FAB苹果
FAB苹果

【付爱宝特种兵训练第十二天成长日记】

【付爱宝特种兵训练第十二天成长日记】_第1张图片
图片发自App

今天七夕节，不知道从什么时候人们逢节必过，我是对节日没什么概念的人，所以今天依然工作怗碌，送儿子试园，发货、到货、沟通代理、听课、写作业⋯紧张又充实

你可能感兴趣的:(【付爱宝特种兵训练第十二天成长日记】)

  • 最全中文对话数据集（不定期更新） 数据猎手小k 人工智能大数据
    随着人工智能技术的发展，自然语言处理（NLP）领域中的对话系统逐渐成为研究的热点。为了提升对话系统的性能，需要大量的高质量对话数据来训练和优化模型。然而，中文对话数据相对于英文来说较为稀缺，且质量参差不齐，这限制了中文对话系统的发展。因此，构建大规模、高质量的中文对话数据集成为了一个迫切的需求。一、研究意义1、推动中文NLP发展：大规模高质量的中文对话数据集能够为中文自然语言处理领域的研究提供基础
  • 【保姆级视频教程（二）】YOLOv12训练数据集构建：标签格式转换-划分-YAML 配置 避坑指南 | 小白也能轻松玩转目标检测！ 一只云卷云舒 YOLOv12保姆级通关教程YOLO目标检测人工智能Ultralytics数据集YOLOv12小白教程
    【2025全站首发】YOLOv12训练数据集构建：标签格式转换-划分-YAML配置避坑指南|小白也能轻松玩转目标检测！文章目录1.数据集准备1.1标签格式转换1.2数据集划分1.3yaml配置文件创建2.训练验证1.数据集准备示例数据集下载链接：PKU-Market-PCB数据集1.1标签格式转换cursorprompt请撰写一个py脚本。将@Annotations文件夹下的所有类别的xml格式的
  • DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践 量子纠缠BUG DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能深度学习机器学习
    第一章：DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台，构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在：1.1.1多模态智能引擎自然语言处理：支持文本生成（NLG）、语义理解（NLU）、情感分析等计算机视觉：提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互：包含语音识别（ASR）、语音合成（TTS）及声纹识别
  • 第十章：服务器消费者管理模块 转调 仿Rabbit消息队列c++消息队列
    目录第一节：代码实现1-1.Consumer类1-2.QueueConsumer类1-3.QueueConsumerManger类第二节：单元测试下期预告：服务器的消费者管理模块在mqserver目录下实现。第一节：代码实现创建一个名为mq_consumer.hpp的文件，打开并做好前置工作：#ifndef__M_CONSUMER_H__#define__M_CONSUMER_H__#includ
  • 2025，AI变现有哪些机遇与挑战？ Imagination官方博客 人工智能
    大模型的能力边界在不断拓宽，主流云端大模型普遍具备了多模态推理能力。技术路线上，也不再局限于算力堆叠，而是探索强化学习、符号推理、类脑计算等新路径。并且，投入更小、更垂直的小模型涌现，为特定领域的应用提供了更高效的解决方案。与此同时，我国大模型领域仍然存在多方面痛点，例如：云端训练成本高、高端算力存在“卡脖子”风险、优质数据匮乏、人才缺口、AI算法开源生态仍需强化、数据安全和隐私问题等等，仍是市场
  • 哪个分账系统好一些 多语言电商系统 电商分账系统支付分账系统
    根据当前市场主流方案和行业实践，不同规模及业务场景下的分账系统推荐如下：一、按企业规模选择‌中小型电商/初创企业‌支付宝分账系统：依托超12亿用户生态，支持跨境分账能力，适合基础分账场景‌微信支付分账：无缝对接社交电商场景，支持多维度分账规则配置‌商淘云基础版：提供合规资金存管方案，规避"二清"风险‌‌中大型平台企业‌商淘云旗舰版：支持动态分账比例和自动结算，满足复杂业务需求‌微众银行分账通：通过
  • haclon模板匹配 CallZhang210 haclon视觉检测
    *打开窗口dev_open_window(0,0,512,512,'black',WindowHandle)*显示图像（用于创建模板的图像）read_image(Image,'D:/训练照片/4.png')dev_display(Image)*在图像上手动绘制ROI，即选择绘制的模板区域draw_rectangle1(WindowHandle,Row1,Column1,Row2,Column2)*
  • 自编码器（Autoencoders） 路野yue 机器学习人工智能深度学习
    自编码器（Autoencoders）:自编码器由编码器和解码器组成，编码器将输入数据压缩为低维表示，解码器将其还原为原始数据。通过训练，自编码器能够学习数据的有效表示，常用于降维和特征提取。相比于独立模型，它的输入输出更灵活，且可以在输入完成后在完成解码。1.基本结构自编码器由两部分组成：编码器（Encoder）：将输入数据压缩为低维表示（编码）。解码器（Decoder）：从编码中重建原始数据。2
  • 深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26） 北岛寒沫 逐界星辰2025计算机科研深度学习论文阅读笔记
    文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加，就会出现梯度消失和梯度下降现象，妨碍模型的收敛。不过，这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是，尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛，又出现了另外一个问题，即随着模型深度的增加，模型的准确率反而下
  • 大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练 AI天才研究院 计算ChatGPTtransformer
    大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系2.1大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）2.2预训练（Pre-tr
  • 大模型核心技术原理: Transformer架构详解！ 大模型猫叔 transformer架构深度学习人工智能学习机器学习算法
    在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer架构。它是模型的底座，但Transformer不等于大模型，但大模型的架构可以基于Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于Transformer，但GPT引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进行学习才达到大模
  • 大模型最新面试题系列：深度学习基础（二） 人肉推土机 大模型最新面试题集锦大全AI编程人工智能pytorchpython面试
    21.解释模型容量与过拟合的关系，如何在理论上平衡两者？模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力，通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时，模型可能无法学习到数据中的复杂模式，导致欠拟合，即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加，模型能够学习到更复杂的模式，在训练集上的表现
  • Shell Script 编程笔记 huangpg丶 SupportingTechnology
    考虑下面两个场景：场景一：我们在训练深度网络模型过程中保存了10个不同epoch模型。我们希望通过测试集验证每个模型的性能。每次对模型进行测试集验证需要30分钟，对于原始的操作方式，每次验证需要在终端手动输入一条指令，等待30分钟后程序运行结束，然后复制窗口输出的模型性能信息手动保存。再输入指令测试下一个模型，再进行等待......场景二：现在有一个任务需要进行视频内的行人检测和行人重识别，如果我
  • DeepSeek 高阶应用技术详解（4） Evaporator Core #DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用deepseek
    1.引言在前三篇中，我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络（GNN）和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向，具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术，广泛应用于金融、气象、医疗等
  • DeepSeek开源周合集 Vip.Gong 人工智能transformerchatgpt文心一言pythonscikit-learn深度学习
    周一：FlashMLA，核心成就：GPU带宽利用接近理论极限，算力利用效率翻倍；周二：DeepEP，一个高效的MOE架构专家并行通信库：支持高效且优化后的全对全通信使用NVlink和RDMA进行节点内和节点间通信用于训练和推理填充的高吞吐量内核用于推理解码的低延迟内核原生支持FP8操作实现灵活的GPU资源控制，实现计算与通信重叠周三：DeepGEMM，一个通用的GEMM广义矩阵乘法库，支持FP8精
  • 记一次pytorch训练loss异常的问题 lyyiangang pytorch人工智能python
    记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时，某项loss出现异常大的值，比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。解决方法在确认target和predction没有问题后，发现是在dataset中的数据处理出现了问题。在dataset中的__getitem__函数中，对数据进行了处理，但是在处理时，将数据转换为了num
  • 机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化 喜-喜 人工智能机器学习人工智能
      在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。一、过拟合与欠拟合（一）过拟合  定义：过拟合指的是模型在训练数据上表现得非常好，几乎能完美地拟合训练数据中的每一个细节，但在测试数据或新数据上却表现很差，泛化能力极低。简单来说，就是模型过度学习了训练数据中的噪声和细节，而忽略了数据背后的真实
  • 优秀源头定制线束源头供应商-力可欣: 新能源储能线束领域的先行者 港澳粤生活网 人工智能
    定制线束生产源头供应商-力可欣:新能源储能线束领域的先行者在新能源储能产业蓬勃发展的时代浪潮中，力可欣电子以卓越的技术实力和创新精神以及高瞻远瞩的战略布局，成为新能源汽车、便携式家庭储能、工商业储能、大储领域高压线束的先行者。力可欣电子深耕汽车线束领域二十四载，锤炼锻造厚积薄发，是汽车线束、新能源储能线束、高压线束定制生产源头厂家。公司拥有标准线束生产车间，拥有先进的自动化生产设备和训练有素的生产
  • 第十二届蓝桥杯模拟赛（第三期） 削皮去子吃草莓 蓝桥杯算法
    第十二届蓝桥杯模拟赛（第三期）无脑暴力有错误望指正问题描述给定一个矩阵M，由n行m列组成，第i行第j列值为M[i][j]。定义矩阵M的重量为矩阵中所有元素的和，几位weight(M)请找到矩阵左上角的一个子矩阵S（矩阵的前r行中的前c列组成），使得这个子矩阵的重量的两倍最接近矩阵M重量。即|2weight(S)-weight(M)|最小。如果有多个子矩阵满足条件，请找出面积r*c最小的一个。如果仍
  • 行为型模式 - 策略模式 (Strategy Pattern) _真相只有一个 Java设计模式策略模式设计模式
    行为型模式-策略模式(StrategyPattern)策略模式定义了一系列的算法，并将每个算法封装起来，使它们可以相互替换。策略模式让算法的变化独立于使用算法的客户端。以下是几个策略模式的经典案例。//一个经典的例子,支付方式、微信、支付宝、银联//1.策略接口publicinterfacePaymentStrategy{voidpay(doubleamount);}//2.具体策略实现//微信p
  • KNN 算法优化实战分享 轻口味 算法与实践算法
    KNN算法优化实战分享KNN算法优化实战分享一、引言1.KNN算法的核心思想与特点KNN（K-NearestNeighbors）算法是一种基于距离的相似性分类与回归算法。其核心原理是：对于一个待预测样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的标签进行投票（分类）或均值计算（回归），从而得到待预测样本的标签。KNN算法具有以下核心优势：无需训练：与其他需要通过大量数
  • 大模型成本优化实战：从分布式训练到量化剪枝，轻松降低AI计算开销 网罗开发 AI大模型人工智能机器学习深度学习
    网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
  • 基于大模型的肺纤维化预测及临床方案研究报告 LCG元 围术期危险因子预测模型研究人工智能
    目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法二、大模型技术概述2.1大模型的基本原理2.2大模型在医疗领域的应用现状三、肺纤维化相关知识3.1肺纤维化的病因与发病机制3.2肺纤维化的临床症状与诊断方法3.3肺纤维化的治疗现状与挑战四、大模型预测肺纤维化的方法4.1数据收集与预处理4.2模型选择与构建4.3模型训练与优化4.4模型评估与验证五、大模型在肺纤维化术前预测中的应用5.1手术风险评
  • KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！ 清水白石008 开发语言学习笔记人工智能算法分类机器学习
    KNN算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！今天，我想和大家深入探讨一种经典而实用的机器学习算法——K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)。KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点，在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。然而，正如任何算法一样，基础的KNN算法也存在着性能瓶颈，尤其是在处理大规模数据集和高维度特征时，其计算效率和预测精度都可能受到挑战。你是
  • 代码随想录训练营DAY07 程序员正在诞生中 代码随想录打卡python开发语言算法哈希算法
    四数相加classSolution(object):deffourSumCount(self,nums1,nums2,nums3,nums4):""":typenums1:List[int]:typenums2:List[int]:typenums3:List[int]:typenums4:List[int]:rtype:int"""dict={}foriinnums1:forjinnums2:i
  • 《李航 统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法 eveiiii 统计学习python机器学习人工智能算法
    提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子（代码实现）8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost训练误差界定理8.2二分类问题AdaBoost训练误差界8.3AdaBoost算法的解释8.3.1前向分步算法8.3.2前向分步算法与AdaBoost8.4提升树8.4.1提升树模型8.4.2提
  • Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters 一只积极向上的小咸鱼 机器学习人工智能
    这篇论文介绍了CASSINI，一种用于机器学习（ML）集群的网络感知作业调度器。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长，对高效GPU集群的需求日益增加。分布式机器学习训练工作负载的通信开销占据了训练迭代时间的很大一部分，而现有的ML调度器往往忽略了ML训练作业的通信模式。研究问题:该问题的研究目标是开发一种简单而有效的方法，能够在网络链路中高效地放置多个ML作业，
  • 安宝特方案 | AR在供应链管理中的应用：提升效率与透明度 安宝特AR arAR眼镜仓储管理工业ar交通物流
    随着全球化的不断深入和市场需求的快速变化，企业对供应链管理的要求也日益提高。如何在复杂的供应链环境中提升效率、降低成本，并确保信息的透明度，成为了各大行业亟待解决的问题。而增强现实（AR）技术，特别是安宝特的AR眼镜，正为这一挑战提供了创新的解决方案。1.实时信息可视化在传统的供应链管理中，决策往往依赖于静态数据，这使得反应速度缓慢且难以适应快速变化的市场。而通过安宝特的AR眼镜，工作人员可以实时
  • 用于训练基于pytorch构建的小型字符级语言模型的数据集汇总 搏博 大模型pytorch语言模型人工智能python学习机器学习
    前文，我们从零开始基于transformer框架在pytorch上构建一个小型字符级语言模型，并编写了完整的python示例，模型是需要训练的，所以在原有代码的基础上，我们寻找一些公开的数据集对模型进行训练。本文需要先了解的前置内容以及代码（如果不训练，仅看如何获取数据集，就可以跳过这部分），可以看的我文章：从零开始构建一个小型字符级语言模型的完整详细教程（基于Transformer架构）-CSD
  • 深入探讨K8s资源管理和性能优化 磐基Stack专业服务团队 Kuberneteskubernetes性能优化容器
    #作者：曹付江文章目录前言：1．监控Kubernetes集群的资源利用率1.1Prometheus1.2Kubernetes度量服务器1.3Grafana1.4自定义指标2.识别资源瓶颈2.1.监控工具2.2.性能剖析2.3Kubernetes事件和日志2.4.群集自动扩展2.5.负载测试3.扩展应用程序以提高性能3.1.水平Pod自动缩放器(HPA)3.2.垂直PodAutoscaler(VPA
  • Java 并发包之线程池和原子计数 lijingyao8206 Java计数ThreadPool并发包java线程池
    对于大数据量关联的业务处理逻辑，比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式，并且可以提高线程利用率，并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。     这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
  • java编程思想 抽象类和接口 百合不是茶 java抽象类接口
    接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持   1 ,抽象类 :  如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)   抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体    package com.wj.Interface;
  • [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统 comsci 数据挖掘
           随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...        所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产     &nb
  • 数组队列总结 沐刃青蛟 数组队列
          数组队列是一种大小可以改变，类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比，它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题，而且因为泛型（类似c++中模板的东西）的存在而支持各种类型。      以下是数组队列的功能实现代码：   import List.Student; public class
  • Oracle存储过程无法编译的解决方法 IT独行者 oracle存储过程　
    今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译，流程规范上的东西，Dave 这里不多说，看看怎么解决问题。   1.     查看无效对象 XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
  • 重装系统之后oracle恢复 文强chu oracle
    前几天正在使用电脑，没有暂停oracle的各种服务。 突然win8.1系统奔溃，无法修复，开机时系统 提示正在搜集错误信息，然后再开机，再提示的无限循环中。 无耐我拿出系统u盘 准备重装系统，没想到竟然无法从u盘引导成功。 晚上到外面早了一家修电脑店，让人家给装了个系统，并且那哥们在我没反应过来的时候， 直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表，再装系统。 然后的结果就是我的oracl
  • python学习二（ 一些基础语法） 小桔子 pthon基础语法
    紧接着把！昨天没看继续看django 官方教程，学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别： 1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式 2. /   除 结果浮点型 //  除 结果整形 %   除 取余数 *   乘 **  乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25 _&
  • svn 常用命令 aichenglong SVN版本回退
    1 svn回退版本   1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version 两者的区别:   revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)   revert chanages from this versio
  • 某小公司面试归来 alafqq 面试
    先填单子，还要写笔试题，我以时间为急，拒绝了它。。时间宝贵。 老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。 面试官很刁难，问了几个问题，记录下； 1，包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了 2，hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果，他说我说反了。 3，最恶心的一道题，抽象类继承抽象类吗？（察，一般它都是被继承的啊） 4，stru
  • 动态数组的存储速度比较 集合框架 百合不是茶 集合框架
    集合框架： 自定义数据结构(增删改查等) package 数组; /** * 创建动态数组 * @author 百合 * */ public class ArrayDemo{ //定义一个数组来存放数据 String[] src = new String[0]; /** * 增加元素加入容器 * @param s要加入容器
  • 用JS实现一个JS对象，对象里有两个属性一个方法 bijian1013 js对象
    <html> <head> </head> <body> 用js代码实现一个js对象，对象里有两个属性，一个方法 </body> <script> var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
  • 探索JUnit4扩展：使用Rule bijian1013 java单元测试JUnitRule
            在上一篇文章中，讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式，即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。 1. Rule       &n
  • [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化 bit1129 POJO
    当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时，使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种： 1. POJO对象不包含任何泛型的字段 2. POJO对象包含泛型字段，例如泛型集合或者泛型类 Data类 a.不是泛型类， b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO    
  • 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用 bit1129 kafka
    0.Kafka服务器的配置 一个Broker， 一个Topic Topic中只有一个Partition（）   1. Producer： package kafka.examples.producers; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.javaapi.producer.Producer; impor
  • lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify ronin47
    1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync 最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案，原先使用的是 inotify + rsync，但随着文件数量的增大到100W+，目录下的文件列表就达20M，在网络状况不佳或者限速的情况下，变更的文件可能10来个才几M，却因此要发送的文件列表就达20M，严重减低的带宽的使用效率以及同步效率；更为要紧的是，加入inotify
  • java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果 bylijinnan java
    public class IsBinTreePostTraverse{ static boolean isBSTPostOrder(int[] a){ if(a==null){ return false; } /*1.只有一个结点时，肯定是查找树 *2.只有两个结点时，肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
  • MySQL的sum函数返回的类型 bylijinnan javaspringsqlmysqljdbc
    今天项目切换数据库时，出错 访问数据库的代码大概是这样： String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName"; List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql); for (Map row : rows
  • java设计模式之单例模式 chicony java设计模式
    在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的： 　　作为对象的创建模式，单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构 　　单例模式的特点： 单例类只能有一个实例。 单例类必须自己创建自己的唯一实例。 单例类必须给所有其他对象提供这一实例。 　　饿汉式单例类   publ
  • javascript取当月最后一天 ctrain JavaScript
    <!--javascript取当月最后一天--> <script language=javascript> var current = new Date(); var year = current.getYear(); var month = current.getMonth(); showMonthLastDay(year, mont
  • linux tune2fs命令详解 daizj linuxtune2fs查看系统文件块信息
    一.简介： tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数，Windows下面如果出现意外断电死机情况，下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检，而且是可以通过tune2fs命令，自行定义自检周期及方式。 二.用法： Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
  • 做有中国特色的程序员 dcj3sjt126com 程序员
      从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有
  • Android：TextView属性大全 dcj3sjt126com textview
    android:autoLink    设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时，文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all)  android:autoText    如果设置，将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果，在显示输入法并输
  • tomcat虚拟目录安装及其配置 eksliang tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097184 1.-------------------------------------------tomcat  目录结构 config：存放tomcat的配置文件 temp  ：存放tomcat跑起来后存放临时文件用的 work   ： 当第一次访问应用中的jsp
  • 浅谈：APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞 gg163 APP
    首先，说到APP的安全漏洞，身为程序猿的大家应该不陌生；如果抛开安卓自身开源的问题的话，其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上，有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测（ineice.com）的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。 1. 应用反编译漏洞：APK 包非常容易被反编译成可读
  • C#根据网址生成静态页面 hvt Web.netC#asp.nethovertree
    HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页，以及显示用户名，退出等功能。根据网址生成页面的方法：   bool CreateHtmlFile(string url, string path) { //http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm stri
  • SVG 教程 （一） 天梯梦 svg
    SVG 简介 SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识： 继续学习之前，你应该对以下内容有基本的了解： HTML XML 基础 如果希望首先学习这些内容，请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG？ SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用来定义用于网络的基于矢量
  • 一个简单的java栈 luyulong java数据结构栈
    public class MyStack { private long[] arr; private int top; public MyStack() { arr = new long[10]; top = -1; } public MyStack(int maxsize) { arr = new long[maxsize]; top
  • 基础数据结构和算法八：Binary search sunwinner AlgorithmBinary search
    Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
  • 12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 刘星宇 c面试
    12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 1.gets()函数 问：请找出下面代码里的问题： #include<stdio.h> int main(void) {     char buff[10];     memset(buff,0,sizeof(buff));
  • ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动ITeye试读
    ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 7月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2092746 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）： 《Java性能优化权威指南》
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他