- a16z Speedrun:加速科技与娱乐的未来
花生糖@
技术创业之路:从创意到企业科技娱乐AI
引言a16z(AndreessenHorowitz)作为硅谷最具影响力的风投公司之一,一直致力于支持那些打破常规、创造新可能性的创始人。随着科技和娱乐领域的融合日益加深,a16z推出了Speedrun计划,旨在帮助前沿科技和娱乐领域的初创公司快速成长。专注于推动游戏、AI、3D、流媒体、平台、游戏技术、XR等领域的创新。a16z联合创始人马克·安德森(MarcAndreessen)在speedru
- 基于RWA 与 AI-Agent 协同的企业数字化生态构建
leijiwen
人工智能
在当前数字经济高速发展的背景下,企业数字化转型已成为提升竞争力和创新能力的必由之路。以实体零售与文旅行业为代表的传统产业,正通过现实世界资产(RWA)数字化与人工智能代理(AI-Agent)的协同应用,构建全新的数字生态系统。正如“无数据不基础、无token不可信、无AI不产品、无产业不应用”这一理念所强调的,数字化生态的建立必须依托数据、信任机制、智能技术以及产业深度融合,才能实现真正的转型升级
- CCF CSP 第30次(2023.05)(2_矩阵运算_C++)(暴力破解)(矩阵相乘)
Dream it possible!
CCFCSP认证矩阵c++算法
CCFCSP第30次(2023.05)(2_矩阵运算_C++)题目背景:题目描述:输入格式:输出格式:样例输入样例输出:样例解释:子任务:提示:解题思路:思路一(暴力破解):代码实现代码实现:部分代码解读时间限制:5.0s空间限制:512.0MB题目背景:Softmax(Q×KT/√d)×V是Transformer中注意力模块的核心算式,其中Q、K和V均是n行d列的矩阵,KT表示矩阵K的转置,×表
- 事件驱动架构模型_模型驱动架构简介
cusi77914
大数据编程语言python机器学习人工智能
最近几个月,许多组织已开始将注意力集中在模型驱动的体系结构(MDA)1上,作为应用程序设计和实现的一种方法。由于几个原因,这是一个非常积极的发展。MDA鼓励在软件开发过程中有效使用系统模型,并在创建系统系列时支持重用最佳实践。根据对象管理组(OMG)的定义,MDA是一种组织和管理由自动化工具和服务支持的企业体系结构的方法,用于定义模型和促进不同模型类型之间的转换。尽管OMG定义的用于创建和发展企业
- 电子电气架构 --- 汽车行业技术变革
车载诊断技术
汽车行业架构网络协议数据库汽车gateway
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身边有这样灵性的人,一定要好好珍惜他们眼中有神有光,干净,给人感觉很舒服,有超强的感知能力有形的无形的感知力很强,能感知人的内心变化喜欢独处,好静,
- 算力网络技术创新驱动生态协同发展
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网络作为数字经济发展的核心基础设施,正经历从单一性能提升向体系化技术协同的范式转变。当前技术创新主要聚焦三大维度:在架构层面,通过异构计算、量子计算与神经形态计算的融合,突破传统芯片制程限制;在调度层面,依托分布式计算与流批处理技术,实现跨边缘节点、工业互联网平台与超算中心的资源动态编排;在生态层面,围绕能效管理、安全标准与算法优化构建全链条能力,支撑金融风险评估、基因测序等高复杂度场
- RTX4090性能释放与优化全攻略
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIAAdaLovelace架构的巅峰之作,RTX4090凭借24GBGDDR6X显存与16384个CUDA核心,重新定义了4K光追游戏的性能边界。本文将从硬件特性与软件优化双重视角切入,系统解析其性能释放路径:首先通过3DMarkTimeSpyExtreme压力测试数据(99.3%稳定性得分)验证基础算力;其次结合DLSS3.0帧生成技术与Reflex低延迟模式,实测《赛博朋克
- H100解锁生成式AI算力新纪元
智能计算研究中心
其他
内容概要英伟达H100GPU以Hopper架构为核心,重新定义了生成式AI的算力边界。其创新性设计聚焦三大技术支柱:第三代TensorCore通过稀疏计算与混合精度支持,显著提升矩阵运算效率;显存带宽优化技术结合HBM3高带宽内存,将数据吞吐量提升至3.35TB/s,有效缓解大规模模型训练中的显存墙问题;动态编程加速器则针对AI工作负载特征实现指令级优化。这些突破使H100在生成式AI训练中实现高
- 生成对抗网络优化医疗影像分析方法
智能计算研究中心
其他
内容概要生成对抗网络(GAN)在医疗影像分析中的应用正经历从理论验证到临床落地的关键转型。本研究通过整合联邦学习算法与动态数据增强技术,构建了跨机构医疗影像协同分析框架,在保证患者隐私的前提下实现了数据资源的有效扩展。值得注意的是,算法优化过程中采用的三阶段特征工程策略——包括基于注意力机制的特征选择、多尺度特征融合以及可解释性特征映射——使模型决策透明度提升约37.6%。临床实践表明,将联邦学习
- 2024年最佳Todo清单APP:从效率到协作全覆盖
任务管理工具todolist
大量研究表明,人类大脑并不擅长同时处理多项任务。在多任务处理时,大脑需要频繁切换注意力,每次切换都会消耗时间和精力,这种现象被称为“切换成本”(SwitchingCost)。心理学家Rubinstein、Meyer和Evans在2001年的研究中指出,任务切换会导致思维停顿,延长完成任务的时间。他们发现,在处理复杂任务时,效率可能下降高达40%。此外,Cowen(2001)的研究进一步指出,人类的
- 从零到一:Transformer模型的原理与实战之旅
樽酒ﻬق
AItransformer深度学习人工智能
目录从零到一:Transformer模型的原理与实战之旅1.Transformer原理简介1.1什么是Transformer?1.2自注意力机制的核心1.3Transformer的结构2.实战:构建Transformer模型2.1任务目标2.2环境准备2.3数据准备2.4模型构建2.5模型训练3.推理实战:完整示例与输出结果3.1完整推理代码3.2代码解析4.原理与代码的结合4.1自注意力机制的实
- LL(1)文法与左递归
Vitalia
#形式语言与自动机LL(1)文法左递归编译原理
没有超群的记忆力和过目不忘的能力,担心自己忘了,就写下来好啦。考虑如下文法,S->SA|AA->a如何说明该文法是LL(1)的?我们首先要明确,LL(1)是文法的一种性质,它描述的是这样一种文法,Predictiveparsers,thatis,recursive-descentparsersneedingnobacktracking,canbeconstructedforaclassofgram
- 仍未接入DeepSeek,字节有自己的计划!
蜂耘
人工智能业界资讯ai
DeepSeek如烈火般蔓延,用深度思考之火席卷整个AI界,一时间,与AI相关的产品陆陆续续接入DeepSeek,百度、腾讯等大厂虽有自研AI,却依旧毫不犹豫地投入DeepSeek怀抱。君不见,腾讯接入DeepSeek后,短期内股价疯涨两次,这是由于DeepSeek强化了AI产品的竞争力,大家认为DeepSeek的技术与腾讯的用户基础结合,能碰撞出AI应用变现加速的火花。在腾讯元宝接入DeepSe
- 「 机器人 」扑翼飞行器通过总气动力控制四自由度运动方法
Robot_Starscream
「机器人学」机器人人工智能算法
一、前言在扑翼飞行中,总气动力(TotalAerodynamicForce)是指扑翼在运动过程中受到的所有空气动力作用的合力。它是由以下两种主要力的合成结果:1.升力(Lift,):垂直于空气流方向的力,用于支持飞行器(或生物)的重量。2.阻力(Drag,):平行于空气流方向的力,用于抵抗前进的运动。二、总气动力的物理意义总气动力F_{uk}的物理意义在于描述了扑翼在不同运动状态下所受到的气动力合
- DeepSeek 面试题精选
CarlowZJ
DeepSeek
以下是针对DeepSeek面试的精选问题及解答,涵盖技术原理、模型架构、训练方法和应用场景等方面,供面试准备参考:一、DeepSeek模型架构与技术原理1.请简述DeepSeek-V3模型的总体架构和主要创新点。架构:DeepSeek-V3基于混合专家系统(MoE)架构,包含2048个领域专家模型,通过门控网络动态分配查询请求。创新点:使用多头潜在注意力(MLA)技术,通过低秩压缩降低KV缓存需求
- 如何打造TikTok矩阵:多账号管理与内容引流的高效策略
m0_74891046
矩阵
随着短视频平台的崛起,TikTok成为了全球范围内最具影响力的社交平台之一。在这个平台上,通过精确的内容营销和运营策略,许多创作者和品牌成功实现了曝光、粉丝增长和变现。为了提高运营效率,许多专业的内容创作者和团队开始使用TikTok矩阵系统,借助多个账号同时运营和引流,进一步放大曝光效果。本文将介绍如何打造一个高效的TikTok矩阵,帮助你利用多个账号进行精准引流,提升内容创作和运营效率,并实现变
- 电子电气架构 ---常见车规MCU安全启动方案
车载诊断技术
EV(电动汽车)常规知识必备车载电子与软件框架车载电子电气架构架构单片机安全人工智能AI在整车产品领域的应用
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- 李彦宏官宣第二届“文心杯”创业大赛,最高投资奖励翻5倍达5000万
4月16日,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在Create2024百度AI开发者大会上宣布,第二届“文心杯”创业大赛正式启动,参赛选手有机会获得最高5000万人民币投资。李彦宏在Create2024百度AI开发者大会的演讲主题是“人人都是开发者”,他指出,“AI正在掀起一场创造力革命,未来开发应用就像拍个短视频一样简单,人人都是开发者,人人都是创造者。”李彦宏表示:“去年5月份,百度启动了‘文
- 【大模型学习】第十五章 Transformer技术 看这一篇就足够了
好多渔鱼好多
AI大模型transformer深度学习AI人工智能大模型
目录一、引言二、Transformer起源背景1.从"健忘症"到"过目不忘"的进化之路三、一个简单的例子让你理解什么是Transformer四、技术要点与底层原理1.自注意力机制(Self-Attention)1.1什么是自注意力?1.1.1如何计算查询(Query)、键(Key)和值(Value):1.1.2缩放点积注意力(ScaledDot-ProductAttention)1.1.3两个生活
- GPU底层优化的关键语言(深入解析PTX);PTX相比汇编语言的核心优势
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rust开发语言后端
PTX作为英伟达GPU的底层语言,既是性能优化的利器,也是打破生态垄断的突破口。其“类汇编”特性赋予开发者对硬件的极致控制权,但高昂的开发成本与生态依赖仍制约其普及。随着AI技术的介入和开源生态的成熟,PTX或将成为下一代算力竞争的关键战场。一、PTX的技术定位与核心特性中间指令集的角色PTX(ParallelThreadExecution)是英伟达GPU架构中的中间指令集架构,介于高级编程语言(
- 目前人工智能的发展,判断10年、20年后的人工智能发展的主要方向,或者带动的主要产业
meisongqing
人工智能
根据2025年的最新行业研究和技术演进趋势,结合历史发展轨迹,未来10-20年人工智能发展的主要方向及带动的产业将呈现以下六大核心趋势:一、算力革命与底层架构优化核心地位:算力将成为类似“新能源电池”的基础设施,支撑大模型迭代和实时交互。中国通过DeepSeek等技术创新(如MLA注意力机制、FP8混合精度训练)突破算力瓶颈,实现与美国顶尖模型性能对标,成本降低至558万美元/项目。技术突破:量子
- 数仓建模—手把手教你用 DeepSeek 打造高效数据治理体系
不二人生
大模型数仓建模大模型deepseek
数仓建模—手把手教你用DeepSeek打造高效数据治理体系在这个数字化转型的时代,数据治理已经成为企业提升竞争力的核心能力之一。然而,对于很多企业来说,数据治理仍然是一项复杂而艰巨的任务。今天,我们将为你详细介绍如何利用DeepSeek这一强大的AI工具,快速构建属于自己的数据治理体系。无论你是数据治理的新手,还是正在寻找更高效的解决方案,这篇文章都将为你提供清晰的指导。一、为什么要选择DeepS
- 常见的深度学习优化器
青灯剑客
算法python人工智能机器学习自然语言处理深度学习
一直用优化器解决问题,但是没有对它进行一个系统的总结。。不对,系统的总结进行过,只是时过境迁,早已忘却。一、照进我脑海的几个家伙一开始学习的当然是SGD,只是学着学着就忘记了。后来呢,接触到网上介绍的几种常用的优化器,看着原理挺给力,可是记了好几次都记不住。直到遇到《百面机器学习》,它从最基本的原理出发,给了我一点灵感。(1)几种常用的优化器,详情见这里链接34(2)二、以为自己遇见了大海老师说,
- Websoft9 运维面板有多好用,试了才知道
运维运维自动化
在服务器运维领域,选择一款高效、安全且易用的管理工具,往往能决定业务的稳定性和开发效率。Websoft9凭借其围绕开源应用设计的全生命周期管理能力,逐渐成为开发者、企业用户的首选。本文将从实际应用场景、功能对比、技术原理等维度,全面解读Websoft9的核心竞争力,并与宝塔、cPanel、1Panel等主流面板进行差异化分析。一、Websoft9的核心优势:开源应用的“全栈管家”自动化部署:从零到
- 重磅推出!Highlight.io:开源全栈监控平台,让开发者轻松掌控应用性能!
开源项目精选
全栈
Highlight.io是一个开源的全栈监控平台,提供用于错误监控、会话重放、日志记录、分布式跟踪等的综合工具。它旨在为开发人员提供用于监控应用程序的现代、有凝聚力的解决方案。Stars数8,029Forks数398主要特点错误跟踪:借助详细的堆栈跟踪、错误上下文和受影响用户信息,即时捕获并诊断错误。会话回放:通过像素级精确重现会话,可视化用户交互,帮助你快速理解和复现问题。性能监控:通过加载时间
- 2025年智能工单管理系统产品推荐
运维人工智能
工单管理系统已成为企业数字化转型的“智能中枢”,尤其在生成式AI深度赋能的2025年,系统的选择直接影响30%以上的服务响应效率。本文从AI融合深度、产品竞争力、场景适配性等维度,为您精心推荐2025年五大智能工单系统。一、轻帆云(AI)智能工单系统核心能力:企业级AI中枢:轻帆云搭载自研CloudwiseGPT引擎,不仅实现了从工单创建到智能分配,再到知识沉淀的全链路AI驱动,轻帆云的AI中枢具
- 揭秘Prompt Engineering 提示词工程(附学习文档)
LLM.
prompt人工智能ai大模型大模型提示词工程大语言模型LLM
PromptEngineering概览何为Prompt在自然语言处理领域,尤其是与大型语言模型(LLM)互动时,Prompt起着至关重要的作用。形象地说:LLM是金矿:大型语言模型如同深藏不露的金矿,蕴藏着巨大的知识与创造力潜力。Prompt是钥匙:而Prompt,则是开启这座金矿的钥匙。通过精心设计的问题或指令(Prompt),我们能引导模型产生特定的、有价值的输出,如文章创作、代码编写、问题解
- [Base]DIFFERENTIAL TRANSFORMER
Xy-unu
transformer深度学习人工智能
1.BaseInfoTitleDIFFERENTIALTRANSFORMERAdresshttps://arxiv.org/pdf/2410.05258Journal/Time202410Author微软研究院和清华大学提出Codehttps://aka.ms/Diff-TransformerRead2411112.CreativeQ&A减少对无关上下文的关注;通过计算两个Softmax注意力权重
- 差分注意力,负注意力的引入
syugyou
pytorchpython
文章目录DifferentialTransformer差分注意力,负注意力的引入相关链接介绍初始化函数多头差分注意力DifferentialTransformer差分注意力,负注意力的引入相关链接ai-algorithms/README.mdatmain·Jaykef/ai-algorithms(github.com)unilm/Diff-Transformeratmaster·microsoft
- Diffusion Transformer与Differential Transformer:技术创新与应用前景
AI大模型learner
深度学习人工智能机器学习
引言Transformer架构已成为自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域的主流技术。随着技术的不断发展,DiffusionTransformer和DifferentialTransformer等新型架构逐步涌现,为生成模型和注意力机制带来了突破性的进展。本文旨在从科学视角探讨这两种模型的核心原理、技术特点及应用前景。DiffusionTransformer概念与原理DiffusionTr
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9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。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro