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那年一路北
Pytorch理论+实践pytorch网络人工智能
前言:本文将详细介绍基于Pytorch框架,利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程,涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练,再到模型的部署与预测,通过代码实现以及详细讲解,帮助读者深入理解并掌握这一技术。一、引言人脸表情是人类情感交流的重要方式,不同的表情能够传达出丰富的情感信息。人脸表情识别在智能交互、安防监控、心理健康分析等众多领域有着广泛的应用前景。随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的
- 大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用关键词:大模型技术电商平台商品评价分析情感分析商品推荐Transformer模型BERT模型摘要:本文详细探讨了大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用。首先,我们介绍了大模型技术的基本概念、发展背景及其在商品评价分析中的应用前景。随后,我们阐述了电商平台商品评价分析的基本概念、挑战及目标指标。接着,本文重点分析了大模型技术在情感分析和商品推荐中的具体应用,
- 《基于文本挖掘的青岛市民宿评论分析系统设计与实现》开题报告
Python数据分析与机器学习
毕业论文/研究报告数据挖掘数据分析人工智能算法
目录一、选题依据:1.研究背景2.理论意义3.现实意义4.国内外研究现状、水平及发展趋势简述(1)国外研究现状(2)国内研究现状(3)发展趋势二、研究内容1.主要研究内容2.研究方法(1)文献研究法(2)数据挖掘法3.技术路线4.实施方案(1)数据采集与预处理(2)设置LDA主题模型(3)情感分析(4)系统集成与可视化5.可行性分析三、主要参考文献一、选题依据:1.研究背景当下,社会经济蓬勃发展,
- 自然语言处理入门:从基础概念到实战项目
范范0825
自然语言处理人工智能
自然语言处理入门:从基础概念到实战项目一、引言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能的重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着大数据和深度学习的发展,NLP技术在文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析等领域得到了广泛应用。本文将从NLP的基础概念入手,逐步介绍关键技术,最终通过一个完整的实战项目帮助读者掌握如何在实际应用中使用NLP
- 学习STM32的步进电机控制
大黄鸭duck.
stm32学习单片机
步进电机是一种常见的电机类型,在很多应用中用于精确的位置控制和运动控制。STM32微控制器可以用来控制步进电机,通过编写相应的代码,可以实现步进电机的驱动和控制。本文将详细介绍如何使用STM32控制步进电机的步骤和代码案例。首先,我们需要了解步进电机的工作原理。步进电机通过逐步激励不同的电磁线圈来实现旋转。根据电磁线圈激励顺序和步进电机类型的不同,可以实现不同的步进模式,例如单相、双相、四相等。在
- 自然语言处理系列(5)——情感分析的原理与实战
DoYangTan
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自然语言处理系列(5)——情感分析的原理与实战情感分析(SentimentAnalysis)是自然语言处理中的一项经典任务,目的是通过分析文本,判断其表达的情感倾向性。情感分析广泛应用于社交媒体监控、市场调研、客户服务等领域,帮助企业和机构快速了解用户的情感态度。在本文中,我们将深入探讨情感分析的基本概念、常用方法,并展示如何使用Python和现代NLP工具实现情感分析任务。1.情感分析的基本概念
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目录一、产品概述二、目标用户与市场定位三、核心功能分析1.功能列表2.功能使用流程3.交互体验四、用户体验评估1.用户视角1.1学习曲线1.2操作流畅度1.3用户心理预期满足程度2.情感设计2.1细节设计与用户情感体验2.2界面与交互符合用户预期3.使用场景3.1高频场景下的操作体验3.2低频或紧急场景下的操作便利性总结五、数据和技术分析1.技术架构1.1技术架构概述1.2核心功能支持与稳定性1.
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伯牙碎琴
大模型微调深度学习人工智能机器学习大模型微调训练
一、大模型微调的基础知识1.什么是大模型微调?大模型微调(Fine-tuning)是指在预训练模型的基础上,针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练,具备广泛的语言理解和生成能力。通过微调,我们可以让模型更好地适应特定的领域或任务,例如情感分析、问答系统、文本生成等。2.为什么需要微调?适应特定任务:通用模型虽然功能强大,但在特定任务上可能表现不够精准。微
- DeepSeek全栈接入指南:从零到生产环境的深度实践
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DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能深度学习机器学习
第一章:DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台,构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在:1.1.1多模态智能引擎自然语言处理:支持文本生成(NLG)、语义理解(NLU)、情感分析等计算机视觉:提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互:包含语音识别(ASR)、语音合成(TTS)及声纹识别
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例15:基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘人工智能LDA主题模型情感分析文本分析python
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以下是针对健康与情感咨询的AI快速变现方案,包含详细操作流程、工具推荐及行业应用案例,结合2025年AIGC技术趋势设计:一、核心操作流程详解1.需求分析与用户画像工具推荐:Typeform(问卷调研)+ChatGPT(需求分析)+心理测评工具(如MMPI-2)操作步骤:使用Typeform设计健康/情感评估问卷(示例:“最近3个月的压力来源及频率”)输入问卷结果到ChatGPT生成用户画像(如"
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看到不少的总结,边摘录边思考。尤其是这句话:“人类真正的问题是:我们拥有旧石器时代的情感、中世纪的制度和神一般的技术”。22024生成模型综述来自@爱可可-爱生活2024年见证了AI领域的重大飞跃。从OpenAI的主导地位到Claude的异军突起,从xAI到中国的DeepSeek和Qwen,整个行业呈现出百花齐放的态势。让我们梳理2024年的关键进展,并展望2025年的研究方向。大语言模型:架构创
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以下是针对AI写作与文案代写的快速变现方案,结合当前技术趋势和市场需求设计,分步骤实施:一、核心变现模式深化标准化内容生产线多模型协同示例:GPT-4负责故事化长文案创作(如品牌故事)Claude处理逻辑性强的产品白皮书文心一言专攻中文网络热梗植入垂直模板库行业案例:电商:"3秒卖点+使用场景+情感共鸣"三段式模板教育:"痛点诊断→解决方案→效果承诺"课程文案医疗:"症状解析+技术优势+患者见证"
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文字的数字化分身-向量嵌入的魔法世界文字向量编码器数字分身语义空间相似度计算代数运算关系推理一、认知革命:文字的数字基因工程1.1文字GPS坐标系想象每个词语都是银河系中的星球,向量坐标就是它们的星际坐标:经度:语义维度(动物/植物/人造物)纬度:情感维度(积极/中性/消极)高度:抽象维度(具体/抽象)#词语向量可视化示例words=["国王","王后","男人","女人","电脑"]embedd
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在这个信息爆炸的时代,如何快速准确地理解大量文本背后的情绪成为了企业和个人关注的焦点。无论是社交媒体监控、产品评论分析还是客户服务优化,情感分析技术都发挥着至关重要的作用。今天,我们将带您一步步构建一个基于Java的情感分析应用,让您不仅能够理解其背后的原理,还能亲手实现这一强大的工具。技术栈简介在开始之前,我们需要了解几个关键的技术点:StanfordNLP:提供了一套全面的自然语言处理功能,包
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一、引言随着人们生活水平的提高以及情感陪伴需求的增长,宠物在家庭中的地位愈发重要,宠物经济蓬勃发展。宠物智能可穿戴产品作为宠物市场与科技融合的新兴领域,正逐渐走进大众视野,为宠物饲养与管理带来新的变革。本调研旨在深入了解宠物智能可穿戴产品的市场现状、技术应用、用户需求及发展趋势,为相关企业和从业者提供决策参考。二、市场规模与增长趋势现状:当前全球宠物智能可穿戴产品市场规模持续扩张。据美国透明度市场
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在人工智能训练中,图像情感分析和图像实体分析是两个重要的应用场景。高质量的图像数据标注对于训练情感识别模型和目标检测/语义分割模型至关重要。本指南将详细介绍:情感分析标注(EmotionAnalysis)实体分析标注(EntityRecognition)自动化标注工具Python代码示例数据格式与存储标注数据质量评估1.情感分析(EmotionAnalysis)标注1.1情感分析简介图像情感分析(
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把我的一个想象AI保姆机器人使用场景用DeepSeek和Kimi进行深度思考,下面2张图分别是kimi和ds的思维链。我觉得ds的总结一如既往的优秀。关于AI是否具备智慧的判断与伦理反思一、AI的“智慧”本质:能力与局限当前AI的技术边界无自主意识:现有AI系统(如ChatGPT、机器人保姆)本质是基于数据和算法的模式匹配工具,不具备自我意识、情感或道德判断能力。其所有输出均由训练数据与程序逻辑驱
- Dify 工作流分类器技巧
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在使用Dify工作流中的分类器(如问题分类器,QuestionClassifier)时,想要实现高效且准确的分类,可以遵循以下技巧和最佳实践。这些建议基于Dify的工作流功能,帮助你更好地设计和优化分类过程:1.明确分类目标定义清晰的目标:在使用分类器之前,明确你希望分类的内容是什么,以及分类的结果将如何影响下游流程。例如,是对用户问题进行意图分类(如售后服务、产品使用),还是对文本内容进行情感分
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在寻找一种特别的方式来表达你的爱意吗?使用Python编程,你可以创造出独一无二的爱心图案,为你的表白增添一份特别的浪漫。这里为你精选了六种不同风格的爱心表白代码,让你的创意和情感通过代码展现出来。话不多说,咱直接上代码!目录紫色浪漫:心形表白爱意满满:Love2ILoveYou红色热情:心形与文字结合爱的箭矢:一箭穿心效果一箭穿心文字版爱心一行代码:简洁表白紫色浪漫:心形表白1-1导入turtl
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博客主页:小馒头学python本文专栏:Python爬虫五十个小案例专栏简介:分享五十个Python爬虫小案例项目简介什么是情感分析情感分析(SentimentAnalysis)是文本分析的一部分,旨在识别文本中传递的情感信息,例如正面、负面或中立情绪。为什么选择Twitter数据数据丰富:Twitter上每天产生数百万条推文,内容多样。即时性:适合实时分析。公开可用:提供API可轻松访问。NLP
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在人工智能训练中,文本数据标注是非常重要的一个环节。文本数据标注是对数据进行结构化、分类、分词、情感分析、命名实体识别(NER)等操作,为机器学习模型提供准确的输入。以下是常见的文本数据标注任务和对应的Python代码示例。1.文本分类标注文本分类标注是对文本数据进行分类的任务。通常我们会将文本数据标注为不同的类别,比如“体育”、“娱乐”、“政治”等。示例:假设我们有一组新闻文本,我们需要为其分配
- 强烈推荐的3款低代码爬虫,程序员必备
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低代码爬虫网络爬虫
网络爬虫是一种常见的数据采集技术,你可以从网页、APP上抓取任何想要的公开数据,当然需要在合法前提下。爬虫使用场景也很多,比如:搜索引擎机器人爬行网站,分析其内容,然后对其进行排名,比如百度、谷歌价格比较网站,部署机器人自动获取联盟卖家网站上的价格和产品描述,比如什么值得买市场研究公司,使用爬虫从论坛和社交媒体(例如,进行情感分析)提取数据。与屏幕抓取不同,屏幕抓取只复制屏幕上显示的像素,网络爬虫
- 基于Python的情感分析与情绪识别技术-从基础到前沿应用
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基于Python的情感分析与情绪识别技术-从基础到前沿应用一、情感分析与情绪识别基础概念1.1核心概念区分情感分析(SentimentAnalysis)与情绪识别(EmotionRecognition)是自然语言处理领域的重要分支,二者存在本质差异:情感分析侧重判断文本的极性(正面/负面/中性)情绪识别需识别具体情绪类别(喜悦、愤怒、悲伤等)传统情感分析多采用二值分类,而情绪识别属于多标签分类问题
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哇哈哈712
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深搜将题目分配,如果是两个题目,就可以出现左左,左右,右左,右右四种时间分配,再在其中找最小值,即是两脑共同处理的最小值#includeints[4];intsum=0;intbrain[25][25];intmin=999;intleft=0,right=0;voiddfs(intx,inty){if(y>s[x]){//如果当前这套题目已经被复习完if(max(left,right)b)?a:
- Python 舆论风向分析爬虫:全流程数据获取、清洗与情感剖析
西攻城狮北
python爬虫开发语言实战案例
引言在当今信息爆炸的时代,互联网上充斥着海量的用户言论和观点。了解舆论风向对于企业、政府机构以及研究者等具有重要的意义,可以帮助他们及时把握公众情绪、调整策略与决策。Python作为一种强大的编程语言,在数据爬取与分析方面具有得天独厚的优势,能够助力我们高效地实现舆情监测与深入剖析。一、环境搭建与目标确定1.环境搭建为了顺利完成爬虫与数据分析任务,首先需要确保你的开发环境已经安装了以下Python
- 语音识别使用SenseVoiceSmall模型实现源码
丢了个猪
python语音识别深度学习机器学习语言模型
SenseVoiceSenseVoice是具有音频理解能力的音频基础模型,包括语音识别(ASR)、语种识别(LID)、语音情感识别(SER)和声学事件分类(AEC)或声学事件检测(AED)。本项目提供SenseVoice模型的介绍以及在多个任务测试集上的benchmark,以及体验模型所需的环境安装的与推理方式。pip安装pipinstallmodelscopepipinstallfunasrpi
- SenseVoice 实测,阿里开源语音大模型,识别效果和效率优于 Whisper,居然还能检测掌声、笑声!5分钟带你部署体验
AI码上来
AI实战开源whisperxcode
前段时间,带着大家捏了一个对话机器人:手把手带你搭建一个语音对话机器人,5分钟定制个人AI小助手(新手入门篇)其中语音识别(ASR)方案,采用的是阿里开源的FunASR,这刚不久,阿里又开源了一个更强的音频基础模型,该模型具有如下能力:语音识别(ASR)语种识别(LID)语音情感识别(SER)声学事件分类(AEC)声学事件检测(AED)传送门:https://github.com/FunAudio
- 使用Python抓取新闻媒体网站的最新头条与相关内容:深入的爬虫开发与数据分析实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫数据分析数据挖掘人工智能开发语言
引言在互联网时代,新闻媒体网站是人们获取信息和了解世界的重要渠道。随着新闻的即时更新,获取最新头条并进行数据分析成为许多行业领域(如媒体、广告、舆情监测等)的重要需求。通过抓取新闻媒体网站的内容,我们不仅能获取各类新闻文章,还能为后续的数据分析、情感分析、舆情监控等提供基础数据。本篇博客将详细讲解如何使用Python编写一个爬虫,抓取新闻媒体网站的最新头条及其相关内容。我们将使用最新的技术栈,包括
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
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我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement