- 【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
正则化代价函数(RegularizedCostFunction)详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术,通过在原始代价函数中添加惩罚项,约束模型参数的大小,从而提高泛化能力。以下是系统化的解析:1.为什么需要正则化?过拟合问题:当模型过于复杂(如高阶多项式回归、深度神经网络)时,可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案:在代价函数中增加对参数的惩罚,抑制不重要的特征权重。2.
- error -- unsupported GNU version gcc later than 10 are not supported;(gcc、g++)
众人(某音、某书同名)
服务器linux运维
服务器跑dit时编译flash-atten以及pytorch的cuda版本检查出错,分别报错题目以及如下:想了下是系统找不到编译器subprocess.CalledProcessError:Command'['which','c++']'returnednon-zeroexitstatus1.备案,以后有人要用12我还得换回来方案一:更改gcc和gcc+的版本没有合适的版本的话需要root权限指定
- 动态链接库:技术赋能,打通“最后一公里”的商业模式
超级晒盐人
经验分享学习方法人工智能教育电商程序员创富
序言-飞跃大山的故事阿登是一位热爱骑行的冒险者,他计划骑行穿越一片壮丽的山脉,去探索那片未知的风景。然而,当他查看路线图时,他发现其中有一座几乎不可能翻越的高峰。这座山峰不仅陡峭无比,还充满了危险的地形,即使是经验最丰富的骑行者也望而却步。阿登知道,仅凭自己的力量,很难完成这次骑行计划。于是,他开始寻找解决方案。在一次偶然的机会中,他听说了一位名叫阿飞的飞行员,他提供一种独特的服务——用直升机帮助
- 企业级视频链接的技术实现与安全性策略
前言视频链接作为内容分发的关键入口,其参数设计直接影响系统安全性、用户体验和运营效率。一个标准化的视频链接应包含资源标识、访问控制和播放体验三类核心参数,同时保持结构清晰和可扩展性。视频链接的批量生成与管理策略1.高效批量生成技术针对运营场景的批量链接生成需求,实现高性能的生成方案:importcsvimportconcurrent.futuresfromtqdmimporttqdmclassBa
- CALayer的异步处理
在iOS开发中,实现**CALayer**的异步处理是优化性能的关键技术,尤其对于复杂绘制或需要高性能渲染的场景。以下是完整实现方案:一、异步绘制核心架构设置异步绘制标志触发display创建异步任务执行绘制生成CGImage设置contents主线程CALayer实现displayLayer:方法全局队列CoreGraphics绘制主线程回调二、完整实现代码1.自定义异步图层//AsyncLay
- python profile_python程序之profile分析
操作系统:CentOS7.3.1611_x64python版本:2.7.5问题描述1、Python开发的程序在使用过程中很慢,想确定下是哪段代码比较慢;2、Python开发的程序在使用过程中占用内存很大,想确定下是哪段代码引起的;解决方案使用profile分析分析cpu使用情况可以使用profile和cProfile对python程序进行分析,这里主要记录下cProfile的使用,profile参
- 高效沟通05-FFC赞美法则
古城码农
工作记实录高效沟通沟通技巧
效沟通专栏–组织运转的命脉与个人成功的基石目录1.概念1.1底层逻辑1.2优势1.3适用场景1.4技巧2.示例1.概念 FFC是由三个英文单词首字母组成的结构化赞美模型,旨在让赞美真实可信、打动人心,避免空洞敷衍。其核心是通过三个层次构建逻辑闭环:要素含义作用关键要点F(Feeling)感受表达主观情感反应用情绪词传递真诚(如“感动”“佩服”)例:“你的方案让我非常惊喜!”F(Fact)事实提供
- 养老机构运营实训室建设要点:构建实战化运营管理实训体系
凯禾瑞华_实训室建设
实训室建设大数据物联网智慧健康养老服务与管理虚拟仿真教学人工智能智慧养老
养老机构运营实训室作为养老服务人才培养的重要载体,其建设质量直接影响专业人才的实践能力与行业适配度。围绕实战化运营管理实训体系的构建目标,需从多维度精准把握建设要点,打造契合行业需求的实训环境。点击获取实训室建设方案一、明确建设目标与定位(一)贴合行业需求养老机构运营实训室建设要点的核心,在于精准对接养老行业发展趋势与实际需求。随着老龄化社会加速,养老服务精细化、智慧化需求激增,实训室应锚定培养具
- 基于虚拟化技术的网闸安全交换:物理隔离时代的智能数据流通引擎
109702008
#linux系统安全安全人工智能网络
摘要:在等保2.0和零信任架构背景下,传统网闸正从“物理断网”向“智能交换”演进。本文将深入解析如何通过硬件虚拟化+策略容器化在网闸内部实现安全数据交换,并提供工业级落地方案。一、痛点:隔离与效率的终极矛盾当企业面临以下场景时,传统网闸力不从心:生产网与办公网需实时同步数据库公有云与私有云间敏感文件传输多租户环境下跨安全域业务协同核心矛盾:物理隔离阻断攻击链的同时,也阻断了业务流!二、技术破局:虚
- 目前最火的agent方向-A2A快速实战构建(二): AutoGen模型集成指南:从OpenAI到本地部署的全场景LLM解决方案
引言:打破模型壁垒,构建灵活AI应用在AI应用开发中,大语言模型(LLM)的选择往往决定了系统的能力边界。AutoGen通过标准化的模型客户端协议,实现了对OpenAI、AzureOpenAI、本地模型等多源LLM的统一接入,让开发者能够根据场景需求自由切换模型服务。本文将深入解析AutoGen的模型集成框架,从云端服务到本地部署,助你构建弹性可扩展的AI代理系统。一、模型客户端核心架构:统一接口
- 燕云十六声武器心法搭配推荐 燕云十六声心法怎么选择
雷电云手机
网络游戏
在《燕云十六声》中,武器与心法的搭配对战斗表现至关重要。以下是几种推荐的搭配方案:1.长剑+太极心法特点:攻守兼备,适合近战。推荐理由:太极心法提升防御和反击能力,配合长剑的灵活攻击,适合持久战。2.双刀+狂风心法特点:高攻速,爆发强。推荐理由:狂风心法增强攻击速度和暴击率,双刀的高频攻击能迅速压制敌人。3.长枪+破军心法特点:高伤害,适合中距离战斗。推荐理由:破军心法提升攻击力和破防效果,长枪的
- 大模型训练与微调(1)——优化器选择总结
John_今天务必休息一天
人工智能机器学习深度学习
大模型训练与微调(1)——优化器选择总结一、AdamW优化器:成熟稳定的主流选择二、Lion优化器:谷歌提出的高效替代方案三、其他优化器的补充应用四、优化器选择趋势与实验对比五、未来发展方向当前最新的大模型在优化器的选择上,主要结合了传统优化器的稳定性与新型优化器的效率优势。以下是主流大模型采用的优化器及其技术特点的总结:一、AdamW优化器:成熟稳定的主流选择核心原理与改进AdamW是Adam的
- 爆改RAG!用强化学习让你的检索增强生成系统“开挂”——从小白到王者的实战指南
许泽宇的技术分享
人工智能
“RAG不准?RL来救场!”——一位被RAG气哭的AI工程师前言:RAG的烦恼与AI炼丹师的自我修养在AI圈混久了,大家都知道RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是大模型落地的“万金油”方案。无论是企业知识库、智能问答,还是搜索引擎升级,RAG都能插上一脚。但你用过RAG就知道,理想很丰满,现实很骨感。明明知识库里啥都有,问个“量子比特的数学表达式”,
- 李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进
Transformer架构的演进与替代方案:从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构,其设计并非凭空而来,也并非没有缺点。本次讨论的核心便是:新兴的架构,如MAMA,是如何针对Transformer的弱点进行改进,并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进,我们必须首先明确一个核心原则:每一种神经网络架构,都有其存在的技术理由。CNN(卷积神经网络):为
- Vue 3 + Element Plus 常见开发问题与解决方案手册
JaysonJin
小问题vue.js前端javascript
Vue3+ElementPlus常见开发问题与解决方案手册本文整理了常见但容易混淆的几个Vue3前端开发问题,包括插槽、原型链、响应式数据处理、v-model报错、样式阴影控制等,建议收藏学习!一、动态插槽fallback原理详解✅场景在组件中使用如下代码:✅疑问为什么加了默认内容,父组件传了插槽就会生效,没传就自动使用默认内容?✅解答这是Vue插槽的fallback(回退)机制:父组件有传插槽,
- Spring Boot 循环依赖问题解决方案笔记(基于电商系统示例)
Chen-Edward
SpringBootspringboot笔记后端javaideintellij-ideaspring
1.问题背景以一个电商系统为例子,SpringBoot应用启动时抛出了循环依赖(CircularDependency)异常,错误信息如下:***************************APPLICATIONFAILEDTOSTART***************************Description:Thedependenciesofsomeofthebeansintheappli
- SFT(监督微调)详解:零基础入门到精通,一篇详细的入门教程!
AGI大模型老王
人工智能程序员大模型学习AI大模型大模型微调SFT
文章目录具体步骤如下:应用场景优点举例步骤1:预训练模型的选择步骤2:数据收集与标注步骤3:数据预处理步骤4:数据集划分步骤5:加载预训练模型步骤6:数据编码步骤7:创建数据加载器步骤8:定义训练过程步骤9:模型评估步骤10:模型保存零基础入门AI大模型一、全套AGI大模型学习路线二、640套AI大模型报告合集三、AI大模型经典PDF籍四、AI大模型商业化落地方案学习计划:资料领取SFT(监督微调
- 从新闻到知识图谱:用大模型和知识工程“八步成诗”打造科技并购大脑
许泽宇的技术分享
知识图谱科技人工智能
一句话摘要:本文带你用现代NLP和知识图谱技术,把科技公司并购新闻变成结构化的知识大脑,过程全景揭秘,理论与实战齐飞,代码只用伪代码,干货与段子齐发,助你成为AI知识工程老司机!前言:为什么要把新闻变成知识图谱?想象一下,你是个投资分析师,老板让你一周内梳理全球科技并购大事件,找出谁在买谁、花了多少钱、背后有哪些大佬、涉及哪些新技术……你会怎么做?A.手动Ctrl+F,Excel狂敲,熬夜爆肝?B
- Docker 容器间通信:Link 与自定义网络
Docker容器间通信:Link与自定义网络关键词:Docker容器通信、容器网络模型、DockerLink、自定义网络、Bridge网络、Overlay网络、网络驱动摘要:本文深入解析Docker容器间通信的两种核心方式——传统Link机制与现代自定义网络方案。通过对比分析两者的技术原理、实现方式、适用场景及最佳实践,帮助读者理解Docker网络架构的演进逻辑。文章从容器网络基础概念出发,详细阐
- 【python实用小脚本-125】基于 Python 的 Gmail 邮件发送工具:实现高效邮件自动化
Kyln.Wu
Pythonpython自动化网络
引言在现代办公和开发环境中,邮件通信是一种重要的沟通方式。自动化发送邮件可以大大提高工作效率,例如发送通知、报告或文件。本文将介绍一个基于Python的Gmail邮件发送工具,它能够通过Gmail的SMTP服务器发送邮件,并支持附件功能。该工具主要利用了Python的smtplib库和email库,结合了邮件构建和网络通信技术,为用户提供了一个简单易用的邮件发送解决方案。总体功能概述Gmail邮件
- 深入理解数据库领域的 SQL 索引失效问题
数据库管理艺术
数据库sqlai
深入理解数据库领域的SQL索引失效问题关键词:SQL索引、索引失效、查询优化、执行计划、数据库性能、B+树、索引选择性摘要:本文深入探讨SQL索引失效的核心问题,分析导致索引失效的8种典型场景及其背后的原理机制。通过B+树索引结构解析、执行计划解读和实际案例演示,帮助开发者全面理解索引失效的本质原因。文章提供详细的优化方案和最佳实践,包括索引设计原则、SQL编写规范以及性能调优技巧,并附有MySQ
- React.js在前端移动端开发中的应用
大厂前端小白菜
前端react.js前端框架ai
React.js在前端移动端开发中的应用关键词:React.js、移动端开发、跨平台、组件化、性能优化、ReactNative、PWA摘要:本文将深入探讨React.js在移动端开发中的应用场景和技术实现。从React的核心特性出发,分析其在移动端的优势,详细介绍ReactNative的工作原理,并通过实际案例展示如何构建高性能的移动应用。文章还将对比不同移动端开发方案,提供性能优化建议,并展望R
- 【python实用小脚本-128】基于 Python 的 Hacker News 爬虫工具:自动化抓取新闻数据
Kyln.Wu
Pythonpython爬虫自动化
引言在技术社区中,HackerNews是一个汇聚最新技术文章和讨论的热门平台。许多开发者和技术爱好者依赖它来获取行业动态和前沿资讯。然而,手动浏览和筛选这些文章可能耗时且低效。本文将介绍一个基于Python的HackerNews爬虫工具,它能够自动化地从HackerNews网站抓取最新文章,并将结果保存为CSV文件。该工具主要利用了Python的requests、BeautifulSoup和csv
- 无人机RTK技术要点与难点分析
云卓SKYDROID
无人机人工智能高科技云卓科技科普
一、RTK技术核心要点1.定位原理与精度提升RTK通过基准站与无人机(移动站)的实时差分计算消除误差。基准站已知精确坐标,将其观测的卫星载波相位数据发送给无人机,无人机通过对比自身接收的卫星信号与基准站数据的相位差,实现厘米级定位(水平1cm+1ppm,垂直2cm+1ppm)。相比普通GPS(米级误差),RTK显著解决了电离层延迟、对流层折射、卫星钟差等误差源。2.系统组成关键双天线设计:部分方案
- 对加密字段进行模糊查询:基于分词密文映射表的实现方案
大三小小小白
数据库
引言在当今数据安全日益重要的背景下,数据库字段加密已成为保护敏感信息的常见做法。然而,加密后的数据给模糊查询带来了巨大挑战。本文将介绍一种基于分词密文映射表的解决方案,实现对加密字段的高效模糊查询。一、问题背景考虑一个用户管理系统,其中包含手机号、身份证号、住址等敏感信息。这些字段需要加密存储以保证安全,但同时业务上又需要支持模糊查询(如根据手机号前几位查询用户)。传统加密方式直接阻碍了模糊查询功
- 推客系统全栈开发指南:从架构设计到商业化落地
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系统小程序分销系统短剧系统海外短剧系统推客系统推客小程序
一、推客系统概述推客系统(TuiKeSystem)是一种结合社交网络与内容分发的创新型平台,旨在通过用户间的相互推荐机制实现内容的高效传播。这类系统通常包含用户关系管理、内容发布、智能推荐、数据分析等核心模块,广泛应用于电商导购、知识分享、新闻资讯等领域。推客系统的核心价值在于:利用社交关系链实现内容病毒式传播通过激励机制提升用户参与度基于用户行为数据优化推荐算法构建内容生产者与消费者的良性互动生
- 推客系统开发:从0到1构建高效社交化推荐引擎
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推客系统分销系统海外短剧系统推客小程序推客系统开发推客小程序开发推客分销系统
在信息爆炸的时代,如何让用户快速获取感兴趣的内容?推客系统(推荐引擎)成为解决这一问题的核心方案。无论是电商、内容平台还是社交应用,精准的推荐算法都能显著提升用户粘性和转化率。本文将带您了解推客系统的核心模块与开发要点,助您快速构建高效的推荐体系。一、推客系统的核心价值个性化体验:基于用户行为数据(浏览、点赞、收藏等)生成定制化推荐。流量高效分发:解决“信息过载”问题,提升内容/商品的曝光率。商业
- 《推客系统开发全景指南:从架构设计到运营落地的完整解决方案》
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数据库大数据短剧java推客系统推客小程序推客分销
一、推客系统概述与市场背景1.1什么是推客系统?推客系统(ReferralSystem)是一种基于社交关系网络的数字化推荐营销平台,通过系统化的机制设计激励用户自发进行产品或服务的推广传播。这种系统将传统的口碑营销模式与现代互联网技术相结合,形成了可追踪、可量化、可优化的新型营销生态系统。1.2行业发展现状随着流量红利逐渐消退,企业获客成本不断攀升,推客系统凭借其高效低成本的特性受到广泛关注。据统
- Axure版ArcoDesign 组件库-免费版
AxureMost
axure模板-素材axure产品经理
ArcoDesign元件库是字节系基于ByteDesign升级而来的、能力全面的企业级产品设计系统。以下是对它的详细介绍:链接地址特点丰富的组件和样式:包含各种类型的组件,覆盖了多种交互场景,如通用类、布局类、数据展示类、数据输入类、反馈类、导航类等。同时提供丰富的颜色主题配置,支持自定义,包括基础颜色、字体、阴影等,且支持可视化编辑与实时预览。灵活的布局方案:基于模块化设计,支持响应式设计,便于
- stm32c8t6工程,使用hal库,如何解决?
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)stm32嵌入式硬件单片机c语言
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!全文目录:问题描述解决方案1.**分析报错问题**2.**蓝牙通信处理的中断机制**代码示例:蓝牙数据接收中断处理3.**倒计时功能实现**4.**舵机控制**5.**O
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round