NLP/CV：Seq2Seq(应用/思想)→Encoder-Decoder(架构)→Seq2Seq with Attention算法——E-D架构的简介(背景/简介/本质/原理等)、案例应用之详细攻略

guava loadingCache代码示例 IM 胡鹏飞 Java 工具类介绍
publicclassTest2{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{LoadingCachecache=CacheBuilder.newBuilder()//设置并发级别为8，并发级别是指可以同时写缓存的线程数.concurrencyLevel(8)//设置缓存容器的初始容量为10.initialCapacity(10)//设置缓存
高效批量单词翻译工具的设计与应用
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在信息技术飞速发展的今天，批量单词翻译工具通过计算机的数据处理能力，大大提高了语言学习和文字处理的效率。用户通过简单输入单词列表到一个文本文件，并运行翻译程序，即可获得翻译结果并保存至指定文件。该工具集成了内置或外部翻译引擎，利用自然语言处理技术实现快速准确的翻译，并可能提供词性识别等附加功能。尽管机器翻译无法完全取代人工校对，但它为用户提供了一种高效的翻译解
PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）阿牛的药铺算法移植部署 pytorch tensorflow fpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
算法学习笔记：17.蒙特卡洛算法 ——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在计算机科学和数学领域，蒙特卡洛算法（MonteCarloAlgorithm）以其独特的随机抽样思想，成为解决复杂问题的有力工具。从圆周率的计算到金融风险评估，从物理模拟到人工智能，蒙特卡洛算法都发挥着不可替代的作用。本文将深入剖析蒙特卡洛算法的思想、解题思路，结合实际应用场景与Java代码实现，并融入考研408的相关考点，穿插图片辅助理解，帮助你全面掌握这一重要算法。蒙特卡洛算法的基本概念蒙特卡
霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例点云SLAM 算法图形图像处理算法 opencv 图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
霍夫变换（HoughTransform）是一种经典的图像处理与计算机视觉算法，广泛用于检测图像中的几何形状，例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”，从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入：边缘图像（如经过Canny边缘检测）输出：一组满足几何模型的形状（如直线、圆）关键思想：图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
用OpenCV标定相机内参应用示例（C++和Python）
下面是一个完整的使用OpenCV进行相机内参标定（CameraCalibration）的示例，包括C++和Python两个版本，基于棋盘格图案标定。一、目标：相机标定通过拍摄多张带有棋盘格图案的图像，估计相机的内参：相机矩阵（内参）K畸变系数distCoeffs可选外参（R,T）标定精度指标（如重投影误差）二、棋盘格参数设置（根据自己的棋盘格设置）：棋盘格角点数：9x6（内角点，9列×6行）；每个
cvc降噪和主动降噪_音频知识：CVC降噪和ANC主动降噪的区别和应用汪国 cvc降噪和主动降噪
原标题：音频知识：CVC降噪和ANC主动降噪的区别和应用降噪，对于需要长时间戴耳机的人群来讲，起到了很好的保护作用。然而在购买蓝牙耳机时总会听到商家在宣传耳机所具备的CVC、ANC降噪功能，尽管听过很多商家描述，有些小伙伴依然不是很明白这两者之间的区别以及应用。现在简单和大家介绍这两个看不懂的降噪名词。CVC降噪(ClearVoiceCapture)是通话软件降噪技术。工作原理是是通过耳机内置的消
Java设计模式实战：高频场景解析与避坑指南 mckim_ 笔记学习 java 设计模式
引言设计模式是软件开发的基石，但许多开发者面对23种模式时容易陷入“学完就忘”或“滥用模式”的困境。本文从工业级项目视角出发，精选10种高频设计模式，结合真实代码案例与主流框架应用，帮你建立模式思维，拒绝纸上谈兵。一、创建型模式：告别new的暴力美学1.工厂方法模式（FactoryMethod）核心痛点：对象创建逻辑散落各处，难以统一管理。场景案例：电商平台需要支持多种支付方式（支付宝、微信、银联
AI音乐模拟器：AIGC时代的智能音乐创作革命 lauo 人工智能 AIGC 开源前端机器人
AI音乐模拟器：AIGC时代的智能音乐创作革命引言：AIGC浪潮下的音乐创作新范式在数字化转型的浪潮中，人工智能生成内容（AIGC）正在重塑各个创意领域。音乐产业作为创意经济的重要组成部分，正经历着前所未有的变革。据最新市场研究数据显示，全球AI音乐市场规模预计将从2023年的5.8亿美元增长到2030年的26.8亿美元，年复合增长率高达24.3%。这一快速增长的市场背后，是AI音乐技术正在打破传
JVM字节码加载与存储中的细节
问题引出：为什么Java定义int型变量为32767时使用的是bipush32767，而定义int型变量为32768时使用的是ldc#4？在Java中，如果这样定义int型变量：publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){inti=0;intj=5;intk=6;intm=32768;intn=32767;}}变量对应的字节码文件内容是这样
深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 深度学习人工智能 python embedding 语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
视频分析：让AI看懂动态画面随机森林404 计算机视觉音视频人工智能 microsoft
引言：动态视觉理解的革命在数字信息爆炸的时代，视频已成为最主要的媒介形式。据统计，每分钟有超过500小时的视频内容被上传到YouTube平台，而全球互联网流量的82%来自视频数据传输。面对如此海量的视频内容，传统的人工处理方式已无法满足需求，这正是人工智能视频分析技术大显身手的舞台。视频分析技术赋予机器"看懂"动态画面的能力，使其能够自动理解、解释甚至预测视频中的内容，这一突破正在彻底改变我们与视
Python selenium 库 AI老李 python python selenium 开发语言
关键要点PythonSelenium库用于自动化Web浏览器，适合测试和爬虫，中文教程资源丰富。推荐菜鸟教程、CSDN博客和Selenium-Python中文文档，涵盖基础到进阶。学习需注意浏览器驱动匹配和动态加载处理，可能需显式等待。资源推荐以下是适合初学者和中级学习者的中文教程：菜鸟教程：提供全面的Selenium教程，包括安装和示例，详见Selenium教程。Selenium-Python中
Python3 内置函数 AI老李 python python
关键要点Python3的内置函数是解释器直接提供的，无需导入即可使用，涵盖数据类型转换、数学操作、序列处理等多种功能。推荐使用官方文档、菜鸟教程和腾讯云开发者社区的中文资源，适合初学者和中级学习者。资源提供详细解释和示例，学习时可结合实际项目实践。简介Python3的内置函数是编程中常用的工具，方便用户快速实现各种操作。以下是几个主要资源，帮助您学习这些函数的用法。资源推荐Python官方文档：内
Python uWSGI 安装配置 AI老李 python python 开发语言
关键要点uWSGI安装和配置适合PythonWSGI应用，资源丰富，适合初学者和中级用户。推荐菜鸟教程和官方文档，涵盖Linux和Windows环境。配置需注意操作系统差异和框架（如Django、Flask）需求。安装步骤uWSGI安装通常通过pip或源码编译完成。以下是基本步骤：Linux：安装依赖（如build-essentialpython-dev），然后用pipinstalluwsgi或编
【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用 Jackilina_Stone 人工智能 Qualcomm SNPE
目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE（SnapdragonNeuralProcessingEngine），是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架，能够支持多种深度学习模型，包括Pytor
深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包 Atticus-Orion 上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能 NPU 昇腾 CANN
介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器，具有强大的AI计算能力，而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构，用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心，包括控制CPU和AICPU，前者用于控制处理器整体运行，后者承担非矩阵类复杂计算。此外，还拥有AICore
Ubuntu 服务器虚拟主机,ubuntu云服务器虚拟机 Gamer42 Ubuntu 服务器虚拟主机
ubuntu云服务器虚拟机内容精选换一换通过云服务器或者外部镜像文件创建私有镜像时，如果云服务器或镜像文件所在虚拟机的网络配置是静态IP地址时，您需要修改网卡属性为DHCP，以使私有镜像发放的新云服务器可以动态获取IP地址。本节以WindowsServer2008R2操作系统为例。其他操作系统配置方法略有区别，请参考对应操作系统的相关资料进行操作，文档中不对此进行详细说明后端虚拟机绑定EIP。登录
深度学习图像分类数据集—桃子识别分类 AI街潜水的八角深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
法律科技领域人工智能代理构建的十个经验教训，一位人工智能工程师通过构建、部署和维护智能代理的经验教训来优化法律工作流程的历程。知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 ai
目录介绍什么是代理人？为什么它对法律如此重要？法律技术中代理用例示例-合同审查代理-法律研究代理在LegalTech中使用代理的十个教训-教训1：即使代理很酷，它们也不能解决所有问题-教训2：选择最适合您用例的框架-教训3：能够快速迭代不同的模型-教训4：从简单开始，必要时扩展-教训5：使用跟踪解决方案；您将需要它-教训6：确保跟踪成本，代理循环可能很昂贵-教训7：将控制权交给最终用户（人在环路中
Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式（教程含源码）知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 llama 人工智能 nvidia llm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合，才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来，人机交互领域发生了重大变化，尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本，但人们对语音交互的兴趣日益浓厚，以使人机对话更加无缝和自然。然而，实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字：Llama-Omni
什么是热力学计算？它如何帮助人工智能发展？知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能量子计算
现代计算的基础是晶体管，这是一种微型电子开关，可以用它构建逻辑门，从而创建CPU或GPU等复杂的数字电路。随着技术的进步，晶体管变得越来越小。根据摩尔定律，集成电路中晶体管的数量大约每两年增加一倍。这种指数级增长使得计算技术呈指数级发展。然而，晶体管尺寸的缩小是有限度的。我们很快就会达到晶体管无法工作的阈值。此外，人工智能的进步使得对计算能力的需求比以往任何时候都更加迫切。根本问题是自然是随机的（
上海交大：工具增强推理agent
标题：SciMaster:TowardsGeneral-PurposeScientificAIAgentsPartI.X-MasterasFoundation-CanWeLeadonHumanity’sLastExam?来源：arXiv,2507.05241摘要人工智能代理的快速发展激发了利用它们加速科学发现的长期雄心。实现这一目标需要深入了解人类知识的前沿。因此，人类的最后一次考试（HLE）为评
C语言手写简易 DNS 客户端（接收部分）（Charon） c语言开发语言
本文通过纯C语言手动构造DNS请求报文，使用UDP协议发送到公共DNS服务器，并接收响应，完整演示DNS请求流程。主流程：dns_client_commit()这是整个流程的核心函数，下面我们按顺序拆解每一步的逻辑，尤其突出发送sendto与接收recvfrom的设计思路和实现。第一步：创建UDP套接字intsockfd=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM,0);if(sockfd
微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用 MicroTech2025 量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别，从医疗影像分析到安防监控，计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下，量子计算作为一种颠覆性的计算模式，以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间，为解决这一难题提供了新的思路。微算
中国银联豪掷1亿采购海光C86架构服务器信创新态势海光芯片 C86 国产芯片海光信息
近日，中国银联国产服务器采购大单正式敲定，基于海光C86架构的服务器产品中标，项目金额超过1亿元。接下来，C86服务器将用于支撑中国银联的虚拟化、大数据、人工智能、研发测试等技术场景，进一步提升其业务处理能力、用户服务效率和信息安全水平。作为我国重要的银行卡组织和金融基础设施，中国银联在全球183个国家和地区设有银联受理网络，境内外成员机构超过2600家，是世界三大银行卡品牌之一。此次中国银联发力
【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5 我爱一条柴ya 学习AI记录 ai 人工智能 AI编程 python
引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
[论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal 0x211 论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名：逐步蒸馏！以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接：http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因：近期任务需要用到蒸馏操作，了解相关知识核心思想：改变视角。原来的视角：把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角：把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪？需要的数据量少，得到的结果好。文章的方法
GPT实操——利用GPT创建一个应用狗木马深度学习 gpt-3 gpt
功能描述信息查询：用户可以询问各种问题，如天气、新闻、股票等，机器人会返回相关信息。任务执行：用户可以要求机器人执行一些简单的任务，如设置提醒、发送邮件等。情感支持：机器人可以与用户进行情感交流，提供安慰和支持。个性化设置：用户可以自定义机器人的回复风格和偏好。技术栈前端：React.js后端：Node.js+Express数据库：MongoDB自然语言处理：OpenAIGPT-3API其他工具：
AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势
AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势：为什么它是中国市场的“AI主力军”？关键词：文心一言,AI大模型,中文处理,多模态融合,产业落地,安全可控,百度ERNIE摘要：在全球AI大模型浪潮中，百度文心一言（ERNIEBot）凭借“懂中文、会多模态、能落地、守规矩”的四大核心优势，成为中国市场最具竞争力的AI产品之一。本文将用“超级大脑”的比喻，从中文理解、多模态能力、产业生态融合、安全可控性四个维度
Js函数返回值 _wy_ js return
一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
MySQL 的 char 与 varchar bylijinnan mysql
今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar 测试举例： CREATE TABLE `varcharLessThan4` ( `lastName` varchar(3) ) ; mysql> desc varcharLessThan4; +----------+---------+------+-
Quartz——TriggerListener和JobListener eksliang TriggerListener JobListener quartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述 listener是一个监听器对象，用于监听scheduler中发生的事件，然后执行相应的操作；你可能已经猜到了，TriggerListeners接受与trigger相关的事件，JobListeners接受与jobs相关的事件。二.JobListener监听器 j
oracle层次查询 18289753290 oracle；层次查询；树查询
.oracle层次查询(connect by) oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者， select empno,mgr,ename,sal from e
通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中酷的飞上天空 javaee 泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。好吧，那就自己再造一个轮子吧。原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码主要类如下： import java.lang.reflect.Field; imp
SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题蓝儿唯美 HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。在《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
Java Socket 多线程实现文件传输随便小屋 java socket
高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。客户端类： package edu.logic.client; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.Buffered
java初学者路径 aijuans java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
APP推广 aoyouzi APP 推广
一，免费篇 1，APP推荐类网站自主推荐最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。 2，各大应用商店首发合作老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。 3，论坛贴吧推广百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
JSP转发与重定向百合不是茶 jsp servlet Java Web jsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向; 转发包括;forward和include 例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面关键代码; req.getRequestDispatcher("reg.html
web.xml之jsp-config bijian1013 java web.xml servlet jsp-config
1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。 2.常见定义： <jsp-config> <taglib> <taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri> <taglib-location> TLD文件所在的位置
JSF2.2 ViewScoped Using CDI sunjing CDI JSF 2.2 ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性 bit1129 zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336 Zookeeper的数据同步协议 Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
Java开发笔记白糖_ java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值 Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(); map.put(1,"a"); map.put(2,"b"); map.put(3,"c"
图片黑色阴影 bozch 图片
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编程之美-饮料供货-动态规划 bylijinnan 动态规划
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class BeverageSupply { /** * 编程之美饮料供货 * 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。 * 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
ajax大参数（大数据）提交性能分析 chenbowen00 Web Ajax 框架浏览器 prototype
近期在项目中发现如下一个问题项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
[宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造 comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大.... 地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 daizj oracle CONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
Gradle入门教程 dengkane gradle
一、寻找gradle的历程一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
C语言简单循环示例 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int main(void) { int i; int count = 0; int sum = 0; float avg; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2==0) { count++; sum += i; } } avg
presentModalViewController 的动画效果 dcj3sjt126com controller
系统自带(四种效果)： presentModalViewController模态的动画效果设置： [cpp] view plain copy UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
java 二分查找 shuizhaosi888 二分查找 java二分查找
需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T 一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。 /** * * @param array * 顺序数组 * @param t * 要查找对象 * @return */ public stati
Spring Security（07）——缓存UserDetails 234390216 ehcache 缓存 Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
Dozer 深层次复制 jayluns VO maven po
最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
CSS规范整理（摘自懒人图库） a409435341 html UI css 浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。一、文件规范 1、文件均归档至约定的目录中。具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解：所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中：基本样式库 /css/core
C++动态链接库创建与使用你不认识的休道人 C++dll
一、创建动态链接库 1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成 2.在test.h中添加 extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表); 3.在test.cpp中最后写 extern “C” 返回类型 _decls
Android代码混淆之ProGuard rensanning ProGuard
Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。 ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。官网： http://proguard.sourceforge.net/
程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题 tomcat_oracle jquery 编程 ide
　　现在收集一下：　　排名不分先后，按照发言顺序来的。 1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对 2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好：在汤匙
解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported xp9802 dependency
解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下： [html] view plain copy <build> <pluginManagement

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