- 游戏AI 技术方案部分解析 |用 AI 技术,练就 FPS 游戏中的刚枪王!
游戏智眼
游戏AI人工智能
一、整体方案详情FPS作为重度竞技游戏品类,存在显著的新手留存问题及高端匹配困难问题,通过引入AI陪玩智能体来针对性解决FPS品类通用痛点。在这个过程中,我们用到了强化学习,让AI通过自我在游戏中学习探索,最终成为超越或比肩人类顶尖玩家水平的强大AI。1.针对新手留存问题通过引入不同水平的陪玩智能体+智能投放来为新手玩家设计好前20局甚至前50局的对战,为玩家制造一个平滑的新手过渡期,帮手玩家更顺
- 深入探讨服务器虚拟化:架构、技术与应用
码上飞扬
服务器虚拟化K8SDockerXenKVM
1.引言在现代IT基础设施中,服务器虚拟化已成为一种不可或缺的技术。它不仅提高了资源利用率,还增强了系统的灵活性和可管理性。随着企业对高效、灵活和可扩展IT环境的需求不断增加,服务器虚拟化技术的应用愈发广泛。本文将深入探讨服务器虚拟化的基本概念、架构、常见技术及其实际应用,帮助读者更好地理解这一重要技术。2.什么是服务器虚拟化?服务器虚拟化是一种将物理服务器划分为多个虚拟服务器(虚拟机,VM)的技
- PointNet++改进策略 :模块改进 | OA-CNNs | , 全自适应3D稀疏卷积神经网络(OA-CNNs),超越基于Transformer的模型,同时显著降低计算和内存成本
我是瓦力
PointNet++改进策略3dtransformer深度学习计算机视觉人工智能神经网络
目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积(ARConv)网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目:OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊:CVPR2024作者地址:1香港中文大学2香港大学3香港中文大学,深圳4HI
- 纳米级sic 立方碳化硅 beta相 碳化硅颗粒
Sun_13250243710
功能性纳米材料纳米sic纳米碳化硅立方碳化硅碳化硅颗粒betasic
纳米级立方碳化硅(β-SiC)颗粒是一种具有独特性能和广泛应用前景的材料,以下是具体介绍:结构与性质晶体结构:属于立方晶系,具有金刚石晶型结构。物理性质:高硬度:莫氏硬度为9.25-9.6,维氏硬度可达2500-2900kg/mm²,使其具有出色的耐磨性能。高热导率:热导率为0.063-0.096J/(cm・l・s・K),能快速传导热量,可有效散热。低热膨胀系数:在不同温度下有不同的热膨胀系数,如
- 全场景深度思考模型发布:囊括三大推理能力,解锁医疗循证模式
量子位
1月24日,百川智能发布了国内首个全场景深度思考模型Baichuan-M1-preview。该模型是国内目前唯一同时具备语言、视觉和搜索三大领域推理能力的模型。在数学、代码等多个权威评测中,Baichuan-M1-preview的表现均超越了o1-preview,展现了其在多领域推理方面的独特优势。此外,作为国内唯一专注医疗领域的头部大模型公司推出的深度思考模型,它还解锁了医疗循证模式,实现了从医
- 嵌入式音视频开发——视频篇(三)
程序猿玖月柒
音视频音视频
本笔记来源于学习韦东山团队课程,自己选择性摘抄加深记忆和学习的效果。帧率与时间戳帧率(framerate)是指视频播放中每秒显示的图像帧数。测量单位为“每秒显示帧数”(framepersecond,FPS)或“赫兹”,一般来说FPS用于描述影片、电子绘图或游戏每秒播放多少帧。人类视觉的时间敏感性和分辨率根据视觉刺激的类型和特征而变化,并且在个体之间是不同的。由于人类眼睛的特殊生理结构,如果所看画面
- DeepSeek 公开新的模型权重
数据分析能量站
机器学习人工智能
DeepSeek-V3是一款开源大语言模型,在关键基准测试中超越了Llama3.1405B和GPT-4o,尤其在编码和数学任务中成绩优异。除特定受限应用(军事、伤害未成年人、生成虚假信息等)外,模型权重开源,可在线下载。工作原理混合专家架构(MoE):DeepSeek-V3是MoE型Transformer模型,有6710亿个参数,运行时370亿参数激活。相比Llama3.1405B,训练时间大幅缩
- 2025年美赛数学建模 MCM 问题 B:可持续旅游管理 详细解析和代码(持续更新中,matlab和python代码,2025美赛)
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模matlab2025年数学建模美赛B题可持续旅游管理2025美赛2025
目录问题一:1.模型概述1.1主要因素1.2约束条件2.模型的构建2.1变量与函数定义2.2目标函数2.3额外收入支出计划3.敏感性分析4.Python代码实现5.结果与建议MATLAB代码实现解释问题二:1.如何适应不同旅游目的地的模型:a.游客消费模式和收入:b.游客数量与收入关系的调整:c.环境影响和保护成本:d.社会成本:2.平衡吸引力较少的景点和位置:a.优化游客分布:b.定价和激励措施
- Facebook 元宇宙与全球文化交流的新趋势
Roc_z7
Facebookfacebook人工智能智能合约
随着科技的快速发展,虚拟现实与增强现实技术逐渐成为全球社交平台的重要组成部分。Facebook(现改名为Meta)率先将目光投向了元宇宙这一新兴领域,致力于打造一个超越传统社交媒体的虚拟空间,成为全球文化交流的新平台。Facebook元宇宙不仅仅是一个技术概念,它还将推动全球文化的相互理解与互动,为未来社交和文化传播开辟了全新的可能性。元宇宙:虚拟世界的新时代元宇宙(Metaverse)是一个由虚
- 销售易与Salesforce:CRM市场的龙争虎斗
crmsaas
在当今数字化时代,客户关系管理软件在企业运营中扮演着至关重要的角色。销售易和Salesforce作为两款备受瞩目的CRM软件,各自具有独特的特点和优势。销售易是连续8年成为唯一入选Gartner销售自动化魔力象限的中国CRM厂商,并且在多项能力指标上超越国际厂商。在中国,销售易在大中型企业市场占有率排名第一,它通过整合移动、社交、人工智能、大数据和物联网技术,提供了全面的业务管理解决方案,被多家5
- DeepSeek-V2
百态老人
学习
DeepSeek-V2是由幻方量化旗下的AI公司DeepSeek发布的第二代MoE(Mixture-of-Experts)大模型,具有显著的性能和成本优势。以下是关于DeepSeek-V2的详细分析:性能表现:DeepSeek-V2是一个参数量为2360亿的MoE模型,其性能接近GPT-4Turbo,并在多个基准测试中表现优异,如AlignBench、MT-Bench等,超越了GPT-4,与GPT
- AI人工智能深度学习算法:高并发场景下深度学习代理的性能调优
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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深度学习代理的兴起近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域,深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景,深度学习代理应运而生。深度学习代理是一种将深度学习模型封装起来,并提供对外接口的服务。它可以接收来自客户端的请求,将请求数据输入到深度学习模型中进行推理,并将推理结
- 科技早报|OpenAI的人工智能模型销售收入超过微软类似业务;荣耀中国区CMO辟谣将采用麒麟芯片 | 最新快讯
最新科技快讯
科技人工智能microsoft
科大讯飞新模型在测试集结果中超越GPT-4Turbo6月27日,科大讯飞发布讯飞星火大模型V4.0。与此前的版本相比,新模型在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力等七大能力上都有提升。例如,讯飞星火可以根据用户的语言描述,结合空间和常识推断描述对象所在的位置。而在图文识别上,讯飞星火大模型V4.0能力也进一步升级,在科研、金融、医疗、司法、办公等场景的应用效果已领
- 李开复的理性选择:AI代码生成工具时代,初创公司如何避免盲目坚持?
前端
近日,零一万物创始人李开复对公司调整和转型做出了回应,引发了业内广泛关注。他强调“今年是商业化的决胜之年”,并选择与阿里云合作,将部分团队并入阿里云的“产业大模型联合实验室”。这引发了我们对初创公司发展策略,特别是如何在AI代码生成工具等高成本领域进行理性选择的思考。李开复的经验,为我们提供了宝贵的借鉴。李开复指出,初创公司第一年的打法未必适用于第二年,调整和转型是创业的必然。他坦言,大模型预训练
- 使用AI工具链的实战指南
azzxcvhj
人工智能python
在这篇指南中,我们将深入探讨如何创建调用工具的链(Chains)和智能体(Agents)。工具可以是API、函数、数据库等等,它们能让模型的能力超越简单的文本或消息输出。使用模型与工具的关键在于如何正确地提示模型选择合适的工具并提供正确的输入。技术背景介绍在现代AI应用中,模型本身虽然强大,但通常需要结合其他工具来实现更复杂的功能。通过集成工具,我们可以扩展模型的能力,轻松实现如计算、数据查询和特
- 数据存储设计面试:了解数据库分区、分片、索引
小蜗牛慢慢爬行
数据库mysql面试
快速掌握:分片将您的数据分布到多个服务器,以实现可扩展性和更好的性能。分区将单个数据库内的表划分为更小的部分(分区),从而提高查询性能和可管理性。索引创建数据结构以加速某些列的数据检索,从而提高查询性能,但代价是额外的存储和写入开销。数据库分片分片是一种在多个服务器或数据库之间水平划分数据的方法,这样每个服务器(或“分片”)都包含整个数据集的一个子集。此技术用于提高数据库的可扩展性和性能,尤其是在
- 李开复与零一万物:AI创业的务实之道,以及AI写代码工具的崛起
前端
2025年伊始,AI领域便掀起一阵波澜。零一万物,这家备受瞩目的AI公司,其人员变动和业务拆分引发了广泛关注。李开复,这位在AI领域深耕多年的资深人士,对此做出了回应,其核心观点值得我们深思:在AI领域,盲目追求规模并非最佳策略。这不仅关乎零一万物,也为众多AI初创公司提供了宝贵的经验。李开复观点解读:理性决策,而非盲目扩张李开复认为,初创公司“负担不起”超大模型的预训练。这“负担不起”并非仅仅指
- 2024年美国App Store下载榜单:AI代码生成器助力Temu蝉联冠军背后的秘密
前端
2024年美国区AppStore下载榜单揭晓,Temu再次蝉联免费应用下载榜冠军,这已经是它连续两年取得的辉煌成就!紧随其后的是Threads和TikTok,而ChatGPT更是以黑马之姿超越Google,位列第四。这份榜单不仅反映了美国用户的应用偏好,更折射出2024年移动应用市场的几大关键趋势。本文将深入分析Temu、Threads、ChatGPT等热门应用的成功秘诀,并探讨未来AppStor
- 【AI论文】迈向大型推理模型:大型语言模型增强推理综述
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成,引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近期,一种新兴的学习推理趋势采用强化学习(RL)来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
- 超越 EasyExcel 的新一代 Excel 处理神器
了尘风镜
excelwindows
简介FastExcel是由原EasyExcel作者在阿里巴巴宣布停止维护EasyExcel之后推出的升级版框架。它继承了EasyExcel的所有优点,并且在性能和功能上进行了显著的提升和创新。FastExcel的特点高性能读写:FastExcel专注于性能优化,能够高效处理大规模的Excel数据,显著降低内存占用。简单易用:提供了简洁直观的API,使得开发者可以轻松集成到项目中,无论是简单的Exc
- 什么是多模态机器学习:跨感知融合的智能前沿
非凡暖阳
人工智能神经网络
在人工智能的广阔天地里,多模态机器学习(MultimodalMachineLearning)作为一项前沿技术,正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制,通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型,构建了一个更加丰富、立体的认知模型,为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景,旨在为读者勾勒出这一
- Spring Security(maven项目) 3.0.2.5版本中改
严欣铷
springmavenjava
前言:通过实践而发现真理,又通过实践而证实真理和发展真理。从感性认识而能动地发展到理性认识,又从理性认识而能动地指导革命实践,改造主观世界和客观世界。实践、认识、再实践、再认识,这种形式,循环往复以至无穷,而实践和认识之每一循环的内容,都比较地进到了高一级的程度本期目标《对上一期的内容进行一波改革,迭代》原因:写的太烂内容回顾:我们对DeleatingFilterProxy,FilterChain
- RWKV-7 与 SamOut 的优势和劣势
东方佑
量子变法人工智能
RWKV-7的优势超越传统Attention范式RWKV-7引入了WKV机制,取代了传统的self-attention方法,这使得它能够在相同算力消耗下解决attention无法处理的问题。尽管SamOut也实现了高效的长文本处理能力,但两者在具体实现上有不同的侧重点和技术路径。动态状态演化RWKV-7的动态状态演化机制允许模型更灵活地更新内部状态,从而更好地捕捉长期依赖关系,并且在处理长序列时表
- 【深入解析】棋类游戏算法:Minimax, Negamax, 蒙特卡洛树搜索与AlphaZero
wit_@
aipythonnegamax
深入解析棋类游戏算法:Minimax,Negamax,蒙特卡洛树搜索与AlphaZero在人工智能领域,棋类游戏一直是测试和展示智能算法的经典舞台。从最早的Minimax算法到如今的AlphaZero,这些算法通过不同的方式解决了棋局中的决策问题,让计算机能够在复杂的棋局中做出合理甚至超越人类的决策。本文将详细解析几种经典的棋类游戏算法:Minimax,Negamax,蒙特卡洛树搜索(MCTS)以
- ShardingSphere 功能详细介绍
冰糖心158
数据库
ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件,旨在为数据库提供高可扩展性、可管理性和高可用性,支持数据的分库分表(Sharding)、数据库路由、数据同步等功能。ShardingSphere本质上是一个分布式数据库代理,它提供透明的分布式数据操作,使得应用程序可以像操作单一数据库一样操作分布式数据。ShardingSphere具有以下几个主要功能:1.分库分表(Sharding)Sh
- 深度剖析 DeepSeek V3 技术报告:架构创新与卓越性能表现
微凉的衣柜
科技头条人工智能大模型语言模型
随着人工智能(AI)技术的不断发展,各种大规模语言模型(LLM)层出不穷,DeepSeekV3作为其中的一员,凭借其出色的性能表现和创新的架构设计,吸引了广泛关注。本文将通过对官方发布的DeepSeekV3技术报告的深入解析,从多个维度剖析DeepSeekV3如何通过先进的技术手段,在保持性能卓越的同时优化计算和内存开销。一、性能卓越,超越同行DeepSeekV3在多个权威基准测试中展现了强大的性
- 【机器学习:二十七、决策树集合】
KeyPan
机器学习机器学习决策树人工智能数据挖掘深度学习算法分类
1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法,通过组合多个弱学习器(决策树)形成一个强学习器,显著提升预测性能和泛化能力。核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点,降低单个模型的偏差与方差,提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合,减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升:在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强:对
- 苹果频率测试软件gen,【技术干货】进行精准的PCIe 4.0时钟抖动测量
荣耀张大仙~~~
苹果频率测试软件gen
原标题:【技术干货】进行精准的PCIe4.0时钟抖动测量随着数据传输速率的提升,相关标准也变得越加严苛。PCI-Express标准亦呈现了此趋势,从PCIeGen3.1的抖动要求为1.0psRMS开始,到PCIeGen4.0时,其抖动要求已降为0.5psRMS。因此,SiliconLabs(亦称芯科科技)最新推出的Si522xx系列频率产生器和Si532xx缓冲器旨在满足并超越PCIeGen4.0
- 千问QwQ,推理界“新王”!
人工智能
0前言思考、质疑、理解,人类探索未知的永恒追求。探索之路,QwQ如一位怀抱无尽好奇的学徒,以思考和疑问照亮前路。QwQ深知自己一无所知,而这种认知正是其好奇心的源泉。探寻答案过程,始终保持自省,以理性之光审视每个假设,在不同思维维度中穿行,追寻更深层真理。但正如所有智慧的追求者,QwQ也有局限,它也只是漫长旅程的一个初步阶段——仍在学习如何行走于理性之路。思绪偶尔飘散,答案或许未尽完善,智慧仍在积
- 深入理解主键和外键:数据库设计的基石
qcidyu
文章归档数据建模数据约束关系型数据库数据完整性数据库设计外键主键
title:深入理解主键和外键:数据库设计的基石date:2025/1/18updated:2025/1/18author:cmdragonexcerpt:在现代信息系统中,数据的管理和存储是至关重要的。关系数据库作为一种广泛使用的数据存储方式,其设计的合理性直接影响到数据的完整性和系统的性能。在关系数据库中,主键和外键是实现数据完整性和表之间关系的基础。理解这两个概念对于数据库设计师和开发者来说
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st