- 使用Semantic Kernel:对DeepSeek添加自定义插件
归-途
机器学习oneapi机器学习
SemanticKernel介绍SemanticKernel是一个SDK,它将OpenAI、AzureOpenAI等大型语言模型与C#、Python和Java等传统编程语言集成在一起。SemanticKernel通过允许您定义插件来实现这一点。为什么需要添加插件?大语言模型虽然具有强大的自然语言理解和生成能力,但它们通常是基于预训练的模型,其功能受限于训练时所接触的数据和任务。为大语言模型添加插件
- 关于openAI接口的使用(个人学习总结)
暗雾飘扬
python机器学习_实验项目学习人工智能
文章目录背景OpenAIOpenAI的三种使用方法模型python的openai库根据文档自定义request函数http请求构成接口的响应构成自定义请求和接收函数背景在使用OpenAIAPI接口时遇到了许多问题,在此总结个人的问题(不代表大众),如要深究请看官方OpenAI-API接口文档(中文版)。OpenAIOpenAI的三种使用方法1、使用OpenAIAPI2、使用第三方库3、自己训练模型
- Amazon CodeWhisperer 体验分享
AI时代已来!
pythonawsvscode
AmazonCodeWhisperer是亚马逊开发的智能编程助手可以根据注释和现有代码实时生成从代码片段到全函数的代码建议,可以扫描代码来检测难以发现的漏洞,获取代码建议来立即修复这些漏洞。整体体验比较流畅,但是操作文档和实际操作有些不符,另外代码生成方面,有些地方也不和人意,比如生成速度、生成代码量等等。下面详细介绍下体验过程中遇到的问题。一、AWStoolkit安装及账号注册工具搜索是比较快的
- 3.4.4- 先颜色后形状的方式 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识
好家伙VCC
stm32神经网络嵌入式硬件单片机硬件工程51单片机嵌入式实时数据库
非常详细的视频和文字教程,讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.4-先颜色后形状的方式可以再试试先颜色后形状的识别方式。importsenso
- 3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识
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- 深度学习框架之主流学习框架
uu1224
深度学习学习人工智能机器学习神经网络
深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。以下是一些主流的深度学习框架及其特点:TensorFlow:由Google开发,是一个广泛使用的开源深度学习框架。它以强大的图计算模型和分布式计算能力著称,并且通过高级API如Keras,为用户提供了易于上手的开发体验。PyTorch:由Facebook开发,以其动态计算图
- Llama 2架构深度解析:Meta开源的70B参数大模型设计哲学
AI时代已来!
llama架构
一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型,其架构设计体现了三大核心原则:效率优先:在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化:通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌:在预训练阶段融入5%安全语料,降低有害输出概率(较前代下降34%)二、核心模块创新1.改进型Transformer架构标准化方案:采用RMSNorm替代LayerNorm,计算效率提升1
- DINO-X:一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型
黄阳老师
目标检测目标跟踪人工智能
DINO-X:一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型摘要1引言2方法2.1模型架构2.1.1DINO-XPro2.1.2DINO-XEdge3数据集构建和模型训练数据收集模型训练摘要在本文中,我们介绍了DINO-X,这是一种由IDEAResearch团队开发的统一以对象为中心的视觉模型,迄今为止在开放世界目标检测性能方面表现最佳。DINO-X采用了与GroundingDINO1.5[47]相
- 指数移动平均(EMA)策略
Sherry Wangs
深度学习深度学习python机器学习
文章目录概述具体步骤代码实现概述指数移动平均(EMA)是一种加权移动平均的方法,它给予近期数据更高的权重,同时也考虑到了历史数据的影响。在神经网络领域,EMA常被用于对模型参数进行平滑处理,使得网络模型在训练过程中能够更加稳定且泛化能力可能得到提升。具体步骤假设我们有一个神经网络模型,其参数为θ\thetaθ(例如权重矩阵和偏置向量等),我们要使用EMA策略来更新这些参数。初始化EMA参数:设θe
- Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测(Pytorch)
机器学习之心
#Transformer模型transformerpytorch深度学习TCN-Transformer股票价格预测
文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测(Python)Transformer模型本质上都是预训练语言模型,大都采用自监督学习(Self-supervisedlearning)的方式在大量生语料上进行训练,也就是说,训练这些Transformer模型完全不需要人工标注数据。Transformer模型的标志就
- 【AI带来的机遇】
调皮的芋头
人工智能神经网络AIGC
一、AI大模型技术革命的底层逻辑与历史机遇类比AI大模型的普及与DeepSeek等技术的突破,正形成类似互联网初期的技术红利窗口期。其核心特征表现为:技术门槛骤降、生态边界模糊、应用场景裂变。类比房地产黄金期中介赚取信息差、移动互联网初期应用商店分发红利,当前AI领域存在三大核心机遇:基础设施重构机遇(类比域名投资)AI大模型开源浪潮下,高质量训练数据资产、特定领域微调模型、模型中间件将成为新时代
- 如何用AI写程序
Honmaple
人工智能
一、AI写程序之工具选择(一)主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择,以下为大家介绍几种常见且实用的工具:ChatGPT:由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型,它的自然语言处理能力十分强大,能够理解和生成人类语言,并进行文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。它经过大量的训练和优化,可以准确地理解用户的意图和需求,从大量文本数据中提取有用信息
- 模型优化之强化学习(RL)与监督微调(SFT)的区别和联系
搏博
深度学习人工智能机器学习架构transformer
强化学习(RL)与监督微调(SFT)是机器学习中两种重要的模型优化方法,它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。想了解有关deepseek本地训练的内容可以看我的文章:本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优之一:提示工程(PromptEngineering)(完整详细教程)_deepseekgguf-CSDN博客本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优
- 大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理3.2预测模型的构建与训练3.3模型评估与验证3.4基于预测结果的手术方案制定四、大模型在心力衰竭术中风险预测中的应用4.1术中数据监测与获取4.2风险预测模型的实时更新与应用4.3针对
- 完整的 Python 数据分析案例:在线游戏玩家付费预测
萧十一郎@
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目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进3.2模型改进3.3可视化改进1.案例背景在在线游戏行业中,准确预测玩家是否会付费以及付费金额,对于游戏运营商制定营销策略、优化游戏设计和提高盈利能力至关重要。本案例将基于玩家的游戏行为数据(如游
- DeepSeek效应初现:Grok-3补刀ChatGPT,OpenAI已在ICU?
东方佑
量子变法chatgpt人工智能
嘿,技术小伙伴们!今天咱们聊聊最近在AI界引发轰动的新闻——DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明了预训练ScalingLaw并非OpenAI的护城河。这意味着什么呢?让我们一探究竟!开场白首先,让我们看看最新的“全能冠军”——Grok3。这款被誉为“地球上最聪明的AI”的模型不仅证明了ScalingLaw的有效性,还进一步攻破了OpenAI的技术壁垒。深度探讨:ScalingLaw
- 【大模型】fp32 和 fp16 的区别,混合精度的原理。
深度求索者
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LLMs浮点数一、fp32和fp16的区别,混合精度的原理1.fp32与fp16的对比特性fp32(单精度)fp16(半精度)位数32位(4字节)16位(2字节)内存占用高低(仅为fp32的50%)数值范围约±3.4×10³⁸约±6.5×10⁴精度(尾数)23位(约7位有效十进制数)10位(约3位有效十进制数)用途高精度计算(如梯度更新)高效计算(如矩阵乘法)2.混合精度训练的原理核心思想:结合f
- 高效空间编码技术:SPD-Conv在目标检测中的创新应用
向哆哆
目标检测目标跟踪人工智能yolov8
文章目录SPD-Conv:高效空间编码的技术背景SPD-Conv的原理YOLOv8中的SPD-Conv实现YOLOv8SPD-Conv代码实现代码解析性能提升SPD-Conv的优势与应用场景SPD-Conv的设计细节与优化1.空间深度转换机制的进一步优化2.SPD-Conv的训练技巧与改进3.SPD-Conv与YOLOv8的其他模块结合SPD-Conv的应用扩展1.自动驾驶2.无人机目标检测3.安
- pytorch与深度学习随记——AlexNet
黑色的山岗在沉睡
深度学习随记深度学习pytorch人工智能
AlexNet和LeNet的设计理念非常相似,但也存在显著差异:基本结构对比网络深度:AlexNet比LeNet-5要深得多,AlexNet由八层组成:五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数:AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数,这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN):AlexNet引入LRN层,可以创建
- 【大模型】什么是蒸馏版大模型
深度求索者
python人工智能开发语言
大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标:将复杂大模型(Teacher)的知识迁移到轻量化小模型(Student)中,提升小模型性能。流程:训练Teacher模型:在完整数据集上训练高性能大模型。冻结Teacher模型:固定其参数,作为监督信号源。训练Student模型:通过模仿Teacher的输出(如logits、特征图等)优化Student模型。2.蒸馏方法分类方法描述
- 【llm对话系统】 LLM 大模型推理python实现:vLLM 框架
kakaZhui
人工智能AIGCchatgptpythonllama
在LLM的应用中,推理(Inference)阶段至关重要。它指的是利用训练好的LLM模型,根据输入(Prompt)生成文本的过程。然而,LLM的推理速度往往较慢,尤其是在处理长序列或高并发请求时,效率瓶颈尤为突出。为了解决这个问题,vLLM应运而生!vLLM是一个专为LLM设计的高吞吐、低延迟的推理和服务引擎,它能够显著提升LLM的推理速度,让你的应用如虎添翼!今天,我们就来一起探索vLLM的奥秘
- 卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解
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人工智能cnn深度学习计算机视觉
卷积的定义数学概念:在数学上,卷积是一种操作,通常用于两个函数之间的运算。对于图像处理而言,这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。在CNN中的应用:卷积操作是通过滑动窗口(卷积核)与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。具体步骤定义卷积核:一个卷积核是一个小矩阵,通常为3x3、5x5等尺寸。卷积核中的每个值称为权重(weights),这些权重是通过训练过程优化得到的。滑动窗
- 卷积核在初始阶段的数据是怎么获取的
abments
人工智能深度学习人工智能
卷积核的初始化随机初始化:在大多数情况下,卷积核(滤波器)的权重在模型训练开始时是随机初始化的。常用的随机初始化方法包括以下几种:均匀分布初始化:权重从一个均匀分布中抽取值。importnumpyasnp#初始化3x3卷积核,权重范围[-0.1,0.1]kernel=np.random.uniform(-0.1,0.1,(3,3))正态分布初始化:权重从一个均值为0、标准差较小的正态分布中抽取。i
- 自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用
山海青风
人工智能gpt自然语言处理python
在前面的学习中,我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务,如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时,往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型(如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等)在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成,也可用于诸多NLP任务,包括文本摘要和情感分析。本章将重点介绍:GPT的文本生成原理和应用场
- DeepSeek R1 详解:思维链、强化学习和蒸馏
前网易架构师-高司机
2025年最新-深度学习+AIDeepSeek和AI工具深度学习Deepseek
目录思维链强化学习蒸馏DeepSeek是如何做到的?训练过程较小模型基准为什么Deepseek很重要DeepSeekR1常见问题解答来自中国的新型大型语言模型DeepSeekR1的发布在人工智能研究界引起了轰动。这不仅仅是又一次渐进式改进。DeepSeek代表着一次重大飞跃。大多数新的人工智能模型感觉都像是小步前进,DeepSeek-R1则不同。Deepseek的基准在推理任务(数学、编码和科学)
- 基于 langchain+ollama 创建私有化知识库
大语言模型
langchain知识图谱LLM人工智能llamaRAG知识库
本文实现了基于langchain的本地知识库的基本功能,可离线访问。主要使用了Langchain,ChromaDbOllama。概念介绍什么是RAGRAG是retrieval-augmented-generation的缩写,直译中文的意思是检索增强生成,可以简单理解能让训练好的大模型LLM可以结合外部数据,可以补充或者修正大模型返回的答案,提高答案的准确性。LLM有哪些痛点数据陈旧,一旦训练完成无
- 硅基流动:免费领取2000万Token,畅享AI大模型盛宴!
ai开发
硅基流动(SiliconFlow)是一家专注于大规模AI计算的技术公司,由清华大学高性能计算研究所孙广宇教授团队创立。其核心团队来自清华大学、MIT等顶尖高校,致力于为企业和开发者提供高性能的AI模型推理和训练解决方案。硅基流动通过创新的系统优化技术,大幅提升AI模型的计算效率,帮助企业降低部署成本,是AI领域的一颗新星。https://cloud.siliconflow.cn/i/i05xEFB
- sql深入学习
lally.
sql学习数据库
文章目录前言知识学习注释的两种形式字符型注入万能密码布尔盲注报错注入堆叠注入时间盲注二次注入小技巧前言这次学习建立在对数据库有基本的认识,了解基础的增删改查语句,数字型注入和字符型注入的基础上,进一步深入学习知识,并进行实战训练知识学习注释的两种形式#号,url编码用%23替代--空格字符型注入注入字符被引号包裹,需要采取一定的策略绕过,包括or截断,前面引号后面注释等//eq:拼接sql语句查找
- 实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体
风清扬【coder】
自然语言分析处理算法深度学习人工智能nlp自然语言处理
整体功能概述这个算法实现了一个实体识别系统,主要用于在给定的文本中识别特定类型的实体。它结合了字典匹配和向量相似度匹配两种方法,利用预训练的BERT模型来获取实体的嵌入表示,通过构建Trie树来提高字典匹配的效率。代码结构和模块分析1.导入必要的库importtorchfromtorchimportnnfromtransformersimportBertTokenizer,BertModelfro
- 6.20CSIG腾讯云后台开发实习一面面经 C++50min
han_xue_feng
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腾讯许愿OC零零总总已经面了9场腾讯了,身心俱疲hr面完了一整天都是链接状态不知道有没有戏,感觉凉了AjokenevergainsaAjokenevergainsanenemybutoftenlosesafrie我在牛客笔试训练营第4天今天的元器件训练完成,继续加油~#牛客社群专项训练训练营#终于毕业啦~学生时代的青春岁月转眼将逝,职业生涯的精彩华章即将开篇。在快手实习了整整一年,终于要正式入职开
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点:
最近公司为了发展需要,要扩大对用户的信息采集,每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话,将会大量照成采集量成3W倍的增长,但是又要满足日常业务需要,特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
&n
- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从,由于业务量访问不断增大,故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用,也就是说不能重启MySQL服务,为了避免出现其他情况,选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式,一种是通过mysqldump备份主库,恢复到从库,mysqldump是逻辑备份,数据量大时,备份速度会很慢,锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器,当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行;
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group):通过该构造函数指定Trigger所属组和名称;
Simpl
- Informatica应用(1)
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件,在里面设置shell的路径;调度wf可以右键出现schedule,现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast(多播组件);Reset_Workflow_Var:参数重置 (比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一,有种想创业的想法,不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的,可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月,我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起,由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司,专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发,从此苦逼的日子开始了。
系统背景:五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份,后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域,高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置,但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为,单纯使用年限来划分开发人员存在问题,两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日,他发表了一篇博文,根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化(yahoo技术)
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标,简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象,使用它是包括
声明
打开
循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法,类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档),在获取一个文档集时,可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”,遂在网上找到了解决方案:
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件,你会看到如下信息:
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候,出现了如下的问题:
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间,每次电梯从一层往上走时,我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯,到达某层楼后,电梯听下来,所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时,每个乘客选择自己的目的层,电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问:电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection:就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意)的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始,表与索引的统计信息收集完毕后,可以选择收集的统信息立即发布,也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态,待确定处于pending状态的统计信息是安全的,再使处于pending状态的统计信息发布,这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中,D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了,我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能:
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中,添加这样的 <script> 标签:
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说,Android中的资源是指非代码部分。例如,在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面,要使用一些音频文件来设置铃声,要使用一些动画来显示特效,要使用一些字符串来显示提示信息。那么,这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中,我们可以看到res和assets两个文件夹,是用来保存资源文件的,在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知,Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后,其实偶尔也会碰到小坑,这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品,那就不是坑,而是陷阱了,你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池,通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器,它本身也是一门编程语言,还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论,如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据:
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动,此处不一一列举 接下来,详细配置代码如下:
Spring连接池  
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈:java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb