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Agentic AI人工智能与大数据
CSDNAI-native人工智能ai
AI原生应用监控:实时领域偏见预警系统设计原理关键词AI监控、算法偏见、实时预警、公平性AI、模型监控、偏见检测、AI治理摘要在人工智能驱动决策日益普及的今天,AI系统中的隐性偏见已成为影响公平性、可信度和业务连续性的关键风险。本文深入探讨了AI原生应用监控的核心挑战,重点剖析了实时领域偏见预警系统的设计原理与实现方法。通过将复杂的算法偏见比作"数字世界的隐形滤镜",我们揭示了偏见如何在AI系统中
- 机器学习在智能仓储中的应用:库存管理与物流优化
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习机器人sklearntensorflowcnn
最近研学过程中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。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。随着电子商务的蓬勃发展,仓储和物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。智能仓储通过整合先进的信息技术,如物联网(IoT)、大数据和机器学习,能够实现从货物入库到出库的全流程
- 行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
离线多智能体强化学习(MARL)是一个新兴领域,目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展,多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战,仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战,中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目,并取得了一些的成果,希望分享
- 提升AI产品竞争力:可用性评估的10个核心维度
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人工智能ai
提升AI产品竞争力:可用性评估的10个核心维度关键词:AI产品、可用性评估、用户体验、人机交互、产品竞争力、评估维度、人工智能摘要:本文深入探讨了提升AI产品竞争力的10个核心可用性评估维度。我们将从用户角度出发,系统性地分析如何评估和优化AI产品的可用性,包括易用性、效率、可学习性、容错性等关键指标。通过详细的案例分析和实用建议,帮助产品团队打造更具竞争力的AI解决方案。背景介绍目的和范围本文旨
- 面经总结系列(十六): 元象科技大模型推理优化工程师
GoAI
AI面经总结机器学习算法人工智能大模型机器学习深度学习
作者简介:CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。✨公众号:GoAI的学习小屋,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
- 《深入浅出多模态》(四):多模态经典模型CLIP
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- 大学专业科普 | 物联网、自动化和人工智能
在选择大学专业时,可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发,初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素,如专业前景、教育资源和就业情况等,对这些专业进行深入的分析和比较。物联网专业课程设置基础课程:包括物联网概论、电子电工基础、计算机网络技术、数据库应用基础、C语言程序设计等。专业核心课程:传感器与传感网技术、自动识别技术与应用、单片机基础、物联网通信技术、嵌入式系统设计、无线传感器网络等。实践课
- 深入浅出多模态》(十一)之多模态经典模型:Flamingo系列
GoAI
机器学习多模态大模型人工智能LLM机器学习
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- 招标专家随机抽选——抽取结果打印模板设计—未来之窗智能编程——仙盟创梦IDE
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- MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参
AI天才研究院
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MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参关键词:MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架,通过上下文感知和动态参数调整机制,显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
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自动化代码生成、低代码/无代码开发、算法优化实践等新兴技术在软件开发领域正逐渐崭露头角。这些技术为开发者提供了更高效、更便捷的开发方式,大大提升了软件开发的效率和质量。本文重点探讨的是这些技术在实际应用中的价值和优势。1、自动化代码生成1.1优势自动化代码生成是利用机器学习和人工智能技术,通过分析需求和已有代码,生成可用的代码片段或完整的程序。这种技术可以极大地减少开发人员的工作量,提高开发效率。
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引言与背景概述在当今人工智能飞速发展的时代,目标检测技术已成为计算机视觉领域的核心技术之一。从自动驾驶汽车到智能安防系统,从移动端AR应用到工业质检,目标检测无处不在。然而,随着应用场景的多样化,特别是移动端和边缘设备的普及,对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法作为目标检测领域的领军者,一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YO
- 分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测
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自然语言处理之文本生成:RecurrentNeuralNetworks(RNN):序列模型与语言模型自然语言处理简介NLP的基本概念自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能领域的一个重要分支
- 2025年 UI 自动化框架使用排行
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亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】</
- 全球人工智能与大模型发展全景:技术历程、产品概览与未来趋势
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一、人工智能的发展历程(一)萌芽期(1950s-1980s)1956年:人工智能的诞生人工智能(AI)的概念在1956年的达特茅斯会议上被正式提出。那是一个充满梦想和探索的时代,一群年轻的科学家,包括约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)、马文·明斯基(MarvinMinsky)和克劳德·香农(ClaudeShannon)等,齐聚达特茅斯学院,共同探讨一个前所未有的课题:如何让机器模拟人类智能。
- 推荐几本人工智能方面的书(入门级)
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以下推荐几本适合入门人工智能的书籍,帮助你逐步建立基础知识和理解:一、数学基础类《数学之美》推荐理由:深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理,对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称,有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等,似乎太过专业,实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂,当然本书因此也可以称得上是“高级
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1.列举三个非冯·诺依曼计算结构非冯结构是指不遵循传统冯·诺依曼体系的计算架构,包括:数据流结构(DataflowArchitecture):指令执行取决于数据的可用性而不是程序计数器。神经网络结构(NeuralNetworkArchitecture):模拟生物神经元连接,用于人工智能。量子计算结构(QuantumComputingArchitecture):利用量子比特和量子叠加原理进行计算。2
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AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展关键词:知识图谱、深度学习、神经网络、图嵌入、知识表示学习、推理机制、应用场景摘要:本文深入探讨了知识图谱与深度学习的融合应用,系统性地分析了知识图谱在深度学习中的关键技术路径和应用场景。文章首先介绍了知识图谱的基本概念和表示方法,然后详细阐述了知识图谱与深度学习结合的多种技术路线,包括图神经网络、知识嵌入和推理机制等。接着通过具体案例展示了知识图谱增
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#使用SQL-Ollama与自然语言交互SQL数据库的指南##技术背景介绍随着人工智能技术的发展,能够使用自然语言与SQL数据库交互的需求越来越大。这种技术可以帮助用户轻松访问和操作数据库,而无需深刻理解SQL语法。SQL-Ollama是一个专门设计的模板,利用Zephyr-7b模型,通过Ollama在本地运行推理,使这一过程变得简单而高效。##核心原理解析SQL-Ollama通过将自然语言转换为
- 文心大模型4.5及X1重磅上线,真实测评
2025年3月16日,人工智能领域迎来一场重要盛事——百度文心大模型4.5如期正式发布。与此同时,百度还惊喜推出了另一款全新模型——文心大模型X1。目前,文心大模型4.5和X1已在文心一言官网(https://yiyan.baidu.com/)正式上线,并免费向用户开放。其中,文心大模型4.5面向企业用户和开发者,用户可以通过登录百度智能云千帆大模型平台,轻松调用文心大模型4.5的API接口,快速
- 人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN(网格状数据处理:输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层,输出层等)
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频、音频)设计的深度学习模型。它通过模拟生物视觉机制,从原始数据中自动提取多层次的特征,最终实现高效的分类、检测或生成任务。1、核心概念与原理1、生物视觉启发局部感受野:模仿人类视觉皮层神经元仅响应局部区域刺激的特性,每个神经元关注输入数据的局部区域(如图像的一小块区域)。权值共享:同一
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朋友们,如需转载请标明出处:https://blog.csdn.net/jiangjunshow声明:在人工智能技术教学期间,不少学生向我提一些python相关的问题,所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术,我让助理负责分享这套python系列教程,希望能帮到大家!由于这套python教程不是由我所写(有时候有空也会参与编写),所以不如我的人工智能教程风趣幽默,学起来比较枯燥;但它的知
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python人工智能开发语言
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- 如何实现聊天模型响应流式处理
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在现代人工智能应用中,流式处理聊天模型的响应成为一种常见需求,特别是在需要实时输出或大规模处理时。本文将详细介绍如何在Python中实现聊天模型的同步和异步流式处理,使用langchain库中提供的ChatAnthropic模型作为示例。技术背景介绍流式处理是指从模型逐步获取输出,而不是等待整个输出完成。这对于处理长文本生成或需要动态响应的应用场景特别有用。langchain库中的聊天模型实现了R
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AIAgent智能体开发实战人工智能网络ai
AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率关键词:AI人工智能、空间智能领域、运营效率、智能算法、数据驱动摘要:本文聚焦于AI人工智能在空间智能领域的应用,旨在探讨其如何助力该领域提升运营效率。首先介绍了空间智能领域的背景和相关概念,阐述了AI在其中的核心作用和原理。接着详细讲解了相关核心算法,并结合数学模型进行分析。通过项目实战案例展示了AI在空间智能领域的具体应用和实现方式。同时探讨了实际应用场
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唐骁虎
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人工智能的发展历程与未来展望一、人工智能的起源与早期发展1.1人工智能的定义与概念起源人工智能(AI)的定义与概念起源可追溯至20世纪中叶,当时一群具有远见的科学家和工程师开始探索机器是否能够模拟人类智能行为。1956年,在达特茅斯会议上,约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”这一术语,标志着该领域的正式诞生。AI的定义涉及创建能够执行需要人类智能的任务的机器,如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译等。
- DeepSeek:AI驱动的效率革命与实战案例解
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人工智能aiDeepSeek
在人工智能技术的浪潮中,DeepSeek作为一款专注实现AGI(通用人工智能)的先锋工具,正通过其强大的自然语言处理(NLP)与分布式计算能力,重新定义高效办公的边界。以下通过技术解析与实战案例,展现DeepSeek如何赋能个人与企业,开启职场效率革命。一、技术革新:DeepSeek的核心竞争力深度学习赋能DeepSeek的技术架构基于BERT、Transformer等先进深度学习模型,通过构建复
- 如何让人工智能使你的工作效率一日千里
南风过闲庭
人工智能aipython
1.自动化重复性任务1.1识别并自动化日常任务提高工作效率的首要步骤是识别日常工作中重复性高且耗时的任务。根据麦肯锡全球研究院的报告,知识工作者大约有40%的时间花费在此类任务上。通过自动化这些任务,员工可以将更多时间投入到需要创造性思维和复杂决策的工作上。数据支持:一项针对500名知识工作者的调查显示,通过自动化日常任务,平均每天可以节省2小时的工作时间。这些任务包括数据录入、文件整理、邮件分类
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
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spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本