- 《从信息论视角:DataWorks平台下人工智能探寻最优数据编码的深度剖析》
程序猿阿伟
人工智能
在数字化时代,数据如汹涌浪潮般不断涌现,其规模之大、增长速度之快超乎想象。企业和组织每天都要面对海量数据的存储与传输挑战,如何在有限的资源条件下高效处理这些数据,成为亟待解决的关键问题。此时,信息论与人工智能算法为我们开辟了一条新的探索路径,尤其在DataWorks这样强大的大数据平台上,二者的结合蕴含着巨大的潜力。信息论,作为一门研究信息的度量、传输、存储和处理的学科,为理解数据的本质提供了深刻
- 《从信息论视角:DataWorks平台下人工智能探寻最优数据编码的深度剖析》
人工智能深度学习
在数字化时代,数据如汹涌浪潮般不断涌现,其规模之大、增长速度之快超乎想象。企业和组织每天都要面对海量数据的存储与传输挑战,如何在有限的资源条件下高效处理这些数据,成为亟待解决的关键问题。此时,信息论与人工智能算法为我们开辟了一条新的探索路径,尤其在DataWorks这样强大的大数据平台上,二者的结合蕴含着巨大的潜力。信息论,作为一门研究信息的度量、传输、存储和处理的学科,为理解数据的本质提供了深刻
- 中科大计算机网络第二章2.1应用层概述笔记
镜中人★
中科大计算机网络笔记计算机网络笔记
应用层笔记整理一、应用层概述应用层是计算机网络体系结构中的最高层,直接面向用户和应用程序,负责处理不同端系统间的数据交换与通信。其核心功能包括文件传输、电子邮件、远程登录、网页浏览等网络服务。在TCP/IP模型中,应用层对应OSI标准的会话层、表示层和应用层,通过应用层协议规范报文交换规则。二、应用层协议原理传输层服务模型可靠数据传输:确保数据无差错、按序交付(如TCP)。吞吐量与定时
- 【JavaSE Pro】 Java 进阶 笔记汇总(更新中)
m0_74823863
面试学习路线阿里巴巴java笔记开发语言
【JavaSEPro】Java进阶笔记汇总Java进阶内容的笔记整理汇总,主要讲解的是Java基础语法之外的一些特有的语言特性,包括接口,内部类,Lambda表达式,泛型,异常等。有问题欢迎和我交流!Day1面向对象进阶(static、单例、代码块、继承)Day2面向对象进阶(包、权限修饰符、抽象类、接口)Day3多态,内部类,常用API(Object,Objects,StringBuilder,
- 网格交易策略调研
柯柯就是我
金融学习记录金融
背景介绍定义:网格交易,是量化交易的一种,是一种稳定的、保险的、收益率不会大起大落的交易方式。起源:信息论之父申农:任何一个价位买进资金的50%,也就是说资金数量:股票市值=50%:50%。股票价格上涨一定幅度就卖出一部分股票,保持剩余的资金数量:剩余股票市值=50%:50%;反之股票价格下跌一定幅度,就用剩余资金买进一部分股票,始终保持剩余资金数量:剩余股票市值=50%:50%。用这个办法来对付
- 【uni-app笔记整理八】图片的上传
小异常
uni-appuni-appvuejavascriptjs图片
版权声明:本文为小异常原创文章,非商用自由转载-保持署名-注明出处,谢谢!本文网址:https://sunkuan.blog.csdn.net/article/details/111678247图片上传在移动端也是很常见的一项功能,它可以从本地相册中或者使用相机进行拍照上传图片,uni-app提供了以下两个方法:uni.chooseImage(object):从本地相册选择图片或使用相机拍照。co
- kl散度度量分布_解读KL散度:从定义到优化方法
weixin_39846364
kl散度度量分布
Kullback-Leibler散度是计算机科学领域内的一个重要概念。数据科学家WillKurt通过一篇博客文章对这一概念进行了介绍,机器之心技术分析师在此基础上进行了解读和扩充。本文为该解读文章的译文。引言这篇博文将介绍KL散度,即相对熵。这篇博文给出了一个理解相对熵的简单例子,因此这里不会试图重写原作者的内容。除了阅读原博客文章之外,这里还会根据我在信息论方面的工作经验给出一些基于原博文的额外
- 机器学习的数学基础(三)——概率与信息论
梦醒沉醉
数学基础概率论信息论
目录1.随机变量2.概率分布2.1离散型变量和概率质量函数2.2连续型变量和概率密度函数3.边缘概率4.条件概率5.条件概率的链式法则6.独立性和条件独立性7.期望、方差和协方差7.1期望7.2方差7.3协方差8.常用概率分布8.1均匀分布U(a,b)U(a,b)U(a,b)8.2Bernoulli分布8.3Multinoulli分布8.4高斯分布(正态分布)N(x;μ,σ2)N(x;\mu,\s
- Spring基础知识——笔记整理(一)
豆萌萌 网课大咖
笔记整理springjava
Spring简介Spring是一个轻量级Java开发框架,由RodJohnson创建,目的是为了解决企业级应用开发的业务逻辑层和其他各层的耦合问题。它是一个JavaSE/JavaEE分层的full-stack(一站式)轻量级开源框架,为开发Java应用程序提供全面的基础架构支持。Spring负责基础架构,因此Java开发者可以专注于应用程序的开发。Spring的优点方便解耦,简化开发:Spring
- 初识Vulkan渲染管线
超级无敌小小顺利
VulkanVulkan渲染管线GPUPipeline
目前参考《Vulkan规范》和《Vulkan开发实战详解》对渲染管线有了一个初步的认识。现结合中英文的渲染管线图进行笔记整理。中英文的渲染管线图分别如下所示:绘制命令送入设备队列执行后,Vulkan将原始的物体顶点坐标数据、顶点颜色数据最终转化为屏幕中画面。上面中文管线结构图中有两个应用程序入口,左侧为简单示例入口,右侧为使用GPU进行高性能通用计算时的计算管线。1.绘制:命令进入Vulkan图形
- 互信息的定义与公式
亲持红叶
信息论相关机器学习人工智能
互信息定义公式从条件熵中我们知道,当获取的信息和要研究的食物”有关系时“,这些信息才能帮助我们消除不确定性。如何衡量获取信息和要研究事物“有关系”呢?比如常识告诉我们,一个随机事件“今天深圳下雨”和另一个随机事件“过去24小时深圳空气湿度”相关性很大,但是相关性到底有多大?怎么衡量?再比如“过去24小时深圳空气湿度”似乎就和“北京天气”相关性不大。香农在信息论中提出”互信息“的概念作为两个随机事件
- 小迪网络安全2025期 ~ 笔记整理(持续更新)
1999er
网络安全学习笔记笔记网络安全网络web安全前端
基础入门篇一、常见资产架构1.1Web篇1.1.1Web2.0架构1.1.2Web类别1.1.3Web额外配置1.1.4Web额外配置(二)1.2App&小程序篇1.2.1App&小程序开发方式二、抓包&抓包软件2.1~2.2抓包Http/Https/Other数据包三、无回显&不出网3.1无回显3.2不出网四、数据传输&编码加密4.1数据传输4.2编码加密五、Http数据包&身份鉴权5.1Htt
- 大模型参数规模解析:32B中的“B“代表什么?如何影响AI性能?
燃灯工作室
Ai人工智能
以下是优化后的技术笔记整理,包含关键知识点解析和行业应用案例:大模型参数规模解析:32B中的"B"代表什么?如何影响AI性能?一、参数单位解读B=Billion(十亿):在AI模型领域,"B"特指模型参数量的十亿级单位参数定义:神经网络中可调节的权重数值,决定模型的信息处理能力计算示例:32B=32×10⁹=320亿参数GPT-3175B=1750亿参数LLaMA-27B=70亿参数二、参数规模演
- AGI方向研究
微醺欧耶
agi
要成为一名合格的AGI(通用人工智能)实习生,你需要具备跨学科的知识体系、扎实的技术能力以及前沿研究视野。以下是基于你当前基础的能力扩展方向、关键研究领域以及未来发展的详细分析:---###**一、AGI实习生需具备的核心能力**####1.**数学与理论基础**-**数学基础**:线性代数(矩阵运算、特征值)、概率统计(贝叶斯理论、分布模型)、微积分(梯度优化)、信息论(熵、KL散度)。-**计
- 论文解读(MGAE)《MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs》
虚幻私塾
pythonpython开发语言
优质资源分享学习路线指引(点击解锁)知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合,从项目搭建到腾讯云部署上线,打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统论文信息论文标题:MGAE:MaskedAutoencodersforSelf-SupervisedLearningonG
- 【新书速荐】《Information-Theoretic Radar Signal Processing(信息论雷达信号处理)》
卖酒的雷达算法工程师
概率论
引言最近,由YujieGu博士和YiminD.Zhang教授主编的新书Information-TheoreticRadarSignalProcessing由Wiley-IEEEPress正式出版。这是信息论雷达信号处理领域的首部专著,全书共分14章,汇集了来自学术界、工业界和政府机构的41位世界知名专家(其中15位为IEEEFellow)的最新研究成果。Information-TheoreticR
- 【AI中数学-信息论-综合实例】 缩小AI巨人:大模型神经网络的压缩与裁剪
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能神经网络深度学习知识蒸馏网络裁剪量化技术模型压缩
第六章:信息论-综合实例第二节:缩小AI巨人:大模型神经网络的压缩与裁剪术在本节中,我们将探讨压缩和裁剪大规模神经网络模型的技术,使其更加高效,适用于实际应用。尽管大规模神经网络在AI中具有强大的能力,但由于其高计算需求、内存使用和推理时间,它们在实际部署中往往面临一些限制。模型压缩和裁剪技术能够使这些“AI巨人”变得更为可管理,同时在性能上不至于损失太多。我们将通过五个在实际应用中具有代表性的案
- 瞎想:控制论、信息论与系统论:未来汽车产品的“三论融合”与深度思考
天天爱吃肉8218
汽车
引言在科技飞速发展的今天,控制论、信息论与系统论(简称“三论”)作为20世纪的科学革命,正在深刻影响未来汽车产品的设计与研发。无论是自动驾驶、车联网,还是软件定义汽车(SDV),背后都离不开“三论”的理论支撑。本文将系统性地阐述“三论”的原理、本质及未来发展,并深入探讨其与未来汽车产品的深度关联,为读者提供一份兼具专业性与前瞻性的技术解读。一、控制论、信息论与系统论的原理与本质1.控制论:从“反馈
- 音视频开发成长之路与音视频知识点总结
Linux服务器开发
音视频开发webrtcffmpeg音视频开发流媒体服务器开发webrtcFFmpeg嵌入式音视频开发
音视频涉及语音信号处理、数字图像处理、信息论、封装格式、编解码、流媒体协议、网络传输、渲染、算法等。在现实生活中,音视频发挥着越来越重要的作用,如视频会议、直播、短视频、播放器、语音聊天等。所以从事音视频开发是一件有意义的事情,机遇和挑战并存。本文将从:音视频开发基础、音视频高级成长、音视频工作方向、音视频开源库、音视频相关书籍,配套的学习资源等几个方面来进行介绍。那么我们该如何系统的学习音视频开
- 独立开发的灵感哪儿来?
独立开发者创意
Hey,我是Immerse文章首发于个人博客【https://yaolifeng.com】,更多内容请关注个人博客转载说明:转载请在文章头部注明原文出处及版权声明!前言最近看了不少关于创意的文章,感觉思路清晰了不少。与其藏着掖着,不如把我的笔记整理出来,跟大家分享分享,希望能对你有所启发。第一部分:别找灵感了,看看你遇到的“坑”吧1.从“不方便”中找灵感:解决你的问题,创造你的价值别瞎琢磨,先问问
- AI真的能理解我们这个现实物理世界吗?深度剖析原理、实证及未来走向
AI_DL_CODE
人工智能深度学习AIAI理解世界
摘要:当下,AI与深度学习广泛渗透生活各领域,大模型与海量数据加持下,其是否理解现实物理世界引发热议。文章开篇抛出疑问,随后深入介绍AI深度学习基础,包含神经网络架构、反向传播算法。继而列举AI在物理场景识别、实验数据分析中显露的“理解”迹象,也点明常识性错误、极端场景失效这类反例。从信息论、物理启发式算法剖析理论支撑,探讨融合物理知识路径,并延展至跨学科应用、评估维度、伦理社会问题,最终展望AI
- Ceph:关于Ceph 中使用 RADOS 块设备提供块存储的一些笔记整理(12)
山河已无恙
零基础入门Cephceph笔记
写在前面准备考试,整理ceph相关笔记博文内容涉及使用RADOS块设备提供块存储理解不足小伙伴帮忙指正对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧——赫尔曼·黑塞《德米安》使用RADOS块设备提供块存储管理RADOS块设备基于RBD的块存储块设备是服务器、笔记本电脑
- 领域模型、MDD\DDD\TDD概念
lemon_lmlmlmlm
java
此篇是个人笔记整理,知识来源:领域模型-CSDN博客、什么是MDD,DDD,TDD?-CSDN博客一、领域模型定义:领域模型是对领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示。又称概念模型、领域对象模型、分析对象模型。它专注于分析问题领域本身,发掘重要的业务领域概念,并建立业务领域概念之间的关系。领域模型(DomainModel),是完成从需求分析到面向对象设计的一座桥梁,领域模型是指对需求所涉及的领
- helm介绍和helm部署应用到k8s集群(helm+k8s)——详细文档
运维实战课程
docker和k8s学习文档dockerkubernetes运维
helm介绍和helm部署应用到k8s集群(helm+k8s)——详细笔记整理文档相关配套软件包和文档网盘地址:https://url28.ctfile.com/f/37115828-599686627-f6a619?p=4907访问密码:4907本人会经常更新运维相关技术文档,如有兴趣,可以关注我博客,欢迎互动分享1.为什么使用helm和部署大量应用时传统部署方式面临的挑战?K8s上的应用对象,
- 论文阅读:DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection(Deepfake模型快速调参)
海拉鲁的小厨娘
读论文论文阅读
一、论文信息论文名称:DeepFake-Adapter:Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队:项目主页:https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter(代码暂未开源)二、动机与创新动机:目前的deepfake检测模型泛化能力差,将其归因于过拟合于低级的伪造模式,现有的deepfake检测方法仅关注低级别的伪
- 计算机密码体制分为哪两类,密码体制的分类.ppt
约会师老马
计算机密码体制分为哪两类
密码体制的分类.ppt密码学基本理论现代密码学起始于20世纪50年代,1949年Shannon的《TheCommunicationTheoryofSecretSystems》奠定了现代密码学的数学理论基础。密码体制分类(1)换位与代替密码体制序列与分组密码体制对称与非对称密钥密码体制数学理论数论信息论复杂度理论数论--数学皇后素数互素模运算,模逆元同余方程组,孙子问题,中国剩余定理因子分解素数梅森
- 【论文速读】| 利用大语言模型在灰盒模糊测试中生成初始种子
云起无垠
论文速读/精读语言模型p2p人工智能
基本信息论文标题:HarnessingLargeLanguageModelsforSeedGenerationinGreyb0xFuzzing作者:WenxuanShi,YunhangZhang,XinyuXing,JunXu作者单位:NorthwesternUniversity,UniversityofUtah关键词:Greyb0xfuzzing,LargeLanguageModels,Seed
- PSNR、SSIM等图像质量评估指标详解
ballball~~
CVcv图像处理图像质量评估指标
简介:个人学习分享,如有错误,欢迎批评指正。一、PSNR(PeakSignal-to-NoiseRatio)峰值信噪比1.定义PSNR是一种用于衡量两幅图像之间差异的客观指标。它主要用于评估图像压缩、传输或重建算法的效果。PSNR值越高,表示两幅图像越相似,质量损失越小。PSNR基于信号与噪声的概念,其理论基础来自信息论中的信噪比(SNR,Signal-to-NoiseRatio)。PSNR将图像
- dice系数 交叉熵_一文搞懂交叉熵损失
weixin_39721853
dice系数交叉熵
本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性,一个事件发生的概率越大,不确定性越小,则其携带的信息量就越小。设\(X\)是一个离散型随机变量,其取值为集合\(X={x_0,x_1,\dots,x_n}\),则其概率分布函数为\(p(x)=Pr(X=x),x\inX\),则定义事件\(X=x_0\)的信息量为:\[I(x_0
- 【代码随想录python笔记整理】第一课 · A+B 问题1
南星六月雪
Python刷题笔记笔记python
前言:本笔记仅仅只是对内容的整理和自行消化,并不是完整内容,如有侵权,联系立删。一、数据类型Python中有一些常见数据类型,包括数字类型,布尔类型,字符串类型。其中,数字类型又分为整数类型和浮点数类型。整数类型-1、0、1浮点数类型3.14布尔类型True=1;False=0字符串类型'Hello'、"Helllo"二、输入输出1、输入:输入采用input()函数,再将变量与其建立联系。在inp
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,