涵予
涵予

「润林瑜伽」颂钵自然之声音乐会

在重阳节，在国庆假期，在润林瑜伽三周岁生日之际，在阳光充裕的午后……

图片发自App


图片发自App


让音波融入身体，让自然之声流淌进心里，愿om的唱诵如甘露滋润，一曲《仓央嘉措》浅吟轻唱，让心在繁华过尽依然温润如初，把心融入在自然里，全然的把自己交给音乐，让身体的每一个细胞都在聆听。

图片发自App


图片发自App


图片发自App



伴随着行星能量颂钵的钵音与振频，请踏上一段充满爱的旅程，用聆听音乐的方式去享受生命，净化心灵。

图片发自App


图片发自App


当繁花落尽，你心中仍留有花落的声音……

图片发自App


图片发自App


图片发自App


你会听见内心的声音，生命有更多的可能性，等着你去探索，在如此高频振动的场域下，接受与给予，探索与蜕变。

图片发自App



图片发自App


图片发自App


图片发自App


行星颂钵自然之声音乐会，在爱与喜悦中圆满落幕！10月26和27日还有两场在惠嘉瑜伽与有缘人再次相遇！

你可能感兴趣的:(「润林瑜伽」颂钵自然之声音乐会)

  • 3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互 laopeng301 SpringAI人工智能交互
    1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术，能够生成类似人类对话响应的工具。通过向预训练语言模型（如GPT等）发送提示词或部分对话内容，模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解，生成对话的延续或完整回复，并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。SpringAIChatModelAPI设计目标为简单且可移植的接口，用于与各种人工智能模型进行交互，使开发人员能够在不同
  • 吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用 疯狂小料 aiprompt
    微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。在自然语言处理领域，生成模型通过微调可以在特定场景下生成更加准确、一致的输出，同时保护用户的隐私，减少不当信息的泄露。本文将结合生成模型的工作原理和实际应用，解释微调如何提升生成模型的效果，并探讨其在保护隐私方面的优势。1.生成模型与Prompt的作用生成模型，如GPT系列，通常通过接受一个输入
  • ChatGPT大模型极简应用开发-目录 uncle_ll #GPTchatgpt人工智能LLM大模型GPT
    引言要理解ChatGPT，了解其背后的Transformer架构和GPT技术一路的演进则变得非常必要。ChatGPT背后的LLM技术使普通人能够通过自然语言完成过去只能由程序员通过编程语言实现的任务，这是一场巨大的变革。然而，人类通常容易高估技术的短期影响而低估长期影响。进一步学习关于LLM技术原理的论文、视频、图书等。在阅读这本书或者后续学习过程中，你有任何疑问都可以随时请教ChatGPT等工具
  • Spring Boot入门(19)：超酷炫！Spring Boot + Thymeleaf 带你玩转 Web 页面开发！ 喵手 Springbootspringboot前端后端
    前言在Web开发中，不管是MVC框架还是前后端分离，都需要使用模板引擎来渲染生成页面。Thymeleaf是一款非常优秀的模板引擎，它以自然的方式处理模板，支持HTML5标签，同时兼容HTML4。本文将介绍如何使用SpringBoot框架，整合Thymeleaf模板引擎来开发Web页面。摘要本文将分为以下几个部分:新建SpringBoot项目配置Thymeleaf模板引擎编写HTML页面模板引擎使用
  • 【产品思维13讲】系统能力与确定性：产品成功的核心要素 Qingzong_MA 职场小白进阶篇产品思维职场和发展
    在产品开发和运营的过程中，系统能力与确定性是两个常被忽视的核心概念。它们是构建成功产品的基础，就像打造一个坚固的基础设施，支撑起整个产品的持续运行。在本篇文章中，我将通过几个具体的案例，深入探讨什么是系统能力，为什么确定性如此重要，以及它们如何帮助产品持续满足用户需求，创造可靠的用户依赖。系统能力：从泥土到苹果系统能力的概念类似于自然界中的生长过程。如果我们把泥土和水交给苹果树，它会通过自己的系统
  • LLMs，即大型语言模型 maopig AI语言模型人工智能自然语言处理
    LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer，其关键在于自注意力机制，使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”，从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用，如自然语言理解（NLU），语言生成，以及语音识别和合成等。例如，它们能够理解人类的语言
  • 【LLM】大语言模型（LLMs） 林九生 人工智能语言模型人工智能自然语言处理
    大型语言模型（LLMs）1.什么是大型语言模型？大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和各种语言特征，从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。以下是大型语言模型的定义和基本原理：1.1定义大型语言模型是由大量参数组成的神经网络，这些参数通过在
  • 全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点？ 扫地的小何尚 人工智能
    Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分，将显著提升AI性能和功能，并助力在几天或几小时内训练大型模型。Transformer模型是当今广泛使用的语言模型（例如asBERT和GPT-3）的支柱。Transformer模型最初针对自然语言处理用例而开发，但因其通用性，现在逐步应用于计算机视觉、药物研发等领域。与此同时，模型大小不断呈指数级增长，现在已达到数万亿个参数。由于计算量巨大，
  • 大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了 大模型零基础教程 语言模型人工智能自然语言处理大模型
    大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
  • 1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析 少林码僧 AI大模型应用实战专栏自然语言处理gptbert
    走向不同：GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理（NLP）领域，GPT（GenerativePretrainedTransformer）和BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）无疑是最具代表性和影响力的两个模型。它们都基于Transformer架构，但在设计理念、任务应用和训练方式等方面存在显著差
  • 【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘ 屿小夏 pythonsklearn人工智能
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • 大数据毕业设计—基于python+Django自然灾害频发地区情况数据分析系统 qq_1406299528 python计算机毕业设计python大数据课程设计
    一、项目技术开发语言：Pythonpython框架：Django软件版本：python3.7/python3.8数据库：mysql5.7或更高版本数据库工具：Navicat11开发软件：PyCharm/vscode前端框架:vue.js二、项目内容和项目介绍  1.项目内容  1.开发语言：该系统采用Python作为开发语言，Python具有优雅的语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使其成为许多
  • 【2025最新计算机毕业设计】基于SSM的旅游与自然保护平台【提供源码+答辩PPT+文档+项目部署】 万码堂源码 计算机毕设精品实战案例实战项目源码课程设计vue.js前端计算机毕业设计毕设项目springboot
    作者简介：✌CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流。✌主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等。业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书
  • 【大模型LoRa微调】Qwen2.5 Coder 指令微调【代码已开源】 FF-Studio 大语言模型开源
    本文需要用到的代码已经放在GitHub的仓库啦，别忘了给仓库点个小心心~~~https://github.com/LFF8888/FF-Studio-Resources第001个文件哦~一、引言：大语言模型与指令微调1.1大语言模型发展简史随着深度学习的飞速发展，特别是Transformer架构在自然语言处理（NLP）领域的成功，大语言模型（LLM,LargeLanguageModel）成为近年来
  • ACL 2024 | 美团技术团队精选论文解读 美团算法人工智能
    本文精选了美团技术团队被ACL2024收录的4篇论文进行解读，论文内容覆盖了训练成本优化、投机解码、代码生成优化、指令微调（IFT）等技术领域。这些论文是美团技术团队跟高校、科研机构合作的成果。希望能给从事相关研究工作的同学带来一些帮助或启发。ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议，由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。据谷歌学术计算语言学刊物指标显示，ACL影响力位列第一，是
  • 【星闪开发连载】WS63E开发板开箱与程序烧录 神一样的老师 星闪技术物联网windows
    前几天一直在外地，今天才有机会拿到开发板。此次星闪体验官活动，每人两款板子，一款是星闪派物联网开发套件，另一款是单独一个核心板。物联网套件的配置和润和的智能家居配置差不多，看上去连底板都是一样的，只有核心板不同。套件和核心板配置正好组成一队星闪通信设备。目前基于星闪的手机还很少见，海思也没有开放手机侧的资料，所以暂时只能做星闪设备之间的测试。给开发板加电之后，发现并没有像家居套件那样有演示程序，所
  • 《解锁鸿蒙系统AI与第三方应用集成的无限可能》 人工智能深度学习
    在当今科技飞速发展的时代，鸿蒙系统与人工智能技术的深度融合为应用开发带来了前所未有的机遇和挑战。如何让鸿蒙系统中的人工智能服务与第三方应用实现更好的集成，成为了开发者们关注的焦点。利用鸿蒙系统内置的人工智能服务鸿蒙系统提供了丰富的人工智能服务，如语音助手、视觉识别、自然语言处理等。开发者可以直接调用这些服务，无需从头开始研发。例如，在开发一款阅读类应用时，可以调用自然语言处理服务实现智能朗读功能，
  • ChatGPT 网络配置问题解决方案 IPdodo全球网络服务 chatgpt网络
    随着人工智能技术的飞速发展，基于GPT架构的聊天机器人，如ChatGPT，已经在多个领域获得了广泛应用。其强大的自然语言处理能力为用户带来了便捷的交互体验。然而，在实际使用过程中，尤其是在部署和访问时，用户可能会遇到网络配置方面的一些问题，这些问题往往会影响ChatGPT的响应速度、稳定性甚至是可用性。一、ChatGPT网络配置问题的常见原因1.网络连接不稳定网络连接的稳定性是影响ChatGPT使
  • 涛思数据荣登“2024 胡润全球猎豹企业榜” 涛思数据（TDengine） 涛思数据大数据
    近日，胡润百富在广州南沙举办了“2024胡润全球猎豹企业大会”，正式发布《2024胡润全球猎豹企业榜》。这份榜单汇聚了全球成立于2000年之后、未来五年内最有可能达到十亿美元独角兽级估值的高成长企业。作为全球创业企业发展的风向标，“胡润全球猎豹企业榜”反映了各行业的创新力量和未来潜力。今年，全球共有928家企业上榜，中国以304家企业位居榜单第二，仅次于美国的359家。榜单显示，这些“猎豹企业”平
  • 广东粤万润与时序数据库TDengine携手打造智慧酒店新未来：数据驱动智能化转型 涛思数据（TDengine） 大数据
    在智能化转型浪潮席卷全球的当下，智慧酒店行业已然成为推进智能生活应用的先锋领域。从智能照明到环境监测，从安防系统到沉浸式影音娱乐，智慧酒店通过技术赋能为用户提供了更加舒适、高效且个性化的服务体验。然而，随着设备的增多和场景的复杂化，酒店客控系统也面临着海量数据处理、实时性保障及系统扩展性的多重挑战。在这一背景下，广东粤万润科技股份有限公司作为智慧生活领域的佼佼者，积极探索数据技术的深度应用，以应对
  • 注意力池化层：从概念到实现及应用 专业发呆业余科研 深度模型底层原理python人工智能transformer深度学习自然语言处理图像处理
    引言在现代深度学习模型中，注意力机制已经成为一个不可或缺的组件，特别是在处理自然语言和视觉数据时。多头注意力机制（MultiheadAttention）是Transformer模型的核心，它通过多个注意力头来捕捉序列中不同部分之间的关系。然而，在多模态模型中，如何有效地将图像特征和文本特征结合起来一直是一个挑战。注意力池化层（AttentionPoolingLayer）提供了一种有效的解决方案，通
  • Text2SQL的三种实现方法 AI科技分享 算法线性回归回归深度学习rnn
    传统BI工具通常分为数据接入层、分析工具层和基于该工具平台的各种行业应用层面，大模型可以在这些环节发挥作用。在数据处理层面，大模型可以帮助传统的ETL过程简化难度，提高实时交互效率。在数据分析层面，大模型可以替代拖拽交互方式，让业务用户用更简单、更高效的方式以自然语言形式与底层数据交互，构建需要的报表和看板。在行业应用层面，大模型可以真正发挥对行业知识的理解能力，与具体数据结合，形成具针对客户、特
  • 2024 年度总结：中年失业不可怕，月入过万，不上班也能养活自己的自由职业元年
    2024年即将结束，回首这一年，最大的变化莫过于我从职场人转型为全职自由职业者。这一年，我离开了互联网职场，靠着自己的努力实现了月入过万，同时每天还能睡到自然醒。这不仅仅是我职业生涯的重大转折，也让我对生活有了全新的思考。和往年一样，对于这篇年终总结，我同样不知从何写起，但今年有一点不一样的是，我对于要不要写篇总结没有半点犹豫。一是于我而言，2024年是非常特殊的一年，今年是我开启自由职业，成为全
  • 世界文化遗产的保护意义 antd
    阐述世界文化遗产是人类共同的宝贵财富。o正文：文化遗产的价值：从历史价值（记录人类发展进程）、艺术价值（展现不同地域和时期的建筑、雕塑等艺术风格）、科学价值（如古代建筑的结构原理）等方面说明文化遗产的重要性。面临的威胁：列举自然因素（如地震、洪水侵蚀）和人为因素（如过度开发、游客破坏）对文化遗产造成的损害。保护措施：介绍各国在文化遗产保护方面的成功经验，如加强法律法规建设、采用先进的保护技术
  • java搜索DFS BFS 剪枝 记忆化搜索相关例题算法学习笔记（持续更新中） ddb酱 java学习笔记
    目录DFSP1706全排列问题P1596连接水池的数量P1036[NOIP2002普及组]选数P1219[USACO1.5]八皇后CheckerChallengeP2392kkksc03考前临时抱佛脚P2036[COCI2008-2009#2]PERKETP1605迷宫P1101单词方阵，以后再做，看别人的题解做的P2404自然数的拆分问题，以后在做BFSP1443马的遍历P1596连接水池的数量
  • 好用的算法推荐工具全解析 CodeJourney. 算法
    一、引言在当今数字化时代，算法广泛应用于各个领域，从搜索引擎优化到金融风险预测，从图像识别到自然语言处理。对于算法学习者、研究者以及开发者而言，合适的算法推荐工具至关重要。它们不仅能帮助理解算法原理，还能在实际应用中提供高效的解决方案。接下来，我们将详细介绍多种好用的算法推荐工具。二、算法可视化工具（一）VisuAlgo功能特点-动态演示：VisuAlgo能够以动态的方式展示各类算法的执行过程。例
  • 深入HDFS——DataNode启动源码 黄雪超 大数据基础#深入HDFShdfshadoop大数据
    引入上一篇我们看完了NameNode的启动源码，对于NameNode我们已经很熟悉了，今天我们接着来看看它的“得力干将”——DataNode。首先，自然还是从元数据管理篇提到的DataNode类（org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode）开始。不过在深入启动源码前，我们先看看它的源码注释：DataNodeisaclass(andprogram)
  • 深入HDFS——NameNode启动源码 黄雪超 大数据基础#深入HDFShdfshadoop大数据
    引入前面我们已经对HDFS有了很多了解，但是光说不练假把式，今天开启深入源码的纯享模式，先来看看NameNode启动流程，在代码层面，到底是如何实现的。首先还是得从我们的前一篇提到过的NameNode类（org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode）开始，既然是看启动流程，那自然是先找类里面的main方法啦。当我们启动NameNode的时候，它就会
  • 轻量级、高性能的TTS模型Kokoro 模型介绍、体验和部署 莫非技术栈 人工智能语音识别人工智能
    Kokoro模型介绍1.概述Kokoro是一款轻量级、高性能的文本转语音（TTS）模型，由hexgrad团队开发并开源。其参数规模仅为8200万，却在语音合成领域表现出色，支持多种语言和音色，生成语音自然流畅，音质接近真人。模型地址：HuggingFace模型主页：Kokoro-82M在线体验Demo：Kokoro-TTSDemoGitHubONNX版本：kokoro-onnx2.技术特点模型架构
  • 如何学习Transformer架构 fydw_715 Transformers学习transformer架构
    Transformer架构自提出以来，在自然语言处理领域引发了革命性的变化。作为一种基于注意力机制的模型，Transformer解决了传统序列模型在并行化和长距离依赖方面的局限性。本文将探讨Transformer论文《AttentionisAllYouNeed》与HuggingFaceTransformers库之间的关系，并详细介绍如何利用HuggingFaceTransformers的代码深入学
  • ViewController添加button按钮解析。（翻译） 张亚雄 c
    <div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>//  ViewController.m //  Reservation software // //  Created by 张亚雄 on 15/6/2.
  • mongoDB 简单的增删改查 开窍的石头 mongodb
       在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作       在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计 下边用到的user是表明，db代表的是数据库       添加(insert):
  • log4j配置 0624chenhong log4j
    1) 新建java项目 2) 导入jar包，项目右击，properties—java build path—libraries—Add External jar，加入log4j.jar包。 3) 新建一个类com.hand.Log4jTest package com.hand; import org.apache.log4j.Logger; public class
  • 多点触摸(图片缩放为例) 不懂事的小屁孩 多点触摸
    多点触摸的事件跟单点是大同小异的，上个图片缩放的代码，供大家参考一下 import android.app.Activity; import android.os.Bundle; import android.view.MotionEvent; import android.view.View; import android.view.View.OnTouchListener
  • 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析 换个号韩国红果果 JavaScripthtml
    1 元素的 offsetWidth 包括border padding  content  整体的宽度。 clientWidth  只包括内容区 padding 不包括border。 clientLeft =  offsetWidth -clientWidth  即这个元素border的值 offsetLeft  若无已定位的包裹元素
  • 数据库产品巡礼：IBM DB2概览 蓝儿唯美 db2
    IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统，其包含了对XML，图像存储和Java脚本对象表示（JSON）的支持。DB2可被各种类型的企 业使用，它提供了一个数据平台，同时支持事务和分析操作，通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统 DB2可应用于以下三个主要的平台:   工作站，DB2可在Linus、Unix、Windo
  • java笔记5 a-john java
    控制执行流程： 1，true和false    利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例：（a==b）。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值，返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用，虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值，那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值，例如if(a!=0)。 2，if-els
  • Web开发常用手册汇总 aijuans PHP
    一门技术，如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术，非常好，却得不到普遍运用的原因。 正如我们学习一门技术，过程大概是这个样子： ①我们日常工作中，遇到了问题，困难。寻找解决方案，即寻找新的技术； ②为什么要学习这门技术？这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题，困惑。这个问题，非常重要，我们不是为了学习技术而学习技术，而是为了更好的处理我们遇到的问题，才需要学习新的
  • 今天帮助人解决的一个sql问题 asialee sql
                今天有个人问了一个问题，如下： type     AD      value          A  
  • 意图对象传递数据 百合不是茶 android意图IntentBundle对象数据的传递
    学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的       1,将下面的代码添加到main.xml中    <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http:/
  • oracle查询锁表解锁语句 bijian1013 oracleobjectsessionkill
    一.查询锁定的表 如下语句，都可以查询锁定的表 语句一： select a.sid, a.serial#, p.spid, c.object_name, b.session_id, b.oracle_username, b.os_user_name from v$process p, v$s
  • mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件［tar.gz］ 征客丶 mysqlosx
    场景：在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。 环境：mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件 步骤：[所有目录请从根“/”目录开始取，以免层级弄错导致找不到目录] 1、下载 mysql 5.6 的二进制文件，下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir； 下载地址：http://dev.mysql.com/downl
  • 分布式系统与框架 bit1129 分布式
    RPC框架 Dubbo 什么是Dubbo   Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分包含:    远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式。    集群容错: 提供基于接
  • 那些令人蛋痛的专业术语 白糖_ springWebSSOIOC
    spring 【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】： 由容器控制程序之间的关系，而非传统实现中，由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在：控制权由应用代码中转到了外部容器，控制权的转移，是所谓反转。 简单的说：对象的创建又容器(比如spring容器)来执行，程序里不直接new对象。 Web 【单点登录(SSO)】：SSO的定义是在多个应用系统中，用户
  • 《给大忙人看的java8》摘抄 braveCS java8
    函数式接口：只包含一个抽象方法的接口 lambda表达式：是一段可以传递的代码       你最好将一个lambda表达式想象成一个函数，而不是一个对象，并记住它可以被转换为一个函数式接口。 事实上，函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。   方法引用：又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了，这时可以使
  • 编程之美-计算字符串的相似度 bylijinnan java算法编程之美
    public class StringDistance { /** * 编程之美 计算字符串的相似度 * 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为： * 1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）; * 2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）; * 3.删除一个字符（如把“travelling”变为“trav
  • 上传、下载压缩图片 chengxuyuancsdn 下载
    /** * * @param uploadImage --本地路径(tomacat路径) * @param serverDir --服务器路径 * @param imageType --文件或图片类型 * 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等 */ public void upload(String uploadImage,Str
  • bellman-ford(贝尔曼-福特)算法 comsci 算法F#
    Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指：给定一个加权有向图G和源点s，对于图G中的任意一点v，求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法，因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。 与迪科
  • oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数 daizj ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
    ASM_POWER_LIMIT 该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值，其数值范围为0~11，默认值为1。该初始化参数是动态参数，可以使用ALTER  SESSION或ALTER  SYSTEM命令进行修改。示例如下： SQL>ALTER  SESSION  SET   Asm_power_limit=2;
  • 高级排序:快速排序 dieslrae 快速排序
    public void quickSort(int[] array){ this.quickSort(array, 0, array.length - 1); } public void quickSort(int[] array,int left,int right){ if(right - left <= 0
  • C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节 dcj3sjt126com C语言
    # include <stdio.h> int main(void) { /* 1、一个变量的地址只用第一个字节表示 2、虽然他只使用了第一个字节表示，但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了 3、他都只存了第一个字节地址，为什么只需要存一个字节的地址，却占了4个字节，虽然只有一个字节， 但是这些字节比较多，所以编号就比较大，
  • phpize使用方法 dcj3sjt126com PHP
    phpize是用来扩展php扩展模块的，通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下 安装（fastcgi模式）的时候，常常有这样一句命令： 代码如下: /usr/local/webserver/php/bin/phpize   一、phpize是干嘛的？ phpize是什么？ phpize是用来扩展php扩展模块的，通过phpi
  • Java虚拟机学习 - 对象引用强度 shuizhaosi888 JAVA虚拟机
    本文原文链接：http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处！ 无论是通过计数算法判断对象的引用数量，还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达，判定对象是否存活都与“引用”相关。 引用主要分为 ：强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
  • .NET Framework 3.5 Service Pack 1（完整软件包）下载地址 happyqing .net下载framework
      Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1（完整软件包）  http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150 Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新，包含很多基于 .NET Framewo
  • JAVA定时器的使用 jingjing0907 javatimer线程定时器
    1、在应用开发中，经常需要一些周期性的操作，比如每5分钟执行某一操作等。 对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。 privatejava.util.Timer timer; timer = newTimer(true); timer.schedule( newjava.util.TimerTask() { public void run()
  • Webbench 流浪鱼 webbench
    首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html Webbench是知名的网站压力测试工具，它是由Lionbridge公司（http://www.lionbridge.com）开发。 Webbench能测试处在相同硬件上，不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容：每秒钟相
  • 第11章 动画效果（中） onestopweb 动画
    index.html <!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/
  • windows下制作bat启动脚本. sanyecao2314 javacmd脚本bat
    java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
  • Java进行RSA加解密的例子 tomcat_oracle java
    加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文；解密是将密文转换回纯文本。 　　数据的加解密属于密码学的范畴。通常，加密和解密都需要使用一些秘密信息，这些秘密信息叫做密钥，将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 　　对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 　　非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥，两个不同的密钥的
  • Android_ViewStub 阿尔萨斯 ViewStub
    public final class ViewStub extends View java.lang.Object android.view.View android.view.ViewStub 类摘要： ViewStub 是一个隐藏的，不占用内存空间的视图对象，它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他