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大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
科技文章:高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要:随着自然语言处理(NLP)技术的进步,DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术,广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek,并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例,帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时,本
- Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现
Java老徐
Python毕业设计python深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术Python动物图片识别技术
博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来,还有大家
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
lynn-66
深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- 震惊! “深度学习”都在学习什么
扉间798
深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器,给予分类错误样本更高权重,使得后续弱分类器更关注这些样本,然后将这些弱分类器线性组合成强分类器,提高整体分类性能。(一)投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中,假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
- 深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装
zfgfdgbhs
深度学习pythonpytorch
目录一、版本对应二、安装命令(pip)1.版本(1)v2.5.1~v2.0.0(2)v1.13.1~v1.11.0(3)v1.10.1~v1.7.02.安装全过程(1)选择版本(2)安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档:pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
- 一文讲清楚深度学习和机器学习
平凡而伟大.
机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
目录1.定义机器学习(MachineLearning,ML)深度学习(DeepLearning,DL)2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习?6.总结深度学习和机器学习是人工智能(AI)领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系,我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习(Machin
- DeepSeek:智能搜索与分析的新纪元
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在人工智能浪潮席卷全球的今天,DeepSeek如同一颗璀璨的新星,以其独特的魅力和强大的功能,在AI领域脱颖而出。DeepSeek,这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统,不仅重新定义了搜索引擎的边界,更以其卓越的性能和广泛的应用场景,为全球用户带来了前所未有的智能体验。本文将从DeepSeek的定义、特点、应用场景、优势等方面进行全面而深入的介绍,带您领略这一新兴技术的独特魅力。一、
- AI模型技术演进与行业应用图谱
智能计算研究中心
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内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- 使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程
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大家好,今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行深度学习编程。深度学习是人工智能领域中的一项重要技术,通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。JupyterNotebook作为一个强大的工具,可以帮助我们轻松地进行深度学习编程,尤其适合初学者和研究人员。本文将带领大家一步步了解如何在JupyterNotebook中开展深度学习项目。一、什么是JupyterNotebook?Jup
- 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化
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深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术,旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节,直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性,然后详细讨论了多种优化算法,包括随机梯度下降(SGD)、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外,还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
- 景联文科技提供高质量文本标注服务,驱动AI技术发展
景联文科技
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文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程,这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息,以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理(NLP)领域的一个重要环节,它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息,增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性:确定文本表达的情感倾向,如正面、负面或中立。强度评估:衡量情感的强烈程度,从轻微到极端不等。命名实
- 深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵
Ronin-Lotus
程序代码篇深度学习篇深度学习矩阵人工智能线性代数
文章目录前言一、对角矩阵(DiagonalMatrix)1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩(RankofaMatrix)2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵(SingularMatrix)3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四、跨领
- DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头:技术架构与应用场景的全方位解析
云策量化
Deepseekchatgptdeepseekgrok
前言在当今人工智能领域,DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头,各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景,在自然语言处理领域占据着重要地位。本文将对这三款模型的技术架构和应用场景进行全方位解析,以期为读者提供深入的了解和有价值的参考。一、技术架构(一)DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型,其技术架构基于深度学习中的Transforme
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库,包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块(opencv_contrib),版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能,有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库,并提
- 介于YOLOv5的裂缝识别系统
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介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中,裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统,将为您提供高效、精准的解决方案,助力各类工程项目的质量管理。系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习,经过精心训练,拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤,您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作,让分析变得更加简单、高效。核心功能图片上传与场景选择用户可
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使用Dall-E生成图像:文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型,它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。这一技术基于深度学习的方法,使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像,从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。核心原理解析Dall-E利用大型语言模型(LLM)从用户提供的文本描述中提取详
- 【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法,同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。
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- 给普通人看的深度学习说明书:用快递系统理解AI如何思考
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第一章:理解AI的思维方式(快递版)1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站:传统方法:手动制定规则(比如根据邮编分拣)机器学习:观察老员工的分拣记录,总结规律深度学习:搭建自动分拣流水线,自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带(输入层):接收包裹信息(图片像素/文字等)#就像扫描快递单input_data=[0.2,0.7,0.1]#归一化后的特征数据分拣工人(隐藏层):每个工
- 解析大模型归一化:提升训练稳定性和性能的关键技术
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口语化解析深度学习人工智能大模型归一化
引言在深度学习领域,特别是在处理大型神经网络模型时,归一化(Normalization)是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能,在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景,并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。具体来说,归一化有以下几个关键作用:提高训练稳定性:在神经网
- 深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践
古月居GYH
深度学习人工智能
一、引言:模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中,欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计,工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践,系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案,并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言,欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说,就是模型复杂度低,模型在
- Umi-OCR 实践教程:离线、免费、高效的图像文字识别工具
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人工智能智能体及数字员工ocr人工智能
一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR(光学字符识别)工具,适用于Windows和Linux系统。它基于深度学习技术,能够高效提取图像中的文字,支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能,尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点:离线运行:无需联网,保护隐私。多引擎支持:提供Paddle(高性能)和Rapid(低配兼容)两种引擎。批量处理:支持图片、PDF、电子书等多格
- 基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践
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第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型?大模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型:GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点:多任务能力:可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解:能理解复杂的上下文信息。广泛适配性:适合科研、教育、行
- anythingLLM 使用教程
惟贤箬溪
穷玩AiAIGC人工智能
一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型,它基于先进的深度学习架构构建,旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性,能够适应多种领域和任务,无论是文本生成、智能问答,还是翻译、摘要提取等,都能展现出出色的性能。与同类模型相比,anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势,能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
- 深度解析大模型推理框架:原理、应用与实践
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人工智能大模型自然语言处理
在当今数据驱动的时代,大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式,带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验,帮助读者更好地掌握这一技术,并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架,主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分析
- 大模型推理框架:从理论到实践的全面解析
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人工智能大模型自然语言处理
在数据驱动的时代,深度学习技术已经渗透到各个行业,从图像识别到自然语言处理,从推荐系统到智能客服,其应用无处不在。然而,深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算,传统的计算框架难以满足需求。因此,大模型推理框架应运而生,成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架,它通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分
- 阻止 Mac 在运行任务时进入休眠状态
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掌握`Caffeinate`命令:让您的Mac保持清醒以完成关键任务开发人员经常发现自己在Mac上运行持续时间较长的进程。无论是大量文件上传、广泛的数据分析脚本,还是复杂的构建过程,我们最不希望的就是我们的机器在任务中途进入睡眠状态。输入`caffeinate`命令–macOS的内置解决方案,可在您最需要时保持系统唤醒。##睡眠困境MacOS在设计时考虑了电源效率,这对电池寿命非常有用,但在运行时
- Yolo系列之Yolo的基本理解
是十一月末
YOLOpython开发语言yolo
YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
- 大语言模型学习路线:从入门到实战
大模型官方资料
语言模型学习人工智能产品经理自然语言处理搜索引擎
大语言模型学习路线:从入门到实战在人工智能领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正迅速成为一个热点话题。本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南,帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月,后期部分内容或工具可能需要更新。适应人群已掌握Python基础具备基本的深度学习知识学习步骤本路线将通过四个核
- 深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |
小酒馆燃着灯
深度学习目标检测pytorch人工智能ResNet残差连接残差网络
文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
- 深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |
小酒馆燃着灯
深度学习目标检测pytorchAlexNet人工智能
文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容:本文主要贡献:2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容:ImageNet简介:图像处理方法:3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http