- LLaMA系列大模型调研与整理-llama-alpaca-lora
AI大模型-大飞
llamaAI大模型AI职场和发展人工智能
文章目录LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA2.stanford_alpaca3.ChatDoctor4.alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词:大模型,LLaMA,Alpaca,Lora,Belle,模型训练,模型微调,指令微调最近尝试在领域数据进行生成式大模型的再训练和微调,
- 笔记-《A Survey of Large Language Models》- 尾声
L_serein
玩转LLM笔记语言模型人工智能
尾声:尾声:本综述是由我们研究团队在一次讨论会上计划的,我们旨在总结LLM的最新进展,为我们的团队成员提供一份高度可读性的报告。第一稿于2023年3月13日完成,我们的团队成员尽最大努力以相对客观、全面的方式囊括有关LLM的相关研究。接着,我们进行了多次细致的写作和内容修订。尽管我们付出了巨大的努力,但这份综述仍远非完美:我们可能会遗漏重要的参考文献或主题,也可能存在不严谨的表述或讨论。由于空间有
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- 《深入浅出LLM基础篇》(三):大模型结构分类
GoAI
深入浅出LLM深入浅出AI自然语言处理NLP大模型LLM人工智能transformerchatgpt
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- 《深入浅出多模态》 (五):多模态经典模型ALBEF
GoAI
深入浅出多模态多模态大模型LLM深度学习人工智能
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- 农业机器人综述:技术现状、应用场景及未来展望
橙蜂智能
机器人
农业机器人综述:技术现状、应用场景及未来展望引言一、农业机器人的技术现状1.感知模块2.导航与定位模块3.控制与执行模块4.通信与数据传输模块5.决策与人工智能模块6.电源管理与能源模块二、农业机器人的应用场景1.播种与施肥2.植保与除草3.采摘与收获4.土壤和作物监测5.温室管理与环境控制6.多机器人协作三、农业机器人面临的挑战1.成本较高2.环境适应性差3.技术成熟度有待提高4.数据安全和隐私
- 边缘计算网关平台发展现状综述
嫌疑人X的解忧杂货店
边缘计算边缘计算
边缘计算网关平台发展现状综述一、边缘计算简介随着边缘端侧设备的计算与存储能力的逐渐提升以及端侧设备通信与交互能力的进一步开放,边缘计算正在逐步兴起,各个厂家正在逐渐推出自家的边缘计算相关软硬件产品。因此,本文就边缘计算下端侧平台的一个发展状况做出进一步的归纳与总结。1.边缘计算定义与概念边缘计算,官方定义为指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近
- 论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》
I_dyllic
深度学习论文阅读深度学习人工智能
基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章,算是一个综述,记录一下在阅读过程中遇到的问题。文章目录基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测前言一、蛋白质接触图谱二、为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性(配体一般指药物)1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过
- 计算机视觉国内外研究现状(综述)
埃菲尔铁塔_CV算法
计算机视觉
1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节,是进行身份识别和行为识别的重要部分。近年来,针对不同特征的提取,国内外学者提出了许多特征提取算法,同样特征提取的效果大都不错。但是在复杂的猪舍环境中提取猪的特征还是比较困难的。下面针对几种目前常用的特征提取算法进行一些介绍。(1)传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久,现阶段比较成熟,是深度学习算法出来之前研究
- 《深入浅出多模态》(二):多模态任务及数据集介绍
GoAI
深入浅出多模态多模态大模型深度学习人工智能AIGC
✨专栏介绍:本作者推出全新系列《深入浅出多模态》专栏,具体章节如导图所示(导图后续更新),将分别从各个多模态模型的概念、经典模型、创新点、论文综述、发展方向、数据集等各种角度展开详细介绍,欢迎大家关注。作者主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介:掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计
- 【云原生进阶之数据库技术】第二章-Oracle-使用-3.3.1-Oracle Data Guard综述
江中散人
云原生进阶-数据库专栏云原生进阶-PaaS专栏oracle数据库DG日志同步数据同步
1OracleDG简介1.1OracleDG综述OracleDG,即OracleDataGuard,是一种数据库容灾和数据保护解决方案,旨在提供高可用性和灾难恢复能力。它通过在主数据库和备用数据库之间实时复制数据来实现这一点。DataGuard的核心功能在于它能够保持主节点和备用节点之间的数据一致性,即使发生故障也能保证业务的连续性。OracleDataGuard是OracleMAA(Maximu
- 《具身智能时代:机器人具身抓取技术的前沿探索与应用综述》
笑傲江湖2023
机器人
自2022年GPT等大模型的爆发以来,人工智能领域以语言模型为代表的预训练模型在多个领域掀起了创新浪潮。到了2024年,DeepSeek等新技术进一步加速了具身智能的发展,特别是在机器人领域,预训练模型的引入深刻改变了传统的感知、决策和执行模式。具身智能(EmbodiedIntelligence)强调模型在物理环境中的交互能力,并致力于实现机器人与环境的深度结合。得益于互联网规模的数据和更高效的计
- 智能车竞赛与开发技术综述
点我头像干啥
人工智能python深度学习数据挖掘分类
目录一、智能车竞赛介绍1.竞赛类型2.竞赛组成3.竞赛流程4.评分标准5.知名竞赛6.参赛意义二、智能车竞赛案例1.全国大学生智能汽车竞赛2.国际智能机器人大赛(IRHOCS)3.RoboCup智能车挑战赛4.FormulaStudentDriverless(FSD)5.中国智能车未来挑战赛6.DARPA无人车挑战赛(GrandChallenge)三、智能车开发技术1.硬件技术2.软件技术3.算法
- AIGC参数设置
@BreCaspian
NLPAIGCnlp
在计算机视觉与深度学习的学术研究中,生成文本通常用于论文写作、代码生成、研究思路探索、实验报告撰写等。根据你的需求,推荐以下参数设定:1.严谨的学术写作(论文、综述、实验报告)Temperature=0.2-0.4(保证生成内容逻辑清晰、可控)Top-P=0.5-0.7(减少随机性,确保内容合理)Top-K=10-20(限制选词范围,避免离题)FrequencyPenalty=0.5-1.0(防止
- 计算机导论的学科知识体,计算机导论..ppt
weixin_39861255
计算机导论的学科知识体
计算机导论..ppt计算机导论前言“我会计算机”,已经没有优势,计算机人怎么办?《计算机导论》课的作用计算机作为信息化社会的工具特点计算机科学与技术的发展对计算机专业学生提出新的要求飞速发展的计算机应用技术产生众多的应用领域,学什么?计算机学科的特点——集理科与工科为一体—理论与实践结合紧密,如何学?《计算机导论》——从学科整体出发,综述性地、深入浅出地介绍计算机学科的有关知识与技能,起导向的作用
- Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap综述笔记-入门-知识图谱KG-大模型LLM
笨cc
KG读论文语言模型知识图谱笔记
论文信息标题:UnifyingLargeLanguageModelsandKnowledgeGraphs:ARoadmap作者:ShiruiPan摘要LLMs,例如chatGPT和GPT4,由于其涌现能力和泛化性,对自然语言理解和人工智能领域产生了新的冲击。然而,LLMs是一个黑箱模型,往往缺乏捕获和获得事实知识。相反,知识图谱,例如维基百科等,是有结构模型。存储着丰富的事实知识。KGs可以通过提
- 计算机专业保研面试备考:计算机算法(必看)
乔卿
计算机专业保研路算法面试题保研
本文总结了计算机专业保研面试中较为常考的算法题目,也是博主当年的备考材料。如果这篇文章对你有帮助,请给博主点个赞鼓励一下吧。排序算法综述评价标准时间复杂度:比较+移动/交换,最好/最坏/平均空间复杂度:是否原地排序稳定性:顺序的问题常见算法插入排序(稳定)通过while向前移动最好:O(n);最坏:O(n^2).选择排序(不稳定)
- 基于Java招生报名咨询系统的设计与实现(Springboot框架) 文献综述_基于java的高考报名系统文献综述
2401_89791076
javaspringboot高考
基于Java招生报名咨询系统的设计与实现(Springboot框架)文献综述一、引言随着信息技术的快速发展,互联网已经深入到各行各业,为各类业务提供了便捷、高效的服务。在教育领域,招生报名工作作为学校的重要环节,其信息化、网络化已成为必然趋势。基于Java的招生报名咨询系统,采用Springboot框架进行设计与实现,能够大大提高招生报名工作的效率,减少人工操作的错误,提升服务质量。本文将对相关文
- KRAIL: A Knowledge-Driven Framework for Base Human Reliability Analysis Integrating IDHEAS
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LLMDaily语言模型人工智能
本文是LLM系列文章,针对《KRAIL:AKnowledge-DrivenFrameworkforBaseHumanReliabilityAnalysisIntegratingIDHEASandLargeLanguageModels》的翻译。KRAIL:集成IDHEAS和大型语言模型的基础人员可靠性分析的知识驱动框架摘要1引言2文献综述3方法4实验结果5结论和未来工作摘要人的可靠性分析(HRA)对
- (Aliyun AI ACP 04)人工智能建模流程与基础知识:深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述
North_D
人工智能基础知识点人工智能深度学习学习自然语言处理迁移学习python神经网络
文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读(AliyunAIACP04)人工智能建模流程与基础知识:深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解2️⃣卷积神经网络(CNNs)探秘II.增强学习探索3️⃣增强学习基础与决策过程4️⃣常见增强学习算法剖析III.迁移学习实践5️⃣迁移学习基本原理与应用阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(一):全链路开源体系介绍
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深入浅出LLM深入浅出AI大模型书生人工智能LLMllama
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- Nature Reviews Bioengineering|综述|皮肤启发的柔性生物电子材料、器件与系统(健康监测/柔性传感/电子皮肤/植入式电子/柔性电子/集成电路)
感知科学前沿
柔性传感柔性电子电子皮肤微信公众平台经验分享科技人机交互
斯坦福大学鲍哲南院士团队,在期刊《NatureReviewsBioengineering》上发布了一篇题为“Skin-inspiredsoftbioelectronicmaterials,devicesandsystems”的综述论文。综述内容如下:一、摘要生物电子器件和组件由软性、基于聚合物的和混合电子材料制成的设备与人体形成自然界面。可拉伸介电体、导电和半导体聚合物的分子设计的进展,以及它们与
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(三):“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理
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自然语言处理NLP深入浅出AI深入浅出LLM深度学习LLM人工智能大模型
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- 初探Linux CPU动态调频与实测
He11o_Liu
操作系统LinuxCPUFreqCPU调频Linux
关于本文主要涉及LinuxCPUFreq子系统是什么,为什么需要,怎么用。并解决在实际测试中遇到的三个问题:scaling_governor没有userspace的问题。/proc/cpuinfo与cpuinfo_cur_freq显示频率不同。无法针对单个核心调频并使一个CPU下的不同的核心运行在不同的频率下。参考资料Linux2.6内核中的最新电源管理技术综述_CPUFreqLinux动态频率调
- 【无监督特征选择方法综述】
潘儿er
无监督特征选择聚类分类
无监督特征选择方法综述前言一、Filter方法1.单变量Informationbasedmethods基于信息理论Spectral-similaritybasedmethods基于光谱相似性的方法2、多变量MultivariatefiltermethodsStatistical/informationbasedmethodsBio-inspiredmethodsSpectral/sparselea
- kafka中的自定义分区器使用详解
皮哥四月红
Kafkakafka
综述在Kafka中,topic是逻辑上的概念,而partition是物理上的概念。不用担心,这些对用户来说是透明的。生产者(producer)只关心自己将消息发布到哪个topic,而消费者(consumer)只关心自己订阅了哪个topic上的消息,至少topic上的消息分布在哪些partition节点上,它本身并不关心。设想一下,如果在Kafka中没有分区的话,那么topic的消息集合将集中于某一
- 跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN
XLYcmy
漏洞挖掘物联网网络安全漏洞挖掘跨架构静态检测图神经网络项目报告
2.4Gemini和GMN我们采用了两种方式:Gemini和GMN。2.4.2GMN图神经网络(GraphNeuralNetworks-GNNs)是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。GMN模型针对图的相似性学习问题,提出了一种使用GNNs将图嵌入到向量空间,并通过交叉图注意机制来计算相似度分数以关联图之间的相似性的模型。GMN模型不是独立地
- A Survey on Large Language Model Acceleration based on KV Cache Management
UnknownBody
LLMDailySurveyPaperLLMInference语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《ASurveyonLargeLanguageModelAccelerationbasedonKVCacheManagement》的翻译。基于KV缓存管理的大型语言模型加速研究综述摘要1引言2前言3分类4token级优化5模型级优化6系统级优化7文本和多模态数据集8结论摘要大型语言模型(LLM)因其理解上下文和执行逻辑推理的能力,彻底改变了自然语言处理、计算机视觉和多模态
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之77 详细设计之18 正则表达式 之5
一水鉴天
人工语言软件智能智能制造人工智能正则表达式
本文要点昨天讨论了本项目(AI聊天工具添加一个知识系统)中正则表达式模板的设计中可能要考虑到的一些问题(讨论到的内容比较随意,暂时无法确定那些考虑是否应该是正则表达式模板设计要考虑的以及是否完整)。今天我们在正则表达式更高设计层次上看看本项目的整个正则表达式应该是怎样的。先给出综述:开发时/运行时/生产时(三世归一化时间投影X-piece-scale,三代连坐时间并行升级换代)的三界标准化空间(位
- MRP计划过程综述、MRP需求传递、净需求计算、MRP的时间逻辑等
saplakes
#SAP_PPSAPPPMRP物料需求计划生产计划
文章目录MRP计划过程综述MRP的运行方式分为几类MRP需求传递净需求的计算MRP时间推算原理MRP时间逻辑-排产MRP清单【SAP系统PP模块研究】本文对MRP运行过程中的一些基本概念,以尽量简洁平实的方式进行讲解,以增进对MRP概念的理解。MRP计划过程综述SAPMRP物料需求计划的前提是有需求,对于上层的成品,主要体现为销售订单、销售合同、销售计划协议等,另外一块就是计划独立需求,也就是预测
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">