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1.人工智能的定义及其子领域人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是计算机科学的一个重要分支,旨在模拟和扩展人类智能。AI涉及多个学科,涵盖数学、计算机科学、认知科学等领域。根据研究内容和技术特点,人工智能主要分为以下几个子领域:1.1人工智能人工智能是一个广义的概念,包含任何试图让机器表现出类似人类智能的技术。传统人工智能注重规则设计和逻辑推理,而现代人工智能通过机器学习
- 非凸科技荣获2024中国人工智能行业创新力企业奖
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11月27日,CIAI2024第九届中国国际人工智能大会暨“2024中国人工智能行业创新力企业”颁奖典礼在上海圆满落幕。非凸科技作为百强创新力企业受邀出席大会,并荣获“十大创新力企业”奖,在科技创新、商业模式成熟度、主营业务表现、市场地位等多方面获得认可。此次奖项由中国国际人工智能大会组委会、人工智能行业创新力评价委员会共同评选,重点关注入选企业在人工智能技术方面的创新应用及行业突破或独特优势。非
- 小南每日 AI 资讯 | 2025年AI泡沫破裂? | 25/01/24
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小南每日AI资讯|2025年AI泡沫破裂?|25/01/24人工智能领域近期动态汇总一、行业趋势与未来展望AI泡沫可能在2025年破裂专家预测,尽管人工智能在多模态模型和自动机器学习等领域取得进展,但技术瓶颈、投资回报率下降、监管趋严,以及环境和伦理问题可能导致2025年AI泡沫破裂。未来AI的发展将更加注重平衡和可持续性。斯坦福大学发布《2024年人工智能指数报告》李飞飞教授团队揭示了人工智能行
- 人工智能技术的应用前景及未来发展
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引言人工智能(AI)作为21世纪最具创新性和革命性的技术之一,正在全球范围内深刻地改变着我们的生产、工作和生活方式。随着深度学习、强化学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等技术的飞速进展,AI不再仅仅是学术研究中的一个热点,而是渗透到各个行业,成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。对于开发者来说,理解和掌握AI技术不仅是提升个人技能的途径,更是应对未来技术变革、抓住职业机遇的关键
- AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用
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AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用关键词:人工智能、深度学习、生物信息学、基因组学、蛋白质结构预测、药物发现、个性化医疗文章目录AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用1.背景介绍2.核心概念与联系2.1人工智能(AI)2.2机器学习(ML)2.3深度学习(DL)2.4生物信息学2.5应用领域3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1卷积神经网络(CNN)3.1.
- AI人工智能 Agent:在个性化推荐中的应用
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AI人工智能Agent:在个性化推荐中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍在当今信息爆炸的时代,个性化推荐系统(RecommenderSystem)已成为连接用户和信息的关键桥梁。其中,人工智能(AI)技术,特别是Agent技术,在个性化推荐中的应用日益受到关注。本文将深入探讨AIAgent在个性化推荐中的应用,包括其核
- 深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法
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一、定义1.过拟合(Overfitting)过拟合是指模型在训练数据上表现非常好,但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声,以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。例如,在一个图像分类任务中,过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节(如某张猫图片背景中的一个小污点)都学习得过于精细,以至于在测试集中,只要图像背景稍有不同,就无法正确分类。2.欠拟合(Un
- 2025三掌柜赠书活动第四期:AI原生应用开发提示工程原理与实战
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目录前言提示工程的定义提示工程的重要性提示工程的基本原则关于《AI原生应用开发提示工程原理与实战》编辑推荐内容简介作者简介图书目录本书特色《AI原生应用开发提示工程原理与实战》内容提要结束语前言随着人工智能技术的飞速发展,AI原生应用开发已成为推动数字化转型的关键力量。AI原生应用不仅仅是传统应用的升级,而是从设计之初就深度整合了人工智能技术,以实现更智能、更高效的用户体验。提示工程(Prompt
- Python从0到100(四十):Web开发简介-从前端到后端(文末免费送书)
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 【技术洞察】2024科技绘卷:浪潮、突破、未来
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涌动与突破2024年,科技的浪潮汹涌澎湃,人工智能、量子计算、脑机接口等前沿技术如同璀璨星辰,方便了大家的日常生活,也照亮了人类未来的道路。这一年,科技的突破与创新不断刷新着人们对未来的想象。那么回顾2024年的科技技术圈,都给大家留下哪些印象深刻的技术和事件呢?又给技术圈的未来带来哪些影响和变化呢?一、浪潮涌动:科技开启新纪元2024年的开篇,科技的浪潮已然汹涌。1月底,马斯克旗下的Neural
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12月2日,有着“云计算春晚”之称的亚马逊云科技re:invent大会,在美国拉斯维加斯盛大开幕。本届大会以“Turnyourideasintoreality”(让理想发生)为主题,精心筹备了诸多场主题演讲,内容广泛涉及人工智能、数据分析、云计算等一系列关键技术领域,旨在深度剖析行业前沿动态,为从业者及科技爱好者呈上一场知识盛宴。当下,生成式AI赛道持续升温、竞争白热化,亚马逊云科技在该领域的每一
- 【TVM 教程】线性和递归核
ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:TianqiChen下面介绍如何在TVM中进行递归计算(神经网络中的典型模式)。from__future__importabsolute_import,print_functionimporttvmimporttvm.testing
- AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow:AI代理在股市分析的应用
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AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:AI代理在股市分析的应用1.背景介绍1.1股市分析的重要性股票市场是一个复杂的动态系统,涉及大量的经济因素、政治因素、心理因素等,对整个社会经济发展有着深远影响。准确的股市分析和预测对于投资者、企业和政府制定决策都至关重要。1.2传统股市分析方法的局限性传统的股市分析方法主要依赖人工分析师,通过研究各种基本面、技术面等数据进行分析和预测。但这种
- pytorch单机多卡训练_数据并行DataParallel
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1.单机多卡概述单卡多级的模型训练,即并行训练,可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指,多张GPUs使用相同的模型副本,但采用不同batch的数据进行训练.模型并行是指,多张GPUs使用同一batch的数据,分别训练模型的不同部分.2.DataParallel源码2.1需要传入的参数module(Module):被并行运算的模型device_ids=None:CUDAdevicesoutput
- 基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战
一ge科研小菜鸡
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域,凭借其强大的特征学习能力,成为人工智能的核心技术之一。PyTorch作为当前流行的深度学习框架,提供了灵活的张量操作和动态计算图,便于模型的快速开发和调试。本教程将通过一个完整的深度学习模型开发流程,从数据预处理、模型构建、训练与优化、评估以及部署,帮助读者深入理解深度学习的关键技术
- 构建桌面聊天助手:Mistral AI、LangChain 和 Tkinter 的结合
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在人工智能(AI)技术日新月异的今天,大型语言模型(LLMs)和LangChain成为了炙手可热的话题。作为一名开发者,我最近进行了一项实验,旨在创建一个实用的工具,将强大的AI功能与Python编程语言的简洁性结合起来,为用户提供便捷的服务。这次实验的成果是一款专为记者设计的桌面聊天助手,它使用了MistralAI提供的强大自然语言处理能力,并通过LangChain进行集成,同时利用Tkinte
- 开源与闭源:AI模型发展的双重路径之争
爱吃辣椒的年糕
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前言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,AI模型的应用已经渗透到各行各业,从医疗、金融到制造、教育,无不受到AI技术的深刻影响。在讨论一个AI模型“好不好”“有没有发展”时,绕不过“开源”和“闭源”两条发展路径。两者各有利弊,且分别代表了不同的技术哲学和商业模式。那么,究竟哪一种路径更有前景?本文将深入探讨开源与闭源AI模型的发展路径,分析它们的优势与挑战,并探讨未来的趋势。一、开源AI模型的发展
- 数字人+虚拟展厅:开启互动展览新篇章!
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“数字人+展厅”这一组合正逐渐成为展览展示领域的新宠,它融合了最前沿的人工智能、虚拟现实、增强现实等技术,为观众带来了前所未有的互动新体验。数字人,即利用计算机图形学、人工智能等技术生成的具有人类外貌、行为和交互能力的虚拟形象。这些数字人不仅在外形上栩栩如生,还能通过自然语言处理、语音识别与合成等技术实现与人类的实时交互,模拟出真实的人际对话和情感表达。展厅应用的优势增强互动性:数字人作为展厅的虚
- 探索Llama 3.1:深入理解其多语言与长上下文处理能力
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摘要Llama3.1,一款先进的语言模型,以其庞大的参数量和卓越的性能而闻名。本文将分析Llama3.1在不同规模版本中—405B、70B和8B—的多语言处理能力和长上下文理解能力,探讨其在人工智能领域的应用潜力。引言随着人工智能技术的飞速发展,语言模型已成为处理和理解人类语言的关键工具。Llama3.1模型以其不同规模的版本,提供了多样化的应用场景和解决方案。本文将重点探讨这些版本的多语言处理能
- 《DeepSeek R1:开源大模型的破局者》
空云风语
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惊爆!中国开源大模型震撼登场在人工智能领域的激烈竞争中,一场震撼全球的技术革命正悄然发生。2025年1月20日晚,一家来自中国的人工智能初创公司——DeepSeek(深度求索),如同一颗耀眼的新星,划破了AI世界的夜空,发布了其最新推理模型DeepSeek-R1正式版。这一消息迅速在全球范围内引发了轩然大波,犹如巨石投入平静的湖面,激起千层浪。消息一经传出,各大科技媒体纷纷将其置于头条位置,相关报
- 神经架构搜索:自动化设计神经网络的方法
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神经架构搜索:自动化设计神经网络的方法一、引言在深度学习领域,神经网络架构的设计对模型的性能具有至关重要的影响。传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验,这一过程繁琐且耗时。为了解决这一问题,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)应运而生。NAS是一种自动化设计神经网络架构的方法,旨在通过搜索最优的神经网络结构来提高模型性能。本文将详细介绍神经架构搜索的定义、产
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Java项目实战信息管理类项目springbootvue.js后端
作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开
- 自主学习与自然语言处理的融合:实现更智能的聊天机器人
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LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍自主学习(autonomouslearning)是一种学习方法,它允许机器人或计算机系统在没有人类干预的情况下自行学习和改进。自主学习可以帮助机器人或计算机系统更好地适应新的环境和任务,提高其智能性和效率。自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个分支,它涉及计算机如何理解、处理和生成人类语言。自主学习与自然语言处理的融合
- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 B 题 生产过程中的决策问题 详细思路+matlab代码+python代码+论文范例
2025年数学建模美赛
2024年数学建模国赛2024高教社杯2024B题生产过程中的决策问题思路2024数学建模国赛
持续更新中,2024年所有数学建模比赛思路代码都会发布到专栏内,只需要订阅一次。5号6号半价,会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖,想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生,容易获得省奖!B题生产过程中的决策问题某企业生产某种畅销的电子产品,需要分别购买两种零配件(零配件1和零配件2),
- 使用 Pyro 和 PyTorch 的贝叶斯神经网络
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人工智能综合Pytorch和项目实践pytorch人工智能python
一、说明构建图像分类器已成为新的“helloworld”。还记得当你第一次接触Python时,你的打印“helloworld”感觉很神奇吗?几个月前,当我按照PyTorch官方教程并为自己构建了一个运行良好的简单分类器时,我也有同样的感觉。
- 第八章:AI大模型的未来发展趋势8.3 新兴应用领域8.3.2 生成对抗网络的应用
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AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)是一种深度学习技术,由伊玛·古德姆(IanGoodfellow)于2014年提出。GANs由两个相互对抗的神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器生成假数据,判别器试图区分假数据和真实数据。这种对抗训练方法使得GANs能够学习数据分布并生成高质
- **深度探索Semantic Kernel:为您的代码注入人工智能的灵魂**
孙诗嘉Song-Thrush
深度探索SemanticKernel:为您的代码注入人工智能的灵魂semantic-kernelIntegratecutting-edgeLLMtechnologyquicklyandeasilyintoyourapps项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/semantic-kernel在当前这个飞速发展的时代,大语言模型(LLM)如雨后春笋般涌现出来。然而
- 开发者实战 | OpenVINO™ 协同 Semantic Kernel:优化大模型应用性能新路径
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点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者:杨亦诚作为主要面向RAG任务方向的框架,SemanticKernel可以简化大模型应用开发过程,而在RAG任务中最常用的深度学习模型就是Embedding和Textcompletion,分别实现文本的语义向量化和文本生成,因此本文主要会分享如何在SemanticKernel中调用OpenVINO™runtime部署Embedding和Textcompleti
- 小南每日 AI 资讯 | AI将向“少样本学习”发展? | 25/01/25
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前言欢迎来到AI的奇妙世界!你是否也对人工智能的未来充满好奇?是否想知道AI如何改变我们的生活、工作,甚至是创造力?别走开!本篇文章将带你深入了解AI的最新趋势、技术创新以及未来展望,让你轻松掌握最前沿的信息!如果你觉得内容不错,不要吝啬你的点赞、关注⭐、评论,让我知道你的想法!你的支持就是我持续更新的最大动力!关注我,每日带来精彩AI资讯,解锁未来新趋势!(别忘了,评论区等你来畅聊!)AI行业趋
- 小南每日 AI 资讯 | AI 取代代码编写,软件开发者如何在变革中站稳脚跟? | 25/01/22
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人工智能java前端
人工智能最新动态(25/01/22)1.AI编程与开发1.1AI编程工具Meta计划推出AI编程助手MetaCEO马克·扎克伯格透露,公司正在研发AI编程助手,未来公司大量代码将由AI工程师完成,标志着AI主导软件开发的趋势。字节跳动发布AI集成开发环境Trae(1月20日)集成Claude3.5Sonnet、GPT-4o等顶级大语言模型,并针对中文开发者优化,提升智能编程体验。Go到Rust的A
- [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:
Elements in a subset must be in non-descending order.
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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- 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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- Linux实用命令整理
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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。
谨小慎微。
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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
uule
java
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