- 深度学习——第8章 深层神经网络(DNN)
曲入冥
深度学习深度学习神经网络dnn机器学习人工智能
第8章深层神经网络(DNN)目录8.1神经网络为什么要深?8.2深层神经网络标记符号8.3正向传播8.4反向传播8.5多分类Softmax8.6总结上一课是实战内容,我们使用Python一步步搭建了一个最简单的神经网络模型,只包含单层隐藏层。并使用这个简单模型对非线性可分的样本集进行分类,最终得到了不错的分类效果。本节将继续从深度神经网络入手,介绍深层神经网络的数学原理和推导过程。8.1神经网络为
- Python复现2024年春晚刘谦魔术
技术带师御坂云
我的python日常算法python
今年的央视春晚确实有点看头,要不是小尼的那个失误,这个节目就没有这么开心。刘谦的这个魔术,我总觉得是个数学问题,就安奈不住自己,忍不住用编程去模拟一下这个过程。正好用python复现这个问题。初一构思,初三今天一上午实现。魔术原理:数学原理约瑟夫环问题,要用到迭代的一些东西,其他的不做过多解释。使用对应的算法代码解决就行。魔术过程:8个步骤:Step1:将四张4张牌撕成两半,直接将两堆叠放;Ste
- 深度学习从入门到不想放弃-1
周博洋K
深度学习人工智能
基本功总是很香的,良好的基础才能决定上层建筑的质量和高度。从今天开始陆续连载一些深度学习的基础,包括概念,数学原理,代码,最近也确实没什么热点可以蹭先看机器学习和深度学习的对比:"数据和特征决定了机器学习的上限,而模型与算法则是逼近这个上限而已",机器学习和深度学习的本质区别之一是特征工程,而特征工程又是决定最终结果好坏的最重要的因素之一;上图最上面描述是机器学习的流程,如果让一个计算机理解输入的
- 机器学习入门--LSTM原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习lstm人工智能
LSTM模型长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)是一种常用的循环神经网络(RNN)变体,特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果,并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门(ForgetGate)遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为:ft=σ(Wf⋅
- 机器学习入门--双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习神经网络lstm
双向长短记忆网络(BiLSTM)BiLSTM(双向长短时记忆网络)是一种特殊的循环神经网络(RNN),它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是,BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息,使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中,我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM(长短期记忆网络)是一种递归神经网络(RNN),通过引入门控机制
- 机器学习入门--循环神经网络原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习rnn深度学习
循环神经网络循环神经网络(RNN)是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络,RNN更加适合处理时间序列数据,如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络,其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息,并且
- 机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习gru人工智能
GRU模型随着深度学习领域的快速发展,循环神经网络(RNN)已成为自然语言处理(NLP)等领域中常用的模型之一。但是,在RNN中,如果时间步数较大,会导致梯度消失或爆炸的问题,这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题,研究人员提出了新的模型,其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现,并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验,最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种
- 罗素:哲学的价值
慧小田哲思学
作者罗素,节选自《罗素文集》,何兆武译伯特兰·罗素(BertrandRussell,1872年—1970年),二十世纪英国哲学家、数理逻辑学家、历史学家,无神论者,也是上世纪西方最著名、影响最大的学者和和平主义社会活动家之一。1950年,罗素获得诺贝尔文学奖,以表彰其“多样且重要的作品,持续不断的追求人道主义理想和思想自由”。他的代表作品有《幸福之路》、《西方哲学史》、《数学原理》、《物的分析》、
- 【强化学习的数学原理】课程笔记(三)——贝尔曼最优公式
csu一言
人工智能机器学习
目录1.最优策略(optimalpolicy)的定义2.Bellmanoptimalpolicy(BOE)3.RewriteEquation4.ContractionMappingTheorem5.Solution6.Analyzingoptimalpolicies说明:本内容为个人自用学习笔记,整理自b站西湖大学赵世钰老师的【强化学习的数学原理】课程,特别感谢老师分享讲解如此清楚的课程。两个概念
- 2024春晚纸牌魔术原理----环形链表的约瑟夫问题
一枕眠秋雨>o<
数据结构与算法题集链表数据结构
一.题目及剖析https://www.nowcoder.com/practice/41c399fdb6004b31a6cbb047c641ed8a?tab=note这道题涉及到数学原理,有一般公式,但我们先不用公式,看看如何用链表模拟出这一过程二.思路引入思路很简单,就试创建一个单向循环链表,然后模拟报数,删去对应的节点三.代码引入/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方
- 万物皆数
晨峰_02c6
这个世界有天然的数学原理,如斐波那契数列。爱因斯坦用E=mc²描述宇宙而引发的慨叹“宇宙最不可理解之处,就是它居然是可以被理解的”。几何学上的迷人图形曼德博集合,它的轮廓是一个几何花边,具有不可思议的和谐性和精确性。人机大战中,阿尔法狗的第37手被人类认为是“坏子”的棋,最终指向了胜利的结局!这一切看似神秘力量操控的事件背后,都有着扎扎实实的数学理论作为支撑。数学,这门同时寻找真相和美的学科,它是
- 机器学习入门--BP神经网络原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习神经网络人工智能
BP神经网络引言BP神经网络,即反向传播神经网络,是一种监督学习算法,用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来,它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度,然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置,从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经
- 机器学习入门--奇异值分解原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习人工智能
奇异值分解奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)是一种矩阵分解技术,可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中,原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术,可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中,原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说,对于一个m
- 机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习cnn人工智能
深入理解卷积神经网络(CNN)引言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是深度学习中的一种核心算法,广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理,能够自动并有效地识别图像中的模式和特征。数学原理CNN主要由卷积层、激活层和池化层组成。其核心在于卷积层,它使用一系列可学习的滤波器来扫描输入数据。卷积操作卷积神经网络(C
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
- IA003第一周答疑复盘
旦姐
线上环节1.对于交叉验证的进一步理解(1)信息来源的交叉验证,比如对特斯拉的了解,可以来自wiki或人物传记;(2)信息整理方式的交叉验证,比如按照时间,空间,或者人物;(3)信息加工方法的交叉验证,比如定性或定量,宏观或微观;(4)信息报告(呈现)方式的交叉验证,原始数据或图示法。2.提高对问题的表征能力向上演绎,开上帝视角;向下分解,用变量思维3.核心知识点回顾(1)信息分布数学原理布拉德福定
- 对称与魔术初步(五)——刘谦经典魔术《幻境》
MatheMagician
xmlhttprequestwebglwpsactivitidwr
上一个魔术,我们聊到了《TotalCoincidence》这个魔术所呈现出来的对称结局的美,相关内容请戳:对称与魔术初步(四)——经典魔术《totalconincidence》的魔术赏析等对称与魔术初步(三)——经典魔术《totalconincidence》的数学原理等对称与魔术初步(二)——经典魔术《命中注定的缘分》对称与魔术初步(一)——美丽的对称这样的ending正是我们所期待的魔术创造的美
- 用Python来实现2024年春晚刘谦魔术
夏天是冰红茶
#Python代码python魔术刘谦
简介这是新春的第一篇,今天早上睡到了自然醒,打开手机刷视频就被刘谦的魔术所吸引,忍不住用编程去模拟一下这个过程。首先,声明的一点,大年初一不学习,所以这其中涉及的数学原理约瑟夫环大家可以找找其他的教程看看,我这块只是复现它魔术里面的每个步骤。魔术的步骤总而言之,可以分为以下8个步骤:Step1:将四张4张牌撕成两半,直接将两堆叠放;Step2:假设姓名为n个字,重复n次,将堆在最上的牌放到最下面;
- 刘谦春晚纸牌魔术背后的数学—海明码原理简介
beyondma
算法
在昨天2024年的春晚舞台上,魔术大师刘谦以一场令人拍案叫绝的纸牌魔术再度震撼全场。他巧妙地利用了数学原理,精准无误地让观众“随机”选择的纸牌完成了配对,尤其是令人忍俊不禁的是主持人尼格买提的纸牌却没有如愿配对,小尼碎了的话题也冲上了今天大年初一的热搜。然而,在这看似神秘莫测的魔术背后,却隐藏着一种在信息科学领域中广泛使用的纠错编码技术,小尼的操作有误,也就让他最后的结果与其他亲身参与的观众不一样
- 全网最快2024刘谦春晚魔术揭秘
MatheMagician
早点关注我,精彩不错过!来来来,我的手机快被私信爆炸了,一次性给大家说清楚。原版WoodyArogon的教学《Woodyland》数学原理约瑟夫问题与魔术(五)——魔术《自我匹配的奇迹》中的数学原理魔术原理约瑟夫问题与魔术(六)——《自我匹配的奇迹》魔术赏析以上文章是我在20201016和20201023发布的,台词和流程略有出入,但所有要素完全囊括。附当时的表演视频:类似数学原理的扩展魔术《魔术
- 认知的过程随笔
gyl58365
人们在研究生物的过程中,懂得了要了解一个整体,需要先将它分解成部分单独进行研究,然后再从对局部的认识上升到对总体的认识。。在《万物简史》中:科学家们测量地球大小和年龄的方法。测量地球大小是一项很艰苦的工作,有许多考察队在世界各地测量,才最终测得了地球的大小。在此过程中,还出现了地球到底是滚圆形还是扁圆形的争论。17世纪末的时候,牛顿出版了《自然哲学的数学原理》这本书,提出了至今还印在教科书上的万有
- 历届诺贝尔文学奖巡礼[1950年-1959年]
座上铭
读一本好书,认识一个全新的自我!★1950年诺贝尔文学奖获得者伯特兰·阿瑟·威廉·罗素(1872~1970)[英国数学家、哲学家]★获奖作品:《哲学—数学—文学》★获奖理由:“表彰他所写的捍卫人道主义理想和思想自由的多种多样意义重大的作品。”★主要作品有《数学原理》、《哲学问题》、《教育与社会秩序》等。★1951年诺贝尔文学奖获得者帕尔·费比安·拉格奎斯特(1891~1974)[瑞典诗人、戏剧家、
- 【GAMES101】Lecture 18 高级光线传播
MaolinYe(叶茂林)
GAMES101图形渲染games101
这节课不涉及数学原理,只讲流程操作,大家当听这个十万个为什么就行目录高级光线传播无偏光线传播方法双向路径追踪(Bidirectionalpathtracing)Metropolislighttransport(MLT)有偏光线传播方法光子映射(Photonmapping)Vertexconnectionandmerging(VCM)实时辐射度(Instantradiosity)VPL/manyli
- 你有你的计划,世界另有计划
肖瑞艳
今天收到了万维钢老师的新书《你有你的计划,世界另有计划》,我急切的翻起新书来看,果真是万老师的一贯风格,叙述的内容简洁、明了、对问题的阐述一针见血。也是受教了。才刚刚看完序言的我已经是觉得这本书买的太值得了。下面我摘抄几句给自己留下细细琢磨。1、我们会讲到真是世界里的财富增长和投资的数学原理。如果王先生知道这些,他就能意识到指望所谓的“复利”发家致富,纯粹是让人自我安慰的心灵鸡汤。2、我们会讲到有
- 普通编程,机器学习与深度学习
ALGORITHM LOL
机器学习深度学习人工智能
普通编程:基于人手动设置规则,由输入产生输出经典机器学习:人手工指定需要的特征,通过一些数学原理对特征与输出的匹配模式进行学习,也就是更新相应的参数,从而使数学表达式能够更好的根据给定的特征得到准确的输出结果。表示学习:包含深度学习,通过输入由算法生成简单的特征,再逐层生成更加全局/抽象的特征,最后,通过一些数学原理对特征与输出的匹配模式进行学习,也就是更新相应的参数,从而使数学表达式能够更好的根
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
程序员一诺
python笔记人工智能深度学习深度学习tensorflow人工智能
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
- “镜头结构”:一种简洁有效的升维思考模式
镭师兄
大家好,我是倡导“人人如龙”的镭师兄,每天一个观点和话题,今天我们聊一下“升维思考”。前几天写了一篇《地平线是平的还是圆的:使用数学原理来探寻问题背后的本质》,有网友问了一个问题:如何进行升维思考,找到更逼近真相的方法?这个问题在我以前的内容中也有涉及,其中最有价值的是六种类型的思考结构。在这六个思考结构中,“镜头结构”是最简洁高效的“升维”方法,今天重点分享这种方法的四个方向。一、什么是“镜头结
- 人工神经网络之求解数学问题
懒猫gg
机器学习机器学习PCA
前言针对某类问题,人们常常能够从数学上提出相应的解决思路。但由于问题的复杂性和不确定性,描述解决思路的数学方程往往难以求解。基于求解问题的数学原理,可在原理性方法的指导下构造出相应的神经网络模型,使其通过对样本的学习自动实现问题的求解SVM支持向量机从线性可分模式分类的角度看,支持向量机的主要思想是建立一个最优决策超平面,使得该平面两侧距平面最近的两类样本之间的距离最大化,从而对分类问题提供良好的
- 【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇:TensorFlow介绍和基本操作(代码文档已分享)
程序员一诺
python笔记深度学习人工智能深度学习tensorflow人工智能
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
- 神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记
砍树+c+v
深度学习神经网络pytorch人工智能python回归笔记
Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归,也称为多类逻辑回归,是一种用于解决多分类问题的机器学习算法。它与普通的logist
- 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
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- 【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