- 【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1:开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练
Donvink
大模型#AIGCstablediffusionAIGC人工智能机器学习深度学习
目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域,生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者,因其强大的图像生成能力而备受关注。今天,我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
- 图生视频技术的发展与展望:从技术突破到未来图景
Liudef06
StableDiffusion音视频人工智能深度学习stablediffusion
一、技术发展现状图生视频(Image-to-VideoGeneration)是生成式人工智能(AIGC)的重要分支,其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来,随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步,图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络(GAN),通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如,DeepMind的DVD
- “轻松一键生成 AI 图像:Stable Diffusion Online 带来革命性视觉创意体验!“
ai小精灵
人工智能stablediffusion文心一言AI作画chatgpt
StableDiffusionOnline正在为AI图像生成领域树立新标准,将复杂的功能与便捷直观的用户体验相结合。历史上,StableDiffusion的部署步骤带来了重大挑战,特别是对于技术新手而言。然而,StableDiffusionOnline消除了这些障碍,提供了一个既适合新手也适合资深专业人士的酷炫界面。什么是StableDiffusionOnline?StableDiffusionO
- 【Image captioning-RS】论文12 Prior Knowledge-Guided Transformer for Remote Sensing Image Captioning
CV视界
Imagecaptioning学习transformer深度学习人工智能
1.摘要遥感图像(RSI)字幕生成旨在为遥感图像生成有意义且语法正确的句子描述。然而,相比于自然图像字幕,RSI字幕生成面临着由于RSI特性而产生的额外挑战。第一个挑战源于这些图像中存在大量物体。随着物体数量的增加,确定描述的主要焦点变得越来越困难。此外,RSI中的物体通常外观相似,进一步复杂化了准确描述的生成。为克服这些挑战,我们提出了一种基于先验知识的transformer(PKG-Trans
- Adobe Firefly 技术浅析(三):GANs 的改进
爱研究的小牛
AIGC——图像AIGC—生成对抗网络AIGC机器学习深度学习
生成式对抗网络(GANs)在图像生成领域取得了显著的进展,但原始的GANs在训练稳定性、生成质量以及多样性方面存在一些挑战。AdobeFirefly在其图像生成技术中采用了多种改进的GANs方法,以提高生成图像的质量和多样性。1.条件生成式对抗网络(cGANs)1.1基本原理条件生成式对抗网络(cGANs)通过引入额外的条件信息(如类别标签、文本描述等),使得生成器能够根据这些条件生成特定类型的图
- Transformer架构在生成式AI中的应用解析
二进制独立开发
非纯粹GenAI人工智能transformer架构深度学习机器学习tensorflow迁移学习
文章目录1.Transformer架构概述1.1Transformer的核心思想1.2Transformer架构的优势2.Transformer在文本生成中的应用2.1GPT系列:基于Transformer的自回归文本生成2.2BERT系列:基于Transformer的双向编码器3.Transformer在图像生成中的应用3.1VisionTransformer(ViT)3.2DALL·E:基于T
- Stable Diffusion/DALL-E 3图像生成优化策略
云端源想
stablediffusion
StableDiffusion的最新版本或社区开发的插件,可以补充这些信息以保持内容的时效性。云端源想1.硬件与部署优化(进阶)显存压缩技术使用--medvram或--lowvram启动参数(StableDiffusionWebUI),通过分层加载模型降低显存占用(适合6GB以下显卡)。分块推理(TiledDiffusion):将图像分割为512×512区块,逐块生成后无缝拼接,支持4096×40
- ComfyUI之“注入间隔”(Injection Interval)对生成过程进行控制
AI-AIGC-7744423
计算机视觉人工智能架构
含义“注入间隔”通常指的是在生成图像的过程中,某些特定的控制信号或者参数被注入到生成流程中的时间间隔或者步数间隔。在ComfyUI的图像生成流程里,尤其是使用扩散模型生成图像时,整个过程会被拆分成多个步骤逐步迭代,每一步都会对图像进行一些细微的调整和更新。“注入间隔”决定了在这些步骤中,额外的控制信息(如提示词、控制网等带来的影响)在哪些步骤起作用。具体作用1.控制网(ControlNet)应用当
- ComfyUI 中存在类似于 “蒙版” 的方法
AI-AIGC-7744423
图像处理人工智能
在ComfyUI中存在类似于“蒙版”的方法,它在图像生成和编辑过程中发挥着重要作用,以下为你详细介绍:什么是蒙版及其作用在图像处理领域,蒙版是一种用于控制图像特定区域处理效果的工具。通过蒙版,可以指定哪些区域需要应用某种效果(如滤镜、色彩调整等),哪些区域保持不变。在ComfyUI里,蒙版主要用于控制图像生成或修改的范围。ComfyUI中实现类似蒙版功能的方法1.使用ControlNet的蒙版功能
- AI电商文生图comfyui工作流搭建定制
AI信息官
人工智能
触站AI:AI电商文生图comfyui工作流搭建定制在电商的海洋中,触站AI以其专业comfyui图像生成技术,为品牌打造个性化视觉体验,提升用户界面的舒适度和亲和力。️第一板块:comfyui图像生成系统定制️️定制化服务触站AI提供个性化的comfyui图像生成系统定制服务,确保每个企业都能拥有与其品牌特色和用户需求相匹配的图像生成系统。①品牌一致性——定制系统确保生成的图像与企业品牌风格保持
- Adobe Firefly 技术浅析(二):Transformer生成模型
爱研究的小牛
AIGC——图像transformer深度学习人工智能AIGC机器学习
AdobeFirefly的图像生成技术不仅依赖于生成式对抗网络(GAN),还引入了基于Transformer的生成模型。Transformer模型在处理长距离依赖关系和生成复杂图像结构方面具有显著优势。1.基本原理1.1Transformer模型简介Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年提出,用于自然语言处理(NLP)任务。其核心是自注意力机制(Self-Attention
- 大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速
大模型应用场景
人工智能开源transformer自然语言处理ai大模型LLM
随着AI大模型(如GPT、BERT、DALL·E等)的崛起,它们在自然语言处理、图像生成等领域的表现令人惊叹。然而,大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿,带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。如何在保持模型性能的同时,降低其计算和存储需求,成为了AI领域的热门话题。本文将深入探讨AI大模型的“瘦身”革命——模型压缩与加速技术,帮助开发者高效部署大模型。一、为什么需要模型压缩与加速?AI大模型(如GPT
- 【人工智能基础】生成模型:让数据“无中生有”的神奇魔法
roman_日积跬步-终至千里
#人工智能基础知识人工智能
文章目录一、生成模型的发展脉络二、生成模型的基本原理三、主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络(GAN)2、变分自编码器(VAE)3、扩散模型(DPM)4、基于能量的模型(EBM)5、正规化流(NF)四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期,计算机视觉领域的传统图像生成算法主要依赖纹理合成和纹理映射等技术。这些算法基于手工设计的特征进行图像构建,然而,
- 每日AIGC最新进展(41):上海AI Lab提出新型DiT结构Lumina-Next、Adobe研究院提出图像与文本对齐方法AlignIT、新型多模态图像生成模型MUMU
沉迷单车的追风少年
DiffusionModels与深度学习AIGC人工智能深度学习扩散模型计算机视觉adobe
DiffusionModels专栏文章汇总:入门与实战Lumina-Next:MakingLumina-T2XStrongerandFasterwithNext-DiTLumina-Next是一种新型的生成模型,旨在通过改进的Next-DiT架构、上下文外推技术和快速采样技术,解决前身Lumina-T2X在生成质量和效率上的挑战。该模型通过3DRoPE和三明治归一化等技术,提高了图像和视频生成的稳
- Imagen原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
Imagen原理与代码实例讲解1.背景介绍在人工智能领域中,图像生成一直是一个具有挑战性的任务。传统的计算机视觉模型通常专注于理解和分析现有图像,而生成全新的高质量图像则需要更高级的技术。随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。谷歌的Imagen就是一种基于大型视觉语言模型的全新图
- AI图片创作与图像生成:青花瓷风格的艺术魅力
weixin_58606202
人工智能
青花瓷风格,一个女孩在雨中跳舞青花瓷风格,一朵荷花青花瓷风格,苏州园林青花瓷风格,在蓝色背景上,一只蓝色蝴蝶和白色花朵被放置在中央青花瓷,这一中国传统艺术瑰宝,以其独特的蓝白色调和精美的花纹受到全球欢迎。随科技的发展,AI技术为这一古老艺术形式赋予了新的生命。本文将探讨如何通过AI技术创造出青花瓷风格的图片,从而将传统与现代艺术相结合,并分析这一过程中的艺术魅力与文化意涵。1.青花瓷的艺术特征青花
- AI智能设计平台:AnKo引领未来创作与设计!
gange574
人工智能AI作画AI写作AI聚合AI代运营AI软件AI平台
AI智能设计平台:AnKo引领未来创作与设计!AI智能设计平台带来便捷,AI智能设计平台提高效率,AI智能设计平台助力灵感,AnKo正是AI智能设计平台中的核心。AI智能设计平台真是未来趋势,AI智能设计平台必不可少。AI智能设计平台:强大功能AI智能设计平台让用户能够在一个平台上体验到多种创作模式。无论是图像生成、文字创作还是数据分析,AnKo都能提供相应的工具和服务。AnKo的多模型聚合,使得
- #10 解决Stable Diffusion常见问题和错误
是阿牛啊
AIGCstablediffusion计算机视觉AIAIGC人工智能深度学习
文章目录前言1.环境配置错误问题描述解决方案2.模型加载失败问题描述解决方案3.图像生成质量差问题描述解决方案4.生成速度慢问题描述解决方案5.内存不足错误问题描述解决方案结论前言StableDiffusion是一种先进的AI图像生成工具,它允许用户基于文本描述生成高质量的图片。尽管其强大的功能为用户提供了无限的创造可能,但在使用过程中可能会遇到一些常见的问题和错误。本文将介绍这些问题及其解决方案
- AI绘画工具Stable Diffusion+ComfyUI的配置
AIGC龙哥
AI作画stablediffusiongpt-3文心一言DALL·E2
ComfyUI是一个基于图形用户界面的开源工具,用于搭建和运行复杂的图像生成和处理工作流。它主要围绕使用StableDiffusion模型来生成高质量的图像。这种工具通常允许用户通过拖放不同的模块或节点,定义数据处理和生成流程,然后通过这些流程生成图像。ComfyUI的核心功能包括图形化工作流设计:用户可以通过连接不同的模块或节点(例如,模型加载、图像处理、生成等)来构建自定义的图像生成流程。支持
- 如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络(CNN)的优化
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践cnn人工智能神经网络机器学习深度学习
如何用DeepSeek进行卷积神经网络(CNN)的优化卷积神经网络(CNN)在计算机视觉任务中取得了巨大的成功,例如图像分类、目标检测和图像生成。然而,尽管CNN在这些任务中表现出色,它们通常需要大量的计算资源,并且在优化过程中可能会遇到一些挑战,如过拟合、训练速度慢、局部最优解等问题。为了更好地优化CNN模型,提高其性能和训练效率,DeepSeek提供了多种优化技术和工具,可以帮助我们系统地进行
- Stable Diffusion在中国的生态分析报告
Liudef06
stablediffusion
一、技术演进与产业布局核心技术突破国内企业已深度参与StableDiffusion生态,例如北京灵动天地于2024年8月申请了模型融合专利,通过动态权重插值技术提升生成效果。SD3系列模型(参数规模800M-8B)在中文场景下优化了文本渲染能力,支持1024x1024分辨率图像生成,显存占用显著降低。开源社区中,SDXL0.9版本通过简化提示词需求,实现与MidjourneyV5.2的竞争
- 从机器幻觉到智能幻觉
人机与认知实验室
机器幻觉与智能幻觉主要是关于人工智能(AI)系统在处理信息和生成输出时,可能会产生的错误认知或“幻觉”现象。1.机器幻觉在早期的计算机科学中,“机器幻觉”通常指的是计算机在进行数据处理时,出现了错误的输出或意外的结果。这类“幻觉”并不是指计算机本身具有意识,而是因为程序的设计、数据的不完整性或噪声、或算法的偏差等问题,导致机器产生了不符合现实的假设、错误的结论或奇怪的输出,具体涉及:图像生成幻觉:
- 机器幻觉产生的原因
人机与认知实验室
机器学习人工智能
机器幻觉是指模型生成的不符合现实的内容,比如图像生成中的错误或者不合理的输出。线性函数在神经网络中的作用通常是传递梯度,但如果每一层都是线性的,整个网络就相当于一个单层的线性模型,无法学习复杂的模式。所以如果只有线性层而没有非线性激活函数的话,网络将无法处理复杂任务。对于激活函数而言,常见的如ReLU、sigmoid、tanh。激活函数引入非线性,让网络有能力学习复杂的特征。但是如果没有合适的激活
- comfyui:一张照片变换古风写真,Flux如何做到?
前字节AI绘画师
AIGCComfyui教程AI教程人工智能AI作画ComfyUIAI绘画comfyui工作流图生图AI教程
在AI图像生成的浪潮中,ComfyUI正以一种不可忽视的姿态崭露头角。这款基于StableDiffusion的图像生成工具,为用户打开了一扇通往无限创意的大门。它最大的亮点在于其独特的节点式图形用户界面(GUI)——无需复杂的编程,只需简单的拖拽和配置,就能完成令人惊艳的图像生成。不管你是追求精细创作的专业艺术家,还是刚接触AI绘图的初学者,ComfyUI都像一位贴心的创意助手,让定制化的图像创作
- Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记
Im Bug
3d论文阅读
Farm3D:LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明,可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型,尽管该生成模型并未经过三维训练,但它仍然包含足够的信息以恢复三维形状。在本文中,展示了通过文本-图像生成模型可以获取更多信息,并获得关节模型化的三维对
- GitHub开源数字人项目汇总(2025版)
xinxiyinhe
人工智能虚拟数字人开源github
大家好,今日分享以下是的"GitHub开源数字人项目",涵盖图像生成、语音驱动、直播带货及实时对话等核心功能,按技术方向分类整理的关键信息:一、图像与动态生成类OneShotOneTalk功能:单张图像生成全身动态数字人,支持3D高斯点云与SMPL-X模型结合,实现高精度表情与姿势动画。适用场景:虚拟主持、AI客服。GitHub地址:https://xiangjun-xj.github.io/On
- [AI] [ComfyUI]理解ComyUI的基本原理及其图像生成技术
技术小甜甜
AI探索者人工智能AI作画
ComyUI作为一种图像生成框架,其背后的核心技术基于潜在空间的概念,并通过各种深度学习模块实现高效的图像生成与本地部署。本文将详细探讨ComyUI的基本原理,涵盖其在图像生成中的关键概念,包括潜在空间、VAE模块、噪声处理以及CLIP编码器节点的作用。1.潜在空间的存在与生成效率什么是潜在空间?潜在空间(LatentSpace)是指数据压缩后的低维空间。在图像生成中,潜在空间的引入极大地提高了生
- 《深度剖析:生成对抗网络中生成器与判别器的高效协作之道》
程序猿阿伟
生成对抗网络人工智能机器学习
在人工智能的前沿领域,生成对抗网络(GAN)以其独特的对抗学习机制,为数据生成和处理带来了革命性的变革。生成器与判别器作为GAN的核心组件,它们之间的协作效率直接决定了GAN在图像生成、数据增强、风格迁移等众多应用中的表现。深入探究二者如何实现更高效的协作,不仅是优化GAN性能的关键,也为解锁人工智能更多创新应用场景提供了可能。生成器与判别器:GAN的核心架构解析生成器(Generator)的使命
- 一文读懂 AI 大模型备案:万字详解全流程要点
chuangfumao
人工智能
一、引言在当今数字化时代,AI大模型以其强大的智能处理能力,广泛应用于各个领域,从智能客服到图像生成,从医疗诊断辅助到金融风险预测,大模型正深刻改变着人们的生活和工作方式。然而,随着其影响力的不断扩大,规范管理成为必然需求。AI大模型备案制度应运而生,这一制度对于保障数据安全、保护用户隐私、维护社会稳定和国家安全具有重要意义。它确保大模型在整个生命周期,从开发、训练到部署和应用,都严格遵循相关法律
- Genesis:AI驱动的天空盒深度纹理自动生成工具
羿妍玫Ivan
Genesis:AI驱动的天空盒深度纹理自动生成工具genesis项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/genesis4/genesis项目介绍Genesis是一个实验性的Unity包,旨在为使用SkyboxLab创建的天空盒自动生成深度纹理。该项目的主要目的是探索当前2D图像生成模型在构建3D世界中的潜力,并为未来的AI辅助游戏开发提供原型工作流程。项目技术分析
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f