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^ω^宇博
数学模型数学建模动态规划算法
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- 使用 UML 设计 XML 模式
langzhufeng
umlxmlextensionschemastringencoding
使用UML设计XML模式统一建模语言(UnifiedModelingLanguage,UML)是一种业界标准,当以面向对象的方法构建软件系统时,用它来对业务概念建模。就信息和命令的传输方面而言,近来XML已经愈发成为实现这些系统的关键因素。XML模式用于定义和限制被交换XML的本质,因此它成为了人们注意的焦点。本文讨论了UML在设计XML模式方面的用法,并为使用UML框架创建XML词汇表提供了一种
- PINN物理信息网络 | 利用物理信息神经网络进行流体动力学建模
算法如诗
物理信息网络(PINN)神经网络机器学习人工智能流体动力学建模PINN物理信息网络
背景物理信息神经网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)是一种结合了神经网络和物理方程的方法,用于建模和求解物理问题。传统的基于物理方程的数值方法在处理复杂的非线性偏微分方程时可能面临数值稳定性、高计算复杂度和网格依赖性等问题。而PINN作为一种数据驱动的方法,通过使用神经网络来近似物理方程,能够有效地解决这些问题。在流体动力学建模中,PINN可以应用于求解N
- MongoDB在Spring商城用户行为记录中的应用
小小初霁
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一、MongoDB的优势灵活Schema用户行为数据结构多变(如点击、搜索、下单),MongoDB的文档模型无需固定字段,适应快速迭代。高吞吐写入支持批量插入,适合高并发场景(如秒杀活动的用户操作记录)。复杂查询优化支持聚合管道、地理空间查询、全文索引,便于多维分析。水平扩展通过分片(Sharding)应对海量数据存储。二、用户行为数据建模1.基础行为记录集合(如user_actions){"us
- 文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云(景区游客评论情感分析)
请为小H留灯
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本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘,结合数据预处理、情感分类和文本挖掘,分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测,探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析,提取游客关心的话题,提供优化建议,为未来研究提供方向。1.引言1.1背景与目的1.2旅游业发展与游客评论的重要性2.数据处理与分析2.1数据加载与预处理2.2游客评分与点赞量分析3.评论内
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华望产品更新架构经验分享制造
基于SysMLv2的逻辑架构建模摘要SysMLv2作为OMG官方提出的一种新型系统工程建模语言,在功能和模型概念等方面与SysMLv1存在较大的差别。本文基于SysMLv2语言,以“柴油发动机”为案例,实现逻辑架构的建模,从而展示其在系统设计和分析中的有效性。通过实际应用中SysMLv2与SysMLv1建模方式的对比,阐述两者的不同之处以及使用SysMLv2的优势。一、基于PartUsage的逻辑
- 数仓建模—手把手教你用 DeepSeek 打造高效数据治理体系
不二人生
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数仓建模—手把手教你用DeepSeek打造高效数据治理体系在这个数字化转型的时代,数据治理已经成为企业提升竞争力的核心能力之一。然而,对于很多企业来说,数据治理仍然是一项复杂而艰巨的任务。今天,我们将为你详细介绍如何利用DeepSeek这一强大的AI工具,快速构建属于自己的数据治理体系。无论你是数据治理的新手,还是正在寻找更高效的解决方案,这篇文章都将为你提供清晰的指导。一、为什么要选择DeepS
- 三维空间的秘密:3D数学背后的几何之美!
程序边界
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PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念,重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。通过理解这些基础知识,你将能够更好地应用PyTorch构建NLP应用。1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念,它将单词映射到连续向量空间,使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
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- 应用商店评论分析实战:Python逆向工程破解Google Play加密接口与NLP建模
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一、项目概述在移动互联网时代,应用商店中的用户评论成为了开发者优化应用、提升用户体验的重要依据。然而,GooglePlay等应用商店对评论数据进行了加密处理,直接爬取难度较大。本文将介绍如何使用Python逆向工程破解GooglePlay的加密接口,实现对应用商店评论的实时采集,并结合NLP(自然语言处理)技术进行情感分析和主题建模,为开发者提供有价值的数据支持。二、技术选型(一)Python逆向
- Vision Transformer (ViT):将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试(代码实现)
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VisionTransformer(ViT):将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者,如果你对自然语言处理(NLP)领域的Transformer架构了如指掌,那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生。然而,2021年由GoogleResearch团队在ICLR上发表的论文《ANIMAGEISWORTH16x16WORDS:TRANSFORMERSFORIM
- 【图像去雾】基于多尺度Retinex实现图像去雾附Matlab代码
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一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测,并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。在改进YOLOv8的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力,能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。专栏目录:YOLOv8改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Ne
- SpringMVC (一)基础
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目录SpringMVC一简单使用1新建模块选择指定参数2创建实现类3将项目启动4运行结果:在浏览器当中响应执行二RequestMapping三请求限定SpringMVCSpringMVC是Spring的web模块,用来开发Web应用,SpringMVC应用最终作为B/S,C/S模式下的Server端,Web应用的核心是处理HTTP响应。SpringWebMVC是构建在ServletAPI上的原始W
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π0论文π0π_0π0是基于预训练的VLM模型增加了actionexpert,并结合了flowmatching方法训练的自回归模型,能够直接输出模型的actionchunk(50)。π0采用FlowMatching技术来建模连续动作的分布,这一创新使模型能够精确控制高频率的灵巧操作任务,同时具备处理多模态数据的能力。架构受到Transfusion的启发:通过单一Transformer处理多目标任务
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目录简述ASP.NETMVC先了解一下ASP.NETMVC和EF的基本概念。创建一个ASP.NEtMVC项目。安装完成后,我们需要创建数据库上下文类。接下来,我们需要创建模型类。接下来我们需要创建控制器类。最后我们需要创建视图文件。总结简述ASP.NETMVCASP.NETMVC(Model-View-Controller)是一种用于构建Web应用程序的开发模式,而EntityFramework(
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摘要:本文专注于利用C#与HALCON实现基于轮廓的模板匹配技术。从环境搭建,即HALCON安装、C#项目创建及库引用配置,到核心步骤如初始化HALCON环境、读取图像、提取轮廓、创建模板、执行匹配及显示结果等,结合详尽代码示例进行阐述。还深入探讨在实际应用中的优化策略,包括图像预处理、参数精细调整、多模板匹配及实时匹配实现等。旨在助力读者全方位掌握技术,为机器视觉相关项目开发提供有力支撑,高效解
- 为什么VAE效果不好,但VAE+diffusion效果就好了?
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1.什么是VAE?VAE(VariationalAutoencoder,变分自编码器)是一种基于概率生成模型的深度学习框架,主要用于数据生成和潜在空间建模。它结合了自编码器(Autoencoder)的结构和变分推断(VariationalInference)的思想,能够从数据中学习有意义的潜在表示,并生成与训练数据相似的新样本。VAE的核心思想编码-解码结构类似传统自编码器,VAE包含两个部分:编
- 软件架构的演化和维护
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软件架构的演化和维护:软件架构的演化是一个不断迭代的过程,旨在使软件适应环境变化并满足用户需求。涉及软件架构的全生命周期,包括需求获取、建模、文档化、实现和维护等阶段。软件架构演化的重要性在于它是系统骨架,保障软件特性和宏观管控复杂性。通过形式化和可视化表示,有助于降低演化成本,提高软件演化效率。软件架构演化的主要类型:对象演化:包括AddObject(AO)和DeleteObject(DO)。A
- 创建模式-工厂方法模式(Factory Method Pattern)
qxsorz
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江城子·乙卯正月二十日夜记梦目的动机简单工厂示例代码目的定义一个创建对象的接口,该接口的子类具体负责创建具体的对象。工厂方法模式将对象的实例化延迟到子类。简单工厂是直接在创建方法中负责所有的产品的生成,造成该方法臃肿,并且当新增产品类时会修改该方法,违背了开闭原则OpenClosePrinciple。动机创建模式其实都是对new关键字的封装和抽象,工厂方法也不例外,所以工厂方法首先解决的就是创建问
- 国赛数学建模高教社杯历届优秀论文全集
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数学建模数学建模
2004到2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目及优秀论文1往届高教社杯题目2024年:A题:“板凳龙”闹元宵B题:生产过程中的决策问题C题:农作物的种植策略D题:反潜航空深弹命中概率问题E题:交通流量管控2023年:A题:定日镜场的优化设计B题:多波束测线问题C题:蔬菜类商品的自动定价与补货决策D题:圈养湖羊的空间利用率E题:黄河水沙检测数据分析2022年:A题:波浪能最大输出功率设计B题:
- 【数学建模】001
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数学建模数学建模算法笔记
数学建模方法论层次分析法:确定评级价指标形成评价体系1.评价的目标是什么2.评价标准是什么3.可选方案有哪些以此来选择最优方案“两两”比较发来确定指标重要性可以画图列表,产生几个比较变量:产生一系列正互反矩阵,进而产生判断矩阵,可以得出各个评判指标之间的权重向量一致矩阵和不一致矩阵
- 【AI深度学习网络】Transformer时代,RNN(循环神经网络)为何仍是时序建模的“秘密武器”?
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引言:什么是循环神经网络(RNN)?循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种专门处理序列数据(如文本、语音、时间序列)的深度学习模型。与传统神经网络不同,RNN具有“记忆”能力,能够通过内部状态(隐藏状态)保留历史信息,从而捕捉序列中的时间依赖关系。在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域,数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前
- 智驾技术全链条解析
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智驾技术全链条解析(2025年最新版)智驾技术涵盖从环境感知到车辆控制的完整闭环,涉及硬件、算法、数据与系统集成等多个领域。以下结合行业最新进展(截至2025年3月)进行深度拆解:一、感知技术:汽车的“感官系统”多传感器融合架构•核心传感器类型:◦激光雷达:华为ADS3.0采用200米探测距离的激光雷达,实现高精度三维建模,但成本较高(约2500元/颗);◦毫米波雷达:用于穿透雨雾探测,比亚迪天神
- 什么是JEPA(联合嵌入预测架构),它与现有技术有何不同?
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联合嵌入预测架构(JEPA)是一种新的预测建模方法,旨在通过在表示空间中进行预测,而不是直接生成详细的像素级输出,从而提高模型的效率和准确性。JEPA的核心思想是利用输入数据(如图像或视频)的抽象表示来捕捉重要的信息,并在此基础上进行预测,而不是试图重建输入数据的每一个细节。与传统的生成式模型不同,JEPA不专注于在像素空间中重建输入数据,而是通过编码器将输入和目标数据抽象为表示,并使用潜在变量来
- 绿色算力网络构建与智能调度实践
智能计算研究中心
其他
内容概要绿色算力网络的构建需以能效优化为核心,通过智能调度系统实现算力资源的高效整合与动态分配。当前架构设计包含三大核心模块:异构计算集群(涵盖GPU、FPGA及量子计算单元)、跨区域网络互联协议(适配东数西算的传输需求)以及能耗监测平台(基于实时数据建模的碳足迹追踪)。下表示例展示了典型算力节点的关键参数对比:节点类型计算密度(TFLOPS/m²)功耗比(TOPS/W)延迟控制(ms)量子计算集
- 数学建模与图形建模资源全解析
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引言在当今的数据驱动时代,数学建模与图形建模已成为解决复杂问题、揭示数据内在规律的重要工具。无论是科学研究、工程设计,还是商业分析、决策支持,建模技术都发挥着举足轻重的作用。本文旨在为数学建模与图形建模的初学者及进阶者提供一份详尽的资源指南,涵盖软件工具、学习资料、在线课程、社区论坛等多个方面,帮助大家更好地掌握这些技能。一、数学建模资源概览1.数学建模软件工具数学建模离不开强大的软件支持。以下是
- 三维声学各向异性材料设计:具体步骤与示例
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三维声学各向异性材料设计:具体步骤与示例1.理论建模:三维微结构与等效参数映射(1)各向异性密度张量推导假设材料由椭球体散射体周期性嵌入基体材料构成,其等效密度张量可通过三维均匀化理论计算:未旋转椭球的局部密度张量(主轴对齐坐标系):ρell=[ρbase+f⋅Δρ⋅ab000ρbase+f⋅Δρ⋅ba000ρbase+f⋅Δρ⋅ca]\rho_{\text{ell}}=\begin{bmatri
- 手把手教你学Simulink实例:基于Simulink的三相桥式全控整流电路设计与仿真实例
小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulink单片机嵌入式硬件matlabsimulink
目录手把手教你学Simulink实例:基于Simulink的三相桥式全控整流电路设计与仿真实例一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1:创建Simulink模型步骤1.1:打开Simulink并新建模型步骤2:添加电源模块步骤2.1:添加三相交流电源步骤3:设计三相桥式全控整流电路步骤3.1:添加可控硅模块步骤3.2:连接三相桥式全控整流电路步骤4:添加负载模块步骤4.1:添加电阻性负载步
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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目录
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>