- 极智芯 | 解读国产AI算力算能产品矩阵
极智视界
极智芯AI芯片算力国产化算能算力人工智能GPUTPU
欢迎关注我的公众号[极智视界],获取我的更多经验分享大家好,我是极智视界,本文分享一下解读国产AI算力华为昇腾产品矩阵。邀您加入我的知识星球「极智视界」,星球内有超多好玩的项目实战源码和资源下载,链接:https://t.zsxq.com/0aiNxERDq算能属于自研TPU阵营,算能,有时候又叫比特大陆,有时候又叫算丰,我没有研究过他们公司的具体发展情况,所以关于称呼就不展开来。对于算能,我使用
- 数据在内存中的存储逻辑(打得手累版)
Cinema KI
开发语言c语言
数据在内存中的存储这期博客咱们来讲一讲数据在内存中是如何存储的呢,这期较难,博主在理解的时候也是几近崩溃,今天给大家讲三个内容字节在存放中有大小端之分整数在内存中的存储浮点数在内存中的存储字节在内存中存放有大小端之分咱们先确定一个事实,就是:整数在内存中都是以补码的形式存储的,那么为什么呢?这里引用一下别的文献原因在于,使⽤补码,可以将符号位和数值域统⼀处理;同时,加法和减法也可以统⼀处理**(C
- DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek大模型作为人工智能领域的前沿成果,通过670亿参数的混合专家架构(Mixture-of-Experts,MoE),在多模态任务处理与专业场景应用中展现了显著优势。其核心技术突破体现在多语言处理能力、视觉语言理解模块以及深度优化的自然语言处理算法上,能够覆盖学术研究、代码开发、内容创作等多元场景。例如,在论文写作领域,模型通过智能选题推荐、文献综述生成及SEO关键词拓展功能,
- 26届进大厂计划——小红书后端实习面经
码间烟火录
后端面经后端
作者介绍浙江大学软件工程硕士生淘天后端研发工程师秋招斩获阿里、字节、快手、京东、美团等多个大厂研发ssp/sp持续分享秋招经验分享、高频八股问题、最新大厂面经、硬核技术干货……全网同号,欢迎关注1、【实习经历】在实习过程中是否遇到过技术难题?如果有,是如何分析和解决的?技术难题在高并发场景下,系统接口响应时间变长,数据库查询效率低下。分析与解决过程定位问题:通过日志分析和性能监控工具(如Artha
- 第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach(perfedavg联邦学习+元学习)2020个性化联邦学习使用Hessian
还不秃顶的计科生
联邦学习学习
第一部分:解决的问题联邦学习(FL)在多用户协同训练模型时,因数据隐私和通信限制,用户仅与中央服务器交互。传统FL方法得到的全局模型无法适应各用户的异质数据,导致在用户本地数据集上性能不佳因此这篇论文旨在解决联邦学习中模型缺乏个性化的问题第二部分:idea基于模型无关元学习(MAML)框架,提出个性化联邦学习问题的新公式。通过寻找一个初始共享模型,让用户基于自身数据执行少量梯度下降步骤就能快速适应
- Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾
数据库人工智能阅读
人工智能(AI)和数据库(DB)在过去的50年里得到了广泛的研究,随着数据库近年来的不断发展,数据库开始与人工智能结合,数据库和人工智能(AI)可以相互促进。一方面,AI可以使数据库更加智能化(AI4DB)。例如,传统的数据库优化技术无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求,尤其是在云上。幸运的是,基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面,数据库技术可以优化AI模型(DB
- Manus 和 DeepSeek 一个思考一个执行
ljaizr
深度学习机器学习人工智能
Manus和DeepSeek是两款定位截然不同的AI工具,核心差异在于**“思考”与“执行”的分工**,可以类比为人类社会中的“大脑”与“手脚”。以下是具体区别:1.核心定位:军师vs特种兵DeepSeek(深度求索)特点:专注于知识推理与内容生成,擅长分析复杂问题、输出高精度文本(如法律文书、学术论文)。定位:像“智库”或“百科全书”,提供专业建议但需用户自行执行后续操作。适用场景:需要深度思考
- Fine-grained Analysis of Stability and Generalization for Stochastic Bilevel Optimization
再给一碗吧
已发表论文分享机器学习理论知识泛化理论双层优化
论文《Fine-grainedAnalysisofStabilityandGeneralizationforStochasticBilevelOptimization》IJCAI’2024《随机双层优化的细粒度稳定性和泛化性分析》会议介绍IJCAI(InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence,国际人工智能联合会议)是人工智能领域的一个主
- PCL 最小二乘拟合空间曲线
点云侠
点云进阶算法c++计算机视觉3d开发语言
目录一、曲线拟合1、算法原理2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、测试数据本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。博客长期更新,最近一次更新时间为:2024年7月14日。①代码在PCL1.14.1中运行;②完善代码;③新增标准测试数据一、曲线拟合1、算法原理 电力线三维重建指将提取得到的单根电力线进行精确矢量化。在理想情况下,
- R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读
Mrrunsen
R语言大学作业机器学习回归r语言
回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形,比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分,接下来逐一解读。1、包部分,也就是加载各类包,包括随机森林包randomForest,数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer,模型评估包caret。2、数据部分,主要是读取数据,处理缺失值,转换变量类型。3、模型部分。为了对
- 数值计算模型范围的取值与思考--水泵水轮机压力脉动问题--学术论文模式--个人经验总结
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经验分享-高效率!笔记算法数据分析经验分享信号处理
数值计算模型范围的取值与思考——水泵水轮机压力脉动问题目录数值计算模型范围的取值与思考——水泵水轮机压力脉动问题写在前面摘要1研究背景2研究现状3研究方法3.1模型结构参数的选取3.2数值计算方法和参数3.3计算工况参数3.4求解器参数4总结与思考参考文献写在前面压力脉动是引起水力机械振动进而影响水泵水轮机安全运行的重要原因,使用数值模拟模型能够实现高精度且高效的压力脉动特性的计算研究。本文是博主
- HW面试经验分享 | 北京蓝中研判岗
黑客老李
面试经验分享安全职场和发展前端
更多面试分享看我专栏找我哦~一起讨论交流!欢迎各位来专栏或简历找我哦目录:所面试的公司:某安全厂商所在城市:北京面试职位:国护蓝中研判岗面试过程:面试官的问题:1、面试官先就是很常态化的让我做了一个自我介绍2、自我介绍不错,听你讲熟悉TOP10漏洞,可以讲下自己熟悉哪些方面吗?3、sql注入原理可以讲下吗?4、sql注入绕WAF有了解吗,平常有挖过相关漏洞吗?5、那sql报错盲注呢,可以讲下嘛,包
- r语言手动算两个C指数p值,如何用R语言进行Pvalue显著性标记?
蒲牢森
r语言手动算两个C指数p值
作者:一只想飞的喵审稿:童蒙编辑:angelica箱线图是统计学中较常见的图形之一。这篇文章将讲述如何简单比较两组或多组的平均值,且添加显著性标记。通常情况根据显著性p值的数值大小,分为四类:(1)0.01≤p<0.05,*(2)0.001≤p<0.01,**(3)0.0001≤p<0.001,***(4)p<0.0001,****接下来会讲述三种添加显著性标记的方法。方法1-手动添加1:创建数据
- 使用geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假设检验名称以及显著性水平p值(R语言)
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使用geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假设检验名称以及显著性水平p值(R语言)在R语言中,我们经常使用箱图(boxplot)来可视化数据的分布和比较不同组之间的差异。当我们进行假设检验时,除了展示箱图之间的差异,还需要在图形上添加假设检验的名称和显著性水平p值,以便更清晰地表达结果。在本文中,我们将介绍如何使用ggplot2包中的geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假
- R语言绘图:韦恩图
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韦恩分析韦恩分析(VennAnalysis)常用于可视化不同数据集之间的交集和并集。维恩图(Venndiagram),也叫文氏图、温氏图、韦恩图、范氏图,用于显示元素集合重叠区域的关系型图表,通过图形与图形之间的层叠关系,来反应数据集之间的相交关系。在R语言中,进行韦恩分析(Venn图绘制)可以通过多个不同的包来实现,常用的包括VennDiagram、venn和ggVenn等。本文案使用ggVen
- 在R语言中,要在图形中添加组间p值,可以使用`geom_bracket`函数
ByteWhisper
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在R语言中,要在图形中添加组间p值,可以使用geom_bracket函数。geom_bracket函数可以用来创建一个带有括号标记的图形,用于表示组间的显著性差异。本文将详细介绍如何使用geom_bracket函数来添加组间p值,并提供相应的源代码示例。首先,我们需要安装并加载ggplot2包,因为geom_bracket函数是ggplot2包中的一部分。可以使用以下代码安装和加载ggplot2包
- 飞书多维表格+DeepSeek R1:打工人必备的AI神器,效率暴涨1000%![特殊字符]
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导语当飞书多维表格遇上国产最强推理大模型DeepSeekR1,会擦出怎样的火花?本文手把手教你用「零代码」实现批量文案改写、论文精读、视频脚本生成。一、颠覆认知的三大核心优势1.批量处理的工业级效率单次处理1000+条数据,告别传统API逐条调用支持跨表格数据联动(如从CRM系统自动抓取客户需求)实时监控处理进度,失败任务自动重试2.零代码的极简交互无需Python环境配置直接输入自然语言指令(如
- JAVA毕设项目-基于SSM框架的百色学院创新实践学分认定系统源码+设计文档
AICurator
毕业设计java课程设计开发语言
文末获取源码+数据库+文档感兴趣的可以先收藏,有毕设问题,项目以及论文撰写等问题都可以和博主沟通,尽最大努力帮助更多的人!百色学院创新实践学分认定系统设计与实现摘要本百色学院创新实践学分认定系统是针对目前实践学分认定的实际需求,从实际工作出发,对过去的实践学分认定系统存在的问题进行分析,结合计算机系统的结构、概念、模型、原理、方法,在计算机各种优势的情况下,采用目前最流行的B/S结构和java中流
- 基于单片机的室外休闲智能座椅设计(论文+源码)
云山工作室
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1系统总体设计本课题为基于单片机的室外休闲智能座椅的设计,其可以实现温湿度检测,座椅加热,自动照明,背靠调节等工作。整个系统架构如图2.1所示其中包括了按键模块,温湿度检测模块,显示模块,加热模块,照明模块,按摩模块,背靠调节模块等器件设备。其中,显示模块采用LCD1602液晶显示当前的状态信息;温湿度检测,采用DHT11传感器实现,加热和照明功能,采用继电器间接控制加热棒和LED灯来实现;按摩则
- 自识别标记(self-identifying marker) -(1) 简介
计算机视觉life
计算机视觉自识别标记计算机视觉
一、什么是自识别标记(Self-identifyingmarker)?自识别标记在不同的论文中有不同称谓,比如self-identifyingmarker,self-identifyingmarkerpattern,fiducialmarker等,在此我们统称为自识别标记。自识别标记乍一看有点类似我们常见的二维码,其每个标记具有唯一性。和二维码不同的是,自识别标记在实际应用中通常由多个一起组合成规
- [自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定
simba丶小小程序猿
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
文章目录引言外参标定原理ICP匹配示例参考文献引言多激光雷达系统通常用于自动驾驶或机器人,每个雷达的位置和姿态不同,需要将它们的数据统一到同一个坐标系下。多激光雷达外参标定的核心目标是通过计算不同雷达坐标系之间的刚性变换关系(旋转矩阵RRR和平移向量ttt),将多个雷达的点云数据统一到同一坐标系下。具体需求包括:数据融合:消除多雷达间的位姿差异,生成全局一致的点云。减少累积误差:避免多传感器数据因
- VoVNet(2019 CVPR)
刘若里
论文阅读人工智能计算机视觉学习笔记网络
论文标题AnEnergyandGPU-ComputationEfficientBackboneNetworkforReal-TimeObjectDetection论文作者YoungwanLee,Joong-wonHwang,SangrokLee,YuseokBae,JongyoulPark发表日期2019年04月22日GB引用>LeeYoungwan,HwangJoong-won,LeeSangr
- Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明
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Python机器学习基础+实战案例python机器学习模型评估与改进评估指标与评分召回率
Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明目录Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1)错误类型2)不平衡数据集3)混淆矩阵4)考虑不确定性5)准确率-召回率曲线6)受试者工作特征(ROC)与AUC3、多分类指标4、回归指标5、在模型选择中使用评估指标附录一、参考文献一、简单介绍Py
- 大白话聊聊“深度学习”和“大模型”
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深度学习人工智能AI编程AIGCchatgptai
1950年图灵发表论文《计算机器与智能》(ComputingMachineryandIntelligence),提出了“机器智能”(MachineIntelligent)的概念,并且提出了著名的“图灵测试”的方法来判断机器是否有智能。1956年,达特茅斯会议,“人工智能”(ArtificialIntelligent)概念被首次提出,人工智能作为一个学科开始被研究。科学家梦想着未来可以用复杂物理结构
- 2024论文AIGC降重避雷指南:这些“坑”千万别踩!
LL06210721
AIGC人工智能
政策背景:“2024年知网/维普新增AIGC检测模块,高校严查AI生成内容。据公开数据,某985院校硕士论文初检AIGC率超标比例达35%。”常见误区分析:误区1:直接复制AI生成的口语化结论→被算法标记“非学术表达”;误区2:虚构参考文献→查重率飙升+学术诚信风险;误区3:忽略图表公式规范性→格式问题被导师驳回。合规建议:表达优化:使用专业工具替换AI生成的松散句式(例:将“总而言之”改为“综上
- 基于STM32的智能家居蓝牙系统(论文+源码)
云山工作室
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1总体方案设计本次基于STM32的智能家居蓝牙系统,其系统总体架构如图2.1所示,采用STM32f103单片机作为控制器,通过DHT11传感器实现温湿度检测,MQ-2烟雾传感器实现烟雾检测,光敏电阻实现光照检测,同时将数据通过HC-05蓝牙模块上传到手机APP,用户可以通过手机APP实现对LED灯的开关控制,以及设定温度的报警阈值,如果温度太高会启动风扇进行降温,并将检测的参数通过OLED1286
- Python 爬虫实战:爬取学术论文数据
西攻城狮北
python爬虫实战案例
一、项目概述二、环境准备1.Python和PyCharm安装2.安装必要Python库三、爬虫实战1.分析目标网站2.编写爬虫代码(1)使用Requests和BeautifulSoup获取页面数据(2)使用Pandas存储数据(3)使用Scrapy框架构建高效爬虫3.爬取API数据四、数据处理与分析1.数据清洗2.数据可视化五、注意事项1.遵守法律和道德规范2.处理验证码3.应对反爬虫机制六、总结
- 图表解析技术:逆向提取图表数据,需要哪几步?
对于我们时代的所有“PPT工作者”来说,图表是一位熟悉的“老朋友”了。通过Office、编程语言库或是更丰富的生成工具,我们能够便捷地将数据绘制成美观、抓眼、适宜展示的图表,在各类汇报、讲演、宣传工作里起到比表格数字更直观的效果。然而,当我们产生了与之相反的需求:将各色报告或论文中的图表逆向转化为原始数据,用于数据处理分析,又应该怎么做呢?与绘制图表相比,解析它们的任务提出了更精密的技术要求。本期
- TensorFlow.js - 使用 CNN(卷积神经网络) 识别手写数字
宁静_致远_
前端开发javascripttensorflowcnn
目录index.htmldata.jsscript.js备注参考文献index.htmlTensorFlow.jsTutorialdata.js/***@license*Copyright2018GoogleLLC.AllRightsReserved.*LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");*youmaynotusethisf
- 【目标检测论文解读复现NO.38】基于改进YOLOv8模型的轻量化板栗果实识别方法
人工智能算法研究院
中文核心论文解读复现目标检测YOLO目标跟踪
前言此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮助大家解答疑惑。解读的系列文章,本人已进行创新点代码复现,有需要的朋友可关注私信我。本文仅对论文代码实现,如果原文章的作者觉得不方便,请联系删除,尊重每一位论文作者。一、摘要为实现自然环境下的板栗果实目
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!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
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "xxxxx@xxxxx.com"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri