- AI人工智能深度学习算法:高并发场景下深度学习代理的性能调优
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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1.1深度学习代理的兴起近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域,深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景,深度学习代理应运而生。深度学习代理是一种将深度学习模型封装起来,并提供对外接口的服务。它可以接收来自客户端的请求,将请求数据输入到深度学习模型中进行推理,并将推理结
- 从0到1打造企业AI知识库-课程目录
MaxCode-1
人工智能AIGC知识图谱LangchainXinference
课程名称:「从0到1打造企业AI知识库:实用指南与生产落地」课程目录第一章:AI企业知识库的前景与价值1.企业知识库的概念与意义1.1什么是企业知识库?-企业知识库的核心组成-企业知识库的类型1.2企业知识库如何赋能内部协作与创新。2.AI在知识库中的作用AI赋能的核心技术:NLP、知识图谱、大模型。AI知识库的未来趋势与行业案例。第二章:搭建企业知识库的整体规划3.从需求分析到方案设计识别业务场
- 【前端】包管理器:npm、Yarn 和 pnpm 的全面比较
帅比九日
踩过的坑前端npmnode.js
前端开发中的包管理器:npm、Yarn和pnpm的全面比较在现代前端开发中,包管理器是开发者必不可少的工具。它们不仅能帮我们管理项目的依赖,还能极大地提高开发效率。本文将详细介绍三种主流的前端包管理器:npm、Yarn和pnpm,探讨它们的特点、优缺点以及它们之间的关系和对比。npm(NodePackageManager)简介npm是Node.js的默认包管理器,由Node.js官方维护。自201
- WPF之设置DataContext的三种方式
烟火色极光
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WPF之设置DataContext的三种方式1.代码设置在Window初始化时设置,如下publicMainWindow(){InitializeComponent();this.DataContext=newMainViewModel();}优点:简单方便。缺点:在xaml中没有代码提示2.在xaml设置如果viewmodel不在默认的命名空间中,需要先引入命名空间这种方式最常见,推荐使用3.使
- 语义缓存:提升 RAG 性能的关键策略
大模型之路
RAG缓存RAG检索增强生成LLM大模型
检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)(RAG综述:探索检索增强生成技术的多样性与代码实践)技术已经成为构建高性能AI模型的重要基石。RAG通过结合先进的语言模型与外部知识检索,能够生成既准确又富含上下文的响应。然而,尽管RAG功能强大,但它也伴随着一系列挑战,如高令牌消耗(tokenconsumption)、运营成本的增加以及响应时间的延长。这些问
- 零门槛一键生成PPT,利用人工智能快速提高办公效率(无需第三方插件)
beautycountry88
powerpoint人工智能
人工智能技术的发展正以惊人的速度改变着我们的世界,今天给大家介绍下利用ChatGPT快速生成PPT的方法,它能够帮助你一键生成PPT内容和漂亮的PPT文档,无需繁琐的设计和排版,只需要与ChatGPT交流,你就能轻松拥有一份令人赞叹的演示文稿。什么是ChatGPT?它是基于人工智能技术的语言模型,能够理解和生成自然语言。与传统的PPT制作方式不同,ChatGPT通过与你进行对话,理解你的需求和要点
- 53.Model理解
军训猫猫头
c#wpf
在MVVM架构的Model层中,我们主要定义的是数据模型(或称为实体类),这些类通常与应用程序中的实际业务对象相对应。这些类包含了业务对象的状态(通过属性表示)和行为(虽然行为通常较少,但可能包括一些基本的数据验证或计算逻辑)。Model层的关键点:数据表示:Model类定义了应用程序中使用的数据结构。这些结构通常反映了现实世界中的实体,如用户、订单、产品等。现实依据:Model类是基于应用程序的
- 汽车和工业用激光雷达行业分析
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汽车自动驾驶人工智能
行业现状激光雷达(LiDAR)作为自动驾驶和智能驾驶领域的关键技术,近年来经历了显著的技术进步和成本下降。激光雷达通过脉冲激光照射目标并用传感器测量反射脉冲返回时间来测量目标距离,能够生成高分辨率的地图和三维模型。这种技术在汽车领域的应用已经从高端车型快速渗透到中低端市场,成为自动驾驶系统不可或缺的传感器之一。在工业领域,激光雷达支持机器人、工厂自动化和物流等多种应用。随着电子商务的蓬勃发展,消费
- GPUStack使用
James506
AIServer人工智能GPULLMBGEGPU监控
1.概述官网:https://github.com/gpustackOpen-sourceGPUclustermanagerforrunninglargelanguagemodels(LLMs)https://github.com/gpustack/gpustack,ManageGPUclustersforrunningAImodelsGPUStack是一个用于运行AI模型的开源GPU集群管理器。
- Python中实现多层感知机(MLP)的深度学习模型
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Python笔记从零开始学Python人工智能python深度学习开发语言
深度学习已经成为机器学习领域的一个热门话题,而多层感知机(MLP)是最基础的深度学习模型之一。在这篇教程中,我将向你展示如何使用Python来实现一个简单的MLP模型。什么是多层感知机(MLP)?多层感知机(MLP)是一种前馈神经网络,它包含一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。每个层都由一系列的神经元组成,神经元之间通过权重连接。MLP能够学习输入数据的非线性特征,因此在复杂问题的建模中非
- 深入探究 Linux 系统的快照备份与恢复:TimeShift 实践与原理解析
运维の小LIAN
5.2其他-问题总结linux运维服务器备份
文章目录前言一、TimeShift的工作原理二、TimeShift的备份方式优缺点对比:三、TimeShift的安装和配置四、TimeShift的实际操作流程1.创建系统快照2.查看已创建的快照3.删除旧快照4.还原快照五、TimeShift快照操作步骤1.设置备份目标目录2.自定义备份和排除目录3.开始备份操作4.还原到指定快照5.测试TimeShift备份还原的效果1.备份前的系统状态2.安装
- ARM架构下安装新版docker及docker-compose
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一、常见CPU架构:二、环境信息CPU架构操作系统配置HUAWEIKunpeng9205220aarch64openEuler22.03(LTS-SP3)64C128g15T三、安装docker3.1二进制包下载docker-ce社区下载地址:wgethttps://mirrors.nju.edu.cn/docker-ce/linux/static/stable/aarch64/docker-27
- 【过程记录】windows安装triton
靠才华吃土
过程记录pip
windows安装triton记录问题原因解决办法问题在执行pipinstalltriton=2.0.0的时候遇到报错:没有对应的版本原因triton只适用于Linux操作系统,对于Windows不适用,需要做相应的转换解决办法下载对应的.whl文件triton-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl地址:https://github.com/PrashantSaikia/
- 深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用
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文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型(ChatOllama)3.3.1内置的消息类型3.3.2HumanMessage和SystemMessage3.3.3元组方式构成消息列表3.3.4stream流式3.4文本嵌入模型(Olla
- Ubuntu32/64位arm/aarch64交叉编译总结
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交叉编译,做过Linux的同学应该都不陌生,经常见到的,就是,我的电脑上有一个VMwareUbuntu的虚拟机,然后在Ubuntu系统下,我要将程序移植到某个arm的板子上,就是放到板子上去运行,譬如,放到手机上运行,放到平板上运行,只不过有些平板的系统也是Ubuntu,不是所有的平板都是Android的嘛,还有苹果系统,华为系统,WinCE,无界面系统等等。这时候,有几种方式将程序放到目标设备上
- Docker部署minio-arm64版本,阿里官方推荐
m0_60721649
2024年程序员学习docker服务器阿里云
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- 增强大型语言模型(LLM)可访问性:深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程
109702008
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EnhancingLLMAccessibility:ADeepDiveintoQLoRAThroughFine-tuningLlama2onasingleAMDGPU—ROCmBlogs基于之前的博客《使用LoRA微调Llama2》的内容,我们深入研究了一种称为量化低秩调整(QLoRA)的参数高效微调(PEFT)方法。本次重点是利用QLoRA技术在单块AMDGPU上,使用ROCm微调Llama-2
- AI Agent:深度解析与未来展望
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一、AIAgent的前世:从概念到萌芽(一)早期探索AIAgent的概念可以追溯到20世纪50年代,早期的AI研究主要集中在简单的规则系统上,这些系统的行为是确定性的,输出由输入决定。随着时间的推移,AI逐渐能够处理不确定性,1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础,神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。(二)技术突破2017年后,大语言模型(LLM)的出现推动了AIAg
- 产品经理如何控制项目研发工期
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在项目管理中,控制研发工期是每个产品经理必备的核心技能之一。产品经理控制研发工期的关键在于合理规划、精准监控和灵活调整。而要做好这点,首先需要对研发周期进行科学的预测,制定可行的计划,其次是利用有效的项目管理工具进行进度跟踪和风险管理。通过全方位的沟通、协调和调度,产品经理可以确保研发项目能够按时交付,避免工期过长或项目延期的困境。首先,精准的计划制定是控制工期的基石。如果没有一个明确的时间框架和
- 【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现
Francek Chen
PyTorch深度学习深度学习神经网络回归softmax人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
- 【人工智能】Python常用库-Keras:高阶深度学习 API
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- 腾讯 Hunyuan3D-2: 高分辨率3D 资产生成
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Github开源项目3dHunyuan3D-2
腾讯Hunyuan3D-2:高分辨率3D资产生成的突破前言在当今数字化时代,3D资产生成技术正变得越来越重要。无论是游戏开发、影视制作还是虚拟现实领域,高质量的3D模型和纹理都是创造沉浸式体验的关键。然而,传统的3D资产制作往往需要大量的时间和专业技能。幸运的是,腾讯的Hunyuan3D-2项目为我们带来了新的希望,它通过大规模扩散模型实现了高分辨率3D资产的高效生成。项目简介Hunyuan3D-
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- 小土堆学习笔记10(利用GPU训练于模型验证)
干啥都是小小白
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1.利用GPU训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU,如果可以直接model.cuda()先设定device,用的时候直接model.to(“device”)损失函数1.1利用以前实战模型训练(经过完整测试最高到70%左右的正确率)实战模型如下:小土堆学习笔记5(sequential与小实战)-CSDN博客具体代码如下:classmymodel(Module):de
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】AutoGen
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【大模型应用开发动手做AIAgent】AutoGen关键词:自动生成(AutoGeneration)AI代理(Agent)大型语言模型AutoGen框架自定义任务生成1.背景介绍1.1问题的由来在当今的AI领域,大型语言模型因其强大的文本生成能力而受到广泛关注。这些模型通常在大规模文本数据集上进行预训练,以便能够生成与上下文相关的高质量文本。然而,对于特定领域或特定任务的需求,往往需要对这些通用模
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一、概述Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境,使用了一个事件驱动、非阻塞式I/O模型,让JavaScript运行在服务端的开发平台,它让JavaScript成为与PHP、Python、Perl、Ruby等服务端语言平起平坐的脚本语言。官网地址:https://nodejs.org/zh-cnNode.js学习路线:JavaScript基础语法+Node.js内
- python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)
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python3.6split用法
研修课上讲了两个例子,融合一下。主要演示大致的过程:导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题:①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation导入会出现warning,说已弃用fromsklearn.model_selectionimporttrain-test_splitfromsk
- python datasets_python基础之sklearn.datasets
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pythondatasets
sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法,可以通过dir或help命令查看,我们会发现主要有三种形式:load_、fetch_及make_的方法(1)datasets.load_:sklearn包自带的小数据集In[2]:datasets.load_*?datasets.load_boston#波士顿房价数据集datasets.load_breast_
- Linux Shell脚本自动化编程实战【1.2 java python shell执行方式对比 】
wallacegen
linux自动化运维
lsecho$?lsxxxecho$?每一个命令都有一个返回值,如果执行成功,返回0,如果失败就返回非0ping114.114.114.114&&echo“success”ping114.114.114.114;echo“success”&&前面一个命令执行成功之后才能执行后面的命令;只是一个命令的排序,前后执行成功没有关系创建一个ping01.sh脚本文件#!/usr/bin/bashping-
- 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
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
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]
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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
bit1129
scala
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)
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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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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)
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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
dcj3sjt126com
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
attract 吸引
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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)
frank1234
ormjpaJPQL
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- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
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
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
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rpm -qa|grep 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
题目意思:
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
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
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
javasuperword闭包java8函数式编程
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