- 智能喷洒机器人目标识别系统:基于NanoDet的目标检测与UI界面实现
YOLO实战营
机器人目标检测uiNanoDet计算机视觉目标跟踪深度学习
在现代农业生产中,自动化喷洒系统是实现精准农业的重要组成部分。智能喷洒机器人通过图像识别和自动控制技术,能够高效识别并精确喷洒农药、肥料等,提高农业生产效率,降低化学品使用量,减少环境污染。目标识别是智能喷洒机器人中至关重要的部分,它涉及到精准的作物和病虫害识别,确保喷洒操作的准确性。在本篇博客中,我们将构建一个基于NanoDet深度学习目标检测模型的智能喷洒机器人目标识别系统。我们将介绍如何使用
- 横幅检测数据集-1500张图片 智慧城市管理 活动现场管理 商业广告分析
横幅检测数据集-1500张图片已发布目标检测数据集合集(持续更新)️横幅检测数据集介绍数据集概览检测目标类型应用场景数据样本展示使用建议1.数据预处理优化2.模型训练策略3.实际部署考虑4.应用场景适配5.性能优化建议数据集特色商业价值技术实现路径模型选择建议特殊技术考虑集成方案建议应用效果评估性能指标建议业务价值指标YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.
- 人工神经网络的拓扑结构,神经网络的神经元结构
快乐的小蓝猫
神经网络深度学习人工智能rnn
bp神经网络BP(BackPropagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经
- Deepoc大模型重构核工业智能基座:混合增强架构与安全增强决策技术
Deepoch
人工智能创业创新科技自动化学习
面向复杂系统的高可靠AI赋能体系构建Deepoc大模型通过多维度技术突破,显著提升核工业知识处理与决策可靠性。经核能行业验证,其生成内容可验证性提升68%,关键参数失真率99.999%)。动态可信度评估系统:基于贝叶斯神经网络实时量化模型不确定性,为关键决策提供置信度评分(如堆芯功率控制置信区间±0.05%)。二、核心突破:物理增强型智能算法创新机理与数据双驱动建模神经微分方程求解器:将中子输运方
- 2025AI智能体平台,10个Agent智能体开发平台推荐
cczixun
人工智能智能体大数据安全
1、扣子(Coze)开发平台字节跳动推出的AI智能体开发平台,用户无需编程基础,通过拖拽和配置即可快速创建聊天机器人,并部署到豆包、飞书、抖音、微信等多个平台。平台提供超过1万+的插件,内置豆包・Functioncall32k、通义千问-Max8k等多个大模型,还具备知识库、数据库、图像流等功能。2、通义千问Agent平台阿里巴巴基于通义千问大模型打造的智能体开发框架,以强大的多模态能力和工具集成
- 对标ChatGPT,「文心一言」今日亮相!AI人机时代来临,未来在何方?
AI医学
本文由「AI医学er」提供医海无涯,AI同舟。关注我们,助力高效科研。3月15日,OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4。3月16日,百度文心一言人工智能聊天机器人正式上线。一个时代开始了。OpenAI在官网表示,GPT-4是一个能接受图像和文本输入,并输出文本的多模态模型,是OpenAI在扩展深度学习方面的最新成果。此前的ChatGPT,只能通过向其输入文字提问才能生成文字回答
- 实现一个HTML页面,上传图片后可以测量两条辅助线之间的距离,支持点击添加、拖动和右键删除辅助线
一、项目背景偶尔需要测量图片上元素的宽度高度和间距。因此实现一个交互式、可视化的测距工具。开发一个简单易用的HTML页面,用户可以上传任意图片,在图片上通过点击添加辅助线,拖动调整辅助线位置,右键删除不需要的辅助线,同时自动计算并显示相邻辅助线间的距离,提升效率和准确度。二、核心功能图片上传用户可以上传本地图片作为测距背景,图片会按用户指定的宽高展示,支持任意尺寸,不做限制。辅助线添加用户点击图片
- 【深度学习新浪潮】什么是system 1和system 2?
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮深度学习人工智能大模型推理模型COT模型蒸馏动态推理
在大模型研究中,System1和System2的概念源于心理学家DanielKahneman的双系统理论,用于描述人类思维的两种模式。System1代表快速、直觉、自动化的思维(如模式识别),而System2代表慢速、有意识、需要努力的逻辑推理(如复杂数学计算)。这一理论被引入AI领域后,成为理解大模型能力边界和优化方向的重要框架。一、大模型中的System1与System2的定义System1(
- 【 SpringAI核心特性 | Prompt工程 】
Purse Wind
AIpromptAI编程javaspringspringboot后端
1.Prompt工程基本概念:Prompt工程又叫提示词工程,简单来说,就是输入给AI的指令。比如下面这段内容,就是提示词:请问桂林电子科技大学是一个怎么样的学校?1.1Prompt分类在AI对话中,基于角色的分类是最常见的,通常存在3种主要类型的Prompt:1)用户Prompt:这是用户向AI提供的实际问题、指令或信息,传达了用户的直接需求。用户Prompt告诉AI模型“做什
- Kubernetes面试题分类整理
jarenyVO
面试题K8skubernetes容器云原生
Kubernetes面试题分类整理文章目录Kubernetes面试题分类整理一、基础概念类1.什么是Kubernetes?它解决了什么问题?2.Pod是什么?为什么需要Pod而不是直接使用容器?二、核心组件类1.Kubernetes主节点(Master)有哪些核心组件?各自的作用是什么?2.kubelet和kube-proxy有什么区别?三、网络类1.Kubernetes网络模型的基本原则是什么?
- 【RAG专题】如何选择合适的RAG架构?
星际棋手
人工智能
选择适合的RAG架构需结合自身业务需求、数据特点、性能要求等因素综合判断,以下是关键考量维度及对应架构选择建议:1.按数据规模与类型选择•小规模、单一类型数据(如纯文本文档库):适合基础单阶段检索架构(检索模块+生成模块)。◦检索:用轻量级嵌入模型(如BGE-base、all-MiniLM)+简单向量数据库(如FAISS)。◦生成:搭配中小型LLM(如Llama2-7B、Mistral),无需复杂
- 【AI论文】EmbRACE-3K: 复杂环境中的具身推理与行为研究
摘要:近期先进的视觉语言模型(Vision-LanguageModels,VLMs)在被动、离线的图像和视频理解任务中展现出了卓越的性能。然而,在具身场景中,这些模型的有效性仍较为有限。具身场景要求在线交互和主动的场景理解,在此类场景中,智能体以第一人称视角感知环境,且每一次动作都会动态地影响后续的观察结果。即便是像GPT-4o、Claude3.5Sonnet和Gemini2.5Pro这样的先进模
- IMO怒斥OpenAI自封夺金,网友:炒作无下限
计算机科研圈
资讯人工智能
OpenAI高调宣布其新模型在国际数学奥林匹克(IMO)中获得金牌,引发了轩然大波。然而,短短24小时内,剧情急转直下——多位IMO官方人士和学界大佬纷纷发声,直指OpenAI的做法“粗鲁且不恰当”。这不仅是一场关于AI能力的辩论,更牵扯出学术道德、商业炒作与人类选手尊严的深层次问题。让我们从多方视角,还原这场争议的真相。一、OpenAI的急不可耐,激怒了IMO官方7月19日,IMO闭幕式刚刚结束
- 6、LangChain —— 使用 Huggingface 中的开源模型
Miyazaki_Hayao
LangChain实战langchain
文章目录一、概述二、大语言模型发展史三、预训练+微调的模式四、用HuggingFace跑开源模型五、申请使用Meta的Llama2模型六、通过HuggingFace调用Llama七、LangChain和HuggingFace的接口1、通过HuggingFaceHub2、通过HuggingFacePipeline八、用LangChain调用自定义语言模型一、概述 大语言模型,不止ChatGPT一种。
- Hugging Face x LangChain: 全新 LangChain 合作伙伴包
langchain-huggingface与LangChain无缝集成,为在LangChain生态系统中使用HuggingFace模型提供了一种可用且高效的方法。这种伙伴关系不仅仅涉及到技术贡献,还展示了双方对维护和不断改进这一集成的共同承诺。起步langchain-huggingface的起步非常简单。以下是安装该软件包的方法:pipinstalllangchain-huggingface现在,
- 迈向大型推理模型:基于大型语言模型的强化推理综述(附教程)
LLM大模型
人工智能自然语言处理知识库本地化部署吴恩达大模型RAG
语言长期以来被认为是人类推理的基本工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了大量研究兴趣,推动了利用这些模型解决复杂推理任务的探索。研究人员通过引入“思维”这一概念——即一系列代表推理过程中的中间步骤的标记——超越了简单的自回归标记生成。这一创新范式使LLMs能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近年来,学习推理的趋势逐渐兴起,强化学习(RL)被应用于训练LLMs掌握推理过程。这种方法通
- 使用Python调用Hugging Face Question Answering (问答)模型
墨如夜色
pythoneasyui开发语言Python
使用Python调用HuggingFaceQuestionAnswering(问答)模型在自然语言处理领域,问答系统是一种能够回答用户提出的问题的智能系统。HuggingFace是一个知名的开源软件库,提供了许多强大的自然语言处理工具和模型。其中,HuggingFace的QuestionAnswering模型可以帮助我们构建问答系统,使得我们能够从给定的文本中提取答案。本文将介绍如何使用Pytho
- 【Java代码审计 | 第五篇】XSS漏洞成因+实战案例
秋说
Java代码审计javaxss
未经许可,不得转载。文章目录XSS漏洞成因1、直接输出用户输入2、在JSP中使用EL表达式输出用户输入3、在Thymeleaf模板中输出用户输入4、在JavaScript中嵌入用户输入实战案例案例1案例2案例3XSSXSS(跨站脚本攻击,Cross-SiteScripting)是一种常见的Web安全漏洞,攻击者通过在网页中注入恶意脚本,使得这些脚本在用户的浏览器中执行。XSS攻击通常分为以下三种类
- 第5章:数据访问层
liangxh2010
微服务后端架构
5.1SpringDataJPA使用文字讲解SpringDataJPA是SpringData项目的一部分,旨在极大地简化JPA(JavaPersistenceAPI)的使用。它通过提供基于Repository接口的编程模型,让我们无需编写任何实现代码就能完成大多数数据访问操作。核心概念:Entity:一个使用@Entity注解的普通Java对象(POJO),它映射到数据库中的一张表。Reposit
- 小程序领域的营销推广策略
小程序开发2020
小程序ai
小程序领域的营销推广策略:从流量获取到生态运营的全链路解析关键词:小程序营销、用户增长策略、社交裂变、私域流量运营、数据分析驱动、场景化营销、全域流量整合摘要:本文系统解析小程序营销推广的核心策略体系,从微信生态底层逻辑出发,结合用户生命周期管理理论,构建包含「用户拉新-留存转化-裂变增长-数据迭代」的全链路运营框架。通过深度拆解社交裂变模型、场景化运营策略、私域流量沉淀方法及数据驱动决策体系,结
- 大学专业科普 | 计算智能、信息学与大数据
鸭鸭鸭进京赶烤
大数据
一、专业背景随着信息技术的飞速发展,数据的产生速度呈爆炸式增长,传统数据处理技术已经无法满足如此庞大的数据量和复杂的数据类型,大数据专业应运而生,旨在培养能够应对大数据挑战的专业人才。二、主要课程内容数学基础课程高等数学、概率论与数理统计、线性代数是大数据分析的核心数学基础,为数据处理、算法优化和模型构建提供必要的理论支持。计算机基础课程数据结构与算法、计算机网络、操作系统是大数据技术的重要支撑,
- Pad Token技术原理与实现指南
Takoony
AI
目录概述理论基础:第一性原理分析技术实现机制工程最佳实践性能优化策略常见问题与解决方案技术发展趋势附录1.概述1.1文档目的本文档旨在深入阐述深度学习中PadToken的技术原理、实现机制及工程应用,为算法工程师提供全面的理论指导和实践参考。1.2适用范围自然语言处理模型开发序列数据批处理优化深度学习系统架构设计高性能计算资源管理1.3核心问题研究问题:为什么深度学习模型需要将变长序列统一到固定长
- 深度学习分布式训练:并行策略与通信机制的系统性分析
Takoony
深度学习分布式人工智能
1.引言随着深度学习模型规模的指数级增长,单一计算设备已无法满足训练需求。以GPT-3为例,其1750亿参数在FP16精度下需要约350GB存储空间(每个参数2字节),远超当前主流GPU的显存容量(如NVIDIAA100的80GB)。根据OpenAI的技术报告[1],即使使用最先进的硬件,单卡训练GPT-3需要355年。这一计算瓶颈催生了分布式训练技术的快速发展。本文将从理论基础出发,系统性地分析
- python asyncio模型 事件循环
__xa__
py异步异步基础模型事件循环asyncio
异步建立在事件循环上.简单来说事件循环:1.把要执行的函数放入队列2.取出函数,执行3.看看还要不要继续放入此函数4.继续第一步一个简单的例子说明:"""1.yield挂起当前函数.2.使用调度器循环3.使用next唤醒此函数继续执行"""deff1():foriinrange(3):print('f1%d'%i)yielddeff2():foriinrange(5):print('f2%d'%i
- [硬件电路-68]:电阻、电容、电感;线性函数、积分函数、微分函数;电子世界与现实世界
前言:在电子电路与数学模型的对话中,电阻、电容、电感三大元件与线性函数、积分函数、微分函数构成了一组精妙的对应关系,揭示了物理世界与数学逻辑的深层共鸣。电阻是电路中最直接的“线性翻译者”。其电压与电流的关系遵循欧姆定律V=RI,输入(电流)的任何瞬时变化都会被电阻以固定比例“线性复制”到输出(电压)上,如同数学中的线性函数y=kx,简洁、即时且无记忆。他关注的是中期效应。电容则扮演了“时间积分者”
- 万字长文,解读大模型技术原理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的发展历程出发,对大模型领域的各个技术细节进行详细解读,供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。一、大模型的定义大语言模型作为一个被验证可行的方向,其“大”体现在训练数据集广,模型参数和层数大,计算量大,其价值体现在通用性上,并且有更好的泛化能力。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设
- 任务管理工具红黑榜:科学匹配你的生物缺陷类型
花海如潮淹
学习方法经验分享笔记
任务管理的本质与价值定义:任务管理是通过系统化方法将目标拆解为可执行单元,并优化其完成路径的过程。核心价值:对抗熵增:将混沌目标→有序行动认知卸载:释放大脑内存,专注决策而非记忆协作熵减:消除团队协调中的能量耗散现实中的五大深渊级痛点(附科学机制与血泪场景)痛点1:人脑记忆的生物学缺陷→任务黑洞神经科学原理:→工作记忆容量仅4±1条信息(Baddeley模型)→未记录任务24小时遗忘率40%(哈佛
- Python开发中,SQLAlchemy 的同步操作和异步操作封装,以及常规CRUD的处理。
老少女王烦烦
pythonoracle数据库开发语言
在我们使用Python来和数据库打交道中,SQLAlchemy是一个非常不错的ORM工具,通过它我们可以很好的实现多种数据库的统一模型接入,而且它提供了非常多的特性,通过结合不同的数据库驱动,我们可以实现同步或者异步的处理封装。1、SQLAlchemy介绍SQLAlchemy是一个功能强大且灵活的PythonSQL工具包和对象关系映射(ORM)库。它被广泛用于在Python项目中处理关系型数据库的
- 淘宝商城四面(附架构面试专题)及B2C商城架构项目实战分享!
风平浪静如码
一面主要问题如下(主要注重基础,问得很深很广,压力面试):首先自我介绍数据结构算法的基本问题,如排序算法,二叉树遍历,后序遍历非递归,图的最短路径问题对一个数组进行绝对值排序的算法java中hashmap的底层实现java中垃圾回收机制GC原理等介绍自己的项目,数据库中用到的数据结构数据模型,死锁的概念(问的应该是数据库的死锁),如何避免死锁?乐观锁和悲观锁?一致性hash算法项目中业务对象的关联
- Android MVC MVP MVVM
richy_
MVCMVCController用户动作映射成模型更新选择响应的视图View获取模型数据模型展示、更新收集用户行为,发送给控制器Model封装应用程序状态响应状态查询通知视图更新这里将Controller、View放在同一级别,主要是为了说明其调用关系,Controller对View是单向调用,Controller和View对Model的调用也是单向的,以实箭头表示。Model将数据传递给Cont
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST