- 卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现
清风AI
深度学习人工智能python神经网络conda
背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络(CNN)的深入研究。在计算机视觉领域,CNN长期占据主导地位,而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。SPATIALaTT模型的意义在于融合了这两种强大的特征提取方法,充分发挥了它们的优势。这种融合不仅提高了模型的性能,还为设计更高效的视觉模型提供了新的思路,推动了计算机视觉技术的发展。通过结合自注意力机制和卷积神经网
- 2025 年成为 AI 独立开发者的 3 个步骤
程序员陆通
人工智能
2025年成为AI独立开发者的3个步骤每天拆解一个AI应用或模型功能选择一个热门的AI应用或开源模型(如ChatGPT、MidJourney、Whisper),深度体验其核心功能,分析背后的技术实现。用笔记工具记录其亮点、缺点,以及你认为可以改进的地方。思考如何通过自己的开发能力优化这些功能,形成自己的产品思路。每天学习1小时AI开发相关技能针对独立开发者需要的核心技能,每天学习一点点,比如:如何
- 深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化
网络安全研发随想
rnngptlstm
从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
- C++: Dtrees:load(constg String& filepath, const String& nodeName)中nodeName参数含义
湫兮之风
c++c++开发语言算法
1.nodeName的作用当你保存模型时,整个决策树会被序列化到一个XML或YAML文件中。nodeName是加载时指定的一个逻辑路径,用于从文件中找到某个节点或子结构,而不是存储在文件中的字段。如果你不指定nodeName,OpenCV默认会尝试加载文件中根节点对应的模型。2.默认的行为如果你不指定nodeName,通常会加载文件的根节点:Ptrtree=cv::ml::DTrees::load
- 1月更新 | 国内可用的 ChatGPT 中文版镜像网站攻略合集
一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1,支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型,支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以用的ChatGPT镜像网站,免费的收费的。1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站(ChatGPTMirrorSite)是指通过复制原始网站内容和结构,创建的备用网站。其主要目的是在原始网站无法访问
- Transformer入门(1)transformer及其编码器-解码器
通信仿真实验室
GoogleBERT构建和训练NLP模型berttransformer人工智能NLP自然语言处理
文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型,它在2017年由Google的研究者提出,并在论文《AttentionisAllYouNeed》中详细描述。Transformer模型的核心创新在于其采用了自注意力(self-attent
- 月之暗面今日发布k1.5多模态思考模型
百态老人
笔记人工智能
月之暗面k1.5多模态思考模型的问世一、月之暗面k1.5多模态思考模型介绍2025年1月20日,月之暗面发布了k1.5多模态思考模型。这一模型在基准测试成绩方面展现出了非凡的性能,它实现了SOTA(state-of-the-art)级别的多模态推理和通用推理能力。多模态推理即模型能够对多种类型的数据(如文本、图像等)进行整合分析推理,通用推理能力则表明它可以广泛应用于多种任务场景进行有效的逻辑推理
- Grape-RAG
disgare
AIai
Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库(VectorDB)为核心来检索语义相似性上下文,让大语言模型(LLM)不需要重新训练就能够获取最新的知识,其工作流如下图所示:这一架构目前广泛应用于各类AI业务场景中,例如问答机器人、智能客服、私域知识库检索等等。虽然RAG通过知识增强一定程度上缓解了LLM幻觉问题,
- transformer模型代码
地瓜不是呱
学习笔记transformer深度学习pytorch
importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathdefmake_batch(sentences):input_batch=[[src_vocab[n]forninsentences[0].split()]]output_batch=[[
- 用Python实现概率语言模型(2-元语法模型)
peanutwang
python语言模型
首先构造一个语料库,由6句话组成,每句话3个字。corpus='她很香她很菜她很好他很菜他很好菜很好'.split()构造一个字典,存储一元的字数Count1={}遍历语料库,把每个字出现的次数存储在字典中。forsentenceincorpus:forwordinsentence:ifwordinCount1:Count1[word]+=1#如果word在字典中存在else:Count1[wor
- 细嗦Transformer(三):准备训练,讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失
Ace_bb
算法LLMtransformer
文章目录关注我:细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy样例测试正则化/RegularizationLabelsmoothing标签平滑KL散度损失样例测试Github完整代码----求求了给个star和关注吧参考资料求求了,给个star和关
- Transformer架构原理详解:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,其中Transformer架构扮演着至关重要的角色。自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来,Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果,例如文本分类、问答系统、文本摘要
- Kafka消息轨迹方案设计与实现
小马不敲代码
大数据kafka
在处理过的几个千万级TPS的Kafka集群中,消息追踪始终是一个既重要又棘手的问题。一条消息从Producer发出后,经过复杂的处理流程,最终被Consumer消费,中间可能会经历重试、重平衡、多副本复制等多个环节。如果没有完善的追踪机制,一旦出现问题将很难定位。本文将详细介绍Kafka消息轨迹的实现方案。1、Kafka消息处理模型在设计追踪方案前,我们需要先理解Kafka的消息处理模型。一条消息
- Maxwell软件使用问题——旧版本打开新版本(The partner project name of the link cannot be empty)
加点油。。。。
Maxwell建模maxwell电机建模仿真ansys
问题:使用AnsysElectronics2019R1打开2022R1运行maxwell模型是出现了下面问题解决方法:参考链接:(https://bbs.simol.cn/thread-200781-1-1.html)将setup中Advanced的对勾去掉。
- 服务化架构 IM 系统之红包功能设计与实现
棕生
IM系统服务化架构IM系统服务化架构红包逻辑发红包抢红包拆红包
在IM系统中,“红包”是一种很常见的应用。在前面的文章(见《基于需求分析模型来结构化剖析IM系统》)中,我们曾分析过,“红包”属于扩展功能需求,“消息”属于基础功能需求,红包功能的实现需要基于消息功能的实现。在文章(见《分层架构IM系统之消息收发功能设计与实现》)中,我们深入分析过消息的收发流程;在IM的服务化架构中,消息收发逻辑与在分层架构中类似,见下图,我们快速回顾一下。图中箭头表示数据流向。
- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
用心去追梦
人工智能大数据数据分析
基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
- 深度学习中超参数
fengbingchun
DeepLearninghyperparameter
深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间,也会影响模型的性能。超参数是在训练开始之前设置的,而不是从数据中学习的参数。超参数是模型训练期间无法学习的参数,需要事先设置。在深度学习中,模型由模型参数(如神经网络的权重和偏置)定义或表示。然而,训练模型的过程涉及选择最佳超参
- 1月更新 | 国内可用的 ChatGPT 镜像网站整理合集
人工智能chatgpt
一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1,支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型,支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT镜像网站,免费的收费的。支持4o以及o1,支持MJ绘画1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站(ChatGPTMirrorSite)是指通过复制原始网站内容和结构,创建的备用网站。其
- 1月更新 | 国内可用的 ChatGPT中文版镜像网站攻略整理
人工智能chatgpt
一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1,支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型,支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以用的ChatGPT镜像网站,免费的收费的。1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站(ChatGPTMirrorSite)是指通过复制原始网站内容和结构,创建的备用网站。其主要目的是在原始网站无法访问
- 12月更新|国内可用的 ChatGPT中文版镜像网站合集~
一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1,支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型,支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT镜像网站,免费的收费的。支持4o以及o1,支持MJ绘画1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站(ChatGPTMirrorSite)是指通过复制原始网站内容和结构,创建的备用网站。其
- 深度学习学习笔记(第30周)
qq_51339898
深度学习人工智能
一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果,本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型,在2015年被提出。UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络,其特点是采用了U型网络结构,因此称为UNet。UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接(SkipConnections),即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接
- 【大模型】Spring AI对接ChatGpt使用详解
小码农叔叔
微服务治理与实战springboot入门到精通springspringaiAspringAispringai对接gptspringai整合gptspringai使用详解springai使用
目录一、前言二、springai介绍2.1什么是SpringAI2.2SpringAI特点2.3SpringAI为开发带来的便利2.4SpringAI应用领域2.4.1聊天模型2.4.2文本到图像模型2.4.3音频转文本2.4.4嵌入大模型使用2.4.5矢量数据库支持2.4.6用于数据工程ETL框架三、SpringAI对接ChatGPT3.1前置准备3.2添加依赖3.3接入流程3.3.1配置文件3
- 高性能队列Disruptor的初体验
程序员
深入理解Disruptor1.概述Disruptor是一个高性能、低延迟的无锁队列替代方案,最初由LMAX公司开发,专为处理高吞吐量和低延迟的消息传递系统而设计。它利用环形缓冲区(RingBuffer)和无锁的生产者-消费者模型,大幅提升并发性能。相比传统的基于java.util.concurrent的队列(如ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue),Disr
- 1月更新|国内可用的 ChatGPT 中文版镜像网站合集~
一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1,支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型,支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT镜像网站,免费的收费的。支持4o以及o1,支持MJ绘画1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站(ChatGPTMirrorSite)是指通过复制原始网站内容和结构,创建的备用网站。其
- ChatGPT 中文版:国内可用的 ChatGPT 镜像网站整理合集(1月更新)
人工智能chatgpt
一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1,支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型,支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT镜像网站,免费的收费的。支持4o以及o1,支持MJ绘画④ChatGPT插件好用的插件~1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站(ChatGPTMirrorSite)是指通过复制原始网
- Simulink开发项1000例实战专栏--实例69:使用Simulink搭建一个5G NR下行链路物理层功能的仿真模型
xiaoheshang_123
手把手教你学MATLAB专栏MATLAB开发项目实例1000例专栏simulink
目录基于Simulink的5GNR下行链路物理层功能仿真项目实例1.项目背景2.系统架构2.15GNR下行链路物理层功能3.Simulink仿真模型搭建3.1创建新的Simulink模型3.2搭建波形生成模块3.3搭建信道估计模块3.4搭建同步模块3.5搭建解调与解码模块3.6仿真参数设置4.仿真结果与分析4.1波形生成4.2信道估计4.3同步4.4误码率(BER)分析5.总结具体代码实现:1.数
- rabbitmq+redis防止消息重复消费
march of Time
消息队列mqjava-rabbitmqrabbitmqredis
背景:在用户注册或者登录的时候需要获取验证码,使用rabbitmq将需要发送验证码的消息发送到消息队列中rabbitmq配置@ConfigurationpublicclassRabbitMQConfig{publicstaticfinalLoggerLOGGER=LoggerFactory.getLogger(RabbitMQConfig.class);//配置一个工作模型队列@Beanpubli
- 深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发:基于昇腾AI的完整流程
快撑死的鱼
华为昇腾AscendC的算子开发系统学习人工智能tensorflowpython
深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发:基于昇腾AI的完整流程在人工智能领域中,算子(Operator)作为深度学习模型的基础执行单元,决定了整个模型的计算性能和结果准确性。随着硬件平台的多样化,如何将第三方深度学习框架中的算子适配到特定的硬件平台变得至关重要。本文将深入探讨如何在TensorFlow框架下开发适配昇腾AI处理器的算子插件,通过解析算子属性映射、数据排布
- 深入解析CANN算子开发:TBE与AI CPU算子类型及其开发方法全指南
快撑死的鱼
华为昇腾AscendC的算子开发系统学习人工智能
深入解析CANN算子开发:TBE与AICPU算子类型及其开发方法全指南在现代AI计算领域中,高效的算子开发对于优化深度学习模型的推理与训练至关重要。CANN(ComputeArchitectureforNeuralNetworks)作为华为AscendAI处理器的开发平台,提供了两种类型的算子开发支持:TBE算子和AICPU算子。每种算子类型针对不同的计算任务和硬件架构,开发者需要根据具体场景选择
- 深度学习-90-大型语言模型LLM之基于LM Studio本地化部署运行自己的大模型
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型人工智能
文章目录1LMStudio1.1LMStudio的优点1.2LMStudio的安装1.3配置国内下载模型2LMStudio的应用2.1查找/下载模型2.2模型名称的含义2.3查看已经下载的模型2.4使用聊天3配置服务端3.1启动服务3.2支持的接口3.2.1列出当前加载的模型/v1/models3.2.2聊天补全/v1/chat/completions3.2.3文本补全/v1/completion
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen