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cesiumJavaScriptjavascript
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引言设计模式是软件开发的基石,但许多开发者面对23种模式时容易陷入“学完就忘”或“滥用模式”的困境。本文从工业级项目视角出发,精选10种高频设计模式,结合真实代码案例与主流框架应用,帮你建立模式思维,拒绝纸上谈兵。一、创建型模式:告别new的暴力美学1.工厂方法模式(FactoryMethod)核心痛点:对象创建逻辑散落各处,难以统一管理。场景案例:电商平台需要支持多种支付方式(支付宝、微信、银联
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神秘顾客湖南群狼市场调查暗访长沙群狼调用
医疗与美容行业的竞争早已进入“贴身肉搏”阶段,(武汉问卷调查公司)(美容行业神秘顾客)(长沙市场调研公司)而决定胜负的核心,藏在患者挂完号后的等待里,藏在医生解释病情的语气里,藏在检查报告递出时的说明里——这些看不见的服务细节,正是拉开差距的关键。湖南群狼市场调查,17年专注医疗与美容机构暗访服务,以第三方的客观视角,为机构解码服务竞争力的密码,助您在激烈竞争中撕开市场缺口。一:17年行业洞察,暗
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php加密的是什么
加密的代码如下:!/usr/bin/php-qeNrtWWlTG1cW/SvY5Yqg4krevoSQuIUEiE0LYAwuijKbEGA2YbMk+TUOjEnyc976b+Y2pKZqpNcgz3gm46r5BpL69Ln3nnvved3PrrFyRhOJEAoySvT66ceoMFbS02BNEFE8XRsLRAmkHI7eKMxMHC7tnKOz+Ytuezt7SUrPS6TcOa0c6
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范特嘻嘻
phprad加密公钥过长
加密的代码如下:!/usr/bin/php-qeNrtWWlTG1cW/SvY5Yqg4krevoSQuIUEiE0LYAwuijKbEGA2YbMk+TUOjEnyc976b+Y2pKZqpNcgz3gm46r5BpL69Ln3nnvved3PrrFyRhOJEAoySvT66ceoMFbS02BNEFE8XRsLRAmkHI7eKMxMHC7tnKOz+Ytuezt7SUrPS6TcOa0c6
- [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
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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
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HTML网站开发#前端基础入门三大核心之htmlHTML前端webJavaScript网页开发
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文献随笔材质神经网络人工智能扩散模型
AnevaluationofSVBRDFPredictionfromGenerativeImageModelsforAppearanceModelingof3DScenes输入3D场景的几何和一张参考图像,通过扩散模型和SVBRDF预测器获取多视角的材质maps,这些maps最终合并成场景的纹理地图集,并支持在任意视角、任意光照条件下进行重新渲染。样例图如下:在当前时代的技术背景下,生成与几何匹配
- 计算机领域顶级会议汇总
hongyanee
parallelperformanceprocessing分布式计算networkingsecurity
转自ustcxjt的专栏:http://blog.csdn.net/ustcxjt/article/details/7075534COREComputerScienceConferenceRankingsAcronymStandardNameRankAAAINationalConferenceoftheAmericanAssociationforArtificialIntelligenceA+AA
- 美团辟谣「30万本科生送外卖」;微软裁员再引争议,员工未归属股票被全部回收;传OpenAI“开放权重模型”最快下周上线|极客头条
极客日报
microsoft
「极客头条」——技术人员的新闻圈!CSDN的读者朋友们好,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。(投稿或寻求报道:
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前言:此文将对宇树的RL_Gym进行详细介绍。为什么写这篇文章?首先对于这个项目来说,目前网上很难找到能讲明白的,其次,兼顾打工生活&知识分享需要些动力;因此,我决定推出这一篇付费文章,从纯小白视角出发,深入剖析该项目(大佬们请轻喷),这篇文章主要进行难点解析、代码分析与解释、整体的逻辑梳理。这篇付费文章耗费了我7h+的撰写,希望能为读者解开长期困扰的难题,带来启发与收获。开源项目链接:https
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产品经理独孤虾
人工智能产品经理智能营销数字营销价格策略大模型电子商务
摘要商品定价策略是电商、广告营销和用户增长等数字化营销业务中的重要环节,它直接影响着企业的收入和利润,以及用户的满意度和忠诚度。本文从产品经理的视角,介绍了如何应用人工智能大模型来优化商品定价策略的步骤,包括分析商品定价策略的影响因素、市场需求预测、商品成本分析、商品定价策略优化和使用人工智能大模型优化商品定价策略。本文旨在帮助产品经理和运营人员了解人工智能大模型在商品定价策略中的作用和价值,以及
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在自动驾驶感知系统中,将多视角图像转换为鸟瞰图(BEV)是一个关键步骤。Lift-Splat-Shot(LSS)是一种高效的视角转换方法,能够将透视视图特征转换为BEV空间,从而实现更准确的3D物体检测。本文将详细解析LSS的工作原理、技术细节及其应用场景。一、LSS概述LSS(Lift-Splat-Shot)是由PhilippHenzler等人于2021年提出的一种用于自动驾驶感知系统的视角转换
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在自动驾驶技术快速发展的今天,BEV(Bird'sEyeView,鸟瞰图)感知算法正成为行业关注的焦点。这项突破性技术通过将多传感器数据统一映射到鸟瞰视角,为自动驾驶系统构建了前所未有的全局环境认知能力,堪称自动驾驶领域的"上帝视角"革命。BEV的核心技术原理BEV感知算法的核心在于将来自摄像头、激光雷达等不同传感器的异构数据,通过深度学习网络统一转换到俯视坐标系。这一过程主要依靠三大关键技术:多
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多租户场景下的资源配额管理与调度策略体系(2025技术视角)一、资源配额管理的核心机制资源配额是多租户环境下实现资源隔离与共享的基石,其核心在于建立动态可扩展的约束规则与智能化的执行框架。当前主流技术体系包含以下核心组件:1.分层配额模型物理层配额:基于硬件资源的绝对限制(如CPU核数、内存容量、GPU算力),通过Linuxcgroups或WindowsJobObjects实现资源硬性隔离。例如,
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AIGCNLP语言模型人工智能自然语言处理
1.大语言模型训练的整体框架大语言模型的训练是一个复杂的过程,涉及数据准备、模型架构、优化策略和推理部署。以下是整体框架的详细分解:1.1训练阶段预训练:在海量文本数据上学习通用语言表示,类似于“学习语言的百科全书”。微调:针对特定任务调整模型参数,类似于“针对考试复习重点内容”。指令微调:在对话或指令数据集上优化,使模型更适合交互式任务。推理:使用训练好的模型进行预测或生成。1.2核心组件数据集
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Android高级进阶命令模式设计模式命令模式
命令模式(CommandPattern),是行为型模式之一。在日常生活和开发过程中,这是一个非常常见的设计模式案例二:点菜实现模型点菜接口:/***点菜(命令角色)*/publicinterfaceOrder{voidcookfood();}川菜实现:publicclassChuanFooderimplementsOrder{CookermCooker;publicChuanFooder(Cook
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宏观架构与集群之脑-APIServer和etcd宏观架构:数据中心的操作系统在开始之前,让我们先建立一个高层视角。你可以将Kubernetes想象成一个管理整个数据中心的分布式操作系统。在这个操作系统中:控制平面(ControlPlane)就是它的“内核”,负责管理和决策。工作节点(WorkerNodes)就是它的“CPU和内存”,是真正运行应用程序的地方。我们常用的kubectl就是与这个“内核
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X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
- 穿透硅层:模电数电如何重塑你的编程基因
还债大湿兄
模电数电
“不理解电子运动的程序员,永远在数字世界的表层流浪。”——吉恩·阿姆达尔(IBM360系统架构师)一、晶体管级视角:代码的物理载体1.CPU指令执行的硬件真相关键模电参数:阈值电压Vth:决定晶体管开关的电压临界点(典型值0.7V)跨导gm:栅压控制电流的能力(单位mS)米勒电容Cgd:限制开关速度的核心因素2.存储器操作的电子原理DRAM存储单元刷新过程://硬件级刷新伪代码voiddram_r
- 多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新出书籍配套视频【陈敬雷】推荐算法系统实战全系列精品课【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型系列四多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破更多技术内容总结GPT多模态大模型系列四多模态大模型
- 2025年新材料与清洁能源国际会议(IACNMCE 2025)
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理工科能源论文笔记论文阅读
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- Rust * 关键字
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Rustrust开发语言关键词web3
在Rust中,*运算符有多种重要用途,每种都有其独特的语义和适用场景。以下是Rust中*关键字的全面解析:一、解引用运算符(DereferenceOperator)1.基础解引用letx=42;letptr=&x;//创建引用letvalue=*ptr;//解引用获取值println!("{}",value);//输出:422.智能指针解引用letboxed=Box::new(42);printl
- AI原生应用开发:LLM的异常检测与处理
SuperAGI2025
AI大模型应用开发宝典AI-native人工智能ai
AI原生应用开发:LLM的异常检测与处理关键词:大语言模型(LLM)、异常检测、AI原生应用、错误处理、提示工程摘要:在AI原生应用中,大语言模型(LLM)已成为核心“大脑”,但它的“不靠谱”行为(如虚构事实、逻辑矛盾、敏感内容输出)常让开发者头疼。本文将用“修LLM的医生”视角,从异常类型识别、检测方法到处理策略,结合生活案例与代码实战,带你掌握LLM异常检测与处理的全流程,让你的AI应用更可靠
- OpenHarmony vs Linux:分布式操作系统的终极对决
109702008
编程操作系统#linux系统linux分布式人工智能
副标题:从架构基因到场景适配,解析两大系统的分布式能力差异与未来演进引言:分布式操作系统的时代命题在万物互联时代,设备协同与算力融合成为刚需。OpenHarmony和Linux作为两大开源操作系统,代表了不同的技术路线:前者是原生分布式设计,后者是生态驱动演进。本文从分布式视角深度对比二者,为开发者提供选型参考。一、架构设计:原生支持vs生态补足能力维度OpenHarmonyLinux内核模型微内
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc