卓立不群
卓立不群

巴菲特股东大会问答

这张思维导图的内容是：“股神”沃伦·巴菲特在最近的股东大会上都说了什么。

北京时间5月6日，沃伦·巴菲特执掌的公司伯克希尔·哈撒韦召开了第52届股东大会。每年，伯克希尔·哈撒韦公司股东大会都是一场投资者盛会，全世界的投资者们都会在这向巴菲特和他的搭档查理·芒格提问。巴菲特也把一年一度的致股东信和股东大会的回答提问，当作自己的讲坛，向全世界传播他的投资理念和对世界的看法。这次大会上，问答环节持续了将近5个小时，澎湃新闻整理了现场的57个提问和部分回答实录，其中包括巴菲特和芒格对投资标准、科技公司、人工智能等方面的看法，下面挑选精华内容绘成思维导图给你说说。

巴菲特股东大会问答_第1张图片


巴菲特股东大会问答

对于选择投资与否的标准问题

看在5-20年的时间里，公司是否还具备现在的优势

看公司里有没有足够让我们信任的领导层和管理人员

看它是否符合伯克希尔公司的文化

看价格因素


为何之前不投科技公司，而最近不仅买了苹果又还评价了IBM？

苹果其实是处于消费品行业

对于消费品你要考虑的是消费者的行为

而产品会因消费者的行为而有所不同

IBM的客户跟苹果不一样，它不是消费品行业


人工智能未来会对公司产生哪些影响

会大大减少我们员工数量

对被代替的具业务来说不是好事，但对社会是好事

会带来巨大的变革，人与人、个人与政府的关系都会发生改变

在短期之内这些情况还不会发生


给中国股东的一些建议

中国作为新兴市场，投机心理的投资会给资本市场带来麻烦

别人的投机，正是投资者创造机会


伯克希尔继承人的条件

自己已经很有钱，不需要为了钱而成为公司的首席执行官

要有大家认可的资本配置能力

接班人很可能就在公司里


对于当初没有投资亚马逊，坦诚说当时自己太蠢了

没料到亚马逊会发展得那么好

错过了一个好机会


本文来自：得到《巴菲特股东大会问答精选》

你可能感兴趣的:(巴菲特股东大会问答)

  • 如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介 人工智能机器学习大模型llm
    背景：为什么需要一个「裁判员大语言模型」？随着大模型（LLM）技术的爆发式应用，如何快速、客观评估模型回复质量成为行业痛点。对于回答客观问题的LLM，目前业内已经有比较成熟的数据集进行效果评测与模型打榜。但是如何对一个开放式生成LLM进行效果评估，尤其在知识问答、客服对话、内容合规、RAG（检索增强生成）等场景中，目前主流的评测方式仍存在一定的局限性：人工标注：成本高昂、效率低下；传统的自动化评估
  • 职场人必存！DeepSeek提示词大合集：周报速成、爆款文案、旅行攻略一键生成 阳光永恒736 AI工具人工智能deepseekAI提示词
    引言：AI时代，为什么你的提示词总“词不达意”？“同样的AI工具，同事用DeepSeek半小时写完周报还附赠数据分析图，我却只会问‘帮我总结本周工作’？”这可能是多数职场人的真实写照。AI工具的能力边界早已超越基础问答，但90%的用户仍停留在“无效提问”阶段10。而真正拉开差距的，是一套精准的提示词指令库——它能将模糊需求转化为AI可执行的“操作指南”，让效率提升10倍不止。一、职场效率：从“加班
  • 2021-06-15 C逆序存入数组的元素 智者知已应修善业 c语言算法经验分享笔记c++
    缘由编程，逆序存入数组的元素_编程语言-CSDN问答#defineN7main(){staticinta[N]={12,9,16,5,7,2,l},k,s;for(k=0;k
  • 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG知识库构建 un_fired spring人工智能java
    系列文章目录【SpringAI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——完整项目（含完整前端+后端代码）【SpringAI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心ChatClient对象相关构造函数【SpringAI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG知识库构建文章目录系列文章目录前言1.Service层知识库构建与检索函数详
  • 用LangChain构建自愈式生成式AI：颠覆传统知识库的智能问答系统实战 煜bart 机器人人工智能pythonAI编程
    引言：当生成式AI遇到自进化架构ChatGPT的惊艳表现让企业意识到生成式AI的潜力，但传统问答系统仍面临数据孤岛、知识更新滞后等痛点。本文将揭秘如何通过LangChain框架构建具有自进化能力的智能问答系统，实现企业知识库的实时动态更新与智能推理。通过本文，您将掌握一套让AI系统在运行中持续学习、自主优化的创新架构。---##一、核心技术突破###1.1自愈式数据管道（Self-healingP
  • 有了大模型为何还需要Agent智能体 全栈你个大西瓜 人工智能人工智能AIAgentAgent智能体Agent原理
    一、什么是Agent？Agent（智能体）是一种能感知环境、自主决策、执行动作的智能实体，当它与大语言模型（如通义千问QWen、GPT）结合时，形成一种**“增强型AI系统”**。其核心架构如下：大脑（LLM）：负责语言理解、逻辑推理、知识问答等认知任务。感官（工具链）：通过API、传感器或数据库获取实时数据（如天气、股价）。手脚（执行器）：调用外部工具完成任务（如发送邮件、控制智能家居）。记忆（
  • 使用MarkdownHeaderTextSplitter拆分Markdown文档 scaFHIO python前端开发语言
    在AI驱动的应用中，如聊天机器人或问答系统，处理大型文档时，通过分片技术将文档拆分为更小的单元是必要的步骤。尤其是对于Markdown格式的文件，它们通常由各种层级的标题结构化组织。通过按标题拆分，有利于保留文档的上下文语义一致性。本篇文章将讲解如何使用MarkdownHeaderTextSplitter来实现这一目标。技术背景介绍在将完整的段落或文档进行嵌入时，嵌入过程会考虑文本的整体上下文以及
  • 决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通算法机器学习决策树人工智能深度学习编程开发语言
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • AI编程工具领域：深度理解项目架构篇 xinxiyinhe AI编程python人工智能AI编程人工智能
    AI编程工具领域：深度理解项目架构篇在AI编程工具领域，能够读取项目目录并深度理解项目架构的工具主要通过代码索引、上下文感知和智能问答等功能实现。以下是基于最新信息的工具评估与分析：1.通义灵码（阿里云）核心能力：@workspace功能：基于RAG技术，支持本地代码库的索引和深度感知，可分析项目完整结构，生成文件解释、代码逻辑查询和整体修改建议。多语言支持：覆盖200+编程语言，兼容VSCode
  • Deepseek的本地化部署软件工具包 哈拉少12 人工智能
    选择模型版本参数规模硬件要求（最低）适用场景1.5B/7B8GB内存，无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令：ollamarundeepseek-r1:14b（以14B为例）。配置环境变量新增用户变量：OLLAMA_HOST=0.0.0.0OLLAMA_ORIGINS=*重启Ollama服务使配
  • Transformer精选问答 EmbodiedTech 大模型人工智能transformer深度学习人工智能
    Transformer精选问答1Transformer各自模块作用Encoder模块经典的Transformer架构中的Encoder模块包含6个EncoderBlock.每个EncoderBlock包含两个子模块,分别是多头自注意力层,和前馈全连接层.多头自注意力层采用的是一种ScaledDot-ProductAttention的计算方式,实验结果表明,Multi-head可以在更细致的层面上提
  • Dyn-VQA：含1452动态问题的视觉问答数据集，需灵活提供知识检索方案，查询、工具与检索时间皆可变。 数据集
    2024-11-05，由阿里巴巴集团创建Dyn-VQA数据集，它包含三种类型的“动态”问题，需要复杂的知识检索策略，这些问题的查询、工具和时间都是可变的。这个数据集的创建对于推动mRAG研究和解决现有VQA数据集无法充分反映启发式mRAGs在获取复杂知识方面的刚性问题具有重要意义。数据集地址：Dyn-VQA|多模态检索数据集|自然语言处理数据集一、研究背景：在多模态大型语言模型（MLLMs）中，解
  • 关于CanvasRenderer.SyncTransform触发调用的机制
    1）关于CanvasRenderer.SyncTransform触发调用的机制2）小游戏Spine裁剪掉帧问题3）DedicatedServer性能问题4）.mp4视频放入RT进行渲染的性能分析闭坑指南这是第421篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点，助力大家更全面地掌握和学习。UWA社区主页：community.uwa4d.comUWAQ
  • iOS进程增加内存上限的接口 memory
    1）iOS进程增加内存上限的接口2）.sommap内存占用排查的问题3）在使用RecastNavigation遇到的两个问题这是第420篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点，助力大家更全面地掌握和学习。UWA社区主页：community.uwa4d.comUWAQQ群：793972859MemoryQ：在打iOS包的时候注意到Xcode里有
  • AI问答-供应链管理：看懂 现金流量表、资产负债表、利润表、所有者权益变动表 快雪时晴-初晴融雪 供应链管理利润表资产负债表所有者权益变动表现金流量表供应链管理
    一、现金流量表1.1、现金流量表的核心结构现金流量表分为3大板块，反映企业现金流入和流出的不同来源：经营活动现金流企业主业产生的现金，如销售商品、支付工资、税费等。关键指标：经营现金流入/流出、净流量（流入-流出）。投资活动现金流长期资产投资（如建厂、买设备）或处置资产（如卖子公司）产生的现金。关键指标：资本支出（购建固定资产等）、投资支付的现金。筹资活动现金流融资行为（如借款、还款、发行股票）或
  • 从零精通机器学习：线性回归入门 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习线性回归人工智能python算法回归开发语言
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 关于修改 Ollama 及其模型默认路径、迁移已安装的 Ollama 程序和模型以及重启 Ollama 的操作指南 星沉大海@T OllamaOllama迁移指南
    以下是关于修改Ollama及其模型默认路径、迁移已安装的Ollama程序和模型以及重启Ollama的操作指南，以问答格式呈现，并将涉及命令操作的部分使用代码块按执行顺序和步骤形式展示：Q1：如何修改Ollama及其模型的默认路径？A1：Windows系统：创建新目录：在非C盘的磁盘中创建一个新目录，用于存放Ollama的模型文件，例如D:\AIModels。设置环境变量：右键点击“此电脑”或“计算
  • java web 安全，如何认证客户端？时间戳和noce如何抵御重放攻击？ ughome java安全
    技术问答整理1.JavaHMAC签名验签示例问题如何用Java实现HMAC签名和验签？答案importjavax.crypto.Mac;importjavax.crypto.spec.SecretKeySpec;importjava.nio.charset.StandardCharsets;importjava.util.HexFormat;publicclassHmacExample{//生成H
  • C#运算符与表达式：从入门到游戏伤害计算实践 吴师兄大模型 C#编程从入门到进阶c#游戏开发语言运算符表达式变成游戏程序
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 巴菲特的成功秘诀：长期持有优质股票 AI大模型应用之禅 DeepSeek大数据人工智能ai
    巴菲特的成功秘诀：长期持有优质股票关键词：巴菲特、投资哲学、股票选择、风险管理、长期持有、优质股票摘要：本文将深入探讨巴菲特的成功秘诀——长期持有优质股票。通过分析巴菲特的投资理念、股票选择方法、投资策略与风险管理，结合实际案例，总结出投资者可以借鉴的投资实战指南，以期为读者提供有价值的投资参考。1.开篇：书名介绍与作者介绍本书《巴菲特的成功秘诀：长期持有优质股票》旨在揭示世界著名投资家沃伦·巴菲
  • C#入门：从变量与数据类型开始你的游戏开发之旅 吴师兄大模型 C#编程从入门到进阶c#开发语言变量与数据类型游戏开发Unity基础C#变量数据类型
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • RAG问答系统：检索增强生成框架 ZhangJiQun&MXP 2021论文教学大模型语言模型
    目录RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）框架一、RAG框架的定义二、RAG框架的工作原理三、RAG框架的举例说明四、RAG框架的优势RAG问答系统二、工作流程三、优势四、应用场景RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）框架即检索增强生成框架，是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。以下是对RAG框架的详细解释及举例说明：一、
  • 自建 DeepSeek 时代已来，联网搜索如何高效实现 云原生
    作者：张添翼（澄潭）开源LLM的新纪元：DeepSeek带来的技术平权随着DeepSeek等高质量开源大模型的涌现，企业自建智能问答系统的成本已降低90%以上。基于7B/13B参数量的模型在常规GPU服务器上即可获得商业级响应效果，配合Higress开源AI网关的增强能力，开发者可快速构建具备实时联网搜索能力的智能问答系统。Higress：零代码增强LLM的瑞士军刀Higress作为云原生API网
  • llama.cpp 和 LLM（大语言模型） 这个懒人 llama语言模型人工智能
    llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
  • 如何让ai问答机器人通人性？ 半只小闲鱼 人工智能机器人机器学习
    领域专用的问答机器人，数据是灵魂。通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。数据要精准且全面想让机器人真正“懂”一个领域，数据必须覆盖这个领域的核心知识。比如，医疗领域的问答机器人需要包含疾病诊断、治疗方案、药物信息等；金融领域的机器人则需要熟悉市场动态、法规政策、产品细节等。数据来源可以是行业报告、专业书籍、学术论文，
  • DeepSeek使用教程 rider189 杂谈java职场和发展学习方法创业创新开发语言健康医疗媒体
    一、教育行业：个性化学习与智能辅导机会点：智能作业批改：教师上传学生作业，DeepSeek自动识别答案并生成批改报告，节省80%人工时间。虚拟导师：学生输入数学题或编程问题，模型实时生成分步解析，支持追问互动，解决“卡壳”难题。个性化学习路径：根据学生测试结果，自动推荐课程和习题，提升学习效率30%以上。教程亮点：登录DeepSeek官网，进入“问答系统”模块，输入学科问题即可获取答案。上传学生作
  • 当你简历有一个agent项目如何准备问答 喂喂喂喂位 AgentlangChain手搓AIAgent记录面试准备AIGClangchain人工智能
    博主现在即将参加xx大学计算机学院研究生复试，现在梳理一下项目中的细节。以下是我的简历上的项目描述：核心技术与创新点为什么需要Agent？大模型的“幻觉”问题很难在模型本身上彻底解决，需要引入外部知识确保答案的准确性，Agent具有与其所属环境交互以指导action的能力，能够满足这样的需求。大模型的参数无法实时更新，本身也无法与真实世界产生实时连接，在多数场景下难以满足实际需求。部分场景需要私有
  • HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与实用工具类 AI 问答 APP 开发 harmonyos
    随着华为鸿蒙操作系统HarmonyOSNEXT的发布，开发者们迎来了一个全新的智能终端操作系统。本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境，并通过一个实用工具类AI问答APP的开发示例，帮助开发者快速上手鸿蒙原生应用的开发。开发环境搭建安装DevEco：Studio:DevEcoStudio是华为官方提供的集成开发环境（IDE），支持HarmonyOS应用的开发。首先，访问华为开发
  • 机器学习中输入输出Tokens的概念详解 爱吃土豆的程序员 机器学习基础机器学习人工智能Tokens
    随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
  • 大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现 AIGC大模型 吱屋猪 djangopython后端AI-native人工智能llama百度
    ThinkRAG大模型RAG实战系列文章，带你深入探索使用LlamaIndex框架，构建本地大模型知识库问答系统。本系列涵盖知识库管理、检索优化、模型本地部署等主题，通过代码与实例，讲解如何打造生产级系统，实现本地知识库的快速检索与智能问答。本文我将介绍一种效果更好的混合检索方法，在实际问答场景中，优于向量数据库自带的混合检索功能。1什么是混合检索目前，大模型RAG系统中普遍采用混合检索来提升检索
  • java类加载顺序 3213213333332132 java
    package com.demo; /** * @Description 类加载顺序 * @author FuJianyong * 2015-2-6上午11:21:37 */ public class ClassLoaderSequence { String s1 = "成员属性"; static String s2 = "
  • Hibernate与mybitas的比较 BlueSkator sqlHibernate框架ibatisorm
    第一章     Hibernate与MyBatis Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。 MyBatis 参考资料官网：http:
  • php多维数组排序以及实际工作中的应用 dcj3sjt126com PHPusortuasort
    自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8&q
  • DOM改变字体大小 周华华 前端
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
  • c3p0的配置 g21121 c3p0
    c3p0是一个开源的JDBC连接池，它实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是：http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。 以在spring中配置dataSource为例： <!-- spring加载资源文件 --> <bean name="prope
  • Java获取工程路径的几种方法 510888780 java
    第一种： File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath()); System.out.println(f); 结果: C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin 获取当前类的所在工程路径; 如果不加“
  • 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器 Harry642 免密ssh
    1.客户机     (1)执行ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]"生成公钥，xxx为自定义大email地址     (2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上，xxx为服务器地址     (3)执行cat
  • Java新手入门的30个基本概念一 aijuans javajava 入门新手
    在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。　　Java概述:　　目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
  • Memcached for windows 简单介绍 antlove javaWebwindowscachememcached
    1. 安装memcached server a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip b. 解压缩，dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录，运行memcached.exe -d install c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
  • 数据库对象的视图和索引 百合不是茶 索引oeacle数据库视图
      视图     视图是从一个表或视图导出的表，也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表，数据库不对视图所对应的数据进行实际存储，只存储视图的定义，对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图       为什么oracle需要视图;    &
  • Mockito(一) --入门篇 bijian1013 持续集成mockito单元测试
            Mockito是一个针对Java的mocking框架，它与EasyMock和jMock很相似，但是通过在执行后校验什么已经被调用，它消除了对期望 行为（expectations）的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为（expectations），而这导致了丑陋的初始化代码。  &nb
  • 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* * SQL函数 */ --数字函数 --ABS(n):返回数字n的绝对值 declare v_abs number(6,2); begin v_abs:=abs(&no); dbms_output.put_line('绝对值：'||v_abs); end; --ACOS(n):返回数字n的反余弦值，输入值的范围是-1~1，输出值的单位为弧度
  • 【Log4j一】Log4j总体介绍 bit1129 log4j
    Log4j组件：Logger、Appender、Layout   Log4j核心包含三个组件：logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能： 日志的输出目标 日志的输出格式 日志的输出级别(是否抑制日志的输出)  logger继承特性 A logger is said to be an ancestor of anothe
  • Java IO笔记 白糖_ java
    public static void main(String[] args) throws IOException { //输入流 InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test"); InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in); Bu
  • Docker 监控 ronin47 docker监控
             目前项目内部署了docker，于是涉及到关于监控的事情，参考一些经典实例以及一些自己的想法，总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身 监控宿主机本身还是比较简单的，同其他服务器监控类似，对cpu、network、io、disk等做通用的检查，这里不再细说。 额外的，因为是docker的
  • java-顺时针打印图形 bylijinnan java
    一个画图程序 要求打印出： 1.int i=5; 2.1 2 3 4 5 3.16 17 18 19 6 4.15 24 25 20 7 5.14 23 22 21 8 6.13 12 11 10 9 7. 8.int i=6 9.1 2 3 4 5 6 10.20 21 22 23 24 7 11.19
  • 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法 Kai_Ge iReport汉化英文版
    对于那些具有强迫症的工程师来说，软件汉化固然好用，但是汉化不完整却极为头疼，本方法针对iReport汉化不完整的情况，强制使用英文版，方法如下： 在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数，即可变为英文版。   # ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
  • [并行计算]论宇宙的可计算性 comsci 并行计算
          现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......       那么,这种概念让我们推论出一个结论     &nb
  • 用OpenGL实现无限循环的coverflow dai_lm androidcoverflow
    网上找了很久，都是用Gallery实现的，效果不是很满意，结果发现这个用OpenGL实现的，稍微修改了一下源码，实现了无限循环功能 源码地址： https://github.com/jackfengji/glcoverflow public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements GLSurfaceV
  • JAVA数据计算的几个解决方案1 datamachine javaHibernate计算
    老大丢过来的软件跑了10天，摸到点门道，正好跟以前攒的私房有关联，整理存档。 -----------------------------华丽的分割线-------------------------------------     数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间，负责计算数据存储层的数据，并将计算结果返回应用程序的层次。J  &nbs
  • 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式 dcj3sjt126com yii
    怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统 通过查看论坛，我发现这是一个常见的问题，所以我决定写这篇文章。 本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库 首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类 在配置文件(一般为 protecte
  • 未选之路 dcj3sjt126com 诗
    作者:罗伯特*费罗斯特   黄色的树林里分出两条路, 可惜我不能同时去涉足, 我在那路口久久伫立, 我向着一条路极目望去, 直到它消失在丛林深处.   但我却选了另外一条路, 它荒草萋萋,十分幽寂; 显得更诱人,更美丽, 虽然在这两条小路上, 都很少留下旅人的足迹.   那天清晨落叶满地, 两条路都未见脚印痕迹. 呵,留下一条路等改日再
  • Java处理15位身份证变18位 蕃薯耀 18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
      15位身份证变18位，18位身份证变15位 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 201
  • SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】 hanqunfeng springmvc4
    从spring3.0开始，Spring将JavaConfig整合到核心模块，普通的POJO只需要标注@Configuration注解，就可以成为spring配置类，并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。   Xml配置和Java类配置对比如下： applicationContext-AppConfig.xml   <!-- 激活自动代理功能 参看：
  • Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互 jackyrong JavaScripthtmlandroid脚本
      在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之: 1 JAVASCRIPT脚本调用android程序    要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
  • 8个最佳Web开发资源推荐 lampcy 编程Web程序员
    Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作，程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助，比如指导手册、在线课程和一些参考资料，而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言，或是了解最新的标准，还是需要从其他地方找到一些灵感，我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源，帮助你更成功地进行Web开发。 这里列出10个最佳Web开发资源，它们都是受
  • 架构师之面试------jdk的hashMap实现 nannan408 HashMap
    1.前言。   如题。 2.详述。   (1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法（其实也就是简单的加乘算法），如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了）。 static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
  • html禁止清除input文本输入缓存 Rainbow702 html缓存input输入框change
    多数浏览器默认会缓存input的值，只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。 如果不想让浏览器缓存input的值，有2种方法： 方法一： 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";  <input type="text" autocomplete="off" n
  • POJO和JavaBean的区别和联系 tjmljw POJOjava beans
    POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比 POJO复杂很多， Java Bean 是可复用的组件，对 Java Bean 并没有严格的规
  • java中单例的五种写法 liuxiaoling java单例
    /** * 单例模式的五种写法： * 1、懒汉 * 2、恶汉 * 3、静态内部类 * 4、枚举 * 5、双重校验锁 */ /** * 五、 双重校验锁，在当前的内存模型中无效 */ class LockSingleton { private volatile static LockSingleton singleton; pri
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他