seamanj
seamanj

understanding the Euler Lagrange equation

understanding the Euler Lagrange equation_第1张图片

understanding the Euler Lagrange equation_第2张图片


More details please refer to https://www.youtube.com/watch?v=08vJyA-XD3Q

你可能感兴趣的:(understanding the Euler Lagrange equation)

  • 论文-A Stack-Propagation Framework with Token-Level Intent Detection for Spoken Language Understanding 魏鹏飞
    1.简称论文《AStack-PropagationFrameworkwithToken-LevelIntentDetectionforSpokenLanguageUnderstanding》，作者LiboQin(HarbinInstituteofTechnology,China)，经典的NLU论文（SemanticFrame）。2.摘要意图检测和槽位填充是构建口语理解（SLU）系统的两个主要任务。
  • python 实现eulers totient欧拉方程算法 luthane 算法python开发语言
    eulerstotient欧拉方程算法介绍欧拉函数（Euler’sTotientFunction），通常表示为()，是一个与正整数相关的函数，它表示小于或等于的正整数中与互质的数的数目。欧拉函数在数论和密码学中有广泛的应用。欧拉函数的性质1.**对于质数，有φ(p)=p−1∗∗φ(p)=p−1^{**}φ(p)=p−1∗∗。2.**如果是质数的次幂，即n=pkn=p^kn=pk，则φ(n)=pk−
  • python 实现euler modified变形欧拉法算法 luthane python算法开发语言
    eulermodified变形欧拉法算法介绍EulerModified（改进）变形欧拉法算法，也被称为欧拉修改法或修正欧拉法（EulerModifiedMethod），是一种用于数值求解微分方程的改进方法。这种方法在传统欧拉法的基础上进行了优化，以减少误差。基本原理欧拉法是一种通过逐步逼近来计算函数值的方法，但在某些情况下，传统的欧拉法可能会引入较大的误差。改进的欧拉法通过使用平均斜率来减小误差。
  • Python解方程 Flyforever-Tang Pythonpython
    sympy库用着稍微有点问题，解简单的方程还行，稍微复杂点的结果就不太行，要么打印出了一堆奇怪的东西，要么会运行失败。自己写了一个解方程的函数，原理是穷尽搜索解的值，代码如下。left和right是把等式两边变成函数，x_range是解的搜索范围，step是搜索步长，error是允许的误差。importnumpyasnpdefsolve_equation(left,right,x_range:li
  • babel系列科普文 赖次Go
    《Babel插件开发入门指南》https://www.chyingp.com/posts/how-to-write-a-babel-plugin/《babel-preset-env学习指南》https://www.chyingp.com/posts/understanding-babel-preset-env/《Babel：plugin、preset的区别与使用》https://www.chyin
  • pytorch torch.einsum函数介绍 qq_27390023 pytorch人工智能python
    torch.einsum是PyTorch中一个强大且灵活的张量运算函数，基于爱因斯坦求和约定进行操作。它允许用户通过简单的字符串表达式来定义复杂的张量运算，代替显式的循环或多个矩阵乘法操作。函数签名torch.einsum(equation,*operands)→Tensor参数equation:一个字符串，描述了张量间的操作关系。它使用爱因斯坦求和约定，用逗号分隔不同张量的索引，使用箭头（->）
  • 7.Jain Fairness Index 其木王·王子 机器学习中的数学pythonSCI
    1.JainFairnessIndexJainFairnessIndex是一种用于衡量资源分配公平性的指标，特别适用于网络服务的质量保证和资源管理。该指标是由印度工程师和学者RaviJain在1984年提出的。JainFairnessIndex的计算公式如下：J(x1,x2,...,xn)=(∑i=1nxi)2n⋅∑i=1n(xi)2\begin{equation}J(x_1,x_2,...,x_
  • DOM CSS: Understanding the Intersection of HTML and Style lly202406 开发语言
    DOMCSS:UnderstandingtheIntersectionofHTMLandStyleIntroductionTheDocumentObjectModel(DOM)andCascadingStyleSheets(CSS)aretwofundamentalcomponentsofwebdevelopment.DOMprovidesastructuredrepresentationofHT
  • openEuler—全球最具活力的操作系统开源社区之一 不要em0啦 开源人工智能linux华为
    一、openEuler的身世openEuler的前身是华为的服务器操作系统EulerOS。为什么要叫Euler，可以追溯到1752年数学家欧拉所发现的欧拉公式。它将数学中几个重要的数字联系到了一起，在图论，复变函数等各个领域都有重大作用，是数学史上的里程碑。从欧拉公式的意义中，我们可以感觉到openEuler身上所携带的创新探索精神，以及成为里程碑式的操作系统开源社区的决心。从百年前数字之间的联系
  • UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS liferecords LLM语言模型人工智能自然语言处理
    UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色。然而，它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML，对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型（经过微调
  • CVPR 2023: Multiscale Tensor Decomposition and Rendering Equation Encoding for View Synthesis 结构化文摘 人工智能
    我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：1.表示类型连续场景表示（NeRF类）：将场景隐式定义为一个连续场，允许在任意点查询。离散场景表示：使用显式3D结构，例如体素或点云。混合表示：结合连续和离散表示的优势。2.表示编码单尺度编码：直接将特征编码到网格或MLP上。多尺度编码：分层结构允许在不同细节级别进行表示，有助于提高效率和高频细节恢复。张量分解：将特征组织成结构化张量，而不是简单的
  • 编码、理解和实现LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力 lichunericli Transformer人工智能语言模型transformer
    原文链接：understanding-and-coding-self-attention2024年1月14日自注意力是LLM的一大核心组件。对大模型及相关应用开发者来说，理解自注意力非常重要。近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。这篇文章将介绍Transf
  • 强化学习-赵世钰（三）：贝尔曼最优公式【Bellman Optimality Equation】、最优策略【Optimal Policy/Optimal State Values】 u013250861 强化学习
    一、Motivatingexamples二、最优策略/optimalpolicy三、贝尔曼最优公式【BellmanOptimalityEquation】1、贝尔曼公式/BellmanEquation2、贝尔曼最优公式/BellmanOptimalityEquation对于贝尔曼公式来说，求解statevalue时是依赖于一个给定的π；对于贝尔曼最优公式来说，π是不定的，是需要求解的参数；3、压缩映
  • 【RL】Bellman Optimality Equation（贝尔曼最优等式） 大白菜～ 人工智能算法机器学习人工智能深度学习
    Lecture3:OptimalPolicyandBellmanOptimalityEquationDefinitionofoptimalpolicystatevalue可以被用来去评估policy的好坏，如果：vπ1(s)≥vπ2(s)          foralls∈Sv_{\pi_1}(s)\gev_{\pi_2}(s)\;\;\;\;\;\text{forall}s\inSvπ1(s)≥
  • 流体力学中常见的量纲为1的量 环能jvav大师 笔记经验分享
    符号参数Ca空泡数Cf表面摩擦系数CP压力系数EC艾克特(Eckert)数Fr弗劳德(Froude)数Kn克努森(Knudsen)数Ma马赫(Mach)数Nu努塞尔(Nusselt)数Pr普朗特(Prandtl)数Re雷诺(Reynolds)数Sc施密特(Schmidt)数We韦伯(Weber)数符号参数CD阻力系数St斯坦顿(Stanton)数CM力矩系数Eu欧拉(Euler)数Gr格拉晓夫(G
  • [BUUCTF]-PWN:mrctf2020_easy_equation解析 Clxhzg PWN网络安全安全
    查看保护再看ida很明了，题目就是让我们用格式化字符串漏洞修改judge的值（可以用python脚本进行计算，最终算出来得2）使等式成立，然后getshell。虽然操作比较简单，但我还是列出了几种方法解法一：frompwnimport*context(log_level='debug')p=process('./equation')judge=0x60105Cpayload=b'bb'+b'%9$
  • 论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization 夏洛的网 机器学习深度学习论文深度学习神经网络
    ——论文地址：Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一：参考1：机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大，但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性，要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验，我们表明这些传统的方法并不能解释大
  • 欧拉角与四元数 乐墩
    利用二元数（复数）表示一维平面的旋转；利用四元数表示三维平面的旋转。UnderstandingQuaternions中文翻译《理解四元数》https://www.qiujiawei.com/understanding-quaternions/利用欧拉角（x，y，z），表示一个点绕自身坐标旋转x，y，z度。万向节死锁(GimbalLock)http://www.ceeger.com/Unity/Do
  • 【PAT甲级】1179 Chemical Equation（30分）[dfs，搜索与回溯，排序] 一碗姜汤 代码刷题深度优先算法
    问题思考：题目问每种product的生成化学方程式，要求使用过的reactant不重复。而且题目给定了一些方程式，那么解空间就限定在这些方程式外加“自反应恒等式”了。解空间有限，自然想到可以用搜索与回溯的路子。即一旦在搜索过程中出现了重复使用某一reactant就可以回溯并调转搜索方向。搜索前对反应式进行“从小到大”的排序，确保搜索过程有序稳步进行。自定义的排序需要借助结构体实现起来方便一些。测试
  • C#，欧拉常数（Euler Constant）的算法与源代码 深度混淆 C#算法演义AlgorithmRecipesc#算法欧拉常数
    1欧拉常数欧拉常数最先由瑞士数学家莱昂哈德·欧拉(LeonhardEuler)在1735年发表的文章《DeProgressionibusharmonicusobservationes》中定义。欧拉曾经使用γ作为它的符号，并计算出了它的前6位，1761年他又将该值计算到了16位。欧拉常数最先由瑞士数学家莱昂哈德·欧拉(LeonhardEuler)在1735年发表的文章DeProgressionibu
  • 【RL】Bellman Equation （贝尔曼等式） 大白菜～ 人工智能概率论人工智能算法机器学习
    Lecture2:BellmanEquationStatevalue考虑grid-world的单步过程：St→AtRt+1,St+1S_t\xrightarrow[]{A_t}R_{t+1},S_{t+1}StAtRt+1,St+1ttt,t+1t+1t+1：时间戳StS_tSt：时间ttt时所处的stateAtA_tAt：在stateStS_tSt时采取的actionRt+1R_{t+1}Rt+
  • rts单位移动知识 一头愚蠢的驴
    转向力的理解：https://blog.csdn.net/i_dovelemon/article/details/36380409?winzoom=1ROV2库：http://gamma.cs.unc.edu/RVO2/矢量场寻路：https://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/understanding-goal-based-vector-field
  • Advances in Deep Concealed Scene Understanding (伪装场景理解综述解读） 交换喜悲 伪装目标检测模型深度学习目标检测计算机视觉人工智能机器学习cnn
    论文地址：https://link.springer.com/article/10.1007/s44267-023-00019-6摘要伪装场景理解是一个热门的计算机视觉课题，旨在感知展示伪装的物体，当前技术和应用的繁荣需要最新的研究调查，这可以帮助研究人员更好的了解全球CSU领域，包括当前的成就和剩余的挑战。本文提出了四个贡献：（1）首次全面介绍了面向CSU的深度学习技术的调查，包括分类法、任务特
  • 2.15 边界条件和静态薛定谔方程 Boundary conditions in the time independent Schrodinger equation 莎野椰
    前言如何你想求解一个复杂的薛定谔方程，如分段势能，你可以选择去掉分段求解一个完整的薛定谔方程，但是对于两个分段区域的交点则需要注意注意，这就是本节的主要内容1.波函数的允许行为allowedbehavior薛定谔方程如下image.png假设波函数如下，则一次or二次导数如下：image.png对动能T求期望，可以进行上述简化，最后得出动能是无限大的假设波函数如下：image.png此时动能项为无
  • 第 45 届国际大学生程序设计竞赛（ICPC）亚洲网上区域赛模拟赛 Easy Equation FACELESS VOID 竞赛算法练习算法动态规划
    链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/8688/A来源：牛客网Youaregivenfourpositiveintegers,,,,pleasehelplittleMcalculatethenumberofequations++=when0≤≤,0≤≤,0≤≤,0≤≤输入描述:Fourintegers,,,(0≤,,,≤10^6106)输出描述:Oneint
  • centos云服务器如何上传文件,网centos服务器上传文件 weixin_39836860
    网centos服务器上传文件内容精选换一换在Linux云服务器上安装软件的时候经常会遇到网络不通或者网络源失效的情况，如果这时候有系统对应的ISO文件，就可以比较方便地使用ISO入源。配置本地源需要先确认使用的是哪种包管理器，一般常用的包管理器有三种：yum、apt、zypper。使用yum一般是RHEL-based系统：rhel、centos、euler、fedora使用apt华为云帮助中心，为
  • Understanding TCP Congestion Control nicename56 tcp/ip网络服务器
    Exercise1:UnderstandingTCPCongestionControlusingns-2WehavestudiedtheTCPcongestioncontrolalgorithmindetailinthelecture(andSection3.6ofthetext).Youmaywishtoreviewthisbeforecontinuingwiththisexercise.Rec
  • 论文笔记--Improving Language Understanding by Generative Pre-Training Isawany 论文阅读论文阅读自然语言处理chatgpt语言模型nlp
    论文笔记GPT1--ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1无监督预训练2.2.2有监督微调2.2.3不同微调任务的输入3.Bert&GPT4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题：ImprovingLanguageUnderstandingb
  • Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 论文阅读 老熊软糖 论文阅读人工智能机器学习
    论文题目：通过生成式预训练提高语言理解能力GPT的全称：GenerativePre-trainedTransformer。Generative是指GPT可以利用先前的输入文本来生成新的文本。GPT的生成过程是基于统计的，它可以预测输入序列的下一个单词或字符，从而生成新的文本。【参考自春日充电季——ChatGPT的GPT是什么意思】机翻：自然语言理解包括一系列不同的任务，如文本蕴含、问题回答、语义相
  • Improving Language Understanding by Generative Pre-Training liangdengne_123 深度学习自然语言处理机器学习
    今天阅读的是OpenAI2018年的论文《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》，截止目前共有600多引用。在这篇论文中，作者提出了一种半监督学习方法——GenerativePre-Training（以下简称GPT），GPT采用无监督学习的Pre-training充分利用大量未标注的文本数据，利用监督学习的Fine-tunin
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他