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暮雨哀尘
人工智能智能电网AIGCPaddleFL数据库python可视化
跨区域智能电网负荷预测:基于PaddleFL的创新探索摘要:本文聚焦跨区域智能电网负荷预测,提出基于PaddleFL框架的联邦学习方法,整合多地区智能电网数据,实现数据隐私保护下的高精度预测,为电网调度优化提供依据,推动智能电网发展。一、引言在当今社会,电力作为经济发展的命脉,其稳定供应对于保障社会生活的正常运转和生产的持续进行具有不可替代的重要性。而智能电网作为现代电力系统的重要发展方向,通过集
- 面向隐私保护的机器学习:联邦学习技术解析与应用
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习tensorflowpython神经网络cnn
在当今数字化时代,数据隐私和安全问题日益受到关注。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施,企业和机构在数据处理和分析过程中面临着越来越严格的合规要求。然而,机器学习模型的训练和优化往往需要大量的数据支持,这就产生了一个矛盾:如何在保护数据隐私的前提下,充分利用数据的价值进行机器学习模型的训练和优化?联邦学习(FederatedLearning)作为一种新兴的隐私保护技术,为解决这一问
- 《多设备协同训练:HarmonyOS联邦学习驱动Unity游戏AI进化》
爱学习的小齐哥哥
HarmonyOS5Unity游戏HarmonyOS5unity游戏引擎Unity游戏
随着游戏产业的智能化升级,游戏AI正从传统的规则驱动向数据驱动的“自进化”模式转型。然而,传统游戏AI训练面临数据孤岛、计算资源受限、隐私安全风险三大核心挑战:单设备训练难以处理复杂场景的海量数据,集中式训练需上传用户行为数据(侵犯隐私),且高性能计算依赖云端或专用硬件(成本高、延迟大)。在此背景下,HarmonyOS联邦学习与多设备协同训练的融合,为Unity游戏AI的智能化进化提供了突破性解决
- AI人工智能加持,联邦学习医疗数据共享方案全解析
AI学长带你学AI
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AI人工智能加持,联邦学习医疗数据共享方案全解析关键词:联邦学习、医疗数据共享、隐私保护、人工智能、多方安全计算摘要:医疗数据是医学研究和临床决策的“黄金资源”,但患者隐私保护与数据孤岛问题却像两道高墙,阻碍着医疗AI的发展。本文将以“联邦学习”这一AI核心技术为钥匙,带您深入理解如何在不泄露原始数据的前提下,实现跨医院、跨机构的医疗数据共享与联合建模。我们将从生活场景出发,用“厨师合作研发新菜”
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深度学习框架与联邦学习:探究未来的AI发展趋势摘要:本文将深入探讨深度学习框架与联邦学习的融合,分析其在现代AI领域的应用和发展趋势。我们将介绍深度学习框架的基本原理、联邦学习的概念及其优势,并结合实际案例探讨二者的结合如何推动AI技术的创新与发展。一、深度学习框架:AI的基石深度学习框架是构建和训练深度学习模型的重要工具。它为开发者提供了便捷的工具和库,使得构建复杂的神经网络模型变得更加简单高效
- 同态加密类型详解:部分同态加密,全同态加密
胡乱编胡乱赢
同态加密区块链算法部分同态全同态
一、部分同态加密(PHE)仅支持单一运算(加法或乘法),效率较高,已实用化。乘法同态算法:RSA:基于大数分解问题,满足E(m1)⋅E(m2)=E(m1⋅m2),适用于安全投票和数字签名。ElGamal:基于离散对数问题,支持乘法同态,常用于区块链隐私保护。加法同态算法:Paillier:基于合数剩余类问题,满足E(m1)⋅E(m2)=E(m1+m2),广泛用于联邦学习中的梯度聚合(如FATE框架
- 边缘计算算法与自动驾驶安全优化实践
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其他
内容概要在自动驾驶系统的安全优化进程中,边缘计算算法通过分布式算力部署与实时数据处理能力,为车辆决策层构建了低时延、高容错的技术底座。本文系统性分析联邦学习与生成对抗网络(GAN)的融合机制,在保护数据隐私的同时提升多节点模型的动态适应能力,并通过可解释性算法对决策逻辑进行可视化解析,增强系统透明度。针对复杂行车场景,数据预处理与特征工程的双向协同显著优化了障碍物识别与路径规划的鲁棒性,结合F1值
- 鹰盾视频的AI行为检测是怎样的风控?
加油搞钱加油搞钱
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引言在数字内容生态与安全防护交织的复杂环境下,视频风控已成为保障平台合规运营、用户信息安全的核心防线。传统基于规则匹配与简单统计的风控手段,在面对多样化、隐蔽化的违规行为时逐渐力不从心。鹰盾视频构建的AI行为检测风控体系,通过深度融合多模态分析、强化学习、联邦学习等前沿技术,打造了从数据感知、智能研判到动态响应的全链条风控闭环。本文将从技术架构、核心算法、工程实践及未来演进等维度,深入解析其AI行
- 联邦学习:用隐私保护助力CIFAR10建模
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计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
联邦学习:用隐私保护助力CIFAR-10建模作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1CIFAR-10数据集概述CIFAR-10数据集是一个广泛用于图像分类任务的基准数据集。它包含60,000张32x32彩色图像,分为10个类别,每个类别有6,000张图像。这些类别包括:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10数据集被广泛应用于图像分类算法的评估和比较。1.2传统机器学
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基于Dirichlet分布的联邦学习数据分配。其目标是将数据按照不均衡的方式分配到不同的客户端,模拟真实世界中客户端数据不均匀的情况。下面详细解释这段逻辑:标签排序和数据组织:首先,代码对数据集中的标签进行排序(labels_sorted)。这些标签代表着数据的类别。然后,通过将标签和相应的数据索引(即数据点的位置)配对,形成了一个名为class_by_labels的列表,每个元素是一个元组,其中
- 大模型训练新范式:隐私增强联邦学习架构与工程实践
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一、传统联邦学习为何无法满足大模型隐私需求当前主流联邦学习框架如FedAvg在面对大模型时存在显著短板:python#标准FedAvg参数聚合伪代码暴露关键漏洞global_model=initialize_model()forroundinrange(total_rounds):client_updates=[]forclientinselected_clients:#本地训练梯度ΔW可被用于反
- 企业级大数据隐私保护:架构设计与实现方案
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企业级大数据隐私保护:架构设计与实现方案关键词:大数据隐私保护、隐私计算、联邦学习、差分隐私、安全多方计算、数据合规、去标识化摘要:本文系统解析企业级大数据隐私保护的核心技术体系,从架构设计到具体实现方案展开深度探讨。通过分层架构设计覆盖数据全生命周期,结合差分隐私、联邦学习、安全多方计算等前沿技术,阐述数据收集、存储、处理、共享各环节的隐私保护机制。配套完整的数学模型推导、Python代码实现和
- 如何用数字人实现品效合一的传播
井云智能矩阵系统
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——从量子化建模到联邦学习的技术革命与商业实践一、行业痛点:传统营销的“三重割裂”2025年数据显示,78%的企业因营销效率低下错失市场机遇(快消品牌年损超500万元),核心矛盾聚焦于:品效割裂:品牌广告CTR<0.5%,效果广告复购率不足30%(MCN机构实测)渠道割裂:跨平台数据孤岛导致用户旅程断裂,转化漏斗流失率>65%人效割裂:真人主播日播极限4小时,人力成本占比超60%而如今,基于数字人
- 联邦学习架构深度分析:支持多家医院协作训练AI模型方案分析
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数智化医院2025架构人工智能
引言随着人工智能技术在医疗领域的广泛应用,医疗机构面临着如何在保护患者隐私的同时,高效利用分散在各医疗机构的医疗数据进行模型训练的挑战。传统的集中式数据共享方法不仅面临隐私泄露风险,还涉及复杂的法律合规问题。在这一背景下,"数据不动模型动"的联邦学习架构应运而生,为医疗机构提供了在不共享原始数据的前提下协同训练AI模型的新范式。联邦学习(FederatedLearning)是一种分布式机器学习范式
- **深度学习框架与生成对抗网络:探索前沿技术的融合之美**摘要:本文将深入探讨深度学习框架在生成对抗网络(GANs)中的应用,分析大模型训练的实践,并展望联邦学习在未来技术趋势中的位置。我们将通过实例
2401_89451588
深度学习生成对抗网络人工智能python
深度学习框架与生成对抗网络:探索前沿技术的融合之美摘要:本文将深入探讨深度学习框架在生成对抗网络(GANs)中的应用,分析大模型训练的实践,并展望联邦学习在未来技术趋势中的位置。我们将通过实例和代码片段展示相关技术细节,帮助读者更好地理解这些前沿技术。一、引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习框架作为实现AI的重要工具,已经成为研究的热点。生成对抗网络(GANs)作为深度学习领域的一个重
- 【论文阅读】Federated Large Language Model : A Position Paper
只说人话绝不装逼
联邦大模型论文阅读语言模型人工智能
https://arxiv.org/pdf/2307.08925.pdf这篇文章算是一篇positionpaper,阐述了作者对联邦大模型的理解与看大。初学者可以当一篇综述来看。文章思想很朴素,也很容易理解,基本就是有大模型基础和联邦学习基础的人都能想到或是理解的。联邦大模型的两种学习方式两种非常直观的方法:一种是从头训练,一种是利用私有数据集进行微调。优劣也非常直观:第一种方法允许特定任务的模型
- 基于大模型预测视神经脊髓炎的技术方案
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目录一、摘要二、系统架构设计1.整体架构图(Mermaid流程图)2.子系统划分三、核心算法实现1.术前风险预测模型(伪代码示例)2.术中实时监测流程图四、系统集成方案1.硬件部署拓扑图2.关键API定义五、硬件集成方案1.计算资源规划2.安全通信协议六、技术验证方法1.模型验证流程2.对比实验设计七、附录1.联邦学习协调算法2.系统部署检查清单一、摘要本研究提出一种基于多模态大模型的视神经脊髓炎
- 自动化学习与边缘计算融合驱动语音识别模型优化新路径
智能计算研究中心
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内容概要当前,自动化机器学习与边缘计算技术的交叉融合正在重塑语音识别模型的研发范式。这一趋势的核心在于通过算法优化与算力下沉的双重路径,解决传统云端集中式训练面临的效率瓶颈与隐私风险。以联邦学习框架为基础的数据协同机制,使得分散在边缘设备中的语音样本能够在不共享原始数据的前提下参与模型迭代,有效平衡了数据利用与隐私保护之间的矛盾。与此同时,超参数自动化搜索技术通过贝叶斯优化、进化算法等策略,显著降
- 大白话解释联邦学习
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深度学习小知识点机器学习小知识点人工智能联邦学习
数据孤岛:为何发生?有何危害?如何解决?什么是数据孤岛?企业或组织内部,数据因存储分散、标准不一、系统或部门壁垒,导致数据像一座座孤立的岛屿,无法自由流通与整合,其潜在价值难以被充分挖掘。例如,财务部和销售部各自使用独立数据库,数据无法自动交互,需手动导出导入(物理性孤岛)相同数据在不同部门被赋予不同含义。例如,销售部的“客户”指已成交用户,而市场部的“客户”包含潜在用户,导致跨部门协作时需反复沟
- 国际应用人工智能协会(IAAAI)的技术生态构建与全球实践
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人工智能重构AAIAIAAAIAI
一、组织架构与技术治理模型1.1跨学科协同机制IAAAI构建了独特的"三角协作框架"(TriangularCollaborationFramework),将学术界、产业界和政策制定者的需求整合为可编程的协作协议。其学术委员会与全球120个研究机构建立了动态知识图谱系统,通过语义网技术实时追踪联邦学习、边缘计算等18个技术领域的最新突破。例如,在2022年发布的联邦医疗成像协作平台(FMICP)中,
- 联邦学习图像分类实战:基于FATE与PyTorch的隐私保护机器学习系统构建指南
Tech Synapse
机器学习分类pytorch
引言在数据孤岛与隐私保护需求并存的今天,联邦学习(FederatedLearning)作为分布式机器学习范式,为医疗影像分析、金融风控、智能交通等领域提供了创新解决方案。本文将基于FATE框架与PyTorch深度学习框架,详细阐述如何构建一个支持多方协作的联邦学习图像分类平台,覆盖环境配置、数据分片、模型训练、隐私保护效果评估等全流程,并提供可直接运行的完整代码。一、技术架构与核心组件1.1联邦学
- MCP协议:大模型与外部工具交互的标准化创新方案
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MCP协议:大模型与外部工具交互的标准化创新方案摘要:本文深入剖析MCP(ModelContextProtocol)协议,作为大模型与外部工具交互的标准化方案,其通过客户端-服务端架构实现AI能力与数据/工具的深度集成。文章从协议定位、架构设计和组件职责等维度展开,阐述其打破生态孤岛、降低开发复杂性、提升人机交互效率等核心价值,并探讨多模态扩展、联邦学习等未来演进方向,为AI系统构建提供重要参考。
- AI产品设计:如何平衡上下文理解与用户隐私?
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AI产品设计:如何平衡上下文理解与用户隐私?关键词:AI产品设计、上下文理解、用户隐私、数据安全、隐私保护、差分隐私、联邦学习摘要:本文探讨了在AI产品设计中如何平衡上下文理解能力与用户隐私保护这一关键问题。我们将从基础概念出发,分析两者之间的冲突与协同关系,介绍当前主流的隐私保护技术,并通过实际案例展示如何在产品设计中实现这一平衡。文章最后展望了未来发展趋势,为AI产品设计师和开发者提供实用的指
- 联邦学习真香警告:跨机构医疗数据协作中的梯度投毒攻防
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联邦学习(FederatedLearning,FL)作为医疗数据协作的核心技术,允许医院在不共享原始数据的前提下联合训练AI模型。然而,其分布式特性也使其成为梯度投毒攻击(GradientPoisoningAttack)的温床。本文将深度解析这一攻防战的技术细节与实战方案。一、为什么医疗领域需要联邦学习?1.1医疗数据协作的困境•数据孤岛:医院A有MRI影像,医院B有病理切片,但数据无法直接共享(
- 智能算法核心技术:联邦学习与量子计算应用解析
智能计算研究中心
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内容概要本文聚焦智能算法技术体系的跨场景应用与前沿突破,以联邦学习与量子计算为核心架构展开系统性分析。在金融风控领域,联邦学习通过分布式模型训练机制,在保障数据隐私的前提下实现多机构联合建模,结合可解释性算法提升风险预测透明度;量子算法则突破传统医疗影像分析的计算效率瓶颈,通过量子态叠加特性加速高分辨率图像的特征提取。自动驾驶场景中,计算机视觉算法与边缘计算框架的深度耦合,实现了低延迟环境感知与决
- 【研究方向】联邦|自然语言
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开发语言数据结构时序数据库智慧城市机器翻译视频编解码视觉检测
联邦学习FederatedLearning,FL分布式学习方案。通过多个参与方(client)联邦计算FederatedComputing联邦计算(FederatedLearning)是一种分布式机器学习方法,旨在解决数据隐私保护与数据孤岛问题。图联邦GraphNeuralNetworks,GNNs图联邦都是基于大量的图数据进行训练的,然而在许多的现实场景中,图数据通常在多个数据所在者处,(例如医
- 联邦学习在跨境API中的应用:Temu多国用户画像融合策略
lovelin+vI7809804594
大数据反向海淘微信爬虫API
在全球电商市场蓬勃发展的当下,跨境电商平台面临着诸多挑战,其中之一便是如何精准把握不同国家和地区用户的特征与需求。Temu作为迅速崛起的跨境电商平台,在全球范围内拥有大量用户,但不同国家的用户具有不同的文化背景、消费习惯和偏好。传统的集中式数据处理方式在跨境场景下存在数据隐私、安全合规等问题,难以有效融合多国用户数据以构建全面的用户画像。联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习范式,为解决这一问题提供
- 【前沿聚焦】机器学习的未来版图:从自动化到隐私保护的技术突破
机器学习自动化
摘要本文聚焦机器学习领域的前沿技术趋势,包括自动化机器学习(AutoML)、多模态学习和联邦学习等热门方向。文章将详细解析这些技术的基本原理、应用场景及潜在突破点,并通过可运行的代码示例进行实践,帮助开发者理解这些技术并规划未来学习路径。引言近年来,机器学习技术取得了显著进步。然而,伴随技术的发展,新的问题和需求不断涌现,例如模型自动化、多模态数据处理和隐私保护。本文将围绕这些挑战,探讨三大前沿技
- 【机器学习】揭秘隐私保护机器学习:差分隐私与联邦学习如何守护你的数据?
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能深度学习联邦学习差分隐私pythonpytorch
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 算法安全优化与跨场景应用实践
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内容概要《算法安全优化与跨场景应用实践》系统梳理了多模态算法在复杂场景下的协同优化路径。通过对比分析联邦学习、生成对抗网络(GAN)及量子算法的技术特性,本书构建了覆盖金融、医疗、交通等领域的跨行业解决方案框架。例如,联邦学习通过分布式模型训练机制,在保障数据隐私的前提下提升金融风控模型的泛化能力;而量子算法则借助并行计算优势,显著降低高频交易场景下的风险预测延迟。技术类别典型应用场景优化方向安全
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方