- 【论文解读】神经网络就像“数学乐高积木”:多层前馈网络如何用简单函数拼接复杂世界
神经美学茂森
无痛入门神经网络神经网络网络人工智能
K.Hornik,M.Stinchcombe,andH.White.Multilayerfeed-forwardnetworksareuniversalapproximators.NeuralNet-works,2(5):359-366,1989论文解读神经网络就像“数学乐高积木”:多层前馈网络如何用简单函数拼接复杂世界第一节:通俗解释——万能近似定理的核心思想万能近似定理(UniversalAp
- DeepSeek-V2 论文解读:混合专家架构的新突破
进一步有进一步的欢喜
DeepSeek-V2大模型MoE混合专家架构
论文链接:DeepSeek-V2:AStrong,Economical,andEfficientMixture-of-ExpertsLanguageModel目录一、引言二、模型架构(一)多头部潜在注意力(MLA):重塑推理效率(二)DeepSeekMoE:经济高效的训练架构三、预训练(Pre-Training):夯实模型基础(一)实验设置(二)评估四、对齐(Alignment):优化模型表现(一
- 论文解读(MGAE)《MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs》
虚幻私塾
pythonpython开发语言
优质资源分享学习路线指引(点击解锁)知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合,从项目搭建到腾讯云部署上线,打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统论文信息论文标题:MGAE:MaskedAutoencodersforSelf-SupervisedLearningonG
- DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读
tangjunjun-owen
paper解读DeepSeekR1DeepSeekzero大语言模型
文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献1.贡献后训练:基础模型的大规模强化学习蒸馏:较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2.DeepSeek-R1-Zero:ReinforcementLearningontheBaseModelReinforcementLearningAlgorithm(GRPO重点)Rewar
- 【AI知识点】余弦相似度(Cosine Similarity)
AI完全体
AI知识点人工智能机器学习深度学习线性代数相似性比较自然语言处理向量的距离
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】余弦相似度(CosineSimilarity)是一种用于衡量两个向量在方向上的相似程度的指标。它主要用于文本分析、自然语言处理(NLP)、推荐系统等任务中,能够衡量两个向量之间的相似性,而不受向量的长度(模)影响。可对比点积相似性(dot-productsimilarity)来学习1.余弦相似度的定义余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角的
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(一):全链路开源体系介绍
GoAI
深入浅出LLM深入浅出AI大模型书生人工智能LLMllama
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接【书生·浦语大模
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(三):“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理
GoAI
自然语言处理NLP深入浅出AI深入浅出LLM深度学习LLM人工智能大模型
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接【书生·
- 【AI日记】25.01.25
AI完全体
AI日记人工智能kaggle比赛机器学习读书
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】【读书与思考】AIkaggle比赛:ForecastingStickerSales读书书名:法治的细节律己AI:8小时,良作息:00:30-8:30,良短视频:大于1小时,差读书和写作:1小时,优饮食:安全健康
- 【AI知识点】三种不同架构的大语言模型(LLMs)的区别
AI完全体
AI知识点人工智能语言模型自然语言处理机器学习深度学习注意力机制自注意力机制
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理(NLP)中,预训练语言模型(LLMs,LargeLanguageModels)通常基于不同的架构,如仅编码器的模型(Encoder-only)、编码器-解码器的模型(Encoder-Decoder),以及仅解码器的模型(Decoder-only)。这三种架构有着显著的区别,主要体现在功能、适用任务和性能上。下面从架构、功能
- LoongServe论文解读:prefill/decode分离、弹性并行、零KV Cache迁移
04290629
LLM笔记transformer人工智能算法深度学习
LoongServe论文解读:prefill/decode分离、弹性并行、零KVCache迁移LoongServe:EfficientlyServingLong-contextLargeLanguageModelswithElasticSequenceParallelism论文提出了一种支持弹性分配的推理框架,通过引入弹性序列并行(ElasticSequenceParallelism,简称ESP)
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(五):LMDeploy 量化部署
GoAI
深入浅出LLM深入浅出AI大模型LLM部署人工智能LMDeploy
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI1;;爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接
- Qwen-VL论文解读
dream_home8407
人工智能
Qwen-VL:用于理解、定位、文本阅读等的通用视觉-语言模型摘要在本文中,我们介绍了Qwen-VL系列,这是一组大规模的视觉-语言模型(LVLMs),旨在感知和理解文本和图像。从Qwen-LM开始,我们通过精心设计的(i)视觉受体,(ii)输入-输出接口,(iii)3阶段训练管道,以及(iv)多语言多模态清洗语料库,赋予其视觉能力。除了传统的图像描述和问答,我们还通过图像-标题-框元组的对齐实现
- CT-Mamba:一种用于低剂量CT降噪的混合卷积状态空间模型 论文解读
ZcZc__1
深度学习人工智能图像处理
论文:CT-Mamba:AHybridConvolutionalStateSpaceModelforLow-DoseCTDenoising代码:zy2219105/CT-Mamba,作者称将会在论文正式发表后提供。本文参考了该网站,其对CT-Mamba提供了更详细的描述:https://www.aimodels.fyi/papers/arxiv/ct-mamba-hybrid-convolutio
- ViT论文解读
freshfish丶
文献阅读深度学习计算机视觉transformer
ViT论文解读本文主要记录YiZhu大佬对于ICLR2021的一篇论文精读ANIMAGEISWORTH16x16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE论文地址:https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf源码地址:https://github.com/google-research/vision_transformer标
- AAAI2024论文解读|Memory-Efficient Reversible Spiking Neural Networks-water-merged
paixiaoxin
文献阅读论文合集脉冲神经网络可逆架构内存效率深度学习训练优化AAAI
论文标题Memory-EfficientReversibleSpikingNeuralNetworks内存高效可逆脉冲神经网络论文链接Memory-EfficientReversibleSpikingNeuralNetworks论文下载论文作者HongZhang,YuZhang内容简介本文提出了一种可逆脉冲神经网络(RevSNN),旨在降低脉冲神经网络(SNNs)在训练过程中对中间激活和膜电位的内
- 自学成才之路,DeepSeek R1 论文解读
智识世界Intelligence
神经网络深度学习自然语言处理课程设计学习方法
DeepSeekR1的论文看完后,后劲很大。虽然我推荐所有人都去阅读一下,但我估计实际去读的人应该很少。今天把论文里的三个亮点,用通俗易懂地方式写出来,希望能让更多人了解这篇论文有多么重要。亮点一:告别“刷题班”,纯“实战”也能练出推理大神!我们平时学习,是不是经常要“刷题”?做大量的练习题,才能巩固知识,提高解题能力。以前训练AI模型,也差不多是这个套路,要先给AI“喂”大量的“习题”(监督数据
- 【AI日记】25.01.22
AI完全体
AI日记人工智能机器学习kaggle比赛读书
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】【读书与思考】AIkaggle比赛:ForecastingStickerSales读书书名:自由宪章,论美国的民主阅读原因:了解美国的架构设计和底层原理,有人说坚决不走美西方的邪路,我想了解下到底邪在哪,好更加有针对性的批判,尽量知己知彼律己AI:8小时,良作息:1:00-9:00,良短视频:0.5-1小时,良读书和写作:1.
- AAAI2024论文解读|Towards Fairer Centroids in k-means Clustering面向更公平的 k 均值聚类中心
paixiaoxin
文献阅读论文合集支持向量机机器学习人工智能聚类公平性k均值聚类质心代表性群体代表性公平性
论文标题TowardsFairerCentroidsink-meansClustering面向更公平的k均值聚类中心论文链接TowardsFairerCentroidsink-meansClustering论文下载论文作者StanleySimoes,DeepakP,MuirisMacCarthaigh内容简介本文提出了一种新的聚类级质心公平性(Cluster-levelCentroidFairne
- 【AI日记】25.01.06
AI完全体
AI日记人工智能机器学习kaggle比赛
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】【读书与思考】AI参加:kaggle比赛ForecastingStickerSales读书书名:国家为什么会失败阅读原因:2024年诺贝尔经济学奖得主的力作,之前我已经读过他另一本书了《權力與進步》备注:有兴趣的建议读未删减版https://book.douban.com/subject/26388427/discussion
- ACL 2024 | 美团技术团队精选论文解读
美团算法人工智能
本文精选了美团技术团队被ACL2024收录的4篇论文进行解读,论文内容覆盖了训练成本优化、投机解码、代码生成优化、指令微调(IFT)等技术领域。这些论文是美团技术团队跟高校、科研机构合作的成果。希望能给从事相关研究工作的同学带来一些帮助或启发。ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议,由国际计算语言学协会组织,每年举办一次。据谷歌学术计算语言学刊物指标显示,ACL影响力位列第一,是
- KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告
美团机器学习深度学习
ACMSIGKDD(KnowledgeDiscoveryandDataMining,简称KDD)是数据挖掘领域的国际顶级会议。KDDCup比赛是由SIGKDD主办的数据挖掘研究领域的国际顶级赛事,从1997年开始,每年举办一次,是目前数据挖掘领域最有影响力的赛事。本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读,覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调
- VLM 系列——Qwen2 VL——论文解读——前瞻(源码解读)
TigerZ*
AIGC算法AIGC人工智能transformer计算机视觉图像处理
一、概述1、是什么是一系列多模态大型语言模型(MLLM),其中包括2B、7B、72B三个版本,整体采用视觉编码器+LLM形式(可以认为没有任何投射层)。比较创新的是图像缩放方式+3DLLM位置编码+(预估后面的训练方式也不太一样)。能够处理包括文本、图像在内的多种数据类型,具备图片描述、单图文问答、多图问对话、视频理解对话、json格式、多语言、agent、高清图理解(代码编写和debug论文暂时
- 【笔记】扩散模型(七):Latent Diffusion Models(Stable Diffusion)论文解读与代码实现
LittleNyima
DiffusionModels笔记stablediffusionAIGC人工智能
论文链接:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels官方实现:CompVis/latent-diffusion、CompVis/stable-diffusion这一篇文章的内容是LatentDiffusionModels(LDM),也就是大名鼎鼎的StableDiffusion。先前的扩散模型一直面临的比较大的问题是采样空间太大,学
- 《深入浅出多模态》(九)多模态经典模型:MiniGPT-v2、MiniGPT5
GoAI
深入浅出多模态深入浅出AI多模态vllmLLM大模型stablediffusion
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介绍:</
- 人脸识别算法MTCNN论文解读
纸上得来终觉浅~
图像处理paper阅读人脸识别mtcnn
论文名称:JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks论文地址:https://www.lao-wang.com/wp-content/uploads/2017/07/1604.02878.pdf1、MTCNN原理MTCNN,Multi-taskconvolutionalneuralnetwor
- NL2SQL进阶系列(5):论文解读业界前沿方案(DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL、SQL-PaLM)、新一代数据集BIRD-SQL解读
汀、人工智能
LLM工业级落地实践copilot人工智能NL2SQLLLM自然语言处理NL2DSLText2SQL
NL2SQL进阶系列(5):论文解读业界前沿方案(DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL)、新一代数据集BIRD-SQL解读NL2SQL基础系列(1):业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型(SpidervsBIRD)全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2):主流大模型与微调方法精选集,Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理NL2SQ
- 图形学论文笔记
Jozky86
图形学图形学笔记
文章目录PBD:XPBD:shapematchingPBD:【深入浅出NvidiaFleX】(1)PositionBasedDynamics最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码XPBD:基于XPBD的物理模拟一条龙:公式推导+代码+文字讲解(纯自制)【论文精读】XPBD基于位置的动力学XPBD论文解读(
- 【论文解读】Macroblock Level Rate Control for Low Delay H.264/AVC based Video Communication
Codec Conductor
论文解读#x264h.264x264音视频码率控制视频编解码AVC
级别:IEEE时间:2015作者:MinGao等机构:哈尔滨工业大学下载:MacroblockLevelRateControlforLowDelayH.264/AVCbasedVideoCommunication摘要算法目的:提出了一种针对低延迟H.264/AVC视频通信的宏块(MB)级别速率控制算法。算法基础:基于ρ域速率模型,该模型涉及量化后零变换系数的百分比(ρ)。关键技术:使用指数模型来描
- 论文解读:从Dijkstra的On-the-Fly到Go的三色标记算法,并行垃圾回收的起源
liuwill
计算机科学算法后端论文阅读
我们经常听到关于垃圾回收的说法是,某种垃圾回收算法是一种特定语言特有的,容易理解成,垃圾回收的算法跟特定编程语言是绑定的,但是仔细想想,垃圾回收器是一种分配和管理内存的机制或者程序,内存管理跟语言本身是没有必然联系的,只是语言运行时实现时的一种策略选择。更严格来说的,其实不仅仅是垃圾回收策略,一些语言的语法特性,也不是某种语言专属,语言的实现者完全可以通过组合,自己选择自己偏好的策略,发明更多的语
- 机器人建图算法2.1从栅格占据地图到ESDF地图
RuiH.AI
机器人建图算法学习算法
机器人建图算法2.1从栅格占据地图到ESDF地图前言论文解读示意图说明伪代码说明算法流程总结前言最基础的地图是占据栅格地图Occupancymap,每个格子标明了该位置是否被物体占据。然而对于规划和避障而言,地图中的占据信息是不够的,还需要障碍距离、方向等信息。TSDF和ESDF地图弥补了这个缺陷。IROS2010:ImprovedupdatingofEuclideandistancemapsan
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,