- 【网络安全】使用mbedtls 实现 RSA 签名、验签、加密、解密
亿码归一码
网络安全web安全安全
简介mbedtls(前身是PolarSSL)是一个开源、轻量级的SSL/TLS库,专为嵌入式系统和资源受限环境设计。RSA是一种广泛应用的非对称加密算法,是公开密钥密码体制(PublicKeyCryptosystem)的一个典型代表,它的核心特点是采用一对密钥,分别是公开密钥(PublicKey)和私有密钥(PrivateKey)。相关头文件#include#include#include#inc
- Python--读取mat文件
一头大学牲
程序--编程记录python开发语言深度学习机器学习
最近在进行学习深度学习过程中,遇到了以MATLAB的.mat格式存储的数据,需要用python读取出来处理,于是就找到了以下比较方便的三种python读取mat文件的方法:使用hdf5库来读取mat文件1.使用scipy.io来读取1.5知识小插曲2.使用hdf5来读取3.使用mat73来读取1.使用scipy.io来读取-如果你的matlab的版本比较旧,保存的.mat格式为‘-v7.3’以前的
- Azure Kubernetes Service (AKS) Workshop 教程
黎玫洵Errol
AzureKubernetesService(AKS)Workshop教程aksworkshopAzureKubernetesService(AKS)workshopwebsitecontent项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ak/aksworkshop1、项目介绍AzureKubernetesService(AKS)Workshop是一个开源项目,旨在帮助
- 大模型巅峰对决:DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘
accurater
机器学习科技人工智能
喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek:动态稀疏激活的混合专家系统(MoE)动态路由机制:每个输入仅激活约5.5%的参数(如6710亿参数中激活370亿),显著降低计算能耗40%。模块化设计:支持金融、医疗等领域的即插即用式微调,行业适配能力
- AI笔记——语音识别
Yuki-^_^
人工智能AI人工智能笔记语音识别
摘要:语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)是人工智能领域的一项重要技术,它将人类的语音信号转换成文字。随着科技的发展,语音识别已经成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。本文旨在介绍语音识别的基本原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。一、历史与发展语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代,那时的技术基于规则和模板。随着计算能力的提升和深度学习方法的出现,语
- 自动语音识别(ASR)模型全览
u013250861
#语音识别人工智能
以下为截至2024年底主流ASR模型的详细列表,涵盖传统模型、端到端模型、开源框架及商业解决方案,按技术类型分类整理,并标注适用场景:一、传统混合模型(GMM/HMM、DNN/HMM)GMM/HMM公开时间:1980年代参数量:百万级(依赖状态数)特点:基于高斯混合模型(GMM)与隐马尔可夫模型(HMM)结合,需手工对齐音素状态。适用场景:早期电话语音识别(嵌入式设备)、孤立词识别(工业控制终端)
- 【开源所有代码-全在线智能音箱】树莓派智能音箱,自定义唤醒词,大模型LLM GPT对话
南七小僧
服务器开发人工智能AI技术产品经理智能音箱gpt
安装sounddevicepipinstallsounddevice安装portAudiosudoapt-getinstalllibportaudio2sudoapt-getinstalllibasound-devsudoapt-getinstallportaudio.devsudoapt-getinstallpython3-pyaudiopipinstallpyaudio安装wavepipins
- Manus(一种AI代理或自动化工具)与DeepSeek(一种强大的语言模型或AI能力)结合使用任务自动化和智能决策
zzlyx99
人工智能自动化语言模型
一、Manus与DeepSeek差异十分好奇DeepSeek和Manus究竟谁更厉害些,DeepSeek是知识型大脑,Manus则是全能型执行者。即DeepSeek专注于语言处理、知识整合与专业文本生成。其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力,例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用(如浏览器、代码编辑器)自主执行复杂任务,
- 票星球自动抢票脚本:助你轻松抢到心仪门票
高慧霜Grain
票星球自动抢票脚本:助你轻松抢到心仪门票项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/ea073项目介绍在抢票高峰期,手动抢票往往让人心力交瘁。为了解决这一痛点,我们推出了票星球自动抢票脚本,这是一个开源的Git仓库,旨在为用户提供一个简单易用的自动抢票工具。通过导入资源文件并根据个人需求修改配置,用户可以轻松实现自动抢票,无需手动操作,大大提高了抢票的
- 深度学习处理时间序列(2)
yyc_audio
深度学习笔记深度学习人工智能
在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性,是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额,还是健身追踪器记录的步数,你都会看到每日周期性和年度周期性(人类生成的数据通常还有每周的周期性)。探索数据时,一定要注意寻找这些模式。(让人想到波,想到傅里叶变换)对于这个数据集,如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度,那么问题很简单,因为数据具有可靠的年
- QT编程之QGIS
byxdaz
QTqt开发语言
一、QGIS介绍QuantumGIS(QGIS)是开源地理信息系统桌面软件,使用GNU(GeneralPublicLicense)授权,属于OpenSourceeospatialFoundation(OSGeo)的官方计划。在GNU授权下,开发者可以自行检阅与调整程序代码,并保障让所有使用者可以免费且自由地修改程序。QGIS的目标是成为一个GIS系统,提供常见的功能与特征。借着核心特征提供基本功能
- 深度好文 图解 RocketMQ 的系统架构
橘野禾
系统架构kafkajava分布式后端
今天给大家分享一篇学习RocketMQ系统架构核心知识点的梳理和总结,在讲解时力求精简、通俗易懂,通过图解来给正在学习RocketMQ的小伙伴带来帮助。RocketMQ是阿里巴巴的分布式消息中间件,在2012年开源,在2017年成为Apache顶级项目。1集群架构RocketMQ的集群架构如下图:从上图可以看到,整个集群中有四个角色:NameServer集群、Broker主从集群、Producer
- 基于 Docker 搭建 FRP 内网穿透开源项目
xdpcxq1029
技术分享docker开源容器
有些配置项不知道该不该用,不知道该在哪用,不知道怎么用,所以我自己写个文章简单记录一下做个笔记本文介绍的是基于Docker运行frps和frpc,并通过TCP协议简单穿透SSH和HTTP,在观看本文之前请确保你的机器已经安装Docker服务端搭建frps#连接拥有公网IP的服务器,在合适的位置创建frps目录作为工作空间#创建frps目录作为工作空间$mkdirfrps#创建服务端配置文件$tou
- AI编程篇-python基础篇
cv工程师(ctrl+c\v)
AI编程python
转型AI算法后的总结-python基础篇python基础AI算法工程师的日常开发工作离不开python这门语言。python的优点:开源免费、简单易学、丰富的库。以下是我总结的python的一些基础:1.python及IDE工具安装对于初学者来说,python的安装是必不可少的,但是为了方便代码编辑和查看结果及debug,可以安装pycharm社区版暂时用来前期学习:python安装及注意事项:下
- 大规模语言模型从理论到实践 开源指令数据集
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AI大模型应用入门实战与进阶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
大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)近年来在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色,从文本生成到翻译,再到问答系统,几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而,如何有效地构建和利用开源指令数据集,仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核
- C/C++框架和库推荐
大王算法
C++入门及项目实战宝典C/C++开发实战365C++
值得学习的C语言开源项目-1.WebbenchWebbench是一个在Linux下使用的非常简单的网站压测工具。它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。Webbench使用C语言编写,代码实在太简洁,源码加起来不到600行。下载链接:http://home.tiscali.cz/~cz210552/web
- RISC-V架构 vs ARM架构:硬件工程师的深度对比
ICGOODFIND1
risc-v架构arm开发
引言在嵌入式系统和处理器设计领域,RISC-V和ARM架构是两大热门选择。作为硬件工程师,了解这两种架构的优缺点以及适用场景,对于选择合适的处理器至关重要。本文将从技术特性、生态系统、开发成本和未来趋势等方面,深入对比RISC-V和ARM架构,帮助你在项目中做出更明智的决策。1.架构设计:精简vs成熟RISC-V:开源与模块化RISC-V是一种基于精简指令集计算(RISC)原则的开源指令集架构(I
- Elastic Stack 8.16.0 日志收集平台的搭建
JingAi_jia917
ElastisearchLogstashFilebeatKibanaElasticstackELK日志平台
简介1.1ELK介绍ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三款开源工具的首字母缩写,构成了一套完整的日志管理解决方案,主要用于日志的采集、存储、分析与可视化。1)Logstash:数据管道工具,负责从多种来源(如文件、数据库、消息队列)采集日志,进行过滤、格式化后输出到目标(如Elasticsearch);2)Elasticsearch:分布式实时搜索与
- 主流开源大模型能力对比矩阵
时光旅人01号
人工智能开源python深度学习pytorch
模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练ChatGLM-3✅多轮对话支持✅中英双语流畅✅对话记忆优秀⚠️计算资源消耗大⚠️长文本易发散DeepSeek✅代码注释生成✅技术文档规范✅全流程方案生成⚠️逻辑错误较多⚠️数据更新延迟
- 机器视觉|手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计
RockLiu@805
机器视觉YOLO
手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中,手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案,通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架,实现实时的手部定位与关键点提取。技术背景gesturerecognition作为计算机视觉领域的重要研究方向,在HCI(人机交互)、遥控行为分析、虚
- MySQL数据库笔记
艽掵猫
数据库mysql笔记
一、数据库基础概念1.数据库定义数据库:统一管理、长期存储、有组织的相关数据集合。特征:数据按模型组织(冗余小、独立性高、易扩展、可共享)。2.实际应用数据存储:高效管理大量结构化数据。数据管理:增删改查(CRUD)与权限控制。数据分析:整合数据源,支持决策。3.常见数据库系统数据库特点MySQL开源、高性能、易用,适用于Web应用。Oracle企业级、高可靠,支持大型应用。SQLServer微软
- ros如何编译python文件_(二)ROS入门——4.如何编写ROS的第一个程序hello_world
weixin_39935903
ros如何编译python文件
ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行,依托代码开源和模块间协作等特性,给机器人开发者带来了很大的方便。我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发,所以本文就重点对ROS基础知识进行详细的讲解,给不熟悉ROS的朋友起到一个抛砖引玉的作用。本章节主要内容:1.ROS是什么2.ROS系统整体架构3.在ubuntu16.04中安装ROSkinetic4.如何编写ROS的第一个程序
- 【杨乐昆何凯明AI论文】没有归一化的Transformer模型
东临碣石82
人工智能transformer深度学习
摘要:归一化层在现代神经网络中无处不在,长期以来一直被视为不可或缺的组成部分。本研究表明,通过使用一种极其简单的技术,没有归一化的Transformer模型可以达到相同或更好的性能。我们引入了动态Tanh(DyT),这是一种逐元素操作,表示为DyT(x)=tanh(alphax),作为Transformer中归一化层的即插即用替代品。DyT的灵感来源于这样一个观察:Transformer中的层归一
- 基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设
sj52abcd
深度学习课程设计人工智能毕业设计
博主介绍:✌专注于VUE,小程序,安卓,Java,python,物联网专业,有17年开发经验,长年从事毕业指导,项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系
- Python 在人工智能领域的实际6大案例
Solomon_肖哥弹架构
人工智能机器学习python
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在人工智能(AI)领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python提供了丰富的库和框架,使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例,展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一:手写数字识别(MNIST)1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目,MNIST数据集包含了
- WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延的加权平均RTT计算机制详解
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WebRTC源码探秘webrtc音视频网络
WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制的详解WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制的详解WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制的详解前言一、RTT网络往返时延的原理1、基于发送端(SR/RR模式)①.基本定义②.计算RTT网络往返时延的原理③发送Sender
- 深入探究YOLO系列的骨干网路
编码实践
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深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入,并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列,我们需要先了解它所使用的骨干网路。骨干网络是深度学习模型中的核心部分,负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
- 《Python深度学习》第四讲:计算机视觉中的深度学习
earthzhang2021
2025讲书课专栏python深度学习计算机视觉1024程序员节numpy算法人工智能
计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一,它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下,计算机可以自动识别照片中的物体、人脸,甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇?其实,这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络(CNN)。今天,我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络(CNN)是什么。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它的灵感来源于人类
- 基于人工智能的智能视频内容分析系统
小彭律师
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基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波:去除视频画面中的噪点和干扰画质增强:调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取:减少数据量,提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型(YOLO、FasterR-CNN等)识别多种目标类型(人、车辆、物品等)适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型(LSTM、3D-CNN等)分析目标动作规
- 后端开源库手册
Vic2334
JAVA开源java
Exceleasyexcel快速、简洁、解决大文件内存溢出的java处理Excel工具GitHub-alibaba/easyexcel:快速、简洁、解决大文件内存溢出的java处理Excel工具com.alibabaeasyexcel3.3.3POI老牌、内存占用稍大org.apache.poipoi3.17org.apache.poipoi-ooxml3.17BICBoard国内BI版本很多年不
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round