- Word2Vec 原理是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonword2vec人工智能自然语言处理
Word2Vec原理是什么一、核心概念:从词语到向量的语义映射Word2Vec是2013年由Google提出的词嵌入(WordEmbedding)模型,其核心目标是将自然语言中的词语转换为稠密的连续向量(词向量),使向量空间中的距离能反映词语的语义相关性。本质:通过神经网络学习词语的分布式表示(DistributedRepresentation),打破传统one-hot编码“维度高、无语义关联”的
- 计算机网络学习:打造体系,接轨前沿技术
xiayan827
计算机网络学习
引言在数字化浪潮席卷全球的当下,计算机网络已然成为推动社会发展、经济增长以及科技创新的关键力量。从日常生活中的便捷通信、在线购物,到工业领域的智能制造、远程协作,再到科研中的海量数据传输与分布式计算,计算机网络无处不在,深刻改变着我们的生活与工作模式。作为计算机网络专业的学生,在这个快速发展的领域中,我们肩负着理解、构建和创新网络技术的重任。计算机网络知识体系庞大且复杂,涵盖了从底层硬件通信到高层
- 计算机网络学习:体系化学习助力能力提升
xiayan827
计算机网络学习
引言在数字化浪潮席卷全球的当下,计算机网络已然成为推动社会发展、经济增长以及科技创新的关键力量。从日常生活中的便捷通信、在线购物,到工业领域的智能制造、远程协作,再到科研中的海量数据传输与分布式计算,计算机网络无处不在,深刻改变着我们的生活与工作模式。作为计算机网络专业的学生,在这个快速发展的领域中,我们肩负着理解、构建和创新网络技术的重任。计算机网络知识体系庞大且复杂,涵盖了从底层硬件通信到高层
- 神经网络学习-神经网络简介【Transformer、pytorch、Attention介绍与区别】
Crabfishhhhh
神经网络学习transformerpythonpytorch
神经网络学习笔记本笔记总结了神经网络基础理论、常见模型结构、优化方法以及PyTorch实践,适用于初学者和进阶者查阅学习。一、神经网络基础1.神经元模型神经元通过输入加权求和后激活:y=f(∑i=1nwixi+b)y=f\left(\sum_{i=1}^{n}w_ix_i+b\right)y=f(i=1∑nwixi+b)xix_ixi:输入wiw_iwi:权重bbb:偏置fff:激活函数,如ReL
- 计算机网络学习(九)——CDN
奕天者
计算机网络学习计算机网络学习CDN
一、CDNCDN(ContentDeliveryNetwork,内容分发网络)是一种通过分布式节点将内容更高效地传递给用户的技术架构,广泛应用于加速网站、视频、下载、直播等业务。CDN是把内容放到离用户最近的“高速公路入口”,提升访问体验、减轻源站压力,是现代互联网基础设施的关键一环。特点:优势说明⚡加速访问靠近用户节点响应,减少RTT(往返时延)与网络跳数安全防护可提供抗DDoS、WAF、防盗链
- 计算机网络学习20250528
打倒焦虑
计算机网络
地址解析协议ARP实现IP地址和Mac地址的转换ARP工作原理:每台主机或路由器都有一个ARP表,表项:(TTL一般为20分钟)主机产生ARP查询分组,包含源目的IP地址和源Mac地址,目的Mac地址FF-FF-FF-FF-FF-FF(mac广播地址),该查询分组广播给子网内的所有主机,路由器接口处的网卡,并向上交给ARP模块,每个主机或路由器的ARP模块检查自己的IP地址是否与ARP查询分组中的
- 协议层攻防:从规则引擎到AI自适应的进化之路
群联云防护小杜
安全问题汇总人工智能ddos运维服务器自动化
1.七层攻击的防护困局传统WAF对API滥用攻击防护效果有限,某金融平台曾因规则库更新延迟导致批量撞库攻击:#传统正则匹配规则(存在漏防风险)location/api/login{if($http_user_agent~*"curl|python"){return403;}}此配置无法识别使用合法浏览器的自动化攻击,漏防率高达35%。2.群联AI的行为基线建模通过LSTM神经网络学习用户行为模式,
- 计算机网络学习20250526
打倒焦虑
计算机网络
SMTP——简单邮件传输协议TCP端口号:25Alice给Bob发送邮件过程:Alice使用邮件代理程序写邮件给Bob用户代理把报文发给邮件服务器,放入报文队列中邮件服务器上SMTP客户端建立与Bob服务器上SMTP服务器的TCP连接经过初始的握手后,SMTP客户端通过TCP发送Alice的报文Bob邮件服务器上SMTP服务器接收报文,放入Bob的邮箱中Bob调用用户代理阅读报文SMTP不使用中间
- 网络学习-reactor模式(五)
冷崖
网络编程网络学习
一、reactor是什么?1、reactor是一种基于事件驱动的模式,它将IO操作和业务逻辑分离,通过注册回调函数来处理不同的IO事件,从而实现非阻塞的IO操作。2、相比于传统的同步阻塞IO模型,它具有更高的并发性能和更好的资源利用率。3、由原来的IO管理,变为对事件管理;对不同的IO事件,执行对应不同的回调;更多关注于事件的管理,简化对IO操作的关注。二、如何实现reactor1、技术点1、使用
- BERT模型原理与代码实战案例讲解
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1.1自然语言处理的演进自然语言处理(NLP)旨在让计算机理解和处理人类语言,其发展经历了漫长的历程:早期阶段:基于规则的方法,通过人工编写规则来解析和理解语言,但泛化能力有限。统计语言模型:利用统计方法学习语言模式,例如N-gram模型,但缺乏语义理解能力。深度学习:利用神经网络学习语言的深层特征,例如Word2Vec、RNN、LSTM等,语义理解能力显著提升。1.2BERT的诞生B
- 网络学习中通信方面的相关知识、及再次解读B=2W
zdd56789
网络学习过程网络学习网络学习历程网络信息与通信
一、基带系统和带通系统在通信系统中,基带系统(BasebandSystem)和带通系统(BandpassSystem)是两种基本的信号传输方式,其核心区别在于信号是否经过调制以适配信道特性。基带系统:信号:未经调制的原始信号,其频谱集中在低频段(从0Hz开始),通常包含直流分量。传输:直接通过有线信道(如电缆、光纤)传输基带信号,无需调制到高频。频谱范围:从0Hz到最高频率W(即带宽为WHz)波形
- 社会网络分析SNA
枫桥夜泊_
社会网络分析SNA
一、参考文献【1】柳瑞雪,石长地,孙众.网络学习平台和移动学习平台协作学习效果比较研究——基于社会网络分析的视角[J].中国远程教育,2016(11):43-52.【2】常咏梅,张雅雅,金仙芝.基于量化视角的STEM教育现状研究[J].中国电化教育,2017(6):114-119.【3】刘三,石月凤,刘智,etal.网络环境下群体互动学习分析的应用研究——基于社会网络分析的视角[J].中国电化教育
- 网络学习-epoll(四)
冷崖
网络编程网络学习
一、为什么使用epoll?1、poll实质是对select的优化,解决了其参数限制的问题,但是其本质还是一个轮询机制。2、poll是系统调用,当客户端连接数量较多时,会将大量的pollfd从用户态拷贝到内核态,开销较大。3、epoll则不同于select和poll,当客户端连接数量较多时,不会频繁地将客户端fd从用户态拷贝到内核态,而是在内核中维护了一个就绪列表,当某个fd就绪时,内核会将该fd加
- 【Linux高级全栈开发】2.1.3 http服务器的实现
Javis211
C++后端学习计划服务器linuxhttp
【Linux高级全栈开发】2.1.3http服务器的实现高性能网络学习目录基础内容(两周完成):2.1网络编程2.1.1多路复用select/poll/epoll2.1.2事件驱动reactor2.1.3http服务器的实现2.2网络原理百万并发PosixAPIQUIC2.3协程库NtyCo的实现2.4dpdk用户态协议栈的实现2.5高性能异步io机制项目内容(两周完成):9.1KV存储项目9.2
- 【Linux高级全栈开发】2.1高性能网络-网络编程——2.1.1 网络IO与IO多路复用——select/poll/epoll
Javis211
C++后端学习计划linux网络运维
【Linux高级全栈开发】2.1高性能网络-网络编程高性能网络学习目录基础内容(两周完成):2.1网络编程2.1.1多路复用select/poll/epoll2.1.2事件驱动reactor2.1.3http服务器的实现2.2网络原理百万并发PosixAPIQUIC2.3协程库NtyCo的实现2.4dpdk用户态协议栈的实现2.5高性能异步io机制项目内容(两周完成):9.1KV存储项目9.2RP
- 神经网络:节点、隐藏层与非线性学习
未来创世纪
机器学习神经网络学习网络
神经网络:节点、隐藏层与非线性学习摘要:神经网络是机器学习领域中一种强大的工具,能够通过复杂的结构学习数据中的非线性关系。本文从基础的线性模型出发,逐步深入探讨神经网络中节点和隐藏层的作用,以及它们如何帮助模型捕捉复杂的模式。通过实例分析和练习,我们将揭示隐藏层在非线性学习中的关键作用,并讨论激活函数在打破线性限制中的重要性。本文旨在为读者提供一个清晰的神经网络学习路径,帮助读者更好地理解和应用这
- 深度学习-数值稳定性和模型初始化
fantasy_arch
深度学习人工智能
到目前为止,我们实现的每个模型都是根据某个预先制定的分布来初始化模型的参数,有人会认为初始化方案时理所当然的,忽略了如何做出这些选择的细节,甚至有人可能会觉得,初始化方案的选择并不是特别重要,实际上,初始化方案的选择在神经网络学习中起着举足轻重的作用,保持数值稳定性至关重要。此外,这些初始化方案的选择可以与非线性激活函数的选择有趣的结合在一起。我们选择哪个函数以及如何初始化参数可以决定优化算法收敛
- 残差块(Residual Block)
新手小白勇闯新世界
各种名词及算法概念计算机视觉深度学习人工智能机器学习算法
1.**残差块的定义与作用**:残差块通过引入跳跃连接(skip-connection)或称为快捷连接(shortcutconnection),允许网络学习输入与输出之间的残差映射,即学习函数,其中是期望的底层映射。这样,原始映射可以被重构为。这种设计使得网络更容易优化残差映射,而不是原始的、无参考的映射。2.**残差块的优势**:-**特征抽取**:残差块负责从其前一组中提取的特征中提取更高级的
- 【神经网络学习】5——Hamming网络初识
数学系的计算机玩家
神经网络学习网络人工智能机器学习深度学习
神经网络学习5——Hamming网络初识文章目录神经网络学习5——Hamming网络初识@[toc]1.前景导入2.符号说明3.Hamming距离4.Hamming网络结构5.Hamming网络的特性和工作机制5.1Hamming网络的特性5.2Hamming网络的工作机制5.2.1前馈层机制5.2.2递归层机制6.结语1.前景导入上一篇,我们学习了单神经元感知机,该神经网络结构能够完成简单的分类
- 深度学习入门(三):神经网络的学习
WhyNot?
深度学习深度学习神经网络学习
文章目录前言人类思考VS机器学习VS深度学习基础术语损失函数常用的损失函数均方误差MSE(MeanSquareError)交叉熵误差(CrossEntropyError)mini-batch学习为何要设定损失函数数值微分神经网络学习算法的实现两层神经网络的类参考资料前言机器学习的过程通常分为学习(从训练数据中自动获取权重参数的过程)和推理(利用学习到的权重参数对新的数据进行预测)两个环节。本文将主
- 计算机网络学习笔记
费费开心一点
学习笔记计算机网络学习笔记
第1课绪论、传输介质【知识点回顾】两种导线可以减小电磁干扰:双绞线(分为非屏蔽双绞线、屏蔽双绞线)(RJ-45用)同轴电缆(短距离使用)网络通信的基本单位:位(bit)内存存储的基本单位:字节(byte)信号是信息的载体,信道是信号的传输媒介,信道噪声是噪声和干扰的总称光纤的优缺点:优点:免受电气噪声干扰,信号损耗小,高带宽,保密性好,体积小,中继距离长缺点:费用高,需要专门人员与设备,易折断第2
- Auto-Encoding Variational Bayes论文笔记
catbird233
深度生成模型笔记vae论文笔记
本文地址:http://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/77743840深度学习博客目录:http://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/69340697introduce这篇论文将变分贝叶斯和神经网络结合起来,用神经网络学习变分推导的参数,以得到后验推理p(z|x)的似然,并获得了一个效果不错的
- 手写数字识别(深度学习小实践)
我是来学习的你们要干什么
深度学习人工智能pycharmpython机器学习神经网络
小白学习ing文章目录前言一、神经网络学习与实践1.学习2.推理二、手写数字识别1、读入mnist数据集(学习)2、神经网络的推理改进→批处理前言非常简单的深度学习小实践,没有用框架,仅使用简单的Python。参考书籍《深度学习入门:基于Python的理论与实现》一、神经网络学习与实践1.学习训练数据进行权重参数的学习2.推理使用学习到的参数,对输入数据进行分类二、手写数字识别1、读入mnist数
- 朝颜的计算机网络学习笔记【Chapter 3.数据链路层】
朝颜75Hz
学习网络网络协议
课程来源:「湖科大」计算机网络微课堂视频传送门Chapter3.数据链路层3.1数据链路层概述基本概念链路(Link):就是从一个结点到相邻结点的一段物理线路,而中间没有任何其他的交换结点。数据链路(DataLink):是指把实现通信协议的硬件和软件加到链路上,就构成了数据链路。数据链路层以帧为单位传输和处理数据。数据链路层的几个重要问题举例1:对于点对点信道的数据链路层而言封装成帧应用层协议数据
- 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
- 迁移学习基础知识
zhooooooou
深度学习迁移学习人工智能机器学习
简介使用迁移学习的优势:1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意:在使用别人预训练的参数模型时,要注意别人的预处理方式。原理:对于浅层的网络结构,他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的,将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中,这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力,从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。常见的迁移学习的方式:1、载入权重后训练所有参数
- 图神经网络学习笔记—高级小批量处理(专题十四)
AI专题精讲
图神经网络入门到精通人工智能
小批量(mini-batch)的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同,小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式,从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域,这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现,然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量,通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
- 计算机网络学习——TCP/IP四层模型之网络接口层
阿清~
计算机网络以太网网络网络协议
物理层物理层的作用1、连接不同的物理设备计算机通过网线与路由器连接,网线属于物理层物理层传输介质:双绞线、同轴电缆、光纤、红外线、无线、激光2、传输比特流比特流:010101…的高低电平或者数字信号信道的基本概念信道是往一个方向传送信息的媒体一条通信电路包含一个接收信道和一个发送信道单工通信信道:只能一个方向通信,没有反方向反馈的信道。有线电视、无线电收音机等等,只能进行接收,不能进行发送。半双工
- 周志华机器学习西瓜书 第五章 神经网络-学习笔记(超详细)
Sodas(填坑中....)
周志华西瓜书——详细笔记附例题图解机器学习神经网络学习人工智能数据挖掘算法
在机器学习中,神经网络一般指的是"神经网络学习",是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络,目前用的最广泛的一个定义是"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出交互反应"。神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助
- 浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络(CNN)中的激活函数
cjl30804
算法cnn人工智能
激活函数的作用激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色,其主要作用包括但不限于以下几点:引入非线性:如果没有激活函数或仅使用线性激活函数,无论神经网络有多少层或多复杂,整个模型仍然只能表达线性映射。这意味着它无法学习和表示数据中的复杂模式。通过使用非线性的激活函数,如ReLU(修正线性单元)、Sigmoid、Tanh等,可以赋予神经网络学习复杂函数的能力。决定神经元是否被激活:激活函数根据输入信号
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http