- 基于腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek的沉浸式历史文化体验系统实践
lijiek
腾讯云microsoft云计算
前言文化遗产数字化保护与传播是当今科技与人文交汇的重要领域。传统的数字化方法往往局限于静态展示,无法实现真正的互动体验。本文将探索一条创新路径:利用腾讯云大模型知识引擎(LKE)与DeepSeek模型构建沉浸式历史文化体验系统,实现与历史人物的"对话"、历史场景的"复原",以及文化知识的智能传播。作为实践案例,我们以中国古代科技成就为切入点,打造了一个可交互的"古代科技馆",让用户能够与张衡、祖冲
- 2025年首个!又一家智驾供应链企业成功上市,踩准感知红利风口
高工智能汽车
人工智能汽车
3月18日,弘景光电在深交所创业板正式挂牌上市,成为了2025年开年首家成功上市的智能汽车供应链企业。弘景光电作为一家专业从事光学镜头及摄像模组产品的研发、设计、生产和销售的高新技术企业,已深耕行业十多年,目前其产品应用领域主要包括智能汽车汽车及新兴消费两大领域,其中车载光学镜头产品主要应用于智能座舱和智能驾驶系统。在过去的几年中,弘景光电抓住车载光学镜头和新兴消费电子市场的巨大增长机会,业绩实现
- 使用DeepSeek R1大模型编写迅投 QMT 的量化交易 Python 代码
wtsolutions
qmt量化交易pythonqmtdeepseek量化交易代码生成
随着人工智能技术的迅猛发展,利用AI工具提升工作效率已成为现代开发者的重要手段。在使用deepseek官方网页生成迅投QMT代码的时候,deepseek给出的代码是xtquant代码,也就是miniqmt代码,并不是我们传统意义上说的大QMT可用的代码。因此,我们需要自建一个知识库,让deepseek根据我的知识库里面的知识,去帮我生成大QMT可用的交易代码。一、建立迅投QMT的知识库建立迅投QM
- Deepseek API 调用
哦豁灬
LLM深度学习生产工具deepseekLLMAPI大模型
1获取APIKey目前比较知名的提供了DeepSeek的推理服务商包括硅基流动、阿里云、腾讯云等等。这些推理服务商一般是提供API接口,需要安装大模型客户端并配置API。获取API密钥,以硅基流动为例:前往硅基流动官方网站(https://cloud.siliconflow.cn)注册账号。在账户管理的API密钥中点击新建API密钥并复制。安装一个本地的第三方大模型客户并配置,常见的包括Chatb
- vLLM 部署大模型
哦豁灬
深度学习LLM人工智能vLLM大模型部署LLM
1介绍vLLM是来自UCBerkeley的LMSYS在LLM推理方面的最新工作(没错就是搞出Vicuna的那个group),最大亮点是采用PagedAttention技术,结合ContinuousBatching,极大地优化了realtime场景下的LLMserving的throughput与内存使用。vllmgithub仓库1.1安装安装命令:pip3installvllm#vllm==0.2.
- springboot 项目如何提高并发量
LCY133
spring后端springbootjava后端
提升基于SpringBoot的Web项目并发量需要从应用优化、数据库调优、缓存策略、异步处理、水平扩展等多方面综合改进。以下是具体方案和实践建议:一、应用层优化1.代码性能优化•避免阻塞操作:减少同步锁、长事务、大文件处理等耗时操作。•优化SQL查询:避免N+1查询,使用索引,减少全表扫描。•复用对象:避免频繁创建大对象(如JSON解析工具),使用线程安全对象池。2.线程池配置•调整Web服务器线
- docker学习整理
24k小善
java大数据云计算
一、Docker核心原理:像租房装修一样理解容器1.1容器vs虚拟机:合租vs买别墅虚拟机就像买别墅:每个别墅(虚拟机)自带独立地基(操作系统)、水电系统(系统资源),启动慢(分钟级)、资源占用大(GB级)[1][10]容器就像合租:大家共享小区基础设施(宿主机内核),但每个房间(容器)有自己的家具摆放(应用和依赖)。轻量(MB级)、秒级启动,还能随时搬走(迁移)[9]1.2镜像分层:乐高积木式打
- echarts配色
我也秃了
JS学习React入坑学习javascriptreactjs
自己找了一点配色集,有几个也是我自己配的,虽然有可能不是很好看,但我觉得还是看着比原来的主题配色好一些//新特性constcolors1=['#63b2ee','#76da91','#f8cb7f','#f89588','#7cd6cf','#9192ab','#7898e1','#efa666','#eddd86','#9987ce','#63b2ee','#76da91',];//科技风con
- 使用 Argilla 进行大语言模型数据管理与监控
qahaj
语言模型python人工智能
技术背景介绍Argilla是一个开源的数据管理平台,专为大语言模型(LLMs)设计。它旨在通过快速的数据管理以及结合人类和机器的反馈,帮助开发者构建更强大的语言模型。同时,Argilla支持整个MLOps周期的每个步骤,从数据标注到模型监控。核心原理解析Argilla的核心优势在于其灵活的数据管理流程和强大的反馈机制。通过Argilla,开发者可以实时监控模型性能,并根据需要调整数据标注策略。这种
- java毕业设计,网上商城系统
爱编程的小哥
java毕设java课程设计springbootvue
️OnlineMall商城系统全解析|Vue3+SpringBoot全栈实战(附高并发与数据安全方案)一、系统架构全景基于七张效果图分析,该系统是企业级电商综合管理平台,采用SpringBoot3+Vue3+ElementPlus+MyBatisPlus技术栈,覆盖商品管理、订单处理、会员运营等核心场景。通过RBAC权限控制+Elasticsearch搜索+分布式事务三大技术亮点,支持10万级商品
- LLM:软件测试的颠覆性力量
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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
LLM:软件测试的颠覆性力量关键词:大语言模型(LLM)、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中,测试一直是确保产品质量的关键环节。随着人工智能技术的飞速进步,特别是大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLM)的出现,软件测试领域正经历着前所未有的变革。LLM凭借其强大的自然语言处理能力和广泛的知识储备,正在重塑我们对
- DS/ML:数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略
一个处女座的程序猿
资深文章(前沿/经验/创新)DataScienceML数据科学数据科学的生命周期机器学习
DS/ML:数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读:本文章是博主在数据科学和机器学习领域,先后实战过几百个应用案例之后的精心总结,应该是完全覆盖了数据科学的整个生命周期及其各个阶段的要点。其中机器学习领域六大阶段更是在整个数据科学生命周期中扮演着极其重要的角色。同时,因为涉及到博主出书中出版社要求在
- 深入了解盘古大模型:技术、应用与未来
Hardess-god
Literaturereview人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。近年来,中国自主研发的大模型之一——盘古模型(PanGuModel)逐渐进入公众视野,凭借其强大的性能和广泛的应用前景,引发了行业内外的广泛关注。什么是盘古大模型?盘古大模型是华为公司联合多家科研机构共同研发的超大规模预训练语言模型。该模型以中文数据为主进行训练,旨在推动中文自然语言处理(NLP)以及跨模态应用的技
- MySQL 8.0新特性深度解析:窗口函数与JSON数据处理的10大技巧
墨瑾轩
一起学学数据库【一】mysqljson
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣第1章:MySQL8.0简介嗨,亲爱的小伙伴们!欢迎来到MySQL8.0的奇妙世界,这里充满了新鲜和惊喜。MySQL8.0是一个数据库界的超级英雄,它带着一系列令人兴奋的新特性,比如窗口函数和JSON数据处理,来拯救我们的数据处理任务。1.1MySQL8.0的
- HarmonyOS5开发:手把手教你用 Ark-TS UI 做一个会 “动” 的计数器:从代码到原理全解析
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今天咱们用鸿蒙5的Ark-TSUI做一个简单又有趣的计数器应用。点击按钮数字就会增加,而且界面还能自动更新。通过这个案例,你能轻松理解Ark-TSUI的核心玩法。一、最终效果长什么样?打开应用,你会看到一个大按钮,上面写着“点击加1”。每次点击按钮,按钮上方的数字就会变大。比如第一次点击变成“1”,第二次变成“2”,依此类推。整个过程不需要手动刷新页面,数字会自动变化。二、完整代码长这样types
- 运用IC-CAP软件对射频集成电路的表征与参数分析
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课程设计
摘要本文聚焦于运用IC-CAP软件对射频集成电路进行全面表征与参数分析。详细阐述IC-CAP软件在该领域的功能特性,通过具体的射频集成电路案例,深入介绍使用软件进行直流参数测试、小信号S参数分析、大信号特性表征的流程与方法。探讨如何依据分析结果优化射频集成电路性能,展现软件在助力电路设计、提升产品质量方面的关键作用,为射频集成电路研发工程师提供极具价值的技术参考。关键词IC-CAP软件;射频集成电
- android发送自定义广播
Android洋芋
android
简介在Android中,自定义广播(CustomBroadcasts)主要用于应用程序内部或不同应用程序之间的通信。它们是Android四大组件之一——BroadcastReceiver——的主要功能之一。自定义广播在以下场景中尤其有用:组件间通信:应用程序的不同部分(如不同的Activity、Service或BroadcastReceiver)之间可以使用自定义广播来传递信息。例如,当一个Act
- 微软 LIDA 库:基于大模型的自动化数据分析与可视化
窝窝和牛牛
microsoft数据分析
微软LIDA库:基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要GoalExplorer模块可视化目标列表VizGenerator模块可执行图表代码Infographer模块风格化信息图表二、LLM交互核心功能1.多模型支持架构兼容主流LLM服务商:通过统一接
- Linux下文件名中文乱码导致无法访问的问题解决方法
无级程序员
linux文件名乱码
一个基于openwrt路由器做文件服务器,硬盘里面有些文件的中文名乱码了,导致无法打开,也无法复制,想改名也无法操作,怎么办呢,网上搜了一大圈,都是说如何转换乱码,但文件都无法访问了,怎么转换?比如其中一个文件名是:“IVItripsummaryV1.0❁´◡`❁.xlsx",我试着如下命令发现能唯一的找到它:ls"IVItripsummaryV1.0"*于是,试着改名:mv"IVItripsum
- 算法设计与分析4(变治法)
songx_99
算法设计与分析算法
变治法将问题转化为一个或数个有一定关联当形式上不同的更加简单或更加好解决的子问题。变治法的应用:预排序思想用预排序可以简化许多问题,如检查元素唯一性,检查出现次数最多的元素等堆算法堆的定义首先它是一个完全二叉树,完全二叉树表明树的每一层都是满的,只有最后一层最右边的元素有可能缺位。且父结点的值大于它的两个子节点,则称是一个大根堆,若值小于两个子节点,称小根堆堆化有向下调整,向上调整两种,大致思路相
- 逐行讲解大模型解码超参数大全(temperature、top-k、top-p等所有参数)
Gaffey大杂烩
大模型机器学习人工智能
目录简介宏观概览解码策略实现逻辑常见的解码超参数temperature温度系数top_ktop_prepetition_penalty重复惩罚不常见的解码超参数min_ptypical解码ϵ采样η采样Classifier-FreeGuidance(CFG)序列偏置干预HammingDiversity编码器重复惩罚n-gram重复惩罚编码器n-gram重复惩罚bad_token惩罚最小长度限制最小新
- 如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力?(附Node.js 实战)
hongkid
AI编程
一、FunctionCalling:大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能(对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613和gpt-4-0613),允许开发者通过自然语言指令触发预定义函数,实现大模型与现实世界系统的交互。如同给语言模型安装「手脚」,使其不仅能思考,还能执行具体操作。openai官方说明:https:
- 复习Linux的常用指令
一直开心
linux常用指令的学习笔记
https://zhuanlan.zhihu.com/p/385065437https://zhuanlan.zhihu.com/p/385065437参考:tar指令的学习linux常用命令(2):tar命令(压缩文件/解压缩文件)_tar压缩-CSDN博客zip指令的学习Linuxzip命令|菜鸟教程tar的工作过程主要分为两个步骤,正向是打包与压缩,反向是解压缩与还原。打包指的是将一大堆文件
- 解析大模型归一化:提升训练稳定性和性能的关键技术
秋声studio
口语化解析深度学习人工智能大模型归一化
引言在深度学习领域,特别是在处理大型神经网络模型时,归一化(Normalization)是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能,在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景,并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。具体来说,归一化有以下几个关键作用:提高训练稳定性:在神经网
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持(146)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据智能医疗远程会诊专家协作数据安全病例诊断
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构
weixin_45963617
深度学习系列
一、Introduction一般来说,在一个典型的基于CNN的目标检测器中,使用主干网络来提取检测对象的基本特征,该网络通常是为图像分类任务而设计的,并在ImageNet上预训练。毫无疑问,更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果,但仍有很大改进空间。此外,通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
- 深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力
Hardess-god
WRF人工智能算法
随着人工智能技术的快速发展,大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中,盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力,并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列,拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础,通过海量文本数据进行训练,表现出优异的自然语言理解和生成能
- 使用Ollama部署开源大模型
好好学习 666
开源
Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS,Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。Linux系统运行如下命令安装curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh使用Usage:ollama[flags]ollama[command]AvailableC
- 量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
量子位
关注前沿科技量子位未来同事,你好~这是一则招聘帖。如果你与我们志同道合,对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣,我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职,工作地点:北京中关村。岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能深入浅出讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
- AI巨浪中的安全之舵:天空卫士助力人工智能落地远航
天空卫士
人工智能安全数据安全网络安全大数据
"AI时代的安全战场,不在云端在本地;数据治理的胜负手,不在防御在认知。"近期,众多企业纷纷接入DeepSeek大模型,迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。无论是在制造业、金融业,还是在医疗、教育等领域,DeepSeek大模型的应用都如火如荼,遍地开花,展现出了其广泛的应用前景和巨大的商业价值。顺势而来的是DeepSeek一体机以"低成本、高算力、私有化部署"的优势席卷企业市场。因为DeepSeek
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
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Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12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。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite