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老孙正经胡说
github开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
根据GithubTrendings的统计,本周(2024-09-30统计)共有15个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Python项目7JupyterNotebook项目2Dart项目1Ruby项目1HTML项目1C#项目1TypeScript项目1Rust项目1非开发语言项目1AutoGPT:人工智能革命的先锋创建周期:486天开发语言:Python协议类型:MI
- 免费分享,清华大学DeepSeek 1-6版教程全析,探索未知的技术新领域推文
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免费分享,清华大学DeepSeek1-6版教程全析,探索未知的技术新领域在科技飞速发展的今天,人工智能领域不断推陈出新,DeepSeek作为其中的一颗新星备受瞩目。如今,一份来自清华大学的珍贵礼物——DeepSeek1-6版教程,正免费向大家敞开知识的大门,助力我们深入探索未知的技术新领域。第一版:基础奠基,开启DeepSeek之旅对于初次接触DeepSeek的人来说,第一版教程就像是一座坚实的基
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数据挖掘深度学习人工智能算法
原文链接:https://tecdat.cn/?p=40894在当今数字化时代,电子商务与人工智能的融合正重塑商业格局。本报告汇总洞察基于Prosus、Dealroom.co发布的《TheAIxEcommerceRevolution:HowAIisshapingtheFutureofOnlineMarketplaces》及文末308份电子商务和人工智能行业研究报告的数据,报告合集已分享在交流群,阅
- 大模型中的Token究竟是什么?从原理到作用深度解析
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引言在人工智能领域,大型语言模型(LLM)如GPT-4、Claude等系统性地改变了人机交互方式。这些模型处理文本的核心单元被称为"Token",这个看似简单的概念实则蕴含复杂的工程设计和语言学原理。本文将深入解析Token的本质、技术实现及其在模型运作中的关键作用。Token化技术全景图核心处理流程原始文本→预处理→分词算法→词表映射→模型输入↓↓↓大小写转换子词拆分策略特殊Token添加标点规
- ChatGPT与DeepSeek:开源与闭源的AI模型之争
我们的五年
游戏实现chatgpt人工智能
目录一、模型架构与技术原理二、性能能力与应用场景三、用户体验与部署灵活性四、成本与商业模式五、未来展望与市场影响六、总结随着人工智能技术的飞速发展,ChatGPT和DeepSeek作为两大领先的AI语言模型,成为了行业内外关注的焦点。它们在技术架构、应用场景、用户体验和成本等方面存在显著差异,尤其是开源与闭源的模式,使得两者在市场竞争中各有优势。本文将对ChatGPT和DeepSeek进行全面对比
- 郑州人工智能计算中心成果发布会成功举办 埃文科技共建AI生态
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2024年3月1日,由郑州市科学技术局主办,郑州联通、华为技术有限公司联合承办的郑州人工智能计算中心成果发布会在郑州隆重举行,郑州埃文科技有限公司(以下简称“埃文科技”)作为河南省人工智能领军企业受邀参会。大会以“全面拥抱智能化,共筑算力新底座”为主题,郑州市委副书记、代市长庄建球,河南联通党委书记、总经理华豫民等领导,以及300余位行业专家、企业代表齐聚一堂,共同见证中部地区首个政府主导的智能算
- DeepSeek×博云AIOS:突破算力桎梏,开启AI普惠新纪元
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背景在全球人工智能技术高速迭代的背景下,算力成本高企、异构资源适配复杂、模型部署效率低下等问题,始终是制约企业AI规模化应用的关键。DeepSeek以创新技术直击产业痛点,而博云先进算力管理平台AIOS的全面适配,则为这一技术落地提供了坚实底座。两者的深度融合,正在重塑AI产业化的技术范式。DeepSeek:算法创新定义AI新范式DeepSeek凭借技术突破,为AI领域树立了新标杆:DeepSee
- Transformer架构简略:DeepSeek 的底层基石
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2017年,一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世,提出了Transformer架构,彻底改变了自然语言处理(NLP)领域的格局。它不仅在各种NLP任务上取得了突破性进展,更成为了当今人工智能领域最具影响力的架构之一。一、从RNN到Transformer:突破瓶颈,开创先河在Transformer出现之前,循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)是处理序列
- Python 基本语法全解析:从安装到应用
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7天熟练Pythonpython开发语言
Python是一种广泛使用的高级编程语言,因其简洁易懂的语法和强大的功能而受到开发者的喜爱。从数据分析到人工智能,Python都在各个领域占据着重要地位。如果你是编程新手,Python是一个非常适合入门的语言。本篇博客将带你从安装Python到理解其基础语法,再到实际应用中常见的内置函数、文件操作及第三方库的使用。1.Python安装与环境配置在开始编写Python程序之前,你首先需要在你的电脑上
- 大智能:大数据+大模型+大算力_大算力大数据大模型
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在近日举行的“2022中国人工智能产业年会”主论坛上,中国人工智能学会监事长、中国工程院院士蒋昌俊在报告中表示,人工智能的发展已经历了数十年的过程,大模型ChatGPT在今年春节前后突然出现,大家还没有来得及深度思考就已经“扑面而来”。蒋昌俊大智能的研究进展科学技术的研究约分为两大范式,一是牛顿力学奠定了理论计算的范式,二是开普勒开启数据的范式。之后经历了实验归纳、理论的逻辑推演,以及计算模拟、最
- 神经网络:人工智能的核心技术
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神经网络简介神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型,由大量相互连接的神经元组成。它通过学习大量的数据来完成复杂的模式识别和决策任务,是当前人工智能和机器学习领域最重要的技术之一。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据,隐藏层对数据进行处理和特征提取,输出层产生最终结果。神经元之间通过带权重的连接相互作用,通过调整这些权重来实现学习过程。神经网络的工作原理神经网络的工作原
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决与开发者洞察
硅基打工人
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大家好,我是硅基打工人呀!在2025年的人工智能领域,DeepSeek与ChatGPT两大语言模型的竞争成为全球开发者关注的焦点。本文将从技术架构、性能表现、应用场景及生态策略等维度,结合最新行业动态与用户实测数据,为开发者呈现这场技术对决的核心要点。一、技术架构对比:效率与规模的博弈DeepSeek的差异化设计混合专家(MoE)架构:通过动态激活部分参数(如R1模型每次仅调用370亿参数),显著
- 嵌入式仿真实验教学平台比Proteus更具有教学优势
嵌入式仿真实验教学平台
学习proteus嵌入式实时数据库stm32嵌入式硬件
近年来,随着物联网、人工智能等技术的快速发展,嵌入式系统教学的实践性和创新性需求日益增强。传统仿真工具如Proteus虽曾占据重要地位,但其局限性逐渐暴露。相比之下,嵌入式仿真实验教学平台凭借其高仿真度、资源整合能力及虚实结合的教学模式,正在成为高校和教育机构的新选择。本文将从技术演进、教学痛点、平台优势及实际应用等角度,解析嵌入式仿真实验教学平台为何能全面超越Proteus,成为教学创新的核心工
- 2024 年 AI 垂直应用迅速落地,人人都可以获得AI红利
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演示站点:https://ai.uaai.cn技能模块官方论坛:www.jingyuai.com京娱AI随着人工智能技术的持续发展与突破,2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计,从软件开发到材料科学,AI正逐渐渗透到研发的各个环节,变革着传统的研发模式。在这一背景下,AI辅助研发不仅提升了研发效率,降低了成本,更在某种程度上解决了复杂问题,推动了科技进步。202
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在AI领域中,"垂直领域"和"水平领域"是两个相关但不同的概念。垂直领域(VerticalDomain):指的是在特定行业或领域中应用人工智能技术和解决方案的情况。在垂直领域中,AI技术被专门应用于解决该领域内的具体问题。例如,医疗保健、金融、零售、交通运输等都是垂直领域。在这些领域中,AI技术被用于医学诊断、风险评估、销售预测、智能交通管理等特定领域的应用。水平领域(HorizontalDoma
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智能模型轻量化:知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局前言在人工智能技术高速迭代的今天,模型优化领域正经历着静默的革命。当我们惊叹于DeepSeek在自然语言处理上的惊艳表现时,一个关键问题逐渐浮出水面:如何让这些"庞然大物"真正走入现实场景?知识蒸馏技术作为模型压缩领域的突破性方案,正在为AI技术的普惠化开辟新路径。一、技术本质的解构与重构知识蒸馏颠覆了传统模型训练的范式,构建了"师生传承"的新型学习
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文章目录每日一句正能量前言背景介绍能力分析通用大模型的能力:垂直大模型的能力:差异与互补性分析:难点探究1.算力挑战2.数据挑战3.算法挑战4.泛化能力5.可解释性和透明度6.伦理和偏见问题7.成本效益后记每日一句正能量昨天已逝,明日是谜,面对今朝,尽力而为!前言在人工智能的快速发展浪潮中,AI大模型作为这一领域的明珠,正以其强大的数据处理能力和智能决策能力,引领着技术革新的潮流。随着技术的不断成
- 超市数字化落地:RWA + 智能体赋能实体零售数字化
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引言随着数字化技术的飞速发展,传统零售行业正在面临前所未有的挑战与机遇。在这个转型过程中,**现实世界资产(RWA)与智能体(AIAgents)**的结合为实体零售业带来了强大的赋能,特别是在超市领域。通过将现实资产数字化、引入人工智能技术以及去中心化治理,RWA和智能体为实体零售提供了全新的数字化解决方案,推动零售业向智能化、透明化和个性化方向发展。本文将详细探讨基于RWA与智能体结合的超市数字
- 通用大模型VS垂直大模型,你更青睐哪一方?
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AI大模型之辩:通用与垂直,谁将引领未来?在人工智能(AI)领域,大模型技术的崛起无疑为整个行业带来了革命性的变革。然而,随着技术的深入发展,AI大模型的战场似乎正在悄然分化,形成了通用大模型与垂直大模型两大阵营。两者各有千秋,各有其适用的场景和优势,那么在这场没有硝烟的战争中,究竟谁将引领未来呢?通用大模型,以其广泛的适用性和强大的学习能力,成为AI领域的明星产品。它能够在多个领域和场景下展现出
- AI创业机遇:垂直领域无限可能
AGI大模型与大数据研究院
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AI创业垂直领域机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能(AI)正在各行各业掀起一场革命,为创业者带来了前所未有的机遇。垂直领域,即特定行业或细分市场,正在成为AI创业的热门选择。本文将深入探讨AI在垂直领域的应用,并提供实用的指南,帮助读者把握AI创业机遇。2.核心概念与联系2.1AI与垂直领域AI在垂直领域的应用,需要理解AI与垂直领域的关系。AI可以为垂直领域提供智
- AI赋能校园安全:科技助力预防与应对校园霸凌
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校园本应是学生快乐学习、健康成长的地方,然而,校园霸凌却成为威胁学生身心健康的隐形“毒瘤”。近年来,随着人工智能(AI)技术的快速发展,AI在校园安全领域的应用逐渐成为解决校园霸凌问题的新突破口。通过智能监控、行为分析、情感识别等技术,AI为预防和应对校园霸凌提供了全新的解决方案。辉视AI智能安防系统作为行业领先的智能安防解决方案,正以其卓越的技术能力,为校园安全保驾护航。校园霸凌的现状与挑战校园
- DeepSeek模型家族大揭秘:不同版本到底有啥区别?
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【2025AI学习从零单排系列】【2025AI工具合集】DeepSeekDeepSeekV1DeepSeekV2DeepSeerR1
DeepSeek模型家族大揭秘:不同版本到底有啥区别?大家好!今天咱们来聊聊DeepSeek这个超火的AI模型家族。如果你对人工智能有点兴趣,肯定听说过DeepSeek,但你知道它其实有好几个版本吗?每个版本都有自己的特点和适用场景。今天我就带大家好好扒一扒这些版本的区别,帮你搞清楚哪个版本最适合你的需求。1.DeepSeek是什么?首先,简单介绍一下DeepSeek。DeepSeek是一个基于深
- 清华大学DeepSeek PPT第二版深度解读:人工智能前沿技术解析
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立即下载完整课件资料点击此处获取最新版PPT一、DeepSeek课件为何值得关注?清华大学出品的DeepSeek系列教学资源,长期聚焦人工智能领域核心技术。第二版PPT从以下方面实现全面升级:AI前沿技术覆盖:涵盖大模型、深度强化学习等领域最新研究进展工业级实践案例:新增多个企业级项目解决方案案例三维知识框架:从算法原理→代码实现→工程部署的全链路解析下载建议:建议保存至本地,结合源码案例同步学习
- DeepSeek人工智能领域的创新先锋与变革力量
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在科技飞速发展的时代,人工智能(AI)无疑是最具变革性的力量之一。DeepSeek作为人工智能领域的关键参与者,正以其独特的技术路径和创新理念,深刻影响着行业的发展格局。深入解读相关信息,能让我们更全面地认识DeepSeek在人工智能领域的重要贡献、技术优势、发展战略以及其带来的广泛影响。一、DeepSeek的技术突破与创新(一)核心技术成就DeepSeek在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等人
- Prompt工程指南:从入门到精通,手把手教你玩转AI大模型!
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prompt人工智能大模型教程AI大模型开源chatgpt大模型
一、什么是Prompt?Prompt是一种基于人工智能(AI)指令的技术,通过明确而具体的指导语言模型的输出。在提示词工程中,Prompt的定义涵盖了任务、指令和角色三个主要元素,以确保模型生成符合用户需求的文本。任务:Prompt明确而简洁地陈述了用户要求模型生成的内容。这包括在特定应用场景中,用户希望模型完成的任务或生成的文本类型。指令:模型在生成文本时应遵循的指令是Prompt中的关键要素之
- 国内如何快速拿下微软AI-900!?
全球认证考试中心
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微软AI-900认证,全称AzureAIFundamentals是由微软官方最新研发的一项有关人工智能的认证证书。想要获得该证书,需通过AI-900测试或者AI-102。适用于全行业、全学龄人员,考试不设置专业和年龄限制,对人工智能感兴趣即可参加。获得证书能够证明证书持有者在机器学习(ML)、人工智能(AI)基础概念、云技术基础及MicrosoftAzure服务等多方面的掌握程度。此考试的考生应熟
- 深度学习代码分析——自用
肆——
深度学习人工智能笔记
代码来自:https://github.com/ChuHan89/WSSS-Tissue?tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割(WSSS)流程的Stage1训练与测试脚本,核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签,为后续生成伪掩码(Pseudo-Masks)提供基础。代码分为train_phase和test_p
- Python 学习与开发:高效编程技巧与实用案例
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Python学习与开发:高效编程技巧与实用案例Python是现代编程语言中最受欢迎的一种,它以简洁、易读的语法和强大的功能广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等多个领域。无论你是Python新手还是有经验的开发者,掌握一些高效编程技巧和实用案例,能让你的Python开发之旅更加顺畅。1.高效的函数式编程使用列表推导式列表推导式是Python中非常常用的功能,它不仅可以让代码更加简洁,还能提高执
- AI时代,程序员如何提升竞争力:技术与软技能双修炼
源码姑娘
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人工智能技术的迅猛发展正在重塑软件开发行业的格局。从代码生成工具(如GitHubCopilot)到智能调试系统,AI已从辅助工具逐步演变为开发流程中不可或缺的伙伴。然而,这种变革既是机遇也是挑战:程序员若想在这场技术浪潮中保持竞争力,必须实现技术与软技能的双重修炼。本文将从技术深耕、AI工具驾驭、跨学科融合及软技能提升四个维度,探讨程序员的核心竞争力构建路径。一、技术修炼:从工具使用者到领域专家1
- AI大语言模型(LLM):电商行业的搜索革命与未来趋势
搞技术的妹子
人工智能语言模型智能电视
大语言模型:电商行业的搜索革命与未来趋势一、大语言模型在电商搜索中的应用1.提升搜索精准度2.改善搜索召回率3.虚拟购物助手二、大语言模型与生成性AI的结合1.生成性AI:从搜索到对话式购物体验2.提升个性化推荐三、大语言模型的未来展望1.电商与LLM的深度融合2.面临的挑战与机遇随着人工智能的快速发展,电商行业正在经历一场深刻的变革。尤其是在搜索技术方面,大语言模型(LLM)正逐渐成为提升用户体
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C