- Oumi :AI开发的未来?
人工智能开源
Oumi:AI开发的未来?前言在人工智能领域,开源技术正以前所未有的速度推动着创新和变革。今天,我们将聚焦一个备受瞩目的开源AI平台——Oumi。它不仅以其强大的功能和灵活的架构吸引了全球开发者和企业的目光,还通过简化AI开发的整个生命周期,为用户提供了前所未有的便利。github地址:https://github.com/oumi-ai/oumi官网地址:https://oumi.ai/什么是O
- 关于采用源始经为底层框架开发中文编程系统的可能性
太翌修仙笔录
deepseek超算法认知架构第三代人工智能算法人工智能
用中文写代码和Python哪个有前景在编程语言选择方面,**Python的发展前景明显优于中文编程语言**。以下是具体分析:---###一、核心结论**优先选择Python**,因为:1.**全球通用性**:Python是国际主流编程语言,适用于跨国协作和开源项目2.**就业市场需求**:Python在人工智能/大数据/Web开发等领域的岗位需求持续增长3.**技术生态优势**:拥有超过30万个第
- 神经网络VS决策树
Persistence is gold
神经网络决策树人工智能
神经网络(NeuralNetworks)和决策树(DecisionTrees)是两种不同的机器学习算法,各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较:神经网络优点:强大的学习能力:神经网络,尤其是深度神经网络,能够自动学习数据中的复杂特征,可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层,神经网络可以逐层提
- 【免费收藏】清华大学DeepSeek使用手册合集 600页完整版
周师姐
AI写作学习人工智能pdf
DeepSeek资料链接:https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5在人工智能席卷全球的当下,DeepSeek作为前沿深度学习技术,正推动着全面AI时代的到来。今日,特别为大家推荐《DeepSeek:从入门到精通》,本书由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队精心编写。它深度解析DeepSeek的技术核心,详尽阐释其应用场景与操作方法,尤
- 深度神经网络——决策树的实现与剪枝
知来者逆
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概述决策树是一种有用的机器学习算法,用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实:算法不断地将数据集划分为越来越小的部分,直到数据被划分为单个实例,然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果,类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义,但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例,将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
- YOLOv12改进之A2(区域注意力)
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深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法
注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术,已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中,注意力机制扮演着关键角色。已有研究成果包括:Transformer架构:引入了自注意力机制,有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系。CBAM模块:提出了通道和空间注意力的结合,显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet:引入了通道注意力机制,通过自适应学习特征通道的重要性,
- CES Asia 2025:科技盛宴助力中国数字经济腾飞
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备受瞩目的CESAsia2025第七届亚洲消费电子技术贸易展(赛逸展)将在首都北京盛大开幕。本届展会以“科技新视界,创新赢未来”为主题,聚焦人工智能、5G、物联网、元宇宙等前沿科技领域,集中展示全球消费电子行业的最新创新成果,为行业发展注入新动能。政策东风助力,CESAsia2025亮点纷呈近年来,中国高度重视数字经济发展,出台了一系列政策措施,为消费电子产业创造了良好的发展环境。CESAsia2
- 【Gaussian Model】高斯分布模型
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目录高斯分布模型用于异常检测(GaussianModelforAnomalyDetection)1.高斯分布简介2.高斯分布模型用于异常检测(1)训练阶段:估计数据分布(2)检测阶段:计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测(GaussianModelforAnomalyDetection)在数据分析和机器学习任务中,异常检测(
- 深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型
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目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习:通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林:通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、XGBoost:高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中,决
- Java团队招人
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招生对象:在校大学生,零基础小白招生目的:刚开始先跟着学习技术,技术成熟一起接单挣钱成立一个小组,又学了技术又有项目经验,简历和就业全包要学习态度认真的,想学的名额8个
- 【大模型技术】LlamaFactory 的原理解析与应用
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LlamaFactory是一个基于LLaMA系列模型(如LLaMA、LLaMA2、Vicuna等)的开源框架,旨在帮助开发者和研究人员快速实现大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调、推理和部署。它提供了一套完整的工具链,支持从数据准备到模型训练、优化和应用的全流程开发。以下是关于LlamaFactory的解析:1.LlamaFactory的核心功能(1)模型微调支持多种微
- Python连接SQL SEVER数据库全流程
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背景介绍在数据分析领域,经常需要从数据库中获取数据进行分析和处理。而SQLServer是一种常用的关系型数据库管理系统,因此学习如何使用Python连接SQLServer数据库并获取数据是非常有用的。以下是Python使用pymssql连接SQLServer数据库的全流程:安装pymssql库本地账号设置脚本连接数据导入函数实现一、安装pymssqlpymssql是Python连接SQLServe
- 芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接
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MG26系列SoC现已全面供货,为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术,建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs(亦称“芯科科技”,NASDAQ:SLAB),日前宣布其MG26系列无线片上系统(SoC)现已通过芯科科技及其分销合作伙伴全面供货。作为业界迄今为止最先进、高性能的Matter和并发多协议解决方案,MG26SoC的闪存和RAM容量是芯科科技
- 【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio
木亦汐丫
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Streamlit和Gradio都是非常受欢迎的Python交互式应用框架,但在构建Python交互式Web应用时该如何选择?它们各有独特的设计理念和适用场景,以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析:一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入/输出支持支持文本、图像、音频、视频等基础组件支持更丰富的交互组件(
- 【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架
木亦汐丫
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简介Vanna是基于检索增强(RAG)的sql生成框架Vanna使用一种称为LLM(大型语言模型)的生成式人工智能。简而言之,这些模型是在大量数据(包括一堆在线可用的SQL查询)上进行训练的,并通过预测响应提示中最有可能的下一个单词或“标记”来工作。Vanna优化了提示(通过向量数据库使用嵌入搜索)并微调LLM模型以生成更好的SQL。Vanna可以使用和试验许多不同的LLM,以获得最准确的结果。V
- 库存管理太难?教你用进销存系统轻松搞定积压和缺货!
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做个生意怎么会这么难?——不是货压一堆卖不出去,就是热门商品缺货,客户白白流失。到底该怎么管理库存才不会出现这种问题呢?——用进销存系统!今天咱们就聊聊,进销存系统到底怎么把进货、销售、库存全链路打通,帮你减少库存积压、降低缺货风险的。文中提到的进销存系统模板,详情>>https://s.fanruan.com/s5fpp1.实时库存管理,告别“拍脑袋”决策以前,很多老板都是靠“经验”来判断要进多
- 中国人工智能大赛成果发布会 | 代码安全智能体让研发安全又高效
安全
2024年12月20日,由厦门市人民政府主办,以“融新汇智竞促发展”为主题的第五届中国人工智能大赛成果发布会在厦门成功举办。人工智能安全论坛于成果发布会期间举办,重点聚焦人工智能安全技术专家,共同探讨安全治理的实践经验,探索智能体安全、大模型安全、数据安全、内容安全等方面面临的挑战和解决方案。百度安全技术委员会主席包沉浮受邀出席,分享了智能体技术在代码安全应用上的最新实践经验。百度安全技术委员会主
- 百度副总裁陈洋:开发全流程进入智能体时代,又快又好又安全
11月29日,2024科创西安·SSC网络安全大会在西安举行。百度副总裁陈洋出席大会主论坛并发表主题演讲。陈洋表示,大模型正在重塑研发效率和安全,一方面通过多个智能体流水线协同,大幅提升工程效能与企业创造力,另一方面通过安全智能体实现“安全左移”,在Devops全流程最可能产生问题的阶段,阻止问题,实现效率、质量、安全的三者兼得。百度副总裁陈洋此次大会由西安市科学技术局指导、西安高新技术产业开发区
- 重磅发现!DeepSeek R1方法成功迁移到视觉领域,多模态AI迎来新突破!
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DeepSeekR1&AI人工智能大模型人工智能DeepSeekR1多模态
一、引言在当今人工智能飞速发展的时代,多模态AI技术正逐渐成为研究与应用的焦点。近日,一项令人瞩目的成果引发了广泛关注——VLM-R1开源项目成功将DeepSeek的R1方法从纯文本领域迁移至视觉语言领域,为多模态AI的发展开辟了新的道路,极大地拓展了多模态领域的想象空间。本文将深入探讨这一创新性成果,从其灵感来源、验证结果、实际案例、带来的新思路以及开源资源等多个方面进行剖析,带您全面了解这一前
- 《从信息论视角:DataWorks平台下人工智能探寻最优数据编码的深度剖析》
程序猿阿伟
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在数字化时代,数据如汹涌浪潮般不断涌现,其规模之大、增长速度之快超乎想象。企业和组织每天都要面对海量数据的存储与传输挑战,如何在有限的资源条件下高效处理这些数据,成为亟待解决的关键问题。此时,信息论与人工智能算法为我们开辟了一条新的探索路径,尤其在DataWorks这样强大的大数据平台上,二者的结合蕴含着巨大的潜力。信息论,作为一门研究信息的度量、传输、存储和处理的学科,为理解数据的本质提供了深刻
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- 「AI」人工智能的发展阶段:ANI、AGI与ASI
何曾参静谧
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✨博客主页何曾参静谧的博客(✅关注、点赞、⭐收藏、转发)全部专栏(专栏会有变化,以最新发布为准)「Win」Windows程序设计「IDE」集成开发环境「定制」定制开发集合「C/C++」C/C++程序设计「DSA」数据结构与算法「UG/NX」NX二次开发「QT」QT5程序设计「File」数据文件格式「UG/NX」BlockUI集合「Py」Python程序设计「Math」探秘数学世界「PK」Paras
- Grok 3能否打破大模型的魔咒?
TGITCIC
AI-大模型的落地之道grokgrok3大模型小模型scalinglaw开源大模型
新模型旧魔咒Grok3的问世,仿佛是科技界的一声惊雷。面对老掉牙的大模型法则,大家不禁要问:这到底意味着什么?以前,一提深度学习就能引出一场血雨腥风,现如今却有人说“没钱也能玩”。这风浪可真是一波未平一波又起。也许这就是科技的魅力:一统江湖的法则瞬间瓦解。缩小与提升大模型不再是唯一的解决方案,大家发现,原来小模型也可以撬动市场。不过,面对如何提升模型的智商,各路英雄却依然不得不面对两个选择:大力度
- 深度学习_第二轮
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深度学习深度学习人工智能
损失函数对偏置和权重求导,x、y作为常量确实,当进行模型训练时,(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值,它们以数据点对的形式存在,一个数据集中通常包含多对这样的数据。每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度(即关于权重的偏导数)时,需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i)),我们计算其对损失函数的贡献,并通过求和或平均这些贡献
- 对深度学习中的基本概念—梯度的理解
Humingway
深度学习深度学习人工智能
本文讨论一下对“梯度”的理解。“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念,没有它就没有人工智能的今天。然而,即使抛开令人眼花缭乱的术语(比如sgd、ada、moment、adam)不谈,即使最简单的“梯度”本身,也值得讨论一下。1.提出问题该如何理解梯度?让我们结合具体的例子来体会一下。2.定义例子首先,我们定义一个简单的例子,来模拟一下深度学习的学习过程。已知:有一个正确的数据对(或者叫样本),(
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窝窝和牛牛
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最近准备调研下JupyterNotebook的单用户安全机制(认证)以及如何实现多租户,以便集成到公司的云平台,进而作为基于大数据平台的机器学习平台的一部分。1.问题分析数据分析以及算法团队的同学使用JupyterNotebook进行数据分析和建模等工作,其工作流程如下所示:业务部门以组为单位申请一台物理服务器搭建Python环境,启动JupyterNotebook,每个同学创建自己的工程,进行代
- 网络安全就业形式怎么样?
网络安全Ash
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点击文末小卡片,免费获取网络安全全套资料,资料在手,涨薪更快随着人工智能、物联网、5G等技术的普及,网络安全问题变得越来越复杂和多样化,因此企业越来越重视网络安全,政府也出台了相关政策支持网络安全建设,进一步推动了网络安全行业的发展,那么网络安全就业前景如何?这是大家关心的重点,我们来探讨一下。网络安全就业前景可以说是一片光明,是一个不错的行业。没有网络安全就没有国家安全,可想网络安全有多重要。而
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stm32c语言架构单片机mcu
一、工程文件结构预览Project/├──Core/│├──Inc/→头文件目录││└──main.h→主配置头文件│└──Src/→源文件目录│└──main.c→主程序文件└──...→其他外设配置文件二、main.c文件全解析-架构图解1.代码头部版权信息/*USERCODEBEGINHeader*//*********************************************
- 11页PDF | DeepSeek平民化:AI助力数据治理整体方案(附下载)
Leo.yuan
大数据人工智能
一、前言这份报告介绍了一种基于人工智能(AI)的智能数据治理整体方案,旨在通过AI的自然语言处理、学习能力、理解与推理能力等技术手段,解决传统数据治理中存在的问题,提升企业数据管理能力和效率。方案以高质量数据资产知识库为基础,结合智能化技术工具箱,针对数据治理中的痛点场景(如文档编写、元数据管理、数据标准、数据质量、数据安全、数据资产盘点等)提供智能化解决方案。通过AI技术的应用,方案能够实现数据
- 《机器学习实战:从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南(三)》
庸俗今天不摸鱼
机器学习人工智能python
▍前言:阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务,成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据,实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾:攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现:逻辑回归:搭建分类基线(LogisticRegression,准确率基准)支持向量机:对比线性核与RBF核性能差异(F1-score提升12%)K近邻:动态优化邻居数(k=5时验证
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">