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阿里云云栖号
云栖号技术分享阿里云云计算云原生ai人工智能
去年4月至9月,阿里云人工智能平台PAI团队与大数据基础工程技术团队合作,构建了基于知识库检索增强的大模型答疑对话机器人,并在阿里云官方答疑链路、研发小蜜、钉钉大数据技术服务助手等多个线上场景上线,显著提升答疑效率。相关文档:【万字长文】基于阿里云PAI搭建知识库向量检索增强的大模型对话系统上线几个月来,随着RAG技术日趋火热,我们保持对线上链路的迭代,不断加入学界业界最新的RAG优化技术(eg:
- 继清华大学DeepSeek资料后,北京大学也出了内容主攻提示词和应用场景
心灵宝贝
deepseek
这份文件是北京大学关于DeepSeek与AIGC应用的内部研讨系列讲座内容,主要介绍了DeepSeek-R1模型的技术特性、应用场景以及AIGC(人工智能生成内容)的概念、应用和未来趋势。以下是文件的主要内容摘要:1.DeepSeek-R1模型详解技术特性:DeepSeek-R1是一款专注于复杂推理任务的推理模型,擅长数学、编程和自然语言推理任务。其低成本、开源策略和卓越的推理能力使其在AIGC领
- Simulink开发项1000例实战专栏--实例140:构建一个完整的机器人视觉导航系统模型
xiaoheshang_123
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目录基于Simulink的机器人视觉导航系统设计与仿真1.背景介绍1.1项目背景2.系统建模与仿真2.1视觉导航系统组成2.2图像采集与处理2.3路径规划2.4运动控制2.5传感器融合3.Simulink仿真模型3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1图像采集模块3.2.2图像处理模块3.2.3路径规划模块3.2.4运动控制模块3.3连接模块3.4设置仿真参数4.示例代码片段5.结束
- Maven的介绍及安装
爱编程的小庄
maven专栏mavenjava
Maven什么是Maven在美国是一个口语化的词,代表专家、内行的意思。一个对Maven比较正式的定义是这么说的:Maven是一个项目管理工具,它包含了一个项目对象模型(POM:ProjectObjectModel),一组标准集合,一个项目生命周期(ProjectLifeycle),一个依赖管理系统(DependencyManagementSystem),和用来运行定义在生命周期阶段(phase)
- 火山方舟引擎免费注册送3675万DeepSeek R1满血版tokens
无痕melody
网络技术ai
前言字节跳动旗下的火山方舟平台注册赠送3675万tokens,提供满血deepseek、豆包等大模型。注册打开火山引擎首页,注册,点立即体验选择模型-直接对话,如下图API火山方舟也提供兼容Openai的API接口,点击右上角的API接入,如下图:第一步创建key,第二部选择模型-开通选择的模型,然后会给出实例代码。apibesturl:https://ark.cn-beijing.volces.
- PyQt5编程学习之控件基类QObject深入
weixin_30546933
c/c++内存管理python
一、QObject描述:PyQt几乎所有的类都是从QObject直接或间接继承的,QObject是所有PyQt类的基类,是PyQt对象模型的核心。二、基类QObject的功能:(一)操作对象名称、属性:1、API介绍:(1)setObjectName("唯一名称"):给一个Qt对象设置一个名称,一般这个名称是唯一的,当做对象的ID来使用;(2)objectName():获取一个Qt对象的名称;(3
- 2.4 自动化评测答疑机器人的表现-大模型ACP模拟题-真题
admin皮卡
阿里云大模型ACP-考试回忆人工智能前端机器学习
真题真题1:哪些是生成阶段的评估指标?哪些是召回阶段的评估指标?整体回答质量的评估:AnswerCorrectness,用于评估RAG应用生成答案的准确度。生成环节的评估:AnswerRelevancy,用于评估RAG应用生成的答案是否与问题相关。Faithfulness,用于评估RAG应用生成的答案和检索到的参考资料的事实一致性。召回阶段的评估:ContextPrecision,用于评估cont
- 使用 Python 调用 Ollama API 并调用 deepseek-r1:8b 模型
眸笑丶
DeepSeekPythonpython开发语言
使用Python调用OllamaAPI并调用deepseek-r1:8b模型准备工作调用OllamaAPI使用generate实现多轮对话并保留对话的记忆ollama是一个强大的本地大语言模型工具,支持多种开源模型,例如deepseek-r1:8b。通过Ollama的API,我们可以轻松调用这些模型来完成文本生成、对话等任务。这里记录一下如何使用Python调用OllamaAPI,并调用deeps
- Milvus高性能向量数据库与大模型结合
山塘小鱼儿
数据库阿里云向量数据库
Milvus|高性能向量数据库,为规模而构建Milvus是一个为GenAI应用构建的开源向量数据库。使用pip安装,执行高速搜索,并扩展到数十亿个向量。https://milvus.io/zhMilvus是什么?Milvus是一种高性能、高扩展性的向量数据库,可在从笔记本电脑到大规模分布式系统等各种环境中高效运行。它既可以开源软件的形式提供,也可以云服务的形式提供。Milvus是LFAI&Data
- 淘天业务技术2024年度热门文章盘点
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1.Agent调研--19类Agent框架对比本文主要探讨了19类Agent框架的对比,介绍了单智能体和多智能体框架的特点与应用,详细分析了几种主流的Agent框架,分别从任务规划、模型选择、执行任务等方面进行了阐述;最后分享了多智能体系统的优点和挑战。阅读全文2.AI助手:淘宝交易研发效率提升50%本文介绍了AI助理在提升交易系统研发效率中的应用。通过智能日志分析、自动化测试数据生成和经验沉淀,
- 2025 AI展望:Scaling Law新叙事加速AI变革
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我们正身处一场技术革命的历史开端,以ChatGPT为标志的这轮AI科技浪潮是算法和软件诞生以来人类科技最重要的技术变革,由此开启了以智能为核心的第四次工业革命。这次AI变革是由以ScalingLaw为底层逻辑的基础模型驱动,其整体的发展脉络由基础模型的技术逻辑主导。进入2025年,我们清晰地看到,ScalingLaw本身仍然成立,但以堆算力以及一味追求扩大模型尺寸的迭代路径已经被打破。同时,基础模
- 【DeepSeek + Chatbox】本地局域网多用户协作全流程!从本地部署到高效交互,深度学习任务这样搞就对了~
磕盐小宋的日常
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文章目录『概要』『干货分享』『技术细节』『DeepSeek概述』『工作站配置』『所实现的功能』『具体实现流程』『短板与前瞻』『总结』『概要』最近团队在搞深度学习相关的研究,遇到了个头大的问题:设备依赖太重,每个人都要配备高性能硬件才能跑模型。于是我开始思考,有没有办法让大家共享资源,降低设备要求?经过一番调研和实践,我们终于打通了DeepSeek平台+Chatbox可视化界面的全流程局域网协作方案
- 使用YOLOv8训练自己的数据集:详细教程
zru_9602
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使用YOLOv8训练自己的数据集:详细教程引言YOLOv8是Ultralytics团队开发的新一代目标检测算法,以其高效的性能和简洁的API而闻名。本文将详细介绍如何使用YOLOv8训练自己的数据集,包括数据准备、模型配置、训练过程以及结果分析。1.环境搭建在开始训练之前,请确保已经安装了必要的依赖项:#安装ultralytics和其他依赖pipinstallultralytics==8.0.25
- 谁说消费级硬件不能玩 DeepSeek - R1 微调?手把手教你进阶AI玩家
硅基创想家
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微调像DeepSeek-R1这样的大规模人工智能模型可能需要大量资源,但借助正确的工具,在消费级硬件上进行高效训练是可行的。让我们来探索如何使用LoRA(低秩自适应)和Unsloth来优化DeepSeek-R1的微调,实现更快、更具成本效益的训练。一、大规模人工智能模型的微调DeepSeek最新的R1模型在推理性能方面树立了新的标杆,在保持开源的同时,可与专有模型相媲美。DeepSeek-R1的蒸
- 谈谈DeepSeek-v3在算力约束下的出色工作
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谈谈DeepSeek-v3在算力约束下的出色工作原创渣Bzartbot2024年12月28日22:52上海寒冷的周末,加完班挤点时间读个论文吧.Deepseek-v3仅用了2048块H800GPU就超越了Llama3405B模型,要知道Meta训练Llama3可是用了16384块H100,而DSv3的训练成本非常低在所有人追求更大规模集群的时候,Deepseek这样的工作只有一个词评价:Respe
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深入理解Vue的异步更新机制:原理、应用与最佳实践在前端开发领域,Vue.js凭借其简洁易用、性能卓越的特点,成为众多开发者构建用户界面的首选框架。其中,异步更新机制作为Vue的核心特性之一,对提升应用性能和优化开发体验起着至关重要的作用。本文将深入探讨Vue的异步更新机制,从其基础概念、工作原理,到实际应用中的注意事项与最佳实践,全方位剖析这一特性。Vue的响应式系统:异步更新的基石在深入了解异
- deepseek 的离线部署-AI大模型
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官方网址官方地址:OllamaOllama目前支持以下大语言模型:libraryOllama下载地址:https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz安装部署Ollama1.官方脚本安装注意:服务器需要可以访问github等外网
- 【产业互联网周报】5G-A首个版本标准冻结;Anthropic推出Claude 3.5 Sonnet;华为云发布盘古大模型5.0...
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ITValue01国内资讯5G-A首个版本标准冻结,相关商用版图正式展开在上海举行的3GPPRAN(无线接入网络项目)第104次会议上,3GPPRelease18标准正式冻结。R18标准从立项到冻结历时3年多,是5G-Advanced的第一个版本,承载着业界拓展场景、深挖潜能、探索方向的期望。而R18标准的冻结,也意味着5G-A技术的商用版图正式展开。中国通信工业协会副会长韩举科表示:“标准冻结后
- 太强了!测试 Claude 3.7 Sonnet 模型前端代码能力提示词及Claude Code 系统提示词
技术程序猿华锋
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Claude3.7Sonnet测试模型的前端代码能力提示词;CreateasingleHTMLfilecontainingCSSandJavaScripttogenerateananimatedweathercard.Thecardshouldvisuallyrepresentthefollowingweatherconditionswithdistinctanimations:Wind:(e.g
- 一文看懂 Claude 3.7 Sonnet,为什么是第一个融合推理模式的 AI 模型
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1.Claude3.7Sonnet有何特别之处?Claude3.7Sonnet是Anthropic最新发布的AI模型,发布过程中,最突出最吸引眼球的特点是首个“融合推理”模型。什么是融合推理模型?简单来说,这个AI既能快速响应问题,也能进行深度思考,并且允许用户控制思考的深度和时长。这种设计让AI更加接近人类的思考模式,能够在不同情境下灵活调整回答方式。传统的大语言模型(LLM)通常有两种工作方式
- 通过Bedrock Access Gateway解决方案快速访问Amazon Bedrock的多种大语言模型
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gateway语言模型人工智能aws
BedrockAccessGateway(BAG)解决方案提供了开箱即用、兼容OpenAI的代理功能,帮助用户轻松无缝地从OpenAI迁移到AmazonBedrock。1.概述亚马逊云科技的AmazonBedrock服务支持一系列领先的基础模型,为客户提供多种选择,满足不同业务场景的需求。其中,Anthropic公司的Claude3是在AmazonBedrock新上线的大型语言模型(LargeLa
- 当量因子法、InVEST、SolVES模型等多技术融合在生态系统服务功能社会价值评估中的应用及论文写作、拓展分析
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生态遥感模型专栏农田作物模型专栏经验分享
生态系统服务是人类从自然界中获得的直接或间接惠益,可分为供给服务、文化服务、调节服务和支持服务4类,对提升人类福祉具有重大意义,且被视为连接社会与生态系统的桥梁。自从启动千年生态系统评估项目(MillenniumEcosystemAssessment,MA)以来,生态系统服务成为学术界的研究热点,其中在生态系统服务功能如何转化为经济价值方面取得了巨大进展。然而,在全球气候变暖及土地利用变化速度加快
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目录基于Simulink的自动驾驶汽车传感器融合与路径规划仿真1.背景介绍1.1项目背景2.系统建模与仿真2.1自动驾驶汽车系统组成
- 量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
量子位
关注前沿科技量子位未来同事,你好~这是一则招聘帖。如果你与我们志同道合,对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣,我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职,工作地点:北京中关村。岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能深入浅出讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
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- 【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 模型的 Masked Attention
kakaZhui
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在大型语言模型(LLM)中,注意力机制(AttentionMechanism)是核心组成部分。然而,在自回归(autoregressive)模型中,例如LLaMA,我们需要对注意力进行屏蔽(Masking),以防止模型“偷看”未来的信息。本文将深入探讨LLaMA模型中MaskedAttention的实现逻辑,并对比其他类型大模型中常用的MaskedAttention方案。1.什么是MaskedAt
- RabbitMQ进阶:深入了解RabbitMQ的重试机制
VksgShapes
rabbitmq分布式
在分布式系统中,消息队列是一种常见的用于解耦和异步通信的工具。RabbitMQ作为一个流行的开源消息队列中间件,提供了可靠的消息传递机制。在实际应用中,消息的传递可能会面临各种问题,例如网络故障、处理失败等。为了应对这些问题,RabbitMQ提供了强大的重试机制,允许消息在处理失败后自动进行重试。本文将介绍RabbitMQ的重试机制,并通过示例代码演示如何使用该机制。RabbitMQ的重试机制Ra
- Windows逆向工程入门之MASM整数存储机制
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公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录一、基础数据类型的存储模型二、内存布局的逆向工程实践一、基础数据类型的存储模型1.字节级存储规则无符号BYTE:dbvar4BYTE0FFh;存储值:0xFF(二进制补码,十进制255)内存布局:单字节直接存储逆向特征:取值范围0x00-0xFF,常用于标志位或ASCII字符有符号SBYTE:dbvar5SBYTE80h;存储值:
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向无人机图像的小目标检测
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目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一、目标跟踪的基本原理二、常用的目标跟踪算法基于YOLOv8+图像分割优化关键优化策略(基于VisDrone数据集实验验证)1.模型结构改进2.数据增强策略3.后处理优化4.训练技巧三、性能优化建议
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
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javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
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静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
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编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
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Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》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12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。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite