- 数学推理中在推理规模化下检查假阳性解
硅谷秋水
大模型机器学习人工智能语言模型深度学习机器学习人工智能
25年2月来自中科大和微软亚洲研究院的论文“ExaminingFalsePositivesunderInferenceScalingforMathematicalReasoning”。语言模型的最新进展已带来各种基准测试中数学推理能力的显著提升。然而,大多数基准测试依赖于自动评估方法,这些方法仅使用启发式方法比较最终答案,而不验证底层推理步骤。这种限制导致假阳性解,其中模型可能会产生正确的最终答案
- cesium(vue)一些面试问题(包含Three.js)
GIS瞧葩菜
vue.jsjavascriptcesium
1.在不同的应用场景和技术栈中,模型加载方法和格式有所不同,下面主要从Web前端三维场景(使用Three.js和cesium)使用Three.js加载模型常见模型格式及加载方法GLTF/GLB格式格式特点:GLTF(GraphicsLibraryTransmissionFormat)是一种开放的、基于JSON的三维模型传输格式,GLB是其二进制版本。它们具有文件小、加载快、支持动画、材质和骨骼等优
- ArcGIS二次开发之WPF中控件的使用
ShirmyMao
ArcGIS二次开发wpfc#arcgis
WPF中ArcGIS控件的使用WPF中插入ArcGIS控件Winform控件上嵌套使用WPF控件WPF中插入ArcGIS控件在WPF中引用ArcGIS的控件需要使用WindowsFromsHost,具体用法如下:添加引用:WindowsFormsIntegration和system.windows.formWpf.xaml中后台代码中:publicAxMapControlMapControl=ne
- transformer模型构建
AI耽误的大厨
自然语言处理nlptransformer算法人工智能神经网络word2vec
2.6模型构建学习目标掌握编码器-解码器结构的实现过程.掌握Transformer模型的构建过程.通过上面的小节,我们已经完成了所有组成部分的实现,接下来就来实现完整的编码器-解码器结构.Transformer总体架构图:编码器-解码器结构的代码实现#使用EncoderDecoder类来实现编码器-解码器结构classEncoderDecoder(nn.Module):def__init__(se
- heidisql连接远程数据库_【已解决】HeidiSQL连接(登录)MySQL数据库报错10061问题...
weixin_39589511
heidisql连接远程数据库
windows核心编程---第六章线程的调度每个线程都有一个CONTEXT结构,保存在线程内核对象中.大约每隔20mswindows就会查看所有当前存在的线程内核对象.并在可调度的线程内核对象中选择一个,将其保存在CONTEXT结构的值载入c...【转】SQLite提示databasediskimageismalformed的解决方法SQLite有一个很严重的缺点就是不提供Repair命令.导致死
- Transformer 模型架构
2401_89793006
热门话题transformer深度学习人工智能
Transformer是一种模型架构(ModelArchitecture),而不是一个软件框架(Framework)。它的定位更接近于一种设计蓝图,类似于建筑中的结构设计方案。以下是详细解释:1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer作为架构的核心
- c#编程:基于C#+Access的学生信息管理系统 课程设计报告撰写提纲
gu20
C#c#课程设计开发语言数据库开发
1.摘要简述系统目标、技术选型(C#+Access)、核心功能及数据库设计亮点。关键词:学生信息管理系统;数据库原理;C#;Access;事务处理。2.引言背景与意义:信息化管理需求、数据库技术在教育领域的应用价值。设计目标:实现学生信息的高效管理,体现数据库规范化、安全性等原理。技术路线:C#(WinForm)、Access数据库、ADO.NET数据访问技术。3.需求分析3.1功能需求:1.学生
- CentOS 7 安装以及配置桌面环境
a4132447
linux
一、安装GNOME桌面1、安装命令:yumgroupinstall"GNOMEDesktop"-y//CentOS6的安装命令为:yumgroupinstall"XWindowSystem""DesktopPlatform"Desktop2、安装后,重启系统会出来如下界面:按“1”,回车按“2”,回车按"q",回车按“yes”,回车即可进入系统3、进入系统后,需要设置桌面为默认启动,设置命令为:s
- Mamba超绝创新!搭上异常检测准确率99%+!一区秒了!
人工智能学起来
人工智能深度学习
今天给大家推荐一个创新Max,且不卷的idea:基于Mamba做异常检测!以往的异常检测方法,以基于CNN、Transformer为主。但CNN在处理长距离依赖性方面存在困难,Transformer虽然表现出色,但由于其自注意力机制,计算复杂度较高。而Mamba,则完美弥补了这两者的缺陷,在有效处理长距离依赖性同时,具有线性复杂度,计算资源需求少!在提高模型检测精度和速度方面,一骑绝尘!比如模型A
- 【学习笔记】Elasticsearch之环境搭建
聪明马的博客
elasticsearch学习笔记elasticsearch
Elasticsearch官网本文是自己在学习Elasticsearch的过程中,记下的觉得非常有用的笔记,希望对大家认识Elasticsearch有一点点帮助。1.什么是Elasticsearch官网上是这么介绍的:Elasticsearchisadistributeddocumentstore.Insteadofstoringinformationasrowsofcolumnardata,El
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3chatgpt人工智能语言模型
DeepSeek(深度求索)与ChatGPT作为当前备受关注的两大AI语言模型,在技术架构、应用场景和性能表现上各有特色。以下从六大维度展开全面对比,为不同需求场景提供选择参考:一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统(MoE)+自研深度优化架构Transformer架构(GPT-3.5/4系列)训练策略万亿token中文语料预训练+领域强化学习多语言混合训练+RLH
- uniapp 使用web-view 来套地址实现分离式打包
luckycoke
uni-appjavascript前端
exportdefault{data(){return{title:'http://www.baidu.cn/'//你可以根据需要替换成你的URL};},mounted(){//在应用启动时清除本地缓存this.clearAppCache();},methods:{clearAppCache(){if(uni.getSystemInfoSync().platform==='android'){//
- 《DeepSeek-R1 vs ChatGPT-4:AI大模型“王座争夺战”的终极拆解报告》
Athena-H
LLM人工智能gptchatgptai
引言:大模型时代的双雄博弈在生成式AI爆发式迭代的今天,DeepSeek-R1与ChatGPT-4分别以“中国智造新锐”与“全球标杆王者”的身份,掀起技术路线与应用生态的激烈碰撞。本文从架构设计、场景适配、性能极限三大维度,揭示两大模型的真实战力图谱。一、核心技术架构:差异化路线对决对比维度DeepSeek-R1ChatGPT-4模型架构多模态混合专家模型(MoE+Transformer)纯Dec
- 网页制作03-html,css,javascript初认识のhtml的图像设置
Ama_tor
网页制作专栏htmlcss前端
一、图像格式网页中图像的格式有三种,Gif,Jpeg,PngGif:Graphicinterchangeformat图像交换格式,文件最多可使用256种颜色,最适合显示色调不连续或具有大面积单一颜色的图像,例如导航条、按钮、图标、徽标或其他具有统一色彩和色调的图像;还可以制作动态图像Jpeg:Giantphotographicexpectgroup,它是一种图像压缩格式,可包含数百万种颜色,不支持
- AI编剧系统深度解析:从算法架构到影视工业化应用实战
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用人工智能算法
媒体娱乐行业革命:AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下,传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理(NLP)、生成对抗网络(GAN)和知识图谱技术,构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为:知识图谱层:整合影视剧本数据库(IMSDb)、维基百科等结构化数据NLP处理层:基于Transformer的
- DeepSeek使用中的问题及解决方案(部分)
WeiLai1112
DeepSeek人工智能
1.模型部署与配置问题问题1:环境依赖冲突现象:安装模型依赖库时出现版本不兼容(如Python、PyTorch版本冲突)。解决方案:使用虚拟环境(如conda或venv)隔离依赖。严格按照官方文档的版本要求安装依赖,例如:condacreate-ndeepseekpython=3.9condaactivatedeepseekpipinstalltorch==2.0.1transformers==4
- LLM论文笔记 14: The Impact of Positional Encoding on Length Generalization in Transformers
Zhouqi_Hua
大模型论文阅读论文阅读人工智能深度学习笔记语言模型
Arxiv日期:2023.12.15机构:McGillUniversity/IBM/Facebook/ServiceNow关键词长度泛化位置编码CoT核心结论1.decoder-only中不显式使用位置编码(NoPE)可以提高长度泛化性能2.(证明了)decoder-onlytransformer如果NoPE同时具备绝对APE和RPE的能力3.暂存器(cot)对于长度泛化和任务相关,同时关注短期和
- Excel导入导出(注解)
静谧空间
exceljava开发语言
1、Excel适配器publicinterfaceExcelHandlerAdapter{/***格式化**@paramvalue单元格数据值*@paramargsexcel注解args参数组**@return处理后的值*/Objectformat(Objectvalue,String[]args);}2、自定义注解packagecom.zz.common.annotation;importjav
- Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention
UnknownBody
LLMDailyLLMcontext语言模型人工智能
本文是LLM系列文章,针对《LeaveNoContextBehind:EfficientInfiniteContextTransformerswithInfini-attention》的翻译。不让任何上下文掉队:无限关注的高效无限上下文Transformer摘要1引言2方法3实验4相关工作5结论摘要这项工作介绍了一种将基于Transformer的大型语言模型(LLM)扩展到具有有限内存和计算的无限
- CSS 修改 SVG图标的颜色
小达学徒
htmlcsssvg图标颜色改变
方法1、利用filter中的drop-shadow给icon加样式(利用原图标的阴影区域,同时将原图标移动超过之前父元素范围)filter:drop-shadow(red80px0);transform:translateX(-80px);给父元素加样式(父元素超范围隐藏,正好把原图标的隐藏掉,显示阴影区域)overflow:hidden;filter的drop-shadow标准用法drop-sh
- css给网页添加 黑白滤镜
nqxcwl
前端css给网页添加黑白滤镜
/*给网页添加黑白滤镜*/html{/*兼容FF*/filter:url("data:image/svgxml;utf8,#grayscale");/*兼容IE内核*/filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.BasicImage(grayscale=1);/*兼容其它,谷歌之类的*/-webkit-filter:grayscale(1);}
- KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度?
魔王阿卡纳兹
大模型知识札记语言模型人工智能自然语言处理
KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度,具体体现在以下几个方面:内核级优化:KTransformers采用了高效的内核级优化技术,包括对Transformer模型中的关键操作进行优化。例如,通过使用Llama和Marlin等高效内核,显著提升了计算效率。通过IntelAMX指令集优化,KTransformers在CPU端实现了更高的
- Airflow DAG的调度时间探秘
t0_54coder
编程问题解决手册个人开发
引言在数据工程和ETL(Extract,Transform,Load)流程中,ApacheAirflow是一个非常流行的工作流调度工具。Airflow通过DAG(DirectedAcyclicGraph)来定义任务依赖和调度策略。然而,调度时间的设置有时会让新手甚至经验丰富的用户感到困惑。本文将通过一个实际的案例来探讨Airflow中DAG的调度时间设置,帮助读者理解并解决常见的调度问题。背景介绍
- 【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势
华东算法王
DL-pytorch深度学习pytorchtransformer
Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN(循环神经网络)都是自然语言处理(NLP)领域的重要架构,但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制,在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势:1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的,即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着,在训练
- DeepSeek 助力 Vue 开发:打造丝滑的表单验证(Form Validation)
宝码香车
#DeepSeekvue.js前端javascriptecmascriptDeepSeek
前言:哈喽,大家好,今天给大家分享一篇文章!并提供具体代码帮助大家深入理解,彻底掌握!创作不易,如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发,欢迎收藏+关注哦目录DeepSeek助力Vue开发:打造丝滑的表单验证(FormValidation)前言页面效果指令输入组件属性定义1.表单数据绑定相关2.验证规则相关3.样式和布局相关4.其他组件事件定义1.验证相关2.表单提交相关3.字段值变化相关其他可能
- python环境的yolov11.rknn物体检测
子正
问题建模#AI自由行部署YOLO机器学习运维
1.首先是我手里生成的一个yolo11的.rknn模型:2.比对一下yolov5的模型:2.1yolov5模型的后期处理:outputs=rknn.inference(inputs=[img2],data_format=['nhwc'])np.save('./onnx_yolov5_0.npy',outputs[0])np.save('./onnx_yolov5_1.npy',outputs[1]
- java脚本弹出输入框,使用弹出框编辑(增加)表单内容
jordan.xue
java脚本弹出输入框
0、背景使用Amazeui中Prompt模态窗口Modal1、JQuery功能:表单复位获取表单的值,并显示在修改弹出框中(文本框、单选、多选、下拉框)发送Post异步请求给后台自刷新$(function(){//编辑功能$('table.edit').on("click",function(){//表单复位document.getElementById("form-machineRole").r
- 从代码到专利:如何用自注意力机制实现高效序列转换?——深度解析Google的Transformer架构
CodePatentMaster
transformer深度学习人工智能AIGC架构
本文将从五个方面【技术问题、技术手段、技术效果、代码实现逻辑和工程落地建议】解读以下专利。US201816021971A,ATTENTION-BASEDSEQUENCETRANSDUCTIONNEURALNETWORKS一、技术问题:为什么需要自注意力机制?在传统的序列转换任务(如机器翻译、语音识别等)中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)是常用的模型架构。然而,这些模型存在以下问题:
- vue3中<el-table-column>状态的显示
BillKu
vue.jselementuijavascript
方法1:使用作用域插槽+标签{{row.status===1?'启用':'禁用'}}consttableData=[{id:1,name:'数据1',status:1},{id:2,name:'数据2',status:0},//...]方法2:使用formatter格式化显示conststatusFormatter=(row)=>{returnrow.status===1?'启用':'禁用'}自定
- ColD Fusion,分布式多任务微调的协同 “密码”
人工智能
ColDFusion,分布式多任务微调的协同“密码”发布时间:2025-02-19近日热文:1.全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释2.大模型进化史:从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路3.2W8000字深度剖析25种RAG变体:全网最全~没有之一知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】在预训练模型的基础上进行改进,有望提升所有基于它微调的模型性能。然而,
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,