- 数字人技术在短视频中的应用
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
数字人、短视频、人工智能、计算机视觉、自然语言处理、虚拟主播、内容创作1.背景介绍短视频作为一种新兴的传播媒介,其内容形式丰富、传播速度快、用户粘性强,已成为当今互联网领域最热门的应用之一。随着技术的不断发展,数字人技术逐渐成熟,并开始在短视频领域得到广泛应用。数字人是指利用计算机技术模拟真实人类形象和行为的虚拟角色,其具备逼真的外形、流畅的肢体动作和自然的语言表达能力。数字人技术在短视频领域的应
- deep seek
m0_69576880
前端ai
1.介绍:DeepSeek是一款由国内人工智能公司研发的大型语言模型,拥有强大的自然语言处理能力,能够理解并回答问题,还能辅助写代码、整理资料和解决复杂的数学问题。免费开源,媲美ChatGPT最近最火爆的AI对话程序。www.deepseek.com这是deepseek官网2.这是deepseek注册页面3.国产语言对话ai,大家有兴趣的可以去试试。不过chatgpt也进行了改变,大家也可以免费使
- RWKV Runner:让RNN-LLM模型触手可及
步子哥
rnn人工智能深度学习
在这个信息爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为我们生活中不可或缺的一部分,尤其是大语言模型(LLM)在自然语言处理中的广泛应用。然而,尽管这些技术的潜力巨大,许多用户仍然面临着使用门槛高、配置复杂等问题。为了解决这一困境,RWKVRunner应运而生。它不仅提供了一个简便的接口,还让用户能够轻松地使用大语言模型。本文将深入探讨RWKVRunner的功能、安装步骤以及如何利用它来实现各种应用。RWK
- AI大模型(如GPT、BERT等)可以通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,显著提升测试效率
小赖同学啊
python人工智能自动化测试(apppcAPI)人工智能自然语言处理gpt
在软件测试中,AI大模型(如GPT、BERT等)可以通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,显著提升测试效率。以下是几个具体的应用场景及对应的代码实现示例:1.自动生成测试用例AI大模型可以根据需求文档或用户故事自动生成测试用例。代码示例(使用OpenAIGPTAPI):importopenai#设置OpenAIAPI密钥openai.api_key="your-openai-api-key"#
- 清影2.0(AI视频生成)技术浅析(二):自然语言处理
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能音视频AIGC深度学习机器学习
清影2.0(AI视频生成)中的自然语言处理(NLP)技术是其核心组件之一,负责将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示,从而指导后续的视频生成过程。一、基本原理1.目标清影2.0的NLP技术旨在将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示,从而指导后续的视频生成。具体目标包括:1.深度语义理解:理解文本的语义、情感、意图等深层次信息。2.上下文关联:捕捉文本中词语之间、句子之间
- Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习
matlabgoodboy
计算机视觉python深度学习
了解您的需求,您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务,特别是在目标检测、自然语言处理(NLP)、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测:目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定对象,并确定它们的位置。Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和计算机视觉
- 使用OpenAI API进行文本分类标注
dgay_hua
人工智能python
技术背景介绍文本分类标注(Tagging)是一种非常有用的技术,可以对文档进行分类,例如情感分析、语言检测、风格判断、主题识别等。这项技术在自然语言处理(NLP)领域中有广泛的应用,例如社交媒体监控、客户反馈分析和自动化客服系统等。在本文中,我们将使用OpenAI的API,通过LangChain工具来进行文本分类标注。我们将展示如何定义分类函数和模式(schema),并通过实际代码演示实现文本分类
- 赋能 DeepSeek:打造图文互生能力,助力测试工程师提效
Python测试之道
人工智能python
前言作为测试工程师,我们日常工作中经常需要处理图文相关的任务,例如:基于测试需求生成示意图:通过简单的文字描述生成流程图、架构图等,提高测试设计效率。从图中提取关键信息生成文档:从截图或流程图中提取重要信息,自动生成测试用例或需求分析。然而,DeepSeek-r1:1.5b本地模型虽然在自然语言处理方面表现出色,但并不具备直接的图像生成或图像解析能力。如果能为DeepSeek增加“图生文”或“文生
- 利用Infinity Embeddings创建文本嵌入
qahaj
python
技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系,使得在后续的任务(如文本分类、相似度计算等)中非常实用。Infinity嵌入模型是一种能够方便创建高质量文本嵌入的现代工具。核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型,通过对输入的文本数据进行编码,生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
- 在DeepSeek面前,还需要学习.NET吗?
dotNET跨平台
学习
随着人工智能技术的快速发展,像DeepSeek这样的大模型不断涌现,给技术领域带来了新的变革和挑战。与此同时,.NET作为微软推出的成熟技术平台,也有着自己独特的地位和价值。那么在DeepSeek面前,是否还需要学习.NET呢?答案是肯定的,原因主要有以下几点:应用场景不同-DeepSeek:主要聚焦于自然语言处理、智能对话等人工智能领域,为用户提供智能问答、文本生成等服务。例如,用户可以通过De
- 大语言模型原理基础与前沿 通过稀疏MoE扩展视觉语言模型
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
大语言模型原理基础与前沿通过稀疏MoE扩展视觉语言模型1.背景介绍在人工智能领域,语言模型和视觉模型的结合已经成为一个重要的研究方向。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等,已经在自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成果。而视觉语言模型(Vision-LanguageModels,VLMs)则通过结合视觉和语言信息,进一步提升了模型在多模态任务中
- 26、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-理解加程序,怎么把现实的词翻译给机器识别。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习自然语言处理人工智能
一、怎么能让机器能够理解我们的语言呢,我们可以利用神经网络干很多的事情,那么我们是不是也可以用神经元做自然语言处理呢,现在很多的实际应用已经说明了这个问题,可以这么做。那我们考虑一下该怎么做,首先我们应该把我们现实中的每一个单词都用一个词向量来进行表示:importnumpyasnponehots={}onehots['cat']=np.array([1,0,0,0])onehots['the']
- 27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论,来判断电影评论是积极的,还是消极的。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习自然语言处理人工智能
一、如果我们要做这个项目,第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。这里提供两个数据集,一个是原始评论数据集《reviews.txt》,以及对应的评论是消极还是积极的数据集《labels.txt》,下面的程序就是找到这两个数据集,并把对应的数据集的内容分别赋值给reviews和labelsdefpretty_print_review_and_label(i):print(labels[i]+"\
- 探索Hugging Face平台:AI工具和集成指南
stjklkjhgffxw
人工智能python
探索HuggingFace平台:AI工具和集成指南在人工智能和自然语言处理领域,HuggingFace无疑是一个备受瞩目的平台。无论是开发者还是研究者,大家都能从中找到适合的资源和工具。本篇文章旨在为大家深入介绍如何在HuggingFace平台上使用不同的功能模块,包括模型、API和工具集成。主要内容1.安装和集成要使用HuggingFace与Langchain的集成功能,我们首先需要安装lang
- 使用 OpenAI API 创建智能聊天机器人
vaidfl
机器人python
1.技术背景介绍在人工智能应用中,聊天机器人是一种非常流行的应用。得益于近几年自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,聊天机器人已经从简单的问答模式发展到能够进行复杂对话的智能助手。本篇文章将深入介绍如何使用OpenAI提供的API构建一个智能聊天机器人,并通过实际代码演示实现过程。2.核心原理解析OpenAI提供的GPT模型是目前最先进的语言生成模型之一,它可以生成自然流畅的文本。我们可以通过调用
- 使用OpenAI的API构建聊天机器人
dgay_hua
机器人python
技术背景介绍聊天机器人是近年来热门的AI应用之一,无论是客服系统、智能助手还是社交娱乐,都可以看到其身影。构建一个高效的聊天机器人,离不开强大的自然语言处理模型。OpenAI提供的API为开发者简化了这一过程,本文将介绍如何使用OpenAI的API服务构建一个基本的聊天机器人。核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型(GPT),它通过大量文本数据训练,学习语言模式和上下文关联,从而能够生成
- Andrej Karpathy:计算范式的变革者
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
《AndrejKarpathy:计算范式的变革者》概述本文旨在全面探讨AndrejKarpathy在计算范式变革中的角色和贡献。AndrejKarpathy是一位世界级的人工智能专家,程序员,软件架构师,CTO,同时也是计算机图灵奖获得者,计算机编程和人工智能领域大师。他以其深刻的技术见解,对深度学习和自然语言处理领域的贡献,以及对计算范式的革新性思考,成为了当今技术领域的引领者之一。本文分为六个
- 人工智能之自然语言处理技术演进
香橙薄荷心
AI人工智能自然语言处理
自然语言处理技术演进自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能的重要分支,旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。近年来,NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进,尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下,取得了显著突破。本文将深入探讨NLP技术的演进历程、核心模型及其应用,并通过具体案例和代码示例帮助读者理解其实际应用。1.NLP技术演进历程
- 利用gensim生成词袋模型(基于频次和基于TF-IDF)
weixin_50291342
文本表示自然语言处理python机器学习
前言参考文献:胡盼盼编著.自然语言处理从入门到实战[M].中国铁道出版社,2020.最近在学习文本表示的一种最简单方式——词袋模型,书中给出了使用gensim生成词袋模型的代码,原代码就来自于这本书,我加了一些注释,方便理解代码。一、引入库fromgensim.modelsimportTfidfModelfromgensim.corporaimportDictionaryimportjieba二、
- RAG中的双编码器与跨编码器模型
人工智能
RAG中的双编码器与跨编码器模型阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-13近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】检索增强生成(RAG)是一个强大的框架,它结合了基于检索和基于生成的自然语言处理(NLP)任务方法。RAG不只是依赖生成模型,而是通过检索相关文档或段落来利用外
- GPT 系列模型发展史:从 GPT 到 ChatGPT 的演进与技术细节
Ash Butterfield
nlpgptchatgpt
从GPT到ChatGPT,OpenAI用短短几年时间,彻底改变了自然语言处理(NLP)的格局。让我们一起回顾这段激动人心的技术演进史!GPT(2018):划时代的起点:GPT(GenerativePre-trainedTransformer)首次将Transformer架构与无监督预训练结合,开启了大规模语言模型的新时代。核心突破:通过海量文本预训练+任务微调,GPT展示了强大的泛化能力。GPT-
- 自然语言处理(NLP)入门:基础概念与应用场景
Ash Butterfield
nlp自然语言处理人工智能
什么是自然语言处理(NLP)?自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。换句话说,NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术,它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。NLP的核心目标是将非结构化的自然语言(如文本和语音)转化为结构化数据,使机器能够高效处理、分析和生
- 【Elasticsearch】分词器概述
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
Elasticsearch分词与神经网络分词的区别Elasticsearch的分词过程产生的是优化用于搜索和检索的语言学分词。这与机器学习和自然语言处理中的神经分词不同。神经分词器将字符串转换为更小的子词分词,这些分词被编码为向量,供神经网络使用。Elasticsearch没有内置的神经分词器。分词器接收一个字符流,将其分解为单独的分词(通常是单个单词),并输出一个分词流。例如,`whitespa
- deepseek和chatgpt对比
dev.null
AI#NLPchatgpt
DeepSeek和ChatGPT都是自然语言处理领域的工具,但它们的设计目标和功能有所不同。功能定位:ChatGPT是一个基于OpenAIGPT-3或GPT-4的聊天机器人,旨在进行人机对话、文本生成、问题解答等,广泛应用于教育、客服、创意写作等领域。它的核心功能是生成自然、流畅的对话内容,并能够处理各种复杂的语言任务。DeepSeek(假设你是指某种搜索引擎工具或者特定的语义分析工具)通常聚焦于
- 获取 OpenAI API Key GPT-4o Mini 模型并开发调用部署ChatGPT聊天
chatgptopenai
获取OpenAIAPIKey并开发调用GPT-4oMini模型OpenAI提供的API可以让开发者轻松调用其强大的自然语言处理模型。以下是获取OpenAIAPIKey并调用GPT-4oMini模型的详细步骤。一、注册OpenAI账户访问官网:打开[OpenAI官方网站]。创建账户:点击页面右上角的“SignUp”按钮,输入你的电子邮件地址和密码。验证邮箱:根据收到的邮件提示,完成邮箱验证。填写信息
- 从零开始大模型开发与微调:Miniconda的下载与安装
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
从零开始大模型开发与微调:Miniconda的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和机器学习技术的快速发展,大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)已经成为当前研究和应用的热点。这些模型通过在海量文本数据上进行预训练,能够捕捉到丰富的语义和上下文信息,从而在自然语言处理任务中表现出色。然而,训练这些庞大的模型需要大量的计算资源,对于普通开发者来说,从头开始训练一个大模型是一个巨大
- DeepSeek 实现原理探析
rockmelodies
人工智能aideepseek深度学习
DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术,它通过结合自然语言处理(NLP)、信息检索(IR)和机器学习(ML)等多领域的技术,旨在提供更加精准、智能的搜索结果。本文将深入探讨DeepSeek的实现原理,分析其核心技术及其在实际应用中的表现。一、DeepSeek的核心技术自然语言处理(NLP)词嵌入(WordEmbedding):DeepSeek使用如Word
- 【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系
我的青春不太冷
人工智能机器学习数学
目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数图像变换:想象我们有一张二维图片,图片里有个点,它的位置用坐标((x,y))表示。现在我们想把这个点绕着图片的原点(就像把纸钉在墙上,以钉子的位置为中心)逆时针旋转一定角度
- Python NLP 自然语言处理
简简单单OnlineZuozuo
m1Python领域python自然语言处理开发语言
文章目录PythonNLP自然语言处理PythonNLP自然语言处理"""基于https://github.com/isnowfy/snownlp$pipinstallsnownlp"""fromsnownlpimportSnowNLP#分词defsnownlp_cut(text):returnSnowNLP(text).words#词性标准defsnownlp_tags(text):#返回积极情
- 【AI】人工智能没那么神秘!
仇辉攻防
人工智能ai语言模型自然语言处理机器学习深度学习网络安全
AI是什么?人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。AI人工智能不是简单的应用程序,而是一类技术,包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成,其中代码用于实现算法,数据用于训练模型,最终形成智能决策能力。AI可以嵌入到应用程序中,但其本身是一个复杂的技术体系。AI为什么这么聪明?AI之所以看起来很聪明,主要是因为它通
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">