- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- Agent实战系列:快速自定义Agent在业务线落地:从入门到高级[实现tool串联、多轮对话、多Agent动态编排、静态编排等]
汀、人工智能
AIAgentLLM工业级落地实践人工智能AIAgent多智能体协作知识问答智能问答RAGAI编排流
Agent实战系列:快速自定义Agent在业务线落地:从入门到高级[实现tool串联、多轮对话、多Agent动态编排、静态编排等]本系列涵盖了多个关键功能的实现,包括tool串联、多轮对话、多Agent动态编排以及静态编排等。通过这些功能的学习与实践,用户将能够构建出功能丰富、灵活多变的Agent系统。tool串联让Agent能够调用多种工具和服务,多轮对话则让Agent能够与用户进行更加自然和深
- DigitalOcean Kubernetes现已支持VPC natvie集群
DO_Community
kubernetes
DigitalOceanKubernetes(DOKS)的VPCnatvie集群功能现已正式上线!这一新功能实现了DOKS集群与虚拟私有云(VPC)资源之间的无缝集成,提升了工作负载的网络灵活性和可扩展性。什么是VPCnatvie集群?VPCnatvie集群支持Kubernetes集群与VPC资源之间进行原生路由。这意味着你的DOKS集群可以作为现有VPC网络架构的自然扩展,提供更流畅的连接和更好
- Rasa的工作流程
不会编程的程序猿ᅟ
rasa
Rasa的工作流程分为两个主要部分:NLU(自然语言理解)和Core(对话管理)。整个流程包括从用户输入到最终响应的多个步骤,下面是详细的工作流程解析:1.用户输入用户通过聊天界面(如微信、Telegram、Slack或Web前端)发送自然语言消息,例如:"我想预订一张明天去北京的火车票"2.自然语言理解(NLU)Rasa的NLU模块解析用户输入,提取意图和实体。2.1意图识别NLU模块会识别用户
- 国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗?
AIWritePaper官方账号
PromptChatGPTAIWritePaperchatgpt人工智能深度学习AI写作AIGC
这是一个非常有前瞻性和现实意义的问题。要回答国内AI是否有可能超过ChatGPT,我们需要从多个方面来分析,包括技术基础、数据资源、应用场景、政策支持以及人才储备等。以下是对这一问题的详细探讨:1.技术基础(1)现状国内AI技术:国内的AI技术发展迅速,尤其在深度学习、自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。例如,百度的文心一言、阿里的通义千问等大语言模型(LLM)已经在技术上
- 【Lora微调】提高模型效率的创新方法
@fishv
人工智能大模型微调Lora
前言在自然语言处理(NLP)和机器学习的研究和应用中,随着模型规模的不断扩大,模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。大型预训练模型,如GPT、BERT等,虽然在许多任务上表现出色,但它们的训练和微调通常需要巨大的计算资源,这使得许多研究者和开发者无法充分利用这些模型进行个性化或领域特定的调整。为了在保持模型性能的同时减少计算开销,**Lora(Low-RankAdaptation)**应运而生。
- 再分享API形式调用Dify项目应用
福安德信息科技
大模型python人工智能大模型llmdify
大模型相关目录大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步,扬帆起航。RAGOnMedicalKG:大模型结合知识图谱的RAG实现DSPy:变革式大模型应用开发最简明的Few-shotPrompt指南SemanticKernel:微软大模型开发框架——LangChain替代对话大模型Prompt是否需要
- 基于深度学习的鸟类识别系统详解(UI界面 + YOLOv10 + 数据集)
2025年数学建模美赛
深度学习uiYOLO人工智能python计算机视觉
引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务,尤其是在复杂的自然环境中,识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。随着深度学习技术的发展,基于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能,特别是在速度和精度上的平衡方面。本博客将详细讲解如何利用YOLOv10模型来构建一个基于深度学习的鸟类识别系统。该系统会结合自定义鸟类数据集,设计一个简洁直观的
- Java 大视界 -- Java 大数据中的自然语言生成技术与实践(63)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据自然语言生成基于规则模型基于统计模型基于深度学习模型新闻写作智能客服
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 你知道吗?其实这些都是AI——智能聊天机器人
贫苦游商
人工智能机器人机器学习AIGC制造
智能聊天机器人AI:优化用户体验的智能助手在现代的数字化生活中,智能聊天机器人已经成为许多中国社交平台上不可或缺的一部分。这些机器人通过人工智能技术的支持,为用户提供各种互动服务,从回答常见问题到提供个性化建议,极大地提升了用户体验和平台的服务质量。智能聊天机器人AI的核心在于其强大的自然语言处理能力。通过分析用户的输入文本,这些系统能够理解用户的意图,并生成相应的回复。例如,当用户在购物平台上询
- Transformer大模型实战 BART模型的架构
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AI大模型应用入门实战与进阶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大模型实战BART模型的架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLMTransformer大模型实战BART模型的架构1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模预训练模型的兴起,如BERT、GPT系列等,研究人员发现基于Transformer架构的模型在自然语言处理任务上表现出了显著的优势。为
- 【Unity 天空和昼夜循环系统插件】Procedural Sky Shader & Day Night Cycle - Jupiter 旨在为游戏项目提供动态、真实的天际效果和昼夜变化
Unity游戏资源学习屋
Unity插件
ProceduralSkyShader&DayNightCycle-Jupiter是一款专为Unity开发的程序化天空和昼夜循环系统插件,旨在为游戏项目提供动态、真实的天际效果和昼夜变化。该插件使用程序生成的方式实时模拟天空的变化,提供了多种自定义选项,帮助开发者创建美丽且自然的环境光照和大气效果,适用于各种游戏类型,包括开放世界、冒险、角色扮演等。核心功能程序化天空生成插件采用程序生成方法,能够
- 从文字到思维:呆马GPT在人工智能领域的创新之旅
呆码科技
gpt人工智能
引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
- BERT模型在情感分析中的应用:探寻文本情感的智能之路
Echo_Wish
前沿技术人工智能bert人工智能深度学习
随着互联网的普及和社交媒体的兴起,情感分析(SentimentAnalysis)已成为自然语言处理(NLP)领域的重要研究方向。情感分析通过对文本数据的分析,识别其中所表达的情感倾向(如正面、负面或中性)。近年来,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)模型凭借其强大的上下文理解能力,在情感分析中展现出了卓越的性能。本文将深
- FPGA在空间领域应用的权衡之道
forgeda
EDA硬件辅助验证fpga开发硬件架构嵌入式硬件EDA硬件辅助验证故障注入测试SEUEmulation商业航天
新官上任,干货较多。去年10月30日,紫光国微在投资者关系活动中表示,对FPGA产品的国产化率以及未来价格压力趋势的答复是,除了个别品类外,FPGA领域已基本完成国产化替代。价格竞争激烈,现有存量市场需求不足,导致产品价格成为重要竞争手段等。价格是市场新进入者的唯一机会,FPGA行业自然也不例外。当下火热的“智算概念”,如果说GPU在数据中心堆算力的方式有多风光,那么在追求性能之外,必须权衡SWa
- 小米Vela操作系统开源:AIoT时代的全新引擎
lilu8888888
开源前端
小米近日正式开源了其物联网嵌入式软件平台——Vela操作系统,并将其命名为OpenVela。这一举动在AIoT(人工智能物联网)领域掀起了不小的波澜,也为开发者们提供了一个强大的AI代码生成器和开发平台。OpenVela项目源代码已托管至GitHub和Gitee,采用Apache2.0开源协议,这意味着全球开发者都可以参与其中,共同推动物联网技术的进步。……Vela操作系统基于开源实时操作系统Nu
- 想转行到人工智能领域,我该学什么,怎么学?
张登杰踩
人工智能python
转行到人工智能(AI)领域需要系统的学习和实践,以下是详细的路径建议,涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备:一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛,建议先了解细分方向(如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等),结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数:矩阵运算、特征值、向量空间。微积分:导数、梯度、优化理论。概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验
- # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行
EwenWanW
AGI人工智能神经网络dnn
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- Encoder(编码器)和Decoder(解码器)有什么区别
YiHanXii
nlp人工智能
编码器和解码器的区别主要功能:编码器:编码器的主要功能是处理输入数据,并将其转换成一种内部表示(contextvectors),这种表示捕捉了输入数据的重要特征。编码器特别适合于自然语言理解(NLU)任务。解码器:解码器的主要功能是基于某种内部表示或前一个状态的输出来生成新的输出。解码器特别适合于自然语言生成(NLG)任务。处理方式:编码器通常一次性处理整个输入序列,捕捉序列中的信息,并生成一个固
- 自然语言处理的发展历程
数亦有术
自然语言处理人工智能
1.自然语言处理发展的7个阶段序号阶段时间贡献代表人物1起源期1913-1956思考使用图灵算法计量模型来描述自然语言,描述词语及词语之间的关系。这一阶段停留在理论层面做探索图灵、马尔可夫、香农2基于规则的形式语言理论期1957-1970形式语言理论的提出,开启了学术界对自然语言结构的研究、建模和解析,从而为基于结构与规则的文本识别、生成和翻译开辟了一条康庄大道诺姆·乔姆斯基、冯志伟3基于规则、概
- 【自然语言处理(NLP)】NLTK的使用(分句、分词、词频提取)
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍NLTK主要功能模块安装使用分句分词去除标点符号去除停用词stopword噪音单词,词频提取个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类(自然)语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言,并且能够以有意义的方式
- 【自然语言处理(NLP)】序列数据研究(创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析)
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类(自然)语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言,并且能够以有意义的方式回应和操作这些信息。N
- 网络安全大模型和人工智能场景及应用理解
hao_wujing
web安全安全
本文通过通俗易懂的方式的进行阐述,大家读完觉得有帮助记得及时关注和点赞!!!一、网络安全大模型的概述网络安全大模型是一种用于识别和应对各种网络安全威胁的模型。它通过分析网络数据包、网络行为等信息,识别潜在的网络安全事件,并采取相应的措施进行防御。人工智能(AI)是指由计算机系统或机器执行的智能任务,通常需要人类智能来完成。AI的一个重要分支是(NLP),即让计算机理解和生成自然语言。NLP的一个核
- 李开复:苹果发布AI应用的未来
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
苹果,AI,应用,未来,深度学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术取得了飞速发展,并开始渗透到人们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车,AI正在改变着我们的世界。作为科技巨头,苹果也积极布局AI领域,并将其融入到其产品和服务中。2017年,苹果发布了其首款AI芯片A11Bionic,并将其应用于iPhoneX等产品。该芯片拥有强大的神经网络处理能力,为
- 【面试笔记】过河问题|图论|羊|狼|农夫|BFS
unity
题干要从A岸出发到B岸,A岸有M只羊、N只狼和1个农夫,船每一趟可载X只动物。有农夫看着、或则羊的数量大于狼,羊就不会被吃。请返回任一躺数最少方案。题解题目可转化为:在一个有向无路长的图中,在不知道各个节点之间如何连接的基础上,找到两个节点之间的最短路径。数据结构publicclassPack{publicintsheep;//羊的数量publicintwolf;//狼的数量publicintfa
- 拥抱AI,赋能药学:人工智能在药学领域的应用与展望
明哲AI
AI助力科研人工智能大模型AI药学数智药学药师
拥抱AI,赋能药学:人工智能在药学领域的应用与展望医药行业正在经历一场静悄悄的革命,而这场革命的引擎正是近年来炙手可热的人工智能(AI)。如果说,过去药学实践更多依赖于药剂师的经验积累,那么未来,AI将引领药学走向“循证精准”的新时代。本文将深入解读《AREVIEWON“AIINTEGRATIONINPHARMACYPRACTICE”》这篇综述,抽丝剥茧地分析AI如何重塑药学实践的各个环节,探讨其
- 使用Zapier Natural Language Actions与LangChain集成实现自动化工作流
srudfktuffk
langchain自动化windowspython
技术背景介绍ZapierNaturalLanguageActions(NLA)提供了一种通过自然语言接口访问Zapier平台上5000多个应用和20000多个操作的方法。通过NLA,你可以将自然语言翻译成具体的API调用并获取简化的输出。这使得在复杂的多应用环境中进行自动化操作变得更加轻松。然而需要注意的是,ZapierNLA将在2023年11月17日停用。核心原理解析NLA的核心思想是通过类似O
- 计算广告(一)
爱学习的菜鸟罢了
搜广推人工智能
计算广告学是一个十分庞大的学科,里面涵盖了自然语言处理、机器学习、推荐系统等众多研究方向。而且广告作为互联网行业的三大盈利模式(广告、电商、游戏)之一,也是这三大模式中最有技术含量的,计算广告学一直都吸引着无数学术界/工业界的精英投入其中(ps:计算广告学也是机器学习在商业界最成功的应用之一)。行业分类例子盈利搜索引擎Google百度广告社交网络腾讯facebook广告增值服务游戏电商网站亚马逊阿
- 快速入门Volc Engine的MaaS LLM模型
azzxcvhj
python
在这篇文章中,我将为你详细介绍如何使用VolcEngine的MaaSLLM模型。我们将从安装库开始,然后深入到具体的代码实现,最后分析其应用场景及实践建议。技术背景介绍VolcEngine(火山引擎)提供了一个强大的MaaS(ModelasaService)平台,支持多种语言模型。这个平台旨在让开发者更容易地集成和使用先进的自然语言处理能力。通过VolcEngine,开发者可以轻松实现文本生成、文
- 人工智能和云计算带来的技术变革:人工智能实现自动化营销的方式
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能(AI)和云计算技术的不断发展,我们正面临着一场技术革命。这场革命正在改变我们的生活方式、工作方式和商业模式。在这篇文章中,我们将探讨人工智能如何实现自动化营销的方式,并深入了解其背后的核心概念、算法原理、代码实例等。1.1人工智能简介人工智能是一种计算机科学的分支,旨在让计算机具有人类智能的能力,如学习、推理、感知、语言理解等。人工智能的目标是让计算机能够理解自然语言、解
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
推荐博文:
Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
*********************************
- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
系统:centos 5.x
需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz
1.下载squid
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz
tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
- 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
pda158
java
1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
Object unk
- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
httpswift
概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs