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Eqwaak00
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引言:大数据时代的混合计算革命当数据规模突破十亿级时,传统单机Pandas面临内存溢出、计算缓慢等瓶颈。PySpark虽能处理PB级数据,但在开发效率和局部计算灵活性上存在不足。本文将揭示如何构建Pandas+PySpark混合计算管道,在保留Pandas便捷性的同时,借助Spark分布式引擎实现百倍性能提升,并通过真实电商用户画像案例演示全流程实现。一、混合架构设计原理1.1技术栈优势分析维度P
- 全网测评:2025年最值得中小企业入局的AI无人直播软件花落谁家?
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人工智能
全网测评:2025年最值得中小企业入局的AI无人直播软件花落谁家?在数字化时代,人工智能技术的快速发展为各行各业带来了深刻的变革。直播电商领域也迎来了前所未有的机遇,AI无人直播软件应运而生,逐步改变着传统电商和直播行业的运营模式。对于预算有限、希望实现高效营销的中小企业而言,选择一款合适的AI无人直播软件显得尤为重要。本文将测评几款热门的AI无人直播软件,帮助中小企业找到最适合自己的入局之选。一
- 大模型转型之路:必要性与未来前景,迎接智能时代的浪潮_转行大模型
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随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,特别是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModels)的崛起,各行各业正迎来一场前所未有的技术革命。对于普通程序员而言,转行进入大模型领域不仅是对个人职业发展的战略性投资,也是顺应时代潮流、把握未来机遇的重要选择。本文将探讨转行大模型的必然性和该领域的未来发展前景。一、转行大模型的必然性技术普及化与学习资源丰富互联网的发展极大地降低了知识获取的成本
- 7招教你掌握用DeepSeek辅助论文写作的提示词技巧
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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
- 首款折叠iPhone或定价2300美元;百川智能两位联合创始人被曝离职;Manus启用.cn域名 | 极客头条
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「极客头条」——技术人员的新闻圈!CSDN的读者朋友们好,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|郑丽媛出品|CSDN(ID:CSDNnews)一分钟速览新闻点!华为诺亚方舟实验室主任换帅,90后王云鹤接班姚骏百川智能两位联合创始人被曝离职,均开启AI领域创业蝴蝶效应公司正式备案manus.cn域名传刘强东现身香港科技大学参观人工智能,此前有消息称其重回业务一线A
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- 李开复:AI 2.0 时代的机遇
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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》
- DeepSeek重构产业生态:餐饮、金融与短视频的智能跃迁
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引言:智能时代的产业共振在数字技术浪潮席卷全球的当下,DeepSeek作为人工智能领域的重要参与者,正以其强大的算法能力和多模态交互特性,深度渗透至餐饮、金融、短视频等民生关键领域。从长江之畔的烟火气到陆家嘴的金融脉搏,从市井小店的智能排班到跨国银行的风险定价,从美食博主的AI替身到探店经济的虚实融合,DeepSeek不仅重塑了传统行业的运营逻辑,更在消费升级与技术创新的交汇处,催生出新的商业范式
- 2025 职业革命:AI 重构就业图谱的生存法则
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一、技术迭代下的产业剧变2025年的春天,全球科技界正在见证人工智能的第三次浪潮。根据麦肯锡最新发布的《全球就业趋势报告》,大模型技术已渗透至83%的行业领域。以医疗行业为例,IBMWatson的诊断准确率已达98.7%,超越资深医师平均水平;金融领域,摩根大通的AI交易系统每日处理超2000万笔订单,效率提升400%。这些数据背后,是AI技术从单一功能向通用智能的跨越式发展。二、职业版图的重构逻
- 智能汽车:驶向未来的革命
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一、引言汽车,作为现代文明的标志,正经历着一场前所未有的变革。人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展,正推动着汽车从单纯的交通工具向智能移动空间转变。智能汽车,作为这场变革的主角,正悄然改变着我们的出行方式和生活方式。二、智能汽车的定义与发展现状智能汽车,是指搭载先进传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(人、车、路、云端等)智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能
- 人工智能与机器学习入门:基尼系数(Gini Index)和基于熵(Entropy)
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在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
- 云原生架构设计理论与实践(14)
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1.云原生背景业务快速发展与开发、运维、运营之间落后的生产关系与生产力的矛盾企业内部各占山头与企业总体战略规划的矛盾企业内部改革,降本增效的需求企业实现数字孪生,数字资产的必然需求企业外部环境,如人工智能发展、安全合规等大环境的要求2.云原生架构的设计原则服务化原则(拆分为微服务、小服务,非功能特性委托)弹性原则(可伸可缩)可观测原则(基于sla,slo,在log,trace,metric三个维度
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从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路说起大数据技术,Hadoop和Spark可以说是这个领域的两座里程碑。Hadoop曾是大数据的开山之作,而Spark则带领我们迈入了一个高效、灵活的大数据处理新时代。那么,它们的演变过程到底有何深意?背后技术上的取舍和选择,又意味着什么?一、Hadoop:分布式存储与计算的奠基者Hadoop诞生于互联网流量爆发式增长的时代,
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- Flume详解——介绍、部署与使用
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1.Flume简介ApacheFlume是一个专门用于高效地收集、聚合、传输大量日志数据的分布式、可靠的系统。它特别擅长将数据从各种数据源(如日志文件、消息队列等)传输到HDFS、HBase、Kafka等大数据存储系统。特点:可扩展:支持大规模数据传输,灵活扩展容错性:支持数据恢复和失败重试,确保数据不丢失多种数据源:支持日志文件、网络数据、HTTP请求、消息队列等多种来源流式处理:数据边收集边传
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内容概要在当今快速发展的商业环境中,智能租赁系统正如一位得力助手,帮助企业以数字化的方式提升管理效率与服务质量。想象一下,传统的租赁管理就像是一场需要精确时间安排的舞蹈,而智能租赁系统则提供了高科技的音响设备,让整个表演流畅无比。通过先进的数字技术,比如云计算和大数据分析,这些系统能够优化资源配置,让企业的每一分钱都花得物有所值。更妙的是,智能租赁系统不仅高效处理日常事务,还能提供精确的数据分析,
- 金融租赁系统智慧风控实践探索
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内容概要当传统金融租赁还在和纸质合同较劲时,兴业金融租赁系统已经玩起了"变形金刚式"的智慧风控。这套系统就像给资产装上了GPS定位器+心电图监测仪,通过物联网传感器实时捕捉设备运行数据,配合卫星定位追踪车辆轨迹,再让大数据分析引擎消化海量场景信息——从工地的混凝土搅拌频率到物流车队的急刹车次数,全被转化成可量化的风险坐标。技术手段业务指标提升应用场景案例物联网传感器异常响应速度提升70%工程机械油
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AIAPI(ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface,人工智能应用程序接口)是应用程序接口的一种,专门用于提供人工智能相关功能的开发接口。它允许开发者利用现有的AI模型、工具或服务,将这些功能集成到自己的应用程序中,并为用户带来智能化的体验。AIAPI的核心功能主要与AI技术相关,比如自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音处理、机
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文章目录一、技术介绍二、平台注册三、功能体验四、总结随着人工智能技术的快速发展,视频处理和生成技术已经成为了众多行业关注的热点。最近,我有机会体验了蓝耘智算平台的Maas平海螺AI视频产品,它不仅是一个强大的AI视频处理工具,更是一个为用户带来极致体验的智能平台。在这篇博客中,我将详细分享我在使用Maas平海螺AI视频平台时的体验与测评,帮助大家更好地了解它的优势与不足。一、技术介绍图片生成视频(
- 智能未来,程易科技引领AI新纪元——全新云智AI人工智能平台产品发布
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在数字化浪潮的推动下,人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着我们的世界。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统,从智能客服到医疗诊断,AI的应用场景日益广泛,其背后的技术支撑也变得越来越重要。在这个背景下,程易科技专注于企业数字化、高性能计算、前后处理、AI技术研究与应用等领域的创新企业,2024年6月正式推出其最新的人工智能平台V5.0产品,云智AI人工智能平台,旨在为企业和开发者提供一站式的AI解决
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成为一名大数据和算法工程师并获取大厂Offer,需要掌握一系列核心技能,并具备丰富的项目经验与扎实的理论基础。以下是详细的技能要求和建议:---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**:掌握线性代数、微积分、概率论和统计学,这些是设计和理解算法的基础。-**机器学习理论**:深入理解常见机器学习算法(如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等),了解其原理、优缺点及
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KVM内核优化全攻略:全方位释放服务器性能在云计算、大数据、人工智能等前沿技术蓬勃发展的当下,服务器性能面临着前所未有的挑战。KVM(Kernel-basedVirtualMachine)作为开源虚拟化解决方案,凭借高效稳定的特性,广泛应用于企业数据中心。要充分发挥KVM性能优势,对其内核进行全面优化势在必行。本文将为你详细介绍一套涵盖通用优化及其他关键优化点的完整KVM内核优化方案,并结合实际案
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AI替代趋势加剧!揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代近年来,随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,职场变革的浪潮正以前所未有的速度席卷全球。AI以其高效、精准的特性,正在逐步替代传统行业中大量依赖重复性劳动和标准化流程的岗位。本文将深入探讨AI替代趋势加剧的背景下,哪些岗位上的员工最容易被取代,以及这一趋势对现代生活的影响。一、AI替代趋势的基本概念AI替代,是指人工智能技术通过自动化、智能化手段,逐
- 关于非线性优化小记
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非线性优化(NonlinearOptimization)1.什么是非线性优化?非线性优化是指目标函数或约束条件中至少有一个是非线性的优化问题。它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域,用于求解最优解的问题。非线性优化通常可以表示为以下数学形式:minxf(x)或maxxf(x)\min_{x}f(x)\quad\text{或}\quad\max_{x}f(x)xminf(x)或xmax
- 数据挖掘:第二章、认识数据
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第二章认识数据2.1数据类型与统计汇总数据集与数据对象一个数据集由多个数据对象组成,每个数据对象代表一个实体。例如,在销售数据库中,数据对象可以是客户、商品、销售额等;在医疗数据库中,数据对象可以是患者、治疗信息等;在大学数据库中,数据对象可以是学生、教授、课程信息等。数据对象也被称为样品、示例、实例、数据点、对象、元组。数据对象所描述的属性即数据集中的列,而数据对象则是数据库中的行。属性属性是数
- 数据挖掘导论——第七章:聚类
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什么是聚类?数据间的相似性和距离的测量方式有哪些?数据标准化如何进行距离计算?层次聚类的思想和流程?K-均值聚类的思想和流程?距离的计算方式如何影响聚类结果?聚类的要素,包括数据,差异性/相似性测量方式,聚类算法(标准化执行程序或流程)理解相似性和差异性的度量(p40)。Jaccard和余弦相似性度量。以下内容由AI生成:余弦相似度(CosineSimilarity)是一种衡量两个向量在方向上相似
- 大模型与自然语言理解(NLU):差异与联系
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近年来,人工智能领域取得了显著进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面。大模型和自然语言理解(NLU)作为NLP的两个重要分支,常常被提及,但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模(数十亿甚至数千亿)的深度学习模型,例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练,旨在学习语言的统计规律,并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域,专注于让机器
- Hive 与 SparkSQL 的语法差异及性能对比
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Hivehivehadoop大数据spark
在大数据处理领域,Hive和SparkSQL都是极为重要的工具,它们为大规模数据的存储、查询和分析提供了高效的解决方案。虽然二者都致力于处理结构化数据,并且都采用了类似SQL的语法来方便用户进行操作,但在实际使用中,它们在语法细节和性能表现上存在诸多差异。了解这些差异,对于开发者根据具体业务场景选择合适的工具至关重要。语法差异数据定义语言(DDL)表创建语法Hive:在Hive中创建表时,需要详细
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
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The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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2.脚本内容:
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- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f