- 大规模语言模型从理论到实践 开源指令数据集
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)近年来在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色,从文本生成到翻译,再到问答系统,几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而,如何有效地构建和利用开源指令数据集,仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核
- Julia语言的学习路线
樟松
包罗万象golang开发语言后端
Julia语言学习路线指南引言在编程语言层出不穷的今天,Julia作为一门新兴的高级编程语言,以其出色的性能和易用性逐渐获得了越来越多的关注。特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域,Julia的表现十分出色,成为研究人员和开发者的热门选择。本文将为希望学习Julia语言的读者提供一条详细的学习路线,包括基础知识、工具、库、项目和实践经验等,帮助大家有效地掌握这门语言。一、了解Julia语言在开
- 大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐
AGI大模型与大数据研究院
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
大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐作者: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迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、LaMDA等,在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的突破。这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力,但同时也引发了
- 点亮绿色未来:走进综合能源服务认证
AEMC马广川
能源java前端服务器大数据人工智能
能源,是城市运转的血液,也是社会发展的动力。然而,传统的能源利用方式正面临着资源紧张、环境污染等挑战。如何破解能源困局,构建清洁低碳、安全高效的能源体系?综合能源服务认证,为我们提供了一把开启绿色未来的钥匙。一、认证的意义:为绿色未来保驾护航想象一下,未来的城市,高楼大厦不再是被冰冷的钢筋水泥包裹,而是披上了一层“绿色外衣”。这层“外衣”不仅能遮风挡雨,还能吸收太阳能、风能,为建筑提供清洁能源。而
- 模型蒸馏:从复杂到精简,AI技术的“瘦身”秘籍
lmtealily
人工智能
引言在人工智能的浪潮中,大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域取得了显著的成果。然而,这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,计算和存储成本极高,难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题,模型蒸馏技术应运而生。模型蒸馏是一种将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型的技术,旨在保持高性能的同时大幅减少模型的参数量和计算复杂度。本文将带你深入了解模
- 深入理解 Python 中的 Socket 编程
web安全工具库
python开发语言
各类资料学习下载合集https://pan.quark.cn/s/8c91ccb5a474Socket编程是网络通信的基础,它使得不同计算机能够通过网络相互交流数据。Python提供了socket模块,允许开发者轻松实现网络通信。本文将详细介绍Socket编程的基础知识,包括TCP和UDP协议的实现、常见的Socket操作以及代码示例和运行结果。一、Socket基础概念1.什么是Socket?So
- 浅析AI对前端程序员工作的威胁和机遇
minstbe
AI应用与观察人工智能前端
这几年,AI技术发展得很快,尤其是像ChatGPT这种工具,搞得不少前端程序员开始担心饭碗问题。这种担心倒也不是没道理,因为AI确实在某些方面很“卷”,但咱们换个角度想想,也许这背后藏着更多的机会呢?咱们今天就i来聊聊这个事儿。威胁:有些活,AI真能干了基础代码不求人以前写个网页小功能,要查文档、搜StackOverflow、试错调试啥的,但现在不一样了,你问ChatGPT,分分钟把代码甩给你,而
- (八五)HarmonyOS Design 在智能穿戴设备中的实践:应对设计限制与优化小屏幕体验
小_铁
HarmonyOSNext人工智能HarmonyOSNext
HarmonyOSDesign在智能穿戴设备中的实践:应对设计限制与优化小屏幕体验引言智能穿戴设备近年来发展迅猛,从智能手表到智能手环,它们已成为人们生活中不可或缺的一部分,提供健康监测、信息提醒、便捷交互等多种功能。HarmonyOSDesign以其创新的理念和技术,在智能穿戴设备领域不断探索实践,尤其在克服智能穿戴设备设计限制以及优化小屏幕用户体验方面取得了显著成果。智能穿戴设备的设计限制1.
- Gemini 2.0 Flash
新加坡内哥谈技术
人工智能大数据语言模型
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/过去一年,人工智能领域取得了令人瞩目的进展。如今,备受期待的Gemini2.0系列首款模
- 使用git reset --hard FETCH_HEAD后如何恢复
Victoria Zhu
gitjava
今天终于写完了项目,然后创建了gitee仓库想上传备份,结构遇到分支上传拒绝,然后我就去网上寻找解决方法,找了半天我竟然莫名其妙找到了这个命令gitreset--hardFETCH_HEAD,我也没仔细看这串命令就去执行了,结果可想而知,我一个多星期的成果没了。。。要想解决这个问题我们首先得了解gitreset--hardFETCH_HEAD这串命令的作用一、理解FETCH_HEAD的作用FETC
- 一次 诡异 的 JVM OOM 事故 原创
程序员小2
mysql
当面对JVMOOM时,你会紧张吗?会不会手足无措?这篇文章,分享前段时间帮一位同学梳理面对JVMOOM事故时的解题思路。首先从对话中,我们可以看到内存溢出呈现两种情况:运行一段时间之后,CPU飙高;服务假死,表现出来日志没有任何输出。我的第一反应是:非常明显的JVM内存溢出表现,不过不知道是爆炸性的内存增长,还是缓慢的内存增长。于是,我回复:可以每隔一段时间观察top-pPid(进程号)看看应用的
- 数据标注工具及其对预训练模型性能的影响
AGI大模型与大数据研究院
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
1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来,预训练模型(Pre-trainedModels)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功。这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练,学习到丰富的语言知识和语义表示,并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现,标志着NLP领域进入了一个新的时代。1.2数据标注的重要性尽管预训练模型展现出强大的能力,但它们仍然需要针对特
- 拿下多家头部车企定点,芯驰新一代旗舰智控MCU抢跑「整车智能」
高工智能汽车
单片机网络嵌入式硬件
近日,芯驰科技对外公布,旗下新一代旗舰智控MCU——E3650已开启客户送样,并且获得了多家头部车企的定点。据了解,E3650是专为区域控制器(ZCU)和域控(DCU)应用而设计的高端车规MCU,是自主高端车规MCU芯片的新标杆。众所周知,在整车电子电气架构的快速变革下,汽车不仅需要中央计算(区域处理器)提供聪明的大脑,也需要区域控制器(ZCU)打通和协调复杂的通信协议和中间层,从而实现真正的高阶
- 前沿技术有哪些 推动行业发展的新技术简介
jiemidashi
经验分享
现在有很多新东西正在改变的生活。比如人工智能。它能帮做很多事情。像写文章、画画还有处理数据。这些都很有用。再说说区块链。它让信息更安全。数据不容易被改掉。这对隐私很有帮助。还有5G网络。速度快得不得了。看视频玩游戏都特别顺畅。感觉和以前完全不一样。再就是新能源车。不用油了。用电就行。省钱又环保。开着还很安静。最后说说虚拟现实。戴上眼镜就能去别的世界。玩游戏或者学习都超级酷。这些东西都在慢慢走进的生
- 从放弃的AI浏览器到通用Agent:完整复盘 Manus的诞生过程
AIBigModel
人工智能
4个月前,Monica的肖弘提过一个困惑,「团队擅长从0到1,抓机会的能力很强,一旦开始1到N,状态就没有那么好」。在他过往的经历中,创业项目大都获得了相对稳定、可观的营收,上一家公司也被成功收购。2023年,他的新公司「蝴蝶效应」更是以一款浏览器插件Monica.im,在百模大战的AI叙事中错位竞争,成为增长最快、产品体验极佳的AI应用之一。看上去,他是一路很顺的创业者。做到这些事情,也才32岁
- 解读Layout Method of Met Mast Based on Macro Zoning and Micro Quantitative Siting in a Wind Farm
赵孝正
风资源与微观选址paper
目录1.风电场气象塔布局方法流程图(简略)内容细化2.风电场气象塔布局方法详细流程图(详细)核心算法和公式详解2.2解读流程(深入浅出)第一阶段:把大风电场分成几个小区域1.看看风在哪里吹得不一样️2.看看风机的位置分布️3.测量风机之间有多"像"4.用智能方法分区第二阶段:在每个区域内找到最好的位置放测量杆5.画格子找可能的位置6.用电脑模拟风的吹动7.筛选出好位置8.找出最最好的位置9.检验我
- Linux中如何终止进程?这三种办法要刻在脑子里
wljslmz
Linux技术linux运维服务器
在Linux中,进程是程序运行时的实例。简单来说,每当你启动一个应用(比如Firefox浏览器或一个脚本),系统就会为它创建一个进程,并分配一个唯一的编号——进程ID(简称PID)。通过这个PID,系统知道该如何管理和调度它。但进程并非总是乖乖听话。以下几种情况,可能让你不得不挥起“终结者”之手:无响应:程序卡死,窗口一动不动,怎么点都没反应。资源霸占:某个进程狂吃CPU或内存,让系统慢如蜗牛。任
- PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程
算法如诗
物理信息网络(PINN)神经网络人工智能深度学习物理信息网络
基于物理信息神经网络(PINN)求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程(PDE)求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法,如有限差分法和有限元法,通常需要进行网格离散化和迭代求解,对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此,研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展,能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而,将神经网
- 基于Transformer的医学文本分类:从BERT到BioBERT
Evaporator Core
人工智能#深度学习#DeepSeek快速入门transformer分类bert
随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域,文本数据(如电子病历、医学文献、临床报告)具有高度的专业性和复杂性,传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型,尤其是BERT及其变体,通过预训练和微调的方式,能够有效捕捉医学文本中的语义信息,为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
- 论当今的精神状态...(2025.3.14)
VU-zFaith870
日常随笔模拟退火算法
好无聊好烦喏,字符串、线段树、深搜宽搜、DP还有数论...无语。最近OI那边又有西安多校集训的消息,13天的集训,多少是长点。不去是OI的溃败,去了就是whk的惨退。挺纠结,跟家长聊聊吧,大抵是不同意i,我也不打算去,现在OI是有点紧张,但文化成绩别退啊,很难受...我还是习惯在学校安然自得地静心学习,闲暇时放松身心,焦虑时做些心理工作(去找心理老师不错),迷茫时还有身边的一切。因为我眷恋这里..
- 软考高级架构师/分析师论文【论基于架构的软件设计方法/ABSD】
saikey0379
架构软考高级论文系统架构设计师系统分析师计算机软件资格考试ABSD
一、摘要 2020年4月,某互联网公司开始了基础架构管理平台项目的实施,该项目主要为基础架构团队提供基础设施、中间件、负载均衡、任务管理等功能,我作为该项目的架构师,主要负责架构设计、架构评估等工作。本文以该项目为例,主要论述基于架构的软件设计方法在该项目中的具体应用与实现效果。在架构需求阶段,通过访谈、原型、JRP等方式获得了系统需求,并在标识构件后完成了需求评审。在架构设计阶段,对架构进行了
- Eureka 介绍与原理详解
AllenBright
#Eurekaeureka云原生
在微服务架构中,服务发现(ServiceDiscovery)是一个至关重要的组件。随着服务数量的增加,手动管理服务的地址和端口变得不切实际。Eureka是Netflix开源的一款服务发现工具,旨在解决微服务架构中的服务注册与发现问题。本文将详细介绍Eureka的基本概念、工作原理以及如何在微服务架构中使用它。1.什么是Eureka?Eureka是Netflix开源的一个基于REST的服务发现组件,
- 4款老照片AI自动修复工具分享,让老照片重焕光彩
Ai工具分享
人工智能
老照片承载着我们的成长历程、家庭的变迁以及社会的发展印记。然而,岁月无情,它们逐渐失去了原本的光彩,让我们在回忆时总觉得少了些什么。但随着自动修复软件的出现,让老照片的修复变得不再遥不可及。这些软件利用先进的图像处理技术,能够自动识别并修复照片上的瑕疵,让老照片重焕光彩。下面小编就来给大家分享几款AI自动修复工具,帮助你找回那些遗失的美好时光。一、牛学长图片修复工具牛学长图片修复工具是一款功能强大
- AI大模型推理加速:技术与实践详解
AI大模型学习者
人工智能
近年来,AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而,大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验,并结合具体案例进行分析。一、挑战与机遇1.1挑战庞大的参数量:大模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,例如GPT-3拥有1750亿个参数。如此庞大的参数量导致模型文件体积巨大,加载和推理都需要消耗大量的内存和计算资源。复杂的计算图:大
- python执行cmd命令行异步执行_Python 异步调用命令行工具
weixin_39719732
当你在自己的Python程序中采用了基于事件循环的异步编程方法之后,你就会发现自己不自觉地被其牢牢吸引住,并不是说这一方法多么棒,而是因为你不得不想办法保证程序中的任意环节都不能是阻塞的!例如当前的场景是希望从MongoDB中读取每一条未处理过的数据,下载并保存其中的图片信息,然后更新数据库的内容。Python常用的MongoDB异步驱动是Motor:结合asyncio使用方法如下:importm
- 用Acceldata数据可观测性方案管理云数据平台Snowflake
茵赛飞3D CAD数据转换软件
Acceldata大数据云计算大数据数据库数据挖掘
一、云数据平台Snowflake简介在现代数据堆栈的所有部分中,没有一个像云数据平台Snowflake一样迅速崛起。虽然作为Databricks、AmazonRedshift和GoogleBigQuery等云数据库的一部分,云数据平台Snowflake短短十年间凭借易于启动、低运营成本、即时和近乎于无限的可扩展性等优点赢得了6500多家企业客户的信赖并获得了12亿美元的年收入。二、Snowflak
- 大模型(DeepSeek等)是否会动摇AI工程师的工作?
点我头像干啥
Ai深度学习人工智能AI编程计算机视觉
引言近年来,人工智能(AI)领域取得了突飞猛进的发展,尤其是大模型(如GPT-3、BERT、DeepSeek等)的出现,极大地推动了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域的进步。大模型凭借其强大的泛化能力和广泛的应用场景,逐渐成为AI领域的核心技术之一。然而,随着大模型的普及,一个备受关注的问题浮出水面:大模型是否会动摇AI工程师的工作?本文将从多个角度探讨这一问题,分析大模型对AI工程
- 我的创作纪念日,不忘初心,方得始终
wtrees_松阳
杂谈
机缘八年前,我怀着对知识的渴望和分享的热情,踏入了CSDN这个充满活力的技术交流平台,开启了我的创作之旅。那时的我,刚刚在技术的海洋中启航,渴望找到一个地方记录自己的成长足迹,与更多的人分享自己的所学所思。收获提示:在创作的过程中都有哪些收获例如:获得了多少粉丝的关注获得了多少正向的反馈,如赞、评论、阅读量等认识和哪些志同道合的领域同行…日常提示:当前创作和你的工作、学习是什么样的关系例如:创作是
- 信息学奥赛一本通 1395:烦人的幻灯片(slides) 第四章 图论
长春高老师编程
信息学奥赛一本通-数据结构图论算法
1395:烦人的幻灯片(slides)时间限制:1000ms内存限制:65536KB【题目描述】李教授将于今天下午作一次非常重要的演讲。不幸的事他不是一个非常爱整洁的人,他把自己演讲要用的幻灯片随便堆在了一起。因此,演讲之前他不得不去整理这些幻灯片。作为一个讲求效率的学者,他希望尽可能简单地完成它。教授这次演讲一共要用n张幻灯片(nusingnamespacestd;structnode{intx
- AI基于深度学习的代码搜索案例(一)
人工智能MOS
人工智能深度学习机器学习
1.背景近年来,人工智能逐渐进入各个领域并展现出了强大的能力。在计算机视觉领域,以ImageNet为例,计算机的图像分类水平已经超过了人类。在自然语言处理(NLP)领域,BERT、XLNet以及MASS也一遍遍的刷新着任务榜单。当人工智能进入游戏领域,也取得了惊人的成绩,在Atari系列游戏中,计算机很容易超过了大部分人类,在围棋比赛中,AlphaGo和AlphaZero也已经超越了人类顶尖棋手。
- 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
bylijinnan
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
ctrain
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
dcj3sjt126com
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
天梯梦
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)
lvdccyb
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)
sunwinner
Algorithm
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
sumapp
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