- 人工智能丨ChatGPT 免费开放网络搜索,能否挑战 Google 的搜索霸主地位?
霍格沃兹测试开发学社测试人社区
人工智能chatgpt
近年来,人工智能的快速发展改变了许多行业,尤其是在信息获取和搜索领域。随着OpenAI推出的ChatGPT系统,它的功能不断增强,而一个重要的新变化是——ChatGPT的网络搜索功能现在对所有用户免费开放。这一变革有可能颠覆Google多年来在搜索引擎领域的统治地位。那么,ChatGPT如何通过这一免费搜索功能重新定义信息搜索方式呢?ChatGPT的网络搜索功能ChatGPT最初是一个文本生成工具
- 【DeepSeek + Chatbox】本地局域网多用户协作全流程!从本地部署到高效交互,深度学习任务这样搞就对了~
磕盐小宋的日常
深度学习人工智能
文章目录『概要』『干货分享』『技术细节』『DeepSeek概述』『工作站配置』『所实现的功能』『具体实现流程』『短板与前瞻』『总结』『概要』最近团队在搞深度学习相关的研究,遇到了个头大的问题:设备依赖太重,每个人都要配备高性能硬件才能跑模型。于是我开始思考,有没有办法让大家共享资源,降低设备要求?经过一番调研和实践,我们终于打通了DeepSeek平台+Chatbox可视化界面的全流程局域网协作方案
- DeepSeek 解决实际问题,提升自己的技术水平和应用能力
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资源链接:https://pan.quark.cn/s/3d4088555ca0资源链接:https://pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e「DeepSeek资料大全」资源链接:https://pan.quark.cn/s/1352425b0645「完整版Dee...键整合包」链接:https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2在人工智能领域风起云涌、技
- 谁说消费级硬件不能玩 DeepSeek - R1 微调?手把手教你进阶AI玩家
硅基创想家
#大模型-DeepSeek系列人工智能DeepSeek大模型微调大模型GPU
微调像DeepSeek-R1这样的大规模人工智能模型可能需要大量资源,但借助正确的工具,在消费级硬件上进行高效训练是可行的。让我们来探索如何使用LoRA(低秩自适应)和Unsloth来优化DeepSeek-R1的微调,实现更快、更具成本效益的训练。一、大规模人工智能模型的微调DeepSeek最新的R1模型在推理性能方面树立了新的标杆,在保持开源的同时,可与专有模型相媲美。DeepSeek-R1的蒸
- Anaconda配置tensorflow-gpu教程
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最近在入门tensorflow深度学习,配置环境吃了不少苦头,写个完整的教程首先得在自己主机上装cuda(我之前就是主机上没装cuda,只在虚拟环境里面装了,结果jupyter里面怎么调都识别不到GPU)打开Nvidia控制面板,左上角帮助-系统信息-组件NVCUDA64.DLL后面的NVIDIACUDA12.1就是你的显卡支持的CUDA版本,去CUDA官网CUDAToolkitArchive|N
- 一个游戏程序员的学习资料【转载】
Snail -Bernoulli
游戏程序员游戏程序员成长路线
想起写这篇文章是在看侯杰先生的《深入浅出MFC》时,突然觉得自己在大学这几年关于游戏编程方面还算是有些心得,因此写出这篇小文,介绍我眼中的游戏程序员的书单与源代码参考。一则是作为自己今后两年学习目标的备忘录,二来没准对别人也有点参考价值。我的原则是只写自己研究过或准备研究的资料,所以内容无疑会带上强烈的个人喜好色彩,比如对网络,数据库等重要方面完全没有涉及。因为自己主要对三维图形引擎,人工智能算法
- Bedrock Claude Chat: 基于AWS Bedrock和Claude的智能聊天机器人
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BedrockClaudeChat:智能聊天的新选择在人工智能和自然语言处理技术飞速发展的今天,智能聊天机器人正在各行各业得到广泛应用。AWS推出的BedrockClaudeChat项目为开发者提供了一个强大而灵活的聊天机器人解决方案,让构建智能对话系统变得前所未有的简单。项目概述BedrockClaudeChat是一个基于AmazonBedrock平台和Anthropic公司Claude大语言模
- 2001-2022年 上市公司数字赋能指数(TF-IDF)数据:评估企业数字化转型的关键指标
小王毕业啦
大数据tf-idf大数据社科数据人工智能
上市公司数字赋能指数(TF-IDF)数据:评估企业数字化转型的关键指标上市公司数字赋能指数是一个衡量企业利用数字技术提升业务能力和效率的综合性指标。该指数通过量化分析企业在大数据、云计算、人工智能等数字技术应用方面的能力,反映企业数字化转型的深度和广度。获取数据点这里:2001年-2022年上市公司-数字赋能指数(TF-IDF)(Excel+dta)数字赋能指数的重要性数字化转型:推动企业实现数字
- 2025智能系统工程-中国人工智能系列白皮书报告200+份汇总解读|附PDF下载
数据挖掘深度学习人工智能算法
原文链接:https://tecdat.cn/?p=40836在当今科技飞速发展的时代,人工智能正以前所未有的速度渗透到各个行业,深刻改变着人们的生活与工作方式。本报告汇总解读聚焦智能系统工程这一前沿领域,深入剖析其发展现状、关键技术、应用实践及未来趋势。本报告汇总洞察基于文末269份人工智能行业研究报告的数据,报告合集已分享在交流群,阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。报告首先对智能系
- 全套清华大学DeepSeek教程来袭
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资源链接:https://pan.quark.cn/s/3d4088555ca0资源链接:https://pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e「DeepSeek资料大全」资源链接:https://pan.quark.cn/s/1352425b0645「完整版Dee...键整合包」链接:https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2在当今这个人工智能飞速发展
- Python从0到100(六十八):Python OpenCV-图像边缘检测及图像融合
是Dream呀
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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,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- LSTM:解决梯度消失问题
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍在深度学习领域,循环神经网络(RNN)是一种处理序列数据的强大工具。然而,RNN在处理长序列时面临着梯度消失的问题。为了解决这个问题,Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出了长短期记忆(LSTM)网络。本文将深入探讨LSTM如何解决梯度消失问题。2.核心概念与联系2.1梯度消失问题在深度神经网络中,梯度消失是一个常见的问题。当网络的层数增加时,反向传播的梯度会随着
- 基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版(视频教程+课件+源码+数据)
AI方案2025
深度学习人工智能
基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版,包含视频教程、PPT课件和源码.01项目介绍.mp402SSD算法原理回顾.mp403数据集收集.mp404自定义数据集.mp405生成anchors.mp406展示anchors.mp407计算iou值.mp408计算target.mp409定义模型.mp410模型训练.mp411预测和总结.mp412ssd生成anchor源码编写.mp413计算of
- 55、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-16、使用LSTM解决RNN梯度消失和梯度爆炸的问题,重写莎士比亚风格文章。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习rnn人工智能自然语言处理神经网络
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
- 解锁机器学习核心算法 | K -近邻算法:机器学习的神奇钥匙
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法算法机器学习近邻算法KNNk-近邻算法pythonscikit-learn
一、引言今天我们继续学习机器学习核心算法——K-近邻(K-NearestNeighbors,简称KNN)算法。它就像是一位经验丰富的“老江湖”,以其简单而又强大的方式,在众多机器学习任务中占据着不可或缺的地位。K-近邻算法,作为机器学习中的一种基本分类与回归方法,以其独特的“基于邻居投票”策略而闻名。它的核心思想简单易懂,就如同我们在生活中判断一个人可能的兴趣爱好时,会参考他身边最常接触的朋友们的
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)详细解释(带示例)
浪九天
人工智能理论支持向量机算法机器学习
目录基本概念线性可分情况线性不可分情况工作原理示例Python案例代码解释基本概念支持向量机是一种有监督的机器学习算法,可用于分类和回归任务。在分类问题中,SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的样本分隔开来,并且使得两类样本到该超平面的间隔最大。这个超平面被称为最大间隔超平面,而那些离超平面最近的样本点被称为支持向量,它们决定了超平面的位置和方向。线性可分情况当数据是线性可分的,即存在一
- 中国信通院“护证计划”正式启动,合合信息入选首批技术支撑单位
大模型人工智能算法
随着人工智能技术的飞速发展,AI照“骗”在各个行业泛滥成灾,数字图像的真实性面临前所未有的挑战。近日,由中国互联网协会中小企业发展工委会主办的“卓信大数据计划”2025年度会议在京召开。本次会议上,中国信通院、中国互联网协会、中国图象图形学学会以及合合信息、蚂蚁安全实验室等多家企业代表共同启动了以AI守护AI,面向可信证照的专项行动“护证计划”,合合信息成功入选“护证计划”首批技术支撑单位。图说:
- 【Stable Diffusion】AnimatedDiff--AI动画 插件使用技巧分享;文生视频、图生视频、AI生成视频工具;
乘凉~
人工智能应用stablediffusion人工智能音视频
本专栏主要记录人工智能的应用方面的内容,包括chatGPT、DeepSeek、AI绘画等等;在当今AI的热潮下,不学习AI,就要被AI淘汰;所以欢迎小伙伴加入本专栏和我一起探索AI的应用,通过AI来帮助自己提升生产力;本文的目标就是让每一个读者,都能学会并掌握AnimateDiff的使用;成功用它来生成你想要的视频。AnimateDiff是StableDiffusion的一个插件,借助它,你可以实
- 清华大学《DeepSeek与AI幻觉》(无套路免费分享)
xiecoding.cn
人工智能deepseekdeepseek教程deepseek与AI幻觉deepseek清华教程
随着人工智能技术的飞速发展,以DeepSeek为代表的国产大模型正逐渐成为各行各业的重要工具。然而,AI在生成内容时常常会出现“幻觉”——即生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容。清华大学新闻与传播学院与人工智能学院联合推出的这篇教程《DeepSeek与AI幻觉》,系统性地讲解了AI幻觉的成因、评测方法及应对策略,旨在帮助用户更好地理解和使用AI工具。《DeepSeek与AI幻觉》:https
- 基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例
xinxiyinhe
人工智能githubpython机器学习
以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例,结合的经典案例与最佳实践,涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程,并附详细代码说明与结果分析:案例1:鸢尾花分类(SVM算法)数据集:IrisDataset(含150个样本,4个特征,3个类别)目标:根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤:环境准备:安装scikit-learn、pandas、matplotlibpipinstallsciki
- 上海第二批49家创新型企业总部名单出炉,合合信息入选
人工智能算法大数据大模型
创新型企业是上海现代化产业体系的重要组成部分,是上海高质量发展的活力所在。近期,上海为新认定的第二批49家创新型企业总部进行授牌,着力为创新型企业在沪发展壮大营造良好环境。此次获授牌的企业总部涵盖集成电路、生物医药、人工智能、数字经济、战新综合等重点产业领域,上海合合信息科技股份有限公司(股票代码:688615.SH)成功入选第二批49家创新型企业总部名单,系人工智能领域获奖企业之一。图说:上海市
- 深入详解人工智能机器学习:强化学习
猿享天开
人工智能基础知识学习人工智能机器学习强化学习
目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习中的一个重要领域,其核心目标是通过与环境的交互学习如何采取行动以最大化累积奖励。与监督学习不同的是,强化学习不依赖于给定的输入输出对,而是通过试探和反馈不断改进决策策略。强化
- JS宏案例:在wps编辑器中玩numpy
jackispy
JS宏实例numpy数据分析javascript
NumPy是Python中用于科学计算的一个基础库,它提供了大量的数学函数工具,尤其是用于高效处理大型多维数组和矩阵。NumPy是Python数据分析、机器学习、科学计算等领域中不可或缺的一部分。然,在wps的js宏编辑器中,并没有这样一个模块或是全局对象,但是,问题不大,我们可以手搓一个。不过,要使用JS完全模拟python中的numpy是比较困难的,工作量也非常的大,我们可以适当简化一下,如只
- 2025年,值得关注的LLM大趋势
AI小白熊
人工智能产品经理python开发语言学习ai大模型
随着人工智能技术不断进步,大语言模型正在改变各行各业的运作方式。从代码生成到语言学习应用,GenAI已经渗透到我们日常生活的方方面面。随着像上个月OpenAI的“12天”计划或谷歌的Veo2和Imagen3等新技术的发布,我们看到了快速的创新迭代。面对这些变化,2025年LLM的大趋势值得我们关注。LLM的新兴应用:不仅仅是聊天机器人回想起最初我们用ChatGPT来生成代码或修改文本时,可能没有意
- 机器学习:强化学习的epsilon贪心算法
田乐蒙
PythonML机器学习贪心算法人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,旨在通过与环境交互,使智能体(Agent)学习如何采取最优行动,以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同,强调试错探索(Exploration-Exploitation)以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述:机器处于环境EEE中,状态空间XXX,其中每个状态x∈Xx\inXx∈X是
- 构建智慧校园:推动教育现代化的重要路径
智慧校园-合肥自友科技
智慧校园数字化校园智慧校园平台智慧校园智慧校园系统智慧校园平台智慧校园建设智慧校园软件智慧校园方案智慧校园厂商
随着信息技术的飞速发展,智慧校园作为教育领域的新趋势,正逐渐成为推动教育现代化的重要力量。智慧校园不仅是一种物理空间的升级,更是一种教育理念和实践方式的革新。它强调利用大数据、人工智能、物联网等前沿技术,实现教学过程的智能化、个性化与高效化。智慧校园的核心在于智能硬件设施的广泛部署,如智能教室、电子白板、智能图书馆等,这些设备不仅能够提供更为便捷、高效的教与学环境,还能够收集并分析大量数据,为优化
- 自然语言处理入门:从基础概念到实战项目
范范0825
自然语言处理人工智能
自然语言处理入门:从基础概念到实战项目一、引言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能的重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着大数据和深度学习的发展,NLP技术在文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析等领域得到了广泛应用。本文将从NLP的基础概念入手,逐步介绍关键技术,最终通过一个完整的实战项目帮助读者掌握如何在实际应用中使用NLP
- Python深度学习实践:使用TensorFlow构建图像分类器
Evaporator Core
Python开发经验python深度学习tensorflow
摘要随着深度学习技术的飞速发展,图像识别已成为AI领域的热点应用之一。本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架,从零开始构建一个简单的图像分类器。我们将深入探讨卷积神经网络(CNN)的基本原理,实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型,并通过实战代码演示整个过程,最终展示模型的训练与评估。一、环境配置与库导入确保已安装Python3.7+版本,以及Tenso
- 深度学习进阶:构建多层神经网络
孤寂大仙v
深度学习神经网络人工智能
在上一篇文章中,我们从零开始构建了一个简单的两层神经网络,并通过异或问题(XOR)展示了神经网络的强大能力。今天,我们将进一步深入,构建一个更复杂的多层神经网络,并引入更多高级概念,如多隐藏层、激活函数选择、正则化等。我们还会使用更复杂的分类任务来训练模型,并评估其性能。1.多层神经网络的结构在实际应用中,深度学习模型通常包含多个隐藏层,这种结构被称为深度神经网络(DNN)。多层神经网络能够学习更
- 无法启动此程序,因为计算机丢失api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll的解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonwindows7api-ms-win-core解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了无法启动此程序,因为计算机丢失api
- 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