- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
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算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势
AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势:为什么它是中国市场的“AI主力军”?关键词:文心一言,AI大模型,中文处理,多模态融合,产业落地,安全可控,百度ERNIE摘要:在全球AI大模型浪潮中,百度文心一言(ERNIEBot)凭借“懂中文、会多模态、能落地、守规矩”的四大核心优势,成为中国市场最具竞争力的AI产品之一。本文将用“超级大脑”的比喻,从中文理解、多模态能力、产业生态融合、安全可控性四个维度
- LLM Agent在多模态任务中的推理机制详解
文章目录一、引言二、多模态LLMAgent的基本架构2.1系统组成2.2工作流程图三、多模态表示与对齐3.1跨模态嵌入空间3.2模态对齐技术四、多模态推理策略4.1基于提示的推理(Prompt-basedReasoning)4.2多模态思维链(CoT)推理4.3多模态工具使用五、实现案例:多模态问答系统5.1系统架构5.2示例应用六、高级多模态推理技术6.1多模态递归推理6.2多模态记忆与检索6.
- AI Agent 2025 大爆发:从 GPT-4o 到 Devin,下一代 Agent 架构与落地趋势深度解析
当大模型学会“看”“听”“点鼠标”,并且还能叫来一整个“Agent舰队”协同工作,软件开发、运营乃至个人生产力的游戏规则正在被重写。1|为什么Agent在2025重新引爆?模型升级带来实时多模态OpenAIGPT-4o把文本、语音、图像三路感知和毫秒级响应塞进同一模型,实时demo像“科幻电影走出屏幕”OpenAI。浏览器级自动操作新上线的OperatorAgent能在Web页面自主点击、滚动、填
- 多模态模型在RagFlow中的应用
程序猿李巡天
milvuslangchain人工智能大数据java
在RagFlow的最新版本中(0.19.0)中,为了提升对文档中各类图片的解析效果,也尝试引入了多模态模型(image2text)对图片内容进行增强解析。我们来详细分析一下相关的过程。首先需要在当前租户下配置一个image2text的模型(这里有个坑,后面会讲到),在RagFlow的文档解析过程中主要有三个场景使用到这个image2text模型,我们一一来看下:PDF文档内容提取如果配置了imag
- 多模态模型在RagFlow中的创新应用与实战案例
AGI大模型老王
人工智能DeepSeek产品经理学习AI大模型大模型教学
在RagFlow的最新版本中(0.19.0)中,为了提升对文档中各类图片的解析效果,也尝试引入了多模态模型(image2text)对图片内容进行增强解析。我们来详细分析一下相关的过程。首先需要在当前租户下配置一个image2text的模型(这里有个坑,后面会讲到),在RagFlow的文档解析过程中主要有三个场景使用到这个image2text模型,我们一一来看下:PDF文档内容提取如果配置了imag
- 占道识别漏检率 30%?陌讯多模态算法实测优化
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算法ai计算机视觉视觉检测
开篇:占道经营识别的三大技术痛点在城市管理智能化进程中,占道经营自动识别系统常面临三大核心难题:一是早晚光线剧变导致传统模型mAP骤降15-20%;二是流动摊贩与行人的特征混淆,误判率高达28%;三是密集场景下检测速度跌破15FPS,无法满足实时性要求[1]。某一线城市试点数据显示,基于开源YOLOv5的识别系统日均漏检事件超300起,人工复核成本占总投入的42%。这些问题的根源在于传统算法采用单
- SpringBoot3+LangChain4j:构建企业级 AI 办公助手
EyeDropLyq
人工智能AI编程AIGC
【Java开发者进阶】SpringBoot3+LangChain4j实战:打造企业级AI办公助手,领跑技术变革!一、核心技术亮点:前沿栈融合,让Java开发拥抱AI时代1.SpringBoot3与LangChain4j的黄金搭档以SpringBoot3.x为后端框架,深度集成专为Java设计的LangChain4j工具,打破“Python垄断AI开发”的固有认知。你将掌握多模态AI能力与Java系
- AI情绪识别革命:多模态数据库构建全攻略(2024最新版)
AIGC应用创新大全
人工智能数据库网络ai
AI情绪识别革命:多模态数据库构建全攻略(2024最新版)关键词:AI情绪识别、多模态数据库、图像数据、语音数据、文本数据、数据库构建、2024技术摘要:本文全面且详细地介绍2024年AI情绪识别领域中多模态数据库构建的相关知识。从背景引入,讲解多模态数据的核心概念及其关系,阐述核心算法原理与操作步骤,通过项目实战展示实际代码实现,介绍应用场景、工具资源,探讨未来趋势与挑战,并进行总结,同时给出思
- AI让我焦虑,可有解药?
大虫小呓
人工智能AIGC
被AI相关的信息搞焦虑了?这波以生成式人工智能为核心的生产力变革浪潮,从23年开始短短的两年时间里一浪接一浪的奔涌而来,从ChatGPT、AGI,到多模态大模型、Agent、Cursor,到DeepSeek、Manus,到近期的MCP协议、A2A协议等各种新概念、应用或工具的信息接连不断的往我们的脑子冲进来。就像被连续扇耳光,上一个还没反应过来下一个又来了,被扇得脑袋瓜子嗡嗡的!我发现一个普遍的现
- 大模型卷积神经网络(CNN)的架构原理
hao_wujing
cnn架构人工智能
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!一、卷积神经网络(CNN)的核心原理与架构CNN是一种专为结构化数据(如图像、文本)设计的深度学习模型,其核心在于层次化特征提取与参数高效共享,使其成为大模型中视觉和多模态任务的基础组件。1.核心结构分层解析输入层接收预处理后的数据(如图像去均值、归一化),为后续卷积操作提供标准化输入39。卷积层(核心)局部感知:每个卷积核(如3×3)仅处理输入数据的局部区域
- 智能防御原理和架构
hao_wujing
安全
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!智能防御系统通过**AI驱动的动态感知、主动决策与自治响应**构建自适应防护体系,其核心在于将被动规则匹配升级为**预测性威胁狩猎**,实现对新型攻击(如AI生成的0day漏洞利用)的有效遏制。以下从原理、架构到技术实现进行体系化拆解:---###⚙️核心防御原理####1.**多模态威胁感知**-**跨域数据融合**:-网络层:DPI深度包检测(如Zeek解析T
- 时尚搭配助手,深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统
忆愿
高质量领域文章keras人工智能深度学习机器学习python
文章目录引言:当算法遇见时尚第一章数据工程:时尚系统的基石1.1数据获取的多元化途径1.2数据预处理全流程1.2.1图像标准化与增强1.2.2多模态数据处理第二章模型架构设计:从分类到推荐2.1基础CNN模型(图像分类)2.2多任务学习模型(属性联合预测)第三章推荐算法核心3.1协同过滤与内容推荐的融合第四章系统优化4.1注意力机制应用第五章实战演练5.2实时推荐API实现第六章前沿探索:时尚AI
- AIGC与自动驾驶:文心一言的车载交互设计
AI天才研究院
ChatGPT实战计算AgenticAI实战AIGC自动驾驶文心一言ai
AIGC与自动驾驶:文心一言的车载交互设计关键词:AIGC、自动驾驶、车载交互、文心一言、自然语言处理、多模态交互、用户体验摘要:本文深入探讨人工智能生成内容(AIGC)技术在自动驾驶领域的创新应用,特别是百度文心一言如何重构车载交互体验。通过解析文心一言的核心技术架构、多模态融合算法、场景化交互模型,结合具体代码实现和数学模型,揭示其在语音交互、情境理解、个性化服务等场景中的技术优势。同时通过项
- 【GitHub开源项目实战】LLM-Cookbook 中文大模型工程手册全解析:多场景落地应用与技术优化路径深度实践
GitHub开源实战|LLM-Cookbook中文大模型工程手册全解析:多场景落地应用与技术优化路径深度实践关键词LLM-Cookbook,中文大模型,Datawhale,大模型实战,LangChain应用,多模态集成,RAG系统,国产模型适配,大模型微调,开源实战解析摘要LLM-Cookbook是由Datawhale社区发起并持续维护的中文大模型应用工程实践项目,旨在系统性总结大模型在中文语境下
- AI技术正在深度重构全球产业格局,其影响已超越工具属性,演变为推动行业变革的核心引擎。
一、AI如何重塑AI的工作与行业(AI助手领域)能力升级理解与生成:基于LLM(大语言模型),AI能处理开放式问题、撰写报告、翻译代码,替代部分人类知识工作。个性化交互:通过用户历史对话分析,提供定制化建议(如学习计划、投资策略)。多模态扩展:结合图像/语音识别(如GPT-4V),实现图文分析、医学影像解读等跨模态任务。行业变革客服行业:AI客服处理70%+常规咨询(如阿里小蜜),人力转向复杂问题
- 颠覆人机交互!多模态 AI Agents 大模型如何用 5 大模式开启智能新时代?
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列七颠覆人机交互!多模态AIAgents大模型如何用5大模式开启智能新时代?一、从“单一感知”到“多模态融合”:A
- 如何学习智能体搭建
如何学习智能体搭建前言随着人工智能的发展,智能体(Agent)成为自动化、交互式应用和自主决策系统中的核心角色。本书将从零基础出发,系统讲解智能体的基本原理、常见框架、实战搭建与进阶技巧,帮助你快速上手并应用于实际项目。目录智能体基础认知智能体的核心组成主流智能体开发框架本地智能体与云端智能体选型智能体的任务自动化与插件集成智能体的知识检索与上下文管理智能体的多模态扩展智能体安全与可控性智能体实战
- AAAI—24—Main—paper(关于Multi—Modal的全部文章摘要)
我们生活在一个由多种模态(Multimodal)信息构成的世界,包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等,当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态学习多模态机器学习旨在处理学习(视觉,听觉,语言等)不同模态融合交织的信息。下游任务(1)视觉问答1.视觉问答(visualquestionanswering,VQA).给予视觉输入(图像或视频),VQA代表了正确提供一个问题
- AI驱动的个人工作革命:基于DeepSeek构建全场景智能工作助理(含源代码+多应用场景)
AI_DL_CODE
DeepSeek深度应用人工智能DeepSeek个人智能助理LangChain任务自动化知识管理大模型应用
摘要:本文详细阐述基于DeepSeek大模型构建个人工作助理的完整技术方案,通过LangChain实现任务分解、知识检索与工具调用的智能协同。方案融合向量数据库、多模态交互与个性化学习算法,构建涵盖邮件处理、会议管理、文档生成等15大核心工作场景的自动化系统。文中提供可运行代码、完整部署指南及效能测试数据,实现邮件处理效率提升13倍、会议纪要生成时间缩短100%、任务安排错误率降低83%的显著优化
- 心理健康语音分析AI模型:开启心理评估新时代
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人工智能语音识别ai
心理健康语音分析AI模型:开启心理评估新时代关键词:心理健康评估、语音信号处理、情感计算、AI模型、多模态融合摘要:传统心理评估依赖量表问卷和人工观察,存在主观性强、效率低、难以实时监测等局限。本文将带您走进“心理健康语音分析AI模型”的世界,从基础概念到核心技术,从算法原理到实战案例,揭秘AI如何通过“听声音”读懂心理状态,开启心理评估的智能化新时代。背景介绍目的和范围心理健康问题已成为全球公共
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(151)
胖头鱼爱算法
#mllm_arxiv语言模型人工智能自然语言处理论文阅读论文笔记
ANovelMLLM-basedApproachforAutonomousDrivinginDifferentWeatherConditions➡️论文标题:ANovelMLLM-basedApproachforAutonomousDrivinginDifferentWeatherConditions➡️论文作者:SondaFourati,WaelJaafar,NouraBaccar➡️研究机构:
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(152)
胖头鱼爱算法
#mllm_arxiv语言模型人工智能自然语言处理论文笔记论文阅读
VidComposition:CanMLLMsAnalyzeCompositionsinCompiledVideos?➡️论文标题:VidComposition:CanMLLMsAnalyzeCompositionsinCompiledVideos?➡️论文作者:YunlongTang,JunjiaGuo,HangHua,SusanLiang,MingqianFeng,XinyangLi,RuiM
- 多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
python大模型多模态大模型AIGC机器学习深度学习DeepSeek
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新出书籍配套视频【陈敬雷】推荐算法系统实战全系列精品课【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型系列四多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破更多技术内容总结GPT多模态大模型系列四多模态大模型
- 【AI大模型前沿】OmniAudio:阿里通义实验室的空间音频生成模型,开启沉浸式体验新时代
寻道AI小兵
AI大模型-前沿技术追踪人工智能音视频开源AIGC语言模型
系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath:如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3:多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破4【AI大模型前沿】阿里QwQ-32B:320亿参数推理大模型,性能比肩DeepSeek-R1,免费开源5【AI大模型前沿】TRELLI
- 多模态AI声纹特征处理与多模态生物识别系统
一、声纹特征处理在多模态AI系统中,声纹特征的处理是实现高精度生物识别的关键步骤之一。以下是声纹特征处理的主要流程:数据预处理语音增强:对采集到的语音信号进行降噪处理,以提高信号质量。语谱图生成:将增强后的语音信号转换为语谱图,语谱图是一种时间-频率表示,能够直观地展示语音信号的频谱变化。图像转换:将彩色语谱图转换为灰度图,进一步进行二值化处理,以便提取纹理特征。特征提取MFCC特征:梅尔频率倒谱
- RAG实战指南 Day 11:文本分块策略与最佳实践
在未来等你
RAG实战指南RAG检索增强生成文本分块语义分割文档处理NLP人工智能
【RAG实战指南Day11】文本分块策略与最佳实践文章标签RAG,检索增强生成,文本分块,语义分割,文档处理,NLP,人工智能,大语言模型文章简述文本分块是RAG系统构建中的关键环节,直接影响检索准确率。本文深入解析5种主流分块技术:1)固定大小分块的实现与调优技巧;2)基于语义的递归分割算法;3)文档结构感知的分块策略;4)LLM增强的智能分块方法;5)多模态混合内容处理方案。通过电商知识库和科
- 推测性解码:加速多模态大型语言模型的推理
人工智能培训咨询叶梓
人工智能前沿语言模型人工智能自然语言处理计算机视觉推理多模态算法
大模型(LLMs)以其卓越的性能在多个应用场景中大放异彩。然而,随着应用的深入,这些模型的推理速度问题逐渐凸显。为了解决这一挑战,推测性解码(SpeculativeDecoding,SPD)技术应运而生。本文深入探讨了SPD在多模态大型语言模型(MLLMs)中的应用,尤其是针对LLaVA7B模型的优化。MLLMs通过融合视觉和文本数据,极大地丰富了模型与用户的互动,但同时也面临着自回归生成和内存带
- 揭秘图像LLM:从像素到语言的智能转换
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉深度学习人工智能机器学习算法语言模型
图像LLM是怎么工作图像LLM(多模态大语言模型)的核心是将图像转化为语言模型能理解的“语言”,并与文本深度融合。以下结合CLIP、DALL-E、GPT-4V等主流模型,通过具体例子说明其工作机制:一、图像→特征向量:从像素到“密码”例子:识别“戴墨镜的猫”视觉编码器提取特征使用ResNet或ViT(VisionTransformer)作为图像编码器,将图片分解为局部像素块(如16x16像素)。每
- MMaDA:开启多模态扩散语言模型新篇章
MMaDA:开启多模态扩散语言模型新篇章MMaDAMMaDA-Open-SourcedMultimodalLargeDiffusionLanguageModels项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/MMaDA项目介绍MMaDA(MultimodalLargeDiffusionLanguageModels)是一款全新的多模态扩散基础模型,旨在在文本推理、多模
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
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
TriggerListenerJobListenerquartz
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
javasocket
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
jspservletJava Webjsp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
javaweb.xmlservletjsp-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
CDIJSF 2.2ViewScoped
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
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 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
WebAjax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
oracleCONSTRAINT
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
VOmavenpo
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
htmlUIcss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