- 联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在医疗诊断智能化进程中,数据隐私保护与模型效能提升的双重需求催生出技术创新范式。联邦学习框架通过分布式模型训练机制,有效破解医疗机构间的数据壁垒,使跨机构的医学影像、病理数据在不离开本地服务器的前提下完成知识共享。与此同时,边缘计算节点部署将模型推理能力延伸至诊疗终端,CT影像实时分析响应时间缩短62%,显著提升急诊场景下的决策效率。建议医疗机构在部署联邦学习系统时,优先采用差分隐私与同态
- 联邦学习优化驱动医疗诊断新突破
智能计算研究中心
其他
内容概要医疗人工智能的发展长期面临数据孤岛与隐私合规的双重挑战,传统集中式训练模式难以满足多机构协作需求。联邦学习技术通过构建分布式训练框架,使医疗机构在不共享原始数据的前提下,实现跨域模型的协同优化。这一技术突破为医学影像识别、病理特征分析等场景提供了新的技术路径,特别是在肿瘤筛查领域,通过迁移学习实现跨病种知识迁移,配合超参数自动调优机制,可使模型在有限标注数据下达到95%以上的病灶识别准确率
- T4应用增效方案解密
智能计算研究中心
其他
内容概要T4技术作为新一代智能增效解决方案,其核心价值在于通过算法驱动的流程重构,实现企业运营效率的指数级提升。该方案采用模块化架构设计,涵盖数据采集层、算法决策层与执行优化层三大子系统,形成从数据感知到行动反馈的闭环管理体系。在应用场景方面,目前已验证制造业设备协同调度、物流路径动态规划、能源消耗实时优化等六大典型场景的有效性。研究数据显示,某汽车零部件制造商通过部署T4方案,在12个月内实现单
- 人工智能的崛起与未来发展趋势分析
智能计算研究中心
其他
内容概要人工智能作为一项颠覆性技术,近年来发展迅猛,正逐渐渗透到我们生活的每个角落。它不仅改变了人类的工作方式,还在医疗、金融、教育、交通等多个领域展现了巨大的应用潜力。通过理解人工智能的现状,我们可以更清晰地识别当前技术进展和市场需求,以及面临的挑战。领域应用实例发展现状医疗智能诊断、药物研发提高诊断准确率,缩短研发周期金融风险评估、智能投顾实现个性化服务与高效决策教育自适应学习系统提供个性化学
- 挖数据平台对接DeepSeek推出一键云端部署功能:API接口驱动金融、汽车等行业智能化升级
wapi-API接口
挖数据API接口金融汽车phppythonjava人工智能
云端部署引言:当数据生产力遇上云端智能化2025年2月23日,国内领先的数据服务商挖数据平台宣布与人工智能巨头DeepSeek达成战略合作,正式推出“一键云端部署”功能。这一功能以API(应用程序接口)为核心,通过云端自动化配置能力,将企业数据服务的部署周期从数周缩短至分钟级,标志着数据服务行业正式迈入“开箱即用”的智能化时代。在金融风控、汽车智能驾驶、供应链管理等场景中,API正成为驱动行业数字
- 【华为OD-E卷 - 81 会议接待 100分(python、java、c++、js、c)】
CodeClimb
算法题华为od(A+B+C+D+E卷)收录分享java华为odpythonc++javascript
【华为OD-E卷-会议接待100分(python、java、c++、js、c)】题目某组织举行会议,来了多个代表团同时到达,接待处只有一辆汽车,可以同时接待多个代表团,为了提高车辆利用率,请帮接待员计算可以坐满车的接待方案,输出方案数量。约束:一个团只能上一辆车,并且代表团人数(代表团数量小于30,每个代表团人数小于30)小于汽车容量(汽车容量小于100)需要将车辆坐满输入描述第一行代表团人数,英
- 技术革新引领未来发展趋势
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经验分享
新能源汽车的自动驾驶技术正在快速发展。现在,许多大公司都在研究这个领域。比如,特斯拉、百度等都推出了自己的自动驾驶系统。这些系统让开车变得更安全、更方便。不过,这项技术也面临着一些挑战。首先,技术还不完全成熟。有时候,自动驾驶汽车可能会出现故障。其次,法律和政策也还没跟上技术发展的步伐。很多国家和地区还没有明确的法规来规范自动驾驶汽车的使用。尽管如此,新能源汽车的自动驾驶技术仍然有很大的潜力。它能
- 模型蒸馏:让 AI 模型 “轻装上阵”,开启无限可能
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人工智能人工智能模型蒸馏
模型蒸馏:让AI模型“轻装上阵”,开启无限可能在当今AI技术蓬勃发展的时代,大模型宛如一位无所不能的“超级智者”,深度融入到我们生活的每一个角落。无论是手机上精准的语音助手,还是购物平台个性化的推荐系统,又或是医疗领域辅助诊断的智能工具,大模型都展现出了令人惊叹的能力。然而,这位“超级智者”却有着不为人知的烦恼。随着应用场景不断拓展,它在运行效率和资源消耗方面的局限性逐渐暴露出来。就像一个体型庞大
- 小米、小鹏、蔚来等宣布切入「人形机器人」赛道,车企为什么纷纷下场造机器人?有哪些新机会?
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热门实事机器人
车企集体跨界人形机器人赛道的核心逻辑与机遇一、车企“造人”的底层驱动力技术复用与降维打击车企在电动化与智能化领域积累的核心技术(如电机、传感器、AI算法、动力电池等)可直接迁移至人形机器人研发,形成“技术溢出”效应。例如:小鹏Iron的端到端大模型与自动驾驶算法同源,触控反馈技术源自智能座舱交互系统;广汽GoMate的“可变轮足移动结构”基于汽车底盘技术优化,实现高速运动与精细操作;特斯拉Opti
- 高通8295芯片技术参数、设计架构、算力与应用场景介绍
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ADAS自动驾驶智能座舱智能车联网架构人工智能gpu算力
智能化和自动化技术的快速发展,汽车行业正迎来一场前所未有的变革。自动驾驶技术的推进、智能座舱的不断升级以及车载信息娱乐系统的日益普及,都对车载计算平台提出了更高的要求。作为全球领先的半导体和无线通信技术公司,高通在车载芯片领域持续创新,推出了Snapdragon8295芯片(高通8295芯片),为汽车行业提供强大的计算能力、低功耗设计和高安全性。高通8295芯片专为自动驾驶、ADAS(高级驾驶辅助
- 汽车电机控制新研究点大公开,抢占技术先机
物联高科
单片机网络服务器嵌入式硬件运维
近年来,随着新能源汽车环境保护和节能减排的愈加受到重视,汽车电机控制技术的研究和应用逐渐成为一个热门的研究领域。电机控制技术不仅关乎汽车的动力性能,还直接影响到能源的使用效率和车辆的安全性。一、电机控制的重要性电动汽车(EV)和混合动力汽车(HEV)作为未来发展的重要方向,其核心技术之一便是电机控制系统。电机控制系统的主要任务是确保车辆在不同工况下能够顺畅运行,并提供理想的动力响应和能量利用效率。
- 三甲医院等级评审八维数据分析应用(六)--数据安全与隐私保护篇
Allen_LVyingbo
数智化医院2025数据分析人工智能集成学习健康医疗
一、引言1.1研究背景与意义随着信息技术在医疗领域的深度渗透,三甲医院在日常运营中积累了海量的医疗数据,包括患者的基本信息、病历记录、诊断影像、检验结果等。这些数据成为医院开展精准医疗、优化服务流程、提升管理决策科学性的关键依据。然而,数据的大规模集中存储与频繁交互流通,使得数据安全与隐私保护面临前所未有的严峻挑战。一旦发生数据泄露事件,不仅会损害患者的个人隐私权益,引发公众对医院信任危机,还可能
- 2025 WE DAY品牌日| 天璇II WE X7 Pro充电桩震撼发布,能效电气开启充电革命
IT观察
人工智能
随着新能源产业的迅猛发展,充电桩作为电动汽车能量补给的重要基础设施,正在成为市场关注的焦点。能效电气作为充电桩领域的佼佼者,专注于研发高效、智能的充电解决方案,为电动汽车的普及与可持续发展铺设了坚实的基础。2025年2月21日,能效电气在深圳盛大举办了以“以创新引未来以坚韧致久远”为主题的WEDAY能效日(能效电气品牌力量展示日),吸引了来自全国各地的代理商、行业精英、媒体代表以及能效电气的忠实用
- strace、ltrace、ftrace 和 dtrace
QQ851301776
服务器linux数据库
1.strace功能strace用于追踪系统调用和信号,是诊断和调试程序的强大工具。strace[options]-p常用选项-p:附加到指定的进程。-c:显示系统调用的统计信息,包括总调用数、总时间等。-etrace=:只跟踪特定类型的系统调用,例如:-etrace=file:跟踪文件相关的系统调用。-s:设置输出字符串的最大长度。-o:将输出写入指定文件。示例:strace-p1234stra
- 异构计算架构助力智能座舱实现高效低耗体验
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#汽车科技之家汽车架构重构
摘要:随着智能汽车的飞速发展,智能座舱作为人车交互的核心区域,对算力、功耗及延迟等性能指标提出了严苛要求。异构计算架构凭借在硬件、软件与系统层面的深度优化,能显著提升智能座舱的算力利用率,降低功耗与延迟,为用户打造高效、低能耗的智能座舱体验。本文深入剖析异构计算架构在智能座舱中的优化策略与实现路径,旨在为智能座舱技术的发展提供坚实的理论支撑与实践指导。一、引言智能座舱作为汽车智能化变革的关键领域,
- 未来已来:AI助手DeepSeek在医院的现实
need help
闲人闲谈人工智能
听说最近医疗界出了位“电子华佗”,连三甲医院的专家都抢着给它发“实习证明”?北京某医院神经外科的主任医师田向阳表示:“DeepSeek对于超复杂脑瘤患者的病情诊断,至少它的水平相当于一个省级三甲医院专家的水平,患者应用它应该比较靠谱”。好家伙,现在AI都开始和医生抢手术刀了?AI问诊:从“青铜”到“王者”的逆袭要知道,过去某些AI看病堪比星座博主——说的头头是道,结果一查全是片儿汤话。但DeepS
- 版本发布与维护
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工作一二三balance
版本发布与维护1.固件升级方案差分OTA升级:#生成差分包bsdiffold_firmware.binnew_firmware.binpatch.patch#设备端应用bspatchold_firmware.binnew_firmware.binpatch.patch2.用户反馈闭环内置诊断工具://隐藏开发者菜单Rectangle{TapHandler{acceptedDevices:Point
- 人工智能(AI):科技新纪元的领航者
r_martian
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摘要人工智能(AI)作为当今科技领域最具变革性的力量之一,正以惊人的速度重塑着我们的世界。本文旨在全面且专业地介绍人工智能,涵盖其定义、发展历程、关键技术、应用领域、面临的挑战以及未来展望等方面,以期为读者呈现一幅清晰、深入的人工智能图景。一、引言在科技飞速发展的今天,人工智能已不再是科幻作品中的遥远概念,而是切实融入到我们日常生活和各个行业的重要技术。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车、LLM
- 【UDS诊断(WriteDataByIdentifier0x2E服务)测试用例CAPL代码全解析③】
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测试用例学习汽车经验分享CAPL
ISO14229-1:2023UDS诊断【WriteDataByIdentifier0x2E服务】_TestCase03作者:车端域控测试工程师更新日期:2025年02月23日关键词:UDS诊断协议、ECU复位服务、0x2E服务、ISO14229-1:2023TC2E-003测试用例用例ID测试场景验证要点参考条款预期结果TC2E-003数据长度不匹配数据记录长度与DID定义不一致§7.4.5.3
- springboot基于web的汽车销售系统论文
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springboot前端汽车
系统简介如今社会上各行各业,都喜欢用自己行业的专属软件工作,互联网发展到这个时候,人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生,往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统汽车销售信息管理难度大,容错率低,管理人员处理数据费工费时,所以专门为解决这个难题开发了一个汽车销售系统,可以解决许多问题。汽车销售系统可以实现用户购买汽车,预约汽车试驾,查看购买汽车的订单,在论坛模块发帖,回帖等,管理员管理汽车试驾预
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例14:基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘随机森林人工智能分类算法
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- 工业领域的震动监测传感器应用前景
番茄老夫子
stm32嵌入式硬件音视频
工业领域的震动监测传感器应用前景十分广阔,以下是具体分析:市场增长层面根据QYR(恒州博智)的统计及预测,2023年全球振动传感器市场销售额达到了8.61亿美元,预计2030年将达到13.58亿美元,年复合增长率(CAGR)为6.6%(2024-2030)。全球振动监测与诊断系统市场在近年来持续快速增长,2021年市场规模已达数十亿美元,并预计在未来几年内将以较高的年复合增长率持续增长。技术发展层
- 深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径
智能计算研究中心
其他
内容概要随着边缘计算与深度学习框架的深度融合,医疗与金融领域的模型优化正在突破传统算力与隐私保护的瓶颈。当前,TensorFlow、PyTorch等主流框架通过轻量化改造(如TensorFlowLite与PyTorchMobile)逐步适应边缘设备的资源限制,同时结合联邦学习技术构建分布式训练网络。这种技术协同不仅降低了医疗影像诊断中的数据传输延迟,还通过动态模型压缩策略(如量化与剪枝)将金融预测
- 边缘计算与联邦学习驱动医疗金融预测及模型可解释性技术突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前人工智能技术正经历多维度融合与迭代升级,边缘计算与联邦学习的协同创新成为突破性方向。通过将计算资源下沉至终端设备,边缘计算有效缓解了传统中心化架构的延迟与带宽压力,而联邦学习则在保障数据隐私的前提下,实现了跨机构模型的分布式训练。这种技术组合在医疗诊断与金融预测领域展现出显著优势,例如通过部署轻量化模型实现实时病理分析,或构建跨银行风险预测系统,同时满足监管合规需求。在模型优化层面,自
- 【机器学习算法选型:分类与回归】 常见分类算法介绍
云博士的AI课堂
哈佛博后带你玩转机器学习机器学习分类回归分类与回归机器学习算法选型深度学习人工智能
第2节:常见分类算法介绍在机器学习中,分类算法是用于预测一个样本所属类别的工具。无论是在金融风控、医疗诊断、图像识别还是推荐系统等领域,分类算法都扮演着至关重要的角色。不同的分类算法各自有不同的优缺点和应用场景,因此了解这些算法的特点及其适用条件,是构建高效分类模型的关键。1.逻辑回归(LogisticRegression)介绍逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型,其目标是根据输入特征预测
- 中医脉象数字化应用
deepdata_cn
人工智能脉象数字化
中医脉象数字化是将传统中医脉诊的主观经验转化为可量化、可分析的数字信号的过程。一、什么是中医脉象中医脉象是中医诊断学的重要组成部分,是指医生用手指触按患者手腕部的寸口脉,根据脉搏的形象、动态等特征所感知到的各种脉象表现。1.脉象形成的原理中医认为脉象的形成与心脏的搏动、心气的盛衰、脉道的通利以及气血的盈亏等因素密切相关。心脏的搏动是脉象形成的动力基础,心气充沛则心脏搏动有力,脉象和缓有力;脉道是气
- 汽车自动驾驶辅助L2++是什么?
LVXIANGAN
汽车自动驾驶人工智能
自动驾驶辅助级别有哪些?依照SAE(SAEInternational,SocietyofAutomotiveEngineers国际自动机工程师学会)的标准,大致划分为6级(L0-L5):L0人工驾驶:即没有驾驶辅助,需要驾驶员全程对车辆进行控制。L1驾驶辅助:车辆对方向盘和车速中的一项操作进行控制,其他操作则依然由驾驶员负责。常见的例如定速巡航就属于L1级驾驶辅助。L2部分自动驾驶:车辆仅对方向盘
- 研发管理APQP软件系统:助力制造业数字化转型与高效研发管理——汽车电子、半导体等高端制造行业
全星007
汽车制造
全星APQP软件系统:助力制造业数字化转型与高效研发管理全星研发项目管理APQP软件系统是一款专为汽车电子、半导体等高端制造行业量身定制的数字化管理工具,能够有效解决企业在研发项目管理中的诸多痛点。《研发项目管理软件APQP软件系统》系统规划优势分析研发管理APQP软件系统——全面覆盖APQP五大阶段,集成FMEA、PPAP、SPC、MSA等质量管理工具,打破传统工具之间的数据孤岛,实现信息共享与
- 英伟达(NVIDIA)芯片全解析:专业分类、应用场景与真实案例
嵌入式Jerry
AI分类人工智能数据挖掘嵌入式硬件linux数据分析算法
引言你知道吗?你每天使用的智能手机、AI语音助手、自动驾驶汽车,甚至是电影特效背后,都有英伟达(NVIDIA)的芯片在默默工作。NVIDIA不仅仅是“游戏显卡”的代名词,它的GPU和AI计算平台已经广泛应用于人工智能(AI)、自动驾驶、医疗影像、工业自动化、智能家居等领域。那么,NVIDIA的芯片有哪些分类?它们分别用在哪里?普通人又能从哪些场景感受到它的存在?今天,我们就来用最通俗易懂的方式,带
- Hive排序函数源码解密:字节跳动面试官的底层三连问
数据大包哥
#Hive#大厂SQL面试指南hivehadoop数据仓库
Hive排序函数源码解密:字节跳动面试官的底层三连问作为数据工程师,理解Hive排序函数的源码就像掌握汽车的发动机原理。本文通过字节跳动内部技术文档,为你揭示三大排序函数的源码级实现差异。一、分布式执行框架Hive中ROW_NUMBER、RANK和DENSE_RANK的底层实现差异主要体现在相同排序键值的处理逻辑上,其核心流程可分为两个阶段:数据分区(Shuffle阶段)根据PARTITIONBY
- 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]root@192.168.11.10:/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