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深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的课堂行为检测系统是现代教育技术的创新应用,该系统利用YOLOv8这一先进的深度学习算法,实现了对学生课堂行为的自动、高效和精准监测。YOLOv8在目标检测领域以其卓越的性能和速度著称,通过对学生上课视频或实时摄像头的输入进行深度分析,系统能够准确识别学生的多种行为,如举手、阅读、写作、使用手机、低头等。该系统不仅提高了课堂监测的效率和准确性,还具备实时反馈功能,帮助教
- 使用opencv和python实现图像的智能处理_机器学习:使用OpenCV和Python进行智能图像处理...
weixin_39649965
译者序序前言审校者简介第1章品味机器学习11.1初步了解机器学习11.2机器学习可以解决的事情31.3初步了解Python41.4初步了解OpenCV41.5安装51.5.1获取本书最新的代码51.5.2掌握PythonAnaconda61.5.3在conda环境中安装OpenCV81.5.4验证安装结果91.5.5一睹OpenCVML模块111.6总结11第2章使用OpenCV和Python处理
- 深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸
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深度学习速通系列人工智能深度学习python
梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练深层神经网络时常见的两个问题,它们影响网络的训练过程和性能。梯度消失(VanishingGradientProblem)定义:梯度消失是指在深层神经网络的反向传播过程中,由于链式法则,梯度值随着层数的增加而迅速减小,最终趋近于零。原因:激活函数的导数很小,如Sigmoid或Tanh函数在输入值非常大或非常小的时候导数接近零。权重初始化不当,导致梯度在网络中的传播过
- 使用大模型提效程序员工作
爱喝白开水a
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随着人工智能技术的不断发展,大模型在软件开发中的应用越来越广泛。这些大模型,如GPT、文心一言、讯飞星火、盘古大模型等,可以帮助程序员提高工作效率,加快开发速度,并提供更好的用户体验。本文将介绍我在实际工作中经常使用大模型的四个场景,展示如何在程序员的工作中使用大模型来提效。场景一:接手其他语言的项目在软件开发中,我们经常会遇到接手其他语言编写的项目的情况。这时,我们需要快速熟悉项目的代码和逻辑。
- RabbitMQ本地Ubuntu系统环境部署与无公网IP远程连接服务端实战演示
深鱼~
cpolarrabbitmqubuntutcp/ip
文章目录前言1.安装erlang语言2.安装rabbitMQ3.安装内网穿透工具3.1安装cpolar内网穿透3.2创建HTTP隧道4.公网远程连接5.固定公网TCP地址5.1保留一个固定的公网TCP端口地址5.2配置固定公网TCP端口地址推荐前些天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。【点击跳转到网站】前言本文主要介绍如何在Ubuntu系统环境下,安装Rab
- 基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集
Midsummer-逐梦
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基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集一、前言最近在做微光目标检测的研究工作,使用了Rank_DETR;这个模型是基于detrex框架,而detrex框架又是基于detectron2的。找了一圈没找到载入数据集的地方,后面查阅了资料得知要用API进行注册。二、步骤注册数据集:在脚本中,我们首先要注册数据集。Detectron2提供了多种注册数据集的方式,常用的是register
- 数据切分的艺术:使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南
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数据切分的艺术:使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中,合理地分割数据集至关重,它不仅关系到模型训练的有效性,还直接影响到模型的泛化能力。PyTorch提供了一个强大的工具torch.utils.data.random_split,它能够以随机的方式将数据集分割成若干个子集。本文将详细介绍如何使用这一工具进行数据集的随机分割。1.随机
- 基于LangChain手工测试用例转接口自动化测试生成工具!
小码哥说测试
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接口自动化测试用例是一个老生常谈的问题,在未引入人工智能之前,也有非常多的生成方案,比如如下所示,通过har生成接口自动化测试用例:但是以上的生成方式依然是有一些弊端,比如har本身虽然能表述一定的接口信息和业务信息,但是毕竟无法用来表述全部的应用场景与用例场景。而大部分的应用场景和用例场景,均是通过自然语言进行描述的。而解析自然语言,则是大语言模型擅长做的事情。实践演练需求说明以下内容为3条接口
- [Day 67] 區塊鏈與人工智能的聯動應用:理論、技術與實踐
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技術與實踐numpyweb3区块链
區塊鏈在教育領域的創新應用在當前數位化與全球化的浪潮中,教育領域面臨著多重挑戰,包括資源分配不均、學歷認證的可信度、以及學生隱私的保護等。區塊鏈技術因其去中心化、安全性及不可篡改的特性,成為解決這些問題的潛在工具。本文將深入探討區塊鏈在教育領域的創新應用,並提供多個代碼示例,以展示如何將區塊鏈技術實際應用於教育場景中。1.學歷認證的透明化與可信度學歷造假問題在全球範圍內普遍存在,傳統的學歷認證流程
- 从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用
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摘要|介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用,分析其关键技术,如环境感知、定位、路径规划等,并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。无人叉车在封闭结构化环境、机器学习、有效数据集等方法的助力下,可有效推动叉车无人驾驶关键技术的发展。关键词:无人叉车;自动驾驶;机器学习;数据集随着人工智能技术的持续进步,无人叉车领域的供给与需求均呈现迅猛增长态势。它们不仅正在逐步替代
- 机器学习(2)单变量线性回归
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2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中,我们有一个数据集,这个数据集被称为训练集(TrainingSet)。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例,将训练集里房屋价格喂给学习算法,学习算法工作后输出一个函数h,h代表hypothesis(假设)。函数h输入为房屋尺寸大小x,h根据输入来得出y值,y值对应房子的价格。因此,h是一个从x
- 深度学习项目实践——QQ聊天机器人(transformer)(三)功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写
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深度学习项目实践——QQ聊天机器人(transformer)(三)功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写在前两节中,我们详细讲解了QQ聊天的原理、QQ机器人的框架与环境配置的流程。本节将重点介绍NoneBot2的插件构成,以及如何从零开始编写一个属于自己的插件。这一篇文章主要就是充当搬运工,参考了nonebot2的官方文档第一步:了解NoneBot2的架构在开始编写插件之前,我们先来了解
- Python比C语言到底有什么优势?为什么越来越多人都学python?
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Python作为一种高级编程语言,在众多编程语言中脱颖而出,主要得益于其多方面的优势。以下是Python相比于其他语言的一些显著优势:简单易学:Python的语法清晰、简洁,易于阅读和编写,这使得它成为初学者的首选语言。其语法结构接近于自然语言,减少了学习曲线的陡峭度。丰富的库和框架:Python拥有庞大的标准库和第三方库,涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各
- AI搜索的商业模式困境:Perplexity从拒绝广告到高价广告的转变
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随着人工智能技术的发展,AI搜索逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在这个领域,Perplexity曾被认为是AI搜索领域的领军企业,以其强大的智能搜索能力脱颖而出。然而,随着OpenAI的SearchGPT发布在即,Perplexity似乎面临着重大的商业模式转型,不得不从早期的拒绝广告,到如今开始通过高价广告实现变现。本文将深入探讨Perplexity为何从一个坚定的反广告者转向广告变现,
- 大语言模型原理与工程实践:混合微调策略
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大语言模型原理与工程实践:混合微调策略作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性的进展。LLMs通过在海量文本数据上进行预训练,学习到了
- AI写作神器有哪些,分享2024年比较常用的几款ai写作软件
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随着人工智能技术的不断发展,AI写作神器逐渐成为写作领域的热门话题。这些工具通过自然语言处理和机器学习技术,为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。在2024年,比较常用的AI写作软件包括以下几款:1.智能写作助手:智能写作助手是一款集成了自然语言处理和机器学习技术的写作工具,能够帮助用户快速生成高质量的文本内容。它支持多种语言和领域,可以根据用户的需求自动生成文章、摘要、标题等文本内容,并可进
- 中标 | 极客天成分布式存储软件成功中标华泰证券并行文件系统软件项目
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2023年9月21日,北京极客天成科技有限公司分布式存储软件V3.0通过代理商成功中标华泰证券并行文件系统软件项目。华泰证券并行文件系统软件项目是服务于华泰证券量化投研的重点项目,是华泰证券能否取得可持续性竞争优势的关键所在,华泰证券多年深耕信用量化投研领域,基于大数据、人工智能、NLP等技术自主研发。汇聚各类市场数据,研发量化模型,能够高效全面地进行信用风险分析和研究。北京极客天成科技有限公司分
- 深度学习100问13:什么是二分类问题
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嘿,你知道二分类问题不?这就像是一个“超级裁判”,要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下,生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件,是“垃圾邮件”呢,还是“正常邮件”;或者看看一个病人,是“得了某种病”呢,还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀,我们可以找来一些“魔法工具”,也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
- AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分(含torch和cuda)包含机器学习模型和bert模型的使用
东方-教育技术博主
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文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦,改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert,用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件,提取“句子”列,‘标注’列和‘上下文情境’这三列按顺序把excel中的这三列拼接在一起。合并输出成一个xlsx文件。importosimportpandasaspd#获取当前脚本所在的目录
- AI自动生成PPT软件有哪些?高效办公新宠,精选5款软件
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过去,人们制作PPT总是需要花费很多时间,不仅要构思、排版,做完还经常需要多次修改。好在,随着人工智能技术的发展,AI自动生成PPT软件应运而生,它们简化PPT设计流程,提升我们的PPT制作效率。但面对众多选择,到底AI自动生成PPT免费版软件哪个好呢?下面就将为大家盘点几款表现突出的AIPPT生成工具,让你轻松找到得心应手的PPT制作助手!迅捷PPT推荐指数:★★★★☆推荐理由:它的一键智能生成
- 每天一个数据分析题(五百一十二)- 数据标准化
跟着紫枫学姐学CDA
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在完整的机器学习流程中,数据标准化(DataStandardization)一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同,以下哪个模型对变量是否标准化不敏感?A.决策树B.KNNC.K-MeansD.SVM数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,S
- 深度学习:图像数据分析的革命
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深度学习:图像数据分析的革命在当今数据驱动的世界中,图像数据分析已成为一个热门领域,而深度学习技术在其中扮演着核心角色。深度学习,特别是卷积神经网络(CNN),已经在图像识别、分类和处理方面取得了显著的成就。本文将详细介绍如何使用深度学习进行图像数据分析,并提供实际的代码示例。深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法,它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中,深度学习模
- ChatGPT:你的7x24h英语私教
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最近有一款爆火的人工智能程序ChatGPT刷屏各大社交媒体。关于它的争论也是火热,有人认为ChatGPT是一项革命性的技术,它的横空出世表面人工智能已然处在超越人类智能的临界点之上,很快将会取代人类;另一派则认为,这不过又是一个被资本炒作的概念而已,和前一阵子的元宇宙、Web3热点一样,最后还不是一地鸡毛,人工智能取代人类的那一天还非常遥远。今天我们不讨论这些宏大的技术话题,只谈一下ChatGPT
- 机器学习中的增量学习(Incremental Learning,IL)策略是什么?
Chauvin912
机器学习算法科普机器学习学习人工智能
机器学习中的增量学习(IncrementalLearning,IL)策略是什么?在当今快速发展的数据驱动世界中,传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。随着数据量的增长和分布的变化,模型需要不断更新,以保持其预测能力和适应性。然而,频繁的重新训练不仅耗费大量资源,还会导致模型丧失对旧数据的记忆,这被称为“灾难性遗忘”(CatastrophicForgetting)现象。为解决这一问题,增量学习(I
- 基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
会飞的Anthony
人工智能信息系统机器学习机器学习python回归
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中,我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤:初始化模型:选择一个初始预测器h0(x),计算该预测器的预测值。计算残差:
- 基于Python的机器学习系列(16):扩展 - AdaBoost
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能python机器学习开发语言
简介在本篇中,我们将扩展之前的AdaBoost算法实现,深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题,并对AdaBoost的实现进行一些调整,以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中,如果分类器的错误率e为0,则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题,我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值,以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
- 在Ubuntu 18.04上安装MySQL的方法
白如意i
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前些天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。点击跳转到网站。介绍MySQL是一个开源的数据库管理系统,通常作为流行的LAMP(Linux、Apache、MySQL、PHP/Python/Perl)堆栈的一部分安装。它使用关系数据库和SQL(结构化查询语言)来管理数据。安装的简短版本很简单:更新软件包索引,安装mysql-server软件包,然后运行附带的安全脚
- Python学习和面试中的常见问题及答案
写代码的M教授
Python学习计划python学习面试
整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面,包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。一、Python编程问题解释Python中的装饰器(Decorators)是什么?它们的作用是什么?答案:装饰器是一种高阶函数,能够在不修改函数定义的情况下扩展或修改函数的行为。它们通常用于日志记录、权限验证、缓存等场景。使用@decorator_name语法将装饰
- 如何用GPT进行编程辅助?
玩AI的小胡子
ai编程AIGCpythonchatgpt
随着人工智能技术的迅速发展,GPT(生成型预训练模型)已成为开发者的得力助手之一。无论是编写代码、调试、生成文档,还是解决编程问题,GPT都能提供显著帮助。这篇教程将详细介绍如何使用GPT进行编程辅助,并提供具体的操作步骤和案例。一、为什么选择GPT进行编程辅助?1.快速生成代码:通过提供明确的提示,GPT可以自动生成代码段,减少开发者的工作量,提升效率。2.代码优化与重构:GPT不仅能生成代码,
- 接入ChatGPT应用被苹果阻止更新,要求改成17限
QbitAl
chatgpt人工智能
萧箫发自凹非寺量子位|公众号QbitAIChatGPT开放API消息才出来,就有应用安排上了。然而,苹果却把这次更新阻止了!理由是人工智能可能会产生不适合所有受众的内容:要么增加内容过滤功能,要么把APP适用人群改到17岁以上。这款应用名叫BlueMail,是一个电子邮箱应用,这次本来准备接入ChatGPT技术,用于生成邮件回复等,但苹果这么一操作,直接打乱了他们的计划。如果按照苹果的意思,所有基
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$