- Java面试题--JVM大厂篇之深入解析JVM中的Serial GC:工作原理与代际区别
青云交
Java大厂面试题Java虚拟机(JVM)专栏Java技术栈SerialGC工作原理年轻代垃圾回收MinorGC老年代垃圾回收MajorGCFullGC年轻代和老年代的区别SerialGC垃圾收集器单线程垃圾收集器
目录引言:正文:一、SerialGC工作原理年轻代垃圾回收(MinorGC):老年代垃圾回收(MajorGC或FullGC):二、年轻代和老年代的区别年轻代(YoungGeneration):老年代(OldGeneration):结束语:引言:Java虚拟机(JVM)作为Java程序的运行环境,其性能和稳定性在很大程度上依赖于垃圾收集器(GC)的效率。SerialGC是JVM中最古老也是最简单的一
- ROS 自定义msg
DIO哒
step1$roscd#进入package$mkdirmsg#创建msg目录step2在目录下新建Age.msgstep3修改CMakeList.txtstep4修改package.xml,加入message_generationmessage_runtimestep5到工作空间目录下,catkin_makestep6
- 推荐:FastAPI驱动的稳定扩散LLMs演示项目
褚知茉Jade
推荐:FastAPI驱动的稳定扩散LLMs演示项目FastAPI-for-Machine-Learning-Live-DemoThisrepositorycontainsthefilestobuildyourveryownAIimagegenerationwebapplication!OutlinedarethecorecomponentsoftheFastAPIwebframework,anda
- python(64) 内存的几个现象,主动释放内存
python开发笔记
Pythonpython
1.主动释放内存的方式在Python中使用gc.collect()方法清除内存使用del语句清除Python中的内存gc.collect(generation=2)方法用于清除或释放Python中未引用的内存。未引用的内存是无法访问且无法使用的内存。可选参数generation是一个整数,值的范围是0到2。它使用gc.collect()方法指定要收集的对象的生成。在Python中,寿命短的对象存储
- 茴香豆:搭建RAG 智能助理
不才妹妹
人工智能windowslinux
RAGRAG(RetrievalAugmentedGeneration)技术,通过检索与用户输入相关的信息片段,并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答。解决LLMs在处理知识密集型任务时可能遇到的挑战,如幻觉、知识过时和缺乏透明、可追溯的推理过程等。提供更准确的回答、降低推理成本、实现外部记忆。1.在茴香豆Web版中创建自己领域的知识问答助手1.1配置镜像环境进入开发机后,从官方环境复制运行I
- OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现
dzend
aigcpython开发语言ai
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一个非常重要的研究方向。近年来,OPENAI发布了许多创新的NLP模型,其中之一就是RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法,可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理,并提供使用Python
- Java面试题--JVM大厂篇之深入解析G1 GC——革新Java垃圾回收机制
青云交
Java大厂面试题Java虚拟机(JVM)专栏Java技术栈javajvm开发语言G1GC的区域划分及其作用伊甸园区幸存者区老年代区
目录引言:正文:一、G1GC的区域划分及其作用1.伊甸园区(EdenRegion)2.幸存者区(SurvivorRegion)3.老年代区(OldGenerationRegion)二、区域划分的优势:三、图片解析:结束语:引言:在Java应用开发中,性能优化始终是一个重要而又棘手的话题。尤其是垃圾回收(GC)机制,常常是影响应用性能的关键因素。G1GarbageCollector(Garbage-
- MB-iSTFT-VITS 项目教程
邱敬镇
MB-iSTFT-VITS项目教程MB-iSTFT-VITSLightweightandHigh-FidelityEnd-to-EndText-to-SpeechwithMulti-BandGenerationandInverseShort-TimeFourierTransform项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mb/MB-iSTFT-VITS项目介绍MB-
- 探索MB-iSTFT-VITS:一款高效的语音合成工具
张姿桃Erwin
探索MB-iSTFT-VITS:一款高效的语音合成工具MB-iSTFT-VITSLightweightandHigh-FidelityEnd-to-EndText-to-SpeechwithMulti-BandGenerationandInverseShort-TimeFourierTransform项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mb/MB-iSTFT-V
- Example of an Automated SBOM Generation Using Syft
Chia-Te Kuan
分析工具c++SBOMSTQC
CONTENTWhyIneedaSBOMWhatisSBOMHowtobuildSBOM?IdentifyComponents:GatherMetadata:AutomateDependencyTracking:DocumentRelationshipsUpdateRegularlyValidateandVerifyGeneratetheSBOMIntegrateintoDevelopmentWo
- Unique3D:开启单张图片三维重建新篇章
余靖年Veronica
Unique3D:开启单张图片三维重建新篇章Unique3DOfficialimplementationofUnique3D:High-QualityandEfficient3DMeshGenerationfromaSingleImage项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Unique3D在当今高速发展的科技领域中,三维重建技术正以惊人的速度改变着我们的视
- python利用向量数据库chroma实现RAG检索增强生成
Cachel wood
LLM和AIGC阿里云云计算pythonflask开发语言RAGchroma
文章目录向量数据库chroma简介RAG简介RAG示例向量数据库chroma简介向量数据库chroma教程RAG简介RAG的全称是Retrieval-AugmentedGeneration,中文翻译为检索增强生成。它是一个为大模型提供外部知识源的概念,这使它们能够生成准确且符合上下文的答案,同时能够减少模型幻觉。知识更新问题最先进的LLM会接受大量的训练数据,将广泛的常识知识存储在神经网络的权重中
- GLM-4 (1) - 推理+概览
戴昊光
人工智能languagemodelnlppython
系列文章目录GLM-4(1)-推理+概览GLM-4(2)-RoPEGLM-4(3)-GLMBlockGLM-4(4)-SelfAttentionGLM-4(5)-API&FunctionCallingGLM-4(6)-KVCache/Prefill&Decode文章目录系列文章目录前言一、环境安装&跑通demo二、Tokenizer三、configsmodelconfiggenerationcon
- 奥巴马同性婚姻合法化演讲文稿
爱风城
Goodmorning.Ournationwasfoundedonabedrockprinciplethatweareallcreatedequal.Theprojectofeachgenerationistobridgethemeaningofthosefoundingwordswiththerealitiesofchangingtimes--anever-endingquesttoensure
- CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters
Tsukinousag
对比语言图像预训练(CLIP)虽然prompt-tuning用于textualinputs,但是建议CLIPAdapter在视觉或语言分支上使用功能适配器进行fine-tuneCLIPAdapter采用了一个额外的瓶颈层来学习新的特征,并将剩余的特征与原始的预训练特征进行混合。为了更好地适应vision语言模型,使用功能适配器,而不是快速调整1.ClassifierWeightGeneration
- WeKnow-RAG:智能自适应的检索增强生成方法
步子哥
人工智能
在当今快速发展的人工智能领域,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)方法逐渐成为一种新兴的解决方案。CobusGreyling在他最新的文章中深入探讨了WeKnow-RAG,这一方法通过结合知识图谱和网络搜索技术,极大地提升了大型语言模型(LLMs)在复杂查询中的表现。知识图谱的力量知识图谱(KnowledgeGraphs,KGs)作为信息检索的重要工具
- Phenaki——文本描述生成动画或视频,动态视频序列。
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC人工智能深度学习音视频
一、Phenaki介绍Phenaki是一个先进的视频生成系统,能够根据输入的文本描述生成连续且符合语义的视频内容。Phenaki的核心在于将文本描述转化为视频的过程,通过一系列深度学习技术实现高质量、流畅的视频生成。二、Phenaki核心功能1.文本到视频生成(Text-to-VideoGeneration)Phenaki的最重要功能是根据自然语言文本描述生成连续的视频。用户只需输入一段描述,模型
- Prompt Engineering Concepts
初梦语雪
#NLPprompt
Introduction,ConceptsTextgenerationmodelsgenerationpre-trainedtransformers,GPTforshort.所以呢,前置知识是TransformerAssistants助手指的是能够为用户执行任务的实体;Embeddings是数据的一种vector形式,含有原来的数据的内容和/或意义;Tokens很常见,很基础的概念。Textgen
- 十:深入理解 CyclicBarrier—— 栅栏锁
sco5282
并发编程java前端服务器
目录1、CyclicBarrier入门1.1、概念1.2、案例2、CyclicBarrier源码分析2.1、类结构2.2、`await()`方法——CyclicBarrier2.2.1、`dowait()`方法——CyclicBarrier2.2.1.1、`breakBarrier()`方法——CyclicBarrier2.2.1.2、`nextGeneration()`方法——CyclicBar
- 基于Spring-AI框架实现RAG增强检索(附源码)
道长不会写代码
spring人工智能java语言模型
引言随着人工智能技术的快速发展,增强检索(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)已成为一种结合检索和生成的先进方法,广泛应用于各种智能应用中。Spring-AI作为SpringBoot的AI扩展,提供了一套丰富的工具和库,使得开发者可以轻松地实现RAG技术。本文将介绍如何基于Spring-AI框架配置项目,并实现RAG增强检索,更多RAG增强检索的应用场景。1.实现效
- 【论文阅读】LLM4SGG: Large Language Models for Weakly Supervised Scene Graph Generation
进击的乔洋
论文阅读语言模型人工智能计算机视觉
【论文阅读】LLM4SGG:LargeLanguageModelsforWeaklySupervisedSceneGraphGenerationabstract由于全监督方法严重依赖昂贵标注,最近弱监督场景图生成(WSSGG)研究替代方案出现。在这一点上(Inthisregard),针对WSSGG的研究主要利用图像标题(imagecaption)来获取非局部三元组,而主要关注将非局部三元组建立在图
- 论文:Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Ian_Wonder
论文阅读
论文:Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTaskscode:https://github.com/huggingface/transformerscode:https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/model_cards/facebook/rag-toke
- SGSH: Stimulate Large Language Models with Skeleton Heuristics for Knowledge Base Question
UnknownBody
LLMDailyKnowledgeGraph语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《SGSH:StimulateLargeLanguageModelswithSkeletonHeuristicsforKnowledgeBaseQuestionGeneration》的翻译。SGSH:用骨架启发式方法模拟大型语言模型以生成知识库问题摘要1引言2Pilot研究3方法4实验5相关工作6结论摘要知识库问题生成(KBQG)旨在从知识库中提取的一组三元组事实中生成自
- 分享今天在TED上看到的几句话
佘若一
今天在一个TED上看到几句话:――――――――――Thebestmindsofmygenerationarethinkingabouthowtomakepeopleclickads.我这一代最优秀的头脑都在思考如何让人们点击广告Ibelieveinafuturewherethevalueofyourworkisnotdeterminedbythesizeofyourpaycheck,butbyth
- JAVA基础面试题总结(十三)——JVM(中)
城南vision
jvmjava开发语言
堆空间的基本结构JDK7以及之前的版本,堆空间包括以下部分:新生代内存(YoungGeneration)老生代(OldGeneration)永久代(PermanentGeneration)JDK8版本之后PermGen(永久)已被Metaspace(元空间)取代,元空间使用的是直接内存。内存分配与回收原则1、对象优先在Eden区分配大多数情况下,对象在新生代中Eden区分配。当Eden区没有足够空
- Next.js -获取数据
wuhuaguoyouhua
javascript前端开发语言
-getStaticProps(StaticGeneration):Fetchdataat**buildtime**.-getStaticPaths(StaticGeneration):Specifydynamicroutestopre-renderpagesbasedondata.-getServerSideProps(Server-sideRendering):Fetchdataon**eac
- next中ISG在开发环境和正式环境的区别
曹天骄
javascript前端开发语言
在开发模式下(即运行nextdev时),Next.js的IncrementalStaticGeneration(ISG)页面并不会像在生产模式中那样被持久化存储。这是因为在开发模式下,Next.js每次请求页面时都会重新生成页面内容,以确保开发者能够立即看到最新的更改。具体来说,在开发模式下:没有文件被写入磁盘:在开发模式下,Next.js不会将生成的静态页面缓存到磁盘。这意味着每次你访问一个IS
- Next.js 12 On-Demand Revalidation 教程
曹天骄
javascript前端开发语言
概述On-DemandRevalidation是Next.js自11.1版本开始支持的一项功能,它允许开发者通过API路由手动触发页面的重新验证和重新生成。这在需要手动控制内容更新,而不想等待增量静态生成(ISR,IncrementalStaticRegeneration)的默认时间间隔时,特别有用。在Next.js12中,这项功能得到了完全支持。下面是实现On-DemandRevalidatio
- 人工智能领域--RAG技术
胡萝卜不甜
机器学习人工智能python学习算法
今天带大家来学习一下RAG技术,尤其在在大模型中应用广泛。一.RAG(RetrievalAugmentedGeneration)检索增强生成RAG,即Retrieval-AugmentedGeneration(检索增强的生成),是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)机制的人工智能技术,常用于提升自然语言处理(NLP)任务的性能,尤其是在问答系统、文本摘要、对话系统等领
- 深入探讨Agentic RAG(A-RAG)
lichunericli
RAG人工智能自然语言处理
原文地址:AgenticRAG:Context-AugmentedOpenAIAgents2024年3月14日原文地址:DeepDiveintoAgenticRetrievalAugmentedGeneration(A-RAG)2024年3月4日概述检索增强生成(RAG),它首先将查询输入到RAG管道中,该管道执行检索、重新排名、综合并返回响应。本文探讨了如何通过增加代理层来提高响应生成代理(RA
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST