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深度学习pytorch深度学习python
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- 华为OD机试 2025B卷 - 字符串加密 (C++ & Python & JAVA & JS & C语言)
YOLO大师
华为od华为OD机试2025B卷华为OD2025B卷华为OD机考2025B卷
2025B卷目录点击查看:华为OD机试2025B卷真题题库目录|机考题库+算法考点详解2025B卷100分题型题目描述给你一串未加密的字符串str,通过对字符串的每一个字母进行改变来实现加密,加密方式是在每一个字母str[i]偏移特定数组元素a[i]的量,数组a前三位已经赋值:a[0]=1,a[1]=2,a[2]=4。当i>=3时,数组元素a[i]=a[i-1]+a[i-2]+a[i-3]。例如:
- 关于 Linux中系统调优的一些笔记
山河已无恙
Linux笔记Linux性能调优1024程序员节linux运维
写在前面推送的的邮件里看到有大佬讲的公共课,听了之后这里整理学习笔记。因为是公开课,所以讲的很浅,没接触过,这里做为了解,长长见识。博文内容包括系统调优原理概述如何检测系统的性能瓶颈如何进行内核参数调优如何限制服务的资源占用自定义tuned调优配置集我突然又明白,死亡是聪明的兄长,我们可以放心地把自己托付给他,他会知道在我们有所准备的适当时刻前来。我也突然懂得,原来痛苦、失望和悲愁不是为了惹恼我们
- PyTorch深度学习优化实战:从理论到实践的现代化技能指南
智算菩萨
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引言:现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天,掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络,更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。随着PyTorch2.x系列的成熟,特别是最新2.7版本的发布,框架为开发者提供了前所未有的优化工具和性能潜力。本文将深入探讨现代PyTorch开发中的核心优化技能,从编译器优化到注意力机制革新,从内
- 俄罗斯方块AI深度解析:从算法原理到实现细节
智算菩萨
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俄罗斯方块AI深度解析:从算法原理到实现细节前言俄罗斯方块,这个诞生于1984年的经典游戏,至今仍然是人工智能研究领域的热门课题。当简单的几何形状在网格中不断下落时,看似简单的规则背后却隐藏着复杂的策略决策问题。本文将深入剖析一个基于Python实现的俄罗斯方块AI系统,探讨其如何通过精巧的算法设计实现近乎完美的自动游戏表现。游戏状态的数字化抽象在构建任何游戏AI之前,我们首先需要将人类直观理解的
- 双系统如何做接口认证-V2
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现有A系统,B系统,A系统启动的时候调用B系统的注册接口API1(把A系统配置信息注册到B系统),A系统定时向B系统接口AP2发送心跳信息,B系统根据业务情况,调用A系统的业务接口AP3,请设计两系统的接口认证方式。以下是为A系统(Python)与B系统(SpringBoot)设计的双向安全认证方案及关键代码实现,结合JWT、数字签名和HTTPS加密,确保注册、心跳、业务调用的安全可靠。整体认证方
- AI原生应用:多模态交互技术的5大核心应用场景解析
AIGC应用创新大全
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#AI原生应用:多模态交互技术的5大核心应用场景解析>关键词:多模态交互、AI原生应用、人机交互、深度学习、应用场景>摘要:本文将深入解析多模态交互技术的核心原理,通过智能家居、医疗诊断、自动驾驶、教育创新和虚拟助手五大应用场景,揭示AI如何像人类感官协同工作般理解世界。文章包含技术原理图解、真实案例代码和未来趋势预测。##背景介绍###目的和范围解析多模态交互技术在AI原生应用中的落地实践,涵盖
- PyTorch 2.7深度技术解析:新一代深度学习框架的革命性演进
智算菩萨
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引言:站在AI基础设施变革的历史节点在2025年这个充满变革的年份,PyTorch团队于4月23日正式发布了2.7.0版本,随后在6月4日推出了2.7.1补丁版本,标志着这个深度学习领域最具影响力的框架再次迎来了重大突破。这不仅仅是一次常规的版本更新,而是一次面向未来计算架构和AI应用场景的全面重构。从底层硬件支持到上层API设计,从编译器优化到注意力机制革新,PyTorch2.7展现出了前所未有
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mcpserverfromfastmcpimportFastMCPimportlogging#配置日志记录logging.basicConfig(level=logging.INFO)logger=logging.getLogger(__name__)mcp=FastMCP("DemoServer")@mcp.tool()asyncdefcalculate(a:float,b:float,op:s
- Boltz-2:革命性生物分子模型,加速药物发现的新引擎
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AIGC学习资料库Boltz-2生物模型AI
在药物研发领域,预测蛋白质与其他分子间的结合强度(BindingAffinity)始终是核心挑战之一。传统方法如自由能微扰法(FEP)虽然精确,但计算成本极高,难以大规模应用。如今,Boltz-2的诞生打破了这一瓶颈——这是首个开源的深度学习模型,其结合强度预测准确度接近FEP方法,却将速度提升了1000倍,成为药物早期筛选的“加速器”。项目简介Boltz-2是由jwohlwend团队开发的生物分
- Node.js 后台系统 - 基本增删改查实现
个人简介个人主页:魔术师学习方向:主攻前端方向,正逐渐往全栈发展个人状态:研发工程师,现效力于政务服务网事业人生格言:“心有多大,舞台就有多大。”推荐学习:Vue2Vue3Vue2/3项目实战Node.js实战Three.js鸿蒙开发小程序使用备注:仅供学习交流严禁用于商业用途,若发现侵权内容请及时联系作者更新进度:持续更新内容个人名片:每篇文章最下方都有加入方式,旨在交流学习&资源分享,快加
- 华为OD机考2025B卷 - 最多几个直角三角形(Java & Python& JS & C++ & C )
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最新华为OD机试真题目录:点击查看目录华为OD面试真题精选:点击立即查看题目描述有N条线段,长度分别为a[1]-a[n]。现要求你计算这N条线段最多可以组合成几个直角三角形。每条线段只能使用一次,每个三角形包含三条线段。输入描述第一行输入一个正整数T(1#
- CSC研修计划的书写
博主最近在申请CSC,所以也会更新一下自己的学习笔记,有需要的可以关注我一下,同时有问题大家可以一起交流一下啊一要求(fromCSC官网)①拟留学专业(研究课题)在国内外研究情况及水平;②拟选择的留学国别、留学单位及选择原因(应简单评述对方国家及留学单位在申请人所从事学科、专业领域的水平、优势,申请人及所在单位与对方有无合作基础及业务联系);③达到本次出国学习预期目标的可行性,结合本人目前从事的工
- 【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估
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评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法,涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术:一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC:通过绘制真正例率(TPR)vs假正例率(FPR)曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1:完美分类;AUC=0.5:随机猜测。适用于二分类及多分类(OvR或OvO策略)。混淆矩阵:可视化模型在各类别上的具体错误(如将
- 【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类
巴伦是只猫
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1.多类分类(Multi-classClassification)定义多类分类是指目标变量(标签)有超过两个类别的分类任务。例如:手写数字识别:10个类别(0~9)。图像分类:区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类:政治、经济、体育等。特点互斥性:每个样本仅属于一个类别(区别于多标签分类)。输出要求:模型需输出每个类别的概率分布,且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR):训练K个二分类器(
- Day08-Flask 或 Django 简介:构建 Web 应用程序
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Flask或Django简介:构建Web应用程序网络开发领域提供了丰富的工具和框架,而Python作为一门多功能的语言,在构建健壮且可扩展的Web应用方面脱颖而出。本课程将作为你使用Python进行Web开发的入门指南,特别聚焦于两个流行的框架:Flask和Django。我们将探讨这些框架背后的基本概念,为你创建动态Web应用和RESTfulAPI奠定基础。理解这些框架对于将AI模型集成到Web应
- 【附源码】基于flask框架求职招聘网站 (python+mysql+论文)
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取本课题的源码和程序系统程序文件列表系统的选题背景和意义选题背景:随着互联网技术的飞速发展,网络求职招聘已经成为了现代人才市场的一大趋势。传统的求职招聘方式逐渐被线上平台所取代,这主要得益于网络平台的便捷性、实时性和广泛性。然而,现有的求职招聘网站虽然数量众多,但质量参差不齐,用户体验也各不相同。一些求职者和招聘者在面对海量信息时,往往会感到无所适从,
- DRM 显示控制与硬件参数配置链路总结(以 i.MX8MP 为例)
DRM显示控制与硬件参数配置链路总结(以i.MX8MP为例)支持作者新书,深入学习嵌入式开发知识:京东购买链接一、核心理解显示参数(如分辨率、时序、色深)最终来源于用户空间,由DRM驱动完成传递与配置,并由LCD控制器驱动实际硬件输出。设备树中通常不写死这些参数。二、显示硬件参数:定义与归属参数项通常设置位置说明分辨率用户空间(如Weston)通过DRMAPI设置,例如1920x1080@60Hz
- 大语言模型(LLM)课程学习(Curriculum Learning)、数据课程(data curriculum)指南:从原理到实践
在人工智能的浪潮之巅,我们总会惊叹于GPT-4、Llama3.1、Qwen2.5这些顶尖大语言模型(LLM)所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知,能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。一个自然而然的问题是:它们是如何“学”会这一切的?大多数人会回答:“用海量数据喂出来的。”这个答案只说对了一半。如果你认为只要把互联网上能找到的所有数据(比如15万亿个token)随机打乱,然后“一锅烩”地喂给模型,
- Halcon学习之select_shape()算子参数介绍
一、算子介绍select_shape()是HALCON中用于基于形状特征筛选区域的关键算子,广泛应用于图像分割、目标检测和工业质检等领域。它允许用户根据指定的几何特征从输入区域集合中选择符合条件的区域。至于为什么单独介绍这个算子呢,因为他筛选特征的方式有太多种了,如果可以熟练的掌握这些特征,那在后面的例程学习以及实际应用中,可谓是得心应手了。二、算子参数select_shape(Regions:S
- Halcon例程学习四:pcb_inspection.hdev
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Halcon例程学习学习
一、例程介绍这个例程主要是检测pcb电路板中的一些电路线缺陷二、例程相关算子gray_opening_shape()//特定形状结构元的灰度开运算gray_closing_shape()//特定形状结构元的灰度闭运算dyn_threshold()//动态二值化操作三、例程处理流程1.对原图像进行灰度开运算,图像先腐蚀再膨胀。经过灰度开运算后,图像整体会变暗一些,并且会将黑色区域中的白色缺陷进行填充
- 解决更新python版本后,虚拟环境不可用的问题
Superstarimage
diffusers编程pythonpython人工智能开发语言
因为安装xformers,需要额外加装triton,而triton需要的python版本(3.10)高于我当前虚拟环境的版本(3.8),因此博主手动提升了当前虚拟环境的版本:condainstallpython=3.10结果应用该虚拟环境时,始终报如下错误:(TrainControlNet)F:\XYX\Documents\SpongeCakeInverse\AITools\the3rdparty
- Hadoop MapReduce入门
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数据分析进阶之路Linux命令hadoopMapReduce入门
入门简介计算过程分为两个阶段Map和ReduceMap阶段并行处理输入数据Reduce阶段对Map结果进行汇总针对python语言来说:map函数或者reduce函数来说,输出的数据格式为元组tuple一个简单的MapReduce程序只需要指定map()reduce()input()output()剩下的由框架完成。Linux常见命令:-读取文件(文本文件,在Windows下使用记事本打开的文件)
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Aspose文档开发文档管理asposePPT文档开发文档处理
有时需要从PowerPoint幻灯片中提取文本以执行文本分析。另一方面,可能需要提取文本并将其保存在文件或数据库中以进行进一步处理。因此,本文介绍了如何使用C#从PowerPoint演示文稿中提取文本。特别是,将学习如何从特定的幻灯片或整个演示文稿中提取文本。从PowerPoint幻灯片中提取文本从PowerPoint演示文稿中提取文本为了处理PowerPoint演示文稿,Aspose提供Aspo
- 人工智能学习资源
Hemy08
人工智能学习
无机器学习基础:https://www.coursera.org/learn/machine-learning有机器学习基础:MachineYearning深度学习入门:https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
- opencv初步学习——图像处理2
这一部分主要讲解如何初步地创建一个图像,以及彩色图像我们的一些基本处理方法一、创建一个灰度图像1-1、zeros()函数[NumPy库]要用到这一个函数,首先我们需要调用我们的NumPy库,这一个函数的作用是可以帮助我们生成一个元素值都是0的二维数组,如果我们把这些数据放到一张图片里面去,那么就对应着我们的一个黑色图像。当然我们也可以通过修改数组中的数字大小来改变图像的颜色(但还是灰度图像)(1)
- 【DeepSeek开源周】Day 4:DualPipe & EPLB 学习笔记
蓝海星梦
DeepSeek开源周探秘开源学习笔记人工智能云计算分布式
目录一、DualPipe&EPLB概述二、DualPipe详解1.流水线并行策略(1)F-then-B策略(2)1F1B策略2.朴素流水线并行3.GPipe微批次流水线并行4.PipeStream5.ZBPP6.DualPipe7.DualPipeV8.流水线并行方案对比三、EPLB详解1.专家并行(EP)2.EPLB冗余专家策略3.负载均衡策略(1)分层负载均衡(2)全局负载均衡(3)接口和示例
- 2025最新盘点:9款高效韦恩图工具推荐
Designseek满血版
人工智能图论
在数据分析、逻辑推理以及众多学术研究领域,韦恩图都扮演着极为关键的角色。它以直观的圆形或椭圆形重叠区域,清晰地展现出不同集合之间的关系,无论是集合间的交集、并集还是补集,都能一目了然地呈现出来。无论是学生在学习数学、逻辑学课程时梳理知识点,还是专业人士在进行市场调研、项目规划时分析数据,亦或是科研人员在撰写论文、展示研究成果时阐述理论框架,一款好用的韦恩图绘制工具都显得至关重要。今天,就让我为大家
- 量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态——2025年超异构计算架构下的万亿参数模型训练革命产业拐点:英伟达BlackwellUltra发布光互连版GPU,IBM量子处理器突破512比特,光子计算商用成本降至$5/TOPS实测突破:Llama3-405B在光子-量子混合集群训练能耗下
- 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
推理(Inference)是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同,推理阶段不计算梯度也不更新权重,仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析:1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数(权重和偏置)。前向传播:输入数据逐层计算,得到输出。后处理:根据任务类型解析输出(如分类取概率最大值,回归直接输出)。2.代码实现(Python+NumPy)(1)定义模型
- 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
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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