- AI 对程序员的冲击剖析
程序员WANG
工具人工智能机器学习语言模型
摘要随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其影响力已逐渐渗透到各个行业,程序员群体也面临着前所未有的冲击。本文深入探讨AI对程序员在编程工作模式、技能需求以及职业发展路径等方面带来的冲击,并分析程序员应对这些冲击的策略与方向,旨在为程序员在AI时代的职业发展提供参考。一、引言AI技术近年来取得了突破性进展,其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域,AI不再仅仅是辅助工
- 在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条
weixin_48705841
pytorch人工智能python
在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中,实时查看训练进度是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解训练的效率,并及时调整模型或优化参数。使用tqdm库来为训练过程添加进度条是一个非常有效的方式,本文将介绍如何在PyTorch中结合tqdm来动态显示训练进度。1.安装tqdm库首先,如果你还没有安装tqdm,可以通过pip命令进行安装:pipinstalltqdmtqdm是一
- 【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条,并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】
weixin_48705841
人工智能
在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条,并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时,尤其是在处理大规模数据时,实时了解训练过程中的进展是非常重要的。为了实现这一点,我们可以使用tqdm库,它可以非常方便地为你提供进度条显示。1.什么是tqdm?TQDM是一个快速、可扩展的Python进度条库。它可以用来显示迭代的进度,帮助
- 深度学习模型开发文档
Ares代码行者
深度学习
深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支,利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
- 深度学习环境配置指南!(Windows、Mac、Ubuntu全讲解)
Charmve
#AI学习指导:从入门到进阶软件安装环境配置计算机视觉实战文档详细开放源码cudalinuxgpuanacondaubuntu
关注“迈微AI研习社”,内容首发于公众号作者:伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。如果你正在面临配置环境的痛苦,不管你是Windows用户、Ubuntu用户还是苹果死忠粉,这篇文章都是为你量身定制的。接下来就依次讲下Windows、Mac和Ubuntu的深度学习环境配置问题。一、Win
- 联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
wzx_Eleven
联邦学习机器学习网络安全人工智能
在联邦学习中,当本地使用神经网络或深度学习模型时,训练的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。具体来说,梯度的类型和形状取决于模型的结构(例如,卷积神经网络、全连接网络等),以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。1.梯度类型:梯度是一个张量:在神经网络中,梯度通常是一个张量(tensor),每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说,梯度是损失函数对每个参数的偏导数,表
- 从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化
herosunly
大模型systempromptgpt-3chatgptgpt4gpt4o
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了从SystemPrompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化之路,希
- AI人工智能深度学习算法:高并发场景下深度学习代理的性能调优
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域,深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景,深度学习代理应运而生。深度学习代理是一种将深度学习模型封装起来,并提供对外接口的服务。它可以接收来自客户端的请求,将请求数据输入到深度学习模型中进行推理,并将推理结
- Python中实现多层感知机(MLP)的深度学习模型
Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能python深度学习开发语言
深度学习已经成为机器学习领域的一个热门话题,而多层感知机(MLP)是最基础的深度学习模型之一。在这篇教程中,我将向你展示如何使用Python来实现一个简单的MLP模型。什么是多层感知机(MLP)?多层感知机(MLP)是一种前馈神经网络,它包含一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。每个层都由一系列的神经元组成,神经元之间通过权重连接。MLP能够学习输入数据的非线性特征,因此在复杂问题的建模中非
- 深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型(ChatOllama)3.3.1内置的消息类型3.3.2HumanMessage和SystemMessage3.3.3元组方式构成消息列表3.3.4stream流式3.4文本嵌入模型(Olla
- 深度学习基础18(多层感知机代码实现)
NDNPOMDFLR
深度学习深度学习python经验分享人工智能神经网络
多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较,将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
- AI Agent:深度解析与未来展望
码事漫谈
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一、AIAgent的前世:从概念到萌芽(一)早期探索AIAgent的概念可以追溯到20世纪50年代,早期的AI研究主要集中在简单的规则系统上,这些系统的行为是确定性的,输出由输入决定。随着时间的推移,AI逐渐能够处理不确定性,1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础,神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。(二)技术突破2017年后,大语言模型(LLM)的出现推动了AIAg
- 【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现
Francek Chen
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【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
- 【人工智能】Python常用库-Keras:高阶深度学习 API
IT古董
深度学习人工智能Python人工智能python深度学习
Keras:高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架,作为TensorFlow的高级API,支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称,适合研究和生产环境。Keras的发音为[ˈkerəs],类似于“凯拉斯”或“克拉斯”。这个名字来源于希腊语κέρας(kéras),意思是“角”或“角质物”。这个词与深度学习的灵感来源——大脑的神经网络结构有一定联系。Kera
- 深度求索DeepSeek V2.5-1210发布:AI代码生成器迎来全新升级
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人工智能前端
深度学习技术日新月异,而强大的AI代码生成器也随之不断进化。今天,我们将聚焦于深度求索团队发布的DeepSeekV2.5-1210版本,这款标志着DeepSeekV2系列收官之作,为我们带来了令人惊喜的Post-Training能力提升和备受期待的联网搜索功能。这篇文章将深入探讨DeepSeekV2.5-1210的各项改进,以及其开源带来的深远影响。DeepSeekV2系列的研发历程与V2.5-1
- 深度学习从入门到精通:全面指南
AI天才研究院
计算大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《深度学习从入门到精通:全面指南》文章目录《深度学习从入门到精通:全面指南》文章关键词文章摘要引言第一部分:深度学习基础入门第1章:深度学习概述1.1深度学习的基本概念1.2深度学习的发展历程1.3深度学习的基本原理神经网络前向传播反向传播第2章:深度学习框架入门2.1TensorFlow入门TensorFlow环境搭建TensorFlow基本数据结构2.2PyTorch入门PyTorch环境搭建
- AIGC视频生成模型:Meta的Emu Video模型
好评笔记
#MetaAIGC-视频AIGC机器学习人工智能transformer论文阅读深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍Meta的视频生成模型EmuVideo,作为Meta发布的第二款视频生成模型,在视频生成领域发挥关键作用。优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像(T2I)扩散模型视频生成/预测文本到视频(T2V)生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图
- 【Python】已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘
屿小夏
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个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
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- 深度学习Transformer框架
Clown爱电脑
深度学习transformer人工智能自然语言处理机器学习
Transformer是一种深度学习框架,专门用于处理序列数据。它是2017年由Vaswani等人提出的,在NLP领域取得了很大的成功。Transformer的主要优势在于它可以并行地处理输入序列中的所有元素,并且不依赖于序列长度。它使用了self-attention机制,可以在序列中不同位置的元素之间建立联系。这使得Transformer在许多NLP任务中取得了最先进的性能。此外,Transfo
- 【深度学习】Pytorch:在 ResNet 中加入注意力机制
T0uken
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在这篇教程中,我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进,向网络中添加两个自定义的注意力模块,并展示如何实现这一过程。为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域,从而提高模型的性能。在卷积神经网络中,加入注意力机制能够有效增强特征提取能力,减少冗余信息的干扰,尤其在处理复杂图像时,能够提升网络的表现。在本教程中,我
- 时间序列预测综述
Super_Whw
时序预测
文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集,使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet,类似于STL分解思路3.深度学习网络,结合CNN+RNN+Attention,作用各不相同互相配合参考:非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集,使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2s
- IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性
Jackie_AI
计算机视觉stablediffusion自然语言处理语言模型Imagen
IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现(发现治疗药物)领域的应用以及传统方法面临的挑战。药物(尤其是我们将在本文中讨论的被称为抑制剂的药物)通过与在人体中发挥不良功能的蛋白质结合并改变这些蛋白质的功能来发挥治疗效果。因此,在设计药物时,必须优化这些结合的亲和力和药理特性,并准确预测蛋白质与药物之间的相互作用。近年来,人们尤其提倡使用
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测:深度学习应用与实现
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能目标跟踪目标检测
引言随着全球航空运输业的持续增长,机场的安全性变得越来越重要。机场安检作为航空安全的重要组成部分,主要负责对乘客和行李进行检查,防止危险物品进入机场或飞行器。传统的安检方式多依赖人工检查,效率低下且容易出错。因此,基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生,通过计算机视觉技术,自动识别和分类行李中的物品,大大提高了安检的效率与准确性。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,由于其高效的目
- 深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化
网络安全研发随想
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从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
- 深度学习理论基础(七)Transformer编码器和解码器
小仇学长
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- Transformer架构原理详解:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)
AI大模型应用之禅
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Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,其中Transformer架构扮演着至关重要的角色。自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来,Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果,例如文本分类、问答系统、文本摘要
- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
用心去追梦
人工智能大数据数据分析
基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
- 深度学习中超参数
fengbingchun
DeepLearninghyperparameter
深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间,也会影响模型的性能。超参数是在训练开始之前设置的,而不是从数据中学习的参数。超参数是模型训练期间无法学习的参数,需要事先设置。在深度学习中,模型由模型参数(如神经网络的权重和偏置)定义或表示。然而,训练模型的过程涉及选择最佳超参
- 基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用
梦想的初衷~
机器学习人工智能matlab机器学习深度学习
近年来,MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域,MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱,极大地推动了人工智能技术的应用和创新。原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=224
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found