- Midjourney:AI人工智能图像生成的新方向
AI智能探索者
人工智能midjourney计算机视觉ai
Midjourney:AI人工智能图像生成的新方向关键词:Midjourney、AI图像生成、扩散模型、提示词工程、多模态学习、生成式AI、创意工具摘要:本文将带您走进AI图像生成的前沿领域,以Midjourney为核心,从技术原理到实际应用,用通俗易懂的语言解析其背后的“魔法”。我们将通过生活案例、技术拆解和实战演示,揭示Midjourney如何通过扩散模型、提示词工程和多模态学习,重新定义“用
- 【pytorch】——Could not export Python function call ‘Scatter‘
pytorch用pytorch的trace导出模型的时候,报错errorRuntimeError:CouldnotexportPythonfunctioncall'Scatter'.RemovecallstoPythonfunctionsbeforeexport.Didyouforgettoadd@scriptor@script_methodannotation?Ifthisisann.Modul
- 基于评估方法论评估一个大模型的准确度
尤物程序猿
自动化运维
评估标准先来说说什么是大模型的一个准确度,指其输出结果与真实值或期望值之间的符合程度,但在不同任务和场景下具体定义和评估方式存在显著差异。要评估一个大模型还得考虑到评估哪些方面呢?以下是大概的几个方向任务类型准确度定义分类任务预测类别与真实标签的一致性生成任务生成内容的真实性/流畅性/相关性问答任务答案的事实正确性和完整性多模态任务跨模态对齐能力(如图文匹配)除了以上几个方面还需要考虑表面匹配:字
- 物联网零售领域AI算力网络与通信的应用探索
AI算力网络与通信
物联网零售人工智能ai
物联网零售领域AI算力网络与通信的应用探索关键词:物联网、零售领域、AI算力网络、通信、应用探索摘要:本文聚焦于物联网零售领域,深入探讨了AI算力网络与通信的应用。首先介绍了相关背景,包括目的、预期读者等。接着对核心概念进行解释,阐述它们之间的关系并给出原理架构示意图和流程图。然后详细讲解核心算法原理、数学模型与公式,通过项目实战展示代码案例及解读。还介绍了实际应用场景、推荐相关工具资源,分析未来
- Kotlin 与移动开发的无缝对接秘籍
移动开发前沿
kotlin开发语言androidai
Kotlin与移动开发的无缝对接秘籍关键词:Kotlin、移动开发、Android、iOS、跨平台开发、协程、JetpackCompose摘要:本文深入解析Kotlin在移动开发领域的核心优势与实践方法,通过剖析Kotlin语言特性、跨平台架构、与原生生态的深度集成(如AndroidJetpack和iOSSwift互操作)、异步编程模型(协程)等关键技术,结合完整的项目实战案例,展示如何利用Kot
- 剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标
AI大模型应用实战
人工智能whisperxcodeai
剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标关键词:Whisper、语音识别、性能指标、ASR、AI模型评估、基准测试、语音转文本摘要:本文深入剖析OpenAI开发的Whisper语音识别系统的性能指标。我们将从技术原理、架构设计、性能基准测试等多个维度,全面分析Whisper在不同场景下的表现。文章将详细讲解Whisper的评估方法、关键性能指标解读、实际应用中的性能表现,以及与其他主流语音识别
- 【科研写作自动化工具】如何用AI技术组合(大模型+多Agent+自动化)打造一个“智能论文生产线”,把枯燥的写作流程变成自动化
n8n是一款开源的工作流自动化工具,类似于Zapier或Make(原Integromat),但更注重灵活性和开发者友好性。在课程文件中提到的n8n自动化流水线主要用于科研写作的自动化流程集成,以下是详细解释:n8n的核心功能可视化工作流设计:通过拖拽节点(Nodes)连接不同工具和服务,无需编写复杂代码即可搭建自动化流程。多平台集成:支持连接文献数据库(如PubMed、arXiv)、AI模型(如O
- 【V18.0 - 飞升篇】我把“大模型”装进电脑后,我的AI学会了改稿!——本地部署LLM终极保姆级教程
爱分享的飘哥
人工智能语言模型pythonLLMai
在过去的十几篇文章中,我们已经将我们的AI打造成了一个顶级的“分析师”。它能看、能听、能读,能预测多维度的价值指标,甚至能用SHAP解释自己的决策。它很强大,但它的能力,始终停留在“分析”和“诊断”的层面。它能告诉我“你的开头不行”,但无法告诉我“一个好的开头应该怎么写”。这就像我的副驾驶是一位顶级的F1数据分析师,他能告诉我每个弯道的最佳速度和刹车点,但他自己并不会开车。我需要一次终极的升级,我
- 零信任的两大关键技术:内容识别和行为分析
天空卫士
网络数据安全网络安全
零信任(ZeroTrust)安全对传统边界安全架构进行了重新评估和审视,并对安全架构思路给出了新的建议。零信任模型的核心零信任的意思是:从不信任,始终验证。其核心思想是,默认情况下不应该信任网络内部和外部的任何人/设备/系统,需要基于认证和授权重新构建访问控制的信任基础。如IP地址、主机、地理位置、所处网络等均不能作为可信的凭证。通过零信任,可以防止恶意用户访问企业内部的私有资源、防止数据泄露以及
- 用队列实现生产者-消费者模型 —— 详解与代码讲解
百年孤独_
C语言项目计算机网络C操作系统
用队列实现生产者-消费者模型——详解与代码讲解一、引言生产者-消费者问题(Producer-ConsumerProblem)是操作系统、并发编程和数据结构课程中的经典案例。它描述了两个角色:生产者负责生产数据并放入缓冲区,消费者则从缓冲区取出数据进行消费。两者通过一个共享的缓冲区(通常为队列)进行协作,既要保证数据的正确流转,又要避免资源竞争和数据丢失。本篇文章将以循环队列为核心,详细讲解如何用C
- AI大模型如何重塑软件开发流程?
真实的菜
活动人工智能
AI大模型如何重塑软件开发流程?文章摘要随着ChatGPT、Claude等AI大模型的快速发展,软件开发行业正经历着前所未有的变革。本文深入探讨了AI技术如何重塑传统的软件开发流程,分析了开发者角色的转变,并提供了拥抱AI时代的实践指南。核心观点AI大模型将开发者角色从"编码者"转变为"设计师"需求分析、代码生成、测试等环节将实现智能化新技能需求:AI工具使用、提示工程、跨领域整合未来趋势:低代码
- 结合创新idea:机器学习+运筹优化=CCF高端局
Ai多利
机器学习人工智能
2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。运筹优化,也称为运筹学或运营管理,是应用数学的一个分支,它使用数学模型和算法来支持复杂决策过程的制定。机器学习与运筹优化的结合是一个前沿且活跃的研究领域,它们相互补充,为解决复杂问题提供了新的思路和方法。小编整理了一些机器学习+运筹优化【论文+代码
- JVM类加载系统详解:深入理解Java类的生命周期
真实的菜
jvmjvmjava开发语言
JVM类加载系统详解:深入理解Java类的生命周期目录类加载机制类加载的生命周期类加载器分类双亲委派模型原理与作用️自定义类加载器自定义类加载器的实现步骤打破双亲委派模型的场景与案例性能优化与最佳实践总结类加载机制类加载机制是JVM的核心功能之一,它负责将Java类文件加载到内存中并转换为可执行的字节码。理解类加载机制对于Java开发者来说至关重要。类加载的生命周期类加载的完整生命周期包含七
- 基于KANO模型的调研问卷设计避坑
Alex艾力的IT数字空间
产品经理原型模式产品运营交互设计规范腾讯会议蓝湖
KANO模型调研中,设计无引导性偏差的问卷需遵循中立表述、选项平衡、逻辑验证原则。一、避免引导性偏差的核心策略1.问题中性化设计禁用倾向性词汇:避免“优化”“提升”等暗示性词语,改用中性描述。❌引导性:“增加扫码支付功能会让体验更好吗?”✅中性化:“扫码支付功能的存在对您来说如何?”对称性表述:正向/反向问题结构完全对仗,仅改变核心条件。正向:“提供XX功能时,您的满意度如何?”反向:“不提供XX
- 代码大模型崛起:垂直领域的技术革命与千亿市场争夺战
Liudef06小白
人工智能语言模型垂直模型
代码大模型崛起:垂直领域的技术革命与千亿市场争夺战全球软件工程师缺口达数千万,人力成本突破6000亿美元的压力下,一场由AI驱动的编程效率革命正以颠覆性姿态重塑开发领域。2025年,全球软件开发领域迎来关键转折点。据Gartner预测,全球软件开发支出将突破1.2万亿美元,其中人力成本占比高达50%,达6000亿美元。与此同时,全球软件工程师缺口持续扩大,预计未来十年将达到数千万量级。在这一背景下
- 【GitHub开源项目实战】Agent-Zero 多模态 Agent 框架的架构实现与实战落地
观熵
GitHub开源项目实战github开源架构
开源项目实战解析:Agent-Zero多模态Agent框架的架构实现与实战落地关键词:Agent-Zero、LLMAgent、多模态融合、LangGraph、结构化对话、函数调用、RAG、真实场景实战、开源项目分析摘要:Agent-Zero是一个以LangGraph为核心构建的多模态智能体框架,专注于大语言模型(LLMs)驱动下的多模态Agent系统实现,具备高度模块化、支持结构化对话状态流转、工
- 详解 OCCT Class SelectMgr_SelectableObject
我们来深入解析SelectMgr_SelectableObject这个类。SelectMgr_SelectableObject是AIS_InteractiveObject的直接父类,它专门负责定义一个对象“可被选择”的特性和行为。可以把它看作是OCCT选择机制中的核心数据模型。它本身不执行选择操作,而是为选择管理器(SelectMgr_SelectionManager)提供所有必要的信息,告诉管理
- 踏入真实:具身智能与物理世界的认知交响
当大型语言模型在文本的海洋中纵横捭阖,生成式AI在数字画布上挥洒创意时,人工智能仍有一个根本性的疆域尚未完全征服——真实的三维物理世界。理解一个苹果,不能仅靠词向量坐标;学会行走,无法通过阅读说明书达成;在拥挤的街道导航,远非处理符号逻辑那般简单。智能的进化,自生命诞生之初,便与具身性(Embodiment)和环境交互(Interaction)密不可分。我们的认知、学习、乃至意识的雏形,都源于身体
- Java界面开发
三水气象台
java开发语言
一、界面开发1.界面的组成界面开发首先需要我们去了解一个界面,以登陆界面为例,上面需要我们添加什么元素、规则等都是需要我们思考的(可以以分类的思维来对我们界面上需要的各类进行划分)。1)可视化部分窗体按钮标签菜单选项....2)元素规则部分颜色尺寸字体布局方法...3)一些额外的内容:文字or图片以上内容都在java的类库中java.awt:元素规则类javax.swing:可视化组件对于一个登陆
- Python scikit-learn 【机器学习库】全面讲解
让AI成为我们的得力助手:《用Cursor玩转AI辅助编程——不写代码也能做软件开发》scikit-learn(简称sklearn)是Python最流行的机器学习库之一,提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建,广泛应用于工业界和学术界。核心优势统一API设计:所有模型使用一致的接口(fit()、predict()、score())丰富的算法:覆
- 超详细yolov8/11-segment实例分割全流程概述:配置环境、数据标注、训练、验证/预测、onnx部署(c++/python)详解
因为yolo的检测/分割/姿态/旋转/分类模型的环境配置、训练、推理预测等命令非常类似,这里不再详细叙述,主要参考**【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】**,下面有相关链接,这里主要针对数据标注、格式转换、模型部署等不同细节部分;【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】超详细yolo8/11-detect目标检测全流程概述:配置环境、数据标注、训练、验证/预测、o
- 创新引入HAttention模块:提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】
程序员Gloria
YOLOv8YOLO目标跟踪人工智能目标检测
文章目录创新引入HAttention模块:提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】引言1.YOLOv8模型概述1.1YOLOv8架构1.2YOLOv8小目标检测的挑战2.HAttention模块:原理与设计2.1HAttention模块的动机2.2HAttention模块的结构3.HAttention模块在YOLOv8中的应用3.1引入HAttention模块3.2YOLOv8架构修改3.3
- 【无线通信】面向多天线用户的网络辅助全双工无蜂窝大规模MIMO研究
hans汉斯
论文荐读网络机器人大数据学习方法人工智能数据挖掘github
导读:基于网络辅助全双工技术无蜂窝大规模多输入多输出(multipleinputmultipleoutput,MIMO)系统是目前无线通信领域的关键技术之一。然而,现有的研究都假设采用完美硬件配置的单天线用户设备发送和接收信号,这种架构限制了系统整体性能的进一步提升。鉴于此,本文针对网络辅助全双工无蜂窝大规模MIMO环境中的多天线用户通信展开研究。利用现有的加性量化噪声模型,推导了低精度模数转换器
- SurveyForge:AI自动撰写综述论文的革命性工具,助力科研效率跃升
花生糖@
AIGC学习资料库人工智能AI论文AI助手
在学术研究领域,综述论文(SurveyPaper)的撰写是一项耗时且复杂的任务,通常需要数周甚至数月的文献调研与内容整合。如今,上海人工智能实验室、复旦大学与上海交通大学联合开源的SurveyForge,通过创新的AI技术,将这一过程压缩至10分钟内,且生成质量接近人工水平,成为科研人员的得力助手。项目简介SurveyForge是一款基于大语言模型(LLM)的自动综述论文生成工具,专为计算机科学领
- babylon-vrm-loader:让3D模型动起来的强大工具
纪栋岑Philomena
babylon-vrm-loader:让3D模型动起来的强大工具babylon-vrm-loaderglTFVRMextensionLoaderforbabylon.js项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/babylon-vrm-loader在现代网页开发中,3D渲染和交互已成为吸引用户注意力的重要手段。babylon-vrm-loader是一个开源项目,
- 真题训练1-算法思维训练
不懂的浪漫
数据结构与算法算法题
真题训练1-算法思维训练文章目录真题训练1-算法思维训练前言项目环境例题1:斐波那契数列例题2:判断一个数组中是否存在某个数参考前言第十四章《通用解题的方法论》我们讨论了解题的方法论,宏观上可以分为以下4个步骤:复杂度分析,估算问题中的复杂度的上限和下限。定位问题,根据问题类型,确定采用何种算法思维。数据操作分析,根据增、删、查和数据顺序关系选择合适的数据结构,利用空间换时间的思想。编码实现。本章
- Qwen3 Reranker模型可以微调吗?
修昔底德
AI顿悟之旅人工智能LLMQwen3微调
可以,官方已经开放了完整的微调代码与训练范式,甚至推荐用LoRA/QLoRA做参数高效微调,把Qwen3-Reranker快速适配到你的专属知识库场景。下面总结一张总览表,然后分步骤讲怎样落地。说明是否支持微调✅支持(Apache-2.0许可,模型权重可商用)推荐方法LoRA/QLoRA(只训练几百万参数即可)可微调尺寸0.6B、4B、8B(0.6B单卡24GB就够;4B/8B建议多卡或Deeps
- 供应链管理:MES制造执行系统与APS高级排程系统解析
快雪时晴-初晴融雪
供应链管理供应链管理
一、MES制造执行系统与APS高级排程系统解析维度MES制造执行系统APS高级排程系统定义制造执行系统,用于管理和监控制造过程,实现生产过程的实时监控、数据采集、质量管理、工艺执行等功能。高级计划与排程系统,通过优化算法和模型,在有限资源条件下制定最优生产计划,提高生产效率和灵活性。核心功能-生产计划与调度:细化ERP计划为可执行工单,动态调整生产进度。-生产过程管理:记录工序执行情况,实时监控异
- 百度文心一言4.5震撼发布:多模态大模型开源,4240亿参数,免费商用授权
在2025年7月1日,百度正式宣布开源文心4.5系列大模型。这不是一次普通的“模型权重公开”,而是百度给国产大模型行业交了一份“底座+生态+实战”的高质量答卷。文心4.5到底开源了什么?2025年7月1日,百度正式开源了其最新一代大模型——文心4.5系列。这次开源的并不是一个单一模型,而是一个完整的多模态MoE模型家族,包括::47B和3B的多模态MoE大模型,具备多模态感知和高性能通用推理能力多
- C#实战分享--爬虫的基础原理及实现
关注我,持续分享逻辑思维&管理思维;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;有意找工作的同学,请参考博主的原创:《面试官心得--面试前应该如何准备》,《面试官心得--面试时如何进行自我介绍》《做好面试准备,迎接2024金三银四》。推荐热榜内容:《架构实战--以海量存储系统讲解热门话题:分布式概念》-------------------------------------正文----
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found