- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究(中)
林聪木
目标检测YOLO深度学习
目录基于改进YOLOv5的无人机图像实时目标检测4.1引言4.2基于改进YOLOv5的目标检测模型结构4.3消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言5.2基于人在回路的目标检测模型裁剪5.3嵌入式实时目标检测交互软件基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究知识拓展基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的无人机目标检测1.数
- AI算力要变天了?一文搞懂ASIC和GPU
asicgpuai芯片
近期,全球股市的动荡中,ASIC和GPU这两个科技股概念突然变得火热,引起了市场的高度关注。博通作为ASIC的代表,股价一路猛涨,而英伟达作为GPU的代表,股价却一路下跌。这是否意味着AI算力市场即将变天?随着人工智能技术的飞速发展,AI算力的重要性日益凸显。从早期的简单模型训练到如今的大规模语言模型如ChatGPT等的出现,对算力的需求呈爆发式增长。01那什么是ASIC和GPU?ASIC:定制化
- 云智慧:拥抱AI算法驱动的智能运维服务创新引擎
随着信息化、数字化、智能化的加码,企业对人工智能、大数据等技术应用呈现出明显兴趣,海笔研究对国内中型规模企业调研表明,在2020年,54.1%的企业选择购买人工智能类应用,41.9%的企业选择购买大数据及BI类应用,各类产品软件的应用大幅提升了企业信息系统复杂度,以及运维管理难度。业务发展催生服务需求从系统管理者角度出发,信息系统从“单机Excel表格”到“集中式单系统”再到“微服务、云架构”等,
- 算力租赁:人工智能时代的“水电煤”革命——以NVIDIA 4090为例解读下一代算力解决方案
算法工程gpu
引言:当AI算力需求遇上“算力饥渴症”2023年,ChatGPT仅用2个月突破1亿用户,StableDiffusion让普通人秒变艺术家,但背后是单次训练消耗超10万GB内存、千亿级参数的恐怖算力需求。当全球AI企业陷入“算力饥渴症”时,一种名为算力租赁的创新模式正以每年37%的增速(MarketsandMarkets数据)重塑行业格局。本文将深度解析这一革命性服务,并聚焦搭载NVIDIARTX4
- 英伟达开源超强模型Nemotron-70B;OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端
go2coding
AI日报chatgpt
AI新闻英伟达开源超强模型Nemotron-70B摘要:英伟达近日开源了新型AI模型Nemotron-70B,迅速超越GPT-4o和Claude3.5Sonnet,成为AI社区的新宠。该模型在多项基准测试中表现优异,采用混合训练方法和人类反馈强化学习,模型权重已在HuggingFace发布。Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1,且开源数据集加强其训练效果。分析指出,英伟达的策略是
- AI大模型产品经理学习路线,2025最新,从AI产品经理零基础入门到精通,非常详细收藏我这一篇够了!
AGI-杠哥
人工智能产品经理学习语言模型agi自然语言处理
随着人工智能技术的发展,尤其是大模型(LargeModel)的兴起,越来越多的企业开始重视这一领域的投入。作为大模型产品经理,你需要具备一系列跨学科的知识和技能,以便有效地推动产品的开发、优化和市场化。以下是一份详细的大模型产品经理学习路线,旨在帮助你构建所需的知识体系,从零基础到精通。一、基础知识阶段1.计算机科学基础数据结构与算法:理解基本的数据结构(如数组、链表、树、图等)和常用算法(如排序
- 别只会用别人的模型了,自学Ai大模型,顺序千万不要搞反了!刚入门的小白必备!
鸡腿爱学习
人工智能学习自然语言处理服务器数据库
大家好,我是JackBytes,一个专注于将人工智能应用于日常生活的半吊子程序猿,平时主要分享AI、NAS、Docker、搞机技巧、开源项目等。在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余,你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么?假如让你从头开始学习大模型,你知道应该遵循什么样的路线嘛?今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线,顺序千万不要搞反了!,大家可以按照这个路线进
- 生物信息复习笔记(3)——GEO数据库
Kriol
生物信息初学笔记
Platform:测序平台信息。不同测序平台对每一个基因编号不一样。拿到测序结果之后只是知道了某个基因ID的表达情况,需要将基因ID匹配成对应的基因,需要根据Platform信息去注释。GSM:样本。一个测序数据集里有很多个GSM,点进去可以看到该样本的各种信息(样本来源,临床表征,各种处理样本方式,处理数据方式)。GSE:包含所有信息的完整数据集。(最重要)做生信样本量不能少:30以上。精准搜索
- 国内外的网络安全成难题,IPLOOK 2022年用产品筑起“护城墙”
爱浦路 IPLOOK
网络安全安全架构
《爱尔兰时报》和爱尔兰国家广播电台(RTE)于12月31日对2021年爱尔兰科技行业的赢家和弱点进行了年终盘点。双方纷纷表示,2021年爱尔兰科技行业最大的弱点是爱尔兰的网络安全,这一年是一场前所未有的灾难。随着人工智能、大数据、5G等新兴技术的发展,企业面临的威胁日益增加,信息安全的重要性变得越来越突显。现在我们把视线从爱尔兰的网络安全问题拉回到国内的网络安全现状。我国对网络安全问题保持时刻警惕
- YOLOv8 改进:添加 AKConv(任意采样形状和任意数目参数的卷积)
鱼弦
人工智能时代YOLO
YOLOv8改进:添加AKConv(任意采样形状和任意数目参数的卷积)引言在目标检测领域中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列因其速度和效率而受到广泛关注。为了进一步优化模型性能,可以引入创新的卷积操作,例如AKConv,即“任意采样形状和任意数目参数的卷积”。这种卷积能够灵活地调整采样策略,以更好地适应输入特征。技术背景传统卷积运算在采样位置和参数数量上具有固定性,这限制了其对复杂几
- 物联网(IoT)系统中,数据采集器拿来即用
小赖同学啊
人工智能智能硬件物联网
在物联网(IoT)系统中,数据采集器(也称为网关或数据集中器)扮演着至关重要的角色,主要负责从各种传感器和设备中收集数据,并将其转换为统一的格式后传输到云端或本地服务器进行处理和分析。以下是关于数据采集器的设计要点、功能需求以及实现方案:一、数据采集器的核心功能数据中转:从传感器、设备或其他数据源收集数据。将数据转发到云端、本地服务器或其他目标系统。数据格式统一化:将不同协议、不同格式的数据转换为
- 自动化测试 —— Pytest fixture及conftest详解
程序员曦曦
软件测试pytest功能测试软件测试自动化测试程序人生职场和发展
前言fixture是在测试函数运行前后,由pytest执行的外壳函数。fixture中的代码可以定制,满足多变的测试需求,包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。fixture是pytest的精髓所在,类似unittest中setup/teardown,但是比它们要强大、灵活很多,它的优势是可以跨文件共享。一、Pytestfixture1.pytestfix
- 利用AI与MySQL提升工业物联网健康监测的智慧水平——构建预测性维护的新纪元
墨夶
数据库学习资料1人工智能mysql物联网
在工业4.0和智能制造的大背景下,如何确保生产设备的高效稳定运行成为企业竞争力的核心要素之一。传统的事后维修方式已经难以满足现代制造业的需求,而基于人工智能(AI)的预测性维护系统则为这一挑战提供了全新的解决方案。今天,我们将深入探讨如何结合AI技术和MySQL数据库,打造一个智能、高效的工业物联网(IIoT)健康监测平台,助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。一、为什么选择AI+MySQL?1.A
- 密码学,算法在人工智能的实战利用
china—hbaby
人工智能密码学
在人工智能(AI)的快速发展中,数据安全和隐私保护成为了核心议题。密码学,作为保护信息安全的基石,其在AI领域的应用显得尤为重要。本文将探讨密码学在AI中的利用,并提供一些代码示例来展示其实际应用。密码学的概述即常用加密方式密码学(Cryptography)是数学和计算机科学的一个分支,它涉及保护信息的安全性和隐私性。密码学的主要目标是确保信息在传输过程中不被未授权的第三方读取或篡改,以及确保信息
- 【人工智能时代】-人工智能发展史:1900~2023
xiaoli8748_软件开发
人工智能时代人工智能搜索引擎
第一阶段:人工智能发展历史:1900-19591909年西班牙工程师LeonardoTorresyQuevedo发明了“Occultus”,这是一个可以自动执行国际象棋对弈的机器,预示了未来的计算智能。
- 目标检测领域总结:从传统方法到 Transformer 时代的革新
DoYangTan
目标检测系列目标检测transformer人工智能
目标检测领域总结:从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务,它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起,目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法,目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进,涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
- AI人工智能软件开发方案:开启智能时代的创新钥匙
广州硅基技术官方
人工智能
一、引言:AI浪潮下的软件开发新机遇近年来,人工智能(AI)技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮,席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用,AI历经了漫长的发展历程,终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去,AI的发展并非一帆风顺,早期由于计算能力和算法的限制,经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破,AI迎来了爆发式增长。如今,AI已经深入到人们生活和工作
- YOLOV8多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)
@M_J_Y@
目标检测YOLO计算机视觉目标检测python
YOLOV8多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)各位读者麻烦给个star或者fork,求求了。YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言:环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型yaml文件和数据集yaml文件5.训练6.测试7.打印模型信息8.o
- 操作系统高频(一)线程与进程
HUZ_小Z
开发语言操作系统课程设计笔记经验分享
操作系统高频(一)线程与进程1.什么是线程?进程,线程,彼此有什么区别?⭐⭐⭐进程进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配的基本单位。是操作系统结构的基础。进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体。线程线程是操作系统最小的运算调度单位。线程包含在进程中,是进程中实际执行任务的单位。在一些操作系统中,线程也被称为轻量级进程
- 图神经网络实战——分层自注意力网络
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战神经网络人工智能深度学习
图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上,异构图注意力网络的测试准确率为78.39%,比之同构版本有了较大提高,但我们还能进一步提高准确率。在本节中,我们将学习一种专门用于处理异构图的图神经网络架构,分层自注意力网络(hierarchicalself-att
- 使用 Airbyte Typeform 加载器进行数据文档化
shuoac
python
在数据集成的世界中,Airbyte是一个非常强大的平台,它为我们的ETL管道提供了从API、数据库和文件到数据仓库和湖泊的连接器。但是,随着技术的快速发展,某些工具和方法可能会被弃用,例如AirbyteTypeform加载器。不过这并不意味着不能使用其他更好的解决方案。因此,这篇文章就带大家一起了解如何使用Airbyte原生支持的加载器来处理Typeform的数据文档化。技术背景介绍Airbyte
- 探索Google AI聊天模型的集成和使用
qahaj
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随着人工智能的飞速发展,GoogleAI的聊天模型提供了强大的自然语言处理能力,可以应用于多种场景中。本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。技术背景介绍GoogleAI提供了一系列强大的聊天模型,这些模型具备不同的功能和参数设置。它们不仅可以通过GoogleAI服务访问,还可以通过GoogleCloudVertexAI以企业级功能使用。在本文中,我们将重点
- “租赁业务ERP+deepseek”模式的应用
软件研究员
汽车DeepSeek汽车租赁系统
汽车租赁业务从上世纪90年代发展至今,从传统的人工管理到软件辅助,随着互联网的发展,业务公司对汽车租赁系统提出了更高的要求,比如自助订单,业务推广、客户资质评估,车辆风控,风险预警等,又随着近期人工智能的出现,业务公司对业务系统的期望更高,期望都节约更多人工成本,让管理变得简单快捷高效和智能。所以就引发人们新的启发:“业务系统ERP+deepseek”,但业务系统ERP+deepseek能否满足业
- 基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现
深度学习&目标检测实战项目
NanoDet无人机目标检测人工智能计算机视觉深度学习
1.引言随着无人机技术的发展,无人机在交通监控领域的应用逐渐增多。无人机能够提供空中视角,具有更高的视野覆盖范围,能够帮助交通管理部门实时监控交通违规行为。本博客将介绍如何使用NanoDet模型实现无人机交通违规监控系统,并结合PyQt5设计一个UI界面来实时展示检测结果。通过该系统,能够检测交通违规行为并做出实时预警,确保交通安全。本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实
- 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归(自用)
代码的建筑师
模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
纠正自己的误区:机器学习是一个大范围,并不是一个小的方向,比如:线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据,也就是数据集名词解释:数据集中的一行叫一条样本或者实例,列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量,特征的数量称为特征维度机器学习常用库:Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习(模型、策略、算法)损失函数
- 不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗
P5688346
人工智能
大家好,给大家分享一下英语不好能学python编程吗,很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看!Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能,就不得不提Python编程语言,大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码,满屏的英文字母,想想就头疼,觉得自己不会英语,肯定学不好Python,但是不会英语到底能不能够学习Python呢,下面小编给大家分析分析。其实各位想要
- 《当人工智能遇上广域网:跨越地理距离的通信变革》
程序猿阿伟
人工智能
在数字化时代,广域网作为连接全球信息的纽带,让数据能够在不同地区的网络之间流动。然而,地理距离给广域网数据传输带来诸多挑战,如高延迟、低带宽、信号衰减和不稳定等问题。幸运的是,飞速发展的人工智能技术为解决这些难题提供了新的方向,开启了广域网传输的新篇章。广域网传输面临的地理挑战广域网覆盖范围极为广泛,可连接不同城市、国家甚至跨越洲际,这使得数据传输要跨越漫长的地理距离。以跨国公司的广域网为例,其总
- NLP高频面试题(十)——目前常见的几种大模型架构是啥样的
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理架构人工智能
深入浅出:目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展,语言大模型迅速崛起,已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构,帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM(大语言模型)?LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型,它们通过海量的文本数据训练而成,能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
- 机器学习 Day01人工智能概述
山北雨夜漫步
机器学习人工智能
1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序:此类程序主要运算集中在寄存器,寄存器读写速度快,而GPU拥有强大的计算能力,能高效处理大量的寄存器运算,因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序,都属于计算密集型,在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序:GPU采用SIMD架构,有众多核心,同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
- 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月20日
小亦编辑部
每日AI-人工智能-编程日报人工智能大数据
一、AI行业动态英伟达新一代AI芯片Rubin发布计划英伟达宣布其新一代AI芯片Rubin将于2026年下半年推出,下下一代AI芯片架构命名为Feynman,计划于2028年登场。同时,英伟达还推出了RTXPRO6000系列Blackwell专业卡,拥有24064核心、96GB显存和最高600W功耗。OpenAI星际之门数据中心建设进展OpenAI的首个数据中心“星际之门”预计于2026年中在德克
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
public MyStack() {
arr = new long[10];
top = -1;
}
public MyStack(int maxsize) {
arr = new long[maxsize];
top
- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
刘星宇
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12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
#include<stdio.h>
int main(void)
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char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》