- 第八十九篇 大数据开发中的数据算法:贪心策略 - 生活中的“精打细算”艺术
在资源有限的世界里,贪心算法教会我们:局部最优的累积,往往是通往全局最高效的捷径。本文通过3个生活化场景+原创图表,揭示大数据开发中最实用的优化策略。目录一、贪心算法核心思想:当下即最优二、三大核心应用场景详解(附原创图表)1.文件压缩优化:Huffman编码2.任务调度优化:SPT算法3.网络拓扑优化:Prim算法三、贪心算法适用性分析四、大数据工程最佳实践五、总结:贪心思维的艺术一、贪心算法核
- 从数据到智慧:AI原生知识库构建的完整技术栈解析
AI天才研究院
AgenticAI实战AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据AI-native大数据ai
从数据到智慧:AI原生知识库构建的完整技术栈解析关键词AI原生知识库、知识图谱、向量数据库、大语言模型、RAG技术、知识工程、智能问答系统摘要在人工智能飞速发展的今天,构建能够真正理解、组织和应用知识的系统已成为企业数字化转型的核心竞争力。本文将深入剖析AI原生知识库的完整技术栈,从数据采集与预处理,到知识表示与建模,再到存储架构与检索增强生成技术,全方位解读如何将原始数据转化为可行动的智慧。我们
- Ajax Get请求获取后台返回的数据
qi_rui_a
Php
/**Ajax对象的成员*属性:responseText:以字符串形式接受返回的数据*readyState:*0:刚创建ajax对象*1:已经调用open方法*2:已经调用send方法*3:已经返回部分数据*4:请求完成,数据返回完整*onreadystatechange:事件:当readystatus发生改变的时候*方法:*open()创建新的http请求*send()把请求发送给服务器**/f
- 《破局节点失效:Erlang分布式容错系统的自愈机制与恢复逻辑》
后端
节点故障是无法根除的常态——硬件老化、网络波动、资源耗尽等因素,随时可能让某个节点从集群中“消失”。Erlang语言凭借其面向并发的设计哲学与原生分布式支持,成为构建容错系统的优选工具。但真正的挑战不在于避免故障,而在于当节点失效时,系统能否像有机体自愈般自动恢复,这需要对Erlang的进程模型、分布式通信与状态管理进行深度挖掘,构建一套从故障感知到服务续接的完整逻辑闭环。Erlang节点间的默认
- 1. RAG 权威指南:从本地实现到生产级优化的全面实践
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1.RAG权威指南:从本地实现到生产级优化的全面实践大型语言模型(LLM)的知识受限于其训练数据,这是一个众所周知的痛点。检索增强生成(RAG)技术应运而生,它如同一座桥梁,将这些强大的基础模型与企业所需的实时、动态信息连接起来,极大地拓展了AI的能力边界。RAG将LLM从一个封闭的知识库,转变为一个能够提供准确、实时且紧密贴合上下文的动态工具。本文将作为你的向导,带你深入探索RAG的世界。我们首
- AI技术正在深度重构全球产业格局,其影响已超越工具属性,演变为推动行业变革的核心引擎。
一、AI如何重塑AI的工作与行业(AI助手领域)能力升级理解与生成:基于LLM(大语言模型),AI能处理开放式问题、撰写报告、翻译代码,替代部分人类知识工作。个性化交互:通过用户历史对话分析,提供定制化建议(如学习计划、投资策略)。多模态扩展:结合图像/语音识别(如GPT-4V),实现图文分析、医学影像解读等跨模态任务。行业变革客服行业:AI客服处理70%+常规咨询(如阿里小蜜),人力转向复杂问题
- 运维工程师发展路线
SZHCI
运维
一、运维工程师发展路线1.传统运维侧重点是解决具体的问题。要求具备扎实的底层的知识储备,如网络、linux、数据库、硬件设备调试、服务部署等。以及一定的故障处理能力和经验,能够快速解决问题,实施变更。能够处理突发故障,顺利完成服务的部署,变更的实施。2.云计算运维侧重点是开源技术方案的使用,为云服务的稳定提供保证。随着业务不断发展,服务器规模扩大,就需要具备大规模服务器的批量管理能力。要求对开源技
- 【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem
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online笔记论文论文阅读transformer深度学习
论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分:可逆残差模型堆叠解码器部分:指针网络自回归对于一次任务而言,推理阶段:编码器部分:一次解码器部分:循环N次,直至任务结束在训练阶段,使用强化学习,对于一个N个节点的TSP实例,算法中会以不同的起点,跑N次,得到N个轨迹,以满足TSP的对称特性,表示这都是属于一个TSP问题的(真实)解然后会计算这样表示归一化奖励,得到一个advantage,然
- 扩散模型(Diffusion Model)简介
参考:Diffusionmodel—扩散模型-CSDN博客;由浅入深了解DiffusionModel-知乎;https://arxiv.org/abs/2308.093881.概述 扩散模型是一种生成模型。可用在视觉生成任务上,如图像超分辨率、去模糊、JPEG伪影移除、阴影移除、去雾/霾/雨等等。 扩散模型分为前向(扩散)过程和逆过程。前向过程逐步为图像增加逐像素噪声,直到图像满足高斯噪声;逆
- 【线上故障排查】缓存穿透攻击的识别与布隆过滤器(面试题 + 3 步追问应对 + 案例分析)
程序员岳彬
从项目到面试:Java高频面试题场景化通关指南缓存java后端springbootlinuxredis
一、高频面试题问题1:什么是缓存穿透?它对系统的核心危害是什么?参考答案:缓存穿透指的是用户请求的数据在缓存和数据库中都不存在,导致请求直接绕过缓存打到数据库。核心危害是大量无效请求会耗尽数据库资源,比如CPU、内存或连接数,严重时可能引发数据库宕机,进而导致整个系统崩溃,影响服务可用性。第一步追问:缓存穿透和缓存雪崩有什么本质区别?参考答案:两者本质不同。缓存穿透是请求不存在的数据,攻击或逻辑漏
- 大模型——什么是 Vibe Coding?从零开始学习 AI 辅助编程
不二人生
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大模型——什么是VibeCoding?从零开始学习AI辅助编程VibeCoding:代码消失,直觉驱动的软件开发新浪潮?生成式人工智能的指数级增长正不断重塑各个行业,软件开发领域也不例外。大约在2025年初,一股源自美国硅谷的新思潮开始引起关注:开发者似乎可以借助AI工具,在几乎不直接编写代码的情况下构建产品。这种依赖直觉、跳脱传统编码苦役的开发方式,被赋予了一个颇具时代感的名字——VibeCod
- Gemini vs DeepSeek:Transformer 架构下的技术路线差异与企业级选择
charles666666
transformer架构深度学习语言模型产品经理人工智能
一、引言:从商业价值切入Gemini和DeepSeek都基于Transformer架构,但在技术路线和应用场景上各有侧重。本文将解密同源Transformer下的技术分野,帮助企业做出更明智的大模型选型决策。二、Transformer核心机制精要Transformer架构是现代大语言模型的基础,其核心机制包括自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制使模型能够捕捉序列中元素的全局依赖关系,但也是GP
- 沃丰科技和印尼MAP集团战略合作,智能化服务印尼2.8亿消费者
沃丰科技
科技人工智能大数据
在东南亚零售市场风起云涌之际,印尼综合性零售巨头MAP集团与智能客户服务领域领军企业(Udesk)达成深度战略合作,共同启动一项具有里程碑意义的数字化转型工程——通过AI赋能MAP集团旗下客户忠诚度计划平台,为印尼2.8亿消费者打造全场景、个性化的智能客户服务体验。此次合作不仅标志着印尼零售业智能化升级的加速,更将重塑企业与消费者之间的情感连接。一.MAPClub:零售忠诚度战略要地MAP集团:在
- java组件化设计_构建之路—谈谈组件化后端构建和实现
前言这一篇文章,准备了很久,构思了很久,草稿了很久。从个人编程至今,历经了C,C++,Java,到现如今的NodeJS。也后端到前端,再回到后端。更从学校里的学生信息管理系统到大型商业系统构建,是的,我曾一直以为编程也就是如此了,由瀑布模型,敏捷开发,设计模式等等组成的软件工程大致就是如此了。相信可能很多人也会有和我类似的想法,是否也都曾迷茫过?幸运的是,伴随着对前端的接触和深入,云雾散开。前端组
- 【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛:预测房价
XiaoJ1234567
《动手学深度学习》深度学习人工智能
目录4.10实战Kaggle比赛:预测房价1)数据预处理2)模型定义与训练3)模型评估与预测4)模型训练与预测提交5)示例超参数(可调)4.10实战Kaggle比赛:预测房价数据来源:Kaggle房价预测比赛.1)数据预处理读取数据importpandasaspdtrain_data=pd.read_csv('../data/kaggle_house_pred_train.csv')test_da
- 【机器学习-08】参数调优宝典:网格搜索与贝叶斯搜索等攻略
云天徽上
机器学习机器学习人工智能
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- KTO(Kahneman-Tversky Optimization)技术详解与工程实现
DK_Allen
大模型深度学习pytorch人工智能KTO
KTO(Kahneman-TverskyOptimization)技术详解与工程实现一、KTO核心思想KTO是基于行为经济学前景理论(ProspectTheory)的偏好优化方法,突破传统偏好学习需要成对数据的限制,仅需单样本绝对标注(好/坏)即可优化模型。其创新性在于:损失函数设计:将人类对"收益"和"损失"的非对称心理反应量化数据效率:无需构建偏好对(y_w>y_l),直接利用松散标注二、KT
- Spring 进阶-第三十篇:Spring 框架的未来发展与前沿技术融合
程序员勇哥
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Spring进阶-第三十篇:Spring框架的未来发展与前沿技术融合一、云原生技术与Spring1.1Spring对云原生的支持演进Spring与云原生技术的融合经历了从适配到深度整合的过程:早期探索(2015-2018):通过spring-boot-starter-container等模块初步支持容器化部署,简化Docker镜像构建;推出SpringCloud生态,提供服务注册与发现(Eurek
- C++ 内存泄漏排查全攻略:万字实战宝典
TravisBytes
编程问题档案c++开发语言linuxubuntu
写在前面本文定位为“从入门到精通”的深度教程,全文超过12,000字,结合作者多年在Qt框架、游戏引擎、服务器端及高并发协程框架中的一线经验,系统梳理C++内存泄漏的原理、检测、定位与修复方案。示例代码均可在GCC/Clang/MSVC(C++20标准)下编译通过,并特别对Windows、Linux、macOS三大平台的差异化工具与坑点进行说明。欢迎评论区互动交流~目录1.序章:为什么你迟早会遇到
- 干货分享|手把手教你,用 “扣子” 开发自己的 AI 智能体
全栈开发圈
人工智能
在当今时代,AI浪潮正以前所未有的态势席卷全球,“颠覆”“变革”等词汇频繁出现在我们的视野中,似乎已经成了老生常谈。当大多数人还沉浸在与大模型愉快聊天的乐趣时,那些走在时代前沿的高手们,早已悄然利用AI智能体(Agent)开启了自动工作、创造价值的新篇章。你是否曾无数次幻想,能拥有一个专属的AI助手?它可以在你毫无头绪时,自动生成精妙绝伦的文案;在时间紧迫的情况下,迅速制作出精美大气的PPT;还能
- Spring 生态创新应用:微服务架构设计与前沿技术融合实践
七夜zippoe
#Javaspring微服务java
在数字化转型的深水区,企业级应用正面临从“单体架构”向“分布式智能架构”的根本性跃迁。Spring生态以其二十年技术沉淀形成的生态壁垒,已成为支撑这场变革的核心基础设施。从2002年RodJohnson发布《ExpertOne-on-OneJ2EEDesignandDevelopment》奠定的理论基础,到如今覆盖从开发到运维全链路的技术矩阵,Spring始终以“简化开发”为初心,构建出适配不同业
- 大型语言模型中的提示工程系统综述:技术与应用
AI专题精讲
Paper阅读语言模型人工智能自然语言处理
摘要提示工程已成为扩展大型语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)能力的不可或缺的技术。这种方法利用任务特定的指令(称为prompt),在不修改核心模型参数的情况下增强模型效能。与更新模型参数不同,prompt仅通过给定指令即可引出所需的模型行为,从而实现预训练模型在下游任务中的无缝集成。prompt可以是提供上下文以引导模型的自然语言指令,也可以是激活相关知识的学习向量表示。这一新兴领域已
- 后端领域的自然语言处理技术应用
大厂资深架构师
SpringBoot开发实战自然语言处理easyui人工智能ai
后端领域的自然语言处理技术应用关键词:后端领域、自然语言处理、技术应用、算法原理、实际案例摘要:本文聚焦于后端领域中自然语言处理技术的应用。首先介绍了相关背景,包括目的范围、预期读者等。接着阐述核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图展示其原理和架构。详细讲解了核心算法原理并给出Python源代码示例,同时介绍了数学模型和公式。通过项目实战,展示代码实际案例并进行详细解释。分析了自然语
- linux环境下tomcat安装
M.za
linuxtomcat运维服务器
Tomcat一、什么是Tomcat?1.1、Tomcat介绍Tomcat又叫ApacheTomcat最早是sun公司开发的,1999年捐献给apache基金会,隶属于雅加达项目,现在已经独立成一个顶级项目,因为tomcat技术先进,性能稳定,又是一个开源的web应用服务器,所以很多企业都在使用,很多Java开发者也在使用,开发调试jsp的首选,被更多企业用于Java容器。Tomcat官网:http
- 84.7k Star!Excalidraw:开源的在线白板工具,具备手绘风格和实时协作功能
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例人工智能开源画板实时协作
❤️如果你也关注大模型与AI的发展现状,且对大模型应用开发非常感兴趣,我会快速跟你分享最新的感兴趣的AI应用和热点信息,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花快速阅读Excalidraw是一款开源的在线白板工具,具备手绘风格和实时协作功能。支持多种绘图工具、便捷导出、离线可用及跨平台兼容性。适用于远程协作、头脑风暴、产品设计和技术绘图等多个场景。正文(附运行
- MCP协议采用客户端-服务器架构的深层逻辑与架构对比分析
一、架构选择的核心动因1.功能解耦与安全边界的强制性要求MCP采用客户端-服务器(C/S)架构的核心动因源于AI系统与真实世界交互的特殊性:权限分层控制:主机(Host)作为协调层,严格划分客户端(Client)与服务端(Server)的操作权限。例如医疗场景中,诊断模型(Client)仅能通过医院授权的主机访问脱敏病历服务器,无法直接接触原始数据。沙箱隔离需求:每个MCP服务器运行在独立容器中(
- 4.服务注册发现:微服务的神经系统
在微服务架构中,服务之间不再是固定连接,而是高度动态、短暂存在的。如何让每个服务准确找到彼此,是分布式系统治理的核心问题之一。服务注册发现机制,正如神经系统之于人体,承担着连接、协调、感知变化的关键角色。本文将围绕Netflix开源的服务注册发现组件Eureka展开,深入剖析其原理,并以SpringCloud实战为导向,帮助你掌握服务治理的第一步。一、为什么需要服务注册发现?在单体架构中,服务调用
- 2.Spring Cloud生态全景解析:核心组件、能力边界与定位
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SpringCloud深度解析springcloudspring后端
导语:SpringCloud并非单一框架,而是基于SpringBoot构建的分布式系统工具集。它通过标准化封装,将服务发现、配置管理、熔断限流等复杂基础设施转化为开箱即用的组件,让开发者聚焦业务逻辑。本文将系统解析其核心组成、与SpringBoot的共生关系,并客观审视其能力边界,助您构建清晰的微服务技术选型地图。一、核心基石:SpringBoot与SpringCloud的共生关系关键结论:Spr
- 华为云服务器debain11.1 安装zerotier,并改成moon节点
碎风影
华为云服务器运维
看到华为云,46元一年2c2g的云服务器,果断入手。首先用它“安装zerotier,并改成moon节点”,据说可以提升两台机器之间的网速Debian11.1系统中安装ZeroTier的步骤首先,您需要更新您的系统以确保所有的包都是最新的。这可以通过运行以下命令来完成:aptupdate&&aptupgrade接下来,您需要下载ZeroTier的安装脚本。可以通过运行以下命令来实现:curl-sht
- AI生成一个战斗PK应用
这两天在CSDN顶部栏里面看到inscode,点进去发现“InsCode是一个一站式的软件开发服务平台,从开发-部署-运维-运营,都可以在InsCode轻松完成。”,里面有个一句话生成应用的功能挺有意思。下面是我生成的应用,AI战斗PKAI战斗PK简单来说就是想起来之前B站还是哪里看到的奥特曼大战叶问,由此想到了这个应用,输入两个历史、电影或动漫中的角色名字,然后AI输出他们战斗的过程和结果。这是
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round