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weixin_45907435
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1、定义--压缩动态图片方法exportconstgifCompress=(file,url,max,min,times)=>{if(window.FileReader){letcolors=255letcount=0constfr=newFileReader()fr.readAsArrayBuffer(file)returnnewPromise((resolve)=>{fr.onload=asy
- 微信小程序请求接口封装
大可不必_妄
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1、新建封装请求api/request.js//配置的域名constbaseUrl="xxxxxxxxxxxxxx"//请求公共接口//封装请求module.exports={/***二次封装wx.request*url:请求的接口地址*method:请求方式GET,POST....*data:要传递的参数*/request:(url,method,data)=>{returnnewPromise
- 基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)
埃菲尔铁塔_CV算法
深度学习人工智能神经网络opencv计算机视觉python
摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
- 基于深度学习的半导体算法原理及应用
埃菲尔铁塔_CV算法
算法机器学习人工智能计算机视觉深度学习python
摘要随着半导体产业的持续发展,深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用。详细分析了这些算法处理半导体相关数据的机制,探讨了算法实现中的关键技术,如数据预处理、模型训练与优化等。通过实际案例展示
- transformer
我爱派生
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
- Python中LSTM算法的实现与应用
昊叔Crescdim
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本教程详细介绍了如何在Python编程环境下实现LSTM算法。首先解释了LSTM的工作原理,重点在于其门结构如何有效解决传统RNN的梯度问题,并通过控制信息流动以学习长期依赖。接着,教程以Keras库为例,逐步演示了安装库、数据预处理、模型构建、编译、训练、评估和预测等步骤。深入讲解了在序列数据处理如自然语言和时间序列预测任务中的实际应用,并提供了实践案例,强
- 【leetcode】动态规划刷题总结-划分问题
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判定能否划分一般定义dp[i]表示nums[:i+1]能否划分,然后枚举最后一个子数组的左端点,得到nums[:i+1]能否划分LeetCode2369题检查数组是否存在有效划分classSolution:defvalidPartition(self,nums:List[int])->bool:iflen(nums)==2:returnnums[0]==nums[1]#dp[i]表示nums[:i
- leetcode:33. 搜索旋转排序数组(python3解法)
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算法pythonleetcode算法python1024程序员节
难度:中等整数数组nums按升序排列,数组中的值互不相同。在传递给函数之前,nums在预先未知的某个下标k(0int:iftargetinnums:returnnums.index(target)return-1
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TIM老师
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- Ubuntu 下 nginx-1.24.0 源码分析 - ngx_max_sockets
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在Nginx的源代码中,ngx_max_sockets全局变量的声明位于os/unix/ngx_os.hexternngx_int_tngx_max_sockets;定义在os/unix/ngx_posix_init.cngx_int_tngx_max_sockets;ngx_max_sockets定义了Nginx能够同时使用的最大Socket文件描述符数量。它确保Nginx不会超过系统或配置允许
- torch.nn.LSTM介绍
qq_27390023
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- LSTM的介绍
TangGeeA
lstmrnn人工智能
网上一些描述LSTM文章看的云里雾里,只是介绍LSTM的结构,并没有说明原理。我这里用通俗易懂的话来描述一下。我们先来复习一些RNN的核心公式:ht=tanh(Whht−1+Wxxt+bh)h_t=tanh(W_hh_{t-1}+W_xx_t+b_h)ht=tanh(Whht−1+Wxxt+bh)yt=Wyht+byy_t=W_yh_t+b_yyt=Wyht+by我们可以注意到最终输出依赖于x(当
- Transformer:基于注意力机制的序列转换模型
金外飞176
论文精读transformer深度学习人工智能
Transformer:基于注意力机制的序列转换模型最近,我研究了一篇非常有趣的论文——《AttentionIsAllYouNeed》,由GoogleBrain团队的AshishVaswani等人撰写。这篇论文提出了一种全新的神经网络架构——Transformer,它完全基于注意力机制,摒弃了传统的循环(RNN)和卷积(CNN)网络结构,用于序列转换任务,如机器翻译和英语成分句法分析等。Trans
- 基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构
由数入道
人工智能系统架构人工智能智能体
1.感知(Perception)1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成,支持采集多种形式的数据:视觉:采用摄像头、深度传感器,通过卷积神经网络(CNN)、视觉Transformer等模型实现目标检测、图像分类、场景理解。听觉:利用麦克风阵列、声学传感器,结合声纹识别、语音识别(如基于Transformer或RNN的模型)技术处理音频信息。文本与语义信息:通过文
- neo4j-neo4j网页版的基本操作
Gratitute_林腾
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目录查找所有节点创建节点创建带有关系的节点注意如何避免重复创建?删除节点删除所有节点及其关系查找所有节点MATCH(n)RETURNn创建节点CREATE(:Person{name:"Alice",age:25})这会创建一个Person标签的节点,并赋予name和age属性。为什么Person前面有个冒号?在Cypher语法中,:号用于标识标签(Label)。如果你在MATCH、CREATE等语
- 翻译模型
daisy190127
翻译模型
翻译模型发展史1980年,提出基于规则的翻译1993年,IBM提出基于词的统计翻译模型2003年,Koehn提出基于短语的统计翻译模型2014年,谷歌和蒙特利尔大学提出端到端神经网络机器翻译,SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks和LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStat
- C++ 和 Python 的相互调用
天天摸鱼身体棒
C++调用Python(Python官方提供的实现方式)首先有一个Python函数defPythonFunc(number):returnnumber+10;我们期望在C++中使用的时候应该是类似下面这种intUsePythonFunction(intnum){intresult;///dosomethingreturnresult;}这个dosomething中就需要以下步骤:要将python模
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不是二师兄的八戒
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深入学习Python量化编程第一章:Python基础与量化编程环境搭建1.1安装必要的库首先,你需要安装一些在量化编程中常用的Python库。可以通过以下命令安装这些库:pipinstallnumpypandasmatplotlibyfinancebacktraderscikit-learnNumPy:用于高效的数值计算。Pandas:用于数据处理,尤其是表格数据。Matplotlib:用于数据可
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写代码的猫眼石
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单向链表=数据域+指针域以结构体的形式实现typedefstructnode{Data_typedata;structnode*pnext;}Link_node;创建有头链表表头Link_node*create_link(){Link_node*pnode=malloc(sizeof(Link_node));if(NULL==pnode){returnNULL;}pnode->pnext=NULL
- 为了实现对不同说话人的处理,可以加入一些专门的层和技术,来区分和识别说话人的特征。
苏西月
2403.12609深度学习人工智能
为了实现对不同说话人的处理,可以加入一些专门的层和技术,来区分和识别说话人的特征。1.说话人分离(SpeakerSeparation)概念:说话人分离是指在多说话人的音频中,将不同说话人的声音分开。这通常需要模型识别每个说话人的独特音频特征。实现方式:说话人分离可以通过加入深度聚类(DeepClustering)或端到端分离网络(如DPRNN)实现,这些方法擅长分离出多个声源。适用层:说话人分离层
- MOE-conformer 流式多语种语音识别
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MOE(MixtureofExperts):MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法,主要有以下特点:MOE由多个专家(Excpert)组成,每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、RNN等)输入数据会被路由分配到不同的专家进行处理,目的是确定最适合处理输入的专家模型各个专家独立处理得到的结果进行加权聚合后输入结果各个专家独立计算,容易实现数据并行通过组合不同专家的强项,总体能
- 微信小程序获取openid和其他接口同时并发请求如何保证先获取到openid
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前端面试题合集微信小程序notepad++小程序
在微信小程序中,如果你需要并发请求获取openid和其他接口的数据,并且希望确保先获取到openid之后再进行后续操作,可以考虑以下几种方法:方法一:使用Promise链1,先请求openid:使用Promise来请求openid。2,在获取到openid后再请求其他接口。functiongetOpenId(){returnnewPromise((resolve,reject)=>{//请求ope
- RNN/LSTM/GRU 学习笔记
Curz酥
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- Python递归复习题
Alidme
python学习MIT6.100L
寒假打卡第二十一天,当前mit6.100L进度(16/26),今天补一下递归复习题。问题1:编写一个递归程序来计算正和n+(n-2)+(n-4)的整数(直到且不包括n-x=<0)defsum_series(n):ifn-2<=0:returnnelse:returnn+sum_series(n-2)#testingprint(sum_series(6))#12print(sum_series(10
- 基于深度学习的时空特征融合摔倒检测 基于图像序列分析与主成分分析(PCA)的摔倒检测
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基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)相结合的方式,通过提取时空特征来进行摔倒检测。通过对视频帧序列的时空特征进行融合,能够更准确地捕捉到摔倒事件的动态变化。步骤:时空特征提取:通过卷积神经网络(CNN)提取每一帧的视频图像特征。时间信息处理:使用循环神经网络(RNN)处理视频帧的时间序列,捕捉摔倒过程中的时序信息。摔倒判定:将时空特征输入到融合
- C# 进制间&进制与字节数组间的相互转换
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publicstaticclassBaseConversion{//将字符串从一种进制转换为另一种进制publicstaticstringConvertBase(stringnumber,intfromBase,inttoBase){if(fromBase==toBase)returnnumber;//将字符串从原始进制转换为十进制整数intdecimalNumber=Convert.ToInt3
- PyTorch中的 torch.nn.GRU
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PyTorch中的torch.nn.GRUGRU(GatedRecurrentUnit)是循环神经网络(RNN)的一种变种,常用于处理序列数据。与传统的RNN相比,GRU引入了门控机制,旨在解决长序列训练中的梯度消失问题,并提高了训练效率和性能。在PyTorch中,torch.nn.GRU是一个非常方便的模块,用于构建和训练GRU网络。1.torch.nn.GRU的定义GRU是torch.nn中的
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人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习(是其中比较重要的分支)。深度学习源自于人工神经网络的研究,但是并不完全等于传统神经网络。神经网络与深度神经网络的区别在于隐藏层级,通常两层或两层以上隐藏层的网络叫做深度神经网络。一般隐藏层越多,精确度越高。深度学习的算法又分很多种,比较典型的四种:卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的
- GRU是门控循环单元是什么?
无限进步呀
万能科普gru深度学习人工智能机器学习数据挖掘学习方法
GRU是门控循环单元(GatedRecurrentUnit)的简称,它是循环神经网络(RNN)的一种变体。GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。与另一种流行的RNN变体LSTM(长短期记忆网络)相比,GRU具有更简单的结构,但同样能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。GRU的主要特点包括:门控机制:GRU通过引入门控机制来控制信息的流动。具体来说,它包
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
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系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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public class Singleton {
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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