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Alicesflower
LeetCode热题100JSleetcodejavascript算法
46.全排列题目链接：46.全排列难度：中等刷题状态：2刷新知识：解题过程思考示例1：输入：nums=[1,2,3]输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]题解分析参考题解链接：全排列放下1刷过程/***@param{number[]}nums*@return{number[][]}*///varpermute=function(num
- 知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究
@王威&
人工智能
摘要本文聚焦知识图谱，深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中，知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识，揭示实体间复杂关系，
- Flink启动任务
swg321321
flink大数据
Flink以本地运行作为解读例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发
- 计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机人工智能专业相关毕业设计选题大全✅
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毕设选题课程设计人工智能毕业设计毕设题目毕业设计题目aiAI编程
文章目录前言最新毕设选题（建议收藏起来）本科计算机人工智能专业相关的毕业设计选题毕设作品推荐前言2025全新毕业设计项目博主介绍：✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能
- 《深度剖析：BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》
人工智能深度学习
在自然语言处理（NLP）的广袤星空中，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）与GPT（GenerativePretrainedTransformer）系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰，引领着NLP技术不断迈向新的高度。它们基于独特的架构设计，以强大的语言理解与生成能力，彻底革新了NLP的研究与应用范式，成为学界和业界竞相探索
- 【机器学习】建模流程
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什么？！是机器学习！！机器学习人工智能线性回归逻辑回归
1、数据获取1.1来源数据获取是机器学习建模的第一步，常见的数据来源包括数据库、API、网络爬虫等。数据库是企业内部常见的数据存储方式，例如：MySQL、Oracle等关系型数据库，以及MongoDB等非关系型数据库，它们能够存储大量的结构化和非结构化数据API（应用程序编程接口）提供了从外部获取数据的便捷方式，例如：社交媒体平台的API可以获取用户发布的内容和互动信息网络爬虫则适用于从网页中提取
- Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。
星霜笔记
开源关注简介免费源码pdf
MarkerMarker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理Marker是一个由深度学习模型组成的管道：提取文本，必要时进行OCR处理（启发式算法，surya，tesseract
- Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）
y江江江江
机器学习大模型gptchatgpt
HuggingFace预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。在各种⼤模型开源库中，最具代表性的就是HuggingFace。HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G
- 2020 年 9 月大学英语四级考试真题（第 1 套）——纯享题目版
fo安方
英语—四级CET4四级英语学习
个人主页：fo安方的博客✨个人简历：大家好，我是fo安方，目前中南大学MBA在读，也考取过HCIECloudComputing、CCIESecurity、PMP、CISP、RHCE、CCNPRS、PEST3等证书。兴趣爱好：b站天天刷，题目常常看，运动偶尔做，学习需劳心，寻觅些乐趣。欢迎大家：这里是CSDN，是我记录我的日常学习，偶尔生活的地方，喜欢的话请一键三连，有问题请评论区讨论。导读页：这是
- CVPR 2024 | 低分辨率引领方向：通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力
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计算机顶会顶刊论文解读计算机视觉深度学习CVPR计算机顶会论文解读
论文信息题目：Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向：通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力作者：HaoyuChen,WenboLi,JinjinGu,JingjingRen,HaozeSun,XueyiZou,ZhensongZhang,Youlia
- Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化
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GitHub：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型，仅用20万美元（224张GPU）就能训练出商业级11B参数的视频生成大模型。它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发，具有生成速度快、资源消
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
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一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
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题目：给你一个数组nums和一个值val，你需要原地移除所有数值等于val的元素。元素的顺序可能发生改变。然后返回nums中与val不同的元素的数量。假设nums中不等于val的元素数量为k，要通过此题，您需要执行以下操作：更改nums数组，使nums的前k个元素包含不等于val的元素。nums的其余元素和nums的大小并不重要。返回k。用户评测：评测机将使用以下代码测试您的解决方案：int[]n
- LeetCode第98题_验证二叉搜索树
@蓝莓果粒茶
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LeetCode第98题：验证二叉搜索树题目描述给你一个二叉树的根节点root，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。有效二叉搜索树定义如下：节点的左子树只包含小于当前节点的数。节点的右子树只包含大于当前节点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。难度中等问题链接https://leetcode.cn/problems/validate-binary-search-tree/示例示例1：输入：
- 【LeetCode 热题 100】3. 无重复字符的最长子串 | python 【中等】
一只小白跳起来
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美美超过管解题目：3.无重复字符的最长子串给定一个字符串s，请你找出其中不含有重复字符的最长的长度。示例1:输入:s="abcabcbb"输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是"abc"，所以其长度为3。注意：考虑空字符串问题有重复之后要在重复的那个后面新建序列，减少时间，故需要列表储存（标准做法里用的集合捏）标准做法：把重复的set.remove（），a指针步进，没有重复的话，b指针一直步进怎
- Adam-mini：深度学习内存效率新突破
XianxinMao
人工智能深度学习人工智能
标题：Adam-mini：深度学习内存效率新突破文章信息摘要：Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力，尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。相比AdamW，Adam-mini将内存效率提升了一倍，并通过减少学习率数量显著降低了内存消耗，同时保持了与AdamW相当甚至更好的性能。在训练十亿参数级别的大语言模型（LLM）时，Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升，并减少了33%的
- 【机器学习】模型拟合
CH3_CH2_CHO
什么？！是机器学习！！机器学习人工智能欠拟合过拟合
1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。在实际应用中，欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙，无法对数据进行有效的拟合和描述。1.2原因模型过于简单是导致欠拟合的主要原因：例如，使用直线去拟合具有明显曲线趋势的数据，或者使用低阶多项式去拟合高阶的复杂函数关系。这种情况下，模型的表
- 笔记：代码随想录算法训练营day57：99.岛屿数量 深搜、岛屿数量 广搜、100.岛屿的最大面积
jingjingjing1111
深度优先算法笔记
学习资料：代码随想录注：文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）先看深搜方法：找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落，dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记#include#includeusingnamespacestd;intdirection[4][2]={0,1,-1,0,0,-1,1,0};voiddfs(constvector>&B612
- 【动态规划】P6005 [USACO20JAN] Time is Mooney G|普及+
软件架构师何志丹
#洛谷普及+动态规划算法c++洛谷图论
本文涉及知识点C++动态规划P6005[USACO20JAN]TimeisMooneyG题目描述Bessie正在安排前往牛尼亚的一次出差，那里有NNN（2≤N≤10002\leqN\leq10002≤N≤1000）个编号为1…N1\ldotsN1…N的城市，由MMM（1≤M≤20001\leqM\leq20001≤M≤2000）条单向的道路连接。Bessie每次访问城市iii都可以赚到mim_im
- 笔记：代码随想录算法训练营day56:图论理论基础、深搜理论基础、98. 所有可达路径、广搜理论基础
jingjingjing1111
笔记
学习资料：代码随想录连通图是给无向图的定义，强连通图是给有向图的定义朴素存储：二维数组邻接矩阵邻接表：list基础知识：C++容器类|菜鸟教程深搜是沿着一个方向搜到头再不断回溯，转向；广搜是每一次搜索要把当前能够得到的方向搜个遍深搜三部曲：传入参数、终止条件、处理节点+递推+回溯98.所有可达路径卡码网题目链接（ACM模式）先是用邻接矩阵，矩阵的x,y表示从x到y有一条边主要还是用回溯方法遍历整个
- Transformer与图神经网络的融合与应用
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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
Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。其中，Transformer模型和图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计
- 深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：2006年，GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年，AlexKrizh
- 使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南
eahba
python
技术背景介绍OpenAI的对话模型（ChatOpenAI）为开发者提供了强大的自然语言处理功能，可以实现高度交互的AI应用。这篇文章将帮助您快速入门，了解如何在您的应用中集成和使用这些模型，并探讨不同的功能特性。核心原理解析ChatOpenAI模型是基于OpenAI的GPT家族，能够理解上下文并产生对话式回应。最新版的模型不仅支持标准文本输入输出，还支持工具调用、结构化输出等高级特性，满足多种复杂
- 高性能计算:GPU加速与分布式训练
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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
1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数，训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新，对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性，但其并行计
- 基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法4.数学模型和公式详细讲解举例说明线性回归模型最小二乘法5.项目实践：代码实例和详细解释说明6.实际应用场景金融领域医疗领域供应链管理智能制造7.工具和资源推荐编程语言和开发
- 洛谷每日1题-------Day25__P1424 小鱼的航程（改进版）
__雨夜星辰__
洛谷每日1题算法c++数据结构学习笔记
题目描述有一只小鱼，它平日每天游泳250公里，周末休息（实行双休日)，假设从周x开始算起，过了n天以后，小鱼一共累计游泳了多少公里呢？输入格式输入两个正整数x,n，表示从周x算起，经过n天。输出格式输出一个整数，表示小鱼累计游泳了多少公里。输入输出样例输入#1复制310输出#1复制2000说明/提示数据保证，1≤x≤7，1≤n≤106。题解#includeusingnamespacestd;int
- 使用 MistralAI 平台进行开源模型托管与调用
VYSAHF
python
MistralAI是一个提供开放源码模型托管的平台，致力于帮助开发者更轻松地使用和管理开源模型。通过该平台，你可以方便地调用强大的深度学习模型，并将其集成到你的应用中。本文将带你了解如何利用MistralAI提供的服务来进行模型的托管和调用。技术背景介绍MistralAI的服务包括了如聊天模型和嵌入模型等，这些模型适用于聊天机器人、文本嵌入等各种场景。使用这些模型需要注册并获取一个有效的API密钥
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能（AI）技术的飞速发展，大规模AI模型的应用日益广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理，因此数据中心作为AI应用的基础设施，显得尤为重要。然而，随着AI模型规模的不断扩大，数据中心面临着新的挑战：数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- 【附JS、Python、C++题解】Leetcode面试150题（7）
moz与京
leetcode整理javascriptpythonc++
一、题目167.两数之和II-输入有序数组给你一个下标从1开始的整数数组numbers，该数组已按非递减顺序排列，请你从数组中找出满足相加之和等于目标数target的两个数。如果设这两个数分别是numbers[index1]和numbers[index2]，则1targetIndex(vectornums,inttarget){intlength=nums.size();if(length<2){
- 暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析（2023-2025）
AndrewHZ
深度学习新浪潮图像处理算法动态范围计算机视觉深度学习transformer暗光增强
一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一，近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。本文从技术研究与产业应用两个维度，系统梳理近三年（2023-2025）该领域的关键突破，并对比分析主流手机厂商的影像技术优劣势。二、暗光增强技术研究进展1.算法创新：从传统模型到深度学习（1）Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer（202
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率，在字节码规范中添加了Stack Map Table属性，以下简称栈图，其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨，不如闭口做事。”不是名人名言，而是一个普通父亲对儿子的训导。但是，因为这句训导，这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子，叫张明正。 张明正出身贫寒，读书时成绩差，常挨老师批评。高中毕业，张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后，平时开口怨这怨那的张明正，不从自身找原因，而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析，类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种： 一种是类级别的插件开发，即给
jQuery添加新的全局函数，相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数，另一种是对象级别的插件开发，即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下；
支付宝，面试我的人胖胖的，看着人挺好的；博彦外包的职位，面试失败；
阿里金融，面试官人也挺和善，只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深，记录下；
1，自我介绍
2，说下八种基本类型；（算上string。楼主才答了3种，哈哈，string其实不是基本类型，是引用类型）
3，什么是包装类，包装类的优点；
4，平时看过什么书？NND，什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展：深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用，展示如何使用Rule来替代@BeforeClass，@AfterClass，@Before和@After的功能。
在上一篇中提到，可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展，而且也不提倡对Runner中的withBefores()，withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则，主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结，然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后，会成为块级元素，比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动，会向最近的块级父元素的左上角移动，直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界；如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic，6个partition，副本因子是2
2个consumer，每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名，例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1]， 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key：vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1]，也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复，但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路，写了个Java版的：
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制，如下：
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法，使用Base64做转码以及辅助加密：
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端，数据库，连接层的编码
查看方法： http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张：好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时，他们的第一反应是一种惊愕，然后是将近一个星期的嘲笑，把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时，才收敛一点。
当最初的惊愕消退后，他们会用一些这样的话来反驳： “好代码不廉价，好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库，用来处理网络请求操作，今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http，目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库，网络处理均基于Android的非UI线程，通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行：
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结：
- 浅析：Android 嵌套滑动机制（NestedScrolling）
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后，为了更好的用户体验，Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢？<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar，下面一个ScrollView，向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件，官方网址：http://keleyi.com/jq/hovertree/ ，可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本：http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件：
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 （二）矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素，可被开发者使用和操作：
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九：Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么，就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识，就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的，完成了最简单的一些功能，使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现，service层调用了dao层的实现方法，具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答：Java老A带你全面提升Java单兵作战能力！
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者：谢宇，CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答，欢迎网友积极提问，与专家一起讨论!
作者简介：
淘宝网资深Java工程师，CSDN超人气博主，人称“胖哥”。
CSDN博客地址：
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴，曾经被人笑话过不懂鼠标是什么，
