- 智能算法安全与跨领域创新实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在智能算法快速渗透各行业的背景下,安全治理与技术创新已成为驱动跨领域应用的核心议题。当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开,通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力,构建起多模态技术融合的创新路径。在应用场景层面,医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系,其中超参数优化、特征工程
- 模型优化前沿趋势与行业应用实战
智能计算研究中心
其他
内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与边缘计算技术的深度融合,模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。以联邦学习为代表的数据隐私保护技术,正在重构跨机构协作的模型训练范式,而量子计算与神经架构搜索(NAS)的结合,为超参数优化开辟了新维度。在应用层面,医疗影像识别准确率突破99%的突破性成果,验证了迁移学习在跨领域知识迁移中的巨大潜力
- 算力安全创新驱动未来趋势endofsentence
智能计算研究中心
其他
内容概要算力安全与技术创新正在重塑全球算力生态,其核心驱动力来自异构计算、边缘计算及量子计算等前沿技术的深度融合。当前算力架构正经历从集中式向分布式演进,通过异构加速芯片、动态资源调度算法及绿色能效优化,显著提升算力基础设施的可扩展性与可靠性。例如,异构计算通过CPU、GPU、FPGA的协同加速,使复杂模型训练效率提升40%以上。关键数据:根据IDC预测,到2025年全球智能算力需求将增长30倍,
- H800实战应用深度解析endofsentence
智能计算研究中心
其他
内容概要H800作为新一代计算架构的核心组件,其设计理念聚焦于高性能计算与人工智能场景的深度融合。通过模块化异构计算架构,H800实现了计算密度与能效比的突破性提升。下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比:场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出:"H800的异构计算架构在模型并行处理方面
- DeepSeek高效AI创作成本革新endofsentence
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek作为新一代智能创作平台,其核心技术突破体现在混合专家架构(MoE)与670亿参数的深度融合。该系统通过多任务联合训练框架,在自然语言理解、代码生成和跨模态处理方面展现出显著优势。其混合专家架构采用动态路由机制,实现参数利用率提升40%以上,在保持模型容量的同时将推理成本降低68%。在代码生成任务中,DeepSeekCoder在HumanEval基准测试中达到83.1%的准确
- 2025 年政府工作报告中的科技要点解读以及机会点
番茄老夫子
科技人工智能
2025年政府工作报告中的科技要点主要包括以下方面:培育未来产业:建立未来产业投入增长机制,培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业,体现了对前沿科技领域的高度重视,旨在抢占未来科技和产业发展的制高点,这些领域具有巨大的发展潜力和创新空间,有望为经济增长带来新的动力。壮大新兴产业:深入推进战略性新兴产业融合集群发展,开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动,推动商业航天、低空经济等新兴产业
- DeepSeek赋能机器人革命:从推理引擎到行业落地的全栈技术实践
量子纠缠BUG
DeepSeek部署AIDeepSeek机器人人工智能AI编程
——解析大模型如何重塑机器人产业的智能化未来引言:机器人产业的技术范式转移在2025年全球机器人市场规模突破2000亿美元的关键节点,DeepSeek凭借其创新的"推理优先"技术架构,正在重构机器人产业的智能化路径。通过将大模型的认知推理能力与机器人执行系统深度融合,DeepSeek在商业服务、工业制造、智慧城市等领域创造了多个标杆案例。本文将从技术架构、行业应用、开发实践三个维度,深度解读Dee
- 卡尔曼滤波算法从理论到实践:在STM32中的嵌入式实现
DOMINICHZL
STM32算法stm32嵌入式硬件
摘要:卡尔曼滤波(KalmanFilter)是传感器数据融合领域的经典算法,在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。本文将从公式推导、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波,并给出基于STM32硬件的完整工程案例。一、卡尔曼滤波核心思想1.1什么是卡尔曼滤波?卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法,通过融合预测值(系统模型)与观测值(传感器数据),在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核
- 深度解析:DETR的多尺度特征融合
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
"深度解析:DETR的多尺度特征融合"作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务,其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标,并确定它们的位置和类别。传统的目标检测方法,如FasterR-CNN和YOLO,通常依赖于预定义的锚框或候选区域来生成目标proposals。然而,这些方法存在一些固有的局限性:人工先验知识:锚框的设
- R+VIC 模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测
weixin_贾
水文模型集合水文水资源防洪评价风险评估滑坡泥石流数学建模经验分享
目前,无论是工程实践或是科学研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等。虽然,这些软件有各自的优点;但是,由于适用的尺度主要的是中小流域,所以在预测气候变化对水文过程影响等方面都有所不足。VIC模型是一个大尺度的半分布式水文模型,其设计之初就是为了模拟大流域的水文过程;它能够计算陆地-大气的能量通量,考虑土壤性质和土地利用的影响,自带有简化的湖泊/湿地模块,也能够将植被状
- 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
AI智能涌现深度研究
AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿:双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词:大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现,大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而,随着模型规模的不断扩大和应用场景的
- 利用AI大模型,破解医疗数据困境_医疗ai大模型
喝不喝奶茶丫
人工智能语言模型大模型深度学习AI大模型AI机器学习
随着AI技术飞跃,医疗基础模型在2023年逐渐涌现。它们不仅能深刻理解临床数据,还能生成富有洞见的医疗知识。从影像诊断到药物研发,这些模型正逐步改写医疗服务的未来。然而,数据量有限、标注成本高、多模态数据融合困难等挑战仍旧存在。如何在确保隐私的前提下,高效利用有限的医疗数据?医疗数据困境新解:基础模型医疗诊断对减少疾病发生、降低死亡率、提高民众健康水平具有重要意义。高质量的医疗数据在其中扮演了不可
- AI 驱动的软件测试革命:从自动化到智能化的进阶之路
綦枫Maple
AI+软件测试人工智能自动化运维
引言:软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天,软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式,已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能,通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径,结合技术原理、工具实践与行业趋势,为读者呈现一幅
- 句子改写器在线转换的原创性提升策略
hjehheje
算法人工智能python
在文本处理领域,"句子改写器在线转换"的原创性提升并非单纯依赖工具升级,而是需要融合算法优化、人工干预与策略设计的系统工程。以下从技术底层到应用层拆解核心方法,辅以实验数据验证其可行性:一、语义拓扑重构技术(SemanticTopologyReconstruction)原理突破传统同义词替换仅影响表层词汇(LexicalLevel),而STR技术通过依存句法分析,构建句子的语义网络拓扑图,对主谓宾
- SEO完全指南:从原理到实战的搜索引擎优化手册
前端seo
1.什么是SEO?1.1定义解析SEO(搜索引擎优化)是通过技术手段和内容策略提升网站在搜索引擎自然搜索结果中排名的过程。它融合了:️技术优化(网站架构/加载速度)内容优化(高质量原创内容)用户体验优化(导航/界面设计)外部优化(高质量外链建设)1.2SEO的多层次目标SEO的目标远不止提高排名和流量:提高质量流量:不仅是增加访问量,更重要的是吸引真正对你的产品或服务感兴趣的用户。提升转化率:通过
- AI-NAS:当存储遇上智能,开启数据管理新纪元
DeepSeek+NAS
人工智能大数据winnas安卓nasWindowsnasAINAS
在数据爆炸的时代,NAS(网络附加存储)已成为个人和企业存储海量数据的利器。然而,面对日益庞大的数据量,传统的NAS系统在文件管理和搜索效率上逐渐力不从心。AI-NAS应运而生,它将NAS与人工智能(AI)能力深度融合,为数据管理带来革命性的变化。AI-NAS的核心优势在于其智能化能力:智能文件分类与整理:告别繁琐的手动分类,AI-NAS能够自动识别文件类型、内容,并根据预设规则或学习用户习惯,将
- 《深度解析DeepSeek-M8:量子经典融合,重塑计算能效格局》
程序猿阿伟
量子计算
在科技飞速发展的今天,量子计算与经典算法的融合成为了前沿领域的焦点。DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”,宛如一把钥匙,开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门,为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。量子计算,基于量子力学的奇妙特性,如量子比特的叠加与纠缠,展现出了超越经典计算的潜力。量子比特能够同时处于多个状态,实现并行计算,这使得量子计算机在处理某些特定问题时,具备指数级加速
- 机器视觉3D上下料技术上的分析
视觉人机器视觉
杂说3dc#人工智能AI编程opencv开发语言
机器视觉3D上下料是工业自动化领域的重要应用,通过3D视觉技术引导机器人完成物料的精准抓取、定位和放置,尤其适用于复杂、无序或高精度的场景。以下是其核心内容梳理:核心组成3D视觉系统:硬件:常用3D相机(结构光、ToF、双目视觉等),如Kinect、IntelRealSense、工业级品牌(Keyence、康耐视,苏州大视通智能科技有限公司)。软件:点云处理(如PCL库)、三维匹配算法(ICP、深
- web组态可视化平台
万维——组态
物联网编辑器数学建模前端低代码
Web组态可视化软件是一种用于创建、管理和展示工业自动化、物联网(IoT)和智能建筑等领域的图形化界面的工具。它允许用户通过Web浏览器实时监控和控制设备、系统或流程。以下是几款常见的Web组态可视化软件:1.ThingsBoard特点:开源、支持物联网设备管理、数据可视化、报警管理。适用场景:物联网平台、设备监控、数据分析。优势:高度可定制化,支持多种协议(MQTT、CoAP、HTTP等)。2.
- 基于USB Key的Web系统双因素认证解决方案:构建安全与便捷的登录体系
安 当 加 密
安全网络运维
摘要在网络安全威胁日益严峻的背景下,传统的“用户名+密码”认证方式已难以应对钓鱼攻击、密码窃取等风险。上海安当基于USBKey技术,推出了一套面向Web系统的双因素认证解决方案,通过硬件与密码学的深度融合,实现用户身份的高强度验证。本文将从技术原理、实现流程、核心优势及典型应用场景等角度,详细解析该方案的设计与实践。一、技术原理与核心组件1.USBKey的双因素认证机制USBKey作为硬件载体,结
- 大话机器学习三大门派:监督、无监督与强化学习
安意诚Matrix
机器学习笔记机器学习人工智能
以武侠江湖为隐喻,系统阐述了机器学习的三大范式:监督学习(少林派)凭借标注数据精准建模,擅长图像分类等预测任务;无监督学习(逍遥派)通过数据自组织发现隐藏规律,在生成对抗网络(GAN)等场景大放异彩;强化学习(明教)依托动态环境交互优化策略,驱动AlphaGo、自动驾驶等突破性应用。文章融合技术深度与江湖趣味,既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"(数学公式与代码实现
- 元宇宙安全新纪元:SSL证书如何守护虚拟世界的隐私与信任?
ssl证书
**元宇宙安全新纪元:SSL证书如何守护虚拟世界的隐私与信任?元宇宙(Metaverse)作为虚拟与现实融合的新兴领域,正在吸引全球科技巨头和用户的关注。从虚拟社交、数字资产交易到沉浸式体验,元宇宙为用户提供了无限可能。然而,随着元宇宙的快速发展,安全问题也逐渐浮出水面:隐私泄露、数据篡改、身份盗窃等风险层出不穷。在这样的背景下,SSL证书作为网络安全的基础设施,正在为元宇宙的隐私与信任保驾护航。
- 多宠识别:基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析
深圳市快瞳科技有限公司
计算机视觉宠物系统架构
一、行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中,传统方案面临三大技术瓶颈:1.生物特征混淆:同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应:进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题:离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**,结合轻量化YOLOv7-Tiny模型与CLIP多模态大模型,实现:-98.7%的跨品种宠物识别准确率(CVPR2024最新测试数据)-单次
- 介绍EtherCAT:实时工业以太网通信协议
可乐泡枸杞·
开发语言网络协议信息与通信硬件架构
介绍EtherCAT:实时工业以太网通信协议EtherCAT(EthernetforControlAutomationTechnology)是一种实时以太网通信协议,专为工业自动化应用而设计。它由德国BeckhoffAutomation公司开发,并在2003年引入市场。EtherCAT以其高性能、低延迟和高效的数据传输特点,迅速成为工业自动化领域的主流通信标准。EtherCAT能做什么?Ether
- 领域驱动设计(DDD)与CQRS架构实践:Eric Evans DDDSample项目深入分析
红钻头机
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文介绍了一个由领域驱动设计(DDD)的先驱EricEvans创建的示例项目DDDSample。该项目通过将复杂业务逻辑映射为领域模型,展示了DDD在实际软件开发中的应用。项目还融合了命令查询职责分离(CQRS)架构和领域特定语言(DSL),并采用Java语言实现,以提升软件性能和可维护性。文档还包括了如何使用Git和GitHub等工具管理项目的源代码。通过本
- 图文详解维感科技3D深度相机在AGV/AMR的应用(一)
Vzense ToF 3D
3DToF深度相机计算机视觉视觉检测
叉式移动机器人(AGV/AMR)介绍叉式移动机器人(AGV/AMR)是在叉车上加载各种导引技术,构建地图算法,辅以避障安全技术,实现叉车的无人化作业。随着行业对自动化搬运的要求越来越高,近两年,融合了堆垛功能与自动化导向搬运的叉式移动机器人受到应用企业青睐。据中国移动机器人(AGV/AMR)产业联盟数据、新战略移动机器人产业研究所统计,2021年中国叉式移动机器人(含视觉导航)销量达8000台,同
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
晴天彩虹雨
架构kafkaflink数据仓库
1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
- telnet工具
Vic10101
运维网络服务器linux
测试指令telnetIP端口或者telnet域名端口关闭防火墙:12serviceiptablsstopchkconfigiptablsoff1、安装telnet服务123[root@rheltest1~]#rpm-qa|greptelnet//检查是否安装过相关软件包telnet-0.17-47.el6.x86_64telnet-server-0.17-47.el6.x86_641、安装teln
- ASP.NET教务信息管理系统的设计与实现(源代码+论文)
技术宅小伙
asp.net后端
随着我国教育事业的不断发展,各级教育层次的教学规模日益扩大,采用传统的教务信息管理方法(如直接手工管理或者开发程度不高的管理系统)不但浪费大量人力、物力和财力资源,而且不能满足当前教育发展的需求。教务信息管理系统是一种融合管理科学、信息科学、系统科学和计算机技术为一体的综合性先进管理手段。系统是建立在WINDOWS操作系统上的基于C/S(客户机/服务器)模式的教务信息管理系统,选用VB.NET+S
- 语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]:预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性
汀、人工智能
LLM工业级落地实践embeddinglangchain人工智能智能问答RAG检索增强生成大模型
语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]:预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型(EmbeddingModel)已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。在大模型时代,它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而,当前中文世界的高质量语义向量模型仍比较稀缺,且很少开源。为加快解决大模型
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen