- 查看 CUDA cudnn 版本 查看Navicat GPU版本
FergusJ
备份python开发语言
查看显卡型号:lspci|grepVGA(lspci是linux查看硬件信息的命令),屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices()
- 错误moduleNotFoundError: No module named 'matplotlib'
逆着tensor
tensorflow2.0学习tensorflow
错误ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘matplotlib’问题tensorflow2.0中jupyternotebook编写线性回归例子,出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'matplotlib’错误解决办法好了,重新加载程序,已经可以用了。
- 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
- TikTokenizer 项目常见问题解决方案
齐飞锴Timothea
TikTokenizer项目常见问题解决方案tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目基础介绍TikTokenizer是一个开源项目,主要用于文本处理,特别是将文本转化为可用于深度学习的格式。该项目是基于TensorFlow和Keras开发
- 软件定义世界下的教育创新:高校计算机实验室应重心转向开源平台
开源
一、一键式教学环境部署,节省90%准备时间•应用模板库:提供200+预置教学工具模板(如JupyterLab+TensorFlow、MySQL集群),教师可根据课程需求选择模板,5分钟内完成包含依赖库、运行环境的全栈部署。•多版本隔离:支持同一服务器并行运行不同版本框架(如Django3.2教学版与4.1开发版),避免版本冲突导致30%的课堂时间浪费。•自助式环境创建:学生通过命令行快速申请带GP
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一碗黄焖鸡三碗米饭
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目录使用TensorFlow进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)1.什么是卷积神经网络(CNN)?CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理?2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
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LeetCodePython二叉搜索树
上个星期和导师去了华农一趟名义上是和导师去参加一个国家级的项目其实没我啥事都是我导师在那口若悬河当时和那边的本科生去了另一间会议室交流了关于GAN的知识偶然听说大家都在用pytorch好像最新版的也挺好用的反正就是学术界目前主要用这个框架工业界主要用Tensorflow(没办法,Google出品)这两天也拿来瞧了瞧好像也确实可以的!!!98-验证二叉搜索树给定一个二叉树,判断其是否是一个有效的二叉
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在本篇文章中,我们将介绍如何结合使用TensorFlow、OpenCV和Pygame来进行图像处理和游戏开发。这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行,并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具,并提供相关的源代码示例。安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架,提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度
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TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发并发布。它提供了一种基于数据流图的编程模型,用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心概念是张量(Tensor)和流图(Graph)。张量是TensorFlow中的基本数据单位,可以理解为多维数组,可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数组。流图是由一系列操作(Operation)和张量组成的。操作定义了计算和转换张量的方式。
- AI模型技术前沿与跨场景应用实践
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内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看,可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制,而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面,TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例,验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是,工具链整合已成为技术落地的关键环节,MXNet与
- 大数据开发之Kubernetes篇----安装部署Kubernetes&dashboard
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Kubernetes简介由于公司有需要,需要将外后的服务外加Tensorflow模型部署加训练全部集成到k8s上,所以特意记录下这次简单部署的过程。k8s安装部署首先,我们在部署任何大型的组件前都必须要做的事情就是关闭防火墙和设置hostname了vi/etc/hostsk8s001xxx.xxx.xxx.xxk8s002xxx.xxx.xxx.xx...systemctlstopfirewall
- 如何使用Python实现生成对抗网络(GAN)
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生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,由两个部分组成:生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据,而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈,直到生成器能够生成非常逼真的数据,使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现,使用TensorFlow和Keras库。在开始之前,请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
- 从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装
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从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
- tensorflow 不支持python3以下的版本
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小白一枚,没用过tensorflow,所以在安装的时候导致版本错误安装不上。遇到这种情况建议换python的版本。
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condacreate--nametestpython=3.12activatetestpipinstalltensorflow上面3步骤在condaprompt里完成退出时记得condadeactivate来源:Windows下tensorflow/pytorch环境配置_pycharm怎么配置tensorflow环境-CSDN博客然后问题出现了:condaenvironment里什么都没有,理
- 模型可解释性:基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析(附PyTorch/TensorFlow实现)
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一、技术原理与数学推导(含典型案例)1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值,计算公式为:ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
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模型构建时候有时候在工程量比较大的时候,不可避免使用迭代算法,迭代算法本身会让错误的追踪更加困难,因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后,此时面临重要的问题就是,如果将通道打乱,在pytorch里面与tensorflow中间,两种通道排序是不一样的,是采用不同的
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- 【Transformer-Hugging Face手册 07/10】 微调预训练模型
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微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。2.1加载数据2.2训练2.2.1使用PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器3.5训练循环3.6评价四、结论一、说明 使用预训练模
- 数据分析及人工智能框架汇总
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一、数据分析二、人工智能1、Tensorflow1、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。Tenso
- 本地部署时,如何通过硬件加速(如 CUDA、TensorRT)提升 DeepSeek 的推理性能?不同显卡型号的兼容性如何测试?
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本地部署DeepSeek模型的硬件加速优化与显卡兼容性测试指南一、硬件加速技术实现路径CUDA基础环境搭建版本匹配原则:根据显卡架构选择CUDA版本(如NVIDIARTX50系列需CUDA12+,V100需CUDA11.x),并通过nvcc--version验证安装。GPU加速验证:运行以下代码检查硬件加速状态:importtensorflowastfprint("可用GPU数量:",len(tf
- 训练大模型LLM选择哪种开发语言最好
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训练大型语言模型(LLM)时,选择合适的编程语言主要取决于效率、生态支持、开发便利性以及特定需求(如性能优化或硬件适配)。以下是常见语言的分析和推荐:---1.Python(首选语言)优势:-生态系统丰富:主流深度学习框架(PyTorch、TensorFlow、JAX)均以Python为主要接口,提供完整的工具链(数据处理、模型训练、评估部署)。-开发效率高:语法简洁,适合快速实验和原型开发,社区
- 开发ai模型最佳的系统是Ubuntu还是linux?
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人工智能ubuntu
在AI/ML开发中,Ubuntu是更优选的Linux发行版,原因如下:1.开箱即用的AI工具链支持Ubuntu预装了主流的AI框架(如TensorFlow、PyTorch)和依赖库,且通过apt包管理器可快速部署开发环境。提供针对NVIDIAGPU的官方驱动支持,简化CUDA和cuDNN的配置流程(如nvidia-smi直接监控显存)。2.社区生态与长期维护(LTS)UbuntuLTS版本(如24
- 如何增强机器学习基础,提升大模型面试通过概率
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机器学习面试人工智能
我的好朋友没有通过面试所以我给我的好朋友准备了这一篇学习路线随着大模型(如Transformer、GPT-4、LLaMA等)在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和多模态任务中的广泛应用,AI行业的招聘竞争愈发激烈。面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow),还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手
- 机器学习入门指南:从 TensorFlow 到 PyTorch
6v6-博客
机器学习tensorflowpytorch
机器学习入门指南:从TensorFlow到PyTorch机器学习(MachineLearning)是人工智能的核心领域之一,近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。本文将从基础概念入手,介绍机器学习的核心知识,并带你快速上手两大主流框架:TensorFlow和PyTorch。机器学习基础什么是机器学习?机器学习是一种通过数据训练模型,使计算机能够自动学习和改进的技术。它主要分
- 多模态大模型:技术原理与实战 模型压缩实战
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
多模态大模型:技术原理与实战模型压缩实战作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:多模态大模型,技术原理,模型压缩,实战,TensorFlow,PyTorch,模型压缩方法,应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛。然而,多模态大模型通常具有庞大
- python可應用在金融分析的那一個方面,如何部署在linux server上面。
蠟筆小新工程師
金融
Python在金融分析中應用廣泛,以下是幾個主要方面:###1.**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集,進行清理、轉換和統計運算。-舉例:處理歷史市場數據,分析價格趨勢、交易量等。###2.**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估
- tensorflow keras 报错 :No gradients provided for any variable 原因与解决办法
研志必有功
tensorflow报错tensorflow深度学习机器学习神经网络自然语言处理
错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数,为什么会出现这个错误呢,因为在深度学习中,梯度的更新是由于反向传播算法的实现的,如果损失函数没有与已知的任何(除输入)层关联,那么,损失函数就无法求出关于各个函数的梯度,导致错误解决办法例如损失函数defcontrastive_loss_layer(left_inputs,right_in
- TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了
无人不智能,机器不学习
TensorFlowTensorFlow基本框架python
tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架,如果我们有大量的数据,我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution,允许用户在不创建图形的情况下运行tensorflow代码,一种动态图机制它是一个命令式、由运行定义的接口,一旦从Python被调用,其操作立即被执行。这使得入门TensorFlow变的更简单,也
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
wiselyman
spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本