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法律行业——合同审查与AI律师 zhouyaowei1983 人工智能人工智能
一、引言：AI技术重构法律行业新格局‌随着AI技术从实验室走向规模化应用，法律行业正经历从“经验驱动”向“数据驱动”的范式转变。这一变革的核心驱动力源于法律服务的两大根本矛盾：‌传统人工服务效率瓶颈‌与‌市场对高精度、低成本法律产品的迫切需求‌‌。‌1.法律行业数字化转型的底层逻辑‌‌技术革命推手‌：以DeepSeekR1大模型为代表的开源AI技术，让法律文本解析、案例推理等复杂任务实现平民化应用
如何加快制造业数字化转型九河智造云制造云计算
加速制造业数字化转型的五大战略支点制造业数字化转型已进入深水区。工信部数据显示，2025年我国规模以上工业企业数字化研发工具普及率达88%，但全流程数字化覆盖率不足35%。破解转型困局需要构建“政策引导-技术突破-场景落地-生态协同”的加速机制，通过五大核心战略实现质效突破。一、强化顶层设计：构建转型制度保障体系政策创新需突破三大瓶颈：专项资金引导：设立2000亿元制造业数字化专项基金，对智能工厂
Angular 动态加载组件与服务注入 t0_54program 编程问题解决手册 angular.js javascript ecmascript 个人开发
在Angular项目中，动态加载组件是一种常见的优化策略，特别是对于那些不常使用但体积庞大的组件。今天我们将探讨如何在Angular16+版本中使用MatDialog来动态加载组件，并解决与服务注入相关的问题。背景介绍假设我们有一个名为TestAComponent的组件，它需要在特定条件下打开一个对话框，显示一个名为TestBComponent的组件。由于TestBComponent非常大，并且使
微软Data Formulator：用AI重塑数据可视化的未来几道之旅人工智能智能体及数字员工人工智能信息可视化
在数据驱动的时代，如何快速将复杂数据转化为直观的图表是每个分析师面临的挑战。微软研究院推出的开源工具DataFormulator，通过结合AI与交互式界面，重新定义了数据可视化的工作流。本文将深入解析这一工具的核心功能、安装方法及使用技巧，助你轻松驾驭数据之美。一、DataFormulator是什么？DataFormulator是一款基于大语言模型（LLM）的AI工具，旨在帮助用户通过自然语言和界
本地部署deepseek-r1:14b 批量调用 Python调用本地deepseek-r1:14b实现对本地数据库的AI管理朴拙Python交易猿 python 数据库开发语言
这篇文章主要为大家详细介绍了Python如何基于DeepSeek模型，调用本地deepseek-r1:14b实现对本地数据库的AI管理场景描述基于DeepSeek模型，实现对本地数据库的AI管理。实现思路1、本地python+flask搭建个WEB，配置数据源。2、通过DeepSeek模型根据用户输入的文字需求，自动生成SQL语句。3、通过SQL执行按钮，实现对数据库的增删改查。模型服务方法1启动
RFM案例(简要版) 郜太素数据处理和统计分析 Numpy pandas RFM案例 mysql 学习方法 sql
一、会员价值度模型1、RFM模型介绍会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标之一。价值度模型一般基于交易行为产生，衡量的是有实体转化价值的行为。常用的价值度模型是RFMRFM模型是根据会员最近一次购买时间R（Recency）购买频率F（Frequency）购买金额M（Monetary）计算得出RFM得分通过这3个维度来评估客户的订单活跃价
java面向对象基础 miehamiha java 开发语言
引入三大特征封装核心思想就是“隐藏细节”、“数据安全”，将对象不需要让外界访问的成员变量和方法私有化，只提供符合开发者意愿的公有方法来访问这些数据和逻辑，保证了数据的安全和程序的稳定。所有的内容对外部不可见。继承子类可以继承父类的属性和方法，并对其进行拓展。将其他的功能继承下来继续发展。多态同一种类型的对象执行同一个方法时可以表现出不同的行为特征。通过继承的上下转型、接口的回调以及方法的重写和重载
如何使用百度云Qianfan进行AI应用开发 dgay_hua 百度云人工智能云计算 python
技术背景介绍百度云Qianfan是由百度公司提供的云服务，包含了云存储、文件管理、资源共享、以及第三方集成等功能。作为开发者，Qianfan支持多种AI应用开发组件，包括大语言模型（LLMs）、对话模型、嵌入模型和向量存储等。本文将重点介绍如何利用这些组件进行实际的AI应用开发。核心原理解析百度云Qianfan通过其丰富的API接口和云计算能力，为开发者提供了易于集成的AI开发环境。核心组件如Qi
免费GIS工具箱：支持多种格式的模型预览及编辑，还能进行协同编辑 GISBox GISBox GIS 切片分发倾斜摄影 OBJ FBX OSGB
市面上不少GIS软件价格高昂，功能却不尽人意。但GISBox却不太一样，它的切片、分发功能完全免费，能预览、编辑多种格式模型，还支持协同编辑，性价比远超同类软件，如果你想进一步了解它，不妨看看这篇文章。01打破价格与功能的双重困境在地理信息系统（GIS）领域，大多数软件的高价一直是小型企业、科研团队以及个人开发者的一大阻碍。这些软件不仅采购成本高，后续的维护和升级费用也不低。与此同时，很多软件功能
OSGB编辑复杂又困难？试试这款免费GIS工具箱，高效实现场景编辑 GISBox GISBox vue.js webgl node.js edge 数据分析科技经验分享
在当今的地理信息科学（GIS）领域，数据的精确处理与直观展示无疑扮演着核心角色。无论是城市规划的精细布局、环境保护的科学决策，还是灾害预警的迅速响应，都离不开准确、实时的地理信息基石。然而，面对庞大的GIS数据，许多软件在处理、编辑和转换上都显得力不从心，尤其是对于倾斜摄影模型、地形和影像的编辑，更是成为了许多用户的棘手难题。1.GISBox简介GISBox作为一款免费的GIS工具箱，支持OSGB
Ollama 本地部署 FuWen_Hao ai
文章目录前言一、Ollama是什么？二、使用步骤1.安装OllamaWindows检验是否安装成功2.运行ollama模型库运行模型提问修改配置（可选）如果有个性化需求，需要修改默认配置：参考前言Ollama是一个易于使用的本地大模型运行框架，支持Mac、Windows和WSL2环境。文章介绍了如何在Widows上安装Ollama。一、Ollama是什么？Ollama是一个简明易用的本地大模型运行
Deepseek-r1:14b+ScraperAPI实现联网本地大模型回答 FuWen_Hao python 人工智能
文章目录前言一、Deekseek本地部署二、SerpAPI1.什么是SerpAPI？2.如何使用SerpAPI进行Web搜索三、实现Deepseek-r1:14b+ScraperAPI实现联网本地大模型回答1.Code前言我需要对本地的Deepseek-r1:14b进行提问，我发现它对于实时的问题，或者不知道的问题，会不回答或者乱回答。基于这点我想通过WebAPI传输更多的信息给到Deekseek
【大语言模型_5】xinference部署embedding模型和rerank模型没枕头我咋睡觉大语言模型语言模型 embedding 人工智能
一、安装xinferencepipinstallxinference二、启动xinference./xinference-local--host=0.0.0.0--port=5544三、注册本地模型1、注册embedding模型curl-XPOST"http://localhost:5544/v1/models"\-H"Content-Type:application/json"\-d'{"mod
向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案快撑死的鱼算法工程师宝典（面试学习最新技术必备）语言模型系统架构面试
1.什么是向量检索？它与传统基于关键字的检索相比有什么不同？答案要点：向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量，在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景（例如“以图搜图”）或自然语言问答（同义词、上下文关联等）。2.什么是检索增强生成（RAG）？核
使用LangSmith追踪LLM令牌使用情况的指南 dgay_hua java 服务器前端 python
在将应用程序投入生产时，追踪令牌使用情况以计算成本是一个重要的步骤。本文将深入探讨如何从LangChain模型调用中获取这些信息。技术背景介绍在大语言模型（LLM）的应用中，令牌使用计数是估算模型调用成本的基础。LangSmith提供了一种有效的方式来帮助跟踪应用程序中的令牌使用。此外，使用回调机制可以在不同的API调用中进行监控，这对于复杂的应用程序尤其重要。核心原理解析通过在API调用中使用回
如何评估一个RAG系统（RAGas评测框架）-下篇写程序的小火箭大语言模型人工智能语言模型 chatgpt langchain gpt
RAGas是一个用于评测RAG系统的评测框架，它支持与不同大语言模型的集成，并与langchain生态打通，能够很方便的构建评测系统。下面是RAGas的一些链接论文：https://arxiv.org/pdf/2309.15217官方文档：Ragashttps://github.com/explodinggradients/ragas官方文档及github对框架的使用介绍的比较详细，本文不会就该方
【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标同学小张大模型人工智能笔记经验分享 gpt agi AIGC
大家好，我是同学小张，日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞+关注，持续学习，持续干货输出。+v:jasper_8017一起交流，一起进步。微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览：前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践，我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足：如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。那么如何评估RAG的效果呢？本文我们来了解一下。文章目录推荐前置阅读0.R
大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识人肉推土机大模型最新面试题集锦大全面试人工智能 AI编程大模型微调 LLM
一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例，仅需存储低秩矩阵参数（7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%）实战经验：在A10080GB显存下，全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化，而LoRA可直接单卡运行2
一步到位！7大模型部署框架深度测评：从理论到DeepSeek R1:7B落地实战人肉推土机人工智能 python
本文在掘金同步发布：文章地址更多优质文章，请关注本人掘金账号：人肉推土机的掘金账号随着大语言模型（LLM）的广泛应用，如何高效部署和推理模型成为开发者关注的核心问题。本文深入解析主流模型部署框架（Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang、DeepSpeed），结合其技术原理、优缺点及适用场景，并提供DeepSeekR1:7B的详细部署实
对MCP工作流的一些个人认知持续学习的老赵人工智能
最近在学习MCP系统，虽尚未深入掌握，但已对其工作原理有了初步认识，在此分享下学习收获。MCP是一套能实现客户端、多种服务与大模型协同工作的系统，能处理任务请求并及时反馈。其工作流程如下：一、获取并更新服务使用方法（一）收集整理使用方法MCP正常运行依赖于对各类服务使用方法的了解，这要靠已在系统注册且可识别的功能模块。一旦有新模块注册或旧模块更新，系统会自动检测并获取其使用方法信息。MCP订阅服务
从MapRerankDocumentsChain迁移到LangGraph实现文档分析 bBADAS 服务器运维 python
在分析长文本的场景中，MapRerankDocumentsChain提供了一种有效的策略。这种策略涉及以下步骤：将文本拆分为较小的文档。为文档集映射一个处理过程，该过程包括生成评分。根据评分对结果进行排名，并返回得分最高的结果。这种情况下的常见过程是使用文档中的上下文进行问答，强制模型生成评分以帮助选择只由相关上下文生成的答案。LangGraph的实现允许在此问题中集成工具调用和其他功能。下面我们
GEO：在AI时代抢占DeepSeekC位？白雪讲堂人工智能
前言：当SEO遇见AGI——一场静默的流量革命在生成式AI日均处理53亿次查询的今天，传统SEO的「关键词-排名-点击」逻辑正在崩塌。DeepSeek、ChatGPT、豆包等大模型用动态生成的答案，悄然截流了68%的搜索需求。更残酷的是：当用户问"某个产品推荐"时，AI可能同时调用37个信源，却不会留下任何可追踪的搜索痕迹。这场革命迫使企业必须从「关键词优化」转向「场景占领」，从「流量争夺」进化到
每日一题--内存池秋凉づᐇ java 开发语言
内存池（MemoryPool）是一种高效的内存管理技术，通过预先分配并自主管理内存块，减少频繁申请/释放内存的系统开销，提升程序性能。它是高性能编程（如游戏引擎、数据库、网络服务器）中的核心优化手段。内存池的核心原理预先分配：初始化时一次性申请一大块内存（称为“池”），避免程序运行时频繁调用malloc/new。自主管理：将大块内存划分为多个固定或可变大小的内存单元，由程序自行分配和回收。复用机制
【PTA-数据库】《数据库原理与应用B》第二章选择题 .Phoenix. 《数据库原理与应用B》第二章数据库
1.关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构——____C____。A.元组B.属性C.关系D.分量2____A____是一组具有相同数据类型的值的集合。A.域B.属性C.分量D.元组3.一个域允许的不同取值个数称为这个域的___D_____。A.分量B.目C.度D.基数4.若D1域的基数为2，D2域的基数为3，D3域的基数为4，则D1、D2、D3的笛卡尔积的基数为___C_____。A.
《颠覆传统，用Web3.0技术手撸一个去中心化微博（含完整代码）》煜bart web3 人工智能区块链
一、为什么你的下一个项目必须拥抱Web3.0？传统互联网正面临三大致命伤：-用户数据被巨头垄断（某浪删帖事件频发）-单点故障导致服务瘫痪（某云宕机损失过亿）-创作者收益被平台榨取（某音抽成高达70%）**Web3.0的破局方案：**-✅数据永久存储在IPFS/Arweave-✅智能合约自动分配收益-✅抗审查的链上内容存证---###二、核心技术栈揭秘（附对比图表）|技术|传统方案|Web3.0方案
Java 基础数据类型代码先锋者 java开发 java 开发语言
一、引言在Java中每个变量都必须先声明其数据类型，才能使用（即Java是强类型语言）。Java的数据类型分为两大类：基本数据类型（PrimitiveDataTypes）和引用数据类型（ReferenceDataTypes）。二、基本数据类型分类Java有8种基本数据类型（如下图所示），可分为四大类（整数型，浮点型，字符型和布尔型）：8大基本数据类型具体位数、取值范围和默认值等如下表所示：数据类型
MCP协议 zhurui_xiaozhuzaizai 入口集锦人工智能自然语言处理
1什么是MCP？MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）是由Anthropic推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP的主要目的在于解决当前AI模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题，MCP使得AI应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为AI应用提供了连接万物的接口。1.1MCP与functioncallMCP是在O
使用OpenAI扩展AI文本生成功能：从基础到实际应用 vaidfl 人工智能 python
技术背景介绍随着AI技术的不断发展，AI文本生成已经成为许多行业提升效率和创新的重要工具。OpenAI提供的API是一个强大的接口，可以帮助开发者轻松集成AI文本生成功能。本文将通过实际代码演示，指导大家实现并优化这种功能。核心原理解析OpenAI的文本生成基于GPT模型，其核心是生成与输入语境相关的内容。通过API请求，开发者可以发送文本，并由模型生成合理的续写，回答或者其他类型的文本输出。代码
【大模型系列】SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调） Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室 s2 AIGC 大模型
欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,
深度学习模型性能全景评估与优化指南 niuTaylor 深度学习人工智能
深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano仅支持FP16/FP32TFLOPS(TeraFLoating-pointOPerationsperSecond)TFLOPS=Cores×FLOPs/Cycle×Frequen
Js函数返回值 _wy_ js return
一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
MySQL 的 char 与 varchar bylijinnan mysql
今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar 测试举例： CREATE TABLE `varcharLessThan4` ( `lastName` varchar(3) ) ; mysql> desc varcharLessThan4; +----------+---------+------+-
Quartz——TriggerListener和JobListener eksliang TriggerListener JobListener quartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述 listener是一个监听器对象，用于监听scheduler中发生的事件，然后执行相应的操作；你可能已经猜到了，TriggerListeners接受与trigger相关的事件，JobListeners接受与jobs相关的事件。二.JobListener监听器 j
oracle层次查询 18289753290 oracle；层次查询；树查询
.oracle层次查询(connect by) oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者， select empno,mgr,ename,sal from e
通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中酷的飞上天空 javaee 泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。好吧，那就自己再造一个轮子吧。原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码主要类如下： import java.lang.reflect.Field; imp
SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题蓝儿唯美 HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。在《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
Java Socket 多线程实现文件传输随便小屋 java socket
高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。客户端类： package edu.logic.client; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.Buffered
java初学者路径 aijuans java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
APP推广 aoyouzi APP 推广
一，免费篇 1，APP推荐类网站自主推荐最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。 2，各大应用商店首发合作老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。 3，论坛贴吧推广百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
JSP转发与重定向百合不是茶 jsp servlet Java Web jsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向; 转发包括;forward和include 例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面关键代码; req.getRequestDispatcher("reg.html
web.xml之jsp-config bijian1013 java web.xml servlet jsp-config
1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。 2.常见定义： <jsp-config> <taglib> <taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri> <taglib-location> TLD文件所在的位置
JSF2.2 ViewScoped Using CDI sunjing CDI JSF 2.2 ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性 bit1129 zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336 Zookeeper的数据同步协议 Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
Java开发笔记白糖_ java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值 Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(); map.put(1,"a"); map.put(2,"b"); map.put(3,"c"
图片黑色阴影 bozch 图片
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编程之美-饮料供货-动态规划 bylijinnan 动态规划
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class BeverageSupply { /** * 编程之美饮料供货 * 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。 * 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
ajax大参数（大数据）提交性能分析 chenbowen00 Web Ajax 框架浏览器 prototype
近期在项目中发现如下一个问题项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
[宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造 comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大.... 地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 daizj oracle CONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
Gradle入门教程 dengkane gradle
一、寻找gradle的历程一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
C语言简单循环示例 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int main(void) { int i; int count = 0; int sum = 0; float avg; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2==0) { count++; sum += i; } } avg
presentModalViewController 的动画效果 dcj3sjt126com controller
系统自带(四种效果)： presentModalViewController模态的动画效果设置： [cpp] view plain copy UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
java 二分查找 shuizhaosi888 二分查找 java二分查找
需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T 一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。 /** * * @param array * 顺序数组 * @param t * 要查找对象 * @return */ public stati
Spring Security（07）——缓存UserDetails 234390216 ehcache 缓存 Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
Dozer 深层次复制 jayluns VO maven po
最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
CSS规范整理（摘自懒人图库） a409435341 html UI css 浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。一、文件规范 1、文件均归档至约定的目录中。具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解：所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中：基本样式库 /css/core
C++动态链接库创建与使用你不认识的休道人 C++dll
一、创建动态链接库 1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成 2.在test.h中添加 extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表); 3.在test.cpp中最后写 extern “C” 返回类型 _decls
Android代码混淆之ProGuard rensanning ProGuard
Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。 ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。官网： http://proguard.sourceforge.net/
程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题 tomcat_oracle jquery 编程 ide
　　现在收集一下：　　排名不分先后，按照发言顺序来的。 1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对 2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好：在汤匙
解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported xp9802 dependency
解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下： [html] view plain copy <build> <pluginManagement

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