- 医疗AI新基建:MCP与A2A协议的破局与前瞻
Allen_Lyb
医疗高效编程研发人工智能健康医疗自动化自然语言处理数据库
一、引言1.1研究背景与动因在数字化与智能化飞速发展的时代浪潮下,医疗AI已成为全球医疗领域变革与创新的关键驱动力。从疾病的早期精准诊断,到个性化治疗方案的制定,再到远程医疗与健康管理,医疗AI正以其强大的数据处理能力、精准的模式识别能力和高效的决策辅助能力,重塑着传统医疗服务的格局。据相关数据显示,2023年中国AI医疗行业规模达973亿元,预计2028年将增至1598亿元,年复合增长率达10.
- 6.13日课程总结 老员工综合症
孙倩倩Rela
老员工在舒适区呆久了,对自己也会失去信心,不敢向前迈一步,突破自己,有新的追求和目标。无论时间长与短,都应有自己的规划和理想,对工作充满激情。
- 21天习惯养成之境教营打卡第19天
黄海燕水果味金嗓子系列
今天学习李胜杰老师《家族潜意识知孩子底层力量》第七节《潜意识改变的21天原理》一切的财富来源于潜意识!课程总结:行为心理学和大脑科学研究,如果一个人能够坚持重复21天以上,便会在大脑神经元当中,形成一个新的习惯如果能够坚持90天以上,一定会形成一个稳定习惯,这样一个人的思想就会进入人的潜意识,成为我们的下意识。建立一个新思想分三个阶段:第一阶段:1-7天,七天当中的体验将会有不同的人生经历,不同的
- 《FreeRTOS 入门与实战》第30章:课程总结与优化指南
ARM架构
嵌入式系统架构单片机嵌入式硬件数据库mongodbrisc-v
目录1.FreeRTOS10大常见问题1.1任务堆栈溢出1.2内存分配失败1.3优先级配置错误1.4中断延迟过高1.5任务调度器未启动1.6队列阻塞异常1.7看门狗触发1.8低功耗模式异常1.9移植兼容性问题1.10调试信息不足2.进一步学习路线2.1AmazonFreeRTOS核心特性学习资源移植要点2.2ESP-IDFFreeRTOS增强功能开发建议典型应用1.FreeRTOS10大常见问题1
- 燥邪﹌干燥也是外邪
0335a2b0903d
课程总结:第六节一.含义凡致病具有干燥,收敛等特性的外邪称为燥邪。二.性质1.秋之主气2.干燥三.致病特点1.病机伤津(短时间内大量伤津才会耗气,若伤津量少,不足以耗气)2.症状表现出各种干燥症状3.病位体表-皮毛干枯,皮肤干燥,脱屑瘙痒肺-干咳无痰胃-胃中津液受损,饥不欲食大肠-大肠津液亏虚-肠燥便秘第六节课后思考题:燥邪有阴阳的区分吗?燥邪有阴阳之分,有凉燥和温燥的区别。两者主要区别:感受气候
- 20172332 2018-2019-2《程序设计与数据结构》课程总结
weixin_30576827
java后端数据结构与算法
201723322018-2019-2《程序设计与数据结构》课程总结自己对于本学期java课的一些想法及自己一学期的心理变化。整体来说本学期学的就是数据结构方面的知识。在博客方面,我觉得现如今的评分方式并不客观,没有具体的评分点,我们现在的博客包括实验博客并没有不符合博客的要求,但是还是会扣分,怎么样都不可能得到满分,对于博客的写法就没有一个目标,可能自己觉得写得还可以但是助教看来就是不行,助教认
- LeetCode 力扣 第21题解题笔记
艾伦的自由之翼
leetcode链表算法
题目:将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。(1)递归解法L1.val意思是取链表L1的头结点本题可以提炼出一个字问题,假设原问题是L1和L2,并且假设L1的值更小,那么合并L1,L2,就可以做如下考虑:取出头结点L1,解决子问题:合并L1next和L2,L1的next指向子问题的结果就可以了模式识别:子问题和原问题具有相同结构,意思就是说,返
- Day 17: 常见的聚类算法
聚类算法聚类算法是一种无监督学习技术,用于将数据集中的相似对象分组到不同的类别(称为“簇”)中,而不需要预先定义的标签。其核心目标是:同一簇内的数据点尽可能相似(高内聚性),不同簇之间的数据点尽可能不同(高分离性)。聚类广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等领域,如客户细分、文档分类或异常检测。聚类算法的基本原理聚类依赖于相似度度量(如欧氏距离)来评估数据点之间的接近程度。假设数据集包含nnn个
- Ajax与axios
wwwwdn
ajaxokhttp前端javascript
本文是学习了网上的Ajax的课程总结,并加上了一些自己的总结。AjaxAjax(AsynchronousJavascriptAndXML),即是异步的JavaScript和XML,Ajax其实就是浏览器与服务器之间的一种异步通信方式。XMLHttpRequest(XHR)XMLHttpRequest(XHR)对象用于与服务器交互。通过XMLHttpRequest可以在不刷新页面的情况下请求特定UR
- 【深度学习新浪潮】什么是system 1和system 2?
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮深度学习人工智能大模型推理模型COT模型蒸馏动态推理
在大模型研究中,System1和System2的概念源于心理学家DanielKahneman的双系统理论,用于描述人类思维的两种模式。System1代表快速、直觉、自动化的思维(如模式识别),而System2代表慢速、有意识、需要努力的逻辑推理(如复杂数学计算)。这一理论被引入AI领域后,成为理解大模型能力边界和优化方向的重要框架。一、大模型中的System1与System2的定义System1(
- 解读一个大学专业——信号与图像处理
专业定义与核心内容维度内容定义研究如何采集、处理、分析和理解一维信号(语音、雷达、脑电)和二维/三维图像(医学、遥感、工业视觉)。关键词数字信号处理(DSP)、图像处理、计算机视觉、模式识别、压缩感知、深度学习、GPU加速、嵌入式系统。技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU(CUDA)第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议(AASIP2025)
- 模式识别与机器学习课程笔记(1):数学基础
Ro Jace
学习笔记机器学习笔记人工智能
模式识别与机器学习课程笔记(1):数学基础特征矢量和特征空间随机矢量的描述随机矢量的分布函数随机矢量的数字特征随机变量、随机矢量间的统计关系随机矢量的变换正态分布正态分布的定义正态分布随机矢量的性质离散随机矢量及其分布信息论矩阵微分法基本知识矢量或矩阵对于数量变量的微分二、数量函数对于矢量的微分三、矢量函数对于矢量的微分特征矢量和特征空间特征量的类型:物理量、次序量、名义量物理量:直接反映特征的实
- 21、子图同构问题的深度解析
metal
子图同构图论算法
子图同构问题的深度解析1.子图同构问题概述子图同构问题是图论中的一个核心问题,广泛应用于社交网络分析、生物信息学、模式识别等领域。该问题的定义是:给定两个图,一个是较大的主图(HostGraph),另一个是较小的模式图(PatternGraph),判断主图中是否存在一个子图与模式图同构。简单来说,就是要找到主图中与模式图结构完全一致的子图。子图同构问题的难度在于它是一个NP完全问题,意味着在最坏情
- 支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)详解
DuHz
回归数据挖掘人工智能信号处理算法数学建模机器学习
支持向量回归(SupportVectorRegression,SVR)详解支持向量回归(SupportVectorRegression,简称SVR)是一种基于支持向量机(SVM)的回归分析方法,广泛应用于预测和模式识别领域。SVR通过在高维空间中寻找一个最优超平面,以最大化数据点与超平面的间隔,从而实现对连续型变量的预测。本文将深入探讨SVR的理论基础、数学原理、模型构建、参数选择、训练与优化、应
- 人类的具身智能与机器的具身智能
人机与认知实验室
人类具身智能与机器具身智能的根本区别在于其基础机制和本质属性。人类具身智能是基于生物体的生理结构和神经系统的复杂交互,通过身体与环境的直接感知和体验,形成具有情感、意识和主观性的认知与行为能力。这种智能是动态的、适应性强的,并且深受个体经验、文化背景和社会互动的影响。而机器具身智能则是通过传感器、算法和数理模型来模拟与物理世界的交互,依赖于预设的规则和数据驱动的模式识别,缺乏人类的主观体验、情感和
- 大型语言模型的智能本质是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型的智能本质是什么基于海量数据的统计模式识别与生成系统,数据驱动的语言模拟系统,其价值在于高效处理文本任务(如写作、翻译、代码生成),而非真正的理解与创造大型语言模型(如GPT-4、Claude等)的智能本质可概括为基于海量数据的统计模式识别与生成系统,其核心能力源于对语言规律的深度学习,但缺乏真正的理解与意识。以下从本质特征、技术机制、典型案例及争议点展开分析:一、智能本质的核心特征统
- CNN 猫狗识别:从理论到实战的深度解析
爱熬夜的小古
cnn深度学习人工智能
在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)凭借其强大的特征提取和模式识别能力,成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题,不仅能帮助我们理解CNN的工作原理,还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用,从理论基础到实战代码,带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述(一)CNN的核心组件卷积层:是CNN的
- 2025年人工智能、虚拟现实与交互设计国际学术会议
学术小八
学术人工智能vr交互
重要信息官网:www.aivrid.com时间:2025年10月17-19日地点:中国-东莞部分介绍征稿主题包括但不限于:生物特征模式识别机器视觉专家系统深度学习智能搜索自动编程智能控制智能机器人系统组件虚拟现实平台用于VR/AR的AI平台数据和生成、操作、分析和验证浸入式环境和虚拟世界的生成优化和现实的渲染人工智能与用户体验个性化推荐系统情感计算与用户响应虚拟现实与沉浸式技术沉浸式环境设计交互设
- Bongo-Cat-Crew:用Python打造动态音乐猫
元楼
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在这个项目中,我们创建了一个将音乐、游戏和编程结合的创新体验,允许玩家通过动态猫声分类与节奏游戏OSU!互动。Python的使用使得音乐节奏识别、猫声分类逻辑和游戏接口交互成为可能。项目的核心包含了音乐节奏分析、游戏模式识别和猫声动画实现等技术要点,旨在为玩家提供独特的交互乐趣。1.Python在项目中的应用和角色1.1Python在IT行业中的普及Pytho
- 【AI与数据管理】基于AI大模型的企业元数据管理方案
暴躁小师兄数据学院
人工智能ai语言模型
基于AI大模型的元数据关键解决方案元数据(metadata)是描述数据的数据,例如数据的来源、结构、类型和质量信息。它在数据管理、分析和应用中至关重要。随着人工智能(AI)大模型(如基于Transformer的模型)的发展,这些模型凭借其强大的自然语言处理、模式识别和生成能力,为元数据处理提供了高效、自动化的解决方案。下面,我将逐步解释基于AI大模型的元数据关键解决方案,帮助您理解核心方法、挑战和
- 模糊逻辑:自然模糊性的数学处理
AI天才研究院
计算ChatGPTAI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
模糊逻辑:自然模糊性的数学处理关键词:模糊逻辑、模糊集合、模糊控制器、模糊神经网络、模式识别、决策支持系统摘要:本文深入探讨了模糊逻辑这一数学工具,旨在揭示其在处理自然模糊性方面的独特优势。通过对模糊逻辑基础、应用和高级主题的详细分析,本文展示了模糊逻辑在多个领域的实际应用,包括模糊控制器、模糊神经网络、模式识别和决策支持系统等。文章结构清晰,便于读者逐步深入理解和掌握这一重要技术。目录大纲:第一
- 基于Python的气象数据分析及可视化研究
气象数据作为地球系统科学的核心要素,其分析与可视化在气候研究、灾害预警、农业生产等领域具有战略性意义。本文以Python技术栈为基座,系统探讨气象数据的采集预处理、多维度分析模型及可视化表达范式,通过3000+字深度研究揭示Pandas时序处理、Xarray多维计算、Cartopy地理可视化等工具的核心方法论。内容涵盖全球再分析数据挖掘、极端天气模式识别、动态热力图构建等实战场景,并引入机器学习预
- 量子算法:微算法科技用于定位未知哈希图的量子算法,网络安全中的哈希映射突破
MicroTech2025
量子计算哈希算法
近年来,量子计算的飞速发展使其成为各个领域的变革力量。特别是在网络安全领域,量子算法展示了加速并增强威胁检测(如恶意软件识别)方法的巨大潜力。微算法科技(NASDAQ:MLGO)用于定位未知哈希图的量子算法,是针对未知哈希图定位而设计的量子算法。这项技术可能会彻底改变在数据处理中利用哈希值的方式,特别是在恶意软件模式识别中。传统网络安全框架通常依赖哈希函数来生成不同数据结构的唯一标识符,或称之为“
- IDS检测原理和架构
hao_wujing
安全
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!IDS(入侵检测系统)的核心使命是**从海量网络/主机行为中精准识别攻击企图**,其技术本质是**异常行为模式识别引擎**。以下从检测原理、系统架构到技术演进进行深度解析:---###⚙️IDS核心检测原理####1.**双引擎协同机制**|**检测类型**|**原理**|**优势/局限**|**典型算法**||--------------------|---
- AI人工智能 神经网络
马里亚纳海沟网
人工智能神经网络深度学习笔记运维全文检索搜索引擎
**AI人工智能神经网络概述**神经网络是并行计算设备,它们试图构建大脑的计算机模型。背后的主要目标是开发一个系统来执行各种计算任务比传统系统更快。这些任务包括模式识别和分类,近似,优化和数据聚类什么是人工神经网络(ANN)人工神经网络(ANN)是一个高效的计算系统,其核心主题是借用生物神经网络的类比。人工神经网络也被称为人工神经系统,并行分布式处理系统和连接系统。ANN获取了大量以某种模式相互连
- AI表格数据分析
简单发一篇文章,最近看到AI数据分析是越来越火了哈,把简单的流程进行一次简要的分享。AI数据分析的本质,是“结构化数据→模式识别→可视化表达+洞察输出”。1、分析流程详解:(1)数据预处理什么是数据预处理呢?其实它可以理解成你给的是什么。步骤1:识别数据结构表头,字段的含义等。步骤2:清洗数据去除空值、格式错误、重复数据。步骤3:类型识别判断哪些是时间字段?哪些是数值型?哪些是分类字段?总结:类似
- 基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现
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人工智能数学基础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
基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
- 【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!
努力毕业的小土博^_^
学术会议推荐信号处理机器学习神经网络人工智能
【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!文章目录【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模
- MySQL用户留存与流失分析
Mr数据杨
全栈数据仓库mysql数据库
用户留存和流失分析是数据分析中至关重要的部分,尤其在快速发展的互联网产品和应用中,用户生命周期的变化直接关系到产品的成长与盈利。通过分析用户留存率和流失率,产品管理人员可以准确判断用户在产品使用过程中的行为倾向,从而优化用户体验、增加用户黏性、并提高商业转化率。本文将从用户生命周期的概念出发,探讨如何在MySQL中进行留存与流失的详细分析,包括流失用户的行为模式识别与预警、以及通过用户分层来设计个
- 第21~22周Java主流框架入门-Spring 3.SpringJDBC事务管理
SpringJDBC模块与事务管理课程总结1.课程介绍本课程主要讲解Spring框架中的JDBC模块及其事务管理的相关内容,重点包括以下三个方面:SpringJDBC模块及核心对象JDBCTemplate的使用通过学习如何使用SpringJDBC模块,了解JDBCTemplate的CRUD操作,并探索如何简化数据库操作。声明式事务的配置方式学习如何在Spring中进行声明式事务的配置,以实现对事务
- 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