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打酱油的葫芦娃
时序预测算法时序预测PatchTSTTransformer预训练微调表征学习
《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch，发表在ICLR2023会议上。动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型
- 第十天-字符串：编程世界的文本基石
大橙子房
aipythonjava
在编程的广阔领域中，字符串是极为重要的数据类型，它就像一座桥梁，连接着人类的自然语言和计算机能够理解与处理的数字信息。下面，让我们深入探索字符串的世界。一、字符串简介字符串是由零个或多个字符组成的有序序列，它在程序中用于表示文本信息。在Python语言环境下，创建字符串简洁直观，例如：str="HelloWorld"。这里，str作为字符串变量名，就如同给一个装着文本内容的盒子贴上了标签；Hell
- 低代码平台未来发展趋势有哪些？
低代码
低代码平台的未来发展趋势呈现出多维度的创新与深化，以下结合JNPF快速开发平台的特性，为您分析其未来的发展方向：1.智能化与AI深度融合低代码平台将与人工智能技术深度融合，实现开发流程的智能化升级。例如，JNPF平台有望通过自然语言处理技术，让开发者仅需用自然语言描述需求，平台即可自动生成初步的应用架构和代码逻辑。此外，AI技术还将用于智能推荐、代码自动生成、流程自动化等功能，进一步提升开发效率。
- Dyn-VQA：含1452动态问题的视觉问答数据集，需灵活提供知识检索方案，查询、工具与检索时间皆可变。
数据集
2024-11-05，由阿里巴巴集团创建Dyn-VQA数据集，它包含三种类型的“动态”问题，需要复杂的知识检索策略，这些问题的查询、工具和时间都是可变的。这个数据集的创建对于推动mRAG研究和解决现有VQA数据集无法充分反映启发式mRAGs在获取复杂知识方面的刚性问题具有重要意义。数据集地址：Dyn-VQA|多模态检索数据集|自然语言处理数据集一、研究背景：在多模态大型语言模型（MLLMs）中，解
- Trae智能协作AI编程工具IDE：如何在MacBook Pro下载、安装和配置使用Trae？
Trae智能协作AI编程工具IDE：如何在MacBookPro下载、安装和配置使用Trae？一、为什么选择Trae智能协作IDE？在AI编程新时代，Trae通过以下突破性功能重新定义开发体验：双向智能增强：AI不仅提供代码补全，更能理解上下文主动建议架构优化方案自然语言编程：支持"用Python写一个带JWT验证的FastAPI用户系统"式开发实时协作画布：可视化呈现AI生成的代码逻辑，支持多模态
- 统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解
AGI大模型与大数据研究院
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统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法，通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收
- AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素，并通过代码实例和实际应用场景，帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
- 用 AI 提高开发效率：自动生成代码、优化 SQL 查询、写测试用例
Js_x
人工智能sql测试用例
引言人工智能（AI）正在深刻改变软件开发行业。从代码自动补全到SQL查询优化，再到自动化测试，AI工具已经成为开发者提高生产力的重要助手。本文将介绍ChatGPT、GitHubCopilot、Tabnine等AI编程工具的实际应用，帮助开发者更高效地编写代码、优化数据库查询，并自动生成测试用例。1.AI代码生成：提升开发效率1.1ChatGPT代码生成ChatGPT具备强大的自然语言处理能力，可以
- RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成
hy098543
AIGC
目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展，数据呈现出多模态的特性，即包含文本、图像、音频、视频等多种形式。在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV
- AI：188-利用Python进行自然语言生成和文本摘要
一键难忘
python开发语言人工智能自然语言处理
本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~一.利用Python进行自然语言生成和文本摘要近年来，人工智
- 零基础Python快速入门：核心概念+基础语法详解
中意可口可乐
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一、为什么选择Python？1.语言优势简洁易读：接近自然语言的语法结构#其他语言实现循环for(inti=0;i=3)#返回True#逻辑运算符print((5>3)and(2=90:grade='A'elifscore>=80:grade='B'#这里将执行该分支else:grade='C'循环结构#while循环count=0whilecount<3:print(f"第{count+1}次循
- 理解深度学习1-简介
shangjg3
PyTorch深度学习实战深度学习人工智能
人工智能（AI）旨在打造模仿智能行为的系统。它覆盖了众多方法，涵盖了基于逻辑、搜索和概率推理的技术。机器学习是AI的一个分支，它通过对观测数据进行数学模型拟合来学习决策制定。这个领域近年来迅猛发展，现在几乎（虽不完全准确）与AI同义。深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat
- 3D-AFFORDANCELLM: HARNESSING LARGE LANGUAGE MODELS FOR OPEN-VOCABULARY AFFORDANCE DETECTION
UnknownBody
LLMDaily3d语言模型人工智能
摘要3D可及性检测是一个具有挑战性的问题，在各种机器人任务中有着广泛的应用。现有方法通常将检测范式制定为基于标签的语义分割任务。这种范式依赖于预定义的标签，缺乏理解复杂自然语言的能力，导致在开放世界场景中的泛化能力有限。为了解决这些限制，我们将传统的可及性检测范式重新定义为指令推理可及性分割（IRAS）任务。该任务旨在根据查询推理文本输出可及性掩码区域，避免了输入标签的固定类别。相应地，我们提出了
- 李开复：AI 2.0 时代的价值
AI大模型应用之禅
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人工智能，AI2.0，价值创造，伦理挑战，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理，AI已经渗透到我们生活的方方面面。李开复，作为一位享誉全球的人工智能专家，在《AI2.0时代的价值》一文中，深刻地探讨了AI2.0时代带来的机遇与挑战，以及AI如何为人类创造价值。AI1.0时代主要集中在规则驱动的系统，例如围棋、象棋等游戏的AI。而AI2.0时代则
- 李开复：AI 2.0 时代的机遇
AGI大模型与大数据研究院
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人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中，深度学习作为人工智能的核心技术之一，推动了AI技术的飞速发展。然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
- llama.cpp 和 LLM（大语言模型）
这个懒人
llama语言模型人工智能
llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
- AI在项目中的应用
酒江
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AI大模型（如GPT-4、BERT、T5等）在各类项目中有广泛的应用，可以极大地提高项目效率、优化流程，并解决许多传统方法难以应对的问题。以下是AI大模型在不同类型项目中的一些具体应用：1.自然语言处理（NLP）文本生成和摘要：AI大模型可以生成高质量的文本内容，自动撰写文章、新闻报道、博客或技术文档，甚至可以进行文献摘要，帮助内容创作者提高效率。情感分析：在客户服务、社交媒体监控或市场研究项目中
- 【2025 最新 Cursor AI 教程 05】用 Cursor AI 解决常见开发问题
江帅帅
CursorAI前沿应用人工智能数据库CursorTrae区块链
文章目录5.1更快的代码生成与减少重复工作1.通过自然语言提示生成代码示例2.自动化重复性代码模式示例3.AI驱动的代码建议，减少人为错误5.2更好的代码理解与维护1.AI驱动的代码库导航2.解析遗留代码，即使没有文档3.AI驱动的代码重构，提高可维护性示例4.AI预防和优化性能问题示例5.3更高效的调试与错误处理1.发现错误，而不是等它爆发示例2.解释错误信息，提供解决方案3.生成AI建议的修复
- AI API：快速集成智能化功能的开发利器
桂花饼
AIGCAIAPI人工智能AIGC语言模型AI作画
AIAPI（ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface，人工智能应用程序接口）是应用程序接口的一种，专门用于提供人工智能相关功能的开发接口。它允许开发者利用现有的AI模型、工具或服务，将这些功能集成到自己的应用程序中，并为用户带来智能化的体验。AIAPI的核心功能主要与AI技术相关，比如自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音处理、机
- 大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系
技术流 Gavin
AIoTpython语言模型ai
近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器
- MCP协议深度解析：从Cline插件到Cursor，跨平台AI开发的革命性突破
zhz5214
AI人工智能mcpaiAI编程AI写作
本文将为您深度拆解MCP协议的技术架构、生态应用及实战开发指南，助您掌握AI原生开发的核心范式。一、MCP协议技术架构全景1.协议核心定位MCP（ModelContextProtocol）由Anthropic提出，通过自然语言驱动的工具交互标准，打破传统API调用壁垒。其核心价值在于：实现LLM与外部系统的语义级融合标准化工具发现-调用-反馈全流程推动AI开发从"代码编程"向"自然语言编程"进化2
- 基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战
zhz5214
AIai人工智能AI写作AI编程智能体
1.背景与目标AI数字人，像是虚拟助手、交互式角色，在当下数字化浪潮中扮演着越来越重要的角色。其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理（NLP）和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心，搭配AI加速硬件，结合开源框架，为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。这一方案特别适用于教育领域，帮助学生更直观地理解AI技术；在智能家居场景中，也能为用户带来更智能、便捷的交互体验。2.
- RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型
从零开始学习人工智能
深度学习
RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务。RAG模型的核心在于两个关键步骤：数据嵌入（Embedding）和重排序（Re-ranking）。这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据
- 自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊
冰蓝蓝
自然语言处理人工智能
在自然语言处理（NLP）这一蓬勃发展的领域，研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。这是我在学习时整理的一些顶刊并附上官网地址直达。1.ACL(AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics)ACL是自然语言处理领域的顶级会议之一，由Associ
- 机器学习中输入输出Tokens的概念详解
爱吃土豆的程序员
机器学习基础机器学习人工智能Tokens
随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
- 情感分析任务的概述
阿你不是
python开发语言
一、情感分析的概述1、什么是情感分析情感分析，也称为情感分类，是一种自然语言处理的任务，用于分析文本、语音或其他形式的数据中所包含的情感倾向。其目标是判断数据表达的情感是积极的（Positive）、消极的（Negative）还是中立的（Neutral），或者进一步细化为更复杂的情感类别（如愤怒、喜悦、悲伤等）。2、情感分析的主要应用场景1）商业领域：情感分析主要进行产品评价分析，从客户和买家的评价
- AI时代如何引流
alankuo
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AI时代引流可以从以下几个方面着手：利用AI精准定位与个性化营销精准客户画像：借助AI整合多维度数据，涵盖客户的年龄、性别、地理位置、消费习惯、浏览历史等，深度挖掘后绘制精准的客户画像，明确潜在客户特征与需求，让营销活动更具针对性。个性化内容创作：运用AI的自然语言处理功能，依据客户特点和需求生成个性化的营销内容，如广告文案、产品推荐等。以电商平台为例，可针对不同用户生成符合其喜好的商品推荐文案。
- LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南
Nifc666
语言模型人工智能自然语言处理whisperlangchaingpt开源软件
LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员
- 输入：0.5元/百万tokens（缓存命中）或2元（未命中） 输出：8元/百万tokens
杏花春雨江南
缓存
这句话描述了一种定价模型，通常用于云计算、API服务或数据处理服务中，根据资源使用情况（如缓存命中与否）来收费。以下是对这句话的详细解释：1.关键术语解释Tokens：在自然语言处理（NLP）或数据处理领域，Token通常指文本的最小单位（如一个单词或一个字符）。在这里，Tokens是计费的单位。缓存命中（CacheHit）：当请求的数据已经在缓存中时，称为缓存命中。缓存命中通常意味着更快的响应速
- 第十篇 秒懂SQL集合运算与联结：像逛超市一样学SQL
随缘而动，随遇而安
SQL之道——从入门到精通数据库sql
目录一、前情提要：SQL集合运算就像整理购物车1.1基础三剑客：UNION/INTERSECT/EXCEPT1.2新手必坑指南⚠️二、表联结：你的SQL人际关系学2.1三种联结方式对比2.2隐藏技巧：过时语法vs现代语法三、高级玩法：用JOIN代替集合运算3.1交集替代方案3.2差集替代方案四、综合练习：超市库存管理系统实战五、学习路线图️一、前情提要：SQL集合运算就像整理购物车想象你有两个购物
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库，目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好，很容易使用，很小，高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite，所以开发人员无需引入任何JAR包，而且Android也针对SQLite封装了专属的API，调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西，简单记录几个要点：
根据官网的信息（https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala）：
1. 首次编译impala，推荐使用命令：
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一：
对于一个正整数如果是偶数，该数的二进制数的最后一位是 0 ，反之若是奇数，则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此，可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置：
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告，比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息，比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图（2）
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的，这篇将按条件进行搜索，并统计成图表，左面为统计图，右面显示搜索出的结果。
第一步：导包
第二步；配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如：
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后，都会设置一个当前session失效的时间，以确保在用户长时间不与服务器交互，自动退出登录，销毁session。具体设置很简单，方法有三种：（1）在主页面或者公共页面中加入：session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒，即在没有活动15分钟后，session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的，而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题，定位问题时通常需要综合各种信息，如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据，进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法，主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后，对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态，写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个：
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的，可以分为三组，Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多，所以在CPAN上乱翻，看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine)，现在托管在github.com上。地址见：https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的，是在nginx内置官方perl模块的基础上，实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能（这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如，输入”They are students.”和”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容：
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器（Builder模式）
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行？
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带，按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道，该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下，所以安装python、pip、pymysql等都极其方便，sudo apt-get install pymysql，
但是在安装cx_Oracle（连接oracle的模块）出现许多问题，查阅相关资料，发现这边文章能够帮我解决，希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案：1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法！！！！！！！
例如：
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面，比如在c:\memcached。
2、在终端（也即cmd命令界面）下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入： 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。（需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子，帖子的标题是： 想学IOS开发高阶一点的东西，从何开始，然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字，我就把我写的回复也贴到博客里来分享，希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享，地址：http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容：
结合自己情况聊下iOS学习建议，
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包，首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递，和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类：
一、 设计模式总体分为三大类：
1、创建型模式（5种）：工厂方法模式，抽象工厂模式，单例模式，建造者模式，原型模式。
2、结构型模式（7种）：适配器模式，装饰器模式，代理模式，外观模式，桥接模式，组合模式，享元模式。
3、行为型模式（11种）：策略模式，模版方法模式，观察者模式，迭代子模式，责任链模式，命令模式，备忘录模式，状态模式，访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom，为了简洁明了，我直接把所有的依赖都列一起了，所以都没version，反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授：菜鸟开发者一定要投资的十大目标
qindongliang1922
工作感悟人生
身为软件开发者，有什么是一定得投资的？ Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资，第一项就是身体健康，英文与数学也都是必备能力吗？来看看他怎么说。（以下文字以作者第一人称撰写）） 你的健康 无疑地，软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时，休息时间只有一点点，绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险，
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理，可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象
