- OpenCV机器学习(10)训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData
村北头的码农
OpenCVopencv机器学习人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::ml::TrainData类是OpenCV机器学习模块中用于表示训练数据的一个核心类。它封装了样本数据、响应(标签)、样本权重等信息,并提供了多种方法来创建和操作这些数据,以适应不同的机器学习算法需求。主要功能数据准备:允许你从原始数据创建训练数据对象。支
- AI 驱动的自动化测试:从代码到报告的全面解读
测试者家园
人工智能软件测试质量效能测试策略自动化测试测试报告测试用例
在软件开发的生命周期中,测试一直是确保软件质量的关键环节。然而,随着开发规模的日益庞大,传统的手动测试和简单的自动化脚本已经无法满足高效、快速和高质量的需求。随着人工智能(AI)的兴起,尤其是在深度学习、自然语言处理(NLP)和智能决策算法方面的突破,AI驱动的自动化测试正逐渐成为现代软件开发中的核心组成部分。从自动生成测试用例、智能缺陷预测、到自动化报告生成,AI技术的应用为软件测试带来了革命性
- 科技快讯 | 京东为外卖骑手缴纳五险一金;全3D打印电喷雾发动机问世;小红书:3个月处置超300万违规账号
最新科技快讯
科技人工智能大数据
京东为外卖骑手缴纳五险一金2月19日,京东宣布,自2025年3月1日起,将逐步为京东外卖全职骑手缴纳五险一金,为兼职骑手提供意外险和健康医疗险。继给快递小哥缴纳五险一金后,京东再次成为首个为外卖骑手缴纳五险一金的平台。京东外卖自2月11日起正式启动“品质堂食餐饮商家”招募,对2025年5月1日前入驻的商家全年免佣金。深大推出DeepSeek人工智能通识课,本学期可选课学习深圳大学与腾讯云合作推出基
- 机器学习(四) 本文(2万字) | 梯度下降GD原理 | Python复现 |
小酒馆燃着灯
机器学习人工智能深度学习目标检测pythonpytorch
第四章梯度下降一引入梯度二从一元到多元2.1一元函数2.1.1引入梯度下降2.1.2学习率2.1.3继续更新迭代2.2二元函数2.3多元函数三多种梯度方法3.1批量梯度下降(BatchGradientDescent,BGD)3.1.1对目标函数求偏导3.1.2每次迭代对参数进行更新3.1.3优缺点3.2随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)3.2.1对目标函数求
- 机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |
小酒馆燃着灯
机器学习人工智能深度学习目标检测vscodepytorchpython
推荐阅读,点击查看文章目录1.统计学习(机器学习)1.1特点1.2对象1.3目的1.4方法1.5步骤2.基本分类2.1监督学习2.1.1输入空间、特征空间和输出空间2.1.2概率分布2.1.3假设空间2.1.4问题的形式化2.2无监督学习2.3强化学习2.4半监督学习与主动学习3.基于模型分类4.基于技巧分类4.1贝叶斯学习4.2核方法5.统计学习三要素5.1模型5.2策略5.2.1损失函数与风险
- 机器学习杂记
被自己蠢哭了
深度学习机器学习
过拟合处理方法:早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法:以不同的初始值来训练网络,最终选取最小的。使用模拟退火技术。模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果,从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中,接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低,从而保证算法稳定。使用随机梯度下降。与标准梯度下降精确计算梯度不同,随机梯度下降算法在计算梯度时加入了随机因素。于是,即使陷入局部
- 南凌科技接入deepseek大模型,提升云网智安服务能力
NOVAnet2023
科技
南凌科技自成立以来,始终秉持创新驱动的理念,积极探索并运用新兴的人工智能技术,赋能公司服务能力和运营效率提升。2024年,南凌科技便已接入各类大模型,包含智谱、通义千问等大模型。在2024年10月的“AI+安全”研讨大会上,南凌科技CTO鲁子奕博士就已向客户、媒体等展示了南凌科技运用AI大模型进行数据处理、客服问答等场景。如今,DeepSeek以其开源特性崭露头角,不仅展现出高度的灵活性与可定制性
- DeepSeek赋能智慧文旅:新一代解决方案,重构文旅发展的底层逻辑
百家方案
解决方案DeepSeek智慧文旅
DeepSeek作为一款前沿的人工智能大模型,凭借其强大的多模态理解、知识推理和内容生成能力,正在重构文旅产业的发展逻辑,推动行业从传统的经验驱动向数据驱动、从人力密集型向智能协同型转变。一、智能服务重构:打造全域感知的智慧服务体系DeepSeek通过整合物联网、传感器、摄像头和智能设备,打破信息孤岛,实现多源数据的采集与共享。例如,故宫博物院利用自然语言处理技术,实现了128种语言的实时互译,极
- 内容中台重构智能服务:人工智能技术驱动精准决策
清风徐徐de来
其他
内容概要现代企业数字化转型进程中,内容中台与人工智能技术的深度融合正在重构智能服务的基础架构。通过整合自然语言处理、知识图谱构建与深度学习算法三大技术模块,该架构实现了从数据采集到决策输出的全链路智能化。在数据层,系统可对接CRM、ERP等企业软件,通过标准化接口完成多源异构数据的实时清洗与结构化处理,例如某金融科技平台利用动态知识图谱技术,将分散的客户行为数据与市场情报进行语义关联,形成可解释的
- 工业过程模拟:从理论到实践的 Python 实现
Echo_Wish
Python进阶python开发语言
工业过程模拟:从理论到实践的Python实现在现代工业中,过程模拟已成为优化生产流程、提升效率和降低成本的重要手段。作为一名人工智能和Python领域的自媒体创作者,今天我想和大家探讨如何使用Python实现工业过程模拟,并通过具体代码示例展示其实际应用。什么是工业过程模拟?工业过程模拟是指通过计算机模型对工业生产过程进行仿真和分析,以预测和优化生产流程。其主要目的是在不影响实际生产的情况下,通过
- ModelScope竞品分析:在面对Hugging Face Hub和百度PaddleHub等竞品时
anneCoder
百度大模型人工智能语言模型机器学习
引言随着人工智能技术的飞速发展,模型即服务(MaaS)平台逐渐成为开发者构建和应用AI解决方案的重要工具。ModelScope,作为阿里巴巴达摩院推出的开源模型平台,自上线以来便以其丰富的模型资源、便捷的服务和开放的合作环境吸引了大量用户的关注。然而,在竞争激烈的市场中,ModelScope也面临着来自其他MaaS平台的挑战。本文将对ModelScope的竞品进行详细分析,旨在为读者提供一个全面而
- [深入探索USearch:快速高效的单文件向量搜索引擎]
stjklkjhgffxw
python
引言在数据科学和机器学习领域,最近出现了许多用于近似最近邻搜索(ApproximateNearestNeighbors,ANNS)的工具。尽管FAISS已经是一个非常流行的选择,USearch以其紧凑性和无与伦比的速度正迅速获得关注。USearch不仅仅是一个更小、更快的向量搜索引擎,它还提供了高兼容性和用户自定义指标的灵活性。本文将引导您了解如何安装和使用USearch,并对其与FAISS的主要
- 如何利用USearch实现快速向量搜索:更轻量、更高效的替代方案
sdfugyd
python
引言向量搜索在现代机器学习和信息检索中扮演着重要角色。无论是图像检索、文本相似度计算还是推荐系统,向量搜索都是核心技术之一。本文将介绍一个轻量级、高效的向量搜索引擎——USearch。这种引擎与FAISS在功能上相似,但在设计上更为精简,具备更高的兼容性。接下来,我们将详细讲解如何安装和使用USearch,并提供实用的代码示例。主要内容1.USearch与FAISS的对比USearch的基础功能与
- 提升信息检索准确性和效率的搜索技巧
雅俗共赏100
笔记搜索引擎
一、基础技巧精准关键词避免长句子,提取核心关键词(如用“光合作用步骤”代替“请告诉我光合作用的具体过程”)。同义词替换:尝试不同表达(如“AI发展史”vs“人工智能历史”)。排除干扰词使用减号-排除无关内容(例:苹果-手机排除科技公司结果)。精确匹配用英文引号""搜索完整短语(例:"量子力学基础教程")。二、高级搜索指令(以Google为例)限定网站site:域名关键词(例:site:zhihu.
- 机器学习:十大算法实现汇总
golemon.
ML机器学习算法人工智能
机器学习十大算法代码实现:使用numpy、pandas,不调用机器学习相关库。已将代码和相关文档上传到了github:golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)一元线性回归:机器学习:一元线性回归_1元线性回归的6种基本公式-CSDN博客逻辑回归:机器学习:逻辑回归-CSDN博客决策树:机器学习:决策树-CSDN博
- 马斯克-全球最大算力集群-grok3效果任何
数据分析能量站
机器学习人工智能
就在刚刚,科技界巨头埃隆・马斯克正式揭晓了x.AI旗下的最新力作——Grok3。一经发布,Grok3便凭借其卓越表现,被赞誉为全球范围内最具智慧与力量的人工智能。(有待继续观察)作为x.AI精心打造的新型聊天机器人,Grok3展现出了令人惊叹的推理天赋,面对复杂问题时,能够凭借严密逻辑抽丝剥茧,给出精准解答。不仅如此,它还配备了如DeepSearch(深度搜索)这般的前沿功能,让信息获取与知识挖掘
- 人工智能专业毕业设计题目精选:推荐合集
HaiLang_IT
毕业设计选题计算机视觉人工智能目标检测
目录前言毕设选题开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是海浪学长毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了计算机专业最新精选选题,如遇选题困难或选题有任何疑问,都可以问学长哦(见文末)!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总
- 跨语言语义理解与生成:多语言预训练方法及一致性优化策略
网罗开发
AI大模型人工智能深度学习负载均衡
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- langchain系列 - FewShotPromptTemplate 少量示例
码--到成功
大语言模型langchain
导读环境:OpenEuler、Windows11、WSL2、Python3.12.3langchain0.3背景:前期忙碌的开发阶段结束,需要沉淀自己的应用知识,过一遍LangChain时间:20250220说明:技术梳理,针对FewShotPromptTemplate专门来写一篇博客概念说明few-shot最初来源于机器学习的概念,还有one-shot、zero-shot概念,概念如下:机器学习
- AI赋能下的2025商业新契机:AI无人自动直播引领财富增长
V__17671155793
人工智能pythonchatgptgpt-3gpt
AI赋能下的2025商业新契机:AI无人自动直播引领财富增长!在科技飞速发展的时代,每一次重大的技术突破都有可能重塑商业格局,创造全新的财富机遇。如今,随着人工智能技术的深度应用,AI无人自动直播正成为2025年最具潜力的造富新赛道,为广大商家提供了前所未有的发展契机,助力其在激烈的市场竞争中展翅腾飞。一、传统直播困境与AI无人自动直播的破局之道回顾直播行业的发展历程,传统直播模式在经历了初期的爆
- 主要空间数据挖掘方法
CodeYoung7
总结归纳数据挖掘地理信息
文章出自:http://blog.csdn.net/shaoz/article/details/6847925张新长马林兵等,《地理信息系统数据库》[M],科学出版社,2005年2月第二章第二节空间数据空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域,其挖掘方法以人工智能、专家系统、机器学习、数据库和统计等成熟技术为基础。下面介绍近年来出现的主要空间数据挖掘方法。1、空间分析方法利用GIS的各种空间
- ChatGPT和DeepSeek打造科研与办公的高效引擎
AAIshangyanxiu
编程算法统计语言农林生态遥感chatgpt
一、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型讲解1、2024AIGC技术最新进展介绍(生成式人工智能的基本概念与原理、最新前沿技术和发展趋势简介)2、国内外大语言模型(ChatGPT4O、Gemini、Claude、Llama3、PerplexityAI、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言、秘塔AI等)对比分析3、OpenAI12天12场直播新功能解读与演示(ChatGPTO1模
- 【数据挖掘】ARFF格式与数据收集
布鲁惠比寿
数据挖掘数据挖掘人工智能
【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF格式与数据收集ARFF(Attribute-RelationFileFormat)是一种用于存储数据集的文本文件格式,常用于机器学习和数据挖掘领域。它可以表示结构化数据,包括属性定义、关系信息
- DeepSeek混合专家模型:低成本高精度革新多语言AI应用
智能计算研究中心
其他
内容概要当前人工智能领域正经历从通用模型向垂直化、场景化应用的关键转型,DeepSeek混合专家模型(MoE)通过突破性的架构设计,为这一进程提供了技术范本。该模型采用分治策略的混合专家架构,通过动态激活670亿参数中的子模块处理特定任务,既保证了模型规模带来的知识广度,又显著降低了计算资源的冗余消耗。在此基础上,其多模态处理能力不仅覆盖80余种自然语言的高精度互译,还实现了视觉符号与文本语义的跨
- 23. AI-概述
真上帝的左手
23.AIai人工智能
文章目录前言一、AI1.简介2.发展3.应用场景前言AI 随着技术的发展,AI正变得越来越强大和普及,其在解决复杂问题和提高人类生活质量方面的潜力日益显现。一、AIAI(ArtificialIntelligence,人工智能)1.简介 AI(ArtificialIntelligence,人工智能)是计算机科学的一个分支,旨在开发智能系统,使其能够执行通常需要人类智能的任务,例如学习、推理、问
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
程序员后端
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- OpenAI揭示o3的推理过程,以弥合与DeepSeek-R1的差距
c++服务器开发
人工智能deepseek
生成式人工智能开发商OpenAI公司首席执行官SamAltman最近在RedditAMA问答活动中承认,该公司在开源软件研究方面站在了“历史错误的一边”。尽管OpenAI公司尚未发布其开源模型,但已经迈出了提高透明度的第一步。正如该公司在其X帐号上所宣布的那样,其最新的推理模型o3-mini现在展示了其思维链(CoT)跟踪的更详细版本。此前,OpenAI公司的推理模型仅展示了CoT的高级概述,这使
- 第26篇:pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习
还不秃顶的计科生
联邦学习深度学习人工智能开发语言
第一部分:解决的问题联邦学习(FederatedLearning,FL)是一种分布式机器学习方法,允许客户端在本地数据上训练模型,同时通过中心服务器共享学习成果。传统FL框架假设客户端使用相同的模型结构(模型同构),但在实际中可能面对:统计异质性:客户端的数据分布不均(non-IID)。资源异质性:客户端硬件资源有限。模型异质性:客户端可能拥有不同的模型结构。模型异构的个性化联邦学习(MHPFL)
- 零基础学会asp.net做AI大模型网站/小程序十六:专栏总结
借雨醉东风
asp.net小程序后端
本专栏以实战为主,轻理论。如果哪里有不太懂的,可关注博主后加个人微信(平台规定文章中不能贴联系方式,需先关注博主,再加微信),后续一起交流学习。-------------------------------------正文----------------------------------------目录本专栏总结后续方向项目简介项目结构使用方法项目地址关键特点LLaMA机器学习简介使用LLaMA
- 探索AI音乐创作的未来:八款顶尖AI音乐生成工具(本期介绍国外-国内另外专题介绍)
带娃的IT创业者
AIGC程序员创富人工智能音视频ai
探索AI音乐创作的未来:八款顶尖AI音乐生成工具(本期介绍国外-国内另外专题介绍)在科技飞速发展的今天,人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面,其中音乐创作也不例外。AI音乐生成工具不仅为专业音乐人提供了新的创作方式,也让普通人能够轻松创作出高质量的音乐作品。本文将介绍八款知名的AI音乐生成工具,帮助你了解它们的特点和优势。1.SunoSuno是一款AI驱动的音乐生成器,能够快速创建高质量的
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
public MyStack() {
arr = new long[10];
top = -1;
}
public MyStack(int maxsize) {
arr = new long[maxsize];
top
- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
刘星宇
c面试
12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
#include<stdio.h>
int main(void)
{
char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7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。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》