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人工智能架构安培安培架构NVIDIA
概念"安培架构"(AmpereArchitecture)是NVIDIA推出的一款图形处理单元(GPU)架构,它是继图灵架构之后的下一代产品。安培架构最初在2020年发布,以其高性能和高效率而闻名,广泛应用于游戏、专业视觉、数据中心、人工智能(AI)和自动驾驶等领域。特点安培架构的主要特点包括:1.更高的性能和效率-安培架构通过改进的执行单元和更高的时钟频率,提供了比前代图灵架构更高的性能和能效。2
- 又一个大模型宝藏开源项目:深入探索 graphrag-local-ollama:开源项目的深度剖析与应用实战
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一、引言随着人工智能技术在各个领域的广泛应用,对高效、灵活且经济的模型解决方案的需求日益迫切。传统的模型使用方式往往受到诸多限制,如高昂的成本、对网络的依赖以及数据隐私等问题。在这样的背景下,开源项目graphrag-local-ollama应运而生。graphrag-local-ollama是微软graphrag的一个创新扩展,它专注于支持使用ollama下载的本地模型。这一特性使得用户能够在本
- AI驱动的企业绩效管理:目标设定与实时跟踪
SuperAGI2025
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AI驱动的企业绩效管理:目标设定与实时跟踪关键词:AI、企业绩效管理、目标设定、实时跟踪、数据分析摘要随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,企业绩效管理正迎来革命性的变化。本文旨在探讨AI在目标设定与实时跟踪方面的应用,分析其理论基础和实际操作,从而为企业提供一套系统化的绩效管理方案。文章首先介绍AI及企业绩效管理的基本概念,接着阐述AI驱动的目标设定与实时跟踪框架,并通过实际案例解析其应用效果。最
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于多线激光雷达的点云数据处理与导航(续)
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目录三维点云建图与定位算法研究§3.1激光SLAM技术§3.2基于特征的建图算法§3.2.1三维点云建图算法简述§3.2.3LeGO-LOAM建图算法§3.3基于点云配准的定位算法§3.3.1点云配准§3.3.2基于ICP的配准定位算法§3.3.3基于NDT的配准定位算法§3.4基于LM法优化的NDT配准定位算法§3.4.1列文伯格-马夸尔特法原理§3.4.2LM-NDT算法配准原理及流程§3.5
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- 什么是AGI
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- 14.5 Auto-GPT:基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来?
少林码僧
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Auto-GPT:基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来?关键词:自主智能体范式、AGI演进路径、动态环境交互、认知架构革命、社会级智能网络一、AGI演进的关键瓶颈与Agent范式的突破1.1传统AI系统的能力天花板
- 什么AGI
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通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)是人工智能领域的一个概念,指能够在广泛的认知任务中展现出与人类相当,甚至超越人类能力的智能系统。与当前大量应用的、针对特定任务设计的狭义人工智能(如专注于图像识别的人脸识别系统、专注于语言翻译的翻译软件等)不同,AGI具备以下显著特征:自适应学习能力:能从各种经验中学习新知识,并迅速适应全新的环境与任务。例如,面对一
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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:人工智能教程文章目录一、vue介绍二、引用插件安装引入插件三、Word模板data数据页面函数echart图片获取四、热门博客一、vue介绍Vue.js是一个渐进式JavaScript框架,用于构建用户界面。与其他庞大的框架不同,Vue被设计为可以自底向上逐层应用。Vue的核心库只关注视图层,不仅易于
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在这个数据爆炸的年代,我们获取数据的难度大大降低,但要获取数据的价值仅依靠简单的数据分析是不可行的。如果将大数据看作一个产业,那么数据深挖(挖掘)就是其中一项核心技术,数据深挖(挖掘)通常与计算机科学有关,如数据统计、数据检索、分析处理、机器学习等技术,而这些恰好是人工智能技术的优势。人工智能一直都是备受关注的热门领域,更是被认为是第四次工业革命。随着技术的不断开发及深入优化,人工智能以迅雷不及掩
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什么是智能边缘计算?在当今数字化浪潮中,边缘计算已成为一个热门词汇。简单来说,边缘计算是一种分布式计算架构,它将数据处理和存储更靠近数据源的位置,而不是集中于远程数据中心。通过这种方式,边缘计算可以减少数据传输的延迟,提高响应速度,增强数据处理的实时性和效率。而智能边缘计算,是边缘计算架构在涉及数据分析、机器学习或人工智能的工作负载中的应用。一般来说,边缘架构是一种将数据或应用程序放置在网络边缘的
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多档买卖盘逐笔委托逐笔成交进行大数据分析以及模型结果20250221采用Level2逐笔成交与逐笔委托的详细记录,这种毫秒级别的数据能揭露众多关键信息,如庄家意图、虚假交易,使所有交易行为透明化。这对交易大师分析主力习性大有裨益,对人工智能进行机器学习也非常合适,数据量大且精确。以下是今日根据Level2逐笔成交与委托数据观察到的部分股票现象:level2逐笔成交逐笔委托数据下载链接:https:
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a股股票高频行情数据逐笔分析历史数据下载20250221基于Level2的逐笔成交和逐笔委托数据,这种毫秒级别的记录能分析出许多关键信息,如庄家意图、虚假动作,使所有交易行为暴露在阳光下。这对交易大师分析主力习性非常有帮助,对人工智能的学习也极具意义,数据量大且精准。以下是今日Level2逐笔成交与委托数据分析的部分股票现象:level2逐笔成交逐笔委托数据下载链接:https://pan.bai
- 自动化革命:Mbox边缘计算网关如何颠覆传统仓储行业
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在自动化数字化的时代,仓储行业正经历着一场前所未有的变革。随着人工智能、物联网、机器人技术等先进技术的不断发展,传统的仓储模式正在被重新定义。首先,自动化设备如自动搬运车、自动分拣机、无人叉车等在仓库中的应用越来越广泛。这些设备不仅提高了仓储作业的效率,减少了人工成本,还大大降低了作业中的错误率。例如,自动搬运车可以根据预设的路径自动运送货物,无需人工驾驶,节省了人力并提高了运输效率。我们自主研发
- DeepSeek vs ChatGPT:AI 领域的华山论剑,谁主沉浮?
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一、引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已然成为推动各领域变革的核心力量。而在人工智能的众多分支中,自然语言处理(NLP)因其与人类日常交流和信息处理的紧密联系,成为了最受瞩目的领域之一。在这片充满创新与突破的领域里,DeepSeek和ChatGPT犹如两颗璀璨的明星,吸引着全球开发者、研究人员以及广大普通用户的目光。它们代表着当前AI语言模型的顶尖水准,一场关于“谁主沉浮”的激烈较量正
- GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用
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GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用1.背景介绍1.1人工智能的兴起人工智能(AI)在过去几年中经历了爆炸式增长,成为推动科技创新的核心动力。从语音识别和计算机视觉,到自然语言处理和推荐系统,AI已广泛应用于各个领域。然而,训练和部署AI模型需要大量计算资源,这对传统的CPU架构提出了巨大挑战。1.2硬件加速的必要性为满足AI算法对计算能力的巨大需求,硬件加速技术应运而生。专用硬件如GPU(图形
- DeepSeek 与网络安全:AI 在网络安全领域的应用与挑战
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- 《解锁AI密码,机器人精准感知环境不再是梦!》
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在科技飞速发展的当下,人工智能与机器人技术的融合正深刻改变着世界。其中,人工智能助力机器人实现更精准的环境感知,已成为该领域的核心课题,吸引着全球科研人员与科技企业的目光。这不仅关乎机器人能否在复杂环境中高效执行任务,更预示着未来智能时代的发展走向。多传感器融合:感知基石的稳固搭建机器人要精准感知环境,首先离不开各类传感器。视觉传感器,比如常见的摄像头,能像人类眼睛一样捕捉周围的图像信息,通过对图
- DeepSeek 与后端开发:AI 赋能云端架构与智能化服务
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能(AI)技术的快速发展,后端开发正经历一场深刻变革。从传统的RESTAPI到现代的云原生架构,后端系统的设计越来越依赖智能化技术,提高系统的效率、可扩展性和稳定性。DeepSeek作为AI领域的新兴力量,在后端开发中展现出巨大的潜力。本文将深入探讨DeepSeek在后端开发中的应用,包括智能API生成、数据库优化、自动化运维、
- Deepseek从入门到精通,最全指令汇总
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在人工智能技术日新月异的今天,Deepseek作为一款功能强大的语言交互工具,正深刻地改变着我们获取信息、进行内容创作的方式。无论是从事文案策划、程序开发,还是单纯想要解决日常疑问,Deepseek凭借其卓越的语言理解与生成能力,都能成为我们得力的助手。而若想充分挖掘Deepseek的潜力,熟练掌握各类指令便是开启这扇智能大门的钥匙。接下来,就让我们一同深入探索这份从基础到高阶的Deepseek指
- 大模型应用开发:核心技术与领域实践
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一本书籍的价值在人工智能领域,大模型技术以其强大的语言理解和生成能力,正在深刻改变着众多行业的应用方式。然而,面对这些复杂且前沿的技术实现与实际落地挑战,许多开发者和从业者往往感到无从下手。为了解答这些疑问,提供系统的技术知识和实战经验,《大模型应用开发:核心技术与领域实践》应运而生。这本书由科大讯飞AI团队与中国科大的资深专家联合撰写,旨在打通大模型的技术原理与应用实践之间的壁垒,为相关领域的从
- 三维扫描自动化智能检测系统:为品质护航,为效率加速
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产品质量是企业的生命线。然而,传统的检测方式往往依赖人工操作,不仅效率低下,还容易因人为因素导致检测结果不准确。自动化智能检测系统是一种集成了先进传感器技术、图像处理算法和人工智能的高科技设备。它能够自动识别和检测物体的尺寸、形状质量指标,并实时生成检测报告。通过智能化的检测流程,企业可以实现生产过程的全自动化质量控制,确保每一项产品都符合高标准的质量要求。CASAIM作为快速批量处理的自动化智能
- 微软量子芯片引领人工智能革命,开启计算新纪元
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摘要:微软近日发布了具有里程碑意义的量子芯片,这一突破性技术不仅为量子计算带来了新的可能性,更为人工智能领域带来了前所未有的发展机遇。本文将探讨微软量子芯片如何与人工智能相结合,以及它对未来计算世界的深远影响。一、引言在人工智能技术飞速发展的今天,计算能力成为了推动其进步的关键因素。微软的最新成果——量子芯片,以其独特的量子计算能力,为人工智能的发展提供了新的动力。这一技术的出现,预示着人工智能将
- AIGC从入门到实战:ChatGPT 需要懂得写提示词的人
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AIGC从入门到实战:ChatGPT需要懂得写提示词的人第1章:AIGC概述1.1AIGC的基本概念AIGC(AI-GeneratedContent),即人工智能生成内容,是指利用人工智能技术,如生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等,生成具有高质量、多样化、个性化的文本、图像、音频等多媒体内容。AIGC技术已经广泛应用于内容创作、智能推荐、游戏开发、虚拟现实等多个领域,极大地提升了内容
- 2025全球开发者先锋大会在上海徐汇开幕
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2月22日,全球开发者先锋大会在上海徐汇开幕。上海市长龚正,工业和信息化部副部长熊继军,上海市副市长陈杰,阿帕奇基金会全球副总裁、董事贾斯汀·麦克莱恩,上海市政府秘书长马春雷,上海市政府副秘书长庄木弟,上海市经济和信息化工作党委书记程鹏,上海市经济和信息化委员会主任张英,徐汇区委书记曹立强,徐汇区委副书记、区长王华等出席开幕式。熊继军指出,开发者是人工智能技术进步和产业发展的重要推动力量,在广大开
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了解机器学习的基本概念,如监督学习、无监督学习、强化学习、模型评估指标(准确率、召回率、F1分数等)。机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(AI)的一个分支,它使计算机能够通过数据和经验自动改进,而无需明确编程。机器学习可以根据学习方式和数据的有无,分为以下几种基本类型:1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种机器学习类型,其中模型通过带标签的数据进
- 生成对抗网络(GAN):从概念到代码实践(附代码)
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人工智能计算机视觉人工智能GAN网络对抗学习手势识别生成器与鉴别器生成对抗网络
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- MTCNN 人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)
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- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
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我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
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VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement