- 医院HIS接入大模型:算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算
Allen_LVyingbo
数智化医院2025健康医疗人工智能动态规划python
一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下,医院信息系统(HospitalInformationSystem,HIS)作为医疗信息化的核心枢纽,承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据,对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而,传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时,逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展,大模型
- AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览(arXiv方向):2024.07.20-2024.07.25
小小帅AIGC
VLM论文时报人工智能语言模型自然语言处理大语言模型VLM视觉语言模型论文推送
文章目录~1.LPGen:EnhancingHigh-FidelityLandscapePaintingGenerationthroughDiffusionModel2.HighEfficiencyImageCompressionforLargeVisual-LanguageModels3.Q-Ground:ImageQualityGroundingwithLargeMulti-modalityM
- ThinkJSON:通过强化学习让大型语言模型(LLM)严格遵守JSON模式
AI仙人掌
人工智能深度学习
标题:ThinkInsidetheJSON:ReinforcementStrategyforStrictLLMSchemaAdherence作者:BhavikAgarwal,IshanJoshi,ViktoriaRojkova机构:MasterControlAIResearch链接:arXiv:2502.14905v1本文提出了一种轻量级强化学习框架,通过合成数据、多奖励函数和GRPO优化,显著提
- 读论文:Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)
LastWhisperw
语言模型人工智能自然语言处理
基于线性序列(例如SMILES)或图表示的的分子生成模型已经吸引了基于结构的药物设计领域的广泛关注,但这些模型在捕获3维空间交互时还不够强,也因此经常生成我们不希望产生的分子结构。为了解决这些问题,我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案,将语言模型和几何深度学习技术结合起来。为了帮助模型学习分子拓扑学和原子的空间位置,我们还提出一个新的分子表示方法,基于片段的简化分子xxxx
- Ollama微调
软件不硬
LLMtoolAIGC
Ollama是一款开源工具,其目标是简化大语言模型在本地环境的部署和使用。它支持多种流行的开源大语言模型,如Llama2、Qwen2.5等。在上一篇文章中我们部署Ollama,并使用简单命令管理Ollama。接下来我们学习Ollama的高级应用。通过Ollama的ModeFile文件进行微调。通过ModelFile微调1、创建名为Modelfile的空白文件。2、在空白文件内写配置信息。FROMq
- 人工智能和云时代的五大DBA关注点
人工智能dba
数据库管理员(DBA)的角色在不断演变,以适应技术和应用开发方式的变化。过去,DBA主要侧重于管理物理硬件和软件,而现在,他们发现自己正在驾驭由云技术、人工智能驱动的自动化以及不断增长的数据所构成的复杂情况。2025年伊始,让我们来探讨一下让DBA夜不能寐的五大问题。数据安全和隐私数据泄露事件不断成为头条新闻,其后果可能是毁灭性的。DBA站在保护敏感信息的第一线。根据IBM最近的一项研究,数据泄露
- 全面分析 DeepSeek 的新开源 FlashMLA
X.Cristiano
FlashMLA深度学习人工智能
导言著名的人工智能公司DeepSeek最近开源了FlashMLA,这是一款针对HopperGPU上的多头潜意识(MLA)进行了优化的高性能解码内核。这一进展对于大型语言模型(LLM)来说意义重大,因为大型语言模型在推理过程中面临内存和计算方面的挑战,尤其是长序列。本报告深入探讨了FlashMLA的技术细节、性能指标、应用和未来影响,为研究人员、开发人员和人工智能爱好者提供了全面的了解。背景介绍多头
- 推荐:LangChain — 构建情境感知推理应用的利器
成婕秀Timothy
推荐:LangChain—构建情境感知推理应用的利器langchain⚡BuildingapplicationswithLLMsthroughcomposability⚡项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchainLangChain,一款专为开发基于大型语言模型(LLM)的应用而设计的强大框架。通过简化整个应用程序生命周期并提供一整套工具和平台支
- 评估您的数据是否可用于人工智能的三个考虑因素
人工智能
评估您的数据是否可用于人工智能的三个考虑因素多数组织正在人工智能和生成性人工智能的炒作中迷失方向。在许多情况下,他们并没有准备好人工智能项目所需的数据基础。三分之一的高管认为,只有不到50%的组织有了人工智能所需的数据,而多数组织并未准备好。因此,在开展人工智能项目之前,奠定正确的基础至关重要。在评估准备情况时,主要考虑因素如下:可用性:您的数据在哪里?类目:您将如何记录和协调您的数据?质量:优质
- 展望2024:大语言模型与AI应用的发展趋势
chatgptopenai
头部大语言模型阵营在全球范围内,大型语言模型呈现出显著的区域化发展特征。美国和中国的发展路径各有特色。美国的大型语言模型阵营已基本确立,主要集中在几家大型科技公司及其与一些头部模型创业公司的联合体。美国的AI领域已进入高成本的军备竞赛阶段,新的参与者较难入局。相比之下,中国的大型语言模型呈现百花齐放的态势,目前有百余个项目声称正在开发大型模型。中国更依赖开源生态,二次开发新的语言模型。除美国外,其
- 有哪些开源大数据处理项目使用了大模型
魔王阿卡纳兹
大数据治理与分析开源大数据数据清洗
以下是一些使用了大模型的开源大数据处理项目:1.**RedPajama**:这是一个开源项目,使用了LLM大语言模型数据处理组件,对GitHub代码数据进行清洗和处理。具体流程包括数据清洗、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等步骤。2.**SWIFT**:阿里开源的大模型微调轻量级框架,用于提高RAG应用的准确度。3.**Text2SQL**:阿里发布的最新实践开源模型,其准确度超过了GPT4。4
- DeepSeek 开源周:DeepEP 项目详解,GPU 压榨计划启动!
东方佑
量子变法开源
引言就在今天,2025年2月25日,DeepSeek再次为人工智能社区带来了一场技术盛宴——DeepEP项目的开源。这个旨在优化GPU性能的工具一经发布便迅速获得了广泛的关注和赞誉,短短两小时内就斩获了超过1000个Star。本文将详细介绍DeepEP的功能、应用场景以及如何使用它来提升AI训练和推理的效率。DeepEP概述功能与作用DeepEP是一个专门针对Mixture-of-Experts(
- DeepSeek API是什么
兔兔爱学习兔兔爱学习
大模型pythonprompt算法
DeepSeekAPI是一个提供人工智能服务的接口,它允许开发者通过简单的API调用来实现各种高级的自然语言处理(NLP)任务,如文本生成、对话系统、文本摘要、问答系统等。DeepSeekAPI通常基于先进的大模型,如Transformer架构的模型,提供了强大的语言理解和生成能力。DeepSeekAPI的特点易于集成:开发者可以通过简单的HTTP请求调用API,无需深入了解底层模型的具体实现。高
- ChatGPT生成的大模型竞品分析报告
Forbesdytto
chatgpt语言模型
AI大模型产品竞品分析报告1.报告概述本报告旨在分析国内外主要的AI大模型产品,包括其功能、市场定位、技术优势和劣势。通过对比这些竞品,我们可以更好地了解市场格局,制定自身产品的战略。2.主要竞争对手概述国内百度-文心一言(ErnieBot)阿里巴巴-M6腾讯-HunYuan华为-PanGu国外OpenAI-GPT-4Google-Bard(LaMDA)微软-AzureOpenAI(基于OpenA
- ChatGPT版本差异分析大全
爱吃青菜的大力水手
chatgpt人工智能
1.核心功能差异多模态支持:GPT-4o支持文本、图像和音频的多模态输入与处理,适合需要结合多种媒体形式的任务(如设计、多媒体内容生成)。o1系列(o1-preview/o1-mini)仅支持纯文本处理,但专注于深度推理和分析。GPT-3.5是早期版本,仅支持文本,且性能和上下文理解能力较弱。2.推理与准确性o1系列在复杂推理任务中表现卓越:通过CoT(链式推理)技术分解复杂问题,在医学临床案例测
- IPEX-LLM: 英特尔硬件大语言模型加速库部署
Felix_bin
语言模型人工智能自然语言处理
IPEX-LLM:英特尔硬件大语言模型加速库部署大语言模型的本地部署正成为一个热门话题。本指南将帮助你掌握如何使用IPEX-LLM(IntelPyTorchExtensionforLargeLanguageModels)在英特尔硬件上实现最优化的模型部署。无论你是刚开始接触还是已经有一定经验,这份指南都能满足你的需求。IPEX-LLM的优势IPEX-LLM是英特尔基于PyTorch开发的专业优化库
- 电子科大考研经验分享
bugmaker.
杂谈机器学习
最近有好多学弟学妹问我考研相关的问题,我大致总结了一下,无非就是考研和就业相关的问题。趁着我还没忘记,写一篇博客跟大家分享一下我的考研经历,给大家做个参考。先说考研选择大于努力选择大于努力,这是我考完研之后最大的感受。举个栗子:今年中科大的软件,400多分的人有400多个,这意味着如果你初试成绩不在400以上,上岸的机会就很渺茫了,反观中山大学的人工智能,320多分就排到了第二名。所以正确评估自己
- DeepSeek为云厂商带来新机遇,东吴证券看好AI带动百度智能云增长
大力财经
人工智能百度
近日,摩根士丹利(亚洲)发布研究报告《DeepSeek-AlBifurcation》,报告指出DeepSeek的爆火催生了低成本人工智能市场,为数据中心、芯片及云服务提供商带来新的发展机遇。同时,东吴证券发布研究报告维持百度“买入”评级,看好AI给集团云业务带来新发展机遇。在百度发布的2024年第四季度及全年财报中显示,百度智能云业务第四季度营收同比增长26%,在国内大模型市场中标项目数、行业覆盖
- 当AI搜索撕开传统搜索的裂缝,警惕AI搜索的“信息茧房”
shelly聊AI
AI核心技术AI行业趋势人工智能
大家好,我是Shelly,一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练,体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具,拥抱AI时代的到来。人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布Shelly聊AI:年度展望:2025年AI与社会发展关键事件的深度思考(每年一篇,十年为期)数字世界正在经历一场无声的地震,谷歌工程师发现,
- 在Intel GPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入
shuoac
python
在现代人工智能应用中,尤其在诸如检索增强生成(RAG)和文档问答等任务中,低延迟是一个至关重要的指标。Intel的IPEX-LLM是一种专门为IntelCPU和GPU优化的PyTorch库,能够在包括本地PC上的集成显卡和独立显卡(如Arc、Flex和Max)在内的Intel硬件上以极低的延迟运行大型语言模型(LLM)。本文将介绍如何在IntelGPU上结合LangChain使用IPEX-LLM进
- 使用 LangChain 与 Solar LLM 的快速集成示例
qahaj
langchainpython开发语言
在本篇文章中,我们将深入探讨如何通过LangChain框架与SolarLLM(已弃用)进行集成。这虽然是一个过时的示例,但仍然可以帮助我们掌握如何使用类似的模型连接器设计结构化的语言模型调用流程。更重要的是,我们还会通过实际代码,展示集成的实现过程。一、技术背景介绍LangChain是一个强大的框架,它可以帮助开发者轻松集成不同的自然语言处理(NLP)模型,并构建复杂的链式推理任务。SolarLL
- 百度文心大模型API保姆级教程:从入门到实战
海棠AI实验室
智元启示录百度API文心大模型
目录文心大模型简介文心大模型vs.OpenAIGPT系列应用构建实例API集成详细步骤准备工作获取AccessToken发起API请求API的调试和常见问题的解决进阶应用安全性和最佳实践总结与未来展望随着大型语言模型(LLMs)在全球范围内的兴起,百度文心大模型(ERNIE)已成为人工智能领域的一颗耀眼新星。对标OpenAI的GPT系列,文心大模型致力于为中文用户提供卓越的自然语言处理能力,广泛赋
- 用 ActionNode 重构技术文档助手:从原理到实践的深度解析
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智元启示录重构ActionNodeMetaGPT人工智能AIagent
目录什么是ActionNode?为什么用ActionNode重构技术文档助手?系统架构:从多智能体到ActionNode示例代码实现:技术文档助手中的ActionNode总结在数字化时代,技术文档的重要性日益凸显。一份清晰、准确的文档不仅能帮助用户快速上手,还能提升产品的专业形象。然而,撰写高质量的技术文档往往耗时费力。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自动生成技术文档成为可能。MetaGPT框
- 专访微软CEO:AGI并非真正基准,AI行业也不会“赢家通吃”
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【编者按】日前,微软首席执行官SatyaNadella在参加由知名科技播客主持人DwarkeshPatel主持的播客节目DwarkeshPodcast时,谈到了他对当前人工智能(AI)/通用人工智能(AGI)的前景、量子计算的革命性进展,以及科技如何推动全球经济变革的看法。当各家公司都在争先恐后地追逐AGI时,Nadella在访谈中却语出惊人,“我们自己宣称达成某个AGI的里程碑,对我来说,那只是
- ChatGPT免费背后的技术暗战 国产数字孪生如何打造“虚实共生”新生态?
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当ChatGPT搜索功能向全球免费开放,AI技术的平民化时代正式来临。在这场看似“让利”的商业策略背后,实则是全球科技话语权的重新洗牌。国产厂商如何在这场博弈中占据主动?数字孪生技术的场景化落地提供了破局方向。据中国信通院认证,凡拓数创的FT-Earth引擎可实现城市级孪生场景的Web端秒级加载,其在北京车展上推出的“AI孪生营销助手”,单日互动量突破10万。数字孪生赛道升温,国产厂商技术突围随着
- 人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发 校企合作培养专业人才
墨墨猪
人工智能在fpga的具体应用
FPGA英特尔®FPGA与人工智能技术培训——成都信息工程大学站人工智能在21世纪初迎来以深度学习与大数据云计算为主导的第三次浪潮,在无人驾驶、医疗保健、工业等多个领域得到广泛应用。随着人工智能理论和技术日益成熟,FPGA在人工智能方面的应用也越来越多,特别对于需要分析大量数据的AI、大数据以及机器学习等研究领域。人工智能与FPGA的灵活应用,对人工智能专业人才培养提出了更高要求。英特尔®FPGA
- 【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习:深入解读矩阵及其运算
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人工智能基础知识学习线性代数人工智能学习矩阵及其运算
矩阵及其运算:人工智能入门数学基础的深入解读引言线性代数是人工智能(AI)和机器学习的数学基础,而矩阵作为其核心概念之一,承担着数据表示、变换和运算的重任。矩阵不仅在数据科学中广泛应用,更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。本文将深入探讨矩阵的基本概念、性质及其运算,通过详细的数学公式、推导过程和代码示例,帮助读者更好地理解矩阵在AI中的应用。第一章:矩阵的基本概念1.1矩阵的定义
- AI 在未来相机领域的应用前景如何?
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人工智能数码相机智能电视
和你一起终身学习,这里是程序员Android人工智能(AI)在手机相机领域的应用已成为近年来技术创新的核心驱动力之一。随着计算摄影、深度学习算法和硬件加速技术的进步,AI正在重新定义手机摄影的可能性,并为未来带来更多颠覆性潜力。以下是AI在手机相机中的关键潜力方向及具体应用场景:经典好文推荐,通过阅读本文,您将收获以下知识点:1.计算摄影的深度进化多帧合成与超分辨率:AI通过分析多张连续拍摄的帧(
- 云平台结合DeepSeek的AI模型优化实践:技术突破与应用革新
荣华富贵8
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云平台与AI模型的深度结合已成为推动人工智能技术落地的重要驱动力。DeepSeek(深度求索)作为前沿AI模型的代表,通过与云计算的深度融合,在技术架构和应用场景层面实现了突破性进展。以下从技术突破和应用革新两个维度进行系统解析:---###**一、技术突破:云原生AI架构的进化**####1.**弹性算力调度体系**-**动态资源分配**:基于Kubernetes的智能调度器实现GPU资源的细粒
- 全市场大模型分类及对比分析报告
早退的程序员
分类数据挖掘人工智能
全市场大模型分类及对比分析报告1.引言随着人工智能技术的飞速发展,大模型(LargeModels)已成为推动AI进步的核心力量。大模型凭借其强大的计算能力和海量数据处理能力,在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音识别等领域取得了显著成果。本报告将对全市场中几类主要的大模型进行分类和对比分析,探讨其技术特点、应用场景及未来发展趋势。2.大模型分类根据模型架构、训练目标和应用领域,全市场的
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
public MyStack() {
arr = new long[10];
top = -1;
}
public MyStack(int maxsize) {
arr = new long[maxsize];
top
- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
刘星宇
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12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
#include<stdio.h>
int main(void)
{
char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》