- 深度学习 Deep Learning 第17章 蒙特卡洛方法
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人工智能深度学习人工智能蒙特卡洛
深度学习DeepLearning第17章蒙特卡洛方法内容概要本章深入探讨了蒙特卡洛方法及其在机器学习中的应用。蒙特卡洛方法是一类基于随机采样的算法,用于估计复杂的积分和求和问题。这些方法在机器学习中尤为重要,因为许多问题难以通过精确方法解决,需要借助随机采样来近似。本章详细介绍了蒙特卡洛方法的基本原理、重要性采样、马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法及其在深度学习中的应用。主要内容采样与蒙特卡洛方法
- 影像高精度配准 - 精度评估指标与实现方法
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影像高精度配准后,精度评估是验证算法有效性与优化算法参数的重要环节。精度评估主要通过几何精度评估与视觉验证两个方面进行。精度评估指标1.1几何精度评估指标(1)平均误差(MeanError,ME)表示所有匹配点对的平均偏移量。公式:在这里插入图片描述其中:(,)(xi,yi)是源影像的匹配点坐标。(′,′)(xi′,yi′)是目标影像中对应点的坐标。N是匹配点对的数量。(2)均方根误差(RootM
- 离线语音识别 ( 小语种国家都支持)可定制词组
微信15323794243
新唐嵌入式硬件
1产品介绍离线语音模组采用神经网络算法,支持语音识别、自学习等功能。运用此模组将AI技术赋能产品,升级改造出语音操控的智能硬件(例如风扇、台灯、空调、马桶、按摩椅、运动相机、行车记录仪等)。支持全球多种语言识别,如中文,英语,日语,韩语,俄语,西班牙语,德语,越南语等,应用市场非常广泛。2.硬件外观模组PCBA外观如图所示:模组正面有2.0mm间距10PIN卧式针座,通过10PIN排线对接主板,给
- 智慧路灯在数据采集与分析方面面临的挑战
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叁仟智慧路灯作为现代城市基础设施的重要组成部分,通过集成多种传感器、通信模块和智能控制算法,实现了高效节能、多功能集成和智能化管理。然而,在数据采集与分析方面,智慧路灯仍面临诸多挑战。一、技术挑战1.数据处理与分析的技术难题智慧路灯设备每天会产生大量的数据,包括但不限于车辆通行数据、环境监测数据、照明状态数据等。这些数据的高效处理不仅需要强大的计算能力,也需要复杂的算法支持。处理这些数据的技术难题
- ORACLE进阶(十二)union(all)学习总结_oracle的union all底层算法
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innerjoincdeorgontb.ibkcde=cdeorg.ibkcdewhere1=1AND(FNAUTMISNULLorfnautm=0)AND(tb.FLWSTS!='3'ortb.FLWSTSISNULL)andUPPER(tb.customername)like'%'||'shq\_test\_20180302'||'%'ESCAPE'/'andtb.biztypin('1','
- NLP 面试宝典
关于NLP那些你不知道的事
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介绍:本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的自然语言处理(NLP)面试准备的学习笔记与资料,该资料目前包含自然语言处理各领域的面试题积累。Github地址:https://github.com/km1994/NLP-Interview-Notes四、NLP学习算法常见面试篇4.1信息抽取常见面试篇4.1.1命名实体识别常见面试篇隐马尔科夫算法HMM常见面试篇一、基础信息介绍篇1.1什么是概率图模
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- C++算法八股——单调栈(含代码)
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单调栈的作用是能够在一次遍历的情况下找到每个元素最左边或者最右边的第一个最大/小元素,得益于其独特的栈结构,我们可以通过手动维护一个非递增/递减的栈完成这个目的。单调栈一共分为四种情况:注意,这四种情况我们都可以从左向右遍历数组完成。有的时候为了方便计算边界情况的差值,可以压入dummy节点(例如美丽塔2),问最大我们压入INT_MAX。最小INT_MIN1.找到每个元素左边的第一个最大元素从左向
- 算法-二进制和位运算
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一.二进制(1).无符号数:无符号数是一种数据表示方式,它只表示非负整数,即没有符号位,所有的位都用来表示数值大小。在C++等编程语言中,常见的无符号类型有unsignedint、unsignedchar等。例如,一个8位的无符号整数unsignedchar可以表示范围为0到255的整数,而不像有符号的char可以表示-128到127的范围。对于一个无符号整数,可以使用除2取余法手动将其转换为二进
- 如何在Python上安装xgboost?
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在数据科学和机器学习领域,XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点,成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而,对于初学者来说,如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程,帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost?在深入了解安装过程之前,我们先来看看XGBoost为何
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本文将基于Mybatis-Plus讲述如何在数据的源头存储层保障其安全。我们都知道一些核心私密字段,比如说密码,手机号等在数据库层存储就不能明文存储,必须加密存储保证即使数据库泄露了也不会轻易曝光数据。一、数据库字段加解密实现1.定义加密类型枚举默认提供基于base64和AES加密算法,当然也可以自定义加密算法。publicenumAlgorithm{BASE64,AES}2.定义AES密钥和偏移
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掌握Swift和iOS中的数据结构和算法MasteringDataStructures&AlgorithmsinSwift&iOSMP4|视频:h264,1280×720|音频:AAC,44.1KHz,2Ch级别:全部|类型:eLearning|语言:英语|持续时间:22讲座(4小时36分钟)|大小:1.74GBMasterDataStructures&AlgorithmstoAceiOS面试和土
- c#光线追踪渲染器算法
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说明:光线追踪渲染器光线追踪是一种模拟光线物理行为的渲染技术,能够生成高度逼真的图像(如反射、折射、阴影等)。光线投射:从相机发射光线到场景。几何体相交检测:计算光线与球体的交点。材质模拟:处理玻璃的折射(如菲涅耳效应)和漫反射。阴影计算:通过光线遮挡判断生成阴影。递归追踪:支持光线反射/折射的深度递归(MAX_RAY_DEPTH)。交互式操作:通过按钮触发渲染,展示实时生成的图像。物理效果模拟:
- 模运算核心性质与算法应用:从数学原理到编程实践
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目录前言数学性质:模运算的理论基石基本定义:余数的本质四则运算规则:保持同余性的关键编程实践:模运算的工程化技巧避免数值溢出:分步取模是关键处理负数取模:确保结果非负大数幂取模:快速幂算法组合数取模:预计算阶乘与逆元常见问题解决方案:一张表帮你避坑总结:模运算的核心价值前言大家好!我是EnigmaCoder。在算法设计与数论问题中,模运算(ModuloOperation)是处理大数、周期性问题和哈
- 机器学习的数学基础:必备的线性代数和概率论
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AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍机器学习(MachineLearning)是一种利用数据训练算法来自动发现隐藏规律和模式的技术。它广泛应用于各个领域,如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。机器学习的核心是数学模型,这些模型需要基于线性代数和概率论来构建和优化。因此,掌握机器学习的数学基础是非常重要的。在本文中,我们将从以下几个方面进行阐述:背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代
- 【机器学习的定义】
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机器学习的深度解析1.核心定义机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个子领域,研究如何让计算机系统从数据中自动学习规律,并利用这些规律做出预测或决策,而无需显式编程。其本质是通过算法从数据中提取模式,优化模型参数,从而提升任务表现。2.关键要素Mitchell(1997)的经典定义:“一个计算机程序在**任务(T)上的性能(P)如果随着经验(E)**而提高,就称它从经验中学
- 机器学习实践——利用SVD简化数据
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SVD(奇异值分解)优点:简化数据,去除噪音,提高算法的结果缺点:数据的转换可能难以理解利用SVD,我们可以使用小得多的数据集来表示原始数据集,这样做实际上是去除了噪声和冗余信息,以此达到了优化数据、提高结果的目的。SVD的应用LSA(隐形语义分析)在LSA中,矩阵是由文档和词语组成的,当我们应用SVD时,就会构建出多个奇异值,这些奇异值就代表了文档中的主题或概念,这一特点可以用于更高效的文档搜索
- 去中心化借贷机制解析
倒霉男孩
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去中心化借贷机制解析(以CompoundFinance为例)一、核心机制与市场定位去中心化借贷逻辑无需信任中介:用户通过抵押加密资产(如ETH、DAI)直接与智能合约交互,无需银行或KYC流程。算法驱动利率:利率由供需动态调整(如DAI存款APY7.58%,借款利率8%),提升市场效率。cToken机制:存款生成ERC-20标准的cToken(如cDAI),利息通过cToken增值体现,支持灵活赎
- AI 大模型应用数据中心的数据清洗架构
AI天才研究院
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《AI大模型应用数据中心的数据清洗架构》关键词:AI大模型数据清洗数据中心数据预处理异常值处理数据一致性数据质量摘要:本文深入探讨了AI大模型应用数据中心的数据清洗架构。通过分析数据清洗的重要性、面临的挑战以及核心方法与算法,本文旨在为读者提供一个全面且详细的指南。本文还将通过实际应用案例和未来展望,帮助读者理解数据清洗在AI大模型中的关键作用,并探讨其未来发展。《AI大模型应用数据中心的数据清洗
- 国产 SSL 证书和国密 SSL 证书的区别
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一、签发机构不同咱们先说国产SSL证书,它一般是国内CA机构审核签发的,像CFCA、上海CA这些都是。而国外的SSL证书,是由国外品牌签发。这就好比买东西,一个是国内工厂生产,一个是国外工厂生产。↓SSL证书申请入口https://www.joyssl.com/certificate/select/?nid=31↑二、加密算法有别国产SSL证书通常采用全球通用的RSA或ECC加密算法。而国密SSL
- 【附源码】Python :哈密顿回路
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系列文章目录Python算法学习:哈密顿回路文章目录系列文章目录一、算法需求二、具体方法+源码三、代码分析1、代码分析:2、算法思路:3、时间复杂度:4、平均情况分析:5、空间复杂度:总结一、算法需求哈密顿回路问题是指在一个图中找到一个回路,该回路经过每个顶点恰好一次,并返回到起始顶点。哈密顿回路问题的核心是在一个图中找到一个经过所有顶点且仅经过一次的回路。我们仍然采用回溯算法,但这里引入一些优化
- Python:实现斐波那契查找算法——附完整源码
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Python:实现斐波那契查找算法——附完整源码斐波那契查找算法是一种高效的查找算法,可以在有序数列中快速地查找目标元素。本文将介绍如何使用Python实现斐波那契查找算法,并提供完整的源码。算法原理斐波那契查找算法基于斐波那契数列,假设待查找的有序数列长度为n,则从斐波那契数列中找到第一个大于等于n的数F[k],将原数列长度扩展至F[k]-1,将扩展部分全部赋值为数列最后一个元素的值,此时数列长
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JPS是一种优化A*算法的路径规划算法,主要用于网格地图,通过跳过不必要的节点来提高搜索效率。它利用路径的对称性,只扩展特定的“跳点”,从而减少计算量。deepseek生成的总是无法完整运行,因此决定手写一下。需要注意的几点:跳点检测:jump()方法和hasForcedNeighbor()方法是算法核心,需要完整实现强制邻居检查逻辑邻居剪枝:findNeighbors()需要根据父节点方向进行方
- 【GIS人必学】GIS+K-Means聚类分析算法实现对数据集的最优分类
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聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,是一种对搜索簇的无监督学习过程。聚类所要求划分的类是未知的,是一种探索性的分析。分类则依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,是一种示例式的监督学习过程。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域,包括数学,计算机科学,统计学,生物学和经济学。在不同的应用领域,很多聚类技术都得到了发展,这些技术方法被用作描述数据,衡量不同数据源间
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实验目的及要求:目标是使学生学会分析数据对象的特点,掌握数据组织的方法和在计算机中的存储方式,能够对具体问题中所涉及的数据选择合适的逻辑结构、存储结构,进而在此基础上,对各种具体操作设计高效的算法,培养良好的程序设计技能。实验设备环境:1.微型计算机2.DEVC++(或其他编译软件)实验步骤:任务一:编写算法实现带头结点单链表的就地逆置,即利用原带头结点单链表的结点空间把元素序列a0,al,……,
- HNUST 数据挖掘课设 《实验二 Close 算法设计与应用》
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HNUST数据挖掘课设《实验二Close算法设计与应用》一、实验内容1.实验要求2.实验原理一个频繁闭合项目集的所有闭合子集一定是频繁的;一个非频繁闭合项目集的所有闭合超集一定是非频繁的。因此可以在闭合项目集格空间上讨论项目集的频繁问题。实验证明,它对特殊数据是可以减少数据库扫描次数的。Close算法是一种用于频繁项集挖掘的算法,其主要目的是发现数据集中的闭合频繁项集,通过发现闭合频繁项集,能够避
- Adam vs SGD vs RMSProp:PyTorch优化器选择
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PyTorch的torch.optim模块提供了多种优化算法,适用于不同的深度学习任务。以下是一些常用的优化器及其特点:1.随机梯度下降(SGD,StochasticGradientDescent)optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)特点:最基本的优化算法,直接沿梯度方向更新参数。可以添加momentu
- YOLOv11原创改进专栏|专栏介绍&目录
逐梦藏蓝-Payne
YOLOv11原创改进专栏YOLO深度学习计算机视觉python人工智能神经网络
一、专栏简介本专栏自2024年12月01日开始持续更新,专栏主要面向YOLOv11的各种改进,主要改进方向为Backbone(主干)、Conv、C2f、注意力机制、Neck以及检测头的改进,本专栏会涉及到提高精度、轻量化、分割等方面的内容。专栏内容主要为:1.原创创新点+YOLOv11算法(均未发论文)2.复现各种模块+YOLOv11算法(可用作对比实验)3.缝合模块+YOLOv11算法(可用作创
- 算法设计学习7
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实验目的及要求:目标是通过实验深入理解堆栈(Stack)和队列(Queue)这两种常见的数据结构,掌握它们的基本操作及应用场景,提高对数据结构的认识和应用能力。通过本实验,学生将深化对堆栈和队列等数据结构的理解,提高编程能力和问题解决能力,为进一步学习算法和数据结构打下基础。实验设备环境:1.微型计算机2.DEVC++(或其他编译软件)实验步骤:任务一:假设一个算术表达式中包含圆括号、方括号和花括
- SyncTalk算法革新数字人领域:唇语同步技术迈入超现实时代!
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数字人人工智能语音识别计算机视觉深度学习自然语言处理语言模型
在科技飞速发展的今天,数字人技术正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。从虚拟偶像的璀璨舞台到在线教育的生动课堂,数字人以其独特的魅力和广泛的应用场景,成为了连接现实与虚拟世界的桥梁。而在这场技术浪潮中,SyncTalk算法以其卓越的唇语同步技术,为数字人领域带来了革命性的突破,让唇语同步技术正式迈入了一个令人瞩目的超现实时代。数字人领域的新纪元数字人,作为人工智能与图形学结合的产物,其发展
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
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在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
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最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
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在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
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Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
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java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
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Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
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session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
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数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
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2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
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一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
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我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f