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I like Code?
AntVX6javascript前端开发语言
HomeTop.tsximportReact,{useState,useEffect,useRef}from'react'importuseStorefrom'../../../store/state'import{Graph,Path}from'@antv/x6'import{History}from'@antv/x6-plugin-history'importAlgoNodefrom'../.
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 1
山海青风
#机器学习机器学习tensorflow人工智能
1.引言故事简介小明是一个计算机专业的大三学生,近期在学校里接触到了机器学习。他在某次校园活动中发现,活动主办方总是难以准确预测学生的报名人数,导致准备的物料经常不够或浪费。于是,小明萌生了一个想法:能否通过一些历史数据,用机器学习的方式来预测每场活动的参与率?在老师的建议下,他选择了TensorFlow,一个流行且强大的深度学习框架,希望能将这个想法变成现实。2.开始TensorFlow的旅程场
- 大模型产品架构全景解读:从应用场景到技术支持的完整路径
程序员丸子
架构人工智能AI大模型大模型LLM大语言模型RAG
随着人工智能技术的迅猛发展,大模型逐渐成为推动各行业智能化转型的核心动力之一。大模型不仅可以处理大量数据,进行复杂任务的自动化,还能通过微调、蒸馏等技术在特定场景中表现出色。本文将结合大模型产品架构图,详细解读每一个组成模块,帮助读者理解从应用场景到技术支持的完整路径,洞察大模型如何在实际业务中落地。一、落地场景:赋能业务的智能化解决方案大模型的实际价值首先体现在各个业务场景的落地应用中。在架构图
- 知物由学 | AI网络安全实战:生成对抗网络
Hacker_Fuchen
人工智能web安全生成对抗网络
作者:BradHarris,安全研究员,Brad曾在公共和私营部门的网络和计算机安全领域工作过。他已经完成了从渗透测试到逆向工程到应用研究的所有工作,目前他是IBMX-Force的研究员。GANs是人工智能(AI)的最新思想之一。在我们深入讨论这个话题之前,让我们先来看看“对抗性”这个词的含义。在AI的原始应用中,这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应
- 基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例
go5463158465
算法深度学习深度学习人工智能
以下是一个基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例,我们将使用Python语言以及一些常见的深度学习库(如TensorFlow、Keras)和数据处理库(如numpy、pandas),同时会用到音频处理库librosa。整个流程包括数据加载、预处理、模型构建、训练和评估。步骤1:安装必要的库在开始之前,确保你已经安装了以下库:pipinstalltensorflowlibrosanumpypandas
- 用deepseek学大模型08-用deepseek解读deepseek
wyg_031113
人工智能深度学习
DeepSeekR1是一种先进的深度学习模型架构,结合了Transformer、稀疏注意力机制和动态路由等核心技术。以下是对其核心原理、公式推导及模块分析的详细解析:深入浅析DeepSeek-V3的技术架构1.核心架构概览DeepSeekR1的架构基于改进的Transformer,主要模块包括:稀疏多头自注意力(SparseMulti-HeadSelf-Attention)动态前馈网络(Dynam
- 超越实验室:打造真正在现实世界中奏效的 AI (泛化性与鲁棒性)
海棠AI实验室
人工智能理论与学术机器学习人工智能信息可视化
人工智能正以前所未有的速度从研究实验室走向我们的日常生活。我们看到AI驱动着从语音助手到推荐引擎的各种应用,而自动驾驶汽车、个性化医疗等更具变革性的应用前景也始终令人期待。然而,要真正释放AI的潜力,我们还需要克服一个关键障碍:让AI真正在现实世界中可靠地运行,而不仅仅是在受控的实验室环境中。想象一下,一辆自动驾驶汽车在一个晴朗的下午行驶时表现完美,但当它进入一个大雾天气区域时,它却无法识别前方的
- 告别 AI 幻觉:LangChain + 知识图谱 + 大模型,打造可靠的智能应用
海棠AI实验室
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目录前言:知识图谱在AI中的地位什么是知识图谱?为什么要用知识图谱?LangChain简介:它如何与知识图谱结合?项目准备:环境配置与工具选择手把手实现5.1从文本中提取结构化知识存入图谱6.2基于LangChain知识图谱的查询与推理实践Tips:如何让知识图谱规模化、应用化?总结与展望后记1.前言:知识图谱在AI中的地位在当今的人工智能领域,各类语言模型(如GPT系列、BERT等)已经深刻地影
- 有哪些好用的AI工具?(你想要的AI工具都在这)
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1.常见应用场景1.1.国内通用大模型模型名称简介官网地址DeepSeek深度求索公司研发的高性能开源模型,以低成本、高推理能力著称,支持数学、代码等复杂任务。https://chat.deepseek.com/豆包字节跳动开发的智能语言模型,基于深度学习技术,支持多种自然语言处理任务。https://www.doubao.com/Kimi月之暗面科技推出的长文本处理AI助手,擅长中英文对话、文件
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购买ChatGPT账号的注意事项及指南✨在当前人工智能技术快速发展的背景下,ChatGPT作为一种强大的语言模型工具️,受到了广泛关注。然而,在获取ChatGPT账号的过程中,用户需审慎考虑多项关键因素,以确保所购账号的安全、可靠及合法性✅,规避潜在风险⚠️。本文将深入探讨购买ChatGPT账号时需重点关注的几个方面,并提供相关建议。1.账号来源审查️♂️账号来源是决定其安全性和可靠性的首要因素
- AI 模型的优化与应用:大模型本体、蒸馏、量化 与 GGUF
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引言近年来,大型语言模型(LLM)在人工智能领域取得了突破性的进展,但其计算需求高昂,训练和推理成本巨大。因此,如何优化大模型,使其在不同设备和应用场景下更高效地运行,成为了AI研究的重要课题。本文将探讨大模型本体(FullModel)、蒸馏(Distillation)、量化(Quantization)和GGUF(GPT-GeneratedUnifiedFormat)等优化技术,并分析它们的区别、
- 上下文感知 AI Agent 将赋予我们的“超能力”
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随着科技的进步,工具正在逐渐演化成真正意义上的“能力”,为我们的生活、工作和思维方式带来前所未有的改变。2025年,我们将从“向人们出售更强大的工具”转向“向人们出售更强大的能力”,这场变革将由上下文感知的AIAgent(人工智能代理)推动。我们即将进入一个新的时代,在这个时代里,AIAgent不仅仅是外部的工具,它们将与我们的日常生活无缝融合,赋予我们“超人”般的能力。工具与能力的区别人类历史上
- 谷歌 AI Agent 白皮书:2025 年,智能体时代已来
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谷歌在2024年底发布了AIAgent(AI智能体)白皮书,表明人工智能在商业中将扮演更积极和独立的角色的未来,并详细阐述了智能体的概念、架构、运作方式以及相关技术,为智能体的开发和应用提供了理论框架和实践指导。AI4AI社区为大家对白皮书内容进行了整理,简单概括回顾核心内容,欢迎点击文章底部“阅读原文”获取完整版白皮书。智能体时代已来人类擅长处理复杂的模式识别任务。然而,我们往往需要借助工具——
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- Java中的自然语言处理(NLP)工具:Stanford NLP、Apache OpenNLP、DL4J
花千树-010
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随着人工智能技术的快速发展,自然语言处理(NLP)已经成为各行各业中不可或缺的技术。对于Java开发者来说,选择合适的NLP工具可以极大地提升开发效率。今天,我们将探讨几款常用的JavaNLP工具:StanfordNLP、ApacheOpenNLP和DL4J,并通过代码实例展示如何使用它们。1.StanfordNLP:功能全面的NLP工具StanfordNLP是由斯坦福大学开发的自然语言处理工具包
- 【深度学习】预训练和微调概述
CS_木成河
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预训练和微调概述1.预训练和微调的介绍1.1预训练(Pretraining)1.2微调(Fine-Tuning)2.预训练和微调的区别预训练和微调是现代深度学习模型训练中的两个关键步骤,它们通常是一个预训练-微调(Pretrain-Finetune)流程的不同阶段。两者相辅相成,共同帮助模型从通用的知识到特定任务的适应。1.预训练和微调的介绍1.1预训练(Pretraining)定义:预训练是指在
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- 深度学习模型的全面解析:技术进展、应用场景与未来趋势
阿尔法星球
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1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法,它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别,包括但不限于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)和Transformer模型等。1.2深度学习模型的关键特点深度学习模型的关键特点在于其深度,即
- 清华独家教程 | 零基础玩转DeepSeek:AI时代的实战赋能手册
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在人工智能技术加速渗透各行各业的今天,清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队推出《DeepSeek从入门到精通》,为公众提供了一份权威、实用的AI工具使用指南。这份104页的文档不仅是技术手册,更是人工智能时代的效率革命指南,帮助用户从基础操作到高阶应用全面掌握DeepSeek这一通用人工智能(AGI)工具。当人人都会用AI时,你如何用得更好更出彩?一起来看看吧。
- 深度学习模型:原理、架构与应用
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深度学习(DeepLearning)是机器学习中的一个分支,基于人工神经网络的发展,尤其是多层神经网络的研究,使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。深度学习的核心是通过大量数据的训练,学习到数据的内在结构和模式,并且具备自动从复杂的输入中提取特征的能力。本文将从深度学习的基本原理、常见模型、训练技巧、应用领域及其面临的挑战等方面进行详细探讨,帮助理解深度学习模型如何在现代科技
- 基于深度学习的焊缝缺陷检测识别系统:YOLOv10 + UI界面 + 数据集
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOui目标跟踪分类人工智能
1.引言1.1背景介绍焊接是现代工业制造中的重要工艺之一,其质量直接影响产品的安全性、耐用性和可靠性。然而,由于焊接工艺的复杂性,在实际应用中不可避免地会出现焊缝缺陷,如气孔、裂纹、未熔合等。这些缺陷不仅降低了焊接质量,还可能导致严重的安全事故。因此,如何高效、准确地检测焊缝缺陷成为工业领域的重要研究课题。传统的焊缝缺陷检测方法主要依赖于人工经验或简单的图像处理技术。这些方法不仅效率低下,而且受主
- 基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统:UI界面 + R-CNN + 数据集
深度学习&目标检测实战项目
R-CNN检测系统深度学习uir语言开发语言计算机视觉cnn人工智能
在制造业中,钢材表面缺陷的检测是保证产品质量和生产效率的关键环节。随着工业自动化水平的提高,传统的人工检测已经无法满足快速、精确的检测要求。基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统能够通过计算机视觉自动识别钢材表面的缺陷类型和位置,极大地提升了检测的准确性和效率。本文将详细介绍如何基于深度学习、R-CNN算法和自定义数据集构建一个钢材表面缺陷检测系统。内容涵盖从数据准备、R-CNN模型训练到UI界面设计
- .NET架构师:全网最全“权限系统”设计剖析
数字智慧化基地
.NET/C#中大型项目开发.net.netcore微服务架构系统架构
作者:科技、互联网行业优质创作者专注领域:.Net技术、软件架构、人工智能、数字化转型、DeveloperSharp、微服务、工业互联网、智能制造欢迎关注我(Net数字智慧化基地),里面有很多高价值技术文章,是你刻苦努力也积累不到的经验,能助你快速成长。升职+涨薪!!1为什么需要权限管理日常工作中权限的问题时时刻刻伴随着我们,程序员新入职一家公司需要找人开通各种权限,比如网络连接的权限、编码下载提
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PyTorchtorch.logsumexp详解:数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中,我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作,特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时,直接求和再取对数可能会导致数值溢出。torch.logsumexp正是为了解决这一问题而设计的。在本文中,我们将详细介绍:torch.logsumexp的数学原理它的实际用途为什么它比直接
- adeepSeek 使用指南与资源分享
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a#deepSeek使用指南与资源分享一、DeepSeek简介deepSeek是一款具有强大推理能力的人工智能模型,其在自然语言处理、逻辑推理和多模态交互等领域表现出色。随着技术的不断发展,DeepSeek已成为Ai领域的热门话题1。二、DeepSeek使用技巧**提示词的使用88提示词是与Deepseek交互的关键。根据卡兹克的分享,DeepSeek的提示词技巧在于简洁明了,避免过度复杂的指令1
- 基于深度学习的入侵检测系统设计与实现
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AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
基于深度学习的入侵检测系统设计与实现文章关键词:深度学习,入侵检测,网络安全,神经网络,特征提取,系统设计文章摘要:随着互联网的快速发展和网络攻击技术的不断演进,网络安全形势日益严峻。传统的入侵检测系统(IDS)面临着检测精度低、适应性差等问题,难以有效应对日益复杂的网络攻击。深度学习作为一种强大的机器学习技术,具有强大的特征学习和模式识别能力,为入侵检测技术带来了新的机遇。本文深入探讨了基于深度
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文心一言文心一言(ERNIEBot)是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品,将于2023年3月完成内测并面向公众开放。该产品是百度在人工智能领域深耕十余年后,拥有产业级知识增强文心大模型ERNIE的基础上,利用跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力而开发的一款AI聊天机器人。它被设计用于回答用户的问题和提供信息,以帮助人们解决问题和获取知识。此外,文心一言还可以通过学习和训练,不断提高自己的
- 大一的你如何入门TensorFlow
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刚刚迈入大学的你,对计算机编程还比较陌生。对于现在主流人工智能技术架构TensorFlow的学习,需要循序渐进。入门TensorFlow编程需要结合基础知识学习和实践操作。首先可能需要巩固Python基础,特别是NumPy和数据处理相关的库,因为TensorFlow很多操作和这些库有关联。接下来,可能需要了解机器学习的基本概念。TensorFlow毕竟是一个机器学习框架,如果没有基本的理解,直接上
- 嵌入式人工智能应用-第四章 KNN 算法介绍 3
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嵌入式人工智能应用人工智能算法linuxknn
KNN算法介绍1KNN介绍1.1基本概念1.1.1主要步骤1.1.2.距离计算:1.1.3进行预测:2分类介绍2.1KNN算法的K值说明2.2K值的选取2.3距离计算2.4KNN算法特点2.5KNN算法流程3实验验证3.1实验代码-具体代码可以从附件下载3.2演示效果1KNN介绍K邻近(K-NearestNeighbors,KNN)是一种广泛使用的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。以下是K邻近
- 嵌入式人工智能应用-第四章 逻辑回归 8
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嵌入式人工智能应用人工智能逻辑回归算法
逻辑回归1逻辑回归介绍1.1背景介绍1.2原理1.2.1预测函数1.2.2判定边界1.2.3损失函数1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验结果说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是
- web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释
老A不折腾
web报表finereport代码可视化工具
在使用finereport制作报表,若预览发生错误,很多朋友便手忙脚乱不知所措了,其实没什么,只要看懂报错代码和含义,可以很快的排除错误,这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释,如果有说的不准确的地方,也请各位小伙伴纠正一下。
NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计
NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
- Java的WeakReference与WeakHashMap
bylijinnan
java弱引用
首先看看 WeakReference
wiki 上 Weak reference 的一个例子:
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
WeakReference r = new Wea
- Linux——(hostname)主机名与ip的映射
eksliang
linuxhostname
一、 什么是主机名
无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的;
主机名是用于什么的呢?
答:在一个局域网中,每台机器都有一个主
- oracle 常用技巧
18289753290
oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
- 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException
酷的飞上天空
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有一个线上环境使用的是c3p0数据库,为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
- IT系统分析师如何学习大数据
蓝儿唯美
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我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢?学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手,尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具,如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
- spring学习——简介
a-john
spring
Spring是一个开源框架,是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发,从简单性,可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security
为了降低Java开发的复杂性,
- 自定义颜色的xml文件
aijuans
xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
- 运营到底是做什么的?
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运营到底是做什么的?
文章来源:夏叔叔(微信号:woshixiashushu),欢迎大家关注!很久没有动笔写点东西,近些日子,由于爱狗团产品上线,不断面试,经常会被问道一个问题。问:爱狗团的运营主要做什么?答:带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢?究竟什么是运营?运营到底是做什么的?那么,我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么?以爱狗团为例,绝大部分的移动互联网公司,对运营部门的考核分为三块——用
- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
下面介绍一些js的类和对象的创建的技术
一:类和对
- web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref
bijian1013
javaweb.xmlservlet
resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明,该对象与servlet环境中的资源相关联
<resource-env-ref>
<resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name>
<resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
- Create a composite component with a custom namespace
sunjing
https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace
When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
- 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter
bit1129
mongodb
一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
not have a copy of data set and
cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
- Javascript开发笔记
白糖_
JavaScript
获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
bozch
Webchormealert无效
今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
试了试其他浏览器,发现都是没有问题的。
开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
这样开发的结果,如果客户在使用的时候没有提示,那会带来致命的体验。哎,没啥办法了 就关闭浏览器重启。
结果就好了,这也太怪异了。难道是cho
- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class GraphColoringProblem {
/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
- 机器学习相关概念和开发工具
chenbowen00
算法matlab机器学习
基本概念:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
开发工具
M
- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
comsci
经济
大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
- oracle 11g database control 证书错误
daizj
oracle证书错误oracle 11G 安装
oracle 11g database control 证书错误
win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
解决办法:
是 KB2661254 这个更新补丁引起的,它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告:
- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
游其是你
FilenameFilter
在Java中,你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。
在这个例子中,我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
dcj3sjt126com
carray
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
//a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数,并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4]
int i;
for (i=0; i<5; ++i)
printf("%d\n",
- PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引,普通的 UNIQUE 唯一索引
dcj3sjt126com
primary
PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
shuizhaosi888
CollectionsArraysHashCode
Arrays、Collections
1 )数组集合之间转换
public static <T> List<T> asList(T... a) {
return new ArrayList<>(a);
}
a)Arrays.asL
- Spring Security(10)——退出登录logout
234390216
logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
逐行分析JS源代码
backbone源码分析js学习
Backbone 分析第三部分 Model
概述: Model 提供了数据存储,将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里,
但重点功能在于其提供了一套功能强大,使用简单的存、取、删、改数据方法,并在不同的操作里加了相应的监听事件,
如每次修改添加里都会触发 change,这在据模型变动来修改视图时很常用,并且与collection建立了关联。
- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
乒乓狂魔
springMVC
这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
HttpMessageConverter接口介绍:
public interface HttpMessageConverter<T> {
/**
* Indicate
- 分布式基础知识和算法理论
bluky999
算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
分布式基础知识和算法理论
BY NODEXY@2014.8.12
本文永久链接:http://nodex.iteye.com/blog/2103218
在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
bell0901
androidgitignore
github上.gitignore模板合集,里面有各种.gitignore : https://github.com/github/gitignore
自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
# OSX files //mac os下 .DS_Store
- 成为高级程序员的10个步骤
tomcat_oracle
编程
What
软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
Why
得到更多的报酬!因为你的薪水会随着你水平的提高而增加
提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
历经更大的挑战。随着你的成长,各种影响力也会提高。
- mongdb在linux下的安装
xtuhcy
mongodblinux
一、查询linux版本号:
lsb_release -a
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa