- Elasticsearch:使用阿里云 AI 服务进行向量化和重新排名
作者:来自ElasticTomásMurúa在本文中,我们将介绍如何将阿里云AI功能与Elasticsearch集成,以提高语义搜索的相关性。阿里云人工智能搜索是一种将高级人工智能功能与Elasticsearch工具相结合的解决方案,利用QwenLLM/DeepSeek-R1系列提供高级推理和分类模型。在本文中,我们将使用同一作者撰写的小说和戏剧的描述来测试阿里巴巴重新排名和稀疏嵌入端点。步骤创建
- 智能任务管理工具:提升团队协作与项目执行力的利器
团队协作工具
智能任务管理工具是一类能够自动化处理任务分配、进度跟踪、团队协作等任务管理活动的软件。这类工具通常利用先进的算法和人工智能技术,帮助用户更高效地完成项目管理、日常任务规划等工作。以下是一些知名的智能任务管理工具及其特点:一、板栗看板●简介:一款智能驱动的高效任务管理工具,通过AI系统分析用户任务数据,自动设定任务优先级,并提供实时进度监控和智能任务分配功能。特点:○AI智能判断任务优先级,提高任务
- Python实现观察者模式
麦田里走一夜
PYTHONpython观察者模式开发语言
请关注【来玩AI】公众号体验人工智能来玩AI>>>Python实现观察者模式观察者模式python代码实现说明应用场景观察者模式模式是一种常用的设计模式,可以在对象之间建立一对多的依赖关系。Python中实现观察者模式有多种方式,下面给出一种基于类和装饰器的实现方式:python代码实现classObserver:defupdate(self,observable,*args,**kwargs):
- 深入探讨Ceph:分布式存储架构的未来
深度Linux
ceph分布式架构C/C++
在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,数据量呈爆发式增长,传统存储系统在应对海量数据存储、高并发访问以及灵活扩展等方面,逐渐显得力不从心。分布式存储技术应运而生,成为解决现代数据存储难题的关键方案,而Ceph作为分布式存储领域的佼佼者,正日益受到广泛关注和应用。Ceph以其卓越的性能、高可靠性、强大的扩展性以及开源的特性,在众多分布式存储系统中脱颖而出,被广泛应用于云计算、大数据、人工智能等前沿领域。无论是
- pytorch基础 nn.embedding
yuweififi
pytorch人工智能nlp
nn.Embedding是PyTorch中的一个模块,用于创建嵌入层(embeddinglayer),它将离散的索引(例如词汇表中的单词索引)映射为固定大小的稠密向量。这是许多NLP模型(包括Transformer)中的基本组件。示例用法:importtorchimporttorch.nnasnn#定义一个嵌入层vocab_size=10000#词汇表大小embedding_dim=512#嵌入向
- pytorch基础-layernormal 与 batchnormal
yuweififi
pytorch人工智能python
nn.LayerNorm(层归一化)和nn.BatchNorm(批量归一化)是深度学习中常用的两种归一化方法,都有助于提高模型的训练效率和稳定性,但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别,以下为你详细介绍:1、归一化维度nn.LayerNorm:对单个样本的特征维度进行归一化。无论输入数据的形状如何,它会计算每个样本在特征维度上的均值和方差,然后进行归一化。例如,对于一个形状为(b
- 通过TensorFlow实现简单深度学习模型(2)
yyc_audio
人工智能深度学习python机器学习
前文我们已经实现了对每批数据的训练,下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤,而完整的训练循环就是重复多轮训练。deffit(model,images,labels,epochs,batch_size=128):forepoch_counterinrange(epochs):print(f"Epoch{epoch_counter}")batch_
- 从入门到精通,解锁AI新高度——DeepSeek学习手册
周师姐
学习
资料链接:https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5你是否渴望掌握前沿AI技术,却在复杂的理论和实践中迷茫?现在,一本由清华大学出品的《DeepSeek:从入门到精通》学习手册横空出世,为你开启AI新世界的大门。作为人工智能领域的新兴力量,DeepSeek以其卓越的性能和创新的技术,正在重塑我们对AI的认知。这本手册,由清华大学顶尖科研团队精心编写,是DeepSeek技
- Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换(专题二十四)
AI专题精讲
Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下:文本预处理首先,输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中,我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder(声码器)。在本教程中,我们
- Pytorch使用手册--将 PyTorch 模型导出为 ONNX(专题二十六)
AI专题精讲
Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
注意截至PyTorch2.1,ONNX导出器有两个版本。torch.onnx.dynamo_export是最新的(仍处于测试阶段)导出器,基于PyTorch2.0发布的TorchDynamo技术。torch.onnx.export基于TorchScript后端,自PyTorch1.2.0起可用。一、torch.onnx.dynamo_export使用在60分钟入门中,我们有机会从高层次上了解PyT
- 【有啥问啥】深入了解 FlashMLA:Hopper GPU 的高效 MLA 解码内核
有啥问啥
大模型行业调研科普算法语言模型
深入了解FlashMLA:HopperGPU的高效MLA解码内核简介在人工智能(AI)领域,特别是大型语言模型(LLM)领域,对计算效率和速度的需求持续增长。为了应对这些挑战,DeepSeek推出了FlashMLA,这是一种专为NVIDIAHopperGPU架构优化的高效MLA(Multi-LayerAttention)解码内核。FlashMLA旨在加速LLM的解码过程,从而显著提高模型的响应速度
- Transformer 代码剖析2 - 模型训练 (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、模型初始化模块参考:项目代码1.1参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析:numel()方法计算张量元素总数requires_grad筛选需要梯度更新的参数统计结果反映模型复杂度,典型Tran
- Stable diffusion 3.5本地运行环境配置记录
寸先生的牛马庄园
扩散模型stablediffusion
1.环境配置创建虚环境condacreate-nsd3.5python=3.10Pytorch(>2.0)condainstallpytorch==2.2.2torchvision==0.17.2torchaudio==2.2.2pytorch-cuda=12.1-cpytorch-cnvidiaJupyter能使用Anaconda虚环境condainstallipykernelpython-mi
- 阿里巴巴DIN模型原理与Python实现
eso1983
python开发语言算法推荐算法
阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测(CTR)的深度学习模型,特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。其核心思想是通过注意力机制动态捕捉用户历史行为中与当前候选商品相关的兴趣。1.DIN模型原理1.核心问题传统推荐模型(如Embedding+MLP)将用户历史行为视为固定长度的向量,忽略了用户兴趣的多样性。例如,用户历史行为中可能包含多个互不
- PyTorch使用常见异常和解决办法汇总
东哥说AI
机器学习与深度学习实战PyTorch异常解决办法
文章目录1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败Nomodulenamed'torch'2.PyTorch使用张量时报错expectedscalartypeDoublebutfoundFloat3.PyTorch创建Embedding时报错IndexError:indexoutofrangeinself1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败No
- pytorch基础-比较矩阵是否相等
yuweififi
pytorch人工智能
1、使用NumPy库NumPy是Python中用于科学计算的常用库,它提供了array_equal和allclose函数来判断矩阵是否相等。array_equal用于精确比较,allclose用于考虑一定误差范围的近似比较,适合浮点数矩阵。importnumpyasnp#创建示例矩阵matrix_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])matrix_b=np.array([[1,
- Exception:data did not match any variant of untagged enum PyPreTokenizerTypeWrapper at line 69 解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythontokenizerPyPreTokenizer解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Exception:datadidn
- 一学就会:A*算法详细介绍(Python)
不去幼儿园
人工智能(AI)#启发式算法算法python人工智能机器学习开发语言
本篇文章是博主人工智能学习以及算法研究时,用于个人学习、研究或者欣赏使用,并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记,若有不当和侵权之处,指出后将会立即改正,还望谅解。文章分类在启发式算法专栏:【人工智能】-【启发式算法】(6)---《一学就会:A*算法详细介绍(Python)》一学就会:A*算法详细介绍(Python)目录A*算法介绍A*算法的核心概念A*算法的特点A*算法示例:迷宫
- 【LangChain编程:从入门到实践】实现多模态代理
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大模型应用入门实战与进阶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
【LangChain编程:从入门到实践】实现多模态代理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:LangChain编程,多模态代理,自然语言处理,多媒体数据融合,复杂任务解决能力1.背景介绍1.1大背景与问题的提出随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大模型在自然语言处理领域的突破,如通义千问、通义万相、阿里云通义大模型等,我们正迎来一个全
- 222222222222222
智能与优化
开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、pandas是什么?示例:pandas是基于Nu
- 月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法,对行业有哪些影响?
互联网之路.
知识点开源算法
互联网各领域资料分享专区(不定期更新):Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注,其核心创新在于显著降低算力需求(相比AdamW减少48%的FLOPs)并提升训练效率,同时通过开源推动技术生态的共建。1.显著降低大模型训练成本,推动技术普惠算力需求锐减:Muon通过引入权重衰减和一致的RMS更新,解决了原始Muon在大规模训练中的稳定性问题,使
- Spring Boot 动态配置数据源全解析
♢.*
springboot后端java
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!引言在企业级应用开发中,单一数据源往往
- 深入解析:如何编写 Mapper 文件
♢.*
oracle数据库mybatis
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!在软件开发尤其是涉及数据库交互的项目中
- 最新版Jupyter Notebook的汉化
jay丿
jupyterpythonide
最新版JupyterNotebook的汉化,要在Anacondaprompt里面输入pipinstalljupyterlab-language-pack-zh-CN,然后在setting里面设置为中文,其他地方不行
- Spring Boot 中 @Transactional 注解全面解析
♢.*
springboot数据库sql
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!引言在企业级应用开发中,数据的一致性和
- 向量数据库实战介绍
Zhank10
数据库
本文将介绍三种常用的向量数据库:faiss,Milvus和Qdrant,并给出一个具体的使用例子。向量数据库(VectorDatabase)是一种专门用于存储、管理、查询、检索向量的数据库,主要应用于人工智能、机器学习、数据挖掘等领域。在向量数据库中,数据以向量的形式进行存储和处理,需要将原始的非向量型数据转化为向量表示(比如文本使用Embedding技术获得其表征向量)。这种数据库能够高效地进行
- DeepSeek 持续火爆;微信蓝包首秀;世界级人工智能科学家许主洪加盟阿里巴巴...|网易数智日报
网易数智
网易数智日报人工智能大数据业界资讯ai云计算
DeepSeek持续火爆,多个云平台上线相关模型「抢食」算力需求AI公司DeepSeek旗下大模型DeepSeek-R1「爆火」后,多个云平台宣布上线DeepSeek旗下模型。2月5日,阅文集团宣布,旗下作家辅助创作应用“作家助手”已集成幻方量化旗下AI公司深度求索(DeepSeek)的DeepSeek-R1大模型。这是DeepSeek首次应用于网文领域,旨在为作家提供更智能的创作支持。2月4日,
- A100高效架构深度解析
智能计算研究中心
其他
内容概要NVIDIAA100GPU作为面向人工智能与高性能计算的关键硬件载体,其架构创新标志着计算范式的重要演进。本文通过系统性拆解A100的核心技术模块,重点探讨其在计算密度、互联效率与资源利用率三个维度的突破性设计。在计算架构层面,第三代TensorCore通过引入细粒度结构化稀疏支持与新型数据格式,显著提升矩阵运算效率;多实例GPU(MIG)技术则通过物理级硬件隔离实现单卡多任务并行处理,为
- 深度学习模型优化与医疗诊断应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要近年来,深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化,模型开发效率显著提升,为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新,通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载,有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时,自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略,在病理
- 跨框架模型演进与行业应用路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络,重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时,针对模型优化技术领域,深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破,揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
&