- 【人工智能】大模型的幻觉问题:DeepSeek 的解决策略与实践
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型(LLM)的“幻觉”问题,即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容,是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因,包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象,我们分析了其在解
- Yolo系列之Yolo的基本理解
是十一月末
YOLOpython开发语言yolo
YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
- 从原理到实践:Go 语言内存优化策略深度解析
叶间清风1998
服务器linux网络
目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5减少闭包导致的变量逃逸四、内存优化工具与性能分析4.1pprof工具的使用4.2其他性能分析辅助手段五、不同场景下的内存优化案例分析5.1高并发Web服务场景5.2大数据处理与分析场景六、总结与展
- HCIA-AI人工智能笔记3:数据预处理
噗老师
华为认证人工智能笔记wpf数据处理AI华为认证
统讲解数据预处理的核心技术体系,通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示,结合特征工程优化实验,深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。一、数据预处理技术全景图graphTDA[原始数据]-->B{数据清洗}B-->B1[缺失值处理]B-->B2[异常值检测]B-->B3[重复值删除]A-->C{特征工程}C-->C1[标准化/归一化]C-->C2[离散化分箱]C--
- AI进化论:从图灵测试到智能革命的临界点
A达峰绮
人工智能数据处理经验分享AIGCAI人工智能
智能觉醒的起源密码(1943-2010)在曼彻斯特维多利亚大学的实验室里,1948年"Baby"计算机完成人类首个存储程序运行实验时,艾伦·图灵正在构思《计算机器与智能》。这篇划时代论文提出的"模仿游戏"测试,为人工智能奠定了哲学基础。1956年达特茅斯会议上,麦卡锡正式提出"人工智能"概念,当时学界乐观预测"二十年内机器将完成人类所有工作"。神经网络的发展轨迹充满戏剧性:1958年罗森布拉特发明
- AI时代个人财富增长实战指南:从零基础到精通变现的完整路径
A达峰绮
人工智能
(本文基于人工智能技术发展规律,结合互联网经济底层逻辑,为普通从业者构建系统性AI应用框架)一、建立AI认知基础:技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块:自然语言处理(文本生成、对话交互)、计算机视觉(图像视频处理)、数据分析(预测建模)、自动化控制(流程优化)。建议新手首先掌握语言类工具的基础操作,逐步扩展到其他领域。工具操作逻辑通用AI工具通常包含三大核心功能模块:输入界面
- 大语言模型学习路线:从入门到实战
大模型官方资料
语言模型学习人工智能产品经理自然语言处理搜索引擎
大语言模型学习路线:从入门到实战在人工智能领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正迅速成为一个热点话题。本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南,帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月,后期部分内容或工具可能需要更新。适应人群已掌握Python基础具备基本的深度学习知识学习步骤本路线将通过四个核
- 深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |
小酒馆燃着灯
深度学习目标检测pytorch人工智能ResNet残差连接残差网络
文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
- 深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |
小酒馆燃着灯
深度学习目标检测pytorchAlexNet人工智能
文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容:本文主要贡献:2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容:ImageNet简介:图像处理方法:3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
- 2025年零基础入门学网络安全(详细),看这篇就够了
网安大师兄
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基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员(以编程为基础的学习)再开始学习我在之前的回答中,我都一再强调不要以编程为基础再开始学习网络安全,一般来说,学习编程不但学习周期长,而且实际向安全过渡后可用到的关键知识并不多一般人如果想要把编程学好再开始学习网络安全往往需要花费很长时间,容易半途而废。而且学习编程只是工具不是
- 景联文科技入选中国信通院发布的“人工智能数据标注产业图谱”
景联文科技
科技人工智能
近日,由中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟牵头,联合中国电信集团、沈阳市数据局、保定高新区等70多家单位编制完成并发布《人工智能数据标注产业图谱》。景联文科技作为人工智能产业关键环节的代表企业,入选图谱中技术服务板块。图谱按照国家数据局技术创新、行业赋能、生态培育、标准应用、人才就业、数据安全等六个方面任务展开,由上游资源提供方、中游数据标注核心服务方、下游配套支撑方三部分组成。其中上游
- Python 数据分析实战:宠物经济行业发展洞察
萧十一郎@
pythonpython数据分析宠物
目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1宠物用品用户满意度分析2.4.2宠物用品销售与价格关系分析2.4.3宠物经济行业未来发展预测三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-销售数据处理3.3数据分析-宠物用品用户满意度分析3.4数据分析-宠物用品销售与价格关系分析3.5数据可视化四、可能改进的代码4.1数据收集改进4.2数据清
- 物理学不存在了?诺贝尔物理学奖颁给了人工智能
资讯新鲜事
人工智能
2024年10月8日,瑞典皇家科学院宣布,将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学教授约翰·J·霍普菲尔德(JohnJ.Hopfield)和加拿大多伦多大学教授杰弗里·E·辛顿(GeoffreyE.Hinton),以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明”。辛顿在接受电话采访时表示:“完全没想到”。实话实说,在结果出来前,大家也都没想到。因为在外界预测里,今年的诺贝尔物理学奖
- 今日行情明日机会——20250321
人大博士的交易之路
人工智能区块链数学建模数据挖掘分类涨停回马枪大数据
后续投资机会分析结合2025年3月21日盘面数据(涨停56家,跌停31家),市场呈现结构性分化行情,海洋经济成为绝对主线,机器人概念局部活跃,人工智能表现较弱。以下是具体方向与策略建议:1.海洋经济(核心主线,政策+事件驱动)核心逻辑:板块23家涨停,梯队完整(七板至一板),神开股份(七板)打开高度,叠加海洋资源开发、碳中和政策(如海上风电、深海装备)催化,资金深度介入。大连重工(三板,海洋工程装
- 人工智能革命:技术演进图谱与人类文明重构路径
A达峰绮
人工智能重构经验分享图形绘制数据处理AI
当GPT-4在2023年3月通过注册会计师考试时,其财务分析模块展现的推理能力已超越85%的人类考生。这个标志性事件背后,折射出人工智能正在突破认知型工作的最后防线。我们正在见证的,不仅是技术迭代,更是人类文明范式的根本性转变。一、算力奇点降临:AI基础设施的指数级进化量子计算与神经形态芯片的融合正在重塑算力边界。IBM最新数据显示,其量子体积(QuantumVolume)从2020年的64跃升至
- 计算机视觉技术探索:美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能?
美狐美颜sdk
美颜SDK美颜API直播美颜SDK计算机视觉深度学习直播美颜SDK美颜sdk第三方美颜sdk美颜api
时下,计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术,通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式,让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么,美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能?本文将深入解析AI在美颜技术中的应用,并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK?1.AI人脸检测与关键点识别:精准捕捉五官在美颜过程中,首先需要精准检测人脸位置和五官特征点,确保美颜效果不会失真。深度学
- 硅谷企业的大数据平台架构什么样?看看Twitter、Airbnb、Uber的实践
大数据v
分布式数据库大数据编程语言hadoop
导读:本文分析一下典型硅谷互联网企业的大数据平台架构。作者:彭锋宋文欣孙浩峰来源:大数据DT(ID:hzdashuju)01Twitter的大数据平台架构Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一,其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。▲图7-2Twitter大数据平台架构Twitter的大数据平台开发比较早,很多
- 大神之路
安卓工匠
程序员的自我修养
首先申明,文章是我在码农网摘过来的,那里没有分享,我感觉程序员也需要鸡汤,或者说这篇文章更应该是一篇一个过来人的经验,以及对我们这些想学计算机或者其他各行各业的人的一个简单的阐述。读完文章后,感觉收获很多,作者说的对,坚持,一鸣惊人需要坚持不断地做一件事。我是前端小学生,每天晚上都会练习代码,并浏览微博,前端路上,有你有我。有的人想成为大牛,却不曾为此努力。有的人辛苦耕耘,却收获寥寥。很多时候,你
- 比较分析:Windsurf、Cody、Cline、Roo Cline、Copilot 和 通义灵码
张3蜂
开源编程语言与开发技术选型与架构设计copilotc#AI编程
随着人工智能技术的快速发展,开发者工具变得越来越智能化,特别是在代码生成、辅助编程等领域,市面上涌现了多种AI驱动的工具。本文将从开源性、集成能力、功能覆盖范围、支持的编程语言、生态兼容性、成本、学习曲线、响应速度、离线支持以及与.NETCore的适配性等十个维度对以下几种产品进行比较:Windsurf、Cody、Cline、RooCline、Copilot和通义灵码。1.开源性Windsurf:
- 深度学习模型性能全景评估与优化指南
niuTaylor
深度学习人工智能
深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano仅支持FP16/FP32TFLOPS(TeraFLoating-pointOPerationsperSecond)TFLOPS=Cores×FLOPs/Cycle×Frequen
- 使用Aim追踪LangChain执行
bavDHAUO
langchainpython
在现代人工智能应用中,调试和可视化自动化工作流变得越来越重要,Aim正是为此而生。通过Aim,你可以轻松地追踪LangChain中语言模型(LLM)和工具的输入输出,以及代理的动作,从而在执行过程中快速定位和解决问题。此外,Aim还支持并排比较多个执行流程,使之成为调试中的得力助手。Aim是一个完全开源的项目,你可以在GitHub上找到更多关于Aim的信息。在本文中,我们将展示如何启用和配置Aim
- 【图像预处理】
瞬间记忆
深度学习python
(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括:调整图像大小和分辨率,以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充,以使其大小和比例符合要求。调整图像的亮度、对比度和饱和度等图像属性。进行图像平滑或锐化操作,以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化,以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术,如旋转、平移、缩放、翻转等,以扩大数据集,提高
- 利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析
快撑死的鱼
Python算法精解python深度学习开发语言
利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中,手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。随着深度学习技术的飞速发展,通过构建和训练神经网络模型,手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。本文将以Python为主要编程语言,结合深度学习的核心技术,详细解析手写数字识别的实现过程,并探讨如何进一步优化模型以提高
- 【Java学习日记6】:字面量的分类与使用
小蛋6g
Java学习日记java开发语言
一、字面量的定义与作用字面量是程序中直接书写的数据值,无需通过变量或计算获取。它用于表示固定的值,如数字、字符、布尔值等,例如:数字100、字符串"Hello"、字符'A'等。字面量告诉编译器数据的类型和值。字面量就是告诉程序员:数据在程序中的书写格式.---二、字面量的分类Java中的字面量按数据类型可分为以下六类:类型说明示例整数类型不带小数点的数字123,-456小数类型带小数点的数字3.1
- 强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例
数字扫地僧
计算机视觉cnn人工智能神经网络
I.引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,通过与环境的交互来学习最优策略。深度学习,特别是深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetworks,DCNNs)的引入,为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。本文将探讨强化学习中深度卷积神经网络的设计原则及其在不同应用场景中的实例。II.深度卷积神经网络在强化学习中的
- 腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek:打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3腾讯云云计算
摘要:随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁,一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性,旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术,该插件不仅能实时翻译网页内容,还能根据上下文进行智能推荐,实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
- 【致100位技术同路人:代码无边界,GIS×编程的双向奔赴!】
喆星时瑜
留言感谢你们的关注
今天在地理信息科学的坐标系里标记了一个闪亮锚点——我的CSDN粉丝破百啦!✨破百节点亮起的不只是GISer,还有无数程序员伙伴的坐标!感谢你们的关注,是你们的每一次的让这些文章有了生命力,每一次的都化作我深夜调试的动力。作为穿梭在GIS与通用编程之间的开发者,我始终相信:空间算法是经纬度的代码诗,而工程思维是让地理智能落地的坐标系。未来会继续用PostGIS的严谨写空间索引,用React/Vue的
- DeepSeek 模型未来怎么走?技术创新、行业落地全解析!
网罗开发
AI大模型人工智能人工智能职场和发展
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
- 深度优先搜索(DFS)完全解析:从原理到 Java 实战
my_realmy
Java基础知识深度优先java算法
深度优先搜索(DFS)完全解析:从原理到Java实战@TOC作为一名程序员,你是否遇到过需要在复杂的图结构中寻找路径、检测环,或者进行树遍历的问题?深度优先搜索(Depth-FirstSearch,DFS)作为一种经典的图遍历算法,能够轻松应对这些场景。在CSDN社区中,技术文章的受欢迎程度往往取决于内容的实用性、代码的可读性以及图文结合的讲解方式。因此,本文将为你带来一篇深入浅出、图文并茂、代码
- 分享12个国内AI对话聊天的免费网站(含DeepSeek大模型)
码上飞扬
人工智能语言模型DeepSeek
在人工智能领域,基于对话的语言模型已成为当前研究的热点,其中以ChatGPT为代表的模型凭借其卓越的语言理解与交互能力备受瞩目。为帮助用户更好地选择和使用这类AI工具,本文将介绍12个国内可直接体验对话聊天功能的平台,为用户提供实用参考。1、腾讯元宝地址:https://hunyuan.tencent.com/bot/chat腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型,拥有超千亿参数规模,预
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s