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技术背景介绍在AI技术迅猛发展的背景下,API模型的更新和弃用成为常态。尤其是像Anthropic这样的公司,随着推出更安全、更强大的模型,旧版本的模型往往会被淘汰。这意味着依赖于这些模型的应用程序需要定期更新以保证正常运行。核心原理解析Anthropic模型生命周期包括几个阶段:活跃:模型得到完全支持并推荐使用。遗留:模型不再接收更新,并可能在未来被弃用。已弃用:模型不再对新用户开放,但在退役前
- simulink建模与仿真代做matlab程序代编设计帮做电力电子电机控制
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matlab开发语言
一、Simulink建模与仿真在电力电子与电机控制中的应用Simulink简介Simulink是Matlab中的一个重要组件,以其强大的图形化建模和仿真能力著称。它提供了一个直观的图形用户环境,用户可以通过拖放功能块来构建系统模型,无需编写大量代码。这使得Simulink成为控制系统、信号处理、通信系统等领域广泛应用的工具。在电力电子中的应用在电力电子领域中,Simulink可以用于建立电力转换器
- Ubuntu 24.04 LTS 通过 docker desktop 安装 seafile 搭建个人网盘
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准备Ubuntu24.04LTSUbuntu空闲硬盘挂载Ubuntu安装DockerDesktop[我的Ubuntu服务器折腾集](https://blog.csdn.net/jh1513/article/details/145222679。安装seafile参考资料Docker安装Seafile+OnlyOffice并配置OnlyOffice到Seafile,实现在线编辑功能官方教程用Docke
- 使用Anthropic API的入门指南
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使用AnthropicAPI的入门指南在现代AI应用中,API提供了一种强大的方式来访问复杂的AI服务。Anthropic提供了一组强大的API来执行各种AI任务。本文将带您深入了解如何使用AnthropicAPI进行AI应用开发。技术背景介绍AnthropicAPI允许开发者以简单的HTTP请求模式与AI模型进行交互,返回的结果可以被用于多种场景,如文本生成、情感分析等。通过API,开发者可以避
- 【计算机视觉】人脸识别
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一、简介人脸识别是将图像或者视频帧中的人脸与数据库中的人脸进行对比,判断输入人脸是否与数据库中的某一张人脸匹配,即判断输入人脸是谁或者判断输入人脸是否是数据库中的某个人。人脸识别属于1:N的比对,输入人脸身份是1,数据库人脸身份数量为N,一般应用在办公室门禁,疑犯追踪;人脸验证属于1:1的比对,输入人脸身份为1,数据库中为同一人的数据,在安全领域应用比较多。一个完整的人脸识别流程主要包括人脸检测、
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关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快,绝对划算。不仅学会如何编程,还将学会如何将AI技术应用到实际问题中,为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
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状态管理(组件通讯)1:概述在使用状态管理之前,我们所构建的页面大多数为静态页面,如果希望构建一个动态的,有交互的界面,就要引用‘状态’的概念状态的概念:在ArkUI框架中,UI是程序运行的结果,用户构建了一个UI模型,其中运行时的状态为参数,当参数改变时,UI作为返回的结果,也会随之发生了改变,这些运行的变化所带来的UI重新渲染,在ArkUI中统称为状态管理机制(什么是状态管理机制)自定义组件拥
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探索前沿AI技术:什么是LLM框架?什么是Agent应用?什么是Workflow架构?前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!文章目录探索前沿AI技术:什么是LLM框架?什么是Agent应用?什么是Workflow架构?摘要引言正文LLM框架:定义与重要性什么是LLM框架?详细的知识点讲解和分析详细的代码案例详细的操作命令Agent应用:智能与自动化什么是Agent应用?知识点讲解代码
- 大模型介绍
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- 基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南:基于MetNet 模型
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摘要:本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测,重点介绍了MetNet模型。首先,文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。接着,详细介绍了MetNet模型的基本架构、特点以及与其他气象预测模型的对比。然后,通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用,包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后,文章总结了MetNet模型的优势与挑战,并展望了深度学习在气象领域
- 深度解析:Python与TensorFlow在日平均气温预测中的应用——LSTM神经网络实战
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文章目录1.引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与问题定义2.概念解析2.1Python语言简介2.2TensorFlow框架概述2.3LSTM神经网络原理3.原理详解3.1时间序列分析基础3.1.1时间序列的组成3.1.2时间序列分析方法3.2LSTM在时间序列分析中的应用3.2.1LSTM的优势3.2.2LSTM的结构3.3日平均气温预测的数学模型3.3.1ARIMA模型3.3.2LSTM模
- 面试前您该做的事情
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面试工作任务测试产品招聘
选自本人作品:《软件性能测试与LR实战》无论您是刚刚毕业的大学生朋友,还是已经有工作经验的同行,大家都不可避免的面临一个问题就是找工作或者换工作的问题。在整个应聘过程中,面试无疑是最具有决定性意义的重要环节,关系到您是否能够成功的找到合适的雇主,关系到您以后个人发展的前途等。面试也是求职者全面展示自身素质、能力、品质的最好时机,面试发挥出色,可以弥补先前笔试或是其他条件如学历、专业上的一些不足。在
- MPP-大规模并行处理
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1、什么是MPP?MPP(MassivelyParallelProcessing),即大规模并行处理,在数据库非共享集群中,每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统,业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上,每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接,彼此协同计算,作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。简单来说,MPP
- 国自然青年项目|基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究|基金申请·25-01-20
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小罗碎碎念今天和大家分享一份国自然青年项目,项目执行期为2021-2023年,直接费用为24万。项目聚焦乳腺癌分子分型预测,综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。通过提出一系列创新算法,如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等,实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测,并开发
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https://www.aisolink.com/build-your-own-llama-3-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南,介绍如何使用PyTorch从头开始构建Llama3模型的完整架构,并对自定义数据集进行训练和推理。文章涵盖了构建输入块、解码器块和输出块的步骤,并提供了相应的代码示例。最终目标是构建一个功能齐
- 大模型的RAG微调与Agent:提升智能代理的效率与效果
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目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持:结论引言在人工智能的快速发展中,大型预训练模型(LLMs)已经成为推动技术进步的关键力量。这些模型通过在海量数据上的预训练,掌握了丰富的语言知识和模式识别能力,从而在多种自然语言处理任务上展现出卓越的性能。然而,预训练模型的通用性也意味着它
- 深入浅出的聊聊 Agent
程序员鑫港
人工智能数据库知识图谱深度学习机器学习
今天,我想和你一起聊聊Agent(智能体),从它的起源、特点,到关键的知识点,以及现实中的应用和实现原理。希望能帮助你更深入地了解这个既有趣又重要的领域。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!一、Agent的起源1.什么是Agent你可能会问,Agent到底是什么呢?简单来说,Agent就是能够在一定环境中自主感知、决策和行动的实体。它可以是一个软件程序、一个机器人,甚至是一个复杂的
- 交换机与路由器的区别
黑石云
边缘计算
交换机和路由器是网络中的两种关键设备,它们各自承担不同的功能,主要区别体现在以下几个方面:一、工作层次与功能交换机:工作层次:交换机主要工作在OSI模型的第二层,即数据链路层。功能:交换机用于在局域网(LAN)内的不同设备之间进行数据的转发和交换。它通过学习和转发数据帧的方式来实现多个设备之间的通信,能够根据数据包的MAC地址进行数据的无冲突传输,提高网络传输的效率和稳定性。路由器:工作层次:路由
- 【LLM】Ollama:本地大模型 WebAPI 调用
T0uken
python开发语言
Ollama快速部署安装Docker:从Docker官网下载并安装。部署Ollama:使用以下命令进行部署:dockerrun-d-p11434:11434--nameollama--restartalwaysollama/ollama:latest进入容器并下载qwen2.5:0.5b模型:进入Ollama容器:dockerexec-itollamabash在容器内下载模型:ollamapull
- Redis架构
zyz176
Redis架构Redis是一个单线程的架构单线程和多线程:单线程效率低,安全多线程效率高,有线程安全问题简化了数据结构和算法的实现:Redis采用了事件模型的机制I/O多路复用机制(Linux处理文件读取的机制)单线程异步回调:node.jsRedis是一个单线程,为什么效率还这么高?redis是基于内存的,他的读取速度本身就很快使用单线程,避免了cpu对线程的切换,在一点程度上提高了效率redi
- YOLOv10改进,YOLOv10改进主干网络为GhostNetV3(2024年华为的轻量化架构,全网首发),助力涨点
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO计算机视觉目标检测人工智能python深度学习
摘要GhostNetV3是由华为诺亚方舟实验室的团队发布的,于2024年4月发布。摘要:紧凑型神经网络专为边缘设备上的应用设计,具备更快的推理速度,但性能相对适中。然而,紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型,这忽略了它们在模型容量上的差异,可能阻碍紧凑型模型的性能提升。在本文中,通过系统地研究不同训练成分的影响,我们介绍了一种用于紧凑型模型的强大训练策略。我们发现,适当的重参数化和知识蒸馏设计对
- OpenBayes 一周速览|微软 Phi-4 发布,降低更多成本实现高效推理;Terra 时空数据集上线
公共资源速递5个数据集:Terra多模态时空数据集ChineseCouplets中文对联数据集AqueousSolubility无机化合物数据集HumanLikeDPODataset大模型对话微调数据集SentimentandEmotionAnalysisDataset情感情绪分析数据集4个教程:一键部署Phi-4Docling:文档解析神器一键部署QVQ-72B-preview铅笔素描风格文生图
- 2024年AI浪潮:基础设施重构、模型演进与挑战并存
前端
2024年,人工智能领域呈现出蓬勃发展的景象,投资持续增长、基础设施发生变革,技术应用加速落地。各大科技公司和初创企业纷纷涌入,试图在这一充满机遇的领域分一杯羹。本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势:AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战,并重点关注企业如何从AI投资中获得回报,以及AI智能体技术的巨大潜力。选择合适的AI代码生成器将成为企业提升效率的关键。AI基础设
- 使用多模态大模型转换 office 文档
人工智能图像识别
背景介绍随着大模型的技术的不断发展,如何将各种office文档转换为markdown成为了一个刚需,包括微软在内的不少公司都给出了解决方案,但是都需要经过繁琐的步骤再本地或云端进行部署,有的对本地还有一定算力要求。现在各家的多模态大模型都在不断降价,1块钱都能处理几百张图片,不少提供商还每日提供免费额度,所以使用多模态大模型转换office文档成为一个廉价而简单的解决方案。技术方案这里介绍的是使用
- 淘宝店铺详情API接口的开发、应用与收益
前端后端运维数据挖掘api
淘宝作为中国最大的电商平台之一,拥有海量的商品和店铺数据。为了更好地利用这些数据,淘宝开放平台提供了丰富的API接口,允许开发者通过调用接口获取淘宝平台上的商品和店铺信息。本文将深入探讨淘宝店铺详情API接口的开发、应用及其带来的收益,并提供示例代码以供参考。一、淘宝店铺详情API接口的开发1.注册淘宝开放平台账号首先,开发者需要在淘宝开放平台注册一个开发者账号。注册过程涉及填写个人信息或企业信息
- AI生成前端页面:解放前端开发,拥抱AI时代的高效
前端
在数字时代,效率是企业和个人的核心竞争力。而对于前端开发人员来说,重复性工作和繁琐的代码编写常常成为效率提升的瓶颈。幸运的是,随着人工智能技术的飞速发展,一个新的时代已经到来——AI代码生成器(例如ScriptEcho)的出现,正以前所未有的方式改变着前端开发的格局。本文将探讨人工智能在日常应用中的广泛影响,并着重介绍如何利用AI技术,例如ScriptEcho,来提升前端开发效率,从而更好地应对当
- 「AI 中国」榜单揭晓,OpenBayes贝式计算入选「大模型最具潜力创业企业 TOP 10」
日前,「AI中国」机器之心2024年度评选正式揭晓,OpenBayes贝式计算有幸入选「大模型最具潜力创业企业TOP10」。作为专业的人工智能媒体与产业服务平台,机器之心于2017年发布了AI榜单「SyncedMachineIntelligenceAwards」,在随后的时间里,伴随AI的跨越式发展,机器之心的年度评选也逐渐成为了产业风向标之一,覆盖的领域、范围更加广泛,维度更加细化。机器之心20
- 2023 年 6 月大学英语四级考试真题(第 2 套)——纯享题目版
fo安方
英语—四级CET4学习生活管理
个人主页:fo安方的博客✨个人简历:大家好,我是fo安方,目前中南大学MBA在读,也考取过HCIECloudComputing、CCIESecurity、PMP、CISP、RHCE、CCNPRS、PEST3等证书。兴趣爱好:b站天天刷,题目常常看,运动偶尔做,学习需劳心,寻觅些乐趣。欢迎大家:这里是CSDN,是我记录我的日常学习,偶尔生活的地方,喜欢的话请一键三连,有问题请评论区讨论。导读页:这是
- FORCE 原动力大会|火山引擎边缘云亮点干货先知晓!
人工智能边缘计算机器人
AI技术战场上,唯快不破?在经历了早期的热闹之后,AI大模型的能力和价值维度已经不再浮于表面。IDC最新发布的《中国智算服务市场(2023下半年)跟踪》报告显示,受国内生成式AI技术飞速发展的影响,GenAI(生成式AI)IaaS市场在2023年实现爆发式增长,在AI+云计算领域有双向积累的公司获得先发优势。火山引擎一跃成为GenAIIaaS领域市场份额最大的云厂商。只有真正实现大模型的深度融合,
- 探索AI API版本管理与流式传输实现
qwe54165a4wd
人工智能java数据库python
在现代软件开发中,API版本管理是一个关键的主题,尤其是在涉及到AIAPI的场景。API版本的变更会影响到服务的稳定性和功能的兼容性。因此,理解API版本管理的基本原理和具体实现,对于开发者来说至关重要。技术背景介绍API版本管理涉及到如何在不破坏现有客户端代码的情况下,逐步引入新的功能和改进。这对于AI服务尤为重要,因为AI模型和算法的更新频率相对较高。本文将重点介绍AIAPI版本的管理原则,并
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite