- 【NWFSP问题】基于中华穿山甲算法CPO求解零等待流水车间调度问题NWFSP研究(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述1.引言2.理论基础2.1中华穿山甲算法(CPO)核心原理2.2NWFSP数学模型3.CPO-NWFSP求解框架设计3.1编码与解码3.2离散化位置更新3.3目标函数适配4.实验设计与性能分析4.1实验设置4.2结果分析4.3敏感性分析5.结论与展望
- 【Python】simulink与python联合仿真
1.1Simulink的边界:事件驱动、算法复杂性与AI集成瓶颈Simulink的核心优势在于其强大的微分方程求解器和对连续时间系统、离散时间系统的精确描述能力。其基于“信号流”和“框图”的建模范式,使得工程师可以直观地构建与物理现实高度对应的数学模型。然而,这种优势也带来了其天然的局限性:基于时间的驱动核心(Time-BasedCoreEngine):Simulink的“心脏”是一个时间驱动的仿
- 物联网零售领域AI算力网络与通信的应用探索
AI算力网络与通信
物联网零售人工智能ai
物联网零售领域AI算力网络与通信的应用探索关键词:物联网、零售领域、AI算力网络、通信、应用探索摘要:本文聚焦于物联网零售领域,深入探讨了AI算力网络与通信的应用。首先介绍了相关背景,包括目的、预期读者等。接着对核心概念进行解释,阐述它们之间的关系并给出原理架构示意图和流程图。然后详细讲解核心算法原理、数学模型与公式,通过项目实战展示代码案例及解读。还介绍了实际应用场景、推荐相关工具资源,分析未来
- 结合创新idea:机器学习+运筹优化=CCF高端局
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2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。运筹优化,也称为运筹学或运营管理,是应用数学的一个分支,它使用数学模型和算法来支持复杂决策过程的制定。机器学习与运筹优化的结合是一个前沿且活跃的研究领域,它们相互补充,为解决复杂问题提供了新的思路和方法。小编整理了一些机器学习+运筹优化【论文+代码
- Python pip配置全局镜像源
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Pythonpip配置全局镜像源关键词:Python、pip、全局镜像源、配置、国内镜像摘要:本文详细介绍了Python中pip配置全局镜像源的相关内容。首先阐述了配置全局镜像源的背景和目的,接着解释了核心概念,包括pip和镜像源的原理。然后详细说明了配置全局镜像源的具体操作步骤,包括不同操作系统下的配置方法,并给出了相应的Python代码示例。同时,还讲解了相关的数学模型(虽然在本主题中数学模型
- GPT在AI原生应用领域的无限潜力
GPT在AI原生应用领域的无限潜力关键词:GPT、AI原生应用、自然语言处理、无限潜力、应用场景摘要:本文深入探讨了GPT在AI原生应用领域所展现出的无限潜力。首先介绍了相关背景知识,包括GPT的基本概念和AI原生应用的定义。接着详细解释了GPT的核心概念,以及它与AI原生应用的紧密联系。通过数学模型和公式对GPT的工作原理进行了阐述,并给出了实际的代码案例。还探讨了GPT在多个实际应用场景中的表
- RabbitMQ消息队列在大数据系统中的实战应用案例
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RabbitMQ消息队列在大数据系统中的实战应用案例关键词:RabbitMQ、消息队列、大数据系统、实战案例、高并发处理、分布式架构、数据管道摘要:本文深入探讨RabbitMQ消息队列在大数据系统中的核心应用场景,结合具体技术实现和实战案例,详细解析其在数据采集、实时处理、异步解耦等关键环节的技术优势。通过架构设计原理、核心算法实现、数学模型分析和项目实战,展示如何利用RabbitMQ构建高可靠、
- NoSQL数据库的分布式存储优化
数据库管理艺术
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NoSQL数据库的分布式存储优化关键词:NoSQL、分布式存储、数据分片、一致性哈希、CAP定理、读写优化、水平扩展摘要:本文深入探讨NoSQL数据库在分布式环境下的存储优化策略。我们将从基础概念出发,分析NoSQL数据库的架构特点,详细讲解分布式存储的核心算法和数学模型,并通过实际代码示例展示优化技术的实现。文章还将覆盖实际应用场景、工具推荐以及未来发展趋势,为读者提供全面的NoSQL分布式存储
- 哈希指纹技术详解:从原理到应用
AI天才研究院
计算AI人工智能与大数据编程实践哈希算法算法
哈希指纹技术详解:从原理到应用文章目录哈希指纹技术详解:从原理到应用1.哈希指纹的本质核心原理2.通俗理解哈希指纹3.哈希指纹的实现方法3.1常用哈希算法3.2滚动哈希算法4."连续13字符重复"检测实现4.1问题分析与思维链4.2算法流程4.3代码实现5.哈希指纹技术的应用场景6.哈希指纹的数学模型6.1哈希函数的形式化定义6.2碰撞概率分析6.3局部敏感哈希(LSH)模型7.哈希指纹技术的优缺
- 大语言模型应用指南:Gemini简介
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍自然语言处理(NLP)一直是人工智能领域的热门话题之一。在NLP中,语言模型是一个重要的概念,它可以用来预测下一个单词或字符的概率。近年来,随着深度学习技术的发展,大型语言模型的研究和应用也越来越受到关注。其中,Gemini是一种新型的大型语言模型,它在多项任务上取得了优异的表现。本文将介绍Gemini的核心概念、算法原理、数学模型和公式、项目实践、实际应用场景、工具和资源推荐、未来发
- 如何使用Flask构建后端的RESTful API
大厂资深架构师
SpringBoot开发实战flaskrestfulpythonai
如何使用Flask构建后端的RESTfulAPI关键词:Flask、RESTfulAPI、后端开发、Python、API构建摘要:本文详细介绍了如何使用Flask框架构建后端的RESTfulAPI。从背景知识入手,阐述了Flask和RESTfulAPI的核心概念及联系,深入讲解了构建API的核心算法原理与具体操作步骤,包含Python源代码示例。同时给出了数学模型和公式,通过项目实战展示代码的实际
- 数据分析的智能化变革:AI人工智能
AI大模型应用工坊
数据分析人工智能数据挖掘ai
数据分析的智能化变革:AI人工智能关键词:数据分析、智能化变革、AI人工智能、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨了数据分析领域借助AI人工智能实现的智能化变革。详细阐述了相关核心概念、算法原理、数学模型,通过具体的项目实战展示了AI在数据分析中的应用,介绍了实际应用场景以及可利用的工具和资源。同时对数据分析智能化变革的未来发展趋势与挑战进行了总结,并解答了常见问题,为读者全面了解这一变革提供了丰
- 软件工程领域测试用例设计的高效流程
软件工程实践
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软件工程领域测试用例设计的高效流程关键词:软件工程、测试用例设计、高效流程、测试覆盖、缺陷发现摘要:本文聚焦于软件工程领域中测试用例设计的高效流程。详细介绍了测试用例设计的背景知识,包括目的、预期读者等。通过生动形象的比喻解释核心概念,如测试用例像给软件做的“体检项目单”。阐述了核心概念间的关系,并给出了原理和架构的示意图及流程图。深入讲解了核心算法原理、数学模型,结合Python代码进行示例。通
- 破译AI黑箱:如何用20行Python理解ChatGPT?
Ven%
简单入门pytorch人工智能pythonchatgpt
文章目录一、核心概念:大模型本质二、代码逐行解析(以线性回归为例)三、关键概念详解四、与大模型的本质联系五、大模型训练核心思想六、如何扩展成真实大模型七、总结:AI训练的本质一、核心概念:大模型本质大模型=复杂数学函数+数据驱动训练现实任务(如图像识别、语言翻译)过于复杂,人类无法直接编写数学函数解决。解决方案:构建参数化的数学模型(如神经网络)用大量数据训练,自动寻找最优参数得到能解决特定任务的
- Android Studio在移动开发中的性能优化案例分析
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androidstudio性能优化androidai
AndroidStudio在移动开发中的性能优化案例分析关键词:AndroidStudio、移动开发、性能优化、内存管理、CPU优化、APK大小优化、工具链摘要:本文深入解析AndroidStudio在移动开发中的核心性能优化能力,通过内存管理、CPU调度、APK体积优化等典型场景的实战案例,系统讲解Profiler、Lint、Gradle等工具链的深度应用。结合具体代码示例和数学模型,分析内存泄
- 如何用Python实现基础的文生视频AI模型
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如何用Python实现基础的文生视频AI模型关键词:文生视频、AI生成、扩散模型、多模态对齐、视频生成算法、Python实现、时间一致性摘要:本文系统讲解基于扩散模型的文生视频(Text-to-Video,T2V)AI模型的核心原理与Python实现方法。从技术背景到数学模型,从算法设计到项目实战,逐步拆解文本-视频跨模态对齐、时间序列建模、扩散生成等关键技术。通过PyTorch实现一个基础版文生
- AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术
AI学长带你学AI
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AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术关键词:跨模态检索、深度学习、多模态学习、特征提取、相似度计算、注意力机制、Transformer摘要:本文深入探讨了AI领域中基于深度学习的跨模态检索技术。我们将从基础概念出发,详细分析跨模态检索的核心算法原理、数学模型和实际应用。文章包含完整的Python实现示例,展示如何构建一个跨模态检索系统,并讨论当前的技术挑战和未来发展方向。通过本文,读者将全面理
- 半监督学习+迁移学习:低成本构建高精度AI模型
AI智能探索者
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半监督学习+迁移学习:低成本构建高精度AI模型关键词:半监督学习、迁移学习、低成本、高精度AI模型、数据利用摘要:本文主要探讨了如何通过半监督学习和迁移学习相结合的方式来低成本构建高精度的AI模型。首先介绍了半监督学习和迁移学习的背景知识,然后详细解释了这两个核心概念及其相互关系,接着阐述了相关算法原理、数学模型,还给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探讨了未来发展趋
- 软件工程中Selenium的关键字驱动测试
软件工程实践
软件工程最佳实践AI软件构建大数据系统架构软件工程selenium测试工具ai
软件工程中Selenium的关键字驱动测试关键词:Selenium、关键字驱动测试、自动化测试、测试框架、Web测试、测试脚本、测试维护摘要:本文深入探讨了在软件工程中使用Selenium实现关键字驱动测试的方法论和实践。文章从基本概念入手,详细解析了关键字驱动测试的核心原理和架构设计,通过Python代码示例展示了具体实现方式,并提供了数学模型分析测试覆盖率。此外,文章还包含了实际项目案例、工具
- 云原生函数计算:冷启动优化全攻略
AI云原生与云计算技术学院
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云原生函数计算:冷启动优化全攻略关键词:云原生,函数计算,Serverless,冷启动,性能优化,资源调度,运行时优化摘要:本文深入解析云原生函数计算场景下的冷启动问题,系统阐述冷启动的技术原理、核心影响因素及全链路优化策略。通过对函数计算架构的深度拆解,结合具体代码实现和数学模型分析,提供从基础设施层到应用层的端到端优化方案。涵盖轻量级运行时设计、依赖管理优化、资源预分配策略等关键技术点,并通过
- 鸿蒙应用开发:多线程性能优化技巧
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘harmonyos性能优化华为ai
鸿蒙应用开发:多线程性能优化技巧关键词:HarmonyOS、多线程编程、性能优化、线程调度、并发控制、异步编程、内存管理摘要:本文深入解析鸿蒙应用开发中的多线程性能优化技术,系统阐述HarmonyOS线程模型的核心机制,包括轻量级任务(LWT)、线程池架构、调度策略等关键技术点。通过具体代码示例和数学模型分析,详细讲解线程安全控制、异步任务处理、资源竞争解决方案,结合项目实战演示如何通过合理的线程
- 后端Spring Data Elasticsearch的集群故障恢复
AI大模型应用实战
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后端SpringDataElasticsearch的集群故障恢复关键词:SpringDataElasticsearch、集群故障恢复、分布式系统、故障处理、数据一致性摘要:本文围绕后端SpringDataElasticsearch的集群故障恢复展开深入探讨。首先介绍了相关背景,包括目的范围、预期读者等。接着阐述了核心概念与联系,详细讲解了核心算法原理及具体操作步骤,并结合数学模型和公式进行说明。通
- 前沿技术推动机器人的智能化升级
AI天才研究院
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前沿技术推动机器人的智能化升级关键词:机器人智能化、人工智能、机器学习、计算机视觉、自主导航、人机交互、边缘计算摘要:本文深入探讨了前沿技术如何推动机器人从传统自动化向智能化升级的演进过程。文章首先分析了机器人技术发展的历史脉络和当前挑战,然后详细阐述了人工智能、机器学习、计算机视觉等关键技术如何赋能机器人智能化。通过算法原理分析、数学模型构建和实际项目案例,展示了智能机器人的核心技术实现路径。最
- 鸿蒙应用变现策略:盈利模式全面分析
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘harmonyos华为ai
鸿蒙应用变现策略:盈利模式全面分析关键词:鸿蒙应用、变现策略、盈利模式、应用内购买、广告盈利、订阅服务摘要:本文旨在全面分析鸿蒙应用的变现策略和盈利模式。随着鸿蒙操作系统的广泛应用,众多开发者希望借助这一平台实现应用的盈利。文章将从背景介绍入手,阐述鸿蒙应用的发展现状和盈利的重要性。接着详细解析核心概念,包括常见的盈利模式及其原理。通过数学模型和公式说明不同盈利模式的潜在收益计算方法。结合项目实战
- 自然语言处理(NLP)中的文本生成控制技术
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据自然语言处理easyui人工智能ai
自然语言处理(NLP)中的文本生成控制技术关键词:文本生成、可控生成、语言模型、Prompt工程、解码策略、条件控制、评估指标摘要:本文深入探讨自然语言处理中文本生成控制技术的最新进展。我们将从基础概念出发,系统分析各种控制方法的原理和实现,包括Prompt设计、解码策略优化、条件控制机制等核心内容。文章将结合数学模型、算法实现和实际案例,全面展示如何实现高质量、可控的文本生成,并探讨该领域面临的
- AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能网络ai
AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率关键词:AI人工智能、空间智能领域、运营效率、智能算法、数据驱动摘要:本文聚焦于AI人工智能在空间智能领域的应用,旨在探讨其如何助力该领域提升运营效率。首先介绍了空间智能领域的背景和相关概念,阐述了AI在其中的核心作用和原理。接着详细讲解了相关核心算法,并结合数学模型进行分析。通过项目实战案例展示了AI在空间智能领域的具体应用和实现方式。同时探讨了实际应用场
- Serverless架构下的持续交付实践
软件工程实践
软件工程最佳实践AI软件构建大数据系统架构serverless架构运维ai
Serverless架构下的持续交付实践关键词:Serverless架构、持续交付、DevOps、无服务器计算、自动化部署摘要:本文深入探讨了Serverless架构下的持续交付实践。首先介绍了Serverless架构和持续交付的背景知识,接着解释了相关核心概念及其关系,详细阐述了核心算法原理与操作步骤,通过数学模型加深理解,结合实际项目案例展示了代码实现与解读,探讨了实际应用场景,推荐了相关工具
- 非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&AgentSQL实战数据库nosql网络ai
非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用关键词:非关系型数据库、关系型数据库、崛起原因、应用场景、数据库领域摘要:本文主要探讨了非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用。首先介绍了非关系型数据库的背景,包括目的、预期读者等内容。接着详细解释了非关系型数据库、关系型数据库等核心概念,并阐述了它们之间的关系。然后深入讲解了非关系型数据库的核心算法原理、数学模型和公式。通过项目实战展示了非关系型数据库的实际
- AI优化算法实战:使用粒子群优化求解复杂工程问题
AI学长带你学AI
ai
AI优化算法实战:使用粒子群优化求解复杂工程问题关键词:粒子群优化(PSO)、全局优化、工程问题、智能算法、参数调优摘要:本文以“鸟群觅食”为灵感来源,深入浅出地讲解粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法的核心原理,并通过机械结构轻量化设计的实战案例,展示其在复杂工程问题中的应用。文章从算法起源到数学模型,从代码实现到工程落地,层层拆解技术细节,帮助读者快速掌
- 深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化
AI云原生与云计算技术学院
人工智能自动驾驶机器学习ai
深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词:AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要:本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手,详细解释了相关核心概念,如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系,介绍了核心算法原理和具体操作步骤,还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo