- 马斯克整出的半仙儿,Chat GPT会让多少白领失业?可能会带来哪些变化?
良辰美景5566
这几天,ChatGPT火了,是美国一家叫OpenAI的高科技公司研发的,背后的投资人是谁?——埃隆马斯克!这哥们儿只要一出手,注定就和新奇呀伟大呀啥的绑在一起了,他搞的项目,比如特斯拉、星链、脑机接口,光听名字就透着不俗。很多人纳闷儿,他这次搞得ChatGPT是个啥玩意儿?简单说就是一个人工智能聊天软件,这个软件比以往的智能聊天软件强在哪儿?这么说吧,这简直就是个半仙儿啊。如果您是一位老人,这个C
- 量子计算与AI融合的技术突破与实践路径
量子计算与人工智能的融合正开启一个全新的技术纪元,这种"量智融合"不是简单的技术叠加,而是多领域、多学科的横向连接,通过协同创新实现非线性增长。本文将深入探讨这一领域的最新进展、技术实现路径以及行业应用案例。电子-光子-量子一体化芯片:硬件基础突破2025年7月,美国波士顿大学、加州大学伯克利分校和西北大学团队联合开发出全球首个电子-光子-量子一体化芯片系统。这一突破性成果发表在《自然·电子学》杂
- 117、Python机器学习:数据预处理与特征工程技巧
多多的编程笔记
python机器学习开发语言
Python开发之机器学习准备:数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分,数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念,以及它们在实际应用场景中的重要性。数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步,它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食
- 2025年各细分产业链企业数据(汽车、数字经济、食品、制造业)
经管数据库
汽车智能手机数据分析
本数据包含2025年及之前的所有上中下游企业信息,67个细分产业。汽车专区、数字经济专区、数字创意专区、未来产业专区、高端装备专区、新能源专区、食品农业专区、传统制造业专区等71个文件。汽车专区:充电桩制造动力电池汽车材料制造汽车制造汽车制造设备汽车座椅制造驱动电机制造燃料电池汽车制造燃料电池系统制造新能源汽车制造智能驾驶智能视觉数字经济专区:5g边缘计算大数据类服务器光通信集成电路区块链人工智能
- 2024年,想要靠做软件测试获得高薪,还有机会吗?
朱公子的Note
软件测试
2024年,科技行业风云变幻,随着自动化技术和人工智能的发展,软件测试领域的竞争愈发激烈。很多人会问,现在还投身软件测试,真的能拿到高薪吗?尤其是当越来越多的自动化工具涌现,手动测试员会不会被淘汰?时间过得真快,一眨眼,2024年已经过去了一大半。最近正值金九银十招聘季,后台不免又出现了这几个同学们关心的问题:2024年还能转行软件测试吗?零基础转行可行吗?那么,2024年,软件测试行业的高薪岗位
- 2023-09-15 五角大楼探索生成式人工智能解决方案
泰格
佳文砺道智库2023-09-1409:58发表于北京据“防务头条”网9月12日报道,美国研究机构“特殊竞争力研究项目”(SCSP)的一份报称告,如果美国想在制定生成式人工智能的开发和使用规范方面引领全球,就必须增加联邦研发支出,建立新的政府机构,或者改变现有的政府机构。生成式人工智能可以加速新药和网络安全解决方案的发现,从根本上实现更好的计算机网络,并提高公众的理解。但在对手手中,它可能会导致更多
- 探索OpenCV 3.2源码:计算机视觉的架构与实现
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV是一个全面的计算机视觉库,提供广泛的功能如图像处理、对象检测和深度学习支持。OpenCV3.2版本包含了改进的深度学习和GPU加速特性,以及丰富的示例程序。本压缩包文件提供了完整的OpenCV3.2源代码,对于深入学习计算机视觉算法和库实现机制十分宝贵。源码的模块化设计、C++接口、算法实现、多平台支持和性能优化等方面的深入理解,都将有助于开发者的
- 人工智能服务器处理器的全新定义 两大头部品牌旗舰款的王者之争!云储存cpu_云服务器处理器_企业服务器处理器
一、旗舰处理器架构解析IntelXeon6900系列代表着英特尔在服务器处理器领域的最新成果,采用增强版Intel7制程工艺打造。该系列最高配置56个物理核心,通过超线程技术支持112个逻辑线程,在处理多线程任务时展现出卓越的性能表现。内存子系统方面,支持8通道DDR5-4800内存配置,最高可扩展至4TB容量,为内存密集型应用提供了充足带宽。特别值得一提的是其集成的AMX高级矩阵扩展指令集,这项
- 院级医疗AI管理流程—基于数据共享、算法开发与工具链治理的系统化框架
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医疗高效编程研发人工智能算法时序数据库经验分享健康医疗
医疗AI:从“单打独斗”到“协同共进”在科技飞速发展的今天,医疗人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着传统医疗模式。从最初在影像诊断、临床决策支持、药物发现等单一领域的“单点突破”,医疗AI如今已迈向“系统级协同”的新阶段。曾经,医疗AI的应用多集中在某一特定环节,比如利用深度学习算法分析医学影像,辅助医生进行疾病诊断。这种单点突破式的应用虽然在一定程度上提高了医疗效率,但随着医疗行业对AI技术
- python--自动化的机器学习(AutoML)
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自动化机器学习(AutoML)是一种将自动化技术应用于机器学习模型开发流程的方法,旨在简化或去除需要专业知识的复杂步骤,让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型**[^3^]。具体介绍如下:1.自动化的概念:自动化是指使设备在无人或少量人参与的情况下完成一系列任务的过程。这一概念随着电子计算机的发明和发展而不断进化,从最初的物理机械到后来的数字程序控制,再到现在的人工智能和机器学习,自动化已经渗
- 【Python】人脸识别
宅男很神经
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第一章:计算机视觉与图像处理的基石在深入人脸识别之前,我们必须首先牢固掌握计算机视觉和图像处理的基本概念。人脸,本质上就是一张复杂的图像,对图像的理解是所有高级视觉任务的起点。1.1图像的本质:像素与数字化表示图像,在我们看来是连续的画面,但在计算机内部,它却是离散的数值矩阵。1.1.1什么是像素?图像的最小单元像素(Pixel),是构成数字图像的最小单位。可以将其想象成一个微小的彩色点。一张数字
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在人类的历史中,每一次技术革命都重新洗牌了社会的力量结构:工业革命带来机器力量的爆发,信息时代成就了程序员的黄金时代。而如今,随着通用人工智能(AGI)和大模型技术的突飞猛进,我们正在步入一个**“人人皆有神功”的AI江湖时代**。当AI成为每个人的智能助手,编程是否还重要?程序员将何去何从?本文将以“武林江湖”的隐喻,探索AI时代的技术平权与社会重构。一、技术平权真的来了吗?过去,程序员之所以被
- 计算机视觉算法实战——关键点检测
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言关键点检测(KeypointDetection)是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,旨在从图像或视频中检测出具有特定语义信息的关键点。这些关键点通常代表了物体的特定部位或特征,例如人体的关节、面部特征点、车辆的轮子等。关键点检测在姿态估计、动作识别、目标跟踪、三维重建等任务中
- 复杂场景检测老翻车?陌讯算法实测提升 40%
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算法视觉计算机视觉视觉检测
在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中,工程师常面临棘手问题:传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下,漏检率高达20%以上,泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新,正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析:从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入,在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例,其区域提议网络(RPN)
- 工业大模型应用报告:新机遇、挑战与未来展望
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AIGC学习资料库大模型人工智能应用扩展屏应用开发AI机器学习
大模型在工业智能化发展中的新机遇、挑战与展望。以下是报告的核心内容概述:大模型为工业智能化发展带来新机遇大模型开启人工智能应用新时代,推动技术创新和应用。大模型有望成为驱动工业智能化的引擎,提高研发效率、拓展生产制造智能化应用边界、提升经营管理水平。大模型应用落地需要深度适配工业场景,解决行业知识和企业特定环境的理解问题。大模型和小模型在工业领域将长期并存小模型应用呈现倒U型分布,主要集中在生产制
- AI时代的弯道超车之第十七章:黄仁勋:坚持一件事,哪怕坐足冷板凳
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AI时代-弯道超车-逆袭人生人工智能
在这个AI重塑世界的时代,你还在原地观望吗?是时候弯道超车,抢占先机了!李尚龙倾力打造——《AI时代的弯道超车:用人工智能逆袭人生》专栏,带你系统掌握AI知识,从入门到实战,全方位提升认知与竞争力!内容亮点:AI基础+核心技术讲解职场赋能+创业路径揭秘打破信息差+预测行业未来第十七章:黄仁勋:坚持一件事,哪怕坐足冷板凳我们终于来到了第十七章,也是这本人物传记中该领域的最后一章。前面我们讲到了李飞飞
- AI+Python赋能!长时序植被遥感动态分析全攻略:从物候提取到生态评估
梦想的初衷~
土壤植被遥感人工智能遥感植被土壤
在遥感技术与人工智能深度融合的2025年,AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。从Landsat/Sentinel卫星数据的智能化去云处理,到MODIS植被产品的AI辅助质量控制,以ChatGPT、DeepSeeK为代表的大模型技术已成为提升遥感数据处理效率与精度的核心工具——尤其在长时序植被动态监测、物候期精准提取、时空变异归因分析及生态环境质量评估等领域,展现出传统方法难以企及的技术优势
- 认知革命
牧羊少年的时间之旅
看完人类简史后产生了一个想法,人类经过几万年的演化从采集时代,农业社会,再到工业革命和最近的科技革命,每一次的演变升级都是对传统认知的一次革新。但是我们现在的科技发展是如此的迅速,但是认知的进步却非常缓慢。克隆人,基因设计,人工智能,生化科技,量子计算等很多领域都是传统文化所无法理解和接受的,但是这些却依然有条不紊在进行中。所以人类目前急需一次认知的革命才能追上科技的脚步,不然一定会造成认知和现实
- AI 人工智能与 Copilot 的融合发展策略
AI天才研究院
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AI人工智能与Copilot的融合发展策略关键词:人工智能、Copilot、代码生成、人机协作、机器学习、自然语言处理、软件开发摘要:本文探讨了人工智能与Copilot技术的融合发展策略。我们将从技术原理、实现方法、应用场景等多个维度深入分析,提出一套完整的融合框架和发展路径。文章首先介绍背景和核心概念,然后详细讲解关键技术,包括自然语言处理、代码生成算法等,接着通过实际案例展示应用效果,最后讨论
- AI 人工智能与 Copilot 碰撞出的火花
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战人工智能copilotai
AI人工智能与Copilot碰撞出的火花关键词:AI人工智能、Copilot、代码辅助、智能编程、人机协作、软件开发、技术创新摘要:本文深入探讨了AI人工智能与Copilot碰撞所产生的一系列效应。首先介绍了相关背景,包括目的、预期读者、文档结构和术语表。接着阐述了核心概念与联系,展示了其原理和架构的示意图及流程图。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并通过Python代码进行说明。同时给出了数
- 微算法科技研究量子视觉计算,利用量子力学原理提升传统计算机视觉任务的性能
计算机视觉,作为人工智能领域的一个重要分支,致力于模拟人类视觉系统对图像或视频等视觉数据的理解与分析能力。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等一系列复杂任务,广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。然而,随着数据规模的不断膨胀和任务复杂度的日益提升,传统计算机视觉算法在处理大规模、高维度数据时遇到了性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ:MLGO)研究量子视觉计算,探索量子计算与经典卷
- vLLM快速入门:开启高效推理与部署之旅
在如今这个人工智能飞速发展的时代,语言模型的应用已经深入到我们生活的方方面面,从智能聊天机器人到文本生成工具,都离不开强大的语言模型技术支持。而vLLM作为一个专注于高效推理和部署的开源项目,正在为研究人员和开发人员提供一种全新的解决方案,让语言模型的使用变得更加便捷、高效。初识vLLM:背景与意义vLLM(VeryLargeLanguageModelInference)是一个专注于大型语言模型推
- 深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略
在当今人工智能快速发展的时代,大型语言模型(LLM)的推理和部署面临着诸多挑战,尤其是当模型规模日益庞大时,如何高效地利用硬件资源成为关键问题。vLLM作为一种强大的工具,为分布式推理和部署提供了多种策略,本文将详细探讨其相关技术和应用场景,希望能对您提供有价值的参考。分布式推理策略的选择在开始分布式推理和部署之前,明确何时采用分布式推理以及可选的策略至关重要。1.单GPU推理:如果模型能够在单个
- 算法学习笔记:17.蒙特卡洛算法 ——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在计算机科学和数学领域,蒙特卡洛算法(MonteCarloAlgorithm)以其独特的随机抽样思想,成为解决复杂问题的有力工具。从圆周率的计算到金融风险评估,从物理模拟到人工智能,蒙特卡洛算法都发挥着不可替代的作用。本文将深入剖析蒙特卡洛算法的思想、解题思路,结合实际应用场景与Java代码实现,并融入考研408的相关考点,穿插图片辅助理解,帮助你全面掌握这一重要算法。蒙特卡洛算法的基本概念蒙特卡
- 霍夫变换(Hough Transform)算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例
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算法图形图像处理算法opencv图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
霍夫变换(HoughTransform)是一种经典的图像处理与计算机视觉算法,广泛用于检测图像中的几何形状,例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”,从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入:边缘图像(如经过Canny边缘检测)输出:一组满足几何模型的形状(如直线、圆)关键思想:图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
- AI音乐模拟器:AIGC时代的智能音乐创作革命
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人工智能AIGC开源前端机器人
AI音乐模拟器:AIGC时代的智能音乐创作革命引言:AIGC浪潮下的音乐创作新范式在数字化转型的浪潮中,人工智能生成内容(AIGC)正在重塑各个创意领域。音乐产业作为创意经济的重要组成部分,正经历着前所未有的变革。据最新市场研究数据显示,全球AI音乐市场规模预计将从2023年的5.8亿美元增长到2030年的26.8亿美元,年复合增长率高达24.3%。这一快速增长的市场背后,是AI音乐技术正在打破传
- 视频分析:让AI看懂动态画面
随机森林404
计算机视觉音视频人工智能microsoft
引言:动态视觉理解的革命在数字信息爆炸的时代,视频已成为最主要的媒介形式。据统计,每分钟有超过500小时的视频内容被上传到YouTube平台,而全球互联网流量的82%来自视频数据传输。面对如此海量的视频内容,传统的人工处理方式已无法满足需求,这正是人工智能视频分析技术大显身手的舞台。视频分析技术赋予机器"看懂"动态画面的能力,使其能够自动理解、解释甚至预测视频中的内容,这一突破正在彻底改变我们与视
- 目标检测(object detection)
加油吧zkf
目标检测目标检测人工智能计算机视觉
目标检测作为计算机视觉的核心技术,在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景,帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测(ObjectDetection)是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题:分类(Classification):确定图像中每个目标的类
- 法律科技领域人工智能代理构建的十个经验教训,一位人工智能工程师通过构建、部署和维护智能代理的经验教训来优化法律工作流程的历程。
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能ai
目录介绍什么是代理人?为什么它对法律如此重要?法律技术中代理用例示例-合同审查代理-法律研究代理在LegalTech中使用代理的十个教训-教训1:即使代理很酷,它们也不能解决所有问题-教训2:选择最适合您用例的框架-教训3:能够快速迭代不同的模型-教训4:从简单开始,必要时扩展-教训5:使用跟踪解决方案;您将需要它-教训6:确保跟踪成本,代理循环可能很昂贵-教训7:将控制权交给最终用户(人在环路中
- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama人工智能nvidiallm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合,才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来,人机交互领域发生了重大变化,尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本,但人们对语音交互的兴趣日益浓厚,以使人机对话更加无缝和自然。然而,实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字:Llama-Omni
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f