【推荐系统】多任务学习之ESMM模型

数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘 ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnn rnn 人工智能
在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
Python Gradio：实现交互式图像编辑 PythonAI编程架构实战家 Python编程之道 python 开发语言 ai
PythonGradio：实现交互式图像编辑关键词：Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要：本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始，逐步介绍Gradio的核心功能，并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能，同时提供完整的项目实战案例
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能深度学习 ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
基于深度学习的目标检测算法综述：从RCNN到YOLOv13，一文看懂十年演进！人工智能教程深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶 YOLO 机器学习
一、引言：目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕，2014年RCNN横空出世，目标检测从此进入“深度时代”。十年间，算法从两阶段到单阶段，从Anchor-base到Anchor-free，从CNN到Transformer，从2D到3D，从监督学习到自监督学习，迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法，带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版）
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版））工业相机使用YoloV8模型实现不同水果的检测识别工业相机通过YoloV8模型实现不同水果的检测识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入Yo
从零开始构建深度学习环境：基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践（适合初学者）荣华富贵8 程序员的知识储备2 程序员的知识储备3 深度学习 pytorch 人工智能
摘要：深度学习正在引领人工智能技术的革新，而对于初学者来说，正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程，指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN，以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正，到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程，
人工智能概念之九：深度学习概述
文章目录相关文章一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图1.2技术革命的催化剂二、深度学习的双面性：性能优势与技术挑战2.1技术优势全景扫描2.2技术挑战深度剖析三、技术演进时间轴：70年的厚积薄发四、主流框架生态对比五、未来演进方向相关文章人工智能概念之二：人工智能核心概念：网页链接一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图深度学习处于人工智能（AI）技术金字塔
学苑教育杂志《学苑教育》杂志社学苑教育编辑部2025年第21期目录 QQ296078736 人工智能
专题研究推进“教-学-评”一体化，打造小学语文高效课堂刘月兰;4-6教育管理新高考制度下普通高中生涯教育课程设计的研究霍亚贞;马玲;7-9课堂教学核心素养下小学数学深度学习课堂的构建策略康贵景;10-12“双减”背景下初中英语教学的课堂模式高燕;13-15小学低年级数学说理课堂构建策略玉洁;16-18基于法治观念培育的道法课项目式教学策略许静;19-21“双师课堂”在初中语文写作教学中的实践孙巧玲
使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测 Clang's Blog AI pytorch pandas 人工智能
文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中，我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库，构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库，包括用于数据处理的pandas和numpy，以及用于深度学习的torch。i
使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践** qq_37836323 python 语言模型开发语言
**在人工智能技术中，大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而，由于网络限制，直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此，本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM，并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)？大型语言模型是一种深度学习模型，训练于大量文本数据上，能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
【免费下载】探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破
探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代，人工智能正逐步改变我们的生活，其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目，它提供了一个庞大的植物病害识别数据集，旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略：从Pandas到深度学习的异常检测进阶程序员_CLUB Python入门到进阶 python 爬虫 pandas
目录背景与需求分析第一章：结构化数据清洗实战（Pandas核心技法）1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章：深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测（时序数据）2.2图神经网络异常检测（关系型数据）第三章：综合案例实战案例1：金融交易反欺诈系统案例2：工业传感器异常检测第四章：性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章：方法论总结与展望5.1方法论框架5.
大模型【进阶】（一）MoE（mixture of experts）混合专家结构 ReinaXue 人工智能笔记语言模型神经网络
什么是MoE结构？MoE（MixtureofExperts，专家混合模型）是一种深度学习模型架构，通常用于处理大规模模型和计算资源效率的挑战。在MoE结构中，模型由多个“专家”组成，每个专家处理不同的任务或输入数据的不同部分，而不是让所有专家都参与每次计算。这种方式提高了计算效率，并在某些情况下有助于增强模型的表现。MoE结构的核心思想专家：在MoE模型中，专家通常指的是网络中的子模型，每个专家具
【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（二）：模型结构 Coding的叶子 Python三维点云实战宝典 Complex-Yolo Complex-Yolov4 三维目标检测目标检测 python
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此，在完成BEV处理之后，模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov
基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘 python 目标检测
前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌
AI人工智能领域深度学习的在线学习方法 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能深度学习学习方法 ai
AI人工智能领域深度学习的在线学习方法关键词：深度学习、在线学习、AI教育、实战项目、知识体系摘要：本文为想系统学习深度学习的初学者/转行者量身打造，通过拆解深度学习的核心概念、梳理在线学习的科学路径、提供可落地的实战案例与资源清单，帮你用“游戏通关”的思路高效掌握这门技术。无论你是学生、程序员还是跨行者，都能找到适合自己的学习节奏，避免“看视频就会，动手就废”的陷阱。背景介绍目的和范围深度学习是
AI人工智能深度学习的模型评估与选择 AI大模型应用之禅人工智能深度学习 ai
AI人工智能深度学习的模型评估与选择关键词：AI、人工智能、深度学习、模型评估、模型选择摘要：本文聚焦于AI人工智能深度学习中的模型评估与选择。在深度学习迅猛发展的当下，构建一个有效的模型并非易事，而准确评估和恰当选择模型对于模型性能的发挥和应用效果至关重要。文章将详细介绍模型评估与选择的相关背景知识，深入剖析核心概念与联系，阐述核心算法原理及具体操作步骤，运用数学模型和公式进行详细讲解并举例说明
深度学习中，定量分析和定性分析是什么？要体现什么？ seasonsyy 深度学习小知识深度学习人工智能定量分析定性分析
深度学习中，定量分析和定性分析是什么？要体现什么？在深度学习和一般的数据分析中，定量分析（QuantitativeAnalysis）和定性分析（QualitativeAnalysis）是两种主要的研究方法，它们分别关注数据的数量特征和质的特征。定量分析（QuantitativeAnalysis）定性分析（QualitativeAnalysis）关注方面定量分析涉及可量化的数据，即那些可以通过数字来
Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现 AI量化价值投资入门到精通 python 金融开发语言 ai
Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现关键词：Python金融分析、情感分析、量化投资、价值投资、自然语言处理、机器学习、金融文本挖掘摘要：本文系统解析如何将情感分析技术深度整合到量化价值投资体系中，通过Python实现从金融文本数据采集、预处理、情感建模到策略回测的完整流程。详细阐述基于规则引擎、机器学习和深度学习的多维度情感分析方法，结合财务指标构建复合投资模型，并通过实战案
开源深度学习新宠：Burn框架助您无忧高效建模
在日新月异的人工智能世界里，各类深度学习框架如雨后春笋般涌现，而Burn，作为新一代的深度学习框架，以其不妥协的灵活性、高效性和可移植性崭露头角。本文将深入探讨Burn的核心功能、应用场景及具体使用方法，帮助您更好地了解这款值得关注的开源项目。性能和优化：超越速度的追求Burn框架将高效性作为其核心支柱之一，通过一系列优化技术确保模型能够快速可靠地运行。以下是Burn在性能方面的几个显著特色：自动
人货匹配模型没搞懂？互联网行业都在讨论它 weixin_38754337 大数据数据分析推荐系统 caching twitter
来源：接地气学堂作者：接地气的陈老师大多数据分析书本、文章都提过人货场模型，但对于其中最核心的人货如何匹配，没有详细介绍。人货匹配是非常底层的分析理论，涉及到转化率分析、用户分群、推荐算法训练等重要议题，无论互联网的电商、O2O、短视频、直播等产品都会考虑这点。废话不多说，今天详细介绍一下。01导购型匹配设想一个最简单的场景：顾客站在柜台前，说“我想要个电风扇”。此时顾客需求已经跋山涉水来到店里，
实测报告：拼多多返利软件哪家返利最多？日常购物技巧呀
拼多多官方返利APP，省钱达人的秘密武器在省钱达人的世界里，拼多多官方返利APP无疑是一件秘密武器。这款APP以其精准的推荐算法和丰富的返利活动让用户在购物时能够轻松找到性价比最高的商品并获得额外的经济回报。无论是想要购买时尚单品还是家居用品，拼多多官方返利APP都能让你以更低的价格享受到更高品质的生活。如果你也是一位追求省钱的消费者那么不妨试试这款APP吧！在探索省钱之道的旅途中，不得不提的另一
使用 Dart 库轻松进行时间序列预测 - 立即执行多元预测 krishnaik06 深度学习 AI写作 python AI作画神经网络
这个视频介绍了名为Darts的Python库，它可以简化时间序列数据处理和预测。主要内容：解决时间序列预测难题：Darts库提供了多种模型，包括经典的ARIMA、SARIMAX，以及深度学习模型，可以轻松处理单变量和多变量时间序列预测。简化操作：Darts库使用统一的fit和predict函数，类似于scikit-learn，让用户可以轻松地使用各种模型。支持多种模型：Darts库包含ARIMA、
图像处理全栈指南：从传统算法到深度学习，再到FPGA移植阿牛的药铺图像算法区图像处理算法深度学习
图像处理全栈指南：从传统算法到深度学习，再到FPGA移植一、引言：图像处理是光学类产品的“大脑”光学类产品（可见光摄像头、红外热成像、光谱仪）的核心价值，在于将光信号转化为可理解的图像信息。而图像处理算法，就是解读这些信息的“大脑”——从传统的边缘检测到深度学习的目标识别，从实时降噪到高维光谱分割，每一步都决定了产品的性能（如分辨率、帧率、功耗）。对于算法移植工程师（科研助理1）岗位而言，需要掌握
基于Jetson Nano与PyTorch的无人机实时目标跟踪系统搭建指南
引言：边缘计算赋能智能监控在AIoT时代，将深度学习模型部署到嵌入式设备已成为行业刚需。本文将手把手指导读者在NVIDIAJetsonNano（4GB版本）开发板上，构建基于YOLOv5+SORT算法的实时目标跟踪系统，集成无人机控制与地面站监控界面，最终打造低功耗智能监控设备。通过本项目，读者将掌握：嵌入式端模型优化与部署技巧；多目标跟踪算法工程化实现；无人机-地面站协同控制架构；边缘计算场景下
gis怎么提取水系_深度学习在GIS中的应用 weixin_36214932 gis怎么提取水系
近年来，人工智能（AI）飞速发展，在诸如图像识别，图像分割和目标智能提取等任务上，达到甚至在某些方面超过了人工的准确度。人工智能在图像识别方面的优势，为AI和GIS的结合提供了前所未有的契机。人工智能，机器学习和深度学习正在帮助我们认识世界、改善世界。AI是计算机科学的一个重要分支，在某种程度上具有类似人类工作的执行能力，能以一种新的与人类相似的方式做出智能的反应，机器学习利用数据驱动算法从数据中
每天五分钟深度学习：数学中常见函数中的导数每天五分钟玩转人工智能每天五分钟玩转深度学习算法深度学习人工智能导数机器学习
本文重点导数是微积分学中的一个核心概念，它描述了函数在某一点附近的变化率。在物理学、工程学、经济学等众多领域中，导数都发挥着极其重要的作用。本文旨在详细介绍数学中常见函数的导数，以期为读者提供一个全面而深入的理解。数学中常见的导数常数函数的导数对于常数函数f(x)=C（C为常数），其导数为f'(x)=0。这是因为常数函数在任何点的切线斜率都是0，即函数值不随x的变化而变化。多项式函数的导数多项式函
枚举的构造函数中抛出异常会怎样 bylijinnan java enum 单例
首先从使用enum实现单例说起。为什么要用enum来实现单例？这篇文章（ http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html）阐述了三个理由： 1.enum单例简单、容易，只需几行代码： public enum Singleton { INSTANCE;
CMake 教程 aigo C++
转自：http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/ CMake是一个跨平台的程序构建工具，比如起自己编写Makefile方便很多。介绍：http://baike.baidu.com/view/1126160.htm 本文件不介绍CMake的基本语法，下面是篇不错的入门教程： http:
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Cb123456 spring Webgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容 120153216 jquery
<script language="javascript"> $(function (){ var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){ //滚动条到网页头部的高度，兼容ie,ff,chrome var top = document.documentElement.s
将数据库中的数据转换成dbs文件何必如此 sql dbs
旗正规则引擎通过数据库配置器（DataBuilder）来管理数据库，无论是Oracle，还是其他主流的数据都支持，操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据，并且可以执行SQL 语句，主要功能如下。 1)数据库生成表结构信息：主要生成数据库配置文件(.conf文
在IBATIS中配置SQL语句的IN方式 357029540 ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时，我们一定会遇到通过IN查询的地方，在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数：String和List。具体使用方式如下： 1.String:定义一个String的参数userIds，把这个参数传入IBATIS的sql配置文件，sql语句就可以这样写： <select id="getForms" param
Spring3 MVC 笔记（一） 7454103 spring mvc bean REST JSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。这个view 层的技术一个接一个！都用过！不敢说哪个绝对的强悍！要看业务，和整体的设计！最近公司要求开发个新系统！
Timer与Spring Quartz 定时执行程序 darkranger spring bean 工作 quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3，java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用，很简单： 1、第一步，我们需要建立一项任务，我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 aijuans C语言相关
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序 http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html 小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
Nginx负载均衡配置实例详解 avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡，单从字面上的意思来理解就可以解负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡
乱说的 houxinyou 框架敏捷开发软件测试
从很久以前，大家就研究框架，开发方法，软件工程，好多！反正我是搞不明白！这两天看好多人研究敏捷模型，瀑布模型！也没太搞明白. 不过感觉和程序开发语言差不多，瀑布就是顺序，敏捷就是循环. 瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环，第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。也可以把软件开发理
欣赏的价值——一个小故事 bijian1013 有效辅导欣赏欣赏的价值
　　第一次参加家长会，幼儿园的老师说："您的儿子有多动症，在板凳上连三分钟都坐不了，你最好带他去医院看一看。"　　回家的路上，儿子问她老师都说了些什么，她鼻子一酸，差点流下泪来。因为全班30位小朋友，惟有他表现最差；惟有对他，老师表现出不屑，然而她还在告诉她的儿子："老师表扬你了，说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟，现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈，因为全班只有宝宝
包冲突问题的解决方法 bingyingao eclipse maven exclusions 包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题：其表现有： 1.明明在eclipse中能够索引到某个类，运行时却报出找不到类。 2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法，运行时却报出找不到方法。 3.类及方法都有，以正确编译成了.class文件，在本机跑的好好的，发到测试或者正式环境就抛如下异常： java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j bit1129 Stream
先来一段废话：实际工作中，业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的，问题的关键之处在于业务日志的格式混乱，这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难，或者说，基本上无法进行分析，每个人写日志的习惯不同，导致日志行的格式五花八门，最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围，但是在集群环境下，每个机器去grep一遍，分析一遍，这个效率如何可想之二，大好光阴都浪费在这上面了
sudoku solver in Haskell bookjovi sudoku haskell
这几天没太多的事做，想着用函数式语言来写点实用的程序，像fib和prime之类的就不想提了（就一行代码的事），写什么程序呢？在网上闲逛时发现sudoku游戏，sudoku十几年前就知道了，学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解，但到最后往往没写成，主要是用C/Java写的话会很麻烦。现在写程序，本人总是有一种思维惯性，总是想把程序写的更紧凑，更精致，代码行数最少，所以现
java apache ftpClient bro_feng java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载，遇见几个问题，做如下总结。 1. 上传阻塞，一连串的上传，其中一个就阻塞了，或是用storeFile上传时返回false。查了点资料，说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。看了网上相关介绍，对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊，不太了解被动模
读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式 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/ package design.pattern; /* * 工厂方法模式：使一个类的实例化延迟到子类 * 某次，我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式（称为模板方法模式更恰当。2012-10-29）： * 有很多不同的产品，它
面试记录语 chenyu19891124 招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样，都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示，就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人，感觉有点小紧张，说话有点打结。在面试完后写面试情况表，下笔真的好难，尤其是要对面试人的情况说明真的好难。今天面试的是自己同事的同事，现在的这个同事要离职了，介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理，期初看了简历觉得应该很适合做配置管理，但是今天面
Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 comsci 工作 workflow Google
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈.... 官方网站是 http://www.fireflow.org 经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了正式版主要变化: 1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由 2、增加IT
Python向脚本传参 daizj python 脚本传参
如果想对python脚本传参数，python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢？需要模块：sys 参数个数：len(sys.argv) 脚本名： sys.argv[0] 参数1： sys.argv[1] 参数2： sys.argv[
管理用户分组的命令gpasswd dongwei_6688 passwd
NAME： gpasswd - administer the /etc/group file SYNOPSIS： gpasswd group gpasswd -a user group gpasswd -d user group gpasswd -R group gpasswd -r group gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
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Scramble String hcx2013 String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. Below is one possible representation of s1 = "great":
跟我学Shiro目录贴 jinnianshilongnian 跟我学shiro
历经三个月左右时间，《跟我学Shiro》系列教程已经完结，暂时没有需要补充的内容，因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧，没有时间解答一些疑问，暂时无法回复一些问题，很抱歉，不过可以加群（334194438/348194195）一起讨论问题。 ----广告-----------------------------------------------------
nginx日志切割并使用flume-ng收集日志 liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理，日志文件将变得越来越大，还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件，不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前，nginx还是会向你重命名的文件写日志，linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
Oracle死锁解决方法 pda158 oracle
　select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
java之List排序 shiguanghui list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector，ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而，它们并没有内置的元素排序支持。　　你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
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【推荐系统】多任务学习之ESMM模型

学习总结

文章目录

一、多任务模型

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