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XianxinMao
人工智能深度学习人工智能
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- 统计领域英语专业词汇补充
月亮月亮要去太阳
算法其他
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- 【人工智能】注意力机制深入理解
问道飞鱼
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文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力(SparseAttention)****2.相对位置编码(RelativePositionEncoding)****3.图注意力网络(GraphAttentionNetwork,GAN)****
- 深入理解正则表达式:语法全解析
谢兴豪
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:正则表达式是一种用于文本匹配的模式,广泛应用在文本处理、数据验证等领域。本文将全面探讨正则表达式的语法细节,包括字符匹配、元字符、字符类、量词、分组与反向引用、选择与否定、位置锚点、预定义字符集、模式修饰符、回溯控制以及正向先行断言和正向后行断言。掌握这些知识有助于提高编程效率和代码质量。1.正则表达式简介正则表达式是IT行业中的“瑞士军刀”,它们在文本处理、
- HarmonyOS第27天:鸿蒙开发新征程探索未来,持续进阶
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HarmonyOS:开发领域的璀璨新星在万物互联的时代浪潮中,HarmonyOS犹如一颗璀璨的新星,照亮了智能设备的发展道路。作为一款由华为公司开发的面向万物互联时代的全场景分布式操作系统,HarmonyOS自诞生以来,就以其独特的技术架构和卓越的性能表现,吸引了全球开发者的目光。HarmonyOS的分布式架构是其核心优势之一。它将各个终端设备视为一个整体,通过分布式软总线、分布式数据管理等技术,
- 正则表达式:编程中的瑞士军刀,如何借助智能工具实现高效开发
inscode_039
最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE正则表达式:编程中的瑞士军刀,如何借助智能工具实现高效开发正则表达式(RegularExpression,简称regex或regexp)是一种用于匹配字符串的模式描述语言。它广泛应用于文本处理、数据验证、搜索和替换等场景中。然而,正则表达式的复杂性和晦涩性常常让编程初学者望而却步。幸运的是,随着AI技术的进步,像InsCo
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温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!HarmonyOSNEXT系列教程之3D立方体旋转轮播案例讲解之IDataSource接口实现效果演示1.IDataSource接口概述1.1接口作用IDataSource接口定义了数据源的标准接口,提供了:数据访问方法数据操作方法监听器管理方法1.2接口实现e
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在项目管理中,返工是吞噬资源、拖延进度、消磨士气的"隐形杀手"。据统计,软件开发项目中因需求变更导致的返工成本占总成本的30%-50%,而在建筑工程领域,返工率超过10%的项目普遍存在利润率下降风险。减少返工不仅是效率问题,更是项目管理的核心能力体现。本文将从返工根源剖析、全流程防控策略到工具方法落地,系统阐述如何构建"一次做对"的项目管理体系。一、返工的五大病根诊断需求模糊症(占比35%)用户需
- 并查集:从连通性检测到动态合并的算法艺术
六七_Shmily
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- 正则表达式:文本处理的瑞士军刀
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正则表达式:文本处理的瑞士军刀正则表达式(RegularExpression,简称Regex)是一种用于匹配、查找和操作文本的强大工具。它通过定义一种特殊的字符串模式,可以快速地在文本中搜索、替换或提取符合特定规则的内容。正则表达式广泛应用于编程、文本编辑、数据处理等领域,是每个开发者必备的技能之一。一、正则表达式的核心概念1.模式(Pattern)正则表达式的核心是一个模式字符串,它定义了需要匹
- Transformer与图神经网络的融合与应用
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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
Transformer与图神经网络的融合与应用关键词:Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来,深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。其中,Transformer模型和图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域,通过自注意力机制实现了并行计
- 深度学习的颠覆性发展:从卷积神经网络到Transformer
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一,它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识,从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段:2006年,GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN),这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年,AlexKrizh
- 群体智能优化算法-粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO,含Matlab源代码)
HR Zhou
算法matlab智能优化算法优化
摘要(Abstract)粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的优化算法,受鸟群觅食行为的启发。PSO通过模拟粒子(个体)在搜索空间中的运动来寻找最优解。每个粒子根据自身的历史最优位置(pBest)和全局最优位置(gBest)动态调整速度和位置,从而在全局搜索和局部搜索之间取得平衡。PSO具有收敛速度快、实现简单、计算复杂度低等优点,广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程优化等领域。算法介绍1.主
- 学习Python如何高效处理CSV文件的技巧!
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在Python中,处理CSV文件是一项非常常见的任务,特别是在数据分析和数据科学领域。CSV文件的全称是Comma-SeparatedValues,顾名思义,它以逗号为分隔符来存储表格数据。这种格式简单易读,也很方便进行数据的存储和交换。接下来就让我们一起探讨一下如何在Python中读取和写入CSV文件吧!CSV模块简介Python内置了一个非常强大的库,名为csv,这个库专门用于处理各种CSV文
- vscode远程连接服务器出现:XHR failed的版本不一致问题
灋✘逞_兇
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原因:vscode自动更新版本了,导致本地和远程服务器版本不一致。有两个解决方法:方法1:直接删除远程的vscode-server找到vscode-server的目录,删除该版本号,然后再次重新远程连接,会进行自动同步。rm-rf/home/username/.vscode-server/bin/abd2f3db4bdb28f9e95536dfa84d8479f1eb312d方法2:在abd2f3
- 玛哈特矫平机:引领制造业平整技术的新篇章
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玛哈特矫平机:引领制造业平整技术的新篇章在制造业的广阔舞台上,材料的平整度是确保产品质量与精度的关键要素。玛哈特矫平机,凭借其出色的性能和前沿技术,正逐步成为推动制造业发展的重要驱动力。技术的飞跃与创新的引领玛哈特矫平机不仅代表了传统矫平技术的升级,更是一次技术的飞跃和创新的引领。它融合了先进的传感器网络、实时数据分析系统以及自动化控制平台,为材料矫平提供了智能化的解决方案。这种创新的技术组合,使
- 完全免费,涵盖所有格式转换,打工人必备!
一帆工具
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今天为大家推荐一款超级实用的工具——格式工厂,它堪称文件格式转换领域的“老大哥”,功能强大到令人惊叹,而且完全免费,是办公和学习的必备神器!格式工厂的纯净版,完全无广告,使用起来非常畅快。无需安装,下载后直接解压即可使用。打开文件夹,找到箭头所指的图标,双击即可启动,操作极为简便!格式工厂的界面依旧熟悉,功能丰富多样,令人目不暇接。它支持视频、音频、图片和文档等多种格式的转换,几乎涵盖了我们日常学
- Ai时代初期,人类文明的多纬度演进方向分析
Ai度
人工智能
在AI时代初期,文明的演进呈现出多维度、跨领域的突破性特征,结合最新研究进展与实践案例,其深层变革可进一步细化为以下六大维度:一、技术平权与生产要素重构AI技术通过算力跃迁与认知革命重构生产要素。例如,华为昇腾芯片使县域政务系统获得省级决策能力,特斯拉工厂的机械臂实现0.8秒完成车身焊接,而量子-经典混合算法将药物分子模拟效率提升1200倍。这种技术平权运动正推动全球劳动生产率提升30%,同时催生
- 高性能计算:GPU加速与分布式训练
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,深度学习模型的规模和复杂度不断提升,对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求,因此,GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数,训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新,对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性,但其并行计
- 基于springboot大学生入学审核系统的设计与实现
Olivia-gogogo
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一、引言在当今数字化时代,信息技术正以前所未有的速度渗透到社会的各个领域,深刻地改变着人们的生活和工作方式。教育领域也不例外,随着高等教育的普及和招生规模的不断扩大,大学生入学审核工作面临着越来越大的挑战。传统的人工入学审核方式已难以满足现代教育管理的需求,暴露出诸多弊端。传统人工入学审核方式效率低下。在每年的招生季,高校招生工作人员需要面对大量的入学申请材料,这些材料不仅数量庞大,而且种类繁多,
- 基于Python的智能决策支持系统:实现智能化决策的关键要素
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录基于Python的智能决策支持系统:实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法4.数学模型和公式详细讲解举例说明线性回归模型最小二乘法5.项目实践:代码实例和详细解释说明6.实际应用场景金融领域医疗领域供应链管理智能制造7.工具和资源推荐编程语言和开发
- 人工智能之数学基础:矩阵的范数
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能矩阵算法线性代数范数
本文重点在前面课程中,我们学习了向量的范数,在矩阵中也有范数,本文来学习一下。矩阵的范数对于分析线性映射函数的特性有重要的作用。矩阵范数的本质矩阵范数是一种映射,它将一个矩阵映射到一个非负实数。矩阵的范数前面我们学习了向量的范数,只有当满足几个条件的时候,此时才可以,那么矩阵也是一样的,当满足下面的条件的时候,才可以定义||A||为矩阵A的范数矩阵范数的性质连续性矩阵范数是连续的函数。即如果矩阵序
- 西门子PLC S7-1200实例详解:涉及安川机器人通信、伺服电机控制及传感器数据轮询
DMQAfdLc
机器人大数据
西门子PLCS7-1200程序实例解析:电气编程者的技术之旅随着科技的飞速发展,工业自动化已成为现代制造业的核心。西门子PLC以其卓越的性能和广泛的应用,成为了工业控制领域的佼佼者。在本次技术博客中,我们将深入探讨西门子PLCS7-1200在博图版本V15下的应用实例,为电气编程者提供宝贵的学习借鉴。一、西门子PLC与安川机器人TCPIP通讯在工业自动化领域,PLC与机器人之间的通讯至关重要。西门
- 基于Wasm的边缘计算Pandas:突破端侧AI的最后一公里——让数据分析在手机、IoT设备上飞驰
Eqwaak00
Pandas人工智能wasm边缘计算pandas架构深度学习
引言:边缘计算的算力觉醒在智能家居设备每秒产生数万条传感器数据、手机App需要实时分析用户行为的今天,传统云计算模式面临高延迟、隐私风险、带宽成本三大挑战。本文将揭示如何通过WebAssembly(Wasm)+Pandas的技术组合,在边缘设备上实现零云端依赖的实时数据分析,并通过智慧工厂设备预测性维护案例,展示从理论到工程的全链路实现。一、技术架构设计1.1边缘计算范式演进mermaid:gra
- 后“智驾平权”时代,谁为安全冗余和体验升级“买单”
高工智能汽车
安全人工智能
线控底盘,正在成为新势力争夺下一个技术普及红利的新赛点。尤其是进入2025年,比亚迪、长安等一线传统自主品牌率先开启高阶智驾的普及战,加上此前已经普及的智能座舱,舱驾智能的「科技平权」进一步加速行业启动「线控底盘」上车窗口期。去年4月,华为数字能源率先对外发布了DriveONE纯电智动方案,并与车企在EMB线控制动领域率先展开深度合作。这套方案通过驱动和制动系统的融合控制,来大幅缩短刹车距离和高速
- AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中,数据清洗作为数据预处理的重要环节,对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境,面临着海量数据流和多样化的数据类型,如何高效、准确地进行数据清洗,成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具,包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等,旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的飞速发展,大规模AI模型的应用日益广泛,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理,因此数据中心作为AI应用的基础设施,显得尤为重要。然而,随着AI模型规模的不断扩大,数据中心面临着新的挑战:数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- 区块链驱动金融第二章 —— 探秘比特币的去中心化之路
小DuDu
区块链技术驱动金融区块链
在当今数字化时代,比特币作为一种新兴的数字货币,其去中心化的特性备受关注。它打破了传统金融体系中对中心化机构的依赖,构建起一个独特的信任机制。这背后究竟隐藏着怎样的奥秘?让我们一同深入揭开比特币去中心化的神秘面纱。比特币去中心化的多面剖析去中心化的概念辨析在探讨比特币如何去中心化之前,我们需要明确去中心化的概念。去中心化并非比特币所独有,在互联网、电子邮件等领域都有体现。并且,没有一个系统是完全中
- halcon几何测量(一)3d_position_of_rectangle
mm_exploration
计算机视觉halcon图像处理
目录一、提取目标区域,选择不和边缘相交的目标二、计算矩形工件的姿态三、显示矩形的立体结构一、提取目标区域,选择不和边缘相交的目标1、提取目标区域:mean_image、dyn_threshold、fill_up、connection、select_shape2、选择不和边缘相交的目标:intersection、area_center、select_mask_objread_image(Image,
- 需求分析与问题定义原理与代码实战案例讲解
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
需求分析与问题定义原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在软件工程领域,需求分析与问题定义是至关重要的环节。它们决定了软件项目的成功与否,直接影响着软件的质量、成本和交付时间。随着软件项目的复杂性和规模日益增加,对需求分析与问题定义的要求也越来越高。本文将深入探讨需求分析与问题定义的原理,并
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep