- 《一文吃透!NLTK与SpaCy,自然语言处理的神兵利器》
人工智能深度学习
在人工智能的璀璨星空中,自然语言处理(NLP)无疑是最为耀眼的领域之一。它让机器能够理解、处理和生成人类语言,极大地推动了智能交互的发展。而在Python的NLP工具库中,NLTK和SpaCy就像两把锋利的宝剑,各自散发着独特的光芒。今天,就让我们深入探究这两款工具的使用技巧与优势,为你的NLP之旅增添强大助力。一、NLTK:自然语言处理的瑞士军刀NLTK(NaturalLanguageToolk
- AI —— 文字生成图片的逻辑
鱼不知海
AI写作AI作画
事情的起因是我在做一个自用软件时,需要测试文字生成图像的功能。于是就对现在能使用的ai大模型去做了一些尝试。输入几组我的描述性文字其中的一张图片令我大为震撼。(师妹师兄温酒毛驴)问题大家应该可以发现,一位图像人物的下半身时有问题的。同时从人的逻辑上,这种图缺少内核逻辑。在NLP的成熟度如此高的情况下,对描述性文字进行逻辑上的重构并不是太麻烦的事情。豆包扩充文字(在一个宁静的日子里,师兄与师妹并辔而
- Deepseek详细的自我介绍
welcome_123_
人工智能
###**DeepSeek:中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔,核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室,团队在NLP、分布式训练、模型压缩等领域发表顶会论文超200篇。研发理念聚焦三个核心:-**高效性**:通过模型架构创新(如MoE)实现“小参数量,大性能”。-**可控性**:内置可解释性模块
- AI 大模型创业:如何利用市场优势?
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型创业:如何利用市场优势?1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,大模型(LargeModels)在商业化应用中日益受到关注。大模型是指在特定领域中应用广泛、参数量巨大的神经网络模型,如BERT、GPT-3、DALL-E等。这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练,具备强大的泛化能力和适应性,能够广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、生成对抗网络(GAN)等多个领域。然而,
- 产品经理学习——AI产品
Li灿灿
产品经理学习人工智能
本篇文章,主要是针对目前不同类型AI公司的产品经理职责和AI产品经理的模型进行介绍。AI产品分类AI产品分为软件型和软硬件结合型,软件型的AI产品主要是具备理解、推理和决策能力的AI,如NLP(自然语言处理)系统或者创造类,创作型内容如音乐、艺术和写作等。软硬结合型AI产品一般和传统领域相关,如医疗AI、教育AI和零售AI等。有些公司是纯粹的AI公司,对应的特点是专注于做底层的算法,做芯片技术,纯
- 教育小程序+AI出题:如何通过自然语言处理技术提升题目质量
万岳科技系统开发
人工智能小程序自然语言处理
随着教育科技的飞速发展,教育小程序已经成为学生与教师之间互动的重要平台之一。与此同时,人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)技术的应用正在不断推动教育内容的智能化。特别是在AI出题系统中,如何通过NLP技术提升题目质量,成为教育领域中的一个重要课题。本文将介绍如何利用自然语言处理技术,通过AI出题系统自动生成高质量、个性化的题目,提升教育小程序的交互性与教学效果。一、自然语言处理(NLP)概述自
- LangChain开发【NL2SQL】应用(few-shot优化)
向羿燃
LangChain开发及生态langchainai人工智能数据分析
前言之前发布的博客LangGraph开发Agent智能体应用【NL2SQL】-CSDN博客,留了一个问题,对于相对复杂的sql(leetcode中等难度的sql题),gpt4o就力不从心了。这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究:https://medium.com/ubiai-nlp/step-
- AI大模型(如GPT、BERT等)可以通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,显著提升测试效率
小赖同学啊
python人工智能自动化测试(apppcAPI)人工智能自然语言处理gpt
在软件测试中,AI大模型(如GPT、BERT等)可以通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,显著提升测试效率。以下是几个具体的应用场景及对应的代码实现示例:1.自动生成测试用例AI大模型可以根据需求文档或用户故事自动生成测试用例。代码示例(使用OpenAIGPTAPI):importopenai#设置OpenAIAPI密钥openai.api_key="your-openai-api-key"#
- 清影2.0(AI视频生成)技术浅析(二):自然语言处理
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能音视频AIGC深度学习机器学习
清影2.0(AI视频生成)中的自然语言处理(NLP)技术是其核心组件之一,负责将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示,从而指导后续的视频生成过程。一、基本原理1.目标清影2.0的NLP技术旨在将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示,从而指导后续的视频生成。具体目标包括:1.深度语义理解:理解文本的语义、情感、意图等深层次信息。2.上下文关联:捕捉文本中词语之间、句子之间
- Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习
matlabgoodboy
计算机视觉python深度学习
了解您的需求,您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务,特别是在目标检测、自然语言处理(NLP)、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测:目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定对象,并确定它们的位置。Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和计算机视觉
- 使用OpenAI API进行文本分类标注
dgay_hua
人工智能python
技术背景介绍文本分类标注(Tagging)是一种非常有用的技术,可以对文档进行分类,例如情感分析、语言检测、风格判断、主题识别等。这项技术在自然语言处理(NLP)领域中有广泛的应用,例如社交媒体监控、客户反馈分析和自动化客服系统等。在本文中,我们将使用OpenAI的API,通过LangChain工具来进行文本分类标注。我们将展示如何定义分类函数和模式(schema),并通过实际代码演示实现文本分类
- 利用Infinity Embeddings创建文本嵌入
qahaj
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技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系,使得在后续的任务(如文本分类、相似度计算等)中非常实用。Infinity嵌入模型是一种能够方便创建高质量文本嵌入的现代工具。核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型,通过对输入的文本数据进行编码,生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
- 大语言模型原理基础与前沿 通过稀疏MoE扩展视觉语言模型
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
大语言模型原理基础与前沿通过稀疏MoE扩展视觉语言模型1.背景介绍在人工智能领域,语言模型和视觉模型的结合已经成为一个重要的研究方向。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等,已经在自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成果。而视觉语言模型(Vision-LanguageModels,VLMs)则通过结合视觉和语言信息,进一步提升了模型在多模态任务中
- 26、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-理解加程序,怎么把现实的词翻译给机器识别。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习自然语言处理人工智能
一、怎么能让机器能够理解我们的语言呢,我们可以利用神经网络干很多的事情,那么我们是不是也可以用神经元做自然语言处理呢,现在很多的实际应用已经说明了这个问题,可以这么做。那我们考虑一下该怎么做,首先我们应该把我们现实中的每一个单词都用一个词向量来进行表示:importnumpyasnponehots={}onehots['cat']=np.array([1,0,0,0])onehots['the']
- 27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论,来判断电影评论是积极的,还是消极的。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习自然语言处理人工智能
一、如果我们要做这个项目,第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。这里提供两个数据集,一个是原始评论数据集《reviews.txt》,以及对应的评论是消极还是积极的数据集《labels.txt》,下面的程序就是找到这两个数据集,并把对应的数据集的内容分别赋值给reviews和labelsdefpretty_print_review_and_label(i):print(labels[i]+"\
- 视觉中的transformer:ViT
ch隔壁老张
深度学习笔记transformer深度学习计算机视觉
《》摘要transformer已经是NLP的标准。但是在cv领域用的很少,视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer(整体还是CNN)本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好:在大量数据集上进行预训练的前提上,迁移到小数据集(作者说ImageNet是小数据集-_-)上也很好。Intro启发现在NLP里的transformer都是在大量数据集上进
- 使用 OpenAI API 创建智能聊天机器人
vaidfl
机器人python
1.技术背景介绍在人工智能应用中,聊天机器人是一种非常流行的应用。得益于近几年自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,聊天机器人已经从简单的问答模式发展到能够进行复杂对话的智能助手。本篇文章将深入介绍如何使用OpenAI提供的API构建一个智能聊天机器人,并通过实际代码演示实现过程。2.核心原理解析OpenAI提供的GPT模型是目前最先进的语言生成模型之一,它可以生成自然流畅的文本。我们可以通过调用
- 人工智能之自然语言处理技术演进
香橙薄荷心
AI人工智能自然语言处理
自然语言处理技术演进自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能的重要分支,旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。近年来,NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进,尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下,取得了显著突破。本文将深入探讨NLP技术的演进历程、核心模型及其应用,并通过具体案例和代码示例帮助读者理解其实际应用。1.NLP技术演进历程
- RAG中的双编码器与跨编码器模型
人工智能
RAG中的双编码器与跨编码器模型阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-13近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】检索增强生成(RAG)是一个强大的框架,它结合了基于检索和基于生成的自然语言处理(NLP)任务方法。RAG不只是依赖生成模型,而是通过检索相关文档或段落来利用外
- GPT 系列模型发展史:从 GPT 到 ChatGPT 的演进与技术细节
Ash Butterfield
nlpgptchatgpt
从GPT到ChatGPT,OpenAI用短短几年时间,彻底改变了自然语言处理(NLP)的格局。让我们一起回顾这段激动人心的技术演进史!GPT(2018):划时代的起点:GPT(GenerativePre-trainedTransformer)首次将Transformer架构与无监督预训练结合,开启了大规模语言模型的新时代。核心突破:通过海量文本预训练+任务微调,GPT展示了强大的泛化能力。GPT-
- 自然语言处理(NLP)入门:基础概念与应用场景
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什么是自然语言处理(NLP)?自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。换句话说,NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术,它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。NLP的核心目标是将非结构化的自然语言(如文本和语音)转化为结构化数据,使机器能够高效处理、分析和生
- DeepSeek 实现原理探析
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DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术,它通过结合自然语言处理(NLP)、信息检索(IR)和机器学习(ML)等多领域的技术,旨在提供更加精准、智能的搜索结果。本文将深入探讨DeepSeek的实现原理,分析其核心技术及其在实际应用中的表现。一、DeepSeek的核心技术自然语言处理(NLP)词嵌入(WordEmbedding):DeepSeek使用如Word
- Python NLP 自然语言处理
简简单单OnlineZuozuo
m1Python领域python自然语言处理开发语言
文章目录PythonNLP自然语言处理PythonNLP自然语言处理"""基于https://github.com/isnowfy/snownlp$pipinstallsnownlp"""fromsnownlpimportSnowNLP#分词defsnownlp_cut(text):returnSnowNLP(text).words#词性标准defsnownlp_tags(text):#返回积极情
- transformer
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深度学习transformer深度学习人工智能
导语:2017年,一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世,提出了Transformer模型,彻底改变了自然语言处理(NLP)领域的格局。Transformer以其独特的结构和强大的性能,迅速成为NLP领域的霸主,并逐渐向其他人工智能领域渗透。本文将带你深入了解Transformer的原理、优势以及应用,探讨其对人工智能发展的深远影响。一、从RNN到Transforme
- 毕设项目 基于大数据的b站数据分析
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毕业设计毕设大数据
文章目录0数据分析目标1B站整体视频数据分析1.1数据预处理1.2数据可视化1.3分析结果2单一视频分析2.1数据预处理2.2数据清洗2.3数据可视化3文本挖掘(NLP)3.1情感分析0数据分析目标今天向大家介绍如何使用大数据技术,对B站的视频数据进行分析,得到可视化结果。项目运行效果:毕业设计基于大数据的b站数据分析项目分享:见文末!1B站整体视频数据分析分析方向:首先从总体情况进行分析,之后分
- 【2025版】最新AI大模型NLP全面解析,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
程序员二飞
人工智能自然语言处理服务器学习知识图谱
近年来,随着深度学习技术的飞速发展,AI大模型作为人工智能领域的重要研究对象,正逐步成为学术界和产业界广泛关注的热点议题。AI大模型,作为一类具备庞大参数规模与卓越学习能力的神经网络模型,如BERT、GPT等,已在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出卓越成效,极大地推动了相关领域的技术进步。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!AI大模型的价值不仅体现于其庞大的参数规模与强大的学
- 百度千帆大模型实战:AI大模型开发的调用指南
AGI大模型学习
百度人工智能大模型教程学习产品经理大模型学习大模型
本节旨在为读者提供一个实用指南,探讨如何有效地利用百度千帆大模型平台的强大功能。从基础的账号注册和密钥申请入手,逐步引领用户通过案例,理解并掌握如何调用文本和图像处理的大模型API,包括但不限于NLP、对话生成、文本续写以及图像生成等领域。1.千帆大模型平台简介在AI蓬勃发展的时代,大模型平台作为支撑大规模数据处理和复杂模型训练的基石,正逐渐成为推动科技创新和产业升级的重要力量。千帆大模型平台,凭
- 四、自然语言处理_08Transformer翻译任务案例
学不会lostfound
AI自然语言处理人工智能深度学习transformerencode-decode
0、前言在Seq2Seq模型的学习过程中,做过一个文本翻译任务案例,多轮训练后,效果还算能看Transformer作为NLP领域的扛把子,对于此类任务的处理会更为强大,下面将以基于Transformer模型来重新处理此任务,看看效果如何1、需求概述现有一个《data.txt》文件,里面存放了很多组翻译对(即:英文句子-中文句子的组合)要求针对此《data.txt》文件,使用Seq2Seq模型构建一
- 预训练语言模型:从BERT到GPT,NLP的新纪元
Evaporator Core
自然语言处理人工智能Python开发经验自然语言处理语言模型bert
自然语言处理(NLP)在过去几年中经历了翻天覆地的变化,而这一变化的催化剂无疑是预训练语言模型(Pre-trainedLanguageModels,PLMs)的崛起。从BERT到GPT,这些模型不仅在学术研究中取得了突破性进展,也在工业界得到了广泛应用。本文将深入探讨预训练语言模型的原理、发展历程以及如何在实际项目中应用这些强大的工具。1.预训练语言模型的背景在深度学习时代之前,NLP任务主要依赖
- 大语言模型原理与工程实践:初探大语言模型
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算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
大语言模型原理与工程实践:初探大语言模型作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:大语言模型,机器学习,自然语言处理,深度学习,工程实践1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网的飞速发展,人类产生和消费的数据量呈指数级增长。如何高效地处理和分析这些海量数据,提取其中的有用信息,成为了当前学术界和工业界共同关注的问题。自然语言处理(NLP)
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!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/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri