大吐槽: 信不信由你,反正我是信了[29p]

技术日报开源项目
项目介绍：项目分为资讯和图片和关于三大类，资讯分为github、hacker、SegmentFault、jobBole、技术头条、Android、ios、和all，图片是美女福利图片、并提供下载。项目已在应用宝上线：地址http://android.myapp.com/myapp/detail.htm?apkName=com.infomation.haiffeng项目用到的技术框架1：采用okht
AlphaGPT通过国家AIGC生成式算法备案，为法律专业人士提供更加合规可靠的ai技术支持资讯分享周 AIGC 人工智能
在当前互联网信息时代,大模型算法已成各行业不可或缺的核心,不仅改善生活和工作,也在创新中展现巨大潜力。然而,随着算法应用的普及,如何合规管理算法,保护用户权益和隐私,确保公正运行,成为重要议题。日前,国内领先的法律科技企业iCourt宣布,其自主研发的法律垂类领域大模型AlphaGPT成功通过国家生成式模型深度学习合成算法备案。本次备案的通过,彰显了iCourt在法律AI领域有迈向了一个新的里程碑
满血DeepSeek加持的AlphaGPT，助力高文律师事务所全面拥抱AI
2025年初,中国团队精心雕琢的通用大模型DeepSeek凭借其创新的架构优化以及深入的数据挖掘技术,在逻辑推理、多轮对话和知识搜索等关键领域大放异彩,其为诸多垂直领域,特别是法律行业的智能化转型,开拓了全新的方向。2月8日,法律科技领域的领军者iCourt将旗下的AlphaGPT与DeepSeek深度融合,重磅推出业内首款“DeepSeek+法律专业”AI大模型。这一创举彻底打破了传统法律智能工
C++11标准库算法：深入理解std::none_of 码事漫谈 c++11 c++算法 java
文章目录函数原型与核心语义模板参数约束实现原理与标准库设计思想与all_of/any_of的逻辑关系应用场景1.输入验证2.状态检查3.与函数对象结合4.替代传统循环性能特性与注意事项复杂度保证迭代器选择建议谓词设计要点C++标准演进与扩展总结C++11标准为STL带来了诸多革命性改进，其中算法库的扩展尤为引人注目。std::none_of作为新增的三大逻辑判断算法之一（与std::all_of、
AI 行业早报：微软发布诊断工具，上海聚焦四大应用场景 AI生存日记人工智能 microsoft Open AI大模型机器学习
2025年7月伊始，AI领域技术突破与产业布局齐头并进：微软推出的AI诊断工具展现出超越医生的诊断能力，上海发布重点应用场景推动技术落地，亚马逊、OpenAI等企业则在人才与算力布局上动作频频，勾勒出AI技术商业化的多元路径。微软AI诊断工具登场，医疗场景再添利器6月30日，微软在官方博客宣布推出AI诊断工具MicrosoftAIDiagnosticOrchestrator（MAI-DxO）。该工
【AIGC时代】OneCode前端框架入门指南：从环境搭建到第一个应用低代码老李 OneCode实战低代码软件行业学习前端框架
在人工智能生成内容(AIGC)技术飞速发展的今天，前端开发领域正经历着前所未有的变革。AI工具能够批量生成代码，但如何将这些自动生成的代码转化为可维护、高质量的生产级应用，成为开发者面临的核心挑战。OneCode框架凭借其独特的设计理念，在这一背景下展现出显著优势，本文将带您从零开始，快速掌握OneCode框架的使用方法。一、AIGC背景下选择OneCode框架的四大理由AIGC工具的普及为前端开
【SpringBoot】Spring Boot热部署方案的终极深度解析，覆盖IDEA配置、JRebel原理级实操、DevTools内核机制及生产级调优策略，共分6大模块夜雨hiyeyu.com spring boot intellij-idea 后端 maven java idea spring
SpringBoot热部署方案的终极深度解析，覆盖IDEA配置、JRebel原理级实操、DevTools内核机制及生产级调优策略一、热部署核心原理与架构1.JVM类加载机制限制2.字节码热替换技术对比二、JRebel企业级部署全流程1.深层配置指南2.多模块项目热加载3.热替换失败解决方案三、DevTools内核级调优1.类加载隔离机制2.资源热更新策略3.生产级问题诊断四、高效协同工作流1.ID
三维扫描赋能文化：蔡司3D扫描仪让木质文化遗产焕发新生-沪敖3D HuAo_3D 沪敖3D 3d扫描仪蔡司三维扫描仪蔡司三维扫描技术应用
挪威文化历史博物馆在其修复工作中融入现代3D扫描技术，让数百年的历史焕发新生。文化历史博物馆的工作文化历史博物馆是奥斯陆大学的一个院系。凭借其在文化历史管理、研究和传播方面的丰富专业知识，该博物馆被誉为挪威博物馆研究领域的领先机构。馆内展出了涵盖从石器时代、维京时代、中世纪直至近代的最大规模的考古学和民族学藏品。该院系的维京船屋博物馆于1926年开放，至今仍每年吸引着众多历史爱好者前来参观。复杂的
物联网全景解析：核心技术、多元应用与未来趋势
物联网（IoT）作为新一代信息技术的核心载体，正通过“万物互联”重塑人类生产生活方式。以下从核心技术、应用场景、未来趋势三个维度展开全景解析。一、核心技术：构建物联网的四大支柱传感器技术：数据采集的“神经末梢”功能：将物理世界（温度、湿度、压力等）和生物世界（心率、血压）的信号转化为数字信号，是物联网感知层的基础。创新方向：微型化：MEMS传感器体积缩小至毫米级，可嵌入可穿戴设备；智能化：集成滤波
数字平台的未来：区块链与域名创新的融合图景 boyedu 终端域名区块链区块链域名
在数字经济浪潮中，区块链技术与域名系统的创新结合正在重塑数字平台的底层逻辑。从去中心化身份认证到抗审查的域名解析，从数字资产确权到跨平台数据互通，这一融合不仅解决了传统互联网的核心痛点，更开辟了价值互联的新纪元。一、传统域名体系的困境与区块链的破局之道传统域名系统（DNS）的集中化架构暴露出三大结构性矛盾：信任依赖风险：ICANN主导的层级管理导致单点故障隐患，2021年Fastly缓存服务器宕机
六大技术支柱推动元宇宙发展:从区块链到物联网
元宇宙作为数字世界与现实世界深度融合的产物，其发展依赖于六大技术支柱的协同创新，这一技术集合被形象地称为“BIGANT”（大蚂蚁）。以下是对六大技术支柱的详细解析，重点阐述区块链与物联网的核心作用：一、区块链技术（Blockchain）：构建元宇宙的信任基石去中心化经济体系区块链通过NFT（非同质化通证）、DAO（去中心化自治组织）、智能合约等技术，为元宇宙提供了去中心化的价值流转机制。例如：NF
STM32F103五分钟入门系列（八）SysTick滴答定时器+SysTick中断实现跑马灯独独白 STM32F107 嵌入式 stm32 单片机 arm
学习板：STM32F103ZET6往期博客：STM32F103五分钟入门系列（一）跑马灯（库函数+寄存器）+加编程模板+GPIO总结STM32F103五分钟入门系列（二）GPIO的七大寄存器+GPIOx_LCKR作用和配置STM32F103五分钟入门系列（三）GPIO的常用库函数使用方法总结+一个网络上的误区STM32F103五分钟入门系列（四）蜂鸣器实验（库函数+寄存器）STM32F103五分钟
如何道破信息差，精准准备秋招？——应届生秋招全流程解析
信息差，是大多数应届生秋招失败的关键。本文将从认知差距、平台渠道、实战建议三大维度，帮你打破信息壁垒，走上offer收割之路。一、什么是秋招中的“信息差”？在秋招中，应届生之间的差距并非仅仅是技术实力，更在于“知道什么”和“知道怎么做”的能力差异。常见的信息差类型：信息差类型表现形式企业信息差不知道哪些公司在招人，不清楚岗位要求面试流程差不知道面试题类型、不清楚流程节点技术准备差不知道八股文、项目
筑牢 AIGC 安全防线：警惕提示词注入攻击 CS创新实验室 AIGC AIGC 安全大模型提示词提示词注入
在AIGC（生成式人工智能）技术蓬勃发展的当下，其在各个领域的应用日益广泛。然而，随着AIGC技术的深入应用，安全问题也逐渐凸显，提示词注入攻击便是其中不容忽视的一大威胁。对于AIGC开发者而言，深入了解提示词注入攻击并做好防范工作，是保障AIGC系统安全稳定运行的关键。提示词注入攻击的基本知识提示词注入攻击是指攻击者通过精心设计和构造提示词，利用AIGC模型对输入文本的处理机制，干扰模型的正常运
大语言模型与增强现实：空间计算时代的AI原生应用 Agentic AI人工智能与大数据 CS 语言模型 ar 空间计算 ai
大语言模型与增强现实：空间计算时代的AI原生应用关键词：大语言模型（LLM）、增强现实（AR）、空间计算、AI原生应用、多模态交互、具身智能、虚实融合摘要：当“能对话的AI大脑”（大语言模型）遇到“能叠加虚拟世界的魔法眼镜”（增强现实），一场空间计算时代的革命正在发生。本文将带你一步步拆解大语言模型与AR的“强强联合”：从基础概念到技术原理，从真实案例到未来趋势，用“给小学生讲故事”的方式，讲清这
AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显 AI学长带你学AI 人工智能 gpt ai
AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显关键词：人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要：本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型的技术优势。我们将从GPT的核心架构出发，分析其独特的技术特点，包括自注意力机制、预训练-微调范式、零样本学习能力等。通过与传统NLP方法的对比，揭
Kimi 大模型支持 Tool Calling 功能，并入驻字节「扣子Coze」开发平台！铃灵狗新闻人工智能
Kimi大模型API支持ToolCalling功能Kimi大模型学会「使用工具」了，API已支持ToolCalling功能。开发者们在打造自己的AIAgents时，可以让Kimi大模型与丰富的自定义外部工具进行交互，打开AI应用更大的想象空间。例如，在对话中，当用户问到一家公司的地址时，Kimi大模型可以调用地图工具，直观地展示这家公司在地图上的具体位置和交通路线；如果用户想要把文稿做成演示文稿，
Spring AI深度解析（7/50）：Tool Calling 工具调用解析 Spring AI学习 spring 人工智能 microsoft
SpringAI深度解析（7/50）：ToolCalling工具调用解析一、工具调用的本质突破传统大模型存在两大核心限制：知识时效性与动作执行能力。SpringAI通过工具调用（ToolCalling）机制，将大模型从「信息处理中心」升级为「智能调度中枢」，实现三大飞跃：实时数据获取：连接数据库、API等动态数据源物理世界交互：触发硬件设备、业务流程复杂逻辑编排：多工具链式调用与结果聚合二、Spr
大语言模型的具身化——LLM-based Agents实战 apollowin123 人工智能语言模型深度学习
1.概述1.1Agent是什么长期以来，研究者们一直在追求与人类相当、乃至超越人类水平的通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence，AGI）。早在1950年代，AlanTuring就将「智能」的概念扩展到了人工实体，并提出了著名的图灵测试。这些人工智能实体通常被称为——代理（Agent）。「代理」这一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体
AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析 AIGC应用创新大全 AI大模型与大数据技术 AI人工智能与大数据应用开发 MCP&Agent 云算力网络 AI-native ai
#AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析>关键词：多模态交互、AI原生应用、人机交互、深度学习、应用场景>摘要：本文将深入解析多模态交互技术的核心原理，通过智能家居、医疗诊断、自动驾驶、教育创新和虚拟助手五大应用场景，揭示AI如何像人类感官协同工作般理解世界。文章包含技术原理图解、真实案例代码和未来趋势预测。##背景介绍###目的和范围解析多模态交互技术在AI原生应用中的落地实践，涵盖
专知智库数据场景生态：开启全球数字文明新纪元——数据零件×场景编码×SEI指数构建下一代数字经济基座人形机器人专利池研究中心数据场景架构师数据零件架构师数据场景生态人工智能数据场景架构师算法大数据
一、传统数字经济的“柏林墙困境”全球产业痛点扫描：数据孤岛化：企业间数据流通成本高达交易额37%（麦肯锡2024）价值黑箱化：85%数据资产无法量化定价（普华永道审计报告）技术碎片化：同类算法重复开发年耗$1800亿破局宣言：专知智库提出“可拆解、可组合、可交易”三可原则，以数据零件+场景编码+SEI计量重构全球数字基础设施二、三大基座：数字经济的新操作系统1.数据零件（DP）：技术场景最小单元革
10.5 实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程：批量生成数据稳定性秘籍少林码僧掌握先机！从 0 起步实战 AI 大模型微调打造核心竞争力机器学习深度学习人工智能语言模型
实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程：批量生成数据稳定性秘籍在当今人工智能蓬勃发展的时代，大语言模型（LLMs）如ChatGLM3的出现，为自然语言处理领域带来了革命性的变化。企业和开发者们纷纷寻求利用这些强大的模型来构建定制化的应用，以满足特定业务需求。其中，使用私有数据对ChatGLM3进行微调，成为了实现差异化竞争和提供个性化服务的关键途径。然而，在微调过程中，确保批量生成数据的稳定性
语言大模型综述
Paper:ASurveyofLargelanguageModels目录Paper:ASurveyofLargelanguageModels综述概要LLM关键技术规模定律（ScalingLaws）预训练与微调对齐调优（AlignmentTuning）外部工具集成GPT系列模型的技术演进模型检查点和APIPre-Training数据准备和处理数据准备数据预处理数据调度架构EmergentArchit
【附源码】基于flask框架求职招聘网站 (python+mysql+论文)
本系统（程序+源码）带文档lw万字以上文末可获取本课题的源码和程序系统程序文件列表系统的选题背景和意义选题背景：随着互联网技术的飞速发展，网络求职招聘已经成为了现代人才市场的一大趋势。传统的求职招聘方式逐渐被线上平台所取代，这主要得益于网络平台的便捷性、实时性和广泛性。然而，现有的求职招聘网站虽然数量众多，但质量参差不齐，用户体验也各不相同。一些求职者和招聘者在面对海量信息时，往往会感到无所适从，
一个小时快速部署大模型，附大模型书：ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调! LLM教程人工智能 langchain 知识图谱 Agent 大模型 LLM AI
这个教程有以下几部分构成：硬件配置概念介绍实操测试结果1.硬件配置本文使用的方法配置要求低，没有gpu也可以正常使用(就是有点慢)，不管是windows还是linux，都可以无障碍使用大模型，有脚就行，废话少说，let’srock!2.概念介绍几个部署要用到的概念，工具和项目huggingface:类似于模型的github，各种各样的开源模型都可以在这被找到.模型量化技术：这也是我们能够在低端设备
10.6 ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60% 少林码僧掌握先机！从 0 起步实战 AI 大模型微调打造核心竞争力 chatgpt 机器学习深度学习人工智能语言模型
ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%1.实战构造私有的微调数据集在微调大模型时，数据质量直接决定模型效果。本节将手把手教你如何构建高质量的私有微调数据集。1.1使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt核心思路：通过ChatGPT生成符合任务需求的样本数据，降低人工标注成本。步骤示例（以生成客服对话数据为例）：fromlangchain.prompts
大语言模型（LLM）课程学习（Curriculum Learning）、数据课程（data curriculum）指南：从原理到实践
在人工智能的浪潮之巅，我们总会惊叹于GPT-4、Llama3.1、Qwen2.5这些顶尖大语言模型（LLM）所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知，能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。一个自然而然的问题是：它们是如何“学”会这一切的？大多数人会回答：“用海量数据喂出来的。”这个答案只说对了一半。如果你认为只要把互联网上能找到的所有数据（比如15万亿个token）随机打乱，然后“一锅烩”地喂给模型，
企业级图表方案AG Charts v12正式发布：全新功能提升图表交互体验与开发效率
AGGrid成立于英国，致力于提供优秀的企业级数据表格及图表解决方案。AGGrid及AGCharts是其两大主要的高性能企业级JavaScript数据表格及图表解决方案，被全球开发者广泛采用。广泛应用于金融、电信、制造等行业，支持Angular、React、Vue和纯JavaScript项目，拥有企业级的性能与功能深度，凭借其卓越的性能、丰富的功能与高度可定制性，成为构建复杂数据驱动型应用的优选工
巨兽的阴影：大型语言模型的挑战与伦理深渊田园Coder 人工智能科普人工智能科普
当GPT-4这样的庞然大物能够流畅对话、撰写诗歌、编写代码、解析图像，甚至在某些测试中媲美人类专家时，大型语言模型（LLM）仿佛成为了无所不能的“智能神谕”。然而，在这令人目眩的成就之下，潜藏着复杂而严峻的挑战与伦理困境，如同光芒万丈的科技巨兽脚下那片难以忽视的深邃阴影。这些挑战并非技术进步的偶然副作用，而是深植于LLM的运作本质、训练数据来源以及其与社会交互的复杂性之中。它们警示我们，在追逐能力
为什么让AI洗碗比写诗难百倍？清华教授揭秘具身智能鸿沟 Loving_enjoy 计算机学科论文创新点机器学习人工智能 facebook 课程设计
>**人类小脑数亿年进化出的运动智慧，成了AI最难破解的密码**2025年3月，一位网友困惑地发问：“我想让人工智能替我洗碗做饭洗衣服，没想到现在的AI反而在画画、写歌、搞创作……”对此，全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光一针见血地指出：**“大模型没有创新能力，想让AI干体力活还要靠具身智能的发展。”**这个看似矛盾的现象背后，隐藏着人工智能发展进程中一个惊人的认知盲区。清华大学心
关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题何必如此文件下载压缩 jsp 文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\"; 下载路径 string tmpfileName=jar.zip; &n
【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
spark master web ui 端口8080被占用解决方法 daizj 8080 端口占用 spark master web ui
spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法： 1、cd SPARK_HOME/sbin 2、vi start-master.sh 3、定位到下面部分
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取周凡杨 oracle 执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上) 一：简要说明在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
spring中datasource配置 g21121 dataSource
datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm  <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三）老A不折腾 finereport FAQ 报表软件
这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、repeated column width is largerthan paper width：这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
mysql 用户管理墙头上一根草 linux mysql user
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans spring Spring 入门 Spring 实例 Spring3 Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
百度词库联想 annan211 百度
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>RunJS</title&g
int数据与byte之间的相互转换实现代码百合不是茶位移 int转byte byte转int 基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来; 主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029 int转byte; byte转int; /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
简单模拟实现数据库连接池 bijian1013 java thread java多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池实例1： package com.bijian.thread; public class DB { //private static final int MAX_COUNT = 10; private static final DB instance = new DB(); private int count = 0; private i
一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 java weblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下： String vuser_id = "weblogic"; String vuse
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。 1. 定义三个POJO Person类 package com.tom.hes
【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
1. hadoop-daemon.sh 1.1 启动HDFS ./hadoop-daemon.sh start namenode ./hadoop-daemon.sh start datanode 通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNa
中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理灰度
中国互联网走在“灰度”上（转）文/孕峰第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 bylijinnan java
public class PrintMatrixClockwisely { /** * Q51.输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。例如：如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9
mongoDB 用户管理开窍的石头 mongoDB用户管理
1:添加用户第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin） db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]}); 第一个参数用户的名字第二个参数
[游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题 comsci 生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气 &nb
java 二维数组如何存入数据库 cuiyadll java
using System; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Xml; using System.Xml.Serialization; using System.IO; namespace WindowsFormsApplication1 {
本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA) darrenzhu java spring local global transaction
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Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练 dcj3sjt126com linux alias
用途说明设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。常用参数格式：alias 格式：ali
yii2 restful web服务[格式响应] dcj3sjt126com PHP yii2
响应格式当处理一个 RESTful API 请求时，一个应用程序通常需要如下步骤来处理响应格式：确定可能影响响应格式的各种因素，例如媒介类型，语言，版本，等等。这个过程也被称为 content negotiation。资源对象转换为数组，如在 Resources 部分中所描述的。通过 [[yii\rest\Serializer]]
MongoDB索引调优（2）——[十] eksliang mongodb MongoDB索引优化
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述上一篇文档中也说明了，MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样，优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB，所有这里只讲MongoDB需要注意的地方二、索引内嵌文档可以在嵌套文档的键上建立索引，方式与正常
当滑动到顶部和底部时，实现Item的分离效果的ListView gundumw100 android
拉动ListView，Item之间的间距会变大，释放后恢复原样； package cn.tangdada.tangbang.widget; import android.annotation.TargetApi; import android.content.Context; import android.content.res.TypedArray; import andr
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预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版 kakajw ThinkPad 预装改装 windows 7 windows 8
该教程具有普遍参考性，特别适用于联想的机器，其他品牌机器的处理过程也大同小异。该教程是个人多次尝试和总结的结果，实用性强，推荐给需要的人！缘由小弟最近入手笔记本ThinkPad T440，但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统，而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件，消耗不少的系统资源（本本的内存为4G，系统启动完成时，物理内存占用比
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java术语（PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO） Luob. DAO POJO DTO po VO BO
PO(persistant object) 持久对象在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO(value object) 值对象通
算法复杂度 Wuaner Algorithm
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