- 成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？
Altair澳汰尔
PhysicsAI仿真AI机器学习HyperWorks数据分析
案例简介PhysicsAI™助力HEROMOTOCORP实现设计效率提升99%印度领先的跨国摩托车和踏板车制造商HeroMotoCorpLtd.（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
- 农业生产模拟和农业政策分析：WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备；农田农作物生长模拟和产量预测等
WangYan2022
作物模型农业WOFOST模型PCSE模型农田生态系统作物模型农业生产模拟
WOFOST（WorldFoodStudies）和PCSE（PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析；采用了模块化的结构，可以对不同的农作物和环境条件进行参数化和适应；WOFOST可用于长期模拟，能够模拟整个作物生长周期，包括播种、生长、收获等各个阶段；WOF
- 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
AI智能涌现深度研究
AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现，大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的
- Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务
AGI大模型与大数据研究院
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法，如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而，这些方法难以处理复杂的语言现象，翻译质量参差不齐。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq
- Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密
程之编
Python全栈通关秘籍python神经网络青少年编程
本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max
- AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌：重塑未来科技格局的三大核心战场
meisongqing
人工智能科技
2025年3月，全球科技领域最引人注目的动态，莫过于AI人才争夺的白热化、算力投资的规模化竞赛，以及阿里巴巴以3800亿元重注押宝AI的豪赌。这三股力量交织，不仅推动了中国科技产业的深度变革，更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战：从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长，使得顶尖人才成为最稀缺的资源。据预测，到2030年，中国AI人才缺口将达400万，而美国A
- Web UI自动化测试--元素操作
每 天 早 睡
持续集成与自动化测试ui
一、介绍什么是webui自动化测试1、通过代码来模拟人的手工操作，执行测试内容2、自动化是为了代替重复的手工操作，提高测试效率ui自动化的价值：1、回归速度的对比，以前进行全量回归测试需要x天，现在有没有减少2、负责功能测试的同事，是不是有更多的时间测试新需求了3、自动化测试不是为了发现bug，而是为手工测试节省回归时间ui自动化的原理（selenium与webdriver）：selenium是一
- 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习
小圆圆666
深度学习迁移学习人工智能卷积神经网络
文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（
- 基于PyTorch的深度学习——机器学习3
Wis4e
深度学习机器学习pytorch
激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1
- 信号处理应用：电力系统中的信号处理_（10）.电力系统信号处理中的现代滤波器设计
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟信号处理大数据
电力系统信号处理中的现代滤波器设计1.引言在电力系统中，信号处理技术被广泛应用于监测、保护、控制和优化等多个方面。现代滤波器设计是信号处理技术中的重要组成部分，它能够有效地去除噪声、提取有用信号、提高信号质量，从而确保电力系统的稳定运行和高效性能。本节将介绍现代滤波器设计的基本概念、分类、设计方法及其在电力系统中的应用。2.滤波器的基本概念滤波器是一种信号处理设备，用于从输入信号中提取或抑制特定频
- ELK安装配置
hu_wenjie
OpsDevOpsDev运维开发
ELK平台介绍日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。
- 深度学习与普通神经网络有何区别？
是理不是里
深度学习神经网络人工智能
深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。深度学习：强调通过5层以上的深度架构逐级抽象数据特征，包含多层神经网络，层数可能达到几十层甚至上百层。例如，ResNet（2015）包含152个卷积层。二、特征学习方式普通神经网络：特征提取通常依赖人工设计，需要领域专家的经验。这意味着在处
- 神经网络中梯度计算求和公式求导问题
serve the people
日常琐问神经网络机器学习算法
以下是公式一推导出公式二的过程。表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw_{jk}}=-2(t_k-o_k)\cdot\text{sigmoid}\left(\sum_jw_{jk}\cdoto_j\right)\cdot(1-\tex
- AI 技术 引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行
小赖同学啊
人工智能低空经济人工智能自动化运维
将AI技术引入RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行，从而提高系统的精度、效率和可靠性。以下是AI技术在RTK系统中的应用实例：一、AI技术在RTK系统中的应用场景1.整周模糊度快速解算问题：RTK的核心是解算载波相位的整周模糊度，传统方法耗时较长。AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A
- 供应链工作效率如何提升
dev.null
社会供应链
提升供应链工作效率可以从以下几个关键方面入手：1.优化供应链管理数据驱动决策：利用AI和大数据分析，提高预测准确性，优化库存管理。供应链可视化：采用ERP（企业资源计划）和SCM（供应链管理）系统，实现实时跟踪和监控。流程自动化：使用RPA（机器人流程自动化）减少人为操作，提高效率。2.提高物流效率智能调度：使用AI优化配送路线，减少运输时间和成本。自动化仓储：采用自动分拣、机器人搬运、无人机配送
- 基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测
机器学习和优化算法
多头注意力机制深度学习神经网络人工智能机器学习单变量时序预测BiLSTM多头注意力机制
目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！2.需要其他算法的都可以定制！注：1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】2️⃣、评价指标包括:R
- 3.10 项目总结
不要不开心了
pyqt深度学习机器学习数据挖掘人工智能
今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例，旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。2.步骤：-数据加载和预处理。-构建神经网络模型。-定义损失函数和优化器。-训练模型并评估其性能。-可视化训练结果。内容分析1.数据加载和预处理：-使用`torchvision.datasets`加载MN
- 《深度解析DeepSeek-M8：量子经典融合，重塑计算能效格局》
程序猿阿伟
量子计算
在科技飞速发展的今天，量子计算与经典算法的融合成为了前沿领域的焦点。DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”，宛如一把钥匙，开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门，为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。量子计算，基于量子力学的奇妙特性，如量子比特的叠加与纠缠，展现出了超越经典计算的潜力。量子比特能够同时处于多个状态，实现并行计算，这使得量子计算机在处理某些特定问题时，具备指数级加速
- 命令行就是cmd？PowerShell面前cmd就是弟弟？
不做超级小白
电脑知识bash开发语言
一、先搞懂“命令行”到底指什么日常语境中的“命令行”：广义指通过输入文本指令操作计算机的工具（如Windows的cmd/PowerShell、Linux/macOS的Terminal）。狭义常特指Windows的cmd.exe（尤其对习惯早期系统的用户）。容易混淆的场景：当教程说“用命令行执行”却未明确工具时，可能导致命令在cmd有效但在PowerShell报错（反之亦然）。例如ping、ipco
- 机器学习算法（2）—— 线性回归算法
疯狂的石头。
算法机器学习线性回归
‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数
- 【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法
辰尘_星启
机器学习--深度学习深度学习算法人工智能Adampytorchpython
概述Adam算法结合了动量法（Momentum）和RMSProp的思想，能够自适应调整每个参数的学习率。通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均（一阶矩），加速收敛并减少震荡。自适应学习率：跟踪梯度平方的指数衰减平均（二阶矩），调整
- 决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法
Jason_Orton
机器学习算法决策树随机森林人工智能
1.什么是决策树？决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。在决策树中，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个特征的取值，每个叶子节点对应一个类别或预测值。决策树的目标是构建一棵能够有效区分不同类别的树，并在测试数据上保持较好的泛化能力。2.决策树的工作原
- 学习总结项目
苏小夕夕
学习人工智能深度学习机器学习
近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结。项目总结本次项目我使用了VGG19模型、AlexNet模型和已使用的VGG16模型进行对比，在已有的条件下，对代码进行更改是，结果展示中，VGG19模型的
- 用双色球数据集微调后的大模型
qq_29790801
人工智能NLP
最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。使用输入期数看它的输出如：prompt="2025012"messages=[6,10,14,17,23,25,12}]有兴趣的朋友也可以下载玩玩魔塔社区下载模型地址：魔搭社区魔塔社区下载数据集地址：魔搭社区huggingface下载模型地址：https:
- 【初探数据结构】带环链表：原理、判断与数学证明
我想吃余
数据结构篇数据结构链表
欢迎讨论：在阅读过程中有任何疑问，欢迎在评论区留言，我们一起交流学习！点赞、收藏与分享：如果你觉得这篇文章对你有帮助，记得点赞、收藏，并分享给更多对数据结构感兴趣的朋友文章目录一、何为带环链表1.1带环链表的定义1.2典型示例二、环路检测：Floyd判圈算法2.1快慢指针实现2.2算法特性三、数学证明与深度解析3.1步长差为1的必然性证明（快2步/慢1步）3.2广义步长分析（快n步/慢1步）四、环
- 利用大型语言模型进行市场分析与预测
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI实战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
1.背景介绍随着信息技术的飞速发展，企业积累了海量的文本数据，例如社交媒体帖子、产品评论、新闻报道等。这些数据蕴藏着丰富的市场信息，可以帮助企业更好地了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略。然而，传统的数据分析方法往往难以有效地处理和分析这些非结构化文本数据。近年来，随着自然语言处理（NLP）技术的进步，大型语言模型（LLMs）在文本分析领域展现出强大的能力，为市场分析与预测带来了新的机遇。L
- 基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统：引领BI行业新变革
招风的黑耳
数据分析
近期，一款基于DeepSeekAPI的智能数据分析和自动化处理系统横空出世，以其强大的功能和灵活的可扩展性，为BI行业带来了颠覆性的变革。该系统支持多类型数据分析，包括文本、指标和日志等。在文本分析方面，它能够提取关键信息，如人名、地名、时间等，帮助用户快速把握文本要点。同时，系统还能进行情感分析和紧急程度评估，为用户提供更加深入的文本洞察。在指标分析上，系统擅长统计分析、异常检测和趋势预测，助力
- 利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)
侠之大者231
深度学习实战机器学习深度学习人工智能分类神经网络
前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。鸢尾花数据集的介绍https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php大家可以通过这个网站下载鸢尾花数据集，里面有各种经典数据集供大家使用。附：本来想给大家具体讲一讲的，但发现网站里面讲的已经很详细了，大家想用的自己去了解
- 深度学习笔记——Resnet和迁移学习
肆——
深度学习深度学习笔记迁移学习
1.ResNet的提出深度学习与网络深度的挑战：在深度学习中，网络的“深度”(即层数)通常与模型的能力成正比。然而，随着网络深度的增加，一些问题也随之出现，最突出的是梯度消失/爆炸问题。这使得深层网络难以训练。梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。梯度爆炸：梯度爆炸是指在训练深度神经网络时，
- 大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习
安意诚Matrix
机器学习笔记机器学习人工智能
以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习（明教）依托动态环境交互优化策略，驱动AlphaGo、自动驾驶等突破性应用。文章融合技术深度与江湖趣味，既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"（数学公式与代码实现
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官，在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面，以重组弱点，增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官，HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群，但要求双机单活（两台机器：master和slave）：
1.正常情况下，只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时，slave自动启动本机的MyApp，同时虚拟IP漂移至slave，保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求，但F5的通常用法都是双机双活，单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题，Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项，我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式：Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3（英文）为例加以说明：
1. 设置Workspace的编码格式：
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发，偶尔敲点android代码，突然发现有些基础给忘记了，今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip，需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动：如何做好准备？
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网（IoT）还很新，企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划，而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域，而是哪些地方物联网没有在企业推进，” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿，这些设备在全
- spring学习——数据库（mybatis持久化框架配置）
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架，集成了多种数据访问技术。无论是JDBC，iBATIS(mybatis)还是Hibernate，Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架，要使用mybatis，就要做好相应的配置：
1，配置数据源。有很多数据源可以选择，如：DBCP，JDBC，aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式，代理类通过调用委托类对象的方法，来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口，代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期，可以分为：静态代理和动态代理。
所谓静态代理： 指程序员创建好代理类，编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理： 在程序运行时，通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例：
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比：Struts 1要求Action类继承一个抽象基类；Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口，也可以实现其他接口，使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的，只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础，这里的基础包括产品方向和产品策略的把握，包括设计，也包括对技术的理解和见识，对运营和市场的敏感，以及良好的沟通和协作能力。换言之，既然是产品经理，整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂，如何让人信服？如何让自己懂？就是不断学习，不仅仅从书本中，更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦，如下： <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境，对它的主从复制的工作机制，真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的，Redis到了2.4.5这个版本，主从复制还做成那样，Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果，这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中，经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串，而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象，这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式：
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】：
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法，这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目：任意给定一个正整数N，求一个最小的正整数M(M>1)，使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0，1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能，当出现空间不足等相关的错误时，Oracle可以不是马上返回错误信息，并回滚当前的操作，而是将操作挂起，直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT，或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中，在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针，简单示例程序：
/*
指针就是地址，地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意： 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针，实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字， int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行（优先级低，
// 程序结束timer也自动结束），注意，javax.swing
// 包中也有一个Timer类，如果import中用到swing包，
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security（13）——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回，我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能，完成了register 通过ajax与后端的通信，今天主要完成数据与mongodb的存取，实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object"，是MartinFowler等发明的一个术语，用来表示普通的Java对象，不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色，也不实现任何特殊的Java框架的接口如，EJB， JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象，它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中，通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin，详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中，我最先做的事情之一，就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范，以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告，除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题，这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接：zoj 3511 Cake Robbery
题目大意：就是有一个N边形的蛋糕，切M刀，从中挑选一块边数最多的，保证没有两条边重叠。
解题思路：有多少个顶点即为有多少条边，所以直接按照切刀切掉点的个数排序，然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
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