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技术热文人工智能
Manus一码难求,MetaGPT、OpenManus、CamelAI会是替代方案吗?一、Manus的现象与问题Manus作为一款号称“全球首个通用AI智能体”的产品,凭借其强大的功能和新颖的营销策略迅速走红。然而,其封闭的邀请码机制和高昂的使用门槛,让普通开发者望而却步。Manus的邀请码被炒至高价,甚至出现账号冻结等现象,这引发了用户对其技术壁垒和实际应用价值的质疑。二、MetaGPT、Ope
- 大模型+智能代理:自动化测试的终极组合?
测试者家园
软件测试质量效能人工智能人工智能软件测试质量效能职场和发展AI赋能智能体LLM
用ChatGPT做软件测试在软件测试领域,自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。然而,传统自动化测试仍然面临诸多挑战,例如脚本维护成本高、难以应对动态UI变化、测试数据生成受限,以及难以覆盖复杂业务逻辑。近年来,大模型(LLM,LargeLanguageModel)+智能代理(Agent)的结合,为自动化测试带来了新的可能性。这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
- 大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐
AGI大模型与大数据研究院
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大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、LaMDA等,在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的突破。这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力,但同时也引发了
- 高效快速教你deepseek如何进行本地部署并且可视化对话
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随着最近一个新的人工智能deepseek的爆火,很多大佬都开始了在本地进行deepseek的部署操作,并且离线也可以使用,这里的话我就一步一步带你们部署本地的deepseek,说实话这个人工智能的实力不亚于openai的gpt安装ollama我们需要先安装ollama,安装地址ollama,我们直接点击下载,我们在下载的时候尽量使用我们的谷歌浏览器,有魔法的最好带上魔法,不然安装的时候可能会出问题
- 大模型火爆 2025:LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍,快速入门 AI 工程师
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llama人工智能
1.大模型核心原理:从零开始理解AI模型这些是大型语言模型(LLMs)的核心技术,适合初学者逐步深入学习。以下是详细拆解,让小白也能掌握:LLaMA系列模型核心原理详解:什么是LLaMA?:LLaMA是一个基于人工智能的语言模型,像一个超级聪明的聊天机器人,能理解和生成人类语言。它由Meta公司开发,类似ChatGPT,但更开源、灵活。核心原理:Transformer架构:想象一个工厂流水线,LL
- 必看!一文读懂知识蒸馏技术
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导读最近,DeepSeek的爆火让大家对人工智能领域的技术发展又有了新的关注。而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术,也在背后默默地发挥着作用,今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。1.知识蒸馏是什么在深度学习领域,大型模型(如DeepSeek)通常具有强大的性能,但它们的计算量和参数量都非常庞大,这使得它们难以在资源受限的设备(如移动设备或嵌入式设备)上部署。例如,GPT-3在570G
- 模型蒸馏:从复杂到精简,AI技术的“瘦身”秘籍
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引言在人工智能的浪潮中,大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域取得了显著的成果。然而,这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,计算和存储成本极高,难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题,模型蒸馏技术应运而生。模型蒸馏是一种将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型的技术,旨在保持高性能的同时大幅减少模型的参数量和计算复杂度。本文将带你深入了解模
- AI人工智能对前端的冲击?
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AI人工智能对前端开发的冲击主要体现在以下几个方面:代码生成与自动化:AI工具如GPT-4和GitHubCopilot能够自动生成高质量的前端代码,从简单的组件到复杂的应用程序,这不仅提高了开发效率,还降低了人为错误的可能性。自动化代码生成工具可以显著减少开发者编写重复性代码的时间,使他们能够专注于创新和解决复杂问题。跨平台开发支持:AI可以帮助生成适用于不同平台的代码,简化跨平台开
- 浅析AI对前端程序员工作的威胁和机遇
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这几年,AI技术发展得很快,尤其是像ChatGPT这种工具,搞得不少前端程序员开始担心饭碗问题。这种担心倒也不是没道理,因为AI确实在某些方面很“卷”,但咱们换个角度想想,也许这背后藏着更多的机会呢?咱们今天就i来聊聊这个事儿。威胁:有些活,AI真能干了基础代码不求人以前写个网页小功能,要查文档、搜StackOverflow、试错调试啥的,但现在不一样了,你问ChatGPT,分分钟把代码甩给你,而
- 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年2月28日
小亦编辑部
每日AI-人工智能-编程日报人工智能
技术突破OpenAI发布GPT-4.5:OpenAI正式推出新一代大模型GPT-4.5,语言理解、情商及逻辑推理能力显著增强,幻觉问题大幅减少,计算效率较GPT-4提升超10倍,已逐步向用户开放试用。国产模型Kimi发布k1.6版本:国产模型Kimi发布的k1.6版本,在编程任务评测中超越GPTo3-mini,首次登顶榜首。其“快思考”架构使响应速度提升至秒级,部署成本下降40%。企业动态贵州广电
- DeepSeek:中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震
赵同学爱学习
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导语:当全球AI产业还在为GPT-4的1750亿参数惊叹时,中国团队DeepSeek以颠覆性创新撕开了大模型领域的“铁幕”。这款首个引发国际学术界集体关注的中文大模型,正从技术底层重构产业规则,其冲击波已蔓延至硬件、软件、商业模式的每个角落。一、算力霸权瓦解:低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构(MoE)动态路由算法,在同等效果下将模型激活参数压缩
- Transformer架构在生成式AI中的应用解析
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文章目录1.Transformer架构概述1.1Transformer的核心思想1.2Transformer架构的优势2.Transformer在文本生成中的应用2.1GPT系列:基于Transformer的自回归文本生成2.2BERT系列:基于Transformer的双向编码器3.Transformer在图像生成中的应用3.1VisionTransformer(ViT)3.2DALL·E:基于T
- FastAPI安全防护指南:构建坚不可摧的参数处理体系
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扫描二维码关注或者微信搜一搜:编程智域前端至全栈交流与成长探索数千个预构建的AI应用,开启你的下一个伟大创意第一章:输入验证体系1.1类型安全革命frompydanticimportBaseModel,PaymentCardNumberfrompydantic.typesimportSecretStrclassUserRequest(BaseModel):username:str=Field(mi
- (大模型微调大模型学习路线大模型入门)_大模型 学习,吹爆!2025最详细的大模型学习路线已整理!手把手带你高效入门,大模型论文全打通!
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一、初聊大模型1、什么是大模型?大模型,通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑,这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息,学习到了世界的知识。这些大脑(模型)非常大,有的甚至有几千亿个参数,这些参数就像是大脑中的神经元,它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子,你可能听说过GPT-3,它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问
- L1-5 别再来这么多猫娘了!
云格~
团队天梯赛算法c++
以GPT技术为核心的人工智能系统出现后迅速引领了行业的变革,不仅用于大量的语言工作(如邮件编写或文章生成等工作),还被应用在一些较特殊的领域——例如去年就有同学尝试使用ChatGPT作弊并被当场逮捕(全校被取消成绩)。相信聪明的你一定不会犯一样的错误!言归正传,对于GPT类的AI,一个使用方式受到不少年轻用户的欢迎——将AI变成猫娘:当然,由于训练数据里并不区分道德或伦理倾向,因此如果不加审查,A
- 机器学习中的梯度到底是什么?(chat-gpt问答)
湫怿
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1、梯度是对损失函数求导吗?是的,梯度是对损失函数(或目标函数)求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率,这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中,我们通过不断调整参数,使目标函数达到最小值,从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解?梯度是一个向量,它的方向指向函数值增加最快的方向,其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小,需要
- 基于ChatGPT和GoogleScholar的文章总结器
莫达菲尼
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在当今信息爆炸的时代,科研人员每天都会面对大量的文献资料。为了更高效地筛选和理解这些资料,我们开发了一款基于ChatGPT和GoogleScholar的文章摘要工具。它能够自动抓取GoogleScholar上的研究文章,并利用OpenAI的GPT模型进行摘要生成,同时支持多语言输出,帮助打破语言障碍,加速科研进程。项目介绍本项目的目标是通过以下两方面提升科研效率:跨语言阅读:通过多语言摘要功能,帮
- 数据标注工具及其对预训练模型性能的影响
AGI大模型与大数据研究院
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1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来,预训练模型(Pre-trainedModels)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功。这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练,学习到丰富的语言知识和语义表示,并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现,标志着NLP领域进入了一个新的时代。1.2数据标注的重要性尽管预训练模型展现出强大的能力,但它们仍然需要针对特
- Gemini 2.0 全面解析:技术突破、应用场景与竞争格局
zhz5214
AI人工智能aiAI编程AI写作程序员创富
摘要2025年3月,谷歌正式发布Gemini2.0大模型,凭借其在多模态处理、代码生成和长上下文理解等领域的突破性进展,迅速成为AI领域的焦点。本文将深入剖析Gemini2.0的技术架构、应用场景及与Grok3、DeepSeekR1、ChatGPT-4.5等竞品的对比,探讨大模型技术的边界与未来趋势。1.Gemini2.0技术亮点1.1模型架构与性能提升Gemini2.0采用混合专家模型(MoE)
- 大模型架构记录7-langchain
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LLMlangchain
一Langchain的应用目录:langchain的overviewprompttemplatemodelsandoutputparsers1.什么是langchain,为什么需要langchain?问题:如何没有langchain会怎么样?一个项目可能会包括:调用多个不同的大模型(gpt4,视频生成...)向量数据库数据类型(读取,trunk的切分...)langchain是面于大模型开发的框架
- DAY30 回溯算法 子集问题 Ⅰ
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算法leetcodec++数据结构
93.复原IP地址-力扣(LeetCode)classSolution{private:vectorresult;voidbackTracking(string&s,intstartIndex,intpiontNum){if(piontNum==3){if(isUseful(s,startIndex,s.size()-1)){result.push_back(s);}return;}for(int
- AI 行业发展趋势:科技创新引领未来变革
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畅聊AI人工智能科技学习
在当今数字化时代,人工智能(AI)行业正以前所未有的速度蓬勃发展,深刻地改变着我们的生活、工作和社会格局。从基础技术的突破到广泛的应用场景拓展,AI展现出了一系列令人瞩目的发展趋势,预示着一个充满无限可能的未来。一、技术创新持续突破模型规模与性能提升AI模型正朝着更大规模、更复杂的方向发展。以GPT系列为代表的大语言模型,参数数量不断攀升,从GPT-2的15亿参数到GPT-4的万亿级参数,模型的语
- 大语言模型(LLMs)全面学习指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全大白
科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
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各项IT技术杂项xmlcharacterattributesprocessingschemaencoding
TheExtensibleMarkupLanguage(XML)isageneral-purposespecificationforcreatingcustommarkuplanguages.[1]Itisclassifiedasanextensiblelanguagebecauseitallowsitsuserstodefinetheirownelements.Itsprimarypurpose
- DeepSeek创始人专访:中国的AI不可能永远跟随,需要有人站到技术的前沿
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来源:暗涌Waves,整理:FounderPark因为V3版本开源模型的发布,DeepSeek又火了一把,而且这一次,是外网刷屏。训练成本估计只有Llama3.1405B模型的11分之一,后者的效果还不如它。在多项测评上,DeepSeekV3达到了开源SOTA,超越Llama3.1405B,能和GPT-4o、Claude3.5Sonnet等TOP模型正面掰掰手腕——而其价格比Claude3.5Ha
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
人工智能深度学习机器学习
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?1.定义与目标微调(Fine-tuning)目标:调整预训练模型(如GPT、LLaMA、PaLM)的参数,使其适应特定任务或领域。核心:通过额外的训练(使用特定数据集)优化模型的性能,提升其在特定场景下的效果。例如:将通用模型微调为法律咨询、医疗诊断或金融分析的专业模型。应用(Application)目标:直接使用预训练或微调后的模型解决实际问题,无需修改模型
- [免费送Claude账号密码]ChatGPT的平替——Claude赠送2个免费Claude账号密码卡密!(内附Claude注册教程)
NBA首席形象大使阿坤
日常小功能实现人工智能chatgptclaudegpt-3
- ClaudeAPi接入
heikeb
chatgptjava人工智能
一,实现目标接入钉钉机器人支持群聊和私聊chatgpt体验:http://me.chat129.comchatgpt学习:http://www.chat129.com网上看了很多方案,因为Claude的api申请难度非常大,大部分都是说使用Slack,但是Slack只能免费使用一个月。作为一个完美主义怎么可能允许这样的事情发生。何如处理,抓网页。只能美,英,魔法这些都是入门小菜,这里不再赘述。自行
- 聊天模型集成指南
三月七꧁ ꧂
langchain+llmmicrosoft语言模型prompt人工智能自然语言处理开发语言llama
文章目录聊天模型集成指南Anthropic聊天模型集成PaLM2聊天模型集成OpenAl聊天模型集成聊天模型集成指南 随着GPT-4等大语言模型的突破,聊天机器人已经不仅仅是简单的问答工具,它们现在广泛应用于客服、企业咨询、电子商务等多种场景,为用户提供准确、快速的反馈。在这样的背景下,开发者们急需一套可以轻松切换、集成不同平台的工具。正是基于这样的需求,Anthropic、PaLM2和Op
- C# Type类中Name、FullName、Namespace、AssemblyQualifiedName的区别
鲤籽鲲
C#c#microsoft开发语言C#知识捡漏
总目录前言在C#中,Type类提供了多种属性来获取类型的相关信息。以下是Name、FullName、Namespace和AssemblyQualifiedName这几个属性的区别和具体用途。一、获取各名称属性示例namespaceReflectionDemo{publicclassUser{}internalclassProgram{staticvoidMain(string[]args){var
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
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编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite