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Cshaosun
web前端#VUEvue.js前端javascript
目录什么是vue指令v-cloakv-textv-htmlv-prev-show/v-ifv-else/v-else-ifv-onv-bindv-forv-model常用指令的修饰符v-model指令修饰符事件修饰符按键修饰符什么是vue指令指令就是带有v-前缀的特殊属性,不同的属性对应不同的功能。分类汇总内容渲染指令(v-html、v-text)条件渲染指令(v-show、v-if、v-else
- 低代码平台未来发展趋势有哪些?
低代码
低代码平台的未来发展趋势呈现出多维度的创新与深化,以下结合JNPF快速开发平台的特性,为您分析其未来的发展方向:1.智能化与AI深度融合低代码平台将与人工智能技术深度融合,实现开发流程的智能化升级。例如,JNPF平台有望通过自然语言处理技术,让开发者仅需用自然语言描述需求,平台即可自动生成初步的应用架构和代码逻辑。此外,AI技术还将用于智能推荐、代码自动生成、流程自动化等功能,进一步提升开发效率。
- 【Hinton论文精读】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations-202212
tyhj_sf
论文研读笔记ML理论系列人工智能深度学习FF算法
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- 电子元件精度识别表汇总
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硬件工程
电子器件精度(容差)汇总表器件类型参数类型代码/颜色精度范围说明电阻色环容差金色±5%通用电阻(最后一环)银色±10%普通电阻棕色±1%精密电阻红色±2%精密电阻绿色±0.5%高精度电阻蓝色±0.25%超高精度电阻紫色±0.1%超高精度电阻无色±20%早期电阻贴片容差(数字编码容差)F±1%如“103F”=10kΩ±1%G±2%J±5%K±10%电容字母容差J±5%薄膜电容、高频陶瓷电容K±10%
- 【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer:一种类UNet的Transformer,用于高效的遥感城市场景图像语义分割
985小水博一枚呀
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【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer:一种类UNet的Transformer,用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer:一种类UNet的Transformer,用于高效的遥感城市场景图像语义分割文章目录【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer:一种类UNet的Transformer,用于高效的遥感城市场景图像语义分割2.Re
- Dify知识库构建流程及示例
cqbelt
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总体流程1.数据预处理清洗:去除噪声、特殊字符、标准化格式。分词/标记化:拆分文本为单词或子词单元(如使用Tokenizer)。元数据关联:附加来源、时间戳等信息,支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块:按字符或Token数切分,简单高效。语义分块:基于句子边界或主题分割(如NLP模型识别段落主旨)。重叠策略:相邻块间部分重叠,避免上下文断裂。3.向量化(Embedding)嵌入模型:调用预训练
- 【Image captioning-RS】论文12 Prior Knowledge-Guided Transformer for Remote Sensing Image Captioning
CV视界
Imagecaptioning学习transformer深度学习人工智能
1.摘要遥感图像(RSI)字幕生成旨在为遥感图像生成有意义且语法正确的句子描述。然而,相比于自然图像字幕,RSI字幕生成面临着由于RSI特性而产生的额外挑战。第一个挑战源于这些图像中存在大量物体。随着物体数量的增加,确定描述的主要焦点变得越来越困难。此外,RSI中的物体通常外观相似,进一步复杂化了准确描述的生成。为克服这些挑战,我们提出了一种基于先验知识的transformer(PKG-Trans
- Dyn-VQA:含1452动态问题的视觉问答数据集,需灵活提供知识检索方案,查询、工具与检索时间皆可变。
数据集
2024-11-05,由阿里巴巴集团创建Dyn-VQA数据集,它包含三种类型的“动态”问题,需要复杂的知识检索策略,这些问题的查询、工具和时间都是可变的。这个数据集的创建对于推动mRAG研究和解决现有VQA数据集无法充分反映启发式mRAGs在获取复杂知识方面的刚性问题具有重要意义。数据集地址:Dyn-VQA|多模态检索数据集|自然语言处理数据集一、研究背景:在多模态大型语言模型(MLLMs)中,解
- Debian:apt-get命令汇总
apt-get命令是DebianLinux发行版中的APT软件包管理工具。所有基于Debian的发行(常见的10个基于Debian的Linux发行版)都使用这个包管理系统。deb包可以把一个应用的文件包在一起,大体就如同Windows上的安装文件。语法apt-get[OPTION]PACKAGE选项apt-getinstall#安装新包apt-getremove#卸载已安装的包(保留配置文件)ap
- springboot毕设 电脑销售管理系统 程序+论文
真纯Django毕设程序
springboot课程设计后端
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着信息技术的飞速发展和普及,电脑已经成为现代生活和工作中不可或缺的重要工具。电脑销售行业也随之迎来了前所未有的发展机遇,但同时也面临着激烈的市场竞争和不断变化的客户需求。传统的销售管理模式已难以满足当前市场的快速响应和精细化管理要求。因此,开发一套高效、便捷、全面的电脑销售管
- 统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解
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
统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法,通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位,还在工业界有广泛应用,如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收
- OctoTools:一个具有复杂推理可扩展工具的智体框架
三谷秋水
智能体大模型机器学习人工智能语言模型机器学习
25年2月来自斯坦福大学的论文“OctoTools:AnAgenticFrameworkwithExtensibleToolsforComplexReasoning”。解决复杂的推理任务可能涉及视觉理解、域知识检索、数值计算和多步骤推理。现有方法使用外部工具增强大语言模型(LLM),但仅限于专业领域、有限的工具类型或需要额外的训练数据。本文的OctoTools,是一个无需训练、用户友好且易于扩展的
- 刷算法Leetcode---4(字符串篇)
搞笑症患者
力扣刷算法leetcode算法
前言本文是根据代码随想录中的字符串顺序进行编写,只刷了里面力扣的题代码随想录其他文章链接:刷算法Leetcode文章汇总字符串篇344.反转字符串①双指针,前后交换②for循环,s[i]=s[n-i-1],与双指针思想相同541.反转字符串Ⅱjava中字符串不能修改,先转换为char数组for循环每2k个字符一组,组内使用双指针反转前k个字符,每次判断右指针是否越界151.反转字符串中单词①双指针
- 刷算法Leetcode---2(链表篇)
搞笑症患者
力扣刷算法算法leetcode链表
前言本文是第二篇跟Leetcode算法相关的文章,题目顺序是根据代码随想录刷的代码随想录其他文章链接:刷算法Leetcode文章汇总链表篇203.移除链表元素①设置空头节点,从头遍历链表②不设置空头结点,先对头节点判空,再看next707.设计链表自己设计ListNode类记得设置字段size,链表长度,用于判断index是否越界,注意add时size++,delete时size--①单向链表,不
- AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素,并通过代码实例和实际应用场景,帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
- 2025年毕设ssm校园二手电瓶车交易网站论文+源码
SSM毕设程序源码JAVA
课程设计
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于校园二手交易平台的现有研究,多以综合类商品交易或书籍循环为主,而专门针对电瓶车这类高价值、强监管的校园二手交易研究较少。当前高校内电瓶车交易存在信息不对称、交易流程不规范、车牌管理脱节等问题,缺乏系统化的解决方案。部分高校虽尝试通过论坛或社群进行交易,但存在用户身份难核实、
- C++高频面试问题
HJ_sky
C++
C++常见面试问题汇总一、指针和引用的区别1.指针有自己的一块空间,而引用只是一个别名;2.使用sizeof看一个指针的大小是4,而引用则是被引用对象的大小;3.指针可以被初始化为NULL,而引用必须被初始化且必须是一个已有对象的引用;4.作为参数传递时,指针需要被解引用才可以对对象进行操作,而直接对引用的修改都会改变引用所指向的对象;5.可以有const指针,但是没有const引用;6.指针在使
- NLP高频面试题(四)——BN和LN的区别与联系,为什么attention要用LN
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理人工智能
在深度学习模型中,Normalization是一种极为重要的技巧,BatchNormalization(BN)和LayerNormalization(LN)是其中最为常用的两种方法。然而,二者在实际应用中有着明显的区别与联系,尤其在Transformer的Attention机制中,LN有着独特的优势。一、BN与LN的核心区别与联系1.BatchNormalization(BN)BN的思想源于一个叫
- Python实现自动提取目标文档的大纲(13)
写python的鑫哥
Python办公自动化python自动提取Word文档大纲编号
前言本文是该专栏的第13篇,后面会持续分享Python办公自动化干货知识,记得关注。大纲是一种用于组织和呈现内容结构的工具,它通过层次化的形式展示信息的框架和重点。其通常用于规划、整理和总结文档、报告、演讲、论文或其他任何形式的写作和表达。它可以帮助作者或演讲者清晰地梳理思路,确保内容的逻辑性和连贯性,同时也便于读者或听众快速了解整体结构和重点内容。而本文,笔者也重点来讲述通过Python,如何来
- 用 AI 提高开发效率:自动生成代码、优化 SQL 查询、写测试用例
Js_x
人工智能sql测试用例
引言人工智能(AI)正在深刻改变软件开发行业。从代码自动补全到SQL查询优化,再到自动化测试,AI工具已经成为开发者提高生产力的重要助手。本文将介绍ChatGPT、GitHubCopilot、Tabnine等AI编程工具的实际应用,帮助开发者更高效地编写代码、优化数据库查询,并自动生成测试用例。1.AI代码生成:提升开发效率1.1ChatGPT代码生成ChatGPT具备强大的自然语言处理能力,可以
- RAG 在多模态数据处理中的应用探索:结合图像与文本生成
hy098543
AIGC
目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展,数据呈现出多模态的特性,即包含文本、图像、音频、视频等多种形式。在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV
- 理解深度学习1-简介
shangjg3
PyTorch深度学习实战深度学习人工智能
人工智能(AI)旨在打造模仿智能行为的系统。它覆盖了众多方法,涵盖了基于逻辑、搜索和概率推理的技术。机器学习是AI的一个分支,它通过对观测数据进行数学模型拟合来学习决策制定。这个领域近年来迅猛发展,现在几乎(虽不完全准确)与AI同义。深度神经网络是一类机器学习模型,将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前,深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一,常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理(Nat
- 【资料分享】标准规范汇总(2025.3.13更新)
交换机路由器测试之路
网络协议网络协议国标行标ITUTR069802.11IEEE
引言学习标准规范不仅是测试人员的基本职责,也是确保测试质量、提升产品竞争力和降低风险的关键。通过掌握和应用标准规范,测试工作可以更加规范、高效和权威,为产品和项目的成功提供有力保障。本文分享交换机路由器测试中涉及到标准规范。国标行标国家标准由国家市场监督管理总局和国家标准化管理委员会负责管理,代号为GB(国标拼音首字母),分GB(强制性标准)和GB/T(推荐性标准)。通信行业标准是针对通信技术和设
- python基于django/flask体育馆管理系统Django-SpringBoot-php-Node.js-flask
QQ_511008285
pythondjangoflaskspringbootphpnode.js
目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法:设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理,难度适中,本选题是学生所学专业知识的延续,符合学生专业发展方向,对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
- 7招教你掌握用DeepSeek辅助论文写作的提示词技巧
学境思源AcademicIdeas
学境思源AI写作ChatGPT人工智能
随着人工智能技术的快速发展,大模型(如DeepSeek、ChatGPT等)已经成为论文写作的重要辅助工具。合理运用提示词(Prompt),不仅能极大提高写作效率,还能辅助生成高质量的学术内容。今天的内容将分享如何利用DeepSeek的提示词技巧,助力论文写作。1.明确写作目标,让AI理解你的需求在使用大模型时,清晰的写作目标至关重要。一个好的提示词应当包括:写作主题、内容范围、格式要求、风格倾向等
- 基于Spring Boot+vue技术的导游系统设计与实现
除了菜一无所有!
springbootvue.js后端
论文下载【免费】基于SpringBoot+vue技术的导游系统设计与实现资源-CSDN文库摘要本研究背景主要聚焦于当前旅游业信息化、智能化的发展趋势。随着移动互联网的普及和人们出行方式的多样化,导游系统作为旅游服务的重要组成部分,亟需进行技术革新以提升用户体验和服务效率。本研究旨在利用SpringBoot后端框架与Vue前端框架,构建一个功能丰富、交互友好的导游系统。研究内容主要包括系统需求分析、
- 毕业论文需要进行几次AIGC检测?
kexiaoya2013
人工智能AIGC论文阅读论文笔记
每到毕业季,许多同学都会面临论文查重的困扰。尤其是今年Deepseek的爆火,学校对论文AIGC检测也越来越严格。那么,毕业论文AIGC检测究竟需要做几次呢?一、检测次数受哪些因素影响1、学校政策部分高校提供1-2次免费检测机会,有的则要求自己检测合格后才能提交。检测前,务必提前了解所在院校的检测规则。若学校未明确,建议至少自查2次(初稿+定稿)。2、AI率波动如果首次AI率检测结果超过或接近学校
- edger多组差异性分析_R语言统计分析微生物组数据
weixin_39961636
edger多组差异性分析
我在学习这本书记了一些笔记,如果你有学习,欢迎分享你的笔记或者教程。我的已有笔记汇总如下:宏基因组学习笔记宏基因组学习笔记2宏基因组笔记(第二章)R语言宏基因组学统计分析学习笔记(第三章-1)R语言宏基因组学统计分析学习笔记(第三章-2)https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-13-1534-3下载方法,sci-hub大法啦。出版日期:2018
- 李开复:AI 2.0 时代的价值
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,AI2.0,价值创造,伦理挑战,未来趋势1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,从语音识别、图像识别到自然语言处理,AI已经渗透到我们生活的方方面面。李开复,作为一位享誉全球的人工智能专家,在《AI2.0时代的价值》一文中,深刻地探讨了AI2.0时代带来的机遇与挑战,以及AI如何为人类创造价值。AI1.0时代主要集中在规则驱动的系统,例如围棋、象棋等游戏的AI。而AI2.0时代则
- 李开复:AI 2.0 时代的机遇
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
人工智能,深度学习,Transformer,大模型,通用人工智能,AI2.0,应用场景,未来趋势1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中,深度学习作为人工智能的核心技术之一,推动了AI技术的飞速发展。然而,深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
- 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