- AI进化论:从图灵测试到智能革命的临界点
A达峰绮
人工智能数据处理经验分享AIGCAI人工智能
智能觉醒的起源密码(1943-2010)在曼彻斯特维多利亚大学的实验室里,1948年"Baby"计算机完成人类首个存储程序运行实验时,艾伦·图灵正在构思《计算机器与智能》。这篇划时代论文提出的"模仿游戏"测试,为人工智能奠定了哲学基础。1956年达特茅斯会议上,麦卡锡正式提出"人工智能"概念,当时学界乐观预测"二十年内机器将完成人类所有工作"。神经网络的发展轨迹充满戏剧性:1958年罗森布拉特发明
- AI时代个人财富增长实战指南:从零基础到精通变现的完整路径
A达峰绮
人工智能
(本文基于人工智能技术发展规律,结合互联网经济底层逻辑,为普通从业者构建系统性AI应用框架)一、建立AI认知基础:技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块:自然语言处理(文本生成、对话交互)、计算机视觉(图像视频处理)、数据分析(预测建模)、自动化控制(流程优化)。建议新手首先掌握语言类工具的基础操作,逐步扩展到其他领域。工具操作逻辑通用AI工具通常包含三大核心功能模块:输入界面
- 大语言模型学习路线:从入门到实战
大模型官方资料
语言模型学习人工智能产品经理自然语言处理搜索引擎
大语言模型学习路线:从入门到实战在人工智能领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正迅速成为一个热点话题。本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南,帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月,后期部分内容或工具可能需要更新。适应人群已掌握Python基础具备基本的深度学习知识学习步骤本路线将通过四个核
- 深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |
小酒馆燃着灯
深度学习目标检测pytorch人工智能ResNet残差连接残差网络
文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
- 深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |
小酒馆燃着灯
深度学习目标检测pytorchAlexNet人工智能
文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容:本文主要贡献:2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容:ImageNet简介:图像处理方法:3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
- AR眼镜——软件技术栈的必经之路
Julian.zhou
人机交互未来思考人工智能ar人工智能交互空间计算语言模型
AR眼镜软件技术栈的必经之路:从操作系统到生态构建的深度解析摘要AR眼镜作为下一代人机交互入口,其软件技术栈的成熟度直接决定了用户体验与市场渗透率。本文基于行业最新技术动态与头部企业布局,深度剖析AR眼镜软件行业必须突破的七大技术方向,揭示从底层框架到应用生态的全栈技术储备路径。一、操作系统与底层框架:实时性与轻量化的双重革命AR眼镜软件生态的根基在于操作系统的定制化与优化,需满足三大核心需求:实
- 景联文科技入选中国信通院发布的“人工智能数据标注产业图谱”
景联文科技
科技人工智能
近日,由中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟牵头,联合中国电信集团、沈阳市数据局、保定高新区等70多家单位编制完成并发布《人工智能数据标注产业图谱》。景联文科技作为人工智能产业关键环节的代表企业,入选图谱中技术服务板块。图谱按照国家数据局技术创新、行业赋能、生态培育、标准应用、人才就业、数据安全等六个方面任务展开,由上游资源提供方、中游数据标注核心服务方、下游配套支撑方三部分组成。其中上游
- 物理学不存在了?诺贝尔物理学奖颁给了人工智能
资讯新鲜事
人工智能
2024年10月8日,瑞典皇家科学院宣布,将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学教授约翰·J·霍普菲尔德(JohnJ.Hopfield)和加拿大多伦多大学教授杰弗里·E·辛顿(GeoffreyE.Hinton),以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明”。辛顿在接受电话采访时表示:“完全没想到”。实话实说,在结果出来前,大家也都没想到。因为在外界预测里,今年的诺贝尔物理学奖
- 今日行情明日机会——20250321
人大博士的交易之路
人工智能区块链数学建模数据挖掘分类涨停回马枪大数据
后续投资机会分析结合2025年3月21日盘面数据(涨停56家,跌停31家),市场呈现结构性分化行情,海洋经济成为绝对主线,机器人概念局部活跃,人工智能表现较弱。以下是具体方向与策略建议:1.海洋经济(核心主线,政策+事件驱动)核心逻辑:板块23家涨停,梯队完整(七板至一板),神开股份(七板)打开高度,叠加海洋资源开发、碳中和政策(如海上风电、深海装备)催化,资金深度介入。大连重工(三板,海洋工程装
- 人工智能革命:技术演进图谱与人类文明重构路径
A达峰绮
人工智能重构经验分享图形绘制数据处理AI
当GPT-4在2023年3月通过注册会计师考试时,其财务分析模块展现的推理能力已超越85%的人类考生。这个标志性事件背后,折射出人工智能正在突破认知型工作的最后防线。我们正在见证的,不仅是技术迭代,更是人类文明范式的根本性转变。一、算力奇点降临:AI基础设施的指数级进化量子计算与神经形态芯片的融合正在重塑算力边界。IBM最新数据显示,其量子体积(QuantumVolume)从2020年的64跃升至
- 计算机视觉技术探索:美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能?
美狐美颜sdk
美颜SDK美颜API直播美颜SDK计算机视觉深度学习直播美颜SDK美颜sdk第三方美颜sdk美颜api
时下,计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术,通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式,让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么,美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能?本文将深入解析AI在美颜技术中的应用,并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK?1.AI人脸检测与关键点识别:精准捕捉五官在美颜过程中,首先需要精准检测人脸位置和五官特征点,确保美颜效果不会失真。深度学
- 比较分析:Windsurf、Cody、Cline、Roo Cline、Copilot 和 通义灵码
张3蜂
开源编程语言与开发技术选型与架构设计copilotc#AI编程
随着人工智能技术的快速发展,开发者工具变得越来越智能化,特别是在代码生成、辅助编程等领域,市面上涌现了多种AI驱动的工具。本文将从开源性、集成能力、功能覆盖范围、支持的编程语言、生态兼容性、成本、学习曲线、响应速度、离线支持以及与.NETCore的适配性等十个维度对以下几种产品进行比较:Windsurf、Cody、Cline、RooCline、Copilot和通义灵码。1.开源性Windsurf:
- 深度学习模型性能全景评估与优化指南
niuTaylor
深度学习人工智能
深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano仅支持FP16/FP32TFLOPS(TeraFLoating-pointOPerationsperSecond)TFLOPS=Cores×FLOPs/Cycle×Frequen
- 使用Aim追踪LangChain执行
bavDHAUO
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在现代人工智能应用中,调试和可视化自动化工作流变得越来越重要,Aim正是为此而生。通过Aim,你可以轻松地追踪LangChain中语言模型(LLM)和工具的输入输出,以及代理的动作,从而在执行过程中快速定位和解决问题。此外,Aim还支持并排比较多个执行流程,使之成为调试中的得力助手。Aim是一个完全开源的项目,你可以在GitHub上找到更多关于Aim的信息。在本文中,我们将展示如何启用和配置Aim
- 利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析
快撑死的鱼
Python算法精解python深度学习开发语言
利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中,手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。随着深度学习技术的飞速发展,通过构建和训练神经网络模型,手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。本文将以Python为主要编程语言,结合深度学习的核心技术,详细解析手写数字识别的实现过程,并探讨如何进一步优化模型以提高
- 强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例
数字扫地僧
计算机视觉cnn人工智能神经网络
I.引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,通过与环境的交互来学习最优策略。深度学习,特别是深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetworks,DCNNs)的引入,为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。本文将探讨强化学习中深度卷积神经网络的设计原则及其在不同应用场景中的实例。II.深度卷积神经网络在强化学习中的
- istio 介绍-01-一个用于连接、管理和保护微服务的开放平台 概览
后端java
istioistio一个用于连接、管理和保护微服务的开放平台。介绍Istio是一个开放平台,用于提供统一的方式来集成微服务、管理跨微服务的流量、执行策略和聚合遥测数据。Istio的控制平面在底层集群管理平台(例如Kubernetes)上提供了一个抽象层。Istio由以下组件组成:Envoy-每个微服务的Sidecar代理,用于处理集群中服务之间以及从服务到外部服务的入口/出口流量。这些代理形成了一
- 腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek:打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3腾讯云云计算
摘要:随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁,一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性,旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术,该插件不仅能实时翻译网页内容,还能根据上下文进行智能推荐,实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
- Netty源码—2.Reactor线程模型二
东阳马生架构
Netty应用与源码NettyReactor线程模型
大纲1.关于NioEventLoop的问题整理2.理解Reactor线程模型主要分三部分3.NioEventLoop的创建4.NioEventLoop的启动4.NioEventLoop的启动(1)启动NioEventLoop的两大入口(2)判断当前线程是否是NioEventLoop线程(3)创建一个线程并启动(4)NioEventLoop的启动总结(1)启动NioEventLoop的两大入口入口一
- DeepSeek 模型未来怎么走?技术创新、行业落地全解析!
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AI大模型人工智能人工智能职场和发展
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 分享12个国内AI对话聊天的免费网站(含DeepSeek大模型)
码上飞扬
人工智能语言模型DeepSeek
在人工智能领域,基于对话的语言模型已成为当前研究的热点,其中以ChatGPT为代表的模型凭借其卓越的语言理解与交互能力备受瞩目。为帮助用户更好地选择和使用这类AI工具,本文将介绍12个国内可直接体验对话聊天功能的平台,为用户提供实用参考。1、腾讯元宝地址:https://hunyuan.tencent.com/bot/chat腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型,拥有超千亿参数规模,预
- 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月21日
小亦编辑部
人工智能
一、AI编程领域最新动态AI编程工具崛起,程序员职业面临挑战Anthropic首席执行官DarioAmodei预言,未来一年内,90%的代码将由AI生成,传统程序员的工作可能被大幅替代。最新发布的AI编程模型(如Claude3.7、Sonnet3.7)在初级开发评估中表现优异,得分率超过60%,部分模型甚至在全球程序员排名中位列前0.1%。字节跳动的Trae海外版接入Claude3.7和GPT-4
- 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月19日
小亦编辑部
每日AI-人工智能-编程日报人工智能
1.豆包AI编程功能迎来三项重磅升级豆包平台今日宣布其AI编程功能迎来三项重要升级,包括:HTML实时预览:支持用户在编写HTML代码时实时查看网页效果,显著提升前端开发效率,尤其适用于小游戏和网页制作。Python代码直接运行与一键修复:用户可直接运行Python代码,并在出错时一键修复,极大降低了编程门槛,提升了开发效率。生成完整项目:新增生成完整项目的功能,帮助用户快速创建应用程序,缩短开发
- 普通人学习AI应该如何入手?2025年最新AI大模型学习路线+全套学习资料,适合新手小白!
小城哇哇
人工智能学习大数据语言模型AI大模型agiai
引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,越来越多的人开始意识到掌握这项技能的重要性。然而,对于许多没有编程背景或数学基础的人来说,进入AI领域似乎是一个遥不可及的梦想。但实际上,通过合理的规划和适当的学习资源,任何人都可以逐步掌握AI的核心知识,并应用到实际工作中去。本文将为普通读者提供一份详细的2025年最新AI大模型学习路线图,并附带一套完整的自学资料,帮助您从零基础起步,顺利开启AI学习之旅
- PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天:多模态模型实践(二)
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深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天:多模态模型实践(二)5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐、图片库搜索通过内容的语义理解提供更精准的推荐和搜索社交网络基于内容的帖子推荐理解用户兴趣,提供更相关的内容推荐教育技术多模态教学资源检索教师和学生可以更
- PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天:多模态模型实践(一)
凡人的AI工具箱
深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天:多模态模型实践(一)引言:跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天!今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一:多模态学习。想象一下,如果你的模型既能"看"又能"读",并且能够理解图像与文字之间的联系,这将为我们打开怎样的可能性?今天我们将专注于构建图文匹配系统,学习如何使用CLIP(ContrastiveLanguage
- 知识蒸馏:让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术
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引言:当AI模型需要"减肥"在人工智能领域,一个有趣的悖论正在上演:大模型的参数规模每年以10倍速度增长,而移动设备的算力却始终受限。GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行,但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。这种矛盾催生了一项神奇的技术——知识蒸馏(KnowledgeDistillation),它就像给AI模型进行"脑外科手术",将庞然大物的智慧浓缩到轻量模型中。第一章
- 10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题?
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10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题?解决方案:嵌入式表格检索解释:嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解,使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤:表格检测和识别:目标:在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法:使用计算机视觉和深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)或其他先进的图像处理算法。效果:能够检测出页面
- TensorFlow深度学习实战项目:从入门到精通
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引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架,因其强大的功能和灵活的架构,成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目,深入理解TensorFlow的使用方法,并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么?TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Go
- 一个完整的小项目案例,涉及到项目的规划,模块的设计功能的衔接等。
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以下是一个基于分层架构和模块化设计的项目规划,使用Tkinter作为GUI框架,Playwright进行浏览器操作,SQLite作为数据库:项目结构```web_checker/├──__main__.py#程序入口├──config.py#配置管理├──gui/#图形界面模块│├──__init__.py│└──main_window.py├──services/#业务逻辑│├──__init_
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep