词:大语言模型,Gemini,谷歌,人工智能,应用指南1.背景介绍近年来,人工智能领域取得了突破性进展,尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现,彻底改变了我们与信息交互的方式。从最初的聊天机器人到如今的代码生成、文本创作等领域,LLMs展现出惊人的能力。谷歌作为科技巨头,一直走在人工智能研究的前沿。继BERT、LaMD
- 【EI+Scopus+Google Scholar三平台护航】2025年8-9月智能融合:计算建模、人工智能与物联网、机械制造与智能控制以及人工智能与数字化管理等领域的创新之旅
【EI+Scopus+GoogleScholar三平台护航】2025年8-9月智能融合:计算建模、人工智能与物联网、机械制造与智能控制以及人工智能与数字化管理等领域的创新之旅【EI+Scopus+GoogleScholar三平台护航】2025年8-9月智能融合:计算建模、人工智能与物联网、机械制造与智能控制以及人工智能与数字化管理等领域的创新之旅文章目录【EI+Scopus+GoogleSchol
- ART(Automatic Reasoning and Tool-use):自动推理与工具使用的革命性突破
引言在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的能力边界正在不断被重新定义。ART(AutomaticReasoningandTool-use)技术作为一项革命性的突破,为AI系统提供了自动推理并使用外部工具的能力,这标志着我们正在迈向更加智能和实用的AI时代。什么是ART技术?ART是AutomaticReasoningandTool-use的缩写,它是一种让AI系统能够自动进行推理并调用外
- Prompt 精通之路(一)- AI 时代的新语言:到底什么是 Prompt?为什么它如此重要?
程序员阿超的博客
Prompt精通之路:从零基础到AI高效玩家人工智能promptPrompt新手指南提示词入门AI指令ChatGPTdeepseek
AI时代的新语言:到底什么是Prompt?为什么它如此重要?标签:#Prompt新手指南#提示词入门#AI指令#人工智能#ChatGPTPrompt精通之路:系列文章导航第一篇:AI时代的新语言:到底什么是Prompt?为什么它如此重要?第二篇:告别废话!掌握这4个黄金法则,让你的Prompt精准有效第三篇:像专业人士一样思考:Zero-Shot,Few-Shot和思维链(CoT)技巧详解第四篇:
- 循环神经网络(RNN):序列数据处理的强大工具
LNL13
rnn人工智能深度学习
在人工智能和机器学习的广阔领域中,处理和理解序列数据一直是一个重要且具有挑战性的任务。循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)作为一类专门设计用于处理序列数据的神经网络,在诸多领域展现出了强大的能力。从自然语言处理中的文本生成、机器翻译,到时间序列分析中的股票价格预测、天气预测等,RNN都发挥着关键作用。本文将深入探讨RNN的工作原理、架构特点、训练方法、常见类型以及其
- 深度解析生成式 AI:从技术原理到实战应用
LNL13
人工智能
一、生成式AI:重构数字内容生产范式(一)技术定义与核心价值生成式人工智能(GenerativeAI)是通过深度学习模型自动创造文本、图像、代码、视频等内容的技术体系,其核心在于从数据中学习概率分布并生成符合人类认知的输出。与传统判别式AI(如图像分类)不同,生成式AI实现了从"识别"到"创造"的跨越,典型应用包括:文本领域:ChatGPT对话系统、小说自动生成图像领域:MidJourney艺术创
- 解锁数据的秘密:用大型语言模型编织异构数据的交响乐
步子哥
智能涌现AGI通用人工智能语言模型人工智能自然语言处理
在数据的浩瀚海洋中,信息如同一座座孤岛,形态各异、语言不同。如何将这些分散的岛屿连接成一片大陆,为人工智能应用提供坚实的基础?这是数据工程师们长久以来的挑战。传统方法耗时费力,宛如手工编织一张巨大的网。而今,大型语言模型(LLMs)如同一股清风,带来了自动化整合的希望。本文将以通俗易懂的方式,深入探讨如何利用LLMs在数据工程中实现异构数据的提取与整合,聚焦于高等教育中学习障碍这一独特场景,揭示人
- 自动驾驶系列—加速自动驾驶系统开发:多型号SoC快速适配的最佳实践
学步_技术
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习SoC适配
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 自动驾驶技术研发适用Infortrend普安存储IEC平台
Infortrend普安存储IEC私有云平台,轻松高效应用无人驾驶技术自动驾驶汽车(例如自动驾驶出租车、无人驾驶公交)和无人驾驶飞行器(UAV)依靠摄像头、物联网传感器、雷达、GPS采集的实时数据瞬间做出决策。自动驾驶系统作为核心部分,不间断分析环境条件,应对潜在风险,确保乘客和货物运输安全。Autopilot应用程序在开发和模拟中,大数据、AI(人工智能)、ML(机器学习)等技术能否高速发挥作用
- 通信技术以及5G和AI保障电网安全与网络安全
鲸 Blue
安全5G人工智能
摘要:电网安全是电力的基础,随着智能电网的快速发展,越来越多的ICT信息通信技术被应用到电力网络。本文分析了历史上一些重大电网安全与网络安全事故,介绍了电网安全与网络安全、通信技术与电网安全的关系以及相应的电网安全标准,分享了中国国家电网公司保障电网安全的相关措施和成功经验,并对5G、AI等新技术在电网安全和网络安全方面的创新和应用做了分析和展望。关键词:电网安全;网络安全;5G;人工智能引言从1
- 阿里云瑶池数据库 Data Agent for Meta 正式发布,让 AI 更懂你的业务!
数据库人工智能知识资讯
背景随着生成式人工智能(GenerativeAI)从概念验证迈向规模化商业落地,AIAgent已成为企业核心业务流程的重要组成部分。然而,当模型调用日益便捷时,核心痛点已不再是模型本身,而是集中在一个关键要素上:数据。AIAgent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。企业面临的核心挑战在于:数据孤岛导致知识库分散,通用大模型难以理解专业业务传统数据管理依赖人工开发维护,
- Python入门Day1
Zonda要好好学习
Pythonpython开发语言
Python介绍Python的发展历程为什么叫PythonPython本来是蟒蛇的意思,用来象征写代码的程序员。因为相对于Java、C++等程序,Python非常简单,所以写Python也的程序员也象征“玩蛇”的程序员。Python的由来Python的历史也相对比较悠久,可以追溯到1990年,有数十年的发展历程,随着今年人工智能和数据挖掘的发展,Python飞速发展。ABC语言是一种语言和编程环境
- 基于Google Gemini 探索大语言模型在医学领域应用评估和前景
知来者逆
LLM语言模型搜索引擎人工智能Gemini大语言模型医疗健康医疗
概述近年来,大规模语言模型(LLM)在理解和生成人类语言方面取得了显著的飞跃,这些进步不仅推动了语言学和计算机编程的发展,还为多个领域带来了创新的突破。特别是模型如GPT-3和PaLM,它们通过吸收海量文本数据,已经能够掌握复杂的语言模式。人工智能技术的迅猛发展不断推动着LLM的进化,并加速了这一领域的专业创新。这些进步是随着模型规模的扩大、数据量的增加以及计算能力的提升而逐步实现的,其中许多尖端
- AI人工智能与自动驾驶的协同创新模式
AI大模型应用之禅
人工智能自动驾驶机器学习ai
AI人工智能与自动驾驶的协同创新模式关键词:人工智能、自动驾驶、协同创新、深度学习、计算机视觉、传感器融合、决策系统摘要:本文深入探讨了人工智能与自动驾驶技术的协同创新模式。我们将从基础概念出发,逐步分析AI如何赋能自动驾驶系统,涵盖感知、决策和控制三大核心模块。文章将通过生动的比喻解释复杂技术原理,展示实际代码实现,并探讨未来发展趋势和挑战。通过这篇文章,读者将全面理解AI与自动驾驶如何相互促进
- 大语言模型应用指南:Gemini简介
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础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.背景介绍自然语言处理(NLP)一直是人工智能领域的热门话题之一。在NLP中,语言模型是一个重要的概念,它可以用来预测下一个单词或字符的概率。近年来,随着深度学习技术的发展,大型语言模型的研究和应用也越来越受到关注。其中,Gemini是一种新型的大型语言模型,它在多项任务上取得了优异的表现。本文将介绍Gemini的核心概念、算法原理、数学模型和公式、项目实践、实际应用场景、工具和资源推荐、未来发
- 深入了解Transformer模型及其优缺点
目录前言1Transformer结构特点1.1注意力机制(Self-Attention)1.2编码器-解码器架构1.3位置编码和基于注意力的损失函数2Transformer模型优缺点分析2.1Transformer模型的优点2.2Transformer模型的缺点3应用领域结语前言在当今人工智能领域,自然语言处理的关键问题之一是解决文本理解和生成中的挑战。传统的循环神经网络虽然在处理序列数据方面取得
- Python环境搭建:从零开始配置开发环境
码农垦荒笔记
Pythonpython开发语言经验分享
一、为什么你需要学会搭建Python环境?1.Python是什么?它能做什么?想象Python就像一把“万能工具刀”——无论是想做个网站、分析数据、写个小游戏,还是研究人工智能,它都能帮你搞定。比如:豆瓣、Instagram的后台用了Python科学家用Python分析实验数据连ChatGPT的开发者也会用到Python库2.为什么环境配置这么重要?举个生活例子就像做菜前要先准备好锅和调料,写Py
- 如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性?
人工智能教学实践
python编程实践人工智能学习人工智能
要深入理解人工智能工程技术专业与其他信息技术专业的关联性,需要跳出单一专业的学习框架,通过“理论筑基-实践串联-跨学科整合”的路径构建系统性认知。以下是分阶段、可落地的学习方法:一、建立“专业关联”的理论认知框架绘制知识关联图谱操作方法:用XMind或Notion绘制思维导图,以AI为中心,辐射关联专业的核心技术节点。例如:AI(机器学习)├─数据支撑:大数据技术(Hadoop/Spark)+数据
- 数据分析的智能化变革:AI人工智能
AI大模型应用工坊
数据分析人工智能数据挖掘ai
数据分析的智能化变革:AI人工智能关键词:数据分析、智能化变革、AI人工智能、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨了数据分析领域借助AI人工智能实现的智能化变革。详细阐述了相关核心概念、算法原理、数学模型,通过具体的项目实战展示了AI在数据分析中的应用,介绍了实际应用场景以及可利用的工具和资源。同时对数据分析智能化变革的未来发展趋势与挑战进行了总结,并解答了常见问题,为读者全面了解这一变革提供了丰
- AI大模型定义与应用概述
水云桐程序员
人工智能ai大模型
AI大模型,也成为基础模型或大规模预训练模型,指的是在海量数据上通过深度学习技术进行预训练的超大型人工智能模型。常见类型大型语言模型:这是目前最主流和成熟的大模型类型。擅长文本生成、文本理解、机器翻译、对话系统、代码生成与解释等。代表案例:GPT系列、通义千问、文心一言、KimiChat等。多模态大模型:擅长同时处理和生成多种模态的信息,如文生图、图生文、图文问答、视频理解、音频生成等。代表案例:
- 浅析基于深度学习算法的日语OCR技术原理及其应用场景
AI人工智能+
TEL18600524535ocr文字识别人工智能
在全球数字化进程加速的今天,日语作为世界第九大使用语言,其文字处理的自动化需求日益凸显,日语OCR技术应运而生。中科逸视日文OCR技术是一款基于先进人工智能技术的专业光学字符识别(OCR)解决方案,专门针对日语文本的数字化需求设计开发。能够将纸质文档、图片中的日文内容快速准确地转换为可编辑、可搜索的电子文本,大幅提升日文资料的处理效率,为企业国际化运营和个人日语学习提供强有力的技术支持。技术原理中
- 浅析通用文字识别OCR技术的工作过程及其应用场景
AI人工智能+
TEL18600524535人工智能ocr计算机视觉图像处理文字识别
通用文字识别技术作为人工智能领域的重要分支,正深刻地改变着人们的生活与工作方式。通用文字识别技术基于光学字符识别(OCR)技术发展而来,其核心原理是通过对图像中文字的特征提取与分析,将其转化为计算机能够理解和处理的文本信息。这一过程涉及多个关键步骤:图像预处理:输入的图片可能存在光照不均、倾斜、模糊等问题,预处理阶段会对图像进行灰度化、降噪、二值化、倾斜校正等操作,以提高文字的清晰度和可识别性。例
- 蒙特卡罗方法与深度学习的关系
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战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
蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
- AI人工智能 语音识别
马里亚纳海沟网
人工智能语音识别python学习运维笔记
AI人工智能构建语音识别器语音识别或自动语音识别(ASR)是AI机器人等AI项目的关注焦点。没有ASR,就不可能想象一个认知机器人与人进行交互。但是,构建语音识别器并不容易。开发语音识别系统的困难开发高质量的语音识别系统确实是一个难题。语音识别技术的困难可以广泛地表征为如下所讨论的许多维度-词汇大小词汇大小影响开发ASR的难易程度。考虑以下词汇量以便更好地理解。例如,在一个语音菜单系统中,一个小词
- 基于Python的智能语音识别系统设计
MATLAB算法工程师Y
python语音识别开发语言
引言语言是人类最原始直接的一种交流方式,通俗易懂、便于理解。随着科技的发展,语言交流不再只存在于人与人之间,如何让机器“听懂”人类的语言并做出反应成为人工智能的重要课题,语音智能交互技术应运而生。作为其中重要一环的语音识别技术近年来不断发展,走出了实验室,随着人工智能进入人们的日常生活中。当今市场上语音识别技术相关的软件、商品涉及人类生活的方方面面,语音识别的实用性已经得到充分的印证。如今语音识别
- 基于python的语音识别系统,Python语音识别技术路线
快乐的小肥熊
ai智能写作python语音识别开发语言cnn
如何用python调用百度语音识别1、首先需要打开百度AI语音系统,开始编写代码,如图所示,编写好回车。2、然后接下来再试一下的音频,开始编写成功回车,如图所示的编写。3、最后,查看音频c的属性,可以看到音频持续28秒,这样就是用python调用百度语音识别成功解决问题。谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创Python语音识别,调用的是哪个客户端接口函数调用腾讯云的语音识别(一句话识别)接口-Py
- Ubuntu 24.04.2 LTS Python 人工智能Ai视觉模型
GHY云端大师
AI训练模型python人工智能
一、创建Python虚拟环境#更新软件包列表,确保你获取到最新版本的可用软件包sudoaptupdate#安装用于创建Python3.10虚拟环境(venv)的相关软件包sudoaptinstallpython3.10-venv-y或sudoaptinstallpython3.12-venv-y#使用Python3创建一个名为"yolov8_env"的虚拟环境python3-mvenvyolo
- 人工智能训练知识学习-TTS(智能语音合成)
笨鸟笃行
人工智能学习
人机对话——TTS(TextToSpeech)概念:TTS技术,即文本转语音技术,是一种将文字内容转换为语音输出的技术。它通过计算机程序和算法,将文本信息转化为自然流畅的语音信号,让用户能够听到文字内容,而无需手动阅读。(即将文本转换为语音输出)TTS技术的工作原理(一)文本预处理当TTS系统接收到一段文本输入时,首先会对文本进行预处理。这包括分词、词性标注、语义理解等操作。例如,在中文文本中,系
- Python 语音识别与语音合成的实现方法
加班不如去钓鱼
python语音识别xcode
```htmlPython语音识别与语音合成的实现方法Python语音识别与语音合成的实现方法随着人工智能技术的发展,语音处理在实际应用中变得越来越重要。Python作为一种功能强大的编程语言,提供了丰富的库和工具来实现语音识别和语音合成的功能。本文将详细介绍如何使用Python实现语音识别与语音合成。一、语音识别语音识别(SpeechRecognition)是将人类的语音转换为文本的过程。Pyt
- 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
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
--------
- 【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