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(initial)
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1模型量化的必要性:降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大,其在资源受限的设备(如移动端、嵌入式设备)上的部署面临着巨大的挑战。即使在服务器端,部署大型模型也会带来高昂的计算成本和能源消耗。模型量化(ModelQuantization)作为一种关键的模型压缩和加速技术应运而生。其核心思想是将模型中的浮点数(通常是FP32或FP16)表示的权重和激活值转换为低精度整数(
- 百度快速收录2025最新科普
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跨境物流的智能突围战宁波某RCEP跨境物流平台接入214维特征矩阵后:✅'智能清关系统’72小时冲进TOP3✅'东盟电子报关’长尾词覆盖量暴涨4.2倍✅日均有效询盘突破300+技术三板斧:标题智能提取引擎(支持38种语义变异)动态阻抗参数混淆(误差≤0.15μΩ)实时工商特征同步(每2小时更新)2025生存指南:采用神经网络语义映射(NLP准确率98.2%)部署质量监控系统(误差率≤0.15%)加
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ESP32-S3是一款专为AIoT(人工智能物联网)市场打造的MCU(微控制器单元)芯片,集成了2.4GHzWi-Fi和Bluetooth5(LE)功能。以下是对ESP32-S3的详细介绍:一、核心性能处理器:搭载Xtensa®32位LX7双核处理器,主频高达240MHz。内存:内置512KBSRAM(静态随机存取存储器),同时支持更大容量的高速OctalSPIflash和片外RAM,用户可配置数
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人工智能(AI)的PPT介绍内容提纲,可以帮助你在演示中全面而清晰地阐述AI的概念、历史、技术及应用。这些内容可以直接填入PPT的每一张幻灯片中,帮助你高效地介绍主题,文末精选了10套AI人工智能PPT模板,可下载幻灯片1:封面标题:人工智能(AI)的简介副标题:探索智能未来演讲者:你的名字日期:如2023年10月XX日幻灯片2:目录什么是人工智能人工智能的历史人工智能的基本技术人工智能的应用领域
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1.概述在这个信息过载的时代,能够吸引并持续吸引观众的注意力无疑成为了一项艰巨的任务。公众演讲领域正经历着一场由人工智能(AI)引领的革命。AI不仅在制作引人入胜的内容方面发挥作用,而且在分析演讲的传递方式上也起着关键作用,它正在彻底改变我们传递信息的传统模式。这篇深度博文将带您一探演示技术激动人心的未来,特别是聚焦于AI如何助力演讲者打造既具有影响力又富有吸引力的观众体验。从内容创作到演讲分析,
- 人工智能演讲PPT:普及这一篇就够了
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人工智能演讲PPT:普及这一篇就够了【下载地址】人工智能演讲PPT普及这一篇就够了人工智能演讲PPT:普及这一篇就够了欢迎来到本资源页面,这里提供一份精心制作的人工智能(AI)主题PPT,专为演讲、科普和学习场合设计项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/12b6a欢迎来到本资源页面,这里提供一份精心制作的人工智能(A
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详细资料请看本解读文章的最后内容。资料解读:适合企业内训的AI工具实操培训教程在当今数字化时代,人工智能(AI)技术迅速发展,深度融入到各个领域,AIGC(人工智能生成内容)更是成为内容创作的新趋势,为企业提升效率、创新发展带来了新契机。这份培训教程聚焦多种AI工具,尤其是DeepSeek,为企业员工提供了全面的实操指导。AIGC指利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容,让AI协助甚
- 《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》
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在科技飞速发展的当下,人工智能与鸿蒙系统的集成开发开辟了创新的前沿领域。这一融合不仅代表着技术的演进,更预示着智能设备生态的全新变革。而在这场技术盛宴的背后,坚实的硬件配置是确保开发顺利进行的关键,它就像一座大厦的基石,决定了上层建筑的高度和稳定性。处理器:运算核心的澎湃动力处理器作为硬件系统的核心,在人工智能与鸿蒙系统集成开发中扮演着至关重要的角色。对于模型训练任务,尤其是深度学习模型,其复杂的
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#清理环境信息,与上课内容无关importosos.environ["LANGCHAIN_PROJECT"]=""os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"]=""os.environ["LANGCHAIN_ENDPOINT"]=""os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"]=""#安装所需要使用的包!pipinstallopenailanggraphA
- 嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速
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嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速引言随着嵌入式AI设备的广泛应用,模型的计算效率和存储需求成为核心挑战。由于嵌入式系统通常资源受限,传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此,模型压缩和加速技术应运而生,旨在减少计算量、降低存储需求,同时尽可能保持模型的准确性。本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法,包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等,并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常
- cv君独家视角 | AI内幕系列七:EfficientViT模型:基于多尺度线性注意力模块,实现高效的高分辨率密集预测
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cv君独家视角AI内幕系列原创项目级实战项目深度学习与计算机视觉精品1024程序员节EfficientViT高分辨率密集预测任务高分辨率视觉模型Transformer人工智能计算机视觉
专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题,旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱,展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章,我们将带您深入了解AI的各个领域,从计算机视觉到文本语音等多模态领域,从基础理论到前沿技术,从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家,还是对这一领域充满好奇的读者,这个系列都将为您提供高价值的见解和启发,为您带来横
- UNet 改进:添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力
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目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件,广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块:多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作,处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
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NVIDIA显卡型号显卡分N卡和A卡,这个N卡指的是英伟达(NVIDIA),A卡之前是ATI(后来被AMD收购),现在的A卡指的就是AMD显卡。如果是为了玩游戏或者是学深度学习,选显卡肯定是要选N卡,因为A卡对于游戏优化的没有N卡好。(1)图中的GTX表示是英伟达的一个系列名称,全称叫GeForceGTX,GTX定位高端显卡系列,从低到高排名:GS/GT/GTS/GTX/RTX/Ultra,从20
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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/情感识别一直是AI领域的难题,尤其是视觉与音频信号的融合。单独依赖视觉或音频的模型,往往
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- 认知科学:解决复杂问题的5个关键策略
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AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍认知科学是一门研究人类思维、认知和行为的科学。它涉及到大脑、神经科学、心理学、语言学、人工智能和计算机科学等多个领域。认知科学试图揭示人类如何理解和处理信息,以及如何进行决策和行动。在本文中,我们将探讨5个关键策略,这些策略可以帮助我们解决复杂问题。这些策略包括:模式识别规则抽取推理和逻辑推理知识表示和知识图谱多模态处理我们将在接下来的部分中详细讨论这些策略,并提供代码实例和数学模型公
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方向一:介绍人工智能技术的发展历程和现状,指出它的应用领域和前景一、人工智能技术的发展历程人工智能(ArtificialIntelligence,AI)作为一门学科,其起源可以追溯到20世纪50年代。最初,AI的研究主要集中在逻辑推理、机器学习和自然语言处理等领域,目标是使机器能够模拟人类的智能行为。尽管在早期的探索中,AI遭遇了诸多挑战和瓶颈,但其发展潜力逐渐被认可,并在随后几十年中得到了迅速的
- 如何优化AI模型的Prompt:深度指南
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随着人工智能(AI)技术的快速发展,AI模型在文本生成、翻译、问答等领域的应用越来越广泛。在使用这些模型时,**Prompt(提示)**的质量直接影响输出结果的好坏。优化Prompt不仅能提升生成文本的准确性,还能显著提高工作效率。作为一个希望提升AI应用效果的普通人,如何才能优化Prompt呢?本文将为你提供一份详细的指南,涵盖从基础知识到高级技巧的各个方面。一、什么是Prompt?1.1定义P
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在当今数字化时代,人工智能(AI)行业正以前所未有的速度蓬勃发展,深刻地改变着我们的生活、工作和社会格局。从基础技术的突破到广泛的应用场景拓展,AI展现出了一系列令人瞩目的发展趋势,预示着一个充满无限可能的未来。一、技术创新持续突破模型规模与性能提升AI模型正朝着更大规模、更复杂的方向发展。以GPT系列为代表的大语言模型,参数数量不断攀升,从GPT-2的15亿参数到GPT-4的万亿级参数,模型的语
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- DeepSeek R1有什么不同
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- 基于RWA 与 AI-Agent 协同的企业数字化生态构建
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在当前数字经济高速发展的背景下,企业数字化转型已成为提升竞争力和创新能力的必由之路。以实体零售与文旅行业为代表的传统产业,正通过现实世界资产(RWA)数字化与人工智能代理(AI-Agent)的协同应用,构建全新的数字生态系统。正如“无数据不基础、无token不可信、无AI不产品、无产业不应用”这一理念所强调的,数字化生态的建立必须依托数据、信任机制、智能技术以及产业深度融合,才能实现真正的转型升级
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文章目录人工智能到大模型机器学习深度学习大模型Prompt工程:大模型沟通的桥梁在人工智能的广袤领域中,大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。它仿佛是一座连接人类与人工智能的桥梁,让我们能够更加深入地探索和利用人工智能的强大能力。而要实现与大模型的高效沟通,Prompt工程扮演着至关重要的角色。让我们一起走进Prompt工程的奇妙世界,探寻大模型沟通的奥秘。人工智能到大模型“人工智能是一种模拟人类智能的
- 科技创新:改变生活的力量与未来趋势
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人工智能在智能客服中的应用越来越普遍。它改变了传统的客服模式。AI可以快速回答用户的问题,提高了客服效率和服务质量。首先,人工智能能够处理大量信息。智能客服可以在几秒钟内回应客户的请求。这比人工客服快得多。客户不需要等待很久就能得到答案。举个例子,某电商平台使用AI聊天机器人来处理用户咨询。这个机器人能够24小时工作,随时解决问题。这样,顾客体验得到了显著提升。其次,人工智能能提供个性化服务。通过
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Cursor终极使用指南:从零开始走向AI编程问什么是cursor?mindmaproot(Cursor核心功能)智能编码代码生成自动补全错误修复项目管理多窗口布局版本控制终端集成个性设置主题定制快捷键配置插件扩展AI协作对话编程知识检索文档生成前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc
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大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- Gemma 3 发布:最强单 GPU/TPU 可运行模型,性能超 Llama-405B!
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- 神经网络完成训练的详细过程
每天五分钟玩转人工智能
神经网络人工智能深度学习pytorch机器学习优化算法包括梯度下降法
神经网络完成训练的详细过程一、神经网络的基本概念神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型,由大量的神经元(节点)和它们之间的连接(权重)组成。神经元接收输入信号,通过加权求和和激活函数的处理,产生输出信号。这些输出信号又可以作为其他神经元的输入,从而形成一个复杂的网络结构。神经网络的训练过程就是调整这些权重和偏置(每个神经元除了有权重外,还有一个偏置项,用于调整输出的阈值),使得网络的输出能够尽可
- 大模型生成人物关系思维导图的实战教程
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大模型生成人物关系生成思维导图实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了大模型生成人物关系思维导图的实战教程,希望对使用大语言模型的同学们有所帮
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
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javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$