- 【开题报告+论文+源码】基于SpringBoot+Vue的社区团购配送系统
编程毕设
springboot后端java
项目背景与意义随着社会的进步和收入的提高,消费者对购物体验有了更高的要求。他们希望获得更多样化的商品选择,更加便捷的购物方式,以及更加优质的售后服务。同时,越来越多的老年人开始关注健康饮食和食品质量。他们不再满足于传统的购物方式,而是希望通过更加方便的方式来获取更加安全和健康的食品。社区团购配送系统在满足用户日常生活需求的同时,也带来了许多便利和机遇。项目介绍本课程演示的是一款基于SpringBo
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
引言近年来,深度强化学习(DRL)已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具,尤其是在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用。通过不断优化决策策略,DRL能在大量数据中学习最佳行为,尤其是大型语言模型(LLM)在任务中展现出的巨大潜力。然而,随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加,传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战,DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
- 混合整数非线性规划的松弛与分解方法
Waiyuet Fung
混合整数非线性规划松弛方法分解技术启发式算法全局优化
背景简介混合整数非线性规划(MINLPs)作为运筹学中的一个重要领域,涉及到优化问题的连续和离散变量混合,在工程设计、生产调度、资源分配等多个领域发挥着关键作用。本书由I.Nowak撰写,旨在深入探讨这一复杂的优化问题及其解决方案。MINLPs基础概念在本书的第一部分,Nowak介绍了MINLPs的基本概念。MINLPs的目标是寻找一组连续和整数变量的最优组合,以最小化或最大化某个非线性目标函数。
- [0482]基于JAVA的养老服务监控智慧管理系统的设计与实现
阿鑫学长【毕设工场】
java人工智能大数据毕业设计课程设计
毕业设计(论文)开题报告表姓名学院专业班级题目基于JAVA的养老服务监控智慧管理系统的设计与实现指导老师(一)选题的背景和意义选题背景与意义:随着全球社会老龄化的不断加剧,养老服务的信息化、智能化转型已成为必然趋势。我国作为世界上老年人口最多的国家,面临着巨大的养老压力和挑战,如何高效、科学地管理和优化养老服务资源,保障老年群体的生活质量及健康安全,是当前社会亟待解决的重要课题。基于此现实背景,设
- 理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器
shuoac
easyui前端javascriptpython
在AI及自然语言处理任务中,选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector工具,通过n-gram重叠来筛选和排序示例,从而帮助实现这一目标。技术背景介绍n-gram重叠技术通过比较输入文本与示例文本在字符或词组上的相似度,计算一个介于0到1之间的分数来表示相似度。这个分数越高,表示文本间的重叠越大。NGramOv
- 使用Deepseek书写一篇综述论文,如何提示?
学术乙方
小知识经验分享
使用DeepSeek撰写综述论文时,可以通过以下提示和步骤来高效完成任务:明确研究主题与范围在开始撰写之前,首先需要明确研究主题、文献综述的时间跨度、地理范畴和文献类型。这有助于聚焦研究方向,避免偏离主题。制定详细的提示词提示词的设计是高效利用DeepSeek的关键。可以参考以下模板:研究背景与现状:请帮我梳理XXX领域的研究背景与现状,包括国内外的主要研究成果和研究热点。文献筛选与阅读:请帮我筛
- 文本纠错(Text Correction)
dundunmm
人工智能数据挖掘文本纠错人工智能数据挖掘文本纠错深度学习
文本纠错(TextCorrection)是自然语言处理(NLP)中的一个重要任务,旨在自动检测并修正文本中的错误,包括拼写、语法、语义等层面的错误。其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入:包含错误的原始文本(如“我明天要去北京,希望天汽好。”)输出:修正后的规范文本(如“我明天要去北京,希望天气好。
- 使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分
bavDHAUO
python
在文本处理任务中,按字符进行拆分是一种简单且有效的方法。本篇文章将介绍如何使用CharacterTextSplitter类对文本进行按字符拆分,并生成适用于下游任务的LangChainDocument对象。技术背景介绍文本拆分是自然语言处理(NLP)中的一个基础步骤,尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters
- 代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通c++深度学习开发语言人工智能
点击下方卡片,关注「3D视觉工坊」公众号选择星标,干货第一时间送达扫描下方二维码,加入3D视觉技术星球,星球内汇集了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:最新顶会论文、书籍、源码、视频(近20门系统课程[星球成员可免费学习])等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,就加入我们吧。作者:泡椒味的口香糖|来源:3DCV添加微信:dddvision
- 2025年毕设ssm校园二手交易平台论文+源码
锦程学长--毕设程序
课程设计
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于校园二手交易平台的研究,现有成果多集中于社会综合型平台(如闲鱼、转转)的商业模式分析,或理论层面的共享经济模型探讨,而针对高校场景特殊性(如用户密度高、交易标的额小、社交属性强)的垂直型平台研究存在明显缺口。当前高校内二手交易多依赖社群、论坛等分散渠道,存在信息不对称、交易
- 【产品小白】什么是AI产品经理
百事不可口y
产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁,负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维,既要参与算法选型与数据建模,又要定义产品功能与市场策略,是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比,AI产品经理的独特之处在于:技术深度参与:需理解机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等技术原理,并参与数
- 人工智能(AI)系统化学习路线
xiaoyu❅
python人工智能学习
一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- NLP高频面试题(三)——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理rnn人工智能
普通RNN(循环神经网络)的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题:一、梯度消失(VanishingGradient)梯度消失是指在反向传播过程中,梯度逐层传播时变得越来越小,最终趋于接近0,导致模型前层的参数难以更新。原因:在反向传播时,每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值(小于1),随着层数或时间步的增加,梯度将指数级
- vue3+springboot电影院售票选座管理系统
qq_3166678367
springboot后端java
目录本系统(已开发完成)->成品实现截图开发技术本系统支持的技术栈源码获取详细视频演示:文章底部获取博主联系方式!!!!本课题重点核心代码部分展示论文提纲来自指导老师帅的肯定视频演示/源码获取本系统(已开发完成)->成品实现截图开发技术关键技术实现:在Java的开发过程中,可以使用HTML、CSS、JavaScript等前端技术来实现系统的用户界面设计和交互功能。后端可以使用Java语言编写业务逻
- DeepSeek + 药物研发:解决药物研发周期长、成本高-降低80%、失败率高-减少40%
Debroon
医疗大模型研发+慢病逆转人工智能深度学习
DeepSeek+药物研发:解决药物研发周期长、成本高-降低80%、失败率高-减少40%论文大纲1.WHY——研究背景与现实问题1.1研究要解决的现实问题与提出背景1.2研究所要解决的问题类别1.3正反例对比关联:和前人的工作有什么关系?3.总结归纳3.1总结收获3.2探索思考4.WHAT——核心发现或论点5.HOW——研究过程、创新与关键数据6.HOWGOOD——理论贡献与实践意义解法拆解1.1
- 医图论文 CVPR‘24 | 适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型
小白学视觉
医学图像处理论文解读语言模型人工智能计算机视觉医学图像顶会医学图像处理CVPR论文解读
论文信息题目:AdaptingVisual-LanguageModelsforGeneralizableAnomalyDetectioninMedicalImages适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型作者:ChaoqinHuang,AofanJiang,JinghaoFeng,YaZhang,XinchaoWang,YanfengWang源码:https://github.com/Medi
- 使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构
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langchain语言模型人工智能python
使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中,大规模语言模型(LLMs)已经展示了强大的能力。然而,在应对复杂的推理问题时,传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER,一种新兴的框架,如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建,以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型(如GPT-4和PaLM2)已
- A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结
WhyteHighmore
论文语言模型人工智能自然语言处理论文笔记
ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展,重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。文章主要围绕LLM的四个主要方面展开:1引言自从1950年图灵测试被提出以来,人类一直在探索机器掌握语言智能的方法。语言本质上是一种受语法规则支配的复杂、精细的人类表达系统,这使得开发能够理解和掌握语言的强大人工智能(AI
- 论文笔记-Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation
kingsleyluoxin
计算机视觉论文笔记深度学习python计算机视觉机器学习人工智能深度学习
论文信息标题:ContrastiveLearningforUnpairedImage-to-ImageTranslation作者:TaesungPark,AlexeiA.Efros,RichardZhang,Jun-YanZhu机构:UniversityofCalifornia,Berkeley;AdobeResearch代码链接https://github.com/taesungp/contra
- 【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型
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《SCINet:TimeSeriesModelingandForecastingwithSampleConvolutionandInteraction》的作者团队来自香港中文大学,发表在NeurIPS2022会议上。动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性:即使在将时间序列下采样成两个子序列后,时间关系(例如数据的趋势和季节性成分)也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神
- 【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型
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
- 低代码平台未来发展趋势有哪些?
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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。
- 【Hinton论文精读】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations-202212
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博文导航0引言1论文摘要2反向传播有什么问题呢?3Forward-Forward算法3.1使用逐层优化函数学习多层表示4Forward-Forward算法的实验4.1反向传播baseline4.2FF算法的一个简单的无监督的例子4.3FF算法的一个简单的监督例子4.4使用FF算法来模拟感知中自上而下的效应4.5作为教师使用空间环境的预测4.6CIFAR-10实验5睡眠6FF算法与其他对比性学习技术
- 【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer:一种类UNet的Transformer,用于高效的遥感城市场景图像语义分割
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【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer:一种类UNet的Transformer,用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer:一种类UNet的Transformer,用于高效的遥感城市场景图像语义分割文章目录【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer:一种类UNet的Transformer,用于高效的遥感城市场景图像语义分割2.Re
- Dify知识库构建流程及示例
cqbelt
ai笔记AI应用
总体流程1.数据预处理清洗:去除噪声、特殊字符、标准化格式。分词/标记化:拆分文本为单词或子词单元(如使用Tokenizer)。元数据关联:附加来源、时间戳等信息,支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块:按字符或Token数切分,简单高效。语义分块:基于句子边界或主题分割(如NLP模型识别段落主旨)。重叠策略:相邻块间部分重叠,避免上下文断裂。3.向量化(Embedding)嵌入模型:调用预训练
- 【Image captioning-RS】论文12 Prior Knowledge-Guided Transformer for Remote Sensing Image Captioning
CV视界
Imagecaptioning学习transformer深度学习人工智能
1.摘要遥感图像(RSI)字幕生成旨在为遥感图像生成有意义且语法正确的句子描述。然而,相比于自然图像字幕,RSI字幕生成面临着由于RSI特性而产生的额外挑战。第一个挑战源于这些图像中存在大量物体。随着物体数量的增加,确定描述的主要焦点变得越来越困难。此外,RSI中的物体通常外观相似,进一步复杂化了准确描述的生成。为克服这些挑战,我们提出了一种基于先验知识的transformer(PKG-Trans
- 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
- springboot毕设 电脑销售管理系统 程序+论文
真纯Django毕设程序
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本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着信息技术的飞速发展和普及,电脑已经成为现代生活和工作中不可或缺的重要工具。电脑销售行业也随之迎来了前所未有的发展机遇,但同时也面临着激烈的市场竞争和不断变化的客户需求。传统的销售管理模式已难以满足当前市场的快速响应和精细化管理要求。因此,开发一套高效、便捷、全面的电脑销售管
- 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
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
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
- OctoTools:一个具有复杂推理可扩展工具的智体框架
三谷秋水
智能体大模型机器学习人工智能语言模型机器学习
25年2月来自斯坦福大学的论文“OctoTools:AnAgenticFrameworkwithExtensibleToolsforComplexReasoning”。解决复杂的推理任务可能涉及视觉理解、域知识检索、数值计算和多步骤推理。现有方法使用外部工具增强大语言模型(LLM),但仅限于专业领域、有限的工具类型或需要额外的训练数据。本文的OctoTools,是一个无需训练、用户友好且易于扩展的
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的