- Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别
金外飞176
论文精读transformer深度学习人工智能
VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而，近年来，自然语言处理（NLP）领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天，我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer（ViT），它将Transformer的强大能力直接应用于图像
- 基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破（YOLOv8）
步入烟尘
transformerYOLO目标检测
本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破什么是DAtten
- YOLOv8到YOLOv11：深度解析目标检测架构的演进
金外飞176
技术前沿目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测YOLO神经网络深度学习
YOLOv8到YOLOv11：深度解析目标检测架构的演进在计算机视觉领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型一直是实时目标检测领域的佼佼者。从2015年的YOLOv1到2024年的YOLOv11，这一系列模型经历了快速的迭代和发展，不断刷新着目标检测的性能和效率。然而，由于部分YOLO版本缺乏详细的学术论文和架构图，研究人员和开发者在理解这些模型的工作原理时往往面临挑战。最近，一篇
- 探索AI音乐创作的未来：八款顶尖AI音乐生成工具（本期介绍国外-国内另外专题介绍）
带娃的IT创业者
AIGC程序员创富人工智能音视频ai
探索AI音乐创作的未来：八款顶尖AI音乐生成工具（本期介绍国外-国内另外专题介绍）在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面，其中音乐创作也不例外。AI音乐生成工具不仅为专业音乐人提供了新的创作方式，也让普通人能够轻松创作出高质量的音乐作品。本文将介绍八款知名的AI音乐生成工具，帮助你了解它们的特点和优势。1.SunoSuno是一款AI驱动的音乐生成器，能够快速创建高质量的
- 深入理解DAG任务调度系统：核心原理与实现
AI天才研究院
计算Python实战编程实践python算法dag
1.背景介绍随着大数据、人工智能等领域的发展，任务调度系统的重要性日益凸显。DirectedAcyclicGraph(DAG)任务调度系统是一种常见的任务调度系统，它可以有效地解决多个依赖关系复杂的任务调度问题。本文将深入探讨DAG任务调度系统的核心原理和实现，为读者提供一个深入的理解。1.1背景介绍1.1.1任务调度系统简介任务调度系统是计算机科学中一个重要的研究领域，它主要关注于在并行计算系统
- Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书）
是Dream呀
pythonmysql开发语言
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
- 接入DeepSeek后，智慧园区安全调度系统的全面提升
Guheyunyi
安全数据分析python智慧城市人工智能信息可视化
随着人工智能技术的快速发展，智慧园区的安全管理正逐步向智能化、自动化方向迈进。DeepSeek作为先进的人工智能解决方案，为智慧园区安全调度系统注入了强大的技术动力。通过接入DeepSeek，智慧园区安全调度系统在多个方面实现了显著提升，进一步增强了园区的安全性、管理效率和用户体验。1.智能化监控：从被动到主动传统的监控系统主要依赖人工查看视频画面，容易出现漏检或误判。接入DeepSeek后，智慧
- 深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系
时光旅人01号
深度学习pytorchopencv
想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架
- （九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析
快撑死的鱼
人工智能回归pythonpytorch
面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习（ML）理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中，给定带标签的数据，算法尝试学习从输入到输出的映射关系；无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构；强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
- 人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）
基尼系数基于熵机器学习入门
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
- 【人工智能时代】- AI 聚合平台
xiaoli8748_软件开发
人工智能时代人工智能
最近听朋友介绍，国内有个团队开发了一个全功能的AI聚合平台，包含主流的GPT和绘画功能，以及一些其他的衍生功能，几乎应有尽有。于是，对AI很感兴趣的我，便也来瞧瞧这是个什么样的存在，以下便是我的真实使用感受。除此以外，作为一个程序员，我还使用了该平台提供的API接口，开发了一个简单的小程序。文章的末尾，我将提供免费的AI机器人，以及小程序体验地址，记得查收哦~官方网站：https://302.ai
- 在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南
机 ＿ 长
YOLO系列模型有效涨点改进深度学习落地实战YOLOc++开发语言
在人工智能和计算机视觉领域，人体姿态估计是一项极具挑战性的任务，它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员，以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上，使用RKNN（RockchipNeuralNetworkToolkit）框架部署YOLOv8Pose模型，并进行C++代码的编译和运行。注本文全
- DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...
雪停时偶遇一叶春
流程图
合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.《使用coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出：Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方”—
- 使用Python和OpenCV实现图像像素压缩与解压
东方佑
量子变法pythonopencv开发语言
在本文中，我们将探讨如何使用Python和OpenCV库来实现一种简单的图像像素压缩算法。我们将详细讨论代码的工作原理，并提供一个具体的示例来演示该过程。1.引言随着数字媒体的普及，图像处理成为了一个重要的领域。无论是为了减少存储空间还是加快网络传输速度，图像压缩技术都扮演着至关重要的角色。这里，我们提出了一种基于像素重复模式的简单压缩算法，它适用于具有大量连续相同像素值的图像。2.技术栈介绍2.
- 鸢尾花分类项目 GUI
编织幻境的妖
分类数据挖掘人工智能
1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集（Irisdataset）鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集，由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
- 【干货】视频文件抽帧（opencv和ffmpeg方式对比）
zkFun
超硬干货Pythonopencvffmpeg人工智能
1废话不多说，直接上代码opencv方式importtimeimportsubprocessimportcv2,osfrommathimportceildefextract_frames_opencv(video_path,output_folder,frame_rate=1):"""使用OpenCV从视频中抽取每秒指定帧数的帧,并保存到指定文件夹。如果视频长度不是整数秒,则会在最后一帧时补充空白
- 动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv8】
步入烟尘
YOLO动态蛇形卷积DySnakeConv
本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
code_stream
#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念：介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点，如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
python
图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色，成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐
- HarmonyOS应用开发最佳实践
harmonyos
课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第9课。本次交流紧紧围绕HarmonyOS应用开发。重点探讨常见的功耗问题及其最佳实践方案。省电模式是降低能耗的关键策略，通过优化系统资源分配等方式减少电量消耗。深色模式不仅能提升视觉舒适度，还对节能有积极作用。LTPO可变帧率技术则在保障应用流畅性的同时进一步优化功耗。而后台任务的合理开发与管理，决定着应用在后台运行时的资源占用与续航表现。
- 知识图谱构建概念、工具、实例调研
熟悉的黑曼巴
知识图谱人工智能
一、知识图谱的概念知识图谱（Knowledgegraph）知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体，如一个人、一本书等，或是抽象的概念，如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性，如姓名、书名或是实体之间的关系，如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb（语义网络），其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
- 【deepseek与chatGPT辩论】辩论题： “人工智能是否应当具备自主决策能力？”
海宁不掉头发
软件工程人工智能人工智能chatgptdeepseek
探讨辩论题这个提案涉及创建一个精确的辩论题目，旨在测试deepseek的应答能力。创建辩论题目提议设计一个辩论题目以测试deepseek的应答能力。希望这个题目具有挑战性并能够测量其回应质量。好的，来一道适合深度学习的辩论题：辩论题：“人工智能是否应当具备自主决策能力？”这个话题涉及到人工智能的发展、伦理以及未来应用，可以从以下几个方面展开辩论：支持方：认为人工智能的自主决策能力能够加速科技进步，
- GenAI 平台，3 分钟即可构建基于 Claude、DeepSeek 的 AI Agent
DO_Community
人工智能
DigitalOcean云服务在前不久发布了GenAI平台——一个让任何团队都能在几分钟内构建和部署AI代理的平台。DigitalOcean的GenAI平台持续扩展，让人工智能驱动的开发变得更加易用、灵活且强大。近日，Digitalocean宣布将Anthropic的Claude模型和DeepSeekR1引入Digitalocean的生态系统，为你提供更多构建和部署AI应用的选择。通过Anthro
- 智享AI直播三代系统，马斯克旗下AI人工智能直播工具,媲美DeepSeek！
V__17671155793
人工智能
智享AI直播三代系统，马斯克旗下AI人工智能直播工具,媲美DeepSeek！在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的态势重塑着各个行业的格局。直播领域，作为信息传播与商业交互的前沿阵地，也在AI技术的赋能下迎来了颠覆性的变革。其中，马斯克旗下的智享AI直播三代系统宛如一颗璀璨的新星，横空出世，以其卓越的性能和创新的理念，迅速在竞争激烈的直播市场中崭露头角，甚至被业界誉为可媲美DeepSeek的
- DeepSeek与ChatGPT：会取代搜索引擎和人工客服的人工智能革命
云边有个稻草人
热门文章chatgpt搜索引擎人工智能DeepSeek
云边有个稻草人-CSDN博客在众多创新技术中，DeepSeek和ChatGPT无疑是最为引人注目的。它们通过强大的搜索和对话生成能力，能够改变我们与计算机交互的方式，帮助我们高效地获取信息，增强智能服务。本文将深入探讨这两项技术如何结合使用，为用户提供更精准、更流畅的对话和搜索体验。目录一、介绍1.1什么是DeepSeek？1.2什么是ChatGPT？1.3DeepSeek与ChatGPT的结合：
- LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建
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实战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
1.背景介绍随着信息技术的飞速发展，IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量，使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量，智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言，可以用于构建智能
- jQuery UI CSS 框架 API
lly202406
开发语言
jQueryUICSS框架API概述jQueryUI是一个基于jQuery的用户界面和交互库，它提供了一套丰富的交互组件和视觉效果，旨在帮助开发者快速构建具有吸引力和互动性的网页应用。jQueryUICSS框架API是jQueryUI的一部分，它允许开发者通过简单的CSS类来控制UI组件的样式和外观。本文将详细介绍jQueryUICSS框架API的使用方法、常用类和功能，帮助开发者更好地利用这一工
- Python中LLM的知识图谱构建：动态更新与推理
二进制独立开发
GenAI与Python非纯粹GenAIpython知识图谱开发语言自然语言处理人工智能分布式机器学习
文章目录引言1.知识图谱的基本概念1.1知识图谱的定义1.2知识图谱的构建流程2.利用LLM进行知识抽取2.1实体识别2.2关系抽取2.3属性抽取3.知识融合3.1实体对齐3.2冲突消解4.知识存储5.知识推理5.1规则推理5.2基于LLM的推理6.动态更新6.1增量更新6.2实时更新7.结论引言随着人工智能技术的飞速发展，知识图谱（KnowledgeGraph,KG）作为一种结构化的知识表示方法
- 【设计模式精讲】结构型模式之装饰器模式
道友老李
设计模式精讲设计模式装饰器模式
文章目录第五章结构型模式5.3装饰器模式5.3.1装饰器模式介绍5.3.2装饰器模式原理5.3.3装饰器模式应用实例5.3.4装饰器模式总结个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区第五章结构型模式5.3装饰器模式5.3.1装饰器模式介绍装饰模式(decoratorpattern)的原始定义是：动态的给一个对象添加一些额外的职责.就扩展功能而言,装饰器模式提供了一种比使用子类更加灵活的替代
- 无需配置！深脑云一键启用DeepSeek全系AI模型
小深ai硬件分享
人工智能深度学习服务器
解锁无限算力潜能，开启DeepSeek镜像云算力新征程！在人工智能风起云涌的时代，算力就是驱动创新的引擎，而优质的模型镜像则是引领变革的密钥。我们向您介绍一下我们的深脑云算力平台，这里汇聚了DeepSeek的各大版本镜像，为您的科研、开发与创新之路注入强大动力！强大的DeepSeek模型家族DeepSeek，作为AI领域的璀璨明星，以其卓越的性能和先进的技术架构闻名遐迩。我们的平台精心整合了Dee
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束，因为想制作成exe文件，想把执行的效果加到窗口上，所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序，这里直接贴出代码，在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志，这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 （grep -n 关键字 文件名 ）查出关键字以及该关键字所在的行数，然后再用 （sed -n '100,200p' 文件名），去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法，就是用（grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》，目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等，请大家及时指出，我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0，在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网：http://code.google.com/p/mockito/，打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串，也可以是正则表达式，当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis，是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis，因为MyBatis是iBatis的升级版本，最初以为改动应该不大，实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动，使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器：lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息，但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实，因为它是指“列出打开文件（lists openfiles）”。而有一点要切记，在Unix中一切（包括网络套接口）都是文件。
有趣的是，lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加，可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目：java实现两个大数相加，可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享，附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1： 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2： 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同，它鼓励写SQL，所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦，只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项，比如：分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候，我们有时候会需要将它设为透明，有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片，搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码，透明，无坐标控制： 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法，一种是继承UICollectionViewController，这个Controller会自带一个UICollectionView；另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托，代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似，spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解，并定义组件查找规则 ，mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出，然后想在浏览器中，让用户选择另存为，保存用户下载的xls文件，这个时候，可能的是在ie下出现乱码（ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码，
因此必须综合判断，编写一个工具类：
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日，我辞职了，离开了相处一年的触控，转过身--挥洒掉泪水，毅然来到了兄弟连，背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人，还敢跨行业，选择Unity3D？“，”真是不自量力••••••“，”真是初生牛犊不怕虎•••••“，••••••我只是淡淡一笑，拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连！
这就是我青春的分割线，不后悔，只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空，建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市，我们国家的监管还是有点拼的，但始终拼不过飞流直下的恐慌，为什么呢？
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象，笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力，并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好，上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空，在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新，大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下，须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况，发现有一个问题，就是iframe中的页面的高度可能会很高，但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开，如下面的结构：
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容（支持IE10以下）
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
