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喜-喜
人工智能深度学习DeepSeek配置要求
DeepSeek这个开源界的“学霸”,凭借低成本和高性能,收获了超多关注。不少朋友都想把它“请回家”,在本地部署,享受离线使用、更好的数据安全和隐私保护这些福利。今天就来唠唠请DeepSeek“回家”需要准备哪些硬件“装备”。DeepSeek简介DeepSeek可是个厉害角色,在各种应用场景里都能大显身手,提供超准确的预测和分析。而且它可“省钱”了,预训练费用还不到OpenAIGPT-4o模型的十
- 破局与重构:水务企业数字化转型路径探索
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随着数字化技术的发展和智慧城市建设进程的推进,水务行业正经历以数据为驱动的深刻变革。本文深入探讨水务行业数字化发展的趋势、水务企业数字化转型的痛点、水务行业标杆企业数字化转型实践以及水务企业数字化转型的方向和路径,为水务企业十五五期间把握数字化机遇、实现高质量发展提供决策参考。一、水务行业数字化发展趋势随着国家新型智慧城市建设的推进,供水市场存在市场趋于饱和、市场过度分散、集约化程度低、传统供排水
- 2020年物联网白皮书深度解析
你这人真狗
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《物联网白皮书(2020年)》深入分析了物联网的发展核心问题、趋势和挑战。物联网通过网络将各种设备连接起来,面临数据安全、设备连接标准化及海量数据处理等关键问题。该白皮书针对技术成熟度、市场渗透率及法规政策提出了策略建议,并对未来展望包括新技术应用和行业影响进行了预测。1.物联网核心问题分析1.1物联网定义与核心技术物联网(IoT)是通过信息传感设备,按照约定
- AI编程赋能Python实现零编程决策树算法
智享食事
算法AI编程python
1.概念理解决策树算法是一种监督学习算法,用于分类和回归任务。它是一种基于树结构的模型,通过一系列的决策规则来对数据进行分类或预测。决策树的每个节点代表一个特征,每个分支代表该特征的一个属性值,而每个叶节点表示一个类别或一个数值。决策树的构建过程通常分为以下几个步骤:1.特征选择:选择最佳的特征来作为当前节点的划分特征,通常使用信息增益、基尼指数或者信息熵等准则来选择最优的特征。2.建立树结构:根
- 网站IPv6支持率怎么检测?
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在当今数字化的时代,IPv6的推广和应用已经成为网络发展的重要趋势。IPv6拥有更大的地址空间、更高的安全性和更好的性能,对于满足日益增长的网络需求至关重要。对于网站所有者和管理员来说,了解其网站对IPv6的支持率是评估网站性能和兼容性的关键指标之一。网站IPv6支持率怎么检测?1、首先,可以使用在线检测工具。目前有许多专门用于检测IPv6支持情况的在线服务,如帝恩思的“IPv6支持度检测工具”。
- 全球及中国印度香米市场2025-2031:发展趋势、竞争格局与战略选择
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根据QYR(恒州博智)的统计及预测,2024年全球印度香米市场销售额达到了143.2亿美元,预计2031年将达到251.5亿美元,年复合增长率(CAGR)为8.5%(2025-2031)。全球印度香米主要厂商有KRBL、AmiraNatureFoods、LTFoods、BestFoods、KohinoorRice等,全球前五大厂商占有超过15%的市场份额。目前印度是全球最大的印度香米市场,占有大约
- 携手鲲鹏昇腾 HashData展现云原生数仓创新力量
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5月9日-11日,鲲鹏昇腾开发者大会2024在北京中关村国际创新中心举行,众多行业领袖、专家学者及优秀开发们齐聚一堂,分享产业趋势、技术创新和应用实践。酷克数据作为华为鲲鹏生态重要合作伙伴,受邀出席本次大会,展示其与鲲鹏昇腾生态联合开发的云数仓解决方案及应用案例,与全球开发者共同探讨云原生数仓前沿技术。今年两会政府工作报告明确提出:“深化大数据、人工智能等研发应用,开展人工智能+行动,打造具有国际
- ECharts 实现同一个X轴多个Y轴分区展示不同值域数据
需求是展示11个指标数据的折线图,也就是11条折线,但是其实这是3组数据,值域的分布差别有点大,一组数据值域是0到0.1,一组数据的值域达到了10万,如果强行在同一个坐标系,导致数据趋势不能在图表上展示,于是,就有了显示的要求,要求三组数据分组显示,但是要在同一个X轴,也就是Y轴分组。我选择了EChart来实现。最终实现的思路是xAxis、yAxis和grid生成三组,xAxis和yAxis引用g
- 机器学习:决策树
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人工智能机器学习决策树人工智能
1.初步概念决策树是一种基于分裂特征的机器学习方法,用于分类和回归任务。它通过将数据按特征值进行分割,最终做出预测。与线性模型不同,决策树能够自动识别重要的特征,并根据数据情况生成复杂的决策规则。2.决策树的核心思想决策树的核心思想在于选择一个特征作为分裂条件,将当前的数据划分为两个子节点,并重复这个过程直到达到停止条件。分裂条件的选择通常基于信息增益(香农信息量)或基尼不等式,以确保每次分裂都能
- 消费者调查,助力企业把握市场先机
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在瞬息万变的商业世界中,(成都市场调查公司)企业如同在波涛汹涌的大海里航行的船只,要想乘风破浪、一帆风顺,(市场调研)就必须精准把握市场的风向,(消费者研究)而消费者市场调查便是那至关重要的“风向标”。成都中立调查公司,作为扎根成都17年的本土调研行家,凭借深厚的经验沉淀和专业的调研能力,深知消费者市场调查对于企业抢占市场先机的关键价值,通过及时、准确的调查,为企业源源不断地输送市场趋势预测和消费
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管理需要细致,这体现在多个重要方面:一、目标设定与规划精准定位目标:细致的管理有助于确保组织目标的精确设定。管理者需要对组织的内外部环境进行深入分析,考虑市场趋势、竞争对手、自身资源和能力等诸多因素。例如,一家餐饮企业想要开设新的连锁店,细致的管理要求管理者不仅要考虑店铺位置的人流量、租金等基本因素,还要分析周边消费者的口味偏好、消费层次,以及周边其他餐饮店铺的经营特色和竞争态势等,从而精准地定位
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2025年,无服务器架构正迎来新的技术变革与应用浪潮。随着云计算和边缘计算的深入融合,无服务器架构的发展方向也更加明确。理解这些趋势可以帮助开发者和企业在技术演进中抢占先机。首先是边缘无服务器计算的兴起。传统的无服务器架构主要运行在集中化的云数据中心,而边缘无服务器计算将计算资源分布到用户附近的边缘节点。这种模式显著降低了延迟,特别适合实时应用场景,如物联网、增强现实(AR)和智能家居设备。AWS
- 办公可视化工具私有化:如何用它满足合规性要求?
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在数字化转型的浪潮中,办公可视化工具(如看板、仪表盘、项目管理工具等)已经成为企业提升效率、优化流程的重要利器。然而,随着数据安全和合规性要求的提高,越来越多的企业开始关注私有化部署。本文将探讨办公可视化工具私有化的核心价值、应用场景以及实施策略,帮助企业更好地理解这一趋势。1.什么是办公可视化工具私有化?办公可视化工具私有化是指将工具部署在企业自己的服务器或私有云环境中,而非使用SaaS(软件即
- 轻松上手:2025年无服务器架构教程
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无服务器架构(ServerlessArchitecture)已经成为2025年云计算领域的重要趋势之一。与传统服务器架构不同,无服务器架构让开发者专注于代码本身,而无需管理底层的服务器硬件或操作系统。这种架构的核心理念是按需计算,用户仅需为实际使用的资源付费。对于初学者来说,无服务器架构的主要优势在于它的易用性和高效性。首先,开发者无需担心服务器的部署和运维工作,这大大减少了学习曲线。以AWSLa
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2025年前端工程师职业发展的系统性应聘规划,结合技术趋势、企业需求和竞争力提升策略,分为技术栈学习、项目实战、求职策略三部分:一、2025年前端技术趋势与核心技能1.必学技术栈(基础+进阶)层级技术方向具体技能基础核心语言-HTML6新特性(预测)、CSS容器查询、TypeScript5.0+主流框架React22+(ServerComponents)、Vue4.0(VaporMode)、Sve
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本期小编就带大家来了解,期权懂-期权小白必看的期权隐含波动率可以在哪里看?有兴趣的朋友可以看一下。每日分享期权知识,帮助用户及时有效地掌握即市趋势与新资讯!期权懂-期权小白必看的期权隐含波动率可以在哪里看?期权隐含波动率:是指根据期权市场上的期权价格反推出的标的资产未来波动性的预期水平。是投资者对标的资产未来价格波动的预期,通过期权市场上的期权价格来反映。对于期权小白来说,可以通过以下几种方式查看
- 期权帮|如何理解股指期货主力合约基差?
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锦鲤三三每日分享期权知识,帮助期权新手及时有效地掌握即市趋势与新资讯!如何理解股指期货主力合约基差?股指期货主力合约基差是指当前主力期货合约的价格和其对应的现货股指之间的价格差异。具体计算公式为:基差=期货价格-现货价格。(1)正基差:当期货价格高于现货价格时,形成正基差。这可能表明市场预期未来股票指数价值将上升,或者现货市场供应紧张,导致现货价格相对较低。(2)负基差:当期货价格低于现货价格时,
- 【学术投稿-第四届材料工程与应用力学国际学术会议(ICMEAAE 2025】材料工程与应用力学的探讨
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学术会议材料工程
重要信息官网:www.icmeaae.com时间:2025年3月7-9日地点:中国·西安简介第四届材料工程与应用力学(ICMEAAE2025)将于2025年3月7日至9日在中国西安召开。本次会议将重点讨论材料科学、应用力学等领域的最新研究进展与发展趋势。会议旨在为国内外从事这些领域研究的专家学者、工程技术人员和技术研发人员提供一个互相分享科研成果和前沿技术的高水平平台,帮助他们了解最新的学术趋势,
- 《大模型应用开发极简入门》随记
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术语:自然语言处理(NLP)人工智能(AI)大预言模型(LLM)机器学习(ML)深度学习(DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗,例如:n-gram模型(通过词频来根据前面的词预测句子里下一个词---可能生成不连贯的词),为了提升性能引入循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络---处理大量数据效率还是不行。Transformer架构架构
- AI 百炼成神:线性回归,预测房价
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我们开始第一个项目——线性回归:预测房价。这是一个经典的机器学习入门项目,可以帮助你理解如何使用线性回归模型来预测连续的数值。第一个项目:线性回归预测房价项目目标学习线性回归的基本概念。使用历史房价数据建立一个预测模型。理解如何评估模型的性能。项目步骤准备数据集为了演示线性回归,我们将使用一个常见的房价数据集:波士顿房价数据集(BostonHousingDataset)。这个数据集包含了多个特征(
- 用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)
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yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数,损失函数,梯度下降标量和矩阵形式的数学推导,pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据,预测结果的可视化展示,模型应用场景和优缺点,及如何改进解决及改进方法数据推导。一、目标函数与损失函数数学推导1.均方误差(MSE)标量形式:E(w)=12∑i=1N(yi−y^i)2E(\mathbf{w})=\f
- 2024年AI虚拟伴侣应用趋势深度剖析:技术前沿与社会影响
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技术科普AIGC学习资料库人工智能AI数字人aigc产品经理
随着人工智能技术的飞速发展,AI虚拟伴侣市场在2024年迎来了前所未有的繁荣期。这一新兴领域不仅验证了产品与市场的高度契合(Product-MarketFit,PMF),而且正逐步成为连接用户、流量与商业价值的桥梁。本文旨在深入探讨驱动AI伴侣行业爆炸性增长的关键趋势,并分析背后的技术动向及社会心理因素,为创业者和开发者提供一份全面的参考指南。一、市场概览:AI伴侣的崛起近年来,以Characte
- AI与育儿领域的融合——探索未来的可能性
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AIGC学习资料库人工智能AI创业点创意点
在当今快速发展的社会中,育儿成为了众多家庭面临的重大挑战。随着人工智能(AI)技术的不断进步,AI在育儿领域的应用逐渐展现出巨大的潜力,不仅能够为父母提供及时有效的支持,还能在很大程度上改善育儿体验。本文旨在探讨AI技术如何与育儿领域相结合,创造新的商业机会,以及未来的发展趋势。一、AI解决育儿的核心痛点育儿是一项复杂的工作,涉及广泛的知识和技能。然而,专业的育儿服务通常价格昂贵,许多家庭无法承担
- 智能硬件定位技术发展趋势
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智能硬件智能手表物联网宠物智慧城市uni-app微信小程序
在科技飞速进步的当下,智能硬件定位技术作为众多领域的关键支撑,正沿着多元且极具创新性的路径蓬勃发展,持续重塑我们的生活与工作方式。一、精度提升的极致追求当前,智能硬件定位精度虽已满足诸多日常应用,但未来发展仍聚焦高精度突破。在自动驾驶领域,厘米级甚至毫米级定位精度至关重要。科研人员正致力于融合多种定位技术,如卫星定位、惯性导航、视觉识别与高精度地图匹配。通过复杂算法协同运作,车辆在复杂路况下能精准
- 电力知识图谱与大模型的结合:从构建到行业应用的深度解析
Cc不爱吃洋葱
知识图谱人工智能自然语言处理大模型大语言模型LLM语言模型
随着大数据和人工智能技术的飞速发展,电力行业迎来了智能化转型的全新契机。电力知识图谱作为一种将数据转化为结构化知识的技术,正在赋能故障诊断、设备管理、运维优化等核心场景。而当知识图谱与大模型相结合,更能释放强大的知识推理和智能预测能力,为行业智慧化发展注入新动力。本文将从专业视角,深入探讨电力知识图谱的构建过程、大模型的融入方法,以及它们在实际应用中的落地场景。通过具体案例剖析与技术解读,帮助你了
- 亚远景-ASPICE 4.0与敏捷开发:如何实现高效协同
亚远景aspice
ASPICEASPICE4.0
ASPICE4.0与敏捷开发的结合是汽车软件开发领域的重要趋势。通过合理融合,可以实现高效协同,提升软件开发的质量和效率。以下是实现高效协同的关键要点:1.理解ASPICE4.0与敏捷开发的互补性ASPICE4.0强调软件开发过程的规范性、可追溯性和一致性,而敏捷开发注重快速响应变化、持续交付和团队协作。两者并非对立,而是可以相互补充。ASPICE4.0的严格性和可追溯性确保软件开发的稳定性和质量
- 《2025-2030年全球及中国人工智能芯片(AI芯片)行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》1
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算价值投资人工智能
下面呈现《2025-2030年全球及中国人工智能芯片(AI芯片)行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》全文,全文内容超过20000字,报告内容全面、结构严谨,涵盖了全球及中国市场现状、技术趋势、竞争态势、政策环境、风险分析以及未来投资战略规划等多个方面,供相关决策部门和投资机构参考。《2025-2030年全球及中国人工智能芯片(AI芯片)行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》目录摘要前言全球人
- 随机梯度下降一定会收敛么?
AndrewHZ
人工智能深度学习算法
1.什么是随机梯度下降?随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法,在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法,用于寻找函数的最优解,通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中,模型通过调整参数来最小化损失函数,以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
- 【华为机考必备】华为2024届技术岗笔试全解 | 第五套
春秋招笔试突围
最新互联网春秋招试题合集华为春秋招笔试题华为
博主简介深耕互联网大厂校招的算法博主笔试突围,累计发布百万字大厂笔试解析,带领数百名学员斩获华为offer。专栏提供:✅实时更新的华为真题题库✅ACM模式编程实战模板✅高频算法思维导图速记华为笔试核心情报⏱️关键时间节点(2026届预测)地区考试时间窗口考试时长国内每周三19:00~21:002小时固定海外每周三19:00~次周19:00自选2小时连续段重要提醒:机考链接提前1天通过邮箱发送,逾期
- 什么是Scaling Laws(缩放定律);DeepSeek的Scaling Laws
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws(缩放定律)ScalingLaws(缩放定律)在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义,以下是相关介绍及示例:定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模(如模型参数数量、训练数据量、计算资源等)不断扩大时,模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明,在一定条件下,模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升,通常表现为模型的损失函数值随模型
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!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
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "xxxxx@xxxxx.com"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri