- 3.3.2 交易体系构建——缠论操作思路
人大博士的交易之路
数学建模数据挖掘量化分析交易之路分类缠论缠中说禅
本节我们基于交易目标(规避下跌趋势,参与上涨趋势)来构建基于上涨趋势的缠论交易体系。建立上涨趋势的缠论交易体系需要以下几个步骤:识别下跌走势大概率完成的位置等待出现转折结构确定交易模型并交易从概率的角度来说,判断走势结束是个概率事件。为构建成功较高的交易体系我们需要提升识别走势完成的概率,为此我们统计历史走势并进行分析。
- Github 2024-04-29 开源项目周报 Top15
老孙正经胡说
github开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
根据GithubTrendings的统计,本周(2024-04-29统计)共有15个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Python项目11TypeScript项目3Go项目1Svelte项目1JupyterNotebook项目1Swift项目1Ollama:本地大型语言模型设置与运行创建周期:248天开发语言:Go协议类型:MITLicenseStar数量:4242
- 利用Redis发布订阅模式、SSE实现分布式实时站内信系统
weixin_38515820
Javaredisredis分布式java
文章目录前言一、SSE是什么?二、单机与集群的站内信实现方式有何区别?三、Redis发布、订阅模式有何特点?四、代码演示1.数据模型小结2.引入依赖3.配置RedissonClient4.编写RestController用于测试5.编写用户消息订阅逻辑6.实现消息的发布7.实现广播消息的订阅8.个人与团队消息的订阅8.效果演示总结前言站内信功能在各大系统中被广泛应用,本文结合工作的实际场景,使用j
- 基于动态规划与0-1整数规划模型的多阶段生产决策问题研究
NovakG_
数据挖掘动态规划数学建模算法
摘要随着市场竞争的日益激烈,企业将以产品质量作为其发展战略重心,以适应激烈的市场竞争与不断变化的用户需求。本文针对某畅销电子产品生产过程中的决策问题,应用统计学中单边检验、二项分布与正态分布的方法,以最小化产品生产成本为目标,建立了动态规划与0-1整数规划模型。通过数学建模与模拟,为企业的生产提供了科学有效的生产决策依据,降低生产成本并优化资源配置。针对问题一,主要解决两个问题:一是需要设计一个最
- 基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法(附Tensorflow框架下的代码)
Jason_Orton
算法cnnlstm机器学习数据挖掘回归tensorflow
本代码基于Tensorflow框架,即插即用!!!基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)三种强大的技术,通常用于时序数据的回归预测问题。这种结合模型能够有效地处理和预测复杂的时序数据,尤其是包含空间和时间信息的任务,如气象预测、股市分析、电力负荷预测等。1.模型概述该模型的核心思想是通过不同网
- 贪心算法-买卖股票问题
Yuan_Source
算法训练贪心算法贪心算法算法
贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。贪心算法并不保证总是能得到全局最优解,但它通常能得到不错的解,而且其实现简单,效率高。贪心算法的基本思路是:建立数学模型:首先,将问题抽象化,建立数学模型。选择贪心策略:分析问题的特点,确定贪心选择策略。贪心策略是每一步都选择当前状态下的最优解。解决
- 2025asp.net全栈技术开发学习路线图
mabanbang
asp.netcore开发asp.net全栈技术
2025年技术亮点:Blazor已全面支持WebAssembly2.0标准.NET8+版本原生集成AI模型部署能力AzureKubernetes服务实现智能自动扩缩容EFCore新增向量数据库支持特性ASP.NET全栈开发关键技术说明(2025年视角)以下技术分类基于现代企业级应用开发需求:前端生态Blazor是微软基于WebAssembly的前端框架,允许开发者直接使用C#替代Ja
- 2025年AI数字人大模型+智能家居HA引领未来(开源项目名称:AI Sphere Butler)
玩人工智能的辣条哥
开源项目AISphereButler人工智能智能家居DeepSeek大模型知识
介绍开源项目计划:AISphereButler打造全方位服务用户生活的AI全能管家——代号**“小粒”**(管家名称可以随意自定义)GitHub地址:https://github.com/latiaoge/AI-Sphere-Butler项目名称:AISphereButler(创意和设计全球首创)终极愿景:我们的目标是创造一个全方位服务于用户生活的AI全能管家——“小粒”。除了不具备物理形态外,“
- 从Swift桥接文件到Clang-LLVM
weixin_33671935
c/c++swift前端ViewUI
前言今天在Swift工程中不小心创建了一个OC文件,于是乎提示我创建一个桥接文件,那么为什么需要创建桥接文件呢,它的原理又是什么呢?打开百度一搜,全是教你怎么创建桥接文件的,似乎找不到答案~LVVM-LowLevelVirtualMachineClang-CLangeFamilyFrontendforLVVM编译器探究GCCGNU编译器套件(GNUCompilerCollection)包括C、C+
- GTSAM 库详细介绍与使用指南
点云SLAM
点云数据优化工具GTSAMSLAM后端优化最小二乘法计算机视觉贝叶斯
GTSAM库详细介绍与使用指南一、GTSAM概述GTSAM(GeorgiaTechSmoothingandMapping)是由佐治亚理工学院开发的C++开源库,专注于概率图模型(尤其是因子图)的构建与优化,广泛应用于机器人定位与建图(SLAM)、传感器融合、运动规划等领域。其核心优势在于:高效的因子图优化:支持贝叶斯网络建模与非线性优化。增量式求解器(iSAM/iSAM2):适用于实时SLAM问题
- 用示例提升大语言模型的查询分析能力!
llzwxh888
语言模型windows人工智能python
引言随着查询分析的复杂性增加,大语言模型(LLM)在理解如何响应某些场景时可能会面临挑战。为了提高性能,我们可以在提示中添加示例,以便更好地引导模型。本文将详细介绍如何为我们在Quickstart中构建的LangChainYouTube视频查询分析器添加示例,以优化其响应准确性。主要内容设置环境安装依赖项我们需要安装langchain-core和langchain-openai库。#%pipins
- 如何创建自定义Retriever来增强LLM应用程序
llzwxh888
服务器运维python
引言在许多大语言模型(LLM)应用中,我们需要从外部数据源中检索信息,以便生成更准确和相关的响应。这些信息往往通过Retriever模块检索,然后用于生成提示,供LLM进行处理和响应。在这篇文章中,我们将深入探讨如何创建一个自定义Retriever,并提供代码示例来帮助你在自己的项目中实现这一功能。主要内容Retriever接口要创建一个自定义Retriever,你需要扩展BaseRetrieve
- 函数调用和 Java 与 Spring AI 模型的集成
算法资料吧!
javaspring人工智能
SpringAI是一个功能强大的SpringFramework项目,它为Java开发人员带来了人工智能(AI)功能。通过将AI模型集成到Java应用程序中,SpringAI简化了创建智能应用程序的过程,同时利用了Spring生态系统的稳健性。本文将指导您完成使用SpringAI将AI模型集成到Java应用程序中的步骤,特别关注允许AI模型与外部数据源和服务动态交互的函数调用机制。SpringAIS
- 深入探索Mozilla的DeepSpeech:语音识别的新里程碑
温宝沫Morgan
深入探索Mozilla的DeepSpeech:语音识别的新里程碑项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSpeech项目简介是一个开源的语音识别引擎,基于深度学习技术,致力于提供准确、可扩展且易于集成的解决方案。该项目的目标是打破现有的语音识别壁垒,使开发者能够轻松构建支持语音的应用,推动人机交互进入新的时代。技术分析基于Baidu的DeepSpeec
- DeepSeek 到底是什么类型的应用,其核心功能是什么?
AndrewHZ
python生活算法深度学习人工智能语言模型deepseek
DeepSeek是一款多用途的人工智能工具,其核心功能基于大模型技术,覆盖内容生成、数据分析、个性化服务及复杂任务处理等多个领域。以下从应用类型和核心功能两方面展开分析:一、DeepSeek的应用类型通用型人工智能助手DeepSeek被设计为跨行业的通用型AI,适用于生活、学习、工作等场景。例如:生活场景:提供旅游推荐(如黔南的景点、美食)、诗歌创作、儿童故事生成等。专业场景:在金融、保险等领域,
- 探索火山引擎 DeepSeek-R1:高速低延迟AI解决方案引领未来
熬夜磕代码丶
经验之谈火山引擎人工智能
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言火山引擎DeepSeek-R1满血版推荐火山引擎DeepSeek-R1特性总结前言方舟大模型体验中心全新上线,免登录体验满血+联网版DeepSeekR1模型及豆包最新版模型点击登录登录后免费赠送每个模型50万tokens推理额度。火山引擎DeepSeek-R1满血版推荐✨亲爱的朋友们,快来听我发现的好消息!火山引擎推出的D
- 【深度学习】Adam优化器
九筠
机器学习深度学习人工智能
目录1什么是Adam1.1基本概念1.2Adam的数学理解1.2.1计算一阶矩估计(mean)1.2.2计算二阶矩估计(uncenteredvariance)1.2.3矫正一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance)的偏差1.2.4更新模型参数1.3Adam的简单理解2Adam优化算法怎么用2.1导入所需的库和模块2.2定义模型和损失函数2.3定义优化器2.4在训练循
- word2vec(一) CBOW与Skip-Gram模型基础
浮汐
自然语言处理
1.词向量词向量就是用来将语言中的词进行数学化的一种方式,顾名思义,词向量就是把一个词表示成一个向量。这样做的初衷就是机器只认识01符号。所以,词向量是自然语言到机器语言的转换。Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息,即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。Embedding其实就是一个映射,将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中,也就是把原先词
- python自然语言处理—Word2vec模型之Skip-gram
诗雨时
python
Word2vec模型之Skip-gram(跳字)模型一、skip-gram模型图二、skip-gram模型图示例说明举个例子来说明这个图在干嘛:1、假设我们的文本序列有五个词,["the","man","loves","his","son"]。2、假设我们的窗口大小为skip-window=2,中心词为"loves",那么上下文的词即为:"the"、"man"、"his"、"son"。这里的上下文
- 大模型入门指南:非常详细,从零基础到精通,收藏这一篇就够了!
程序员辣条
人工智能语言模型大模型学习AI大模型入门AI大模型
前言随着ChatGPT的到来,大模型[1](LargeLanguageModel,简称LLM)成了新时代的buzzword,各种GPT产品百花齐放。大多数人直接用现有产品就可以了,但对于喜欢刨根问底的程序员来说,能够在本地运行会更有意思。但由于没有相关背景,笔者一开始在接触时,很多GitHub上的搭建教程看得是云里雾里,而且这方面的介绍文章要不就是太晦涩难懂,要不就是太大众小白,于是就有了这篇文章
- Redis 深度解析:高性能缓存与分布式数据存储的核心利器
guihong004
java面试题缓存redis分布式
在现代分布式系统中,性能与可扩展性是开发者面临的核心挑战之一。为了应对高并发、低延迟的需求,缓存技术成为了不可或缺的解决方案。而Redis,作为一款开源的、基于内存的键值存储系统,凭借其卓越的性能、丰富的数据结构和高可用性,成为了缓存领域的佼佼者。本文将深入探讨Redis的核心优势、应用场景及其单线程模型的高效原理,帮助你全面理解Redis在现代系统设计中的重要性。无论你是开发者、架构师还是技术爱
- 手写数字识别 neuralnet_mnist.py 代码解读 来自GPT
阿崽meitoufa
python开发语言神经网络深度学习gpt
这段代码是一个手写数字识别程序,使用的是一个简单的神经网络模型。通过加载训练好的模型(sample_weight.pkl),它对MNIST测试集进行预测,并计算模型的准确率。接下来,我会逐步解析这段代码的主要部分。1.导入所需库importsys,ossys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefrom
- c程序无法正常运行:无法启动程序“......” 系统找不到指定文件
软件黑马王子
C#c语言
来源于程序运行时报错原因:(1)程序错误(情况比较少)(2)代码格式有误(情况比较多)可能从QQ或者微信或者wps等文本编译器copy过来的代码直接粘贴到vs等编译软件中所以出现这种情况。解决方案:可以把代码在编译软件中重新敲一遍
- 清华大学第5弹: 《DeepSeek与AI幻觉》 - 清华大学DeepSeek全套资料完整版 - 持续更新 - PDF免费下载
jiswordsman
人工智能pdf
由清华大学新闻与传播学院与人工智能学院双聘教授沈阳教授团队倾力打造的《DeepSeek与AI幻觉》,全面呈现,共计38页。《DeepSeek与AI幻觉》报告探讨了AI幻觉的成因、评测方法及其影响,并以DeepSeek模型为例,分析数据偏差、知识固化等问题如何导致幻觉现象。报告还提出缓解策略,如联网搜索、提示词优化,并探讨AI幻觉在科学创新和艺术创作中的潜在价值。点击链接免费下载《DeepSeek与
- JDK vs JRE vs JVM:高效图解三者的关系
以恒1
jvm开发语言java
JDKvsJREvsJVM:高效图解三者的关系一、形象比喻汽车工厂三部曲-**JVM(Java虚拟机)**:装配机器人,负责把设计图(字节码)变成真实汽车-**JRE(Java运行环境)**:完整的生产线(机器人+零件库+质检员)-**JDK(Java开发工具包)**:整个工厂(生产线+设计室+研发工具)二、层级关系图(Mermaid流程图)JDKJREJVM基础类库其他工具编译器javac调试工
- Java中JDK、JRE,JVM之间的关系
六七_Shmily
javajava
Java中的JDK、JRE和JVM是三个核心概念,其关系可概括为JDK>JRE>JVM,具体如下:一、定义与作用JDK(JavaDevelopmentKit)定义:Java开发工具包,用于开发和编译Java程序。包含内容:JRE+开发工具(如javac编译器、jar打包工具、javadoc文档生成工具等)+基础类库。适用场景:开发者使用,需安装JDK以编写和调试代码。示例:开发Java应用时,需通
- 第十节:通过Debug解析ChatGLMModel的数据流,理解视觉与语言模型结合架构
tangjunjun-owen
语言模型人工智能自然语言处理GLM-4v-9B多模态大模型教程ChatGLMModel
文章目录前言一、forward的参数解读二、图像编码token数量值方法解读三、input_ids的embedding方法解读1、embedding编码方法2、Embedding源码四、视觉编码方法解读五、inputs_embeds与position_ids编码加工方法解读1、inputs_embeds与position_ids编码方法2、图示解读编码方法3、inputs_embeds与posit
- LLM之提示词工程
樱花的浪漫
大模型与智能体人工智能自然语言处理知识图谱神经网络agent大模型
1.提示与提示工程提示工程作为一门新兴的学科,专注于开发和优化提示技术,旨在提升语言模型(LMs)在各种应用与研究主题中的效能。掌握提示工程技能对于深入理解大型语言模型(LLMs)的潜力与局限至关重要。研究人员借助提示工程,致力于增强LLM在广泛且复杂的任务(如问答系统与算术推理)中的表现。而对于开发人员而言,提示工程则成为设计高效、强大提示技术的关键,这些技术能够无缝对接LLM与其他工具,实现功
- C++:使用 SFML 创建强化学习迷宫场景
煤炭里de黑猫
c++开发语言
在强化学习中,迷宫通常作为一种环境,供智能体(Agent)在其中进行探索和学习。通过设计合适的环境,我们可以训练模型让其通过迷宫找到最优路径。本文将介绍如何使用C++和SFML库来创建一个迷宫场景,并为强化学习模型提供一个可视化的平台。1.安装和配置SFMLSFML是一个开源的跨平台图形库,适用于C++开发。你可以使用它来创建窗口、处理图形、事件、音频等。本项目使用的是SFML的图形模块。配置步骤
- Python:实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式,同时使用 ONNX Runtime 进行推理
煤炭里de黑猫
pythonpytorchcnn
本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络(CNN)模型,并将训练好的模型导出为ONNX格式,之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。在开始使用模型前,需要安装以下Python库。为了提高下载速度,我们将使用国内镜像源进行安装。以下是各个库的安装步骤。1.安装onnxruntimeonnxruntime是用于加载和运行ONNX模型的库。可以通过以下命令使用国内
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,