- 求是网:“内卷式”竞争的突出表现和主要危害有哪些?
加百力
财经研究科技知识人工智能大数据
"内卷式"竞争主要表现为:企业层面的低价竞争、同质化竞争和营销"逐底竞争";地方政府层面的违规优惠政策、盲目重复建设和设置市场壁垒。危害体现在三个层面:微观上导致"劣币驱逐良币",损害消费者利益;中观上破坏行业生态,挤压产业链利润空间;宏观上扭曲资源配置,抑制创新活力。什么是“内卷式”竞争?概括其一般特征,是指经济主体为了维持市场地位或争夺有限市场,不断投入大量精力和资源,却没有带来整体收益增长的
- LLM中 最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?在大语言模型(LLM)中,最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息,这是由LLM的核心架构(以Transformer为基础)决定的,具体可以从以下角度理解:1.核心机制:自注意力(Self-Attention)的作用现代LLM(如GPT系列、Qwen等)均基于Transformer架构,其核心是自注意力机制。在
- 赛亚超频:蚂蚁、阿瓦隆、神马矿工超频解除低温限制,高温保护
Punkhash算力租赁
超频虚拟货币矿机
www.punkhash.com赛亚超频在比特币挖矿行业日益激烈的今天,矿工们越来越重视矿机的效率与稳定性。随着电价的波动、币价的不确定以及矿机成本的攀升,单纯依靠“买新设备”提升产出,已经不再是最优选择。越来越多有经验的矿工开始转向对现有设备进行超频优化,以提高算力、降低单位能耗,从而获得更高的收益回报。而在众多第三方超频固件中,赛亚超频(SaiyanFirmware)凭借稳定性强、兼容机型广、
- 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:桃子识别分类:['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片,每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
- AI MCP教程之 什么是 MCP?利用本地 LLM 、MCP、DeepSeek 集成构建您自己的 AI 驱动工具
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能mcpdeepseek
介绍利用模型上下文协议(MCP)的工具吸引了我们的注意力—将AI变成触手可及的生产力引擎。它们巧妙、高效,让人难以抗拒。但如果您可以将这样的功能添加到自己的工具中,会怎么样呢?在本指南中,我将引导您构建一个具有本地运行的大型语言模型(LLM)和MCP集成的AI工具-让您以类似的方式自动执行利用MCP的工具您喜欢的任务。推荐文章《AnythingLLM教程系列之12AnythingLLM上的Olla
- 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制:解析神经网络架构的华丽蜕变
熊猫钓鱼>_>
神经网络rnntransformer
1.引言在自然语言处理和序列建模领域,神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络(RNN)到现代的Transformer架构,这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构,分析它们的工作原理、优缺点,并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络(RNN)2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
- web3中的ipfs
财神爷首席大弟子
web3去中心化区块链
什么是web3:是基于区块链技术的分布式网络,主要目标是建立一个去中心化与信任化的互联网去中心化以及是信任化区块链:将所有的交易记录和什么护具存储在分布式网络中,每一个node都有完整的数据副本任何一个node修改都需要得到其他节点的认可,确保数据的真实性和和可信度web3有一些关键技术和标准,例如以太坊,IPFS,ENS,ERC标准等以太坊:以太币是一个开源的有智能合约功能的公共区块链平台,通过
- 华为OD技术面试高频考点(算法篇、AI方向)
一、Transformer核心机制:自注意力(Self-Attention)公式:Attention=softmax(QK^T/√d_k)v运作原理:1.Q/K/V矩阵:输入向量通过线性变换生成Query(查询)、Key(键)、Value(值)2.注意力权重:Softmax(QKT/√d_k)→计算词与词之间的关联度3.输出:权重与Value加权求和→捕获长距离依赖-优势:并行计算、全局上下文感知
- 万字长文详解YOLOv8 yaml 文件,结合模型输出的网络结构图分析Parameters /backbone/head以及三者的数学关联
YOLO大师
YOLO论文阅读
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例之前写过一篇YOLOv8yaml配置文件逐层的解析:结合YOLOv8源码逐层解读yaml文件的配置,本文主要从整体的角度去解析yaml。YOLOv8模型YOLOv8提供了非常多的模型,详见:https:
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程序猿全栈の董(董翔)
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Transformer、BERT等模型原理与应用案例Transformer模型原理Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型架构,由Vaswani等人在2017年的论文"AttentionIsAllYouNeed"中提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。核心组件多头自注意力机制(Mul
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和小潘一起学AI
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第一种注意力机制#注意力机制importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassAttn(nn.Module):def__init__(self,query_size,key_size,value_size1,value_size2,output_size):"""初始化函数中的参数有5个query_size代表query的最
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忆愿
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- 用Keras构建爱情模型:破解情侣间的情感密码
忆愿
高质量领域文章keras人工智能深度学习python机器学习自然语言处理神经网络
文章目录一、给情话穿上数字马甲1.1中文分词那些坑1.2停用词过滤玄学二、给神经网络装个情感温度计2.1记忆增强套餐2.2注意力机制实战三、给模型喂点狗粮数据3.1数据增强七十二变3.2标注的艺术四、调参比哄对象还难4.1超参数扫雷指南4.2可视化调参黑科技五、实战演练之保命指南5.1部署成求生APP5.2案例分析库六、当AI遇见现实:模型局限与伦理困境6.1隐私雷区七、从玩具模型到生产系统7.1
- 【论文笔记】GaussianFusion: Gaussian-Based Multi-Sensor Fusion for End-to-End Autonomous Driving
原文链接:https://arxiv.org/abs/2506.00034v1简介:现有的多传感器融合方法多使用基于注意力的拉直(flatten)融合或通过几何变换的BEV融合,但前者可解释性差,后者计算开销大(如下图(a)(b)所示)。本文提出GaussianFusion(下图(c)),一种基于高斯的多传感器融合框架,用于端到端自动驾驶。使用直观而紧凑的高斯表达,聚合不同传感器的信息。具体来说,
- Gemini vs DeepSeek:Transformer 架构下的技术路线差异与企业级选择
charles666666
transformer架构深度学习语言模型产品经理人工智能
一、引言:从商业价值切入Gemini和DeepSeek都基于Transformer架构,但在技术路线和应用场景上各有侧重。本文将解密同源Transformer下的技术分野,帮助企业做出更明智的大模型选型决策。二、Transformer核心机制精要Transformer架构是现代大语言模型的基础,其核心机制包括自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制使模型能够捕捉序列中元素的全局依赖关系,但也是GP
- PPT 图形制作神器推荐:从基础到 AI 的高效工具指南
在当今信息飞速传播的时代,PPT已成为展示观点、传递信息的重要媒介。一份出色的PPT,不仅要有清晰的逻辑和丰富的内容,美观且直观的图形更是吸引观众注意力、提升信息传达效率的关键。无论是商务汇报中展示数据趋势的图表,还是教学课件里解释概念的示意图,恰当的PPT图形都能让演示效果事半功倍。那么,如何高效地生成这些助力PPT出彩的图形呢?接下来,我们将深入探讨多种实用方法,并着重为您推荐功能强大的Pic
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概述我们都从学生时代里走过,解决过很多问题,也得到过很多种答案,标准答案的重要性不言而喻,但当我们长大成人,走在生活的路途上时,发现生活中遇到的各种问题,却好似没有一个是标准答案的。因此,当我们跳出学生时代的框架,会发现生活的“无标准答案”特性,其实藏着更复杂的生存逻辑——它考验的不是“找答案”的能力,而是“定义问题”的智慧。但是,当下我们自己很少有人能静下心来去思考问题,可能是注意力稀缺,亦或是
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爬取2018年8月27日~9月2日的欧元汇率。先说结论:如果是现汇卖出价,可以选择2018-08-3109:19:26,现钞卖出价805.28。我刚问了报销过的人她说任选都行,可以不是中行折算价。最近出差,学校可以以人民币的形式报销路费、住宿费,汇率,可以任选出差期间的任何一天任何时候的中国银行的汇率,中国银行网站上的汇率长这样:如果想要合理利用规则,多回一点本,不妨选择汇率最坑的一天(默默给财务
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汇率转换接口支持多种货币之间的转换。只需简单的API调用,您就可以轻松获取最新的汇率信息。例如,您可以通过以下链接将人民币(CNY)转换为美元(USD):PHP请求案例:返回数据结果:{"code":1,"msg":"操作成功","data":{"from":"CNY","from_name":"人民币","to":"USD","to_name":"美元","exchange":"0.140583
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- 视频讲解:ARIMA-LSTM注意力融合模型跨行业股价预测应用
全文链接:https://tecdat.cn/?p=42866原文出处:拓端数据部落公众号分析师:ChengchengLi在协助券商构建股价预测系统时,团队曾面临高频波动市场的建模困境。传统ARIMA模型对极端行情响应迟滞,单一LSTM模型则存在长期依赖难题。基于该项目实践,我们提出ARIMA-LSTM注意力融合框架,通过双轨协同机制实现预测精度突破。视频讲解:ARIMA-LSTM注意力融合模型跨
- 什么是Web3?金融解决方案
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web3金融php开发语言区块链架构eclipse
Web3金融新范式:机构级跨境金融解决方案与千亿级RWA市场战略指南1Web3重新定义全球金融体系:从技术乌托邦到机构新基建在数字经济席卷全球的今天,Web3已从极客理想国的概念演进为重构全球金融体系的核心驱动力。这一新型互联网范式以区块链技术为基石,通过去中心化架构、用户数据主权和通证经济模型,正深刻改变价值存储、转移和创造的方式。截至2025年6月,全球稳定币市场规模已突破2529亿美元,链上
- 计算机视觉:Transformer的轻量化与加速策略
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计算机视觉CV计算机视觉transformer人工智能AI策略
计算机视觉:Transformer的轻量化与加速策略一、前言二、Transformer基础概念回顾2.1Transformer架构概述2.2自注意力机制原理三、Transformer轻量化策略3.1模型结构优化3.1.1减少层数和头数3.1.2优化Patch大小3.2参数共享与剪枝3.2.1参数共享3.2.2剪枝3.3知识蒸馏四、Transformer加速策略4.1模型量化4.2.2TPU加速4.
- 北京经开区2025年跨国公司全球研发中心奖励办事指南
项目申报找华夏泰科
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一、政策依据《北京经济技术开发区关于支持外商投资企业高质量发展的若干政策》(京技管发〔2024〕13号)第五条第二款“其中,对经母公司授权属于跨国公司全球研发中心的,且累计研发总投入不低于1000万美元,上一年度研发投入占母公司全球研发投入的比例不低于10%的,可再给予300万元人民币的认定奖励,分3年按40%、30%、30%的比例支付。”二、申报事项2025年跨国公司全球研发中心奖励三、申报条件
- 三步搞定!易涨去水印小程序教你「视频即时去水印」秘籍
资源客
去水印短视频去水印
一、为什么需要「去水印」?短视频去水印是很多创作者、运营者在内容传播和二次创作中常做的操作,背后涉及内容使用场景、传播效果、版权合规等多方面原因,具体可以从以下几个角度理解:一、避免“品牌冲突”,强化自身内容辨识度原视频的水印(如平台LOGO、创作者ID、账号昵称等)本质是原作者或平台的“身份标识”。如果直接使用带水印的视频(尤其是搬运、二次剪辑其他平台/创作者的内容时),水印会分散观众注意力,甚
- tBTC 现已上线 Sui,带来 5 亿美元的比特币流动性
Sui_Network
Sui合作伙伴区块链量子计算人工智能物联网web3
Sui是唯一为大众采用而构建的区块链,如今迎来了又一个重要时刻:比特币持有者终于可以高效地接入Sui生态的DeFi。ThresholdNetwork宣布,tBTC正式集成Sui,这是一种去中心化、最小信任的资产,让比特币用户体验BTCfi(比特币金融)的最佳通道。将比特币的核心精神与Sui的高速且可组合的环境相结合,将开启去中心化金融的新篇章。此次合作将通过在Sui网络上直接铸造tBTC,为Sui
- PagedAttention和Continuous Batching
流浪大人
大模型深度学习人工智能机器学习
PagedAttention是什么PagedAttention是一种用于优化Transformer架构中注意力机制的技术,主要用于提高大语言模型在推理阶段的效率,特别是在处理长序列数据时能有效减少内存碎片和提高内存利用率。它借鉴了操作系统中虚拟内存分页机制的思想。工作原理传统注意力机制的局限性:传统的注意力机制在处理长序列时,需要为每个位置计算注意力得分并存储中间结果,这会导致内存占用随着序列长度
- 币圈的那些事
ZxzSyy
#币圈财经区块链
我相信几乎所有在币圈的人,只要经历过至少一个周期,就都曾经挣到过钱——不管你是炒土狗还是囤币还是搞合约,几乎是所有,基本不存在没挣到过的人,反正我是没见过。但在币圈最终挣到大钱的人,凤毛麟角。为什么?很多人以为自己只是没能选择好“卖”的时机,但我会告诉你,你永远选择不好,哪怕你在某几次选择好了,看似成功FLIP了,落袋了,也没用。道理很简单,因为币圈是你唯一的场子。有句话叫“一入币圈深似海”,还有
- YOLOv11模型轻量化挑战的技术
黑客飓风
YOLO目标跟踪人工智能
YOLOv11模型轻量化挑战的技术文章大纲背景与意义YOLOv11在目标检测领域的地位与优势轻量化需求的实际应用场景(移动端、嵌入式设备等)轻量化面临的挑战:精度与速度的权衡YOLOv11模型结构分析整体架构设计特点(如主干网络、特征融合模块等)参数量与计算量分布的关键瓶颈现有轻量化改进的局限性轻量化技术路线网络结构优化深度可分离卷积替代传统卷积注意力机制的高效嵌入设计冗余模块的剪枝与删除量化与压
- Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法(POA)优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例
nantangyuxi
Python算法神经网络python人工智能深度学习目标检测机器学习
目录Python实她基她POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法(POA)优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1提升她变量回归预测精度...2优化模型训练效率...2python复制ikmpoxtos#操作系统接口,用她环境管理和文件操作ikmpoxtqaxnikngs#警告管理模块,控制运行时警
- 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
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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
stunizhengjia
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
ITeye管理员
ITeye
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