- DL参考资源(二)
antkillerfarm
深度学习
DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
- COI实验室技能:图像到图像的深度学习开发框架(pytorch版)
山颠海涯
深度学习pytorch人工智能
Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接:https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
- 【专题】2024年中国AI人工智能基础数据服务研究报告合集PDF分享(附原数据表)
拓端研究室
人工智能
原文链接:https://tecdat.cn/?p=37516随着人工智能技术的迅猛发展,AI基础数据服务行业迎来了前所未有的发展机遇。报告合集显示,2023年中国AI基础数据服务市场规模达到45亿元,且未来五年复合增长率有望达到30.4%。多模态大模型、长文本处理能力提升以及大模型小型化技术成为AI领域热点研究方向,从而推动了对高质量数据的大量需求。阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末403
- 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用
@我们的天空
人工智能技术nlp人工智能深度学习python机器学习自然语言处理scikit-learn
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科,致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支,旨在缩小人与机器之间的交流障碍,使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务:文本分类:将文本划分为预定义的类别,如情感分析、主题分类等
- 大模型面试通关指南:常见问题与答案解析 史上最全超详细 收藏我这一篇就够了
程序员辣条
面试职场和发展大模型人工智能AI大模型
大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式:请简述什么是大模型,以及它与传统模型的主要区别是什么?回答:大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型,如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模:大模型拥有更多的参数和更复杂的结构,从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外,大模型通常需要更多的数据和计算资源进行
- 大模型落地指南:从下载到本地化部署全流程解析
网安猫叔
人工智能自然语言处理语言模型AIGC深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展,大规模预训练模型(如GPT-4、BERT等)在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而,如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中,仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南,从模型的下载、文件结构的解析,到本地化部署的具体步骤,全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手,还是希望深入了解部署细节的资深开发者,
- ChatGPT在环境科学领域的应用前沿分享
树谷-胡老师
科研会议chatgpt
ChatGPT在环境科学领域的应用前沿在党的二十届三中全会上,明确要求健全因地制宜的发展新质生产力体制机制。新质生产力通过创新驱动,以高科技、高效能、高质量为特征,旨在摆脱传统经济增长方式和生产力发展路径,符合新发展理念。环境科学的新质生产力主要体现在基础数据、数据管理和数据分析三方面。通过增加数据覆盖率、提升数据管理自动化水平和利用人工智能(AI)进行数据分析,实现环境质量的实时监控和管理,为环
- 如何在5个步骤中编写更好的ChatGPT提示
AI脑极体
chatgpt人工智能
ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西,但是通过精心设计提示,可以确保获得最佳结果。在这篇文章中,我们将探讨如何做到这一点。在本文中,我将向你展示如何编写提示,激励驱动ChatGPT的大语言模型(LLM)提供最佳答案。另请参阅:自从ChatGPT问世以来,我测试了几十个AI聊天机器人。这里是我最新的首选编写有效提示,通常被称为提示工程,已经成为一个高薪职
- 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
python人工智能算法自然语言处理机器人人工智能AIGCchatgptgptai
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《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
- OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现
dzend
aigcpython开发语言ai
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一个非常重要的研究方向。近年来,OPENAI发布了许多创新的NLP模型,其中之一就是RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法,可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理,并提供使用Python
- OpenCV计算机视觉学习(16)——仿射变换学习笔记
牛马程序员24
计算机视觉opencv学习
OpenCV计算机视觉学习(16)——仿射变换学习笔记如果需要其他图像处理的文章及代码,请移步小编的GitHub地址传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice在计算机视觉和图像处理中,仿射变换是一种重要的几何变换方法。它可以通过线性变换和平移来改变图像的形状和位置,广泛应用与图像校正,对象识别以及增强现实
- 自动编码器 - Autoencoder
hellozhxy
深度学习人工智能机器学习
文章目录一、自编码器(Autoencoder)简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器(Autoencoder)搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器(denoisingautoencoder,DAE)参考链接一、自编码器(Autoencoder)简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等,仅仅是自编码器的话,其原理
- Autoencoder
chuange6363
人工智能python
自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的,本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫autoencoder,这是个什么东西呢,本文通过一个例子来普及这个术语。简单来说autoencoder是一
- 大语言模型的上下文窗口(Context Windows):对人工智能应用的影响
澳鹏Appen
生成式AI人工智能与机器学习RAG人工智能语言模型自然语言处理
大语言模型(LLMs)极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。我将深入探讨上下文窗口是什么、它们对人工智能应用的影响以及组织在利用大语言模型时的一些考量。澳鹏在提升大语言模型开发方面处于领先地位,提供一系列对超越当前性能基准至关重要的服务。我们专注于大语言模型创建的复杂细节,包括上下
- 全能型AI与专业型AI:多样性与精专性的博弈
wangzaojun
人工智能
随着人工智能技术的不断进步,AI的应用已经从单一领域扩展到几乎所有行业。近日,OpenAI宣布将在秋季推出代号为“草莓”的全新AI模型,这款全能型AI能够从复杂的数学计算到主观的营销策划,展现出令人惊叹的多样性。这一消息引发了广泛讨论:全能型AI是否会成为未来AI产品的发展方向?相比之下,专业型AI能否继续保持其不可替代的市场地位?本文将探讨全能型AI与专业型AI的优劣势,并分析其未来发展潜力。一
- 深度学习部署:Triton(Triton inference server)【旧称:TensorRT serving,专门针对TensorRT设计的服务器框架,后来变为Triton,支持其他推理后端】
u013250861
#LLM/部署深度学习人工智能
triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架,个人认为很好用而且很稳定,API接口的变化也不大,我从2020年的20.06切换到2022年的22.06,两个大版本切换,一些涉及到代码的工程变动很少,稍微修改修改就可以直接复用,很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析,以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成,适合同样喜欢深入的小
- 多模态视野:探索Qwen-VL的70亿参数世界
努力犯错
人工智能计算机视觉深度学习gpt-3语言模型
引言在人工智能的迅猛发展中,多模态大模型成为了新的研究热点。阿里云推出的Qwen-VL模型,就是在这一领域的重要突破。作为一款基于70亿参数的通义千问模型Qwen-7B开发的多模态视觉语言模型,Qwen-VL不仅在技术上实现了创新,更在多模态任务评测中展现出卓越的性能。官网demo技术特点Qwen-VL模型的核心在于其多模态理解能力。它能够同时处理图像和文本信息,实现更加全面和深入的数据解析。这一
- 倒计时5天!“SMP-智谱AI大模型交叉学科基金”第二期持续申报中!数百万元现金或等额赞助支持...
AITIME论道
人工智能
点击蓝字关注我们AITIME欢迎每一位AI爱好者的加入!|本基金申报截止时间为2024年9月8日。随着人工智能和大模型技术的飞速发展,大模型技术在各个学科领域的应用已经展现出巨大的潜力和影响力。中国中文信息学会社会媒体处理专委会(http://www.cips-smp.org)联合北京智谱华章科技有限公司(以下简称“智谱AI”),共同推出“SMP-智谱AI大模型交叉学科基金”第二期。SMP-智谱A
- 微积分在神经架构搜索中的应用
光剑书架上的书
深度强化学习原理与实战元学习原理与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
微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。为了解决这一问题,神经架
- 汽车智能驾驶算法汇总
芊言芊语
汽车算法
汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心,它们集成了多个学科的知识,包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总,内容分为几个关键部分进行阐述。一、计算机视觉算法计算机视觉是智能驾驶算法中用于识别和理解环境的关键技术。它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理:通过摄像头等设备获取车辆前方的图像,然后进行预处理,如灰度化、二值化、滤波等操作,以提高
- 第十一届国际分子模拟与人工智能应用学术会议 (2023-ICMS&AI)
zzl18864612032
人工智能大数据算法云计算
作为国内历史悠久、分子模拟领域公认的高水平国际学术会议,国际分子模拟与人工智能应用学术会议重磅回归。经过两年的精心筹备,本次会议将于2023年5月6日-7日在成都隆重举行,本次大会将为国内外从事分子模拟人工智能应用和研发创新数字化转型的企业、高校、科研机构的专家与学者,提供最为广泛的交流与合作平台。本届大会主题:洞悉微观,预见未来。会议概况——人工智能、分子模拟赋能科技研发创新过去20年,以计算化
- 开源项目的认识理解
禁默
话题探讨开源程序人生
目录开源项目有哪些机遇与挑战?1.开源项目的发展趋势2.开源的经验分享(向大佬请教与上网查询)3.开源项目的挑战开源项目有哪些机遇与挑战?1.开源项目的发展趋势1.持续增长与普及-开源项目将继续增长,特别是在云计算、大数据、人工智能等领域。-开源软件在企业中的应用将更加普及,成为企业IT战略的一部分。2.企业的参与-企业将继续增加对开源项目的投资,通过赞助、捐赠或直接参与开发来推动开源项目的发展。
- 理性拥抱机器学习热潮:ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见
「已注销」
来源:雷锋网作者:杨晓凡本文共3484字,建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按:上个月,全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物,谐音爱生万物,科学技术要有人文的温度,机器有爱,真芯英雄"的大会上,全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖,探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见,是年度行业发展的风向
- 2021-01-02随笔
0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习,像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的,也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值,人工成本也是越来越高,所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别,这将是作为前端人员的我,在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍,作为参考书籍学习:1.《跟着迪哥学Python
- 当NAS遭遇鲁棒性:寻找对抗攻击的坚固架构
甄如冰Lea
当NAS遭遇鲁棒性:寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中,模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点。本文将为您揭开一款开源项目——《当NAS遇见鲁棒性:对抗攻击下可搜索的鲁棒架构》的神秘面纱。该项目源自CVPR2020的一篇论文,并提供了详细的实现代码和实验指南,致力于探索在网络架构设计
- AI科学家:从理论到实践的科研自动化革命
海森大数据
人工智能自动化运维
在人工智能(AI)领域,每一次突破都预示着技术与创意的新纪元。近日,SakanaAI公司,由Transformer架构的创造者之一LlionJones创立,宣布了一项令人震惊的进展——首个完全自动化的科研平台,名为“TheAIScientist”。这一平台不仅能够独立完成从研究构想到论文发表的全过程,更开创性地引入了AI审稿人,实现了科研流程的自我完善与迭代。AI科学家的诞生SakanaAI在成立
- 跌倒识别:守护公共安全的AI技术应用场景-免费API调用
思通数科x
人工智能
随着科技的不断进步,人工智能在各个领域的应用日益广泛,其中在公共安全领域,智能跌倒识别系统正逐渐成为守护人们安全的重要工具。本文将分享智能跌倒识别系统在不同场景下的应用及其重要性。产品在线体验地址-API调用或本地化部署AI算法模型人体跌倒识别-微信扫码立刻-在线体验公安行业:提升应急响应速度在公安行业中,智能跌倒识别系统可以快速识别出在地铁站、交通枢纽等人流密集区域发生的跌倒事件。系统通过实时监
- 深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性
Ven%
深度学习速通系列深度学习自然语言处理人工智能pythonnlp
在机器学习中,鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标,它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性(Robustness)定义:鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法:数据增强:通过对训练数据进行变换(如旋转、缩放、裁剪等),使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练:在训练过程中引入
- 基于深度学习的对抗样本生成与防御
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的,能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁,因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类:基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息,通过细微的扰动来生成对抗样本,迫
- 谭晓生解读:AI如何重塑网络安全的未来?
腾讯云开发者
搜索引擎
导语|当前,对网络安全而言,每一次新的信息技术浪潮都蕴含着巨大机会,同时也意味着巨大的挑战。大模型的发展,是带来了更大的AI安全风险,还是将赋能提升网络安全呢?网络安全正在迎来一场重大范式转移,“AIForSecurity和SecurityForAI”正成为网络安全的主战场。今天,我们特邀了北京赛博英杰科技有限公司创始人谭晓生老师,深谙安全之道的他将为我们深入解读人工智能时代下网络安全的发展趋势。
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round