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探索GigaChat与LangChain的完美结合:深度解析与实战指南引言在人工智能的领域中,语言模型和嵌入技术正逐步改变我们与数据交互的方式。GigaChat作为一种创新的AI嵌入服务,结合LangChain可以提供强大的文本嵌入功能,促进自然语言处理任务的完成。本篇文章将带你深入了解如何结合GigaChat与LangChain进行文本嵌入,并提供实用的代码示例与解决方案。主要内容GigaCha
- C++ —— 智能指针 unique_ptr(下)
奶香臭豆腐
c++开发语言学习
C++——智能指针unique_ptr(下)将一个unique_ptr赋给另一个时,如果源unique_ptr是一个临时右值,编译器允许这样做;如果源unique_ptr将存在一段时间,编译器禁止这样做。一般用于函数的返回值。unique_ptr不支持拷贝或赋值,因为它是独占所有权的。这意味着一旦你将一个unique_ptr赋值或传递给另一个unique_ptr,会导致编译错误,因为一个资源只能有
- 人工智能学习框架:深入解析与实战指南
一ge科研小菜鸡
人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架(如TensorFlow、PyTorch、Keras等)已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能,以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
- ES学习二字段类型
1,text当一个字段的内容需要被全文检索时,可以使用text类型,它支持长内容的存储,如文章内容、商品信息等,该类型的字段在保存时会被分词器分析,并拆分成多个词项,然后根据拆分后的词项生成对应的索引。需要注意的是text类型的字段无法进行精确匹配,也不能直接用于排序、聚合,也被称为ananlyzed字符串。2,keywordkeyword类型的字段内容不会被分词器分析、拆分,而是根据原始文本直接
- 【前沿聚焦】机器学习的未来版图:从自动化到隐私保护的技术突破
网罗开发
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网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- AI重塑SaaS:从工具到智能业务伙伴
XianxinMao
人工智能
标题:“AI重塑SaaS:从工具到智能业务伙伴”文章信息摘要:AI代理正在推动SaaS产品从静态工具向动态、自优化平台转变,赋予其预测能力和自主决策能力,使其成为主动的业务伙伴。通过实时分析用户行为和市场需求,AI代理能够自动调整系统功能,优化业务流程,并预测未来需求。这一转变不仅提升了SaaS产品的效率和灵活性,还使其从被动工具演变为智能伙伴。然而,AI代理的广泛应用也带来了隐私、伦理和监管挑战
- AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,深度学习作为其主要驱动力之一,已经在各个领域取得了显著的成果。然而,随着模型规模的不断扩大,如何高效地搭建、训练和部署深度学习模型,成为一个亟待解决的问题。传统的单机训练方式在计算资源有限的情况
- LeetCode - #195 Swift 实现打印文件中的第十行
网罗开发
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网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- # 第一章:认识chatgpt
出门喝奶茶
chatgptchatgpt
chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期,人工智能(AI)初见端倪,目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支,致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术,使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代,深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
- 影视制作的未来:云渲染+虚拟制作+AI生成技术
LhcyyVSO
AIGC云渲染影视动画人工智能3d云渲染渲染农场AIAICG虚拟制作
在计算机技术和人工智能技术飞速发展的2024年,影视制作正在经历一场前所未有的变革。云渲染、虚拟制作和AI生成等新影视制作技术的结合,正在重新定义数字内容的创作流程,为影视产业带来了全新的可能性和机遇。这些前沿技术不仅提高了制作效率,还打开了无限的创作空间,有望引领未来的影视制作走向新的高峰。云渲染:加速创意实现影视的后期特效制作阶段需要大量的计算机参与渲染。传统的渲染过程耗时长且成本高,而云渲染
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子:为AI聊天工具添加一个知识系统 之12 方案再探之3:特定于领域的模板 之2 首次尝试和遗留问题解决
一水鉴天
软件智能智能制造人工语言人工智能
本文提要现在就剩下“体”本身的约定了--这必然是自律自省的,或者称为“戒律”--即“体”的自我训导discipline。完整表述为:严格双相的庄严“相”(侧),完全双性的本质“性”(侧)和双侧side双面face的外观“体”(自身)。通过Class(),Type()和Method()的声明来确保结构化最终能形式化(终结符号),以及形式化最初能结构化(初始断言)。在文档中相关的描述:两种描述文件下面
- 打造你的聊天助手:使用C#、OpenAI和Spectre.Console创建控制台ChatGPT客户端
墨夶
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打造你的聊天助手:使用C#、OpenAI和Spectre.Console创建控制台ChatGPT客户端在这个人工智能飞速发展的时代,ChatGPT以其卓越的对话能力和智能回答在聊天领域引起了革命。你是否想过将这种能力融入到你的控制台应用中,让命令行界面也能拥有智能对话的体验?本文将带你一步步使用C#、OpenAI的API和Spectre.Console库,创建一个功能强大的控制台ChatGPT客户
- 软件测试中的AI-为什么它在软件自动化测试中很重要?
测试界霄霄
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通俗地说,人工智能(AI)是计算机科学的一个领域,它专注于使机器“智能化”。所谓智能,就是使系统能够像人类一样学习和做出决策。因此,人工智能机器将能够学习如何在特定情况下做出反应,然后根据其学习情况在未来场景中做出决策。人工智能(AI)在大多数领域的应用仍处于早期阶段,想要完美运行还需要很长时间。今天的人工智能(AI)技术可以帮助我们完成许多不需要复杂思考的重复性日常任务。接下来,让我们讨论软件测
- 【AI论文】FilmAgent: 一个用于虚拟3D空间中端到端电影制作自动化的多智能体框架
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自动化运维
摘要:虚拟电影制作涉及复杂的决策过程,包括剧本编写、虚拟摄影以及演员的精确定位和动作设计。受近期基于语言智能体社会的自动化决策领域进展的启发,本文提出了FilmAgent,这是一个新颖的、基于大型语言模型(LLM)的多智能体协作框架,旨在实现我们构建的3D虚拟空间中的端到端电影制作自动化。FilmAgent模拟了各种剧组成员角色,包括导演、编剧、演员和摄影师,并涵盖了电影制作工作流程的关键阶段:(
- Java实现在线聊天_java实现聊天功能
简介_vN
javacocoa开发语言
资源绑定是指把业务相关的数据和Tcp连接(即ChannelContext)关联起来,譬如ChannelContext-A代表了用户张三,张三的userid是333Tio.bindUser(ChannelContext-A,"333")t-io目前内置了4种资源绑定,譬如给group加前缀"ios-",从而标记这个用户使用的是iosTio.bindGroup(ChannelContext-A,"33
- 在计算机上本地运行 Deepseek R1
itmanll
linux
DownloadOllamaonLinuxDownloadOllamaonWindowsDownloadOllamaonmacOSDeepseekR1是一个强大的人工智能模型,在科技界掀起了波澜。它是一个开源语言模型,可以与GPT-4等大玩家展开竞争。但更重要的是,与其他一些模型不同,您可以在自己的计算机上本地运行DeepseekR1。linux步骤第1步:下载Ollama并安装curl-fsSL
- #深度学习:从基础到实践
single_ffish
深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
- 机器学习入门——机器学习基本概念
四月是你的
机器学习
@机器学习什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎简单来说机器学习就是机
- 搭载热成像的无人机 安防救援大有前途
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经过几十年的发展,红外热成像技术已经广泛应用于军事、医疗、工业生产、消防等领域,更是在近几年开启了民用化的发展趋势。对于安防而言,热成像技术的出现,为视频监控在光线不足时增加了夜视和透视的功能,在整个安防行业的发展历程中起到至关重要的作用。随着技术的不断革新,现如今,热成像技术也正在不断朝着新应用、新领域发展,今天我们来聊聊热成像技术与无人机和智能化的结合所迸发出的火花。热成像技术与无人机和智能化
- 红外热成像拥抱无人机 迸发安防救援新活力
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人工智能前端ViewUI
经过几十年的发展,红外热成像技术已经广泛应用于军事、医疗、工业生产、消防等领域,更是在近几年开启了民用化的发展趋势。对于安防而言,热成像技术的出现,为视频监控在光线不足时增加了夜视和透视的功能,在整个安防行业的发展历程中起到至关重要的作用。随着技术的不断革新,现如今,热成像技术也正在不断朝着新应用、新领域发展,今天我们来聊聊热成像技术与无人机和智能化的结合所迸发出的火花。自然界中一切物体,只要温度
- 基于Multi-Agent的无人机集群体系自主作战系统设计
龙腾亚太
无人机
源自:系统工程与电子技术作者:张堃,华帅,袁斌林,杜睿怡“人工智能技术与咨询”发布摘要针对无人集群自主作战体系设计中的关键问题,提出基于Multi-Agent的无人集群自主作战系统设计方法。建立无人集群各节点的Agent模型及其推演规则;对于仿真系统模块化和通用化的需求,设计系统互操作式接口和无人集群自主作战的交互关系;开展无人集群系统仿真推演验证。仿真结果表明,所提设计方案不仅能够有效开展并完成
- 无人机低成本集群技术实现详解
无人机技术圈
无人机技术无人机
在现代科技的迅猛发展中,无人机技术已广泛应用于军事侦察、环境监测、农业植保、物流配送等多个领域。其中,无人机集群技术作为提高任务效率、降低成本的重要手段,正受到越来越多的关注。本项目旨在研发一套低成本无人机集群系统,通过优化关键技术、设计合理的无人机平台、实现高效的集群编队与协同,以及智能化的自主控制,达到提升任务执行效率、降低总体成本的目标。具体目标包括:开发出高性价比的无人机单体、实现灵活的集
- 用 Neo4j GraphRAG 工具开启你的智能应用之旅
步子哥
AGI通用人工智能neo4j人工智能
在这个人工智能飞速发展的时代,Neo4j带来了一项令人激动的创新——GraphRAG生态系统工具。这组开源工具为开发人员提供了一个全新的途径,以构建基于知识图谱的智能应用,让机器更好地理解和回应我们的查询。接下来,让我们一起探索这些工具如何帮助我们构建更智能、更准确的应用。什么是GraphRAG?GraphRAG是一种结合了检索增强生成(RAG)技术和知识图谱的解决方案。它不仅解决了大型语言模型常
- _知识图谱
大哥喝阔落
知识图谱人工智能
知识图谱(KnowledgeGraph)是一种结构化的知识表示形式,用于描述现实世界中的实体、概念及其之间的关系。它以图结构的形式组织知识,节点表示实体或概念,边表示实体之间的关系。知识图谱的核心目标是让机器能够理解和利用人类知识,从而支持智能问答、语义搜索、推荐系统等应用。1.知识图谱的定义知识图谱是一种语义网络,它通过图结构(节点和边)来表示知识:节点(Node):表示实体(如人、地点、事物)
- 探索未来对话的边界:Mixture-of-Agents(MoA)——大型语言模型的集体智慧引擎
潘俭渝Erik
探索未来对话的边界:Mixture-of-Agents(MoA)——大型语言模型的集体智慧引擎项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MoA在当前人工智能的浪潮中,我们迎来了一个令人兴奋的技术突破——Mixture-of-Agents(MoA),它标志着大型语言模型(LLM)能力提升的新纪元。本文将引领您深入探索这一革命性项目,揭示其技术精粹,展望应用前景,并
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之73 详细设计之14 正则表达式 之1
一水鉴天
智能制造人工语言软件智能网络人工智能
本文要点要点今天讨论“当代符号学的正则表达式:StringProcessor”。StringProcessor被视为当代符号学的正则表达式,表达的是思维的纯粹形式(逻辑表示无关,语言表达无关,程序实现无关)。StringProcessor自带投影规则-关注空性中心(符号学立场),它内嵌转换规则-隐藏共性内核(建筑术视角)和外挂映射规则-悬置个性外壳(诠释学观点)。正则表达式的三方智能合约:字母转换
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子: 为AI聊天工具添加一个知识系统 之19 再次重建 之4 职业能力程度(成熟度&进化度:集成&演进)评价 CSR 祖传代码:AI操作系统 之2
一水鉴天
人工语言智能制造软件智能人工智能
本文问题通过纲/目两者并举使能二者并进的偏序序积-斜成线(有秩-纲举目张),左边的行矢--横成行(有序-科目),顶上的列簇--竖成列(有线性-纲领):语法类型Type(智能化&公理化=自动化,有序&线性=简单链chains),语用单调概念格规范图(有序列表lists智能化),语义一阶理论格规则公式(线性树trees公理化)。整个构成一种非常特别的矩阵(有秩有序有线的一个稠密矩阵)。GPT理解上有点
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子:为AI聊天工具添加一个知识系统 之7 附件(项目文档)
一水鉴天
人工语言智能制造软件智能人工智能
为AI聊天工具添加一个知识系统Part1人性化&去中心化前情提要这一次我们暂时抛开前面对“智能工厂的软件设计”的考虑--其软件智能产品就是应用程序。直接将这些思维方式和方法论运用在其具体应用场景中。本文是其中的一个应用场景。今天用了一个新的AI助手工具来交流。下面是就这一应用场景和“天意ChatGPT”(自称是ChatGPT4.0的直通通道)的Q&A。在现在各种AI聊天工具层出不穷的今天,我觉得特
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子:为AI聊天工具添加一个知识系统 之8 重新开始 之1 特定于领域的模板--一个三套接的hoc结构
一水鉴天
软件智能人工语言智能制造人工智能状态模式
由于前面的项目信息全部丢失,所以重新建立了这个项目,并以前一篇文章(之7)中的内容作为项目附件重新沟通。本文要点特定于领域的模板--一个三套接的hoc结构。这是今天讨论的内容。它是本项目actors剧本原型。其地位:祖传代码脚本模板中的--一个div标签的内容模型,在三端架构中描述前端执行公式的“体”性。目的是准备完善出该项目。希望的做法是:我将我给出的附件文档中零散的一些考虑组成出完整的描述文字
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子:为AI聊天工具添加一个知识系统 之4 两种描述文件:source的自述文件和resource的描述文件
一水鉴天
人工智能
本文要点前面是为“描述”格式中描述项的未尽描述所所的扩展思考。现在我们回到前面的讨论。前面分析了我拿出来做例句的一段话中的三行文字(“自述”)--也基本上是文档“为AI聊天工具添加一个知识系统”的“枢纽”。进一步讨论这样的“枢纽”要怎样才能具备这个资格?那么,我们是否能基于这些讨论进一步准确根据三种处理器的描述文字确定三者在系统中的地位或作用呢?---就像刚刚我们确定了”语言处理器“或”网络“组件
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round