- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
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论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
- 【论文阅读】【IEEE TCYB 2023】Edge-Guided Recurrent Positioning Network forSalient Object Detection in Opt
引言任务:光学遥感图像中显著目标检测论文地址:Edge-GuidedRecurrentPositioningNetworkforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码地址:前置知识一、摘要目前由于光学rsi中目标类型多样、目标尺度多样、目标方向众多以及背景杂乱,现有S
- 大模型服务的推理优化探索
半吊子全栈工匠
【引】有的事情别人不问时我们明白,一旦要我们解释它我们就不明白了,而这正是我们必须留心思索的东西。于是,开启了一次又一次的论文阅读之旅。开发并部署大模型应用肯定要考虑它们的服务成本。然而,钱并不是唯一的考虑因素,如果不能解决模型性能方面的问题,即使有很大的预算,大模型服务仍会受到影响。本文尝试讨论将LLM推理服务更改为高吞吐量引擎的挑战与应对方法。1.大模型服务面临的挑战大模型的能力令人惊叹,但其
- ER综述论文阅读-Emotion recognition in EEG signals using deep learning methods: A review
今天早睡了
情绪识别EmotionRecognition论文阅读深度学习人工智能
EmotionrecognitioninEEGsignalsusingdeeplearningmethods:AreviewQ1期刊,2023论文链接:https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/105887899/emotionreview-libre.pdf?1695460941=&response-content-disposition=inline%3B+f
- 【论文阅读】AdaCtrl: Towards Adaptive and Controllable Reasoning via Difficulty-Aware Budgeting
quintus0505
LLM论文阅读语言模型
AdaCtrl:TowardsAdaptiveandControllableReasoningviaDifficulty-AwareBudgeting3Method3.1长度触发标签作为控制接口(Length-TriggerTagsasControllingInterface)3.2冷启动微调(Cold-startfine-tuning)3.3难度感知的强化学习框架(Difficulty-awar
- 【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series
少写代码少看论文多多睡觉
#论文阅读笔记论文阅读笔记
TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要 学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示,并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近,研究人员尝试借鉴自监督对比学习(SSCL)在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)中的成功经验,以解决时间序列表示的问题。
- 【论文阅读】Decoupled Knowledge Distillation
Bosenya12
论文阅读
摘要:最先进的蒸馏方法主要基于从中间层蒸馏出深层特征,而logit蒸馏的重要性则被大大忽视了。为了提供研究logit蒸馏的新观点,我们将经典的KD损失重新表述为两部分,即目标类知识蒸馏(TCKD)和非目标类知识蒸馏(NCKD)。我们实证调查并证明了两部分的效果:TCKD传递了有关训练样本“困难”的知识,而NCKD是logit蒸馏起作用的突出原因。更重要的是,我们揭示了经典的KD损失是一个耦合公式,
- 【论文阅读】Transfer Learning for Automatic Modulation Recognition Using a Few Modulated Signal Samples
摘要:这封信提出了一种用于自动调制识别(AMR)的迁移学习模型,该模型仅具有少量调制信号样本。传输模型以音频信号UrbanSound8K作为源域进行训练,然后以一些调制信号样本为目标域进行微调。为了提高分类性能,信噪比(SNR)被用作一个功能来促进信号的分类。仿真结果表明,迁移模型在分类精度方面具有显著优势。这篇文章的核心内容是提出了一种基于迁移学习(TransferLearning)的自动调制识
- 【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement
Bosenya12
论文阅读
这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架,专门用于少样本(few-shot)语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中,由于训练样本有限而导致传统深度神经网络(DNN)模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法,利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型,即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音,提升语音质量和可懂度。深度
- 【论文阅读】SASLN:小样本条件下机械故障诊断的信号增强自学习网络
SASLN:SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworksforMechanicalFaultDiagnosisUnderSmallSampleCondition本文介绍了一种名为SASLN(SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworks)的方法,专门用于在小样本条件下对风力发电机(WT)的发电机轴承故障进行诊断。该方
- 【论文阅读】SSCL-AMC: 一种基于动态增强和集成学习的自监督自动调制分类方法
SSCL-AMC:ASelf-supervisedAutomaticModulationClassificationMethodviaDynamicAugmentationandEnsembleLearning摘要:与传统的手工自动调制分类(AMC)方法相比,深度学习已经显示出有希望的结果,AMC作为信号检测和调制之间的中间步骤发挥着关键作用。然而,获取大规模标记数据仍然具有挑战性,因为数据质量和
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 当 LLM 写代码时,它的 “思考过程” 靠谱吗?—— 揭秘 CoT 质量的那些事儿
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
当LLM写代码时,它的“思考过程”靠谱吗?——揭秘CoT质量的那些事儿论文标题:AreTheyAllGood?EvaluatingtheQualityofCoTsinLLM-basedCodeGenerationarXiv:2507.06980[pdf,html,other]AreTheyAllGood?EvaluatingtheQualityofCoTsinLLM-basedCodeGenera
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究:来龙去脉与创新突破
需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究:来龙去脉与创新突破论文标题:RequirementsElicitationFollow-UpQuestionGenerationarXiv:2507.02858RequirementsElicitationFollow-UpQuestionGenerationYuchenShen,AnmolSinghal,TravisBreauxComments:13page
- Prompt相关论文阅读(02)--Auto-CoT(2024-11-25)
zhilanguifang
论文promptengineering论文阅读笔记
论文阅读笔记2024-11-24~2024-11-25Auto-CoT:AutomaticChainofThoughtPromptinginLargeLanguageModels(ICLR2023)碎碎念:复现代码和笔记保存到gitee仓库上海交通大学的学生在亚马逊实习的时候的成果ICLR2023摘要:LLM能够通过生成中间推理步骤执行复杂的推理。提供这些步骤用于提示演示叫做思维链提示CoT。Co
- 【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting
Bosenya12
论文阅读
系统概述如下:(a)一个基于卷积神经网络(ConvNet)的识别模型,该模型包含特征提取器和分类器;(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的,我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段,权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量(分类器框内的绿色矩形),并为新类别生成相应的分类权重向量(分类器框内的蓝色矩形)。这样,卷积神经网络就能同时识别基础类别
- 【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models
Bosenya12
论文阅读
从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先,扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着,模型生成一个增强的数据集,并进一步优化以提高保真度。最后,这些合成数据与少量样本训练数据集结合,用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色,这表明模型与真实数据更加吻合,如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff(Bi-GuidedDiffusion)
- [论文阅读] 人工智能 | 读懂Meta-Fair:让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能
读懂Meta-Fair:让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法论文标题:Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsarXiv:2507.02533Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsMiguelRomero-Arjona,JoséA.Parejo,Jua
- 【LLM论文阅读】
一只齐刘海的猫
论文阅读
LLM论文阅读论文重点论文链接RopeRoFormer:EnhancedTransformerwithRotaryPositionEmbeddingRoPE论文阅读YarnUnderstandingYaRN:ExtendingContextWindowofLLMs论文YaRN笔记T5ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-Te
- Segment Anything in High Quality之SAM-HQ论文阅读
qq_41627642
深度学习论文阅读论文阅读
摘要最近的SegmentAnythingModel(SAM)在扩展分割模型规模方面取得了重大突破,具备强大的零样本能力和灵活的提示机制。尽管SAM在训练时使用了11亿个掩码,其掩码预测质量在许多情况下仍不理想,尤其是对于结构复杂的目标。我们提出了HQ-SAM,使SAM能够精确地分割任意目标,同时保留其原有的可提示设计、高效性和零样本泛化能力。我们的设计充分复用并保留了SAM预训练的模型权重,仅引入
- yolov算法详解_yolo 目标检测算法个人总结(yolov1)
CHAO JIANG
yolov算法详解
yolo目标检测算法个人总结目前yolo目标检测有两个版本,分别为v1和v2。因工作需要用yolo算法检测人物,所以这段时间重点看了这两篇论文,并实现了对应的tensorflow代码。这里记录下在论文阅读过程中的一些细节信息,留给自己,同时也希望各位能指出本人理解错误的地方,谢谢!一:yolov1关于yolov1算法的详解在网上已经非常多了,在这里我大概叙述下算法的流程,以及在开发过程中遇到的一些
- 《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话?一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量 ICCL 2022
365JHWZGo
情感对话论文阅读gpt-3共情回复上下文学习提示学习大模型
《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话?一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量ICCL2022前言贡献PromptIn-contextlearningSITSMEMOSITSM新的自动指标实验前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《DoesGPT-3GenerateEmpatheticDialogues
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 揭秘ChatGPT在软件开发问题解决中的有效性:一项实证研究
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
揭秘ChatGPT在软件开发问题解决中的有效性:一项实证研究论文:WhatMakesChatGPTEffectiveforSoftwareIssueResolution?AnEmpiricalStudyofDeveloper-ChatGPTConversationsinGitHubarXiv:2506.22390WhatMakesChatGPTEffectiveforSoftwareIssueRe
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 代码注释不一致问题研究:从数据革新到端到端解决方案
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
代码注释不一致问题研究:从数据革新到端到端解决方案原文:CCISOLVER:End-to-EndDetectionandRepairofMethod-LevelCode-CommentInconsistencyarXiv:2506.20558CCISolver:End-to-EndDetectionandRepairofMethod-LevelCode-CommentInconsistencyRe
- Learning Fully Convolutional Networks for Iterative Non-blind Deconvolution论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读深度学习论文阅读图像处理
LearningFullyConvolutionalNetworksforIterativeNon-blindDeconvolution1.研究目标与实际问题1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1核心框架:迭代式梯度域处理2.1.1模型架构2.2关键技术实现2.2.1梯度域去噪网络2.2.2解卷积模块(核心公式实现)2.2.3损失函数设计2.2.4超参数端到端学习2.3与传统方法
- KAIST数据集及使用
草莓奶忻
SLAM基础#SLAM数据集ubuntu
文章目录KAIST复杂城市数据集KAIST数据集转换为rosbag1.将.gz.tar文件解压到其文件夹中2.克隆并构建此存储库3.使用路径和所需主题编辑配置文件4.为每种传感器类型创建一个rosbag文件5.将所有bag合并为一个参考KAIST复杂城市数据集KAIST-Urban-数据集-论文阅读数据集下载:ComplexUrbanDataset复杂城市数据集KAIST数据集转换为rosbag1
- [论文阅读] 软件工程 | 需求工程中领域知识研究:系统映射与创新突破
张较瘦_
前沿技术论文阅读软件工程
需求工程中领域知识研究:系统映射与创新突破论文信息DomainKnowledgeinRequirementsEngineering:ASystematicMappingStudyarXiv:2506.20754DomainKnowledgeinRequirementsEngineering:ASystematicMappingStudyMarinaAraújo,JúliaAraújo,RomeuO
- 论文阅读:2025 arxiv Qwen3 Technical Report
https://arxiv.org/pdf/2505.09388https://www.doubao.com/chat/9918384373236738文章目录论文翻译Qwen3技术报告摘要1引言论文翻译Qwen3技术报告Qwen团队摘要在这项工作中,我们介绍了Qwen模型家族的最新版本Qwen3。Qwen3包含一系列大型语言模型(LLM),旨在提升性能、效率和多语言能力。Qwen3系列包括密集型
- [论文阅读] 软件工程 | 探索软件生态系统中的开发者体验关键因素
探索软件生态系统中的开发者体验关键因素:从研究到实践引文格式@article{Zacarias2025,title={ExploringDeveloperExperienceFactorsinSoftwareEcosystems},author={Zacarias,RodrigoOliveiraandAntunes,L{\'e}oCarvalhoRamosandBarros,M{\'a}rciod
- Fast Image Deconvolution using Hyper-Laplacian Priors论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读论文阅读图像处理
FastImageDeconvolutionusingHyper-LaplacianPriors1.论文的研究目标与实际意义2.论文的创新方法2.1核心框架:交替最小化(AlternatingMinimization)2.2x子问题:频域FFT加速2.3w子问题:高效求解的核心创新2.3.1问题形式2.3.2查找表法(LUT)2.3.3解析解法(特定α\alphaα)2.3.4通用α\alphaα
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | AI 与敏捷开发的破局之路:从挫败到成功的工作坊纪实
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
AI与敏捷开发的破局之路:从挫败到成功的工作坊纪实论文信息arXiv:2506.20159AIandAgileSoftwareDevelopment:FromFrustrationtoSuccess–XP2025WorkshopSummaryTomasHerda,VictoriaPichler,ZheyingZhang,PekkaAbrahamsson,GeirK.HanssenSubjects:
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen