- 私有AI对话系统实战:基于Ollama+OpenWebUI的DeepSeek-R1本地化部署手把手教学(可共享访问)
Developer-YC
DeekSeek-R1大模型解读与实战教学人工智能pythonjavagithubnode.js语言模型后端
引言:为什么选择本地部署大模型?在数据隐私日益重要的今天,云端AI服务的局限性逐渐显现——敏感信息泄露风险、网络延迟依赖、定制化能力不足。而通过**Ollama(模型管理框架)和OpenWebUI(可视化交互工具)**的组合,开发者可以轻松实现大模型(如DeepSeek-R1)的本地部署,兼顾性能与安全。本文将以DeepSeek-R1为例,详解从环境配置到实战应用的全流程。一、工具与模型简介1.O
- mybatis-plus逆向code generator pgsql实践
松树戈
工具使用mybatisspringboot
mybatis-plus逆向codegeneratorpgsql实践环境准备重要工具的版本供参考pom依赖待逆向的SQL配置文件CodeGenerator配置类配置类说明环境准备重要工具的版本jdk1.8.0_131springboot2.7.6mybatis-plus3.5.7pgsql14.15供参考pom依赖4.0.0com.tghparent-demo0.0.1-SNAPSHOTparen
- 理论一、大模型—概念
伯牙碎琴
大模型自然语言处理ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- 一、大模型微调的前沿技术与应用
伯牙碎琴
大模型微调人工智能大模型微调Deepseek
大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型(如GPT、BERT、T5等)的广泛应用,大模型微调(Fine-Tuning,FT)成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。通过微调,开发者可以根据实际需求调整预训练模型的参数,使其更好地适应特定应用场景。本文将介绍大模型微调技术的前沿发展,分析不同微调方法的特点、适用场景以及优缺点,并对它们进行系统分类。微调技术的重要性大模型微调能够帮助开发者根据
- deepseek手把手教你怎么接入WPS
Uyker
wps人工智能
DeepSeek接入WPS主要有以下两种方法:利用WPS官方内置功能接入1.升级WPS:将WPS升级至2025新春版(12.8.0及以上)。2.打开功能入口:在文字/表格文档界面右上角点击「智能助手」图标,或使用快捷键Ctrl+J调出AI侧边栏。3.账户绑定:首次使用需登录WPS账号,然后完成DeepSeekAPI密钥绑定。密钥获取路径为:DeepSeek官网>开发者中心>创建APIKey。4.智
- 千里马平台介绍(2)
大道不孤,众行致远
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千里马平台的核心是微服务架构。微服务架构有很多种,我们锁定springCloud。服务注册与发现锁定nacos,网关为springgateway。选型曾经花了很多时间,做了很多比较,我认为这是目前最优组合。不选用这套架构的同学们可以转学了,大家不是一条道上的。版本选择也是个头痛问题,有关版本的问题可见版本说明千里马架构当前选择版本如下:2.3.2.RELEASEHoxton.SR92.2.6.R
- 玩转代理模式
清泓y
六大常见设计模式代理模式设计模式c++
文章目录什么是代理模式举例:代理模式结构代理模式适用场景实现方式代理模式的优缺点优点:缺点:什么是代理模式代理模式,主要用途就是代理一个某一个所需要的物件,但是我们不直接使用这个物件,我们用一个代理接口来代替我们使用这个物件。举例:信用卡是银行账户的代理,银行账户则是一大捆现金的代理。它们都实现了同样的接口,均可用于进行支付。消费者会非常满意,因为不必随身携带大量现金;商店老板同样会十分高兴,因为
- Compose - 权限申请
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一、概念二、使用AccompanistPermissions官方介绍&最新版本不同版本中,权限状态(如PermissionState)中获取属性的方法不同,例如在“0.23.1”中,通过PermissionState.hasPermission属性拿到是否通过的Boolean值,在“0.35.0-alpha”中,通过PermissionState.status.isGranted属性拿到。单个权限
- 揭秘DeepSeek内幕:清华教授剖析AI模型技术原理
大模型.
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从ChatGPT到各种新兴的AI模型,每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”,无疑是DeepSeek。在本文中,清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理,并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1,看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术,及其基本原
- 【科普】大模型应用中一个 Token 占多少汉字?答案超乎想象!
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先说答案:不同模型可能采用各自的切分方法,因此,一个Token所对应的汉字数量也会有所不同。如腾讯1token≈1.8个汉字,通义千问、千帆大模型等1token=1个汉字,对于英文文本来说,1个token通常对应3至4个字母,不同的模型对相同的输入分词,分词结果是不一样的。同样可以说,一个汉字占约0.5个Token。Token是大模型中最基础、最常见的概念,它既可以是一个完整的单词,也可以是一个
- 大模型产品Deepseek(七)、可视化本地知识库搭建详细教程(Cherry Studio)
伯牙碎琴
大模型DeepSeekAI大模型知识库
完整教程:使用CherryStudio配置OllamaAPI并搭建知识库在本节教程中,我们将通过CherryStudio配置OllamaAPI,并安装嵌入模型bge-m3,以实现知识库的搭建与智能问答功能。具体内容包括CherryStudio的安装、嵌入模型配置、OllamaAPI配置、创建知识库及基于该知识库和通用大模型的提问示例。CherryStudio介绍看这篇文章1.准备工作在开始之前,确
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- 国产编辑器EverEdit - 二进制模式下观察Window/Linux/MacOs换行符差异
彩虹小黑馬
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1换行符格式1.1应用场景 稍微了解计算机历史的人都知道,计算机3大操作系统:Windows、Linux/Unix、MacOS,这3大系统对文本换行的定义各不相同,且互不相让,导致在文件的兼容性方面存在一些问题,比如它们对换行的定义:Windows:回车符(CR)+换行符(LF)Linux/Unix:换行符(LF)MacOS:回车符(CR)在Windows上编写的代码,默认使用CR+LF表示换行
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bash-3.2指的是BourneAgainShell(Bash)的3.2版本。Bash是一个广泛使用的Unixshell和命令语言,是GNU项目的一部分,也是许多Linux发行版和Unix系统的默认shell。以下是一些关于Bash3.2的要点:1.兼容性:Bash3.2是Bash的一个较旧版本,但它仍然提供了与早期Unixshell(如BourneShell)的兼容性。2.特性:尽管Bash3
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事情的起因是我在做一个自用软件时,需要测试文字生成图像的功能。于是就对现在能使用的ai大模型去做了一些尝试。输入几组我的描述性文字其中的一张图片令我大为震撼。(师妹师兄温酒毛驴)问题大家应该可以发现,一位图像人物的下半身时有问题的。同时从人的逻辑上,这种图缺少内核逻辑。在NLP的成熟度如此高的情况下,对描述性文字进行逻辑上的重构并不是太麻烦的事情。豆包扩充文字(在一个宁静的日子里,师兄与师妹并辔而
- 【VSCode】一键清理旧版本插件脚本(Mac或者Windows都可)
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- 学习经验 | 计算机网络(谢希仁)高分学习攻略!
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写在前面专业课成绩在专业分流、保研以及奖学金的争取等大学的各个环节中都十分重要。那么专业课该如何学习?期末考试又该如何应对?为了帮助同学们取得专业课好成绩,岛主将为大家带来系列专业课学习经验分享!由于不同院校课程所用教材版本不同,分享以具体的教材版本为准。今天带来的是——计算机网络(谢希仁)第八版!01、教材内容介绍01课程特色《计算机网络(第八版)》是由谢希仁编著,电子工业出版社出版的一本经典教
- 轻量级CAD编辑器CADEditorX发布15.2新版本,新增3D模型爆炸视图新工具等
CodeCraft Studio
3D/2DCAD图像处理编辑器3d计算机视觉
CADEditorX是一个ActiveX组件,用于在支持ActiveX和COM技术的任何开发环境中,将CAD功能添加到网页或正在开发的应用程序中。同时可以查看、编辑、转换、打印和测量DWG、DXF、SVG、HPGL、PDF、STEP、IGES、STL和其他CAD文件。CADEditorX15.2版本现已全新发布,包含许多增强功能和有价值的新功能。下面,让我们看看新版本都有哪些更新:CADEdito
- DeepSeek崛起:中国AI产业的颠覆者与重构者
:MNongSciFans
人工智能
当DeepSeek以"中国版ChatGPT"的标签横空出世时,这个诞生于杭州的AI新贵仅用三个月时间就完成了从行业黑马到颠覆者的蜕变。其开源大模型DeepSeek-R1在HuggingFace开源大模型排行榜的登顶,不仅意味着技术指标的超越,更预示着中国AI产业格局的深层裂变。这场始于技术突破的产业地震,正在引发资本市场的恐慌性迁徙、技术路线的集体转向以及商业模式的根本性重构。###一、技术奇点的
- DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道!
Robot251
重构机器人人工智能科技自动驾驶
中国人工智能公司DeepSeek(深度求索)以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世,火遍并震撼全球科技圈;DeepSeek展现出来的核心竞争力,除了低成本及推理能力,更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型;而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。2024年1月20日,公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
- shiro 反序列化漏洞解决方案
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问题版本shiro1.2.4官方默认key:kPH+bIxk5D2deZiIxcaaaA==获取相关信息解决方案:升级到更新版本:1.3.0兼容jdk1.7检测工具:shiro_attack-4.7.0-SNAPSHOT-all.zip
- 内核的驱动模块化编程框架
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基于Linux的驱动学习内核模块化编程
1、程序的两大空间:内核层和用户层正常写的代码都是运行在用户层,很难或者根本接触不到内核层。并且用户层看到的地址都是虚拟地址,所以用户层访问不了硬件。内核层离硬件近,虽然它的地址也不是真是的物理地址,但是它能间接访问操作真实的物理地址。其中真实的物理地址代表着硬件。2、内核层驱动的框架#include"linux/kernel.h"#include"linux/module.h"//就相当于标准头
- 大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南
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LLM深度学习人工智能自然语言处理DeepSeekSFT微调
概述大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调(Fine-tuning)是指在一个预训练模型的基础上,使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练,以使其在该领域或任务上表现更好。微调是迁移学习的一种常见方法,能够显著提升模型在特定任务上的性能。在大型语言模型(LLM)的微调中,有几种常见的方法,包括SFT(监督微调)、LoRA(低秩适应)、P-tuningv2和**Fre
- Deepseek详细的自我介绍
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###**DeepSeek:中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔,核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室,团队在NLP、分布式训练、模型压缩等领域发表顶会论文超200篇。研发理念聚焦三个核心:-**高效性**:通过模型架构创新(如MoE)实现“小参数量,大性能”。-**可控性**:内置可解释性模块
- HTTP 协议的基本格式
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HTTP协议("超文本传输协议"),是一个被广泛使用应用层协议,自1991年正式发布HTTP协议以来,HTTP协议就一直在更新,目前已经更新到3.0版本,但是目前主流的依旧是1.1版本,但依旧是一个最主流使用的应用层协议。HTTP协议一般是基于TCP协议实现的,当时知道HTTP3.0开始支持UDP协议实现传输,使用TCP相比较UDP虽然安全,但是速度却相差很多,从3.0版本开始支持UDP协议,为了
- WSL中安装python环境详解
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python
在WindowsSubsystemforLinux(WSL)上安装Python环境,按照以下步骤操作:确认WSL已安装并更新:首先,确保已经安装了WSL,并且您的WSL环境已经更新至最新状态。打开WSL终端:打开Windows的开始菜单,找到并启动WSL发行版(例如Ubuntu)。确认Python已安装:在WSL终端中,输入python3--version来确认Python是否已安装,并查看其版本
- KlearMax 2.0:一键AI换脸、图像变清晰、老照片修复、黑白照片上色!
6v6博客
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KlearMax2.0是一款功能强大的AI图像处理软件,最新版本带来了多项新功能,包括AI换脸、图像清晰度增强、老照片修复和上色等。利用先进的智能算法,KlearMax2.0能够一键处理模糊图像、修复老照片并平衡颜色,锐化细节,让图像焕发新生。体验了一下,功能非常的多,且使用简单,所以特意测试了一下。应用简介应用名称:KlearMax应用版本:2024软件大小:190M适用平台:Windows功能
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
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从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不