- 人工智能(AI)系统化学习路线
xiaoyu❅
python人工智能学习
一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- 焊接性能分析代码(Python)
骑蜗牛上月亮
python开发语言
welding_performance_data.xls数据文件。welding_strengthtoughness5001052012480855015490953013510115401447075601690018600121500139111578115importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttkinterastkfrommatp
- MMScan数据集:首个最大的多模态3D场景数据集,包含层次化的语言标注
数据集
2024-10-24,由上海人工智能实验室联合多所高校创建了MMScan,这是迄今为止最大的多模态3D场景数据集,包含了层次化的语言标注。数据集的建立,不仅推动了3D场景理解的研究进展,还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。一、研究背景:随着大型语言模型(LLMs)的兴起和与其他数据模态的融合,多模态3D感知因其与物理世界的连接而受到越来越多的关注,并取得了快速进展。然而,现有的数据集
- 【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能?最新方法与优劣深度解析
健忘的派大星
人工智能语言模型aiAI大模型agiRAG程序员
前言近年来,人工智能技术突飞猛进,尤其是生成式AI,简直像是开了挂一样,各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究,生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元,而到2026年,这个数字预计会飙升至326亿美元!不过,尽管生成式AI很强大,但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性,依然有提升的空间。这时候,检索增强生成(RAG)技术登场了!RAG的核心思路很简单
- A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结
WhyteHighmore
论文语言模型人工智能自然语言处理论文笔记
ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展,重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。文章主要围绕LLM的四个主要方面展开:1引言自从1950年图灵测试被提出以来,人类一直在探索机器掌握语言智能的方法。语言本质上是一种受语法规则支配的复杂、精细的人类表达系统,这使得开发能够理解和掌握语言的强大人工智能(AI
- AI:对比ChatGPT这类聊天机器人,人形机器人对人类有哪些不一样的影响?
InnoLink_1024
AGI人工智能机器学习chatgpt人工智能机器人
人形机器人与像ChatGPT这样的聊天机器人相比,虽然都属于人工智能技术的应用,但由于其具备的物理形态和与环境的互动能力,它们对人类的影响会有很大的不同。下面从多个角度进行对比,阐述它们各自对人类的不同影响:1.物理交互与虚拟交互人形机器人:具有物理形态,能够在物理世界中与人类进行直接交互。例如,搬运物品、进行日常家务、提供身体上的帮助(如扶持老人、帮助走路等),以及进行非语言的沟通(如手势、面部
- 基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战(附完整代码)
意.远
pytorch人工智能python深度学习
一、项目背景与效果花卉分类是计算机视觉的经典任务。本文使用PyTorch框架,基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行,最终验证集准确率达8.2%,文中同步分析性能瓶颈与优化方案。二、环境配置与数据准备1.环境要求#主要依赖库importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorchvisionimporttransforms,dat
- DeepSeek从入门到精通「清华团队」
YuKeeHgg
DeepSeek人工智能ai
由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后及其团队撰写文档的核心内容围绕DeepSeek的技术特点、应用场景、使用方法以及如何通过提示语设计提升AI使用效率等方面展开,帮助用户从入门到精通DeepSeek的使用。「文末附下载方式」第一部分:DeepSeek基础概念1.1DeepSeek简介定义:专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应用。核心产品:开源
- 人工智能的未来:从基础到前沿的探索与展望
小二爱编程·
人工智能aiAI编程AI写作AI作画
1.人工智能简介内容概述:人工智能(AI)是指模拟和执行人类智能任务的技术。随着计算能力和数据量的增加,AI在各个领域取得了显著进展,从自动化的基本任务到解决复杂的实际问题,人工智能正渗透到我们生活的各个方面。2.人工智能的种类与发展内容概述:AI的种类可以按智能的复杂度分为三大类:弱人工智能(NarrowAI):目前大多数应用都属于弱AI,如语音助手、自动驾驶等。它们专注于特定任务,并且无法扩展
- SciER:首个大规模科学文档中的实体和关系抽取数据集
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2024-10-28,为科学文档中的实体和关系抽取领域带来了突破,提供了一个包含106篇完整科学出版物、超过24,000个实体和12,000个关系的大规模数据集,这对于构建科学知识图谱和促进科学信息抽取技术的发展具有重要意义。数据集地址:SciER|科学信息提取数据集|人工智能数据集一、研究背景:在科学文档中,实体(如数据集、方法、任务)和它们之间的关系对于理解科学发现和推动研究进展至关重要。然而
- 元戎启行最新战略RoadAGI:所有移动智能体都将被AI驱动
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2025年3月18日(北京时间),元戎启行作为国内人工智能企业代表,出席由NVIDIA主办的GTC大会。会上,公司CEO周光发表了技术主题演讲,展示了公司的最新战略布局RoadAGI,并发布道路通用人工智能平台——AISpark(以下简称”Spark平台”)。RoadAGI是元戎启行实现物理世界通用人工智能的关键一步,旨在让包括智能驾驶汽车在内的移动智能体,都具有在道路上自主行驶、与物理世界深度交
- 【财经信息差】2024年12月27日最新财经资讯一览 每日财经热点一网打尽
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AI观财经:财经信息差AI观财经财经信息差今日财经资讯财经热点今日资讯
大家好,欢迎来到财经信息差!每天,我们将带你直击全球财经动态,精选最新的市场变化、政策动向与产业趋势,让你在最短的时间内,轻松掌握最关键的财经资讯。随着人工智能技术的迅猛发展,我们将用AI的视角为你解析财经热点、企业动向及全球经济变化,让复杂的信息变得简单易懂,帮助你做出更明智的投资决策。财经领域股票市场美股三大指数集体低开,大型科技股多数下跌,纳斯达克金龙指数跌1.07%。小鹏汽车跌3.32%,
- 探索AI知识库的无限潜力:定义、应用与未来展望
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一、AI知识库的定义AI知识库,作为人工智能技术与传统知识库概念的融合,是指利用人工智能算法和技术构建、管理和维护的信息存储系统。它不仅包含了大量的结构化、半结构化和非结构化数据,还具备智能检索、推理分析、自我学习和优化等高级功能。AI知识库通过模拟人类的认知过程,实现了对知识的有效组织和高效利用,为各种应用场景提供了强大的支持。二、AI知识库的应用1.客户服务与支持在电子商务领域,AI知识库的应
- 低代码平台未来发展趋势有哪些?
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低代码平台的未来发展趋势呈现出多维度的创新与深化,以下结合JNPF快速开发平台的特性,为您分析其未来的发展方向:1.智能化与AI深度融合低代码平台将与人工智能技术深度融合,实现开发流程的智能化升级。例如,JNPF平台有望通过自然语言处理技术,让开发者仅需用自然语言描述需求,平台即可自动生成初步的应用架构和代码逻辑。此外,AI技术还将用于智能推荐、代码自动生成、流程自动化等功能,进一步提升开发效率。
- 探索“AI知识库”的未来:重塑信息获取与教育的新篇章
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在数字化时代,信息的爆炸性增长既为人类带来了前所未有的知识盛宴,也带来了信息筛选与理解的巨大挑战。在此背景下,“AI知识库”作为人工智能技术与知识管理深度融合的产物,正逐步成为解决这一难题的关键。本文旨在探讨“AI知识库”的核心价值、技术进展、应用领域以及对未来教育与社会信息获取方式的深远影响,并在此基础上展望其发展前景。一、AI知识库的定义与核心价值定义:AI知识库,简而言之,是利用人工智能技术
- 人工智能之数学基础:基变换和坐标变换的区别
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能机器学习算法基变换坐标变换线性变换
本文重点基变换和坐标变换是线性代数中的两个重要概念,它们描述了向量在不同基底或坐标系下的表示和转换关系。矩阵矩阵不仅可以作为线性变换的描述,而且可以作为一组基地描述。而作为变换的矩阵,不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去,而且也能够把线性空间中的一个坐标系(基)表换到另一个坐标系(基)去,这就是基变换和坐标变换。定义与本质基变换:定义:基变换是指向量在不同基底下表示的关系的数学描述。它涉
- 深度测评:2025年这五款AI直播工具风卷来袭,首款堪称直播界变革者!
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智能电视
深度测评:2025年这五款AI直播工具风卷来袭,首款堪称直播界变革者!随着人工智能(AI)技术的飞速发展,直播行业正经历着前所未有的变革。2025年,被誉为“AI直播元年”,这一年见证了众多创新AI直播工具的涌现,它们不仅提升了直播的智能化水平,更在效率、互动性和观赏性上实现了质的飞跃。以下,我们将盘点2025年经典实用的十款AI直播工具,尤其聚焦于第一款,带您领略AI如何重塑直播行业。一、智享A
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望闻问嵌
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随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分,正受益于深度学习技术的突破。DeepSeek系统是一种基于深度学习的医学影像分析平台,旨在通过高效、精准的算法辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。本文将深入探讨DeepSeek系统的技术原理、实现方法及其在医学影像分析中的实际应用,并结合代码示例展示其核心功能。1.DeepSeek系统的技术架
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Lisp语言的云存储:构建智能化数据管理新时代引言随着信息技术的飞速发展,数据的生产和存储呈现出爆炸式增长。云存储作为一种新兴的数据管理方式,逐渐成为各行业必不可少的基础设施。尤其是在大数据、人工智能等领域,对数据的快速访问和高效存储要求尤为迫切。与此同时,Lisp语言作为一种历史悠久且具有强大表达能力的编程语言,通过其特有的特性,可以在云存储的架构设计与实现方面发挥独特的优势。本文将深入探讨Li
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- 北约人工智能战略举措与影响分析
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- DeepSeek高能低耗AI创作突破
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内容概要随着人工智能技术向垂直领域加速渗透,生成式模型的应用边界正经历革命性拓展。DeepSeek系列产品通过670亿参数混合专家架构,构建起覆盖学术研究、内容创作与编程开发的多模态解决方案。该架构融合视觉语言理解与多语言处理能力,在保持高响应速度的同时,显著降低算力消耗,其单位计算成本仅为同类产品的三分之一。值得关注的是,系统搭载的DeepSeekProver学术引擎可自动生成文献综述框架,而D
- AI模型技术前沿与跨场景应用实践
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内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看,可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制,而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面,TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例,验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是,工具链整合已成为技术落地的关键环节,MXNet与
- 未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势
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未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径(一)算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代,字节跳动云雀模型通过动态结构优化,在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10,推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破,中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型
- 部分激活函数可视化
Keyshal_Wei
python机器学习开发语言
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义激活函数defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))deftanh(x):returnnp.tanh(x)defrelu(x):returnnp.maximum(0,x)defleaky_relu(x,alpha=0.01):returnnp.where(x>0,x,alpha*
- 融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
在深度学习的背景下,NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性,导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格,2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群,实现对所有可用GPU资源的充分调度,不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc