- 人工智能与深度学习的应用案例:从技术原理到实践创新
accurater
人工智能深度学习科技
第一章引言人工智能(AI)作为21世纪最具变革性的技术之一,正通过深度学习(DeepLearning)等核心技术推动各行业的智能化进程。从计算机视觉到自然语言处理,从医疗诊断到工业制造,深度学习通过模拟人脑神经网络的层次化学习机制,实现了对复杂数据的高效分析与决策。本文结合前沿技术框架与行业应用案例,探讨深度学习的核心原理及其在多个领域的实践路径,并附代码实例以增强技术理解。第二章深度学习的技术基
- 深度学习模型:原理、应用与代码实践
accurater
c++算法笔记人工智能深度学习
引言深度学习作为人工智能的核心技术,已在图像识别、自然语言处理、代码生成等领域取得突破性进展。其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征,解决复杂任务。本文将从基础理论、模型架构、优化策略、应用场景及挑战等多个维度展开,结合代码示例,系统解析深度学习模型的技术脉络与实践方法。一、深度学习基础理论神经网络基本原理神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成,通过反向传播算法调整权重。以全连接网络为例,前向传
- 用于网络安全的生成式 AI:利用 AI 增强威胁检测和响应
云上笛暮
AIforSecurity人工智能
一、引言技术的进步彻底改变了我们的生活、工作和交流方式。然而,随着这些技术的进步,保护它们免受网络威胁的挑战也随之而来。网络安全已成为任何组织的重要组成部分,随着网络攻击越来越复杂,传统的威胁检测和响应方法已不再足够。这导致了生成人工智能等新技术的发展,这些技术在增强网络安全方面显示出巨大潜力。在这篇博客中,我们将探讨生成式人工智能的概念、它在网络安全中的重要性,以及它如何用于增强威胁检测和响应。
- 【TVM 教程】使用元组输入(Tuple Inputs)进行计算和归约
编译器编程后端人工智能深度学习
ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:ZihengJiang若要在单个循环中计算具有相同shape的多个输出,或执行多个值的归约,例如argmax。这些问题可以通过元组输入来解决。本教程介绍了TVM中元组输入的用法。from__future__importabsolut
- 深度解构:DeepSeek大模型架构与前沿应用的未来探秘
威哥说编程
架构ai
随着人工智能(AI)领域的快速发展,深度学习模型逐渐向着更加复杂和强大的方向演进。在这一波技术浪潮中,DeepSeek大模型作为一个重要代表,凭借其卓越的表现和广泛的应用,正在重新定义我们对AI的认知和期待。本篇文章将从架构到应用,全面解析DeepSeek大模型的技术特点,探索其在未来可能带来的创新与变革。1.DeepSeek大模型的架构设计DeepSeek大模型采用的是基于Transformer
- T41LQ专为人工智能物联网(AIoT)应用设计,适用于智能安防、智能家居、机器视觉等领域 软硬件资料+样品测试
li15817260414
君正人工智能物联网智能家居
君正(Ingenic)T系列芯片涵盖多个型号,每个型号根据不同应用需求提供了多个版本。以下是各型号及其主要版本:1.T23系列:T23N:标准版,适用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等应用。T23ZN:佐罗标准版,功能与T23N类似,针对特定市场需求进行了优化。2.T31系列:T31L:简化版,适用于对成本和功耗有严格要求的应用场景。T31N:标准版,适用于广泛的智能视频应用。T31X:
- 人工智能生成内容(AIGC)对程序员的影响
AmHardy
AIGC人工智能AIGC程序员chatgptkimi
人工智能生成内容(AIGC)对程序员的影响引言AIGC技术正在深刻影响软件开发行业,给程序员带来诸多机遇和挑战。程序员不仅需要适应这些新兴技术,还要有效利用它们来提升自己的工作效率和创新能力。AIGC技术的优势效率提升代码生成:AI工具如GitHubCopilot可以预测代码片段、自动完成代码和生成文档,从而显著提升编程效率。自动化测试:AI可以自动生成测试用例和检测代码中的潜在问题,减少了手动测
- 【路径规划】基于A算法和Dijkstra算法的路径规划附Python代码
天天Matlab科研工作室
无人机matlab仿真电子资源算法python开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍路径规划作为人工智能和机器人技术领域的核心问题之一,在导航、交通运输、游戏开发等领域有着广泛的应用。解决路径规划问题,旨在找到一条从起始点到目标点,并满足特定约束条件(如最短
- 【AI】如何理解与应对AI中的敏感话题:详细分析与实用指南
丶2136
AI人工智能AI敏感话题
引言随着人工智能(AI)技术的不断发展,我们在与AI交互时,可能会遇到敏感话题的讨论限制。在许多情况下,AI系统为了避免触及社会、政治或文化敏感点,会对用户输入进行一定的筛选和过滤。那么,这些敏感话题是如何定义的,AI如何识别并避免这些话题,以及作为开发者和用户,我们该如何应对这一问题?本文将详细探讨这些问题,并通过表格、图示等方式帮助大家更好地理解。目录引言一、AI中的敏感话题分类与处理策略1.
- 智能算法安全优化与关键技术实践
智能计算研究中心
其他
内容概要智能算法的安全优化与关键技术实践已成为人工智能发展的核心命题。在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中,联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题,而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力,为小样本场景提供技术支撑。与此同时,可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化,显著提升模型透明度,降低黑箱风险。在技术实现层面,特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能,结合
- 深度学习系列71:表格检测和识别
IE06
深度学习系列深度学习人工智能
1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式,那么可以直接用pdfplumber进行处理:importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技:2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract
- 【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统
kakaZhui
解码前沿多模态大模型:认知分析和工业级实战python开发语言AIGC人工智能chatgpt
写在前面:为什么需要端到端语音交互近年来,随着深度学习技术的飞速发展,语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手,语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。然而,传统的语音交互系统往往采用“语音识别(ASR)-自然语言理解(NLU)-对话管理(DM)-自然语言生成(NLG)-语音合成(TTS)”的级联式架构,这种架构存在着诸多弊端,如:错误累积:每个模块的错误都会传递到下一个模块,导致最终结果
- 体育数据分析:竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式
Tina0898
数据分析数据挖掘
体育数据分析作为一门交叉学科,正在重塑现代体育产业的发展轨迹。通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析,体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。一、数据采集与处理技术架构现代体育数据采集系统采用分布式架构,集成了计算机视觉、惯性测量单元(IMU)和生物电传感器等多模态数据源。计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法,可实现运动
- PyTorch 深度学习快速入门教程
有人给我介绍对象吗
AI论文写作深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架,支持动态图计算,广泛用于学术研究和工业应用。本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法,涵盖张量(Tensor)操作、自动求导(Autograd)、构建神经网络以及模型训练。1.安装PyTorch在终端或命令行中运行以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio安
- 开源跨平台大模型工具Ollama的安全隐患
X.Cristiano
AI新闻Ollama漏洞大模型
源跨平台大模型工具Ollama的安全隐患及应对策略在当今数字化飞速发展的时代,人工智能技术尤其是大模型的应用已经渗透到我们生活的方方面面。从智能家居到医疗健康,从金融风控到教育娱乐,大模型为各个领域带来了前所未有的便利和创新。然而,随着技术的进步,安全问题也日益凸显。近期,清华大学网络空间测绘联合研究中心发布了一则关于开源跨平台大模型工具Ollama的安全通报,揭示了其默认配置中存在的严重安全隐患
- 第0节 机器学习与深度学习介绍
汉堡go
李哥深度学习专栏人工智能机器学习神经网络
人工智能:能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习:能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法(数学上的可解释性但准确率不是百分百,灵活度不高)深度学习:机器学习的一个子集:利用多层神经网络从大量数据中进行学习(设计一个很深的网络架构让机器自己学)(深度学习就是找一个函数f)机器学习算法简介(狭义)一般是基于数学,或者统计学的方法,具有很强的可解释性经典传统机器学习算法:KNN、决策树、朴素贝叶斯一
- Python常见的第三方库:requests、numpy、pandas
大数据张老师
pythonnumpypandas
常见的第三方库:requests、numpy、pandasPython拥有丰富的第三方库,涵盖了数据分析、网络爬取、人工智能、科学计算等多个领域。其中,requests、numpy和pandas是最常用的三个库,分别用于网络请求、数值计算和数据处理。本节将详细介绍它们的基本功能,并通过示例代码帮助理解它们的使用方法。requests:处理网络请求的库requests是Python中用于处理HTTP
- 基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统:UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程
深度学习&目标检测实战项目
YOLO深度学习uiYOLOv5人工智能计算机视觉
引言随着农业科技的进步,智能化农业越来越受到重视,尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中,杂草的生长对作物的生长产生了负面影响,因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统,使用YOLOv5模型进行目标检测,并提供一个用户友好的界面。我们将分步骤进行,包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
- 人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现
accurater
人工智能深度学习科技机器人
引言人工智能(AI)与深度学习(DeepLearning)作为21世纪最具变革性的技术之一,已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。深度学习通过多层神经网络模拟人类认知过程,显著提升了复杂任务的自动化水平。本文将从技术原理、核心应用案例及代码实现三个维度,系统解析其实际应用,并探讨未来挑战与发展方向。一、深度学习技术概述1.1核心技术框架深度学习基于深度神经网络(DNN),其核心在于通过多层非线
- 深度学习笔记——基础部分
肆——
深度学习深度学习笔记人工智能pythonpytorch
深度学习是一种机器学习的方式,通过模仿人脑吃力信息的方式,使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。深度学习和机器学习的区别:在机器学习中,特征提取通常需要人工设计和选择,依赖于领域专家的知识来确定哪些特征对模型最为重要;而在深度学习中,特征提取是自动进行的,通过多层神经网络结构直接从原始数据(也可能需要初步处理)中学习复杂特征,减少了对人工干预的依赖,使得模型能够处理更加复杂的数据和任务。计算
- 机器学习基础(4)
yyc_audio
深度学习python机器学习神经网络人工智能
超越基于常识的基准除了不同的评估方法,还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮,你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程,它发生在数千维空间中,即使投影到三维空间中,你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标,就像隐形火箭的高度计。特别重要的是,我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少?模型似乎有15%的精度——这算是很好吗?在开始处理一个数据
- 人工智能之数学基础:对线性代数中逆矩阵的思考?
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习逆矩阵向量
本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念,它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用,我们可以更好地理解和应用线性代数知识,解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示,我们知道矩阵的作用就是函数,向量a先经过矩阵1进行函数作用,然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c,这个过
- 上线DeepSeek大模型,黄山“大位”智算中心正式点亮
人工智能
2月28日,智启黄山,算领未来——黄山“大位”智算中心点亮仪式在黄山市大位人工智能计算中心举行,标志着黄山“大位”智算中心正式投入运营。同日,DeepSeek-R1大模型在黄山“大位”正式上线,通过“顶尖大模型+普惠算力底座”的深度融合,构建黄山市人工智能创新生态。黄山市委常委、副市长王恒来出席并致辞。他表示,黄山“大位”智算中心的点亮,是黄山市贯彻落实习近平总书记关于"人工智能是引领这一轮科技革
- 00计算机视觉学习内容
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线:1️⃣数学基础(核心理论支撑)计算机视觉涉及很多数学概念,以下是必备数学知识:✅线性代数(矩阵运算是计算机视觉的核心)向量、矩阵运算(加减、乘法、转置)特征值与特征向量SVD(奇异值分解),用于图像压缩、降维齐次坐标变换(用于3D计算机视觉)✅概率统计(
- DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek大模型作为人工智能领域的前沿成果,通过670亿参数的混合专家架构(Mixture-of-Experts,MoE),在多模态任务处理与专业场景应用中展现了显著优势。其核心技术突破体现在多语言处理能力、视觉语言理解模块以及深度优化的自然语言处理算法上,能够覆盖学术研究、代码开发、内容创作等多元场景。例如,在论文写作领域,模型通过智能选题推荐、文献综述生成及SEO关键词拓展功能,
- Manus学习手册合集【建议收藏】
周师姐
学习pdf人工智能
这两天,一款通用AI智能体Manus还没发布就火了,因为还在内测中,用户需要邀请码才能够体验,这就导致原本免费的邀请码在二手平台最高被炒到8万8。相比于之前爆火的DeepSeek和ChatGPT这类AI对话工具,Manus是全球首款真正意义上的通用人工智能!没错,就是科幻电影里面能够独立思考,自主运行的人工智能!!manus学习资料:https://pan.xunlei.com/s/VOKk8Cq
- 10个热门AI API(2024年2月)
程序员后端
人工智能(AI)在当今数字时代发挥着重要的作用,为企业带来了全新的机遇和变革。AI不再是一种陌生的科技概念,而是已经渗透到各行各业,成为推动创新和提升效率的关键引擎。其核心优势在于能够处理大规模的数据、执行复杂的任务、模拟人类思维过程,并以前所未有的方式改善业务流程。AIAPI作为连接企业和强大AI技术的桥梁,扮演着至关重要的角色。通过使用AIAPI,企业能够快速、轻松地将先进的人工智能功能集成到
- 人工智能学习大纲
互联网搬砖老肖
AI原力计划工具使用人工智能学习
前言人工智能正以惊人的速度发展,其潜力既令人兴奋,也引人深思。它既可能为解决全球性问题带来希望,也可能带来前所未有的挑战。人工智能时代的到来已是不可逆转的趋势,科幻电影中的某些场景或许将成为现实。我对人工智能的研究越深入,就越能感受到它的强大力量。我所担忧的不仅仅是它对就业市场的冲击,更是它可能对人类社会结构带来的深远影响。未来,对人工智能的理解可能像今天对电脑操作的掌握一样重要。掌握人工智能技术
- 01计算机视觉学习计划
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉系统学习计划(3-6个月)本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序,确保从基础到高级,结合理论和实践。第一阶段(第1-2个月):基础夯实✅目标:掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础(2周)每日2小时线性代数:矩阵运算、特征值分解(推荐《线性代数及其应用》)概率统计:高斯分布、贝叶斯定理微积分:偏导数、梯度下降傅里叶变换:图
- 特斯拉FSD系统:自动驾驶的未来
百态老人
人工智能笔记
FSD系统概述FSD(FullSelf-Driving)系统是特斯拉研发的一套高级自动驾驶技术,旨在实现车辆在各种道路和驾驶场景下的完全自动驾驶。FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术,利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术,实现对周围环境的感知和理解。特斯拉通过不断收集和分析实际道路数据,持续优化其自动驾驶算法,使得FSD技术的安全性和可靠性得到了大幅提升.FS
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
<p