- AI与脑科学:相互启发,探索智能的本质
Liudef06小白
人工智能人工智能
AI与脑科学:相互启发,探索智能的本质人类大脑的物理组件正被逐个映射为数字模型,而人工智能的“黑箱”中则自发涌现出类人的思维结构,两大前沿领域的碰撞正重塑我们对“智能”的理解。2025年初,东南大学黄广斌教授团队发表了一项开创性研究,提出通过“细胞级别的AI孪生方法”将人脑物理组件转换为数字模型,从理论上证明:不受限制的AI能以任意小误差逼近人脑功能,并在25年内超越人类智能。这项集结了哈佛医学院
- 【深度学习】【入门】Linear和flatten
学习中的阿陈
深度学习人工智能
1.Linear1.Linear的概念Linear层,通常也被称为全连接层,是神经网络中一种经典且基础的层结构。它的核心特点是每一个神经元都与上一层的所有神经元相连接,这种全连接的方式使得信息能够在层与层之间充分传递和整合2.Linear层的作用Linear层在神经网络中主要承担着特征整合与输出映射的重任。在经过卷积、池化等层提取出数据的局部特征后,Linear层能够将这些分散的局部特征进行整合,
- 【NVIDIA-H100】基于 nvidia-smi 数据H100 GPU 功耗异常深度分析与解决方案
清风 001
AI大模型底层建设人工智能gpu算力
目录一、引言二、GPU功耗与温度管理基础逻辑(一)GPU温度调控机制(二)功耗与温度的关联逻辑三、3号H100GPU异常数据深度拆解(一)正常卡与异常卡数据对比(核心指标)(二)异常指标的物理意义四、功耗低的根源分析(多维度拆解)(一)硬件故障维度1.温度传感器故障(GPU核心)2.显存散热模块失效3.供电电路异常(二)软件与驱动维度1.NVIDIA驱动版本兼容性问题2.系统级电源管理策略冲突(三
- 一文就够-InfiniBand 技术全面解析:从原理到实践的通俗易懂指南
清风 001
AI大模型底层建设php开发语言aigpu算力
目录一、基本概念:揭开InfiniBand的神秘面纱1.1什么是InfiniBand?1.2InfiniBand的核心优势1.3InfiniBand与以太网的区别1.4InfiniBand的应用场景二、Nvidia+Mellanox:强强联合重塑高速网络格局2.1收购背景:Nvidia的"网络拼图"2.2Mellanox的技术家底2.3收购后的化学反应:Nvidia如何整合Mellanox2.4对
- SUNDAE-一种称为“光谱剪枝”的技术来优化和压缩3DGS模型
huarzail
3DGS剪枝3d算法
清华大学人工智能产业研究院、伦敦帝国理工学院、北京航空航天大学、北京理工大学、中国科学院大学、香港中文大学(深圳)、中国电信人工智能研究院(TeleAI)EVOL实验室的研究人员联合推出了一种新的3D场景表示方法-SUNDAE,它通过一种称为“光谱剪枝”的技术来优化和压缩3D高斯溅射(3DGaussianSplatting,简称3DGS)模型,同时使用神经网络补偿来保持渲染质量。项目主页:SUND
- 2025年7月-9月广深地区学术会议征稿邀稿 | 2025年7-9月广州学术会议、深圳学术会议参会投稿 | 广深参会 EI 检索会议推荐 | 期待在广东与您相见,共襄学术盛举!
会议名称【点击会议名称查看详情】会议时间会议地点第四届能源与电力系统国际学术会议(ICEEPS2025)2025年7月17-19日广州第七届电子与通信,网络与计算机技术国际学术会议(ECNCT2025)2025年7月18-20日广州2025年人工智能与基础模型国际学术会议(AIFM2025)2025年7月18-20日广州第六届经济管理与大数据应用国际学术会议(ICEMBDA2025)2025年7月
- 魔都AI医疗哪家强?全景揭秘科技创新与未来钱景!
引言上海作为中国科技创新的先锋城市,正在AI医疗领域崭露头角。根据2024年12月的数据,上海拥有34家专注于AI药物研发的公司,占全国预临床研究的60%和临床试验的47%。这些公司利用深度学习、大语言模型(LLM)和计算机视觉等技术,革新药物发现、医疗影像分析和数据治理,推动医疗行业的智能化转型。从全球首个人工智能医院“AgentHospital”到AI驱动的诊断系统,上海的AI医疗生态正在重塑
- MySQL数据表设计 系统的营销功能 期卡功能和次卡功能的设计
系统的营销功能期卡和次卡期卡,特定类型的预付卡或会员卡,用于特定场合或服务领域,是消费者预先支付一定费用以获得一定期限内的服务资格或优惠权益的凭证。次卡,可以多次使用的卡片,通常具有某种特定的功能或权益。期卡(期限卡):计费方式:按时间周期计费,如月卡、季卡、年卡等,通常包含固定次数或不限次数使用权限。适用场景:适合需要长期高频使用的场景,如健身房、游泳馆等。规则示例:地铁年卡可不限
- 2025生成式AI革命:从技术原理到商业应用,一文读懂未来十年的颠覆力量
硅基打工人
AI人工智能开源语言模型经验分享
引言:生成式AI为何成为2025年最火爆的技术话题?2025年,生成式AI(GenerativeAI)已从实验室走向千家万户。无论是刷屏的AI绘画、爆火的虚拟主播,还是医疗领域的蛋白质结构预测,生成式AI正以惊人的速度重塑行业格局。据《2025年人工智能发展报告》显示,全球生成式AI市场规模已突破800亿美元,年增长率达45%。与此同时,OpenAI的GPT-5、谷歌的GeminiUltra等大模
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TY-2025
深度学习深度学习人工智能
5.张量索引操作(1)索引操作行列索引列表索引print(data[[0,2],[1,2]])#返回(0,1),(2,2)两个位置的元素print(data[[[0],[1]],[1,2]])#返回0,1行的1,2列共4个元素范围索引print(data[:3,:2])#前3行前2列数据print(data[2:,:2])#第2行到最后的前2列数据布尔索引tensor([[0,7,6,5,9],[
- LLM探索的时代
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/当前的大语言模型,是过去三十年人类在互联网上自由发布海量文本内容的意外副产品。IlyaS
- 2025 年使用大模型进行软件工程:现实检验
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- “猫攻击”揭示推理模型脆弱性,凸显上下文工程的重要性
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- Google AI 刚刚开源 MCP 数据库工具箱,让 AI 代理安全高效地查询数据库
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- Python 领域 vllm 安装与环境配置全攻略
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Python领域vllm安装与环境配置全攻略关键词:Python、vllm、安装、环境配置、深度学习摘要:本文围绕Python领域中vllm的安装与环境配置展开,全面且深入地介绍了vllm的相关知识。首先阐述了背景信息,包括目的范围、预期读者、文档结构和术语表。接着详细讲解了vllm的核心概念与联系,分析其核心算法原理并给出具体操作步骤,还引入了相关数学模型和公式进行说明。通过项目实战,提供代码实
- 语义分割模型的轻量化与准确率提升研究
pk_xz123456
仿真模型深度学习算法transformer深度学习人工智能算法数据结构
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一,它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展,语义分割模型在多个领域得到了广泛应用,如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而,现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战:模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上,以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
- AIGC领域AI作画:在数字雕塑中的应用实践
AI原生应用开发
AI原生应用开发AIGCAI作画ai
AIGC领域AI作画:在数字雕塑中的应用实践关键词:AIGC、AI作画、数字雕塑、生成对抗网络、3D建模、艺术创作、深度学习摘要:本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在数字雕塑领域的创新应用。我们将从技术原理、算法实现到实际案例,全面解析AI如何赋能传统数字雕塑创作流程。文章首先介绍AIGC在艺术创作中的背景和发展现状,然后详细讲解核心算法原理和数学模型,接着通过实际项目案例展示AI作画
- 阿里也出手了!十分钟接入Spring Cloud Alibaba AI 体验JAVA微服务AI人工智能,可接通义千问等模型,
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十分钟学会JavaAI人工智能java微服务
什么是SpringAISpringAI是从著名的Python项目LangChain和LlamaIndex中汲取灵感,它不是这些项目的直接移植,它的成立信念是,「下一波生成式人工智能应用程序将不仅适用于Python开发人员,而且将在许多编程语言中无处不在」。我们可以从SpringAI的官网描述中,总结出SpringAI的几个核心的关键词:提供抽象能力简化AI应用的开发模型与向量支持AI集成与自动配置
- 【AI与数据管理】基于AI大模型的企业元数据管理方案
暴躁小师兄数据学院
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基于AI大模型的元数据关键解决方案元数据(metadata)是描述数据的数据,例如数据的来源、结构、类型和质量信息。它在数据管理、分析和应用中至关重要。随着人工智能(AI)大模型(如基于Transformer的模型)的发展,这些模型凭借其强大的自然语言处理、模式识别和生成能力,为元数据处理提供了高效、自动化的解决方案。下面,我将逐步解释基于AI大模型的元数据关键解决方案,帮助您理解核心方法、挑战和
- 【人工智能之大模型】思维链(Chain of Thought,CoT) 在大模型中是如何引导模型逐步推理的?
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【人工智能之大模型】思维链(ChainofThought,CoT)在大模型中是如何引导模型逐步推理的?【人工智能之大模型】思维链(ChainofThought,CoT)在大模型中是如何引导模型逐步推理的?文章目录【人工智能之大模型】思维链(ChainofThought,CoT)在大模型中是如何引导模型逐步推理的?前言思维链(CoT)在大模型中的应用示例示例任务:应用思维链提示:模型输出:分析:思维
- 什么是智能体(Agent)?
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大模型相关人工智能Agent大模型
目录前言一、大语言模型1.什么是大语言模型?2.应用领域二、什么是Agent三、Agent核心特点1.感知能力2.规划能力3.行动能力4.记忆能力总结前言目前智能体市场正处于快速发展阶段,呈现出市场规模增长迅猛、应用领域广泛、竞争格局多元化等特点。基于此,让我们一起来学习一下何为智能体。一、大语言模型1.什么是大语言模型?大语言模型是一种采用大量数据进行训练的人工智能模型,主要用于理解和生成自然语
- Python深度学习实践:建立端到端的自动驾驶系统
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python深度学习实践:建立端到端的自动驾驶系统1.背景介绍自动驾驶系统是当今科技领域最具挑战性和前景的应用之一。它融合了计算机视觉、深度学习、规划与控制等多个领域的先进技术,旨在实现车辆的自主感知、决策和操控。随着人工智能技术的不断发展,越来越多的公司和研究机构投入了大量资源来开发自动驾驶系统。Python作为一种高效、易学且开源的编程语言,在这一领域扮演着重要角色。本文将探讨如何利用Pyth
- AIGC空间智能在服装设计领域的颠覆性变革
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AIGC空间智能在服装设计领域的颠覆性变革关键词:AIGC、空间智能、服装设计、数字孪生、生成式AI、3D人体建模、智能设计系统摘要:本文深入探讨AIGC(人工智能生成内容)与空间智能技术在服装设计领域的融合创新,揭示其如何通过三维人体建模、场景模拟、智能生成算法重构传统设计流程。从技术原理层解析空间智能的核心模块,结合生成对抗网络(GAN)、Transformer模型等前沿算法,展示从创意生成到
- 【分享】打造Win10流畅稳定兼容+自动还原系统
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系统alan兼容稳定电脑游戏娱乐运维
=======win10稳定兼容,无闪退==========本人特分享给游戏闪退、辅助闪退,双进程,系统延迟、卡,游戏FPS不稳定的可参考:1、前提硬盘参考:》硬盘建议使用SSD固态全新的,旧的在使用过程中可能会造成系统蓝屏、黑屏、系统延迟不流畅等情况。(旧的指,使用时间在15年以上的,固态或机械盘)*我个人偏爱sata接口的。推荐西部或闪迪的。经济紧张的可试试长城(品质待看,他主要是做电源的。硬
- 编程效率的飞跃、创新驱动的测试与行业应用的新篇章
###引言 在人工智能技术飞速发展的今天,AI工具、大模型及行业应用正在深刻改变着开发者的工作模式与各领域的发展格局。从智能编码助手到自动化测试平台,从大模型落地实践到垂直行业解决方案,AI正成为提升效率、驱动创新的核心引擎。本文将围绕“AI技术如何重塑你的工作与行业”这一主题,探讨AI工具、AI编程、AI测试以及AI行业应用和大模型落地等方面的影响。 ###一、AI工具重塑开发工作 #
- 中电金信 :十问高质量数据集:金融大模型价值重塑有“据”可循
2025年,随着大模型在金融领域的深度应用,高质量数据集已逐渐成为决定模型性能的“基石”。面对数据要素价值释放的关键机遇期,国家政策不断深入推进:2月,国务院国资委启动“AI+”专项行动,着力攻克数据难题;5月,数字中国峰会发布了首批30项央企AI高质量数据集成果;6月,在央国企金融领域人工智能高质量数据集工作推进会上,14家企业共同签署了“央国企金融数据产业共同体倡议书”,旨在推动人工智能与数据
- 毕业论文 | 人工智能侵权责任法律问题研究——以无人驾驶汽车为例
北斗猿
毕业论文设计人工智能无人驾驶法律侵权责任法民法典
===========================================github:https://github.com/MichaelBeechanCSDN:https://blog.csdn.net/u011344545===========================================人工智能侵权责任法律问题研究——以无人驾驶汽车为例目录摘要一、绪论(一)课
- 人工智能发展简史——未来是属于AI人工智能的。
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ChatGPTAI人工智能与大数据人工智能
目录人工智能发展简史第一章:起步期-20世纪50年代及以前1.1计算机象棋博弈(Programmingacomputerforplayingchess)1.2图灵测试(TuringTest)1.3达特茅斯学院人工智能夏季研讨会(DartmouthSummerResearchConferenceonArtificialIntelligence)1.4感知机(Perceptrons)第二章:第一次浪潮
- 算法化资本——智能投顾技术重构金融生态的深度解析
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人工智能科普人工智能科普
金融市场的数字化进程正经历着本质性跃迁。当传统交易大厅的开放式喊价被服务器集群的低频嗡鸣取代,当投资决策从人类直觉转向概率矩阵计算,一场由人工智能驱动的资本范式革命已悄然降临。智能投顾作为这场变革的核心载体,其技术架构不仅重塑财富管理的运作逻辑,更在认知层面挑战着金融市场的存在根基。理解这场变革的深度与广度,需要穿透技术表象,审视算法与资本结合引发的复杂生态嬗变。智能投顾系统的技术支柱建立于三重认
- Python 爬虫实战:Selenium 爬取豆瓣相册(图片分类 + 标签提取)
西攻城狮北
python爬虫selenium
一、引言豆瓣作为国内知名的社区平台,其相册功能允许用户上传和分享各类图片,涵盖电影海报、音乐专辑、生活记录等多个领域。这些图片数据对于了解用户兴趣、进行内容推荐和市场调研具有重要价值。然而,豆瓣对直接的数据访问设定了诸多限制,因此,本文将介绍如何通过Python爬虫技术结合Selenium自动化工具,合法高效地爬取豆瓣相册图片,并运用深度学习技术实现图片分类和标签提取。二、开发环境搭建(一)编程语
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p