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万俟淋曦
SomeInsights人工智能AI生成式人工智能大模型LLMchatgpt大语言模型
机器人、人工智能相关领域news/events(专栏目录)本文目录一、开源LLM是什么意思?二、开源LLM如何工作?2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM模式最好?4.1BERT4.2LLaMA(LargeLanguageModelM
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UnknownBody
LLMDaily语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM:提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息,而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例,我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导,其中培训和评估示例包括描述后续模型中
- 【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测
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支持向量机机器学习人工智能
在机器学习领域,寻找最优模型参数是一个重要的步骤,它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机(SVM)和网格搜索(GridSearchCV)来预测学生的成绩,并通过调整参数来优化模型性能。数据集:公众号“码银学编程”后台回复:学生成绩-SVM前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家:前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
- 【学术会议征稿-第二届生成式人工智能与信息安全学术会议(GAIIS 2025)】人工智能与信息安全的魅力
禁默
学术会议人工智能
重要信息时间:2025年2月21日-23日地点:中国杭州官网:http://www.ic-gaiis.org简介2025年第二届生成式人工智能与信息安全将于2025年2月21日-23日在中国杭州举行。主要围绕“生成式人工智能与信息安全”的最新研究展开,紧密聚焦AI的热点和难点问题,深入剖析信息安全核心技术。生成式人工智能与信息安全的关系主要体现在以下几个方面:数据安全:生成式人工智能通常需要大量的
- 《解锁AI黑科技:数据分类聚类与可视化》
人工智能深度学习数据挖掘
在当今数字化时代,数据如潮水般涌来,如何从海量数据中提取有价值的信息,成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能(AI)技术的崛起,为解决这一难题提供了强大的工具。其中,能够实现数据分类与聚类,并以可视化形式展现的AI技术,正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。数据分类与聚类:AI的核心技能数据分类是将数据划分到预先定义好的类别中,就像把图书馆里的书籍按照不同学科分类摆放,方便读者查找。比如在垃圾
- 园区智能化系统实现管理与服务的智能化转型与创新进阶
快鲸智慧楼宇管理系统
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内容概要园区智能化系统的出现,标志着管理与服务向智能化转型的重要一步。这一系统不仅仅是一个技术解决方案,更是一个全面提升园区运营效率与安全性的独特工具。通过集成大数据分析、物联网和人工智能,园区智能化系统能够为各类园区如工业园、产业园、物流园、写字楼与公寓等提供切实可行的解决方案。“智能化管理不仅是未来的发展趋势,更是提升竞争力的必要手段。”在资产管理方面,智能化系统能够实时监控并优化资源的配置,
- DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南:从零搭建智能对话系统
Coderabo
pythonDeepSeekR1
前言在人工智能技术快速发展的今天,如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力,成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程,并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。一、环境准备与基础架构1.1硬件需求推荐配置:NVIDIAGPU(RTX3090或更高)+32GB内存+50GB存储空间最低配置:CPU(支持AVX2指令集)+16GB内存+3
- Meta首席科学家Yann LeCun预言:5年内AI架构将颠覆,当前大模型的4大核心缺陷
机器小乙
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✨引言:一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场,Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆(YannLeCun)抛出一个震撼观点:“当前的大语言模型(LLM)范式将在3-5年内被淘汰。”这位深度学习先驱的论断,不仅直指ChatGPT等明星产品的技术天花板,更揭示了下一代AI进化的核心路径——构建理解物理世界的“世界模型”(WorldModel)。作为Meta人工智能实验室负责人,
- AI编程风潮下的生产力革命:从 Copilot 到 Trae
机器小乙
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AI编程风潮下的生产力革命:从Copilot到Trae前言在人工智能飞速发展的背景下,“AI编程”已经不再是概念炒作,而逐渐成为真实可落地的开发模式。从最初的GitHubCopilot到如今字节跳动的Trae,以及各种聚焦不同场景的AI编程产品如Cursor、Bolt.new、ReplitGhostwriter等,都在加速软件研发流程。本文将结合一些常见使用场景,并通过简短代码示例,让你对AI编程
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机器小乙
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目录引言:从科幻到现实的启示仿生昆虫机器人:技术突破与功能解析应用场景:农业与灾后救援的革新技术难点:微型机器人研发的挑战未来趋势:智能化与群体协作的潜力总结:昆虫机器人技术的广阔前景1.引言:从科幻到现实的启示还记得阿西莫夫的《奇幻之旅》吗?科学家通过微型潜艇进入人体进行探险,这种场景曾是科幻迷的梦想。如今,随着人工智能和仿生设计的发展,这些奇思妙想正在逐步成为现实。最近,《科学机器人》期刊的一
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我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容,请坚持认真读完,必有收获:DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型(LLM)研究领域正在迅速发展,每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
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以下是DeepSeek技术架构的详细介绍:1.混合专家架构(MoE)DeepSeek-V3采用了混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征。具体配置如下:层数:61层,其中58层为MoE层。专家数量:每层有257个专家(1个共享专家+256个路由专家),整个模型共有14,906个专家。激活机制:每个Token激活9个专
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大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Chrome浏览器删除网站cooki
- 当区块链遇见AI:智能合约如何驱动下一代 DApps
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随着区块链技术和人工智能(AI)在各自领域的迅速发展,二者的结合逐渐成为了推动未来技术创新的重要力量。特别是在去中心化应用(DApps)领域,区块链与AI的结合有可能彻底改变我们对智能合约、数据处理、决策制定等方面的理解。智能合约(SmartContracts)作为区块链的核心组成部分,能够在无信任环境下自动执行合同条款。而AI则能赋予智能合约“自主学习”和“智能决策”的能力,使得DApps的功能
- 如何在本地电脑上安装和使用 DeepSeek R-1
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简介似乎每个人都在谈论DeepSeekR-1是中国人工智能公司DeepSeek开发的全新开源人工智能语言模型。一些用户声称,其推理能力与OpenAI的o1相当,甚至更好。目前,DeepSeek是免费使用的,这对用户来说是个好消息,但也带来了一些疑问。随着用户量的激增,他们如何管理服务器成本?硬件运行成本不可能便宜吧?这里最合乎逻辑的一点是——数据。数据是人工智能模型的命脉。他们可能以某种方式收集用
- 智能化Kubernetes管理:AI与ChatGPT提升运维效率的创新实践
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摘要随着云计算技术的飞速发展,Kubernetes(K8s)已成为企业进行容器化应用管理的标准平台。然而,Kubernetes集群的管理在复杂度、规模和资源优化等方面仍然面临巨大挑战。传统的Kubernetes运维方式往往依赖手动操作,导致效率低下,且容易产生人为错误。随着人工智能(AI)技术的成熟,特别是基于自然语言处理(NLP)的智能体如ChatGPT的出现,AI智能体能够在Kubernete
- JavaScript中的隐式类型转换
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前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js和Egg.js开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握uni-app》前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。文章
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【大模型应用开发动手做AIAgent】Plan-and-Solve策略的提出关键词:大模型,AIAgent,Plan-and-Solve,智能体,策略学习,强化学习,自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,大模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了显著的突破。大模型能够理解和生成自然语言,
- 监控易:智慧高校一体化综合运维解决方案
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新冠疫情发生以来,线上线下教育模式的初探,促使学校、家长和社会对于教育信息化认识产生巨大的转变。伴随着云计算和物联网的发展,教育已经开启了一个全新的时代。自“十三五”规划中明确提出“支持各级各类学校建设智慧校园,综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式”以来,政策春风也不断加码教育信息化进程,《教育信息化2.0行动计划》以及《智慧校园总体框架》的相继发布,全国各地都在积
- AI 计算的未来:去中心化浪潮与全球竞争格局重塑
智识微光Intelligence
人工智能机器学习大数据
引言人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,尤其是大模型训练和推理效率的提升,使得AI计算成本迅速下降,呈现出向去中心化演进的趋势。最新的DeepSeekr1模型,以仅600万美元的训练成本,达到了OpenAIo1级别的性能,表明AI技术正迈向更具普惠性的阶段。这一趋势不仅对AI产业格局产生深远影响,还将改变计算基础设施、全球科技竞争力分布,甚至可能影响人工超级智能(ASI)的未来发展。因此,AI
- AIGC时代的Vue或React前端开发
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在AIGC(人工智能生成内容)时代,Vue开发正经历着深刻的变革。以下是对AIGC时代Vue开发的详细分析:一、AIGC技术对Vue开发的影响代码生成与自动化AIGC技术使得开发者能够借助智能工具快速生成和优化Vue代码。例如,通过自然语言处理模型(如ChatGPT),开发者可以描述组件的功能和样式需求,然后自动生成包含模板、脚本和样式的完整组件代码。这不仅大大提高了开发效率,还减少了人为错误的可
- 大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?
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大模型蒸馏与大模型微调是当前人工智能领域中两种重要的技术手段,它们在模型优化、性能提升和资源利用方面各有特点。以下将从定义、技术原理、应用场景及优缺点等方面对这两种技术进行深入对比。一、定义与基本概念大模型蒸馏(KnowledgeDistillation)蒸馏是一种将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到小型模型(学生模型)的技术。通过训练学生模型模仿教师模型的行为,实现模型压缩和性能保留的目标。蒸
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摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发,基于Transformer架构,具备卓越的自然语言理解和生成能力。该模型能够高效处理智能对话、文本生成和语义理解等复杂任务,标志着人工智能在自然语言处理领域的重大进展。关键词DeepSeek模型,Transformer架构,自然语言,智能对话,文本生成,语义理解一、DeepSeek大模型的架构解析1.1DeepSeek大模型
- 《DeepSeek-R1 问世,智能搜索领域迎来新变革》
黑金IT
智能搜索
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司开发的一款创新型人工智能模型,自2024年5月7日发布以来,迅速在AI领域引起广泛关注。该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性,在众多人工智能模型中脱颖而出。DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力:DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法,能够精准解析复杂的语义结构
- 构建高效LLM应用开发架构的关键策略
AI天才研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
文章标题:构建高效LLM应用开发架构的关键策略在当今快速发展的技术世界中,人工智能(AI)已经成为推动创新的核心动力。其中,大型语言模型(LLM)的应用开发尤为引人注目。LLM通过处理和理解自然语言,为各种场景提供了强大的智能解决方案,从智能客服到内容生成,再到教育应用,都有着广泛的应用前景。然而,高效地构建LLM应用开发架构面临着诸多挑战,包括性能、可扩展性和安全性等。本文将深入探讨构建高效LL
- 第03课:Anaconda 与 Jupyter Notebook
红色石头Will
深度学习PyTorch极简入门人工智能深度学习PyTorch
本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具:Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。为了更好、更方便地使用Python来编写深度学习相关程序,可以使用集成开发环境或集成管理系统,最流行的比如PyCharm和Anaconda。本文我推荐使用Anaconda。之所以选择Anaconda,是因为Anacon
- AI大模型在智能客服系统中的应用
季风泯灭的季节
AI大模型应用技术二人工智能
目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略1.模型微调(Fine-tuning)2.模型蒸馏(ModelDistillation)3.响应延迟优化4.持续监控与反馈结论引言随着人工智能(AI)技术的不断发展,AI大模型在
- 深度学习(DL/ML)学习路径
jackl的科研日常
深度学习学习人工智能
最近几年,尤其是自从2016年AlphaGo打败李世石事件后,人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好,大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中,亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路
- Python从0到100(八十六):神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍
是Dream呀
Pythonpython神经网络网络
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 【人工智能】基于Python的机器翻译系统,从RNN到Transformer的演进与实现
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能python机器翻译
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界机器翻译(MachineTranslation,MT)作为自然语言处理领域的重要应用之一,近年来受到了广泛的关注。在本篇文章中,我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络(RNN)到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
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javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
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java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
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android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt