- 新型模型架构(参数化状态空间模型、状态空间模型变种)
三月七꧁ ꧂
LLM语言模型gpt文心一言promptembeddingAIGCagi
文章目录参数化状态空间模型状态空间模型变种 Transformer模型自问世以来,在自然语言处理、计算机视觉等多个领域得到了广泛应用,并展现出卓越的数据表示与建模能力。然而,Transformer的自注意力机制在计算每个词元时都需要利用到序列中所有词元的信息,这导致计算和存储复杂度随输入序列长度的平方级别增长。在处理长序列时,这种复杂性会消耗大量的计算资源与存储空间。为了解决这个问题,研究人
- 极智芯 | 解读国产AI算力算能产品矩阵
极智视界
极智芯AI芯片算力国产化算能算力人工智能GPUTPU
欢迎关注我的公众号[极智视界],获取我的更多经验分享大家好,我是极智视界,本文分享一下解读国产AI算力华为昇腾产品矩阵。邀您加入我的知识星球「极智视界」,星球内有超多好玩的项目实战源码和资源下载,链接:https://t.zsxq.com/0aiNxERDq算能属于自研TPU阵营,算能,有时候又叫比特大陆,有时候又叫算丰,我没有研究过他们公司的具体发展情况,所以关于称呼就不展开来。对于算能,我使用
- Java爬取淘宝商品详情高级版接口的完整指南
Jelena15779585792
淘宝APIJavajava开发语言
在电商数据分析和市场研究中,获取淘宝商品的详细信息是一项重要任务。淘宝开放平台提供了taobao.item.get和taobao.item.get_pro等高级接口,允许开发者通过商品ID(num_iid)获取商品的标题、价格、图片、描述、SKU等详细信息。本文将详细介绍如何使用Java技术实现一个高效、稳定的爬虫程序,从接口调用、数据解析到存储,帮助你快速获取淘宝商品详情。一、环境搭建与依赖配置
- 为什么「上下文检索」是提升 RAG 系统问答准确度的关键?
后端人工智能数据库
为什么明明答案就在知识库里,但AI却无法准确回答?原因之一是由于RAG系统处理文档的方式。“文档切块”步骤导致丢失语义缺失、语义歧义或全局结构缺失,AI可能只看到了“局部信息”,却忽略了“全局意义”。这正印证了莫拉维克悖论——对人类而言是基于直觉的语义衔接,对AI却是一个需要复杂计算的挑战。针对这一问题,庖丁研究团队推出“上下文检索技术”——突破性地让AI通过结构解析和语义重组跨越文档碎片,让AI
- DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek大模型作为人工智能领域的前沿成果,通过670亿参数的混合专家架构(Mixture-of-Experts,MoE),在多模态任务处理与专业场景应用中展现了显著优势。其核心技术突破体现在多语言处理能力、视觉语言理解模块以及深度优化的自然语言处理算法上,能够覆盖学术研究、代码开发、内容创作等多元场景。例如,在论文写作领域,模型通过智能选题推荐、文献综述生成及SEO关键词拓展功能,
- 一个人可以仿制出中望CAD 类似的软件吗
七贤岭双花红棍
面试
仿制中望CAD这类工业级CAD软件对个人开发者而言几乎是不可能完成的任务,但若以研究或简化版为目标,则存在理论可能性。以下是具体分析:一、技术挑战:工业软件的复杂性远超想象几何内核(CAD的核心灵魂)中望CAD依赖自主开发的Overdrive内核,需实现:BREP/NURBS几何建模约束求解器(如草图尺寸驱动)大规模装配体管理(10万+零件级)难点:仅几何内核开发就需要数十名数学家和工程师团队协作
- 人工智能学习大纲
互联网搬砖老肖
AI原力计划工具使用人工智能学习
前言人工智能正以惊人的速度发展,其潜力既令人兴奋,也引人深思。它既可能为解决全球性问题带来希望,也可能带来前所未有的挑战。人工智能时代的到来已是不可逆转的趋势,科幻电影中的某些场景或许将成为现实。我对人工智能的研究越深入,就越能感受到它的强大力量。我所担忧的不仅仅是它对就业市场的冲击,更是它可能对人类社会结构带来的深远影响。未来,对人工智能的理解可能像今天对电脑操作的掌握一样重要。掌握人工智能技术
- TORGO 数据库:构音障碍语音研究的宝贵资源
帅小柏
语音识别与Wenet实战语音识别与ESPnet实战语音识别
TORGO数据库:构音障碍语音研究的宝贵资源在语音识别和语音病理学领域,构音障碍(Dysarthria)是一个重要的研究方向。构音障碍是由神经运动接口异常引起的,导致发音器官运动异常,语音不清晰,传统自动语音识别(ASR)系统难以有效识别。为了推动这一领域的研究,多伦多大学开发了TORGO数据库,这是一个包含构音障碍患者和正常对照组语音数据的宝贵资源。1.数据库简介TORGO数据库是由多伦多大学计
- AI与大数据融合:技术路径与行业赋能
互联网Ai好者
人工智能大数据
在数字化浪潮中,数据已成为驱动社会与商业变革的核心生产要素。据IDC预测,2025年全球数据总量将增长至175ZB,其中物联网设备、社交媒体及企业数字化系统贡献了80%的增量数据。面对海量异构数据的处理需求,传统分析工具已显现出明显局限:Gartner研究指出,仅35%的企业能有效利用其数据资产。在此背景下,人工智能技术通过算法突破与算力跃迁,正重塑大数据价值挖掘范式,构建从数据感知到决策闭环的全
- Python爬虫丨批量下载必应4K壁纸
凌小添
Python爬虫项目python爬虫开发语言
1.项目背景经常用电脑的朋友应该会发现,电脑锁屏页面是微软必应每天更新的精美壁纸,偶尔还能看到一些十分惊艳的壁纸,于是我去寻找如何下载他们,我在GitHub上闲逛时,还真发现一个自动归档这些壁纸的仓库。该项目由GitHub用户niumoo维护,项目地址:niumoo/bing-wallpaper。该项目每天自动归档必应首页美图!但当我点开README.md时,发现仓库仅保存图片Markdown索引
- 【三维路径规划】混合蝴蝶粒子群算法、粒子群算法和蝴蝶算法无人机复杂山地环境下航迹规划【含Matlab源码 11127期】
Matlab领域
Matlab路径规划(高阶版)matlab
Matlab领域博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;个人主页:Matlab领域代码获取方式:CSDNMatlab领域—代码获取方式座右铭:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(高阶版)②付费专栏Matlab路径规划(进阶版)③付费专栏Matlab路径规划(初级版)⛳️关注CSDNMatlab领域,更多资源等你来!!⛄一、
- Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾
数据库人工智能阅读
人工智能(AI)和数据库(DB)在过去的50年里得到了广泛的研究,随着数据库近年来的不断发展,数据库开始与人工智能结合,数据库和人工智能(AI)可以相互促进。一方面,AI可以使数据库更加智能化(AI4DB)。例如,传统的数据库优化技术无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求,尤其是在云上。幸运的是,基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面,数据库技术可以优化AI模型(DB
- 【AI学习从零至壹】pytorch基础
flyyyya
AI算法人工智能学习pytorch
pytorch基础pytorch基础张量(Tensor)张量的属性张量的索引和切⽚:张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图pytorch计算图可视化pytorch基础PyTorch是⼀个开源的深度学习框架,由Facebook的⼈⼯智能研究团队开发和维护,在学术界和⼯业界都得到了⼴泛应⽤。张量(Tensor)张量(T
- MoE-FFD:Mixture of Experts for Generalized and Parameter-Efficient Face Forgery Detection
Sherry Wangs
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来源:2024arXiv(submittedTDSC,CCF-A)作者:ChenqiKong1,AnweiLuo2,PeijunBao1,YiYu1,HaoliangLi3,ZengweiZheng4,ShiqiWang3andAlexC.Kot1单位:1新加坡南洋理工大学;2中山大学;3香港城市大学;4浙江大学;Paper:https://arxiv.org/pdf/2404.08452Code
- PCB 目标检测数据集
晨兆
目标检测
###**PCB目标检测数据集介绍****关键词**:工业质检、PCB缺陷检测、目标定位、智能制造---####**数据集概览**本数据集聚焦**印刷电路板(PCB)缺陷检测**任务,专为工业质检场景设计,提供高精度标注的PCB图像及缺陷目标信息,支持目标检测、缺陷分类、自动化质检等研究方向。---####**核心特性**1.**丰富的缺陷类别**包含多种PCB缺陷类型,如:-**missing_
- 总理在政府工作报告中提到具身智能,so!这是个什么玩意?竟也能帮我发高分顶会
前沿速递AI
具身智能ai人工智能
3月5日,李强总理在政府工作报告时提到,“将建立未来产业投入增长机制,培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业”。在未来具身智能势必会有爆发式的发展。从学术研究的角度来看,具身智能已成为各大顶会的热门议题。以CVPR2025为例,具身智能成功跻身热门研究领域前三,充分展现了其重要性。那么总理提到的具身智能是个什么呢?目前,具身智能的研究主要集中在四个核心方向:具身感知、具身互动、具身智能体
- DevSecOps CI/CD 管道中数字供应链安全的集成策略
DevSecOps选型指南
ci/cd安全运维
前言:在敏捷开发的模式下,应用程序会通过DevSecOps的敏捷软件开发生命周期(SDLC)范式进行开发,并使用持续集成/持续交付(CI/CD)管道的流程。然而,在软件开发、供应和交付运营中涉及的数字应用、基础设施服务和供应链数据等各种活动中(这些活动共同构成了数字供应链),攻击者可以通过链条中的一个薄弱点,隐蔽地引入攻击载体,对数字供应链进行攻击,继而引发广泛的后果。日前,美国国家标准与技术研究
- 阿里深夜开源QwQ-32B模型,仅需1/10的成本即可比肩R1满血版
伪_装
LLMpython大模型LLM
QWENHUGGINGFACEMODELSCOPEDEMODISCORD凌晨3点,阿里开源了他们全新的推理模型QwQ-32B。大规模强化学习(RL)有潜力超越传统的预训练和后训练方法来提升模型性能。近期的研究表明,强化学习可以显著提高模型的推理能力。例如,DeepSeekR1通过整合冷启动数据和多阶段训练,实现了最先进的性能,使其能够进行深度思考和复杂推理。这一次,我们探讨了大规模强化学习(RL)
- 2024年图灵奖公布:两位AI先锋因强化学习获奖
吴脑的键客
人工智能人工智能chatgpt
据《纽约时报》报道,全球最大的计算机专业人士协会计算机协会(ACM)周三宣布,将2024年图灵奖授予安德鲁·巴托(AndrewBarto)博士和理查德·萨顿(RichardSutton)博士,以表彰他们在强化学习方面的研究。巴托目前是马萨诸塞大学荣誉退休教授。萨顿现在担任阿尔伯塔大学教授,他也是前DeepMind研究科学家。两人将分享图灵奖的100万美元奖金。图灵奖设立于1966年,常被称为“计算
- Agentic系统:负载均衡与Redis缓存优化
weixin_40941102
缓存负载均衡redis
摘要本文在前文Agentic系统的基础上,新增负载均衡(动态调整线程数以避免API限流)和缓存机制(使用Redis存储搜索结果,减少API调用)。通过这些优化,系统在高并发场景下更加稳定高效。代码完整可运行,适合AI开发者和自动化工作流研究者参考。目录优化目标负载均衡:动态调整线程数缓存机制:集成Redis完整代码实现运行结果与分析后续优化建议优化目标基于之前的Agentic系统,我们的目标是:稳
- 计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习:核心差异与行业启示
程序员Linc
计算机视觉计算机视觉机器学习深度学习机器视觉
一、计算机视觉(CV)与机器视觉(MV):从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉(CV)目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力,通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如,自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解,属于典型的CV任务。机器视觉(MV)聚焦于工业场景的自动化检测与控制,强调实时性和精准性。MV系统
- 【人工智能】大模型的Scaling Laws(缩放定律),通过增加模型规模(如参数数量)、训练数据量和计算资源来提升模型性能。
本本本添哥
013-AIGC人工智能大模型人工智能深度学习机器学习
缩放定律(ScalingLaws)是人工智能领域中关于大模型性能提升的重要理论,其核心思想是通过增加模型规模(如参数数量)、训练数据量和计算资源来提升模型性能。这一理论最早由OpenAI在2020年提出,并在随后的研究中得到了广泛验证和应用。ScalingLaws就像是指导手册一样,告诉我们在构建和训练AI模型时应该注意什么,以最经济有效的方式得到最好的成果。这有助于推动技术进步的同时也促进了可持
- Manus:通用型AI智能体的全面剖析与前景展望
萧十一郎@
热点人工智能大数据
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源二、Manus产品概述2.1Manus的定义与定位2.2核心技术与架构2.3功能特点与应用场景三、技术实力与性能表现3.1GAIA基准测试结果3.2实际任务处理能力分析3.3技术创新与突破四、市场表现与竞争格局4.1市场反响与用户评价4.2资本市场反应4.3主要竞争对手分析五、应用案例深度剖析5.1企业服务领域应用5.2金融科技领域应用5.3
- 阿里深夜推出全新推理模型,仅1/20参数媲美DeepSeek R1满血版
万事可爱^
DeepSeekQwQ-32B大模型人工智能算法
一、参数效率革命:小体积承载大智慧阿里深夜推出全新推理模型,仅1/20参数媲美DeepSeekR1,就在刚才,阿里Qwen团队正式公布了最新研究成果——QwQ-32B大语言模型。这个模型不仅名字很有意思(QwQ),其实际能力也相当突出。关注大模型领域的人都清楚,一般情况下模型参数量和性能呈正相关。然而此次,参数为320亿的QwQ-32B,硬刚拥有6710亿参数的DeepSeek-R1-671B。令
- 深入探究LLamaFactory推理DeepSeek蒸馏模型时无法展示<think>思考过程的问题
羊城迷鹿
DeepSeekLLama-Factory思维链
文章目录问题背景初始测试与问题发现LLaMAFactory测试结果对照实验:Ollama测试系统性排查与解决方案探索1.尝试更换模板2.深入研究官方文档3.自定义模板实现优化界面展示:实现思考过程的可视化实现方法参数调整影响分析实验一实验二进入大模型应用与实战专栏|查看更多专栏内容问题背景最近在本地环境中部署了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B,即由Qwen2.5-Math
- 【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系
longii11
linuxpytorch运维
一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit(CUDA)为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包,您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
- 企业信息查询系统的技术实现路径探析——以某大数据平台为例
探熵科技
大数据
引言在数字化转型加速的背景下,企业信息服务领域正经历着从传统工商查询向智能决策支持的演进。本文将以某企业信息查询系统为研究样本,解析其技术架构与实现路径,探讨大数据技术在企业服务场景中的落地应用。一、行业技术现状分析当前企业信息服务面临三大技术挑战:多源异构数据整合:需聚合工商数据(结构化)、招投标公告(半结构化)、企业新闻(非结构化)等差异化数据源数据实时性要求:企业经营状态变更、联系方式更新等
- 数值计算模型范围的取值与思考--水泵水轮机压力脉动问题--学术论文模式--个人经验总结
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经验分享-高效率!笔记算法数据分析经验分享信号处理
数值计算模型范围的取值与思考——水泵水轮机压力脉动问题目录数值计算模型范围的取值与思考——水泵水轮机压力脉动问题写在前面摘要1研究背景2研究现状3研究方法3.1模型结构参数的选取3.2数值计算方法和参数3.3计算工况参数3.4求解器参数4总结与思考参考文献写在前面压力脉动是引起水力机械振动进而影响水泵水轮机安全运行的重要原因,使用数值模拟模型能够实现高精度且高效的压力脉动特性的计算研究。本文是博主
- 使用minioClient迁移minio
t梧桐树t
javaminio
MinIO是一个分布式对象存储服务器,专为大规模私有云基础架构设计,也适用于云原生环境和大规模数据存储需求。最重要的是它是开源的,因此应用极为广泛,今天来研究一下如何迁移minio桶中的数据要将MinIO中某个桶(Bucket)中的数据全部导出,可以使用mc(MinIOClient)工具来实现。mc是MinIO提供的一个命令行工具,专门用来与MinIO或其他兼容S3的存储服务交互。通过mc,你可以
- 【免费收藏】清华大学DeepSeek使用手册合集 600页完整版
周师姐
AI写作学习人工智能pdf
DeepSeek资料链接:https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5在人工智能席卷全球的当下,DeepSeek作为前沿深度学习技术,正推动着全面AI时代的到来。今日,特别为大家推荐《DeepSeek:从入门到精通》,本书由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队精心编写。它深度解析DeepSeek的技术核心,详尽阐释其应用场景与操作方法,尤
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象