受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（二）网络结构

Transformer：自注意力驱动的神经网络革命引擎大千AI助手人工智能 Python #OTHER transformer 神经网络深度学习 google 人工智能机器学习大模型
本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！从语言理解到多模态智能的通用架构基石⚙️一、核心定义与历史意义Transformer是由Google团队在2017年论文《AttentionIsAllYouNeed》中提出的深度学习架构，其颠覆性创新在于：完全摒弃RNN/CNN：仅依赖自注意力机制（S
[特殊字符] LLM（大型语言模型）：智能时代的语言引擎与通用推理基座大千AI助手人工智能 Python #OTHER 语言模型人工智能自然语言处理 LLM 大模型 Transformer
本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！从千亿参数到人类认知的AI革命一、核心定义与核心特征LLM（LargeLanguageModel）是基于海量文本数据训练的深度学习模型，通过神经网络架构（尤其是Transformer）模拟人类语言的复杂规律，实现文本理解、生成与推理任务。其核心特征可概
Flink 流处理的核心基石【时间语义、水位线、状态、检查点、反压】 csdn_tom_168 大数据 flink 核心时间语义水位线状态检查点反压
Flink流处理的核心基石【时间语义、水位线、状态、检查点、反压】，这些概念相互协作，构建了Flink高吞吐、低延迟、高容错的实时计算能力。以下是这些核心技术的深度解析及其内在联系：一、五大基石的内在联系驱动触发计算持久化保护恢复时间语义水位线状态管理检查点反压二、核心组件深度解析1.时间语义（TimeSemantics）核心作用：定义事件的时间维度//设置事件时间语义（关键配置）env.setS
2020-03-19 aec5938eccf0
直播课堂所做、所感疫情当前，全民宅家，开学临近，教育部提出“停课不停学”，各个学校，各个老师摩拳擦掌。找设备，下软件，查资料……虽然有些手忙脚乱，但是依然做好了“十八线女主播”的准备。从慌乱和各种卡顿开始，到现在各种手段协调配合，老师们已经能够灵活地适应网上教学，并且教学效果逐步提升!下面，我就网络授课自己的做法和感悟作一汇报：一、课堂教学从容应对和大多数老师一样，我经历了开始的各种慌乱，对直播软
十大赚钱软件有哪些？盘点网上十个最赚钱的软件一起高省
近年来，越来越多的人开始关注如何通过软件赚钱。那么，哪些赚钱软件比较靠谱呢？首先，我们要明白什么是赚钱软件。简单来说，就是利用你电脑、手机或平板电脑上的应用来完成一定的与金钱相关的任务，这些任务可能包括游戏、问答、网络投票、网络问卷、网络购物、理财等各种任务。大家好，我是高省APP最大团队导师蓓蓓，高省APP佣金更高，模式更好，终端用户不流失。【高省】是一个自用省钱佣金高，分享推广赚钱多的平台，百
2021关注亲情，珍惜友情，走好自己规划之路，此生无憾小小白杨天天长
都说流星有求必应，2021我许下三个愿望亲情：感谢父母养育之恩。友情：友谊之花四季常青。人生之路：踏平坎坷，走出无悔人生。相信都能实现。过去已成历史，当下正在经历，未来希望无限。有生之年，不留遗憾。图|源自网络|侵删01亲情：常回家看看马克思说：还有什么比父母心中蕴藏着的情感更为神圣的呢？父母的心，是最仁慈的法官，是最贴心的朋友，是爱的太阳，它的光焰照耀、温暖着凝聚在我们心灵深处的意向！父母的爱永
道听途说大兴的西瓜老爸的杂拌儿糖
图片来自网络道听途说大兴的西瓜京城的西瓜数大兴，大兴的西瓜数庞各庄。但是，以前的西瓜可不是现在这样。以前种植时间最长的是黑崩筋儿，黑皮红籽儿黄瓤儿。至少有几百年的历史了，一直种到上世纪六十年代。瓜皮有一道道黑筋凸起，有点儿像人的血管。侯宝林说相声时说:我的西瓜賽砂糖，真正的旱秧脆沙瓤。说的就是这种西瓜，不是很甜，老一点就面了。后来才开始种花翎、早花、京欣1号。现在看电视剧，不管哪朝哪代的皇上，吃的
卷积神经网络-数据增强红米煮粥 cnn 人工智能神经网络
文章目录一、概述二、数据增强的类别1.裁剪2.翻转和旋转3.随机遮挡4.图像变换5.对transforms的选择操作，使数据增强更灵活三、应用场景四、总结一、概述数据增强（也叫数据扩增）的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。二、数据增强的类别1.裁剪中心裁剪：transforms
深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例你喜欢喝可乐吗？ deep learning deploy 深度学习 YOLO 目标检测
深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。YOLOv11作为新一代目标检测模型，不仅延续了YOLO系列的高效实时性能，还在检测精度和泛化能力上取得显著突破，使其成为工业质检、安防监控、自动驾驶等领域的理想选择。本文将详细阐述这一完整流程，并结合YOLOv11的具体实现，提
众趣SDK重磅升级：空间物联IOT新视界，赋能实景三维场景深度应用 zhongqu_3dnest 物联网 3d 点云处理人工智能计算机视觉点云扫描
近日，空间数字孪生云服务行业领导者—众趣科技宣布旗下核心产品云服务平台QverseSDK迎来里程碑式升级！本次升级聚焦行业前沿需求，重磅推出IoT设备监控系统、iframe跨平台页面无缝集成、BI数据智能三大解决方案，旨在将三维空间计算能力转化为更强大、更易用的生产力工具，为企业用户和开发者构建下一代空间数字化应用提供坚实底座。一、IoT空间物联，让设备运行尽在掌控痛点解决：告别传统分散的设备管理
老何大咖：锁定了做哪个项目，就踏踏实实做，不要想三想四，想多了，累老何大咖123
老何大咖：网络创业随笔1）、赚钱，在我看来，就是解决3个问题：1、卖什么？2、复制谁？3、怎么复制？……2）、推广不难。最难的是知道自己一辈子卖什么。项目锁定了，习惯性从一而终。不要一会儿A，一会儿B。……3）、赚钱就是抓到核心，做比较重要的事儿。不要在细节上浪费时间。很多人赚不到钱，就是过于注重细节，如此而已！……4）、卖点锁定，口子缩小，深挖一口井，这样成功案例多，也赚钱多，会形成一个良好的循
预测导管原位癌浸润性复发的深度学习：利用组织病理学图像和临床特征浪漫的诗人论文深度学习人工智能
文章目录研究内容目的方法数据集模型开发模型训练与评估外部验证统计分析研究结果模型性能风险分层外部验证特征重要性原文链接原文献：Deeplearningforpredictinginvasiverecurrenceofductalcarcinomainsitu:leveraginghistopathologyimagesandclinicalfeatures研究背景【DCIS与IBC的关联】乳腺导管
零信任产品联合宁盾泛终端网络准入，打造随需而变、精准贴合业务的网络安全访问体系宁盾Nington 安全
零信任网络访问控制（ZeroTrustNetworkAccess，ZTNA，文中零信任皆指ZTNA）基于“永不信任，持续验证”的理念，打破了企业基于传统网络边界进行防护的固有模式。在当前日趋复杂的网络环境下，内部威胁与外部攻击加剧，零信任能够为企业构建一个动态的安全访问体系。通过持续身份验证、权限动态调整等机制，确保合法用户在安全的环境下访问企业资源，有效防止未授权访问与数据泄露，提升企业整体信息
【中项第三版】系统集成项目管理工程师 | 第 7 章软硬件系统集成 Jackilina_Stone #系统集成项目管理工程师中项第3版软考中级
前言第7章对应的内容选择题和案例分析都可能会进行考查，学习要以教材为准。目录7.1系统集成基础7.2基础设施集成7.2.1弱电工程7.2.2网络集成1传输子系统2交换子系统3网管子系统4安全子系统5服务子系统7.2.3数据中心集成7.3软件集成7.3.1基础软件集成7.3.2应用软件集成7.3.3其他软件集成7.4业务应用集成7.5本章练习7.1系统集成基础软硬件系统集成是以信息的集成为目标，功能
Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术拷问
第一轮提问面试官：小曾，今天我们主要考察Java后端开发能力，从基础开始。场景：假设你要设计一个电商平台的订单系统，订单量峰值达到每秒1000笔。你会选择哪些技术栈？为什么？场景：订单系统需要高可用，数据库选择MySQL，你会如何优化数据库连接池？场景：订单支付后需要通知库存系统减库存，你会选择哪种消息队列？如何保证消息可靠性？小曾：（搓手）嗯…订单系统，我会用SpringBoot，数据库用MyS
Java大厂面试实录：从电商场景到AIGC的深度技术拷问 remCoding Java场景面试宝典 Java面试 Spring Boot Kafka AI 大厂面试微服务
第一轮提问：电商场景与微服务基础面试官：小曾，请描述一个典型的电商秒杀场景，你会如何设计系统架构？涉及哪些关键技术？小曾：秒杀嘛，主要是高并发，我一般会用SpringBoot搭后端，数据库用Redis做缓存，消息队列用Kafka异步处理订单。具体技术细节……呃，好像没细想。面试官（微笑）：“不错，Redis和Kafka选得对。那如果用户请求量超10万/QPS，你会如何扩容？SpringCloud的
Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的深度拷问 remCoding Java场景面试宝典 Java面试 Spring Boot Jakarta EE AI微服务 Kafka Spring Cloud AI面试
第一轮提问：电商场景下的高并发架构面试官：小曾，我们公司电商业务面临“双十一”秒杀场景，需要支持百万级并发，你会如何设计系统架构？请结合SpringCloud和消息队列谈谈方案。小曾：（搓手）额……我会用SpringCloudAlibaba，搞个Nacos做服务注册，网关用Zuul，然后订单服务用SpringBoot+Redis缓存，秒杀请求走消息队列，比如Kafka吧，异步处理，降低峰值压力……
Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的全栈技术深度解析 remCoding Java场景面试宝典 Java Spring Boot Spring Cloud AI Kafka Redis Spring Security
场景：互联网大厂Java后端开发面试面试官（严肃）：请先自我介绍，并谈谈你熟悉的技术栈。小曾（略紧张）：我是小曾，毕业于XX大学，擅长Java后端开发，熟悉SpringBoot、SpringCloud、MySQL、Redis等技术。面试官：很好，我们来看第一个场景。假设你要设计一个高并发的电商秒杀系统，你会如何选择技术栈？小曾：秒杀系统对性能要求高，我会用SpringBoot快速搭建，数据库用My
Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术挑战 remCoding Java场景面试宝典 Java Spring Boot Spring Cloud AI Kafka Redis Docker
场景：互联网大厂Java后端开发面试面试官（严肃）：小曾，请简单介绍下你过往的项目经验，特别是你在微服务架构中解决过哪些技术难题？小曾（自信）：我之前参与过电商平台的订单系统重构，将单体应用拆分为SpringCloud微服务架构。我们使用了SpringCloudGateway做网关路由，服务间通过Kafka异步通信，并引入Redis缓存热点数据。面试官：很好，能具体说说你们如何解决订单超卖问题的吗
Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术拷问 remCoding Java场景面试宝典 Java面试 Spring Boot Jakarta EE AI微服务 Kafka Redis Spring AI
场景：互联网大厂Java后端面试面试官（严肃）：小曾，请先简单介绍下你过往的项目经验，侧重于高并发场景下的架构设计。小曾（自信）：我之前做过一个电商秒杀系统，用了SpringBoot和Redis，高峰期支撑了百万QPS。主要靠Redis缓存热点数据，数据库用了分库分表。面试官（点头）：不错，能具体说说缓存雪崩和热点key的解决方案吗？小曾（挠头）：呃...缓存雪崩用了熔断器，热点key的话...好
《87期读书会》坚持第646天读书会分享（2016.09.24星期六）半夏五月天
坚持第646天读书会分享（2016.09.24星期六）《87期读书会》值班中参加读书会，庆幸的是虽然偶尔有电话和借东西，但是没有急诊，可以让我顺利参加读书会。读书收获：（3）请受督者检核与扩大其对咨询专业的信念。3.省思介入策略与后续可能性。（1）检视受督者后续介入的意图，与可能成效为何。（2）请受督者思考后续可有的不同技巧与切入方向之可能性，并接着探问受督者的看法，与当事人可能会有的反应。（3）
深度学习：让 AI 拥有 “思考” 能力的核心技术田园Coder 人工智能科普人工智能科普
1.深度学习：突破传统的AI“进阶版”1.1什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的多层结构，让AI能够自动学习数据中的复杂特征，从而完成更高级的认知任务。例如，传统机器学习需要人类手动提取“猫有尖耳朵、胡须”等特征，而深度学习能直接从原始图片中，自主学习从像素到轮廓、再到整体形态的多层特征，最终实现更精准的识别。这种“自主提取特征”的能力，让深度学习突破了传统AI的
创造力是产生有价值的新颖想法，这是三个大脑神经网络的交互作用——《跨越不可能》精读分享36 峰哥读写思
创造力是神经网络的交互作用。这是《跨越不可能》一书，精读分享的第36篇。根据心理学的定义，创造力是产生有价值的新颖想法。在这个定义中，从大脑的结构来看，创造力总是与选择有关。大脑必须选择一个以前从未出现过的行动计划，并且要判断这个行动计划是否有效。这就要有赖于大脑中的三个神经网络的交互作用。第一个网络是注意网络。这个网络是信息选择器。创造力开始于大脑吸收新的信息。我们是用自己的注意力来吸收这些信息
基于pyQt5为前端实现的智能座椅控制系统，集成了人脸识别、语音合成和座椅记忆功能，为用户提供个性化的座椅调节体验，后期可连接智能座椅。渴死的鱼仔 qt 前端开发语言
智能座椅控制系统：基于PyQt5的个性化解决方案界面描述：一、系统概述基于PyQt5开发的智能座椅控制系统，深度融合人脸识别、语音交互与座椅记忆功能，打造个性化舒适体验。系统通过实时用户识别自动调节座椅参数，后期可无缝对接智能座椅硬件，实现"无感式"智能生活场景。二、核心功能模块1.人脸识别引擎高精度识别：基于Dlib库实现亚毫米级人脸特征提取动态管理：支持多人脸特征存储与实时匹配快速响应：毫秒级
PyTorch torch.no_grad() 指南（笔记）拉拉拉拉拉拉拉马 pytorch 人工智能 python 笔记深度学习
PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中，高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。显存不足（OutOfMemory,OOM）错误是开发者经常面临的挑战之一。torch.no_grad()作为PyTorch提供的一个核心工具，能够在推理（inference）和验证（validation）阶段显著优化显存使用并提升计算速度。本报告旨在全面、深入
aocache:AOCache 新增功能深度解析：从性能监控到灵活配置的全方位升级 10km aocache java java aocache 性能分析
最近对aocache进行了重要升级，最新版本0.6.0增加了几项新功能：性能分析日志，AOCache性能分析工具，切入点自定义配置，全局配置，本文详细说明这几项目新功能的作用和使用方式。一、性能分析日志需求背景对于哪些方法适合使用aocache注解提高性能，开始我是凭经验和直觉来判断的。但是对于下面这个方法，凭直觉你觉得用方法缓存能提高性能么？publicStringnext(Stringexpr
【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系？
目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题：推理阶段显存爆掉(2)问题：Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题：中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch中model.eval()、withtorch.no_grad()和.d
网络爬虫-07 YEGE学AI算法 Python-网络爬虫
网络爬虫-07）**Spider06回顾****scrapy框架****完成scrapy项目完整流程****我们必须记住****爬虫项目启动方式****数据持久化存储****Spider07笔记****分布式爬虫****scrapy_redis详解****腾讯招聘分布式改写****机器视觉与tesseract****补充-滑块缺口验证码案例****豆瓣网登录****Fiddler抓包工具****移
苹果UI 设计蒙小萌1993 ui cocoa macos
不同平台不同框架以下是对iOSUIKit核心组件（AppDelegate、UIWindow、UIViewController、UIView、UINavigationController）的深度解析，依据Apple官方文档的设计哲学和实现原理：核心组件关系与架构或者通常为点击手机应用图标UIApplicationAppDelegateUIWindowrootViewControllerUITable
爬虫初认识老杨玩python python
关于爬虫你是否在夜深人静的时候，想看一些让你更睡不着的图片你是否在考试前夕或者面试前夕，想看一些具有针对性的题目和面试题你是否想在杂乱的网络世界中获取你想要的数据什么是爬虫：通过编写程序，模拟浏览器，去互联网上抓取我们想要的数据的过程爬虫的合法性爬虫不被法律禁止快播王欣技术本无罪但有法律风险爬虫干扰被访问网站的正常运营爬取受法律保护的特定类型的数据和信息如何避免法律风险时常优化爬虫程序，避免干扰网
Java 并发包之线程池和原子计数 lijingyao8206 Java计数 ThreadPool 并发包 java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑，比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式，并且可以提高线程利用率，并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
java编程思想抽象类和接口百合不是茶 java 抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持 1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错) 抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体 package com.wj.Interface;
[房地产与大数据]房地产数据挖掘系统 comsci 数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间... 所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产 &nb
数组队列总结沐刃青蛟数组队列
数组队列是一种大小可以改变，类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比，它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题，而且因为泛型（类似c++中模板的东西）的存在而支持各种类型。以下是数组队列的功能实现代码： import List.Student; public class
Oracle存储过程无法编译的解决方法 IT独行者 oracle 存储过程　
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译，流程规范上的东西，Dave 这里不多说，看看怎么解决问题。 1. 查看无效对象 XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
重装系统之后oracle恢复文强chu oracle
前几天正在使用电脑，没有暂停oracle的各种服务。突然win8.1系统奔溃，无法修复，开机时系统提示正在搜集错误信息，然后再开机，再提示的无限循环中。无耐我拿出系统u盘准备重装系统，没想到竟然无法从u盘引导成功。晚上到外面早了一家修电脑店，让人家给装了个系统，并且那哥们在我没反应过来的时候，直接把我的c盘给格式化了并且清理了注册表，再装系统。然后的结果就是我的oracl
python学习二（一些基础语法）小桔子 pthon 基础语法
紧接着把！昨天没看继续看django 官方教程，学了下python的基本语法与c类语言还是有些小差别： 1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式 2. / 除结果浮点型 // 除结果整形 % 除取余数 * 乘 ** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25 _&
svn 常用命令 aichenglong SVN 版本回退
1 svn回退版本 1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version 两者的区别: revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废) revert chanages from this versio
某小公司面试归来 alafqq 面试
先填单子，还要写笔试题，我以时间为急，拒绝了它。。时间宝贵。老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。面试官很刁难，问了几个问题，记录下； 1，包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了 2，hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果，他说我说反了。 3，最恶心的一道题，抽象类继承抽象类吗？（察，一般它都是被继承的啊） 4，stru
动态数组的存储速度比较集合框架百合不是茶集合框架
集合框架：自定义数据结构(增删改查等) package 数组; /** * 创建动态数组 * @author 百合 * */ public class ArrayDemo{ //定义一个数组来存放数据 String[] src = new String[0]; /** * 增加元素加入容器 * @param s要加入容器
用JS实现一个JS对象，对象里有两个属性一个方法 bijian1013 js对象
<html> <head> </head> <body> 用js代码实现一个js对象，对象里有两个属性，一个方法 </body> <script> var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
探索JUnit4扩展：使用Rule bijian1013 java 单元测试 JUnit Rule
在上一篇文章中，讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式，即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。 1. Rule &n
[Gson一]非泛型POJO对象的反序列化 bit1129 POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时，使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种： 1. POJO对象不包含任何泛型的字段 2. POJO对象包含泛型字段，例如泛型集合或者泛型类 Data类 a.不是泛型类， b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用 bit1129 kafka
0.Kafka服务器的配置一个Broker，一个Topic Topic中只有一个Partition（） 1. Producer： package kafka.examples.producers; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.javaapi.producer.Producer; impor
lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync 最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案，原先使用的是 inotify + rsync，但随着文件数量的增大到100W+，目录下的文件列表就达20M，在网络状况不佳或者限速的情况下，变更的文件可能10来个才几M，却因此要发送的文件列表就达20M，严重减低的带宽的使用效率以及同步效率；更为要紧的是，加入inotify
java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果 bylijinnan java
public class IsBinTreePostTraverse{ static boolean isBSTPostOrder(int[] a){ if(a==null){ return false; } /*1.只有一个结点时，肯定是查找树 *2.只有两个结点时，肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
MySQL的sum函数返回的类型 bylijinnan java spring sql mysql jdbc
今天项目切换数据库时，出错访问数据库的代码大概是这样： String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName"; List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql); for (Map row : rows
java设计模式之单例模式 chicony java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的：　　作为对象的创建模式，单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。单例模式的结构　　单例模式的特点：单例类只能有一个实例。单例类必须自己创建自己的唯一实例。单例类必须给所有其他对象提供这一实例。　　饿汉式单例类 publ
javascript取当月最后一天 ctrain JavaScript
 <script language=javascript> var current = new Date(); var year = current.getYear(); var month = current.getMonth(); showMonthLastDay(year, mont
linux tune2fs命令详解 daizj linux tune2fs 查看系统文件块信息
一.简介： tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数，Windows下面如果出现意外断电死机情况，下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检，而且是可以通过tune2fs命令，自行定义自检周期及方式。二.用法： Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
做有中国特色的程序员 dcj3sjt126com 程序员
从出版业说起网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有
Android：TextView属性大全 dcj3sjt126com textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时，文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置，将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果，在显示输入法并输
tomcat虚拟目录安装及其配置 eksliang tomcat配置说明 tomca部署web应用 tomcat虚拟目录安装
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浅谈：APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞 gg163 APP
首先，说到APP的安全漏洞，身为程序猿的大家应该不陌生；如果抛开安卓自身开源的问题的话，其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上，有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测（ineice.com）的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。 1. 应用反编译漏洞：APK 包非常容易被反编译成可读
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HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页，以及显示用户名，退出等功能。根据网址生成页面的方法： bool CreateHtmlFile(string url, string path) { //http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm stri
SVG 教程（一）天梯梦 svg
SVG 简介 SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。学习之前应具备的基础知识：继续学习之前，你应该对以下内容有基本的了解： HTML XML 基础如果希望首先学习这些内容，请在本站的首页选择相应的教程。什么是SVG？ SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用来定义用于网络的基于矢量
一个简单的java栈 luyulong java 数据结构栈
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基础数据结构和算法八：Binary search sunwinner Algorithm Binary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
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12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 1.gets()函数问：请找出下面代码里的问题： #include<stdio.h> int main(void) { char buff[10]; memset(buff,0,sizeof(buff));
ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员活动 ITeye 试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 7月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2092746 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：《Java性能优化权威指南》

受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（二）网络结构

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