- 万字深度解析:DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“?
羊不白丶
大模型算法
引言在AI军备竞赛白热化的2024年,DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界:相比前代模型推理速度提升3倍,训练成本降低70%。这背后是十余项革命性技术的叠加创新,本文将为您揭开这艘"AI超跑"的性能密码。DeepSeek-V3的技术路径证明:计算效率的本质是知识组织的效率。其MoE架构中2048个专家的动态协作,恰似人脑神经网络的模块化运作——每个专家不再是被动执行计算的"劳工",而是具
- 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
- Orange 开源项目 - 集成DeepSeek大模型
mmd0308
Orange开源项目开源DeepseekorangeAI编程
1DeepSeek大模型DeepSeek是一家专注实现AGI的中国公司,如果你还想了解更多关于DeepSeek的信息,可以前往【官方网站】查询2集成DeepSeek大模型2.1获取API-KEY获取DeepSeekAPI-KEY,请参考DeepSeek官网「获取DeepSeekAPI-KEY」2.2集成对话模型(ChatModel)publicclassDeepSeekChatModelServi
- Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点?
alankuo
人工智能
Deepseek和豆包在技术创新方面的相同点与不同点如下:相同点架构基础:都以Transformer架构为基础进行开发。Transformer架构能有效处理长序列数据,捕捉文本语义信息,为模型性能提供基础。混合专家模型(MoE)应用:都采用了MoE架构。该架构将模型拆分为多个“专家”,训练和推理时让不同“专家”负责不同任务或数据子集,提高模型表达能力和效率,降低训练成本。模型优化以提升性能:都通过
- 燃爆!程序员如何借助 AI 大模型冲破编程效率枷锁?(以DeepSeek,ChatGPT为例)
羑悻的小杀马特.
AI学习chatgptdeepseekAI大模型开发语言
AI大模型已成为程序员提升效率的有力助手。本文聚焦DeepSeek和ChatGPT,探讨程序员如何借其冲破编程效率枷锁。在代码编写阶段,它们能快速生成基础框架、实现特定功能及复杂算法代码;调试时,精准分析错误并给出优化建议;文档生成方面,为函数、类及项目文档助力。程序员需掌握高效交互技巧,结合自身经验,合理利用AI大模型,全面提升编程效率,开启高效编程新境界。目录一·本篇背景:二、AI大模型简介2
- 使用Yeager.ai轻松构建LangChain工具和代理
qahaj
人工智能langchainpython
技术背景介绍在现代AI开发框架中,如何快速构建、测试和部署AI解决方案是一个重要的课题。Yeager.ai为此提供了一个完整的生态系统,旨在简化AI智能体和工具的创建过程。它的核心组件yAgents是一个无代码的LangChain代理构建器,能够让用户轻松地集成各种语言模型和资源,非常适合开发者、研究人员和AI爱好者在不同应用场景中使用。核心原理解析Yeager.ai利用LangChain框架,通
- 【机器学习】算法分类
CH3_CH2_CHO
什么?!是机器学习!!机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型,它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型,使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中,模型会不断地调整自身的参数,以最小化预测值与真实标签之间的误差,从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果,模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
- 硬核项目 KV 存储,轻松拿捏面试官!
程序员老舅
C++Linux后端KV存储C++C++后端开发Redis内存索引C++数据结构
硬核项目KV存储,轻松拿捏面试官!在简历上如何写这个项目?项目概述基于Bitcask模型,兼容Redis数据结构和协议的高性能KV存储引擎设计细节采用Key/Value的数据模型,实现数据存储和检索的快速、稳定、高效存储模型:采用Bitcask存储模型,具备高吞吐量和低读写放大的特征持久化:实现了数据的持久化,确保数据的可靠性和可恢复性索引:多种内存索引结构,高效、快速数据访问并发控制:使用锁机制
- 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
- AsyncHttpClient使用说明书
有梦想的攻城狮
netty学习专栏Javaasynchttpclient异步处理netty
[[toc]]AsyncHttpClient(AHC)是一个高性能、异步的HTTP客户端库,广泛用于Java和Scala应用中,特别适合处理高并发、非阻塞的HTTP请求。它基于Netty或Java原生的异步HTTP客户端实现,支持HTTP/1.1和HTTP/2协议,适用于微服务、API调用、爬虫等场景。1.核心特性特性说明异步非阻塞基于事件驱动模型,避免线程阻塞,支持高并发(如每秒数千请求)。HT
- 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型
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一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型,用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch:PyTorch深度学习框架的核心库,提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn:PyTorch的神经网络模块,包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
- 使用Couchbase实现高效的AI应用缓存与数据存储
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在当今AI应用的开发中,除了模型本身的性能,数据存储和缓存的效率也至关重要。Couchbase作为一款分布式NoSQL云数据库,其性能、可扩展性以及对AI、边缘计算应用的支持能力,使其成为优秀的选择。在本文中,我们将探讨如何通过Couchbase来实现高效的数据存储与缓存,尤其是在AI应用中。技术背景介绍随着AI应用规模的扩大和复杂度的增加,我们需要可靠的数据存储解决方案来满足实时性要求,同时减少
- 使用Titan Takeoff进行高效的自然语言处理模型推理
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在自然语言处理(NLP)领域,每一家企业都在寻求更高效的模型训练和推理解决方案。TitanML的平台通过训练、压缩和推理优化帮助企业构建和部署更佳、更小、更便宜、更快速的NLP模型。特别是其推理服务器TitanTakeoff,使得在本地硬件上轻松部署大语言模型(LLMs)成为可能。技术背景介绍TitanTakeoff是TitanML提供的一项服务,它允许用户在本地硬件上运行推理工作负载。支持大多数
- 无再暴露源站!群联AI云防护IP隐匿方案+防绕过实战
群联云防护小杜
安全问题汇总人工智能tcp/ip网络协议网络安全http服务器
一、IP隐藏的核心原理群联AI云防护通过三层架构实现源站IP深度隐藏:流量入口层:用户访问域名解析至高防CNAME节点(如ai-protect.example.com)智能调度层:基于AI模型动态分配清洗节点,实时更新节点IP池回源层:防护节点通过加密隧道与源站通信,源站仅接受来自群联节点的流量二、IP隐藏配置全流程1.DNS配置(域名指向群联CNAME)#域名DNS记录示例@CNAMEai-pr
- 使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南
shuoac
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随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用,如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。Baseten是LangChain生态系统中的一个重要提供者,它提供了所需的基础设施来高效地运行模型。无论是开源模型如Llama2和Mistral,还是专有或经过微调的模型,Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
- 探索Google AI聊天模型的集成和使用
qahaj
人工智能python
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
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 2.7功能- 支持跨适配器资源扫描 (CASO)
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Microsoft计算驱动程序模型概述在Windows10版本1903(WDDM2.6)及更高版本中,Microsoft计算驱动程序模型(MCDM)可用于为支持仅计算功能的设备编写驱动程序。MCDM驱动程序或仅计算驱动程序是Windows显示驱动程序模型2.0+(WDDM)的缩减子集。在WDDM术语中,驱动程序必须将自身播发为“仅呈现”设备,而无需显示功能。“呈现设备”的内核支持很灵活,因为设备执
- Java高频面试之集合-02
牛马baby
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hello啊,各位观众姥爷们!!!本baby今天来报道了!哈哈哈哈哈嗝面试官:说说队列queueJava队列(Queue)详解队列(Queue)是Java集合框架中一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,广泛应用于生产者-消费者模型、任务调度、线程池等场景。Java提供了丰富的队列实现,涵盖线程安全、阻塞、优先级等特性。一、队列的核心接口与操作Java队列的顶层接口是java.util.Queue
- 加快推进工业互联网,图扑“智”绘发展新蓝图
智慧园区
数字孪生3d网络人工智能物联网前端
当前,智能制造已成为我国实现从制造大国走向制造强国的战略目标,在迈向“钢铁强国”的征程上,“智慧”正成为钢铁产业的鲜明特征。图扑软件-构建先进2D和3D可视化所需要的一切方大九钢公司围绕钢铁企业管理模式变革的需求,借力能源绿色低碳转型的契机,以信息技术广泛应用为主导,大力推进“智能制造”,“淬炼”智慧钢铁。并与图扑软件合作,率先将5G、可视化、GIS相关技术引入钢铁行业。打造基于5G+云平台的智慧
- 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
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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
- 《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战
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程序员的法宝人工智能djangopythonneo4j知识图谱
关注我,后期文章全部免费开放,一起推进AI医疗的发展核心主题:如何构建95%准确率的智能导诊系统?技术突破:结合BERT+知识图谱的混合模型设计一、智能导诊架构设计python基于BERT的意图识别模型(PyTorch)fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchclassTriageMod
- 量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署?
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microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中,机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程,以确保模型的可靠性、性能和安全性。以下是详细描述以及相关的示例:1.数据收集和预处理数据收集在量化交易中,数据是最重要的资产。收集的数
- 异步编程中的并发编程优化
AI天才研究院
架构师必知必会系列自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录1.简介2.基本概念术语说明什么是异步编程?为什么要异步编程?浅谈异步编程模型基于事件驱动的模型基于消息队列的模型基于协程的模型为什么要进行并发优化?3.基本算法原理和具体操作步骤1.串行执行2.并行执行3.任务分片4.超时重试5.异步回调6.消息队列7.缓存8.异步框架9.模型选择4.具体代码实例和解释说明模块划分1.串行执行2.并行执行3.任务分片4.超时重试5.异步回调6.消息队列7
- 深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践
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数据库python开发语言
在当前数据驱动的时代,对连接数据的高效处理和分析需求日益增长。ArangoDB作为一个可扩展的图数据库系统,能够加速从连接数据中获取价值。本文将介绍如何使用Python连接和操作ArangoDB,并展示如何结合图问答链来获取数据洞察。技术背景介绍ArangoDB是一个多模型数据库,支持文档、图和键值类型的数据存储。其强大的图形存储和查询能力使其成为处理复杂数据关系的理想选择。通过JSON支持和单一
- 众多主播都在用的超有趣桌面小宠物!
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BongocatMver是一款主播直播必备萌系插件,是一款开源软件。软件由国外一个高中生kuroni开发出来,让手鼓猫中的手臂可以跟随鼠标,按键的操作而发生动作。萌系的猫咪造型以及键盘映射的交互动画,十分适合游戏主播、绘画主播、音游主播在直播时使用的虚拟造型插件,可以给你的直播间或视频带来无限的元气。软件采用Live2d模型来实现自定义形状,用户可以根据自己的设定来更换不同形状的猫。精准的面部捕捉
- 人民日报报道,华为云赋能智能制造助力图扑软件构造数字孪生场景
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2021年12月22日,《人民日报》头版头条刊登了《华为云赋能智能制造,助力图扑软件构造数字孪生场景》一文,聚焦数据可视化建设发展。报道指出,数字经济发展的背后,是大数据时趋势下各地区积极贯彻国家数字经济发展战略的时代精神;高效便捷管控的背后,是云端平台各大企业的互助共赢;高质精准2D、3D数据可视图的背后,是专注于数据可视化Web组态开发的厦门图扑软件科技有限公司。并对厦门图扑软件科技有限公司进
- 鸿蒙特效教程06-可拖拽网格
苏杰豪
鸿蒙特效教程HarmonyOSNextharmonyos鸿蒙华为
鸿蒙特效教程06-可拖拽网格实现教程本教程适合HarmonyOSNext初学者,通过简单到复杂的步骤,一步步实现类似桌面APP中的可拖拽编辑效果。效果预览我们要实现的效果是一个Grid网格布局,用户可以通过长按并拖动来调整应用图标的位置顺序。拖拽完成后,底部会显示当前的排序结果。实现步骤步骤一:创建基本结构和数据模型首先,我们需要创建一个基本的页面结构和数据模型。我们将定义一个应用名称数组和一个对
- LangChain组件Tools/Toolkits详解(5)——返回产出artifact
龙焰智能
langchainartifactToolCallBaseTool工具产物ToolMessages
LangChain组件Tools/Toolkits详解(5)——返回产出artifact本篇摘要14.LangChain组件Tools/Toolkits详解14.5返回产出artifact14.5.1定义工具14.5.2使用ToolCall调用工具14.5.3与模型一起使用14.5.4从子例化BaseTool返回参考文献本章目录如下:《LangChain组件Tools/Toolkits详解(1)—
- 计算机网络课程内容详解-ChatGPT4o作答
部分分式
计算机网络
计算机网络课程是一门系统讲解网络体系结构、通信协议、网络技术和应用的专业课程,旨在帮助学生理解计算机网络的工作原理、设计思想和实际应用。以下是计算机网络课程内容的详细介绍,涵盖知识结构、主要内容及应用方向。一、课程目标掌握计算机网络的基本概念、结构及运行原理。理解计算机网络分层模型(如OSI七层模型和TCP/IP四层模型)。掌握常见的通信协议及其功能(如HTTP、FTP、DNS等)。学会网络设备(
- 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