- 饿了么算法工程师-AIGC岗内推
飞300
AIGC业界资讯
1、紧跟业界最新自然语言处理技术动态,深入研发并努力创新,特别是在LLM、多模态理解和LLMAgent领域。2、基于大型语言模型开展文本生成、自然语言理解以及智能对话系统的研发,提出新颖的算法/模型,并进行实际开发和应用。3、探索多模态数据的结合,包括图像、文本、语音等,以丰富智能系统的理解和交互能力。4、将自然语言处理技术与具体业务场景相结合,考虑业务的特殊性并适配业务需求。参与到具体的NLP相
- 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
- 自然语言处理系列(5)——情感分析的原理与实战
DoYangTan
自然语言处理人工智能
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
- transformer中seq_len参数的设置
yuweififi
transformer深度学习人工智能
在Transformer模型中,seq_len(序列长度)是一个关键的超参数,下面从不同方面详细介绍它的具体含义和作用:一、基本定义seq_len表示输入到Transformer模型中的序列所允许的最大长度。在自然语言处理任务里,文本会被拆分成一个个的单词、子词或者字符,这些元素构成了一个序列。seq_len就是对这个序列中元素数量的上限规定,它决定了模型输入和输出的维度。二、具体使用输入处理文本
- pytorch基础 nn.embedding
yuweififi
pytorch人工智能nlp
nn.Embedding是PyTorch中的一个模块,用于创建嵌入层(embeddinglayer),它将离散的索引(例如词汇表中的单词索引)映射为固定大小的稠密向量。这是许多NLP模型(包括Transformer)中的基本组件。示例用法:importtorchimporttorch.nnasnn#定义一个嵌入层vocab_size=10000#词汇表大小embedding_dim=512#嵌入向
- Apache Lucene 详解及示例
微笑听雨。
java进阶教程apachelucenejava全文检索
ApacheLucene详解及示例1.简介ApacheLucene是一个开源的高性能全文搜索引擎库,广泛应用于构建各种搜索系统和信息检索应用。Lucene提供了丰富的API来进行索引和搜索,支持高效的文本处理和查询。本文将深入解析Lucene的核心概念和主要功能,并通过示例代码演示其使用方法。2.核心概念2.1倒排索引倒排索引(InvertedIndex)是Lucene的核心数据结构。它将文档中的
- 【LangChain编程:从入门到实践】实现多模态代理
AI天才研究院
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AI大模型应用入门实战与进阶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
【LangChain编程:从入门到实践】实现多模态代理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:LangChain编程,多模态代理,自然语言处理,多媒体数据融合,复杂任务解决能力1.背景介绍1.1大背景与问题的提出随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大模型在自然语言处理领域的突破,如通义千问、通义万相、阿里云通义大模型等,我们正迎来一个全
- Linux 查看端口占用命令
酒酿小圆子~
linux运维服务器
文章目录1、lsof-i:端口号2、netstat命令2.1netstat-tunlp命令2.2netstat-anp命令1、lsof-i:端口号用于查看某一端口的占用情况,比如查看5000端口使用情况:sudolsof-i:5000注意:这里最好使用sudo开启管理员权限,未开启管理员权限时,可能会检测不到相关进程。(并非所有进程都能被检测到,所有非本用户的进程信息将不会显示,如果想看到所有信息
- Empowering LLMs with Logical Reasoning: 从“语言大师”到“逻辑大师”的进化之路
步子哥
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“逻辑是智慧的骨架,而语言是智慧的血肉。让大语言模型(LLMs)既能说会道,又能逻辑严谨,是AI发展的下一座高峰。”开篇:语言模型的“逻辑盲区”近年来,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)任务中取得了令人瞩目的成就。从生成流畅的文章到翻译复杂的句子,这些模型似乎无所不能。然而,当我们试图让它们回答逻辑推理问题时,却发现它们的表现常常令人失望。比如,某顶尖LLM在回答以下问题时出现了自相矛
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RAG(Retriever-AugmentedGeneration)是当前AI领域中频繁使用的技术,结合了信息检索与生成模型,可以大幅提升信息获取与生成内容的准确性和丰富度。本文将通过Weaviate数据库和OpenAI模型结合,展示如何实现在实际项目中的应用。技术背景介绍RAG技术结合了检索式模型(例如Weaviate)和生成式模型(例如OpenAI的GPT-3),能够在大量数据中快速找到相关信
- Azure AI Search Retriever 深度指南
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技术背景介绍AzureAISearch(前称AzureCognitiveSearch)是微软提供的云端搜索服务,为开发者提供了强大的基础设施、API和工具,以扩展性地进行向量、关键词和混合查询的信息检索。AzureAISearchRetriever是一个集成模块,能够从非结构化查询中返回文档。它基于BaseRetriever类,并针对AzureAISearch的2023-11-01稳定RESTAP
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背景介绍DashVector是一个支持高维稠密和稀疏向量的全托管向量数据库服务,支持实时插入和过滤搜索。它能够自动扩展并适应不同的应用需求。这使得DashVector在需要高效处理和搜索向量数据的应用中非常有价值,特别是在自然语言处理和推荐系统等领域。本篇文章将展示如何在LangChain生态系统中利用DashVector。主要内容包括DashVector的安装和配置,以及其作为VectorSto
- 使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理
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在自然语言处理中,文本嵌入是一个重要的技术,它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。在这篇文章中,我们将探讨如何使用HuggingFace的TextEmbeddingsInference(TEI)工具包来部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型。TEI支持高性能提取,包括常用的嵌入模型如FlagEmbedding、Ember、GTE和E5。技术背景介绍文本嵌入在现代NLP任务中起着关键作用,它
- Objective-C实现NLP中文分词(附完整源码)
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Objective-C实现NLP中文分词实现中文分词(NLP中的重要任务之一)在Objective-C中需要处理文本的切分和识别词语边界。尽管Objective-C在自然语言处理(NLP)领域并不常见,但通过合理的算法设计和数据结构,可以实现基本的中文分词功能。本文将介绍如何使用基于字典的最大匹配算法(MaximumMatchingAlgorithm),例如正向最大匹配(ForwardMaximu
- 最全中文对话数据集(不定期更新)
数据猎手小k
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随着人工智能技术的发展,自然语言处理(NLP)领域中的对话系统逐渐成为研究的热点。为了提升对话系统的性能,需要大量的高质量对话数据来训练和优化模型。然而,中文对话数据相对于英文来说较为稀缺,且质量参差不齐,这限制了中文对话系统的发展。因此,构建大规模、高质量的中文对话数据集成为了一个迫切的需求。一、研究意义1、推动中文NLP发展:大规模高质量的中文对话数据集能够为中文自然语言处理领域的研究提供基础
- DeepSeek全栈接入指南:从零到生产环境的深度实践
量子纠缠BUG
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
- 微调 LLM (RLHF + DPO)
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微调LLM(RLHF+DPO)使用强化学习(RL)根据人类反馈微调大语言模型(即RLHF)的方法,以及一种更有效的改进方法(即DPO)。一、GPT-3与InstructGPT2020年,OpenAI发布了GPT-3,这是一种大型语言模型(LLM),只需查看几个示例即可执行任意自然语言处理(NLP)任务。这包括为模型编写巧妙的输入(即提示),使其执行所需的任务(例如翻译、问答和完形填空任务)。尽管G
- 注意力机制(Attention Mechanism)详细分类与介绍
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分类数据挖掘人工智能
注意力机制(AttentionMechanism)是近年来在深度学习中非常流行的一种技术,特别是在自然语言处理(NLP)、计算机视觉等任务中,具有显著的效果。它的核心思想是模仿人类在处理信息时的注意力分配方式,根据不同部分的重要性给予不同的关注程度。1.注意力机制的背景与动机在传统的深度学习模型(如RNN、CNN等)中,信息处理通常是按照固定的规则和结构进行的,模型对输入的各个部分给予相同的关注。
- 用 AI 解决心理健康匹配难题:探索 NLP 在心理咨询领域的应用
AI在心理健康行业的机遇与挑战心理健康行业近年来增长迅速,但仍然面临诸多技术挑战:•精准匹配:如何利用AI/NLP理解用户情绪、需求、心理状态,匹配合适的心理咨询师?•数据隐私:如何在AI分析过程中保障用户数据安全,避免敏感信息泄露?•智能化vs.人性化:如何平衡算法推荐与人工咨询的个性化,避免AI过度干预?这些问题,正是我们当前研究和探索的方向!研究方向:如何用AI进行智能匹配?我们正在研究如何
- 深度学习-自学手册
谁用了尧哥这个昵称
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人工智能机器学习神经网络前馈神经网络:没有回路的反馈神经网络:有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种,长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法,随机–类似SGD一篇神经网络入门BP反向传播,表示很复杂的函数/空间分布从最后一层往前调整参数,反复循环该操作y=a(wx+b)x输入y输出a激活函
- 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的主要应用及核心技术
彬彬侠
自然语言处理NLP自然语言处理
自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。NLP在多个领域有着广泛的应用,并结合了多种先进的技术,包括机器学习(ML)、深度学习(DL)、统计模型以及规则方法。1.自然语言处理的主要应用1.1机器翻译(MachineTranslation,MT)应用场景:在线翻译:GoogleTranslate、DeepL、BaiduTranslate。跨语
- 如何选择AI外呼产品?技术人必看的五大核心指标
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随着AI技术的快速发展,AI外呼产品逐渐成为企业客户沟通与业务拓展的利器。然而,面对市场上琳琅满目的解决方案,如何选择一款真正适合自身业务的AI外呼产品?本文从技术视角出发,结合实际应用场景,总结出五大核心评估指标,助你科学决策。一、技术核心:从算法到落地的关键AI外呼产品的核心能力取决于其底层技术架构,尤其是自然语言处理(NLP)与大模型技术的应用水平。以下是不同技术方案的对比:技术选型建议:•
- 29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空,让机器学习更多的内容程序展示
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习自然语言处理机器学习
importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)
- 使用Google Cloud Vertex AI构建RAG匹配引擎
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技术背景介绍RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合信息检索和生成技术的框架。在GoogleCloudPlatform的VertexAI中,我们可以利用MatchingEngine来快速高效地从大规模的数据集中检索相关文档或上下文。利用预先创建的索引,RAG能够根据用户提供的问题检索到最有用的信息,并辅助生成更精确的回答。核心原理解析RAG匹配引擎在Verte
- 使用HyDE进行高效文档检索:原理与实战
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近年来,信息检索领域取得了长足的进步,其中HypotheticalDocumentEmbeddings(HyDE)方法引人瞩目。本文将深入解析HyDE的核心原理,并通过实际代码演示,展示如何利用HyDE进行高效的文档检索。一、技术背景介绍HyDE,全称HypotheticalDocumentEmbeddings,是一种增强检索的方法。它的核心理念在于,对输入查询生成一个假设文档,将该文档进行嵌入,
- 泛微全面接入DeepSeek大模型,助力组织升级数智化应用场景
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近日,泛微公司旗下所有产品全面接入DeepSeek大模型,借助泛微2024年发布的数智大脑Xiaoe.AI,可快捷方便为客户搭建“DeepSeek大模型+专业小模型+智能体”的数智底座,并可量身定制更安全、高效、国产化的数智化解决方案,助力组织管理与业务、财务一体化数智运营升级。在接入DeepSeek大模型后,泛微将借助DeepSeek强大的自然语言处理、机器学习、推理等能力,显著提升泛微各项产品
- 深度学习的前沿与挑战:从基础到最新进展
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目录引言什么是深度学习?深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)3.生成对抗网络(GAN)4.变分自编码器(VAE)5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理(NLP)3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习(DeepLearning)近年来成为人工智能领域的核心技术之
- 深度学习:从神经网络到智能应用
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深度学习神经网络人工智能机器学习
目录引言一.什么是深度学习?二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播(Backpropagation)三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习(DeepLearning)作为机器学习的一个分支,近年来在人工智能领域取得了革命性的进展。无论是语音识别、图像识别,还是自动驾驶、自然语言处理,深度学习都在推动着技术的发展和行业的变革。那
- 如何利用GPT创作诗歌与短篇故事赚钱
在当今社会,人工智能技术已经广泛应用于各个领域,其中包括创意写作。GenerativePre-trainedTransformer(GPT)作为一种强大的自然语言处理工具,为普通人提供了创作诗歌和短篇故事的新途径,并能够通过这些创作实现赚钱的机会。如何利用GPT进行诗歌和短篇故事创作?生成创作:GPT能够根据输入的提示或主题生成连贯、富有想象力的文本。对于诗歌,你可以给出一些词语或主题,让GPT根
- 【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第八十期】Fri, 1 Mar 2024
hitrjj
LLMNLPPapers人工智能自然语言处理NLPLLM大语言模型
AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Fri,1Mar2024Totally67papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersLooseLIPSSinkShips:AskingQuestionsinBattleshipwithLanguage-InformedProgramSamplingAuthorsGabrielGrand,V
- 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
comsci
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