- 【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3:完整指南
海棠AI实验室
“智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能深度学习DeepSeek
目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展,开源大模型正逐步改变着技术生态。DeepSeek-V3作为最新的开源大模型之一,不仅提供了强大的推理能力,同时也支持本地部署,使开发者可以灵活地进行自定义优化。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek-V3,涵盖系统要求、安装步骤、模型转换及不同推理框架的应用。1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIAGPU(支持
- 人工智能伦理与可持续发展
CarlowZJ
人工智能
前言人工智能(AI)技术正在深刻地改变我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能医疗系统,从个性化推荐到自动化决策,AI的应用无处不在。然而,随着技术的快速发展,其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。人工智能伦理不仅涉及技术本身的公平性、透明性和安全性,还涉及到更广泛的社会、经济和环境影响。本文将探讨人工智能伦理的核心问题,并从可持续发展的角度提出应对策略。一、人工智能伦理的核心问题1.1数据隐私与
- Matlab GPU加速技术
算法工程师y
matlab开发语言
1.GPU加速简介(1)为什么使用GPU加速?CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务,而GPU拥有数千个流处理器,专为并行计算设计。对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务,GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。(2)Matlab的GPU支持功能依赖:需安装ParallelComputingToolbox(并行计算工具箱)。硬件要求:支持CUDA的NVIDIAGPU(如Tesla、GeForc
- pytorch中的DataLoader
朋也透william
pytorch人工智能python
在PyTorch中,DataLoader是一个工具类,用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作,是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本,并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用:Dataset:定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader:负责从D
- 机器学习中输入输出Tokens的概念详解
爱吃土豆的程序员
机器学习基础机器学习人工智能Tokens
随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为自然语言处理(NLP)领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本,还能在多种任务中展现出卓越的表现,比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中,Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens,以及如何计算Tokens的数量。什么是T
- 【深度学习基础】第二十四课:softmax函数的导数
x-jeff
深度学习基础深度学习人工智能
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数,用以解决多分类问题。在反向传播时,就需要计算softmax函数的导数,这也就是本文着重介绍的内容。我们只需关注输出层即可,其余层和之前介绍的二分类模型一样,不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
- AI如何创作音乐及其案例
alankuo
人工智能
AI创作音乐主要有以下几种方式:基于深度学习的生成模型深度神经网络:通过大量的音乐数据训练,让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构,其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性,能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络(GAN):包含生成器和判别器,生成器负责生成音乐样本,判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化,使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器(
- LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南
Nifc666
语言模型人工智能自然语言处理whisperlangchaingpt开源软件
LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员
- 【sklearn 01】人工智能概述
@金色海岸
人工智能sklearnpython
一、人工智能,机器学习,深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围,长远目标是让机器实现人工智能,但目前我们仍处在非常初始的阶段,甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型,是实现人工智能的手段之一,也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支,超过8层的神经网络模型就叫深度学习,深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
- 【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法(ID3和CART)
SmallBambooCode
机器学习人工智能python算法scikit-learn决策树机器学习ai
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,plot_tree#加载数据集iris=load_iri
- 差异中寻找共识:浅析中美欧AIGC服务商的标识义务
人工智能
2025年1月7日,西藏日喀则地震中一张被广泛传播的图片“被压在废墟下的小男孩”被证明是AI合成图片,[1]这随即引发了社会对于人工智能生成物(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,以下简称“AIGC”)的广泛讨论。随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强,人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控,则会产生“真相侵蚀”(TruthDec
- 迷雾渐开:美国AIGC可版权性剖析及案例梳理
人工智能
当地时间2025年1月29日,美国版权局(U.S.CopyrightOffice,USCO)发布了版权和人工智能相关法律和政策报告的第二部分——《版权和人工智能:可版权性》(以下简称“《USCO可版权性报告》”)[1],旨在探讨人工智能生成内容(AIGC)的可版权性问题。该报告明确指出,美国版权局认为现有的版权法足以解决AIGC问题,因此无需制定新的立法。具体而言,该报告在此前美国版权局于2023
- 智能体平台架构深度剖析:从底层到应用的全链路解析
人工智能
在当今人工智能飞速发展的时代,智能体平台作为承载和驱动智能应用的关键基础设施,其架构设计至关重要。一个优秀的智能体平台架构,能够高效整合各类资源,实现智能体的灵活构建与稳定运行,为多样化的应用场景提供强大支持。稳固根基:基础资源层与并行平台层基础资源层是整个智能体平台的基石。其中,GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑,确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS(对象存储服务)则如同智能体的“
- 美国首例AI训练数据版权案:从汤森路透诉罗斯案看AI训练数据的“合理使用”
人工智能
随着人工智能(AI)技术的快速发展和广泛应用,复杂的版权问题也随之而来。2025年2月11日,美国特拉华州联邦地区法院对汤森路透(ThomsonReuters)诉罗斯(Ross)案作出部分简易判决,认定被告罗斯公司未经授权使用受版权保护的作品训练AI法律检索工具的行为构成版权侵权,且不属于合理使用。[1]这是美国首个就AI训练数据作出实质性判决的案件。本文将重点分析其合理使用论述中对于“转换性目的
- 21-梯度累积原理与实现
机器人图像处理
深度学习算法与模型人工智能深度学习YOLO
一、基本概念在深度学习训练的时候,数据的batchsize大小受到GPU内存限制,batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下,模型越来越大,那么这就意味着数据的batchsize智能缩小,这个时候,梯度累积(GradientAccumulation)可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。二、Batchsize的作用训练数据的Batchsize大小对训
- 【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能自然语言处理计算机视觉
文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构:编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法4.DeepSeek基本原理九、计算机视觉七、Transformer架构1.替代LSTM的原因处理极长序列时,效率下降:虽然LSTM设计的初衷是解决长期依赖问题,即让模型
- 怎么做一个AI产品经理?
AI筑梦师
AI产品经理人工智能产品经理
AI产品经理全面进化:在人工智能迅猛发展的时代,产品经理的角色正经历前所未有的转型。从传统的需求捕捉者到技术与商业紧密结合的创新推动者,AI产品经理肩负着将前沿AI技术转化为解决用户痛点的产品的重要任务。随着大数据、云计算和大模型技术的不断成熟,产品经理不仅需要具备敏锐的市场洞察,还必须深刻理解AI技术本质,跨界整合技术、数据与业务优势,从而推动产品的持续创新与落地。本文将全面解析AI产品经理的角
- MV-EB435i立体相机对垃圾分类
开哥kg
pytorch深度学习卷积神经网络分类人工智能
最近在v社区发了一篇文章,懒得转移过来了链接:V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好,因为我也是新手,嘻嘻嘻!希望这篇文章对大家有所帮助,如有错误请大家指正。
- LORA 微调大模型:从入门到入土
大模型.
人工智能开发语言gptagi架构大模型
在当今人工智能领域,预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而,在实际项目中,我们往往会发现这些预训练模型虽然强大,但直接就去应用于一些特定的任务时,往往无法完全满足需求。这时,微调就成为了必不可少的一步。而在众多微调方法中,LORA全名(Low-RankAdaptation)以高效性和实用性,逐渐成为了许多开发者训练模型的首选项。作为一名小有经验的咸鱼开发者,我深知在实际项目中高效的进行
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战:Python实现概率模型
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一,它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法,并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科,它研究随机事件发生的可能性。
- 如何使用 Python 实现生成对抗网络
NoABug
python生成对抗网络tensorflow
如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成:一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入,生成看似真实的图像;而判别器则需要根据输入的图像,判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先,我们
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
代码编织匠人
python生成对抗网络开发语言
GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是深度学习中的一种重要模型,已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器用于生成假样本,判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈,通过一次次迭代训练,最终生成器可以生成足以骗过
- 二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁(含示例)
搏博
人工智能原理算法人工智能机器学习线性代数图像处理数据分析
二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁是一个逻辑体系不断拓展和深化的过程,反映了人们对复杂现象和不确定性问题认识的逐步深入。前文,我们已经探讨过命题逻辑与谓词逻辑,了解了如何用符号语言从浅入深地刻画现实世界。具体可以看我的CSDN文章:人工智能的数学基础之命题逻辑与谓词逻辑(含示例)-CSDN博客人工智能中用到的逻辑可概括地划分为两大类。第一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑,第二类是泛指除经典逻辑之外的
- ollama下载的DeepSeek的模型(Model)文件在哪里?(C盘下)
神秘泣男子
常见AI大模型部署与应用Ollama部署LLM人工智能ollamallama自然语言处理机器学习
目录一、下载大模型(DeepSeek)2.安装Ollama3.检查安装是否成功二、拉取大模型(DeepSeek)1.打开命令行2.下载模型3.测试下载4.等待下载完成三.模型存放路径这个位置!!在人工智能快速发展的今天,大语言模型已经成为许多人探索和使用的热门技术。而Ollama作为一款轻量级的本地大模型运行工具,让我们能够在个人电脑上体验各种强大的AI模型,如DeepSeek系列。不少用户在安装
- 如何使用Python实现生成对抗网络(GAN)
「已注销」
互联网前沿技术韩进的创作空间全栈开发知识库python生成对抗网络tensorflow深度学习数据分析
生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,由两个部分组成:生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据,而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈,直到生成器能够生成非常逼真的数据,使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现,使用TensorFlow和Keras库。在开始之前,请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
- 【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步
-一杯为品-
数学线性代数矩阵
本系列内容介绍:主要参考资料:《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记,仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数:x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
- AIGC从入门到实战:可能消失的职业和新出现的机会
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
AIGC从入门到实战:可能消失的职业和新出现的机会作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍人工智能生成内容(AIGC)正在迅速改变我们的世界。从文本、代码到图像和音乐,AIGC正在各个领域展示其强大的能力,并开始挑战传统的创意产业。本篇文章将深入探讨AIGC的概念、技术原理、应用场景以及其对未来职业的影响,并为读者提供入门AIGC的实用指南。1.1AIGC的兴起AIGC的兴起得益于近年来人工智能技
- 内容创作者必备!Deepseek赋能,让创作更高效
小焱创作
AI改变未来人工智能人工智能写作ai写作深度学习神经网络aichatgpt
内容创作者必备!DeepSeek赋能,让创作更高效在当今信息爆炸的时代,内容创作已成为自媒体博主们展现才华、吸引粉丝的重要途径。然而,面对日益增长的竞争压力和不断变化的用户需求,如何高效、高质量地产出内容成为了摆在我们面前的一大挑战。幸运的是,随着人工智能技术的飞速发展,一款名为DeepSeek的智能工具应运而生,为内容创作者提供了强大的赋能。本文将深入探讨DeepSeek的基本概念、深层次解读、
- 【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?
努力毕业的小土博^_^
AI算法题库人工智能计算机视觉算法深度学习神经网络目标检测
【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?前言多尺度训练核心思想:优点与注意点:多尺度测试核心思想:优点与注意点:综合作用参考示例总结欢迎铁子们点赞、关注、收藏!祝大家逢考必过!逢投必中!上
- 开源模型应用落地-Qwen2-VL-7B-Instruct-vLLM-OpenAI API Client调用
开源技术探险家
开源大语言模型-新手试炼深度学习AI编程AIGC
一、前言学习Qwen2-VL,为我们打开了一扇通往先进人工智能技术的大门。让我们能够深入了解当今最前沿的视觉语言模型的工作原理和强大能力。这不仅拓宽了我们的知识视野,更让我们站在科技发展的潮头,紧跟时代的步伐。Qwen2-VL具有卓越的图像和视频理解能力,以及多语言支持等特性。学习它可以提升我们处理复杂视觉信息的能力,无论是在学术研究中分析图像数据、解读视频内容,还是在实际工作中进行文档处理、解决
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
dcj3sjt126com
http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR