- 《卷积神经网络到Vision Transformer:计算机视觉的十年架构革命》
HeartException
人工智能学习
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站题目《卷积神经网络到VisionTransformer:计算机视觉的十年架构革命》展开深度解析,全文采用技术演进史+架构对比+产业影响的三段式结构,附关键数据与趋势预测:卷积神经网络到VisionTransformer:计算机视觉的十年架构革命副标题:从局部感知到全局建模,一场改变AI视觉基石的
- AI原生应用必知:5大高效多轮对话框架对比
AI原生应用开发
AI-nativeeasyui前端ai
AI原生应用必知:5大高效多轮对话框架对比关键词:AI原生应用、多轮对话、对话框架、自然语言处理、上下文管理、意图识别、对话状态跟踪摘要:本文深入探讨了构建AI原生应用时必备的5大多轮对话框架,包括Rasa、Dialogflow、MicrosoftBotFramework、AmazonLex和IBMWatsonAssistant。通过对比分析它们的架构设计、核心功能和应用场景,帮助开发者选择最适合
- 【网络通信安全】深入解析 OSPF 协议:从概念到 eNSP 实战配置(附完整代码与排错指南)
不羁。。
网络通信安全智能路由器网络
目录一、OSPF协议核心概念:为什么它是企业网络的“神经网络”?1.协议本质与设计目标2.核心组件与工作原理(1)链路状态数据库(LSDB)(2)区域划分原则(3)路由器角色二、实验环境搭建:3台路由器构建跨区域OSPF网络1.网络拓扑图2.设备与IP规划表三、逐设备配置详解:从接口到OSPF进程的全流程操作1.基础配置:接口IP与设备命名(以R1为例)2.OSPF进程配置:区域划分与网络宣告(1
- JuPyter(IPython) Notebooks中使用pip安装Python的模块
weixin_34218890
开发工具python人工智能
问题描述:没有带GPU的电脑,搞深度学习不是耍流氓嘛,我网上看到有个云平台,免费使用了一下,小姐姐很热情。使用过程如下:他们给的接口是Jupyter编辑平台,我就在上面跑了一个小例子。tensorflow和python环境是他们配置好的,不过我的例子中需要导入matplotlib.pylot模块。可是他们没有提供,怎么办呢?网上查了一下啊解决方法:采用如下方法:importpipdefMyPipi
- 【LangChain编程:从入门到实践】LangChain与其他框架的比较
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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】LangChain与其他框架的比较1.背景介绍1.1人工智能发展现状在当今时代,人工智能(AI)已经成为科技领域中最热门和最具革命性的话题之一。随着计算能力的不断提升和算法的持续优化,AI系统正在不断扩展其应用范围,包括自然语言处理、计算机视觉、决策系统等各个领域。1.2LangChain概述在这种背景下,LangChain作为一个新兴的AI框架应运而生。L
- happy-llm 第一章 NLP 基础概念
weixin_38374194
自然语言处理人工智能学习
文章目录一、什么是NLP?二、NLP发展三大阶段三、NLP核心任务精要四、文本表示演进史1.传统方法:统计表征2.神经网络:语义向量化课程地址:happy-llmNLP基础概念一、什么是NLP?核心目标:让计算机理解、生成、处理人类语言,实现人机自然交互。现状与挑战:成就:深度学习推动文本分类、翻译等任务达到近人类水平。瓶颈:歧义性、隐喻理解、跨文化差异等。二、NLP发展三大阶段时期代表技术核心思
- Happy-LLM 第二章 Transformer
HalukiSan
transformer深度学习人工智能
Transform架构图片来自[Happy-llm](happy-llm/docs/chapter2/第二章Transformer架构.mdatmain·datawhalechina/happy-llm),若加载不出来,请开梯子注意力机制前馈神经网络每一层的神经元都与上下两层的每一个神经元完全连接数据在其中只向前流动,用于处理静态的数据,进行图像识别或者分类,但是该网络没有记忆能力,数据在它里面没
- Nystromformer:一种基于 Nyström 方法的自注意力近似算法
AI专题精讲
Paper阅读人工智能自然语言处理AI
1.摘要Transformer已经成为广泛自然语言处理任务中的强大工具。推动Transformer展现出卓越性能的一个关键组件是self-attention机制,它对每个token编码了其他token的影响或依赖关系。虽然self-attention机制具有诸多优势,但其在输入序列长度上的二次复杂度限制了其在较长序列上的应用——这是当前社区积极研究的一个主题。为了解决这一限制,我们提出了Nystr
- 供应链风险管理:AI预测潜在风险
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,风险评估,供应链可视化1.背景介绍在当今全球化经济体系中,供应链的复杂性和脆弱性日益凸显。供应链风险是指任何可能对供应链正常运行造成负面影响的事件或因素。这些风险可能来自自然灾害、政治动荡、经济波动、技术故障、供应商违约等方面。一旦供应链风险爆发,可能会导致生产中断、产品短缺、成本飙升、品牌形象受损等严重后果。传统供应链风险管理方法主要依
- TensorFlow武林志 第一卷:入门篇 - 初入江湖 第一章:真气初现
空中湖
tensorflow武林志tensorflow人工智能python
第一卷:入门篇-初入江湖第一章:真气初现林枫揉了揉酸痛的胳膊,将最后一捆柴火堆放在灶房角落。这是他来到青霄剑宗做杂役的第三个月,每日劈柴挑水的生活让他原本白皙的皮肤变得黝黑粗糙。"喂,新来的!掌门要的热水怎么还没送去?"门外传来管事的呵斥声。"马上就好!"林枫急忙提起铜壶,滚烫的热水溅在他手背上,他却浑然不觉疼痛。自从上月在后山偶然吞服了那枚奇异的朱果后,他对冷热疼痛的感知就变得异常迟钝。穿过曲折
- 供应链风险管理:AI如何预测供应链风险
AI大模型应用之禅
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中,供应链风险已成为企业面临的重大挑战。供应链的复杂性和不可预测性使得企业更容易受到各种风险的影响,例如自然灾害、政治动荡、经济波动、疫情爆发等。这些风险可能导致供应中断、成本增加、交付延迟,甚至损害企业声誉。传统供应链风险管理方法主要依赖于经验和专家判断,缺乏数据驱动和预测能力。随着
- Day36 复习日
cylat
python打卡深度学习机器学习人工智能python神经网络
目录一、对之前的信贷项目,利用神经网络训练下二、尝试进入nn.Module中,查看他的方法模型训练与评估相关参数管理相关模块管理相关设备相关钩子函数相关一、对之前的信贷项目,利用神经网络训练下importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfr
- 使用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页内容
Python爬虫项目
python爬虫自然语言处理javascript数据分析人工智能
1.引言在如今数据驱动的时代,网页爬虫(WebScraping)和自然语言处理(NLP)已成为处理大量网页数据的重要工具。利用Python爬虫抓取网页内容,结合NLP技术进行文本分析和信息抽取,能够从大量网页中提取有价值的信息。无论是新闻文章的情感分析、社交媒体的舆情分析,还是电商网站的商品评论挖掘,这些技术都发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页
- ConvNeXT:面向 2020 年代的卷积神经网络
摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer(ViT)的引入,ViT很快取代了ConvNet,成为图像分类任务中的最新最强模型。然而,vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer(如SwinTransformer)重新引入了若干ConvNet的先验知识,使Transformer成为实用的通用视觉
- GPT在AI原生应用领域的无限潜力
GPT在AI原生应用领域的无限潜力关键词:GPT、AI原生应用、自然语言处理、无限潜力、应用场景摘要:本文深入探讨了GPT在AI原生应用领域所展现出的无限潜力。首先介绍了相关背景知识,包括GPT的基本概念和AI原生应用的定义。接着详细解释了GPT的核心概念,以及它与AI原生应用的紧密联系。通过数学模型和公式对GPT的工作原理进行了阐述,并给出了实际的代码案例。还探讨了GPT在多个实际应用场景中的表
- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- Pytorch 之torch.nn初探 torch.nn.Module与线性--Linear layers
十有久诚
人工智能机器学习pytorch
初探torch.nn.Module神经网络可以使用torch.nn包构建。它提供了几乎所有与神经网络相关的功能,例如:线性图层nn.Linear,nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d,nn.Conv2d,nn.Conv3d,nn.ConvTranspose2d非线性nn.Sigmoid,nn.Tanh,nn.ReLU,nn.LeakyReLU池化层nn.MaxPool1d,nn.Aver
- 重生学AI第十五集:学习非线性激活函数
背景知识激活是什么意思?“激活”一词来源于生物学神经系统,在人的大脑中,存在着大量的神经元。每个神经元在接收到足够强的刺激时,会被激活,产生电信号并传递给其他神经元。这些电信号在神经网络中层层流动,最终形成了大脑对外界信息的反应。神经元就等同于人工神经网络中的基本计算单元,每一个网络层都包含着许多这样的神经元,激活函数就是为了能够判断输入是否达到“激活”标准,达到激活标准,则会影响后续计算,反之,
- Pytorch:nn.Linear中是否自动应用softmax函数
浩瀚之水_csdn
深度学习目标检测#Pytorch框架pytorch人工智能python
在本文中,我们将介绍Pytorch中的nn.Linear模块以及它是否自动应用softmax函数。nn.Linear是Pytorch中用于定义线性转换的模块,常用于神经网络的全连接层。一、什么是nn.Linearnn.Linear是PyTorch中的一个类,它是实现线性变换的模块。nn.Linear的主要作用是将输入张量和权重矩阵相乘,再添加偏置,生成输出张量。我们来看一个简单的示例,展示如何使用
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0006:SVM(支持向量机)详细原理
言析数智
数据挖掘常见面试题支持向量机数据挖掘算法SVM
文章大纲SVM(支持向量机)原理:用最通俗的话讲清楚1.核心思想:找一条“最安全”的分界线2.数学背后的“人话”逻辑3.处理“分不开”的情况:核函数的魔法4.为什么SVM有时比神经网络“聪明”?`5.SVM的优缺点:适合什么场景?`6.一句话总结SVM7.SVM常见的面试知识点除了原理相关内容外**1.硬间隔SVM的数学表达****2.软间隔SVM的数学表达****3.拉格朗日对偶问题推导****
- 计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现
AI大模型应用工坊
计算机视觉transformer人工智能ai
计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现关键词:计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要:传统卷积神经网络(CNN)统治计算机视觉领域多年,但2020年一篇《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》的论文打破了这一格局——它将NLP领域的Transformer
- 《ONNX推理部署全解析:从基础到进阶的实用指南》
空云风语
人工智能深度学习神经网络人工智能深度学习神经网络YOLOONNX
ONNX基础入门ONNX是什么ONNX,即OpenNeuralNetworkExchange(开放神经网络交换),是一种用于表示深度学习模型的开放标准文件格式。它由Facebook和Microsoft在2017年联合开发,后来得到了NVIDIA、Intel、AWS、Google、OpenAI等众多公司的支持,旨在解决不同深度学习框架之间模型格式不兼容的问题,为模型的存储、交换和部署提供统一标准,使
- AI 加持下的智能家居行业:变革、挑战与机遇
低代码老李
人工智能智能家居
在当今科技迅猛发展的浪潮中,人工智能(AI)已深深融入智能家居领域,成为推动其蓬勃发展的关键力量,为人们的生活带来了诸多便利和创新体验,同时也面临着一系列亟待解决的问题。一、AI驱动的智能家居功能升级(1)智能语音交互与控制智能语音助手作为智能家居的核心交互方式,借助自然语言处理(NLP)技术,让用户仅通过简单的语音指令,就能轻松操控家中各类智能设备,如精准控制灯光的开关与亮度调节、窗帘的开合、电
- 基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现
神经网络15044
MATLAB专栏神经网络深度学习神经网络人工智能深度学习机器学习
基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现一、任务背景与意义肌萎缩侧索硬化症(ALS)是一种致命的神经退行性疾病,目前尚无有效治愈方法。传统药物发现流程耗时长、成本高,而人工智能技术为加速药物发现提供了新途径。本文设计并实现了一个基于图神经网络(GNN)的ALS候选药物预测模型,通过整合分子图结构信息和生物活性数据,实现对潜在治疗ALS化合物的高效筛选。二、系统架构设计
- 遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法
神经网络15044
仿真模型神经网络深度学习深度学习分类cnn算法网络集成学习数据挖掘
遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务,旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。本文使用ASTER(多光谱热辐射传感器)和Sentinel(多光谱成像卫星)数据,采用卷积神经网络(CNN)及CNN-集成学习(CNN-EL)方法实现高精度岩性分类。2.数据预处理2.1数据源说明ASTER数据:14个波段(VNIR/SWIR/TIR),分辨率
- 【深度学习】一文彻底搞懂前向传播(Forward Pass)与反向传播(Backward Pass)
烟锁池塘柳0
机器学习与深度学习深度学习人工智能机器学习
【深度学习】一文彻底搞懂前向传播(ForwardPass)与反向传播(BackwardPass)摘要:在深度学习的星辰大海中,无论模型多么复杂,其训练过程都离不开两大核心支柱:前向传播(ForwardPass)和反向传播(BackwardPass)。理解这两个概念,就等于拿到了解开神经网络训练奥秘的钥匙。本文将用最直白易懂的方式,并结合规范的数学表达,为你彻底讲透这两个基本而又重要的过程。文章目录
- 【零基础学AI】第22讲:PyTorch入门 - 动态图计算与图像分类器实战
1989
0基础学AI人工智能pytorchpython机器学习sklearn深度学习
本节课你将学到理解PyTorch的核心概念和优势掌握张量(Tensor)的基本操作学会使用动态计算图构建神经网络实现一个完整的图像分类器项目训练模型并进行预测开始之前环境要求Python3.8+建议使用GPU(可选,CPU也能运行)内存:至少4GB需要安装的包#CPU版本(推荐新手)pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibpillow#GPU版本(如果有NVIDIA
- TensorFlow 零基础入门:手把手教你跑通第一个AI模型
蓑笠翁001
人工智能人工智能tensorflowpython机器学习深度学习分类
今天用最直白的语言,带完全零基础的同学走进TensorFlow的世界。不用担心数学公式,先学会"开车",再学"造车"!1.准备工作:安装TensorFlow就像玩游戏需要先安装游戏客户端一样,我们需要先安装TensorFlow。打开你的电脑(Windows/Mac都行),按下Win+R,输入cmd打开命令提示符,然后输入:pipinstalltensorflow看到"Successfullyins
- LLM面试题14
三月七꧁ ꧂
破题·大模型面试语言模型人工智能数据库自然语言处理prompt
算法岗面试题介绍下Transformer模型。 Transformer本身是一个典型的encoder-decoder模型,Encoder端和Decoder端均有6个Block,Encoder端的Block包括两个模块,多头self-attention模块以及一个前馈神经网络模块;Decoder端的Block包括三个模块,Masked多头self-attention模块,多头Encoder-D
- 疏锦行Python打卡 DAY 33 MLP神经网络的训练
importtorchtorch.cudaimporttorch#检查CUDA是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA可用!")#获取可用的CUDA设备数量device_count=torch.cuda.device_count()print(f"可用的CUDA设备数量:{device_count}")#获取当前使用的CUDA设备索引current_d
- 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