- 第一个问题:AI会威胁人类吗?
释迦呼呼
AI一千问人工智能
第一个问题:AI会威胁人类吗?对于这个问题,我的回答是:AI本身并不会威胁人类,但其是否构成威胁取决于人类如何设计、使用和监管它。下面我将从几个角度详细分析。AI的本质:人类的工具AI(人工智能)是由人类创造的工具,它的行为和决策完全基于人类设计的算法和输入的数据。换句话说,AI没有自己的意识、意图或独立的目标,因此它本身并不具备威胁人类的动机或能力。它的作用是由开发者、使用者和管理者决定的。AI
- 在低功耗MCU上实现人工智能和机器学习
电子科技圈
SiliconLabs人工智能机器学习嵌入式硬件经验分享科技物联网mcu
作者:SiliconLabs人工智能(AI)和机器学习(ML)技术不仅正在快速发展,还逐渐被创新性地应用于低功耗的微控制器(MCU)中,从而实现边缘AI/ML解决方案。这些MCU是许多嵌入式系统不可或缺的一部分,凭借其成本效益、高能效以及可靠的性能,现在能够支持AI/ML应用。这种集成化在可穿戴电子产品、智能家居设备和工业自动化等应用领域中,从AI/ML功能中获得的效益尤为显著。具备AI优化功能的
- 《AI与NLP:开启元宇宙社交互动新纪元》
人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下,元宇宙正从概念逐步走向现实,成为人们关注的焦点。而在元宇宙诸多令人瞩目的特性中,社交互动体验是其核心魅力之一。人工智能(AI)与自然语言处理(NLP)技术的迅猛发展,为元宇宙社交互动带来了前所未有的变革与提升,深刻地影响着用户在虚拟世界中的社交方式与体验。自然语言交互,打破沟通壁垒在早期的元宇宙雏形中,用户与虚拟环境、其他用户的交互多依赖于简单的指令输入或有限的动作操作,这种
- 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
- 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,
- 使用LlamaIndex进行Token计数的实战指南
llzwxh888
自然语言处理人工智能python
在人工智能领域,特别是在自然语言处理(NLP)任务中,理解和跟踪Token的使用情况是非常重要的。这篇文章将介绍如何使用LlamaIndex库来进行Token计数,并提供一些实用的代码示例,以便你在自己的项目中应用这些技术。环境设置首先,我们需要设置回调和服务上下文。通过全局设置,我们可以在不需要每次查询时都传递这些设置的情况下使用它们。importosos.environ["OPENAI_API
- 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
- 人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践人工智能架构机器学习深度学习
人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,渗透到各行各业,改变着我们的生活方式和工作模式。从自动驾驶到语音助手,从推荐系统到智能制造,人工智能技术无处不在。然而,许多人对于人工智能的了解仍停留在表面,甚至对其中的一些核心概念感到陌生。本文将围绕人工智能的基础概念、发展历程及核心技术进行详细讲解。我们将通过代码示例和表格对比,帮助大家深入理
- 人工智能时代,程序员如何保持核心竞争力?
大道归简
人工智能AIGC
一、AI辅助编程对程序员工作的影响AI辅助编程工具正在迅速改变程序员的日常工作实践。这些工具提供了强大的功能,如智能代码补全、自动代码生成和代码重构等,极大地提高了编程效率。例如,GitHubCopilot可以根据上下文自动生成代码片段,而Tabnine则能提供智能代码补全建议。这些工具不仅加快了编码速度,还能帮助程序员减少常见错误,提高代码质量。然而,过度依赖AI工具也可能带来一些潜在风险:编程
- 数字人源码源头搭建技术全攻略,支持OEM
余18538162800)
python
引言在人工智能与多媒体技术迅猛发展的当下,数字人已从概念构想逐步走进现实应用,广泛渗透于娱乐、教育、医疗、金融等多个领域。搭建数字人源码系统是一项综合性的技术工程,融合了计算机图形学、人工智能、语音处理等多学科前沿技术。本文将深入剖析数字人源码搭建的技术细节,为开发者提供详尽的技术开发指南。技术选型与架构设计图形渲染技术实时渲染引擎:Unity:作为一款跨平台的实时渲染引擎,Unity在数字人开发
- 数据飞轮:激活数据中台的数据驱动引擎
Earth explosion
kafka
在数字化转型的浪潮中,企业面临着如何有效利用海量数据驱动业务增长的挑战。数据中台,作为企业数据集成和分析的关键基础设施,往往未能充分发挥其潜力,成为数据的沉睡之地。数据飞轮作为一种新兴的数据驱动模型,提供了唤醒数据中台并实现数据流动的新思路。本文将探讨数据飞轮的概念、构建方法以及如何通过数据飞轮实现数据中台的活力焕发。随着人工智能和大数据技术的发展,企业拥有了收集和处理前所未有的数据量的能力。然而
- 大语言模型基础
MatrixSparse
大模型人工智能语言模型自然语言处理人工智能
简介AI大模型是“人工智能预训练大模型”的简称,包含了“预训练”和“大模型”两层含义,二者结合产生了一种新的人工智能模式,即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调,或仅需要少量数据的微调,就能直接支撑各类应用。AI大模型主要分为三类:大语言模型、CV大模型和多模态大模型,我将分别介绍它们的背景知识、关键技术、演进路线和挑战。什么是大语言模型大语言模型(LargeLanguageModel,LL
- 一文介绍DeepSeek的模型蒸馏和模型量化技术
江湖人称麻花滕
人工智能架构chatgpt开源语言模型
1关于DeepSeek最近大火的DeepSeek给中国AI市场带来了很多热度,在DeepSeek的官网,也反复提及“模型蒸馏”技术。大模型的模型蒸馏和模型量化是当前人工智能领域中重要的研究方向,它们对于提高模型的部署效率、降低资源消耗具有重要意义。2模型蒸馏(ModelDistillation)2.1定义与原理模型蒸馏是一种知识迁移的方法旨在将知识从一个大型的教师模型(TeacherModel)转
- AI训练师团队管理运营思路
姚瑞南
意图识别训练流程及规范智能客服AI项目管理人工智能AIGC语言模型自然语言处理
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录目录大纲1.团队定位2.业务概览3.团队分工4.运营全流程5.衡量目标一、团队定位二、业务概览三、业务分配四、运营流程及步骤1.运营流程2.运营步骤五、指标观测目录大纲1.团队定
- DeepSeek赋能智能交通流量预测与优化:告别拥堵的未来
人工智能专属驿站
计算机视觉人工智能
DeepSeek赋能智能交通流量预测与优化:告别拥堵的未来在城市化快速发展的今天,交通拥堵已成为全球大中城市的“通病”,严重影响人们的出行效率和生活质量。然而,随着人工智能技术的不断进步,特别是DeepSeek这样的先进模型的出现,交通流量预测与优化迎来了新的曙光。DeepSeek凭借其强大的时空预测模型和强化学习框架,为交通流量预测和信号优化提供了全新的解决方案。它能够整合多源数据,包括地磁传感
- AIGC训练效率与模型优化的深入探讨
DARLING Zero two♡
话题AIGC
文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展,人工智能生成内容(AIGC)越来越受关注。AIGC能够通过学习大量数据生成高质量内容,但训练效率和模型优化仍然是关键的研究方向。本博客将深入探AIGC的训练效率,与模型优化的相
- 【零基础保姆级教程】DeepSeek小白速成指南:从入门到实战,1小时掌握AI神器!
emmm形成中
人工智能python
【零基础保姆级教程】DeepSeek小白速成指南:从入门到实战,1小时掌握AI神器!date:2025-02-2220:00:00tags:人工智能新手教程效率工具categories:技术实战前言你是否羡慕别人用AI工具高效产出文案、代码甚至数据分析报告?是否因英语不好或技术门槛而对DeepSeek望而却步?本文将手把手教你零代码基础1小时玩转DeepSeek,覆盖注册、提问技巧、API配置到实
- 2025年普通人转向人工智能运维(AIOps)学习建议(附最新技术实践与资源)
emmm形成中
人工智能运维学习
2025年普通人转向人工智能运维(AIOps)学习建议(附最新技术实践与资源)一、学习路径规划:分阶段掌握核心技能1.基础能力构建(3-6个月)传统运维技能Linux与Shell脚本:掌握Linux系统管理、性能调优及常用命令(如awk、sed处理日志)。监控工具:学习Prometheus、Zabbix等工具,理解指标采集与告警规则配置。自动化运维:熟悉Ansible、Jenkins等工具,编写自
- 【Llama3:8b】手把手教你如何在本地部署 自己的 LLM大模型
AI大模型..
langchainllama人工智能大模型LLMai大模型大模型部署
一、为什么需要本地部署属于自己的大模型?趋势:我们正处于AI人工智能时代,各行各业的公司和产品都在向AI靠拢。打造垂直领域的AI模型将成为每个公司未来的发展趋势。数据安全:在无法掌握核心算法的情况下,许多公司选择使用大公司的成熟方案。然而,这涉及到数据安全的问题。训练垂直定制化的大模型需要大量数据,而数据是公司的核心资产和基石。没有公司愿意将这些关键数据上传到外部服务器,这是公司的命脉所在。本地部
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】大模型就是Agent的大脑
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
【大模型应用开发动手做AIAgent】大模型就是Agent的大脑关键词:大模型,AIAgent,智能决策,任务导向,知识表示,交互式学习,混合智能1.背景介绍1.1问题由来随着人工智能(AI)技术的发展,尤其是深度学习和自然语言处理(NLP)技术的进步,越来越多的应用场景开始采用AI模型来解决复杂的决策问题。然而,当前的AI模型大多依赖于大模型的预训练知识,这些模型虽然在通用知识获取上取得了显著进
- 独立开发者灵感日报:简化您生活的 IT 聊天机器人
前端后花园
前端热门开源项目生活机器人百度人工智能自动化AI编程
独立开发者产品日刊,每日汇集ProductHunt热榜产品介绍,⚡️1句Slogan榨干产品灵魂,⚡️3秒get全球独立开发者的爆款灵感。关注小前,每日捕获全球产品灵感。这是日刊第28篇文章。FleetAICopilotSlogan:简化您生活的IT聊天机器人标签:人工智能·机器人·科技为什么值得推荐:FleetAICopilot是您新的AI驱动的IT助手,可简化设备管理并转换日常IT任务。它通过
- AI DMP 数据基建:如何利用数据提升营销效率
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
AIDMP数据基建:如何利用数据提升营销效率关键词:AI、DMP、数据基建、营销效率、数据驱动、用户画像、精准投放、数据安全摘要:本文深入探讨了AI驱动的DMP(数据管理平台)在现代营销中的关键作用。文章详细阐述了AIDMP数据基建的核心概念、技术原理和实施步骤,包括数据收集、整合、分析和应用等方面。通过结合人工智能技术,DMP能够更精准地构建用户画像,优化营销策略,提高广告投放效率。文章还探讨了
- 人工智能训练师如何做文本数据标注?
小宝哥Code
人工智能训练师人工智能
在人工智能训练中,文本数据标注是非常重要的一个环节。文本数据标注是对数据进行结构化、分类、分词、情感分析、命名实体识别(NER)等操作,为机器学习模型提供准确的输入。以下是常见的文本数据标注任务和对应的Python代码示例。1.文本分类标注文本分类标注是对文本数据进行分类的任务。通常我们会将文本数据标注为不同的类别,比如“体育”、“娱乐”、“政治”等。示例:假设我们有一组新闻文本,我们需要为其分配
- 基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写
AAIshangyanxiu
chatgptpython机器学习深度学习
第一章2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型讲解1、2024AIGC技术最新进展介绍(生成式人工智能的基本概念与原理、最新前沿技术和发展趋势简介)2、国内外大语言模型(ChatGPT4O、Gemini、Claude、Llama3、PerplexityAI、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言、秘塔AI等)对比分析3、OpenAI12天12场直播新功能解读与演示(ChatGPTO1
- 【有啥问啥】DeepSeek NSA(Native Sparse Attention):开启高效推理与降本增效的新篇章
有啥问啥
大模型人工智能算法
DeepSeekNSA(NativeSparseAttention):开启高效推理与降本增效的新篇章在人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)和大语言模型(LLM)的浪潮中,性能与效率一直是研究者和开发者关注的焦点。随着模型规模的不断扩大,计算资源的需求呈指数级增长,这不仅带来了高昂的硬件成本,也对推理速度和实时性提出了严峻挑战。而DeepSeek团队提出的NSA(NativeSparseAtt
- DeepSeek:为医疗数智化注入新动能
数澜悠客
数字化转型人工智能deepseek
DeepSeek掀起企业数智化浪潮在数字化与智能化深度融合的时代背景下,企业数智化转型已从一种趋势演变为关乎生存与发展的必然选择。随着云计算、大数据、人工智能等前沿技术的迅猛发展,数智化转型成为企业提升竞争力、创新业务模式、优化客户体验的关键路径。在这场波澜壮阔的转型浪潮中,DeepSeek以其卓越的技术实力和创新能力,成为众多企业实现数智化飞跃的强大助推器。DeepSeek作为人工智能领域的佼佼
- 计算机毕业设计吊炸天Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测
qq_80213251
javajavaweb大数据课程设计python
开发技术SparkHadoopPython爬虫Vue.jsSpringBoot机器学习/深度学习人工智能创新点Spark大屏可视化爬虫预测算法功能1、登录注册界面,用户登录注册,修改信息2、管理员用户:(1)查看用户信息;(2)出行高峰期的10个时间段;(3)地铁限流的10个时间段;(4)地铁限流的前10个站点;(6)可视化大屏实时显示人流量信息。3、普通用户:(1)出行高峰期的10(5)可视化大
- 一文了解AI大模型相关知识点(含资料分享)
大模型研究院
人工智能机器学习自然语言处理深度学习语言模型大模型
前言,随着人工智能技术飞速发展,AI大模型在各行各业的应用日益广泛,是助力各行业提升产业智能化水平、优化业务流程等必不可少的推力,什么是AI大模型?AI大模型行业应用落地的背景?具体分为几类有哪些特点?现阶段AI大模型在落地过程中面临哪些挑战和可能的方案是什么?今天我们围绕以上几个点简单做个分享!一、AI大模型的定义和背景AI大模型指具有庞大规模和复杂计算结构的机器学习模型,这些模型通常由深度神经
- 清影2.0(AI视频生成)技术浅析(四):计算机视觉(CV)
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC——图像AIGC—计算机视觉人工智能音视频AIGC深度学习机器学习
清影2.0是一个基于人工智能的视频生成平台,其核心计算机视觉(CV)技术包括图像处理与增强、动作捕捉与平滑等。这些技术通过深度学习、生成对抗网络(GAN)、光流估计等方法,实现了高质量的视频生成和编辑。1.清影2.0概述清影2.0的核心目标是通过计算机视觉技术生成高质量的视频内容,其主要功能包括:图像处理与增强:提升视频帧的质量和清晰度。动作捕捉与平滑:捕捉视频中的动作并生成平滑的过渡。2.图像处
- 0基础如何入门Python编程
weixin_33830216
爬虫python游戏
Python目前已经成为最受欢迎的编程语言之一,吸引了一大批粉丝,但是很多人在要跨入的时候犹豫了,原因竟然是觉得零基础学习Python太难了,真的是这样吗?零基础入门Python编程学习有什么好的技巧吗?文章最后有免费的Python资料获取Python因为其清晰易读的风格,广泛的适用性,Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。在TIOBE排行榜中位居第四,是名副其实的人工智能第一语言。风靡的另
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite