- ThinkSound V2版 - 一键给无声视频配音,为AI视频生成匹配音效 支持50系显卡 一键整合包下载
昨日之日2006
ai语音音视频人工智能
ThinkSound是阿里通义实验室开源的首个音频生成模型,它能够让AI像专业“音效师”一样,根据视频内容生成高度逼真、与视觉内容完美契合的音频。ThinkSound可直接应用于影视后期制作,为AI生成的视频自动匹配精准的环境噪音与爆炸声效;服务于游戏开发领域,实时生成雨势变化等动态场景的自适应音效;同时可以无障碍视频生产,为视障用户同步生成画面描述与环境音效。今天分享的ThinkSoundV2版
- 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
- 第一次在CSDN 使用Markdown编辑页,就看到了完美的语法,在此处,我记录一下
撰卢
编辑器笔记
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Mark
- 线性代数同济教材每一部分的现实意义
ZhuBin365
其它算法
一、行列式(Determinants)的现实意义:不仅仅是数字,而是“尺度”和“特性”行列式虽然计算结果是一个数值,但它绝不是一个孤立的数字,它在现实世界中代表着“尺度”和“特性”的重要信息:现实意义核心:“衡量变化的能力”和“判定系统特性”“尺度”:衡量体积/面积的缩放比例:在现实世界中,很多变换都会改变物体的形状和大小。行列式就像一个“尺度”,衡量了线性变换对面积(二维)或体积(三维及以上)的
- 使用 Ollama 、 DeepSeek和QWEN的模型上下文协议 (MCP) ,使用本地 LLM 教程的 MCP 服务器
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程服务器运维人工智能qwen2vldeepseek
简介模型上下文协议:MCP服务器据称是AI领域的下一个重大改变者,它将使AI代理变得比我们想象的更加先进。MCP或模型上下文协议由Anthropic去年发布,它可以帮助LLM连接软件并对其进行控制。但有一个问题大多数MCP服务器都与ClaudeAI兼容,尤其是ClaudeAI桌面应用程序,但它们有自己的限制。有没有办法我们可以使用本地LLM运行MCP服务器?是的,在这个特定的逐步详细教程中,我们将
- 12 个强大的 DeepSeek AI 提示将彻底改变您的日常生活
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseek
内容写作的最佳提示让我们从写作开始吧。无论您是博主、学生还是社交媒体创作者,这些提示都将帮助您创作出精彩的内容。提示1:“扮演专业文案撰稿人,为[产品/服务]撰写引人注目的广告文案。文案应引人入胜、具有说服力,且字数不得超过100个字。”这使得ChatGPT的响应结构就像真实的广告文案一样。提示2:“以更具吸引力和说服力的方式重写此段落,同时保持含义不变:[插入文本]。”推荐文章《Neo4j上使用
- 使用 DeepSeek R1 和 Ollama 开发 RAG 系统 使用 DeepSeek R1 和 Ollama 构建强大的 RAG 系统。了解开发智能 AI 解决方案的设置过程、最佳实践和技巧。
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介DeepSeekR1和Ollama提供了用于构建检索增强生成(RAG)系统的强大工具。本指南介绍了使用这些技术开发RAG应用程序的设置、实施和最佳实践。为什么RAG系统会改变游戏规则检索增强生成(RAG)系统结合了搜索和生成AI的优点,可实现精确且准确的情境感知响应。借助DeepSeekR1和Ollama等工具,创建RAG系统不再令人生畏。无论您是构建聊天机器人、知识助手还是AI驱动的搜索引擎
- 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
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
学习AI记录ai人工智能AI编程python
引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
0x211
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
- 2025年UDP洪水攻击防护实战全解析:从T级流量清洗到AI智能防御
上海云盾商务经理杨杨
udp人工智能网络协议
一、2025年UDP洪水攻击的新特征AI驱动的自适应攻击攻击者利用生成式AI动态调整UDP报文特征(如载荷内容、发送频率),攻击流量与正常业务流量差异率低至0.5%,传统指纹过滤规则失效。反射放大攻击升级黑客通过劫持物联网设备(如摄像头、传感器)构建僵尸网络,利用DNS/NTP协议漏洞发起反射攻击,1Gbps请求可放大至50-500倍流量,峰值突破8Tbps。混合协议打击70%的UDP攻击伴随TC
- 若依框架(路由跳转,如何动态修改tabs页的title )
5335ld
vue.jsjavascript前端
//store/modules/tagsView.js页面中添加constmutations={//动态改变tab页签EDIT_VISITED_VIEWS:(state,view)=>{for(varIndexinstate.visitedViews){console.log(state.visitedViews[Index].path)if(state.visitedViews[Index].p
- FPS手游逆向分析--------矩阵
柠檬味的榴莲
FPS手游的一些逆向分析矩阵线性代数python
寻找游戏矩阵谈谈个人对于矩阵的理解:所谓矩阵就是相机即人物视角当今的游戏人物的移动分为两部分:游戏世界中的人物在移动和相机的移动相机的移动使得玩家可以跟得上人物的行动如果游戏中的人物在移动,相应的相机也会移动同样的转动视角其实就是在转动相机人物前后移动相机也会动。那我们是不是可以利用不断地改变矩阵来搜索游戏中变动的值从而找到矩阵呢。Ofcourse但是如果你拿来一个矩阵demo你就会发现,前后移动
- 使用tensorflow的线性回归的例子(七)
lishaoan77
tensorflowtensorflow线性回归人工智能
L1与L2损失这个脚本展示如何用TensorFlow求解线性回归。在算法的收敛性中,理解损失函数的影响是很重要的。这里我们展示L1和L2损失函数是如何影响线性回归的收敛性的。我们使用iris数据集,但是我们将改变损失函数和学习速率来看收敛性的改变。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromsklearnim
- 酒店新科技,飞睿智能毫米波雷达人体存在感应器,智能照明创新节能新风尚
飞睿科技
飞睿智能雷达人体存在感应器毫米波雷达人体传感器无线WiFi感应
在这个日新月异的时代,科技正以未有的速度改变着我们的生活。从智能手机到智能家居,每一个细微之处都渗透着科技的魅力。而今,这股科技浪潮已经席卷到了酒店行业,为传统的住宿体验带来了翻天覆地的变化。其中,引人注目的莫过于飞睿智能人体存在感应器的应用,它以其独特的毫米波雷达技术,实现了人来灯亮、人走灯灭的智能照明效果,不仅极大地提升了客户的住宿体验,更为酒店节能降耗开辟了一条全新的道路。你是否有过这样的经
- nx531j android版本,努比亚Z11(NX531J)官方固件rom全量系统升级更新包:V2.92
Matthew Um
nx531jandroid版本
在6月24日努比亚Z11手机也发布的最新的系统升级更新包,是这个Z11(NX531J)V2.92(正式版),也是目前最新的完整版本的系统包,可以用来进行系统的升级更新用,系统包的大小是1.85G,这一次的系统优化上改变的并不多,界面上变化也并不大,主要是修复在锁屏画报界面截图,不显示截图悬浮窗的问题,修复部分场景下超级截图闪退的问题,优化部分场景下的短信使用功耗,优化部分场景下的短信使用功耗,修复
- AI产品经理需要了解的算法知识
AI劳模
人工智能产品经理AI产品经理AI产品经理入门零基础入门产品经理算法语言模型
1、自然语言生成(NLG)自然语言生成(NaturalLanguageGeneration,简称NLG)是一种人工智能技术,它的目标是将计算机的数据、逻辑或算法产生的信息转换成人类可读的自然语言文本。换句话说,NLG能让机器“学会”写文章、报告、故事或者其他任何形式的文字,就像人类作家那样。这项技术使得机器能够理解复杂的数据并将其转化为易于理解的语言,以适应不同的受众和情境。应用实例:金融报告自动
- 医疗金融预测与语音识别中的模型优化及可解释性技术突破
智能计算研究中心
其他
内容概要随着人工智能技术的纵深发展,模型优化与可解释性技术正在重塑医疗诊断、金融预测及语音识别领域的应用范式。在医疗领域,基于自适应学习的动态参数调整机制,结合迁移学习的跨场景知识复用,显著提升了疾病筛查模型的泛化能力;而金融预测场景中,联邦学习框架通过分布式数据协作,在保障隐私安全的前提下,实现了风险预测模型的多维度优化。语音识别领域则依托边缘计算架构,将模型压缩技术与实时推理引擎结合,有效解决
- WPF揭密之WPF 样式、模版、皮肤、主题
样式(Style):对属性分组,否则这些属性就要单独设置。样式存在的目的是在多个元素中共享该组的值。一个Style可以通过BasedOn属性从另一个属性继承。触发器:属性触发器:当依赖属性的值发生改变时调用。数据触发器:当普通.Net属性值改变时调用。事件触发器:当路由事件被触发时调用。FrameworkElement、Style、DataTemplate、ControlTemplate都有一个T
- Octo:伯克利开源机器人开发框架
【摘要】在各种机器人数据集上预先训练的大型策略有可能改变机器人学习:这种通用机器人策略无需从头开始训练新策略,只需使用少量领域内数据即可进行微调,但具有广泛的泛化能力。然而,为了广泛应用于各种机器人学习场景、环境和任务,这些策略需要处理不同的传感器和动作空间,适应各种常用的机器人平台,并轻松高效地微调到新领域。在这项工作中,我们旨在为开发开源、广泛适用的通用机器人操作策略奠定基础。作为第一步,我们
- Pandas 学习教程
_pass_
Data-Alaysispandas信息可视化
目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称:'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用:数据清洗:处理缺失数据、重复数据等数据转换:改变数据的
- 石子入水波纹效果:UV扰动着色器实现
walterCui
Unity3d游戏uv着色器
利用UV坐标扰动来模拟水面是一种常见且有效的技术手段,上述效果主要通过对水面纹理的UV坐标进行动态偏移或扰动,从而模拟水波的流动和波纹效果。资源下载具体实现和原理如下:基本思路:通过对水面纹理的UV坐标加上时间相关的扰动函数(如正弦波、余弦波、噪声函数等),使纹理坐标随时间变化,产生动态波动的视觉效果。这种方法不改变顶点位置,而是通过纹理的动态变化模拟水面波动实现方式:计算屏幕或模型表面的基础UV
- 抽象类与接口:Java面向对象设计的两大支柱
一、学习抽象类与接口的必要性在Java面向对象设计中,抽象类和接口是构建可扩展、可维护系统的基石:抽象类:实现代码复用与框架设计的核心工具接口:定义系统契约与实现多继承特性的关键机制模板方法模式:通过抽象类实现算法框架的经典设计模式掌握这些概念能帮助开发者:设计灵活可扩展的系统架构实现代码复用与多态的优雅结合适应Java版本演进带来的新特性二、抽象类详解2.1抽象类核心特性publicabstra
- 安防监控漏报频发?陌讯实时检测算法实测召回率98%
2501_92487721
目标跟踪计算机视觉人工智能算法
一、开篇痛点:安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下,传统YOLO系列算法常出现漏检(FN)和误检(FP)。某安防厂商测试数据显示:当目标像素<50×50时,开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析:陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性:动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积(DeformableConv),公式表示为:y(p)=
- 基于Vue3 + Element Plus项目实现el-table表格操作列自适应宽度组件
前言在实际的后台管理系统开发中,表格是最常用的数据展示组件之一。而表格的操作列(通常包含编辑、删除、查看等按钮)往往需要根据业务需求动态显示不同的按钮,这就带来了一个问题:如何让操作列的宽度能够自适应按钮的数量和内容长度?传统的解决方案是手动设置固定宽度,但这种方式存在以下问题:宽度设置过小,按钮可能会被挤压或换行宽度设置过大,会浪费表格空间按钮数量动态变化时,固定宽度无法适应本文将介绍如何基于V
- 构建高效的jQuery地理选择器组件
Kiki-2189
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目展示了如何利用jQuery构建一个在网页中常用的二级和三级城市选择器。这种选择器对于地理位置选择场景尤为重要,例如在线购物和预订服务。组件通过动态DOM操作、JSON数据结构、事件绑定、异步数据加载、插件化、样式美化、响应式设计、性能优化和无障碍访问等技术点,提供了一个高效、易用和适应性强的用户体验。同时,还需注意代码的兼容性、错误处理和全面的测试。1.
- Vue 中监测路由变化时,通常不需要开启深度监听(deep: true)
咔咔咔索菲斯
vue.jsjavascript前端
1.路由变化的本质:引用地址改变Vue路由的核心对象是$route(或通过useRoute()获取的路由对象),当路由发生变化(如跳转页面、参数改变)时,VueRouter会创建一个新的$route对象,而不是修改原有对象的属性。例如:从/home?id=1跳转到/home?id=2时,$route是一个全新的对象(引用地址改变),而非在原对象上修改query.id。这种情况下,普通监听(不开启d
- Manus AI与多语言手写识别
ManusAI与多语言手写识别背景与概述手写识别技术的发展现状与挑战ManusAI的核心技术与应用场景多语言手写识别的市场需求与难点ManusAI的技术架构深度学习在手写识别中的应用多语言支持的模型设计数据预处理与特征提取方法多语言手写识别的关键挑战不同语言字符的多样性处理上下文语义与书写风格适应性低资源语言的训练数据获取解决方案与优化策略迁移学习在多语言任务中的应用端到端模型的优化与轻量化用户反
- 堡垒机操作行为异常检测的机器学习算法应用
一、传统检测模式的困境与机器学习的破局价值在数字化转型浪潮中,堡垒机作为运维安全的核心防线,面临着操作行为复杂度激增与检测能力滞后的双重挑战。传统检测手段主要依赖静态规则库与统计模型,存在三大致命缺陷:规则固化与误报泛滥:某金融机构曾因规则库未及时更新,导致运维人员正常批量操作被误判为“暴力破解”,单日误报量超2000次,消耗安全团队60%的精力。动态行为适应性弱:微服务架构下,运维人员访问路径呈
- 最全 自动驾驶数据集 (11/4号已更新)
数据猎手小k
自动驾驶人工智能机器学习
自动驾驶是一个快速发展的行业,它融合了人工智能、机器学习、传感器技术、高精度地图和先进的计算平台等多种技术。技术方面,自动驾驶汽车依赖于先进的传感器、如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,以及强大的计算平台来处理大量数据,自动驾驶数据集是训练和验证自动驾驶系统的关键资源,它提供了丰富的场景和条件,使算法能够学习和适应复杂的真实世界驾驶环境。一、研究背景自动驾驶技术的发展需要大量的数据来训练和优化算法,
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round