- Android Camera的进化史
网易数智
开发
Part1:Camera1(Android的傻瓜机)Camera1的开发中,打开相机,设置参数的过程是同步的,就跟用户实际使用camera的操作步骤一样。但是如果有耗时情况发生时,会导致整个调用线程等待;开发者如果想要个性化设置camera效果,无法手动设置调整参数,需要依靠第三方算法对于回调的数据进行处理(NV21)。而且不同手机的回调数据效果都是不一样的,采用第三方算法调整,通常效果不好;开发
- 网络工程师 (12)软件开发与测试
IT 青年
软考网络工程师网络工程师软考
一、软件设计(一)定义与目的软件设计是从软件需求出发,设计软件的整体结构、功能模块、实现算法及编写代码的过程,旨在确定系统如何完成预定任务。其目标是确保目标系统能够抽象、普遍地完成预定任务,并为后续的软件开发奠定坚实基础。(二)内容系统架构设计:确定软件系统的整体结构,包括各个子系统、模块之间的交互方式和接口定义。功能模块设计:根据需求分析的结果,将系统功能划分为多个功能模块,并明确每个模块的功能
- 大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)
赵钰老师
ChatGPTpython人工智能语言模型深度学习数据分析chatgpt机器学习随机森林
目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧(最新加入思维链及逆向工程及GPTs)第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、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第六章、ChatGPT-4o编程入
- android Camera 的进化
消失的旧时光-1943
音视频android
引言Android的camera发展经历了3个阶段:camera1-》camera2-》cameraX。正文Camera1Camera1的开发中,打开相机,设置参数的过程是同步的,就跟用户实际使用camera的操作步骤一样。但是如果有耗时情况发生时,会导致整个调用线程等待;存在的限制:开发者如果想要个性化设置camera效果,无法手动设置调整参数,需要依靠第三方算法对于回调的数据进行处理(NV21
- hot100_21. 合并两个有序链表
TTXS123456789ABC
BS_算法链表数据结构
将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。示例1:输入:l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出:[1,1,2,3,4,4]示例2:输入:l1=[],l2=[]输出:[]示例3:输入:l1=[],l2=[0]输出:[0]迭代思路我们可以用迭代的方法来实现上述算法。当l1和l2都不是空链表时,判断l1和l2哪一个链表的头节点的值更小,将较小值的
- 数据库管理-第287期 Oracle DB 23.7新特性一览(20250124)
胖头鱼的鱼缸(尹海文)
Oracle数据库oracle
数据库管理287期2025-01-24数据库管理-第287期OracleDB23.7新特性一览(20250124)1AI向量搜索:算术和聚合运算2更改Compatible至23.6.0,以使用23.6或更高版本中的新AI向量搜索功能3CloudDeveloper包4DBMS_DEVELOPER.GET_METADATA:用于检索数据库对象元数据的API5PL/SQL中的维度算法支持6二元性视图放宽
- 【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用:从基础到【AI大模型】
小李很执着
杂乱无章机器学习数据挖掘python人工智能语言模型
目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍
- spark和python的区别_Spark入门(Python)
weixin_39934257
spark和python的区别
Spark是第一个脱胎于该转变的快速、通用分布式计算范式,并且很快流行起来。Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型,可以涵盖广泛的工作流,这些工作流之前被实现为Hadoop之上的特殊系统。Spark使用内存缓存来提升性能,因此进行交互式分析也足够快速(就如同使用Python解释器,与集群进行交互一样)。缓存同时提升了迭代算法的性能,这使得Spark非常适合数据理
- 开源LLMs导览:工作原理、顶级LLM列表对比
万俟淋曦
SomeInsights人工智能AI生成式人工智能大模型LLMchatgpt大语言模型
机器人、人工智能相关领域news/events(专栏目录)本文目录一、开源LLM是什么意思?二、开源LLM如何工作?2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM模式最好?4.1BERT4.2LLaMA(LargeLanguageModelM
- 【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法
BILLY BILLY
YOLOv8系列3d目标检测YOLO
参考文档:https://ruhyadi.github.io/project/computer-vision/yolo3d/代码:https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开:物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算1.物体检测模型中的算法选择物体检测(ObjectDetect
- Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型
清水白石008
Python题库pythonpythonscikit-learn线性回归
Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。其中,线性回归是最基础也是最常用的机器学习算法之一。它可以帮助我们预测连续型目标变量,在很多实际应用场景中都有广泛应用,比如房价预测、销量预测等。在本文中,我将使用Python的Scikit-learn库,介绍如何训练一个简单的线性回归
- 超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库
AI_DL_CODE
人工智能python机器学习人工智能
一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科,它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说,机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。它旨在构建能够自动从数据中学习模式并进行改进的算法,而无需被明确编程来执行特定任务。例如,我们可以让机器学习算法通过分析大量的历史天气数据来预测未来的天气情况,或者通过分析用户的购物历史来推荐可能感兴趣
- 代码随想录算法训练营第四十一天-动态规划-股票-123.买卖股票的最佳时机III
taoyong001
算法动态规划c++leetcode
题目要求最多进行两次买卖,而且每次买卖的交易日期不能交叠,必须要独立题目的关键是拆分动规五部曲:动态数组定义dp[i][0]表示第i天不操作dp[i][1]表示第i天持有股票,可能会延续前一天已买入的状态,也可能是当天买入dp[i][2]表示第i天不持有,可能会延续前一天不持有状态,也可能是当天卖出dp[i][3]表示第i天第二次持有dp[i][4]表示第i天第二次不持有递推公式:dp[i][0]
- LearnLM: Improving Gemini for Learning
UnknownBody
LLMDaily语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM:提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息,而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例,我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导,其中培训和评估示例包括描述后续模型中
- 【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测
码银
支持向量机机器学习人工智能
在机器学习领域,寻找最优模型参数是一个重要的步骤,它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机(SVM)和网格搜索(GridSearchCV)来预测学生的成绩,并通过调整参数来优化模型性能。数据集:公众号“码银学编程”后台回复:学生成绩-SVM前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家:前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
- 从零开始学习电池SOC算法
洛溪之恋
新能源BMS算法
电池的SOC(StateofCharge,荷电状态)估算是电池管理系统(BMS)中的核心算法之一。SOC表示电池当前剩余电量与标称容量的比值,通常以百分比形式表示。准确的SOC估算对于电池的性能、安全性和寿命管理至关重要。以下是几种常见的SOC估算算法及其特点:开路电压法(OCV法)原理:通过测量电池的开路电压(OpenCircuitVoltage,OCV)来估算SOC。电池的开路电压与SOC之间
- 【刷题总结】哈希系列问题
松鼠大哥
刷题总结LeetCode
文章目录一、算法解析二、解题模板1、C++内相关API2、使用哈希集合查重三、哈希系列问题1、哈希表设计2、去重\判重问题(哈希集合)(1)重复元素查找(2)几数之和(3)求交集(4)是否循环问题(5)判断是否存在3、构造哈希表(1)键---下标(2)键---统计个数(3)字母---单词(字典映射)(5)其他4、滑动窗口类问题(哈希映射)5、哈希设计键(1)排序后字符串/数组为key(2)指针/节
- 机器学习笔记——特征工程
好评笔记
补档机器学习人工智能论文阅读AIGCtransformer深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自动特征提取(AutomatedFeatureExtraction):2.特征选择
- JAVA-基础⑦二维数组与排序
冷山寒水
java开发语言
1、冒泡排序(BubbleSort)冒泡排序是所有排序算法中最简单的一个排序,也是我个人学习的第一个排序方法,在这里重新进行一个总结。冒泡排序(BubbleSort)就如同其名称一样,水中的气泡由于压强的原因所以从下到上其大小也是从小到大,如下图整个排序过程分为一个大循环和大循环中的很多小循环进行,我们先来讲其中的小循环他做的事情:每次小循环其实做的事情都很简单,就是单纯的循环所有数据找到其中最大
- 数字化转型深化:2025年度战略蓝图
SoftSwapGuru
产品运营数据分析数据挖掘
随着2025年的到来,全球企业正步入一个前所未有的数字化转型加速期。面对市场竞争的加剧、消费者需求的多元化以及技术迭代的飞速,制定并执行一套高效、前瞻性的年度任务规划,成为企业持续成长与保持竞争力的关键。本文旨在探讨2025年度企业如何通过科学规划、技术创新与团队协作,实现数字化转型的深化与突破。一、战略规划:明确方向,聚焦核心1.1市场趋势分析首先,企业需深入分析2025年的市场趋势,包括新兴技
- 【Python蓝桥杯备赛宝典】
殇在山风
蓝桥杯Pythonpython蓝桥杯开发语言算法贪心算法动态规划排序算法
文章目录一、基础数据结构1.1链表1.2队列1.3栈1.4二叉树1.5堆二、基本算法2.1算法复杂度2.2尺取法2.3二分法2.4三分法2.5倍增法和ST算法2.6前缀和与差分2.7离散化2.8排序与排列2.9分治法2.10贪心法1.接水时间最短问题2.糖果数量有限问题3.分发时间最短问题4.采摘苹果最多问题三、搜索3.1BFS和DFS基础3.2剪枝3.3洪水填充3.4BFS与最短路径3.5双向广
- 如何计算迭代次数和路径成本,针对本人所写的引导RRT算法
上海迪士尼35
算法matlab
在您提供的RRT算法代码中,迭代次数和路径成本的计算可以通过以下方式实现:迭代次数迭代次数指的是RRT算法主循环执行的次数,即从开始到找到目标点或达到最大迭代次数为止。在您的代码中,这个值可以通过变量i来获取,当循环结束时,i的值就是实际执行的迭代次数。您可以在循环结束后添加如下代码来显示迭代次数:real_iterations=i;%实际迭代次数disp(['实际迭代次数:',num2str(r
- centos7搭建flink1.18并以 standalone模式启动
咸鱼c君
flink大数据大数据
版本组件版本scala2.12.20java1.8.0_181flink1.18.1关于scala和Java的安装参考:scala和java安装flink下载地址:flink下载链接集群规划bigdata01bigdata02bigdata03masterworkerworkerworker安装1.创建存放路径三个节点都需要操作用于存放安装包:mkdir/home/software/用于存放存放解
- 不同物体运动方向的检测-python
人工智能专属驿站
python开发语言
方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速,适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测,抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件,成本较高惯性传感器不依赖视觉,适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响机器学习能适应复杂非线性场
- Meta技术滥用背后的道德危机
XianxinMao
人工智能
标题:Meta技术滥用背后的道德危机文章信息摘要:Meta内部存在技术滥用和道德模糊的深层次问题,员工可能通过AI作弊掩盖能力不足,反映了公司文化中的压力与竞争。Meta的“有害内容检测”算法虽技术精确,却意外将公司使命标记为“有害”,揭示了内部逻辑的矛盾。大公司中,创新和真相常被公司利益和官僚主义压制,程序员的理想主义与现实文化冲突,妥协有时不可避免。尽管如此,程序员应保持对技术的热爱,尤其是使
- 算法【分组背包】
还有糕手
算法动态规划
分组背包是指多个物品分组,每组只能取1件。每一组的物品都可能性展开就可以了。注意时间复杂度不会升阶,O(物品数量*背包容量)。下面通过题目加深理解。题目一测试链接:通天之分组背包-洛谷分析:这道题是分组背包的模板,对每个分组进行可能性的展开即不取这个分组和取这个分组的每一个能取的物品。下面代码采用记忆化搜索,严格位置依赖和空间压缩的解法不再赘述。代码如下。#include#includeusing
- 什么是云安全架构
ManageEngine卓豪
云安全SIEM安全架构云安全云计算云服务
以保护云环境为目标而创建和实施的策略、技术和实践被称为云安全架构,也被称为云计算安全体系结构,可帮助组织定义安全层、安全规则、最佳实践和其他治理技术,以充分利用其云环境。另一方面,云架构是指以最适合业务需求的方式安排和设计云环境中使用的所有硬件、软件、数据和技术。任何希望采用云的组织都应该规划好自己的云架构和云安全架构。有效的云安全架构可确保组织遵守法规、保护敏感数据,并能够适应不断变化的云威胁形
- 【学术会议征稿-第二届生成式人工智能与信息安全学术会议(GAIIS 2025)】人工智能与信息安全的魅力
禁默
学术会议人工智能
重要信息时间:2025年2月21日-23日地点:中国杭州官网:http://www.ic-gaiis.org简介2025年第二届生成式人工智能与信息安全将于2025年2月21日-23日在中国杭州举行。主要围绕“生成式人工智能与信息安全”的最新研究展开,紧密聚焦AI的热点和难点问题,深入剖析信息安全核心技术。生成式人工智能与信息安全的关系主要体现在以下几个方面:数据安全:生成式人工智能通常需要大量的
- Codeforces Round 130 (Div. 2) E. Blood Cousins(LCA+DFS序+二分)【2100】
Auto114514
ACM—树深度优先算法图论
题目链接https://codeforces.com/contest/208/problem/E思路此题有两个要点:第一,快速找到节点uuu的ppp级祖先。第二,在以节点uuu为根的子树中找到与节点uuu深度相同的节点的个数。对于第一点,我们可以使用LCA算法在树上倍增,实现快速查询。对于第二点,我们可以按照深度,将所有节点的DFS序全部存储到vector中,因为DFS序的单调性,直接二分查找即可
- 严恭敏老师PSINS工具箱学习笔记-1
嘀嗒zxy
惯导学习笔记matlab
PSINS工具箱学习与使用刚开始入门惯性导航算法,看了一些书但实践出了一些问题,经推荐了解到西工大严恭敏老师的PSINS工具箱很适合自学,就在网上找了一些相关资料,很全。网址:http://www.psins.org.cn/syb站介绍:https://www.bilibili.com/video/BV1R54y1E7ut/?vd_source=6ce8821b81ac808150f82236f5
- 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