- Android Jetpack
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AndroidJetpack翻译Jetpack是一套让开发者更容易开发出完美安卓应用的组件。这个组件帮助你遵循最好的实践,让你减少写一些模板代码,简化复杂的task任务,能让你更加专注自己的业务代码。Jetpack使用的是androidx.*包名,与旧的android.*分开。这意味着它提供向后兼容性并且他会更频繁地更新,确保您始终可以访问最新和最好的Jetpack组件版本。特点加速开发组件可以单
- 红蓝对抗之Windows内网渗透实战
wespten
网络安全AI+渗透测试代码审计等保全栈网络安全开发windows
无论是渗透测试,还是红蓝对抗,目的都是暴露风险,促进提升安全水平。企业往往在外网布置重兵把守,而内网防护相对来说千疮百孔,所以渗透高手往往通过攻击员工电脑、外网服务、职场WiFi等方式进入内网,然后发起内网渗透。而国内外红蓝对抗服务和开源攻击工具大多数以攻击Windows域为主,主要原因是域控拥有上帝能力,可以控制域内所有员工电脑,进而利用员工的合法权限获取目标权限和数据,达成渗透目的。以蓝军攻击
- 大型语言模型与强化学习的融合:迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建
(initial)
大模型科普人工智能强化学习
1.引言大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破,展现了强大的知识存储、推理和生成能力,为人工智能带来了新的可能性。强化学习(RL)作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法,在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合,分析LLM如何赋能RL,并阐述这种融合对于迈向通用人工智能(AGI)的意义。为了更好地理解这一融合的潜力,我们基于“LargeLanguageModela
- 使用Zerotier在私有云服务器中搭建Moon服务器
Adair~Z
新的尝试笔记学无止境网络sshlinux运维
参考文章链接:使用Zerotier在私有云服务器中搭建Moon服务器–Rookiediary导读:我自己在家搭建了一台黑nas,由于使用需求,需要在外访问,但是通过frp又比较麻烦所以选用zerotier组网方案,将zerotier的服务器作为一个中转服务器,但是目前发现zerotier的组网不是很稳定所以决定使用自己的...https://tuyogf.top/%e4%bd%bf%e7%94%a
- CIR-DFENet:结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别
是Dream呀
神经网络计算机视觉人工智能神经网络深度学习
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学业升学和求职工作的先行者!【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
- fastapi和php,Sanic vs Fastapi 性能对比
扫盲君
fastapi和php
Sanic,Fastapi都是优秀的pythonweb异步框架,找了半天没找到靠谱的性能对比测试,只能自己做一个。测试内容:纯get请求、异步ORM读测试工具:WRK测试代码:由于两者代码非常相似,本文就直接放上fastapi的代码demo了。1、纯get请求压测:1.1:代码代码demo1.2:结果1.2.1SanicRunning30stest@http://0.0.0.0:7006/4thr
- 2025年开源大模型全景:语言、多模态与开发工具的前沿探索
软件职业规划
开源
语言类开源大模型1.Llama系列开发者:Meta发布时间:2024年7月参数量:8B、70B、405B特点:Llama系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。它支持文本生成、问答、翻译等多种任务,尤其在处理长篇文本时表现出色,支持高达128K的上下文长度。Meta与超过25个合作伙伴共同推出该系列模型,包括亚马逊云科技、Databricks和英伟达等,推动了开源大模型在工业界
- 使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南
软件职业规划
llama
1.环境准备在开始微调之前,需要确保硬件和软件环境满足要求。合适的环境配置可以显著提高微调效率,并减少潜在的错误。1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力,尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置:GPU:建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。如果条件允许,使用多卡GPU(如RTX4090或A100)可以显著加快训练速度。对于更大的模型(如LLaMA-213B或33B),
- 我与DeepSeek读《大型网站技术架构》(6)- 上
诺亚凹凸曼
架构
永无止境:网站的伸缩性架构伸缩性定义与实现目标网站的伸缩性指通过增减服务器数量灵活调整服务能力,而无需改变软硬件设计。核心目标是实现线性扩容,即新增服务器数量与系统处理能力成正比。两种基本伸缩设计手段(1)物理分离功能实现伸缩纵向分层:将系统按功能分层(如应用层、数据层),分离到不同服务器集群。例如:将数据库服务与应用程序服务器分离。横向分业务:将不同业务模块(如用户系统、支付系统)部署到独立的服
- AI大模型时代,2025大龄程序员如何轻松转型赢未来?
AI大模型学习不迷路
人工智能自然语言处理大模型大语言模型语言模型程序员转行
当前大龄程序员的处境在科技行业的高速发展中,大龄程序员这一群体正面临着前所未有的挑战。随着新兴技术的不断涌现,如云计算、大数据、人工智能等,传统的编程技能逐渐显得“过时”。同时,年轻一代的程序员以更加低廉的薪酬和旺盛的精力涌入市场,加剧了职场的竞争。对于大龄程序员而言,他们不仅需要应对技能更新的压力,还常常受到年龄歧视的影响,尤其是在追求创新和速度的科技公司中。许多大龄程序员发现自己处于尴尬境地,
- 不多 bb,直接来看Java 全栈面试进阶宝典,保底拿下offer
Java程序V
Javajava面试jvm
大家都知道,现在的Java面试是越来越难了!主要原因无非是两个:随着Java这个行业的兴起,不管是在家待业的、对自己现在工作不满意的、大学选错专业的、缺钱的、想自己学的等等这些人绝大部分都是选择了去学习Java!大量人才涌入,导致岗位竞争越来越大,面试也就越来越难!另外一个就是这两年的疫情影响,很多公司都宣布倒闭、裁员。加上互联网行业内卷的推动,面试造火箭工作拧螺丝已经是一个很常见的现象了!最近也
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发引言在金融科技领域,数据可视化是帮助用户快速理解复杂数据的关键工具。随着HarmonyNext的推出,开发者可以利用ArkTS的强大能力,构建高性能、跨平台的金融数据可视化应用。本文将深入探讨如何基于ArkTS开发一个金融数据可视化应用,并通过一个实战案例详细讲解其实现过程。项目背景与需求分析项目背景金融数据通常具有高维度、大
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨设备分布式数据同步应用开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨设备分布式数据同步应用开发引言在分布式系统的开发中,跨设备数据同步是一个极具挑战性的问题。随着HarmonyOSNext的发布,ArkTS作为其核心开发语言,为开发者提供了强大的分布式能力。本文将深入探讨如何利用ArkTS在HarmonyNext平台上开发一个跨设备分布式数据同步应用。我们将从分布式数据管理的基础理论出发,逐步构建一个完整的应用,涵盖数
- MySql数据库等级考试学习分享3(Day7)
weixin_53545579
学习
活动发起人@小虚竹想对你说:这是一个以写作博客为目的的创作活动,旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能,展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴,那么,快来参加吧!我们一起发掘写作的魅力,书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛!提醒:在发布作品前,请将不需要的内容删除。题目以下关于MySQL的叙述中,错误的是()。OA、MySQL为多种编程语
- 长文本、知识库、微调对比
司南锤
程序院学习人工智能
长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段,用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标:理解和生成长篇内容。•优点:•连贯性强,适合处理需要深入理解背景信息的任务。•适合复杂任务,如长篇阅读理解或文章生成。•缺点:•资源消耗大,处理长文本需要更多的计算资源和内存。•受上下文长度限制,可能会丢失一些细节信息。•适用场景:•写作助手:生成长篇博客、报告或故事。•阅读理解:处理长篇阅读理解任务,如学术
- JVM汇总篇
xk_一步一步来
JVMJVM汇总篇
转自:https://blog.csdn.net/wolf_love666/article/details/85712922书中内容来自于深入理解java虚拟机,作者周志明。会融合自己的知识和理解来记录下来,为了赚钱而奋斗!DayDayUp!!!前期准备:准备篇(一)内存管理内存如何划分、内存溢出的原因----点击这里内存分配和垃圾回收-----点击这里(二)虚拟机如何执行数据存储和访问(类文件结
- 增量预训练和微调的区别
做个天秤座的程序猿
大模型原理webkit
文章目录前言一、增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.小结前言增量预训练是一种在现有预训练模型的基础上,通过引入新的数据或任务来进一步训练模型的方法。这种方法的主要目的是在不从头开始训练模型的情况下,利用新数据或特定领域的数据增强模型的能力和性能。增量
- 鸿蒙HarmonyOS NEXT开发:自定义事件拦截(ArkTS组件事件)
「已注销」
鸿蒙ArkTSharmonyos华为鸿蒙android驱动开发
为组件提供自定义的事件拦截能力,开发者可根据事件在控件上按下时发生的位置,输入源等事件信息决定控件上的HitTestMode属性。说明:从APIVersion12开始支持。后续版本如有新增内容,则采用上角标单独标记该内容的起始版本。onTouchInterceptonTouchIntercept(callback:Callback)系统能力:SystemCapability.ArkUI.ArkUI
- Matlab/simulink 风储调频,风电调频,模糊控制,mpc模型预测,虚拟惯性控制,下垂控制。
风储wind-专业frequency
其他
风电采用虚拟惯性控制,储能采用下垂控制。风电利用模糊控制改变系数,根据风速和频率变化系数。做到了自适应控制。MPC通过状态空间表达式通过fk预测下一时刻fk+1频率,仿真结果表明预测频率和实际频率相差不大。因此可以用mpc预测频率,去改变风电出力。这样利用mpc的超前预测能力进而预测风电出力。风电采用虚拟惯性控制。1-模糊控制2-mpc控制。
- 鸿蒙5.0版开发:UI界面[email protected] (componentUtils)
星星不闪包退1
ArkTS鸿蒙5.0ArkUIharmonyos华为android鸿蒙前端UI
往期鸿蒙全套实战文章必看:鸿蒙开发核心知识点,看这篇文章就够了最新版!鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目,看这一篇文章就够了(部分项目附源码)@ohos.arkui.componentUtils(componentUtils)提供获取组件绘制区域坐标和大小的能力。说明:从APIVersion10开始支持。后续
- Linux C++编程死锁排查
大G哥
linuxc++java开发语言运维
在Linux环境下进行C++编程时,多线程能显著提升程序的并发处理能力,让程序在面对复杂任务时表现得更加高效。但多线程编程并非一帆风顺,死锁问题就像隐藏在暗处的“杀手”,随时可能让程序陷入僵局。想象一下,你的程序原本运行得好好的,突然就像被施了定身咒一样,毫无反应,所有的线程都被卡住,无法继续推进。这很可能就是死锁在作祟。死锁一旦发生,程序就像陷入了一个无法自拔的循环,各个线程相互等待对方释放资源
- 鸿蒙NEXT开发【@ohos.arkui.observer (无感监听)】 UI界面API
傲慢的螺蛳粉
日志harmonyos华为鸿蒙鸿蒙系统程序员创富ui
提供UI组件行为变化的无感监听能力。说明从APIVersion11开始支持。后续版本如有新增内容,则采用上角标单独标记该内容的起始版本。导入模块import{uiObserverasobserver}from'@kit.ArkUI';NavDestinationStateNavDestination组件状态。元服务API:从APIversion12开始,该接口支持在元服务中使用。系统能力:Syst
- Node.js 的模块作用域和 module 对象详细介绍
还是鼠鼠
node.jsnode.jsjavascript前端vscodeweb
目录代码示例1.创建模块文件module-demo.js2.导入模块并使用module-demo.js运行结果总结在Node.js中,每个文件都是一个独立的模块,具有自己的作用域。与浏览器JavaScript代码不同,Node.js采用模块作用域,这意味着一个文件中的变量、函数、类等不会污染全局作用域,而是仅在该模块内部有效。这种设计提高了代码的封装性和安全性。module对象是Node.js提供
- HarmonyNext深度解析:ArkUI高效渲染与性能优化实战
披光人
harmonyOSubuntulinux运维
一、HarmonyNext渲染引擎技术演进(约1200字技术解析)HarmonyOSNext在UI渲染架构层面实现了重大突破,其创新的ArkUI渲染引擎采用分层异步架构设计。核心改进包括:原子化渲染管线采用基于Vulkan的跨平台渲染后端,通过原子化渲染指令拆分技术,实现绘制指令的并行执行能力。在华为Mate60系列实测中,复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法,
- 解锁高性能Web应用:Gunicorn、Flask与Docker的高并发部署秘籍
我是瓦力
前端gunicornflask
引言在当今的互联网时代,高并发Web应用已成为许多企业的核心需求。无论是电商平台、社交网络还是实时数据分析系统,高并发能力直接影响到用户体验和业务成败。本文将带你深入探讨如何利用Gunicorn、Flask和Docker,实现高性能、高并发的Web应用部署。Gunicorn、Flask和Docker的基本概念Gunicorn:GreenUnicorn(简称Gunicorn)是一个PythonWSG
- 基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调
汀、人工智能
LLM工业级落地实践LLM技术汇总langchain人工智能大模型推理大模型微调p-tuningfastchatRAG
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调1.推荐的模型组合在默认的配置文件中,我们提供了以下模型组合LLM:Chatglm2-6bEmbeddingModels:m3e-baseTextSplitter:ChineseRecursiveTextSplitterKb_dataset:faiss我们推荐开发者根据自己的业务需求进行模型微调,如果不需
- 超详细的Numpy基础教程!!!
不会爬虫的闲鱼
numpy数据分析python
Numpy是一个开源的Python库,用于支持大型多维数组和矩阵运算,同时提供了大量的数学函数库。它是科学计算中非常重要的工具。Numpy在数据科学中非常重要,因为它提供了高效的数组处理能力和广泛的数学函数库,这对于处理大规模数据集、进行科学计算和机器学习等任务至关重要。一、安装与设置如何安装Numpypipinstallnumpy验证安装的方法importnumpyprint(numpy.__v
- 【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力
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人工智能深度学习R1-Searcher
关于R1-Searcher的报告:第一章:引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中,信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计,2023年全球数据总量已突破120ZB,其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战:语义歧义消除:如何准确理解"A
- 系统架构设计师【第5章】: 软件工程基础知识 (核心总结)
数据知道
系统架构软件工程软考高级系统架构设计师软件工程基础
文章目录5.1软件工程5.1.1软件工程定义5.1.2软件过程模型5.1.3敏捷模型5.1.4统一过程模型(RUP)5.1.5软件能力成熟度模型5.2需求工程5.2.1需求获取5.2.2需求变更5.2.3需求追踪5.3系统分析与设计5.3.1结构化方法5.3.2面向对象方法5.4软件测试5.4.1测试方法5.4.2测试阶段5.5净室软件工程5.5.1理论基础5.5.2技术手段5.5.3应用与缺点5
- STL中list的使用
海马HiMark
C++STLlist
list的底层结构list底层是一个带头节点的双向循环链表,任意位置插入和删除时间复杂度0(1)list迭代器由于list底层是带头节点的双向循环链表,因此list的迭代器需要list的实现者自己提供迭代器怎么实现呢?迭代器的本质是指针,将指针封装出新的类型,指针有的操作,迭代器也视情况支持这些操作,比如:指针++,–,*,->等操作。迭代器在类中将这些操作重载出来即可,然后将list迭代器看作l
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round