- 大语言模型(LLM)笔记
笑衬人心。
大模型学习语言模型笔记人工智能
一、什么是大语言模型(LLM)?LLM(LargeLanguageModel)是基于Transformer架构构建,并在海量文本语料上训练出的具备自然语言理解和生成能力的深度神经网络模型。其本质任务是**预测下一个token(词/字/符号)**的概率分布,但通过大规模参数和数据的支持,表现出类人智能的行为。二、核心架构:Transformer由Google在2017年提出,是目前LLM的主流架构。
- 【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、什么是模型微调(Fine-tuning)?二、预训练vs微调:什么关系?三、微调的基本流程(以BERT为例)1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层?五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结:微调的优势前言在自然语言处理(NLP)快速发展的今天,预训练模型如BERT成为了众多任务
- 生信分析用python还是r_生信分析利器:JupyterLab
weixin_39612726
生信分析用python还是r
生信分析对计算机的开发环境有诸多要求,随之而来的自然就是很多麻烦。不说别的,要兼顾Python和R的问题就有够头疼。一边想着用Python搭流程处理文本和分析结果,另一边还想着用R来做统计分析和画图,而且大多数时候生信分析还得在服务器上完成。Python你用Pycharm,R用Rstudio,一会这儿一会那儿的切来切去,还得设置服务器连接(Pycharm如果不是付费版本,要连服务器还挺麻烦)。完了
- 高通量多因子检测赋能胰腺癌生物标志物发现与临床转化
LabEx
Luminex液相芯片胰腺癌多因子检测斑蝥素乐备实labex科研服务
研究背景:胰腺癌作为恶性程度极高的消化系统肿瘤,其死亡率与发病率近乎持平的临床特征始终是医学领域的重大挑战。与多数癌症生存率稳步提升的趋势不同,胰腺癌的诊疗进展长期滞后——超过50%的患者确诊时已处于疾病晚期,对传统放化疗方案呈现显著耐药性。据美国2017年流行病学数据显示,胰腺癌患者5年相对生存率仅8%,尽管男性患者生存率呈现年均0.3%的微弱提升,但整体预后仍处于恶性肿瘤谱系的最底端,临床对创
- Cursor黑科技:AI编程实战技术文章
yuehui001
科技AI编程
引言概述AI编程工具的发展现状Cursor在AI编程领域的独特定位文章目标:展示Cursor的核心功能与实战应用Cursor的核心功能解析智能代码补全:基于上下文的代码生成能力自然语言转代码:通过对话式交互生成完整功能模块代码重构与优化:自动化识别并改进代码质量错误诊断与修复:实时分析代码逻辑并提供解决方案实战场景一:快速原型开发需求描述转化为可执行代码的流程示例:构建一个简易待办事项应用对比传统
- Cursor AI 编程黑科技实战技巧
深山技术宅
素养人工智能科技
以下是结合最新实战经验的CursorAI编程黑科技指南,涵盖高效开发、跨工具联动与深度优化技巧:一、核心功能实战技巧智能编辑模式(Ctrl+I)精准上下文理解:跨文件修改时,用自然语言描述需求(如“将utils.py中的日志函数迁移到lib/logger.py并改为异步调用”),自动完成代码迁移与重构。规避幻觉代码:对复杂需求追加约束(例:“用Python连接MySQL,禁用ORM,使用参数化查询
- python开篇介绍
Lumiron
pythonpython开发语言
文章目录python主要特点Python的应用领域Python的版本为什么选择Python?Python是一种高级、解释型、通用的编程语言,由GuidovanRossum于1991年首次发布。它以简洁易读的语法和强大的功能而闻名,适合从初学者到专业开发者的各种应用场景。python主要特点1、简单易学语法接近自然语言(英语),代码可读性高,适合编程新手。例如:print(“Hello,World!
- 飞算JavaAI 2.0.0深度测评:自然语言编程如何重构开发生产力?
知识产权13937636601
计算机Java
摘要2025年自然语言编程(NLPProgramming)迎来工业化拐点,飞算JavaAI2.0.0以语义理解精度>92%、企业级代码生成通过率>87%的核心能力,正在重构Java开发范式。本文通过电商、金融、工业物联网三大场景实测,揭秘其如何实现需求描述到可部署代码的端到端转化。数据显示:复杂业务模块开发效率提升3-8倍,逻辑缺陷率降低70%,同时提供语义级安全审计、架构腐化预警等独家能力,为传
- Emgu-WPF 激光雷达研究-绘制雷达图
DuelCode
WPFc#Emgu激光雷达雷达图
硬件:HokuyoURG04LX环境:VS2017-win10-64Emgu_3.2.0.2682语言:C#WPF数据解析参考:https://sourceforge.net/p/urgnetwork/wiki/Home/https://github.com/bqhdev/urg04lx_data_decoderhttp://sourceforge.net/projects/urgnetwork/
- 【自然语言处理-NLP】文本预处理技术
云博士的AI课堂
哈佛博后带你玩转机器学习深度学习自然语言处理人工智能NLP深度学习数据预处理NLP数据预处理机器学习
以下内容将从基本概念到实用代码分步骤、分场景地详细介绍NLP常见文本预处理方法及其背后的思想。如果无法从外部导入数据,我们会模拟一份简易文本数据(如字符串列表),并在此基础上演示预处理代码及详细解释,确保在常规Python环境下可以运行。一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理(NLP)任务(如机器学习、深度学习、大模型开发)中,原始文本数据通常会包含各种噪声,例如:多余的空格、换行符、特殊符
- 用“Gemini 2.0 Flash Preview Image Generation”模型修改图片,有哪些常用的提示词和方法
子燕若水
AI画图caoni
选定模型在GoogleAIStudio或API中切换到gemini-2.0-flash-preview-image-generation并将输出格式设为Image+Text,否则不会返回图片。12上传或贴入待修改的图片在Studio中点击“➕”上传;调用API时,把图片作为inline_data或多part请求的一部分。3输入编辑指令与聊天相同直接用自然语言描述,例如「把这辆蓝色轿车改成敞篷,然后
- Sentinel-5P遥感数据下载及预处理教程【20250105】
八秒记忆的老男孩
遥感数据预处理遥感反演Sentinel-5P预处理遥感数据
Sentinel-5P是欧空局(EuropeSpaceAgency,ESA)于2017年10月13日发射的一颗全球大气污染监测卫星。卫星搭载了对流层观测仪(TroposphericMonitoringInstrument,TROPOMI),可以有效的观测全球各地大气中痕量气体组分,包括NO2、O3、SO2、HCHO、CH4和CO等重要的与人类活动密切相关的指标,加强了对气溶胶和云的观测。⛄Sent
- 当前最好的0样本文本转语音是哪个模型?
skywalk8163
多媒体人工智能人工智能MegaTTS3
综合排名前三模型MegaTTS3(字节跳动&浙江大学)核心优势:仅需3-10秒参考音频即可精准克隆音色,支持中英混合语音自然切换1112轻量化设计(0.45B参数),实时生成延迟低于400ms11采用DiffusionTransformer+WaveVAE架构,在韵律自然度榜单SpeechArena排名第一11开源地址:GitHub官方仓库(免费商用)MiniMaxSpeec
- 管理思想之水象星座特质
lingdian23
管理思想水象星座
水象星座,苛求较真,你会失去更多。水象星座包括巨蟹座、天蝎座和双鱼座,分别以螃蟹、蝎子和鱼作为象征符号。这三种动物不是生长在隐秘的地方,就是在水边或水底生活,由此也可以看出这三个星座特殊的倾向和特质。水象星座的感官欲望几乎和地象星座一样强烈,不过,相较于地象星座,他们比较能自然流露,可以要谨防过度或太过苛求。水象星座的人通常用情很深,尤其是对于爱情,很难抱超然的态度。水象星座人要懂得,过分苛责较真
- MyBatis缓存机制深度解析
搞怪青年布响丸辣
mybatis缓存spring
在软件开发中,性能优化是一个永恒的话题。对于频繁访问数据库的应用来说,缓存是提高性能的重要手段之一。MyBatis作为一款流行的持久层框架,自然提供了丰富的缓存支持。本文将深入探讨MyBatis的一级缓存、二级缓存以及集成第三方缓存的机制和使用注意事项。一、MyBatis缓存概述MyBatis缓存主要分为两类:一级缓存(SqlSession级别的缓存)和二级缓存(Mapper级别的缓存)。一级缓存
- Beamer项目技术解析:LaTeX演示文稿制作框架入门指南
宣苓滢Rosa
Beamer项目技术解析:LaTeX演示文稿制作框架入门指南beamerALaTeXclassforproducingpresentationsandslides项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/beamer什么是BeamerBeamer是一个基于LaTeX的演示文稿制作框架,专门用于创建投影仪演示文稿和透明幻灯片。与常见的WYSIWYG(所见即所得)演
- 一款wordperss AI免费插件自动内容生成+前端AI交互+文章批量采集
Linkreate
前端人工智能wordpresswordpressAI插件wordpress免费插件wordpress自动发文自动发文源码
一款LinkreatewordperssAI自动内容生成+前端AI会话窗口交互+文章批量采集免费插件1.SEO优化文章生成关键词驱动的内容生成:用户可以输入关键词或长尾关键词,插件会根据这些关键词生成高质量的SEO优化文章。文章结构清晰,语言自然流畅,符合SEO标准,能够有效提升网站内容的搜索引擎排名。自定义文章长度和要求:用户可以根据需要指定文章的长度(字数)以及对文章的额外要求,例如内容风格、
- 从零开始:Python实现语音识别的完整教程_副本
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络python语音识别开发语言ai
从零开始:Python实现语音识别的完整教程关键词:Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要:本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起,逐步深入到实际代码实现,涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节,最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
- 面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法
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面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法摘要大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理的多个领域取得了革命性进展,但其固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但与事实不符或与上下文无关的内容——严重制约了其在关键应用中的可靠性与安全性。为了系统性地评估、理解并缓解LLM的幻觉现象,学术界和工业界开发了大量多样化的数据集与基准。本文对大模型幻觉领域的关键数据集
- 非结构化文档的自动化敏感标识方法技术解析
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自动化运维
在数字化时代,企业与组织面临的数据形态正发生深刻变革。据统计,非结构化数据占企业数据总量的80%以上,涵盖文本、邮件、PDF、日志、社交媒体内容等多种形式。这些数据中往往蕴含着大量敏感信息,如个人身份信息、商业机密、医疗记录等,一旦泄露将造成严重的安全风险。然而,非结构化文档缺乏统一的数据模型和格式规范,传统基于结构化数据的敏感信息识别方法难以直接应用,面临着三大核心挑战:语义理解复杂性:自然语言
- 信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK
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分类数据挖掘人工智能
信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取(IE)作为自然语言处理的核心任务,是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来,随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起,IE数据集呈现爆发式增长,其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理,首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别(命名实体识别、关系提取
- 自然语言处理之文本生成:Recurrent Neural Networks (RNN):序列模型与语言模型
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自然语言处理自然语言处理rnn语言模型人工智能机器翻译生成对抗网络
自然语言处理之文本生成:RecurrentNeuralNetworks(RNN):序列模型与语言模型自然语言处理简介NLP的基本概念自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能领域的一个重要分支
- MFC界面库ToolkitPro v15.3.1的编译和使用教程(支持VS2015和VS2017)
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MFC笔记mfcc++ToolKitProCodejock.Xtreme界面库15.3.1
一、ToolkitProv15.3.1库的下载界面库全称为CodejockXtremeToolkitPro,目前可以免费使用的版本为v15.3.1,可以在CSDN上搜索下载,有很多,比如https://download.csdn.net/download/nizheng96/11151867二、ToolkitProv15.3.1库的编译虽然很多人在这个库的资源中说v15.3.1版本可以支持VS20
- 推荐几本人工智能方面的书(入门级)
人邮异步社区
人工智能深度学习神经网络
以下推荐几本适合入门人工智能的书籍,帮助你逐步建立基础知识和理解:一、数学基础类《数学之美》推荐理由:深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理,对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称,有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等,似乎太过专业,实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂,当然本书因此也可以称得上是“高级
- 鸿蒙AI智能问答,助力开发者高效开发
harmonyos
随着鸿蒙生态的快速发展,开发者面临着技术迭代快、知识碎片化的双重挑战。传统开发模式中,开发者需在官网文档、论坛帖子、API参考间反复切换,频繁查阅文档,导致效率低下。与此同时,AI技术的爆发式发展为开发工具智能化提供了新方向。在此背景下,华为在6月21日举办的2025开发者大会(HDC2025)上正式上线了AI智能问答,以自然语言对话为核心交互方式,构建权威、实时、精准的鸿蒙开发知识中枢,重新定义
- 语法糖:编程中的甜蜜简化 (附 Vue 3 & Javascript 实战示例)
Pu_Nine_9
前端学习javascriptvue.js前端语法糖
什么是语法糖?语法糖(SyntacticSugar)是编程语言中一种特殊的语法结构,它不引入新的功能,而是提供一种更简洁、更易读的方式来表达已有功能。就像给咖啡加糖一样,它让代码"更甜"——更易于理解和编写。语法糖的四大核心价值可读性提升:让代码更接近自然语言表达开发效率:减少样板代码,专注业务逻辑错误预防:通过标准化模式减少人为失误维护便捷:简洁的代码结构更易于后期维护经典语法糖示例深度解析示例
- 自然语言处理(NLP)中的文本生成控制技术
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据自然语言处理easyui人工智能ai
自然语言处理(NLP)中的文本生成控制技术关键词:文本生成、可控生成、语言模型、Prompt工程、解码策略、条件控制、评估指标摘要:本文深入探讨自然语言处理中文本生成控制技术的最新进展。我们将从基础概念出发,系统分析各种控制方法的原理和实现,包括Prompt设计、解码策略优化、条件控制机制等核心内容。文章将结合数学模型、算法实现和实际案例,全面展示如何实现高质量、可控的文本生成,并探讨该领域面临的
- 2.2. 泛函分析讲义I-度量空间概述
吉星照MoMo
实变泛函与测度理论数学建模
泛函分析的三大空间自然是:度量空间、线性赋范空间和Hilbert空间,由[泛函分析的起源与发展],我们知道引入度量空间和希尔伯特空间的动机是截然不同的度量空间是Frechet有意识地去引入一种抽象理论,使得这种理论能够将康托尔,沃尔泰拉以及阿尔泽拉等人的工作统一起来.内积空间是在求解积分方程的过程中创造出来的,赋范线性空间是巴拿赫系统地发展了Frechet的思想,以及利用了Hilbert空间l2,
- 使用SQL-Ollama与自然语言交互SQL数据库的指南
antja_
数据库sql
#使用SQL-Ollama与自然语言交互SQL数据库的指南##技术背景介绍随着人工智能技术的发展,能够使用自然语言与SQL数据库交互的需求越来越大。这种技术可以帮助用户轻松访问和操作数据库,而无需深刻理解SQL语法。SQL-Ollama是一个专门设计的模板,利用Zephyr-7b模型,通过Ollama在本地运行推理,使这一过程变得简单而高效。##核心原理解析SQL-Ollama通过将自然语言转换为
- Python爬虫实战:研究difflib库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫easyui开发语言前端difflib
1.引言1.1研究背景与意义在信息爆炸的数字时代,互联网每天产生海量文本内容。据统计,全球新闻网站日均发布文章超过300万篇,社交媒体平台产生的文本信息量更以亿级单位增长。这种信息过载带来了内容同质化、抄袭剽窃等问题,给新闻媒体行业、学术研究领域和搜索引擎优化等带来了挑战。文本相似度分析作为自然语言处理的重要分支,能够有效识别内容间的相似程度,具有重要的应用价值:新闻媒体行业:通过检测新闻抄袭和重
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement