- Python机器学习实战:人脸识别技术的实现和挑战
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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机器学习实战:人脸识别技术的实现和挑战作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:人脸识别技术,模型训练,多人识别,动态人脸检测,应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的进步和互联网的普及,人脸识别技术因其在安全验证、生物特征识别、智能监控等多个领域的广泛应用而迅速崛起。从传统的门禁系统到现代的人脸支付、社交媒体的自动登
- 深度学习:基础原理与实践
阿尔法星球
深度学习python人工智能
1.深度学习概述1.1定义与发展历程深度学习是机器学习的一个分支,它基于人工神经网络的学习算法,特别是那些具有多层(深层)结构的网络。深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征,而不需要人为设计特征提取算法。定义:深度学习可以定义为使用深层神经网络进行学习的过程,这些网络由多个非线性的变换组成,能够学习数据的多层次表示。发展历程:深度学习的起源可以追溯到1943年WarrenSturgisMc
- 什么是MOE架构?哪些大模型使用了MOE?
明哲AI
AIGC架构人工智能大模型MOE
在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的规模越来越大,参数量动辄上千亿甚至万亿。然而,更大的模型往往意味着更高的计算成本和更多的资源消耗。混合专家模型(MixtureofExperts,简称MoE)作为一种创新的架构设计,为解决这一难题提供了一个优雅的解决方案。什么是混合专家模型?想象一下,如果把一个大语言模型比作一所综合性大学,传统的模型就像是让所有教授(参数)都参与每一次教学活动。而M
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(三):“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理
GoAI
自然语言处理NLP深入浅出AI深入浅出LLM深度学习LLM人工智能大模型
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接【书生·
- 某验第四代滑块逆向快速破解
码王吴彦祖
JS逆向实战js逆向node.js加密
本期地址如下,使用base64解码获得网址aHR0cHM6Ly9ndDQuZ2VldGVzdC5jb20v前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站破解某验,某盾已经是司空见惯的事情了,网上也有很多资料查阅,但是大多数都是繁琐、冗长,本文以最直接快速理解的方法讲解,稍微认真一点看完文章,你至少能在半个小时内完成破解本文大致步骤如下:找到加密位置
- 新春特辑:人工智能专题大复盘
互联互通社区
人工智能大数据区块链python编程语言
播洒一年的阳光,收获一路的辉煌;挥洒一年的汗水,绽放一路的明媚;付出一年的辛苦,装点一路的幸福;感谢一年的努力,创造一路的奇迹。新的一年,愿与你再扬帆济海,创造美好精彩!人工智能:人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟
- 详解大模型微调数据集构建方法(持续更新)
herosunly
大模型微调数据集构建方法
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法,希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录
- 【新春特辑】2025年1月科技浪潮中的AI最新时事与科技趋势
我的青春不太冷
科技最新时事AI大爆炸学习
2025年1月科技浪潮中的AI最新时事与科技趋势一、AI科技时事人工智能代理(AIAgent)的发展最新进展:人工智能代理正逐步成为科技领域的新热点。这些代理能够自主执行特定任务,如管理日程、回复邮件等。然而,它们仍面临可靠性、可访问性和安全性等方面的挑战。随着技术的不断进步,这些挑战有望逐步得到解决。未来展望:未来,AI代理将更加智能化,能够更好地理解用户需求并提供个性化服务。同时,它们也将成为
- 从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距
herosunly
大模型systempromptgpt4claudekimiChatGLM4
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了从SystemPrompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM
- 计算机视觉:解锁智能时代的钥匙与实战案例
我的运维人生
计算机视觉人工智能运维开发技术共享
计算机视觉:解锁智能时代的钥匙与实战案例在人工智能的浩瀚星空中,计算机视觉无疑是最为璀璨的星辰之一。它不仅让机器拥有了“看”的能力,更是推动了自动驾驶、安防监控、医疗影像分析、智能制造等多个领域的革新。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、最新进展,并通过一个具体的代码案例,展示如何在实际项目中应用这些技术。一、计算机视觉概述计算机视觉,简而言之,是指让计算机系统从数字图像或视频中提取有用信息的过程
- 人工智能导论--第1章-知识点与学习笔记
想拿高薪的韭菜
人工智能学习笔记
请根据教材内容,完成进行下面的作业任务。必须包含有教材的具体内容,不能是生成式AI系统的生成内容。参考教材1.1节的内容介绍,谈谈你对“智能”的认识。思维能力是智能的重要特征之一,结合教材1.1.2节内容,从思维的定义、分类及其特点等角度,阐述思维的含义。参考教材1.1.3节的内容介绍,名词解析“人工智能”。参考教材1.2节的内容介绍,介绍人工智能的发展简史。参考教材1.3节的内容介绍,人工智能作
- Python从0到100(八十一):神经网络-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率
是Dream呀
python神经网络开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 老玩童:互联网智慧助老平台——科技赋能银发族,开启智慧养老新生活
IT源码大师
科技生活
详细描述:1.引言随着全球老龄化社会的加速到来,老年人的生活质量和社会参与度成为社会关注的焦点。传统的养老服务模式往往存在资源不足、服务单一、效率低下等问题,难以满足老年人日益增长的多样化需求。基于互联网技术的智慧助老平台“老玩童”,通过整合物联网、大数据、人工智能等先进技术,构建了一个全方位、智能化、个性化的助老服务体系,为老年人及其家庭提供了全新的解决方案。本文将深入探讨这一平台的核心理念、技
- 什么是ROS2
听风胖耗子
机器人
ROS是机器人操作系统的简称,它本身并不是一个操作系统,而是可以安装在现在已有的操作系统(Linux、Windows、Mac)上的一组用于构建机器人应用程序的软件库和工具集。ROS包括两个版本ROS1和ROS2,ROS1是在2007年由斯坦福大学人工智能实验室与机器人技术公司WillowGarage为了个人机器人项目的合作而开发的,2008年后由WillowGarage来进行推动,目前由开源机器人
- 从零开始大模型开发与微调:汉字拼音数据集处理
AGI大模型与大数据研究院
大数据AI人工智能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
从零开始大模型开发与微调:汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一项基础且重要的研究方向。随着深度学习技术的飞速发展,大规模语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在NLP领域取得了显著的成果。然而,LLM的训练与微调过程往往需要海量的文本数据,而这些数据通常以自然语言形式存在,难以直接用于模型训练。因此,如何从自然语言数据中提取结构
- 本地部署LLM工具大比拼:谁才是你的智能之选?
Python_金钱豹
microsoftocr人工智能cnntransformer分类
在人工智能的浪潮中,本地部署LLM工具为我们开启了个性化智能交互的新大门。今天,就带大家深入对比几款热门的本地部署LLM工具:ollama、Llamafile、jan、LLaMa.cpp、GPT4All、LMStudio,从多个关键角度剖析它们的特点与优势,助你挑选出最契合自身需求的智能伙伴。一、安装使用便捷性大排名1.ollama:轻松上手的智能先锋ollama的安装便捷性堪称一流。只需一条简单
- python cv2 matchtemplate_机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配(单目标匹配和多目标匹配)1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMa...
weixin_39621044
pythoncv2matchtemplate
1.cv2.matchTemplate(src,template,method)#用于进行模板匹配参数说明:src目标图像,template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标2.min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(ret)#找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x,y)的位置参数说明:min_val,max_val,min_lo
- 机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔)
weixin_33908217
人工智能python
拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi)),获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思:1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码:第一步:读入图片第二步:进行样本的下采样第三步:进行样本的上采样第四步:原始图片-变化后的图片importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('AM.png')#
- 一张图看懂AI技术架构!开发、训练、部署全链路深度解析!
和老莫一起学AI
人工智能数据挖掘学习llamaai大模型程序员
人工智能(AI)技术的快速发展,使得企业在AI模型的开发、训练、部署和运维过程中面临前所未有的复杂性。从数据管理、模型训练到应用落地,再到算力调度和智能运维,一个完整的AI架构需要涵盖多个层面,确保AI技术能够高效、稳定地运行。本文将基于AI技术架构全景图,深入剖析AI的开发工具、AI平台、算力与框架、智能运维四大核心部分,帮助大家系统性地理解AI全生命周期管理。一、AI开发工具:赋能高效开发,提
- Forbes:2025年人工智能发展前瞻
人工智能学家
人工智能百度
来源:科技世代千高原克雷格·S·史密斯CraigS.Smith2025年1月7日技术发展速度飞快,转眼间,星辰延伸成星线,我们今天所处的位置与几天前相去甚远。越来越难以预测明天我们会身在何处。有一点是明确的:我们正在进入通用人工智能(AGI)领域,超级人工智能(ASI)现在似乎触手可及。无论如何定义,AGI不会突然出现;它会不断发展,我们已经看到了它逐渐展开的迹象。AGI的曙光AGI一直以来都是我
- 数字化转型导师坚鹏:AI大模型DEEPSEEK重构人工智能格局的里程碑
银行数字化转型导师坚鹏
人工智能重构DEEPSEEKAI
数字化转型导师坚鹏:AI大模型DEEPSEEK重构人工智能格局的里程碑在人工智能领域迅猛发展的浪潮中,每一次重大技术突破都犹如一颗投入平静湖面的巨石,激起千层浪。DEEPSEEK的发布,无疑是近期人工智能领域最受瞩目的事件之一。凭借其独特的技术优势和创新理念,DEEPSEEK迅速在全球人工智能舞台上崭露头角,对现有的人工智能格局产生了多维度、深层次的影响。一、技术突破:从"追赶者"到"规则制定者"
- 决策树ID3算法
小波LFZZB
算法决策树机器学习数据挖掘sklearn
决策树决策树概念决策树,一种基于规则的机器学习方法,主要用于分类和回归,常用作机器学习中的预测模型。树形结构图,树中每个节点表示某个对象,每个分叉路径代表的某个可能的属性值,每个叶结点对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点
- 监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景
BugNest
AI学习ai机器学习人工智能
在机器学习中,监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式,它们各自具有独特的特点和应用场景。以下是对这三种学习方法的详细对比和总结:监督学习(SupervisedLearning)特点:数据标注:训练数据包含明确的输入特征和对应的标签(目标输出)。学习方式:模型通过学习输入特征和标签之间的关系来进行训练,这种关系通常表现为一个映射函数。预测能力:一旦训练完成,模型能够对新的、未见过的输入数
- AI在虚拟试衣中的应用:革新在线购物体验
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI在虚拟试衣中的应用:革新在线购物体验关键词:虚拟试衣,增强现实,在线购物,深度学习,图像识别,人工智能,用户交互1.背景介绍1.1问题由来随着电子商务的迅猛发展,在线购物已经成为人们日常生活的一部分。然而,由于无法亲身试穿,在线购物体验在满足用户个性化需求方面仍存在诸多不足。传统的网页图片展示和文字描述难以真实传达衣物的质地、颜色和尺寸。因此,虚拟试衣技术应运而生,成为电商平台上提升用户体验的
- 柳暗花明又一村:Seq2Seq编码器解码器架构
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域,自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。从机器翻译到文本摘要,从对话系统到问答机器人,Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎,难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起,Seq2Seq架构为
- python(scikit-learn)实现k均值聚类算法
嘿哈哈哈哈哈哈
机器学习聚类python算法机器学习人工智能
k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[0,2],[0,0],[1,0],[5,0],[5,2]])#计算k均值聚类kmeans=KMeans(n_
- 《C++ 赋能 K-Means 聚类算法:开启智能数据分类之旅》
c++c#
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中,数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段,正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法,作为数据聚类领域的经典之作,以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时,会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合,能够为数据处理与
- 《解锁AI黑科技:数据分类聚类与可视化》
程序猿阿伟
人工智能科技分类
在当今数字化时代,数据如潮水般涌来,如何从海量数据中提取有价值的信息,成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能(AI)技术的崛起,为解决这一难题提供了强大的工具。其中,能够实现数据分类与聚类,并以可视化形式展现的AI技术,正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。数据分类与聚类:AI的核心技能数据分类是将数据划分到预先定义好的类别中,就像把图书馆里的书籍按照不同学科分类摆放,方便读者查找。比如在垃圾
- Scikit-Learn K均值聚类
对许
#Python#人工智能与机器学习scikit-learn聚类机器学习
Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验(寻找最佳K)2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值(K-Means)是一种聚类算法,属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下:1.1、K均值
- 数据挖掘常用算法优缺点分析
天波烟客00
数据挖掘数据挖掘机器学习
领取机器学习视频教程:http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类,回归,聚类,推荐,图像识别等。在实际应用中,一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差:描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距,偏差越大,越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差:描述的是预测值的变化范围、离散程度
- java观察者模式
3213213333332132
java设计模式游戏观察者模式
观察者模式——顾名思义,就是一个对象观察另一个对象,当被观察的对象发生变化时,观察者也会跟着变化。
在日常中,我们配java环境变量时,设置一个JAVAHOME变量,这就是被观察者,使用了JAVAHOME变量的对象都是观察者,一旦JAVAHOME的路径改动,其他的也会跟着改动。
这样的例子很多,我想用小时候玩的老鹰捉小鸡游戏来简单的描绘观察者模式。
老鹰会变成观察者,母鸡和小鸡是
- TFS RESTful API 模拟上传测试
ronin47
TFS RESTful API 模拟上传测试。
细节参看这里:https://github.com/alibaba/nginx-tfs/blob/master/TFS_RESTful_API.markdown
模拟POST上传一个图片:
curl --data-binary @/opt/tfs.png http
- PHP常用设计模式单例, 工厂, 观察者, 责任链, 装饰, 策略,适配,桥接模式
dcj3sjt126com
设计模式PHP
// 多态, 在JAVA中是这样用的, 其实在PHP当中可以自然消除, 因为参数是动态的, 你传什么过来都可以, 不限制类型, 直接调用类的方法
abstract class Tiger {
public abstract function climb();
}
class XTiger extends Tiger {
public function climb()
- hibernate
171815164
Hibernate
main,save
Configuration conf =new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session sess=sf.openSession();
Transaction tx=sess.beginTransaction();
News a=new
- Ant实例分析
g21121
ant
下面是一个Ant构建文件的实例,通过这个实例我们可以很清楚的理顺构建一个项目的顺序及依赖关系,从而编写出更加合理的构建文件。
下面是build.xml的代码:
<?xml version="1
- [简单]工作记录_接口返回405原因
53873039oycg
工作
最近调接口时候一直报错,错误信息是:
responseCode:405
responseMsg:Method Not Allowed
接口请求方式Post.
- 关于java.lang.ClassNotFoundException 和 java.lang.NoClassDefFoundError 的区别
程序员是怎么炼成的
真正完成类的加载工作是通过调用 defineClass来实现的;
而启动类的加载过程是通过调用 loadClass来实现的;
就是类加载器分为加载和定义
protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundExcept
- JDBC学习笔记-JDBC详细的操作流程
aijuans
jdbc
所有的JDBC应用程序都具有下面的基本流程: 1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接。 2、执行SQL语句。 3、处理结果。 4、从数据库断开连接释放资源。
下面我们就来仔细看一看每一个步骤:
其实按照上面所说每个阶段都可得单独拿出来写成一个独立的类方法文件。共别的应用来调用。
1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接:
Html代码
St
- rome创建rss
antonyup_2006
tomcatcmsxmlstrutsOpera
引用
1.RSS标准
RSS标准比较混乱,主要有以下3个系列
RSS 0.9x / 2.0 : RSS技术诞生于1999年的网景公司(Netscape),其发布了一个0.9版本的规范。2001年,RSS技术标准的发展工作被Userland Software公司的戴夫 温那(Dave Winer)所接手。陆续发布了0.9x的系列版本。当W3C小组发布RSS 1.0后,Dave W
- html表格和表单基础
百合不是茶
html表格表单meta锚点
第一次用html来写东西,感觉压力山大,每次看见别人发的都是比较牛逼的 再看看自己什么都还不会,
html是一种标记语言,其实很简单都是固定的格式
_----------------------------------------表格和表单
表格是html的重要组成部分,表格用在body里面的
主要用法如下;
<table>
&
- ibatis如何传入完整的sql语句
bijian1013
javasqlibatis
ibatis如何传入完整的sql语句?进一步说,String str ="select * from test_table",我想把str传入ibatis中执行,是传递整条sql语句。
解决办法:
<
- 精通Oracle10编程SQL(14)开发动态SQL
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发动态SQL
*/
--使用EXECUTE IMMEDIATE处理DDL操作
CREATE OR REPLACE PROCEDURE drop_table(table_name varchar2)
is
sql_statement varchar2(100);
begin
sql_statement:='DROP TABLE '||table_name;
- 【Linux命令】Linux工作中常用命令
bit1129
linux命令
不断的总结工作中常用的Linux命令
1.查看端口被哪个进程占用
通过这个命令可以得到占用8085端口的进程号,然后通过ps -ef|grep 进程号得到进程的详细信息
netstat -anp | grep 8085
察看进程ID对应的进程占用的端口号
netstat -anp | grep 进程ID
&
- 优秀网站和文档收集
白糖_
网站
集成 Flex, Spring, Hibernate 构建应用程序
性能测试工具-JMeter
Hmtl5-IOCN网站
Oracle精简版教程网站
鸟哥的linux私房菜
Jetty中文文档
50个jquery必备代码片段
swfobject.js检测flash版本号工具
- angular.extend
boyitech
AngularJSangular.extendAngularJS API
angular.extend 复制src对象中的属性去dst对象中. 支持多个src对象. 如果你不想改变一个对象,你可以把dst设为空对象{}: var object = angular.extend({}, object1, object2). 注意: angular.extend不支持递归复制. 使用方法: angular.extend(dst, src); 参数:
- java-谷歌面试题-设计方便提取中数的数据结构
bylijinnan
java
网上找了一下这道题的解答,但都是提供思路,没有提供具体实现。其中使用大小堆这个思路看似简单,但实现起来要考虑很多。
以下分别用排序数组和大小堆来实现。
使用大小堆:
import java.util.Arrays;
public class MedianInHeap {
/**
* 题目:设计方便提取中数的数据结构
* 设计一个数据结构,其中包含两个函数,1.插
- ajaxFileUpload 针对 ie jquery 1.7+不能使用问题修复版本
Chen.H
ajaxFileUploadie6ie7ie8ie9
jQuery.extend({
handleError: function( s, xhr, status, e ) {
// If a local callback was specified, fire it
if ( s.error ) {
s.error.call( s.context || s, xhr, status, e );
}
- [机器人制造原则]机器人的电池和存储器必须可以替换
comsci
制造
机器人的身体随时随地可能被外来力量所破坏,但是如果机器人的存储器和电池可以更换,那么这个机器人的思维和记忆力就可以保存下来,即使身体受到伤害,在把存储器取下来安装到一个新的身体上之后,原有的性格和能力都可以继续维持.....
另外,如果一
- Oracle Multitable INSERT 的用法
daizj
oracle
转载Oracle笔记-Multitable INSERT 的用法
http://blog.chinaunix.net/uid-8504518-id-3310531.html
一、Insert基础用法
语法:
Insert Into 表名 (字段1,字段2,字段3...)
Values (值1,
- 专访黑客历史学家George Dyson
datamachine
on
20世纪最具威力的两项发明——核弹和计算机出自同一时代、同一群年青人。可是,与大名鼎鼎的曼哈顿计划(第二次世界大战中美国原子弹研究计划)相 比,计算机的起源显得默默无闻。出身计算机世家的历史学家George Dyson在其新书《图灵大教堂》(Turing’s Cathedral)中讲述了阿兰·图灵、约翰·冯·诺依曼等一帮子天才小子创造计算机及预见计算机未来
- 小学6年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
always 总是
rice 水稻,米饭
before 在...之前
live 生活,居住
usual 通常的
early 早的
begin 开始
month 月份
year 年
last 最后的
east 东方的
high 高的
far 远的
window 窗户
world 世界
than 比...更
- 在线IT教育和在线IT高端教育
dcj3sjt126com
教育
codecademy
http://www.codecademy.com codeschool
https://www.codeschool.com teamtreehouse
http://teamtreehouse.com lynda
http://www.lynda.com/ Coursera
https://www.coursera.
- Struts2 xml校验框架所定义的校验文件
蕃薯耀
Struts2 xml校验Struts2 xml校验框架Struts2校验
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 15:54:59 星期六
http://fa
- mac下安装rar和unrar命令
hanqunfeng
mac
1.下载:http://www.rarlab.com/download.htm 选择
RAR 5.21 for Mac OS X 2.解压下载后的文件 tar -zxvf rarosx-5.2.1.tar 3.cd rar sudo install -c -o $USER unrar /bin #输入当前用户登录密码 sudo install -c -o $USER rar
- 三种将list转换为map的方法
jackyrong
list
在本文中,介绍三种将list转换为map的方法:
1) 传统方法
假设有某个类如下
class Movie {
private Integer rank;
private String description;
public Movie(Integer rank, String des
- 年轻程序员需要学习的5大经验
lampcy
工作PHP程序员
在过去的7年半时间里,我带过的软件实习生超过一打,也看到过数以百计的学生和毕业生的档案。我发现很多事情他们都需要学习。或许你会说,我说的不就是某种特定的技术、算法、数学,或者其他特定形式的知识吗?没错,这的确是需要学习的,但却并不是最重要的事情。他们需要学习的最重要的东西是“自我规范”。这些规范就是:尽可能地写出最简洁的代码;如果代码后期会因为改动而变得凌乱不堪就得重构;尽量删除没用的代码,并添加
- 评“女孩遭野蛮引产致终身不育 60万赔偿款1分未得”医腐深入骨髓
nannan408
先来看南方网的一则报道:
再正常不过的结婚、生子,对于29岁的郑畅来说,却是一个永远也无法实现的梦想。从2010年到2015年,从24岁到29岁,一张张新旧不一的诊断书记录了她病情的同时,也清晰地记下了她人生的悲哀。
粗暴手术让人发寒
2010年7月,在酒店做服务员的郑畅发现自己怀孕了,可男朋友却联系不上。在没有和家人商量的情况下,她决定堕胎。
12月5日,
- 使用jQuery为input输入框绑定回车键事件 VS 为a标签绑定click事件
Everyday都不同
jspinput回车键绑定clickenter
假设如题所示的事件为同一个,必须先把该js函数抽离出来,该函数定义了监听的处理:
function search() {
//监听函数略......
}
为input框绑定回车事件,当用户在文本框中输入搜索关键字时,按回车键,即可触发search():
//回车绑定
$(".search").keydown(fun
- EXT学习记录
tntxia
ext
1. 准备
(1) 官网:http://www.sencha.com/
里面有源代码和API文档下载。
EXT的域名已经从www.extjs.com改成了www.sencha.com ,但extjs这个域名会自动转到sencha上。
(2)帮助文档:
想要查看EXT的官方文档的话,可以去这里h
- mybatis3的mapper文件报Referenced file contains errors
xingguangsixian
mybatis
最近使用mybatis.3.1.0时无意中碰到一个问题:
The errors below were detected when validating the file "mybatis-3-mapper.dtd" via the file "account-mapper.xml". In most cases these errors can be d