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模型上下文协议（MCP）：构建 AI 与数据交互的新范式 xxgshxs 人工智能 chatgpt prompt 文心一言 llama copilot
引言在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的应用正从通用问答向复杂任务执行演进，但数据孤岛、工具集成碎片化及隐私安全等问题制约了其潜力。模型上下文协议（ModelContextProtocol,MCP）作为Anthropic提出的开放标准，旨在通过标准化接口连接AI应用与异构数据源及工具，重塑AI开发范式。本文从技术架构、核心功能、应用场景等维度解析MCP的设计逻辑与实践价值。一、核心概念与设计
Manus联创澄清：我们并未使用MCP技术耶耶Norsea 网络杂烩人工智能
摘要近日，Manus联创针对外界关于其产品可能涉及“沙盒越狱”的疑问进行了正式回应。公司明确表示并未使用Anthropic的MCP（模型上下文协议）技术，并强调MCP是一个旨在标准化应用程序与大型语言模型（LLM）之间上下文交互的开放标准。此外，Manus联创宣布了开源计划，以增强透明度和社区参与。季逸超也确认他们没有采用MCP技术，进一步澄清了相关质疑。关键词沙盒越狱,MCP技术,开源计划,透明
autoMate - AI实现电脑任务自动化的本地工具小众AI AI开源人工智能自动化运维
GitHub：https://github.com/yuruotong1/autoMate更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIautoMate是一款由开源开发的本地自动化工具，以AI+RPA（人工智能+机器人流程自动化）为核心特色。它将大型语言模型的智能理解与RPA的流程执行能力结合，用户只需用自然语言描述任务，如“整理桌面文件”或“生成周报”，即可
【LLM】从零开始实现 LLaMA3 FOUR_A LLM 人工智能机器学习大模型 llama 算法
分词器在这里，我们不会实现一个BPE分词器（但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现）。BPE（BytePairEncoding，字节对编码）是一种数据压缩算法，也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元（tokens），从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下：初始化：首先，将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例
机器学习之线性代数珠峰日记 AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领
Towards Multimodal Large-Language Models for Parent-Child Interaction: A Focus on Joint Attention UnknownBody LLM Daily Multimodal 语言模型人工智能大数据
摘要共同注意是儿童早期语言发展的关键组成部分，也是亲子互动有效性的重要指标。然而，目前对共同注意的检测和分析研究仍然有限，尤其是在多模态大语言模型（MLLMs）方面。本研究通过分析由两位语言病理学家标注的26段亲子互动视频，评估了多模态大语言模型理解共同注意的能力。这些标注识别出了共同注意程度高和低的片段，作为评估模型解释能力的基准。我们的研究结果显示，由于当前的多模态大语言模型对儿童发起的眼神交
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
SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language UnknownBody LLM Daily Multimodal 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
ollama教程——使用Ollama与LangChain实现Function Calling(函数调用)的详细教程（二）【附完整源码】 walkskyer ollama入门教程 langchain ollama LLM
ollama入门系列教程简介与目录相关文章:Ollama教程——入门：开启本地大型语言模型开发之旅Ollama教程——模型：如何将模型高效导入到Ollama框架Ollama教程——兼容OpenAIAPI：高效利用兼容OpenAI的API进行AI项目开发Ollama教程——使用LangChain：Ollama与LangChain的强强联合Ollama教程——生成内容API：利用Ollama的原生AP
如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型 DO_Community 教程 DeepSeek GPU ai 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
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 DeepSeek R1 &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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
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
LangChain 发布政策详解 VYSAHF langchain 人工智能深度学习 python
技术背景介绍LangChain是一个用于构建和部署大型语言模型（LLM）应用的生态系统。它由多个组件包组成，例如langchain-core、langchain、langchain-community、langgraph和langserve等。随着应用需求的快速变化，LangChain的开发与发布策略也相应调整，以便更好地服务于用户社区。核心原理解析LangChain生态系统采用语义版本控制（Se
领域大模型之微调技术和最佳实践程序员莫玛人工智能深度学习语言模型金融
BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域，如营销、医疗保健、金融。在本指南中，您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型（LLM）的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说，L
llama.cpp框架下GGUF格式及量化参数全解析 Black_Rock_br 人工智能
前言：在人工智能领域，语言模型的高效部署和推理一直是研究热点。随着模型规模的不断扩大，如何在有限的硬件资源上实现快速、高效的推理，成为了一个关键问题。`llama.cpp`框架以其出色的性能和灵活性，为这一问题提供了有效的解决方案。其中，GGUF格式和模型量化参数是实现高效推理的重要技术手段。本文将对`llama.cpp`框架下的GGUF格式及量化参数进行详细解析，帮助读者更好地理解和应用这些技术
AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路綦枫Maple AI+软件测试人工智能自动化运维
引言：软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天，软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式，已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径，结合技术原理、工具实践与行业趋势，为读者呈现一幅
如何对大模型进行微调？从原理到实战全解析挣扎与觉醒中的技术人人工智能外包转型集成学习 chatgpt gpt-3 软件工程
随着大语言模型（LLM）的快速发展，微调（Fine-tuning）已成为将通用模型转化为垂直领域专家的核心技术。本文将从原理、方法到实战步骤，结合OpenAI、HuggingFace等平台的最佳实践，详解大模型微调全流程。文末附赠独家资料包，助你快速上手！一、什么是大模型微调？微调指在预训练大模型（如GPT-3.5、LLaMA）的基础上，使用特定领域的数据进行二次训练，使模型适应新任务或领域需求。
向量数据库简介 openwin_top python编程示例系列 python编程示例系列二数据库
向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同，向量数据库通常使用基于向量的数据模型，将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据，支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
Gemini 2.0 Flash dev.null AI python
Gemini2.0Flash是Google最新推出的AI语言模型，旨在提升速度和效率，满足各种任务需求，包括写作、规划、学习和图片生成等。citeturn0search3Gemini2.0Flash的主要特性包括：低延迟和高性能：专为低延迟和高性能设计，适用于需要快速处理大量数据的任务。citeturn0search4多模态输入：支持多种输入形式，包括文本、图片、音频和视频，能够处理多
在LangChain中运行Replicate模型的实用指南 fgayif langchain 人工智能 python
##技术背景介绍Replicate是一个平台，可以轻松调用各种预训练的AI模型。与传统的模型托管和调用相比，Replicate提供了简单的API接口，使开发者能够快速集成和使用强大的AI模型。本文将重点介绍如何在LangChain项目中集成和调用Replicate模型。##核心原理解析在集成Replicate模型之前，需要进行一些基础设置和安装工作。LangChain是一个用于自然语言处理的库，它
使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储 dgay_hua 深度学习人工智能 python
技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。ActiveloopDeepLake是专为深度学习设计的数据仓库，可以作为向量存储使用，支持多模态数据的存储和处理，并且可以直接用于细调大型语言模型（LLMs）。此外，它还提供自动版本控制，无需依赖其他服务，兼容主要云服务提供商
使用CharacterTextSplitter进行文本分割的实战指南 bBADAS python
在处理长文本时，将其切割成较小的片段是常见的需求，尤其是在自然语言处理任务中。CharacterTextSplitter是一个强大的工具，用于通过字符分隔符对文本进行分割，本文将深入介绍如何使用它进行文本处理。技术背景介绍当面对一份冗长的文本时，比如总统演讲稿、法律文档等，我们常常需要将其拆分成便于处理的小段。CharacterTextSplitter正是为此而生的一个轻量级工具，专门用于基于特定
从零起步：LangChain ChatPromptTemplate基础使用软件不硬 langchain
在上篇文章中，我们已经学习PromptTemplate。现在，我们继续学习ChatPromptTemplate。ChatPromptTemplate是LangChain框架中用于构建对话提示的强大工具。它专为多轮对话场景设计，能将不同角色的消息整合为连贯提示，助力开发者精准引导语言模型生成符合预期的回复。通过定义角色、消息内容及灵活的模板变量，ChatPromptTemplate让创建复杂对话提示
如何添加示例到提示中进行查询分析 dgay_hua windows python linux
在我们的查询分析变得越来越复杂时，LLM（大型语言模型）可能难以理解在某些场景下到底应该如何响应。为了提升性能，我们可以在提示中添加示例来指导LLM。在本文中，我们将演示如何为我们构建的LangChainYouTube视频查询分析器添加示例。技术背景介绍随着查询分析的复杂度增加，LLM可能无法准确识别用户意图并生成对应的高质量查询。通过在提示中添加具体示例，我们可以向模型提供引导，帮助其更好地理解
大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇 AI大模型应用之禅 DeepSeek R1 &AI大模型与大数据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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）是近年来人工智能领域的一个重要突破。它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。1.1大语言模型的起源大语言模型的起源可以追溯到早期的统计语言
AI Prompt 提示词工程入门指南：新手小白快速上手机器学习司猫白人工智能 prompt
近年来，人工智能（AI）发展迅猛，特别是大语言模型（LLMs）（如ChatGPT、Claude、Gemini、Llama等）的广泛应用，让人们可以用自然语言与AI进行互动。而提示词工程（PromptEngineering），即如何设计有效的提示词，已经成为一项重要技能。本篇博客专为新手小白打造，帮助你快速掌握Prompt工程的基础，学会如何撰写高质量的提示词，让AI更精准地理解你的需求，并产出最优
快速入门OpenAI聊天模型的实战指南 shuoac python
#快速入门OpenAI聊天模型的实战指南OpenAI的聊天模型在开发人工智能应用时至关重要。本文将详细介绍如何使用OpenAI的聊天模型进行开发，并提供可运行的代码示例。##技术背景介绍OpenAI提供了多种聊天模型，支持不同的输入类型和功能，如工具调用、结构化输出等。通过Azure平台，也可以访问OpenAI模型，适合需要云集成的场景。##核心原理解析聊天模型利用自然语言处理技术生成响应，支持不
DeepSeek源码解析（2）白鹭凡 deepseek ai
Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。在大模型（如深度学习模型）中，张量扮演着核心角色，具体来说：数据表示：张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。例如，在图像处理中，一张图片可以被表示为一个三维张量（高度、宽度、颜色通道数），而在自然语言处理中，一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量（句子长度、词向量维度
html页面js获取参数值 0624chenhong html
1.js获取参数值js function GetQueryString(name) { var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)"); var r = windo
MongoDB 在多线程高并发下的问题 BigCat2013 mongodb DB 高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理，并将分析结果插入Vertica数据库，所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢？笔者开始也是一筹莫展，重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现： com.mongodb.DB 这个类有
c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码) CrazyMizzz 数据结构 C++
#include<iostream> #include<cassert> using namespace std; template<class T> class Node { private: Node<T> * next; public: T data;
最近情况麦田的设计者感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里，一年两次的软考又要开始了。到目前为止，我已经考了多达三次的软考，最后的结果就是通过了初级考试（程序员）。人啊，就是不满足，考了初级就希望考中级，于是，这学期我就报考了中级，明天就要考试。感觉机会不大，期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车，写项目，反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周，希望能快点度过。
linux系统中用pkill踢出在线登录用户被触发 linux
由于linux服务器允许多用户登录，公司很多人知道密码，工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户 1/#who 查出当前有那些终端登录（用 w 命令更详细） # who root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
仿QQ聊天第二版肆无忌惮_ qq
在第一版之上的改进内容: 第一版链接: http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893 用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题. 增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑. 信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
java读取配置文件知了ing
1，java读取.properties配置文件 InputStream in; try { in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径 Properties p = new Properties()
__attribute__ 你知多少？矮蛋蛋 C++gcc
原文地址: http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性（Function Attribute ）、变量属性（Variable Attribute ）和类型属性（Type Attribute ）。 __attribute__ 书写特征是：
jsoup使用笔记 alleni123 java 爬虫 JSoup
<dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup</artifactId> <version>1.7.3</version> </dependency> 2014/08/28 今天遇到这种形式，
JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法百合不是茶 list map set
List ,set ,map的使用方法和区别 java容器类类库的用途是保存对象，并将其分为两个概念： Collection集合：一个独立的序列，这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素，set不能重复元素；Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序（通常与他们被插入的
杀LINUX的JOB进程 bijian1013 linux unix
今天发现数据库一个JOB一直在执行，都执行了好几个小时还在执行，所以想办法给删除掉系统环境： ORACLE 10G Linux操作系统操作步骤如下：第一步.查询出来那个job在运行，找个对应的SID字段 select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid &n
Spring AOP详解 bijian1013 java spring AOP
最近项目中遇到了以下几点需求，仔细思考之后，觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题，另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如，以下需求不用AOP肯定也能解决，至于是否牵强附会，仁者见仁智者见智。 1.对部分函数的调用进行日志记录，用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
[Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter) bit1129 Adapter
TypeAdapter的使用动机 Gson在序列化和反序列化时，默认情况下，是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配，然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值，反之亦然，在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。以Date为例，在序列化和反序列化时，Gson默认使用java.
【spark八十七】给定Driver Program，如何判断哪些代码在Driver运行，哪些代码在Worker上执行 bit1129 driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application，它包含两部分作为驱动： Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。计算逻辑本身，当计算任务在Worker执行时，执行计算逻辑完成application的计算任务
nginx 经验总结 ronin47 nginx 总结
　　　深感nginx的强大，只学了皮毛，把学下的记录。　　　获取Header 信息，一般是以$http_XX（ＸＸ是小写）获取body,通过接口，再展开，根据Ｋ取Ｖ　　　获取uri,以$arg_XX &n
轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点 bylijinnan 数组
import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class ExoWeb { public static void main(String[] args) { ExoWeb ew=new ExoWeb(); System.out.pri
Netty源码学习-Java-NIO-Reactor bylijinnan java 多线程 netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern 了解这个模式对学习Netty非常有帮助参考以下两篇文章： http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
AOP通俗理解 cngolon spring AOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语，而且还有个拉风的名字，面向切面编程，都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措，心想着：怪不得很多人都和我说aop多难多难。当我看进去以后，我才发现：它就是一些java基础上的朴实无华的应用，包括ioc，包括许许多多这样的名词，都是万变不离其宗而已。 2.为什么用aop&nb
cursor variable 实例 ctrain variable
create or replace procedure proc_test01 as type emp_row is record( empno emp.empno%type, ename emp.ename%type, job emp.job%type, mgr emp.mgr%type, hiberdate emp.hiredate%type, sal emp.sal%t
shell报bash: service: command not found解决方法 daizj linux shell service jps
今天在执行一个脚本时，本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序，可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错，最终解决方法记录一下：脚本报错如下： ./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found ./olap_quick_intall.sh: line 59
40个迹象表明你还是PHP菜鸟 dcj3sjt126com 设计模式 PHP 正则表达式 oop
你是PHP菜鸟，如果你：1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统，如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准，以及通用约定，不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换（或）也不验证某些输入或SQL查询串（译注：参考PHP相关函
Android逐帧动画的实现 dcj3sjt126com android
一、代码实现： private ImageView iv; private AnimationDrawable ad; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout
java远程调用linux的命令或者脚本 eksliang linux ganymed-ssh2
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105862 Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar) 使用步骤如下： 1.导包官网下载: http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/ ma
adb端口被占用问题 gqdy365 adb
最近重新安装的电脑，配置了新环境，老是出现： adb server is out of date. killing... ADB server didn't ACK * failed to start daemon * 百度了一下，说是端口被占用，我开个eclipse，然后打开cmd，就提示这个，很烦人。一个比较彻底的解决办法就是修改
ASP.NET使用FileUpload上传文件 hvt .net C#hovertree asp.net webform
前台代码： <asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" /> <asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上传" />
代码之谜（四）- 浮点数（从惊讶到思考） justjavac 浮点数精度代码之谜 IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中，很多次出现了浮点数。浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型，其实，浮点数比起那些复杂数据类型（比如字符串）来说，一点都不简单。单单是说明 IEEE浮点数就可以写一本书了，我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数，算是抛砖引玉吧。一次面试记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试，多年以后，他已经称为了一名很出色的
数据结构随记_1 lx.asymmetric 数据结构笔记
第一章 1.数据结构包括数据的逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示，它们分别是顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。 3.数据运算最常用的有五种，分别是查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性：输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
linux的会话和进程组网络接口 linux
会话：一个或多个进程组。起于用户登录，终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程：调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid，因为调用setsid后，调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证？先调用fork，然后终止父进程，此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID，而子进程的ID是重新分配的，所以保证子进程不会是进程组长，从而子进程可以调用se
二维数组元素的连续求解 1140566087 二维数组 ACM
import java.util.HashMap; public class Title { public static void main(String[] args){ f(); } // 二位数组的应用 //12、二维数组中，哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多，是几个0。注意，是“连续”。 public static void f(){
也谈什么时候Java比C++快 windshome java C++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”，觉得很好笑。你要比，就比同等水平的基础上的相比，笨蛋写得C代码和C++代码，去和高手写的Java代码比效率，有什么意义呢？我是写密码算法的，深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差，甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差，计算机是个死的东西，再怎么优化，Java也就是和C

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