- DeepSeep开源周,第三天:DeepGEMM是啥?
程序员差不多先生
pytorch
DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库,专为深度学习场景设计。矩阵乘法(GEMM)是深度学习模型的核心运算(如全连接层、卷积层等),其性能直接影响训练和推理效率。DeepGEMM通过算法优化、硬件指令集加速和并行计算技术,显著提升计算速度,适用于GPU、CPU等硬件平台。对开发者的用处性能提升优化计算密集型任务(如LLM训练/推理),降低延迟,提升吞吐量。支持混合精度计算
- DeepSeek技术解析:降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业?
爱吃青菜的大力水手
人工智能
DeepSeek技术解析:降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业?正面影响分析算力需求与成本大幅降低DeepSeek通过算法优化(如稀疏计算、知识蒸馏)和模型压缩技术,将云端训练算力需求降至传统大模型的35%,车端推理芯片需求减少至65%。例如,某车企使用高通8650平台后,智驾系统成本显著下降。这种优化使得中小企业能以更低成本部署AI,甚至支持本地化私有化部署(如金融行业案例),同时减少对英伟达高
- DeepSeek:突破闭源封锁,引领大模型新时代
fanstinmsl
算法语言模型
近年来,人工智能领域蓬勃发展,大模型作为其中的核心技术,其重要性不言而喻。然而,大模型的训练和部署往往面临着硬件依赖性强、成本高昂、效率低下等挑战。DeepSeek的出现,为解决这些问题提供了全新的思路和方案。DeepSeek的核心优势:1.减少硬件依赖:DeepSeek通过算法优化和架构创新,降低了对高性能硬件的依赖,使得大模型的训练和部署可以在更广泛的硬件平台上进行,极大地降低了应用门槛。**
- DeepSeek预测2030年:全球 50% 的白领工作将由 AI Agent 辅助完成,金融、医疗等专业渗透率超 70%
未来AI编程
DeepSeek入门到精通人工智能金融
基于当前技术趋势、行业动态及搜索结果中的关键信息,对未来的发展进行多维度预测,涵盖人工智能、搜索行业、全球经济格局等领域:一、人工智能技术的革命性突破低成本高性能模型的普及DeepSeek-R1等国产大模型通过混合专家架构(MoE)和算法优化,以OpenAI1/70的训练成本实现同等性能,推动AI开发从“重训练”向“重推理”转型。这一模式将加速中小企业和新兴国家进入AI赛道,形成“算力平权”效应。
- A100核心加速:高效计算方案解析
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能与高性能计算领域,A100核心加速技术通过多维度的架构创新,重新定义了算力效率的边界。本文将从硬件设计、资源调度、算法优化及场景适配四个维度展开,系统解析其核心技术原理与落地实践路径。对于企业级计算场景而言,架构设计与资源管理策略的协同优化往往比单一性能指标更具实际价值。建议技术团队在部署前,优先完成工作负载特征分析与集群拓扑规划。第三代TensorCore架构的突破性设计,不仅
- 【25年新算法】DOA-LSSVM梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测,DOA-LSSVM回归预测,多变量输入模型。梦境优化算法(DOA)-2025年3月SCI一区新算法,该算法结合了一个基
智能算法及其模型预测
支持向量机回归算法
【25年新算法】DOA-LSSVM梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测,DOA-LSSVM回归预测,多变量输入模型。梦境优化算法(DOA)-2025年3月SCI一区新算法,该算法结合了一个基本的记忆策略,一个遗忘和补充策略,以平衡探索和利用,值得一试!该成果由YifanLang于2025年3月发表在SCI一区Top期刊《ComputerMethodsinAppliedMechanicsand
- 如何评估代理IP服务对AI大模型训练的影响
http
2023年某头部AI公司的内部报告显示,在分布式训练场景下,因代理IP配置不当导致的算力浪费平均达15%。工程师们往往更关注GPU型号或算法优化,却容易忽略网络链路这个隐形变量。本文将以可复现的测试方法,拆解代理IP对训练效果的三大影响维度,手把手教您建立科学的评估体系。一、影响因子的精准拆解代理IP对训练效果的影响主要体现在三个层面:1.数据流速波动当爬虫节点通过代理IP采集训练数据时,实测
- 基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割(python)
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- LabVIEW无线齿轮监测系统
LabVIEW开发
LabVIEW开发案例labview
LabVIEW的无线齿轮监测系统设计利用改进的天牛须算法优化支持向量机,实现了无线齿轮故障监测。通过LabVIEW软件和相关硬件,可以实现对齿轮箱振动信号的采集、传输和故障识别,集远程采集、数据库存储、邮件报警、数据处理于一体,具有良好的识别效果,能满足实际应用需求。项目背景:在工业生产中,齿轮是常见的动力传动元件,其正常运行对于设备的稳定性和可靠性至关重要。然而,齿轮在长时间运行过程中可能会出现
- DeepSeek系列模型:高效能推理与多模态处理的技术突破与实践路径
张3蜂
人工智能开源技术选型人工智能开源机器人
目录引言一、高效能推理的核心技术路径二、多模态处理的技术创新三、技术协同与落地实践四、未来技术演进方向结论引言背景与挑战AI模型规模化趋势下,推理效率与多模态融合成为关键瓶颈。DeepSeek系列模型的定位:平衡性能、效率与多模态能力的技术创新者。核心命题如何通过架构设计与算法优化实现高效推理?如何突破模态边界实现跨模态语义理解与生成?一、高效能推理的核心技术路径轻量化模型架构设计动态稀疏注意力机
- 菜鸟的成长之路
东风吹破了青花瓷
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菜鸟的成长之路基础能力数据结构与算法数据结构链表数组栈队列字典bitset树堆完全二叉树平衡二叉树二叉查找树B树红黑树lsm树图通用算法排序十种排序算法查找二分查找深度广度优先搜索分治贪心回朔动态规划网络协议OSITCP/IP状态转移拥塞控制可靠工作原理socket编程HTTP/HTTPSIO模型同步IOreactor阻塞IO非阻塞IOIO多路复用信号驱动异步IOC10K问题长链接短链接编译原理l
- DeepSeek对AI发展的范式革新与推动:研究报告
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DeepSeek对AI发展的范式革新与推动:研究报告一、技术范式的突破:从“算力堆砌”到“极致工程化”DeepSeek的成功标志着AI发展从依赖大规模算力投入向算法优化与工程效率的转变。其核心技术突破包括:低算力消耗的模型训练通过蒸馏训练策略、动态模型剪枝和稀疏训练,DeepSeek将训练成本降至OpenAI同类模型的1/10,同时保持性能可比甚至超越。例如,其训练成本仅558万美元,而OpenA
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- DeepSeek推荐未来好就业的十大专业
东锋1.3
人工智能deepseek推荐就业
一、人工智能与数据科学专业聚焦人工智能、大数据技术、计算机科学与技术、机器学习、数据科学与大数据技术等专业,构成了这一前沿领域的核心。这些专业旨在培养学生掌握从数据收集、处理到模型构建、算法优化的全流程能力。就业前景洞察人工智能已广泛渗透到医疗、金融、制造、交通等众多领域。在医疗领域,AI辅助诊断系统帮助医生更精准地识别疾病;金融行业里,智能风控模型有效防范风险。未来,算法工程师负责开发和优化各种
- 开工有礼|400+页技术实践干货合集,助你开启新旅程
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技术的世界,从来不是孤独的。在这个充满挑战与机遇的领域,没有闭关修炼多年的绝世高手,只有无数怀着愚公移山精神的探索者,他们一步一个脚印,在未知的荒原上修桥补路,共同编织着技术的传奇。随着春节假期的结束,我们迎来了新的一年和新的开始。在这个充满希望和挑战的时刻,滴滴技术公众号特别推出《滴滴技术实践2023年度合集》,本册合集汇聚了过去一年我们所发表的技术实践内容。你将了解滴滴如何运用算法优化决策,如
- 最小生成树(prim算法)
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1.朴素prim算法(重在理解prim算法思想)#includeusingnamespacestd;usingll=longlong;constintN=300+9;constllinf=4e18;lla[N][N],d[N],n,m;bitsetintree;voidsolve(){cin>>n>>m;memset(a,0x3f,sizeofa);memset(d,0x3f,sizeofd);f
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AI驱动的知识发现:程序员的新机遇关键词:知识发现,AI驱动,数据挖掘,数据分析,算法优化,数据可视化,机器学习1.背景介绍1.1问题由来在当今信息化时代,数据量呈爆炸性增长,各行各业都面临着海量数据挖掘和知识发现的巨大挑战。传统的统计分析方法已难以满足需求,而人工智能(AI)技术的兴起为这一问题提供了新的解决方案。AI驱动的知识发现,即利用机器学习、深度学习等技术手段,从海量数据中自动提取有用信
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用遗传算法优化模糊控制规则,有部分代码,不懂计算适应度那块调用子函数,子函数要怎么写?以及M程序如何和simulink相互调用?clearall;closeall;b=newfis('yichuan');b=addvar(b,'input','e',[-3,3]);%Parametereb=addmf(b,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]);b=addmf(b,'input
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在当今科技飞速发展的浪潮之下,AI自动化编程是否会将程序员推向失业的深渊,已然成为一个饱受争议却又与现实紧密交织的关键议题。接下来,不妨从多个维度深入探究这一错综复杂的问题。一、AI自动化编程的斐然优势AI编程工具宛如熠熠生辉的新星,其中GitHubCopilot、ChatGPT等更是备受瞩目。它们借助自然语言这把神奇钥匙,开启了代码生成、算法优化以及漏洞排查的全新大门,为开发效率注入了澎湃动力。
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一键对比深度学习算法cnn人工智能
目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介[独家原创]基于五种算法优化CNN-BiLSTM-Attention的多变量时序预测8模型消融实验一键对比基于CPO、NRBO、FVIM、SSA、GWO-CNN-BiLSTM-Attention、CPO-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM8模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可)[原创未发表]Matlab
- SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现
天天Matlab代码科研顾问
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍光伏发电作为一种清洁能源,在能源转型中扮演着至关重要的角色。准确预测光伏发电量对于提高
- 从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法
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案例背景假设某饮料公司想预测气温变化对饮料销量的影响。使用线性回归模型拟合历史数据,并通过梯度下降算法优化模型参数,动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。算法原理Matlab实现与动态可视化1.生成带噪声的线性数据rng(42);%固定随机种子x=0:0.5:20;%温度(℃)y=2.5*x+10+8*randn(size(x));%销量(添加高斯噪声)%可视化数据figure;scatter(x
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《一切皆是映射:强化学习在医疗诊断中的应用:挑战与机遇》关键词强化学习,医疗诊断,图像识别,数据预处理,算法优化摘要随着医疗技术的发展,医疗诊断的准确性和效率越来越受到关注。强化学习作为机器学习的一种重要方法,已经在多个领域中展示了其强大的学习能力和适应性。本文将探讨强化学习在医疗诊断中的应用,包括其在医学图像分析、实验室诊断和个性化治疗等方面的优势与挑战。通过详细分析强化学习的基本概念、架构设计
- 综合实验3:快速排序算法优化
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第1关:快速排序(递归实现)任务描述本关任务:实现快速排序算法,并将乱序数列变成升序。相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:快速排序算法。快速排序算法快速排序是最常用的一种排序算法,它的特点是速度快、效率高。快速排序的基本思想:选择一个关键值作为基准值。比基准值小的都在左边序列(一般是无序的),比基准值大的都在右边(一般是无序的)。一般选择序列的第一个元素作为基准值。算法步骤:从数列中挑出一个元素
- 智能优化算法应用:天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割
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目录性能调优的常规手段有如下几种。(1)空间换时间。(2)时间换空间。(3)分而治之。(4)异步处理。(5)并行。(6)离用户更近一点。(7)一切可扩展,业务模块化、服务化(无状态、幂等)、良好的水平扩展能力。下面将详细探讨一些关键的性能调优策略,并引用相关资料中的细节。设计优化算法优化代码优化JVM优化参数优化数据库优化高可用性,高可靠性,可扩展性及运维能力是高并发系统的设计要求(当然也要顾及成
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优化代码性能是编程中的一个重要课题,无论是在处理大量数据的后台服务,还是在资源受限的前端应用中,都需要高效的代码。优化代码性能不仅仅是让代码跑得更快,还要保持代码的可读性、可维护性和可扩展性。下面我将从多个角度来探讨如何优化代码性能:1.算法优化算法是影响性能的核心。如果用最简单的方式解决问题,可能会导致性能瓶颈。因此,首先需要选择合适的算法。时间复杂度:使用更高效的算法来替代低效的算法。例如,排
- 2025年美赛数学建模 MCM Problem B: Managing Sustainable Tourism 问题 B:可持续旅游管理 代码解析
2025年数学建模美赛
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- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
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/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(