- AIGC视频生成模型:ByteDance的PixelDance模型
好评笔记
AIGC音视频机器学习人工智能深度学习计算机视觉transformer
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录热门专栏机器学习深度学习
- 高斯Splatting:3D 重建与新视图合成的综述
三谷秋水
人工智能机器学习计算机视觉计算机视觉人工智能深度学习
24年5月来自挪威大学的论文“GaussianSplatting:3DReconstructionandNovelViewSynthesis,aReview”。基于图像的3D重建是一项具有挑战性的任务,涉及从一组输入图像中推断出目标或场景的3D形状。基于学习的方法因其直接估计3D形状的能力而备受关注。这篇论文重点介绍3D重建的最新技术,包括生成新的、未见过的视图。高斯Splatting方法的最新发
- RoboVQA:机器人多模态长范围推理
三谷秋水
计算机视觉智能体大模型机器人人工智能机器学习计算机视觉深度学习语言模型
23年11月来自GoogleDeepmind的论文“RoboVQA:MultimodalLong-HorizonReasoningforRobotics”。本文提出一种可扩展、自下而上且本质多样化的数据收集方案,该方案可用于长期和中期的高级推理,与传统的狭窄自上而下的逐步收集相比,其吞吐量提高2.2倍。通过在3栋办公楼内执行任何用户请求并使用多种具身(机器人、人类、带抓取工具的人类)来收集真实数据
- README.md 自动生成目录
小段hy
前端框架
1.安装依赖npminstalltreer-g2.基本用法进入所要生成目录的文件夹终端,输入treer-eREADME.md生成的文件目录3.此时会把所有的子目录都生成,如果去掉,可以利用正则表达式,如treer-eREADME.md-i/.js/二、treer用法介绍1.指定目录默认的目录为当前的路径,可以通过-d传入指定的路径treer-d2.导出结果可以将结果导到文件中treer-e3.忽略
- 基于transformer实现机器翻译(日译中)
小白_laughter
课程学习transformer机器翻译深度学习
文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象,并将句
- Monorepo与pnpm:前端项目管理的完美搭档
秋の本名
前端pnpm前端框架mojo
一、什么是pnpmpnpm又称performantnpm,翻译过来就是高性能的npm。1.节省磁盘空间提高安装效率pnpm通过使用硬链接和符号链接(又称软链接)的方式来避免重复安装以及提高安装效率。硬链接:和原文件共用一个磁盘地址,相当于别名的作用,如果更改其中一个内容,另一个也会跟着改变符号链接(软链接):是一个新的文件,指向原文件路径地址,类似于快捷方式官网原话:当使用npm时,如果你有100
- 哪个AI论文生成助手好用?5 款AI论文工具深度评测
AI论文图鉴
人工智能
2025年,AI论文写作工具如雨后春笋般涌现,迅速在学术圈走红。身为一个常被论文写作困扰的“懒人”,我对这些工具的实际表现充满好奇。于是,我亲测了五款当下国内外最热门的AI论文写作助手,从功能、交互、写作水平、写作效率等维度进行全面评测,结果令人惊喜。相信这篇文章能为仍在观望的你带来新的启发与认识。这次测评,我挑选了五款极具代表性的AI工具,以“基于大语言模型的医疗诊断研究”为主题,看它们如何大显
- git subtree 管理项目子模块
芥末的无奈
gitgitsubtree
使用场景当项目越来越庞大之后,不可避免的要拆分成多个子模块,我们希望各个子模块有独立的版本管理,并且由专门的人去维护,这时候我们可以使用git的subtree功能常用命令gitsubtreeadd--prefix=--squash添加子仓库gitsubtreepull--prefix=--squash拉取更新子仓库gitsubtreepush--prefix=推送修改到子仓库如何使用1.创建带su
- git subtree 高频使用方法
NickDeCodes
gitgitgithub
subtree高频使用方法官网添加新的子项目查看子项目的差异使用子项目克隆存储库引入超级项目更新改变分支引入子项目更新对子项目进行更改将更改推送到子项目存储库高效配置添加新的子项目subtreegitsubtreeadd--prefix=example-submodulehttps://github.com/githubtraining/example-submodulemaster--squas
- 【Hugging Face】transformers 库中 model.generate() 方法:自回归模型的文本生成方法
彬彬侠
HuggingFacemodel.generatetransformersHuggingFace文本生成自回归模型GPTLLAMA
HuggingFacemodel.generate方法model.generate是transformers库中的文本生成(TextGeneration)方法,适用于自回归模型(如GPT-2、T5、BART、LLAMA),用于生成文本、摘要、翻译、问答等。1.适用于哪些模型?generate适用于基于Transformer生成文本的模型,例如:GPT-2(AutoModelForCausalLM)
- 知识蒸馏论文精选——《Graph-Free Knowledge Distillation for Graph Neural Networks 》
宇直不会放弃
GKD-Outputlayer人工智能数据挖掘机器学习深度学习神经网络cnnpytorch
(GFKD)无图知识蒸馏《Graph-FreeKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks》2021作者是XiangDeng和ZhongfeiZhang,来自纽约州立大学宾汉姆顿分校论文地址见文末摘要知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)通过强制学生网络模仿在训练数据上预训练老师网络的输出,从而将知识从老师网络转移到学生网络。然而,在
- LWC-KD:图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏
宇直不会放弃
GKD-Middlelayer人工智能pythonchatgptgpu算力深度学习机器学习神经网络
LWC-KD:图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏《GraphStructureAwareContrastiveKnowledgeDistillationforIncrementalLearninginRecommenderSystems》2021作者是YueningWang、YingxueZhang和MarkCoates论文地址:https://dl.acm.org/doi/10.1145/
- Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务
AGI大模型与大数据研究院
程序员提升自我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
Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁,随着全球化进程的加速,翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法,如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而,这些方法难以处理复杂的语言现象,翻译质量参差不齐。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于神经网络序列到序列(Sequence-to-Seq
- 【氮化镓】用于低压射频电源的具有80.4% PAE的Si基E-Mode AlN/GaN HEMT
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性GaN科技氮化镓GaN HEMTPAE
引言本文是一篇关于增强型(E-mode)AlN/GaN高电子迁移率晶体管(HEMTs)的研究论文,晶体管是在硅衬底上制造的,并在3.6GHz频率下展示了80.4%的峰值功率附加效率(PAE)。文章首先介绍了GaN器件在微波和毫米波功率放大器中的应用,特别是在雷达、卫星通信和民用移动通信系统中。这些应用对器件的性能要求极高,包括高功率密度、高效率和低供电电压。文章指出,与耗尽模式(D-mode)相比
- 二叉树-将二叉树展开为链表
Vacant Seat
链表数据结构二叉树java
114.将二叉树展开为链表给你二叉树的根结点root,请你将它展开为一个单链表:展开后的单链表应该同样使用TreeNode,其中right子指针指向链表中下一个结点,而左子指针始终为null。展开后的单链表应该与二叉树先序遍历顺序相同。输入:二叉树的根结点输出:空?思路:前序遍历之后再赋值,左边置为空,右边为单链表中的结点使用递归classSolution{Listlist=newArrayLis
- 【RAG 论文】Program-of-Thoughts(PoT)提示:让 LLM 生成 Python 代码来解决复杂的数字计算问题
yubinCloud
LLMResearch自然语言处理人工智能语言模型算法
论文:ProgramofThoughtsPrompting:DisentanglingComputationfromReasoningforNumericalReasoningTasks⭐⭐⭐⭐TMLR2023Code:Program-of-Thoughts|GitHub论文速读文章提出了PoTPrompting方法,PoT可以看作是CoT(Chain-of-Thoughts)的改进,该方法通过生
- LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning
Zhouqi_Hua
大模型论文阅读人工智能chatgpt论文阅读机器学习深度学习语言模型
Arxiv日期:2024.5.16机构:IIT关键词CoT本质LLM推理本质核心结论1.CoT推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求,模型内部的功能组件几乎是相同的(共享而非独享)不同的神经算法实际上是由类似归纳头(inductionheads)等机制组合而成2.注意力机制中的信息流动attentionheads在不同的模型层之间传递信息,特别是当它们涉及到本体论相关(ontolo
- 程序员如何用DeepSeek改写代码人生?这些硬核技巧让你效率翻三倍
后端
凌晨三点的深圳华强北依然灯火通明,老王调试着双卡4090服务器上的DeepSeekR1模型,屏幕上跳动的代码像夜空中闪烁的星群。他刚用这个开源神器重构了公司积压三个月的遗留系统,此刻正喝着浓茶感叹——原来AI不是取代程序员,而是让我们从重复劳动中解放出来,去做真正创造性的工作。最近圈子里都在疯传DeepSeek的魔幻操作:微软悄悄把它集成进Copilot当备胎,Meta连夜开会讨论要不要引进,连东
- MySQL精选面试题
米二
mysql数据库oracle
文章目录1.sql优化2.数据库优化3.悲观锁和乐观锁4.共享锁与排他锁5.索引的目的是什么?6.B+Tree对比BTree的优点:6.1磁盘读写代价更低6.2查询速度更稳定且能存更多索引6.3B+树叶子节点两两相连增快区间访问7.聚簇索引和非聚簇索引的区别8.forupdate9.间隙锁GapLocks10.临键锁Next-KeyLocks11.MVCC是什么?1.sql优化对查询进行优化,应尽
- 【算法】BST的非递归插入,删除,查询
孤邑
数据结构数据结构笔记学习c++
BST所谓二叉搜索树(BinarySearchTree,简称BST)大家应该都不陌生,它是一种特殊的二叉树。对于二叉树上的每一个节点,如果满足左孩子的值>classBSTree{private:/*data*///节点定义structNode{Node(Tdata=T()):data_(data),left_(nullptr),right_(nullptr){}Tdata_;Node*left_;
- 4 「小试牛刀」- 实现最基本的 React SSR
zz_jesse
reactvuejavascriptpythonjs
导读本节标题:「小试牛刀」-实现最基本的ReactSSR本节主旨:完成最简单的ssr,体验组件直出的过程本节配套代码:https://github.com/Bigerfe/koa-react-ssr/tree/better/packages/base-react-ssr正文上一节我们介绍了reactssr的核心原理。这一节我们就来实操一下,实现一个单纯的reactssr功能,这有点像是写一个hel
- 数据库索引管理:不用的索引应该直接删除吗?
后端数据库mysql
一、索引的本质与价值:双刃剑的深层解析数据库索引的本质是通过B+Tree、Hash等数据结构实现的快速检索机制,其核心价值在于将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。但索引的维护成本常常被低估:写操作成本倍增:每次INSERT操作需更新所有相关索引,某电商平台实测显示,每增加一个索引,TPS下降8-12%存储空间占用指数增长:复合索引的存储需求遵循组合数公式C(n,k),当字段数n增加时,空间消
- Vue 4.0读心术——用AI生成产品经理想要的组件
vue.jschatgpt前端
前端咸鱼陈の周刊·第001期3句需求描述产出完美代码,摸鱼到老板泪流满面!一、技术解析:AI辅助开发如何读心?1.人话翻译Vue4.0的就像奶茶店自动点单机:*传统开发:产品经理说“要五彩斑斓的黑”,你熬夜调色*AI辅助:输入“五彩斑斓的黑+科技感”,AI生成10种配色方案核心代码vue效果对比:传统开发耗时:2天→AI生成耗时:2分钟(摸鱼时间+500%)二、实战案例:3句话搞定年度OKR报表需
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一、索引的本质与价值:双刃剑的深层解析数据库索引的本质是通过B+Tree、Hash等数据结构实现的快速检索机制,其核心价值在于将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。但索引的维护成本常常被低估:写操作成本倍增:每次INSERT操作需更新所有相关索引,某电商平台实测显示,每增加一个索引,TPS下降8-12%存储空间占用指数增长:复合索引的存储需求遵循组合数公式C(n,k),当字段数n增加时,空间消
- Python实例:PyMuPDF实现PDF翻译,英文翻译为中文,并按段落创建中文PDF
布啦啦李
pypdf2使用教程pdfpymupdfPyMuPDFPDF翻译中文乱码创建PDF
基于PyMuPDF与百度翻译的PDF翻译处理系统开发:中文乱码解决方案与自动化排版实践一、功能预览:将英文翻译为中文后创建的PDF二、完整代码fromreportlab.lib.pagesizesimportletterfromreportlab.lib.stylesimportgetSampleStyleSheet,ParagraphStyle
- Voice Translation of Audio Files into Different Languages Using Gpt-4o
开发者每周简报
ffmpeg人工智能
openai-cookbook/examples/voice_solutions/voice_translation_into_different_languages_using_GPT-4o.ipynbatmain·openai/openai-cookbook·GitHub您是否曾经想将播客翻译成您的母语?翻译和配音音频内容可以使其更便于全球观众理解。借助GPT-4o的全新音频输入和音频输出模式
- 决策树(Decision Tree):机器学习中的经典算法
Jason_Orton
机器学习算法决策树随机森林人工智能
1.什么是决策树?决策树(DecisionTree)是一种基于树形结构的机器学习算法,适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断,将数据集不断划分,最终形成一棵树状结构,从而实现预测目标。在决策树中,每个内部节点表示一个特征,每个分支代表一个特征的取值,每个叶子节点对应一个类别或预测值。决策树的目标是构建一棵能够有效区分不同类别的树,并在测试数据上保持较好的泛化能力。2.决策树的工作原
- EDPose:探讨端到端的实时多人姿态估计
烧技湾
AI&ComputerVisionHPE人体姿态估计端到端检测
作者:曾爱玲(港中文博士,现已入职腾讯)单位:IDEA(深圳数字经济研究院)源码:github/ED-Pose该篇论文取得效果如下:这篇文章的优势在于:在复杂的多人场景下能够取得不错的性能提升,虽然在COCO等数据集上的提升不明显。这种端到端的方法,优势在于检测到人体是检测到关键点的一个保证。目录摘要一、介绍二、相关工作2.1.单阶段多人姿态估计2.2检测变压器:三、重新思考单阶段多人姿态估计3.
- 技术人实测 | 如何用AI工具2分钟突破知网AIGC检测线
LL06210721
人工智能AIGC
最近在GitHub发现个有意思的本地化算法工具,其核心是通过对抗式语义重组技术重构文本逻辑链。测试时发现:将GPT生成的论文导入后,系统会保留原始参考文献格式,同时用学术同义词替换引擎重写表达结构。实测数据:某985实验室的AI生成稿经处理,知网AIGC率从38%→9.7%(检测截图已脱敏),维普重复率从24%→8.3%。工具最实用的三个细节:保留公式编号和图表位置不变支持LaTeX源码级修改追踪
- SOAP与NETCONF:协议特性、场景与应用全景解析
leo·li
SOAPNETCONF
在分布式系统和网络管理领域,SOAP与NETCONF是两类关键协议,它们看似都与“数据传输”相关,但设计理念和应用场景截然不同一、协议定位:跨平台信使与网络配置专家1.SOAP:异构系统的“标准化信使”核心角色SOAP(简单对象访问协议)如同一位精通多国语言的翻译官,专注于解决异构系统间的通信难题。它基于XML定义了一套严格的通信规则,允许Java、.NET、Python等不同技术栈的系统无缝交互
- 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
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- 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,