- Java线程协作式中断机制
超人汪小建(seaboat)
线程协作式中断机制jvm
跟着作者的65节课彻底搞懂Java并发原理专栏,一步步彻底搞懂Java并发原理。作者简介:笔名seaboat,擅长工程算法、人工智能算法、自然语言处理、计算机视觉、架构、分布式、高并发、大数据和搜索引擎等方面的技术,大多数编程语言都会使用,但更擅长Java、Python和C++。平时喜欢看书写作、运动、画画。崇尚技术自由,崇尚思想自由。出版书籍:《Tomcat内核设计剖析》、《图解数据结构与算法》
- 深度学习 bert与Transformer的区别联系
Humingway
深度学习berttransformer
BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)和Transformer都是现代自然语言处理(NLP)中的重要概念,但它们代表不同的层面。理解这两者之间的区别与联系有助于更好地掌握它们在NLP任务中的应用。TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构,由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti
- 自然语言处理:文本聚类
老赵爱学习
python文本聚类k均值聚类算法高斯混合模型的最大期望值算法无监督朴素贝叶斯模型自然语言处理人工智能
介绍大家好,博主又来和大家分享自然语言处理领域的知识了。今天给大家分享的内容是自然语言处理中的文本聚类。文本聚类在自然语言处理领域占据着重要地位,它能将大量无序的文本按照内容的相似性自动划分成不同的类别,极大地提高了文本处理和信息提取的效率。就好比在一个大型图书馆中,文本聚类能够像智能管理员一样,把各种书籍按照主题分类摆放,方便读者快速找到所需资料。而实现文本聚类的方法有很多,其中k均值聚类算法、
- Python与人工智能:为何它们是天作之合?
纪至训至
python人工智能开发语言
引言在人工智能(AI)飞速发展的今天,Python已成为这一领域的“明星语言”。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python的身影无处不在。那么,Python究竟为何能成为AI开发的首选工具?本文将探讨Python与AI之间的深度关联,并解析其背后的原因。1.Python的简洁性与可读性AI开发的核心在于快速迭代和实验,而Python以其简洁的语法和直观的代码结构著称。开发者无需
- 【自学笔记】讯飞星火基础知识点总览-持续更新
Long_poem
笔记
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介二、核心功能1.语音识别2.自然语言处理3.知识图谱4.星火API三、基础概念1.AI模型2.数据处理3.交互方式四、应用场景示例1.办公场景2.学习场景3.生活场景五、总结总结讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介讯飞星火是科大讯飞推出的一款强大的AI技术平台,它集成了语音识别、自然语言
- Python深度学习033:Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系
若北辰
Python深度学习python深度学习pytorch
Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密,它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。下面是它们之间关系的简要概述:PythonPython是一种编程语言,广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。它是开发和运行PyTorch代码的基础环境。PyTorchPyTorch是一个开源的机器学习库,用于应用如自然语言处理和计算机视觉的深度学习模型。它提供了丰富的API,使
- 从零开始大模型开发与微调:编码器的实现
AI天才研究院
计算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
从零开始大模型开发与微调:编码器的实现作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:自然语言处理,大模型,Transformer架构,编码器模块,序列到序列学习文章目录从零开始大模型开发与微调:编码器的实现1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系2.1编码器模块简介2.2编码器与Transfo
- 大模型赋能智慧司法,创业者如何推动法律服务普惠化?
AI大模型应用之禅
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大模型,智慧司法,法律服务,普惠化,人工智能,自然语言处理,法律科技1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术蓬勃发展,特别是大模型的涌现,为各行各业带来了革命性的变革。其中,智慧司法领域展现出巨大的潜力,大模型能够有效提升法律服务效率,降低法律服务门槛,推动法律服务普惠化。传统法律服务模式面临着诸多挑战:服务成本高昂:律师咨询和诉讼费用对普通民众来说往往难以负担。服务效率低下:法律文件审查、合同分
- PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天:自然语言处理基础
凡人的AI工具箱
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PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念,重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。通过理解这些基础知识,你将能够更好地应用PyTorch构建NLP应用。1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念,它将单词映射到连续向量空间,使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
- Python爬虫学习笔记_DAY_26_Python爬虫之requests库的安装与基本使用【Python爬虫】_requests库ip
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最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- AI基于深度学习的代码搜索案例(一)
人工智能MOS
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1.背景近年来,人工智能逐渐进入各个领域并展现出了强大的能力。在计算机视觉领域,以ImageNet为例,计算机的图像分类水平已经超过了人类。在自然语言处理(NLP)领域,BERT、XLNet以及MASS也一遍遍的刷新着任务榜单。当人工智能进入游戏领域,也取得了惊人的成绩,在Atari系列游戏中,计算机很容易超过了大部分人类,在围棋比赛中,AlphaGo和AlphaZero也已经超越了人类顶尖棋手。
- DeepSeek在供热行业中的应用
杨航 AI
人工智能深度学习python机器学习算法
目录引言1.1DeepSeek技术概述1.2供暖行业业务挑战1.3DeepSeek在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理(NLP)2.3图像识别与处理2.4数据挖掘与分析供暖行业应用场景3.1设备监控与维护3.1.1设备状态监控3.1.2故障预测与诊断3.1.3维护计划优化3.2能源管理与优化3.2.1能耗数据分析3.2.2热负荷预测3.2.3节能优
- 揭秘Prompt Engineering 提示词工程(附学习文档)
LLM.
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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
- 应用商店评论分析实战:Python逆向工程破解Google Play加密接口与NLP建模
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一、项目概述在移动互联网时代,应用商店中的用户评论成为了开发者优化应用、提升用户体验的重要依据。然而,GooglePlay等应用商店对评论数据进行了加密处理,直接爬取难度较大。本文将介绍如何使用Python逆向工程破解GooglePlay的加密接口,实现对应用商店评论的实时采集,并结合NLP(自然语言处理)技术进行情感分析和主题建模,为开发者提供有价值的数据支持。二、技术选型(一)Python逆向
- Transformer大模型实战 对比ALBERT与BERT
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
文章标题在当今人工智能领域的迅速发展中,Transformer大模型无疑成为了自然语言处理(NLP)领域的璀璨明星。为了深入理解这一技术,我们特别撰写了《Transformer大模型实战对比ALBERT与BERT》这篇文章,旨在为广大读者提供一场关于Transformer模型及其实战应用的技术盛宴。关键词:Transformer,BERT,ALBERT,自然语言处理,深度学习,模型对比,实战应用摘
- 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
- Vision Transformer (ViT):将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试(代码实现)
阿正的梦工坊
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VisionTransformer(ViT):将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者,如果你对自然语言处理(NLP)领域的Transformer架构了如指掌,那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生。然而,2021年由GoogleResearch团队在ICLR上发表的论文《ANIMAGEISWORTH16x16WORDS:TRANSFORMERSFORIM
- AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别?
真不二价825
论文查重AI论文写作AIGC论文查重
AIGC论文查重和传统论文查重在多个方面存在显著区别,以下是对两者的详细比较:一、检测目标和技术原理AIGC论文查重检测目标:主要用于检测和分析文本内容是否由AI生成,特别是在要求提供真实人类经验的领域,如新闻发布、文学创作等。技术原理:主要利用自然语言处理和深度学习技术,分析文本的风格、语法结构和语义连贯性,以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标:主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃
- 使用 Python 爬虫抓取 Wikipedia 页面内容——完整实战教程
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2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言jsonjava
引言随着互联网的普及和信息化时代的到来,获取知识变得异常方便。Wikipedia作为全球最大的开放式百科全书,几乎涵盖了所有领域的知识。每年都有数十亿次的访问量,成为全球获取信息的一个重要来源。对于数据分析、自然语言处理、学术研究等领域,Wikipedia页面内容往往是研究者和开发者的重要数据来源之一。本篇博客将带您通过Python爬虫,学习如何抓取Wikipedia页面中的内容,并处理提取的文本
- NLP常见任务专题介绍(3)-垂直领域的聊天机器人搭建详细教程
AI专题精讲
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一、整体流程构建垂直领域的聊天机器人需要结合特定行业的需求,采用自然语言处理和机器学习等技术。以下是一个典型的构建流程及相关技术实现:需求分析:明确机器人需要解决的问题范围和功能,例如客户服务、信息查询等。数据收集与预处理:数据收集:从行业相关的网站、论坛、数据库等渠道获取大量专业领域的文本数据。数据清洗:去除广告、无意义回复等噪声数据,确保数据质量。数据标注:对文本进行意图识别和实体识别的标注,
- 基于 DeepSeek 的自动化运维(适合企业降本增效)
Real Man★
运维自动化
基于DeepSeek的自动化运维解决方案DeepSeek凭借其强大的AI能力(如自然语言处理、时序预测、异常检测),可显著提升运维效率,实现从监控告警到故障自愈的全流程自动化。以下是结合企业级场景的实战方案:一、核心应用场景与实现路径智能监控与告警日志分析:使用DeepSeek-NLP模型自动解析日志,提取关键错误模式(如OutOfMemory、Timeout)。python复制fromdeeps
- Adapter-Tuning:高效适配预训练模型的新任务
花千树-010
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1.引言近年来,预训练语言模型(PLM)如BERT、GPT和T5在自然语言处理(NLP)任务中取得了巨大成功。然而,Fine-Tuning这些大型模型通常需要大量计算资源,并且每个新任务都需要存储一套完整的微调权重,这导致存储成本高昂。Adapter-Tuning作为一种高效的模型调优方法,允许我们在预训练模型的基础上,通过引入轻量级“Adapter”层来进行任务特定的学习。Adapter层只占用
- 2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。
BigSharkTech 必杀技
用AI来理解AI人工智能语言模型自然语言处理
文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列,它结合了深度学习和自然语言处理的技术,旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。以下是该过程的主要步骤:输入文本的解析:当用户输入一段文本时,大语言模型首先会通过一个称为分词器的工具(tokenizer)对输入文本进行解析。分词器会将文本分解为一系列的单词或子词(tokens),并将它们转换为数字形式的序列。这些数字通常是单词在模型词典(voca
- Adobe Firefly 技术浅析(二):Transformer生成模型
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AIGC——图像transformer深度学习人工智能AIGC机器学习
AdobeFirefly的图像生成技术不仅依赖于生成式对抗网络(GAN),还引入了基于Transformer的生成模型。Transformer模型在处理长距离依赖关系和生成复杂图像结构方面具有显著优势。1.基本原理1.1Transformer模型简介Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年提出,用于自然语言处理(NLP)任务。其核心是自注意力机制(Self-Attention
- 如何增强机器学习基础,提升大模型面试通过概率
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我的好朋友没有通过面试所以我给我的好朋友准备了这一篇学习路线随着大模型(如Transformer、GPT-4、LLaMA等)在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和多模态任务中的广泛应用,AI行业的招聘竞争愈发激烈。面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow),还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手
- 【AI论文】SEAP: 无训练稀疏专家激活修剪,解锁大型语言模型的潜力
东临碣石82
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摘要:大型语言模型在各种自然语言处理任务中取得了显著成功,然而其在推理过程中的高计算成本仍然是一个主要瓶颈。本文介绍了稀疏专家激活修剪(SEAP)方法,这是一种无需训练的修剪方法,通过选择性地保留与任务相关的参数来降低推理开销。受大型语言模型中隐藏状态和激活值的聚类模式启发,SEAP识别出特定于任务的专家激活模式,并在保持任务性能和提高计算效率的同时对模型进行修剪。实验结果表明,SEAP在保持竞争
- 大模型问答机器人如何实现自然交互
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型问答机器人如何实现自然交互关键词:大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的突破。特别是深度学习模型在自然语言理解和生成方面的卓越表现,使得基于深度学习的大模型问答机器人(LargeLanguageModel-basedChatbots
- 各大AI平台优缺点分析:选对工具,让AI更高效
JXY_AI
人工智能生活AI编程
人工智能(AI)技术的快速发展,催生了许多强大的AI平台,帮助开发者、企业和研究人员更高效地构建和部署AI应用。然而,不同的AI平台各有优缺点,如何选择合适的平台是许多从业者关心的问题。本文将分析几大主流AI平台的特点,以便大家根据需求做出更好的选择。1.OpenAI(ChatGPT、DALL·E、Codex)优点:自然语言处理(NLP)能力强:ChatGPT在对话、文本生成、翻译等方面表现优异,
- Transformer 的原理是什么?
玩人工智能的辣条哥
人工智能transformer深度学习人工智能
环境:Transformer问题描述:Transformer的原理是什么?通俗易懂一点。解决方案:Transformer是一种基于注意力机制(AttentionMechanism)的深度学习架构,最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。它在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大成功,并逐渐扩展到计算机视觉(CV)和其他领域。Transforme
- 大模型微调:定义、方法、应用与未来展望
软件职业规划
easyui前端javascript
一、定义与意义(一)微调的定义大模型微调是指在预训练模型的基础上,通过特定领域的数据集对模型进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上进行训练,学习到广泛的知识和语言模式,但这些知识往往缺乏针对性。例如,在自然语言处理中,预训练模型可能无法准确理解特定领域的专业术语或逻辑。通过微调,模型可以学习到特定领域的特征和规律,从而在特定任务上表现出更高的专业性和准确率。微调的过程可以被视为一
- 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