在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是：·计算资源的快速发展（如GPU）·大

在java中，ArrayList是一个很常用的类，在编程中经常要对ArrayList进行增、删、改、查操作。之前在学校时一直认为删除操作是最简单的，现在才越发觉得自己愚蠢。只需要设置好预期条件的查询才是最简单的，删除涉及到存储空间的释放，以及数组的遍历等问题，在list的操作中相对还算小老哥呢。这两天在给小程序提供后台接口，因为设计的改变，需要

一些常见商业应用程序或企业应用，大多都会遇上业务规则在一定的条件下，允许进行一些灵活的配置，以满足业务变化的需要。解决的方式大致有以下几个方面：1.最为传统的方式是java程序直接写死提供几个可调节的参数配置然后封装成为独立的业务模块组件，在增加参数或简单调整规则后，重新调上线。2.最为彻底的解决方式，引入商业化规则引擎，如iLog,国产的“

一、概念把大量的数据，根据某个条件分开来存储；举例：1000W条用户数据，根据用户名，ah开头的用户放入节点1，is的放入2，tz的放入3；分片需要：需要1n个节点，需要一个路由进程，需要一个配置库（配置节点）；当客户端发送查询请求后，通过路由进程，去配置库查询用户所需的数据在哪个节点中；然由路由进程去节点取数据，返回结果到客

本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类，而不涉及感知机和条件随机场分词器，也不涉及基于字的分词器。因为这些分词器都不是我们在实践中常用的，而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器，作者也推荐使用该分词器，同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment

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前言种种原因吧，想要了解下Go语言的相关语法、开发工具、以及一些开源框架，顺便在自己的编程路上寻找一种开发语言，在短时间内能够完成我的开发目标，当然在寻找编程语言的过程中，PHP并不在探索范围内，另外想要说的是，限于个人经济条件，只能在艰苦的windows环境中进行探索，所以以下都是基于windows的一些经历之谈，这里注意下，我说的是“经历

1.在数据库中条件查询速度很慢的时候,如何优化?1.建索引2.减少表之间的关联3.优化sql，尽量让sql很快定位数据，不要让sql做全表查询，应该走索引,把数据量大的表排在前面4.简化查询字段，没用的字段不要，已经对返回结果的控制，尽量返回少量数据2.在Hibernate中进行多表查询,每个表中各取几个字段,也就是说查询出来的结果

科技的发展速度往往超乎人们的想象。对于智能手机、电视来说，似乎每一年都在更新换代，尤其是计算机永远走在科技的前端。是我们入网的必需条件，其中IPV4随着互联网的发展和使用数量的增多，已经慢慢枯竭。IPV6的出现，进一步提升了IP地址的质量和数量。随之匹配的上网设备无线路由，也就是WIFI也在不停的前进。WiFi是WirelessFidelity的缩写，意为

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