- 京东零售重磅开源 | OxyGent:像搭乐高一样组装AI团队,实现群体智能
京东零售技术
零售开源人工智能
京东零售Oxygen团队正式开源发布多智能体协作框架——OxyGent。这一创新框架致力于帮助开发者高效组装多智能体协作系统,实现智能体间的无缝协作、弹性扩展与全链路可追溯。推动人工智能从“单点突破”迈向“群体智能”时代。OxyGent已在开源社区正式上线。开源地址:https://github.com/jd-opensource/OxyGent官网地址:https://oxygent.jd.co
- 具身智能的视觉-语言导航综述
24年2月来自曲阜师范、华东师大和哈工大的论文“Vision-LanguageNavigationwithEmbodiedIntelligence:ASurvey”。作为人工智能领域的长期愿景,具身智能的核心目标是提升智体与环境的感知、理解和交互能力。视觉-语言导航(VLN)作为实现具身智能的重要研究路径,致力于探索智体如何利用自然语言与人进行有效沟通,接收并理解指令,并最终依靠视觉信息实现精准导
- 具身智能:从理论到实践的跨越
具身智能(EmbodiedAI)的概念起源与发展是一个跨越半个多世纪的学术探索历程,其核心思想在不同学科的交叉碰撞中逐渐成型。以下从理论源头、技术奠基、术语演进三个维度展开解析,揭示这一概念的学术脉络与产业价值:一、理论源头:从图灵的哲学构想到认知科学的具身化转向1.图灵的"感官机器"设想(1950年)在人工智能奠基性论文《计算机器与智能》中,图灵提出了两种智能发展路径:抽象计算路径:如国际象棋等
- 开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-玩转ollama(一)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型
一、前言在AI大模型百花齐放的时代,很多人都对新兴技术充满了热情,都想尝试一下。然而,实际上要入门AI技术的门槛非常高。除了需要高端设备,还需要面临复杂的部署和安装过程,这让很多人望而却步。在这样的背景下,Ollama的出现为广大开发者和爱好者提供了一条便捷的道路,极大地降低了应用机器学习的门槛。Ollama的优势在于其极致的简化。通过这个平台,用户可以轻松下载、运行和管理各种机器学习模型,而无需
- 机器学习之——认识机器学习
-睡到自然醒~
golang重构开发语言
首先,什么是机器学习?参照百度百科的讲解,“机器学习是一门多领域交叉学科,设计概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习能力,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。”什么意思呢?也就是说,机器学习是一门跨领域的学科,是一种能够让机器模仿人类学习能力的一种学科。在Andrew的课程中,提到了几个机器学习的定义:1,A
- Epoch
老兵发新帖
人工智能
在深度学习和机器学习中,Epoch(轮次或周期)是一个核心训练概念,指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。以下是关于Epoch的详细解析:一、核心定义基本含义Epoch表示模型将所有训练数据完整学习一次的过程。例如:若训练集有10,000个样本,则1个Epoch即模型用这10,000个样本训练一轮。与相关概念的关系Batch(批次):数据集被分割成的小组(如每批32个样本)。Iterat
- Python --- day 10 Opencv模块的使用
AnAn__kang
pythonopencv开发语言
系列文章目录前言今天博主带大家进入Opencv的学习,这是一个专门针对处理图像和视频的一个模块,大家以理解为主,增强自己的编程思维,再后续我们训练模型时会大批量的处理图片时会经常用到这个模块。1OpenCV介绍OpenCV(开放源代码计算机视觉库)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。由一系列C++类和函数构成,用于图像处理、计算机视觉领域的算法实现。1.1OpenCV优势**开源免费:**完全
- 生命3.0时代,面对人工智能时代的到来,我们可以做些什么
笃定的沙丁鱼
生命的定义生命的定义有很多,最为人所熟知的是在生物学上的定义,即生命是蛋白质存在的一种形式。但是,这种定义可能不太适用于未来的智能机器和外星文明,我们不能将我们对未来生命的思考局限在过去遇到过的物种,所以需要将生命定义得更广阔一些:生命是一个能保持自身复杂性并能进行复制的过程。复制的对象并不是由原子组成的物质,而是能阐明原子是如何排列的信息,这种信息由比特组成。换句话说:我们可以将生命看作一种自我
- 机器学习数据预处理阶段为什么需要——归一化处理
参考:https://www.cnblogs.com/bjwu/p/8977141.html通常,在DataScience中,预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化。这里主要引用sklearn文档中的一些东西来说明,主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结概括,以来充当笔记。提升模型精度在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化),许多学习算法中目标函数
- 不正规不靠谱:假摩根士丹利内部群推荐绿色低碳减排平台骗局揭露!送一万体验资金做慈善全是假的!
易星辰分享普法
关于曝光网上摩根士丹利何晓斌宝丰能源节能减排在炒股群推荐智慧农业中粮仓平台骗局的文章,其内容主要揭示了近期频发的一种投资诈骗手段。以下是该骗局的主要特点和步骤:为什么明明跟老师对过视频,确认是本人,怎么还会被骗了?你有没有想过一个名人大咖怎么会有时间给你们一对一视频,其次我来给大家揭露一下,这个套路AI换脸骗局是一种利用人工智能技术,通过替换视频中的人脸来伪造身份或进行诈骗的行为。你的账户“余额”
- 车辆云端威胁情报共享系统的多维解析与发展路径
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第一部分:内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系:“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心(VSOC),云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。其核心架构包含:数据采集层:车辆端持续收集异常行为日志数据,包含CAN总线通信模式、网络流量特征及驾驶行为数据传输层:通过V2X通信协议和OTA更新通道实现车云双向通信分析层:安全运营中心(VSOC)采用CNN-BiSRU等深度学习模型进
- 假冒朱民!通达OA社科院朱民ST-balance项目就是假的,被骗亏损真相揭秘,亲身亏损经历
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通达OA社科院朱民ST-balance项目不正规——杀猪盘不能提现投票骗局曝光!随着互联网的普及,数字经济蓬勃发展,各种线上平台如雨后春笋般涌现。然而,在这些看似繁荣的平台中,不乏一些黑平台,它们以欺诈手段骗取用户的财产,给人们的财产安全带来严重威胁!因此,我们有必要提高警惕,防范黑平台诈骗。针对网上素未谋面的牛散大咖,经济学家等推荐网上投资理财、数字经济,数字体育市场,人工智能项目,数字低碳,慈
- 基于深度学习的语音识别:从音频信号到文本转录
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习语音识别音视频人工智能机器学习线性代数计算机视觉
前言语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)是人工智能领域中一个极具挑战性和应用前景的研究方向。它通过将语音信号转换为文本,为人们提供了更加自然和便捷的人机交互方式。近年来,深度学习技术在语音识别领域取得了显著进展,极大地提高了语音识别的准确率和鲁棒性。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建一个语音识别系统,从音频信号的预处理到模型的训练与部署。一、语音识别的基本概
- 过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶
Ryan_sz1
1、过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题,但是,一开始我们的模型往往是欠拟合的,也正是因为如此才有了优化的空间,我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了。也就是说欠拟合是模型表达能力不够,达不到很好的表达效果。而过拟合是在训练集的范围内表达能力过强,导致完全拟合了训练集。解决
- 数字人系统:AI界的超级巨星,你准备好了吗?
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数字人人工智能深度学习计算机视觉机器学习自然语言处理语言模型图像处理
在这个日新月异的科技时代,每一个创新的火花都可能点燃一场变革的燎原之火。今天,我们要聊的,正是那颗在AI领域熠熠生辉的璀璨新星——优秘数字人系统。它不仅仅是技术的飞跃,更是对未来生活方式的深刻重塑,一场关于人机交互、智能共生的美好预演。技术原理:深度解析与智能构建的奥秘1.深度学习:智能的基石数字人系统的核心技术之一在于深度学习。深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习技术,通过构建多层
- 普通人想利用AI变现,这5个赛道不能错过!
浮沉导师
随着人工智能技术的迅猛发展,越来越多的普通人开始关注如何利用AI实现变现。AI不仅改变了我们的工作方式,也创造了众多赚钱的机会。本文将介绍五个值得关注的AI赛道,帮助你抓住这些机会,实现收入增长。【高省】APP网购优惠券免费领,分享还能赚钱。【高省】是一个自用省钱佣金高,分享推广赚钱多的平台。佣金更高,模式更好,终端用户不流失。0投资,稳定可靠,百度有几百万篇报道,期待你的加入。应用市场下载【高省
- AI人工智能 Agent:金融投资中智能体的应用
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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AI人工智能与大数据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
AI人工智能Agent:金融投资中智能体的应用1.背景介绍在金融投资领域,人工智能(AI)技术的应用已经成为一种趋势。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的提升,AI技术在金融市场中的应用变得越来越广泛和深入。智能体(Agent)作为AI技术的重要组成部分,能够在金融投资中发挥重要作用。智能体可以通过学习和适应市场环境,自动执行交易策略,优化投资组合,甚至预测市场趋势。2.核心概念与联系2.1智能体(
- 对话谷歌前 CEO Eric Schmidt:数字超智能将在十年内到来,AI 将创造更多更高薪的工作
AI科技大本营
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责编|王启隆出品|CSDN(ID:CSDNnews)投稿或寻求报道|
[email protected]科技巨擘、谷歌前CEOEricSchmidt最近做客PeterDiamandis的Moonshots播客,与主持人PeterDiamandis及DaveLondon展开了一场关于人工智能未来的深度对话。全世界都在为AI的飞速发展感到兴奋又焦虑时,这位曾经执掌谷歌帝国长达十年、亲眼见证并推动了这场技术
- 聚焦基础研究突破,北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML
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近日,由北电数智首席科学家窦德景教授牵头,联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发,提出一种DDPA(DynamicDelayedPoisoningAttack)新型对抗性攻击方法,为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具,相关论文已被国际机器学习大会(ICML2025)收录。ICML由国际机器学习学会(IMLS)主办,聚焦深度学习、强化学习、自然语言处理等机器学习前沿方向,是机器学习与人工智
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格灵深瞳视觉算法面试30问全景精解——AI感知×智能安防×场景创新:格灵深瞳视觉算法面试核心考点全览前言格灵深瞳(GREATVISION)作为国内领先的人工智能与计算机视觉企业,专注于智慧安防、智能交通、智慧零售等领域,推动视觉算法在大规模城市级场景的落地。格灵深瞳视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在复杂场景下的创新能力与工程实践。本文精选30个高质量面试问题,涵盖基
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商汤科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能视觉×产业创新:商汤科技视觉算法面试核心考点全览前言商汤科技(SenseTime)作为全球领先的人工智能平台公司,专注于计算机视觉、深度学习和智慧城市、智能汽车、智能医疗等领域,推动人脸识别、目标检测、视频分析、自动驾驶等前沿技术的产业化落地。商汤视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在大规模安防、自动驾驶、智慧医疗等复
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科技算法面试深度学习YOLO
旷视科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能安防×视觉创新:旷视科技视觉算法面试核心考点全览前言旷视科技(Megvii)作为全球领先的人工智能公司,专注于计算机视觉、深度学习和智能安防等领域,推动人脸识别、目标检测、视频分析、工业视觉等前沿技术的产业化落地。旷视视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在大规模安防、工业检测、智慧城市等复杂场景下的创新与工程能力。本文
- R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score
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R语言入门课机器学习人工智能r语言数据挖掘数据分析
R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score目录R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score分类模型(classification)决策
- R语言与临床模型预测——LASSO回归,单因素多因素cox,差异表达分析,Venn图,森林图,列线图,矫正曲线,ROC全套代码及解析——第九部分 lasso回归排除具有共线性的基因 本专栏可免费答疑
楷然教你学生信
r语言机器学习生物信息学数据挖掘cox回归临床模型预测
1.下载数据2.匹配基因3.基因去重复4.匹配临床数据5.批量cox回归分析6.差异表达基因筛选7.取交集,选出预后相关的差异表达基因8.森林图绘制9.lasso回归进一步排除具有共线性的基因10.验证集验证,数据合并验证11.多因素cox回归建模12.列线图13.矫正曲线14.ROC曲线分析上次筛选了预后相关差异基因,下面我们开始对这些基因进行lasso-cox回归:下面数据准备:这是之前做批量
- 阿里云态势感知和安骑士有什么区别?
阿腾云
阿里云态势感知和安骑士均是阿里云云盾安全产品,态势感知属于安全管理类的产品,安骑士数据服务器安全类产品,阿里云百科网来详细说下阿里云态势感知和安骑士之间的区别:态势感知和安骑士的区别简单来说,安骑士是检测云服务器漏洞的,态势感知提供安全类的大数据分析服务。态势感知:安全大数据分析平台,通过机器学习和结合全网威胁情报,发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁,溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案。安骑士
- 今日播报!庆衍书院郭庆旺被骗黑幕曝光,KSD2.0光伏市场不能出金不要再次踏入!
法律咨询维权
社交平台有这样一种群,群里都是“理财专家”“炒股大神”“操盘高手”,不仅每天免费授课、推荐牛股,还有助理“一对一”指导具体操作。针对网上素未谋面的牛散大咖,经济学家等推荐网上投资理财、数字经济,数字体育市场,人工智能项目,数字低碳,慈善投票网站买数字的等等都是骗局,广大市民对此要提高警惕,遇到此类情况一概不要相信。咨询顾问:182--71402640(电微同号)数字经济数字体育数字农业慈善投票大赛
- 从0开始学习R语言--Day52--weibull
Chef_Chen
学习
在分析带有状态变化特征的数据时(如医疗数据的结局特征,手机电池的寿命等等),我们需要分析得不只是什么时候什么时候出发结局,还要分析特征的稳定性,比如电池的续航在初期不稳定,预测里可能两个月就会坏,但用了一个月后手机稳定下来,预测可能就变成用一年都不会坏。weibull分布能帮我们捕捉这种特征,从而能够做后续的处理(比如维修计划,对病人的结局分析作进一步拆解)。以下是一个例子:#加载必要的包libr
- 从0开始学习R语言--Day53--AFT模型
Chef_Chen
学习
在分析医疗数据时,尽管用cox回归可以分析一切因素对风险的影响,但是有时候因素的影响是非常直接的,比如对于癌症患者的生存风险,治疗手段(如化疗),会直接让肿瘤的生长速度减半,也就相当于延长了患者的生存时间,这个时候如果还要去用cox回归去分析单位时间内风险的概率,就有点本末倒置了,直接用AFT模型分析对生存时间的影响就能得到结果,毕竟在这个背景下,我们用析的最终目的是为了得知因素的效果。以下是一个
- 大模型软件的多租户架构设计
AI天才研究院
AI人工智能与大数据ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
大模型软件的多租户架构设计关键词:大模型软件、多租户架构、设计、性能优化、安全性摘要:随着大数据和人工智能技术的迅猛发展,大模型软件在各个领域得到了广泛应用。然而,如何在大模型软件中实现高效的多租户架构设计,成为当前技术领域的一个关键挑战。本文将深入探讨大模型软件的多租户架构设计,包括其背景、核心概念、算法原理、系统架构、项目实战以及最佳实践等,旨在为开发者提供一套系统化、全面化的设计指南。设计过
- AI人才实在太抢手!顶级科学家年薪超7000万:中高级也能过千万
程序员 超超
人工智能transformer深度学习javaspringbootai大模型
快科技7月2日消息,据媒体报道,激烈的人工智能人才争夺战,导致一些顶尖资深研究科学家的年薪超过1000万美元(约7167万元人民币)。而典型的薪资方案则处于300万至700万美元区间,相较于2022年,这一数字实现了约50%的增长。薪酬追踪网站Levels的统计数据显示,Meta给予AI工程师的薪酬范围为18.6万至320万美元,OpenAI则在21.2万至250万美元之间;若以薪酬中位数来衡量,
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo