我的道路---企业不能没有文化

1, java 熟练掌握java基本语法,设计模式. 包括面向接口开发,面向对象开发技术. 例如工厂模式,bean设计等.
2, j2ee. 熟练掌握j2ee涉及到的相关常用技术. jsp,servlet. 数据库连接池.ajax技术等. 并熟悉struts,hibernate,spring,jsf,xsl,velocity,Ejb,RMI等技术.
3, jdk1.5 版本 . 熟练掌握jdk1.5工具包内常用工具类使用. 保证代码简洁,高效. 例如List排序. 线程管理,
4, webservice技术. 熟练掌握webservice接口定义,服务和调用基本方式.
5, eclipse3.1以上版本, myeclipse,掌握工具基本用法, 配置, 偏好,快捷键, 编译,发布等功能.
6, lucene2.2 熟练掌握lucene基本原理,包括,分词, 索引建立, 索引数据结构, 访问索引方式,query用法. 以及提高lucene效率的相关技术.
7, tomcat6,weblogic9.2 熟练掌握两个应用服务器的安装,配置,发布,启动,停止. 等技术.
8, linux, unix 熟悉linux,unix下常用命令使用. window下常用相关命令使用.
9, Oracle 熟悉oracle基本操作以及常用sql语法. 注意不同版本的jdbc驱动有所区别.
10, 编码过程中, 注意代码整齐,方法注释,重要地方的代码注释等. 保证代码后期可维护性.
11, 建立系统之间应松耦合思想,架构灵活..

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作者: 张新周 2005年

1.应用服务器weblogic
  应用服务器是weblogic8.1
  1.1 weblogic核心运行规则
    WebLogic Server的核心组件由监听线程,套接字复用器和可执行线程的执行队列组成。当服务器由监听线程接收到连接请求后,将对它的连接控制权交给等待接收请求的套接字复用器。然后套接字复用器读取离开套接字的请求,并将此请求及相关安全信息或事务处理环境一起置入适当的执行队列中(一般为默认的执行队列)。 当有一个请求出现在执行队列中时，就会有一个空闲的执行线程从该队列中取走发来的该请求，并返回应答，然后等待下一次请求.
  (演示weblogic的监控页面)
  1.1.1 演示线程监控
  1.1.2 演示吞吐量,请求等待队列,内存使用和回收情况
  1.2 weblogic的参数调整
  调优并不是没有目标的调整.没有目标的调优是没有意义的.在一定的要求下才能有目标的调优.
  A,调整默认执行线程数
　   　理想的默认执行线程数是由多方面的因素决定的,比如机器CPU性能、总线体系架构、I/O、操作系统的进程调度机制、JVM的线程调度机制。WebLogic生产环境下默认的线程为25个,随着CPU个数的增加..

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修改%WEBLOGIC_HOME%\weblogic81\common\bin下的commEnv.sh文件中的-Xms128m -Xmx256m这两个参数就行了



udk007

等 级：
发表于：2008-01-10 11:01:142楼 得分:0
commEnv.sh文件中的相关内容如下 :


# Set up JVM options base on value of JAVA_VENDOR
if [ "$PRODUCTION_MODE" = "true" ]; then
case $JAVA_VENDOR in
BEA)
JAVA_VM=-jrockit
MEM_ARGS="-Xms128m -Xmx256m"
;;
HP)
JAVA_VM=-server
MEM_ARGS="-Xms32m -Xmx200m -XX:MaxPermSize=128m"
;;
IBM)
JAVA_VM=
MEM_ARGS="-Xms32m -Xmx200m"
;;
Sun)
JAVA_VM=-server
MEM_ARGS="-Xms32m -Xmx200m -XX:MaxPermSize=128m"
;;
*)
JAVA_VM=
MEM_ARGS="-Xms32m -Xmx200m"
;;
esac
else
case $JAVA_VENDOR in
BEA)
JAVA_VM=-jrockit
M..

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人脑是个复杂的机构, 能持续的深入的理解连续或者不连续的各种信息.

对于智能机器来说,理解深层的语义仍是一个极大的挑战, 前面关于知识点的探讨也只是针对一个知识点而已, 众多的相关的知识点组合在一起,形成观点, 思想. 并作为一个抽象,影响更多输入输出控制.

而这个思想虽然同样可以作为知识点, 但要注意形成的复杂的控制关系. 而不能仅仅作为一个知识点而存在. 这样可以理解为: 所有知识点必要时都要参与控制输入输出. 这样知识就被联系在一起. 作为输入输出的一个控制理论体系而存在.

这个控制要体现在几个方面:

1, 学习控制. 2, 输入控制 3, 输出控制. 等其他行为.

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需要设计一个软件, 监控当前上下文环境. 这个软件需要监控的环境包括:

1, 当前时间
2, 当前天气
3, 当前国家省市楼层工位
4, 当前使用者: 基本情况,性别,年龄,等等....
5, 当前正在使用的软件
6, 当前桌面上窗口的情况, 例如是:正在写博客,还是正在报告?还是在游戏..
7, 周边文字情况, 建立语境

其实就是一个输入法的智能化问题. 这样就智能了. 你打字输入法就能根据语境判断出来,您要打什么字. 但语境到底是个什么,还是需要规划程序.

看似简单,其实是复杂到家了.

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牙疼终于好了.疼了我将近两个月.

先是去了五棵松的301医院. 牙医说,你到牙周科. 到了牙周科, 医生说, 先要治疗牙周炎, 每周来两次,非周末时间. 说实在, 很难做到, 除非别上班了. 我说,忍忍吧. 医生帮洗涮了一下. 70块大洋.

年前, 班上, 实在疼的不行了,就去了边上的海淀医院, 是个下午. 值班护士说: 没号了. 我疼,她坚持说没号了. 一个医生出来了, 说那看看吧, 也没用挂号. 是个实习的医生给看的, 拍了X片. 看了看. 说没法. 只能拔神经, 是两个牙, 一个1000. 我是感觉动作大了. 说我等等看吧. 毕竟是对牙有伤害. 这个医生说, 那开点消炎药吧, 另外一个医生说:"别,没用, 肯定没用". 我想,既然医生都这样肯定..就别开了.忍痛离开了海淀医院.

过年就回家了, 偶尔疼的厉害了...

父亲说: 到村的医生那给你看看吧. 我说行. 医生说:生火了. 开了4顿的止疼药. 说只要疼, 就吃止疼药. 还有两天的消炎和去火的药, 包括阿莫斯林和牛黄解毒片. 总共花了8块钱. 大年初6,也就是两天后,完全好了.

很是佩服北京大城市和村里的医生.

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是今天在参考消息上看到的美国一个女士写的.

写的很真实.

总结两点: 1, 中国其实不是很想做顶替美国的超级大国,是美国人判断错误了.
          2, 中国内部还很不健壮. 很多基础性的结构还很不合理, 最担心的就是出现内部动乱.

我附加一下, 作为这么大的一个结构体, 中国的不稳定性就像一个很大的但粗糙的软件系统. bug丛生, 结构也不尽合理, 虽然运转起来了, 但面临很多问题, 不重构,就难以继续添加新功能. 例如户籍就是一个大问题. 很多人很不满. 迟早会爆发出来.

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思维上下文是人工智能的基础理论.

本次单独把这个拿出来给与说明. 感觉这个发现是人工智能的一个重要发现.

外部环境和内部环境的各个细节是智能交流时的一个约定条件, 这样使得智能在进行信息交流时可以只专注交流核心信息.而不必要附加很多无关的条件信息. 也就是我上次文章中提到的:默契. 也就是我们跟计算机交流时, 必须辅以场景, 场景是一个上下文. 这个交流包括学习和询问.


下面辅以几个例子说明:

1, 你可以问一个人: 好了没?
约定的上下文就可能是:
A, 午饭做好了? 晚上饭做好了?
B, 炖鱼吗?
C, 上次弄坏那个鞋子吗?

2, 你可以给一个人说: 开始吧.
就是当前已经准备好的要开始的工作.

A: 跑步吗?
B: 开会吗?
C: 盖楼奠基仪式吗?

等等.

也就是语境. 这个语境是人工智能与真正智能交流时存在的真正障碍. 人人之间的交流是建立在共同的上下文基础上的, 而机器则是否能建立动态的同样的上下文环境.

如果您有想法,请给我交流. qq: 443882635 老张

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识别单个基本语法句子理解:

1, 自然识别需要字库.
2, 需要词库,含动作词库
3, 需要句子库.
4, 需要有语法库
5, 需要输入句子分析. 分析依靠语法,词句.
6, 知识就是以词, 句子, 文章方式存储在大脑中.
7, 自身完善,创造词,句子,段落等.

完成的功能:

1, 学习, 创造字,词,句子,段落
2, 处理, 处理字,词,句子,段落
3, 调用, 理解语言, 返回结果.

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无线搜索里面就是短信搜索, 就涉及到自然语言理解.

1, china是什么意思. 返回结果: 中国, 陶瓷.

2, 加拿大首都是哪, 返回结果: 渥太华

3, 中国有多少省 返回结果: 31

4, 中国面积多大: 960万平方公里

5, 中国面积有多少平方米: 返回结果...

6, 中国的知名人士列出10个. 返回: ......



也就是, 无线搜索跟web搜索有本质不同.

要求:
1, 自然语言理解能力
2, 返回结构的确定性
3, 如果条件不够精确, 则需要自动识别上下文
4, 如果不能确定唯一性, 则需要反问, 二次确认.

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北京绿卡子弟陷高考困局 女生家长告市人事局 2007年12月03日 10:13:53 　来源：京华时报 '800')this.width='800';if(this.height>'600')this.height='600';" border="0" />'800')this.width='800';if(this.height>'600')this.height='600';" border="0" />字号闭】 【Email推荐： 】 因打击“高考移民”致政策变动 在京上学后无法回原籍高考  
'800')this.width='800';if(this.height>'600')this.height='600';" border="0" />周靖女士来到东城法院寻求立案。记者 王俭 摄 在北京一 所市重点中学上学5年后，17岁的高二女生小敏突然被班主任告知无法在北京参加高考。作为北京绿卡持有人的女儿，户籍在海南的小敏获准进入市重点高中读书。然而随着打击高考移民政策中“户籍、学籍双认证”的落实，小敏成为了牺牲品。海南户籍的小敏，无法在北京报名高考；学籍在北京的她，也已无法满足海南的报名条件。
上周五，小敏的母亲周靖再次来到东城法院，询问自己状告北京市人事局，要求根据绿卡政策落实女儿高考权的立案情况。她得到的答复仍然是“再等等”。
高中女生可能无缘高考
“我记得那个周日的下午3点半，小敏（化名）突然哭了起来。”周靖对记者说。
周..

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我说: 你好.
计算机说: 你好.

我再说: 你好
计算机该说什么

我再说: 你好..
.....
......

如果我一直说下去. 这种测试还能否进行.


或者我们期望计算机说什么?  

首先计算机对于正确的判断应该是理性的回答.
后续的回答则充满了未知. 但对于不同的人,回答应该是不一样的.


人在再进行交流时,有时同时启动的有多种监控机制.

例如如果你一直问你好, 超过两次,就会感觉,问的次数不正常, 是不是计算机在自动发问, 问的频率一样,5秒一个.... 甚至会试探反映.

人对问题的解决,往往有多个方案. 并会择优处理. 例如你问一个东西有多长, 方案不应该是立马进行测量. 而是这个是不是有人测量过, 有没有标志牌. 视觉感觉大概有多长, 或者以参照的方式来回答..

如此..

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拼音转汉字经过一段时间的研究,已经顺利完成. 下面做一个简单的记录.


    转换是针对已经存在的数据进行的. 百万条的数量级别. 响应时间10毫秒左右. 就是无论用户输入全拼,简拼,汉字,或者夹杂,都应该找到对应的条目.
    整个转换有几个核心过程
  1, 数据索引生成.
      生成是按照预先设计的格式生成索引. 汉字, 拼音, 多音, 简拼
  2, 用户输入解析, 要拆分用户输入的拼音. 简拼只允许出现在最后, 否匹配的过于繁多.
  3, 搜索匹配,使用lucene完成. 修改了lucene的内部spanquery匹配方式.和入口参数.
  4, 入口的输入的几种类型:

      汉字, 拼音(含多音), 简拼, 数字, 英文

    5, 多音字也顺利解决. 多音字匹配没有限制.


   


 

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　　小崔：大叔大妈，好久不见，股票炒得挺好吧？

　　宋丹丹：好啊，那是相当得好！

　　小崔：买的都是啥股票？

　　赵本山：都是中石油嘛。

　　宋丹丹：不说话还能把你憋死？

　　赵本山：我看中石油得先把你憋死！

　　小崔：大妈，我听说中石油最近跌得很厉害啊？

　　宋丹丹：假象，绝对的假象！不会下蹲的股票是跳不高的。股评家说了，买了中石化，生活不用怕；买了中石油，生活不用愁。

　　赵本山：是啊，那中石油是干蹲不起，啥时候跌停板了也就到底了。

　　小崔：大妈，看您这身衣服应该挺贵的吧？是不是炒股赚了不少钱呀？

　　赵本山：炒股没赚，倒是写书赚了不少。

　　小崔：就是那本《套子》吧！

　　宋丹丹：那是第一部，相当受中石油股民欢迎！很多股民打电话感谢我让他们避免挨套，有人还给我送面锦旗，上面写着"火眼金睛，避套救星"。我现在正酝酿第二部，书名都想好了，就叫《都是平安惹的祸》，股民那是相当的期待。

　　小崔：这段儿大妈好好给说说。

　　宋丹丹：签字售书那天，好家伙，红旗招展，人山人海，锣鼓喧天，鞭炮齐鸣。

　　小崔：大叔，你买的是什么股票？

　　宋丹丹：那他能好意思说吗？..

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图灵测试就是.

这个输入汉字,输出汉字. 看似简单.其实是对计算机智能的最好测试.

网上已经有很多自动的对答系统. 但目前发现都是机械式的回答.

所以目前,就可以以这样一个基本的测试方案来开发智能系统.

所以对于一个智能,必须对这个智能体系建立一些基本的规则. 也就是社会规则,然后才能成为所谓的智能.

其他智能都需要在规则下进行. 社会性是智能的基本. 否则谈不上.

社会性包括一些相关的哲学和道德范畴. 但在计算机理解这些之前, 社会性表现在一些基本的层面. 就是模仿.

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这是一片深刻而尖锐的，为中国股市呐喊的好文章！请声援其观点的网友顶一下，别让它沉了贴，若能传播则更好，须知民众的呼声只有全力汇集才能闻达上听！

　　——(作者为《上海证券报》评论员)(时寒冰)

　　股市大跌犹如这个寒冷的冬天，在无数人心中覆盖上厚厚的冰层。春节的祥和气氛已经被伤痛所取代。这个冬天，格外寒冷。

　　暴跌几乎成为常态。1月28日，黑色星期一，上证综指再次暴跌342.39点，跌幅达到7.19％；深成指也下跌1116.18点，跌幅为6.45％。沪深股市640多只股票跌幅超过9%。

　　许多人认为，此次股市大跌是受到美国次级债危机的影响，这成为最冠冕堂皇的做旁观者的借口。我在此前的文章中已经指出："与其说是次级债影响了中国股市，倒不如说次级债被人利用了更为确切。美国的次级债危机对中国的影响，绝不至于对中国股市造成如此之大的影响。"

　　事实上，即便是在次级债的发生地美国，股市也远没有中国跌得惨烈。截至北京时间1月28日23点58分，道琼斯工业平均指数报12229.04点，比2007年10月创下的历史最高点下跌了不到13%。而截至1月28日收盘，中国上证综指比起去年10月16日创下的6124.04这一历史新高，整整下跌了近30%！..

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