- 在新零售时代,BI赋能零售行业数字化转型
思迈特BI研究院
数据分析数据可视化大数据数据分析
2016年10月,马云在云栖大会上提出了“新零售”概念。在新零售时代,数字化转型打通全产业链,零售行业全面数字化已成趋势。在过去的十多年间,零售业一直分为线上和线下两个阵营。线上零售凭借价格低、库存大等优势逐步扩大其版图,但在客户的购买体验上一直存在短板;线下零售面临着大批客户流失的冲击,必须要进行升级变革来引导客户“回流”。新零售时代的到来,让两个阵营从完全对立开始向逐渐融合进行转变。新零售对线
- 大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案
优享智库
大模型数据要素数据治理数据仓库主数据零售
大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案更多参考公众号:优享智库引言项目背景与意义数字化转型目标与期望实施方案概述零售行业现状及挑战实体零售行业现状数字化转型面临的挑战市场需求与趋势分析大模型与数据要素赋能策略大模型技术及应用场景数据要素采集、整合与治理赋能策略制定与实施路径数字化转型关键技术与解决方案人工智能技术及应用大数据分析与挖掘技术云计算、物联网等技术支持定制化解决方案设计
- c++与c语言的区别是什么?
pythoncainiao221
c++c语言开发语言
1、类型不同C语言是面向过程的,而C++是面向对象的。2、函数库不同C语言的标准的函数库很松散,而C++对于大多数的函数都是集成的很紧密。3、结构不同C语言中结构只有成员变量,而在C++中结构中,可以有成员变量和成员函数。它们的区别是c++是在C语言基础上发展起来的,根据开发过程中遇到的需求,它引入了很多新的特性。如果你不走C/C++方向,直接学习Java就可以了,相同的待遇下,选择简单的更好。当
- 【大模型开发】大模型转换为 NCNN 格式并在 微信小程序 中进行调用
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习微信小程序小程序NCNN小程序调用大模型大模型部署大模型优化部署微信小程序
以下内容将介绍如何将大模型转换为NCNN格式并在微信小程序中进行调用。我们会从整体流程、模型转换工具、NCNNWebAssembly(WASM)编译与集成、小程序前端代码示例等方面进行详细讲解,并在最后给出优化方向与未来建议。目录背景与整体流程概述准备工作2.1常见模型格式与转换思路2.2环境与工具安装模型转换为NCNN格式3.1以ONNX模型为例3.2使用onnx2ncnn工具NCNN在微信小程
- 初识C语言之函数(上)
乞丐1469
C语言学习c语言学习开发语言
一.函数的概念1.函数的定义:在C语言中函数就是一个完成某项特定任务的一小段代码。2.函数的作用:一个大的计算机任务可以分为若干个较小的函数来完成。(同一个函数如果能完成某项特定任务的话,这个函数就可以重复使用,从而提高开发软件的效率)3.函数的分类:①库函数:由C语言库直接提供②自定义函数:由自己创造的函数二.库函数标准库和头文件:库函数的相关信息主要详见于下方链接http://zh.cppre
- linux ipc 共享内存,IPC--共享内存
云上彩
linuxipc共享内存
1.什么是共享内存共享内存从字面意义解释就是多个进程可以把一段内存映射到自己的进程空间,以此来实现数据的共享以及传输,这也是所有进程间通信方式中最快的一种。共享内存是存在于内核级别的一种资源,在shell中可以使用ipcs命令来查看当前系统IPC中的状态,在文件系统中/proc目录下有对其描述的相应文件。在系统内核为一个进程分配内存地址时,通过分页机制可以让一个进程的物理地址不连续,同时也可以让一
- Google Gemini 大模型技术架构剖析
musicml
人工智能
▼最近直播超级多,预约保你有收获近期直播:《从原理到实践教你做出一个Gemini/ChatGPT》—1—Gemini技术架构剖析Google新的多模态模型家族Gemini,它在文本、图像、音频、视频等方面具有卓越的能力。Gemini系列包括Ultra、Pro和Nano三种尺寸,适用于从复杂的推理任务到设备内存受限的应用场景。GeminiUltra是最强大的模型,可在各种高度复杂的任务(包括推理和多
- 精选AI大模型读物:《从ChatGPT到AIGC:智能创作与应用赋能》——探索智能时代的创作力量
AGI大模型老王
人工智能chatgptAIGCAI大模型大模型
自2023年以来,AI聊天机器人ChatGPT火爆互联网,其颠覆性的使用体验重塑了人们对于AI的认知。而ChatGPT背后的技术―AIGC也引起了互联网圈的关注,打开了人们对AI应用的想象空间。本书从ChatGPT入手,以AIGC为中心,对AIGC的理论知识、应用场景、未来发展等内容进行了全面的梳理。首先,本书对AIGC的概念、技术构成、产业生态、市场现状等进行了讲解,以便读者对AIGC形成一个清
- 如何保证接口测试的覆盖率?
软件测试媛
软件测试技术分享自动化测试测试工具
写在前面_一定要先谈下接口在测试领域的地位:在当前企业实际测试技能应用中,功能测试和接口测试应用最广泛。但相比功能测试,接口测试缺口却非常大。且接口测试在测试领域地位非常高,是软件测试工程师初级和中级分界线。所以测试人员只要懂得接口测试,就能找到薪资很不错的工作。所以测试工作者(也就是提问者眼中的QA),一定要尽最大努力去提高自己的接口测试实力。如果想提高接口测试的代码覆盖率。首先要知道代码覆盖率
- C++前缀和神技:区间问题瞬杀模板
三流搬砖艺术家
算法算法数据结构c++
目录前缀和核心价值一维前缀和模板1.预处理公式2.代码实现3.动态图示二维前缀和模板1.预处理公式2.代码实现3.二维示意图六大避坑指南复杂度分析LeetCode实战前缀和核心价值暴力法的痛点://计算区间和,时间复杂度O(n)intsum=0;for(inti=l;iarr={3,1,4,2,5};intn=arr.size();//前缀和数组(从1开始存储)vectorprefix(n+1,0
- 案例驱动的 IT 团队管理:创新与突破之路:第一章 重构 IT 团队管理:从传统到创新-2.1.2关键岗位胜任力模型设计
言析数智
案例驱动的IT团队管理:创新与突破之路IT项目管理关键岗位胜任力模型
点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲第二章团队组建:从人才画像到生态构建-2.1.2关键岗位胜任力模型设计一、胜任力模型的核心理念与价值1.**传统选才vs胜任力驱动选才**2.**冰山模型:胜任力的分层结构**二、胜任力模型构建的六步法1.**战略对齐与岗位分析**2.**行为事件访谈(BEI)**3.**数据建模与验证**4.**模型分层与指标定义**5.**试点应用与迭代优化*
- 深入解析两大AI模型的架构与功能
草莓屁屁我不吃
人工智能chatgpt
在人工智能(AI)领域,自然语言处理(NLP)一直是研究的热点之一。随着技术的不断进步,我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中,Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型,各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。本文将详细解析Gemini和ChatGPT的系统架构、功能特性及其背后的技术原理。Gemini模型详解技术背景与架构Gemini,顾名思义,意
- 案例驱动的 IT 团队管理:创新与突破之路:第一章 重构 IT 团队管理:从传统到创新-1.1.1技术迭代加速与人才断层
言析数智
案例驱动的IT团队管理:创新与突破之路IT项目管理IT创新
点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲案例驱动的IT团队管理:创新与突破之路第一章重构IT团队管理:从传统到创新-1.1.1技术迭代加速与人才断层1.技术迭代加速的现状与影响1.1技术迭代速度的`量化分析`2.人才断层的核心表现2.1供需失衡的数据对比2.2人才断层的具体表现3.传统管理模式的失效分析3.1经典管理理论的局限性3.2典型案例:某金融IT系统升级失败4.创新管理路径探索4
- Spring Boot 脚手架搭建:新姿势
墨瑾轩
一起学学Java【一】springboot后端java
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣刨根问底:脚手架是什么?嘿,小伙伴们!今天咱们要聊的是如何搭建一个既漂亮又实用的SpringBoot脚手架。脚手架就像是盖房子时搭起的架子,它能帮助我们快速构建出项目的骨架,让我们可以更专注于业务逻辑的实现。那么,如何搭建这样一个脚手架呢?别急,咱们一步一
- SpringBoot实践(三十二):5分钟搭建springboot单体应用开发框架
A叶子叶
#SpringBoot与微服务java开发语言
熟悉语言和开发工具上基础快速使用框架构建应用是个机械工作,5分钟完成开发准备工作,没有冗余动作。目录准备工作开发框架搭建spring初始化常规依赖其他依赖规范化开发目录结构依赖适配代码生成器响应体封装github代码准备工作后端开发需要数据持久化,数据库使用mysql,这也是生产环境大部分的选择,本地开发如果没有mysql可以直接在idea上创建h2数据库,具体创建方式可以参考:使用IDEA创建H
- go python 比较 devops_5 大 DevOps 工具,你用过几个?
weixin_39692271
gopython比较devops
DevOps的概念在软件开发行业中逐渐流行起来。越来越多的团队希望实现产品的敏捷开发,DevOps使一切成为可能。有了DevOps,团队可以定期发布代码、自动化部署、并将持续集成/持续交付作为发布过程的一部分。虽然DevOps背后有各种各样的概念,但幸好有一些工具可以让你更容易地理解和实现。在本文中,你将了解这些工具,并将它们作为软件发布/维护工具包工作的一部分开始使用。DevOps有很多可使用的
- 深入探索Ajax技术与应用实践
Javen Fang
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Ajax技术允许在不刷新整个页面的情况下进行网页内容的局部更新,大大提升了用户体验。文章详细解析了Ajax的核心组件和工作流程,并强调了其在Web开发中的重要性。此外,还探讨了Ajax的优点、应用场景以及在实际开发中需要注意的问题。通过学习Ajax,开发者可以设计出更加动态和高效的网页应用。1.Ajax技术概述和定义Ajax技术概述Ajax技术的核心在于其异步
- FireRedASR:精准识别普通话、方言和歌曲歌词!小红书开源工业级自动语音识别模型
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例语音识别人工智能人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花大家好,我是蚝油菜花,今天跟大家分享一下FireRedASR这个小红书开源的工业级自动语音识别模型。快速阅读FireRedASR是小红书开源的工业级自动语音识别模型,支持普通话、中文方言和英语。该模型在普通话ASR基准测试
- 文心一言提前免费,高性能大模型全面入局该咋看?
江瀚视野
人工智能机器人
3月16日,百度正式发布文心大模型4.5及文心大模型X1,在文心一言官网即可免费使用。这件事我们该怎么看?首先,从技术创新的角度来看,百度文心大模型4.5和X1的发布展示了百度在AI大模型领域的显著进步。文心大模型4.5作为首个原生多模态大模型,在多模态理解、文本和逻辑推理能力上的显著提升,使其在多项测试中表现优于GPT4.5,这体现了百度在AI技术研发上的深厚积累。同时,文心大模型X1作为深度思
- python语言对代码的块结构不敏感_浅谈python(二)--python代码规范
初夏之菡
对于每一门语言来说,都有自己的编码规则,编程时是不可以违背这些准则的,一旦不遵守这个准则,程序就会报错无法执行,本节将介绍下python的一些编码规则。1、代码缩进与冒号首先介绍下代码缩进有什么用处,代码缩进是指通过在一行代码的前输入若干空格或者制表符来表示行与行之间的层次关系,每一种编程语言一般都需要代码缩进进行规范程序代码的层次结构,让代码清晰易于解读。对于其它的语言来说,代码缩进作为一种良好
- autohotkey应用3-剪贴板的使用
刘阿去
autohotkey经验分享
在autohotkey的使用剪贴板非常方便,有专门的变量%Clipboard%和监测事件,再搭配热键使用很简单,下面介绍使用(下面例子均为纯文本复制粘贴):文章目录1-显示剪贴板内容.ahk2-热键显示剪贴板内容.ahk3-将剪贴板内容保存为文本文件.ahk4-热键保存剪贴板内容.ahk5-剪贴板内容监视.ahk6-剪贴板监视保存文本.ahk1-显示剪贴板内容.ahk;显示当前剪贴板内容Msgbo
- Python入门实战:Python的代码重构
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计
1.背景介绍Python是一种基于社区发展、易用性、生态系统完善、可扩展性强、性能卓越等特点的高级编程语言。作为一门解释型语言,它具有高效率、简洁语法、丰富的库函数、跨平台能力和多种开发范式等优点。但随着项目不断迭代更新,代码量逐渐增加,导致代码结构混乱、缺乏模块化设计、重复逻辑过多、命名不规范等问题。如何有效地组织、管理和维护代码、提升代码质量、更好地实现功能,是一个技术人的日常工作。如何进行代
- DeepSeek-R1模型1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别?
facaixxx2024
AI大模型人工智能算法深度学习
deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别?码笔记mabiji.com分享:1.5B、7B、8B、14B、32B、70B是蒸馏后的小模型,671B是基础大模型,它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本和不同使用场景:deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b参数规模参数规模的区别,模
- 从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统:(2)消息队列与消息中间件
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构人工智能深度学习音视频
文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案(4GB以内)一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段,python技术栈的话
- 从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装
AI天才研究院
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:PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
- 第十二届蓝桥杯真题Python组 卡片
阿于阿于
蓝桥杯模拟/真题
卡片本题总分:5分【问题描述】小蓝有很多数字卡片,每张卡片上都是数字0到9小蓝准备用这些卡片来拼一些数,他想从1开始拼出正整数,每拼一个,就保存起来,卡片就不能用来拼其它数了。小蓝想知道自己能从1拼到多少。例如,当小蓝有30张卡片,其中0到9各3张,则小蓝可以拼出1到10,但是拼11时卡片1已经只有一张了,不够拼出11现在小蓝手里有0到9的卡片各2021张,共20210张,请问小蓝可以从1拼到多少
- Python第二十三课:自监督学习 | 无标注数据的觉醒
程之编
Python全栈通关秘籍python开发语言人工智能机器学习
本节目标理解自监督学习的核心范式与优势掌握对比学习(ContrastiveLearning)框架实现图像掩码自编码器(MaskedAutoencoder)开发实战项目:亿级参数模型轻量化探索数据增强的创造性艺术一、自监督学习基础(AI的拼图游戏)1.核心思想解析学习范式数据需求生活比喻监督学习海量标注数据老师逐题批改作业无监督学习纯无标签数据自学杂乱笔记自监督学习自动生成伪标签玩拼图游戏(根据碎片
- 【从零开始学习计算机科学】软件工程(三)需求工程
贫苦游商
学习软件工程需求分析软件需求需求文档软件开发敏捷编程
【从零开始学习计算机科学】软件工程(三)需求工程需求工程好的需求应具备的特征:需求工程(RequirementEngineering,RE)起始导出需求讨论会头脑风暴调查问卷场景分析法实地考察原型法精化协商规格说明确认需求管理需求工程设计和开发一个计算机软件时,如果软件解决的问题不对,那么再精巧的软件也满足不了任何人的要求。理解问题的需求是软件工程师所面对的最困难的任务之一。困难的原因有二:客户不
- 【从零开始学习计算机科学】软件工程(五)软件设计
贫苦游商
学习软件工程软件开发软件设计敏捷开发极限编程软件需求
【从零开始学习计算机科学】软件工程(五)软件设计软件设计概述良好的设计具有三大特性设计主要包含的方面设计中的一些概念设计的方法与策略体系结构设计体系结构设计的基本问题:体系结构的设计模式体系结构设计的过程构建级设计面向对象构件设计用户接口设计用户接口设计原则:用户接口分析的目标:设计的评审软件设计概述软件的分析偏重于问题域,描述软件要做什么,而设计则偏重于解决方案,描述软件究竟要如何做。设计创建了
- 【从零开始学习计算机科学】硬件设计与FPGA原理
贫苦游商
【从零开始学习计算机】硬件设计fpga开发学习数字逻辑verilogHDL硬件设计硬件工程
硬件设计硬件设计流程在设计硬件电路之前,首先要把大的框架和架构要搞清楚,这要求我们搞清楚要实现什么功能,然后找找有否能实现同样或相似功能的参考电路板(要懂得尽量利用他人的成果,越是有经验的工程师越会懂得借鉴他人的成果)。如果你找到了的参考设计,最好还是先看懂并理解,这一方面能提高我们的电路理解能力,而且能避免设计中的错误。在开始做硬件设计前,根据自己的项目需求,可以去找能够满足硬件功能设计的,有很
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不