- 瑞熙贝通|智能实验教学管理平台建设方案
瑞熙贝通实验室综合管理平台
实验室综合管理系统平台建设人工智能大数据物联网
一、建设理念和方法:以本科基础医学实验室建设为标准,以“服务学生和社会”为指导思想,以虚实一体化建设为基础,融实验教学、开放创业和服务社会等功能于一体,借助互联网,在负一楼室外建设废液、废气和生物制品的处理平台,在虚拟仿真室建设局域网和数据采集中心,以“物联网”模式贯穿始终,运用射频识别、传感识别、图像识别、互联互通等技术,完成实验室运行管控、设备使用申请、设备耗材管控、样品样本检测、检测数据提取
- 《解锁AI芯片新境界:提升专用人工智能芯片通用性与灵活性的热点技术》
程序猿阿伟
人工智能
在人工智能飞速发展的当下,专用人工智能芯片虽在特定任务上表现出色,但提升其通用性和灵活性已成为行业关键课题。以下是一些相关的热点技术。可重构架构技术可重构架构允许芯片在运行时根据不同任务需求动态改变自身的硬件结构和功能。如现场可编程门阵列(FPGA),内部有大量可配置逻辑单元和布线资源,用户能通过编程实现不同的逻辑功能,可针对不同的人工智能算法和应用场景快速重构,像在图像识别和自然语言处理任务间灵
- 【野生动物识别系统】Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+ResNet+图像识别
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一、介绍动物识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张动物图片识别其名称。目前可识别的动物有:'乌龟','云豹','变色龙','壁虎','狞猫','狮子','猎豹','美洲狮','美洲虎','老虎','蜥蜴','
- AI大模型开发必读书籍从入门到精通:三本关键的AI大模型书籍推荐
程序员辣条
人工智能大模型入门大模型大模型教程大模型学习学习AI大模型
近年来,人工智能(AI)迅速崛起,成为科技领域最为炙手可热的话题之一。AI的高效性不仅大幅提升了各行各业的生产力,还在许多领域中创造了前所未有的创新机会。尤其是AI大模型的开发,更是引领了科技发展的新趋势。随着大模型在自然语言处理、图像识别、自动化决策等方面展现出强大的能力,越来越多的企业和研究机构将其视为未来发展的核心技术。对于程序员来说,这是一个前所未有的契机,不仅可以通过掌握大模型开发的技能
- 【蝴蝶识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+图像识别+算法模型
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一、介绍蝴蝶识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了20种蝴蝶图片数据集('001.黑三线凤蝶','002.褐脉三线凤蝶','003.黄斑翠凤蝶','004.暗脉翠凤蝶','005.密斑翠凤蝶','006.青凤蝶','007.绿带青凤蝶','008.玉带青凤蝶','009.柑橘凤蝶','010.长尾翠凤蝶','011.绿尾翠凤蝶','012.红纹凤蝶','013.黄凤蝶','0
- 基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
一、介绍蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)","毒鹅膏菌(Amanita)","牛肝菌(Boletus)","网状菌(Cortinarius)","毒镰孢(Entoloma)","湿孢菌(Hygrocybe)","乳菇(Lactarius)","红菇(Russula)","
- DeepSeek发布开源多模态大模型Janus-Pro-7B!本地部署+Colab部署!支持图像识别和图像生成!基准测试得分超越OpenAI的DALL·E 3 + Stable Diffusion
AI超元域
stablediffusion人工智能AI编程aiAI作画AIGC
本篇笔记所对应的视频:https://www.bilibili.com/video/BV18DFpeMEps/Janus-Pro-7B是由DeepSeek开发的多模态AI模型,它在理解和生成方面取得了显著的进步。这意味着它不仅可以处理文本,还可以处理图像等其他模态的信息。模型主要特点:统一的架构:Janus-Pro采用单一transformer架构来处理文本和图像信息,实现了真正的多模态理解和生成
- 实践深度学习:构建一个简单的图像分类器
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引言深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器,我们将以Python和TensorFlow为例,展示从数据准备到模型训练的完整流程。环境准备在开始之前,请确保你的环境中安装了以下工具:Python3.xTensorFlow2.xNumPyMatplotlib(用于数据可视化)你可以通过以下命令安装所需的库:pipinstalltensorfl
- 从零开始:用Python手写神经网络
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在当今的人工智能领域,神经网络已经成为解决复杂问题的核心技术之一。从图像识别到自然语言处理,再到强化学习,神经网络的身影无处不在。然而,对于许多初学者来说,神经网络似乎是一个神秘而复杂的黑盒子。本文将带你用基础的Python代码构建一个简单的神经网络,揭开它的神秘面纱,让你真正理解神经网络的工作原理。一、神经网络的基本原理在深入了解代码之前,我们需要先回顾一下神经网络的基本原理。神经网络是由大量的
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AI深度学习算法人工智能
深度学习:开启智能时代的钥匙在当今数字化时代,深度学习无疑是人工智能领域中最为耀眼的明星。它如同一把神奇的钥匙,开启了智能时代的大门,让计算机从简单的数据处理迈向了复杂的智能决策。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型,使计算机能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征,从而实现对数据的分类、预测、生成等任务。从语音助手到自动驾驶,从图像识别到自然语言处理,深度学习的应用无处不在,深刻地改变着
- 了解深度神经网络模型(Deep Neural Networks, DNN)
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深度神经网络模型(DeepNeuralNetworks,DNN)深度神经网络模型是一种包含多个隐藏层的神经网络,能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征,广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。基本结构输入层:接收原始数据。隐藏层:包含多个层,每层有多个神经元,通过非线性激活函数处理数据。输出层:生成最终预测或分类结果。主要特点多层次结构:通过多个隐藏层逐步提取高层次特征。非线性变换:使用激
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引言神经网络,作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分,近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发,神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制,能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。其强大的非线性建模能力使其在图像识别、自然语言处理、语音识别和预测分析等任务中表现出色。神经网络的基本构建单元是神经元,每个神经元接收多个输入信号,通过加权求和并应用激活函数来生成输出。通过将这些神经元分层组织,
- 2024年常用的物体识别API
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随着人工智能技术的迅猛发展,物体识别类型API在各个领域得到了广泛应用。2024年,随着智能设备的普及和物联网技术的成熟,常用的物体识别API将扮演着越来越重要的角色。从宠物图像识别到食物营养识别,这些API服务不仅让我们的生活更加便捷智能,也为各行各业带来了更多的可能性。让我们一起探索未来2024年常用的物体识别API,看看它们将如何改变我们的生活和工作。什么是物体识别API接口?物体识别API
- 深度学习入门:搭建你的第一个神经网络
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在当今数字化时代,深度学习正以前所未有的速度改变着我们的生活。从语音助手到自动驾驶汽车,从图像识别到自然语言处理,深度学习的应用无处不在。而Python作为一门简洁而强大的编程语言,成为了深度学习领域最受欢迎的工具之一。今天,我们将一起踏上深度学习的旅程,搭建你的第一个神经网络。一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支,它通过模拟人脑的神经网络结构,让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征
- 通过硅基流动网站调用 DeepSeek API 的详细步骤指南
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随着人工智能技术的快速发展,越来越多的开发者开始关注如何利用强大的AI工具来提升自己的项目或应用。DeepSeek作为一家专注于AI技术的公司,提供了丰富的API接口,涵盖了自然语言处理、图像识别、数据分析等多个领域。而硅基流动作为一个开放的技术平台,为开发者提供了便捷的方式来调用这些API。本文将详细介绍如何通过硅基流动网站免费调用DeepSeek的API,并提供一些实用的技巧和注意事项。一、为
- 一切皆是映射:量子机器学习与传统元学习的融合
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1.背景介绍1.1人工智能的瓶颈当前,人工智能(AI)取得了令人瞩目的进步,尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。然而,AI仍然面临着一些瓶颈,例如:数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能,而获取和标注这些数据往往成本高昂。泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时,泛化能力往往不足,容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释,这限制了其在一些关键领域的应用。
- Vision Transformer学习笔记(2020 ICLR)
刘若里
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摘要(Abstract):简述了ViT(VisionTransformer)模型的设计和实验结果,展示了其在大规模图像数据集上进行训练时的优越性能。该模型直接采用原始图像块作为输入,而不是传统的卷积神经网络(CNNs),并通过Transformer架构处理这些图像块以实现高效的图像识别。引言(Introduction):强调了传统卷积神经网络在图像识别领域的主导地位及其局限性,尤其是随着数据集规模
- 《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》
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在当今人工智能飞速发展的时代,卷积神经网络(CNN)在图像识别、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成就。而其中,卷积核作为CNN的核心组件,发挥着至关重要的作用。一、卷积核的概念卷积核是一个小矩阵,通常为正方形,其大小常见的有3x3、5x5等奇数尺寸。它就像是一个“小探测器”,在输入数据(如图像)上滑动,通过特定的运算来提取数据中的特征。卷积核中的每个元素都是一个权重参数,这些参数会在网络训练过程
- 一切皆是映射:强化学习在医疗诊断中的应用:挑战与机遇
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《一切皆是映射:强化学习在医疗诊断中的应用:挑战与机遇》关键词强化学习,医疗诊断,图像识别,数据预处理,算法优化摘要随着医疗技术的发展,医疗诊断的准确性和效率越来越受到关注。强化学习作为机器学习的一种重要方法,已经在多个领域中展示了其强大的学习能力和适应性。本文将探讨强化学习在医疗诊断中的应用,包括其在医学图像分析、实验室诊断和个性化治疗等方面的优势与挑战。通过详细分析强化学习的基本概念、架构设计
- 画化学结构式用InDraw,6个功能很实用
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一、自主研发、中文界面InDraw结构式编辑器,是国内首个自主研发的全功能化学结构式编辑器。大家再也不用四处找破解版软件/汉化版软件,中文界面,操作友好。二、支持AI智能识别结构式图片InDraw的AI图像识别技术能够迅速解析复杂化学结构,无论是单个分子、多个分子,还是整个反应式,都能马上识别和转换;轻轻松松1秒画一个复杂结构式。如下方动图演示↓InDraw-图像识别化学结构式三、IUPAC中英文
- 大模型元年:人工智能的“寒武纪大爆发”
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2023年,注定被载入人工智能发展的史册。这一年,以ChatGPT为代表的生成式人工智能横空出世,掀起了一场席卷全球的科技风暴。大模型,作为这场风暴的核心,以其强大的通用性和创造性,宣告着人工智能“寒武纪大爆发”的到来,开启了人工智能发展的新纪元——大模型元年。一、从“专用”到“通用”:大模型开启AI新范式传统的人工智能模型往往是针对特定任务进行训练的“专用工具”,例如图像识别、语音识别等。而大模
- 本地部署 DeepSeek 多模态大模型!支持图像识别和图像生成
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DeepSeek开源多模态大模型Janus-Pro-7B,普通电脑可以直接安装使用!支持图像识别和图像生成,性能非常强悍!特别说明!虽说现在的电脑基本都能跑,但是最好还是十几代的CPU或者GPU。安装教程1、检查自己是否安装了Git和conda,如果没有安装,请点击前往下载【Git】和【Conda】git--versionconda--version2.创建虚拟环境condacreate-nmye
- 快速上手——.net封装使用DeekSeek-V3 模型
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.netcore深度剖析C#入门.netdeepseekopenaisdkAI
欢迎点赞:收藏⭐留言如有错误敬请指正,赐人玫瑰,手留余香!本文作者:由webmote原创作者格言:新的征程,用爱发电,去丈量人心,是否能达到人机合一?开工大吉新的一年就这么水灵灵的开始了,在这里,祝各位读者新春快乐,万事如意!新年伊始,万象更新!随着人工智能技术的飞速发展,AI在各个领域的应用越来越广泛。无论是自然语言处理、图像识别,还是智能推荐系统,AI都在改变着我们的生活和工作方式。在这个新春
- 空间注意力模块(SAM)和时间注意力模块(TAM)详解及代码复现
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注意力机制原理注意力机制源于人类视觉系统的选择性注意能力,是深度学习领域的一项关键技术。它通过模拟人类视觉系统的选择性注意能力,使深度学习模型能够聚焦于图像中的关键信息。这种机制通过动态分配权重,突出重要特征,抑制无关信息,从而提高图像识别的准确性和效率。在神经网络中,注意力机制主要通过Softmax函数实现,它能够将输入特征映射到0到1之间的概率分布,从而实现特征的加权。空间注意力与时间注意力在
- 从零开始了解人工智能:核心概念、GPT及 DeepSeek 探索
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从零开始了解人工智能:核心概念、GPT及DeepSeek探索适用人群:对人工智能感兴趣、想从基础概念入手的同学;有一点编程基础但尚不了解大模型与GPT技术原理的程序员;想追踪AI热点并寻找实战参考的学习者。一、什么是人工智能?人工智能(ArtificialIntelligence)是让机器拥有类似人类思考和学习能力的一门学科。它的核心目标在于模拟与扩展人类智力,在图像识别、语音交互、自然语言处理(
- 使用Python和TensorFlow/Keras构建一个简单的CNN模型来识别手写数字
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一个简单的图像识别项目代码示例,使用Python和TensorFlow/Keras库来训练一个基本的CNN模型,用于识别MNIST手写数字数据集,并将测试结果输出到HTML。代码运行效果截图:具体操作步骤:1.安装所需的库首先,确保你已经安装了所需的Python库:pipinstalltensorflownumpymatplotlibpandasjinja2TensorFlow:用于构建和训练深度
- 基于STM32的智能垃圾分类系统
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1.引言随着环保意识的提升,垃圾分类成为城市管理的重要课题。本文设计了一款基于STM32的智能垃圾分类系统,通过图像识别与传感器融合技术,实现垃圾自动分类与投放引导。系统支持语音提示、数据统计与远程管理,适用于社区、学校等公共场所。2.系统设计2.1硬件设计主控芯片:STM32F767(高性能Cortex-M7)图像识别:OV5640摄像头(500万像素)传感器模块:红外接近传感器(检测投放物)金
- 目标检测数据集-Pascal VOC 数据集介绍
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深度学习数据集目标检测数据集VOC2007
个人微信公众号:AI研习图书馆ID:(Art-Intelligence)欢迎关注,交流学习,共同进步~1.引言PASCALVOC数据集,为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀数据集,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。该挑战的主要目的是识别真实场景中一些类别的物体。在该挑战中,这是一个监督学习的问题,训练集以带标签的图片的形式给出。介绍PascalVOC数据集:C
- 一切皆是映射:神经网络在图像识别中的应用案例
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
一切皆是映射:神经网络在图像识别中的应用案例关键词:神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。早在20世纪50年代,人工智能的先驱们就开始探索如何让计算机具备类似人类的视觉感知能力。从最初的简单模式匹配,到后来的统计学习方法,再到如今的深度学习,图像识别技术经历了几代演变。这一演变过程反映了人工智能技术的快速
- 基于深度学习的植物病害检测系统
A等天晴
计算机视觉深度学习人工智能
引言背景介绍植物病害对农业生产的影响不容忽视。随着全球人口的增长和气候变化的影响,农作物病害问题变得更加严峻。传统的植物病害检测方法往往依赖于人工检测,不仅耗时费力,而且对检测者的专业知识要求较高。深度学习技术,尤其是YOLO(YouOnlyLookOnce)模型,在图像识别和目标检测领域取得了显著的成果。YOLO模型可以在实时情况下检测并识别图像中的多个目标,为植物病害的快速检测提供了新的途径。
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
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ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
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javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
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clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
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PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
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