MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。RabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。

通过这几天的看书和学习，对Lucene有了更进一步的认识，所以总结一下这些天的学习成果把Lucene的学习心得也学出来。 1          Lucene的认识 提到Lucene很多人都知道这个开

MongoDB学习 MongoDB 官方网址：http://www.mongodb.org 安装：从官方网站下载对应操作系统的版本解压缩即可 数据库连接：官方网站下载相应的驱动 数据库查询语法：http://www

XML与HTML类似，都是一个通用的数据格式，基本上所有的动态语言都支持该格式的数据，可以通过该格式数据取得里面的内容或动态生成一个XML格式数据。最早是由w3c组织提出的html以及XML的标准语法。

Quartz学习 介绍Quartz Quartz是一个开源的任务调度系统，它能用来调度很多任务的执行。 运行环境 · Quartz 能嵌入在其他应用程序里运行。 · Quartz 能在一个应用服务器里被实例化(或servlet容器)

CSS概述CSS指层叠样式表(Cascading Style Sheets)样式定义如何显示 HTML元素样式通常存储在样式表中把样式添加到HTML4.0中，是为了解决内容与表现分离的问题外部样式表可以极大提高工作效率外部样式表通常存储在 CSS文件中多个样式定义可层叠为一样式解决了一个普遍的问题HTML标签用于定义文档内容。CSS定义文档表现并完全独立于文档内容。如何创建CSS如何插入样式表当读到一个样式表时，浏览器会根据它来格式化HTML文档。插入样式表的方法有三种：外部样式表当样式需要应用于很多页面时，外部样式表将是理想的选择。在使用外部样式表的情况下，你可以通过改变一个文件来改变整个站点的外观。

学习Drools。觉得和Oracle的存储过程写法差不多。类的使用方面也觉得和java普通类的使用差不多。入门还是比较简单。我想最难的方面还是在规则的书写。毕竟它的书写要按照一定的规范。但是在规范里面要体现灵活多变的业务，这就是难点了。

本手册是无数DBA学习的起点：Database Concepts 这是Oracle的官方文档，详尽的介绍了Oracle的基本概念，是DBA经常需要翻阅的参考书，也是最好的入门学习资料，如果大家阅读英

模，该公司成为最早以机器人技术补充人力资源的公司之一，这一点儿也不足为奇。自 2012 年收购 Kiva 以来，日益增多的机器人开始在亚马逊工厂执行越来越多的任务。然而，这些机器人依然不足以完全取代人类。

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理 目录 Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 1 一、概述 1 二、背景 4 三、人脑视觉机理 7 四、关于特征 11 五、Deep

我们假定学习器考虑的是定义在实例空间 X 上的有限的 假设空间 H ，任务是学习某个目标概念 c : X →{0,1}。如通常那样，假定给予学习器某训练样例序列〈〈 x 1 ， d 1 ，〉…〈 x m

9i与10g的区别不大，可以说很小很小，如果真要说区别的话，那估计就是性能，功能的增加.差别不大，学习好了9i也就学习好了10g。 权限管理： oracle 9里面默认的三个用户名和密码： sys change_on_install

“我感兴趣的电子新闻稿”或“讨论机器学习的万维网页” 。在这两种情况下，如果计算机可以精确地学习到目标概念，就可从大量在线文本文档中自动过滤出最相关的文档显示给读者。 这里描述了一个基于朴素贝叶斯分类器的文本分类的通用算法。

SQL学习笔记 SQL、PL/SQL学习笔记 1．SQL并行查询 alter session enable parallel dml execute immediate 'alter session

原文 http://xianglong.me/article/matlab-face-detection/ 本文提出了一种基于肤色信息和眼睛粗略定位的人脸检测算法。该算法先对 Anil K.Jai

如何将Matlab6.0函数转换成C++动态链接库 作者：陆振波 单位：海军工程大学 电子邮件： luzhenbo@yahoo.com.cn 个人主页： http://luzhenbo.88uu.com

jpg'); imshow(B) K=A-B; imshow(K) 各种运算一次可以按照下面的方式用MATLAB呈现 6.噪声 图像增强 直方均衡，平滑，锐化A=imread('18.jpg'); B=rgb2gray(A);

近年来，机器学习取得了巨大的成功，这些成功得益于机器学习算法的不断优化，例如深度神经网络。深度神经网络在不断发现问题和解决问题的过程中又推动了 AutoML 的发展。到目前为止，AutoML 一直致力

由于机器学习技术的发展，每天我们都会听说人工智能带来的最新进步，无论是对医疗健康，还是关于围棋比赛。然而我们常常没有注意到的是，在这些成功的机器人背后也有着人类的聪明才智。 我们今天看到的快速变化

周年，还有关于人工智能的许多问题亟待我们去探索。人工智能是什么？我们又需要怎样的人工智能？ 如今，人工智能、机器学习、大数据已经日渐深入到我们生活的每个角落，这些技术虽然不够具象，但是却能够让我们随时随地得到我们