- 模拟退火算法:原理、应用与优化策略
尹清雅
算法
摘要模拟退火算法是一种基于物理退火过程的随机搜索算法,在解决复杂优化问题上表现出独特优势。本文详细阐述模拟退火算法的原理,深入分析其核心要素,通过案例展示在函数优化、旅行商问题中的应用,并探讨算法的优化策略与拓展方向,为解决复杂优化问题提供全面的理论与实践指导,助力该算法在多领域的高效应用与创新发展。一、引言在现代科学与工程领域,复杂优化问题无处不在,如资源分配、路径规划、机器学习模型参数调优等。
- 10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题?
墨染辉
大语言模型pdf
10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题?解决方案:嵌入式表格检索解释:嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解,使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤:表格检测和识别:目标:在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法:使用计算机视觉和深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)或其他先进的图像处理算法。效果:能够检测出页面
- TensorFlow深度学习实战项目:从入门到精通
点我头像干啥
Ai深度学习tensorflow人工智能
引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架,因其强大的功能和灵活的架构,成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目,深入理解TensorFlow的使用方法,并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么?TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Go
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
幂简集成
API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的?
yuanpan
机器学习神经网络transformer
机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结,涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变:1.早期神经网络:感知机(Perceptron)时间:1950年代末至1960年代。背景:感知机由FrankRosenblatt提出,是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成,可以用于简单的二分类任务。特点:输入层和输出层之间直接连接,没有隐藏层。使用简单的
- 奇异值分解(SVD)
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能
奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD),这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域,用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同,SVD可以应用于任何矩阵,使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论,通过手动计算示例进行分析,并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时,您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
- yum install locate出现Error: Unable to find match: locate解决方案
爱编程的喵喵
Linux解决方案linuxlocateyum解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了yuminstalllocate出现
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中,数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战,同时也可能导致模型性能下降,这一现象被称为“维度诅咒”(CurseofDimensionality)。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术,旨在通过减少数据的维度,保留其主要信息,从而简化数据处理过程,并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
- Flink启动任务
swg321321
flink大数据
Flink以本地运行作为解读例如:第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发
- 计算机专业毕业设计题目推荐(新颖选题)本科计算机人工智能专业相关毕业设计选题大全✅
会写代码的羊
毕设选题课程设计人工智能毕业设计毕设题目毕业设计题目aiAI编程
文章目录前言最新毕设选题(建议收藏起来)本科计算机人工智能专业相关的毕业设计选题毕设作品推荐前言2025全新毕业设计项目博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容:免费功能
- 【机器学习】建模流程
CH3_CH2_CHO
什么?!是机器学习!!机器学习人工智能线性回归逻辑回归
1、数据获取1.1来源数据获取是机器学习建模的第一步,常见的数据来源包括数据库、API、网络爬虫等。数据库是企业内部常见的数据存储方式,例如:MySQL、Oracle等关系型数据库,以及MongoDB等非关系型数据库,它们能够存储大量的结构化和非结构化数据API(应用程序编程接口)提供了从外部获取数据的便捷方式,例如:社交媒体平台的API可以获取用户发布的内容和互动信息网络爬虫则适用于从网页中提取
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
木尘152132
机器学习线性回归python
一、实验2-2,线性回归模型,计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码:#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- 【机器学习】模型拟合
CH3_CH2_CHO
什么?!是机器学习!!机器学习人工智能欠拟合过拟合
1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题,表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据,模型的预测误差都居高不下。在实际应用中,欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙,无法对数据进行有效的拟合和描述。1.2原因模型过于简单是导致欠拟合的主要原因:例如,使用直线去拟合具有明显曲线趋势的数据,或者使用低阶多项式去拟合高阶的复杂函数关系。这种情况下,模型的表
- 并查集:从连通性检测到动态合并的算法艺术
六七_Shmily
数据结构与算法分析算法
并查集:从连通性检测到动态合并的算法艺术(C++实现)一、并查集:算法世界的隐形支柱在算法竞赛和工程实践中,并查集(DisjointSetUnion,DSU)是解决动态连通性问题的终极武器。它能在近乎常数时间内完成集合的合并与查询操作,广泛应用于社交网络、图像处理、编译器优化等领域。本文将深入剖析并查集的核心原理,并通过实战案例揭示其精妙之处。二、并查集的三重核心1.数据结构设计classDSU{
- 深度学习的颠覆性发展:从卷积神经网络到Transformer
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一,它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识,从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段:2006年,GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN),这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年,AlexKrizh
- 基于Python的智能决策支持系统:实现智能化决策的关键要素
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录基于Python的智能决策支持系统:实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法4.数学模型和公式详细讲解举例说明线性回归模型最小二乘法5.项目实践:代码实例和详细解释说明6.实际应用场景金融领域医疗领域供应链管理智能制造7.工具和资源推荐编程语言和开发
- 实测 Gemini 2.0 Flash 图像生成:多模态 AI 的创作力边界
python
近日,Google发布了Gemini2.0Flash的实验性图像生成功能(Gemini2.0Flash(ImageGeneration)Experimental)。我也第一时间体验了这一功能,再次感受到AI技术对传统图像处理工具的颠覆性冲击。本文从主要功能、安装方法、应用场景,并通过实际测试展示其能力,希望帮助大家更好地了解和使用这一工具。引言Gemini2.0Flash的实验性图像生成功能于20
- gralloc usage flags
Damon_X
gralloc
下面这些示例主要说明了grallocusageflags在图像处理和多媒体应用中如何影响性能和正确性。让我们逐个详细分析每个问题的根因和修复方案,并深入解析gralloc标志对缓存管理和数据流的影响。✅Example1:长曝光快照耗时异常问题描述症状:长曝光快照(longexposuresnapshot)在某些内存优化后,拍摄时间异常变长。根因:第三方算法在多个快照帧上执行,耗时约1.2秒。Buf
- 【OpenGL】实现三维空间漫游和立方体、球体贴图
a9c93f2300
圖形學3d
图像处理引用文件stb_image.h访问镜像下载:https://gitee.com/mirrors/stb-image主函数main.cpp#include#include#defineSTB_IMAGE_IMPLEMENTATION#include#include#include#include#include#include#includeconstGLfloatPI=3.14159265
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- TypeScript语言的计算机视觉
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
使用TypeScript进行计算机视觉:一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展,计算机视觉(ComputerVision)成为了一个极具活力的研究领域。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和“理解”数字图像或视频中的内容。近年来,TypeScript作为一种现代化的编程语言,因其类型安全和更好的开发体验,逐渐在前端和后端开发中得到了广泛应用。本文将探讨如何使用TypeScript进行计算
- 人工智能之数学基础:数学对人工智能技术发展的作用
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础,它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法,包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛,包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中,概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题,
- 人工智能之数学基础:线性子空间
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习线性代数线性子空间线性空间
本文重点在前面的课程中,我们学习了线性空间,本文我们我们在此基础上学习线性子空间。在应用中,线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分,它需要满足下面的性质:设V是数域F上的线性空间,W是V的一个非空子集。如果W对于V中的加法运算和数乘运算也构成F上的一个线性空间,则称W为V的线性子空间(或称向量子空间)。具体来说,设V是一个线性空间,W是
- 详解离线安装Python库
爱编程的喵喵
Python基础课程python离线安装requirements
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了详解离线安装Python库,希望能对
- YOLO魔改之频率分割模块(FDM)
清风AI
YOLO算法魔改系列YOLO人工智能计算机视觉目标检测python深度学习
目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术,旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法,如FasterR-CNN和YOLO系列,已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略,通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中,为克服分辨率低和特征不明显的问题,模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理,以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
- Adobe Lightroom Classic(简称LRC)图像编辑和管理软件下载安装与使用
xczrFDG
adobe
AdobeLightroomClassic(LRC)软件简介AdobeLightroomClassic(简称LRC)是一款强大的图像编辑和管理软件,专为摄影师和图像处理爱好者设计。LRC不仅提供了一系列的编辑工具,还集成了强大的照片管理和组织功能,使用户能够高效地处理和发布摄影作品。该软件是AdobeCreativeCloud的一部分,适用于各类用户,无论是业余爱好者还是专业摄影师。安装包http
- ESG证书:AI预测未来十年职场人的黄金入场券
ESG学习圈
pandaspythondjango
当ChatGPT开始撰写ESG报告,当机器学习模型精准预测企业碳排放轨迹,一场由AI驱动的ESG革命正在颠覆传统可持续发展领域。根据彭博新能源财经预测,到2030年全球ESG资产管理规模将突破50万亿美元,而AI技术将成为撬动这个万亿级市场的核心杠杆。一、AI透视下的ESG黄金时代在微软开发的AI模型ESG-NOW系统中,通过分析全球4300家上市公司近十年的环境数据,成功预测2025年新能源行业
- 【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1:开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练
Donvink
大模型#AIGCstablediffusionAIGC人工智能机器学习深度学习
目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域,生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者,因其强大的图像生成能力而备受关注。今天,我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
- 知识库在意图识别中扮演着**数据支撑**和**语义理解辅助**的双重角色
PersistDZ
大数据与AI人工智能
知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色,而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。以下是详细解析:一、知识库在意图识别中的作用1.提供标注数据意图标签定义:知识库中存储了预先定义的意图分类体系(如“订单查询”“退换货”“投诉”等),为模型提供明确的训练目标。标注样本:知识库包含大量用户对话历史及其对应的意图标签,是训练监督学习模型的核心数据源。2
- 近期计算机领域的热点技术
0dayNu1L
云计算量子计算人工智能
随着科技的飞速发展,计算机领域的新技术、新趋势层出不穷。本文将探讨近期计算机领域的几个热点技术趋势,并对它们进行简要的分析和展望。一、人工智能与机器学习人工智能(AI)和机器学习(ML)是近年来计算机领域最为热门的话题之一。AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域,并取得了显著的成果。随着技术的不断进步,AI和ML将更深入地渗透到各个行业,为人类社会带来更多便利和效益。在
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found