- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级
智驱力人工智能
算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中,传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备,存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度,阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用,构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景:视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型,通过提取面
- 26、A* Algorithm: An In-depth Guide to Optimal Pathfinding
tree
C#搜索设计模式精解A*AlgorithmPathfindingHeuristicFunction
A*Algorithm:AnIn-depthGuidetoOptimalPathfinding1.IntroductiontoA*AlgorithmA(pronounced“Astar”)isapowerfulalgorithmwidelyusedforpathfindingandgraphtraversal.Itcombinestheadvantagesofbothuniform-costsea
- “自动化失败归因”测试集-Who&When
liliangcsdn
自动化人工智能语言模型
在MAS(Multi-Agent系统)中,Agent之间自主协作、信息链条长,异常常见而且诊断困难。Who&When就是测者MAS系统异常诊断的benchmark。Who&When的prompt问题来源于GAIAandAssistantBench,包含了127个LLMMulti-Agent系统中收集的异常日志,并经过系统和人工处理。Who&When样本配有如下所示的细粒度标注:“谁”(Who):哪
- 游戏寻路之A*算法(GUI演示)
jforgame
从零开始搭建游戏服务器框架javaA星自动寻路
一、A*算法介绍A*算法是一种路径搜索算法,用于在图形网络中找到最短路径。它结合了Dijkstra算法和启发式搜索的思想,通过综合利用已知的最短路径和估计的最短路径来优化搜索过程。在游戏自动寻路得到广泛应用。二、A*算法的基本思想在图形网络中选择一个起点和终点。维护两个列表:开放列表和关闭列表。开放列表用于存储待考虑的节点,关闭列表用于存储已考虑过的节点。将起点加入开放列表。循环以下工作当open
- Linux命令行基础:常用命令与技巧
m0_73843831
chrome前端Linux命令行常用命文件操作权限管理
1.Linux命令行概述Linux命令行(也称为终端或Shell)是Linux操作系统中与用户交互的文本界面。通过命令行,用户可以执行各种任务,如文件管理、进程控制、系统配置等。相比图形用户界面(GUI),命令行具有更高的效率和灵活性,尤其适用于服务器管理和自动化任务。本文将涵盖以下内容:常用命令文件与目录操作权限管理进程管理命令行技巧2.常用命令2.1文件与目录操作ls功能:列出当前目录下的文件
- 【Python常用模块】_Pandas模块3-DataFrame对象
失心疯_2023
Python常用模块数据分析pandas数据挖掘python数据统计数据处理
课程推荐我的个人主页:失心疯的个人主页入门教程推荐:Python零基础入门教程合集虚拟环境搭建:Python项目虚拟环境(超详细讲解)PyQt5系列教程:PythonGUI(PyQt5)教程合集Oracle数据库教程:Oracle数据库教程合集MySQL数据库教程:MySQL数据库教程合集优质资源下载:资源下载合集
- 误差的回响:反向传播算法与神经网络的惊天逆转
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当专家系统在20世纪80年代初期大放异彩,成为人工智能实用化的耀眼明星时,另一股曾经被宣判“死刑”的力量——连接主义(神经网络)——正在寒冬的冻土下悄然涌动,孕育着一场惊天动地的复苏。马文·明斯基和西摩·帕尔特在1969年《感知机》专著中那精准而冷酷的理论批判,如同沉重的封印,将多层神经网络的研究禁锢了近二十年。他们指出的核心死结——缺乏有效算法来训练具有隐藏层的网络——仿佛一道无法逾越的天堑。单
- vue3 使用 Univer Sheets 电子表格组件
小云小白
vue3excelUniverSheet
背景部门要进行在线数据填报:excel表格样式不限;因为要支持直接从excel直接粘贴,经筛选选择:UniverSheetsUniverSheets官网地址https://docs.univer.ai/zh-CN/guides/sheets1、安装和配置#安装核心包pnpmadd@univerjs/presets正常到这就可以了,但是我这边前台报react版本错误,所以去源码包看了一下版本,单独指
- Python编程核心技能提升指南:从第2版到第3版
月末刀戈
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《Python核心编程中文版》详细介绍了Python的基础和高级编程主题,适合不同层次的学习者。覆盖了正则表达式的使用、网络编程基础、互联网客户端协议应用、多线程编程技巧,以及GUI编程等核心模块。本书通过丰富的实例和详细的解析,帮助读者掌握文本处理、网络通信、并发任务处理和桌面应用开发的关键技能,为深入学习和专业实践提供全面支持。1.Python编程基础1.
- 字节放出了款多主体视频生成神器:MAGREF,能在复杂的场景中保持多个主体的连贯性和精确控制 | 生成的视频质量和效果看起来很高,人物、物体、背景都比较自然
lyzybbs
视频大模型音视频opencv目标检测机器学习人工智能计算机视觉语音识别
MAGREF:字节跳动多主体视频生成“黑科技”实战解读近年来,基于扩散模型的视频生成技术正掀起新一轮浪潮,然而在复杂场景下要同时保持多个主体的连贯性与高质量渲染,往往面临诸多挑战——人物与物体会发生遮挡错位、背景与动作衔接生硬、生成结果缺乏对文本提示的精准响应。字节跳动新近开源的MAGREF,通过“掩码引导”(mask-guided)机制为多主体视频合成带来了突破性提升:✅支持多达数主体的协同生成
- 嘉为蓝鲸可观测系列产品入选Gartner《中国智能IT监控与日志分析工具市场指南》
嘉为蓝鲸
可观测嘉为蓝鲸智能运维Gartner可观测
直达原文:嘉为蓝鲸可观测系列产品入选Gartner《中国智能IT监控与日志分析工具市场指南》2025年5月,国际研究机构Gartner发布了《中国智能IT监控与日志分析工具市场指南》(MarketGuideforIntelligentITMonitoringandLogAnalysisToolsinChina),嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心·鲸眼凭借嘉为蓝鲸日志中心与嘉为蓝鲸应用性能观测中心(APM
- 基于OpenCV-python的人脸识别系统
transuperb
完整代码opencvpython人工智能
importsysimportosimporttkinterastkfromtkinter.ttkimportStyleimportnumpyasnpimportcv2fromPILimportImageTk,ImageDraw,ImageFontfrompanel.models.tabulatorimportthemefromModelimport*fromtkinterimportttk,fi
- Git 相关汇总
猫老板的豆
Gitgit
Git详细教程GitGUI的使用Git代码提交规范⚡️多人协作Git完整工作流示例⚡️Git全流程结构与思维导图git官网下载太慢解决方法
- [特殊字符]【零基础搭建短剧系统】爆款短剧平台开发全攻略,7天快速上线!附源码+运营方案
ywyy6798
推客小程序小程序短剧推客系统人工智能短剧系统海外短剧
短剧行业正在爆发!单日流水破百万的短剧平台越来越多,用户付费意愿极强,市场潜力巨大!你是否也想抓住这波红利,却苦于技术门槛高、开发周期长、版权资源难找?别担心,我们为你提供一站式解决方案!为什么选择短剧系统?✅低成本高回报:相比长视频平台,短剧制作成本低、周期短,用户付费转化率高✅流量红利期:各大平台(微信、抖音、快手)都在扶持短剧内容,流量倾斜明显✅多元变现:付费观看、广告分成、会员订阅、分销推
- 数据与ChatBI
ChatBI的核心是让用户用自然语言(如“帮我看看这周的销售额走势”)直接获取数据分析结果,无需懂SQL或技术细节。整个过程就像AI“听懂”你的话、理解需求、生成查询、验证执行、并可视化展示结果。首先,ChatBI的系统架构图展示了整个流程的关键步骤。它从用户输入开始,经过多个AI模块处理,最终输出交互式报表。现在来一步步解析ChatBI的工作流程。1.语音/文字输入——解放双手的起点这是什么?一
- 命令模式:把请求封装成对象的神操作[特殊字符],解耦调用者与接收者的终极方案!
命令模式:把请求封装成对象的神操作,解耦调用者与接收者的终极方案!文章目录命令模式:把请求封装成对象的神操作,解耦调用者与接收者的终极方案!前言:为什么需要命令模式?一、命令模式:请求的封装大师1.1什么是命令模式?1.2为什么需要命令模式?二、命令模式的结构:角色分明的团队合作三、命令模式实战:实际应用场景3.1GUI按钮和菜单项3.2多级撤销功能3.3宏命令(组合命令)四、命令模式在Java标
- MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测(含模型描述及示例代码)
nantangyuxi
MATLAB含模型描述及示例代码算法matlab神经网络大数据人工智能深度学习机器学习
目录MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测(多指标,多图)1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...3项目特点与创新...5<
- C#推箱子游戏源代码解析与实践指南
Boa波雅
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:C#推箱子游戏是一个经典的益智游戏,适合编程初学者学习C#语言和游戏开发的基础知识。本篇文章将深入探讨使用C#语言开发推箱子游戏的源代码,涉及面向对象编程、图形用户界面(GUI)、事件驱动编程、数据结构与算法、状态管理、错误检查与边界条件、游戏逻辑以及调试技巧。通过学习本课程,初学者将能够掌握C#编程的基础和游戏逻辑的实现,并能够创建用户友好的界面。1.面向对
- 量子机器学习前沿:量子神经网络与混合量子-经典算法
软考和人工智能学堂
人工智能#深度学习Python开发经验量子计算
1.量子计算基础1.1量子比特与量子门importnumpyasnpfromqiskitimportQuantumCircuit,Aer,executefromqiskit.visualizationimportplot_histogram#单量子比特操作演示defsingle_qubit_demo():qc=QuantumCircuit(1)qc.h(0)#Hadamard门创建叠加态qc.rz
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第四节一阶线性微分方程
没有女朋友的程序员
高等数学
好的,这是将您提供的高等数学教案内容中的LaTeX公式转换为纯文本格式后的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》第七章第四节“一阶线性微分方程”。这是一阶微分方程中最重要、应用最广泛的一类方程,掌握它的解法对后续学习(如微分方程的应用、高阶线性微分方程)至关重要。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握“一阶线性微分方程”的定义、解法和核心思想。一、一阶线性微分方程的定义:长什么样?1.标
- Python 使用总结之:Python 文本转语音引擎 - pyttsx3 完全指南
wangjinjin180
python开发语言
文本转语音(TTS,Text-to-Speech)技术已经广泛应用于语音助手、智能硬件、教育软件等多个领域。Python提供了多个库来实现TTS,其中pyttsx3是一个非常常用的跨平台TTS引擎。本文将详细介绍如何使用pyttsx3实现文本转语音的功能。一、安装pyttsx3库首先,你需要安装pyttsx3库。你可以通过以下命令来安装:pipinstallpyttsx3pyttsx3是一个离线库
- 【机器学习】数学基础——张量(傻瓜篇)
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量(0维张量)2.向量(1维张量)3.矩阵(2维张量)4.高阶张量(≥3维张量)二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例:张量在神经网络中的运用五、总结:张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中,张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中,还是在高等数学、物
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- 深度学习详解:通过案例了解机器学习基础
beist
深度学习机器学习人工智能
引言机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力,机器可以从数据中自动找到函数,并应用于各种任务,如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中,我们将通过一个简单的案例,逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中,根据所要解决的问题类型,任务
- RNN笔记
sjtu_哈基坤
LLM随笔rnn笔记人工智能
来源见此处概述RNN(RecurrentNeuralNetwork)RNN之所以称为循环神经网络,是因为一个序列的当前的输出与前面的输出也有关.具体表现是网络会对前面的信息进行记忆并且应用于当前输出的计算中.即隐藏层之间的节点也是有连接的.并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出.理论上RNN能对任何长度的序列进行处理,但是在实践中,为了降低复杂性,往往假设当前状态只与前面几
- 几款实用的开发软件SQLyog/xftp/redis可视化工具无需激活
qq_21422587
mysqlSQLyogredis可视化ftp
SQLyog可视化界面:提供直观的GUI操作数据库,减少命令行使用跨平台支持:支持Windows和Linux操作系统强大的查询功能:内置SQL查询编辑器,支持语法高亮和自动完成数据导入导出:支持多种格式的数据导入导出数据库同步:可以比较和同步不同数据库之间的结构和数据可视化工具:提供表结构设计器、视图设计器等可视化工具SSH隧道支持:可以通过SSH安全连接远程数据库SQLyog如有需要请自行下载x
- 三维建模3D扫描汽车车灯抄数设计逆向工程-中科米堆
中科米堆
3d汽车
车灯作为兼具功能性与设计美学的核心部件,其研发流程对精度与效率的要求极高。传统车灯设计依赖手工测绘与模具开发,周期长、成本高,且难以捕捉复杂曲面细节。随着3D扫描与逆向工程技术的突破,中科米堆三维建模3D扫描解决方案正以数字化手段革新这一领域,实现从物理车灯到数字模型的精准转化,为汽车设计注入全新动能。中科米堆三维扫描系统采用蓝光激光扫描技术,可实现0.025mm测量精度,完美适配车灯曲面复杂、反
- 从0开始学习计算机视觉--Day04--线性分类
Chef_Chen
学习计算机视觉分类
从宏观来看,卷积网络可以看做是由一个个不同的神经网络组件组合而成,就像积木一样通过不同类型的组件搭建形成,其中线性分类器是一个很重要的组件,在很多卷积网络中都有用到,所以了解清楚它的工作原理对我们后续的学习会有很大的帮助。线性分类器是参数模型中最简单,最基础的例子,下面我们用输入图片输出图片分类的模型的例子来更进一步地了解它。首先,我们输入一张图片到模型中,输入后我们就会得到f(x,W),x指的是
- 如何设计和训练大模型(神经网络):从入门到精通!
“学习一门技术,先找一套工具和理论研究下去;千万不要反复横跳,什么都想学”大模型作为未来重要的发展方向,很多人想学习大模型技术,但又苦于无从下手;而本公众号前前后后也写过一些怎么学习大模型技术的方法论;但大部分都是从应用的角度作为切入点。但是,有一个问题就是,如果你是一个技术从业者,想学习和设计一款属于自己的大模型,应该怎么做?设计一个自己的大模型大模型作为一门快速发展的新型技术,其理论与实现也是
- 安装数据库首次应用
Array_06
javaoraclesql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求
enter full pathname of java.exe的界面
这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如:【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe!
注意第一次,使用SQL D
- Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法
bijian1013
Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了,通过网上查询资料解决,实践整理了一下。
一.修改Console密码
打开weblogic控制台,安全领域 --> myrealm -->&n
- IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed
Cwind
javaServlets
对于初学者来说,一个常见的误解是:当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码:
protected void doPost() {
if (someCondition) {
sendRedirect();
}
forward(); // Thi
- 基于流的装饰设计模式
木zi_鸣
设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时,可以定义一个类,将已有对象传入,基于已有的功能,并提供加强功能。
自定义的类成为装饰类
模仿BufferedReader,对Reader进行包装,体现装饰设计模式
装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象,并基于被装饰的对象功能,提供更强的功能。
装饰模式比继承灵活,避免继承臃肿,降低了类与类之间的关系
装饰类因为增强已有对象,具备的功能该
- Linux中的uniq命令
被触发
linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容,这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情 况下,第二个及以后更多个重复行将被删去,行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示,则从标准输入读取。
AD:
uniq [选项] 文件
说明:这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情况下,第二个
- 正则表达式Pattern
肆无忌惮_
Pattern
正则表达式是符合一定规则的表达式,用来专门操作字符串,对字符创进行匹配,切割,替换,获取。
例如,我们需要对QQ号码格式进行检验
规则是长度6~12位 不能0开头 只能是数字,我们可以一位一位进行比较,利用parseLong进行判断,或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14}
&nbs
- Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
知了ing
oraclesql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(se
- Python调试
矮蛋蛋
pythonpdb
原文地址:
http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137
1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了,但对比IBM的Python 代码调试技巧:
IBM:包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试:
http://www.ibm.com/d
- webservice传递自定义对象时函数为空,以及boolean不对应的问题
alleni123
webservice
今天在客户端调用方法
NodeStatus status=iservice.getNodeStatus().
结果NodeStatus的属性都是null。
进行debug之后,发现服务器端返回的确实是有值的对象。
后来发现原来是因为在客户端,NodeStatus的setter全部被我删除了。
本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter, 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
- java如何干掉指针,又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针
百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址,通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大,初学者很难掌握, java的出现解决了c,c++中指针的问题 java将指针封装在底层,开发人员是不能够去操作指针的地址,但是可以通过引用来间接的操作:
定义一个指针p来指向a的地址(&是地址符号):
- Eclipse打不开,提示“An error has occurred.See the log file ***/.log”
bijian1013
eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件,发现如下错误:
!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
- spring aop实例annotation方法实现
bijian1013
javaspringAOPannotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP,这里学习使用annotation来实现,使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut
AdviceMethods.jav
- [Velocity一]Velocity语法基础入门
bit1129
velocity
用户和开发人员参考文档
http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html
注释
1.行级注释##
2.多行注释#* *#
变量定义
使用$开头的字符串是变量定义,例如$var1, $var2,
赋值
使用#set为变量赋值,例
- 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理
bit1129
kafka
1. 关于request.required.acks
request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功,默认是0,
0表示即不进行确认即返回。
1表示Leader写成功即返回,此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中
-1表示根据指定的最少Partition确认后才返回,这个在
Th
- lua统计nginx内部变量数据
ronin47
lua nginx 统计
server {
listen 80;
server_name photo.domain.com;
location /{set $str $uri;
content_by_lua '
local url = ngx.var.uri
local res = ngx.location.capture(
- java-11.二叉树中节点的最大距离
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MaxLenInBinTree {
/*
a. 1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7
max=4 pass "root"
- Netty源码学习-ReadTimeoutHandler
bylijinnan
javanetty
ReadTimeoutHandler的实现思路:
开启一个定时任务,如果在指定时间内没有接收到消息,则抛出ReadTimeoutException
这个异常的捕获,在开发中,交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler,例如
private final ChannelHandler timeoutHandler =
new ReadTim
- jquery验证上传文件样式及大小(好用)
cngolon
文件上传jquery验证
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
- 浏览器兼容【转】
cuishikuan
css浏览器IE
浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同
问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。
碰到频率:100%
解决方案:CSS里 *{margin:0;padding:0;}
备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
- Shell特殊变量:Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数
daizj
shell$#$?特殊变量
前面已经讲到,变量名只能包含数字、字母和下划线,因为某些包含其他字符的变量有特殊含义,这样的变量被称为特殊变量。例如,$ 表示当前Shell进程的ID,即pid,看下面的代码:
$echo $$
运行结果
29949
特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字,表示第几个参数。例如,第一个
- 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID!
dcj3sjt126com
unix
翻到一本书,讲到编程一般原则是kiss:Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会,其实不仅编程如此,而且系统架构也是如此。
KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情,并且要做好的程序;编写可以在一起工作的程序,编写处理文本流的程序,因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律,高明的工程师的神圣的“KISS 原
- android Activity间List传值
dcj3sjt126com
Activity
第一个Activity:
import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
- tomcat 设置java虚拟机内存
eksliang
tomcat 内存设置
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2117772
http://eksliang.iteye.com/
常见的内存溢出有以下两种:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
------------
- Android 数据库事务处理
gqdy365
android
使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务,程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功,如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务,如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
- Java 打开浏览器
hw1287789687
打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢?
我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址
使用IE 打开
D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709
使用火狐打开
D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
- ReplaceGoogleCDN:将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件
justjavac
chromeGooglegoogle apichrome插件
Chrome Web Store 安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice
由于众所周知的原因,只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样,通过script标记引用这些资源,让网站访问速度瞬间提速吧
- 进程VS.线程
m635674608
线程
资料来源:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点:
多进程模式最大
- Linux下安装MemCached
字符串
memcached
前提准备:1. MemCached目前最新版本为:1.4.22,可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent,因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令,查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
- java设计模式之--jdk动态代理(实现aop编程)
Supanccy2013
javaDAO设计模式AOP
与静态代理类对照的是动态代理类,动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成,无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作,而且提高了软件系统的可扩展性,因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。
&
- Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持
wiselyman
spring 4
2.1 默认方法(default method)
java8引入了一个default medthod;
用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展
使用default关键字
Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean
2.2
将要被声明成bean的类
public class DemoService {