- 今日播报！庆衍书院郭庆旺被骗黑幕曝光，KSD2.0光伏市场不能出金不要再次踏入！
法律咨询维权
社交平台有这样一种群，群里都是“理财专家”“炒股大神”“操盘高手”，不仅每天免费授课、推荐牛股，还有助理“一对一”指导具体操作。针对网上素未谋面的牛散大咖，经济学家等推荐网上投资理财、数字经济，数字体育市场，人工智能项目，数字低碳，慈善投票网站买数字的等等都是骗局，广大市民对此要提高警惕，遇到此类情况一概不要相信。咨询顾问：182--71402640（电微同号）数字经济数字体育数字农业慈善投票大赛
- 深度强化学习 | 图文详细推导深度确定性策略梯度DDPG算法
Mr.Winter`
机器人人工智能数据挖掘深度学习神经网络强化学习具身智能
目录0专栏介绍1演员-评论家架构1.1Critic网络优化1.2Actor网络优化2深度确定性策略梯度算法0专栏介绍本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基，结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法(如DQN、PPO、SAC)逻辑。针对机器人运动规划场景，深入探讨如何将DRL与路径规划、动态避障等任务结合，包含仿真环境搭建、状态空间设计、奖励函数工程化调优等技术细节，旨在帮助读者掌握深度强化学
- 大模型软件的多租户架构设计
AI天才研究院
AI人工智能与大数据ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
大模型软件的多租户架构设计关键词：大模型软件、多租户架构、设计、性能优化、安全性摘要：随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，大模型软件在各个领域得到了广泛应用。然而，如何在大模型软件中实现高效的多租户架构设计，成为当前技术领域的一个关键挑战。本文将深入探讨大模型软件的多租户架构设计，包括其背景、核心概念、算法原理、系统架构、项目实战以及最佳实践等，旨在为开发者提供一套系统化、全面化的设计指南。设计过
- GPT-3 面试题
简介1、GPT-3是什么？它是基于什么模型的？GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。它是由OpenAI开发的，可以从互联网数据中生成任何类型的文本。它只需要一小段文本作为输入，就可以生成大量的准确和复杂的机器生成文本²⁴。GPT-3是基于Transformer模型的，使用了仅有解码器的自回归架构。它使用下一个单词预测目标进行训练¹²。GPT-3有8个不同的模型，参数从1.25亿到1750
- AI人才实在太抢手！顶级科学家年薪超7000万：中高级也能过千万
程序员 超超
人工智能transformer深度学习javaspringbootai大模型
快科技7月2日消息，据媒体报道，激烈的人工智能人才争夺战，导致一些顶尖资深研究科学家的年薪超过1000万美元（约7167万元人民币）。而典型的薪资方案则处于300万至700万美元区间，相较于2022年，这一数字实现了约50%的增长。薪酬追踪网站Levels的统计数据显示，Meta给予AI工程师的薪酬范围为18.6万至320万美元，OpenAI则在21.2万至250万美元之间；若以薪酬中位数来衡量，
- 边缘计算与量子模型优化驱动医疗诊断新突破
内容概要在医疗人工智能领域，边缘计算与量子模型优化的协同演进正重构诊断系统的技术范式。通过将计算节点前置至医疗设备端，边缘架构有效解决了传统云端模型面临的实时性瓶颈，配合量子优化算法对复杂特征空间的快速寻优能力，使得CT、MRI等高维影像数据的解析效率提升显著。值得关注的是，框架选型直接影响着模型部署的可行性——TensorFlow在移动端推理优化方面的工具链完备性，与PyTorch动态图机制对迭
- 量子生成对抗网络：量子计算与生成模型的融合革命
牧之112
量子计算生成对抗网络人工智能
引言：当生成对抗网络遇上量子计算在人工智能与量子计算双重浪潮的交汇处，量子生成对抗网络（QuantumGenerativeAdversarialNetworks,QGAN）正成为突破经典算力瓶颈的关键技术。传统生成对抗网络（GAN）在图像生成、数据增强等领域已取得辉煌成就，但其参数规模与计算复杂度随着数据维度呈指数级增长。量子计算的叠加性、纠缠性和并行性，为解决这一矛盾提供了全新思路。2025年，
- OpenAI模型可解释性工具：理解AI的黑箱
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能百度ai
OpenAI模型可解释性工具：理解AI的黑箱关键词：OpenAI模型、可解释性工具、AI黑箱、模型理解、人工智能摘要：本文旨在深入探讨OpenAI模型可解释性工具，帮助大家理解AI这个“黑箱”。首先介绍了研究的背景、目的和预期读者，接着解释了核心概念，包括OpenAI模型、可解释性工具等，阐述了它们之间的关系。通过核心算法原理、数学模型和公式的讲解，让大家明白其内在机制。还给出了项目实战案例，包括
- 骗局套路：卧虎藏隆应天书府隆国强被骗无法提现！讲述背后事实！
正义青天
为什么明明跟老师对过视频，确认是本人，怎么还会被骗了?你有没有想过一个名人大咖怎么会有时间给你们一对一视频，其次我来给大家揭露一下，这个套路AI换脸骗局是一种利用人工智能技术，通过替换视频中的人脸来伪造身份或进行诈骗的行为。你的账户“余额”是真的吗？为什么不能提现呢？其实都是骗子给你的一串数字而已！近期作者接触到了很多投资者被所谓的“隆国强”（骗子假冒）在卧虎藏隆应天书府带单的案例。这些新平台打着
- 精通 triton 使用 MLIR 的源码逻辑 - 第001节：triton 的应用简介
项目使用到MLIR，通过了解triton对MLIR的使用，体会到MLIR在较大项目中的使用方式，汇总一下。1.Triton概述OpenAITriton是一个开源的编程语言和编译器，旨在简化GPU高性能计算（HPC）的开发，特别是针对深度学习、科学计算等需要高效并行计算的领域。既允许开发者编写高度优化的代码，又不必过度关注底层硬件细节。这样，通过简化高性能计算，可以加速新算法的实现和实验。传统GPU
- 7篇1章7节：机器学习算法解读，与数值预测回归模型构建
MD分析
用R探索医药数据科学机器学习算法回归r语言数据挖掘
机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一，其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。本篇将详细讲解机器学习的四大经典算法类型，并以回归问题为例深入探讨数值预测的关键步骤，包括数据准备、线性回归模型构建、模型预测及误差评估，帮助读者更系统地理解和掌握机器学习的基础知识及实际应用。一、机器学习的算法在数据科学和人工智能的浪潮中，机器学习算法成为了解决各种数据问题的关键工具。机器学习主要处理四
- 假冒振我中华第六届内部操盘群毛振华不正规!未来低碳项目不能提现难友真实经历告诉你!
法律咨询维权
随着互联网的普及和金融科技的发展，越来越多的人开始使用线上平台进行投资、交易等活动。然而，一些不法分子也利用这些平台实施诈骗行为，给投资者带来了巨大的损失。本文将介绍一种常见的骗局——黑平台无法出金，以帮助大家提高警惕性，避免上当受骗。推荐网上投资理财、数字经济、数字体育、人工智能，数字农业慈善投票网站买数字的等等都是，广大市民对此要提高警惕，遇到此类情况一概不要相信。（注明：该文章出现名字为网上
- ai绘画生成软件哪个好？几款好用的AI绘画软件分享!
呼酱小宝箱
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的AI绘画生成软件被开发出来。这些软件利用深度学习技术，可以将普通照片或图像转化成具备艺术效果的画作。那么，ai绘画生成软件哪个好？首先，让我们来看一下几个常见的AI绘画生成软件，它们分别是：1、DeepDreamDeepDream是由Google开发的一款AI绘画生成软件。它通过卷积神经网络对输入的图片进行处理，从而生成出具有艺术风格的画作。DeepDream
- 生成式 AI：从 “理解” 到 “创造” 的突破
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
1.生成式AI的定义：让AI从“识别”走向“创造”1.1什么是生成式AI生成式AI是一类能自主生成新内容（文本、图像、音频、视频等）的人工智能技术。与传统“判别式AI”（如人脸识别、垃圾邮件过滤，专注于分类和判断）不同，生成式AI的核心是“创造”——它能基于学习的规律，生成与训练数据相似但全新的内容。例如，判别式AI能判断“这是一幅梵高的画”，而生成式AI能模仿梵高的风格创作一幅全新的油画；判别式
- 青少年人工智能Python编程水平测试四级 模拟试卷9 试题解析
编程小伙伴测评网
YCL试题详解python开发语言少儿编程青少年编程算法数据结构排序算法
1、以下选项中，说法正确的是？（）A、条件1and条件2，表示条件满足其中1个即可B、条件1or条件2，表示2个条件需要同时满足C、and和or不能在一个条件表达式中同时使用D、andor一般和if语句搭配使用正确答案：D试题解析：and是逻辑与，同时满足结果才满足；or是逻辑或，满足一个结果就是满足；
- 青少年人工智能Python编程水平测试四级 模拟试卷5 试题解析
编程小伙伴测评网
YCL试题详解python开发语言少儿编程青少年编程算法推荐算法
【单选题】（每题2分）1、运行下列代码后，输入4，输出的结果是？（）num_1=input()num_2="3"print(num_1+num_2)A、7B
- 计算机视觉：人工智能的“眼睛”
人工智能教程
人工智能计算机视觉机器学习算法pytorchpython数据结构
前言在人工智能的众多领域中，计算机视觉（ComputerVision）无疑是其中最为引人注目的方向之一。它赋予了机器“看”的能力，使计算机能够像人类一样理解和解释视觉信息。从自动驾驶汽车到医疗影像诊断，从安防监控到虚拟现实，计算机视觉的应用场景无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、应用场景以及未来的发展趋势，帮助您全面了解这一充满活力的领域。一、计算机视觉
- 计算机视觉：打开机器之眼看世界
LeafyJee_
人工智能人工智能深度学习计算机视觉
计算机视觉是人工智能领域中备受关注的一部分，它的目标是赋予计算机类似于人类眼睛的功能，让机器能够感知和理解周围的世界。通过图像和视频数据，计算机视觉技术将信息转化为可理解和可操作的数据，为各种应用领域提供了强大的支持。一、计算机视觉的起源和发展计算机视觉起源于20世纪50年代，当时科学家们开始研究如何让计算机能够识别和理解图像。随着技术的不断进步，计算机视觉逐渐发展成为一门独立的学科，并广泛应用于
- 山东大学软件学院2024-2025人工智能导论期末复习简答题整理
飘去数星星
多元人工智能
写在前面给我的往年题整理引个流嘿嘿山东大学软件学院2024-2025人工智能导论期末回顾-CSDN博客个人观点：这次考试给我的感觉是意料之外又是意料之中，怎么说呢，意料之中的是这次的题跟往年题不一样，因为我们上一级的期末考试题就跟前几年的非常不一样，所以其实还是有所准备的，但是又是意料之外的，因为他考的也太不一样了，考的非常细节，还是招架不太住哈哈哈以下是我自己整理的一些知识点，仅供参考~需要的可
- 2024年第六届振我中华资金分仓方案毛振华低碳未来碳交易市场被骗无法出金,真相令人毛骨悚然!
法律咨询维权
日常生活中，经常有陌生电话号称免费拉人进股票群；网络平台上，也经常有各种股票讲课的广告。很多人抱着不花钱只是进群看看、听听课的心态，没想到却一步步陷入被骗的漩涡，损失惨重。这些股票群里所谓的“老师”首先推荐股票，取得信任后，就会推荐自行发行平台，来骗取投资者钱财。数字经济，数字体育市场，人工智能项目，数字低碳，慈善投票网站买数字的等等都是骗局，广大市民对此要提高警惕，遇到此类情况一概不要相信。若你
- 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成多个MCP Servers与Qwen3-8B模型的创新应用探索（九）
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
一、前言在人工智能技术迅猛发展的今天，如何让AI代理更高效地理解和操作外部资源成为行业关注的焦点。模型上下文协议（MCP）应运而生，作为一项由Anthropic推出的开源标准，它为AI系统提供了一种统一的方式来发现、检索和理解数据。与此同时，OpenAIAgents通过支持多种MCP服务器的集成，为开发者提供了更大的灵活性和扩展性。结合强大的Qwen3-8B模型，其不仅具备快速响应的能力，还能在复
- DeepSeek部署指南：从入门到精通
wujj_whut
热门应用c++DeepSeek嵌入式实时数据库
DeepSeek部署指南：从入门到精通引言在人工智能和深度学习领域，模型的部署是一个至关重要的环节。DeepSeek作为一款强大的深度学习框架，其部署过程不仅关系到模型的性能表现，还直接影响到实际应用的效果。本文将详细介绍DeepSeek的部署流程，涵盖从环境配置到实际应用的各个方面，旨在帮助读者全面掌握DeepSeek的部署技巧。一、DeepSeek简介DeepSeek是一款开源的深度学习框架，
- 【人工智能之深度学习】1. 深度学习基石：神经元模型与感知机的数学本质（附代码实现与收敛性证明）
AI_DL_CODE
人工智能之深度学习人工智能深度学习神经元模型感知机赫布法则深度学习基础线性可分
摘要：作为深度学习的基础单元，神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发，系统剖析数学建模过程：详解赫布法则的权重更新原理（Δwi=η·xi·y），推导McCulloch-Pitts神经元模型的数学表达（y=Θ(∑wixi−b)），重点证明感知机在linear可分情况下的收敛性——通过Novikoff定理严格推导迭代次数上界，揭示间隔γ对收敛速度的影
- 女性职业新趋势：揭秘未来高薪热门行业
氧惠爱高省
女生在职业选择上拥有广阔的空间，尤其是在当前快速发展的社会背景下，一些行业不仅成为了高薪热门，还提供了多样化的职业路径。以下是一些可能成为女生高薪热门选择的行业：➤推荐网购返利app“氧惠”，一个领隐藏优惠券+现金返利的平台。氧惠只提供领券返利链接，下单全程都在淘宝、京东、拼多多等原平台，更支持抖音、快手电商、外卖红包返利等。科技与互联网行业人工智能与大数据：随着人工智能和大数据技术的广泛应用，相
- 深度学习在环境感知中的应用：案例与代码实现
让机器学会“看”世界：深度学习如何赋能环境感知？关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人，到智能机器人避开障碍物，再到城市监控系统检测异常，所有智能系统都需要先“理解”环境，才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取，难以应对复杂场景；而深度学习通过数据驱动的方式，让机器从大量数据中自动
- 自编码器表征学习：重构误差与隐空间拓扑结构的深度解析
码字的字节
机器学习自编码器重构误差隐空间
自编码器基础与工作原理自编码器（Autoencoder）作为深度学习领域的重要无监督学习模型，其核心思想是通过模拟人类认知过程中的"压缩-解压"机制实现数据的表征学习。这种由GeoffreyHinton团队在2006年复兴的神经网络结构，本质上是一个试图通过编码-解码过程来复制其输入的系统，却在实现这一看似简单目标的过程中，意外地获得了强大的特征提取能力。基本架构与工作流程典型自编码器由对称的两部
- 基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现
YOLO实战营
YOLO前端目标检测人工智能ui目标跟踪计算机视觉
1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的快速发展，YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统，包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能：基于YOLOv8的高效目标检测
- 交错并联Buck+LLC变换器的建模与控制优化研究
交错并联Buck+LLC变换器的建模与控制优化研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。摘要本文针对宽输入电压范围(200-450V)、多电压输出(12-48V)的高效DC-DC变换系统，提出了一种基于交错并联Buck预调节器和LLC谐振变换器的两级式拓扑结构。中间母线电压设定为200V，系统输出功率为1500W，要求电压和
- 基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现
神经网络15044
python算法cnn算法人工智能图像处理开发语言神经网络深度学习
基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言医学图像超分辨率技术在临床诊断和治疗规划中具有重要意义。高分辨率的医学图像能够提供更丰富的细节信息，帮助医生做出更准确的诊断。近年来，深度学习技术在图像超分辨率领域取得了显著进展。本文将复现一种结合卷积神经网络(CNN)、小波变
- 使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现
神经网络15044
算法python分类矩阵人工智能数据挖掘深度学习
使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言1.1研究背景实例分割是计算机视觉领域的重要任务，它要求模型不仅要检测图像中的对象，还要精确地分割出每个对象的像素级掩码。近年来，基于Transformer的模型在实例分割任务上取得
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
javajdk
好久不来iteye,今天又来看看，哈哈,今天碰到在编码时，反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东，从字面意思看，是反射在获取getter时迷惑了，然后回想起java在boolean值在生成getter时，分别有is和getter，也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk，
- IT人应当知道的10个行业小内幕
beijingjava
工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好，但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好，但和其他行业人士比较，IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中，科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加，所以我们完全有理由相信，IT专业人才的需求量也不会减少。
然而，正因为IT人士的薪水普遍较高，所以有些公司认为给了你这么多钱，就把你看成是公司的“佣人”，拥有你的支配
- java 实现自定义链表
CrazyMizzz
java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点，中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成：
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员，我们必须要意识到，客服端和服务器端的交互是很有必要的，比如你用eclipse写了一个web工程，并且发布到了服务器（tomcat）上，这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程，你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是，有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题，发现当name的值为中文时，就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明，如下：
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站，我并不想删，手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它，但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区，而是在另一个独立的Linux分区下，这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下，相关的删除信息（删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码：
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址：
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树：
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题，使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误：
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前，没有泛型的情况的下，通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”，任意化的缺点就是要实行强制转换，这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点：消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义：
泛型：就是在类中将其模糊化，在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展：假设机制（Assumption）
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制（Assumption）概述 理想情况下，写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方，但是有的时候，这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现，可能隐藏得很深，从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素，而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的，
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中，POJO(Data类)是一个范型类，在Tests中，指定范型类为PieceData，POJO初始化完成后，通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串，然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结：
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation，类似于RDD的action，会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数（是一个RDD[T]=>Unit的函数类型)，这样，当foreachRDD方法在每个Worker上执行时，
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装，也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装：
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”：
如果ChannelPipeline只有一个handler（假设为handlerA）且希望用另一handler（假设为handlerB）
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道，Linux下有一个常用的命令叫做ps（Process Status)，是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的，在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用，它就是jps（Java Process Status)，它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时，执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中，这样在程序的开发中可以带来很多的方便，特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯，不管是用拼音还是英语，至少应当有一定的意义，以便适合记忆。变量的命名尽量规范化，不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数，这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然，在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数，几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能，那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符，如下表所示 符号 意义 * 万用字符，代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符，代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如：[abcd]代表一定有一个字符，可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能，我初步了解的如下（只在Android应用层试验）：
1、因为Android有短信收发接口，可以调用接口完成短信收发；
发送过程：APP（基于短信应用修改）接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下：
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按：2008年8月4日，StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问：哪本最具影响力的书，是每个程序员都应该读的？
“如果能时光倒流，回到过去，作为一个开发人员，你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本， 你会选择哪本书呢？我希望这个书单列表内容丰富，可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应，他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单，不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO：
全称是 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。
BO：
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性，暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话：“别人都在你看不到的地方暗自努力，在你看得到的地方，他们也和你一样显得吊儿郎当，和你一样会抱怨，而只有你自己相信这些都是真的，最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋，我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在，是否你就真的相信他们如此不思进取，而开始放松了对自己的要求随波逐流呢？
我有个朋友是搞技术的，平时嘻嘻哈哈，以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
wenzongliang
二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理，例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示，直到数组变为一维的，且里面元素为基本类型，去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s
