- 哪个AI论文生成助手好用?5 款AI论文工具深度评测
AI论文图鉴
人工智能
2025年,AI论文写作工具如雨后春笋般涌现,迅速在学术圈走红。身为一个常被论文写作困扰的“懒人”,我对这些工具的实际表现充满好奇。于是,我亲测了五款当下国内外最热门的AI论文写作助手,从功能、交互、写作水平、写作效率等维度进行全面评测,结果令人惊喜。相信这篇文章能为仍在观望的你带来新的启发与认识。这次测评,我挑选了五款极具代表性的AI工具,以“基于大语言模型的医疗诊断研究”为主题,看它们如何大显
- 大语言模型(LLM)入门学习路线图_llm教程,从零基础到精通,理论与实践结合的最佳路径!
AGI学习社
语言模型学习人工智能LLM大模型大数据自然语言处理
Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记,它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习,LLM前沿算法和架构,以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识,并推荐了一系列优质的学习视频和博客,旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型(LargeLanguageM
- AI-大模型中的流式输出与非流式输出
岂不闻
AI人工智能开发语言AI编程
1.前言在大模型API开发中,流式与非流式输出对应着两种不同的数据交互,在代码中stream中通过参数true与false来进行设定。2.流式输出与非流式输出的原理2.1.非流式输出-请求一次响应返回完整数据非流式输出,传统的请求-响应模式,发起请求-等待完整内容生成后一次性返回给客户端。完整性:返回经过处理和验证的完整响应。单次传输:采用标准HTTP请求与响应模式,一次传输所有数据。等待时间:用
- 【高级RAG技巧】使用二阶段检索器平衡检索的效率和精度
深度学习机器
大语言模型深度学习入门人工智能语言模型
一传统方法之前的文章已经介绍过向量数据库在RAG(RetrievalAugmentedGenerative)中的应用,本文将会讨论另一个重要的工具-Embedding模型。一般来说,构建生产环境下的RAG系统是直接使用Embedding模型对用户输入的Query进行向量化表示,并且从已经构建好的向量数据库中检索出相关的段落用户大模型生成。但是这种方法很明显会受到Embedding模型性能的影响,比
- AI大模型零基础金融人如何一周自学大模型,从零基础到入门,看这篇就够了!
冻感糕人~
人工智能金融AI大模型LLM大模型技术大模型学习路线大模型基础
前几天参加了字节跳动在上海举办的火山引擎Force原动力大会,OpenAI也连续开了12天发布会,最近堪称科技界的春晚了。如果说2022年ChatGPT横空出世把人工智能的发展带上了一个新的台阶,那么2024年末,大模型对工作、生活的全面“侵入”让我们越来越接近库兹韦尔所描述的那个奇点时刻。作为金融民工,我们想通过这篇文章讲讲从用户的角度如何一周快速掌握大模型,以及为什么我建议每一个金融从业人员(
- C 语言中的数组详解
812503533
c语言java开发语言
在C语言中,数组是一种非常基础且常用的数据结构。数组是存储一组相同类型元素的集合,允许我们以统一的方式访问和操作这些元素。C语言中的数组不仅在编程中使用广泛,而且它的灵活性和效率使得它成为了许多算法实现的基础。本篇文章将深入分析C语言中的一维数组,包括定义、存储方式、操作方式、常见问题等等,所有的数据结构都可以从这几个方面来学习。1.数组的定义与存储方式1.1一维数组的定义数组的定义方式包括数组大
- SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language
UnknownBody
LLMDailyMultimodal语言模型人工智能自然语言处理
摘要深度学习的最新进展给地震监测带来了革命性变化,但开发一个能在多个复杂任务中表现出色的基础模型仍然充满挑战,尤其是在处理信号退化或数据稀缺的情况时。本文提出SeisMoLLM,这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型,它无需在地震数据集上进行直接预训练,就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。通过精心设计的波形标记化处理和对预训练GPT-2模型的微调,SeisMoLLM在DiTing和
- java面试题框架篇
老汤姆.
面试javaspringboot开发语言
文章目录1.Spring框架1.1Spring两大核心:IOC与AOPIOCDIAOP切面=切入点表达式+通知方法关于JDK代理和CGlib代理总结(高程/架构)!!!AOP常用注解1.2BeanFactory(懒加载初始bean)和ApplicationContext(立即初始bean)有什么区别1.3Spring框架用到了哪些设计模式1.4spring框架的优缺点1.5Spring常用注解2.
- R+VIC 模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测
weixin_贾
水文模型集合水文水资源防洪评价风险评估滑坡泥石流数学建模经验分享
目前,无论是工程实践或是科学研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等。虽然,这些软件有各自的优点;但是,由于适用的尺度主要的是中小流域,所以在预测气候变化对水文过程影响等方面都有所不足。VIC模型是一个大尺度的半分布式水文模型,其设计之初就是为了模拟大流域的水文过程;它能够计算陆地-大气的能量通量,考虑土壤性质和土地利用的影响,自带有简化的湖泊/湿地模块,也能够将植被状
- 使用LangChain访问个人数据第一章-简介
明志刘明
大模型学习手册langchain
需要学习提示词工程的同学请看面向开发者的提示词工程需要学习ChatGPT的同学请查看搭建基于ChatGPT的问答系统需要学习LangChian开发的同学请查看基于LangChain开发应用程序正文在大数据时代,数据价值逐渐凸显,打造定制化、个性化服务,个人数据尤为重要。要开发一个具备较强服务能力、能够充分展现个性化智能的应用程序,大模型与个人数据的对齐是一个重要步骤。作为针对大模型开发应运而生的框
- PDF处理控件Aspose.PDF,如何实现企业级PDF处理
CodeCraft Studio
文档管理控件pdfpythonjava
PDF处理为何成为开发者的“隐形雷区”?“手动调整200页PDF目录耗时3天,扫描件文字识别错误导致数据混乱,跨平台渲染格式崩坏引发客户投诉……”作为开发者,你是否也在为PDF处理的复杂细节消耗大量精力?Aspose.PDF凭借AI增强解析、全栈API控制与企业级自动化能力,正在重新定义PDF处理效率的天花板。Aspose.pdf最新下载一、Aspose.PDF六大技术亮点1.高精度PDF解析与生
- 程序员必看!DeepSeek隐藏用法大揭秘:从代码优化到多模态开发,这些技巧让你少熬三夜班
后端
最近在程序员圈子里,有个同事老张的故事特别火。他原本每周要花20小时写接口文档,自从用上DeepSeek的代码补全功能,现在喝着咖啡看AI自动生成Swagger注释——这让我想起刚入行时,为了调通一个正则表达式熬夜到凌晨三点的自己。今天咱们不聊那些官方说明书,就说点真正能让键盘冒火星的实战技巧。藏在代码补全里的"作弊码"很多人以为DeepSeek就是个加强版搜索引擎,其实它对代码的理解远超想象。比
- 使用 Python 合并微信与支付宝账单,生成财务报告
python后端
最近用思源笔记记东西上瘾,突然想每个月存一份收支记录进去。但手动整理账单太麻烦了,支付宝导出一份CSV,微信又导出一份,格式还不一样,每次复制粘贴头都大。干脆写了个Python脚本一键处理,核心就干两件事:把俩平台的CSV账单合并到一起自动生成带分类表格的Markdown(直接拖进思源就能渲染)代码主要折腾了这些:支付宝账单前24行都是废话,直接skiprows=24跳过去,GBK编码差点让我栽跟
- 本地部署AI大模型之并行计算:什么是可重入互斥锁/递归锁
杰瑞学AI
DevopsComputerknowledge开发语言python软件工程性能优化
目录1.普通互斥锁的局限性2.可重入互斥锁的工作原理3.使用场景4.代码示例5.实现关键6.注意事项可重入互斥锁(ReentrantMutex,或称为递归锁)是一种特殊类型的互斥锁,允许同一线程多次获取同一把锁而不会导致死锁。以下是其核心要点:1.普通互斥锁的局限性普通互斥锁(Mutex)在同一个线程中只能被获取一次。若线程尝试重复获取已持有的锁,会导致自死锁(线程无限等待自己释放锁)。2.可重入
- 警惕AI神话破灭:深度解析大模型缺陷与禁用场景指南
领码科技
AI应用IT职场大模型缺陷AI工具风险伦理挑战应用场景限制可信AI
摘要当前AI大模型虽展现强大能力,但其本质缺陷可能引发系统性风险。本文从认知鸿沟、数据困境、伦理雷区、技术瓶颈四大维度剖析大模型局限性,揭示医疗诊断、法律决策等8类禁用场景,提出可信AI建设框架与用户防护策略。通过理论分析与实操案例结合,为规避AI工具风险提供系统性解决方案。关键词:大模型缺陷、AI工具风险、伦理挑战、应用场景限制、可信AI一、认知鸿沟:无法企及的人类智慧1.1创造性思维的致命短板
- Excel 后缀竟成 “拦路虎”?POI 读取报错原因大揭秘
后端
POI读取excel报错由于有时候上传的是xls文件有时候上传的是xlsx文件,使用POIFSFileSystem来读取文件POIFSFileSystempoifsFileSystem;try{poifsFileSystem=newPOIFSFileSystem(newFileInputStream(file));}catch(IOExceptione){LOGGER.error("openxls
- 如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型
DO_Community
教程DeepSeekGPUai大语言模型人工智能
在DigitalOcean,我们一直在关注开源大语言模型(LLMs)和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”,也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。以前,大语言模型的表现比较单一。只要给它们一个提示,它们就会直接给出答案,根本没有什么“二次思考”的过程,也没有什么机制能让模型在出错时自己纠正。这就让它们在遇到那些指令本身就可能有问题的情况时,很难进行深入推理、提出疑问或
- 面试题之webpack file-loader和url-loader
阿丽塔~
webpack前端node.js面试
在面试中,关于Webpack中file-loader和url-loader的区别是一个常见的问题。file-loader和url-loader的区别1.功能定义file-loader:主要用于处理静态资源文件(如图片、字体等),将其复制到输出目录,并返回文件的URL。适用于较大文件或需要单独存储的资源。url-loader:是file-loader的扩展,它在处理文件时会先判断文件大小。如果文件大
- 首个国产AI编辑器Trace的安装及使用教程
除了编程啥都会
编辑器
关于国产AI编辑器Trace安装教程进入Trace官网,下载适合你系统的安装包。Trace官网https://www.trae.com.cn/download双击安装包进行安装安装完成打开Trace,点击登录登录成功后就可以使用大语言模型进行项目开发了!
- 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
AI智能涌现深度研究
AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
大语言模型原理基础与前沿:双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词:大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现,大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而,随着模型规模的不断扩大和应用场景的
- “大语言模型微调”(Fine-tuning)与“大语言模型应用”(LLM Applications)之间的区别
AI Echoes
人工智能机器学习深度学习
1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上,利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练,从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。目标:使模型更好地适应特定任务(如医疗问答、法律咨询、编程辅助等),提高准确性和专业性。方法:可以是全参数微调,也可以采用参数高效微调(如LoRA、Adapter、PrefixTuning等),后者只调整部分参数而保持原有权重
- 大模型GPT辅助学习解释代码-HttpSession 监听器
ahauedu
前沿技术与趋势gpt
本文主题大模型解释代码。最近在接触旧项目代码是往往没有注释,或者是注释和代码对应不上,这样对于了解业务逻辑,以及后期的改造开发造成了很大的困扰。尽然大模型这么强大,我们尝试下用大模型来解释代码。以下是大模型对项目代码中的HttpSession监听器的代码解释,很高效的方式,可以借鉴。代码解析这段代码定义了WebHttpSessionListener类,它是一个HttpSession监听器,用于监听
- 动态规划双剑合璧:C++与Python征服洛谷三大经典DP问题
三流搬砖艺术家
动态规划c++python
动态规划核心思想状态定义→转移方程→边界处理→时空优化本文精选洛谷动态规划题单中三大经典问题,通过C++与Python双语言对比实现,彻底掌握DP精髓!题目一:P1048采药(01背包模板)题目描述在限定时间T内采集草药,每株草药有采集时间time[i]和价值value[i],求最大总价值。解题思路状态定义:dp[j]表示时间j能获得的最大价值转移方程:dp[j]=max(dp[j],dp[j-t
- Java线程池选型指南:高并发场景下的最优配置策略
程序猿小白菜
后端java生态圈java线程池
一、线程池核心参数大白话解析五大核心参数就像餐厅运营团队:核心线程数(corePoolSize):常驻员工(正式工),闲时也不裁员最大线程数(maximumPoolSize):最大用工数(正式工+临时工)队列(workQueue):候客区(排队等待的顾客)存活时间(keepAliveTime):临时工空闲多久后解雇拒绝策略(RejectedExecutionHandler):客满时的处理方案二、J
- 每日面试题-TCP 和 UDP 有什么区别?
晚夜微雨问海棠呀
tcp/ipudp网络协议
TCP(传输控制协议)和UDP(用户数据报协议)是传输层的两大核心协议,主要区别如下:核心差异对比连接模式TCP:面向连接,需通过三次握手建立可靠通道。UDP:无连接,直接发送数据报,无需预先协商。可靠性TCP:提供数据确认、重传、校验和流量控制,确保数据完整有序到达。UDP:不保证可靠性,可能丢包、乱序,无重传机制。传输方式TCP:基于字节流传输,数据按顺序重组(如文件下载)。UDP:基于独立数
- 工业节能新利器:第二类吸收式热泵与MVR热泵深度剖析
CodeJourney.
人工智能算法python
一、引言在全球倡导节能减排、可持续发展的大背景下,工业领域作为能源消耗的“大户”,节能改造显得尤为重要。余热回收作为工业节能的关键环节,不仅能提高能源利用效率,降低生产成本,还能减少环境污染。在众多余热回收技术中,第二类吸收式热泵和MVR热泵凭借其独特的优势,成为工业节能领域的热门选择。深入了解这两种热泵的工作原理、性能特点以及适用场景,对于工业企业科学选择余热回收设备,实现高效节能具有重要意义。
- AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌:重塑未来科技格局的三大核心战场
meisongqing
人工智能科技
2025年3月,全球科技领域最引人注目的动态,莫过于AI人才争夺的白热化、算力投资的规模化竞赛,以及阿里巴巴以3800亿元重注押宝AI的豪赌。这三股力量交织,不仅推动了中国科技产业的深度变革,更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战:从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长,使得顶尖人才成为最稀缺的资源。据预测,到2030年,中国AI人才缺口将达400万,而美国A
- 【大模型开发】Megatron-LM 深度解析:原理、应用与代码实现
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发HuggingFace大模型生态机器学习Megatron-LM并行训练大模型加速
以下内容将从Megatron-LM的基本原理、应用场景、以及其核心代码和实现逻辑三个方面进行深入剖析,并提供示例代码和详细的注释说明,帮助大家对Megatron-LM有一个较为全面的了解。所有内容基于Megatron-LM官方实现(GitHub:NVIDIA/Megatron-LM),并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。一、Megatron-LM简介Megatron-LM是由NVIDIA开源的
- 【大模型开发】深入解析 DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发大模型微调deepseekdeepspeedpython人工智能pytorch
深入解析DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎,专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。其核心目标是提供高吞吐、低内存占用、低成本的分布式训练方案,让数千亿甚至万亿级参数模型的训练成为可能。本文将从DeepSpeed的核心原理、关键组件、代码示例及实现过程详解等方面做详细阐述,帮助读者更好地理解并使用Deep
- 【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习大模型技术开发与实践大模型开发HuggingFaceDeepSpeed大模型生态机器学习深度学习大模型技术栈
支撑大模型开发与部署的关键组件与生态系统当今大模型(LLM,LargeLanguageModel)在工业与学术界的应用日益广泛,从ChatGPT、BERT到DeepSeek等新兴模型,背后离不开一整套成熟的技术生态和工具链支持。本文将介绍其中几大核心组件和框架,包括HuggingFaceTransformers、DeepSpeed、Megatron-LM,以及其他相关工具和方法,展示它们在训练效率
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出