- DeepSeek混合专家模型:低成本高精度革新多语言AI应用
智能计算研究中心
其他
内容概要当前人工智能领域正经历从通用模型向垂直化、场景化应用的关键转型,DeepSeek混合专家模型(MoE)通过突破性的架构设计,为这一进程提供了技术范本。该模型采用分治策略的混合专家架构,通过动态激活670亿参数中的子模块处理特定任务,既保证了模型规模带来的知识广度,又显著降低了计算资源的冗余消耗。在此基础上,其多模态处理能力不仅覆盖80余种自然语言的高精度互译,还实现了视觉符号与文本语义的跨
- 23. AI-概述
真上帝的左手
23.AIai人工智能
文章目录前言一、AI1.简介2.发展3.应用场景前言AI 随着技术的发展,AI正变得越来越强大和普及,其在解决复杂问题和提高人类生活质量方面的潜力日益显现。一、AIAI(ArtificialIntelligence,人工智能)1.简介 AI(ArtificialIntelligence,人工智能)是计算机科学的一个分支,旨在开发智能系统,使其能够执行通常需要人类智能的任务,例如学习、推理、问
- postgresql实时同步到mysql
数据库
应客户要求,需要同步数据到他们自己的数据库用于简单的数据分析,但这部分数据在postgresql,客户又不想再建pg,想直接同步到他们现有的mysql库,实时性倒是不要求。考虑到1、异构数据库同步2、只同步指定客户的行数据有之前同步到es的经验,同样使用了腾讯oceanus,其它工具没搞定客户库中创建表CREATETABLEtb_1(idbigintprimarykey,didbigint,gid
- OpenAI揭示o3的推理过程,以弥合与DeepSeek-R1的差距
c++服务器开发
人工智能deepseek
生成式人工智能开发商OpenAI公司首席执行官SamAltman最近在RedditAMA问答活动中承认,该公司在开源软件研究方面站在了“历史错误的一边”。尽管OpenAI公司尚未发布其开源模型,但已经迈出了提高透明度的第一步。正如该公司在其X帐号上所宣布的那样,其最新的推理模型o3-mini现在展示了其思维链(CoT)跟踪的更详细版本。此前,OpenAI公司的推理模型仅展示了CoT的高级概述,这使
- 基于数据挖掘的股票预测系统
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
1.背景介绍1.1股票市场预测的挑战股票市场以其波动性和不可预测性而闻名。无数因素,从全球经济趋势到个别公司公告,都会影响股票价格。这使得准确预测股票价格极具挑战性,即使对经验丰富的投资者和金融分析师也是如此。1.2数据挖掘的兴起近年来,数据挖掘技术的出现为股票预测提供了新的可能性。数据挖掘是从大型数据集中提取有意义的模式和洞察力的过程。通过利用先进的算法和计算能力,数据挖掘可以揭示隐藏在海量金融
- 探索AI音乐创作的未来:八款顶尖AI音乐生成工具(本期介绍国外-国内另外专题介绍)
带娃的IT创业者
AIGC程序员创富人工智能音视频ai
探索AI音乐创作的未来:八款顶尖AI音乐生成工具(本期介绍国外-国内另外专题介绍)在科技飞速发展的今天,人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面,其中音乐创作也不例外。AI音乐生成工具不仅为专业音乐人提供了新的创作方式,也让普通人能够轻松创作出高质量的音乐作品。本文将介绍八款知名的AI音乐生成工具,帮助你了解它们的特点和优势。1.SunoSuno是一款AI驱动的音乐生成器,能够快速创建高质量的
- 深入理解DAG任务调度系统:核心原理与实现
AI天才研究院
计算Python实战编程实践python算法dag
1.背景介绍随着大数据、人工智能等领域的发展,任务调度系统的重要性日益凸显。DirectedAcyclicGraph(DAG)任务调度系统是一种常见的任务调度系统,它可以有效地解决多个依赖关系复杂的任务调度问题。本文将深入探讨DAG任务调度系统的核心原理和实现,为读者提供一个深入的理解。1.1背景介绍1.1.1任务调度系统简介任务调度系统是计算机科学中一个重要的研究领域,它主要关注于在并行计算系统
- 淘宝/天猫店铺订单数据导出、销售报表设计与数据分析指南
不会玩技术的技术girl
API数据分析人工智能数据库
在电商运营中,订单数据是店铺运营的核心资产之一。通过对订单数据的导出、整理和分析,商家可以更好地了解销售情况、优化运营策略、提升客户满意度,并制定科学的业务决策。本文将详细介绍淘宝/天猫店铺订单数据的导出方法、销售报表的设计思路以及数据分析的实用技巧,帮助电商从业者高效管理店铺数据。一、订单数据导出(一)手动导出订单数据淘宝和天猫平台提供了手动导出订单的功能,适用于数据量较小或临时性需求的场景。商
- Python从0到100(三十九):数据提取之正则(文末免费送书)
是Dream呀
pythonmysql开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 安心联车辆管理系统在汽车金融领域的应用
安心联-车辆监控管理系统
汽车金融人工智能
安心联车辆管理系统在汽车金融领域的应用主要体现在通过智能化监控与数据分析技术,提升金融风控能力、优化资产管理和降低运营风险。以下从核心功能、技术赋能和实际场景三个方面展开分析:一、核心功能适配金融场景车辆资产动态监控实时定位与电子围栏:系统基于北斗/GPS双模定位技术,可实时追踪车辆位置,并设置电子围栏限制车辆行驶区域。若车辆驶出授权范围(如贷款合同约定的使用区域),系统立即触发报警并留存轨迹证据
- 接入DeepSeek后,智慧园区安全调度系统的全面提升
Guheyunyi
安全数据分析python智慧城市人工智能信息可视化
随着人工智能技术的快速发展,智慧园区的安全管理正逐步向智能化、自动化方向迈进。DeepSeek作为先进的人工智能解决方案,为智慧园区安全调度系统注入了强大的技术动力。通过接入DeepSeek,智慧园区安全调度系统在多个方面实现了显著提升,进一步增强了园区的安全性、管理效率和用户体验。1.智能化监控:从被动到主动传统的监控系统主要依赖人工查看视频画面,容易出现漏检或误判。接入DeepSeek后,智慧
- Salesforce联手阿里云,销售易联手腾讯,还在靠”卖血求生“的CRM独立玩家何去何从?
saas
销售易官宣与腾讯战略合作升级,腾讯集团副总裁、腾讯政企业务总裁李强担任销售易董事长,销售易创始人史彦泽继续担任CEO。这场"资本+技术+生态"的强强联合,将行业竞争推向新维度,融资竞赛不再是SaaS企业生存的唯一筹码,中国企服市场正在发生深层变革。消息一出,便受到很多人的关注,这首当其中,最高兴的算要数销售易的客户,源自其将获得的三大核心价值升级,腾讯将进一步开放云计算、大数据、AI等核心技术能力
- 清华大学第四发《DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单》
人工智能
当下科研领域,传统模式急需改变,清华大学第四版《DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单》全文一共86页,以下是文档的关键内容总结:一、智能组合优势DeepSeek与DeepResearch构建先进技术体系,有强大模型运算、智能数据处理和友好交互界面。模型在数据处理速度、精准度和泛化能力上远超传统模型。数据采集渠道广、处理快,能读取多种格式文件。数据分析深入,可视化直观,还
- (九万字)面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析
快撑死的鱼
人工智能回归pythonpytorch
面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习(ML)理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论,包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中,给定带标签的数据,算法尝试学习从输入到输出的映射关系;无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构;强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
- 人工智能与机器学习入门:基尼系数(Gini Index)和基于熵(Entropy)
基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
- 智能化工作流:探索顶尖工作流管理软件的核心优势
团队协作工具
工作流管理软件是一种用于规划、执行和监控业务流程的软件应用程序。以下是关于工作流管理软件的详细介绍:一、定义与功能工作流管理软件旨在帮助团队和企业优化工作流程,提高工作效率。它通常包括任务分配、进度追踪、团队协作、自动化流程、数据分析等功能。通过这类软件,企业可以更好地管理内部流程,确保任务的顺利进行,并实时监控项目的进展情况。二、主要软件推荐板栗看板:可视化管理与团队协作的利器核心功能:板栗看板
- 数据挖掘十大经典算法详解(附原理解析与代码示例)
IT程序媛-桃子
华为认证数据挖掘算法经验分享华为
1.PageRank(链接分析)应用场景:搜索引擎排名、社交网络分析核心原理PageRank通过网页之间的链接关系计算网页的重要性,影响力大的网页排名更高。网页影响力=所有入链页面的加权影响力之和阻尼因子D(通常设为0.85)用于模拟用户随机访问网页的行为代码示例importnetworkxasnxG=nx.DiGraph()G.add_edges_from([("A","B"),("A","C"
- Conda 常用命令全解析
melck
conda
在Windows系统中,Conda是一款功能强大的包管理和环境管理工具,尤其对于数据分析、科学计算等场景有着重要的作用。本文将详细介绍Conda在Windows系统中的常用命令,帮助你高效地管理虚拟环境和软件包。一、环境管理命令1.1查看Conda版本conda--version该命令用于确认Conda是否成功安装以及查看其版本号。这对于确保Conda的兼容性和功能性非常重要。1.2创建新环境co
- 【人工智能时代】- AI 聚合平台
xiaoli8748_软件开发
人工智能时代人工智能
最近听朋友介绍,国内有个团队开发了一个全功能的AI聚合平台,包含主流的GPT和绘画功能,以及一些其他的衍生功能,几乎应有尽有。于是,对AI很感兴趣的我,便也来瞧瞧这是个什么样的存在,以下便是我的真实使用感受。除此以外,作为一个程序员,我还使用了该平台提供的API接口,开发了一个简单的小程序。文章的末尾,我将提供免费的AI机器人,以及小程序体验地址,记得查收哦~官方网站:https://302.ai
- 在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南
机 _ 长
YOLO系列模型有效涨点改进深度学习落地实战YOLOc++开发语言
在人工智能和计算机视觉领域,人体姿态估计是一项极具挑战性的任务,它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员,以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上,使用RKNN(RockchipNeuralNetworkToolkit)框架部署YOLOv8Pose模型,并进行C++代码的编译和运行。注本文全
- DeepSeek-R1 技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...
雪停时偶遇一叶春
流程图
合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.《使用coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出:Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方”—
- Python 舆论风向分析爬虫:全流程数据获取、清洗与情感剖析
西攻城狮北
python爬虫开发语言实战案例
引言在当今信息爆炸的时代,互联网上充斥着海量的用户言论和观点。了解舆论风向对于企业、政府机构以及研究者等具有重要的意义,可以帮助他们及时把握公众情绪、调整策略与决策。Python作为一种强大的编程语言,在数据爬取与分析方面具有得天独厚的优势,能够助力我们高效地实现舆情监测与深入剖析。一、环境搭建与目标确定1.环境搭建为了顺利完成爬虫与数据分析任务,首先需要确保你的开发环境已经安装了以下Python
- 基于python使用scanpy分析单细胞转录组数据
探序基因
单细胞分析python开发语言
探序基因肿瘤研究院整理相关后缀的格式介绍:.h5ad:是一种用于存储单细胞数据的文件格式,可以通过anndata库在Python中处理.loom:高效的数据存储格式(.loom文件),使得用户可以轻松地存储、查询和分析大规模的单细胞数据集。Loompy的设计目标是提供一个快速、灵活且易于使用的工具,以支持生物信息学家和研究人员在单细胞水平上进行数据分析。python的单细胞转录组数据结构说明:da
- TCP 握手数据包分析
inquisiter
tcp/ip网络linux
一、客户端数据分析:spu@spu:~/code/pcap$tcpdump-rclient_all.pcap-Xreadingfromfileclient_all.pcap,link-typeEN10MB(Ethernet)17:58:56.346748IP192.168.1.178.55814>192.168.1.117.socks:Flags[S],seq2615205588,win64240
- 2025年2月9日(数据分析_2)
Mason Lin
Python学习数据分析数据挖掘
散点图frommatplotlibimportpyplotaspltfrommatplotlibimportfont_manager#字体相关#字体font_path=r"C:\Windows\Fonts\msyh.ttc"my_font=font_manager.FontProperties(fname=font_path)x=list(range(31))x2=list(range(31,62
- 利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战
傻啦嘿哟
pandas
目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中,数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。今天,我们将通过一个实战案例,演示如何利用Python中的BeautifulSoup库进行网页数据抓取,并使用Pandas库进行数据清洗和处理。这个案例不仅适合初学者,也能帮助有一定经验的朋友快速掌握这两个强大的工具。一、准备工作在开始之
- 鸢尾花分类项目 GUI
编织幻境的妖
分类数据挖掘人工智能
1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
- 毕业论文如何降低AIGC率?
kexiaoya2013
AIGC论文笔记论文阅读
在Deepseek爆火的当下,AI生成内容已经渗透到各个领域,包括论文写作。如果你的论文使用了AI工具辅助写作,那么,如何降低AIGC率呢?一、控制使用比例将AI工具用于辅助性任务,如文献检索、语法检查、词汇替换等,而非核心内容的生成。论文的研究方法、数据分析、结论等核心部分应尽量手动完成。完全依赖AI生成论文会导致AI率过高,而将AI用于辅助性任务则能有效降低AI率。二、采用不同模型不同AI模型
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
code_stream
#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- BP 神经网络在考古数据分析中的应用
fanxbl957
人工智能理论与实践神经网络数据分析人工智能
BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要:本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务,涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。分析了该应用的优势与局限性,并对其在考古数据分
- 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
comsci
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
jayluns
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