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实用技巧人工智能信息与通信
2024年,无线通信与人工智能技术取得了显著的进步和突破,这些技术的革新不仅推动了行业的数字化转型,还为全球经济的持续发展注入了新的活力。以下是对无线通信与人工智能技术在这一年发展的详细总结。####无线通信技术的飞速演进无线通信技术的历史可以追溯到19世纪末,意大利科学家马可尼成功实现无线电波传输,开启了无线通信的大门。然而,直到20世纪后期,无线通信技术才真正开始腾飞,从2G到5G不断演进,如
- 探索Labelbox:打造自定义标注应用的利器!
孔旭澜Renata
探索Labelbox:打造自定义标注应用的利器!去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍Labelbox是一款专为企业级客户设计的高级数据标注工具。它允许用户构建自己的定制标注界面(编辑器),提供强大的API和SDK,以适应各种复杂的数据标注需求。无论你是人工智能研究者、数据科学家还是软件开发者,Labelbox都能帮助你高效、精准地处理你的数据。技术分析Label
- 开源LLMs导览:工作原理、顶级LLM列表对比
万俟淋曦
SomeInsights人工智能AI生成式人工智能大模型LLMchatgpt大语言模型
机器人、人工智能相关领域news/events(专栏目录)本文目录一、开源LLM是什么意思?二、开源LLM如何工作?2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM模式最好?4.1BERT4.2LLaMA(LargeLanguageModelM
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LLMDaily语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM:提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息,而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例,我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导,其中培训和评估示例包括描述后续模型中
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在机器学习领域,寻找最优模型参数是一个重要的步骤,它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机(SVM)和网格搜索(GridSearchCV)来预测学生的成绩,并通过调整参数来优化模型性能。数据集:公众号“码银学编程”后台回复:学生成绩-SVM前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家:前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
- 【学术会议征稿-第二届生成式人工智能与信息安全学术会议(GAIIS 2025)】人工智能与信息安全的魅力
禁默
学术会议人工智能
重要信息时间:2025年2月21日-23日地点:中国杭州官网:http://www.ic-gaiis.org简介2025年第二届生成式人工智能与信息安全将于2025年2月21日-23日在中国杭州举行。主要围绕“生成式人工智能与信息安全”的最新研究展开,紧密聚焦AI的热点和难点问题,深入剖析信息安全核心技术。生成式人工智能与信息安全的关系主要体现在以下几个方面:数据安全:生成式人工智能通常需要大量的
- 《解锁AI黑科技:数据分类聚类与可视化》
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在当今数字化时代,数据如潮水般涌来,如何从海量数据中提取有价值的信息,成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能(AI)技术的崛起,为解决这一难题提供了强大的工具。其中,能够实现数据分类与聚类,并以可视化形式展现的AI技术,正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。数据分类与聚类:AI的核心技能数据分类是将数据划分到预先定义好的类别中,就像把图书馆里的书籍按照不同学科分类摆放,方便读者查找。比如在垃圾
- 园区智能化系统实现管理与服务的智能化转型与创新进阶
快鲸智慧楼宇管理系统
其他
内容概要园区智能化系统的出现,标志着管理与服务向智能化转型的重要一步。这一系统不仅仅是一个技术解决方案,更是一个全面提升园区运营效率与安全性的独特工具。通过集成大数据分析、物联网和人工智能,园区智能化系统能够为各类园区如工业园、产业园、物流园、写字楼与公寓等提供切实可行的解决方案。“智能化管理不仅是未来的发展趋势,更是提升竞争力的必要手段。”在资产管理方面,智能化系统能够实时监控并优化资源的配置,
- DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南:从零搭建智能对话系统
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前言在人工智能技术快速发展的今天,如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力,成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程,并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。一、环境准备与基础架构1.1硬件需求推荐配置:NVIDIAGPU(RTX3090或更高)+32GB内存+50GB存储空间最低配置:CPU(支持AVX2指令集)+16GB内存+3
- Meta首席科学家Yann LeCun预言:5年内AI架构将颠覆,当前大模型的4大核心缺陷
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✨引言:一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场,Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆(YannLeCun)抛出一个震撼观点:“当前的大语言模型(LLM)范式将在3-5年内被淘汰。”这位深度学习先驱的论断,不仅直指ChatGPT等明星产品的技术天花板,更揭示了下一代AI进化的核心路径——构建理解物理世界的“世界模型”(WorldModel)。作为Meta人工智能实验室负责人,
- AI编程风潮下的生产力革命:从 Copilot 到 Trae
机器小乙
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AI编程风潮下的生产力革命:从Copilot到Trae前言在人工智能飞速发展的背景下,“AI编程”已经不再是概念炒作,而逐渐成为真实可落地的开发模式。从最初的GitHubCopilot到如今字节跳动的Trae,以及各种聚焦不同场景的AI编程产品如Cursor、Bolt.new、ReplitGhostwriter等,都在加速软件研发流程。本文将结合一些常见使用场景,并通过简短代码示例,让你对AI编程
- 昆虫机器人:从仿生设计到未来应用
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目录引言:从科幻到现实的启示仿生昆虫机器人:技术突破与功能解析应用场景:农业与灾后救援的革新技术难点:微型机器人研发的挑战未来趋势:智能化与群体协作的潜力总结:昆虫机器人技术的广阔前景1.引言:从科幻到现实的启示还记得阿西莫夫的《奇幻之旅》吗?科学家通过微型潜艇进入人体进行探险,这种场景曾是科幻迷的梦想。如今,随着人工智能和仿生设计的发展,这些奇思妙想正在逐步成为现实。最近,《科学机器人》期刊的一
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我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容,请坚持认真读完,必有收获:DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型(LLM)研究领域正在迅速发展,每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
- 【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构
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以下是DeepSeek技术架构的详细介绍:1.混合专家架构(MoE)DeepSeek-V3采用了混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征。具体配置如下:层数:61层,其中58层为MoE层。专家数量:每层有257个专家(1个共享专家+256个路由专家),整个模型共有14,906个专家。激活机制:每个Token激活9个专
- Chrome浏览器删除网站cookies的解决方案
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大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Chrome浏览器删除网站cooki
- 当区块链遇见AI:智能合约如何驱动下一代 DApps
威哥说编程
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随着区块链技术和人工智能(AI)在各自领域的迅速发展,二者的结合逐渐成为了推动未来技术创新的重要力量。特别是在去中心化应用(DApps)领域,区块链与AI的结合有可能彻底改变我们对智能合约、数据处理、决策制定等方面的理解。智能合约(SmartContracts)作为区块链的核心组成部分,能够在无信任环境下自动执行合同条款。而AI则能赋予智能合约“自主学习”和“智能决策”的能力,使得DApps的功能
- 如何在本地电脑上安装和使用 DeepSeek R-1
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程电脑
简介似乎每个人都在谈论DeepSeekR-1是中国人工智能公司DeepSeek开发的全新开源人工智能语言模型。一些用户声称,其推理能力与OpenAI的o1相当,甚至更好。目前,DeepSeek是免费使用的,这对用户来说是个好消息,但也带来了一些疑问。随着用户量的激增,他们如何管理服务器成本?硬件运行成本不可能便宜吧?这里最合乎逻辑的一点是——数据。数据是人工智能模型的命脉。他们可能以某种方式收集用
- 玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama本地构建知识图谱(完全本地化,不依赖OpenAI)
艾醒(AiXing-w)
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系列文章目录玩转大语言模型——使用langchain和Ollama本地部署大语言模型玩转大语言模型——ollama导入huggingface下载的模型玩转大语言模型——langchain调用ollama视觉多模态语言模型玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama构建知识图谱玩转大语言模型——完美解决GraphRAG构建的知识图谱全为英文的问题玩转大语言模型——配置图数据库Neo4j(含a
- 智能化Kubernetes管理:AI与ChatGPT提升运维效率的创新实践
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摘要随着云计算技术的飞速发展,Kubernetes(K8s)已成为企业进行容器化应用管理的标准平台。然而,Kubernetes集群的管理在复杂度、规模和资源优化等方面仍然面临巨大挑战。传统的Kubernetes运维方式往往依赖手动操作,导致效率低下,且容易产生人为错误。随着人工智能(AI)技术的成熟,特别是基于自然语言处理(NLP)的智能体如ChatGPT的出现,AI智能体能够在Kubernete
- JavaScript中的隐式类型转换
阿珊和她的猫
javascript开发语言ecmascript
前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js和Egg.js开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握uni-app》前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。文章
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出
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【大模型应用开发动手做AIAgent】Plan-and-Solve策略的提出关键词:大模型,AIAgent,Plan-and-Solve,智能体,策略学习,强化学习,自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,大模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了显著的突破。大模型能够理解和生成自然语言,
- 监控易:智慧高校一体化综合运维解决方案
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运维信息安全物联网监控类
新冠疫情发生以来,线上线下教育模式的初探,促使学校、家长和社会对于教育信息化认识产生巨大的转变。伴随着云计算和物联网的发展,教育已经开启了一个全新的时代。自“十三五”规划中明确提出“支持各级各类学校建设智慧校园,综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式”以来,政策春风也不断加码教育信息化进程,《教育信息化2.0行动计划》以及《智慧校园总体框架》的相继发布,全国各地都在积
- AI 计算的未来:去中心化浪潮与全球竞争格局重塑
智识微光Intelligence
人工智能机器学习大数据
引言人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,尤其是大模型训练和推理效率的提升,使得AI计算成本迅速下降,呈现出向去中心化演进的趋势。最新的DeepSeekr1模型,以仅600万美元的训练成本,达到了OpenAIo1级别的性能,表明AI技术正迈向更具普惠性的阶段。这一趋势不仅对AI产业格局产生深远影响,还将改变计算基础设施、全球科技竞争力分布,甚至可能影响人工超级智能(ASI)的未来发展。因此,AI
- AIGC时代的Vue或React前端开发
GISer_Jinger
JavascriptReactVueAIGCvue.jsreact.js
在AIGC(人工智能生成内容)时代,Vue开发正经历着深刻的变革。以下是对AIGC时代Vue开发的详细分析:一、AIGC技术对Vue开发的影响代码生成与自动化AIGC技术使得开发者能够借助智能工具快速生成和优化Vue代码。例如,通过自然语言处理模型(如ChatGPT),开发者可以描述组件的功能和样式需求,然后自动生成包含模板、脚本和样式的完整组件代码。这不仅大大提高了开发效率,还减少了人为错误的可
- 大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?
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大模型蒸馏与大模型微调是当前人工智能领域中两种重要的技术手段,它们在模型优化、性能提升和资源利用方面各有特点。以下将从定义、技术原理、应用场景及优缺点等方面对这两种技术进行深入对比。一、定义与基本概念大模型蒸馏(KnowledgeDistillation)蒸馏是一种将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到小型模型(学生模型)的技术。通过训练学生模型模仿教师模型的行为,实现模型压缩和性能保留的目标。蒸
- DeepSeek大模型技术深度解析:揭开Transformer架构的神秘面纱
不一样的信息安全
网络杂烩AIDeepSeek
摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发,基于Transformer架构,具备卓越的自然语言理解和生成能力。该模型能够高效处理智能对话、文本生成和语义理解等复杂任务,标志着人工智能在自然语言处理领域的重大进展。关键词DeepSeek模型,Transformer架构,自然语言,智能对话,文本生成,语义理解一、DeepSeek大模型的架构解析1.1DeepSeek大模型
- 《DeepSeek-R1 问世,智能搜索领域迎来新变革》
黑金IT
智能搜索
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司开发的一款创新型人工智能模型,自2024年5月7日发布以来,迅速在AI领域引起广泛关注。该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性,在众多人工智能模型中脱颖而出。DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力:DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法,能够精准解析复杂的语义结构
- 构建高效LLM应用开发架构的关键策略
AI天才研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
文章标题:构建高效LLM应用开发架构的关键策略在当今快速发展的技术世界中,人工智能(AI)已经成为推动创新的核心动力。其中,大型语言模型(LLM)的应用开发尤为引人注目。LLM通过处理和理解自然语言,为各种场景提供了强大的智能解决方案,从智能客服到内容生成,再到教育应用,都有着广泛的应用前景。然而,高效地构建LLM应用开发架构面临着诸多挑战,包括性能、可扩展性和安全性等。本文将深入探讨构建高效LL
- 第03课:Anaconda 与 Jupyter Notebook
红色石头Will
深度学习PyTorch极简入门人工智能深度学习PyTorch
本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具:Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。为了更好、更方便地使用Python来编写深度学习相关程序,可以使用集成开发环境或集成管理系统,最流行的比如PyCharm和Anaconda。本文我推荐使用Anaconda。之所以选择Anaconda,是因为Anacon
- AI大模型在智能客服系统中的应用
季风泯灭的季节
AI大模型应用技术二人工智能
目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略1.模型微调(Fine-tuning)2.模型蒸馏(ModelDistillation)3.响应延迟优化4.持续监控与反馈结论引言随着人工智能(AI)技术的不断发展,AI大模型在
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin