- 【新能源集成热管理系统的开发与优化】
新能源汽车--三电老K
研发测试汽车学习方法
新能源集成热管理系统的开发与优化涉及多阶段的试验、标定和策略调整,需结合实验室仿真、环境仓测试及实车道路验证,以应对高低温、极端气候等复杂工况。以下是具体实施方法:一、环境仓试验室测试系统标定与基础验证模型搭建:通过AMESim等仿真工具建立机-电-热耦合模型,涵盖电池、电机、空调等子系统,分析高温工况下各部件能耗占比及整车续航表现。参数标定:在环境仓中模拟极端温度(如38℃高温或-30℃低温),
- 华为ensp--BGP路径选择Community
华为路由bgp
学习新思想,争做新青年,今天学习的是BGP路径选择Community实验目的·理解团体属性的概念与作用·熟悉运用团体属性来控制路由传递的方法·理解No-Export、No-Advertise、No-Export-Subconfed属性的区别实验内容本实验网络中,R1属于AS100,R2、R3和R4属于AS编号为200的一个联盟,R5属于AS300。在联盟AS200中,R2和R4属于成员AS2001
- 软件定义世界下的教育创新:高校计算机实验室应重心转向开源平台
开源
一、一键式教学环境部署,节省90%准备时间•应用模板库:提供200+预置教学工具模板(如JupyterLab+TensorFlow、MySQL集群),教师可根据课程需求选择模板,5分钟内完成包含依赖库、运行环境的全栈部署。•多版本隔离:支持同一服务器并行运行不同版本框架(如Django3.2教学版与4.1开发版),避免版本冲突导致30%的课堂时间浪费。•自助式环境创建:学生通过命令行快速申请带GP
- 【论文阅读】MMedPO: 用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型
勤奋的小笼包
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理chatgpt
MMedPO:用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型1.背景2.核心问题:3.方法:3.实验结果与优势4.技术贡献与意义5.结论MMedPO:AligningMedicalVision-LanguageModelswithClinical-AwareMultimodalPreferenceOptimizationMMedPO:用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型gitgub:地址1.
- Peach-Editor,一款Web版电子病例编辑器实验版本上线了
大神1573
Peach-Editor编辑器
经过一年多的辛苦钻研,一款web版本的电子病例编辑器基础word编辑功能版本终于和大家见面了,编辑器实现了参照传统文档编辑习惯,尽可能的还原原汁原味的文档编辑体验。目前初步完成了基础的文本编辑、表格、分页、页面控制等后续还加加入电子病例相关内容,整个编辑器的研发进度正在有序推进中,现将阶段性成果展示给大家。整体界面,沿用了传统的文档编辑习惯,菜单栏分为文件、编辑、插入、页面、审阅。编辑菜单内容主要
- 动态规划算法优化在资源分配问题中的应用
suyang199312
课程设计
摘要资源分配问题广泛存在于各类生产与管理场景,合理分配资源以实现效益最大化至关重要。本文深入剖析动态规划算法在资源分配问题中的应用,详细阐述其基本原理与常规解法,针对常规解法的不足提出创新优化思路,并给出具体实现步骤。通过实际案例分析与实验验证,展示优化后的动态规划算法在提升资源分配效率和效益方面的显著优势,为相关领域的决策制定提供有力支持。引言在经济、工程、计算机科学等众多领域,资源分配问题无处
- 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧
Ai玩家hly
从0倒1论文复现大模型复现Ai大模型复现
复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤:理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例,假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型,例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例,例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》(Heetal.,2015)。2.
- Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法
天天酷科研
工艺参数优化matlab神经网络工艺参数优化
Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能(如翘曲变形、收缩率、硬度等)之间的非线性映射关系,作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验。其优势在于:能够处理多输入-多输出的复杂非线性关系,例如激光功率、扫描速度与熔覆层性能的关联。在注塑成型中,预测体积收缩率和翘曲变形的相对误差可控制在5%以内。通过正交
- 以量子“自相干—波函数”理论的破产奠基唯物唯一的《自然集合论》
留下一片云
科技
违背守恒定律-物质唯一性的“自相干即可改变衍射方向”思想实验:在接受屏光栅“电子落点处”继续开缝衍射。多级重复角度叠加后,按量子“波函数”理论,“电子只靠自相干,不需任何外部作用即可任意变向、返回”,“拔着自己的头发离开了地球”。唯心的经典骗术:“天机不可泄露”—“观察导致坍缩”。—————————自然集合论自然是融洽无矛盾的客观存在,唯物唯一。集合有统属,万物归自然。集合内性本善,逻辑/规则在集
- 第十四届蓝桥杯省赛C++C组——子矩阵(蓝桥杯篇章完结撒花)
Dawn_破晓
蓝桥杯一个月速成日志蓝桥杯c++c语言
本来想写的速成日志也没写多少,cb国二,最后一题树形DP调了一小时发现h数组没置-1,最后无果,如果没马虎可能有国一水平了,正儿八经准备用了两个月,因为要考研,每天只学2-3小时的算法,一共刷了300多道题吧,由于之前选过ACM(实验课因为周六去,懒得去还给我挂了)和算法分析课,所以还是有点基础的,如果算上一年前刷的题总共加起来也就400多道题吧。说一下历程吧,一年前的题都是老师布置的作业,迫不得
- Hotcoin精彩亮相2024香港Web3嘉年华
Hotcoin
web3游戏去中心化区块链
4月9日,由万向区块链实验室、HashKeyGroup联合推出,由W3ME承办的“2024香港Web3嘉年华”活动在香港圆满落幕。作为全球规模最大的Web3活动之一,2024年香港Web3嘉年华汇集了160+全球热门项目,100+行业垂直媒体,以及300+专家学者、知名项目代表、行业领军人物等演讲嘉宾,共同探索Web3发展新洞察。Hotcoin作为本次活动的七大一级参展商,在本次会场精心布置了展位
- glm-4v-9b 踩坑(4-bit量化,bitsandbytes 异常)
phynikesi
pytorchglm-4v-9b踩坑bitsandbytes异常
前言本文只分享了自己在体验glm-4v-9b过程中遇到的问题,没有涉及对模型本身以及更多问题的分析,大家可先看问题描述,再决定是否看下去。实验平台:linux系统,RTXA4000。嫌麻烦的可以直接到文未看结论。问题描述16g显卡难以加载模型bitsandbytes异常,模型无法运行加载问题本人设备有限,引用一下别人完整加载模型的数据,大约18.9g。用16g显卡直接报OOM,用8-bit加载还是
- XSS 绕过分析:一次循环与两次循环的区别
智商不在服务器
渗透攻击xss前端
目录代码分析代码流程:一次循环的问题原因分析:删除顺序导致遗漏两次循环修复方案两种绕过方式绕过方法1:DOM破环绕过方法2:SVGXSS(双SVG绕过)1.为什么"一个SVG注定失败,两个SVG直接成功"?2.为什么属性被删除后SVG仍能触发XSS?复现对比实验场景1:单SVG(失败)场景2:双SVG(成功)防御建议:代码分析Documentconsole.info(x.attributes);c
- Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象
龙胥伯
人工智能
基于最新研究成果与行业动态,AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度,结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析:一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计,将样本利用率提升40%以上,训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用,在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式(预训练→多任务学习→强化学习
- S32K144外设实验(二):ADC单通道单次采样(软件触发)
上层精灵的赞美诗
#S32K144的外设基础实验单片机嵌入式硬件eclipsemcu笔记
文章目录1.概述1.1理论回顾1.1.1时钟系统1.1.2采样通道1.2实验目的2.配置与代码编写1.概述1.1理论回顾S32K144的ADC应该说是特别灵活,笔者采用循序渐进的方式来学习使用这个很重要的外设。在《入门笔记系列》专栏中对用户手册进行了翻译和解读,这里在回顾一下ADC的基本功能,第一次实验我们不使用过于复杂的触发方式。只使用一个通道来理解S32K144的ADC。1.1.1时钟系统首先
- 做电池寿命预测有福了---2024最新退化数据集,来自cell子刊
优化算法侠Swarm-Opti
深度学习数据集电池寿命预测深度学习人工智能
引言本期介绍2024年最新发表在cell子刊CellReportsPhysicalScience上的电池退化数据集。该数据集是世界上规模最大,最贴近实际运行场景,持续时间最长的电池退化数据集。在实验室和现实生活中对电池退化进行了为期4年的广泛实验调查,考虑了随机充放电电流、频率、深度以及多电池成组、环境温度的影响,涉及数百个电池和电池组的大约546,000次充放电循环。参考文献DongzhenLy
- MMScan数据集:首个最大的多模态3D场景数据集,包含层次化的语言标注
数据集
2024-10-24,由上海人工智能实验室联合多所高校创建了MMScan,这是迄今为止最大的多模态3D场景数据集,包含了层次化的语言标注。数据集的建立,不仅推动了3D场景理解的研究进展,还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。一、研究背景:随着大型语言模型(LLMs)的兴起和与其他数据模态的融合,多模态3D感知因其与物理世界的连接而受到越来越多的关注,并取得了快速进展。然而,现有的数据集
- 2025年从DeepSeek到Manus:AI如何重塑企业价值报告600+份汇总解读|附PDF下载
原文链接:https://tecdat.cn/?p=41172当前全球AI技术正从实验室走向产业化深水区,本报告以企业价值重构为核心,通过技术演进路径、行业竞争范式、落地实施策略三大维度,揭示AI如何从成本中心转变为价值引擎。数据显示,2025年生成式AI在中国创造的潜在经济价值达2万亿美元,其中制造业、电子行业生产力增益最为显著。本报告汇总解读基于《发布机构:华中科技大学数智管理与传播研究团队、
- 计算机网络——绪论
systemyff
计算机网络网络
6个章节,外加实验和复习课时。题目来自于题库,重在理解+翻译。概述物理层链路层网络层传输层应用层复习课实验课一、计算机网络的基本概念•21世纪的一些重要特征就是数字化、网络化和信息化,是一个以网络为核心的信息时代。•网络现已成为信息社会的命脉和发展知识经济的重要基础。发展最快的并起到核心作用的是计算机网络Ø第一代以主机为中心Ø第二代以通信子网为中心Ø第三代ISO/OSI-RM、InternetØ第
- 【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破
寻道AI小兵
AI大模型前沿技术追踪人工智能语言模型AIGC
系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath:如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3:多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破目录系列篇章前言一、项目概述二、技术原理(一)异构低秩适应(H-LoRA)(二)分层视觉感知(HVP)(三)三阶段学习策略(TLS)三、
- DeepSeek从入门到精通「清华团队」
YuKeeHgg
DeepSeek人工智能ai
由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后及其团队撰写文档的核心内容围绕DeepSeek的技术特点、应用场景、使用方法以及如何通过提示语设计提升AI使用效率等方面展开,帮助用户从入门到精通DeepSeek的使用。「文末附下载方式」第一部分:DeepSeek基础概念1.1DeepSeek简介定义:专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应用。核心产品:开源
- 「清华大学、北京大学」DeepSeek 课件PPT专栏
YuKeeHgg
DeepSeekAI华彬智融知识库DeepSeekai华彬智融
你要的这里都打包好啦,快快收藏起来!名称链接团队简介类型DeepSeek——从入门到精通1️⃣DeepSeek从入门到精通「清华团队」清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室PPT课件DeepSeek如何赋能职场应用?——从提示语技巧到多场景应用2️⃣DeepSeek赋能职场应用「清华团队」中央民族大学新闻与传播学院清华大学@新媒沈阳团队向安玲PPT课件普通人如何抓住DeepSeek红
- Transformer精选问答
EmbodiedTech
大模型人工智能transformer深度学习人工智能
Transformer精选问答1Transformer各自模块作用Encoder模块经典的Transformer架构中的Encoder模块包含6个EncoderBlock.每个EncoderBlock包含两个子模块,分别是多头自注意力层,和前馈全连接层.多头自注意力层采用的是一种ScaledDot-ProductAttention的计算方式,实验结果表明,Multi-head可以在更细致的层面上提
- 主从dns+nfs+nginx综合实验
睡不够觉
centoslinux运维
目录1.实验要求2.配置主DNS1安装bind软件编辑主配置文件编辑区域数据文件检查配置文件和区域文件是否有误重启服务测试dns1是否生效3.配置从DNS2安装bind编辑从DNS2的主配置文件防火墙放行测试dns24.配置nfs服务创建共享目录写入指定内容,并编辑共享配置文件5.web服务配置下载nginx软件挂载共享目录到nginx的默认页面6.客服端配置安装bind-utils客户端测试7.
- 复旦:LLM不同层位置编码缩放
大模型任我行
大模型-结构原理人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:Layer-SpecificScalingofPositionalEncodingsforSuperiorLong-ContextModeling来源:arXiv,2503.04355摘要尽管大型语言模型(LLM)在处理长上下文输入方面取得了重大进展,但它们仍然存在“中间丢失”问题,即上下文中间的关键信息往往不足或丢失。我们广泛的实验表明,这个问题可能源于旋转位置嵌入(RoPE)的快速长期衰
- 【Hinton论文精读】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations-202212
tyhj_sf
论文研读笔记ML理论系列人工智能深度学习FF算法
博文导航0引言1论文摘要2反向传播有什么问题呢?3Forward-Forward算法3.1使用逐层优化函数学习多层表示4Forward-Forward算法的实验4.1反向传播baseline4.2FF算法的一个简单的无监督的例子4.3FF算法的一个简单的监督例子4.4使用FF算法来模拟感知中自上而下的效应4.5作为教师使用空间环境的预测4.6CIFAR-10实验5睡眠6FF算法与其他对比性学习技术
- 24B参数模型碾压gpt4o-mini!推理速度超快!vLLM本地部署Mistral-Small 3.1+全方位测试多模态大模型!超越Gemma3.1,最适合企业项目的大模型!中文OCR能力也不弱
AI超元域
ocr人工智能aiAI编程aigc
本篇笔记所对应的视频https://www.bilibili.com/video/BV1Q9XLYiEwD/MistralAI最新推出的MistralSmall3.1模型无疑是近期科技界的一大亮点。这款由法国AI实验室MistralAI开发的开源多模态模型,以其卓越的性能和灵活性,为开发者、企业和研究人员带来了全新的可能性。凭借24B参数、对文本与图像的处理能力,以及在多个关键指标上的突破,Mis
- 重发布与路由策略实验
小卓笔记
网络服务器linux
实验拓扑配置接口地址与环回地址R1[r1]interfaceLoopBack0[r1-LoopBack0]ipaddress1.1.1.12[r1]interfaceGigabitEthernet0/0/0[r1-GigabitEthernet0/0/0]ipaddress12.0.0.124[r1]interfaceGigabitEthernet0/0/1[r1-GigabitEthernet0
- 搭建内网DNS服务器
小卓笔记
服务器linux运维
1.1实验目的在内网服务器可以实现使用域名进行上网主机角色系统IPdns-client客户端redhat9.5192.168.33.7dns-server域名解析服务器rocky9.5192.168.33.1001.2环境准备#rocky#安装net-toolsbash-completionvim(rocky未自带这些服务)[root@dns-server~]#dnfinstallnet-tool
- OpenLSD是一个自适应开源数据集,旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。
数据集
2024-11-14,由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集,目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。该数据集的核心研究问题是如何在逻辑综合的三个基本步骤——布尔表示、逻辑优化和技术映射中,通过机器学习方法提升效率和质量。一、研究背景:逻辑综合是电子设计自动化(EDA)流程中的关键环节,它负责将高级设计规范转化为门级网络列表。近年来
- 对于规范和实现,你会混淆吗?
yangshangchuan
HotSpot
昨晚和朋友聊天,喝了点咖啡,由于我经常喝茶,很长时间没喝咖啡了,所以失眠了,于是起床读JVM规范,读完后在朋友圈发了一条信息:
JVM Run-Time Data Areas:The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
- android 网络
百合不是茶
网络
android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来 方便查找 , 服务器使用的是TomCat
服务器代码; servlet的使用需要在xml中注册
package servlet;
import java.io.IOException;
import java.util.Arr
- [读书笔记]读法拉第传
comsci
读书笔记
1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的...
要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成
但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
- 随机数的产生
沐刃青蛟
随机数
c++中阐述随机数的方法有两种:
一是产生假随机数(不管操作多少次,所产生的数都不会改变)
这类随机数是使用了默认的种子值产生的,所以每次都是一样的。
//默认种子
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
cout<<
- PHP检测函数所在的文件名
IT独行者
PHP函数
很简单的功能,用到PHP中的反射机制,具体使用的是ReflectionFunction类,可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。 创建引用脚本。
代码:
[php]
view plain
copy
// Filename: functions.php
<?php&nbs
- 银行各系统功能简介
文强chu
金融
银行各系统功能简介 业务系统 核心业务系统 业务功能包括:总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等 清分清算系统 以清算日期为准,将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用,按费用类型计算应收、应付金额,经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程 国际结算系
- Python学习1(pip django 安装以及第一个project)
小桔子
pythondjangopip
最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大,安装了它,在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了,按照别人给的教程开始安装,奶奶的怎么也安装不上!
第一步:官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy!
第二部:解压这个压缩文件,会看到一个setup.p
- php 数组
aichenglong
PHP排序数组循环多维数组
1 php中的创建数组
$product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不 是函数
2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中,可以使用range()函数来自动创建数组
$numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$numbers=range(1,10,
- 安装python2.7
AILIKES
python
安装python2.7
1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz
2、复制解压
#mkdir -p /opt/usr/python
#cp /opt/soft/Python-2
- java异常的处理探讨
百合不是茶
JAVA异常
//java异常
/*
1,了解java 中的异常处理机制,有三种操作
a,声明异常
b,抛出异常
c,捕获异常
2,学会使用try-catch-finally来处理异常
3,学会如何声明异常和抛出异常
4,学会创建自己的异常
*/
//2,学会使用try-catch-finally来处理异常
- getElementsByName实例
bijian1013
element
实例1:
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/x
- 探索JUnit4扩展:Runner
bijian1013
java单元测试JUnit
参加敏捷培训时,教练提到Junit4的Runner和Rule,于是特上网查一下,发现很多都讲的太理论,或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下,搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。
文章地址:http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
- [MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集
bit1129
mongodb
1. 副本集的特性
1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary)
2)Primary挂了之后,从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器,继续工作,这就解决了单点故障,因此,在这种情况下,MongoDB集群能够继续工作
3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来
2
- 【Spark八十一】Hive in the spark assembly
bit1129
assembly
Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners:
1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
- Nginx问题定位之监控进程异常退出
ronin47
nginx在运行过程中是否稳定,是否有异常退出过?这里总结几项平时会用到的小技巧。
1. 在error.log中查看是否有signal项,如果有,看看signal是多少。
比如,这是一个异常退出的情况:
$grep signal error.log
2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
- No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法
byalias
xml
方法一:常用方法 关闭XML验证
工具栏:windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。
方法二:(个人推荐)
添加 内容如下
<?xml version=
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline
bylijinnan
netty
package com.ljn.channel;
/**
* ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式
* 但由于用到两个双向链表和内部类,这个模式看起来不是那么明显,需要仔细查看调用过程才发现
*
* 下面对ChannelPipeline作一个模拟,只模拟关键代码:
*/
public class Pipeline {
- MYSQL数据库常用备份及恢复语句
chicony
mysql
备份MySQL数据库的命令,可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。
mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库名 > 文件
备份MySQL数据库为带删除表的格式,能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。
mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
- 小白谈谈云计算--基于Google三大论文
CrazyMizzz
Google云计算GFS
之前在没有接触到云计算之前,只是对云计算有一点点模糊的概念,觉得这是一个很高大上的东西,似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧,并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解,至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。
我先说说GFS
&n
- hadoop 平衡空间设置方法
daizj
hadoopbalancer
在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽,默认只有1M:
<property>
<name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>10485760</value>
<description&g
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
dcj3sjt126com
编程
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得
- Android学习之路
dcj3sjt126com
Android学习
转自:http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459
以前有J2EE基础,接触JAVA也有两三年的时间了,上手Android并不困难,思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目,现今体验移动终端项目,让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。
下面说说我学习Android的感受,我学Android首先是看MARS的视
- java 遍历Map的四种方法
eksliang
javaHashMapjava 遍历Map的四种方法
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2059996
package com.ickes;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
/**
* 遍历Map的四种方式
- 【精典】数据库相关相关
gengzg
数据库
package C3P0;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.beans.PropertyVetoException;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
public class DBPool{
- 自动补全
huyana_town
自动补全
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&quo
- jquery在线预览PDF文件,打开PDF文件
天梯梦
jquery
最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js,使用这个插件就很容易实现了。
核心代码
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
- ViewPager刷新单个页面的方法
lovelease
androidviewpagertag刷新
使用ViewPager做滑动切换图片的效果时,如果图片是从网络下载的,那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程,然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新,但是viewpager不同于listview,你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
- 利用按位取反(~)从复合枚举值里清除枚举值
草料场
enum
以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。
如果需要同时有多种效果,
如:“粗体”和“下划线”的效果,可以用按位或(|)
FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline;
如果需要去除 style 里的某一种效果,
- Linux系统新手学习的11点建议
刘星宇
编程工作linux脚本
随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux,根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉:不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。
一、从基础开始:常常有些朋友在Linux论坛问一些问题,不过,其中大多数的问题都是很基础的。例如:为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了 Linu
- hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装
wangzhezichuan
DAOHibernate
/**
* <p>方法描述:sql语句查询 返回List<Class> </p>
* <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p>
* @param calzz
* @param sql
* @return
* <p>创建人:王川</p>
* <p>创建时间:Jul