AITIME论道
AITIME论道

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一

点击蓝字

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第1张图片

关注我们

AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第2张图片

哔哩哔哩直播通道

扫码关注AI TIME哔哩哔哩官方账号预约直播

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第3张图片

2023年6月14日

10:00-11:40  14:00-16:00

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第4张图片

10:00——11:40

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第5张图片

徐海洋

达摩院-算法专家，负责多模态mPLUGhttps://github.com/X-PLUG，在国际顶级会议和期刊ICML，CVPR，ACL，EMNLP，TOIS等发表论文20多篇

报告题目：

mPLUG-2: 模块化多模态基础模型

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第6张图片

丁文浩

卡内基梅隆大学在读博士，研究方向为因果强化学习，深度生成模型，对抗样本生成，以及机器学习算法在自动驾驶应用中的鲁棒性和泛化性。

报告题目：

基于能量模型的强化学习贝叶斯重参数化

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第7张图片

宋绪杰

清华大学车辆与运载学院硕士二年级学生，研究方向是强化学习、自动驾驶

报告题目：

LipsNet：面向高精度最优控制的平滑鲁棒神经网络

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第8张图片

吴海旭

清华大学软件学院2020级硕士生，师从龙明盛副教授，研究方向为深度学习及其在时序时空建模中的应用

报告题目：

基于隐谱模型的高维偏微分方程求解器

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第9张图片

魏天心

伊利诺伊大学香槟分校直博二年级，导师为何京芮教授，研究兴趣是可信机器学习和图机器学习

报告题目：

通过NTK近似的MLP融合技术实现语言模型的高效微调

14:00——17:30

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第10张图片

梁志烜

香港大学计算机系直博一年级学生，导师为罗平教授，研究兴趣是生成式机器学习，Embodied AI，Data-centric learning

报告题目：

作为自适应自进化规划器的扩散模型

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第11张图片

倪飞

天津大学智算学部二年级博士生

报告题目：

扩散模型在元强化学习中的应用

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第12张图片

李则熹

浙江大学计算机科学与技术学院博士生，研究兴趣包括深度学习、联邦学习和可信机器学习

报告题目：

重新审视联邦深度学习里的模型加权聚合

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第13张图片

叶锐

上海交通大学直博一年级学生，主要研究方向为联邦学习

报告题目：

差异感知的联邦学习

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第14张图片

陶林伟

悉尼大学硕士二年级学生，主要研究方向为置信度矫正和神经结构搜索

报告题目：

Dual Focal Loss: 一种用于置信度矫正的损失函数

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第15张图片

陈使明

CMU和MBZUAI 博士后，研究方向为zero-shot learning、causal learning，以第一作者在权威期刊和会议上发表10余篇学术论文 (如TPAMI/ICML/NeurIPS/ CVPR/ICCV).

报告题目：

基于动态语义演化的生成式零样本学习

大家可以在群内进行提问，请添加“AI TIME小助手（微信号：AITIME_HY）”，回复“ICML”，将拉您进“AI TIME ICML交流群”！

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第16张图片

AI TIME微信小助手

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第17张图片

往期精彩文章推荐

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第18张图片

记得关注我们呀！每天都有新知识！

 关于AI TIME 

AI TIME源起于2019年，旨在发扬科学思辨精神，邀请各界人士对人工智能理论、算法和场景应用的本质问题进行探索，加强思想碰撞，链接全球AI学者、行业专家和爱好者，希望以辩论的形式，探讨人工智能和人类未来之间的矛盾，探索人工智能领域的未来。

迄今为止，AI TIME已经邀请了1100多位海内外讲者，举办了逾550场活动，超600万人次观看。

6月14日预告 | ICML 2023预讲会 专场一_第19张图片

我知道你

在看

哦

~

fb18459be7c2cc820b1cec057e8443c0.gif

点击 阅读原文 预约直播！

你可能感兴趣的:(人工智能,机器学习)

  • AI开拓者指南：GenAI产品应用TIPs——从采购到使用（采购篇） ai开发
    AI浪潮愈发澎湃的当下，生成式人工智能技术已成为企业创新与效率提升的重要工具。企业对生成式人工智能产品（以下简称为“GenAI产品”）的应用需求日益增长，其应用场景也愈发多样化：开展营销活动的过程中利用AI生成创意文案和视觉设计素材，极大地缩短了创作周期并降低了成本；使用AI客服机器人处理客户咨询，显著地提高了客户满意度和响应速度；使用AI还可以为客户提供个性化的产品推荐，提高销售转化率等等。然而
  • Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析 进一步有进一步的欢喜 Python精进系列算法pythonkmeans
    一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一，它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法，并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
  • 热门AI创作助手推荐【第一期】 量子星澜 文心一言AI写作chatgpt
    星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了诸多领域，包括但不限于以下几个方面：1.语音识别和自然语言处理：人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域，例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析：人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域，帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉：人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
  • Prompt工程全解析：从入门到精通的终极指南 二川bro 智能AI人工智能prompt
    Prompt工程全解析：从入门到精通的终极指南发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc一、Prompt设计核心法则1.1角色定位法则[角色设定]你是一位资深全栈工程师，拥有10年React和Node.js开发经验[任务要求]为电商系统设计购物车模块，要求：1.支持商品增删改查2.实时计算总价
  • 新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测 嘉羽很烦 机器学习线性回归算法回归
    新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例）本次实验，你将使用真实的波士顿房价数据集建立起一个房价预测模型，并且了解到机器学习中的若干重要概念和评价方法，请通过机器学习建立回归模型，即:Y=θ0+θ1×X1+θ2×X2+θ3×X3+⋯+θ
  • Python 3.12 新特性解析及对开发效率的提升 叶间清风1998 python开发语言
    目录一、性能优化（一）FasterCPython（二）新的内存管理机制二、新语法和语言特性（一）Self-typeannotations（二）PatternMatchingEnhancements三、标准库更新（一）NewModulesandFunctions（二）ImprovementstoExistingModulesPython作为一种广泛应用于数据科学、人工智能、Web开发等众多领域的编程
  • RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践 小爷毛毛（卓寿杰） 系统架构与解决方案搜索推荐架构语言模型人工智能自然语言处理
    重磅推荐专栏：《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展一、什么是RAGAgent？1.从信息处理到智能生成在自然语言处
  • 免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！ 小焱创作 chatgpt人工智能人工智能写作ai写作深度学习神经网络ai
    目录免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！在人工智能领域，DeepSeek与ChatGPT无疑是两位耀眼的明星。前者以免费服务迅速崛起，后者则以200美元/月的订阅费维持其高端定位。两者之间的竞争，不仅引发了业界对AI技术发展的关注，更深刻地影响了现代生活的方方面面。本文将从基本概念、深层次解读、具体落地实操等多
  • 【解锁机器学习：探寻数学基石】 游戏乐趣 机器学习人工智能
    机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。从图像识别到自然语言处理，从智能推荐系统到自动驾驶，机器学习的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而，在这看似神奇的机器学习背后，数学作为其坚实的理论基础，起着不可或缺的关键作用。毫不夸张地说，数学是打开机器学习大门的钥匙，是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下，机器学习就像是一座
  • 机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线 代码的建筑师 学习记录机器学习机器学习学习曲线过拟合欠拟合正则化
    过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数+正则化项”的值最小，即为正则化，用防止参数变得过大（参数值变小，意味着对目标函数的影响变小），λ是正则化参数，代表正则
  • 知识图谱与知识表示：人工智能的基石 醉心编码 c/c++人工智能知识图谱
    知识图谱与知识表示：人工智能的基石一、知识图谱：连接数据的桥梁1.1知识图谱的构成1.2知识图谱的应用二、知识表示：AI的推理基础2.1知识表示的定义2.2知识表示的形式三、从符号表示到向量表示3.1符号表示与向量表示3.2向量表示的优势四、智能的精华：推理与学习4.1推理的重要性4.2学习的局限性五、结论在人工智能领域，知识图谱和知识表示是两个核心概念，它们构成了AI理解、推理和学习的基础。本文
  • 从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能过拟合强化学习pythonLLMscikit-learn
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 从LangChain到LangGraph：轻松迁移指南 tt_jishu langchain前端javascriptpython
    引言在人工智能应用的开发过程中，从一个框架迁移到另一个框架可能是一个复杂的过程。本文将深入探讨如何从传统的LangChain代理迁移到LangGraph代理，这将为您的工具调用和对话管理带来更大的灵活性。主要内容1.安装和设置确保已安装所需的依赖包：%%capture--no-stderr%pipinstall-Ulanggraphlangchainlangchain-openai设置OpenAI
  • 利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数 是内啡肽耶 算法matlab支持向量机机器学习回归
    【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。通过Matlab实现，只需几分钟就能让模型性能自动升级！一、为什么要用贝叶斯优化调参？传统调参三大痛点：C参数（正则化强度）：过小导致过拟合，过大削弱模型能力ε参数（不敏感区域）：决定对预测误差的容忍度核
  • AI笔记——语音识别 Yuki-^_^ 人工智能AI人工智能笔记语音识别
    摘要：语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是人工智能领域的一项重要技术，它将人类的语音信号转换成文字。随着科技的发展，语音识别已经成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。本文旨在介绍语音识别的基本原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。一、历史与发展语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代，那时的技术基于规则和模板。随着计算能力的提升和深度学习方法的出现，语
  • 机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！ 真智AI 人工智能机器学习
    机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。未来，因果推理或许将成为推动机器学习发展的新前沿。什么是因果推理，它如何与机器学习相关？如果你和我一样没有数学背景，你可能会好奇“因果推理”到底意味着什么？它与机器学习又有什么关系？当我刚开始学习机器学习时，第一次听到“因果推
  • 使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南 m0_57781768 pythonlangchain机器人
    使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南在当今技术迅猛发展的时代，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的应用范围越来越广。尤其是对话机器人，它们不仅能与人类进行自然交互，还能通过调用外部API与各种系统对接，为用户提供更加智能和灵活的服务。本文将通过一系列实例和代码演示，向您展示如何利用Python编程语言和LangChain框架，创建能够使用外部工具（
  • 智能编程新时代：DeepSeek加持下的开发工具革新 inscode_013
    最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题：智能编程新时代：DeepSeek加持下的开发工具革新在当今快速发展的科技领域，编程工具的智能化已经成为不可阻挡的趋势。随着人工智能技术的不断进步，开发者们迎来了前所未有的机遇和挑战。其中，集成DeepSeek模型的AI开发工具，正以其强大的功能和便捷的操作，引领着编程方式的革命性变革。本文将探讨这种创新工具的应用场景
  • 智能编程新时代：DeepSeek加持下的开发利器 inscode_099
    最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE智能编程新时代：DeepSeek加持下的开发利器在当今快速发展的科技时代，编程工具的智能化已经成为不可阻挡的趋势。随着人工智能技术的不断进步，开发者们不再满足于传统的IDE（集成开发环境），而是渴望更加智能、高效的开发工具。在这种背景下，一款集成了DeepSeek-V3模型的AI开发工具应运而生，它不仅能够大幅提升开发效率
  • 智能化编程新时代，DeepSeek加持下的开发革命 ObsidianRaven13
    最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题：智能化编程新时代，DeepSeek加持下的开发革命随着人工智能技术的飞速发展，编程领域正迎来一场前所未有的变革。从传统的手动编码到如今的智能辅助开发，这一过程不仅极大地提升了开发效率，还让编程变得更加简单和高效。在众多新兴工具中，基于DeepSeek模型的智能编程助手正在成为开发者的新宠。今天，我们将探讨这种工具如何
  • 智能化开发新时代：DeepSeek加持下的编程革命 MoonbeamOwl67
    最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题：智能化开发新时代：DeepSeek加持下的编程革命在当今快速发展的科技时代，软件开发已经成为推动社会进步的重要动力。然而，对于许多开发者而言，编写高质量的代码仍然是一项充满挑战的任务。从复杂的算法设计到繁琐的调试过程，每一个环节都需要耗费大量的时间和精力。而随着人工智能技术的迅猛发展，一种全新的编程方式正在悄然改变这
  • 深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进 罗博深
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：系统消息是移动通信网络中，UE与网络间信息交换的核心，涵盖了网络状态、服务信息与系统配置。文章深入分析了4GLTE-A到5G网络中系统消息的组成、作用及其演进，包括MIB和SIBs的功能与内容，以及5G对系统消息的优化和新技术的引入，如动态调度、网络切片和针对物联网设备的特定参数配置。5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能
  • 解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析 木子算法 多目标优化人工智能算法多目标人工智能
    解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域，约束多目标优化问题（CMOPs）广泛存在。传统方法在处理这类问题时，常因可行区域不连通或约束违反局部极小点陷入停滞。近期，IEEETransactionsonEvolutionaryComputation上的一篇论文提出了一种新颖的解决方案——MOEA/D-DAE算法，通过结合检测-逃逸策略（DAE）和
  • python 人工智能实战案例 2401_86114612 pygamepythonjava
    大家好，今天我们要分享，python编程人工智能小例子python人工智能100例子，一起探索吧！1.背景介绍概述在这个世纪，人类已经处于数字化的时代，而这也让很多其他行业都进入了数字化领域python列表有哪些基本操作,python列表功能很重要吗。其中包括游戏行业。游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生，通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程，不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI
  • Python 在人工智能领域的实际6大案例 Solomon_肖哥弹架构 人工智能机器学习python
    Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在人工智能（AI）领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一：手写数字识别（MNIST）1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目，MNIST数据集包含了
  • 基于AI算法实现的情感倾向分析的方法 程序员奇奇 计算机毕设人工智能算法
    完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法，如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典，英文的词典有很多，中文主要有知网整理的情感词典Hownet和台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典，还有哈工大信息检索研究
  • 机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码） 喵了个AI 机器学习实战机器学习算法数据分析
    ✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言天气数据分析是气象学和数据科学交叉领域的一个重要研究方向。随着大数据技术的发展，气象数据的采集、存储和分析能力得到了显著提升。机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用，探讨
  • 基于人工智能的智能视频内容分析系统 小彭律师 python
    基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型（YOLO、FasterR-CNN等）识别多种目标类型（人、车辆、物品等）适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型（LSTM、3D-CNN等）分析目标动作规
  • AGI的学习与适应能力 AGI大模型与大数据研究院 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
    “AGI的学习与适应能力”1.背景介绍1.1人工通用智能(AGI)的定义人工通用智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)是指能够像人类一样具有广泛的理解和学习能力、可以完成多种复杂任务的人工智能系统。与狭义人工智能(NarrowAI)专注于特定领域和特定任务不同,AGI旨在模拟人类整体认知能力,包括感知、推理、学习、计划、创造力和自我意识等。1.2AGI的重要性和
  • 【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift) SomeB1oody Python机器学习机器学习算法python聚类分类算法
    喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据
  • 面向对象面向过程 3213213333332132 java
    面向对象：把要完成的一件事，通过对象间的协作实现。 面向过程：把要完成的一件事，通过循序依次调用各个模块实现。 我把大象装进冰箱这件事为例，用面向对象和面向过程实现，都是用java代码完成。 1、面向对象 package bigDemo.ObjectOriented; /** * 大象类 * * @Description * @author FuJian
  • Java Hotspot: Remove the Permanent Generation bookjovi HotSpot
      openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细，http://openjdk.java.net/jeps/122   JEP 122: Remove the Permanent Generation Author Jon Masamitsu Organization Oracle Created 2010/8/15 Updated 2011/
  • 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言 dcj3sjt126com 正则表达式
    向前查找和向后查找 1. 向前查找：根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。     对于向前查找，出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。 2. 向后查找：一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
  • BaseDao 171815164 seda
    import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; public class BaseDao { public Conn
  • Ant标签详解--Java命令 g21121 Java命令
            这一篇主要介绍与java相关标签的使用         终于开始重头戏了，Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。           1
  • [简单]代码片段_电梯数字排列 53873039oycg 代码
           今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子，如下:       import java.util.Arrays; public class 电梯数字排列_S3_Test { public static void main(S
  • Hessian原理 云端月影 hessian原理
    Hessian 原理分析 一．      远程通讯协议的基本原理 网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机，基于传输协议和网络 IO 来实现，其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等， http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
  • 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags aijuans android
      在多Activity开发中，有可能是自己应用之间的Activity跳转，或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例，而不是产生大量重复的Activity。 这需要为Activity配置特定的加载模式，而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置 Activity有四种加载模式： standard singleTop
  • hibernate几个核心API及其查询分析 antonyup_2006 html.netHibernatexml配置管理
    (一)  org.hibernate.cfg.Configuration类         读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)         Configuration co
  • PL/SQL的流程控制 百合不是茶 oraclePL/SQL编程循环控制
    PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有   流程控制; 分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ; 条件语句 case when 条件 then 结果; 循环语句 loop
  • 强大的Mockito测试框架 bijian1013 mockito单元测试
    一.自动生成Mock类        在需要Mock的属性上标记@Mock注解，然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类  &nbs
  • 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *开发子程序 */ --子程序目是指被命名的PL/SQL块，这种块可以带有参数，可以在不同应用程序中多次调用 --PL/SQL有两种类型的子程序：过程和函数 --开发过程 --建立过程：不带任何参数 CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time IS BEGIN DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp); E
  • 【EhCache一】EhCache版Hello World bit1129 Hello world
    本篇是EhCache系列的第一篇，总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用，更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍   环境准备 1.新建Maven项目   2.添加EhCache的Maven依赖 <dependency> <groupId>ne
  • 学习EJB3基础知识笔记 白糖_ beanHibernatejbosswebserviceejb
    最近项目进入系统测试阶段，全赖袁大虾领导有力，保持一周零bug记录，这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了，EJB基本的知识也有些了解，在这记录下EJB的部分知识，以供自己以后复习使用。   EJB是sun的服务器端组件模型，最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分，定义了一个用于开发基
  • angular.bootstrap boyitech AngularJSAngularJS APIangular中文api
    angular.bootstrap 描述：     手动初始化angular。     这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次，如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志，并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。   使用方法：     angular .
  • java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组，将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时，返回数组开始重新写，并覆盖先前写过的数 bylijinnan java
    public class SearchInShiftedArray { /** * 题目：给定一个固定长度的数组，将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时，返回数组开始重新写，并覆盖先前写过的数。 * 请在这个特殊数组中找出给定的整数。 * 解答： * 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
  • 天使还是魔鬼？都是我们制造 ducklsl 生活教育情感
    ----------------------------剧透请原谅，有兴趣的朋友可以自己看看电影，互相讨论哦！！！     从厦门回来的动车上，无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然，这几部电影可能会另大家失望，并不是类似小鬼当家的电影，而是关于“坏小孩”的电影！     自己挑了两部先看了看，但是发现看完之后，心里久久不能平
  • [机器智能与生物]研究生物智能的问题 comsci 生物
          我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....       但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
  • 获取Android Device的信息 dai_lm android
    String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT; phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI; phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS; ph
  • 最佳字符串匹配算法（Damerau-Levenshtein距离算法）的Java实现 datamachine java算法字符串匹配
    原文：http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  • 小学5年级英语单词背诵第一课 dcj3sjt126com englishword
    long 长的 show 给...看，出示 mouth 口，嘴 write 写   use 用，使用 take 拿，带来 hand 手 clever 聪明的   often 经常 wash 洗 slow 慢的 house 房子   water 水 clean 清洁的 supper 晚餐 out 在外   face 脸，
  • macvim的使用实战 dcj3sjt126com macvim
    macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳   1. 下载macvim https://code.google.com/p/macvim/   2. 了解macvim :h               vim的使用帮助信息 :h macvim  
  • java二分法查找 蕃薯耀 java二分法查找二分法java二分法
    java二分法查找 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二 http:/
  • Spring Cache注解+Memcached hanqunfeng springmemcached
    Spring3.1 Cache注解  依赖jar包： <!-- simple-spring-memcached --> <dependency> <groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId> <artifactId>simple-s
  • apache commons io包快速入门 jackyrong apache commons
    原文参考 http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html   Apache Commons IO 包绝对是好东西，地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/，下面用例子分别介绍：   1）  工具类   2
  • 如何学习编程 lampcy java编程C++c
    首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
  • 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy nannan408 Spring3
    1.前言。    如题。 2.描述。    @DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法，使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数，每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。 @DependsOn({"steelAxe","abc"}) @Comp
  • Spring4+quartz2的配置和代码方式调度 Everyday都不同 代码配置spring4quartz2.x定时任务
    前言：这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多，所以，只好自己去查阅底层API……   quartz定时任务必须搞清楚几个概念： JobDetail——处理类 Trigger——触发器，指定触发时间，必须要有JobDetail属性，即触发对象 Scheduler——调度器，组织处理类和触发器，配置方式一般只需指定触发
  • Hibernate入门 tntxia Hibernate
      前言   使用面向对象的语言和关系型的数据库，开发起来很繁琐，费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM（Object/Relational Mapping）解决方案。   Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中，而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。   如
  • Math类 xiaoxing598 Math
    一、Java中的数字（Math）类是final类，不可继承。 1、常数 PI：double圆周率 E：double自然对数 2、截取（注意方法的返回类型） double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他