Datawhale
Datawhale

讯飞星火认知大模型，内测机会来了！

 Datawhale首发 

大模型：讯飞星火认知，首批调研内测

讯飞星火认知大模型

扫码后填写调研问卷

最快一天获得提前内测机会

讯飞星火认知大模型，内测机会来了！_第1张图片

你可能感兴趣的:(讯飞星火认知大模型，内测机会来了！)

  • 系统学习Python——并发模型和异步编程：进程、线程和GIL
    分类目录：《系统学习Python》总目录在文章《并发模型和异步编程：基础知识》我们简单介绍了Python中的进程、线程和协程。本文就着重介绍Python中的进程、线程和GIL的关系。Python解释器的每个实例都是一个进程。使用multiprocessing或concurrent.futures库可以启动额外的Python进程。Python的subprocess库用于启动运行外部程序（不管使用何种
  • 驱动程序为什么要做 WHQL 认证? GDCA SSL证书 网络协议网络
    驱动程序进行WHQL（WindowsHardwareQualityLabs）认证的核心价值在于解决兼容性、安全性和市场准入三大关键问题，具体必要性如下：️‌一、规避系统拦截，保障驱动可用性‌消除安装警告‌未认证的驱动在安装时会触发Windows的‌红色安全警告‌（如“无法验证发布者”），甚至被系统强制拦截。通过WHQL认证的驱动获得微软数字签名，用户可无阻安装‌。满足系统强制要求‌Windows1
  • C++ 11 Lambda表达式和min_element()与max_element()的使用_c++ lamda函数 min_element(
    网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以添加戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！intmain(){vectormyvec{3,
  • 冒泡、选择、插入排序：三大基础排序算法深度解析（C语言实现） xienda 算法排序算法数据结构
    在算法学习道路上，排序算法是每位程序员必须掌握的基石。本文将深入解析冒泡排序、选择排序和插入排序这三种基础排序算法，通过C语言代码实现和对比分析，帮助读者彻底理解它们的差异与应用场景。算法原理与代码实现1.冒泡排序（BubbleSort）工作原理：通过重复比较相邻元素，将较大元素逐步"冒泡"到数组末尾。voidbubbleSort(intarr[],intn){  for(inti=0;iarr[
  • 深入剖析OpenJDK 18 GA源码：Java平台最新发展 想法臃肿
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenJDK18GA作为Java开发的关键里程碑，提供了诸多新特性和改进。本文章深入探讨了OpenJDK18GA源码，揭示其内部机制，帮助开发者更好地理解和利用这个版本。文章还涵盖了PatternMatching、SealedClasses、Records、JEP395、JEP406和JEP407等特性，以及HotSpot虚拟机、编译器、垃圾收集器、内存模型
  • PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接） 阿牛的药铺 算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
    PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
  • 分布式学习笔记_04_复制模型 NzuCRAS 分布式学习笔记架构后端
    常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中，数据通常需要被分布在多台机器上，主要为了达到：拓展性：数据量因读写负载巨大，一台机器无法承载，数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡，达到灵活的横向拓展高容错&高可用：在分布式系统中单机故障是常态，在单机故障的情况下希望整体系统仍然能够正常工作，这时候就需要数据在多台机器上做冗余，在遇到单机故障时能够让其他机器接管统一的用户体验：如果系统客户端分布
  • 霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例 点云SLAM 算法图形图像处理算法opencv图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
    霍夫变换（HoughTransform）是一种经典的图像处理与计算机视觉算法，广泛用于检测图像中的几何形状，例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”，从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入：边缘图像（如经过Canny边缘检测）输出：一组满足几何模型的形状（如直线、圆）关键思想：图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
  • npm proxy setting kjndppl [Node.jsJavaScriptnpmhttpsproxypassword
    清理npmconfigdeletehttp-proxynpmconfigdeletehttps-proxy具体设置步骤如下：1.执行npmconfig后，将看到下一行提示信息npmconfigls-ltoshowalldefaults.2.执行npmconfigls-l后，在一大长串的settign中找出userconfig项(大概位于倒数第4项)[b]userconfig[/b]="C:\\Us
  • 计算机网络技术 CZZDg 计算机网络
    目录一.网络概述1.网络的概念2.网络发展是3.网络的四要素4.网络功能5.网络类型6.网络协议与标准7.网络中常见的概念8.网络拓补结构二.网络模型1.分层思想2.OSI七层模型3.TCP/IP五层模型4.数据的封装与解封装过程三.IP地址1.进制转换2.IP地址定义3.IP地址组成成分4.IP地址分类5.地址划分6、相关概念一.网络概述1.网络的概念两个主机通过传输介质和通信协议实现通信和资源
  • Python多版本管理与pip升级全攻略：解决冲突与高效实践 码界奇点 Pythonpythonpip开发语言python3.11源代码管理虚拟现实依赖倒置原则
    引言Python作为最流行的编程语言之一，其版本迭代速度与生态碎片化给开发者带来了巨大挑战。据统计，超过60%的Python开发者需要同时维护基于Python3.6+和Python2.7的项目。本文将系统解决以下核心痛点：如何安全地在同一台机器上管理多个Python版本pip依赖冲突的根治方案符合PEP标准的生产环境最佳实践第一部分：Python多版本管理核心方案1.1系统级多版本共存方案Wind
  • ThinkSound V2版 - 一键给无声视频配音，为AI视频生成匹配音效 支持50系显卡 一键整合包下载 昨日之日2006 ai语音音视频人工智能
    ThinkSound是阿里通义实验室开源的首个音频生成模型，它能够让AI像专业“音效师”一样，根据视频内容生成高度逼真、与视觉内容完美契合的音频。ThinkSound可直接应用于影视后期制作，为AI生成的视频自动匹配精准的环境噪音与爆炸声效；服务于游戏开发领域，实时生成雨势变化等动态场景的自适应音效；同时可以无障碍视频生产，为视障用户同步生成画面描述与环境音效。今天分享的ThinkSoundV2版
  • OpenWebUI(12)源码学习-后端constants.py常量定义文件 青苔猿猿 AI大模型openwebuiconstants常量定义
    目录文件名：`constants.py`功能概述：主要功能点详解1.**MESSAGES枚举类**2.**WEBHOOK_MESSAGES枚举类**3.**ERROR_MESSAGES枚举类**✅默认错误模板✅认证与用户相关错误✅资源冲突与重复错误✅验证失败类错误✅权限限制类错误✅文件上传与格式错误✅模型与API错误✅请求频率与安全限制✅数据库与配置错误4.**TASKS枚举类**✅总结实际应用场
  • RocketMQ 核心特性实战详解 愤怒的代码 RocketMQ实战rocketmq
    RocketMQ核心特性实战详解本文基于RocketMQ4.x+rocketmq-spring-boot-starter2.3.1，从零搭建，逐步讲解RocketMQ11大核心特性，每一段代码都能直接跑。0.项目环境准备依赖引入在pom.xml文件添加：org.apache.rocketmqrocketmq-spring-boot-starter2.3.1配置文件application.ymlse
  • “Datawhale AI夏令营”基于带货视频评论的用户洞察挑战赛 fzyz123 DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
    前言：本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容，赛事是：基于带货视频评论的用户洞察挑战赛（科大讯飞AI大赛）一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中，短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈，更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘：通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
  • Kimi Chat 1.5 与 2.0 架构升级对比 charles666666 人工智能transformer深度学习产品经理chatgpt
    1.5版的MoE架构优化KimiChat1.5采用了优化后的MoE架构，其核心在于“专家网络动态路由”。这一机制类似于快递系统智能选择最优路径，能够根据输入数据的特性动态分配计算资源。这种优化显著提升了模型的计算效率，同时降低了硬件资源的浪费。在实际应用中，这意味着开发者可以在相同的硬件配置下处理更复杂的任务，或者在有限的资源下实现更高的性能。2.0的混合专家系统创新点与1.5版相比，KimiCh
  • 数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验 ui设计前端开发老司机 ui
    hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度，当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
  • Java三年经验程序员技术栈全景指南：从前端到架构，对标阿里美团全栈要求 可曾去过倒悬山 java前端架构
    Java三年经验程序员技术栈全景指南：从前端到架构，对标阿里美团全栈要求三年经验是Java程序员的分水岭，技术栈深度决定你成为“业务码农”还是“架构师候选人”。本文整合阿里、美团、滴滴等大厂招聘要求，为你绘制可落地的进阶路线。一、Java核心：从语法糖到JVM底层三年经验与初级的核心差异在于系统级理解，大厂面试常考以下能力：JVM与性能调优内存模型（堆外内存、元空间）、GC算法（G1/ZGC适用场
  • 传统检测响应慢？陌讯多模态引擎提速90+FPS实战 2501_92473147 算法计算机视觉目标检测
    开篇痛点：实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域，实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而，传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点：误报率高（复杂光照或遮挡场景下检测不稳定）和响应延迟（高分辨率视频流处理FPS低于30）。实测数据显示，城市交通监控系统误报率达15%，导致安保资源浪费；客户反馈表明，延迟超100ms时，目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
  • 反光衣识别漏检率 30%？陌讯多尺度模型实测优化
    在建筑工地、交通指挥等场景中，反光衣是保障作业人员安全的重要装备，对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁：强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源：某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后，给安全生产埋下隐患。一、技术解析：反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
  • NGS测序基础梳理01-文库构建（Library Preparation） qq_21478261 #生物信息生物学
    本文介绍Illumina测序平台文库构建（LibraryPreparation）步骤，文库结构。写作时间：2020.05。推荐阅读：10W字《Python可视化教程1.0》来了！一份由公众号「pythonic生物人」精心制作的PythonMatplotlib可视化系统教程，105页PDFhttps://mp.weixin.qq.com/s/QaSmucuVsS_DR-klfpE3-Q10W字《Rg
  • 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）基于历史对话重新生成Query？ 985小水博一枚呀 AI大模型学习路线人工智能学习langchainRAG
    【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）基于历史对话重新生成Query？【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）基于历史对话重新生成Query？文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）基于历史对话重新生成Q
  • 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）其他Query优化相关策略？ 985小水博一枚呀 AI大模型学习路线人工智能学习langchain
    【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）其他Query优化相关策略？【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）其他Query优化相关策略？文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）其他Query优化相关策略？一
  • 盲超分的核心概念 小冷爱读书 数学建模盲超分超分重建
    一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像（LR）可看作高分辨率图像（HR）经过退化模型后的结果：：观测到的低分辨率图像：待恢复的高分辨率图像：模糊核（BlurKernel）⊗：卷积操作↓：下采样（步长为）：加性噪声（如高斯噪声、泊松噪声等）盲超分的核心问题：在未知、、的情况下，从估计。2.为什么传统超分方法会失效？传统方法（如SRCNN、EDSR）假设退化是固定的（如双三次下采
  • LangChain中的向量数据库接口－Weaviate 洪城叮当 langchain数据库经验分享笔记交互人工智能知识图谱
    文章目录前言一、原型定义二、代码解析1、add_texts方法1.1、应用样例2、from_texts方法2.1、应用样例3、similarity_search方法3.1、应用样例三、项目应用1、安装依赖2、引入依赖3、创建对象4、添加数据5、查询数据总结前言  Weaviate是一个开源的向量数据库，支持存储来自各类机器学习模型的数据对象和向量嵌入，并能无缝扩展至数十亿数据对象。它提供存储文档嵌
  • LLM中 最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？ ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
    LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention）的作用现代LLM（如GPT系列、Qwen等）均基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。在
  • Docker容器底层原理详解：从零理解容器化技术 Debug Your Career 面试docker容器dockerjava
    一、容器本质：一个“隔离的进程”关键认知：Docker容器并不是一个完整的操作系统，而是一个被严格隔离的进程。这个进程拥有独立的文件系统、网络、进程视图等资源，但它直接运行在宿主机内核上（而虚拟机需要模拟硬件和操作系统）。类比理解：想象你在一个办公楼里租了一间独立办公室（容器）。你有自己的桌椅（文件系统）、电话分机（网络）、门牌号（主机名），但共享整栋楼的水电（宿主机内核）和电梯（硬件资源）。办公
  • 深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
    模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
  • android中百度定位、城市选择列表，右侧字母展示
    好久好久没光顾过自己空空的博客了，做项目的时候都是逛着别人的博客急着把功能实现，近来闲下来了总结总结。这个城市选择功能也是当时做项目急着实现从哪找来的框架不记得了，然后改改用到项目中来的。非常感谢提供最初源码的博主，主要的区别是添加了搜索功能、定位功能，把以前的操作本地数据库sqlite的部分，改为操作对assest文件的操作，封装的有百度地图定位方法、可删除的edittext。百度地图的key需
  • AI Agent开发学习系列 - langchain之Chains的使用(7)：用四种处理文档的预制链轻松实现文档对话 alex100 AIAgent学习人工智能langchainprompt语言模型python
    在LangChain中，四种文档处理预制链（stuff、refine、mapreduce、mapre-rank）是实现文档问答、摘要等任务的常用高阶工具。它们的核心作用是：将长文档切分为块，分步处理，再整合结果，极大提升大模型处理长文档的能力。stuff直接拼接所有文档内容到prompt，一次性交给大模型处理。适合文档较短、token不超限的场景。refine递进式摘要。先对第一块文档生成初步答案
  • ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑 lijingyao8206 字节码技术jvmAOP动态代理ASM
            这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇，知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道，同ClassVisitor改变类成员一样，MethodVIsistor如果需要改变方法成员，注入逻辑，也可以
  • java编程思想 --内部类 百合不是茶 java内部类匿名内部类
    内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅   1,内部类的创建  内部类是创建在类中的 package com.wj.InsideClass; /* * 内部类的创建 */ public class CreateInsideClass { public CreateInsideClass(
  • web.xml报错 crabdave web.xml
    web.xml报错   The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-  name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
  • 泛型类的自定义 麦田的设计者 javaandroid泛型
       为什么要定义泛型类，当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。 采用泛型类，完成扩展。   例如有一个学生类     Student{ Student(){ System.out.println("I'm a student....."); } }  有一个老师类  
  • CSS清除浮动的4中方法 IT独行者 JavaScriptUIcss
    清除浮动这个问题，做前端的应该再熟悉不过了，咱是个新人，所以还是记个笔记，做个积累，努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜，大概有N多种，用过几种，说下个人感受。 1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4 .div 1 { background : #000080 ; border : 1px   s
  • Cygwin使用windows的jdk 配置方法 _wy_ jdkwindowscygwin
    1.[vim /etc/profile]    JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43"  (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)    PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"    CLAS
  • linux下安装maven 无量 mavenlinux安装
    Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网 下载安装文件，目前最新版本为3.0.3，下载文件为 apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz，下载可以使用wget命令； 2.进入下载文件夹，找到下载的文件，运行如下命令解压 tar -xvf  apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz 解压后的文件夹
  • tomcat的https 配置,syslog-ng配置 aichenglong tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
    1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置     1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)      keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
  • 关于领号活动总结 alafqq 活动
    关于某彩票活动的总结 具体需求，每个用户进活动页面，领取一个号码，1000中的一个； 活动要求 1，随机性，一定要有随机性； 2，最少中奖概率，如果注数为3200注，则最多中4注 3，效率问题，（不能每个人来都产生一个随机数，这样效率不高）； 4，支持断电（仍然从下一个开始），重启服务；（存数据库有点大材小用，因此不能存放在数据库） 解决方案 1，事先产生随机数1000个，并打
  • java数据结构 冒泡排序的遍历与排序 百合不是茶 java
    java的冒泡排序是一种简单的排序规则   冒泡排序的原理：           比较两个相邻的数，首先将最大的排在第一个，第二次比较第二个 ，此后一样；         针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个     例题；将int array[]
  • JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法 bijian1013 js
    如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法： <form method=post target="_blank"> 数字：<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br> </form>
  • Test注解的两个属性：expected和timeout bijian1013 javaJUnitexpectedtimeout
    JUnit4：Test文档中的解释： 　　The Test annotation supports two optional parameters. 　　The first, expected, declares that a test method should throw an exception. 　　If it doesn't throw an exception or if it
  • [Gson二]继承关系的POJO的反序列化 bit1129 POJO
    父类     package inheritance.test2; import java.util.Map; public class Model { private String field1; private String field2; private Map<String, String> infoMap
  • 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录 bit1129 spark
    1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的 ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功，DAGScheduler会收到通知，在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中  
  • WAS各种脚本作用大全 ronin47 WAS 脚本
    　　　http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html 　　　无意中，在WAS官网上发现的各种脚本作用，感觉很有作用，先与各位分享一下 　　　 获取下载 这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
  • java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句 bylijinnan switch
    借鉴网上的思路，用java实现： public class NoIfWhile { /** * @param args * * find x=1+2+3+....n */ public static void main(String[] args) { int n=10; int re=find(n); System.o
  • Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder bylijinnan javanetty
    Netty中传递对象的思路很直观： Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer（也就是byte[]）； 那把对象序列化为字节流，就可以在Netty中传递对象了 相应的从ChannelBuffer恢复对象，就是反序列化的过程 Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder 先看ObjectEncoder ObjectEncoder是往外发送
  • spring 定时任务中cronExpression表达式含义 chicony cronExpression
    一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素，各个元素之间是以空格分隔的，从左至右，这些元素的含义如下表所示： 代表含义            是否必须 允许的取值范围         &nb
  • Nutz配置Jndi ctrain JNDI
    1、使用JNDI获取指定资源： var ioc = { dao : { type :"org.nutz.dao.impl.NutDao", args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ] } } 以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
  • 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory daizj shell
    在Linux中执行.sh脚本，异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。   分析：这是不同系统编码格式引起的：在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符，所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。 解决： 1）在windows下转换： 利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
  • [转]for 循环为何可恨？ dcj3sjt126com 程序员读书
      Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案，要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而，提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。 不久前，出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨？”[http://ju
  • Android实用小技巧 dcj3sjt126com android
    1、去掉所有Activity界面的标题栏 　　修改AndroidManifest.xml 　　在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"   2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar  　　修改AndroidManifes
  • Oracle 复习笔记之序列 eksliang Oracle 序列sequenceOracle sequence
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098859 1.序列的作用 序列是用于生成唯一、连续序号的对象 一般用序列来充当数据库表的主键值 2.创建序列语法如下：   create sequence s_emp start with 1 --开始值 increment by 1 --増长值 maxval
  • 有“品”的程序员 gongmeitao 工作
    完美程序员的10种品质　　   完美程序员的每种品质都有一个范围，这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的   完美程序员（至少在我们这个星球上），并且对于特定问题，完美程序员应该具有以下品质： 　　1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强   （范围：用简单方式解决复杂问题）　　
  • 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询 hvt sql.netC#asp.nethovertree
    本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询，支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码：http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
  • SVG 教程 （三）圆形，椭圆，直线 天梯梦 svg
    SVG <circle> SVG 圆形 - <circle> <circle> 标签可用来创建一个圆： 下面是SVG代码： <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1"> <circle cx="100" c
  • 链表栈 luyulong java数据结构
    public class Node { private Object object; private Node next; public Node() { this.next = null; this.object = null; } public Object getObject() { return object; } public
  • 基础数据结构和算法十：2-3 search tree sunwinner Algorithm2-3 search tree
      Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
  • spring配置定时任务 stunizhengjia springtimer
    最近因工作的需要，用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下，以便以后用到：     //------------------------定时任务调用的方法------------------------------ /** * 存储过程定时器 */ publi
  • ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动
    ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 8月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2102830 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）： 《跨终端Web》 gleams：http
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他