- 【AI】AI大模型发展史:从理论探索到技术爆发
不想当程序汪的第N天
AI人工智能
一、早期探索阶段—理论与技术奠基1.1符号主义与连接主义的博弈20世纪50-70年代,符号主义AI主导研究方向,通过专家系统模拟人类逻辑推理,但受限于计算能力和数据规模。80年代连接主义AI兴起,以神经网络为核心,反向传播算法的提出为深度学习奠定基础。1.2神经网络初步实践1980年:卷积神经网络(CNN)雏形诞生1998年:LeNet-5模型成功应用于手写数字识别,成为首个商用深度学习模型关键局
- 误差的回响:反向传播算法与神经网络的惊天逆转
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当专家系统在20世纪80年代初期大放异彩,成为人工智能实用化的耀眼明星时,另一股曾经被宣判“死刑”的力量——连接主义(神经网络)——正在寒冬的冻土下悄然涌动,孕育着一场惊天动地的复苏。马文·明斯基和西摩·帕尔特在1969年《感知机》专著中那精准而冷酷的理论批判,如同沉重的封印,将多层神经网络的研究禁锢了近二十年。他们指出的核心死结——缺乏有效算法来训练具有隐藏层的网络——仿佛一道无法逾越的天堑。单
- AI for Science:智能科技如何重塑科学研究
蓑雨春归
语言模型人工智能
AI与科学研究的邂逅人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)作为一门致力于模拟人类智能的交叉学科,近年来已经从实验室走向现实世界的各个角落,而科学研究领域正是其最具变革潜力的舞台之一。AI的核心在于通过算法和数据处理能力,让机器具备学习、推理、决策甚至创造的能力。从早期的专家系统到如今的深度学习,AI的发展经历了数次技术浪潮,每一次突破都伴随着计算能力的提升和数据规模的爆
- 山东大学项目实训-创新实训-法律文书专家系统-项目报告(六)
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法律文书摘要专家系统开发语言java
智能法律文书系统-后端项目项目概览技术栈:SpringBoot+JWT+MVC核心功能:用户认证、法律知识问答、法律文书处理与摘要生成、预测报告生成统一响应:common.Result封装安全认证:JWT+拦截器校验项目结构树con.example.demo├──common│├──Constants.java#全局常量│└──Result.java#统一响应封装├──config│└──WebC
- 程序员必看!DeepSeek实战指南:从入门到高阶技巧全解析
AI创享派
后端
在AI技术持续颠覆编程领域的今天,DeepSeek作为国产代码大模型的佼佼者,正在成为程序员群体的新晋生产力工具。本文将为你揭开DeepSeek的完整技术栈,从前端到后端,从基础应用到高阶技巧,打造专属开发者的AI协作指南。一、DeepSeek技术架构解析(程序员必懂底层逻辑)混合专家系统(MoE)架构:DeepSeek采用动态路由机制,在处理不同编程语言时自动激活对应领域的专家模型,这也是其支持
- DeepSeek全域智能革命:从量子纠缠到星际文明的认知跃迁引言:认知边界的坍缩与重构
feng99520
重构
一、认知架构的技术基石1.1混合专家系统的流形蒸馏DeepSeek-R2的MoE架构采用微分流形蒸馏技术,将6710亿参数的教师模型(如DeepSeek-Prover-V2)的知识嵌入到动态路由网络中。通过辛几何约束下的参数投影,模型在保留数学证明能力(F1值达0.92)的同时,将推理速度提升至320tokens/s。这种流形蒸馏使得工业级部署的显存消耗降低73%,为实时认知计算奠定基础。1.2多
- 深度学习驱动的智能化革命:技术演进与跨行业实践
accurater
c++算法笔记深度学习人工智能科技
第一章人工智能的范式转变与深度学习的崛起1.1从规则驱动到数据驱动的技术跃迁传统AI(如专家系统)依赖人工定义逻辑规则,而深度学习通过端到端学习机制自动捕获数据内在规律。以ImageNet竞赛为例,2012年AlexNet将错误率从26%降至15%,标志着数据驱动时代的到来。核心差异对比(表格):维度传统AI深度学习特征工程人工设计自动提取可扩展性场景受限跨领域迁移数据依赖性低(规则明确)高(需大
- 三甲医院“AI平台+专家系统”双轮驱动模式的最新编程方向分析
Allen_Lyb
医疗数智化教程人工智能健康医疗大数据云计算
医疗人工智能领域正在经历从“单点技术应用”到“系统性赋能”的深刻转型。在这一转型过程中,国内领先的三甲医院通过探索“AI平台+专家系统”双轮驱动模式,不仅解决了医疗AI落地“最后一公里”的难题,更推动了医疗服务质量与效率的全面提升。本文从技术架构、编程方向、落地应用及未来趋势等维度,全面分析这一创新模式的最新进展,为医疗AI领域的开发者、医院管理者和政策制定者提供参考。1双轮驱动模式的技术架构革新
- Python机器学习实战:智能聊天机器人的构建与优化
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:智能聊天机器人的构建与优化作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能与聊天机器人的发展历程1.1.1人工智能的起源与发展人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的起源可以追溯到上世纪50年代,图灵测试的提出标志着人工智能作为一门学科的诞生。随后,人工智能经历了几次高潮和低谷,期间涌现出许多重要的理论和算法,例如符号主义、连接主义、专家系统
- DeepSeek 开发接入技术难点解析:从模型架构到工程落地的实战指南
与AI共生
大厂AI工程师的技术私房课架构
一、核心技术难点全景透视DeepSeek作为国产大模型的标杆,其技术架构深度融合了MoE(混合专家系统)、MLA(多头潜在注意力)和DeepEP分布式通信库等创新设计。根据华为开发者联盟数据,DeepSeek-R1在AIME2024数学竞赛中Pass@1准确率达55.5%,但在实际开发接入中,仍需突破以下五大技术瓶颈:MoE架构的动态路由优化DeepSeek-V3采用的MoE架构将模型分解为256
- 多模态大模型前沿技术进展与应用实践
七刀
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目录一、多模态智能发展新趋势二、关键技术突破与创新架构2.1细粒度跨模态对齐2.2动态注意力机制演进2.3混合专家系统创新三、核心领域技术突破3.1图文生成新范式3.2视频理解技术跃迁3.3语音交互革命性突破四、行业应用与挑战4.1典型应用场景4.2现存技术挑战五、未来研究方向参考文献一、多模态智能发展新趋势当前人工智能正经历从单模态向多模态融合的范式转变。根据Gartner2025年技术成熟度曲
- python动物专家系统_用Python实现一个动物识别专家系统--人工智能作业分享
weixin_39664995
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考察产生式系统我猜在搜索引擎的茫茫大海中,你能看见我的这篇文章不是缘分,而是你要交作业了(抖机灵)求点赞,给作者一点分享的鼓励代码没写GUI,因为不喜欢这玩意,直接在终端中进行人机交互。使用代码之前,请根据自身情况对字符编码、文件路径进行修改代码写的很烂,以后有能力了再把算法加进去优化代码吧第一问先根据题图,创建规则库(使用了一个文本文件)if有毛发then哺乳动物if有乳then哺乳动物if吃肉
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#APP自动化android测试工具fastbot稳定性测试
我在自动遍历测试之Monkey工具和AppCrawler自动遍历测试分别介绍了APP稳定性测试工具monkey和AppCrawler,它们各有优缺点,本文介绍另一款也比较好用的稳定性测试工具Fastbot。目录简介前期准备环境Fastbot遍历测试示例添加限定词获取包名开启遍历测试专家系统自定义输入法1.下载安装ADBKeyBoard2.配置随机输入字符串3.配置fuzzing输入自定义事件序列A
- 当 DeepSeek 遇见区块链:一场颠覆式的应用革命
奔跑吧邓邓子
DeepSeek实战DeepSeek区块链应用
目录一、DeepSeek与区块链的初印象二、技术融合:创新的基石2.1强化学习优化智能合约2.2混合专家系统适配多链2.3语义理解增强合规性三、应用实践:重塑行业格局3.1DeFi协议智能化跃迁3.2GameFi经济深度进化3.3供应链金融信任增强四、面临挑战:探索前行之路4.1技术瓶颈待突破4.2治理机制需创新五、未来展望:描绘发展蓝图一、DeepSeek与区块链的初印象在科技飞速发展的当下,人
- 阿里巴巴Qwen3大模型深度解析
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阿里巴巴Qwen3大模型深度解析:技术突破、应用场景与行业竞争一、核心技术创新:推理效率与硬件适配的双重突破动态混合专家系统(MoE)Qwen3采用分层稀疏调度与动态专家激活机制,15B参数模型中仅需激活2B参数,推理效率提升42%,显存占用从28GB降至18GB,支持RTX3090等消费级显卡运行类GPT-4性能模型。负载均衡优化确保专家模块利用率,实测NVIDIAA100显卡单次推理耗时降低4
- 人工智能训练师_练习题汇总
Bowen_CV
人工智能训练师培训题库计算机知识和应用人工智能练习题题库
1.坚持党的基本路线不动摇,关键是()。A、坚持社会主义道路不动摇B、坚持改革开放不动摇C、坚持中国共产党的领导不动摇D、坚持以经济建设为中心不动摇2.需求公司是数据标注规则的()。A、终结者B、桥梁C、起始者D、定制者3.以下()不是人工智能发展过程中的重要事件。A、1950年“图灵测试”的提出B、1997年深蓝战胜国际象棋世界冠军C、1980年专家系统诞生D、2010年苹果第四代手机iPhon
- 大模型微调指南:如何获得卓越效果
柳思木
大模型训练数据清洗人工智能NLP实战
大模型微调指南:如何获得卓越效果引言大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经彻底改变了自然语言处理领域。通过微调,我们可以将这些通用模型转变为专注于特定任务的专家系统。然而,微调过程中的许多细节决定了最终模型的性能。本文将分享一套实用策略,帮助你获得最佳的微调效果。目录数据质量:成功的基石微调技术选择训练过程优化评估与迭代高级技术:RLHF实战案例分析常见问题与解决方案
- 山东大学项目实训 创新实训 法律文书专家系统 个人报告三 项目开发 :前后端交互
取决-
法律文书专家系统项目记录交互
个人工作:在本项目中,我主要负责后端程序的开发,个人工作主要围绕设计数据库,开发后端服务,与DeepSeek模型进行交互等方面。由于一些其他因素,本项目后端转为使用java开发,另外我本人还负责了一部分前端代码,主要是前后端交互部分,和部分界面布局的改进。目前项目还未接入mongodb数据库,此工作将会在后期进行。工作展示:前端项目目录结构:这是自我封装的request拦截器,可以自请求发送前对请
- 山东大学项目实训 创新实训 法律文书专家系统 个人报告四 项目开发 : 法律文书摘要生成 法律预测功能的开发
取决-
法律文书专家系统项目记录后端人工智能学习java
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- 山东大学项目实训-创新实训-法律文书专家系统-项目报告(一)
eihh23333
法律文书摘要专家系统人工智能学习
项目简介法律文书专家系统是一个Web应用,提供法律文书摘要提取、法律预测报告生成和法律考试问题答疑三大核心功能。用户需要登录或注册后,进入主页面选择所需功能,进行相应的操作。用户群体律师:需要快速提取法律文书摘要,提高办案效率。法务人员:需要根据案件输入生成法律预测报告,辅助决策。法学生:需要练习法律考试题,获取答案与解析。功能介绍:法律文书摘要生成功能介绍:系统支持用户上传的多篇法律文书生成对应
- 山东大学项目实训-创新实训-法律文书专家系统-个人报告(一)
eihh23333
法律文书专家系统---项目博客人工智能
前言:在本项目中,我主要负责大模型的本地部署,个人工作主要围绕探索模型本地部署技术、模型训练、模型微调以及AI开发工具使用等方面展开。为了确保模型的稳定性、回答的特殊性,我在开发过程中具体需要做的事有:积累训练数据在项目开发过程中我选择从BrightData、Statista、Datarade、AWSDataExchange、Zyte、Kaggle等数据集网站获取相关数据。Kaggle适合数据科学
- 山东大学项目实训-创新实训-法律文书专家系统-项目报告(三)
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法律文书摘要专家系统javaspringmaven学习
项目简介法律文书专家系统是一个Web应用,提供法律文书摘要提取、法律预测报告生成和法律考试问题答疑三大核心功能。用户需要登录或注册后,进入主页面选择所需功能,进行相应的操作用户群体律师:需要快速提取法律文书摘要,提高办案效率。法务人员:需要根据案件输入生成法律预测报告,辅助决策。法学生:需要练习法律考试题,获取答案与解析。进度说明:法律文书摘要功能,法律文书预测报告的大致功能基本完成.完成效果:界
- 人工智能应用:从技术突破到生态重构的演进之路
feng99520
人工智能IAAAIAAIAAAIF
一、人工智能的发展历程:从符号主义到通用智能探索人工智能(AI)的发展始于20世纪中叶,其历程可划分为四个关键阶段:符号主义与早期探索(1950s-1970s)以逻辑推理和专家系统为核心,例如医疗诊断工具MYCIN。然而,受限于算力和数据,这一阶段陷入第一次“AI寒冬”。连接主义与神经网络崛起(1980s-2000s)反向传播算法(1986年)和卷积神经网络(1998年)的突破,推动计算机视觉和语
- 智能决策支持系统
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Oracle.NETSqlServer任务自然语言处理算法网络语言出版
智能决策支持系统(IntelligenceDecisionSupportingSystem,IDSS)什么是智能决策支持系统智能决策支持系统是人工智能(AI,ArtificialIntelligence)和DSS相结合,应用专家系统(ES,ExpertSystem)技术,使DSS能够更充分地应用人类的知识,如关于决策问题的描述性知识,决策过程中的过程性知识,求解问题的推理性知识,通过逻辑推理来帮助
- 人工智能导论-专家系统
木人舟
人工智能导论系列人工智能
专家系统原文地址链接:https://kashima19960.github.io/2024/07/17/人工智能/6.专家系统/,一般有最新的修改都是在我的个人博客里面,所以在当前平台的更新会比较慢,请见谅概述本章主要介绍专家系统的概念、原理,创建过程,并补充知识发现与数据挖掘内容重点:专家系统的工作原理和体系结构,知识获取的过程和模式难点:如何设计和创建专家系统AI第2次高峰(60年代)-费根
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】用ReAct框架实现简单Agent
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
【大模型应用开发动手做AIAgent】用ReAct框架实现简单Agent1.背景介绍1.1人工智能发展现状近年来,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术飞速发展,从早期的专家系统、机器学习,到如今的深度学习和大语言模型,AI正在深刻改变着我们的生活和工作方式。尤其是2022年ChatGPT大模型的出现,更是掀起了AI应用的新高潮。1.2大语言模型的应用前景大语言模型如G
- 《Google Gemini 1.5 Pro:MoE架构如何重塑AI性能与效率》
人工智能
GoogleGemini1.5Pro的诞生犹如一颗璀璨新星,吸引了无数目光。尤其是其采用的混合专家系统(MoE)架构扩展,为模型性能与推理效率带来了革命性的提升,在AI领域掀起了一阵讨论热潮。传统的人工智能模型就像是一个全能型选手,无论面对何种任务,都依赖同一套“技能”来应对。而Gemini1.5Pro中的MoE架构,则更像是一个由众多专家组成的精英团队。团队里的每个专家都是一个小型神经网络,各自
- AI Agent分类详解与对比
爱的叹息
人工智能人工智能分类数据挖掘
Agent分类详解与对比1.规则型Agent(Rule-BasedAgents)定义:基于预设规则和条件进行决策,无自主学习能力。核心机制:通过if-then规则或决策树执行动作(如专家系统)。依赖人工编写的规则库,无记忆或历史数据依赖。典型应用:医疗诊断系统(如MYCIN)、工业流程控制。简单游戏AI(如井字棋)。优缺点:优点:逻辑透明、易于调试、计算开销小。缺点:规则需人工维护,难以应对复杂或
- 人工智能学习指南:从入门到实践
尚雷_TechTalk01
人工智能人工智能
一、人工智能的发展现状在过去几十年间,人工智能的发展可谓波澜壮阔,经历了起伏波折,如今正处于蓬勃兴盛的黄金时期。回溯早期,简单的规则引擎和专家系统拉开了人工智能探索的序幕,而如今深度学习、强化学习等前沿技术已广泛渗透到各个领域,深刻改变着我们的世界。在计算机视觉领域,人工智能算法展现出了令人惊叹的图像识别能力。它能够精准地辨别图像中的各类物体、人物以及场景信息,在安防监控领域,其可实时监测异常行为
- 新一代AI架构实践:数字大脑AI+智能调度MCP+领域执行APP的黄金金字塔体系
Julian.zhou
架构相关未来思考人工智能架构人工智能微服务
新一代AI架构实践:数字大脑+智能调度+领域执行的黄金金字塔体系一、架构本质的三层穿透性认知1.1核心范式转变(CPS理论升级)传统算法架构:数据驱动→特征工程→模型训练→业务应用新一代AI架构:物理规律建模→认知逻辑编排→领域原子执行1.2关键能力矩阵层级核心能力实现路径评估指标数字大脑AI层跨模态认知动态知识图谱元推理能力混合专家系统神经符号系统融合上下文理解准确率>92%智能调度MCP层服务
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
wiselyman
spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本