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高效批量单词翻译工具的设计与应用
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在信息技术飞速发展的今天，批量单词翻译工具通过计算机的数据处理能力，大大提高了语言学习和文字处理的效率。用户通过简单输入单词列表到一个文本文件，并运行翻译程序，即可获得翻译结果并保存至指定文件。该工具集成了内置或外部翻译引擎，利用自然语言处理技术实现快速准确的翻译，并可能提供词性识别等附加功能。尽管机器翻译无法完全取代人工校对，但它为用户提供了一种高效的翻译解
LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？ ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention）的作用现代LLM（如GPT系列、Qwen等）均基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。在
深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 深度学习人工智能 python embedding 语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
AI MCP教程之什么是 MCP？利用本地 LLM 、MCP、DeepSeek 集成构建您自己的 AI 驱动工具知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 mcp deepseek
介绍利用模型上下文协议(MCP)的工具吸引了我们的注意力—将AI变成触手可及的生产力引擎。它们巧妙、高效，让人难以抗拒。但如果您可以将这样的功能添加到自己的工具中，会怎么样呢？在本指南中，我将引导您构建一个具有本地运行的大型语言模型(LLM)和MCP集成的AI工具-让您以类似的方式自动执行利用MCP的工具您喜欢的任务。推荐文章《AnythingLLM教程系列之12AnythingLLM上的Olla
24GB GPU 中的 DeepSeek R1：Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 deepseek ollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型，UnslothAI团队对其进行了动态量化，将模型大小减少了80%（从720GB减少到131GB），同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时，该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装，使用PandasAI和Ollama进行数据分析，用自然语言向你公司的数据提问为决策
Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式（教程含源码）知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 llama 人工智能 nvidia llm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合，才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来，人机交互领域发生了重大变化，尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本，但人们对语音交互的兴趣日益浓厚，以使人机对话更加无缝和自然。然而，实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字：Llama-Omni
【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5 我爱一条柴ya 学习AI记录 ai 人工智能 AI编程 python
引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
[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
GPT实操——利用GPT创建一个应用狗木马深度学习 gpt-3 gpt
功能描述信息查询：用户可以询问各种问题，如天气、新闻、股票等，机器人会返回相关信息。任务执行：用户可以要求机器人执行一些简单的任务，如设置提醒、发送邮件等。情感支持：机器人可以与用户进行情感交流，提供安慰和支持。个性化设置：用户可以自定义机器人的回复风格和偏好。技术栈前端：React.js后端：Node.js+Express数据库：MongoDB自然语言处理：OpenAIGPT-3API其他工具：
【实战AI】macbook M1 本地ollama运行deepseek 东方鲤鱼 chat AI macos ai llama AIGC chatgpt
由于deepseek官网或者Aapi调用会有网络延迟或不响应的情况，故在本地搭建部署；前提条件1.由于需要拉取开源镜像，受网络限制，部分资源在前提中会下载的更快！请自行；2.设备macbookM132G下载ollamaOllama是一款跨平台推理框架客户端（MacOS、Windows、Linux），专为无缝部署大型语言模型（LLM）（如Llama2、Mistral、Llava等）而设计。通过一键式
Python爬虫实战：使用最新技术爬取新华网新闻数据 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目 python 爬虫开发语言 scrapy 音视频
一、前言在当今信息爆炸的时代，网络爬虫技术已经成为获取互联网数据的重要手段。作为国内权威新闻媒体，新华网每天发布大量高质量的新闻内容，这些数据对于舆情分析、市场研究、自然语言处理等领域具有重要价值。本文将详细介绍如何使用Python最新技术构建一个高效、稳定的新华网新闻爬虫系统。二、爬虫技术选型2.1技术栈选择在构建新华网爬虫时，我们选择了以下技术栈：请求库：httpx（支持HTTP/2，异步请求
NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录 macken9999 自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱：知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取（实体抽取、关系抽取、属性抽取）、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
LLaMA-Omni 深度解析：打开通往无缝人机语音交互的大门 kakaZhui 前沿多模态大模型：论文与实战 llama 交互 LLM TTS 语音识别语音合成人工智能
一、引言：语音交互大模型今天我们来看语音交互大模型LLaMA-Omni，它由中国科学院计算技术研究所的研究者们推出，是一个基于强大的Llama-3.1-8B-Instruct构建的语音语言模型。LLaMA-Omni不仅实现了低至226ms的惊人交互延迟，还能同时生成高质量的文本与语音回复，真正意义上让大语言模型（LLM）具备了“听说”的能力。这篇博客将带你由浅入深，全方位地探索LLaMA-Omni
从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制：解析神经网络架构的华丽蜕变熊猫钓鱼>_> 神经网络 rnn transformer
1.引言在自然语言处理和序列建模领域，神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络（RNN）到现代的Transformer架构，这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构，分析它们的工作原理、优缺点，并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络（RNN）2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
在LLM快速迭代时代构建持久AI应用：架构设计与实施策略
引言：技术浪潮下的开发困境大型语言模型(LLM)的发展速度令人瞠目：从GPT-3到GPT-4，从Claude1到Claude3，从Llama1到Llama3，迭代周期正在从"年"缩短到"月"。作为一名AI应用开发者，我亲身经历了这种技术浪潮带来的挑战：昨天精心调优的prompt今天可能失效；上个季度集成的模型这个季度已有更优选择；刚完成的功能设计瞬间被新模型的能力超越。在如此快速变化的环境中，如何
大型语言模型（LLM, Large Language Models）基模和 Chat 模型之间的区别
一、概述最近看大模型相关的知识，有看到大模型都有基础模型（base）和对话模型（chat），不太清楚什么时候用到基础模型，什么时候用到对话模型，故有此文。通过了解，最简单的概述就是基于基础模型会训练出一个对话（Chat）模型，对话模型主要用于对话场景，基础模型主要做文本生成，没有上下文对话的能力。在模型命名上也能看出来区别，例如：Qwen-72B和Qwen-72B-ChatChatGLM3-6B-
SpringBoot集成LangChain4j：构建智能AI应用全解析 java干货仓库八股文汇总 Spring 大模型 spring boot 人工智能后端
在企业级应用中融入大语言模型(LLM)能力已成为趋势，而LangChain4j作为专为Java设计的LLM集成框架，与SpringBoot的结合为开发者提供了强大而灵活的解决方案。本文将从基础概念到高级应用，全面解析如何利用这一组合构建智能AI应用。一、LangChain4j概述1.1什么是LangChain4j？LangChain4j是一个开源Java框架，灵感来源于Python的LangCha
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型程序员Gloria Python超入门 TensorFlow python
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分，而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型，包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
详解LLMOps，将DevOps用于大语言模型开发
大家好，在机器学习领域，随着技术的不断发展，将大型语言模型（LLMs）集成到商业产品中已成为一种趋势，同时也带来了许多挑战。为了有效应对这些挑战，数据科学家们转向了一种新型的DevOps实践LLM-OPS，专为大型语言模型的开发和维护而设计。本文将介绍LLM-OPS的核心思想，并分析这一策略如何帮助数据科学家更高效地运用DevOps的优秀实践，从而在语言模型的开发和部署过程中，提升工作效率和成果的
代码与 AI 的交响乐：探索 avante.nvim 的智能编程革命步子哥人工智能
在编程的世界里，代码不仅是逻辑的堆砌，更是一场思想与技术的交响乐。avante.nvim，一个运行在Neovim上的AI驱动插件，正以其智能化的代码补全、生成和编辑功能，为开发者奏响一曲高效与创新的乐章。本文将带你走进avante.nvim的世界，探索它如何通过大语言模型（LLM）和上下文感知机制，重新定义编程的艺术与科学。从灵感火花到代码现实：AI驱动的编程新时代想象一下，你正在编写一个复杂的P
零代码玩转大模型！LLaMA Factory：你的专属模型精修师 jane_xing 人工智能 llama
你是否曾对大语言模型（LLM）的强大能力心驰神往，却苦于以下难题？想定制专属模型？微调代码看不懂，环境配置太复杂…硬件资源有限？动辄需要数张A100，普通设备望而却步…中文任务不给力？原生模型中文理解弱，效果难达预期…部署门槛高？模型优化、压缩、服务化步步是坎？好消息是：LLaMAFactory来拯救你啦！它就像一家功能齐全的“模型精修店”，让你无需深厚AI功底，也能轻松定制、优化和部署大模型！一
掌握LLM工程课，让你的AI之旅充满惊喜
掌控AI时代的密码：深入LLM工程课程在人工智能迅猛发展的今天，对大语言模型（LLM）的深入理解和应用能力已经成为引领技术潮流的重要基石。为了帮助更多人掌握这项核心技术，特此分享关于LLM工程的一项出色在线课程。这门课程引导您通过一段为期八周的旅程，掌握AI及大语言模型的精髓，从而达到熟练应用的水平。探索LLM的世界课程以项目为驱动，通过循序渐进的学习模块，帮助您在LLM的世界中行稳致远。每周的内
大模型 Agent（智能体）技术简介北京地铁1号线自然语言处理与大语言模型大模型语言模型 Agent
大模型Agent（智能体）技术是当前人工智能领域的前沿方向，它赋予大型语言模型（LLM）自主感知、规划、决策和行动的能力，使其不再局限于“被动应答”，而是能主动完成复杂任务。简单来说，Agent是一个以LLM为“大脑”的自主智能系统，能够理解目标、使用工具、与环境交互并最终解决问题。一、为什么需要Agent？——大模型的局限与Agent的使命传统的大语言模型（如GPT-4、Claude、Llama
Spring AI 教程（一）概述 PG Thinker Spring AI Spring ChatGPT 人工智能 spring java Spring AI
前言我在23年11月那会儿关注了SpringAI项目，当时我恰好正热衷于大语言模型的开发，然而当时主流的开发语言只有Python，Java生态中并没有强大的框架供我们使用。我当时也是靠一些封装OpenAI接口的SDK包来玩ChatGPT的，但是整体的体验较差。好在我通过一些技术交流群了解了一个正在处于实验阶段的项目：SpringAI。于是果断前往它的Github仓库进行学习，而我也恰好见证了S
人工智能-基础篇-28-模型上下文协议--MCP请求示例（JSON格式，客户端代码，服务端代码等示例） weisian151 人工智能人工智能 json 网络
目前，MCP（ModelContextProtocol）协议并不是一个广泛标准化或公开开源的协议标准。不过，在某些AI工具链和LLM开发框架中，确实出现了以“MCP”命名的内部通信机制，尤其是在与语言模型代理（LLMAgent）和工具调用接口相关的系统中。假设场景：MCP是用于Agent与外部工具之间交互的协议。其核心目标是：1、标准化请求/响应格式2、支持多轮对话上下文3、支持工具调用（tool
【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series 少写代码少看论文多多睡觉 #论文阅读笔记论文阅读笔记
TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示，并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近，研究人员尝试借鉴自监督对比学习（SSCL）在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的成功经验，以解决时间序列表示的问题。
从数据集视角看——大语言模型（LLMs）的训练、微调和推理爱看烟花的码农 AIGC NLP 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
AIGC与自动驾驶：文心一言的车载交互设计 AI天才研究院 ChatGPT 实战计算 Agentic AI 实战 AIGC 自动驾驶文心一言 ai
AIGC与自动驾驶：文心一言的车载交互设计关键词：AIGC、自动驾驶、车载交互、文心一言、自然语言处理、多模态交互、用户体验摘要：本文深入探讨人工智能生成内容（AIGC）技术在自动驾驶领域的创新应用，特别是百度文心一言如何重构车载交互体验。通过解析文心一言的核心技术架构、多模态融合算法、场景化交互模型，结合具体代码实现和数学模型，揭示其在语音交互、情境理解、个性化服务等场景中的技术优势。同时通过项
揭秘12-Factor Agents：打造可靠LLM应用的秘诀人工智能我来了人工智能 AI 人工智能
探索12-FactorAgents：构建生产级LLM应用的新范式在AI飞速发展的时代，构建真正能够投入生产使用的大型语言模型（LLM）驱动的软件变得尤为重要。本文将带您了解“12-FactorAgents”这一全新指南，揭示如何构建可靠的LLM应用程序，以将其成功交付到用户手中。引言随着人工智能技术的快速推进，利用LLM构建面向客户的高质量应用程序的需求变得迫切。然而，市面上宣称为“AIAgent
从数据到智慧：AI原生知识库构建的完整技术栈解析 AI天才研究院 Agentic AI 实战 AI大模型企业级应用开发实战 AI人工智能与大数据 AI-native 大数据 ai
从数据到智慧：AI原生知识库构建的完整技术栈解析关键词AI原生知识库、知识图谱、向量数据库、大语言模型、RAG技术、知识工程、智能问答系统摘要在人工智能飞速发展的今天，构建能够真正理解、组织和应用知识的系统已成为企业数字化转型的核心竞争力。本文将深入剖析AI原生知识库的完整技术栈，从数据采集与预处理，到知识表示与建模，再到存储架构与检索增强生成技术，全方位解读如何将原始数据转化为可行动的智慧。我们
java解析APK 3213213333332132 java apk linux 解析APK
解析apk有两种方法 1、结合安卓提供apktool工具，用java执行cmd解析命令获取apk信息 2、利用相关jar包里的集成方法解析apk 这里只给出第二种方法，因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。 public class ApkUtil { /** * 日志对象 */ private static Logger
nginx自定义ip访问N种方法 ronin47 nginx 禁止ip访问
　　　因业务需要，禁止一部分内网访问接口，　由于前端架了F5，直接用deny或allow是不行的，这是因为直接获取的前端Ｆ５的地址。　　　所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求，目前可实施的是三种：　　　一：把ip段放在redis里，写一段lua 二：利用geo传递变量，写一段
mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性 dcj3sjt126com mysql
timestamp有两个属性，分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种，使用情况分别如下： 1. CURRENT_TIMESTAMP 当要向数据库执行insert操作时，如果有个timestamp字段属性设为 CURRENT_TIMESTAMP，则无论这
struts2+spring+hibernate分页显示 171815164 Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题，传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码，那样做分页可能简单一点，但当把网站分层开发后，分页就比较困难了，下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码，与大家分享交流。　　1、DAO层接口的设计，在MemberDao接口中定义了如下两个方法： public in
构建自己的Wrapper应用 g21121 rap
我们已经了解Wrapper的目录结构，下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用，这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。首先，创建项目应用 &nb
[简单]工作记录_多线程相关 53873039oycg 多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回缺点测试发现必须3个接
调试jdk中的源码，查看jdk局部变量程序员是怎么炼成的 jdk 源码
转自：http://www.douban.com/note/211369821/ 学习jdk源码时使用-- 学习java最好的办法就是看jdk源代码，面对浩瀚的jdk（光源码就有40M多，比一个大型网站的源码都多）从何入手呢，要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
Oracle RAC Failover 详解 aijuans oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用，连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点，从用户感受而言，是感觉不到这种切换。 Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种： 1. Client-Si
form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式 antonyup_2006 JavaScript tomcat 浏览器互联网 servlet
原帖地址：http://www.iteye.com/topic/266705 form有2中方法把数据提交给服务器，get和post,分别说下吧。（一）get提交 1.首先说下客户端（浏览器）的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。对于get方法来说，都是把数据串联在请求的url后面作为参数，如：http://localhost:
JS初学者必知的基础百合不是茶 js函数 js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果, JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。 JavaScript 是属于 web 的语言，它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。 JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。许多 HTML 开发者都不是程序员，但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
iBatis的分页分析与详解 bijian1013 java ibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多，但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分，发现返回的PaginatedList实际上是个接口，实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象，查看PaginatedDataList类发现，每次翻页的时候最
精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *使用对象类型 */ --建立和使用简单对象类型 --对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。 --建立和使用不包含任何方法的对象类型 CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT( name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date ); drop type p
【Linux命令二】文本处理命令awk bit1129 linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令，在日常工作中，广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言，包含变量，数组，循环控制结构，条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。 awk命令用来做什么？ 1.awk适用于具有一定结构的文本行，对其中的列进行提取信息 2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理，然后把直接结构返回给awk 3.awk实际工
JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析白糖_ java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式，目前已经有一套针对SSH2的权限系统，运行良好。但是项目有了新需求：在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP，在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况，所以权限系统需要进行修改。【SSH2权限系统的实现机制】权限控制分为页面和后台两块：不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的，用户使
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angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象，key是obj的property key或者是数组的index，value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
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import java.util.LinkedList; public class CreateBSTfromSortedArray { /** * 题目:给定一个排序数组，如何构造一个二叉排序树 * 递归 */ public static void main(String[] args) { int[] data = { 1, 2, 3, 4,
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[时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源 comsci 能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越..... 在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍 daizj oracle 正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入，好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下： ^ 匹配字符串的开头位置。 $ 匹配支付传的结尾位置。 *
报表工具与报表性能的关系 datamachine 报表工具 birt 报表性能润乾报表
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初一上学期难记忆单词背诵第一课 dcj3sjt126com word english
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spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码 jackyrong Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了，以前使用的是md5， Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder，现在不推荐了，推荐用bcrpt Bcrpt中的salt可以是随机的，比如： int i = 0; while (i < 10) { String password = "1234
学习编程并不难,做到以下几点即可! lampcy java html 编程语言
不论你是想自己设计游戏，还是开发iPhone或安卓手机上的应用，还是仅仅为了娱乐，学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多，用途各异，然而一旦掌握其中之一，其他的也就迎刃而解。作为初学者，你可能要先从Java或HTML开始学，一旦掌握了一门编程语言，你就发挥无穷的想象，开发各种神奇的软件啦。 1、确定目标学习编程语言既充满乐趣，又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
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一个MIT计算机博士对数学的思考 xjnine Math
在过去的一年中，我一直在数学的海洋中游荡，research进展不多，对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界？作为计算机的学生，我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的，是要想爬上巨人的肩膀，希望站在更高的高度，能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来，我在刚来这个学校的时候，并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目，是对appe

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