- Open AI在AI人工智能领域的技术安全防护体系
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能安全网络ai
OpenAI在AI人工智能领域的技术安全防护体系关键词:OpenAI、AI安全、技术防护、伦理框架、模型对齐、数据隐私、对抗攻击摘要:本文将深入探讨OpenAI在人工智能领域构建的多层次技术安全防护体系。我们将从基础概念出发,逐步解析OpenAI如何通过技术创新和系统设计来确保AI系统的安全性、可靠性和可控性。文章将涵盖从数据安全到模型对齐,从伦理框架到实际防护技术的全方位内容,帮助读者全面理解现
- 揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能自然语言处理easyuiai
揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘关键词:自然语言处理、AI人工智能、语言理解、语言生成、语义分析摘要:本文深入探讨了自然语言处理(NLP)在AI人工智能领域的奥秘。首先介绍了自然语言处理的背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了自然语言处理的核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行展示。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并用Python源代码进行阐述。分
- 【LangChain编程:从入门到实践】AI 大模型检索增强生成 RAG 实践
AI智能应用
Python入门实战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
LangChain编程:从入门到实践-AI大模型检索增强生成RAG实践关键词:LangChain,RAG,大语言模型,检索增强生成,向量数据库,嵌入模型,提示工程1.背景介绍在人工智能和自然语言处理领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现无疑是一个重大突破。像GPT-3、GPT-4这样的模型展现出了惊人的语言理解和生成能力,为各种应用场景带来了无限可能。然而,这些
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)
神经网络15044
深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法,构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像(皮肤照片/X光片),自动分析并生成诊断报告,同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架:Django4.2数据库:MySQL8.0深度学习:YOLOv8:皮肤病变区域检测ResNet50:肺炎X光
- 深度学习中常见激活函数总结
向左转, 向右走ˉ
深度学习人工智能pytorchpython
以下是一份深度学习激活函数的系统总结,涵盖定义、类型、作用、应用及选择影响,便于你快速掌握核心知识:一、激活函数的定义在神经网络中,激活函数(ActivationFunction)是神经元计算输出的非线性变换函数,作用于加权输入和偏置之和:输出=f(加权和+偏置)核心价值:引入非线性,使神经网络能够拟合任意复杂函数(无激活函数的深度网络等价于单层线性模型)。二、常见激活函数类型1.线性函数(Lin
- AI离全社会普及,只差一个计算中心?
a13163944010
人工智能
过去十年,人工智能(AI)大爆炸,并第一次走进普通人的生活。但蓬勃发展的AI却碰到一个空前棘手的问题:自2012年以来,AI算力需求6年增长30万倍,远超摩尔定律!人类现有的基础设施,已跟不上AI算力需求的增长。未来,该怎么办?【1】一百多年前,人类也曾面临同样的难题。1866年,德国西门子发明自激发电机,开启了人类的电力时代。此后十几年,虽然很多企业纷纷采用电能这种新的动力,但一台电机只能供应一
- 首次使用“非英伟达”芯片!OpenAI租用谷歌TPU,降低推理计算成本
加百力
科技知识财经研究人工智能chatgpt
OpenAI近期开始租用谷歌TPU芯片,这是该公司首次大规模使用非英伟达芯片。除了OpenAI外、苹果、SafeSuperintelligence和Cohere等公司也一直租用谷歌云的TPU。英伟达的芯片主导地位正被侵蚀,OpenAI租用谷歌TPU,为首次大规模使用“非英伟达”芯片。周六,据媒体报道,作为全球最大的人工智能芯片客户之一,OpenAI近期开始租用谷歌的TPU芯片为ChatGPT等产品
- AI人工智能 神经网络
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人工智能神经网络深度学习笔记运维全文检索搜索引擎
**AI人工智能神经网络概述**神经网络是并行计算设备,它们试图构建大脑的计算机模型。背后的主要目标是开发一个系统来执行各种计算任务比传统系统更快。这些任务包括模式识别和分类,近似,优化和数据聚类什么是人工神经网络(ANN)人工神经网络(ANN)是一个高效的计算系统,其核心主题是借用生物神经网络的类比。人工神经网络也被称为人工神经系统,并行分布式处理系统和连接系统。ANN获取了大量以某种模式相互连
- FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析
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大模型精度BF16硬件适配
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了FP16、INT8、INT4精度模型加载占用显存大小的分析,希望对学习大
- 智能办公与科研革命:ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南
jwwkyjspt
机器学习SCI论文人工智能chatgpt语言模型机器学习
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 初学Spring AI 笔记
笑衬人心。
大模型学习spring人工智能笔记
目录SpringAI简介依赖与环境配置基础概念集成OpenAI(或其他LLM提供商)Prompt模板引擎Embedding与向量数据库SpringAIChatClient使用SpringAI和LangChain对比常见问题与建议SpringAI简介SpringAI是Spring团队推出的人工智能集成框架,旨在简化AI模型(如OpenAI、HuggingFace、Mistral、AzureOpenA
- AI新高度——DEEPSEEK
数字隐士·赛博智者
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DeepSeek是由中国人工智能公司「深度求索」开发的一系列高性能大语言模型产品及相关技术体系,其定位为通用人工智能(AGI)探索者,目前已发展成为全球增长最快、性能领先的开源模型之一。下面是关于DeepSeek的详细介绍:一、DeepSeek的开发者与背景公司名称:杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司(成立于2023年)核心支持:由中国知名对冲基金「高毅资产」创立并提供资金与技术资源
- 【机器学习&深度学习】适合微调的模型选型指南
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、不同规模模型微调适用性二、微调技术类型对显存的影响三、选择建议(根据你的硬件)四、实际模型推荐五、不同模型适合人群六、推荐几个“非常适合微调”的模型七、推荐使用的微调技术八、场景选择示例场景1:智能客服(中文)场景2:法律问答(中文RAG)场景3:医学问答/健康咨询场景4:AI写作助手(中英文)场景5:代码补全/AI编程助手对比总结表九、不同参数模型特点9.1参数规模vs能力9.2微型模型
- 【机器学习&深度学习】本地部署 vs API调用:关键看显存!
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、本地部署VSAPI调用1.模型运行方式2.性能与速度3.成本4.隐私与安全5.何时选择哪种方式?二、为什么推荐本地部署?1️⃣零依赖网络和外部服务,更可靠稳定2️⃣无调用次数限制,更适合高频或批量推理3️⃣避免长期API费用,节省成本4️⃣保护用户隐私和数据安全5️⃣可自定义、深度优化6️⃣加载一次即可复用,低延迟高性能7️⃣离线可用(重要!)三、适合本地部署的情况四、本地部署条件4.1模
- 深度学习 vs 传统机器学习:哪个更适合你的项目?
AI大模型应用之禅
深度学习机器学习人工智能ai
深度学习vs传统机器学习:哪个更适合你的项目?关键词:深度学习、传统机器学习、特征工程、数据量、计算资源、项目选择、算法对比摘要:本文将用"炒菜"和"拼图"等生活案例,从核心原理、适用场景、资源需求等维度对比深度学习与传统机器学习。通过具体代码示例和真实项目场景分析,帮助开发者和企业决策者快速判断:你的项目该选深度学习还是传统机器学习?背景介绍目的和范围随着AI技术普及,"该用深度学习还是传统机器
- LLM大语言模型学习笔记(1)
Arixs666
大语言模型语言模型笔记人工智能
1.概念大语言模型(LLM,LargeLanguageModel),也称大型语言模型,是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM通常指包含数百亿(或更多)参数的语言模型,它们在海量的文本数据上进行训练,从而获得对语言深层次的理解。2.能力2.1涌现能力区分大语言模型(LLM)与以前的预训练语言模型(PLM)最显著的特征之一是它们的涌现能力。涌现能力是一种令人惊讶的能力,它在小型模型中不明显
- [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
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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
- 【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用 正则化技术 进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记2深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习
【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?文章目录【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?✅一、使用正则化进行模型压缩(ModelCompression)目标:方法:L1正则化促使权重稀疏化代码示例:后续压缩步骤
- 数字孪生:未来城市管理的革命性技术
大有数据可视化
信息可视化
一、数字孪生技术概述数字孪生技术是一种通过创建虚拟模型与物理实体之间实时交互的技术。它借助物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿技术,实现对物理实体的精准映射与动态仿真。数字孪生的核心在于构建一个与物理世界相对应的虚拟模型,该模型能够实时反映物理实体的状态,并通过数据分析与模拟优化其性能。在城市管理领域,数字孪生技术为城市管理者提供了一种全新的视角和工具。城市是一个复杂的巨系统,涉及基础设施、交通
- 人类编程时代即将终结?OpenAI首席产品官预测AI将在今年底全面超越人类程序员
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ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读近日,OpenAI首席产品官KevinWeil在接受采访时表示,人工智能的发展速度远超预期,今年底就有可能在编程领域永久性地超越人类程序员。这一观点立即引发了行业热议,也让程序员们对未来产生了深刻的思考。人工智能的进展速度远超想象在与VarunMayya和TanmayBhat共同主持的YouTube节目《O
- Python大数据分析&人工智能教程 - Django-Celery异步处理(深入解析与实战案例)
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python数据分析DjangoCelery异步处理Celery
文章目录1.概念介绍1.1Django框架概述1.2Celery异步任务队列1.3AMQP协议与消息路由2.环境搭建2.1安装Django和Celery2.2配置Redis作为消息代理3.Celery架构与工作原理3.1Celery组件介绍3.2任务生命周期3.3任务调度与执行3.3.1定时任务3.3.2异步任务调用3.3.3任务结果查询4.Django与Celery集成4.1创建Celery实例
- 智能之火,重塑创造:大模型如何点燃新一代开发引擎?
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导言:普罗米修斯之火再现在科技演进的长河中,每一次生产力的跃迁都伴随着工具的质变。从蒸汽机轰鸣到电力普及,再到信息高速公路的铺就,人类驾驭能量的能力不断突破。今天,我们站在一个崭新的临界点上:大语言模型(LLM)正将人工智能的“普罗米修斯之火”引入软件开发的核心腹地。这不再仅仅是效率的优化,更是对开发者角色、开发流程乃至软件本质的深度重塑。GitHubCEOThomasDohmke曾断言:“Cop
- Python大数据分析&人工智能教程 - Django-RestFramework框架(深入解析+实操案例)
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python数据分析djangoRestFramework框架
文章目录1.Django-RestFramework基础1.1Django-RestFramework概述1.2安装与配置1.3构建第一个API1.3.1定义模型1.3.2创建序列化器1.3.3定义视图1.3.4配置URL路由1.4进阶功能1.4.1权限控制1.4.2限流1.5实战案例1.5.1创建图书1.5.2查询图书1.5.3更新图书1.5.4删除图书2.序列化器(Serializers)2.
- Python从0到100完整学习指南(必看导航)
是Dream呀
Pythonpython人工智能爬虫web神经网络算法深度学习
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学业升学和工作就业的先行者!【优惠信息】•新专栏订阅前1000名享9.9元优惠•订阅量破10
- 【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、什么是模型微调(Fine-tuning)?二、预训练vs微调:什么关系?三、微调的基本流程(以BERT为例)1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层?五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结:微调的优势前言在自然语言处理(NLP)快速发展的今天,预训练模型如BERT成为了众多任务
- FastGPT与MCP:解锁AI新时代的技术密码
挑战者666888
AI模型应用实战迁移学习集成学习文心一言
一、AI浪潮中的新星:FastGPT与MCP登场在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已成为推动各行业变革的核心力量。从智能语音助手到复杂的图像识别系统,AI的应用无处不在,而其中的关键技术——语言模型和集成平台,更是备受关注。FastGPT和MCP(Multi-ComponentPlatform)作为这一领域的新兴代表,正逐渐崭露头角,为AI的发展注入新的活力。FastGPT,以其高效的推理
- 前沿技术推动机器人的智能化升级
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据机器人ai
前沿技术推动机器人的智能化升级关键词:机器人智能化、人工智能、机器学习、计算机视觉、自主导航、人机交互、边缘计算摘要:本文深入探讨了前沿技术如何推动机器人从传统自动化向智能化升级的演进过程。文章首先分析了机器人技术发展的历史脉络和当前挑战,然后详细阐述了人工智能、机器学习、计算机视觉等关键技术如何赋能机器人智能化。通过算法原理分析、数学模型构建和实际项目案例,展示了智能机器人的核心技术实现路径。最
- linux深度学习问题汇总
不想改代码
备忘录linuxpython深度学习pytorch人工智能1024程序员节
目录一、异常问题1.segementationfault(coredump)2.Illegalinstruction(coredumped)3.死锁4.掉卡二、通用方法1.查看重启记录2.系统性能监控3.后台执行命令4.异常日志三、深度学习技术1.普通网络改DDP训练,单机多卡,pytorch四、专业内容方法1.微调diffusion类模型本文记录一些在使用linux服务器进行深度学习时遇到的问题
- 提升首屏加载的秘密武器:一文讲透 CDN 加速核心逻辑
网罗开发
实战源码前端jsonjavascript
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8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。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
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):
《跨终端Web》
gleams:http