会飞的渔WZH
会飞的渔WZH

GitHub加速网址及使用教程

@TOGitHub镜像网址及使用教程C

GitHub加速网址及使用教程

网址

点击，有需要的大家可以自行收藏使用。

介绍

该镜像网址是综合多个国外、国内开源软件镜像站，包括google搜索引擎加速器、GitHub访问加速器、一些国内大牛公司的开源镜像站和几个高校的开源软件镜像站。

使用

下面提下GitHub访问加速器使用方法：
1、点开镜像list网址，点击台湾镜像站
GitHub加速网址及使用教程_第1张图片
GitHub加速网址及使用教程_第2张图片

2、修改你要访问的GitHub网址,只需将前部分https://github.com删掉或者只搜索后部分网址的关键词，比如https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-pytorch改为bubbliiiing/faster-rcnn-pytorch
GitHub加速网址及使用教程_第3张图片
GitHub加速网址及使用教程_第4张图片

3、就可以进行访问克隆代码了
GitHub加速网址及使用教程_第5张图片
转载请说明出处，如有侵权和违法请告知

你可能感兴趣的:(Tips,github,目标检测,人工智能)

  • 简单的左划删除库SwipeDelMenuLayout 王的备忘录 A1_android开发基础android
    简单的左划删除库SwipeDelMenuLayout1，导入依赖implementation'com.github.mcxtzhang:SwipeDelMenuLayout:V1.2.1'2，在适配器的item布局中，给需要滑动删除那个控件外层添加一个SwipeMenuLayout标签包裹住控件和一个删除按钮，让控件宽度铺满屏幕低耦合，非常简便实现列表的左划删除
  • 医图论文 CVPR‘24 | 适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型 小白学视觉 医学图像处理论文解读语言模型人工智能计算机视觉医学图像顶会医学图像处理CVPR论文解读
    论文信息题目：AdaptingVisual-LanguageModelsforGeneralizableAnomalyDetectioninMedicalImages适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型作者：ChaoqinHuang，AofanJiang，JinghaoFeng，YaZhang，XinchaoWang，YanfengWang源码：https://github.com/Medi
  • MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注 数据集
    2024-10-24，由上海人工智能实验室联合多所高校创建了MMScan，这是迄今为止最大的多模态3D场景数据集，包含了层次化的语言标注。数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。一、研究背景：随着大型语言模型（LLMs）的兴起和与其他数据模态的融合，多模态3D感知因其与物理世界的连接而受到越来越多的关注，并取得了快速进展。然而，现有的数据集
  • 【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能？最新方法与优劣深度解析 健忘的派大星 人工智能语言模型aiAI大模型agiRAG程序员
    前言近年来，人工智能技术突飞猛进，尤其是生成式AI，简直像是开了挂一样，各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究，生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元，而到2026年，这个数字预计会飙升至326亿美元！不过，尽管生成式AI很强大，但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性，依然有提升的空间。这时候，检索增强生成（RAG）技术登场了！RAG的核心思路很简单
  • HTTP 408 Request Timeout 请求超时，远程 GitHub 服务器断开了连接 linff911 httpgithub服务器
    你的gitpush遇到了HTTP408RequestTimeout错误，说明请求超时，远程GitHub服务器断开了连接。解决方法：检查你的网络(1)测试GitHub是否正常pinggithub.com如果返回：Requesttimedout.说明你的网络连接GitHub有问题，建议：尝试换个网络（如手机热点）使用VPN连接GitHub稍后再试如果网络没有问题，修改Git连接方式(1)使用SSH代替
  • 程序员别再用GitHub了！这个国产神器让你的开发效率原地起飞 后端
    去年这个时候，我还在为团队协作的代码管理头疼不已。直到某天凌晨三点，盯着满屏的Git指令的我突然发现，自己居然把feature分支合并到了生产环境——这个要命的失误让我在茶水间被同事调侃了整整三个月。就在我准备写辞职信的时候，一个偶然的机会让我遇到了DeepSeek，这个国产开发神器彻底改变了我的职业生涯。你可能很难想象，现在我的团队每天要处理200多个合并请求，但再也没出现过那次凌晨三点的事故。
  • A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结 WhyteHighmore 论文语言模型人工智能自然语言处理论文笔记
    ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展，重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。文章主要围绕LLM的四个主要方面展开：1引言自从1950年图灵测试被提出以来，人类一直在探索机器掌握语言智能的方法。语言本质上是一种受语法规则支配的复杂、精细的人类表达系统，这使得开发能够理解和掌握语言的强大人工智能(AI
  • AI：对比ChatGPT这类聊天机器人，人形机器人对人类有哪些不一样的影响？ InnoLink_1024 AGI人工智能机器学习chatgpt人工智能机器人
    人形机器人与像ChatGPT这样的聊天机器人相比，虽然都属于人工智能技术的应用，但由于其具备的物理形态和与环境的互动能力，它们对人类的影响会有很大的不同。下面从多个角度进行对比，阐述它们各自对人类的不同影响：1.物理交互与虚拟交互人形机器人：具有物理形态，能够在物理世界中与人类进行直接交互。例如，搬运物品、进行日常家务、提供身体上的帮助（如扶持老人、帮助走路等），以及进行非语言的沟通（如手势、面部
  • 开源的 AntDesignVue 表单设计器使用教程 低代码研究员 FormCreate开源FormCreatevue.js表单设计器ant-design-vue
    FcDesigner版是一款基于Vue3.0的低代码可视化表单设计器工具，通过数据驱动表单渲染。可以通过拖拽的方式快速创建表单，提高开发者对表单的开发效率，节省开发者的时间。并广泛应用于在政务系统、OA系统、ERP系统、电商系统、流程管理等领域。源码地址:Github|Gitee|文档|在线演示本项目采用Vue3.0和AntDesignVue进行页面构建，内置多语言解决方案，支持二次扩展开发，支持
  • 论文笔记-Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation kingsleyluoxin 计算机视觉论文笔记深度学习python计算机视觉机器学习人工智能深度学习
    论文信息标题：ContrastiveLearningforUnpairedImage-to-ImageTranslation作者：TaesungPark,AlexeiA.Efros,RichardZhang,Jun-YanZhu机构：UniversityofCalifornia,Berkeley;AdobeResearch代码链接https://github.com/taesungp/contra
  • DeepSeek从入门到精通「清华团队」 YuKeeHgg DeepSeek人工智能ai
    由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后及其团队撰写文档的核心内容围绕DeepSeek的技术特点、应用场景、使用方法以及如何通过提示语设计提升AI使用效率等方面展开，帮助用户从入门到精通DeepSeek的使用。「文末附下载方式」第一部分：DeepSeek基础概念1.1DeepSeek简介定义：专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。核心产品：开源
  • 2.git和github操作：diff链接 MY Daisy 工具gitgithub
    目录1.获取差异链接的核心方法方法1：通过分支/提交比较生成链接（适用于GitHub/GitLab/Bitbucket）方法2：使用单次提交的差异链接（查看某次提交的改动）方法3：通过PullRequest（PR）/MergeRequest（MR）2.快速生成diff链接的步骤Step1.获取提交哈希（或分支名称）Step2.拼接平台URLStep3.直接访问链接3.各平台差异链接格式对照表4.自
  • 人工智能的未来：从基础到前沿的探索与展望 小二爱编程· 人工智能aiAI编程AI写作AI作画
    1.人工智能简介内容概述：人工智能（AI）是指模拟和执行人类智能任务的技术。随着计算能力和数据量的增加，AI在各个领域取得了显著进展，从自动化的基本任务到解决复杂的实际问题，人工智能正渗透到我们生活的各个方面。2.人工智能的种类与发展内容概述：AI的种类可以按智能的复杂度分为三大类：弱人工智能（NarrowAI）：目前大多数应用都属于弱AI，如语音助手、自动驾驶等。它们专注于特定任务，并且无法扩展
  • SciER：首个大规模科学文档中的实体和关系抽取数据集 数据集
    2024-10-28，为科学文档中的实体和关系抽取领域带来了突破，提供了一个包含106篇完整科学出版物、超过24,000个实体和12,000个关系的大规模数据集，这对于构建科学知识图谱和促进科学信息抽取技术的发展具有重要意义。数据集地址：SciER|科学信息提取数据集|人工智能数据集一、研究背景：在科学文档中，实体（如数据集、方法、任务）和它们之间的关系对于理解科学发现和推动研究进展至关重要。然而
  • 元戎启行最新战略RoadAGI：所有移动智能体都将被AI驱动 量子位
    2025年3月18日（北京时间），元戎启行作为国内人工智能企业代表，出席由NVIDIA主办的GTC大会。会上，公司CEO周光发表了技术主题演讲，展示了公司的最新战略布局RoadAGI，并发布道路通用人工智能平台——AISpark（以下简称”Spark平台”）。RoadAGI是元戎启行实现物理世界通用人工智能的关键一步，旨在让包括智能驾驶汽车在内的移动智能体，都具有在道路上自主行驶、与物理世界深度交
  • 【财经信息差】2024年12月27日最新财经资讯一览 每日财经热点一网打尽 代码简单说 AI观财经:财经信息差AI观财经财经信息差今日财经资讯财经热点今日资讯
    大家好，欢迎来到财经信息差！每天，我们将带你直击全球财经动态，精选最新的市场变化、政策动向与产业趋势，让你在最短的时间内，轻松掌握最关键的财经资讯。随着人工智能技术的迅猛发展，我们将用AI的视角为你解析财经热点、企业动向及全球经济变化，让复杂的信息变得简单易懂，帮助你做出更明智的投资决策。财经领域股票市场美股三大指数集体低开，大型科技股多数下跌，纳斯达克金龙指数跌1.07%。小鹏汽车跌3.32%，
  • 探索AI知识库的无限潜力：定义、应用与未来展望 知识库知识库管理知识库软件
    一、AI知识库的定义AI知识库，作为人工智能技术与传统知识库概念的融合，是指利用人工智能算法和技术构建、管理和维护的信息存储系统。它不仅包含了大量的结构化、半结构化和非结构化数据，还具备智能检索、推理分析、自我学习和优化等高级功能。AI知识库通过模拟人类的认知过程，实现了对知识的有效组织和高效利用，为各种应用场景提供了强大的支持。二、AI知识库的应用1.客户服务与支持在电子商务领域，AI知识库的应
  • 低代码平台未来发展趋势有哪些？ 低代码
    低代码平台的未来发展趋势呈现出多维度的创新与深化，以下结合JNPF快速开发平台的特性，为您分析其未来的发展方向：1.智能化与AI深度融合低代码平台将与人工智能技术深度融合，实现开发流程的智能化升级。例如，JNPF平台有望通过自然语言处理技术，让开发者仅需用自然语言描述需求，平台即可自动生成初步的应用架构和代码逻辑。此外，AI技术还将用于智能推荐、代码自动生成、流程自动化等功能，进一步提升开发效率。
  • 探索“AI知识库”的未来：重塑信息获取与教育的新篇章 知识库知识库管理
    在数字化时代，信息的爆炸性增长既为人类带来了前所未有的知识盛宴，也带来了信息筛选与理解的巨大挑战。在此背景下，“AI知识库”作为人工智能技术与知识管理深度融合的产物，正逐步成为解决这一难题的关键。本文旨在探讨“AI知识库”的核心价值、技术进展、应用领域以及对未来教育与社会信息获取方式的深远影响，并在此基础上展望其发展前景。一、AI知识库的定义与核心价值定义：AI知识库，简而言之，是利用人工智能技术
  • 斗地主老是输？一起用Python做个AI出牌器！ 姬姬姬姬姬姬 python人工智能
    前言最近在网上看到一个有意思的开源项目，基于快手团队开发的开源AI斗地主——DouZero做的一个“成熟”的AI，项目开源地址【https://github.com/tianqiraf/DouZero_For_HappyDouDiZhu–tianqiraf】。今天我们就一起来学习下是如何制作一个基于DouZero的出牌器，看看AI是如何来帮助斗地主的！一、核心功能设计首先这款出牌器是基于DouZe
  • 人工智能之数学基础:基变换和坐标变换的区别 每天五分钟玩转人工智能 机器学习深度学习之数学基础人工智能机器学习算法基变换坐标变换线性变换
    本文重点基变换和坐标变换是线性代数中的两个重要概念，它们描述了向量在不同基底或坐标系下的表示和转换关系。矩阵矩阵不仅可以作为线性变换的描述，而且可以作为一组基地描述。而作为变换的矩阵，不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去，而且也能够把线性空间中的一个坐标系（基）表换到另一个坐标系（基）去，这就是基变换和坐标变换。定义与本质基变换：定义：基变换是指向量在不同基底下表示的关系的数学描述。它涉
  • OpenManus 代码分析 有个人神神叨叨 人工智能ai
    项目分析：OpenManus这是github地址OpenManus是一个基于LLM（大型语言模型）的智能代理系统，它采用了模块化的设计，支持工具调用、规划和执行等功能。下面我将通过时序图和流程图来详细分析整个系统的工作流程。系统架构OpenManus采用了分层架构设计，主要包括以下几个核心组件：Agent层：实现了不同类型的智能代理，包括基础代理（BaseAgent）、ReAct代理（ReActA
  • 深度测评:2025年这五款AI直播工具风卷来袭，首款堪称直播界变革者! V__17671155793 智能电视
    深度测评:2025年这五款AI直播工具风卷来袭，首款堪称直播界变革者!随着人工智能（AI）技术的飞速发展，直播行业正经历着前所未有的变革。2025年，被誉为“AI直播元年”，这一年见证了众多创新AI直播工具的涌现，它们不仅提升了直播的智能化水平，更在效率、互动性和观赏性上实现了质的飞跃。以下，我们将盘点2025年经典实用的十款AI直播工具，尤其聚焦于第一款，带您领略AI如何重塑直播行业。一、智享A
  • 【SoC基础】第2节：CPU简介 望闻问嵌 #SoC单片机嵌入式硬件
    ：如果你也对机器人、人工智能感兴趣，看来我们志同道合✨：不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】：文章若有幸对你有帮助，可点赞收藏⭐不迷路：内容若有错误，敬请留言指正！原创文，转载注明出处文章目录CPU结构设计CPU生产厂商CPU工作原理CPU的组成CPU的类型CPU内核与CPU的关系CPU内核种类参考CPU结构设计结构类型结构特点优点
  • stressapptest交叉编译（ARM64） 单车少年ing arm64linux
    一、代码下载：https://github.com/stressapptest/stressapptest二、编译：cdstressapptest#注意：XXX是你的目标主机。也就是你交叉编译工具链gnu前缀。比如你的交叉编译工具链是：aarch64-linux-gnu-gcc，那XXX就是aarch64-linux-gnuCC="xxx/aarch64-unknown-linux-gnu-gcc
  • 深度学习在医学影像分析中的应用：DeepSeek系统的实践与探索 Evaporator Core #深度学习#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用深度学习人工智能
    随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分，正受益于深度学习技术的突破。DeepSeek系统是一种基于深度学习的医学影像分析平台，旨在通过高效、精准的算法辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。本文将深入探讨DeepSeek系统的技术原理、实现方法及其在医学影像分析中的实际应用，并结合代码示例展示其核心功能。1.DeepSeek系统的技术架
  • Lisp语言的云存储 俞嫦曦 包罗万象golang开发语言后端
    Lisp语言的云存储：构建智能化数据管理新时代引言随着信息技术的飞速发展，数据的生产和存储呈现出爆炸式增长。云存储作为一种新兴的数据管理方式，逐渐成为各行业必不可少的基础设施。尤其是在大数据、人工智能等领域，对数据的快速访问和高效存储要求尤为迫切。与此同时，Lisp语言作为一种历史悠久且具有强大表达能力的编程语言，通过其特有的特性，可以在云存储的架构设计与实现方面发挥独特的优势。本文将深入探讨Li
  • 【SoC基础】单片机之RCC模块 望闻问嵌 #SoC单片机
    ：如果你也对机器人、人工智能感兴趣，看来我们志同道合✨：不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】：文章若有幸对你有帮助，可点赞收藏⭐不迷路：内容若有错误，敬请留言指正！原创文，转载注明出处RCC模块简介RCC（ResetandClockControl）即复位和时钟控制模块，其基本功能总结如下：时钟源管理多源选择：支持多种时钟源，包含内部
  • 如何基于Gone编写一个Goner对接Apollo配置中心（上）—— 实现统一管理配置和监控配置变化 dapeng-大鹏 Gone框架介绍golanggone配置中心微服务Apollo
    项目地址：https://github.com/gone-io/gone原文地址：https://github.com/gone-io/goner/blob/main/docs/build_goner.md本文介绍的例子，代码在：https://github.com/gone-io/goner/blob/main/apollo文章目录引言Gone框架与Goner组件简介Apollo配置中心简介编写
  • 北约人工智能战略举措与影响分析 岛屿旅人 网络安全人工智能行业分析人工智能网络网络安全web安全安全
    文章目录前言一、顶层规划，明确发展方向（一）发布《人工智能战略》，明确AI发展方向和行动指南（二）适应当前需求，适时更新《人工智能战略》（三）制定《数据利用框架政策》，提供政策指导和基础支持二、政策配套，推动细化落实（一）成立北约数据和审查委员会，推动人工智能转化应用（二）成立新兴和颠覆技术咨询小组，指导创新与成果转化（三）成立北约创新委员会，引领前沿技术研究三、加强投资，促进生态布局（一）启动北
  • Spring中@Value注解，需要注意的地方 无量 springbean@Valuexml
    Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值，简化了读取配置文件的复杂操作 1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件 <bean id="appProperty" class="org.springframework.beans.fac
  • mongoDB 分片 开窍的石头 mongodb
        mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上，configsvr上边放的是metar信息，指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard（片）信息。     第一步启动两台以上的mongo服务 &nb
  • OVER(PARTITION BY)函数用法 0624chenhong oracle
    这篇写得很好，引自 http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html OVER(PARTITION BY)函数用法 2010年10月26日 OVER(PARTITION BY)函数介绍 开窗函数        &nb
  • Android开发中，ADB server didn't ACK 解决方法 一炮送你回车库 Android开发
    首先通知：凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载，然后再尝试。   一直没搞明白这个问题咋出现的，但今天看到一个方法，搞定了！原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。 参见原文章：一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题 简单来讲，首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉，如果还是不行，再继续按下列步骤排查。 &nb
  • canvas中的像素绘制问题 换个号韩国红果果 JavaScriptcanvas
    pixl的绘制，1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线，绘制x像素的线宽，则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素，如果x/2是整数，则刚好填满x个像素，如果是小数，则先把整数格填满，再去绘制剩下的小数部分，绘制时，是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度，颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话（即绘制点正处于相邻像素交叉线时），线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。 2.如果绘制点为一个像素的
  • 编码乱码问题 灵静志远 javajvmjsp编码
    1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关，而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式；2、对于单个字符：ISO-8859-1单字节编码，GBK双字节编码，UTF-8三字节编码；因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节，而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。 3、getBytes()、getByte
  • java 求几个月后的日期 darkranger calendargetinstance
    Date plandate = planDate.toDate(); SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Calendar cal = Calendar.getInstance(); cal.setTime(plandate); // 取得三个月后时间 cal.add(Calendar.M
  • 数据库设计的三大范式（通俗易懂） aijuans 数据库复习
    关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式，才能设计出高效率、优雅的数据库，否则可能会设计出错误的数据库. 目前，主要有六种范式：第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式，简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式，简称2NF。其余依此类推。
  • 想学工作流怎么入手 atongyeye jbpm
    工作流在工作中变得越来越重要，很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点，那了解一点，既不系统，也容易半途而废。好比学武功，最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白，则犹如打通任督二脉。 系统学习工作流，很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。 本人苦苦学习两个月，基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路，有兴趣的朋友可以参考下。 1  首先要
  • Context和SQLiteOpenHelper创建数据库 百合不是茶 androidContext创建数据库
           一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper     一:SQLiteOpenHelper创建数据库:   1,SQLi
  • 浅谈group by和distinct bijian1013 oracle数据库group bydistinct
            group by和distinct只了去重意义一样，但是group by应用范围更广泛些，如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。         譬如：统计每id数并且只显示数大于3 select id ,count(id) from ta
  • vi opertion 征客丶 macoprationvi
    进入 command mode （命令行模式） 按 esc 键 再按 shift + 冒号 注：以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】，不带 $ 【在非命令行模式下进行】 一、文件操作 1.1、强制退出不保存 $ q! 1.2、保存 $ w 1.3、保存并退出 $ wq 1.4、刷新或重新加载已打开的文件 $ e 二、光标移动 2.1、跳到指定行 数字
  • 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API bit1129 spark
      对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义？   val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5)) rdd.reduceByKey(_+_).collect  reduceByKey在这里的操作，是把
  • java类加载机制 BlueSkator java虚拟机
    java类加载机制 1.java类加载器的树状结构 引导类加载器 ^ | 扩展类加载器 ^ | 系统类加载器 java使用代理模式来完成类加载，java的类加载器也有类似于继承的关系，引导类是最顶层的加载器，它是所有类的根加载器，它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时，通常会代理给父类加载器，若已经是根加载器了，就自己完成加载。 虚拟机区分一个Cla
  • 动态添加文本框 BreakingBad 文本框
      <script>     var num=1; function AddInput() {      var str="";     str+="<input 
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式 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/ public class Singleton { } /* * 懒汉模式。注意，getInstance如果在多线程环境中调用，需要加上synchronized，否则存在线程不安全问题 */ class LazySingleton
  • iOS应用打包发布常见问题 chenhbc iosiOS发布iOS上传iOS打包
    这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发，由于急着用，我先发布一个版本，由于第一次发布iOS应用，期间出了不少问题，记录于此。   1、使用Application Loader 发布时报错：Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
  • 工作流复杂拓扑结构处理新思路 comsci 设计模式工作算法企业应用OO
    我们走的设计路线和国外的产品不太一样，不一样在哪里呢？  国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多，仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法)，从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题，而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性，这样一来，在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
  • oracle 11g新特性Flashback data archive daizj oracle
    1. 什么是flashback data archive Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象，用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象，概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
  • 多叉树:2-3-4树 dieslrae 树
        平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:     1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)     2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
  • C语言学习七动态分配 malloc的使用 dcj3sjt126com clanguagemalloc
    /* 2013年3月15日15:16:24 malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写 本程序没有实际含义，只是理解使用 */ # include <stdio.h> # include <malloc.h> int main(void) { int i = 5; //分配了4个字节 静态分配 int * p
  • Objective-C编码规范[译] dcj3sjt126com 代码规范
      原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide 原文作者 : raywenderlich.com Team 译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范 译者 : Sam Lau
  • 0.性能优化-目录 frank1234 性能优化
    从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章，主要是对自己前段时间学习的总结，由于水平有限，性能测试领域很深，本人理解的也比较浅，欢迎各位大咖批评指正。 主要内容包括： 一、性能测试指标 吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间 http://frank1234.iteye.com/blog/2180305 二、性能测试策略 生产环境相同 基准测试 预热等 htt
  • Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型 happyqing java泛型父类子类Class
      import java.lang.reflect.ParameterizedType; import java.lang.reflect.Type; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void getType() { //Class<E> clazz =
  • 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载 jinnianshilongnian springMVC
      ----广告-------------------------------------------------------------- 网站核心商详页开发 掌握Java技术，掌握并发/异步工具使用，熟悉spring、ibatis框架； 掌握数据库技术，表设计和索引优化，分库分表/读写分离； 了解缓存技术，熟练使用如Redis/Memcached等主流技术； 了解Ngin
  • the HTTP rewrite module requires the PCRE library 流浪鱼 rewrite
    ./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library. 模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包 1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ ) 2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ ) 3. s
  • 第12章 Ajax（中） 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/
  • Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence blueoxygen BO
    http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence and a very straightfoward video http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
  • Java开发者写SQL时常犯的10个错误 tomcat_oracle javasql
    1、不用PreparedStatements 　　有意思的是，在JDBC出现了许多年后的今天，这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中，即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个： 　　他们对PreparedStatements不了解 　　他们认为使用PreparedStatements太慢了 　　他们认为写Prepar
  • 世纪互联与结盟有感 阿尔萨斯
    10月10日，世纪互联与（Foxcon）签约成立合资公司，有感。 全球电子制造业巨头（全球500强企业）与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间，双方迅速果断出手，在资本层面上达成合作，此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任，另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。 众所周知，精于电子产品制造（世界第一），对于世纪互联而言，能够与结盟
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他