- 知识库中的知识如何进行分类和标签管理?
自不量力的A同学
人工智能
知识库中的知识如何进行分类和标签管理?基于主题分类明确主题层级:首先确定主要的知识主题领域,如在一个企业知识库中,可以分为“人力资源”“市场营销”“技术研发”等大主题。然后在每个大主题下细分小主题,例如在“人力资源”主题下可以有“招聘”“培训”“绩效考核”等子主题。这样的层级分类有助于用户快速定位到自己需要的知识领域。参考行业标准和最佳实践:按照行业内公认的分类标准来划分知识。以医学知识库为例,可
- AI 时代,学习 Java 应如何入手?
琢磨先生David
人工智能java
一、Java的现状:生态繁荣与AI融合的双重机遇在2025年的技术版图中,Java依然稳坐企业级开发的“头把交椅”。根据行业统计,Java在全球企业级应用中的市场份额仍超过65%,尤其在微服务架构、大数据平台和物联网(IoT)领域占据核心地位。随着云原生技术的普及,Java生态正经历新一轮进化:轻量化框架通过无服务器架构优化,启动速度提升300%,内存占用降低50%,使得Java在容器化部署中更具
- 深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)
皮皮冰燃
深度学习深度学习人工智能RAG
文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件?3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- 数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- 【免费】1952-2020年全国人均GDP数据
2501_90487648
数据#全国全国人均GDP
1952-2020年全国人均GDP数据1、时间:1952-2020年2、来源:国家统计局、统计年鉴3、指标:全国人均GDP4、范围:全国层面5、指标解释:人均GDP(GrossDomesticProductpercapita)是指一个国家或地区在一定时期内(通常为一年)创造的国内生产总值(GDP)与该地区人口总数的比值。它是衡量国家经济发展水平和居民生活水平的重要指标之一。6、下载链接:1952-
- 常见的数学统计模型
若木胡
数学模型
以下是常见的数学统计模型分类及简要说明,适用于数据分析、预测和推断等场景:1.参数模型(ParametricModels)假设数据服从特定分布(如正态分布),通过估计参数来描述数据规律。1.1线性回归模型数学形式:(y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_px_p+\epsilon)应用:预测连续型目标变量(如房价预测)。特点:简单、可解释性强,假
- Docker打包深度学习项目
FLY_LTL
docker深度学习容器
文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile打包并保存镜像1.Dockerfile2.通过Dockerfile生成镜像3.保存镜像和加载4.运行Docker并测试参考Docker打包深度学习项目本文来源于个人实践总结,供各位同学参
- PyCINRAD读取探测中心天气雷达拼图系统v3产品
pysoer
python
PyCINRADPyCINRAD号称国内最强大的雷达数据处理工具,支持多种CINRAD雷达数据格式,兼容性强,横扫CMA雷达基数据和产品,国内首个支持“探测中心拼图3.0”。快速提取、计算雷达衍生产品,如组合反射率CR、回波顶高ET、降水粒子分类HCL等。作为一个开源项目,PyCINRAD对所有用户免费开放,鼓励社区贡献和改进。据悉已遍布CMA的各个系统角落。PyCINRAD官网https://p
- C语言基础(函数)
指尖DE格桑花
c语言开发语言初学者嵌入式
函数的概述函数:实现一定功能的,独立的代码模块。对于函数的使用,一定是先定义,后使用。使用函数的优势:①我们可以通过函数提供功能给别人使用。当然我们也可以使用别人提供的函数,减少代码量。②借助函数可以减少重复性的代码。③实现结构化(模块化)程序设计思想。关于结构化设计思想:将大型的任务功能划分为相互独立的小型的任务模块来设计。函数是C语言程序的基本组成单元:C语言程序是由一个(必然是main函数)
- 使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发
UwoiGit
tensorflowopencvpygame
在本篇文章中,我们将介绍如何结合使用TensorFlow、OpenCV和Pygame来进行图像处理和游戏开发。这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行,并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具,并提供相关的源代码示例。安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架,提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度
- AIGC时代品牌突围战:10招玩转DeepSeek内容推荐(深度扩展版)
白雪讲堂
人工智能大数据机器学习
一、认知革命:从SEO到GEO的生死迭代案例对比:传统SEO困境:某家电品牌2023年投入200万SEO优化,关键词排名TOP3但流量下降42%(SEMrush数据)GEO突破案例:某母婴品牌通过结构化数据改造,AI推荐量从日均300次飙升至1.2万次(来源:DeepSeek官方案例库)实战要点:内容形态改造:将产品参数表升级为JSON-LD格式(某手机品牌实现参数类问题100%引用)流量分配逻辑
- 机器学习之KMeans算法
知舟不叙
机器学习算法kmeans
文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一,广泛应
- 金融领域股票价格预测:线性回归原理、实现与应用
ZhShy23
python机器学习入门实战#机器学习#Python学习金融线性回归机器学习
金融领域股票价格预测:线性回归原理、实现与应用一、线性回归原理线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。在股票价格预测中,我们可以将一些可能影响股票价格的因素(如成交量、市场指数等)作为自变量,股票价格作为因变量,通过线性回归模型来建立它们之间的关系。线性回归的基本方程为:[y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_nx_n+\ep
- 计算机端口的作用
U_p_
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计算机端口的作用在计算机网络中,端口(Port)的作用是用于区分不同的网络服务和应用进程,使得计算机能够在同一个IP地址上同时运行多个网络服务。1.端口的基本概念端口是软件层面的概念,用于标识同一设备上的不同网络服务。端口号是0~65535之间的整数,由操作系统管理。端口号通常与IP地址结合使用,形成IP:端口(如192.168.1.1:80)来标识特定的网络服务。2.端口的分类端口号范围:0-6
- 程序员不用写代码?DeepSeek这个隐藏功能让我惊掉下巴
后端
凌晨三点半,显示器蓝光映着我的黑眼圈。就在我第18次修改接口文档时,同事老王突然在微信甩来个神秘链接:"用这个,今晚能睡个好觉"。我点开那个叫DeepSeek的页面,没想到接下来的三个小时,我经历了职业生涯最魔幻的加班夜。你见过会自己写测试用例的AI吗?那天晚上,我把项目需求文档往DeepSeek的对话框一扔,它竟然像资深架构师似的,先把需求拆解成模块,接着自动生成了带注释的接口文档。最绝的是,在
- 机器学习流程—数据预处理 清洗
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机器学习机器学习人工智能数据预处理
文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务,即使其更有意义、信息更丰富。使用机器学习算法、数学建模和统计知识,整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式,如图形、视频、图表、表格、图像等等,具
- YashanDB日志管理
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本文内容来自YashanDB官网,原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%95%B0%E6%8D%AE%...日志管理章节所述范围为运维相关的日志管理,不包括与数据相关的redo/归档日志,对于redo/归档日志的管理将在文件管理章节描述。日志分类YashanDB的运维类日志分类如下:运行日志runlog:运行日志记录了数据库各服务运
- 2025制造业进销存软件解析:6款主流软件功能+价格对比
制造业中小企业的进销存管理需要兼顾效率、成本和合规性。本文基于2025年市场调研,精选6款主流软件(ZohoBooks、用友U8+、金蝶云星空、SAPBusinessOne、QuickBooksCommerce、简道云),从功能适配性、价格竞争力、行业场景覆盖等维度进行全面对比,助力企业精准选型。一、制造业进销存管理的核心需求生产流程协同:BOM管理、工单跟踪、工序进度可视化库存精准管控:多仓库调
- 深度革命:ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习
安意诚Matrix
机器学习笔记深度学习人工智能
一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中,2015年或许是最具突破性的一年。这一年,微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet(残差网络)的模型横空出世,在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠,将人类视觉的识别误差(约5.1%)远远甩在身后。更令人震撼的是,ResNet将神经网络的深度推至152层,彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心,正是一个简单
- 智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】
AI筑梦师
计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉python
智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域,形状匹配是核心任务之一。然而,现实世界的形状往往存在可变性(Variability),主要体现在以下几个方面:形变(Deformation):物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化(ScaleVariation):目标形状在不同场景下可能大
- 华为OD E卷 #28 API集群负载统计
时光回响
华为OD机试E卷华为od
题目某个产品的RESTfulAPI集合部署在服务器集群的多个节点上,近期对客户端访问日志进行了采集,需要统计各个API的访问频次,根据热点信息在服务器节点之间做负载均衡,现在需要实现热点信息统计查询功能。RESTfulAPI是由多个层级构成,层级之间使用/连接,如/A/B/C/D这个地址,A属于第一级,B属于第二级,C属于第三级,D属于第四级。现在负载均衡模块需要知道给定层级上某个名字出现的频次,
- 基于C语言的数据结构之串——带你熟练掌握串的基本操作!!超级详细!!
Elnaij
数据结构c语言算法
目录前言1.数据结构——串1.1基本知识主串、子串、模式串1.2对几个字符串库函数的简单介绍1.2.1strcmp1.2.2strcpy1.2.3strlen1.2.4strcat1.3串的分类1.3.1静态分配内存的串1.3.2动态分配内存的串2.串的基本操作2.1初始化串2.2输出字符2.3插入子串2.4删除子串2.5取子串操作2.6撤销删除操作结束语前言掌握串之前最好先去学习好顺序表和单链表
- 基于 Python 将 PDF 转 Markdown 并拆解为 JSON,支持自定义标题处理
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在日常工作中,我们经常需要将PDF文件转换为可编辑、可结构化的数据格式,比如Markdown和JSON。但实际操作中,自动化工具往往会出现标题识别不准确的问题,尤其是PDF转换过程中,缺乏明确的标题标识。这篇文章将教你如何使用Python将PDF转换为Markdown,并通过自定义规则精准识别标题,最终将内容按标题结构拆解为JSON,方便后续快速检索与使用。1.实现目标将PDF文件转换为Markd
- openai 标准化协议 Structured Outputs 具体示例教程
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语言模型
StructuredOutputs具体示例教程场景:个人财务管理助手假设我们要构建一个AI助手,帮助用户记录和管理个人财务支出。用户可以输入自然语言描述(如“昨天我花了50元买了午餐”),助手将提取关键信息并以结构化JSON格式返回,包括日期、金额、类别和备注。示例1:使用StructuredOutputs提取财务记录步骤1:定义JSONSchema我们需要一个清晰的Schema来描述财务记录:{
- SQL分类
penglaifei
Websql数据库
DDL(DataDefiationLanguage)数据定义语言,用来定义数据库对象(数据库、表、字段)数据库操作——查询所有数据库:show.databases;注:information_schemamysqlperformance_schemasys是系统自带的数据库——查询当前数据库selectdatabase();——使用/切换数据库usename#数据库名;——创建数据库(数据库名不可
- 基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战(附完整代码)
意.远
pytorch人工智能python深度学习
一、项目背景与效果花卉分类是计算机视觉的经典任务。本文使用PyTorch框架,基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行,最终验证集准确率达8.2%,文中同步分析性能瓶颈与优化方案。二、环境配置与数据准备1.环境要求#主要依赖库importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorchvisionimporttransforms,dat
- Python 模拟鼠标轨迹算法
a485240
鼠标轨迹计算机外设
一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型,如直线或曲线路径。然而,这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现,使得能够通过深度学习技术,学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据,能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤:数据收集:收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据,包括
- Apache Storm:实时数据处理的闪电战
Aaron_945
Javaapachestorm大数据
文章目录ApacheStorm原理拓扑结构数据流处理容错机制官网链接基础使用安装与配置编写拓扑提交与运行高级使用状态管理窗口操作多语言支持优点高吞吐量低延迟可扩展性容错性总结ApacheStorm是一个开源的分布式实时计算系统,它允许你以极高的吞吐量处理无界数据流。Storm被广泛用于实时分析、在线机器学习、连续计算等多种场景。本文将深入探讨ApacheStorm的原理、基础使用、高级特性及其优点
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C