- Java 大视界 -- Java 大数据中的知识图谱构建与应用(62)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据知识图谱信息抽取知识融合智能搜索智能推荐风险评估
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 享受职业带给你的快乐
人工智能
人生发展阶段人生大阶段都充满了幻灭感:头20年,看山是山,看水是水。牙牙学语开始,父母给无微不至照顾,解决生活难题,认为他们无所不能。长大后,才发现父母也只是普通人,之前错觉是因没看到,他们转过身去品尝生活苦涩的样子第二个20年,看山非山,看水非水。阶段开头,学业有成,迫不及待冲入职场欲大干一番。但很多人在第一次求职就早于滑铁卢,发现和梦中情司之间隔着一座大山。也许你更幸运些,获得了一个还算不错的
- 2024开放原子开发者大会龙蜥参会指南一览
操作系统开源
2024开放原子开发者大会将于12月20-21日在武汉举办,汇聚开源领域一线开发者和知名学者,共同探讨开源领域所面临的关键性挑战问题、研究方向和技术难题,推动跨学科的研究和应用,加速开源文化的广泛传播,推进开源生态可持续性繁荣发展。龙蜥社区多位技术专家受邀参加,分享大模型、C++以及GraalVM等最新技术进展。此外,大会上还设置了龙蜥社区开源集市摊位,欢迎大家参与互动领取龙蜥定制周边。亮点演讲推
- C# OpenCV机器视觉:卡尔曼滤波
pchmi
C#OpenCV机器视觉c#opencv人工智能机器视觉卡尔曼滤波
在一个阳光有些慵懒的午后,阿强像往常一样窝在他那被各种电子元件和乱糟糟电线堆满的实验室里,百无聊赖地翻看着一本本厚重的技术书籍。突然,一阵急促的敲门声打破了平静,阿强趿拉着拖鞋,嘟囔着跑去开门,只见好友二胖火急火燎地冲了进来,手里还挥舞着一个小型无人机模型。“阿强啊,我这新买的无人机出大问题了!”二胖气喘吁吁地说道,额头上豆大的汗珠滚落,“我本来想在公园里拍点酷炫的飞行视频,结果它在空中晃得厉害,
- HTML基本结构
千鸟影沫
html前端
一、网页三大组成部分结构:html,是超文本标记语言——用来搭建网页的结构样式:css——网页的样式行为:js,是一种语言,称为脚本语言——交互行为用户对网页的操作数据交互二、HTML语法规范1、语法(英文状态下输入)html标签:是由尖括号包围的关键词,例如2、以元素样子对标签进行分类①双标签:如:开始标签,结束标签②单标签:比较少,如,,,等。3、标签关系①嵌套(包含关系):类似于父子关系如:
- RLHF技术演进:从理论突破到工程实践
XianxinMao
人工智能语言模型
标题:RLHF技术演进:从理论突破到工程实践文章信息摘要:RLHF技术作为大语言模型发展的关键突破点,在ChatGPT的成功实践中得到验证。文章深入分析了RLHF当前面临的基础设施限制和技术挑战,并介绍了TRLX这一企业级RLHF解决方案的技术架构与实践价值。通过讲述者的职业发展轨迹,展现了AI领域技术人员对专业的执着追求。文章对RLHF的现状、挑战和未来发展进行了全面剖析,为理解这一关键技术提供
- Transformer大模型实战 BART模型的架构
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
Transformer大模型实战BART模型的架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLMTransformer大模型实战BART模型的架构1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模预训练模型的兴起,如BERT、GPT系列等,研究人员发现基于Transformer架构的模型在自然语言处理任务上表现出了显著的优势。为
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】Agent的各种记忆机制
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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AIAgent的核心特点是能够自主地与环境进行交互,以实现某种目标。为了实现这一目标,Agent需要对环境进行感知和理解,并对其进行探索和利用。对于Agent来说,记忆是实现这些功能的关键。Agent的记忆可以分为两类:短期记忆和长期记忆。短期记忆用于存储暂时性的信息,而长期记忆用于存储永久性的信息。以下是Agent的各种记忆机制的详细解释。2.核心概念与联系Agent的记忆机制可以分
- 吴恩达《提示词工程》(Prompt Engineering for Developers)课程详细笔记
拾工
人工智能prompt笔记人工智能
课程简介目标:帮助开发者理解如何有效地使用大语言模型(LLMs),提升通过提示词解决问题的能力。适用对象:开发者、AI从业者、产品经理等,希望通过提示词优化生成模型性能的人。第1章:提示词工程基础1.什么是提示词工程提示词工程是一种优化与大语言模型(如GPT)交互的技术,旨在通过设计有效的提示词(prompts)引导模型生成所需的输出。主要思想:用正确的方式提问以得到最佳答案。2.提示词的组成指令
- Python中的23种设计模式:详细分类与总结
拾工
Python设计模式软件设计设计模式
设计模式是解决特定问题的通用方法,分为创建型模式、结构型模式和行为型模式三大类。以下是对每种模式的详细介绍,包括其核心思想、应用场景和优缺点。一、创建型模式(CreationalPatterns)创建型模式关注对象的创建,旨在解耦对象的创建过程,提高灵活性和可扩展性。1.单例模式(Singleton)核心思想:确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点。应用场景:数据库连接、配置管理器、日志记录器。
- Python批量为PDF添加水印:让你的文件瞬间高大上!
码无止尽
Python办公自动化pythonpdf
嗨,各位可爱的小伙伴们!小编在此奉上今天的超级干货:如何用Python给一大堆PDF文件添加水印。请放心,这不是在交朋友圈秀操作,而是有实际需求的哦!有时候我们需要在PDF文件上添加水印,比如“草稿”、“保密”、“审阅”等标识,来提醒自己或他人。今天就让我来教你如何用Python轻松搞定这件事!首先,让我给你看一下大致的实现思路,然后再附上实际代码。实现思路1、首先,我们需要一个PDF处理的Pyt
- 视频编码(结构、帧内预测、帧间预测)参考自公众号Video Coding
Techer_Y
音视频视频编解码h.265
编码结构H.265/HEVC(高效视频编码)提出了编码树单元CTU(CodingTreeUnit),CTU按四叉树方式向下划分成CU(CodingUnit)。VCC允许的最大CTU尺寸为128*128。H.265中,CU最大尺寸为64*64,最小尺寸为8*8。对平坦区域使用大尺寸CU,纹理复杂区域使用小尺寸CU可以大大提高编码效率。四叉树深度越大CU尺寸越小。多类型树划分:按照水平/垂直来进行二叉
- 开源生态发展合作倡议
操作系统
在信息技术发展的浪潮中,开源已成为全球创新的强劲引擎,深刻影响着各行各业的发展。今天,我们站在新的历史起点上,肩负着推动开源生态发展的重任。在此,开源欧拉(openEuler)、龙蜥(OpenAnolis)、鸥栖(OpenCloudOS)、开放麒麟(openKylin)、深度(deepin)五大操作系统开源社区携手并进,共同发起开源生态发展合作倡议,旨在书写开源生态繁荣的新篇章。在此,我们提出三点
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
加德霍克
机器学习人工智能python学习作业
一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
- 第84期 | GPTSecurity周报
aigc
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.利用数据流路径对大
- 从文字到思维:呆马GPT在人工智能领域的创新之旅
呆码科技
gpt人工智能
引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
- DeepSeek 公开新的模型权重
数据分析能量站
机器学习人工智能
DeepSeek-V3是一款开源大语言模型,在关键基准测试中超越了Llama3.1405B和GPT-4o,尤其在编码和数学任务中成绩优异。除特定受限应用(军事、伤害未成年人、生成虚假信息等)外,模型权重开源,可在线下载。工作原理混合专家架构(MoE):DeepSeek-V3是MoE型Transformer模型,有6710亿个参数,运行时370亿参数激活。相比Llama3.1405B,训练时间大幅缩
- 奇墨FinOps云成本优化:创新架构攻克云成本优化难题
奇墨 ITQM
云计算
企业的数字化转型已成为大势所趋,云服务作为推动企业数字化进程的关键力量,为企业带来了前所未有的便捷性与灵活性。同时,云成本的复杂性以及持续增长的趋势,不仅考验着企业的财务管理能力,更关乎企业的核心竞争力与可持续发展。奇墨FinOps创新框架为破局企业云成本优化挑战带来了崭新的希望。成本态势感知引擎赋能财务决策奇墨FinOps创新框架是专属于财务算法模型及策略库,智能评价与规划资源投入ROI,解决云
- 奇墨ITQM智能运维系统三大优势领航企业运维管理
奇墨 ITQM
运维云计算
企业对于IT运维管理的需求日益增长且愈发复杂,奇墨ITQM智能运维系统应运而生,以其独具的优势,为企业构建先进的智能运维和管理体系,从而实现企业云成本优化。.01自上而下的垂直管理理念在企业加速数字化转型的背景下,传统的“自下而上”的企业管理模式以无法满足企业管理的发展。奇墨ITQM智能运维系统采用了“自上而下”的垂直管理理念,实现从管理者到执行者的全面智能运维管理。奇墨ITQM智能运维系统赋予企
- 深度探索 DeepSeek-R1:国产大模型的AGI雏形与创新进展
微凉的衣柜
科技头条agi人工智能
随着人工智能技术的飞速发展,国内外企业纷纷发布了一系列创新的大模型,推动了AGI(通用人工智能)领域的探索。近期,DeepSeek-R1这一模型的发布引起了广泛关注,它不仅标志着国产大模型在智能化上的一次重大突破,还提出了全新的训练方法,解决了过去依赖大量人类数据的问题。本篇文章将详细介绍DeepSeek-R1的核心优势、技术创新以及实际应用案例,揭示它在AGI领域的潜力。1.DeepSeek-R
- 生数科技携手央视新闻《文博日历》,推动AI视频技术的创新应用
TMT星球
人工智能人工智能科技大数据
近日,生数科技携手央视新闻《文博日历》栏目,借助其旗下AI视频大模型及应用产品Vidu,共同打造AI版2025年文博日历联欢晚会,全面推动AI视频生成技术在媒体中的创新实践。《文博日历》是央视新闻客户端联合各大博物馆推出的文博科普产品,以新媒体形式为观众呈现丰富多彩的文博知识和历史文化。据「TMT星球」了解,此次合作中,生数科技为《文博日历》量身定制了AI视频生成方案,让文物们“动”起来,共同出演
- 天天AI-20250121:全面解读 AI 实践课程:动手学大模型(含PDF课件)
AI2AGI
天天AI人工智能大数据ai文心一言百度
2AGI.NET|探索AI无限潜力,2AGI为您带来最前沿资讯。2AGI.NET:天天AI-20250121从开源版o1模型的发布到Adobe推出音乐模型DITTO-2,再到OpenAI为研究长寿推出的GPT-4b,AI技术正以前所未有的速度和规模影响着我们的世界。本文将为您梳理近期的技术热点,带您一探究竟。全面解读AI实践课程:动手学大模型(含PDF课件)该教程内容较为专业,理解起来有一定难度,
- 基于Langchain框架,采用Qwen2.5大模型,搭建自己的Agent,ReACT效果比RAG好
张登杰踩
langchainpython人工智能语言模型
最近在做RAG,调研后发现ReACT好像更具有说服力,对最终结果的解释也更加合理。举个例子,我扔给大模型这样一个问题:15的平方是多少?另外,法国的首都是哪里?采用ReACT的运行结果如下:>EnteringnewAgentExecutorchain...我需要先计算15的平方,然后搜索法国的首都。Action:平方计算器ActionInput:"15"Observation:15的平方等于225
- Day05:C语言学习作业
老薛爱吃大西瓜
c语言学习算法开发语言
考虑到多重循环对程序效率的影响,以下哪种实现效率较高?为什么?(a)循环次数大的放在外层,循环次数小的放在内层;(b)循环次数小的放在外层,循环次数大的放在内层;答案:循环小的在外层效率高,因为CPU中会对循环次数进行缓存,当循环多后CPU需要进行多次缓存,减少效率请简述以下两个for循环的优缺点。(1)、for(i=0;i#defineN4voidmain(){inti;intx1=1,x2=2
- ARM下汇编语言编程
Kylin77626
arm开发
一、ARM汇编语言程序格式ARM汇编语言是以段(section)为单位来组织源文件的。段是相对独立的、具有特定名称的、不可分割的指令或者数据序列。段又可以分为代码段和数据段,代码段存放执行代码,数据段存放代码运行时需要用到的数据。一个ARM源程序至少需要一个代码段,大的程序可以包含多个代码段和数据段。二、ARM汇编语言中常用的伪操作例如:areareset,code,readonly;声明了一个名
- Open AI GPT大模型深度解析:通往智能的里程碑
xziyuan
人工智能gpt
大模型——OpenAIGPT大模型介绍人工智能技术的快速发展引发了对智能系统和应用的巨大需求。多模态大模型已经成为了人工智能领域的重要研究方向之一。OpenAI作为一家全球领先的人工智能公司,在推动人工智能技术的边界上发挥着重要作用,其在大模型方面的研究和应用也是一直处于领先地位。本文将介绍OpenAI多模态大模型的研究成果和应用,探讨其在人工智能领域的重要性和影响力,以及给世界带来的可能性。1.
- # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行
EwenWanW
AGI人工智能神经网络dnn
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- LLaMA Pro是什么 相比于lora full freeze有什么区别 怎么使用
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简单说深度学习深度学习基础动手深度学习速通系列llamatransformer深度学习人工智能
1.LLaMAPro是什么?LLaMAPro是一种基于LLaMA架构改进的大型语言模型(LLM),旨在解决大模型微调中的知识遗忘问题。它通过在原有模型的基础上扩展新的模块(如Transformer块),并在微调时仅训练这些新增模块,从而在适应新任务的同时保留预训练模型的通用知识。LLaMAPro在代码理解、数学推理和语言理解等任务上表现出色,特别适合需要持续学习和多任务处理的场景。2.LLaMAP
- 【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/由OpenVINO驱动的vLLM支持来自vLLM支持的模型列表中的所有LLM模型,并且可以在所有x86-64CPU上(至少需要AVX2支持)进行最佳的模型服务。OpenVINO的vLLM后端支持以下高级vLLM特性:前
- a16z:给新一届 SEC 的 6 大监管建议
安全智能合约web3
作者:Techub精选编译撰文:ScottWalker(a16z首席合规官)和BillHinman(前美SEC财务部主任)编译:Yangz,TechubNews随着技术的不断进步,美国证券交易委员会(SEC)也必须与时俱进,这一点在加密货币领域尤为明显。新的领导层以及新的加密货币特别工作组的成立,为该机构采取行动并及时做出调整提供了契机。如今,正是采取行动的关键时刻。加密货币市场的规模和复杂性正在
- [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,Django@Python2.x 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
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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
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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
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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