- 医疗AI应用中的幻觉缓解:案例与经验
AI天才研究院
计算AI人工智能与大数据AgenticAI实战人工智能ai
医疗AI的“说谎”问题:如何让AI不再“信口开河”?——幻觉缓解的案例与经验关键词:医疗AI、幻觉现象、大语言模型、知识Grounding、多模态验证、临床安全、可解释性摘要:医疗AI(如大语言模型、辅助诊断系统)在提升医疗效率的同时,“幻觉”(生成不符合事实的医疗建议)成为其临床应用的致命隐患——比如告诉糖尿病患者“吃蜂蜜能降血糖”、编造不存在的药物副作用。本文用“小朋友乱说话”的类比拆解幻觉的
- AI编程实战:Cursor避坑指南与高效提示词设计
孟柯coding
人工智能机器学习AIGC
1.简介在AI迅猛发展的时代,掌握利用AI工具提升工作效率,已成为一项必备技能。无论是借助AICoding辅助编程,还是使用Coze或Dify搭建专属知识库问答助手,AI都能让我们事半功倍。当然,AI生成内容有时会存在“幻觉”,切勿完全轻信其输出,关键信息务必自行核查验证后再投入使用。本文将以我在使用Cursor进行开发时遇到的实际问题为例,分享相应的处理思路与解决方案,并同步提供开发用户模块所使
- 关于韭菜的交易费
我才是Alpha呀
作为一家交易所,他们的大部分盈利应该是来自于手续费(交易佣金),如果说他们放弃了这一块,又加上他的团队是非常厉害的团队,那么他们起码应该是一个看好未来并且愿意和用户一起成长的团队。而不是把用户当“韭菜”。对于交易费李笑来在《韭菜的自我修养》中写到:“韭菜”的幻觉在于,他们用行动表明他们的坚信和坚持,他们认为自己的智商与体力,完全可以打败手续费……殊不知,“抽水”是人类史上唯一可以永续的商业模式,真
- 探究抑郁症
抱着幸福
抑郁症又称抑郁障碍,以显著而持久的心境低落为主要临床特征,是心境障碍的主要类型。临床可见心境低落与其处境不相称,情绪的消沉可以从闷闷不乐到悲痛欲绝,自卑抑郁,甚至悲观厌世,可有自杀企图或行为;甚至发生木僵;部分病例有明显的焦虑和运动性激越;严重者可出现幻觉、妄想等精神病性症状。每次发作持续至少2周以上、长者甚或数年,多数病例有反复发作的倾向,每次发作大多数可以缓解,部分可有残留症状或转为慢性。《来
- 消弭大模型幻觉
灰图06
人工智能
这几天,一则关于国产大模型DeepSeek使用率暴跌的传闻引发热议。据称,其用户使用率从54%骤降至3%,主要原因直指一个词:“幻觉”。或许这个数据并未被官方证实,但这场风波却准确地揭开了一个愈发严重的隐忧:我们正在与一类能力极强、却时常“胡说八道”的系统共处。而一旦这种“胡说八道”发生在医疗、法律、金融等关键领域,它所引发的,不是笑话,而是灾难。人们惊觉:这不仅是DeepSeek的危机,也是一场
- Synergizing RAG and Reasoning: A Systematic Review-RAG与推理能力深度结合-新方向
数据分析能量站
机器学习人工智能
欢迎关v:数据分析能量站0论文小结一、研究背景与核心问题大语言模型(LLM)在处理复杂任务时面临两大瓶颈:知识局限性:纯LLM存在“知识幻觉”(编造事实)和“领域知识缺口”;推理浅度:传统检索增强生成(RAG)仅通过关键词匹配获取信息,无法处理多跳推理、语义歧义等复杂需求。核心主张:RAG与推理的深度整合(RAG+Reasoning)是突破上述瓶颈的关键,通过“检索提供实时知识,推理赋予逻辑能力”
- 《自我放松训练》读书笔记
dear心理咨询师黄倩雯
重复背诵一些有自己编排的指令,比如我的双臂在发热或者我的身体在变得越来越轻松,直到自己感觉到由该指令说描述的效果正在身体上出现,这类似于臆想和幻觉的演习,属于潜意识领域的内容。首先设想一个舒适的身体姿势,不要自己支撑着身体。松开身上的衣物首饰其实置身于安静舒适的环境中当发出指令时,要积极的为体察自己的感觉做好准备。发指令是这平时的深呼吸动作。做完一段动作是做些恢复身体灵敏动作。最后,积极的建议结束
- Prompt相关
伤心美眉
prompt
目录Prompt设计基础一.推理模型(例如gpt-4o,能够快速反应)二.通用模型Prompt相关一.AI需求类型二.Prompt类型三AI幻觉写Prompt技能一.基本技能二.基本策略三常见陷阱四如何写好一个Prompt1.基本模型:2.提示语链应用场景一文案写作二营销策划:三品牌故事Prompt设计基础一.推理模型(例如gpt-4o,能够快速反应)1.能够进行数学推导,逻辑分析,代码生成,复杂
- 人工智能-基础篇-18-什么是RAG(检索增强生成:知识库+向量化技术+大语言模型LLM整合的技术框架)
weisian151
人工智能人工智能语言模型自然语言处理
RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合外部知识检索与大语言模型(LLM)生成能力的技术框架,旨在提升生成式AI在问答、内容创作等任务中的准确性、实时性和领域适应性。1、核心概念大语言模型(LLM)的两大局限性:时效性不足:LLM的训练数据截止于某一时间点,无法获取最新信息(如2025年后的新事件)。知识幻觉:当问题超出模型训练数据范围时,LLM
- 当争论者还在讨论AI的边界,实践者早已用这些技术解决实际问题
渡难繁辰
人工智能拥抱AI人工智能ai
——普通人参与AI革命的关键路径一、AI应用五大核心组件(通俗拆解版)1️⃣LLM:AI的「决策核心」本质:大型语言模型(如DeepSeek、通义千问),具备语言理解与生成能力能力边界:✅处理文本类任务(写作/翻译/摘要)❌无法获取实时信息(如最新股价)⚠️存在“幻觉”(虚构信息)风险案例对比:问:“鲁迅和周树人什么关系?”基础LLM:“两位都是著名作家”(错误)增强版LLM:“周树人是鲁迅本名”
- AI伦理与安全之-哥斯拉与缰绳:如何让“哥斯拉”听懂人类的“悄悄话”?
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- 【论文复现】利用生成式AI进行选股和分配权重
代码能跑就行管它可读性
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2023年8月,OleksandrRomanko等发表题为《ChatGPT-basedInvestmentPortfolioSelection》(基于ChatGPT进行投资组合选择)的论文。论文探讨了生成式AI模型(如ChatGPT)在投资组合选择中的应用潜力。由于生成式AI模型可能产生幻觉,因此需要谨慎验证和验证其输出。本文采用另一种方法,利用ChatGPT从S&P500市场指数中获取潜在有吸引
- 从被动检索到主动思考:Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析
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摘要随着大语言模型(LLMs)的广泛应用,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径,聚焦关键技术创新点(如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作),并通过架构图对比与案例分析,揭示其在复杂任务处理中的范式转变。全文超过500
- 在 Dify 平台中集成上下文工程技术
由数入道
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1.提升LLM问答准确率的上下文构建与提示策略大语言模型在开放领域问答中常面临幻觉和知识过时等问题。为提高回答准确率,上下文工程的关键是在提示中注入相关背景知识与指导。具体策略包括:检索增强(RAG):通过从知识库中检索相关内容并将其纳入提示,可以显著提升回答的准确性和可信度。Dify提供了知识检索节点,支持向量数据库存储外部知识,并将检索结果通过上下文变量注入LLM提示中。例如,在知识库问答应用
- Cursor黑科技实战:AI编程革命,效率提升300%的秘籍
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目录⚡程序员痛点诊断Cursor核心黑科技揭秘实战演示(附操作截图)场景1:AI秒杀样板代码(效率提升10倍)场景2:智能Debug(精准定位问题)场景3:跨语言迁移(Java→Python)生产力暴涨秘籍黑科技1:AI结对编程(Ctrl+L)黑科技2:代码气味检测(Ctrl+Shift+K)黑科技3:SQL优化(自然语言转SQL)避坑指南:Cursor三大死亡陷阱陷阱1:过度生成幻觉代码陷阱2:
- 大模型岗到底有哪些?这六个主要工作让你秒懂!
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一、Agent智能体Agent:能独立采取行动以实现特定目标的AI个体;Agent的特点:会使用工具,比如查数据库,买车票;拥有记忆,可以记住之前经历;会根据环境、自身记忆、自身能力进行行动决策;Agent的缺陷:带着大模型本身的幻觉情况;可用RAG降低该情况;二、RAG知识库RAG:在设定的知识库中搜索问题的最佳TopK个匹配资料,然后在使用大模型进行润色总结。RAG的特点:解决了大模型的幻觉问
- 结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践
大模型之路
RAGrag
一、引言:混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域,检索增强生成(RAG)技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容,结合大语言模型(LLM)生成回答,有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而,单一的稠密向量检索(如基于Transformer的嵌入模型)在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性,而稀疏向量检索(如BM25)虽擅长精确关键词匹配,却缺乏语义理
- 语言的钥匙:提示工程的艺术与驾驭AI的智慧
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当大型语言模型(LLM)如GPT-4展现出令人惊叹的通用能力,却又伴随着“幻觉”、“黑箱”和“不可控”等阴影时,一个核心问题变得无比迫切:人类如何有效地与这些庞然大物沟通,引导它们可靠、安全、精准地完成任务?答案并非在于重新训练这头计算巨兽(成本高昂且周期漫长),而在于掌握一门新兴的关键技艺——提示工程(PromptEngineering)。提示工程,简而言之,就是精心设计输入给模型的自然语言指令
- 【LLaMA 3实战:检索增强】13、LLaMA 3+RAG精准问答系统优化全指南:从检索增强到可信度提升实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3对话能力全解析LLaMA3AI大模型LLaMa3实战程序员的AI开发第一课AI入门
一、RAG赋能LLaMA问答系统的核心价值与瓶颈突破(一)准确性提升的三大核心挑战问题类型典型表现传统方案局限RAG+LLaMA3解决方案知识滞后型错误回答包含过时技术细节依赖模型预训练更新动态检索最新文档库上下文误解曲解问题意图或检索内容固定分块导致语义断裂语义感知分块+动态查询扩展事实幻觉虚构不存在的概念或数据缺乏外部事实校验溯源标注+多模型交叉验证(二)RAG与LLaMA3的协同优势动态知识
- Cursor AI 编程黑科技实战技巧
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素养人工智能科技
以下是结合最新实战经验的CursorAI编程黑科技指南,涵盖高效开发、跨工具联动与深度优化技巧:一、核心功能实战技巧智能编辑模式(Ctrl+I)精准上下文理解:跨文件修改时,用自然语言描述需求(如“将utils.py中的日志函数迁移到lib/logger.py并改为异步调用”),自动完成代码迁移与重构。规避幻觉代码:对复杂需求追加约束(例:“用Python连接MySQL,禁用ORM,使用参数化查询
- 面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法
致Great
语言模型人工智能自然语言处理
面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法摘要大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理的多个领域取得了革命性进展,但其固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但与事实不符或与上下文无关的内容——严重制约了其在关键应用中的可靠性与安全性。为了系统性地评估、理解并缓解LLM的幻觉现象,学术界和工业界开发了大量多样化的数据集与基准。本文对大模型幻觉领域的关键数据集
- RPC:跨越代码与硅晶的“握手”——你每天都在用,却可能从未真正理解它
老马爱知
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——从本地调用的幻觉到服务万物的底座,解析这个支配云原生时代的隐形协议引言:一个程序员的日常困境想象一下这个场景:你正在构建一个电商系统。用户服务(管理用户信息)在一台服务器上,订单服务在另一台,而支付服务,则由远在天边的第三方提供。当一个用户下单时,订单服务需要先向用户服务确认用户身份,再调用支付服务完成扣款。这三个服务如同三座孤岛,如何让它们高效、优雅地对话?难道你要手动编写Socket连接,
- 【RAG面试题】LLMs已经具备了较强能力,存在哪些不足点?
一叶千舟
AI面试题【RAG】RAG
目录LLMs核心不足点1、知识过时与静态性(LackofReal-Time&DynamicKnowledge):2、幻觉与事实性错误(Hallucinations&FactualInaccuracies):3、领域专业知识深度不足(LimitedDomain-SpecificExpertise):4、缺乏透明度和可追溯性(LackofTransparency&Traceability):5、上下文
- 深入理解RAG:大语言模型时代的知识增强架构
小胡说技书
#大模型/智能体语言模型架构人工智能python大模型RAG
在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)已经展现出令人惊叹的能力。然而,即使是最先进的模型也面临着知识更新滞后、事实性错误(幻觉)和专业领域知识不足等根本性挑战。检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)技术的出现,为解决这些问题提供了一个优雅而有效的方案。一、为什么需要RAG?从大模型的局限性说起1.1大语言模型的固有缺陷要理解RAG的价值,我们
- 大模型应用实战1——大模型基本开发知识及GLM4的原理与应用(用大模型做游戏npc)
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大模型开发思路1.promptengineering注意明确输出格式,如以{"from":"","to":""}这种JSON格式输出。2.多轮互动产生原因:大模型会自己发散(幻觉)3.functionCalling产生原因:用户可以提问不同类型的事情,比如天气和季节解决方法:不要去给大模型设定好要做什么这里面,框架就要承担很重要的职责:1.根据用户注册的函数,在首次Prompt中生成所有Tool的
- 这9个MCP服务器改善AI幻觉(减少99%的代码错误)
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几乎所有AI编程助手都在持续产生过时API的幻觉,忘记项目上下文,并一遍又一遍地犯同样的错误。如果你曾花费数小时调试为什么React组件无法渲染,最后却发现你的AI使用的是2022年已废弃的hooks,你就知道这种痛苦。AI编程工具的上下文限制正在消耗开发者真正的时间和理智。它们会忘记之前的对话,引用过时的文档,并且缺乏对你项目完整范围的认知。但以下内容彻底改变了我的体验。我发现MCP服务器可以将
- 大模型RAG系统面试题及参考答案
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目录什么是RAG?它由哪些核心部分组成?RAG与传统的LLM(如GPT)生成方式有何区别?RAG的设计初衷是什么?解决了哪些问题?检索器(Retriever)在RAG中的作用是什么?生成器(Generator)如何与检索器交互?什么是向量检索(denseretrieval)与稀疏检索(sparseretrieval)?举例说明。RAG如何减少“幻觉(hallucination)”?为什么说RAG可
- 基于 LLM 的网络钓鱼网站检测多代理框架
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大家读完觉得有帮助记得及时关注和点赞!!!抽象网络钓鱼网站继续构成重大的网络安全威胁,通常利用欺骗性结构、品牌冒充和社会工程策略来逃避检测。虽然大型语言模型(LLM)的最新进展通过上下文理解改进了网络钓鱼检测,但大多数现有方法都依赖于面临幻觉风险的单代理分类,并且缺乏可解释性或稳健性。为了解决这些限制,我们提出了PhishDebate,这是一个基于模块化的多代理LLM辩论框架,用于网络钓鱼网站检测
- 百度大模型免费上线,学AI大模型就选近屿智能
3月16日,文心大模型4.5和文心大模型X1正式发布!目前两款模型已免费对用户开放。文心大模型4.5是百度自主研发的新一代原生多模态基础大模型,通过多个模态联合建模实现协同优化,提高多模态理解能力,精进语言能力,提升理解、生成、逻辑、记忆能力和去幻觉、逻辑推理、代码能力,甚至还能理解网络笑话、梗图中的幽默和讽刺,并连贯地完成推理。文心大模型X1具备更强的理解、规划、反思、进化能力,并支持多模态,是
- LangChain、RAG、Agent是什么
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython2024大模型以及算力教学langchain语言模型人工智能算法自然语言处理
LangChain、RAG、Agent是什么在本地部署基于DeepSeek-R1模型的商用级知识库系统,旨在帮助开发者搭建智能知识库,提升企业智能化水平。背景与技术概述:随着大语言模型和RAG技术发展,AI知识库广泛应用于各行业,但传统信息管理系统存在问题,大模型也有“幻觉”现象。RAG技术将信息检索与生成模型结合,能缓解“幻觉”,而Agent智能体和LangChain框架可满足复杂业务需求。本地
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
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englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(