- 【深度学习基础】什么是注意力机制
我的青春不太冷
深度学习人工智能注意力机制
文章目录一、注意力机制的核心地位:从补充到主导二、技术突破:从Transformer到多模态融合三、跨领域应用:从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制:深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中,注意力机制(AttentionMechanism)的引入堪称一场革命。它不仅解决了传统模型的根本性缺陷,更通过动态聚焦关键信息的能力,重塑了人工智能处理复杂任务的范式。本文
- 【论文精读】Sparse4D v2: Recurrent Temporal Fusion with Sparse Model
EEPI
自动驾驶人工智能论文阅读深度学习目标检测
1背景团队:地平线时间:代码:简介:这篇论文是Sparse4D的续作,区别主要在于特征时序融合上,新版提高了运算效率。后续端到端SparseDrive的基本框架与这篇基本类似。2存在的问题2.1其他稀疏3D检测的问题PETR是query-based方法,但是为了实现特征融合,进行了全局注意力机制,导致高计算量。2.2Sparse4Dv1的问题Sparse4Dv1的时序特征融合hierarchyfu
- 众英达赏聘:人才与机会的完美交汇点
xjxijd
招聘
在信息化高速发展的今天,无论是企业还是求职者,都渴望能够在一个高效、便捷、精准的平台上找到彼此。众英达赏聘,正是这样一个致力于连接人才与机会的综合性招聘平台。众英达赏聘凭借其独特的算法和精准匹配技术,能够迅速分析用户的需求和特点,为企业和求职者提供个性化的推荐服务。无论是正在寻找优秀团队的企业,还是正在寻找理想工作岗位的求职者,都能在众英达赏聘上找到满意的选择。一个以企业招聘为主并融合本地生活出行
- SaaS+AI工具推荐:最适合智能化转型的解决方案
saas
不论是传统软件还是SaaS,其核心目标始终如一——帮助企业解决问题、提升效率。然而,随着技术的飞速发展,SaaS正在超越传统模式,尤其是在与AI(人工智能)的深度融合中展现出了强大的潜力。这种“智能化”的转型不仅让企业获得了更具针对性和效率的服务,还让解决问题的方式更加灵活和高效。下面我们将从“更好的解决方案”和“智能化技术应用”两个层面,探讨SaaS在企业问题解决中的新路径。SaaS+AI:智能
- electron-vue 安装环境、构建+打包(mac和windows)这一篇就够了
阿毛sky
electronvue前端
由于公司需要,下一个项目需要做CS开发,技术选型分析后,选择了electron(Electron是一个使用JavaScript,HTML和CSS等Web技术创建原生程序的框架)研究发现,electron与vue-cli3.0脚手架做了很好的融合,对于我们这种用惯了vue,以及elementUI这些UI框架的Web前端开发工程师来说,实在太友好了,不过,这是一门国外框架技术,不仅是环境搭建、安装、文
- C++学习指南
月眠老师
c++java算法
一、引言C++是一种功能强大的高级编程语言,它融合了面向过程编程和面向对象编程的特性。由于其效率高、可移植性强等优点,广泛应用于系统开发、游戏编程、嵌入式系统等诸多领域。对于想要深入学习C++的人来说,需要全面掌握其语法、编程范式、数据结构、算法以及相关的开发工具等多方面的知识。二、C++基础语法(一)基本数据类型整型(Integer)在C++中有多种整型类型,如int(通常为32位有符号整数)、
- 「重磅」Sci.Robot最新封面:由多种人体肌肉组织驱动的生物混合手,人机融合取得新突破
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ScienceRobotics查看原文:https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adr5512论文解析:《Biohybridhandactuatedbymultiplehumanmuscletissues》研究背景与目标本研究提出了一种基于生物混合技术的机械手,通过集成多个人体骨骼肌组织(MuMuTA,Multi-MaterialMulti-
- 仿生机器人核心技术与大小脑
天机️灵韵
人工智能具身智能硬件设备机器人人工智能具身智能
以下是针对仿生机器人核心技术的结构化总结,涵盖通用核心技术与**“大脑-小脑”专用架构**两大方向:一、机器人通用核心技术这些技术是仿生机器人实现功能的基础,与生物体的“身体能力”对应:1.感知与交互技术多模态传感器融合视觉:3D视觉(如RGB-D相机)、动态目标跟踪(如光流算法)。触觉:柔性电子皮肤、分布式压力传感器(模仿人类皮肤)。听觉:声源定位、噪声抑制(如麦克风阵列)。环境感知:激光雷达(
- 详解云桌面3种主流架构
黑客KKKing
网络工程师网络安全架构web安全安全
本文简要介绍下云桌面(云电脑)的3种主流架构:VDI、IDV和VOI,概念、原理和区别,欢迎阅读。云桌面作为桌面办公和云计算融合发展的产物,在一定程度上替代了传统的办公形式。目前阿里云、华为云、移动云、电信云,还有华三、锐捷、中兴等互联网大厂都在积极布局该领域。云桌面的技术原理总体来讲,云桌面和云主机、云手机、云游戏等其他形式的云产品类型是一样的,都是采用虚拟化技术。首先,我们会采购一大批的计算资
- AI解梦:真的为了省了很多心
blogcs
人工智能
AI解梦:真的为了省了很多心2024-12-2621:46:051点赞0收藏0评论前几天我有幸体验了灵机AI解梦这款融合传统与现代科技的解梦工具,其独特之处让我对解梦有了全新的认识。我曾在一段时间内频繁记录自己的梦境并使用AI解梦进行分析。有一次我梦到自己身处一个古老的城堡中,周围弥漫着神秘的雾气,我在城堡里不断寻找出口却总是迷失方向。将这个梦境输入灵机AI解梦后,它结合传统解梦理论和现代AI分析
- 5G应用创新发展策略研究
米朵儿技术屋
计算机科学及电子科技技术专栏5G
【摘要】我国高度重视5G产业发展,积极推进5G赋能垂直行业数字化转型,5G应用发展环境不断完善,5G应用进入加速导入期。主要分析了5G应用发展环境、国内外现状以及产业融合应用发展存在的问题,并给予产业应用创新发展相关建议,推动网络快速部署,加速行业数字化转型升级,实现数字经济社会新变革。【关键词】5G;融合应用;智简网络15G应用发展环境目前全球5G商用发展已初具规模,为5G应用的规模落地和创新发
- 农业土壤传感器可根据作物周期调整采集频率
百态老人
人工智能大数据算法
农业土壤传感器确实可以根据作物生长周期动态调整数据采集频率,这一功能主要通过先进的智能算法与传感器技术的深度融合实现。根据的描述,DeepSeek技术能够根据实际需求动态调整传感器的工作模式。例如,在农业物联网场景中,土壤传感器可以结合作物不同生长阶段的需求,灵活调节数据采集频率。这种动态调整不仅能保证监测数据的时效性,还能有效降低传感器能耗,延长电池寿命。具体来说,作物从萌芽期到成熟期对土壤参数
- 【课题推荐】基于自适应滤波技术的多传感器融合在无人机组合导航中的应用研究
MATLAB卡尔曼
课题推荐与讲解无人机
无人机组合导航系统在现代航空、农业、监测等领域的应用越来越广泛。为了提高导航精度,通常采用多传感器融合技术,将来自不同传感器的数据(如GPS、惯性测量单元(IMU)、磁力计等)进行整合。然而,传感器的量测偏差、环境干扰以及非线性特性使得多传感器融合面临诸多挑战。因此,开发一种自适应的多传感器融合方法,能够有效应对这些问题,对无人机导航系统的性能提升至关重要。文章目录研究目标创新点研究方法实现示例M
- 计算机网络--网络安全测试
黑客K-ing
网络安全网络协议信号处理信息与通信
问题1以下关于网络安全威胁发展的趋势的描述中错误的是___A_____。答案:A云计算可以有效地防止网络攻击发生B网络攻击、病毒与垃圾邮件是网络安全的三大公害C网络攻击开始演变成某些国家或利益集团重要的政治、军事工具D趋利性是当前网络攻击的主要特点问题2得10分,满分10分以下关于网络安全的三大公害的描述中错误的是_____C___。答案:A网络攻击、病毒与垃圾邮件攻击方式相互融合,变种不断出现B
- 《一文讲透》第4期:KWDB 数据库运维(2) —— 集群参数
KWDB 数据库
数据库开源sql分布式
作为一款“多模融合”的开源数据库,KWDB旨在为用户提供“灵活快速、可靠易用“的操作体验。因此,KWDB的一大任务就是:简化数据库集群配置。为避免每个节点单独编写配置文件或者重启中断服务,KWDB跳出传统的配置文件方式,采用了启动参数和集群参数组合的方式来控制数据库集群。本文就带领大家一起快速了解KWDB的集群参数。01概述根据参数使用场景和生效范围,KWDB的参数分为三类:启动参数、环境变量和实
- 【笔记】从华为云看4P理论的卓越践行者
通信_楠木
笔记华为云系统架构用户运营产品运营产品经理
在当今竞争激烈的云计算市场中,华为云犹如一颗明星取得了令人瞩目的成绩。其成功的背后,离不开对4P营销理论——产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、促销(Promotion)的巧妙运用与深度融合。这一经典的营销理论框架,在华为云的市场战略布局中被赋予了新的活力与内涵,下面就结合最近的学习总结,让我们深入探究华为云是如何运用4P营销理论书写其辉煌篇章的。学习是一种愉悦,一种收
- 信创生态版图持续拓宽 | 华宇TAS应用中间件与宝德自强PR210K系列服务器完成兼容互认证
Thuni_soft
中间件服务器运维
近日,华宇TAS应用中间件软件完成与宝德计算机系统股份有限公司自强PR210K系列服务器、自强PT620Q、PT620W台式机的兼容适配,双方将深入融合各自的产品优势和服务能力,为企事业单位的数字化转型提供高性价比、安全可靠的解决方案,充分满足客户对国产化应用的高标准要宝德计算机系统股份有限公司宝德计算机系统股份有限公司是中国领先的计算产品方案提供商,以服务器和PC整机的研发、生产、销售及提供相关
- 多开工具与语音识别技术的融合与创新
程序员
多开工具与语音识别技术的融合与创新摘要:随着科技的不断进步,多开工具和语音识别技术的融合与创新正在为我们的日常生活带来更加便利和高效的体验。本文将探讨多开工具和语音识别技术的结合,以及这种融合与创新对于各行业的影响和发展。引言:在数字化时代,多开工具和语音识别技术是两个独立发展的领域。多开工具是一种能够使用户同时运行多个应用程序的软件,而语音识别技术则是通过将人类语音转化为可理解的文本或命令的技术
- 《深度Q网络优化:突破高维连续状态空间的束缚》
人工智能深度学习
在人工智能的发展历程中,深度Q网络(DQN)作为强化学习与深度学习融合的关键成果,为解决复杂决策问题开辟了新路径。但当面对高维连续状态空间时,DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题,严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应高维连续状态空间,成为当下研究的热点。深度Q网络基础回顾深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。在传统强化学习中,Q学习通过Q表记录每个状态-动作对
- 智享AI直播三代系统,开启「机器人比人更会带货」时代!
缘分开始t621238
人工智能机器人
智享AI直播三代系统,开启「机器人比人更会带货」时代!在当今数字化浪潮汹涌的时代,直播行业作为电商领域的重要驱动力,正经历着前所未有的变革。近日,智享AI直播三代系统的横空出世,宛如一颗重磅炸弹,在直播行业掀起了惊涛骇浪,正式开启了「机器人比人更会带货」的全新时代。一、技术革新,颠覆传统直播模式智享AI直播三代系统的诞生,标志着直播行业进入了智能化的新纪元。它融合了先进的人工智能技术,包括深度学习
- nnUNet V2修改网络——替换为U-Net V2
w1ndfly
nnU-NetV2修改网络人工智能深度学习计算机视觉卷积神经网络机器学习
更换前,要用nnUNetV2跑通所用数据集,证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。U-NetV2是一种先进的医学图像分割模型,它通过改进的跳跃连接和语义细节注入(SDI)模块,有效地融合了高级语义信息和低级细节信息,从而显著提升了分割精度。相比原始U-Net,U-NetV2在多个数据集上表现出更
- Bengio新作Aaren:探索Transformer性能与RNN效率的融合
AI记忆
深度学习论文与相关应用transformerrnn深度学习AarenBengio
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结:本文提出了一种新的注意力机制,名为Aaren,它将注意力视为一种特殊的递归神经网络(RNN),能够高效地计算其多对一RNN输出。Aaren不仅能够并行训练,而且能够在推理时高效地更新新令牌,仅需要常数内存。实验表明,Aaren在四个流行的序列问题设置(强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测)的38个数据
- 水下 SLAM 定位模组的设计与实现
赵谨言
论文经验分享毕业设计笔记
标题:水下SLAM定位模组的设计与实现内容:1.摘要摘要:本文介绍了水下SLAM定位模组的设计与实现。首先,对水下定位技术的背景和需求进行了分析。然后,详细阐述了模组的设计思路和关键技术,包括传感器选型、数据融合算法等。接着,介绍了模组的实现过程和实验结果,通过实际测试验证了模组的性能和可靠性。最后,对未来的研究方向进行了展望。关键词:水下SLAM;定位模组;传感器;数据融合2.引言2.1.研究背
- 当 LSTM 遇上 ARIMA!!
奋进小青
人工智能
大家好,我是小青ARIMA和LSTM是两种常用于时间序列预测的模型,各有优劣。ARIMA擅长捕捉线性关系,而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。将ARIMA和LSTM融合,可以充分发挥它们各自的优势,构建更强大的时间序列预测模型。ARIMA算法ARIMA是一种经典的时间序列预测方法,适用于捕捉时间序列数据中的线性趋势和季节性模式。它通过整合自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三部分,
- 无人机技术全解析:从军事靶机到低空经济新引擎
UAV_ckesc
无人机
一、无人机定义与监管体系无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)是指通过无线电遥控设备或自主程序控制装置操纵的无人驾驶飞行器。其核心特征包括:无驾驶舱设计:搭载自动驾驶仪、程序控制装置等设备实现自主飞行分级管理体系:中国民航局将116kg以上无人机及4600m³以上飞艇纳入融合空域管理,微型航拍器由行业协会自治二、百年发展历程1.军事起源阶段(1914-1990)1914年:英
- 详解AI作画算法原理
Jimaks
后端AIpythonai作画python人工智能
在艺术与科技的交汇处,AI作画正以惊人的创造力刷新着我们对美的认知。这一领域融合了深度学习、计算机视觉和生成模型的前沿技术,让机器能够“想象”并创作出令人惊叹的图像。本文将深入浅出地探讨AI作画的核心算法原理,分析常见问题与易错点,并通过一个简单的代码示例,带领大家一窥AI艺术创作的奥秘。一、核心概念与原理1.生成对抗网络(GANs)GANs是AI作画中最著名的算法之一,由IanGoodfello
- 江苏地区纺织机械行业首选的设备运行监测系统基于SKF IMAX-8与开源DuodooBMS的纺织机械预测性维护全流程方案
邹工转型手札
Duodoo开源企业信息化开源开源制造人工智能
引言:工业设备维护的数字化转型挑战纺织机械行业面临高湿度、高粉尘、连续运行等严苛工况,传统定期维护模式存在效率低、成本高、故障响应滞后等问题。预测性维护(PdM)通过实时数据分析与AI模型预测设备健康状态,成为行业降本增效的关键路径。然而,如何实现从边缘数据采集到云平台分析的深度融合,仍是技术落地的难点。本文将结合SKFIMAX-8边缘计算盒子与开源DuodooBMS(基于Odoo的设备数采方案)
- 江苏地区电子制造行业首选的设备运行监测系统SKF IMAX-8边缘计算盒子与DuodooBMS实现高效预测性维护
邹工转型手札
Duodoo开源企业信息化开源开源人工智能制造
引言在电子制造行业中,设备高精度、高复杂度、高频率换线的生产特点对设备稳定性提出了严苛要求。传统维护方式依赖人工巡检和定期检修,存在响应滞后、成本高昂等问题。预测性维护(PredictiveMaintenance,PdM)通过实时数据分析和AI算法,能够提前识别设备潜在故障,大幅降低停机风险。然而,实现这一目标需要解决设备数据采集、边缘实时计算、平台深度融合等关键问题。本文将结合SKFIMAX-8
- 多模态模型详解
换个网名有点难
深度学习人工智能计算机视觉
多模态模型是什么多模态模型是一种能够处理和理解多种数据类型(如文本、图像、音频、视频等)的机器学习模型,通过融合不同模态的信息来提升任务的性能。其核心在于利用不同模态之间的互补性,增强模型的鲁棒性和准确性。如何融合多个模型以下是多模态模型的融合方法及关键技术的详细解析:一、多模态模型的核心概念模态定义:单模态:单一类型的数据(如纯文本或纯图像)。多模态:多种类型数据的组合(如“图像+文本”“音频+
- 华为 ADS 3.0 与特斯拉 FSD V12:自动驾驶技术的巅峰对决与未来展望
中科宁图
华为自动驾驶人工智能
一、华为ADS3.0:多传感器融合的卓越代表(一)硬件与技术特色华为ADS3.0智能驾驶系统构建了全面的全息感知体系,融合激光雷达、高清摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多种设备。激光雷达实现环境三维重建和精确测距,在恶劣条件下仍能准确捕捉物体信息;高分辨率摄像头获取视觉信息;毫米波雷达在极端天气下强化对移动物体探测;超声波传感器辅助近距离障碍物检测。GOD网络融合处理多传感器数据,为决策提供坚实
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep