- 【论文笔记】RAGLAB: A Modular and Research-Oriented Unified Framework for Retrieval-Augmented Generation
AustinCyy
论文笔记论文阅读
论文信息论文标题:RAGLAB:AModularandResearch-OrientedUnifiedFrameworkforRetrieval-AugmentedGeneration-EMNLP24论文作者:XuanwangZhang-NanjingUniversity论文链接:https://arxiv.org/abs/2408.11381代码链接:https://github.com/fat
- Llama改进之——RoPE旋转位置编码
愤怒的可乐
NLP项目实战#LLaMARoPE旋转位置编码
引言旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)将绝对相对位置依赖纳入自注意力机制中,以增强Transformer架构的性能。目前很火的大模型LLaMA、QWen等都应用了旋转位置编码。之前在[论文笔记]ROFORMER中对旋转位置编码的原始论文进行了解析,重点推导了旋转位置编码的公式,本文侧重实现,同时尽量简化数学上的推理,详细推理可见最后的参考文章。复数与极坐标复数
- Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm
愤怒的可乐
NLP项目实战#llama
引言在学习完GPT2之后,从本文开始进入Llama模型系列。本文介绍Llama模型的改进之RMSNorm(均方根层归一化)。它是由RootMeanSquareLayerNormalization论文提出来的,可以参阅其论文笔记1。LayerNorm层归一化(LayerNorm)对Transformer等模型来说非常重要,它可以帮助稳定训练并提升模型收敛性。LayerNorm针对一个样本所有特征计算
- 论文笔记 <交通灯><多智能体>CoLight管理交通灯
青椒大仙KI11
论文阅读
今天看的是论文Colight:学习网络级合作进行交通信号控制论文提出的CoLight模型是一种基于强化学习和图注意力网络的交通信号灯控制方法,旨在解决城市道路网络中的交通信号的写作问题,提升车辆通行效率。问题定义为:将交通信号控制问题建模为马尔可夫博弈,每个路口由一个智能体控制,智能体通过观察部分系统状态(当前相位和各车道车辆数),选择动作(下一时间段的相位),目标是最小化路口周围车道的平均队列长
- 《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS 4A乳腺病变的恶性率》论文笔记 MobileNet
往事随风、、
论文笔记机器学习深度学习论文阅读人工智能机器学习健康医疗
《APPLICATIONOFDEEPLEARNINGTOREDUCETHERATEOFMALIGNANCYAMONGBI-RADS4ABREASTLESIONSBASEDONULTRASONOGRAPHY》《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS4A乳腺病变的恶性率》原文地址:链接文章目录摘要简介方法患者图像获取与处理深度学习模型统计分析结果讨论结论摘要本研究旨在开发一个基于超声(US)图像
- 论文笔记--Language Models are Unsupervised Multitask Learners
Isawany
论文阅读论文阅读语言模型transformerchatgpt自然语言处理
论文笔记GPT-2--LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1数据集WebText2.2.2分词方法3.GPT-1&GPT-24.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题:LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners
- You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection论文笔记
__Lo__
目标检测论文阅读深度学习
文章结构统一检测框架(UnifiledDetection)核心思想YOLO将目标检测视为一个端到端的回归问题,输入的图像经过SingleForwardPass,直接输出物体的信息(边界框的位置、边界框的置信度、类别概率);优势在于速度快,全局理解上下文,这里全局理解上下文的意思是识别物体和背景的关系,减少误检。网络设计网格划分(GridDivision)将图像划分为一个S×S的网格,文中S=7;共
- 【论文笔记】UnifiedQA:新SOTA,生成模型一统问答任务
iLuz
深度学习自然语言处理
目录引言模型介绍1.输入格式2.实验结果总结引言问答任务有多种形式,常见的有抽取式问答(EX)、摘要式问答(AB)、多选题式问答(MC)、判断式问答(YN)。一般的解决方案是针对不同形式的问答任务设计不同的模型。例如,抽取式问答、多选题式问答、判断式问答可以转化为分类任务,摘要式问答可以转换为生成任务。尽管任务形式不同,但模型所需的语义理解和推理能力是共通的,或许不需要format-special
- [论文笔记] [2008] [ICML] Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders
Alexzhuan
DL神经网络机器学习
在06年以前,想要去训练一个多层的神经网络是比较困难的,主要的问题是超过两层的模型,当时没有好的策略或方法使模型优化的很好,得不到预期的效果。在06年,Hinton提出的stackedautoencoders改变了当时的情况,那时候的研究者就开始关注各种自编码模型以及相应的堆叠模型。这篇的作者提出的DAE(DenoisingAutoencoders)就是当时蛮有影响力的工作。那个时候多层模型效果得
- 【论文笔记】SecAlign: Defending Against Prompt Injection with Preference Optimization
AustinCyy
论文笔记论文阅读
论文信息论文标题:SecAlign:DefendingAgainstPromptInjectionwithPreferenceOptimization-CCS25论文作者:SizheChen-UCBerkeley;Meta,FAIR论文链接:https://arxiv.org/abs/2410.05451代码链接:https://github.com/facebookresearch/SecAli
- CLIP论文笔记:Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
Q同学的nlp笔记
论文阅读语言模型人工智能nlp自然语言处理
导语会议:ICML2021链接:https://proceedings.mlr.press/v139/radford21a/radford21a.pdf当前的计算机视觉系统通常只能识别预先设定的对象类别,这限制了它们的广泛应用。为了突破这一局限,本文探索了一种新的学习方法,即直接从图像相关的原始文本中学习。本文开发了一种简单的预训练任务,通过预测图片与其对应标题的匹配关系,从而有效地从一个包含4亿
- 论文笔记:Large Language Models are Zero-Shot Next LocationPredictors
UQI-LIUWJ
论文笔记论文阅读语言模型人工智能
1intro下一个地点预测(NL)包括基于个体历史访问位置来预测其未来的位置。NL对于应对各种社会挑战至关重要,包括交通管理和优化、疾病传播控制以及灾害响应管理NL问题已经通过使用马尔可夫模型、基于模式的方法以及最近的深度学习(DL)技术(进行了处理。然而,这些方法并不具备地理转移能力因此,一旦这些模型在某个地理区域训练完毕,如果部署到不同的地理区域,它们将面临严重的性能下降尽管已经做出努力改善地
- 论文笔记:LSTPrompt: Large Language Models as Zero-Shot Time Series Forecastersby Long-Short-Term Prompt
UQI-LIUWJ
论文笔记论文阅读语言模型prompt
202402arxiv1intro1.1大模型+时间序列预测一般有两种类型的方法使用海量时间序列数据重新训练一个时间序列领域的大模型论文笔记:TimeGPT-1_timegpt论文-CSDN博客直接利用现有的大模型,设计prompt,将时间序列数据转换成大模型理解的文本,实现时间序列预测代价小+有成熟的可供使用的大模型1.2本文思路之前的方法大多集中在如何将时间序列数据转换成文本上将时间序列的数字
- 【论文笔记】ResNet论文的全面解析
浩瀚之水_csdn
#论文阅读笔记人工智能
论文:DeepResidualLearningforImageRecognition发表时间:2015发表作者:(MicrosoftResearch)He-Kaiming,Ren-Shaoqing,Sun-Jian论文链接:论文链接一、ResNet论文基本信息论文标题与发表信息论文标题:《DeepResidualLearningforImageRecognition》发表时间:2015年,并在20
- 论文笔记:TrafficPredict: Trajectory Prediction for Heterogeneous Traffic-Agents
CvBeginner
论文笔记轨迹预测计算机视觉
论文笔记:TrafficPredict:TrajectoryPredictionforHeterogeneousTraffic-Agents摘要这是百度在AAAI2019发布的一篇文章。这篇文章提出了一种基于4D-graph的方法实现复杂场景下的轨迹预测,研究对象包含行人、机动车和自行车。实现方法本文提出了一个基于LSTM的算法,名为TrafficPredict。构建了一个4DGraph,输入是轨
- 论文笔记:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
菜鸡信息技术
DeepLearning
MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecksMobileNetV2是MobileNetV1的改进版,Invertedresidual是个非常精妙的设计!MobileNetV1引入depthwiseseparableconvolution代替standardconvolution,减少运算量。MobileNetV1的结构其实非常简单,是类似于VG
- AIGC视频生成模型:ByteDance的PixelDance模型
好评笔记
AIGC深度学习人工智能计算机视觉机器学习transformer论文阅读
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录热门专栏机器学习深度学习
- Meta的AIGC视频生成模型——Emu Video
好评笔记
AIGC深度学习人工智能机器学习transformer校招面试八股
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍Meta的视频生成模型EmuVideo,作为Meta发布的第二款视频生成模型,在视频生成领域发挥关键作用。优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像(T2I)扩散模型视频生成/预测文本到视频(T2V)生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图
- [论文笔记] 超详细解读DeepSeek v3全论文技术报告
心心喵
论文笔记论文阅读
DeepSeek-V3是一个强大的专家混合(Mixture-of-Experts,MoE)语言模型,总共671B参数,每个token激活37B参数(可以理解为有多个专家,但每个token只会选择一部分专家进行推理,所以一个token的预测,只会用到37B参数),DeepSeek-V3使用了多头潜在注意力(
- [论文笔记] pai-megatron qwen1.5报错
心心喵
论文笔记python
Qwen1.5-0.5b-chat使用example中fintune.py报错·Issue#77·QwenLM/Qwen1.5·GitHub解决方案:transformers升级到4.37.0pipinstallsetuptools==65.5.1pipinstalltransformers==4.37.0
- 基于不确定性感知学习的单图像自监督3D人体网格重建 (论文笔记与思考)
Gamma and Beta
读博笔记算法笔记学习3d论文阅读
文章目录论文解决的问题提出的算法以及启发点论文解决的问题首先这是Self-Supervised3DHumanmeshrecoveryfromasingleimagewithuncertainty-awarelearning(AAAI2024)的论文笔记。该文中主要提出了一个自监督的framework用于人体的姿态恢复。主要是解决了现有的方法对大型数据集的依赖。提出的算法以及启发点论文总体的框架其实
- LLM论文笔记 28: Universal length generalization with Turing Programs
Zhouqi_Hua
大模型论文阅读论文阅读语言模型自然语言处理笔记人工智能
Arxiv日期:2024.10.4机构:HarvardUniversity关键词图灵机CoT长度泛化核心结论TuringPrograms的提出提出TuringPrograms,一种基于图灵机计算步骤的通用CoT策略。通过将算法任务分解为逐步的“磁带更新”(类似图灵机的读写操作),允许模型通过简单的文本复制与局部修改完成复杂计算通用性:适用于任何算法任务(加法、乘法、SGD),不依赖任务特定的数据格
- LLM论文笔记 27: Looped Transformers for Length Generalization
Zhouqi_Hua
大模型论文阅读论文阅读语言模型人工智能论文笔记笔记
Arxiv日期:2024.9.25关键词长度泛化transformer结构优化核心结论1.RASP-L限制transformer无法处理包含循环的任务的长度泛化2.LoopTransformer显著提升了长度泛化能力InputInjection显著提升了模型的长度泛化性能,尤其在二进制加法等复杂任务上效果显著在推理中,通过输出置信度判断迭代停止点的策略能够实现接近最佳的性能主要方法Transfor
- Fast-BEV:A Fast and Strong Bird’s-Eye View Perception Baseline——论文笔记
m_buddy
BEVPerception论文阅读人工智能深度学习
参考代码:Fast-BEV一稿多投的另一篇:Fast-BEV:TowardsReal-timeOn-vehicleBird’s-EyeViewPerception1.概述介绍:这篇文章提供了一种可实际部署的BEV感知方案,能够在当今车端主流计算单元上(NvidiaOrin)实现不错的帧率。从camera到BEV的转换思想来自于M2BEV,但是对这个转换方法中使用查找表和映射方法改进,使得整体视角转
- 读论文笔记-Flamingo:少样本视觉语言模型
joseanne_josie
论文阅读语言模型人工智能
读论文笔记-Flamingo:少样本视觉语言模型Plomblems本文拟解决多模态机器学习中,如何将训练好的模型快速适应到少量标注数据的新任务中的问题。Motivations已有的VLM虽然能在zero-shot的场景下适应于新任务,但他们只解决了有限的使用情况(如CLIP只解决了图片分类),由于主要缺乏生成语言的能力其不能应用于开放性任务。其他的一些方法虽然研究了基于视觉的语言生成但在数据量少的
- 论文笔记-基于多层感知器(MLP)的多变量桥式起重机自适应安全制动与距离预测
sagima_sdu
论文阅读
《IETCyber-SystemsandRobotics》出版山东大学TenglongZhang和GuoliangLiu团队的研究成果,文章题为“AdaptiveSafeBrakingandDistancePredictionforOverheadCranesWithMultivariationUsingMLP”。摘要桥式起重机的紧急制动及其制动距离预测是其安全运行中的关键难题。本文采用多层感知器
- 论文笔记:How Can Large Language Models Understand Spatial-Temporal Data?
UQI-LIUWJ
论文笔记论文阅读语言模型人工智能
arxiv2024011introLLM在NLP和CV领域表现出色,但将它们应用于时空预测任务仍然面临挑战,主要问题包括:数据不匹配传统的LLMs设计用于处理序列文本数据,而时空数据具有复杂的结构和动态性,这两者之间存在显著差异模型设计限制现有的时空预测方法通常需要为特定领域设计专门的模型,这限制了模型的通用性和适应性数据稀缺和泛化能力传统的时空预测方法在面对数据稀缺或稀疏的情况下表现不佳,且泛化
- SentiGAN: Generating Sentimental Texts via Mixture Adversarial Networks论文笔记
catbird233
深度生成模型笔记
另一篇很好的解释:https://www.itcodemonkey.com/article/6378.html摘要在自然语言生成领域,不同情感标签的生成越来越受到人们的关注。近年来,生成性对抗网(gan)在文本生成方面取得了良好的效果。然而,gan产生的文本通常存在质量差、缺乏多样性和模式崩溃的问题。本文提出了一个新的框架--sentyan,它有多个生成器和一个多类判别器,以解决上述问题。在我们的
- [论文笔记]Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Com
愤怒的可乐
自然语言处理论文翻译/笔记论文阅读语言模型人工智能
引言今天带来论文Adaptive-RAG:LearningtoAdaptRetrieval-AugmentedLargeLanguageModelsthroughQuestionComplexity的笔记。检索增强的大型语言模型(LLMs)已经成为一个有希望的方法,将外部知识库的非参数化知识整合到LLMs中,从而提高了几个任务的响应准确性。但并不是所有用户请求都只属于简单或复杂类别中的一个。在这项
- 论文笔记--Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks
Isawany
论文阅读论文阅读bert语言模型transformernlp
论文笔记--Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1池化层2.2.2目标函数3.文章亮点和不足4.原文传送门5.References1.文章简介标题:Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
javajdk
好久不来iteye,今天又来看看,哈哈,今天碰到在编码时,反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东,从字面意思看,是反射在获取getter时迷惑了,然后回想起java在boolean值在生成getter时,分别有is和getter,也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk,
- IT人应当知道的10个行业小内幕
beijingjava
工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好,但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好,但和其他行业人士比较,IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中,科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加,所以我们完全有理由相信,IT专业人才的需求量也不会减少。
然而,正因为IT人士的薪水普遍较高,所以有些公司认为给了你这么多钱,就把你看成是公司的“佣人”,拥有你的支配
- java 实现自定义链表
CrazyMizzz
java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点,中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成:
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员,我们必须要意识到,客服端和服务器端的交互是很有必要的,比如你用eclipse写了一个web工程,并且发布到了服务器(tomcat)上,这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程,你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是,有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题,发现当name的值为中文时,就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明,如下:
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站,我并不想删,手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它,但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区,而是在另一个独立的Linux分区下,这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下,相关的删除信息(删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码:
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址:
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题,使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误:
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”,任意化的缺点就是要实行强制转换,这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点:消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义:
泛型:就是在类中将其模糊化,在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展:假设机制(Assumption)
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制(Assumption)概述 理想情况下,写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方,但是有的时候,这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现,可能隐藏得很深,从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素,而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的,
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中,POJO(Data类)是一个范型类,在Tests中,指定范型类为PieceData,POJO初始化完成后,通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串,然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结:
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=>Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行时,
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”:
如果ChannelPipeline只有一个handler(假设为handlerA)且希望用另一handler(假设为handlerB)
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道,Linux下有一个常用的命令叫做ps(Process Status),是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的,在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用,它就是jps(Java Process Status),它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时,执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中,这样在程序的开发中可以带来很多的方便,特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯,不管是用拼音还是英语,至少应当有一定的意义,以便适合记忆。变量的命名尽量规范化,不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数,这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然,在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数,几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能,那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符,如下表所示 符号 意义 * 万用字符,代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符,代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如:[abcd]代表一定有一个字符,可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能,我初步了解的如下(只在Android应用层试验):
1、因为Android有短信收发接口,可以调用接口完成短信收发;
发送过程:APP(基于短信应用修改)接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下:
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按:2008年8月4日,StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问:哪本最具影响力的书,是每个程序员都应该读的?
“如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢?我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应,他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单,不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO:
全称是 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。
BO:
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性,暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话:“别人都在你看不到的地方暗自努力,在你看得到的地方,他们也和你一样显得吊儿郎当,和你一样会抱怨,而只有你自己相信这些都是真的,最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋,我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在,是否你就真的相信他们如此不思进取,而开始放松了对自己的要求随波逐流呢?
我有个朋友是搞技术的,平时嘻嘻哈哈,以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
wenzongliang
二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理,例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示,直到数组变为一维的,且里面元素为基本类型,去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s