- AI 2025:技术飞跃与应用鸿沟——AI代码生成器引领未来?
前端
2024年,人工智能技术经历了前所未有的飞跃。大型语言模型(LLM)的能力显著提升,成本大幅下降,多模态应用成为主流。然而,令人担忧的是,技术进步与实际应用普及之间存在着巨大的鸿沟。“智能体”等概念被热炒,但实际应用却远未达到预期。本文将探讨这种技术进步与应用普及之间的矛盾,并分析弥合鸿沟的关键所在。技术的突飞猛进2024年,AI技术在多个方面取得了突破性进展。首先,模型能力得到了显著提升。GPT
- 软件架构的康威定律:AI如何重构团队协作模式
前端
1.引言康威定律,一个简洁却深刻的观察:任何组织设计出的系统,其结构都与组织自身的沟通结构保持一致。这意味着,一个团队的沟通方式、组织结构直接影响着最终产品的架构。这在软件开发领域尤为明显。一个沟通效率低下的团队,往往会设计出复杂、难以维护的软件系统。而近年来,人工智能技术的飞速发展为解决这一问题提供了一种新的途径。本文将探讨AI工具,特别是AI辅助代码生成工具,如何帮助团队克服康威定律的限制,重
- 实操数据预处理:从理论到实践的基础步骤
炼丹侠
python机器学习人工智能
在快速发展的人工智能领域,数据不仅是基础,更是推动技术创新的关键力量。高质量的数据集是构建高效、准确模型的前提。本文将全面深入探讨数据预处理的各个环节,从基础的数据清洗到复杂的数据增强,再到高效的Python应用实践,为你提供一站式的数据处理解决方案。无论你的经验如何,这篇文章都将成为你宝贵的资源。数据清洗:打好数据质量的基础数据清洗是提升数据质量的首要步骤,涵盖了如下几个关键操作:缺失值的智能处
- 基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南:基于MetNet 模型
AI_DL_CODE
深度学习人工智能MetNet天气预测python
摘要:本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测,重点介绍了MetNet模型。首先,文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。接着,详细介绍了MetNet模型的基本架构、特点以及与其他气象预测模型的对比。然后,通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用,包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后,文章总结了MetNet模型的优势与挑战,并展望了深度学习在气象领域
- 国自然青年项目|基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究|基金申请·25-01-20
罗小罗同学
基金申请医学人工智能人工智能国自然
小罗碎碎念今天和大家分享一份国自然青年项目,项目执行期为2021-2023年,直接费用为24万。项目聚焦乳腺癌分子分型预测,综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。通过提出一系列创新算法,如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等,实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测,并开发
- 文献综述相关ChatGPT提示词分享
AIWritePaper官方账号
PromptChatGPTAIWritePaperchatgpt人工智能数据分析AIGC信息可视化数据挖掘prompt
文献综述ChatGPT可以帮助提高文献综述的有效性和全面性。ChatGPT可以高效搜索和审查与宝子们课题研究相关的文献资料来源。一些给力的插件工具还可以帮助您总结复杂的研究论文并提取信息以更快更好地消化信息。合理的运用ChatGPT和GPTs可以提高文献综述的清晰度和质量,使其更加全面和有洞察力。文献综述提示词*131.在[人工智能相关]领域中,主要发现有哪些?2.在[人工智能相关]领域中,引用次
- 使用 PyTorch 从头开始构建您自己的 Llama 3 架构
子然在打码
pytorchllama人工智能
https://www.aisolink.com/build-your-own-llama-3-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南,介绍如何使用PyTorch从头开始构建Llama3模型的完整架构,并对自定义数据集进行训练和推理。文章涵盖了构建输入块、解码器块和输出块的步骤,并提供了相应的代码示例。最终目标是构建一个功能齐
- 大模型的RAG微调与Agent:提升智能代理的效率与效果
WeeJot
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目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持:结论引言在人工智能的快速发展中,大型预训练模型(LLMs)已经成为推动技术进步的关键力量。这些模型通过在海量数据上的预训练,掌握了丰富的语言知识和模式识别能力,从而在多种自然语言处理任务上展现出卓越的性能。然而,预训练模型的通用性也意味着它
- 深度学习乐园智能零售柜商品识别
Java先进事迹
深度学习零售人工智能
1.项目简介本项目专注于智能零售柜商品识别,是为第六届信也科技杯图像算法大赛设计的方案。其核心目标是利用深度学习技术,实现对顾客选购商品的精准识别和自动化结算。当商品被放置在指定区域时,系统应自动检测并识别每件商品,生成购物清单并计算总价格,提升零售柜的自动化与便利性。此类智能系统在不需要售货员的情况下即可进行商品识别和结算,相较于传统的硬件分隔、重量判断、顾客行为监测、或射频识别技术,这种方法不
- 2024年AI浪潮:基础设施重构、模型演进与挑战并存
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2024年,人工智能领域呈现出蓬勃发展的景象,投资持续增长、基础设施发生变革,技术应用加速落地。各大科技公司和初创企业纷纷涌入,试图在这一充满机遇的领域分一杯羹。本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势:AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战,并重点关注企业如何从AI投资中获得回报,以及AI智能体技术的巨大潜力。选择合适的AI代码生成器将成为企业提升效率的关键。AI基础设
- AI生成前端页面:解放前端开发,拥抱AI时代的高效
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在数字时代,效率是企业和个人的核心竞争力。而对于前端开发人员来说,重复性工作和繁琐的代码编写常常成为效率提升的瓶颈。幸运的是,随着人工智能技术的飞速发展,一个新的时代已经到来——AI代码生成器(例如ScriptEcho)的出现,正以前所未有的方式改变着前端开发的格局。本文将探讨人工智能在日常应用中的广泛影响,并着重介绍如何利用AI技术,例如ScriptEcho,来提升前端开发效率,从而更好地应对当
- 「AI 中国」榜单揭晓,OpenBayes贝式计算入选「大模型最具潜力创业企业 TOP 10」
日前,「AI中国」机器之心2024年度评选正式揭晓,OpenBayes贝式计算有幸入选「大模型最具潜力创业企业TOP10」。作为专业的人工智能媒体与产业服务平台,机器之心于2017年发布了AI榜单「SyncedMachineIntelligenceAwards」,在随后的时间里,伴随AI的跨越式发展,机器之心的年度评选也逐渐成为了产业风向标之一,覆盖的领域、范围更加广泛,维度更加细化。机器之心20
- 高效员工培训:AI赋能企业发展新纪元
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在当今竞争激烈的商业环境中,员工是企业最宝贵的资产。高效的员工培训不仅能提升员工技能,提高工作效率,更能增强企业核心竞争力,推动企业持续发展。然而,传统的员工培训模式往往存在效率低下、成本高昂、缺乏互动性等诸多问题。例如,传统的线下培训需要耗费大量时间和资源,难以满足员工个性化学习需求,培训效果评估也缺乏客观数据支撑。面对这些挑战,人工智能(AI)技术的应用为企业员工培训带来了革命性的变革,为构建
- 探索未来视频创作:Tune-A-Video项目深度解析
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探索未来视频创作:Tune-A-Video项目深度解析Tune-A-Video[ICCV2023]Tune-A-Video:One-ShotTuningofImageDiffusionModelsforText-to-VideoGeneration项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/Tune-A-Video在数字艺术与人工智能的交汇点上,Tune-A-Vi
- 在PyTorch框架上训练ImageNet时,Dataloader加载速度慢怎么解决?
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在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- 对于编程零基础,第一个语言是 Python 的人有什么建议?
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在当今数字化时代,编程已成为一项必备技能。无论你是想成为一名专业的软件开发人员,还是希望在数据分析、人工智能等领域有所建树,掌握一门编程语言都是至关重要的第一步。对于许多初学者来说,Python是一个理想的选择。它不仅语法简洁易懂,而且拥有强大的社区支持和丰富的库资源。那么,对于编程零基础且选择Python作为第一门语言的人,有哪些实用的建议呢?1.建立正确的学习心态1.1持之以恒学习编程并不是一
- OpenAI进军实体机器人:GPT赋能的智能未来
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近年来,人工智能技术飞速发展,深刻地改变着我们的生活。而OpenAI作为人工智能领域的领军者,其最新动作更是引人注目:进军实体机器人领域!这不仅标志着人工智能技术应用场景的重大拓展,也预示着未来智能机器人时代的加速到来。本文将深入探讨OpenAI的实体机器人战略,分析其背后的深层逻辑,并展望其未来发展趋势与挑战。OpenAI的战略布局:从AI模型到实体机器人OpenAI在人工智能领域已取得了令人瞩
- Python从0到100(七十三):Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽
是Dream呀
pythonopencv开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 国产海光CPU平台兼容性指南-基础软件分册-20231013(附各系统下载链接)
技术瘾君子1573
服务器&存储服务器兼容列表海光CPU云计算大数据操作系统
目录声明一、操作系统二、虚拟化和云2.1虚拟化和云2.2虚拟机上的操作系统2.2.1VMwarevSphere上的虚拟机操作系统2.2.2KVM上的虚拟机操作系统2.2.3WindowsHyper-V上的虚拟机操作系统2.2.4VirtualBox上的虚拟机操作系统三、分布式存储四、数据库五、中间件六、大数据七、平台组件7.1云平台7.2大数据平台7.3人工智能平台7.4科学与工程计算平台八、其它
- 企业如何打造高效智能问答系统?一文详解架构与实现!
功城师
大语言模型自然语言处理LLM人工智能智能问答RAGAgent
随着人工智能技术的不断发展,智能问答系统成为越来越多企业提升客户服务、知识管理与内部沟通的关键工具。今天我们将深入解析一套智能问答系统的设计思路与技术架构,帮助大家更好地理解如何利用这一系统在实际场景中高效运作。一、智能问答系统的整体架构这套智能问答系统分为前台、AI服务和后台三个核心部分,每个部分承担着不同的职责,分别负责用户交互、问题处理与数据支持。通过这种模块化的设计,整个系统的工作流程得以
- ACNet:深度学习中的自适应卷积网络新星
郎轶诺
ACNet:深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术。然而,传统的固定大小的卷积核无法灵活适应不同区域的信息密度。针对这一问题,ACNet(AdaptiveConvolutionNetwork)项目应运而生,它引入了一种新型的自适应卷积层,旨在
- 与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析
想成为高手499
机器学习与人工智能机器学习神经网络人工智能
引言随着人工智能的发展,神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络(AdaptiveNeuralNetworks,ANN)因其出色的学习能力和灵活性,逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例,最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络?自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动
- 自适应神经网络架构:原理解析与代码示例
chian-ocean
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个人主页:chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构:深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展,传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应,导致了过拟合或欠拟合的问题。自适应神经网络(AdaptiveNeuralNetworks,ANN)为此提供了一种新的解决方案,它可以根据数据特征和训练情况自动调整网络结构,从
- 深度解析智能问答系统:如何打造精准、高效的AI对话架构?
和老莫一起学AI
人工智能架构自然语言处理产品经理语言模型学习ai
在人工智能的飞速发展中,智能问答系统(QA系统)逐渐成为了企业内部管理、客户服务、搜索引擎等多个领域中的关键技术。今天,我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构,详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。一、系统整体概览在这个智能问答系统中,整个流程可以大致划分为两大部分:前端问答生成与后端离线数据处理。前端部分是用户交互的核心,通过用户的输入、关键词提取、检索和问
- PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询
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RAG数据库postgresqlAI编程
在现代的机器学习和人工智能应用中,向量相似度检索是一个非常重要的技术,尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件,用于存储和检索向量数据,并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先,确保你已经安装了PostgreSQL。可以
- 全面解析NVIDIA显卡:从入门级到旗舰级显卡详解
花千树-010
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在选择显卡时,了解不同显卡的性能和适用场景是非常重要的。无论你是预算有限的入门用户,还是追求极致性能的游戏玩家,亦或是专业的内容创作者和深度学习研究人员,NVIDIA都有适合你的显卡。本篇博文将详细列举NVIDIA显卡的各项配置,从低到高逐一整理,并给出适用的使用场景。入门级显卡NVIDIAGeForceGT1030CUDA核心数:384基础频率:1227MHz加速频率:1468MHz显存:2GB
- AI行业高压与人才健康:纪念Felix Hill,并探讨AI代码生成工具的价值
前端
今天,我们怀着沉痛的心情悼念GoogleDeepMind研究科学家FelixHill,这位杰出的AI学者在41岁的年纪离开了我们。他的离世引发了我们对AI行业高压环境与人才健康问题的深刻反思。Felix生前曾公开表达AI行业前所未有的压力,这促使我们思考如何利用技术,例如AI代码生成器,来改善开发者的工作环境,提升效率,守护人才健康。FelixHill在自然语言处理和人工智能领域取得了令人瞩目的成
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- 直播预告丨精度优于AlphaFold,基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测
「MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播,HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟,他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳,来自学术界的反超:基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测」。蛋白质的功能取决于其独特的三维结构,近年来,基于深度学习等人工智能技术的蛋白质结构预测发展迅猛,AlphaFold甚至获得了2024年诺贝尔化学奖
- Gary Marcus 2025年AI预测:AGI仍在路上,务实发展才是王道
前端
人工智能领域发展日新月异,各种预测层出不穷。知名人工智能专家GaryMarcus近期发布了对2025年AI发展趋势的25项预测,其中最引人注目的是:AGI(通用人工智能)不会在2025年出现。这与一些过于乐观甚至盲目乐观的预测形成了鲜明对比。本文将深入解读Marcus的预测,探讨其背后的逻辑,并结合当前AI技术发展现状进行分析。Marcus的预测整体基调是谨慎乐观,他既肯定了AI在特定领域的进步,
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,