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meslog
技术分享语言模型microsoft人工智能
在当今人工智能快速发展的时代,大语言模型(LLMs)已经成为众多应用的核心驱动力。然而,如何让这些强大的模型与各种数据源和工具进行有效集成,仍然是一个挑战。ModelContextProtocol(MCP)正是为解决这一问题而设计的开放协议,它标准化了应用程序如何向大语言模型提供上下文信息。本文将介绍MCP的基本概念,并通过C#SDK展示如何实现客户端和服务器端的交互。什么是MCP?ModelCo
- 解决引入TransXNet模块后显存爆炸问题的全面指南
pk_xz123456
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- 人工智能时代下的数据新职业:新兴工作岗位版图研究
司南锤
economics人工智能
目录摘要第一章:AI驱动的数据价值链重构1.1从“沉睡金矿”到“流动的血液”:数据作为核心经济资产的激活1.2知识的新经济学:零边际成本革命1.3AI作为新的“操作系统”:重塑产业竞争格局第二章:基石层:数据准备与质量保障中的角色2.1数据标注与标签领导力:数据标注经理/主管2.2“地面真实”的守护者:AI数据质量专家第三章:技术核心层:构建AI与机器学习全生命周期的工程角色3.1AI生产线架构师
- 【机器学习】探索未来科技的前沿:人工智能、机器学习与大模型
AIGC零基础入门小白
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文章目录引言一、人工智能:从概念到现实1.1人工智能的定义1.2人工智能的发展历史1.3人工智能的分类1.4人工智能的应用二、机器学习:人工智能的核心技术2.1机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理2.4机器学习的应用2.5机器学习的示例代码2.6解释代码三、大模型:推动AI前沿发展的关键技术3.1大模型的定义3.2大模型的发展历程3.3深度学习与神经网络3.4大模型的优势与挑
- 现代人工智能综合分类:大模型时代的架构、模态与生态系统
司南锤
economics人工智能分类数据挖掘
目录引言:人工智能的第四次浪潮与新分类的必要性第一节:大型模型范式的基础支柱1.1规模化假说:算力、数据与算法的三位一体1.2“涌现能力”之谜:当“更多”变为“不同”1.3自监督学习(SSL)革命第二节:大型模型的技术分类学2.1Transformer:现代人工智能的架构基石2.2架构分化:一种功能性分类2.3提升效率与规模:专家混合模型(MoE)2.4超越Transformer:下一代架构的探索
- 基于YOLOv8的火灾智能检测系统设计与实现
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在各类安全事故中,火灾因其突发性强、破坏力大,一直是威胁人们生命财产安全的重大隐患。传统的火灾检测方式多依赖烟雾传感器、温度传感器等,存在响应滞后、易受环境干扰等问题。随着深度学习技术的飞速发展,基于计算机视觉的火灾检测方法凭借其实时性强、检测范围广等优势,逐渐成为研究热点。本文将简单介绍一款基于深度学习的火灾智能检测系统的设计与实现过程。一、系统整体设计本火灾智能检测系统旨在通过深度学习技术实现
- 人工智能入门指南:从基础概念到实际应用
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/north文章目录1.**人工智能的基本概念**1.1什么是人工智能?1.2人工智能的分类2.**人工智能的核心技术**2.1机器学习(MachineLearning)2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习流程2.2深度学习(DeepLearni
- Sequential Thinking:AI深度思考的新范式及其与CoT、ReAct的对比分析
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引言:AI深度思考的演进与SequentialThinking的崛起在人工智能技术快速发展的今天,AI模型的思考能力正经历着从简单应答到深度推理的革命性转变。这一演进过程不仅反映了技术本身的进步,更体现了人类对机器智能认知边界的持续探索。早期的大语言模型虽然能够生成流畅的文本,但在处理复杂问题时往往表现出"浅思考"的局限性——答案可能看似合理,却缺乏严谨的推理过程和系统性考量。例如,2022年的一
- Datawhale X 魔塔 Ai夏令营 --深度学习基础
一、局部极小值与全局极小值全局极小值:在损失函数的整个定义域内,损失值最小的点。这是我们在训练深度学习模型时希望找到的点,因为它代表着模型的最佳性能。局部极小值:在损失函数的一个局部区域内,损失值达到最小,但在整个函数定义域内可能不是最小的。当优化算法陷入局部极小值时,它可能会误以为已经找到了全局最优解,从而停止搜索。局部极小值的检测两种直观的方法来检测局部极小值:可视化方法:对于低维问题,我们可
- 深度学习模块实践手册(第十二期)
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56、Ghost模块论文《GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations》1、作用:Ghost模块是一种轻量级的特征提取模块,旨在通过廉价操作生成更多特征图,减少计算量的同时保持模型性能。传统卷积神经网络在生成特征图时存在大量冗余计算,Ghost模块通过将特征图生成过程分解为两个步骤,有效减少了计算复杂度,特别适合移动端和嵌入式设备部署。2、机制Ghost模块的机
- 算法工程师必看!个性化信息流推荐算法系统的架构设计与优化实战指南
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】推荐算法系统实战全系列精品课【陈敬雷】文章目录推荐算法系统系列二算法工程师必看!个性化信息流推荐算法系统的架构设计与优化实战指南更多技术内容总结推荐算法系统系列二算
- DETR革命:目标检测的Transformer时代
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《DETR从0到1:目标检测Transformer的崛起》为什么会有DETR?在深度学习目标检测发展史上,2014~2019年几乎被基于卷积神经网络(CNN)的检测器统治:两阶段:FasterR-CNN、MaskR-CNN单阶段:YOLO、SSD、RetinaNet这些检测器虽然效果强大,但背后依赖:✅Anchor(先验框)✅NMS(非极大值抑制)✅特征金字塔、手工设计问题:结构复杂、调参困难、不
- 深度学习模块实践手册(第十一期)
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目标检测目标检测模块解析与实践深度学习人工智能计算机视觉目标检测python
46、缩放点积注意力模块论文《AttentionIsAllYouNeed》1、作用:缩放点积注意力(ScaledDot-ProductAttention)是Transformer模型的核心组件,旨在解决序列建模中长距离依赖关系捕捉的问题。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列时存在梯度消失或爆炸的问题,且并行性较差。该模块通过计算查询(Query)、键(Key)和值(Value)之间的相似度,实
- 【DL经典回顾】激活函数大汇总(四)(Softmax & Softplus附代码和详细公式)
夺命猪头
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激活函数大汇总(四)(Softmax&Softplus附代码和详细公式)更多激活函数见激活函数大汇总列表一、引言欢迎来到我们深入探索神经网络核心组成部分——激活函数的系列博客。在人工智能的世界里,激活函数扮演着不可或缺的角色,它们决定着神经元的输出,并且影响着网络的学习能力与表现力。鉴于激活函数的重要性和多样性,我们将通过几篇文章的形式,本篇详细介绍两种激活函数,旨在帮助读者深入了解各种激活函数的
- 基于NanoDet的健身姿势纠正系统开发
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1.引言在现代健身行业中,正确的运动姿势至关重要,不仅能提升训练效果,还能预防运动损伤。尤其是在进行一些高强度的力量训练时,如深蹲、俯卧撑等,错误的姿势可能导致肌肉不平衡或关节损伤。传统的健身姿势纠正方式依赖教练的人工指导,但随着人工智能技术的发展,使用计算机视觉和深度学习技术来进行姿势纠正,逐渐成为一种高效且可扩展的解决方案。本文将详细介绍如何基于NanoDet(一个轻量化目标检测模型)开发一个
- 大模型算法工程师技术路线全解析:从基础到资深的能力跃迁
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文章目录大模型算法工程师技术路线全解析:从基础到资深的能力跃迁一、基础阶段(0-2年经验):构建核心知识体系与工程入门数学与机器学习基础编程与深度学习框架NLP与Transformer入门二、进阶阶段(2-4年经验):深化模型技术与工程落地能力大模型预训练与微调技术预训练原理:数据与任务的协同设计微调工具:参数高效适配与工程优化对齐实践:价值观优化与实证效果分布式训练与框架工具并行策略:多维度协同
- Spring AI 概述与功能简介
drebander
AI编程spring人工智能java
SpringAI是一个由Spring团队开发的开源框架,旨在为人工智能(AI)和机器学习(ML)提供一个成熟且高效的开发平台。它将Spring生态系统的设计理念应用于AI开发,尤其强调模块化、可移植性以及简洁的集成。SpringAI提供了丰富的功能,涵盖从AI模型的调用到与数据库的集成等多个方面,帮助开发者构建和管理AI驱动的应用程序。1.SpringAI背景SpringAI的背景源于Spring
- Spring AI从入门到精通:构建智能Spring应用的全面指南
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Spring八股文汇总大模型spring人工智能java
随着人工智能技术的快速发展,将大语言模型(LLM)与企业应用集成已成为趋势。SpringAI作为Spring官方推出的AI集成框架,为开发者提供了便捷、标准化的方式来构建智能应用。本文将从基础概念到高级应用,全面介绍SpringAI的核心功能与实践技巧。一、SpringAI概述1.1什么是SpringAI?SpringAI是VMware于2023年推出的开源框架,旨在简化大语言模型(LLM)与Sp
- 基于用户画像的商品推荐系统
Dush32
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随着人工智能和大数据技术的进步,产品推荐系统成为了现代广告与电商平台中不可或缺的部分。通过深度挖掘用户的行为数据,能够为广告主提供精准的用户画像,从而更高效地推荐相关产品,提升购买转化率。本项目基于科大讯飞AI营销云大赛的赛题,目的是利用用户画像进行产品推荐,预测用户是否会购买相应商品。我们使用了机器学习的二分类模型,通过分析用户的性别、年龄、常驻地、机型等信息,来判断用户的付费行为。项目目标:本
- 【深度学习-Day 36】CNN的开山鼻祖:从LeNet-5到AlexNet的架构演进之路
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深度学习入门到精通pythonpytorch开发语言人工智能CNN深度学习大模型
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 对话新希望CDO李旭昶:立足核心诉求,积极拥抱人工智能
“转型焕新,希望无限。”整理|王娴编辑|云舒出品|极新4月12日,在「2024飞书先进生产力峰会|成都站」活动中,新希望首席数字官李旭昶先生做了主题为“转型焕新,希望无限”的分享。上次见他是4个月前,当时我们聊了1个多小时,内容涉及数字化转型、人工智能、管理、技术商业等话题。今天顺着他分享的内容,将这篇对话分享出来。随着信息科技的发展,我国传统企业在过去几年中逐步进行数字化转型,利用先进的科学技术
- 飞算科技:以创新科技引领数字化变革,旗下飞算 JavaAI 成开发利器
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作为国家级高新技术企业,飞算科技专注于自主创新,在数字科技领域持续深耕,用前沿技术为各行业客户赋能,助力其实现数字化转型升级的飞跃。飞算科技凭借深厚的技术积累,将互联网科技、大数据、人工智能等技术与实际应用紧密融合。公司组建了一支由行业资深专家和技术精英构成的团队,他们在相关领域积累了多年实践经验,深刻理解不同行业客户在数字化进程中面临的痛点与挑战。基于这些洞察,飞算科技推出了一系列具有创新性和实
- 人脸识别实战:使用Python OpenCV 和深度学习进行人脸识别(2)
先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课
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ChatboxAIChatboxAI是一款基于人工智能技术的智能助手工具,旨在通过自然语言交互帮助用户完成多种任务。以下是其核心功能与特点:功能概述多模型支持:可连接OpenAI、Claude、Gemini等主流大语言模型,用户能自由切换不同AI服务。本地运行:支持离线使用,数据隐私性较强,适合敏感信息处理场景。跨平台兼容:提供Windows、macOS和Linux客户端,同步支持移动端应用。核心
- 【Java架构师的未来与趋势】
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Java成神之路-架构师进阶java开发语言
Java架构师的未来与趋势引言Java作为企业级应用开发的主力军,已经走过了25年的历程。在这四分之一个世纪中,Java生态系统经历了从Applet到企业级应用,从单体架构到微服务,从本地部署到云原生的巨大转变。今天,Java架构师正站在新一轮技术变革的十字路口——人工智能、云计算、低代码、边缘计算等新兴技术正深刻重塑软件架构的形态和架构师的角色。据JetBrains《2023Java开发者调查》
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- 最全2025年AI开发工具深度对比分析:程序员的智能编程助手全指南 最新功能、定价策略、使用体验和适用场景 Cursor、GitHub Copilot、Claude 4、Claude Code
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2025年AI开发工具深度对比分析:程序员的智能编程助手全指南引言(不想看文字可直接看后面图表对比)随着人工智能技术的飞速发展,AI编程助手已经从概念走向现实,成为现代软件开发不可或缺的工具。2025年上半年,AI编程工具市场迎来了前所未有的变革,各大厂商纷纷推出革命性功能,从简单的代码补全演进为能够理解完整项目上下文的智能编程代理。据最新市场研究显示,全球AI代码工具市场在2024年达到67亿美
- 基于cnn和resnet和mobilenet对比实现驾驶员分心检测
深度学习乐园
cnn人工智能神经网络
演示效果及获取项目源码点击文末名片本项目旨在通过深度学习技术,结合卷积神经网络(CNN)模型、ResNet模型和MobileNet模型,实现对驾驶员分心行为的自动检测。我们通过训练这些模型来识别不同的驾驶员分心行为,包括如发短信、通话、喝水等行为。使用的数据集包含驾驶员行为的图片,并且针对每个行为标注了相应的标签(例如"正常驾驶"、"右手发短信"等)。MobileNetV2是Google于2018
- Postman + Newman + Jenkins 接口自动化测试
Thomas Kant
自动化测试postmannewmanjenkinsallure
亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Postman
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
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linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
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ITeye携手博文视点举办的9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。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112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):
《NFC:Arduino、Andro