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smart_ljh
行业搜索人工智能AI
DeepSeek的AI算法突破DeepSeek相较于OpenAI以及其它平台的性能对比DeepSeek的下载排行分析(截止2025/1/28AI人工智能相关DeepSeek甚至一度被推上了搜索)未来发展趋势总结在人工智能技术飞速发展的当下,搜索引擎市场也迎来了新的变革。DeepSeek,作为一款基于深度学习技术和大数据算法的搜索引擎,以其独特的优势在国内外市场上引起了广泛关注。下面介绍一下针对De
- 【外文原版书阅读】《机器学习前置知识》1.线性代数的重要性,初识向量以及向量加法
Icomi_
807.《机器学习前置知识》机器学习人工智能计算机视觉深度学习神经网络c++c语言
目录编辑编辑1.Chapter2WhyLinearAlgebra?2.Chapter3WhatIsaVector?个人主页:Icomi大家好,我是Icomi,本专栏是我阅读外文原版书《BeforeMachineLearning》对于文章中我认为能够增进线性代数与机器学习之间的理解的内容的一个输出,希望能够帮助到各位更加深刻的理解线性代数与机器学习。若各位对本系列内容感兴趣,可以给我点个关注跟进内容
- 使用Ollama 在Ubuntu运行deepseek大模型:以deepseek-r1为例
skywalk8163
人工智能ubuntulinux人工智能ollama
deepseek大模型上热搜啦!咱们来亲身感受下DeepSeek模型的魅力吧!整个操作流程非常简单方便,只需要2步,先安装Ollama,然后执行大模型即可。支持的deepseek-r1模型deepseek-r1DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bollamarundeepseek-r1:1.5bDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bollamarundeeps
- 强化学习中,为什么用AC架构
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算法强化学习算法
目录强化学习中,为什么用AC架构为什么用AC架构?AC架构的工作原理AC架构的优缺点优点:缺点:相关算法:基于AC架构的算法总结强化学习中,为什么用AC架构在强化学习(ReinforcementLearning,RL)中,AC架构(即Actor-Critic架构)是一种非常常用的架构,用于训练智能体(Agent)在环境中执行任务。AC架构结合了策略梯度方法和价值迭代方法,通过分离策略和价值函数的估
- AI会不会是一个大泡沫
人机与认知实验室
人工智能
深度求索(DeepSeek)引发的震撼,还在继续进行中。刚看了一下数字:美股盘前,英伟达跌超11%,博通跌超11%,台积电、Arm跌超10%,同时,在日本股市,英伟达的主要供应商AdvantestCorp的股价暴跌8.6%。这些科技股,真是跌惨了。这整件事,就像魔幻一下。1月20日,深度求索正式发布推理大模型DeepSeek-R1。推出后不久,R1就凭借其开源的性质、大幅下降的售价和训练成本获得了
- machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类
知识鱼丸
machinelearning机器学习算法分类
通过导入必要的scikit-learn导入必要的库,加载给定的数据,划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下:importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
- DeepSeek--通向通用人工智能的深度探索者
油泼辣子多加
专业名词解释人工智能
一、词源与全称“DeepSeek"由"Deep”(深度)与"Seek"(探索)组合而成,中文译名为"深度求索"。其全称为"深度求索人工智能基础技术研究有限公司",英文对应"DeepSeekArtificialIntelligenceResearchInstitute"。这一命名体现了企业对深度学习技术与未知领域持续探索的双重追求。二、发展历程初创期(2023)公司成立于中国杭州,创始团队汇聚了来自
- linux git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案
herosunly
C/C++/Linux解决方案linuxgitgithubtimeoutport443
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了linuxgitclone出现fatal:unabletoaccessF
- AI软件外包需要注意什么 外包开发AI软件的关键因素是什么 如何选择AI外包开发语言
北京动点飞扬软件
AI外包
1.定义目标与需求首先,要明确你希望AI智能体做什么。是自动化任务、数据分析、自然语言处理,还是其他功能?明确目标可以帮助你选择合适的技术和方法。2.选择开发平台与工具开发AI智能体的软件时,你需要选择适合的编程语言、框架和工具。例如:编程语言:Python是最常用的语言,因为它有强大的AI/ML库,如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。开发平台:你可以使用本地环境、
- 人脸识别的经典深度学习方法
明初啥都能学会
深度学习人工智能
人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络(CNN)1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析(PCA)3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
- 基于深度学习的遥感目标检测系统:UI界面、R-CNN模型与数据集准备
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统人工智能深度学习r语言cnnpythonui目标检测
一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域,如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息,但同时也带来了目标检测中的许多挑战,特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此,采用深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)和区域卷积神经网络(R-CNN),在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统,使用R
- DeepSeek R1:中国AI黑马的崛起与挑战
码事漫谈
AI人工智能
文章目录技术突破:从零开始的推理能力进化DeepSeekR1-Zero:纯RL训练的“自我觉醒”DeepSeekR1:冷启动与多阶段训练的平衡之道实验验证:推理能力的全方位跃升基准测试:超越顶尖闭源模型蒸馏技术:小模型的逆袭行业启示:AGI之路的新范式纯RL训练的价值与挑战蒸馏技术的普惠意义开源生态的推动力未来展望:从推理到通用智能结语在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)正以迅猛之势重塑我们的
- Kaggle房价预测
一名小菜鸟的学习之路
深度学习pytorch深度学习机器学习python人工智能神经网络
Kaggle房价预测作为深度学习基础篇章的总结,我们将对本章内容学以致用。下面,让我们动手实战一个Kaggle比赛:房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法,得到令自己满意的结果。%matplotlibinlineimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpya
- C++ 与机器学习:构建高效推理引擎的秘诀
salsm
C++编程魔法师c++机器学习开发语言
随着深度学习模型逐渐从研究走向生产环境,推理能力成为部署中的关键环节。模型的推理引擎需要以极低的延迟快速处理输入数据,同时最大化地利用硬件资源。虽然Python被广泛用于模型的训练和开发,但C++却在推理领域独占鳌头,其性能优势和硬件控制能力无可替代。在这篇文章中,我们将从为什么选择C++、构建高效推理引擎的细节,以及相似的开源项目三个方面深入探讨如何利用C++打造高效的机器学习推理引擎。目录为什
- 《动手学深度学习》(PyTorch版)
chaser&upper
深度学习pytorch深度学习python
《动手学深度学习》PyTorch版前言简介面向人群食用方法方法一方法二方法三目录原书地址引用阅读指南前言读书啦!!!本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。原书作者:阿斯顿·张、李沐、扎卡里C.立顿、亚历山大J.斯莫拉以及其他社区贡献者,GitHub地址:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh此书的中英版本存在一些不同,针对此书英文版的P
- 从简单到深刻的认知发展
AI架构设计之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
认知发展,人工智能,深度学习,神经网络,机器学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程,它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。随着人工智能技术的飞速发展,我们开始尝试用计算机模拟人类的认知能力,构建能够学习、理解和解决复杂问题的智能系统。从早期的符号逻辑到如今的深度学习,人工智能的发展经历了多个阶段。早期的人工智能研究主要集中在规则和逻辑推理上
- 2025年1月27日人工智能与科技新闻:DeepSeek震撼全球科技市场
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AI瞭望塔人工智能科技
中国AI初创公司DeepSeek震撼全球科技市场DeepSeekR1模型的突破性发展在科技迅猛发展的时代,中国人工智能初创公司DeepSeek推出的R1模型,以其卓越的技术能力,在全球AI领域掀起一场变革。这不仅是技术层面的突破,更对全球科技市场产生深远影响。技术创新与突破全新语言处理架构:提升AI理解和生成能力超越传统模型的认知能力:实现更精准的自然语言推理多模态交互:支持文本、图像、语音等多维
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
CHEN_RUI_2200
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ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型,为了让这个推理更直观,我选择了试验下yolov8识别预览图片:1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型,如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
- 深度神经网络(DNN)详解
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深度神经网络(DNN,DeepNeuralNetwork)是人工智能领域中的一种重要模型,它通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理,实现了对复杂数据的处理和决策。以下是对深度神经网络(DNN)的超详细解析:一、DNN的基本概念DNN是一种具有多个隐藏层的神经网络模型,其核心在于其深度,即包含多个隐藏层。这些隐藏层通过非线性变换,使得模型能够捕捉到数据中的复杂关系和模式。DNN通常由输入层、隐藏层和输
- 人工智能学习框架:深入解析与实战指南
一ge科研小菜鸡
人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架(如TensorFlow、PyTorch、Keras等)已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能,以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
- AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,深度学习作为其主要驱动力之一,已经在各个领域取得了显著的成果。然而,随着模型规模的不断扩大,如何高效地搭建、训练和部署深度学习模型,成为一个亟待解决的问题。传统的单机训练方式在计算资源有限的情况
- # 第一章:认识chatgpt
出门喝奶茶
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chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期,人工智能(AI)初见端倪,目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支,致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术,使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代,深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
- 机器学习&深度学习目录
UQI-LIUWJ
各专栏目录深度学习人工智能1024程序员节
机器学习模型机器学习笔记:Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记:attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ViT(论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale)_UQ
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 从零推导线性回归:最小二乘法与梯度下降的数学原理
Echo-Nie
机器学习机器学习线性回归人工智能梯度下降数学推导
欢迎来到我的主页:【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到:Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线(或者一个平面),让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点,通过这条直线,我们可以预测新的数据。eg:假设你想预测房价,你知道房子的大小(面积)
- 在计算机上本地运行 Deepseek R1
itmanll
linux
DownloadOllamaonLinuxDownloadOllamaonWindowsDownloadOllamaonmacOSDeepseekR1是一个强大的人工智能模型,在科技界掀起了波澜。它是一个开源语言模型,可以与GPT-4等大玩家展开竞争。但更重要的是,与其他一些模型不同,您可以在自己的计算机上本地运行DeepseekR1。linux步骤第1步:下载Ollama并安装curl-fsSL
- #深度学习:从基础到实践
single_ffish
深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
- 【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析
985小水博一枚呀
深度学习地学应用深度学习人工智能
【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二、梦柯冰川(MunkuGlacier)的
- 机器学习入门——机器学习基本概念
四月是你的
机器学习
@机器学习什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎简单来说机器学习就是机
- 基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统:数据集、模型和UI界面的完整实现
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统深度学习cnn无人机计算机视觉目标检测人工智能
摘要随着无人机技术的迅猛发展,无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统,采用R-CNN(区域卷积神经网络)算法,通过用户界面设计和数据集处理,实现高效的目标检测功能。通过本项目,旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案,并提高其在复杂环境下的工作效率。目
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交