- 法律行业——合同审查与AI律师
zhouyaowei1983
人工智能人工智能
一、引言:AI技术重构法律行业新格局随着AI技术从实验室走向规模化应用,法律行业正经历从“经验驱动”向“数据驱动”的范式转变。这一变革的核心驱动力源于法律服务的两大根本矛盾:传统人工服务效率瓶颈与市场对高精度、低成本法律产品的迫切需求。1.法律行业数字化转型的底层逻辑技术革命推手:以DeepSeekR1大模型为代表的开源AI技术,让法律文本解析、案例推理等复杂任务实现平民化应用
- 微软Data Formulator:用AI重塑数据可视化的未来
几道之旅
人工智能智能体及数字员工人工智能信息可视化
在数据驱动的时代,如何快速将复杂数据转化为直观的图表是每个分析师面临的挑战。微软研究院推出的开源工具DataFormulator,通过结合AI与交互式界面,重新定义了数据可视化的工作流。本文将深入解析这一工具的核心功能、安装方法及使用技巧,助你轻松驾驭数据之美。一、DataFormulator是什么?DataFormulator是一款基于大语言模型(LLM)的AI工具,旨在帮助用户通过自然语言和界
- 本地部署deepseek-r1:14b 批量调用 Python调用本地deepseek-r1:14b实现对本地数据库的AI管理
朴拙Python交易猿
python数据库开发语言
这篇文章主要为大家详细介绍了Python如何基于DeepSeek模型,调用本地deepseek-r1:14b实现对本地数据库的AI管理场景描述基于DeepSeek模型,实现对本地数据库的AI管理。实现思路1、本地python+flask搭建个WEB,配置数据源。2、通过DeepSeek模型根据用户输入的文字需求,自动生成SQL语句。3、通过SQL执行按钮,实现对数据库的增删改查。模型服务方法1启动
- RFM案例(简要版)
郜太素
数据处理和统计分析NumpypandasRFM案例mysql学习方法sql
一、会员价值度模型1、RFM模型介绍会员价值度用来评估用户的价值情况,是区分会员价值的重要模型和参考依据,也是衡量不同营销效果的关键指标之一。价值度模型一般基于交易行为产生,衡量的是有实体转化价值的行为。常用的价值度模型是RFMRFM模型是根据会员最近一次购买时间R(Recency)购买频率F(Frequency)购买金额M(Monetary)计算得出RFM得分通过这3个维度来评估客户的订单活跃价
- 如何使用百度云Qianfan进行AI应用开发
dgay_hua
百度云人工智能云计算python
技术背景介绍百度云Qianfan是由百度公司提供的云服务,包含了云存储、文件管理、资源共享、以及第三方集成等功能。作为开发者,Qianfan支持多种AI应用开发组件,包括大语言模型(LLMs)、对话模型、嵌入模型和向量存储等。本文将重点介绍如何利用这些组件进行实际的AI应用开发。核心原理解析百度云Qianfan通过其丰富的API接口和云计算能力,为开发者提供了易于集成的AI开发环境。核心组件如Qi
- 免费GIS工具箱:支持多种格式的模型预览及编辑,还能进行协同编辑
GISBox
GISBoxGIS切片分发倾斜摄影OBJFBXOSGB
市面上不少GIS软件价格高昂,功能却不尽人意。但GISBox却不太一样,它的切片、分发功能完全免费,能预览、编辑多种格式模型,还支持协同编辑,性价比远超同类软件,如果你想进一步了解它,不妨看看这篇文章。01打破价格与功能的双重困境在地理信息系统(GIS)领域,大多数软件的高价一直是小型企业、科研团队以及个人开发者的一大阻碍。这些软件不仅采购成本高,后续的维护和升级费用也不低。与此同时,很多软件功能
- OSGB编辑复杂又困难?试试这款免费GIS工具箱,高效实现场景编辑
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GISBoxvue.jswebglnode.jsedge数据分析科技经验分享
在当今的地理信息科学(GIS)领域,数据的精确处理与直观展示无疑扮演着核心角色。无论是城市规划的精细布局、环境保护的科学决策,还是灾害预警的迅速响应,都离不开准确、实时的地理信息基石。然而,面对庞大的GIS数据,许多软件在处理、编辑和转换上都显得力不从心,尤其是对于倾斜摄影模型、地形和影像的编辑,更是成为了许多用户的棘手难题。1.GISBox简介GISBox作为一款免费的GIS工具箱,支持OSGB
- Ollama 本地部署
FuWen_Hao
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文章目录前言一、Ollama是什么?二、使用步骤1.安装OllamaWindows检验是否安装成功2.运行ollama模型库运行模型提问修改配置(可选)如果有个性化需求,需要修改默认配置:参考前言Ollama是一个易于使用的本地大模型运行框架,支持Mac、Windows和WSL2环境。文章介绍了如何在Widows上安装Ollama。一、Ollama是什么?Ollama是一个简明易用的本地大模型运行
- Deepseek-r1:14b+ScraperAPI实现联网本地大模型回答
FuWen_Hao
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文章目录前言一、Deekseek本地部署二、SerpAPI1.什么是SerpAPI?2.如何使用SerpAPI进行Web搜索三、实现Deepseek-r1:14b+ScraperAPI实现联网本地大模型回答1.Code前言我需要对本地的Deepseek-r1:14b进行提问,我发现它对于实时的问题,或者不知道的问题,会不回答或者乱回答。基于这点我想通过WebAPI传输更多的信息给到Deekseek
- 【大语言模型_5】xinference部署embedding模型和rerank模型
没枕头我咋睡觉
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一、安装xinferencepipinstallxinference二、启动xinference./xinference-local--host=0.0.0.0--port=5544三、注册本地模型1、注册embedding模型curl-XPOST"http://localhost:5544/v1/models"\-H"Content-Type:application/json"\-d'{"mod
- 向量检索、检索增强生成(RAG)、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案
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算法工程师宝典(面试学习最新技术必备)语言模型系统架构面试
1.什么是向量检索?它与传统基于关键字的检索相比有什么不同?答案要点:向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量,在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索(如倒排索引)相比,向量检索更关注“语义”或“特征”,能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景(例如“以图搜图”)或自然语言问答(同义词、上下文关联等)。2.什么是检索增强生成(RAG)?核
- 使用LangSmith追踪LLM令牌使用情况的指南
dgay_hua
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在将应用程序投入生产时,追踪令牌使用情况以计算成本是一个重要的步骤。本文将深入探讨如何从LangChain模型调用中获取这些信息。技术背景介绍在大语言模型(LLM)的应用中,令牌使用计数是估算模型调用成本的基础。LangSmith提供了一种有效的方式来帮助跟踪应用程序中的令牌使用。此外,使用回调机制可以在不同的API调用中进行监控,这对于复杂的应用程序尤其重要。核心原理解析通过在API调用中使用回
- 如何评估一个RAG系统(RAGas评测框架)-下篇
写程序的小火箭
大语言模型人工智能语言模型chatgptlangchaingpt
RAGas是一个用于评测RAG系统的评测框架,它支持与不同大语言模型的集成,并与langchain生态打通,能够很方便的构建评测系统。下面是RAGas的一些链接论文:https://arxiv.org/pdf/2309.15217官方文档:Ragashttps://github.com/explodinggradients/ragas官方文档及github对框架的使用介绍的比较详细,本文不会就该方
- 【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述:一文了解RAG评估方法、工具与指标
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大模型人工智能笔记经验分享gptagiAIGC
大家好,我是同学小张,日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞+关注,持续学习,持续干货输出。+v:jasper_8017一起交流,一起进步。微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览:前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践,我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足:如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。那么如何评估RAG的效果呢?本文我们来了解一下。文章目录推荐前置阅读0.R
- 大模型最新面试题系列:微调篇之微调基础知识
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大模型最新面试题集锦大全面试人工智能AI编程大模型微调LLM
一、全参数微调(Full-Finetune)vs参数高效微调(PEFT)对比1.显存使用差异全参数微调:需存储所有参数的梯度(如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存)PEFT:以LoRA为例,仅需存储低秩矩阵参数(7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%)实战经验:在A10080GB显存下,全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化,而LoRA可直接单卡运行2
- 一步到位!7大模型部署框架深度测评:从理论到DeepSeek R1:7B落地实战
人肉推土机
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本文在掘金同步发布:文章地址更多优质文章,请关注本人掘金账号:人肉推土机的掘金账号随着大语言模型(LLM)的广泛应用,如何高效部署和推理模型成为开发者关注的核心问题。本文深入解析主流模型部署框架(Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang、DeepSpeed),结合其技术原理、优缺点及适用场景,并提供DeepSeekR1:7B的详细部署实
- 对MCP工作流的一些个人认知
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最近在学习MCP系统,虽尚未深入掌握,但已对其工作原理有了初步认识,在此分享下学习收获。MCP是一套能实现客户端、多种服务与大模型协同工作的系统,能处理任务请求并及时反馈。其工作流程如下:一、获取并更新服务使用方法(一)收集整理使用方法MCP正常运行依赖于对各类服务使用方法的了解,这要靠已在系统注册且可识别的功能模块。一旦有新模块注册或旧模块更新,系统会自动检测并获取其使用方法信息。MCP订阅服务
- 从MapRerankDocumentsChain迁移到LangGraph实现文档分析
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服务器运维python
在分析长文本的场景中,MapRerankDocumentsChain提供了一种有效的策略。这种策略涉及以下步骤:将文本拆分为较小的文档。为文档集映射一个处理过程,该过程包括生成评分。根据评分对结果进行排名,并返回得分最高的结果。这种情况下的常见过程是使用文档中的上下文进行问答,强制模型生成评分以帮助选择只由相关上下文生成的答案。LangGraph的实现允许在此问题中集成工具调用和其他功能。下面我们
- GEO:在AI时代抢占DeepSeekC位?
白雪讲堂
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前言:当SEO遇见AGI——一场静默的流量革命在生成式AI日均处理53亿次查询的今天,传统SEO的「关键词-排名-点击」逻辑正在崩塌。DeepSeek、ChatGPT、豆包等大模型用动态生成的答案,悄然截流了68%的搜索需求。更残酷的是:当用户问"某个产品推荐"时,AI可能同时调用37个信源,却不会留下任何可追踪的搜索痕迹。这场革命迫使企业必须从「关键词优化」转向「场景占领」,从「流量争夺」进化到
- 【PTA-数据库】《数据库原理与应用B》第二章 选择题
.Phoenix.
《数据库原理与应用B》第二章数据库
1.关系模型的数据结构非常简单,只包含单一的数据结构——____C____。A.元组B.属性C.关系D.分量2____A____是一组具有相同数据类型的值的集合。A.域B.属性C.分量D.元组3.一个域允许的不同取值个数称为这个域的___D_____。A.分量B.目C.度D.基数4.若D1域的基数为2,D2域的基数为3,D3域的基数为4,则D1、D2、D3的笛卡尔积的基数为___C_____。A.
- MCP协议
zhurui_xiaozhuzaizai
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1什么是MCP?MCP(ModelContextProtocol,模型上下文协议)是由Anthropic推出的一种开放标准,旨在统一大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP的主要目的在于解决当前AI模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题,MCP使得AI应用能够安全地访问和操作本地及远程数据,为AI应用提供了连接万物的接口。1.1MCP与functioncallMCP是在O
- 使用OpenAI扩展AI文本生成功能:从基础到实际应用
vaidfl
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技术背景介绍随着AI技术的不断发展,AI文本生成已经成为许多行业提升效率和创新的重要工具。OpenAI提供的API是一个强大的接口,可以帮助开发者轻松集成AI文本生成功能。本文将通过实际代码演示,指导大家实现并优化这种功能。核心原理解析OpenAI的文本生成基于GPT模型,其核心是生成与输入语境相关的内容。通过API请求,开发者可以发送文本,并由模型生成合理的续写,回答或者其他类型的文本输出。代码
- 【大模型系列】SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)
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欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,
- 深度学习模型性能全景评估与优化指南
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深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano仅支持FP16/FP32TFLOPS(TeraFLoating-pointOPerationsperSecond)TFLOPS=Cores×FLOPs/Cycle×Frequen
- 使用Aim追踪LangChain执行
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在现代人工智能应用中,调试和可视化自动化工作流变得越来越重要,Aim正是为此而生。通过Aim,你可以轻松地追踪LangChain中语言模型(LLM)和工具的输入输出,以及代理的动作,从而在执行过程中快速定位和解决问题。此外,Aim还支持并排比较多个执行流程,使之成为调试中的得力助手。Aim是一个完全开源的项目,你可以在GitHub上找到更多关于Aim的信息。在本文中,我们将展示如何启用和配置Aim
- lingo使用笔记(仅入门)
发篇博客骗自己
笔记
lingo使用教程㈠,大致描述(平白无趣的科普)Lingo是一款用于线性规划、整数规划和非线性规划的优化软件。以下是一些常见的Lingo语法和写法的笔记,帮助你快速上手。1.基本结构Lingo模型通常由以下几个部分组成:集合定义:定义模型中使用的集合。数据输入:定义模型中的参数和数据。变量定义:定义决策变量。目标函数:定义优化目标。约束条件:定义模型的约束条件。求解命令:告诉Lingo进行求解。2
- 探究Three.js中模型移动与旋转的交互逻辑
Front_Yue
3D技术实践指南javascriptthree.js3d
前言Three.js作为一个功能强大的JavaScript3D库,极大地简化了在网页上创建和展示3D图形的过程。它在游戏开发、产品展示、虚拟现实等众多领域都被广泛应用。通过Three.js,开发者能够轻松创建出复杂的三维场景和交互性强的3D应用,为用户带来沉浸式的体验。一、模型移动的交互逻辑实现(一)键盘控制模型移动利用键盘事件来控制模型在三维空间中的位置移动,是一种常见且便捷的交互方式。以下为具
- 【图像预处理】
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(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括:调整图像大小和分辨率,以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充,以使其大小和比例符合要求。调整图像的亮度、对比度和饱和度等图像属性。进行图像平滑或锐化操作,以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化,以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术,如旋转、平移、缩放、翻转等,以扩大数据集,提高
- 利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析
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Python算法精解python深度学习开发语言
利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中,手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。随着深度学习技术的飞速发展,通过构建和训练神经网络模型,手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。本文将以Python为主要编程语言,结合深度学习的核心技术,详细解析手写数字识别的实现过程,并探讨如何进一步优化模型以提高
- 数学建模 第三节
一只自律的鸡
数学建模数学建模
目录前言一钻井布局问题第一问分析第二问分析总结前言这里讲述99年的钻井布局问题,利用这个问题讲述模型优化,LINGO,MATLAB的使用一钻井布局问题这个是钻井布局的原题,坐标的位置为a=[0.50,1.41,3.00,3.37,3.40,4.72,4.72,5.43,7.57,8.38,8.98,9.50];b=[2.00,3.50,1.50,3.51,5.50,2.00,6.24,4.10,2
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
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The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen