- LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS
maxmaxma
数据库milvusfaiss
以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别,从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比:一、功能定位Chroma轻量级向量数据库:专注于快速构建中小型语义搜索原型,提供简单易用的API,适合快速集成到现有应用中。特点:支持近似最近邻搜索(ANN)、实时性能优化,但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库:专为超大规模向量数据设计,支持云原生架构和高可用性,适合企业
- 国产模型能否挑战 GPT-4?一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用
AI筑梦师
人工智能学习框架架构深度学习pythonagi人工智能tensorflow
✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进,从GPT-3到GPT-4,全球在通用人工智能方向取得了长足进展。但与此同时,开源社区始终缺乏一个真正兼顾性能、效率、中文能力和实用性的高质量大模型。DeepSeek-V3的推出正是在这个背景下的一次关键突破。DeepSeek-V3是由中国团队DeepSeek开发的第三代大语言模型,它具备以下几个核心特性:开源可商用:
- 麦谷科技-前端面经
dancehole
科技前端
base:车联网,uniapp小程序。面试时间:2025-03月(应届)投递岗位:前端(转正实习)面试流程比较短,可能是因为经历不匹配或者第一题答的不好Tvt时间:上午约一面,下午约二面,隔一天(第三天)约hr面。整体流程还是很快的。HR面去公司线下参观了,整体地理环境也很nice。最后因为个人原因没有入职,也是相当可惜一面自我介绍&BG:两端实习,介绍了一下自己的工作。面试官表示不太感兴趣(问了
- A800核心加速技术深度剖析
智能计算研究中心
其他
内容概要作为第三代异构计算架构的典型代表,A800通过深度融合通用计算单元与专用加速模块,构建了高度灵活的资源调度体系。其核心突破在于将矩阵运算、并行任务分发与内存访问路径进行系统性重构,解决了传统架构中计算密度与能效失衡的行业痛点。通过实测数据显示,在典型AI训练场景下,A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升,同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
- 全国一体化算力网演进与多域协同发展
智能计算研究中心
其他
内容概要全国一体化算力网的建设正从技术探索迈向系统性布局,其核心目标是通过多源异构资源的动态调度与协同管理,构建覆盖全域的智能化算力基础设施。当前,东数西算战略通过跨区域算力资源整合,推动智能算力、超级算力与边缘计算的有机衔接,逐步形成支撑工业互联网、元宇宙、智能家居等多元化场景的泛在服务能力。技术层面,异构计算架构的突破与量子计算、模型压缩等创新技术的融合,正在重塑算力系统的可扩展性与可靠性边界
- H200架构升级与实战解析
智能计算研究中心
其他
内容概要作为新一代高性能计算平台的核心载体,H200架构通过系统性硬件重构实现了计算性能的显著跃迁。本文将从芯片级设计革新出发,剖析其多维度升级路径:首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升,阐释内存子系统的带宽优化策略;继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制,以及科学计算工作负载的动态资源调度方案。通过比对行业典型部署案例中的能效曲线与吞吐表现,系统化呈现H200在模型训练加速、大规模仿真
- AI模型技术演进与行业应用图谱
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- H800能效架构实战解析
智能计算研究中心
其他
内容概要H800能效架构以异构计算资源调度与动态功耗控制为核心,通过系统级协同设计实现算力密度与能耗优化的双重目标。其核心技术覆盖智能负载分配、电压频率动态调节及热管理三大模块,形成从芯片级到数据中心级的垂直优化链路。在架构设计中,异构资源调度算法通过实时分析任务特征与硬件状态,动态分配CPU、GPU及专用加速器资源,最大化硬件利用率;动态功耗模块则基于负载波动自适应调整供电策略,结合多级电压频率
- 算力网协同创新与多场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网协同创新正通过技术融合与场景适配,驱动算力资源的高效整合与跨域调度。核心突破方向涵盖异构计算架构优化、边缘计算实时响应能力提升,以及智能算力在工业互联网、数字孪生等场景的动态供给。随着“东数西算”工程推进,算力网络需兼顾性能与可持续性,在芯片制程优化、模型压缩算法及能耗管理等领域形成技术闭环。技术方向应用场景关键指标异构计算架构工业检测任务延迟<10ms模型压缩算法医疗影像分析计算资
- 算力技术创新与多场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术创新正成为驱动数字经济发展的核心引擎,其演进路径呈现出多维度突破态势。从量子计算颠覆性架构到光子计算超高速特性,从异构计算资源动态整合到边缘计算实时响应机制,技术革新持续突破物理边界与能耗瓶颈。应用层面,工业互联网实时控制、元宇宙沉浸式交互、生物计算精准建模等场景对算力提出差异化需求,推动智能调度算法与能效管理体系的协同优化。与此同时,全国一体化算力网络建设加速芯片制程迭代、数据中
- 【第1章>第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真
fpga和matlab
#第1章·神经网络学习matlabCMAC小脑模型神经网络人工智能
目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率,重叠度,学习率对CMAC网络的训练性能影响分析4.1分辨率4.2重叠度4.3学习率5.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程
- 模式搜索+扩散模型:FlowMo重构图像Token化的技术革命
芯作者
DD:日记重构
图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术,长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo(FlowtowardsModes)创新性地融合模式搜索与扩散模型,在多个关键维度突破传统方法局限,为图像压缩与重建开辟新路径。本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
- macOS Sequoia 15.0
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经验分享
macOSSequoia推出了一系列新功能,可助你在Mac上提高生产力和创造力。通过最新连续互通功能iPhone镜像,你可以在Mac上访问整个iPhone。轻松平铺窗口快速打造理想工作空间,还可查看通过演讲者前置演示时即将共享的内容。经过重大更新的Safari浏览器带来了干扰控制,可让你在浏览网页的同时轻松完成各种任务。macOSSequoia还为“信息”带来了文字效果和表情符号点回,为“计算器”
- 同一个App开发需求,为什么不同的App开发公司报价天差地别
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在进行App开发项目时,不同公司的报价差异是多方面因素共同作用的结果。以下是导致这种差异的一些主要原因:地域差异不同地区的经济发展水平、生活成本和人力成本存在显著差异,一线城市的人力成本、办公成本等普遍高于二三线城市,因此位于一线城市的开发公司报价往往会更高,位于这些低人力成本地区的App开发公司往往能够提供更具竞争力的价格。技术实力与团队经验技术实力无疑是决定App开发报价的核心要素之一。一家拥
- AI大模型训练教程
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python自学经验分享笔记
1.引言随着人工智能技术的快速发展,大模型(如GPT-3、BERT等)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU:推荐使用NVIDIA的高性能GPU,如A100、V100等。内存:至少64GBRAM。存储:SSD存储,至少1TB。#2.2软件环境操作系统:Lin
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
人工智能深度学习deepseek机器学习算法
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?关键要点微调大型语言模型(LLM)是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程,研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行,如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于:微调是准备阶段,应用是最终使用;使用微调模型通常在特定领域表现更好,而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型?微调大型语言模型是指取一个已经预训练
- 计算机视觉总结
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计算机视觉深度学习人工智能
以下是针对上述问题的详细解答,并结合代码示例进行说明:1.改进YOLOv5人脸检测模块,复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程:光照补偿:在数据预处理阶段,采用自适应光照补偿算法,对图像进行实时增强,以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强:在训练数据中增加复杂光照场景下的样本,如强光、弱光、背光等,通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整:对YOLOv5模型的网络
- 英伟达常用GPU参数速查表,含B300.....
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深度学习服务器人工智能机器学习服务器电脑计算机视觉深度学习神经网络
英伟达常用GPU参数速查表,收藏备用:含RTX5090、RTX4090D、L40、L20、A100、A800、H100、H800、H20、H200、B200、B300、GB300.....专注于高性能计算人工智能细分领域kyfwq001#5090##4090##英伟达“新核弹”B200发布##英伟达##英伟达B300##GPU##服务器##显卡##英伟达H800/A800芯片将禁售#
- Flowable 6.6.0应用指南 - Flowable UI应用安装
月满闲庭
#应用指南中英文对照版
培训视频推荐CSDN上提供了Flowable6.6.0的系列培训视频课程,欢迎有兴趣的朋友前往学习。《Flowable流程入门课程》《Flowable流程高级课程》《Flowable从入门到精通》Flowable6.6.0用户指南相关文档下载BPMN用户指南第一部分-中文PDF精编版BPMN用户指南第二部分-中文PDF精编版BPMN用户指南第三部分-中文PDF精编版应用程序指南-中文PDF精编版应
- 入门级带你实现一个安卓智能家居APP(2)kotlin版本
一粒程序米
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前言上一篇写过java版本的实现,这一篇就写一下kotlin版本的吧。效果展示本APP是通过tcp/ip协议与连了WiFi的单片机通信。其实除了主活动类和新建项目时有一丢丢不同,其他的都是一样的哈~第一步:你得会一点点kotlin基础,建议看一本书,是郭霖大神些的《第一行代码》第三版,里面除了安卓的基础教学,还有kotlin的。第二步:建议看一本书,是郭霖大神些的《第一行代码》,先入门安卓基础。不
- 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化
odoo中国
AI编程人工智能深度学习人工智能优化
深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术,旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节,直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性,然后详细讨论了多种优化算法,包括随机梯度下降(SGD)、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外,还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
- 【深入理解 SpringBoot3】第一弹:SpringBoot3 快速入门
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一、SpringBoot是什么SpringBoot帮我们简单、快速地创建一个独立的、生产级别的Spring应用大多数SpringBoot应用只需要编写少量配置即可快速整合Spring平台以及第三方技术。特性:直接嵌入Tomcat、Jetty或Undertow(无需部署war包)提供可选的starter(场景启动器)简化应用的整合实现按需的自动配置Spring以及第三方库(约定大于配置):appli
- 【QT入门】qmake和cmake的简单区别
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QT入门qt开发语言学习qmakecmake
声明:该专栏为本人学习Qt知识点时候的笔记汇总,希望能给初学的朋友们一点帮助(加油!)往期回顾:【QT入门】Windows平台下QT的编译过程-CSDN博客【QT入门】VS2019+QT的开发环境配置-CSDN博客【QT入门】VS2019和QTCreator如何添加第三方模块-CSDN博客【QT入门】qmake和cmake的简单区别qmake和cmake是两种常用的构建工具,用于自动化构建C++项
- 奇迹科技:蓝牙网关赋能少儿篮球教育的创新融合案例研究
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蓝牙网关北京桂花网智慧体育
一、引言本文研究了福建奇迹运动体育科技有限公司(简称‘奇迹科技’)如何利用其创新产品体系和桂花网蓝牙网关M1500,与少儿篮球教育实现深度融合。重点分析其在提升教学效果、保障训练安全、优化个性化教学等方面的实践与成效,为教育机构和从业者提供参考。二、企业背景奇迹科技由国资上市企业浙数集团与福建省互联网十强企业来玩互娱联合注资成立,专注于数字化体育产业,业务包括数字体育科技研发、打造并运营少儿科技篮
- 生成对抗网络(GAN)的高级变体及在图像生成领域的创新实践
算法探索者
生成对抗网络计算机视觉人工智能
摘要生成对抗网络(GAN)自提出以来,在诸多领域取得了显著进展,尤其是在图像生成方面展现出强大的潜力。本文深入探讨了GAN的多种高级变体,如CycleGAN、StyleGAN等,详细分析它们在结构设计、训练机制上的创新之处,阐述其在生成高分辨率、多样化图像时具备的独特优势,并结合丰富的实际案例,展示这些变体在图像生成领域的卓越应用成果,为相关研究与应用提供全面且深入的参考。一、引言生成对抗网络(G
- 一文说清预训练与微调:AI的双重训练法则
TGITCIC
AI-大模型的落地之道人工智能深度学习
什么是预训练?预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下,通过深入分析大量的文本数据,使模型建立起语言的基本构架。在这一阶段,模型通过学习海量的书籍、文章和网页,识别出语言的语法、句法和词汇规律。这就如同一名学生接受通识教育,他并没有专注于某一门学科,而是获取了多方面的知识。自回归语言建模和掩码语言建模是预训练中常见的两种方法。前者在逐步构建文本的连贯性时,通过预测下一单词的方式
- 【python】11. 输入输出
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11.输入输出Python两种输出值的方式:表达式语句和print()函数。第三种方式是使用文件对象的write()方法,标准输出文件可以用sys.stdout引用。如果你希望输出的形式更加多样,可以使用str.format()函数来格式化输出值。如果你希望将输出的值转成字符串,可以使用repr()或str()函数来实现。str():函数返回一个用户易读的表达形式。repr():产生一个解释器易读
- 精密校平机:工业制造的精度之源
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在现代工业制造的精密领域,精密校平机已成为确保材料平整度和产品精度的关键设备。它广泛应用于汽车制造、电子设备、航空航天、医疗设备等多个行业,为提高产品质量和生产效率发挥着不可或缺的作用。工作原理与技术优势精密校平机采用先进的多辊矫平技术,结合高精度的压力调节系统,能够自动适应不同材质、厚度的板材,确保每一次校平作业都精准无误。其工作原理是通过机械设备对材料施加一定的力,使材料在弹塑性弯曲条件下,通
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介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中,裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统,将为您提供高效、精准的解决方案,助力各类工程项目的质量管理。系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习,经过精心训练,拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤,您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作,让分析变得更加简单、高效。核心功能图片上传与场景选择用户可
- SpringBoot原理篇-SpringBoot配置优先级-Bean管理-起步依赖原理-自动配置两种方案-源码跟踪-自定义starter
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目录SpringBoot原理篇:配置文件优先级:Bean管理:Bean的作用域:第三方Bean:注意事项:起步依赖的原理:自动配置原理:自动配置:方案一:方案二:个人理解的SpringBoot的自动化配置原理:自动配置-@Conditionnal:自定义starter:SpringBoot原理篇:配置文件优先级:SpringBoot中支持的三种格式的配置文件:1.properties:server
- 开发者关心的那些事
圣子足道
ios游戏编程apple支付
我要在app里添加IAP,必须要注册自己的产品标识符(product identifiers)。产品标识符是什么?
产品标识符(Product Identifiers)是一串字符串,它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息,标识符只能包含大小写字母(A-Z)、数字(0-9)、下划线(-)、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素,但我们建议你创建标识符时使用
- 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比
bijian1013
nginxF5
对于数据流量过大的网络中,往往单一设备无法承担,需要多台设备进行数据分流,而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求,如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
- LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number
Cwind
javaAlgorithm题解LeetCodeMath
原题链接:#9 Palindrome Number
要求:
判断一个整数是否是回文数,不要使用额外的存储空间
难度:简单
分析:
题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间,O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转,然后与原数字进行比较。
注:没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论,例如
- 画图板的基本实现
15700786134
画图板
要实现画图板的基本功能,除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外,还需要添加鼠标监听器,和接口实现。
首先,需要显示一个JFrame界面:
public class DrameFrame extends JFrame { //显示
- linux的ps命令
被触发
linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照,就是执行ps命令的那个时刻的那些进程,如果想要动态的显示进程信息,就可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制,首先必须要了解当前进程的情况,也就是需要查看当前进程,而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
- Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌
肆无忌惮_
android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调
player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() {
@Override
public void onCompletion(MediaPlayer mp) {
mp.reset();
Log.i("H
- java导出txt文件的例子
知了ing
javaservlet
代码很简单就一个servlet,如下:
package com.eastcom.servlet;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Resu
- Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度
矮蛋蛋
scalasbt
原文地址:
http://segmentfault.com/a/1190000002894524
sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化
下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库
wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip
解压r
- phantomjs安装(linux,附带环境变量设置) ,以及casperjs安装。
alleni123
linuxspider
1. 首先从官网
http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包,解压缩到/root/phantomjs文件夹。
2. 安装依赖
sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6
3. 配置环境变量
vi /etc/profil
- JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream,字节流的打包输出
百合不是茶
java核心思想JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中,数据的保存是基本,如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的,JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一,在保存数据中也有自己独特的一面,字节流和字符流
1,字节流是由字节构成的,字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流
类 FileInputStream
- Spring基础实例(依赖注入和控制反转)
bijian1013
spring
前提条件:在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架,并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口
package com.bijian.spring.base3;
public interface Weapon {
void kil
- HR看重的十大技能
bijian1013
提升能力HR成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度,也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标,拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是,由于经济发展前景不确定,掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 一、解决问题的能力 每天,我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
- 【Thrift一】Thrift编译安装
bit1129
thrift
什么是Thrift
The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
- 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件
bit1129
mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在)牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的(使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景),因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。
这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计,然后将计算结果
- nginx定制500,502,503,504页面
ronin47
nginx 错误显示
server {
listen 80;
error_page 500/500.html;
error_page 502/502.html;
error_page 503/503.html;
error_page 504/504.html;
location /test {return502;}}
配置很简单,和配
- java-1.二叉查找树转为双向链表
bylijinnan
二叉查找树
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BSTreeToLinkedList {
/*
把二元查找树转变成排序的双向链表
题目:
输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向。
10
/ \
6 14
/ \
- Netty源码学习-HTTP-tunnel
bylijinnan
javanetty
Netty关于HTTP tunnel的说明:
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description
这个说明有点太简略了
一个完整的例子在这里:
https://github.com/bylijinnan
- JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
coder_xpf
jqueryjsonmapval()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
数据库查询出来的map有一个字段为空
通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map): {"one":"1","two":"nul
- Hibernate缓存总结
cuishikuan
开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存?
Hibernate是一个持久层框架,经常访问物理数据库。
为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高应用程序的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
二、Hibernate缓存原理是怎样的?
Hibernate缓存包括两大类:Hib
- CentOs6
dalan_123
centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块:yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
- 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果
dcj3sjt126com
JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术,它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果,改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。
无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱:推特(twitter),后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术,于是靠滚动浏览器滚动条
- ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明
dcj3sjt126com
imagebutton
在ImageButton中载入图片后,很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观,其实解决这个问题有两种方法
一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如:android:background="@drawable/XXX"
第二种方法就是将ImageButton背景改为透明,这个方法更常用
在XML里;
<ImageBut
- JSP之c:foreach
eksliang
jspforearch
原文出自:http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html
<c:forEach>标签用于通用数据循环,它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
- Android实现主动连接蓝牙耳机
gqdy365
android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型,这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。
大致可以分三步:
一、扫描蓝牙设备:
1、注册并监听广播:
BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED
BluetoothDevice.ACTION_FOUND
BluetoothAdapter.ACTION_DIS
- android学习轨迹之四:org.json.JSONException: No value for
hyz301
json
org.json.JSONException: No value for items
在JSON解析中会遇到一种错误,很常见的错误
06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
- 干货分享:从零开始学编程 系列汇总
justjavac
编程
程序员总爱重新发明轮子,于是做了要给轮子汇总。
从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏)
从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线)
从零开始写JavaScript框架 (图灵社区)
从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 )
从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志)
从零开始编写网络游戏 
- jquery-autocomplete 使用手册
macroli
jqueryAjax脚本
jquery-autocomplete学习
一、用前必备
官方网站:http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/
当前版本:1.1
需要JQuery版本:1.2.6
二、使用
<script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
- PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改
超声波
oracleplsql
在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库,常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错,什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
- 数据仓库数据模型之:极限存储--历史拉链表
superlxw1234
极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到这样的需求:
1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址,产品的描述信息,订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息,比如,查看某一个订单在历史某一个时间点的状态, 比如,查看某一个用户在过去某一段时间内,更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大,比如,总共有10
- 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理
wiselyman
spring mvc
10.1 全局异常处理
使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理;
使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围
10.2 演示
演示控制器
package com.wisely.web;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.spring