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沉到海底去吧Go
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在现代商业活动中,企业为了提高营销效果和资源利用效率,需要针对不同地区的市场特点开展精准营销。通过批量号码归属地查询并按城市分流,可以为企业的营销决策提供有力支持。短信营销:一家连锁餐饮企业计划开展促销活动,希望通过短信向潜在客户推广新菜品。企业收集了大量手机号码,通过批量号码归属地查询,将号码按城市进行分流。对于不同城市的客户,根据当地的消费习惯和市场需求,制定不同的营销短信内容。例如,在一线城
- 使用Colpali架构掌握多模态RAG技术
大模型之路
RAGRAG多模态多模态RAG检索增强生成LLM
传统的LLM面临着“幻觉”问题,即它们可能生成听起来合理但实际上错误或未经证实的信息。为了解决这个问题,检索增强生成(RAG)模型应运而生。RAG(语义缓存:提升RAG性能的关键策略)通过将LLM的生成能力与外部知识检索系统相结合,实现了更准确、更可靠的输出。然而,传统的RAG主要局限于文本数据,无法充分利用多模态信息。为了应对这一挑战,多模态RAG应运而生,其中Colpali架构成为这一领域的佼
- tf.Keras (tf-1.15)使用记录4-model.fit方法及其callbacks参数
普通攻击往后拉
NN技巧tf.keraskeras人工智能深度学习
model.fit()方法是TensorFlowKeras中用于训练模型的核心方法。其中里面的callbacks参数是实现模型保存、监控、以及和tensorboard联动的重要API1model.fit()方法的参数及使用必需参数x:训练数据的输入。可以是NumPy数组、TensorFlowtf.data.Dataset、Python生成器或keras.utils.Sequence实例。y:训练数
- macbook自带python保存文件夹_在mac下查找python包存放路径site-packages的实现方法 在Mac系统下python如何安装第三方函数库?...
Charnychi
mac怎么查看python的site-package位置世界上最伤心的事,不是你爱的人不爱你,而是他爱你过后,最后却不爱你。可以通过find命令查看,参考demo如下:sudofind/-name"site-package"小编们总是对最亲近的家人视而不见,甚至还有许多抱怨,却对外人”的一点小惠感激不已。mac自带的python安装在/usr/bin/python目录下进入终端直接键入python
- Hadoop的基础操作_hadoop常用操作
字节全栈_kYu
hadoopeclipse大数据
####下载文件语法:hadoopfs-gethadoopfs-copyToLocal示例:将user/text.txt文件下载到本地/usr/local/下-copyToLocal:复制到本地[root@master~]#hadoopfs-copyToLocal/user/text.txt/usr/local/[root@master~]#cd/usr/local/[root@masterloc
- 解决国内服务器 npm install 卡住的问题
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在使用国内云服务器时,经常会遇到npminstall命令执行卡住的情况。本文将分享一个典型案例以及常见的解决方案。问题描述在执行以下命令时:mkdirtest-npmcdtest-npmnpminit-ynpminstalllodash--verbose安装过程会卡在这个状态:(⠂⠂⠂⠂⠂⠂⠂⠂⠂⠂⠂⠂⠂⠂⠂⠂⠂⠂)⠙idealTree:test-npm:sillidealTreebuildDep
- 小南每日 AI 资讯 |美国与日本企业联合投资“星际之门”项目| 罗永浩老师最新初创项目上线! | 25/01/24
小南AI学院
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近期人工智能(AI)领域的重要动态随着人工智能技术的迅猛发展,多个领域涌现出令人瞩目的创新。以下是近期AI领域的几项重大进展,涵盖技术创新、行业合作以及AI在各个领域的应用:1.AI技术创新与产品发布DeepSeek发布开源模型R1,挑战传统开发模式中国初创公司深度求索(DeepSeek)于1月27日发布开源AI模型R1。该模型以低成本实现接近OpenAIGPT-3的性能,打破了“越大越好”的传统
- AIGC的底层框架和技术模块
五岔路口
AIGC
AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,人工智能生成内容)的底层框架和技术模块是构建其强大自然语言处理能力的核心组成部分。以下是对AIGC底层框架和技术模块的详细解析:底层框架AIGC的底层框架主要基于深度学习的语言模型,特别是Transformer模型及其变种,如GPT(GenerativePre-trainedTransformer)等。这些模型
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培根芝士
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PyInstaller是一个非常强大的工具,用于将Python脚本打包成独立的可执行文件(如.exe文件),使得Python应用程序可以在没有安装Python环境的机器上运行。工作原理PyInstaller的核心目标是将Python脚本及其依赖的模块打包成一个独立的可执行文件。它的工作原理可以分为以下几个步骤:(1)分析脚本依赖PyInstaller会分析你的Python脚本,找出所有导入的模块(
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍Rust是一款开源、安全的系统编程语言,它支持运行在Linux、Windows和macOS操作系统上。近年来,Rust受到了越来越多的人的关注和追捧,它可以用来编写可靠和高效的代码,同时还能保证程序的内存安全。而且,它也拥有强大的生态系统,其中包括大量成熟的crate(库)。因此,Rust在嵌入式系统领域得到了广泛应用。本文将教授Rust编程知识,让读者对R
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如何在Windows、Linux和macOS上安装Rust并完成HelloWorld如果你刚刚开始学习Rust,第一步就是安装Rust并运行你的第一个程序!本文将详细介绍如何在Windows、Linux和macOS上安装Rust,并编写一个简单的“Hello,World!”程序。1.安装RustRust的安装非常简单,官方提供了一个名为rustup的工具,可以帮你轻松安装和管理Rust。以下是具体
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StableDiffusion3和OpenAI的DALL-E3是当前最顶尖的两种AI图像生成模型,它们在技术架构、应用场景和性能表现上各有特点。以下从多个角度详细比较这两种模型:1.开发背景与架构StableDiffusion3是由StabilityAI开发的开源模型,基于扩散Transformer架构和流匹配(FlowMatching)技术,支持多种参数配置(从800M到8B),能够满足多样化的
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关键要点:10月22日,stability.ai重磅推出StableDiffusion3.5,号称迄今为止最强大的文生图模型。此次公开版本包括多个模型变体,其中有StableDiffusion3.5Large和StableDiffusion3.5LargeTurbo。此外,StableDiffusion3.5Medium将于10月29日发布。这些模型在尺寸方面具有高度可定制性,可在消费级硬件上运行
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单例模式是一种设计模式,它确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点来获取这个实例。在Python中实现单例模式有多种方法,下面我将详细介绍几种常见的实现方式。1.使用模块Python的模块天然就是单例的,因为模块在第一次导入时会被加载到内存中,之后的导入都是直接使用内存中的模块对象。因此,你可以通过模块来实现单例模式。#singleton.pyclassSingletonClass:def__
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Datawhale分享观点:EmadMostaque,编译:Datawhale视频中英对照如下:Distillationisnothingnew,andthere'snowaytokindofstopthisfromthemodelbasis.蒸馏技术并不是什么新事物,而且从模型的角度来看,没有办法完全阻止这种情况的发生。Butifyouactuallylookatwhatthepapersays
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Python机器学习实战:人脸识别技术的实现和挑战作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:人脸识别技术,模型训练,多人识别,动态人脸检测,应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的进步和互联网的普及,人脸识别技术因其在安全验证、生物特征识别、智能监控等多个领域的广泛应用而迅速崛起。从传统的门禁系统到现代的人脸支付、社交媒体的自动登
- 深度学习:基础原理与实践
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1.深度学习概述1.1定义与发展历程深度学习是机器学习的一个分支,它基于人工神经网络的学习算法,特别是那些具有多层(深层)结构的网络。深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征,而不需要人为设计特征提取算法。定义:深度学习可以定义为使用深层神经网络进行学习的过程,这些网络由多个非线性的变换组成,能够学习数据的多层次表示。发展历程:深度学习的起源可以追溯到1943年WarrenSturgisMc
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AIGC架构人工智能大模型MOE
在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的规模越来越大,参数量动辄上千亿甚至万亿。然而,更大的模型往往意味着更高的计算成本和更多的资源消耗。混合专家模型(MixtureofExperts,简称MoE)作为一种创新的架构设计,为解决这一难题提供了一个优雅的解决方案。什么是混合专家模型?想象一下,如果把一个大语言模型比作一所综合性大学,传统的模型就像是让所有教授(参数)都参与每一次教学活动。而M
- 谷歌Gemini1.5火速上线:MoE架构,100万上下文
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#混合专家模型MOELLM大语言模型人工智能深度学习pytorch机器学习python
谷歌Gemini1.5火速上线:MoE架构,100万上下文机器之心2024-02-1608:53北京机器之心报道机器之心编辑部今天,谷歌宣布推出Gemini1.5。Gemini1.5建立在谷歌基础模型开发和基础设施的研究与工程创新的基础上,包括通过新的专家混合(MoE)架构使Gemini1.5的训练和服务更加高效。谷歌现在推出的是用于早期测试的Gemini1.5的第一个版本——Gemini1.5P
- JavaScript网页设计实战:微信登录 + 获取用户头像和昵称
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引言在现代Web开发中,社交媒体登录已经成为提升用户体验的一个重要组成部分。微信登录因其广泛的用户基础和便捷的登录方式,深受开发者和用户的喜爱。本文将通过一个实战案例,介绍如何在JavaScript网页应用中集成微信登录功能,并获取用户的头像和昵称。前提条件在开始之前,请确保你已经具备以下条件:已经在微信开放平台上注册并创建了应用,获取到了AppID和AppSecret。了解基本的HTML、CSS
- Python中的函数默认参数
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在Python中,函数是一种重要的编程结构,它允许我们封装一段可重复使用的代码,并通过参数来接收不同的输入。在定义函数时,我们可以为参数提供默认值,这些默认值在调用函数时可以被省略。本文将详细介绍Python中的默认参数,并提供相应的源代码示例。函数的默认参数是指在定义函数时为参数提供的预设值。当函数被调用时,如果没有为该参数提供实际值,将使用默认值来代替。这对于那些在大多数情况下都使用相同值的参
- leetcode(力扣) 406. 根据身高重建队列 (贪心)
深度不学习!!
个人笔记交流学习leetcodepython
文章目录题目描述简化题目思路分析完整代码二刷简化版题目描述假设有打乱顺序的一群人站成一个队列,数组people表示队列中一些人的属性(不一定按顺序)。每个people[i]=[hi,ki]表示第i个人的身高为hi,前面正好有ki个身高大于或等于hi的人。请你重新构造并返回输入数组people所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组queue,其中queue[j]=[hj,kj]是队列中第j个人的属
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gaoenyang760525
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一个愿景,两场战斗,专注制胜。一个愿景:做机器视觉行业的颠覆者。我给自己创业,立一个大的愿景:做机器视觉行业的颠覆者。两场战斗:无监督-大模型上半场,无监督。2025-2030,共五年。用无监督算法,颠覆现有缺陷检测方法,争取在2-3个场景落地。在以下几个场景中,选择最容易的场景落地,做细分场景的标准检测设备:1、视觉筛选机2、PCB相关3、半导体、芯片4、纺织服装5、包装印刷(激光打标、喷码、瓶
- 什么是MoE?
CM莫问
深度学习人工智能算法常见概念人工智能算法python深度学习MoE混合专家模型机器学习
一、概念MoE(MixtureofExperts)是一种深度学习架构,它结合了多个专家模型(Experts)和一个门控机制(GatingMechanism)来处理不同的输入数据或任务。MoE的核心思想是将复杂的任务分解为多个子任务,由不同的专家网络来处理,以此来提升整体模型的性能和效率。MOE通过集成多个专家来显著提高模型的容量和表达能力,每个专家可以专注于学习输入数据的不同方面或特征,使得整个模
- LeetCode:406. 根据身高重建队列(Java 贪心)
Cosmoshhhyyy
LeetCodeleetcode算法职场和发展
目录406.根据身高重建队列题目描述:实现代码与解析:贪心原理思路:406.根据身高重建队列题目描述:假设有打乱顺序的一群人站成一个队列,数组people表示队列中一些人的属性(不一定按顺序)。每个people[i]=[hi,ki]表示第i个人的身高为hi,前面正好有ki个身高大于或等于hi的人。请你重新构造并返回输入数组people所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组queue,其中queu
- 第三篇:模型压缩与量化技术——DeepSeek如何在边缘侧突破“小而强”的算力困局
python算法(魔法师版)
数据挖掘机器学习人工智能深度学习神经网络生成对抗网络边缘计算
——从算法到芯片的全栈式优化实践随着AI应用向移动终端与物联网设备渗透,模型轻量化成为行业核心挑战。DeepSeek通过自研的“算法-编译-硬件”协同优化体系,在保持模型性能的前提下,实现参数量与能耗的指数级压缩。本文从技术原理、工程实现到落地应用,完整解析其全链路压缩技术体系。第一章算法层创新:结构化压缩与动态稀疏化1.1非均匀结构化剪枝技术DeepSeek提出**“敏感度感知通道剪枝”(SAC
- RPC 和 RESTFUL
快乐的小三菊
java基础java
一、网络分层聊今天的话题之前,先普及个关于网络架构的分层的知识,在当前的世界中,有两套网络的参考模型,一套是OSI参考模型,一套是TCP/IP的参考模型。对于java开发而言,我们只需要知道现在用的是TCP/IP模型,这个模型分为四层就可以了。OSI参考模型(OpenSystemsInterconnectionReferenceModel):包括七层,这个模型过于理想化,未能在因特网中进行广泛推广
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round