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昇思学习笔记目标检测
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一、整体方案详情FPS作为重度竞技游戏品类,存在显著的新手留存问题及高端匹配困难问题,通过引入AI陪玩智能体来针对性解决FPS品类通用痛点。在这个过程中,我们用到了强化学习,让AI通过自我在游戏中学习探索,最终成为超越或比肩人类顶尖玩家水平的强大AI。1.针对新手留存问题通过引入不同水平的陪玩智能体+智能投放来为新手玩家设计好前20局甚至前50局的对战,为玩家制造一个平滑的新手过渡期,帮手玩家更顺
- PointNet++改进策略 :模块改进 | OA-CNNs | , 全自适应3D稀疏卷积神经网络(OA-CNNs),超越基于Transformer的模型,同时显著降低计算和内存成本
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PointNet++改进策略3dtransformer深度学习计算机视觉人工智能神经网络
目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积(ARConv)网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目:OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊:CVPR2024作者地址:1香港中文大学2香港大学3香港中文大学,深圳4HI
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题目描述为了提高智商,ZJY开始学习概率论。有一天,她想到了这样一个问题:对于一棵随机生成的n个结点的有根二叉树(所有互相不同构的形态等概率出现),它的叶子节点数的期望是多少呢?判断两棵树是否同构的伪代码如下:算法1Check(T1,T2)Require:两棵树的节点ifT1=nullorT2=nullthenreturnT1=nullandT2=nullelsereturnCheck(T1→le
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1月24日,百川智能发布了国内首个全场景深度思考模型Baichuan-M1-preview。该模型是国内目前唯一同时具备语言、视觉和搜索三大领域推理能力的模型。在数学、代码等多个权威评测中,Baichuan-M1-preview的表现均超越了o1-preview,展现了其在多领域推理方面的独特优势。此外,作为国内唯一专注医疗领域的头部大模型公司推出的深度思考模型,它还解锁了医疗循证模式,实现了从医
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随着科技的快速发展,虚拟现实与增强现实技术逐渐成为全球社交平台的重要组成部分。Facebook(现改名为Meta)率先将目光投向了元宇宙这一新兴领域,致力于打造一个超越传统社交媒体的虚拟空间,成为全球文化交流的新平台。Facebook元宇宙不仅仅是一个技术概念,它还将推动全球文化的相互理解与互动,为未来社交和文化传播开辟了全新的可能性。元宇宙:虚拟世界的新时代元宇宙(Metaverse)是一个由虚
- 销售易与Salesforce:CRM市场的龙争虎斗
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在当今数字化时代,客户关系管理软件在企业运营中扮演着至关重要的角色。销售易和Salesforce作为两款备受瞩目的CRM软件,各自具有独特的特点和优势。销售易是连续8年成为唯一入选Gartner销售自动化魔力象限的中国CRM厂商,并且在多项能力指标上超越国际厂商。在中国,销售易在大中型企业市场占有率排名第一,它通过整合移动、社交、人工智能、大数据和物联网技术,提供了全面的业务管理解决方案,被多家5
- DeepSeek-V2
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DeepSeek-V2是由幻方量化旗下的AI公司DeepSeek发布的第二代MoE(Mixture-of-Experts)大模型,具有显著的性能和成本优势。以下是关于DeepSeek-V2的详细分析:性能表现:DeepSeek-V2是一个参数量为2360亿的MoE模型,其性能接近GPT-4Turbo,并在多个基准测试中表现优异,如AlignBench、MT-Bench等,超越了GPT-4,与GPT
- 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
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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
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科大讯飞新模型在测试集结果中超越GPT-4Turbo6月27日,科大讯飞发布讯飞星火大模型V4.0。与此前的版本相比,新模型在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力等七大能力上都有提升。例如,讯飞星火可以根据用户的语言描述,结合空间和常识推断描述对象所在的位置。而在图文识别上,讯飞星火大模型V4.0能力也进一步升级,在科研、金融、医疗、司法、办公等场景的应用效果已领
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在这篇指南中,我们将深入探讨如何创建调用工具的链(Chains)和智能体(Agents)。工具可以是API、函数、数据库等等,它们能让模型的能力超越简单的文本或消息输出。使用模型与工具的关键在于如何正确地提示模型选择合适的工具并提供正确的输入。技术背景介绍在现代AI应用中,模型本身虽然强大,但通常需要结合其他工具来实现更复杂的功能。通过集成工具,我们可以扩展模型的能力,轻松实现如计算、数据查询和特
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2024年美国区AppStore下载榜单揭晓,Temu再次蝉联免费应用下载榜冠军,这已经是它连续两年取得的辉煌成就!紧随其后的是Threads和TikTok,而ChatGPT更是以黑马之姿超越Google,位列第四。这份榜单不仅反映了美国用户的应用偏好,更折射出2024年移动应用市场的几大关键趋势。本文将深入分析Temu、Threads、ChatGPT等热门应用的成功秘诀,并探讨未来AppStor
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摘要:语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成,引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近期,一种新兴的学习推理趋势采用强化学习(RL)来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
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- 什么是多模态机器学习:跨感知融合的智能前沿
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在人工智能的广阔天地里,多模态机器学习(MultimodalMachineLearning)作为一项前沿技术,正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制,通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型,构建了一个更加丰富、立体的认知模型,为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景,旨在为读者勾勒出这一
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题目:87.扰乱字符串-力扣(LeetCode)dfs+状态记录。dfs:以两个字符串[a1,a2,a3,a4]和[b1,b2,b3,b4]为例,可以往下搜以下几种情况,一种情况为true就能返回trueF([a1],[b1])&&F([a2,a3,a4],[b2,b3,b4])F([a1],[b4])&&F([a2,a3,a4],[b1,b2,b3])F([a1,a2],[b1,b2])&&F(
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RWKV-7的优势超越传统Attention范式RWKV-7引入了WKV机制,取代了传统的self-attention方法,这使得它能够在相同算力消耗下解决attention无法处理的问题。尽管SamOut也实现了高效的长文本处理能力,但两者在具体实现上有不同的侧重点和技术路径。动态状态演化RWKV-7的动态状态演化机制允许模型更灵活地更新内部状态,从而更好地捕捉长期依赖关系,并且在处理长序列时表
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深入解析棋类游戏算法:Minimax,Negamax,蒙特卡洛树搜索与AlphaZero在人工智能领域,棋类游戏一直是测试和展示智能算法的经典舞台。从最早的Minimax算法到如今的AlphaZero,这些算法通过不同的方式解决了棋局中的决策问题,让计算机能够在复杂的棋局中做出合理甚至超越人类的决策。本文将详细解析几种经典的棋类游戏算法:Minimax,Negamax,蒙特卡洛树搜索(MCTS)以
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1161MergingLinkedLists(25分)GiventwosinglylinkedlistsL1=a1→a2→⋯→an−1→anandL2=b1→b2→⋯→bm−1→bm.Ifn≥2m,youaresupposedtoreverseandmergetheshorteroneintothelongeronetoobtainalistlikea1→a2→bm→a3→a4→bm−1⋯.For
- PAT(甲级)2019年秋季考试 7-2 Merging Linked Lists (25分)
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7-2MergingLinkedLists(25分)状态:ACedGiventwosinglylinkedlistsL1=a1→a2→⋯→an−1→anandL2=b1→b2→⋯→bm−1→bm.Ifn≥2m,youaresupposedtoreverseandmergetheshorteroneintothelongeronetoobtainalistlikea1→a2→bm→a3→a4→bm−
- PAT2019秋7-2 Merging Linked Lists (25 分)
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- 深度剖析 DeepSeek V3 技术报告:架构创新与卓越性能表现
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随着人工智能(AI)技术的不断发展,各种大规模语言模型(LLM)层出不穷,DeepSeekV3作为其中的一员,凭借其出色的性能表现和创新的架构设计,吸引了广泛关注。本文将通过对官方发布的DeepSeekV3技术报告的深入解析,从多个维度剖析DeepSeekV3如何通过先进的技术手段,在保持性能卓越的同时优化计算和内存开销。一、性能卓越,超越同行DeepSeekV3在多个权威基准测试中展现了强大的性
- 苹果频率测试软件gen,【技术干货】进行精准的PCIe 4.0时钟抖动测量
荣耀张大仙~~~
苹果频率测试软件gen
原标题:【技术干货】进行精准的PCIe4.0时钟抖动测量随着数据传输速率的提升,相关标准也变得越加严苛。PCI-Express标准亦呈现了此趋势,从PCIeGen3.1的抖动要求为1.0psRMS开始,到PCIeGen4.0时,其抖动要求已降为0.5psRMS。因此,SiliconLabs(亦称芯科科技)最新推出的Si522xx系列频率产生器和Si532xx缓冲器旨在满足并超越PCIeGen4.0
- 超越 RAG:Memobase 为 AI 应用注入长期记忆丨社区来稿
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本文由RTE开发者社区成员通过社区网站投稿提供,如果你也有与实时互动(Real-TimeEngagement,RTE)相关的项目分享,欢迎访问网站rtecommunity.dev发布,优秀项目将会在公众号发布分享。目录什么是AI记忆?AI记忆的类型短记忆vs.长记忆UserMemoryvs.AgentMemory:两种记忆,两种侧重记忆vs.RAG:到底有什么区别?为什么AI应用需要记忆?现在的长
- Time-LLM :超越了现有时间序列预测模型的学习器
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AI预测大模型学习人工智能python大模型时序预测
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列特征TCN时
- 《量子计算对人工智能发展的深远影响》
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在科技发展的浪潮中,量子计算与人工智能无疑是两颗璀璨的明星,二者的融合正引领着一场深刻的科技变革.量子计算的独特之处在于其利用量子比特的叠加和纠缠特性,能够实现并行计算,从而在处理复杂问题时展现出超越传统计算的巨大潜力.这种强大的计算能力为人工智能的发展带来了诸多积极影响。加速机器学习训练机器学习,尤其是深度学习,通常需要处理海量数据和复杂的模型训练,耗时极长。量子计算的并行性可使训练过程大幅加速
- 2025年PHP会更加火爆吗?
PHP在2025年不仅蓬勃发展,更成为了现代Web开发不可或缺的中坚力量。从高性能应用到云原生架构,甚至serverless领域,PHP早已超越了传统的网页开发,完美契合现代开发的需求。PHP8.x的发布,为其注入了JIT编译器、Fibers、以及一系列现代语言特性,不仅增强了其竞争力,更提升了其可扩展性、效率和处理复杂应用的潜力。PHP的韧性和适应性使其在新老开发者群体中始终保持着强大的吸引力,
- 6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型!Deepseek V3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平!是卓越还是拉胯?真能超越Claude还是言过其实?
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本篇笔记所对应的视频:6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型!DeepseekV3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平!是卓越还是拉胯?_哔哩哔哩_bilibiliDeepseek发布了最新Deepseekv3大模型,现在在huggingface上可以下载模型的权重文件了。而且我们还可以在Deepseek的官方直接使用v3模型。由于官方还没有发布详细的参数介绍,
- 阿里云通义开源首个推理步骤评估标准,探索AI推理模型新路径
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1月16日,阿里云通义开源全新的数学推理过程奖励模型Qwen2.5-Math-PRM,72B及7B尺寸模型性能均大幅超越同类开源过程奖励模型;在识别推理错误步骤能力上,Qwen2.5-Math-PRM以7B的小尺寸就超越了GPT-4o。同时,通义团队还开源首个步骤级的评估标准ProcessBench,填补了大模型推理过程错误评估的空白。在当前大模型推理过程中,不时存在逻辑错误或编造看似合理的推理步
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
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2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
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工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f