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俞兆鹏
云原生实践docker容器运维
在当今的计算领域,GPU(图形处理单元)已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件,特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。Docker作为流行的容器化平台,允许开发者将应用程序及其依赖打包成一个可移植的容器,在不同的环境中运行。当需要在Docker容器中利用GPU的计算能力时,我们需要进行一些特定的配置和设置。本文将详细介绍如何在Docker中使用GPU,从环境准备到实际应用,帮助你充分利
- 基于NLP的客户意见分析:从数据到洞察
Echo_Wish
Python算法Python笔记自然语言处理人工智能
友友们好!我的新专栏《Python进阶》正式启动啦!这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例:通过丰富的实战案例,带你一步步实现
- (视频演示)基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件V1.0源码及exe下载
是刃小木啦~
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本文介绍了基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件,该软件通过先进的图像处理技术实现对实时视频中火焰的检测与跟踪,同时支持导入图片进行火焰识别。主要功能包括相机选择、实时跟踪和图片模式。软件适用于多种场合,用于保障人民生命财产安全。源码及exe文件可通过蓝奏云网盘下载。软件简介《基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件》是一款创新的计算机视觉应用软件,旨在通过先进的图像处理技术实现对实时视频中
- OpenCV 100道面试题及参考答案(7万字长文)
大模型大数据攻城狮
大厂面试大厂面经android面试计算机视觉opencv实时互动webrtc
OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的函数和工具,用于处理图像和视频。OpenCV最初由英特尔公司开发,现在由一个开源社区维护和发展。主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域,如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像
- R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读
Mrrunsen
R语言大学作业机器学习回归r语言
回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形,比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分,接下来逐一解读。1、包部分,也就是加载各类包,包括随机森林包randomForest,数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer,模型评估包caret。2、数据部分,主要是读取数据,处理缺失值,转换变量类型。3、模型部分。为了对
- 【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系
longii11
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一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit(CUDA)为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包,您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
- 使用OpenCV和Python将图像读取为RGB
UixnContext
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在计算机视觉和图像处理中,OpenCV是一个广泛使用的开源库,提供了许多功能强大的图像处理工具。其中一个常见的任务是将图像读取为RGB格式,以便进一步处理和分析。在本文中,我将向您展示如何使用OpenCV和Python来实现这个任务。首先,确保您已经安装了OpenCV库。您可以使用以下命令在Python中安装OpenCV:pipinstallopencv-python一旦安装完成,我们可以开始写代
- 人工智能开发趋势
光影少年
人工智能
人工智能开发趋势:未来技术的演进与创新引言人工智能(AI)正在以惊人的速度发展,并在各行各业中发挥越来越重要的作用。从自然语言处理到计算机视觉,从自动化决策到自主学习,AI的发展方向正变得更加智能化、自动化和人性化。本文将探讨当前AI开发的最新趋势,并展望未来的发展方向。1.生成式AI的崛起近年来,生成式AI(如ChatGPT、StableDiffusion、DALL·E)展现出强大的内容创作能力
- 大模型驱动的智能代码生成系统
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
大模型驱动的智能代码生成系统关键词大模型智能代码生成自然语言处理计算机视觉系统设计与实现摘要本文深入探讨了基于大模型的智能代码生成系统的构建与实现。首先,我们分析了智能代码生成的背景与意义,随后介绍了大模型的基本原理及其在代码生成中的潜力。接着,我们详细阐述了智能代码生成系统的设计与实现过程,包括系统需求分析、架构设计、模型集成与优化等方面。随后,本文通过自然语言处理、计算机视觉和代码生成应用,展
- LLM辅助编程:代码自动生成与优化
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计算机软件编程原理与应用实践DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化,程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。传统的编程方式依赖于手动编写代码,这不仅耗时费力,而且容易出现错误。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于大型语言模型(LLM)的代码生成和优化技术逐渐成为软件开发领域的新兴热点。LLM是一种强大的人工智能模型,能够理解和生成人类语言。通过训练大量
- 国内开源深度学习框架
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目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle(百度飞浆)2、MindSpore(华为昇思)3、MegEngine(旷视天元)4、OneFlow(一流科技)5、Jittor(清华计图)二、快速入手1、PaddlePaddle(百度飞浆)2、MindSpore(华为昇思)3、MegEngine(旷视天元)4、OneFlow(一流科技)5、Jittor(清华计图)三、基础教程1、Paddle
- Python图片识别脚本:从零开始实现图像识别!
Python_trys
python开发语言编程Python入门Python基础Python识别Python学习
包含编程籽料、学习路线图、爬虫代码、安装包等!【点击领取!】图像识别是计算机视觉领域的一个重要应用,Python凭借其丰富的库和工具,成为了实现图像识别的首选语言之一。本文将带你从零开始,使用Python编写一个简单的图片识别脚本。我们将使用OpenCV和TensorFlow来实现这个功能。1.环境准备在开始之前,我们需要安装一些必要的Python库。你可以使用pip来安装这些库:pipinsta
- 神经网络VS决策树
Persistence is gold
神经网络决策树人工智能
神经网络(NeuralNetworks)和决策树(DecisionTrees)是两种不同的机器学习算法,各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较:神经网络优点:强大的学习能力:神经网络,尤其是深度神经网络,能够自动学习数据中的复杂特征,可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层,神经网络可以逐层提
- 【免费收藏】清华大学DeepSeek使用手册合集 600页完整版
周师姐
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DeepSeek资料链接:https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5在人工智能席卷全球的当下,DeepSeek作为前沿深度学习技术,正推动着全面AI时代的到来。今日,特别为大家推荐《DeepSeek:从入门到精通》,本书由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队精心编写。它深度解析DeepSeek的技术核心,详尽阐释其应用场景与操作方法,尤
- 深度神经网络——决策树的实现与剪枝
知来者逆
人工智能dnn决策树人工智能神经网络深度学习机器学习
概述决策树是一种有用的机器学习算法,用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实:算法不断地将数据集划分为越来越小的部分,直到数据被划分为单个实例,然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果,类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义,但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例,将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
- YOLOv12改进之A2(区域注意力)
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法
注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术,已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中,注意力机制扮演着关键角色。已有研究成果包括:Transformer架构:引入了自注意力机制,有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系。CBAM模块:提出了通道和空间注意力的结合,显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet:引入了通道注意力机制,通过自适应学习特征通道的重要性,
- 【Gaussian Model】高斯分布模型
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机器学习机器学习算法人工智能
目录高斯分布模型用于异常检测(GaussianModelforAnomalyDetection)1.高斯分布简介2.高斯分布模型用于异常检测(1)训练阶段:估计数据分布(2)检测阶段:计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测(GaussianModelforAnomalyDetection)在数据分析和机器学习任务中,异常检测(
- 深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型
HP-Succinum
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目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习:通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林:通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、XGBoost:高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中,决
- 芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接
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MG26系列SoC现已全面供货,为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术,建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs(亦称“芯科科技”,NASDAQ:SLAB),日前宣布其MG26系列无线片上系统(SoC)现已通过芯科科技及其分销合作伙伴全面供货。作为业界迄今为止最先进、高性能的Matter和并发多协议解决方案,MG26SoC的闪存和RAM容量是芯科科技
- 【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio
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Streamlit和Gradio都是非常受欢迎的Python交互式应用框架,但在构建Python交互式Web应用时该如何选择?它们各有独特的设计理念和适用场景,以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析:一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入/输出支持支持文本、图像、音频、视频等基础组件支持更丰富的交互组件(
- Grok 3能否打破大模型的魔咒?
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AI-大模型的落地之道grokgrok3大模型小模型scalinglaw开源大模型
新模型旧魔咒Grok3的问世,仿佛是科技界的一声惊雷。面对老掉牙的大模型法则,大家不禁要问:这到底意味着什么?以前,一提深度学习就能引出一场血雨腥风,现如今却有人说“没钱也能玩”。这风浪可真是一波未平一波又起。也许这就是科技的魅力:一统江湖的法则瞬间瓦解。缩小与提升大模型不再是唯一的解决方案,大家发现,原来小模型也可以撬动市场。不过,面对如何提升模型的智商,各路英雄却依然不得不面对两个选择:大力度
- 深度学习_第二轮
Humingway
深度学习深度学习人工智能
损失函数对偏置和权重求导,x、y作为常量确实,当进行模型训练时,(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值,它们以数据点对的形式存在,一个数据集中通常包含多对这样的数据。每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度(即关于权重的偏导数)时,需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i)),我们计算其对损失函数的贡献,并通过求和或平均这些贡献
- 对深度学习中的基本概念—梯度的理解
Humingway
深度学习深度学习人工智能
本文讨论一下对“梯度”的理解。“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念,没有它就没有人工智能的今天。然而,即使抛开令人眼花缭乱的术语(比如sgd、ada、moment、adam)不谈,即使最简单的“梯度”本身,也值得讨论一下。1.提出问题该如何理解梯度?让我们结合具体的例子来体会一下。2.定义例子首先,我们定义一个简单的例子,来模拟一下深度学习的学习过程。已知:有一个正确的数据对(或者叫样本),(
- 机器学习平台系列(一) - 初探 Jupyter Notebook 认证机制
窝窝和牛牛
机器学习平台PythonJupyterNotebookJupyterHub安全多租户
最近准备调研下JupyterNotebook的单用户安全机制(认证)以及如何实现多租户,以便集成到公司的云平台,进而作为基于大数据平台的机器学习平台的一部分。1.问题分析数据分析以及算法团队的同学使用JupyterNotebook进行数据分析和建模等工作,其工作流程如下所示:业务部门以组为单位申请一台物理服务器搭建Python环境,启动JupyterNotebook,每个同学创建自己的工程,进行代
- 《机器学习实战:从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南(三)》
庸俗今天不摸鱼
机器学习人工智能python
▍前言:阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务,成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据,实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾:攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现:逻辑回归:搭建分类基线(LogisticRegression,准确率基准)支持向量机:对比线性核与RBF核性能差异(F1-score提升12%)K近邻:动态优化邻居数(k=5时验证
- 《基于WebGPU的下一代科学可视化——告别WebGL性能桎梏》
Eqwaak00
matplotlibwebgl微服务架构云原生分布式
引言:科学可视化的算力革命当WebGL在2011年首次亮相时,它开启了浏览器端3D渲染的新纪元。然而面对当今十亿级粒子模拟、实时物理仿真和深度学习可视化需求,WebGL的架构瓶颈日益凸显。WebGPU作为下一代Web图形标准,通过显存直存、多线程渲染和计算着色器三大革新,将科学可视化性能提升至10倍以上。本文将深入解析如何利用WebGPU突破大规模数据渲染的极限。一、WebGPU核心架构解析1.1
- 自动驾驶---Perception之大模型应用
智能汽车人
自动驾驶人工智能机器学习
1背景自动驾驶感知(Perception)模块在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色,它负责收集、处理并理解车辆周围的环境信息。随着深度学习技术的快速发展,大模型也逐渐在自动驾驶感知模块中得到了广泛应用。本篇博客主要介绍大模型在感知模块的应用。前面也介绍过如下几篇Perception相关的文章,有兴趣的读者可以了解相关内容:《自动驾驶---Perception之IPM图和BEV图》《自动驾驶---P
- 基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
图像识别人工智能深度学习
一、介绍害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)","蜜蜂(bees)","甲虫(beetle)","毛虫(catterpillar)","蚯蚓(earthworms)","蜚蠊(earwig)","蚱蜢(grasshopper)","飞蛾(moth)","鼻涕虫(slug)","蜗牛
- 2025全球机器学习技术大会即将召开:汇聚全球AI顶尖专家,共话未来技术趋势
量子位
由CSDN与Boolan联合主办的「2025全球机器学习技术大会」(MLSummit2025)将于4月18日至19日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店隆重举行。本次大会汇聚全球AI领域的顶级学者、行业领袖和技术专家,共同探讨大模型技术演进、智能体、代码大模型、多模态技术等前沿话题,为参会者提供全方位的技术解读与行业洞察。大会亮点:顶级嘉宾阵容,前沿议题聚焦本次大会的主会环节将邀请多位全球AI领域的重量级
- 详解:Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用
人工智能
GrokAI是由XAI公司推出的一款尖端人工智能系统。作为该公司核心技术之一,GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用,尤其在数据分析、自然语言处理(NLP)、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。它能够高效地从大量复杂数据中提取有价值的信息,并做出精准预测。借助深度学习与强化学习等先进技术,GrokAI具备自我学习的能力,可以通过不断的训练来优
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
wiselyman
spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本