- 高通 QCS8550 大模型性能深度解析:从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark
伊利丹~怒风
Qualcomm人工智能AI编程pythonarm自然语言处理
前言在人工智能技术狂飙突进的时代,大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态,从智能客服到多模态交互,从边缘推理到端侧部署,其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后,离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台,凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎,在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算,还通过软硬件协同优化
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征,并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度,成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍:一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征,并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括:卷积层(
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
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- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
?Agony
lstm人工智能rnn
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- 【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
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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
- 拼多多商品详情API接口:社交电商的得力助手
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在"人找货"向"货找人"的范式转移中,拼多多凭借社交裂变模式重塑中国电商格局。其商品详情API接口作为连接6.8亿消费者与1500万商家的数字纽带,日均调用量突破100亿次,支撑着秒杀、拼团、砍价等特色玩法。这一技术工具不仅是数据通道,更是社交电商生态的神经中枢,驱动着用户增长、流量分发和交易转化的全链路优化。一、技术解码:商品详情API的架构设计与核心能力高并发架构体系分片存储策略:采用TIDB
- 误差的回响:反向传播算法与神经网络的惊天逆转
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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
- python做生物信息学分析_Python从零开始第五章生物信息学①提取差异基因
吴敬欣
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目前来说,做生物信息学的人越来越多,但是我觉得目前而言做生信的主要有三类人:老本行是做实验的,做生信可能是为了辅助研究或者是为了发paper(有非常多的临床生选择趟生信这波水)主要是做生信的,主要涵盖高通量测序数据分析,组学数据分析等等,专门从事生物学数据分析的这群人,其大部分也是本科生物狗作为强大的生力军,以调包写R,python为主。那么这群人就要熟悉看各种包的tutorial以及如何进行常规
- 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)
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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<
- 量子机器学习前沿:量子神经网络与混合量子-经典算法
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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)第九章 多元函数微分法及其应用第四节隐函数的求导公式
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以下是将含LaTeX标记的内容转为纯文本的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》(同济·第7版)第九章第四节隐函数的求导公式。我会用最通俗的语言和具体例子,带你彻底理解这个核心概念。如果中途有疑问,随时提出,我们一步步解决!一、隐函数是什么?为什么需要它?1.显函数vs隐函数显函数:直接写出因变量和自变量的关系,例如:y=f(x)或z=f(x,y)隐函数:因变量和自变量的关系隐含在一个方程中,例
- 高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第五节可降阶的高阶微分方程
没有女朋友的程序员
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好的,这是将您提供的高等数学第七章第五节教案内容中的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》第七章第五节“可降阶的高阶微分方程”。高阶微分方程(如二阶、三阶)直接求解困难,但许多方程可以通过“降阶”转化为低阶方程(如一阶方程)来求解。本节重点讲解三类可降阶的高阶微分方程,掌握它们的解法对后续学习至关重要。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握。一、可降阶高
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第九章 多元函数微分法及其应用第三节多元复合函数的求导法则
没有女朋友的程序员
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以下是将含LaTeX标记的内容转为纯文本的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》(同济·第7版)第九章第三节多元复合函数求导法则。我会用“买菜路线”和“温度变化”两个生活例子,带你彻底理解这个核心概念。如果中途有疑问,随时提出,我们一步步解决!一、从买菜路线说起:为什么需要链式法则?场景:小明从家出发,先骑车到菜市场(路程x公里),再步行到超市(路程y公里)。已知:骑车速度v_x=20km/h,
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- RNN笔记
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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
- 从0开始学习计算机视觉--Day04--线性分类
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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
- VLLM:虚拟大型语言模型(Virtual Large Language Model)
大霸王龙
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VLLM:虚拟大型语言模型(VirtualLargeLanguageModel)VLLM指的是一种基于云计算的大型语言模型的虚拟实现。它通常是指那些由多个服务器组成的分布式计算环境中的复杂机器学习模型,这些模型能够处理和理解大量的文本数据。VLLM的核心是“大型语言模型”,这是一种通过深度神经网络训练的算法,能够在理解和生成人类语言方面表现出极高的能力。解释:虚拟:意味着这个模型不是在单个物理设备
- Day7 神经网络的矩阵基础
神经网络的矩阵基础一、矩阵的基本概念1.矩阵的定义与类型矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。在神经网络中,矩阵是表示和操作数据的基本结构。常见的矩阵类型包括:方阵:行数和列数相等的矩阵,记作n×nn×nn×n矩阵。行向量:只有一行的矩阵,可以看作是一个n×1n×1n×1的矩阵。列向量:只有一列的矩阵,可以看作是一个1×n1×n1×n的矩阵。单位矩阵:主对角线上的元素为1,其余元素为0的方阵
- 【软件系统架构】系列四:嵌入式软件-NPU(神经网络处理器)系统及模板
目录一、什么是NPU?二、NPU与CPU/GPU/DSP对比三、NPU的工作原理核心结构:数据流架构:四、NPU芯片架构(简化图)五、NPU的优势六、NPU应用场景视觉识别语音识别自动驾驶智能监控AIoT设备七、主流NPU芯片/架构实例八、开发者工具生态(通用)九、NPU集成建议(嵌入式开发场景)十、NPU芯片选型对比+模型部署流程+嵌入式工程模板1.主流NPU芯片选型对比表2.模型部署流程(以T
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好的,我们进入第五课:拆分模块与使用add_subdirectory()构建子目录项目。目标你将学会如何:拆分项目结构,把不同模块放入子文件夹;在主项目中使用add_subdirectory()引入子模块;使用target_link_libraries()连接模块;初步理解项目的“库化”和模块化管理。场景说明:把math模块拆分成独立模块目录结构如下:modular_project/├──CMak
- 入选 ICML 2025!哈佛医学院等推出全球首个 HIE 领域临床思维图谱模型,神经认知结果预测任务上性能提升 15%
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在人工智能技术突飞猛进的当下,大型视觉-语言模型(LVLMs)正以惊人的速度重塑多个领域的认知边界。在自然图像与视频分析领域,这类模型依托先进的神经网络架构、海量标注数据集与强大算力支持,已能精准完成物体识别、场景解析等高阶任务。而在自然语言处理领域,LVLMs通过对TB级文本语料的学习,在机器翻译、文本摘要、情感分析等任务上达到专业级水准,其生成的学术摘要甚至能精准提炼医学文献的核心结论。然而当
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引言:为什么路由是Web框架的"神经网络"路由是Web应用的骨架,它决定了客户端请求如何被服务器处理和响应。想象一个没有路由的Web应用——就像一座没有路标和门牌的城市,用户根本无法找到目的地。Gin框架的高性能很大程度上归功于其基于RadixTree(基数树)实现的路由引擎,这使得路由匹配速度达到了O(logn)的时间复杂度。对于初中级工程师来说,掌握路由设计不仅是实现API的基础,更是写出高性
- AI时代下的架构设计:从传统到智能化的技术演进
作者:蓝葛亮发布时间:2025年6月关键词:架构设计、AI原生、微服务、云原生、MLOps文章目录第一章:AI架构设计概述第二章:AI原生应用架构模式第三章:微服务在AI系统中的演进第四章:云原生AI架构实践第五章:MLOps与LLMOps工程化第六章:边缘计算与AI融合架构第七章:数据架构的AI化转型第八章:AI架构安全与治理第九章:性能优化与可扩展性第十章:行业案例与最佳实践第一章:AI架构设
- 【深度学习解惑】训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸?
训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸?1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)是处理序列数据的核心模型,但在训练过程中面临两大挑战:梯度消失(GradientVanishing)和梯度爆炸(GradientExplosion)。梯度消失导致长距离依赖难以学习(如文本中相距50个词的关联),而梯度爆炸会造成参数剧烈震荡甚至数值溢出(NaN值)。本文系统分析问题根源并提供工程级解决方案。2.原理解释
- 深入理解AI人工智能深度学习的原理架构
AI学长带你学AI
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深入理解AI人工智能深度学习的原理架构关键词:人工智能、深度学习、原理架构、神经网络、数学模型摘要:本文旨在深入剖析AI人工智能深度学习的原理架构。首先介绍了深度学习的背景,包括其目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了深度学习的核心概念,如神经网络、激活函数等,并通过示意图和流程图进行直观展示。详细讲解了核心算法原理,如反向传播算法,并给出Python代码示例。同时,介绍了深度学习中的数学
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(