- 探索神经网络的奥秘:从基础理论到Python实践
仲毓俏Alanna
探索神经网络的奥秘:从基础理论到Python实践【下载地址】第一章神经网络如何工作附Python神经网络编程.pdf分享本资源文件提供了关于神经网络基础知识的详细介绍,并附带了一个Python神经网络编程的PDF文件。通过学习本资源,您将能够理解神经网络的基本工作原理,并掌握如何使用Python进行神经网络编程项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Col
- 愿景:做机器视觉行业的颠覆者
gaoenyang760525
人工智能
一个愿景,两场战斗,专注制胜。一个愿景:做机器视觉行业的颠覆者。我给自己创业,立一个大的愿景:做机器视觉行业的颠覆者。两场战斗:无监督-大模型上半场,无监督。2025-2030,共五年。用无监督算法,颠覆现有缺陷检测方法,争取在2-3个场景落地。在以下几个场景中,选择最容易的场景落地,做细分场景的标准检测设备:1、视觉筛选机2、PCB相关3、半导体、芯片4、纺织服装5、包装印刷(激光打标、喷码、瓶
- 什么是MoE?
CM莫问
深度学习人工智能算法常见概念人工智能算法python深度学习MoE混合专家模型机器学习
一、概念MoE(MixtureofExperts)是一种深度学习架构,它结合了多个专家模型(Experts)和一个门控机制(GatingMechanism)来处理不同的输入数据或任务。MoE的核心思想是将复杂的任务分解为多个子任务,由不同的专家网络来处理,以此来提升整体模型的性能和效率。MOE通过集成多个专家来显著提高模型的容量和表达能力,每个专家可以专注于学习输入数据的不同方面或特征,使得整个模
- 第三篇:模型压缩与量化技术——DeepSeek如何在边缘侧突破“小而强”的算力困局
python算法(魔法师版)
数据挖掘机器学习人工智能深度学习神经网络生成对抗网络边缘计算
——从算法到芯片的全栈式优化实践随着AI应用向移动终端与物联网设备渗透,模型轻量化成为行业核心挑战。DeepSeek通过自研的“算法-编译-硬件”协同优化体系,在保持模型性能的前提下,实现参数量与能耗的指数级压缩。本文从技术原理、工程实现到落地应用,完整解析其全链路压缩技术体系。第一章算法层创新:结构化压缩与动态稀疏化1.1非均匀结构化剪枝技术DeepSeek提出**“敏感度感知通道剪枝”(SAC
- RPC 和 RESTFUL
快乐的小三菊
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一、网络分层聊今天的话题之前,先普及个关于网络架构的分层的知识,在当前的世界中,有两套网络的参考模型,一套是OSI参考模型,一套是TCP/IP的参考模型。对于java开发而言,我们只需要知道现在用的是TCP/IP模型,这个模型分为四层就可以了。OSI参考模型(OpenSystemsInterconnectionReferenceModel):包括七层,这个模型过于理想化,未能在因特网中进行广泛推广
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(三):“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理
GoAI
自然语言处理NLP深入浅出AI深入浅出LLM深度学习LLM人工智能大模型
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接【书生·
- 『大模型笔记』视觉语言模型解释
AI大模型前沿研究
大模型笔记LLMVLM视觉语言模型语言模型大模型人工智能
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我的运维人生
mongodb数据库运维开发技术共享
MongoDB深度解析与实践案例在当今大数据盛行的时代,NoSQL数据库以其灵活的数据模型和水平扩展能力,成为了众多应用场景下的首选。MongoDB,作为NoSQL数据库的领军者之一,凭借其面向文档的存储方式、强大的查询功能以及丰富的生态系统,在众多领域大放异彩。本文将从MongoDB的基本概念出发,深入探讨其核心特性,并通过一个实际案例展示如何在项目中高效使用MongoDB。一、MongoDB基
- DeepSeek API 的获取与对话示例
Hoper.J
AIGCDeepSeekAPIAI
代码文件下载:Code在线链接:Kaggle|Colab文章目录注册并获取API环境依赖设置API单轮对话多轮对话流式输出更换模型注册并获取API访问https://platform.deepseek.com/sign_in进行注册并登录:新用户注册后将赠送10块钱余额,有效期为一个月:点击左侧的APIkeys(或者访问https://platform.deepseek.com/api_keys)
- linux进程调度HMP,HMP调度器和EAS调度器
熙公主的爪牙
linux进程调度HMP
HMP调度器为了降低功耗,ARM开发了大小核架构处理器。Linux内核中的负载均衡算法基于SMP模型,并未考虑big.LITTLE模型,因此Linaro开发了一个HMP调度器用于支持这种架构,它也被用于Android5.x和Android6.x中,但这种调度器并没有被合入内核的基线中。该调度器的进程调度算法基本上和CFS一样,主要区别在于调度域和负载均衡的处理上。HMP调度域的实现比自带的CFS调
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DuHz
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GhostNet模型详解GhostNet是一个高效的轻量化卷积神经网络模型,专为资源受限的设备(如移动设备和嵌入式系统)设计。它的核心创新是Ghost模块,该模块通过生成更多的特征图来减少计算资源消耗。GhostNet适用于实时计算任务,如图像分类和物体检测,同时在保持较高准确率的基础上,优化了计算效率。目录GhostNet背景Ghost模块概述GhostNet网络架构Ghost模块的数学原理Gh
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Tomcat基础知识中间件tomcat服务器java架构师分布式
前情回顾上一篇文章主要了解了一下Tomcat启动入口,以及初步的分析了Tomcat的启动流程,下面我们将会解密Tomcat应用部署的实际流程。一、直观对比虽然前面已经说了那么多关于Tomcat的东西,但是我相信绝大部分同学应该都没有专门的去研究过Tomcat的内部实现。我们接触最多的应该还是上传一个war包丢在webapps目录下,然后重启一下Tomcat服务器(甚至不重启)。下面我们以图形的形式
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萝卜青今天也要开心
springjava后端笔记学习
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二进制独立开发
非纯粹GenAIGenAI与Python深度学习人工智能自然语言处理python语言模型神经网络生成对抗网络
文章目录引言一、核心技术:知识蒸馏与事实三元组融合二、模型架构设计与优化三、Python实现与关键代码解析四、业务价值与效果分析五、挑战与优化方向引言在教育内容数字化进程中,课程内容摘要生成技术能够从海量教学资源中提炼核心知识点,解决人工编写效率低、知识更新滞后的问题。当前主流方法依赖于深度学习模型,但存在事实性偏差、可解释性不足等缺陷。本文提出一种融合知识蒸馏与事实三元组增强的摘要生成框架,结合
- 读书笔记-《Spring技术内幕》(一)IoC容器的实现
萝卜青今天也要开心
springjava后端笔记
如今已是2024年,掌握Spring早已是Java从业人员的基本要求。Spring帮我们屏蔽掉了许多繁琐的工作,使我们可以把重心放在业务逻辑上。但也因此,要深刻体会到Spring带来的便捷性,反倒需要与没有使用Spring时作对比。为此,我特地翻了下上大学时用JaveWeb开发的项目(无框架),希望能让大家更好理解。01SpringIoC容器概述Spring的架构图如上所示,IoC与AOP都是Sp
- 详解大模型微调数据集构建方法(持续更新)
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大模型微调数据集构建方法
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法,希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录
- python 数据采集
go5463158465
python爬虫python开发语言
importpandasaspdfromtimeimportsleepimportrequestsimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.font_managerasfmfromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,as_completed#采集部分'''https://ncpscxx.moa.gov
- 2025年最新在线模型转换工具优化模型ncnn,mnn,tengine,onnx
我的青春不太冷
mnn人工智能深度学习ncnn在线模型转换网址
文章目录引言最新网址地点一、模型转换1.框架转换全景图2.安全的模型转换3.网站全景图二、转换说明三、模型转换流程图四、感谢引言在yolov5,yolov8,yolov11等等模型转换的领域中,时间成本常常是开发者头疼的问题。最近发现一个超棒的网站工具,简直是模型转换的神器。它最大的亮点就是省去编译转换工具的时间,开箱即用,一键转换。对于目标格式,提供了tengine、ncnn、mnn、onnx等
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俞予舒Fleming
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github开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
根据GithubTrendings的统计,本月(2025-02-01统计)共有20个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Python项目8TypeScript项目3JupyterNotebook项目2Rust项目2HTML项目2C++项目1Ruby项目1JavaScript项目1Svelte项目1非开发语言项目1Go项目1Ollama:本地大型语言模型设置与运行创建周
- 【TIMM应用】timm加载模型create_model,使用本地预训练模型
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深度学习python深度学习神经网络卷积神经网络
timm加载模型create_model使用本地预训练模型1.常规方式,从https://huggingface.co/上下载1-1.timm库中create_model函数的用法1.最简单的用法2.查看可以直接创建的预训练模型列表3.参数:pretrained=True2.使用本地的预训练模型2-1.国内镜像下载模型:https://hf-mirror.com/2-2.查找对应模型名称2-3.调
- 基于深度学习的基于视觉的机器人导航
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习机器人人工智能
基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统(如摄像头、LiDAR等)实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。这种方法使机器人能够像人类一样使用视觉信息感知环境、规划路径,并避开障碍物。与传统的导航方法相比,深度学习模型能够在动态环境中表现出更强的适应能力和鲁棒性。1.视觉导航的基本概念视觉导航是指通过处理机器人的摄像头等视觉传感器采集到的图像数据,构建环境模型,进而进行路径
- Cesium+Vue3教程(011):打造数字城市
叁拾舞
CeisumVue3cesium
文章目录Cesium打造数字城市创建项目加载地球设置底图设置摄像头查看具体位置和方向添加纽约建筑模型并设置样式添加纽约建筑模型设置样式划分城市区域并着色地图标记显示与实现实现飞机巡城完整项目下载Cesium打造数字城市创建项目使用vite创建vue3项目:pnpmcreatevite安装依赖:pnpminstall安装cesium:
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- HTML5+SVG+CSS3 雪中点亮的圣诞树
坏男孩!
css3html5css
HTML5+SVG+CSS3雪中点亮的圣诞树源码下载地址:HTML5+SVG+CSS3雪中点亮的圣诞树css3:body{background:-webkit-linear-gradient(top,#235,#22240%,#fff50%,#fff);background:linear-gradient(tobottom,#235,#22240%,#fff50%,#fff);overflow:h
- 使用 Python 实现无人机实时路径规划的 MPC 算法
闲人编程
pythonpython无人机算法MPC路径优化
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- .net core + vue 搭建前后端分离的框架
战族狼魂
C#.netcore
目录步骤一:创建.NETCore后端项目步骤二:创建Vue.js前端项目步骤三:集成后端和前端项目步骤一:创建.NETCore后端项目安装.NETCoreSDK:确保你的开发环境中已安装了最新版本的.NETCoreSDK。你可以从.NET下载页面获取最新版本。创建.NETCoreWebAPI项目:在命令行或者通过VisualStudio等集成开发环境,创建一个新的.NETCoreWebAPI项目。
- 100种算法【Python版】第44篇——龙格-库塔法
AnFany
算法python人工智能龙格-库塔微分方程ODE
本文目录1算法说明2算法示例:使用龙格-库塔法求解微分方程3算法应用:捕食者-猎物模型4算法可解决问题1算法说明龙格-库塔法最初由德国数学家卡尔·龙格(CarlRunge)和马丁·库塔(WilhelmKutta)在20世纪初提出。它们为求解常微分方程(ODE)提供了一种有效的数值方法,尤其是在处理初值问题时。龙格-库塔法的设计旨在通过提高计算的精度和稳定性,使数值解能更好地逼近真实解。最常用的版本
- 【深度学习】softmax回归的简洁实现
熙曦Sakura
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softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样,通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。本节继续使用Fashion-MNIST数据集,并保持批量大小为256。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l初始化模型参数[softmax回
- 第二篇:多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界
python算法(魔法师版)
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——从跨模态对齐到因果推理的工程化实践在AI技术从单一模态向多模态跃迁的关键阶段,DeepSeek通过自研的多模态融合框架,在视觉-语言-语音的联合理解与生成领域实现系统性突破。本文将从技术实现层面,解构其跨模态表征学习、动态融合机制与因果推理能力的内在创新。1.跨模态对齐革命:时空一致性建模传统多模态模型常面临模态割裂问题,DeepSeek提出「时空同步对比学习」(ST-CL)框架:视觉-语言对
- AI模型升级版0.02
pps-key
pythonAI写作学习gpt
根据您的需求,我将提供一个升级版的AI对话模型的实现代码,该模型可以在Windows上运行,并支持训练和微调。我们将使用HuggingFace的transformers库和torch库来实现这个目标。同时,我会结合最新的技术趋势,例如强化微调(ReinforcementFine-Tuning),来提升模型的性能。步骤1:安装必要的库首先,确保您的Windows系统上安装了Python(推荐Pyth
- 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