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Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用政务架构
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- 书籍-《自然语言理解解析》
书籍:UnderstandingNaturalLanguageUnderstanding作者:ErikCambria出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《自然语言理解解析》01书籍介绍大约半个世纪前,AI先驱们如MarvinMinsky开始了一项雄心勃勃的项目:模拟人类大脑如何编码和解码意义。虽然现在我们借助神经科学对大脑有了更多的了解,但距离揭开大脑的秘密,
- 大模型与自然语言理解(NLU):差异与联系
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近年来,人工智能领域取得了显著进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面。大模型和自然语言理解(NLU)作为NLP的两个重要分支,常常被提及,但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模(数十亿甚至数千亿)的深度学习模型,例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练,旨在学习语言的统计规律,并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域,专注于让机器
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Web自动化正逐渐成为提升效率、降低成本的利器。无论是数据抓取、表单填写,还是复杂的业务流程自动化,Web自动化智能体都能轻松应对。那么,这些智能体是如何工作的?它们的核心元素有哪些?今天,我们就来一探究竟!大模型智能体的“大脑”Web自动化智能体的核心驱动力来自于大模型(如ChatGPT、Claude、Ollama)。这些大模型赋予了智能体强大的自然语言理解和任务规划能力。任务理解:智能体能够准
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大模型问答机器人如何实现自然交互关键词:大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的突破。特别是深度学习模型在自然语言理解和生成方面的卓越表现,使得基于深度学习的大模型问答机器人(LargeLanguageModel-basedChatbots
- DeepSeek高效AI创作成本革新endofsentence
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内容概要DeepSeek作为新一代智能创作平台,其核心技术突破体现在混合专家架构(MoE)与670亿参数的深度融合。该系统通过多任务联合训练框架,在自然语言理解、代码生成和跨模态处理方面展现出显著优势。其混合专家架构采用动态路由机制,实现参数利用率提升40%以上,在保持模型容量的同时将推理成本降低68%。在代码生成任务中,DeepSeekCoder在HumanEval基准测试中达到83.1%的准确
- 【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统
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写在前面:为什么需要端到端语音交互近年来,随着深度学习技术的飞速发展,语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手,语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。然而,传统的语音交互系统往往采用“语音识别(ASR)-自然语言理解(NLU)-对话管理(DM)-自然语言生成(NLG)-语音合成(TTS)”的级联式架构,这种架构存在着诸多弊端,如:错误累积:每个模块的错误都会传递到下一个模块,导致最终结果
- 深度解析DeepSeek集成智能机器人:技术革新与实战指南
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引言:DeepSeek如何重塑智能机器人生态2025年初,DeepSeek以其创新的多模态大模型和“深度思考”能力,迅速成为AI领域的技术标杆。其核心价值在于将自然语言理解、环境感知与动态决策能力深度融合,推动智能机器人从“单一功能工具”向“家庭全能助手”的跨越式发展23。本文将从技术架构、行业应用、实战开发三个维度,全面解析DeepSeek在智能机器人领域的集成方案。一、DeepSeek技术解析
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本文是LLM系列文章,针对《EfficientLargeLanguageModels:ASurvey》的翻译。高效的大型语言模型综述摘要1引言2模型为中心的方法3数据为中心的方法4LLM框架5结论摘要大型语言模型(LLM)在自然语言理解、语言生成和复杂推理等重要任务中表现出了非凡的能力,并有可能对我们的社会产生重大影响。然而,这种能力伴随着它们所需的大量资源,突出表明迫切需要开发有效的技术来应对其
- 大模型应用开发简易指南:Git教程助力亲自动手微调大型模型
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LLM正逐步成为信息世界的新革命力量,其通过强大的自然语言理解、自然语言生成能力,为开发者提供了新的、更强大的应用开发选择。随着国内外井喷式的LLMAPI服务开放,如何基于LLMAPI快速、便捷地开发具备更强能力、集成LLM的应用,开始成为开发者的一项重要技能。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!目前,关于LLM的介绍以及零散的LLM开发技能课程已有不少,但质量参差不齐,且没有很好
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在AI原生时代,工作流引擎正从「规则执行者」向「智能决策中枢」进化。通过研究DeepSeek-API发现,可以为工作流引擎提供以下前沿实践方案:范式一:动态决策路由系统▍理念革新传统局限:固定审批路径无法应对复杂业务场景,人工判断耗时且标准不统一智能突破:基于DeepSeek-API的自然语言理解能力,实时解析单据内容语义结合流程拓扑算法,动态生成最优审批路径实践场景:金融信贷场景:自动识别高风险
- 饿了么算法工程师-AIGC岗内推
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1、紧跟业界最新自然语言处理技术动态,深入研发并努力创新,特别是在LLM、多模态理解和LLMAgent领域。2、基于大型语言模型开展文本生成、自然语言理解以及智能对话系统的研发,提出新颖的算法/模型,并进行实际开发和应用。3、探索多模态数据的结合,包括图像、文本、语音等,以丰富智能系统的理解和交互能力。4、将自然语言处理技术与具体业务场景相结合,考虑业务的特殊性并适配业务需求。参与到具体的NLP相
- 清华大学:DeepSeek-从入门到精通(文件提取附在最后)
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《DeepSeek:从入门到精通》团队专业:由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队精心撰写。内容丰富DeepSeek简介:对DeepSeek的核心概念、目标、功能及应用场景进行解析,指导用户快速上手。核心功能呈现:涵盖文本生成与创作、自然语言理解与分析、编程支持、数据可视化等。使用方法详述:介绍访问平台方式、DeepSeek基本功能、联网搜索与文件上传等操作。从入
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一、数据处理领域在数据处理领域,DSL(领域特定语言)中最具代表性的就是SQL(StructuredQueryLanguage)。SQL用于数据库的查询、更新和管理,是数据处理的核心工具之一。然而,随着AIAgent的发展,其在数据处理方面的应用正逐渐对SQL产生影响。AIAgent具备强大的自然语言理解能力,用户只需用自然语言描述数据需求,如“查询上个月销售总额超过100万的地区及销售额”,AI
- MarsCode AI 体验
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自然语言理解能力挺高,能够精准捕捉开发者的模糊需求,在处理复杂代码逻辑时,模型展现出优秀的上下文关联能力,特别是在多轮对话中能持续保持语义连贯性,对TypeScript和React等框架的支持让我在开发过程中更轻松了@豆包MarsCode
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
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大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- 【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐(超全!)and人工智能&智能学习
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一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块:NLU:自然语言理解模块,实现意图识别以及槽值的提取,将用户的输入转化为结构性数据,在训练过程中,为了提高从用户信息的实体识别能力,采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors,正则表达式Regexes,同义词Synonyms等RasaCore:对话管理模块,也是一
- 深度剖析DeepSeek本地部署:技术、实践与优化策略
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一、引言1.1研究背景与意义近年来,人工智能技术以迅猛之势蓬勃发展,成为推动各行业变革的核心力量。其中,大语言模型(LLMs)作为人工智能领域的关键技术,在自然语言处理、智能客服、内容创作等众多领域展现出了强大的应用潜力,引发了学术界和产业界的广泛关注。OpenAI的GPT系列模型凭借其出色的语言理解与生成能力,在全球范围内掀起了AI应用的热潮;Google的BERT模型则在自然语言理解任务中取得
- 使用Python进行自然语言理解和意图识别毕业设计源码
sj52abcd
python课程设计开发语言毕业设计
博主介绍:✌专注于VUE,小程序,安卓,Java,python,物联网专业,有17年开发经验,长年从事毕业指导,项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。研究的背景:随着人工智能的发展,自然语言处理成为了人工智能领域的一个重要分支。在自然语言处理中,理解用户的意图是非常关键的一步。随着Python语言的广泛应用,Python成为了许多自然语言处理任务的
- 基于Ernie-Bot打造语音对话功能
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大模型场景实战培训,提示词效果调优,大模型应用定制开发,点击咨询GPT-4的语音对话功能前段时间在网上火了一把,许多人被其强大的自然语言处理能力和流畅的语音交互所吸引。现在,让我们来看看如何使用类似的技术,即基于百度的ERNIE-Bot,来打造自己的语音对话功能。ERNIE-Bot是一种先进的语言理解模型,可以处理复杂的语言任务,包括语音到文本的转换和自然语言理解。视频演示:shequ.mov涉及
- 【DeepSeek】DeepSeek小模型蒸馏与本地部署深度解析DeepSeek小模型蒸馏与本地部署深度解析
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一、引言与背景在人工智能领域,大型语言模型(LLM)如DeepSeek以其卓越的自然语言理解和生成能力,推动了众多应用场景的发展。然而,大型模型的高昂计算和存储成本,以及潜在的数据隐私风险,限制了其在某些场景下的应用。为了克服这些挑战,DeepSeek引入了知识蒸馏技术,通过将大型模型的知识转移到小型模型中,实现了模型的轻量化。本文将深入探讨DeepSeek小模型蒸馏的原理,并提供详细的本地部署步
- ChatGPT入门- GPT 4.0 新手使用手册(结合案例讲解)
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ChatGPT4.0的功能特点1.自然语言理解与生成:ChatGPT4.0能够理解复杂的自然语言指令,并生成与人类相似的文本。无论是撰写文案、回答问题,还是创作故事,它都能表现得游刃有余。2.上下文保持与逻辑推理:相比于前几代模型,GPT4.0在对话过程中能够更好地保持上下文的连续性,并进行逻辑推理。这意味着用户可以与它进行更深入的对话,而不必担心模型丢失之前的上下文信息。3.多语言支持:GPT4
- GPT-4.0 新手使用教程(保姆级入门)
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一、GPT-4.0简介GPT-4.0是OpenAI推出的最新版本的生成式预训练模型,较之前的版本,它在自然语言理解和生成方面有了显著提升。无论你是用它来生成文本、解决问题,还是进行创意写作,GPT-4.0都能提供更智能、更准确的响应。二、入门使用方法1.注册与登录•如果你是新用户,首先需要前往OpenAI的官方网站注册一个账号。注册过程非常简单,按照提示输入你的电子邮件地址,设置密码,并完成验证。
- Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap综述笔记-入门-知识图谱KG-大模型LLM
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论文信息标题:UnifyingLargeLanguageModelsandKnowledgeGraphs:ARoadmap作者:ShiruiPan摘要LLMs,例如chatGPT和GPT4,由于其涌现能力和泛化性,对自然语言理解和人工智能领域产生了新的冲击。然而,LLMs是一个黑箱模型,往往缺乏捕获和获得事实知识。相反,知识图谱,例如维基百科等,是有结构模型。存储着丰富的事实知识。KGs可以通过提
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- DeepSeek大模型技术深度解析:揭开Transformer架构的神秘面纱
不一样的信息安全
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摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发,基于Transformer架构,具备卓越的自然语言理解和生成能力。该模型能够高效处理智能对话、文本生成和语义理解等复杂任务,标志着人工智能在自然语言处理领域的重大进展。关键词DeepSeek模型,Transformer架构,自然语言,智能对话,文本生成,语义理解一、DeepSeek大模型的架构解析1.1DeepSeek大模型
- AI学习指南Ollama篇-Ollama简介
俞兆鹏
AI学习指南人工智能ollama
一、定义大语言模型(LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理模型,能够生成文本、回答问题、翻译语言、撰写代码等。这些模型通过海量的文本数据进行训练,学习语言的模式和结构,从而能够生成自然流畅的文本内容。随着技术的不断进步,大语言模型在各个领域都展现出了巨大的潜力。二、应用场景大语言模型的应用场景非常广泛,以下是一些常见的例子:聊天机器人:通过自然语言理解与生成,为用户提供智能对话服务。内容创作:帮
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
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二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息