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AI智能探索者
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Midjourney:AI人工智能图像生成的新方向关键词:Midjourney、AI图像生成、扩散模型、提示词工程、多模态学习、生成式AI、创意工具摘要:本文将带您走进AI图像生成的前沿领域,以Midjourney为核心,从技术原理到实际应用,用通俗易懂的语言解析其背后的“魔法”。我们将通过生活案例、技术拆解和实战演示,揭示Midjourney如何通过扩散模型、提示词工程和多模态学习,重新定义“用
- 剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标
AI大模型应用实战
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剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标关键词:Whisper、语音识别、性能指标、ASR、AI模型评估、基准测试、语音转文本摘要:本文深入剖析OpenAI开发的Whisper语音识别系统的性能指标。我们将从技术原理、架构设计、性能基准测试等多个维度,全面分析Whisper在不同场景下的表现。文章将详细讲解Whisper的评估方法、关键性能指标解读、实际应用中的性能表现,以及与其他主流语音识别
- 探索AI人工智能领域多智能体系统的技术原理
AI大模型应用之禅
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探索AI人工智能领域多智能体系统的技术原理关键词:AI人工智能、多智能体系统、技术原理、智能体交互、分布式计算摘要:本文深入探索了AI人工智能领域多智能体系统的技术原理。首先介绍了多智能体系统的背景,包括其目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了多智能体系统的核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行清晰展示。详细讲解了核心算法原理,结合Python源代码进行说明,并给出了相关
- 结合创新idea:机器学习+运筹优化=CCF高端局
Ai多利
机器学习人工智能
2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。运筹优化,也称为运筹学或运营管理,是应用数学的一个分支,它使用数学模型和算法来支持复杂决策过程的制定。机器学习与运筹优化的结合是一个前沿且活跃的研究领域,它们相互补充,为解决复杂问题提供了新的思路和方法。小编整理了一些机器学习+运筹优化【论文+代码
- 【LangChain编程:从入门到实践】LangChain与其他框架的比较
AI天才研究院
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- 重塑知识的圣殿:人工智能时代的教育革命与人文守护
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教育,承载着文明火种传递的千年使命,其核心始终围绕两个永恒命题:如何让知识更有效地被获取?如何让个体潜能更充分地绽放?在信息爆炸、技能迭代加速的当代,传统教育模式——标准化课程、统一进度、有限师资、资源不均——正面临前所未有的压力。人工智能(AI)的崛起,如同一股强大的变革洪流,正以前所未有的深度和广度渗透教育生态的各个环节。从量身定制的学习路径到永不疲倦的智能导师,从虚拟现实的沉浸课堂到洞察学情
- 踏入真实:具身智能与物理世界的认知交响
当大型语言模型在文本的海洋中纵横捭阖,生成式AI在数字画布上挥洒创意时,人工智能仍有一个根本性的疆域尚未完全征服——真实的三维物理世界。理解一个苹果,不能仅靠词向量坐标;学会行走,无法通过阅读说明书达成;在拥挤的街道导航,远非处理符号逻辑那般简单。智能的进化,自生命诞生之初,便与具身性(Embodiment)和环境交互(Interaction)密不可分。我们的认知、学习、乃至意识的雏形,都源于身体
- 使用 C++/OpenCV 和 MFCC 构建双重认证智能门禁系统
使用C++/OpenCV和MFCC构建双重认证智能门禁系统引言随着物联网和人工智能技术的发展,智能门禁系统在安防领域的应用越来越广泛。相比于传统的钥匙、门禁卡或密码,生物识别技术(如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等)提供了更高的安全性与便利性。然而,单一的生物识别方式在某些场景下可能存在安全隐患。例如,人脸识别可能被高清照片或视频欺骗(称为“欺骗攻击”),在光照、姿态变化剧烈时识别率也可能下降。为了
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案例场景某电商公司使用本方案后,产品图制作成本降低90%,广告转化率提升35%,单月节省设计费用超¥80,000。本文将彻底解密如何用PHP+AI视觉技术接取高单价设计外包,让你在竞争激烈的市场中脱颖而出!一、视觉设计市场的AI革命1.1传统设计vsAI设计设计任务传统流程AI流程需求沟通初稿设计反复修改最终交付AI生成微调即时交付2025年设计市场数据对比:指标传统设计AI设计提升幅度单图制作时
- SurveyForge:AI自动撰写综述论文的革命性工具,助力科研效率跃升
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在学术研究领域,综述论文(SurveyPaper)的撰写是一项耗时且复杂的任务,通常需要数周甚至数月的文献调研与内容整合。如今,上海人工智能实验室、复旦大学与上海交通大学联合开源的SurveyForge,通过创新的AI技术,将这一过程压缩至10分钟内,且生成质量接近人工水平,成为科研人员的得力助手。项目简介SurveyForge是一款基于大语言模型(LLM)的自动综述论文生成工具,专为计算机科学领
- 面向高校的人工智能通识教育课程实验设计方案
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一、前言2018年,教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》,明确提出“重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合,探索‘人工智能+X’的人才培养模式”。过去,人工智能教育多集中于研究生阶段,本科生接触机会相对有限。2019年,教育部批准35所高校增设“人工智能”本科专业,这标志着人工智能正式纳入本科教育体系。如今,人工智能课程大多是计
- 纹理贴图算法研究论文综述
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算法图形图像处理算法纹理贴图计算机图形学计算机视觉人工智能虚拟现实(VR)纹理贴图算法综述
纹理贴图(TextureMapping)是计算机图形学和计算机视觉中的核心技术,广泛应用于三维重建、游戏渲染、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等领域。对其算法的研究涵盖了纹理生成、映射、缝合、优化等多个方面。1.引言纹理贴图是指将二维图像纹理映射到三维几何表面上,以增强模型的视觉真实感。传统方法主要关注静态几何模型上的纹理生成与映射,而近年来,随着多视角图像重建、RGB-D扫描、神经渲染的发展,
- SpringBoot电商项目实战:从零搭建百万级架构
博主介绍:Java、Python、js全栈开发“多面手”,精通多种编程语言和技术,痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着,持续探索创新,愿在此分享交流和学习,与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略:多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来,希望帮助更多的人SpringBoot电商项目实战:从
- ConvNeXT:面向 2020 年代的卷积神经网络
摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer(ViT)的引入,ViT很快取代了ConvNet,成为图像分类任务中的最新最强模型。然而,vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer(如SwinTransformer)重新引入了若干ConvNet的先验知识,使Transformer成为实用的通用视觉
- 人工智能赋能气象气候:从数据智能到预测创新的融合之路
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个人主页:慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言:气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统,其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报(NWP)与物理建模为核心,虽然取得重要成就,但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时,人工智能(AI),尤其是以深度学习为代表的机器学习方法,近年来在图像识别、自
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- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
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- 计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现
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计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现关键词:计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要:传统卷积神经网络(CNN)统治计算机视觉领域多年,但2020年一篇《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》的论文打破了这一格局——它将NLP领域的Transformer
- 《YOLO11的ONNX推理部署:多语言多架构实践指南》
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引言:YOLO11与ONNX的相遇在计算机视觉的广袤星空中,目标检测始终是一颗耀眼的明星,其在自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等诸多领域都有着举足轻重的应用。想象一下,自动驾驶汽车需要实时准确地检测出道路上的车辆、行人、交通标志;智能安防系统要快速识别出监控画面中的异常行为和可疑人员;工业生产线上,需要精准检测产品的缺陷;医疗影像分析中,辅助医生检测病变区域。这些场景都对目标检测技术的准
- AI 加持下的智能家居行业:变革、挑战与机遇
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在当今科技迅猛发展的浪潮中,人工智能(AI)已深深融入智能家居领域,成为推动其蓬勃发展的关键力量,为人们的生活带来了诸多便利和创新体验,同时也面临着一系列亟待解决的问题。一、AI驱动的智能家居功能升级(1)智能语音交互与控制智能语音助手作为智能家居的核心交互方式,借助自然语言处理(NLP)技术,让用户仅通过简单的语音指令,就能轻松操控家中各类智能设备,如精准控制灯光的开关与亮度调节、窗帘的开合、电
- 逻辑结构学派一(五个基础理论)
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逻辑结构学派一(五个基础理论)作者:刘海东,中国广东技术师范大学摘要本篇论文通过《逻辑结构学派的宗旨》、《逻辑结构学》、《逻辑工程学》、《逻辑方程结构图理论》、《仿生逻辑理论》五个领域的研究提出《逻辑结构学派的宗旨》、《主观能动性结构》、《主观能动性结构工程》、《赋予生命的逻辑方程结构图》、《仿生逻辑》五个基础经典理论,让人工智能、机器人、智能社会三个主体的基础研究有了方向、方法和判断标准。关键词
- 【CVPR2024】计算机视觉|即插即用|DFAM:marine!不懂DFAM,别说你会做水下动物分割!
论文地址:http://arxiv.org/pdf/2404.04996v1代码地址:https://github.com/Drchip61/Dual_SAM关注UPCV缝合怪,分享最计算机视觉新即插即用模块,并提供配套的论文资料与代码。https://space.bilibili.com/473764881摘要本研究提出了一种新颖的特征学习框架,名为**Dual-SAM,用于高性能的海洋动物分割
- 基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现
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基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现一、任务背景与意义肌萎缩侧索硬化症(ALS)是一种致命的神经退行性疾病,目前尚无有效治愈方法。传统药物发现流程耗时长、成本高,而人工智能技术为加速药物发现提供了新途径。本文设计并实现了一个基于图神经网络(GNN)的ALS候选药物预测模型,通过整合分子图结构信息和生物活性数据,实现对潜在治疗ALS化合物的高效筛选。二、系统架构设计
- 大模型黄金时代!IT人转行指南:有人薪资翻倍,35+仍吃香_转行大模型!
高薪背后,是百万人才缺口与IT人前所未有的转型机遇当传统IT岗位增长放缓,一个全新领域正以惊人的速度重塑技术人才格局:大模型算法岗平均月薪突破6.8万元,AI产品经理岗月薪近5万元,自动驾驶等AI岗位扩招幅度高达60%36。与此同时,人社部数据显示我国人工智能领域人才缺口超过500万,供需比例达1:106。曾经焦虑“35岁危机”的程序员们发现,那些深耕大模型领域的同行不仅未被淘汰,反而成为企业竞相
- 大模型卷出新高度|暴雨AI服务器M8878助解算力之困
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当今世界,作为新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力,AI已经成为“兵家必争之地”。我国也在政府报告中首次将“人工智能+”行动纳入国家战略,开启了以人工智能为核心的数字经济高质量发展的新时代。当今世界,作为新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力,AI已经成为“兵家必争之地”。我国也在政府报告中首次将“人工智能+”行动纳入国家战略,开启了以人工智能为核心的数字经济高质量发展的新时代。AI热度和话题持续火
- 探索AI时代:全国启动人工智能与未来公益讲座
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人工智能与未来——AI赋能中小企业数字化升级公益讲座一、讲座背景随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经深入到了各行各业,为了推动AI技术在中小企业的广泛应用,助力企业拥抱新技术,迎接新机遇,拟申请联合组织AI赋能中小企业数字化升级公益讲座。讲座内容涵盖包括AI新媒体矩阵营销、AI智能跨境获客平台、AI+直播电商认证,AI+数字展厅、中检AI报关风险诊断及合规AI制单系统、AI+商品追溯、AI个人
- Python与Dlib库实现人脸技术实战
西域情歌
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目详细说明了如何使用Python结合Dlib库实现人脸检测、识别、数量检测和距离检测。利用Dlib提供的机器学习算法和计算机视觉功能,包括HOG特征检测、级联分类器、面部特征向量模型和关键点预测等,项目能够快速准确地在图像中检测和识别人脸。此外,还介绍了如何统计图像中的人脸数量以及如何计算人脸之间的距离。通过实际代码资源,开发者能够掌握实时人脸技术的应用,
- MATLAB基础应用精讲-【人工智能】数据空间(概念篇)
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目录前言算法原理发展历程什么是数据空间数据空间基本规律?数据共存方法Pay-as-you-go的进化方式跨域和异构数据源的需求技术实现服务提供数据空间的特点多元主体的开放参与多元角色的中间服务全面覆盖的认证机制丰富的数据联合利用机制数据空间技术框架国际数据空间组成部分使用控制数据场数据场的作用下,三种典型的数据要素价值释放模式数据空间的发展现状国内发展现状:国外发展现状:数据空间的基础设施数据空间
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分