- AI 终极十问!DeepSeek 如何颠覆开发者认知? | DeepSeek 十日谈
AI科技大本营
人工智能
如今的大模型和人类越来越像,初步掌握了“自我思考”的能力后,进而给出更为合理的解答。这类模型便被称之为推理模型,当下热议的DeepSeekR1以及之前OpenAI发布的o1都是典型的代表。以一个简单的数学问题为例,“如果一列火车以60英里每小时的速度行驶,行驶3小时后,它会走多远?”DeepSeekR1和通用多模态大模型GPT-4o或都能给出正确答案:但DeepSeekR1的不同之处在于它能够拆解
- 今晚直播,DeepSeek真的有意识了吗?|DeepSeek十日谈
CSDN资讯
人工智能
你是否曾凝视着ChatGPT,好奇Ta是否真的“听懂”了你的指令?你是否在科幻电影中,思考过机器人真的拥有情感吗?你是否惊讶于DeepSeek的分析过程,好奇它到底是「推理」还只是模拟人类思考的假象?这里不禁思考:AI是否真的有意识?在科幻巨著《云球》中,作者描绘了一个惊心动魄的未来——AI不再只是工具,而是拥有自我意识的存在。它们不仅能思考,还能创造,甚至形成自己的文明。书中预言,当AI的认知能
- 基于联邦学习的政务大数据平台应用研究
宋罗世家技术屋
计算机软件及理论发展专栏政务大数据
摘要当前数字政府建设已进入深水区,政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用,其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注。联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法,基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价值。首先,介绍政务大数据平台及联邦学习应用现状;然后,分析政务大数据平台面临的隐私数据的采集、分类分级、共享三大管理挑战;接着,阐述基于联邦学习的推荐算法和隐私集合求交技术的解决
- 基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)
埃菲尔铁塔_CV算法
深度学习人工智能神经网络opencv计算机视觉python
摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
- 基于深度学习的半导体算法原理及应用
埃菲尔铁塔_CV算法
算法机器学习人工智能计算机视觉深度学习python
摘要随着半导体产业的持续发展,深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用。详细分析了这些算法处理半导体相关数据的机制,探讨了算法实现中的关键技术,如数据预处理、模型训练与优化等。通过实际案例展示
- 4、《Spring Boot 中的依赖管理》
wolf犭良
SpringBootspringboot后端java
SpringBoot中的依赖管理摘要在SpringBoot项目开发的过程中,依赖管理是一项极为关键的工作,它直接关系到项目的稳定性、性能以及开发效率。本文将深入剖析Maven和Gradle这两种主流构建工具在SpringBoot项目中的依赖管理方式,详细介绍如何精准地引入依赖、巧妙地排除不必要的依赖,以及高效地处理版本冲突,帮助开发者牢牢掌控项目依赖,为项目的顺利推进筑牢根基。一、Maven在Sp
- 第六届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题:淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模
目录摘要1问题的重述2问题的分析2.1问题一的分析2.2问题二的分析2.3问题三的分析2.4问题四的分析2.5问题五的分析3.问题的假设4.符号说明5.模型的建立与求解5.1问题一的建模与求解5.1.1分析对象与指标的选取5.1.2折线图分析5.1.3相关性分析5.1.4问题1的结果分析5.2问题二的建模与求解5.2.1分析对象与指标的选取5.2.2Topsis算法评价5.2.3综合污染指数法5.
- 【Matlab算法】[特殊字符]基于人工势场的多机器人协同运动与避障算法研究(附MATLAB完整代码)
Albert_Lsk
MATLAB算法实现与应用matlab算法机器人人工智能开发语言算法应用避障算法
基于人工势场的多机器人协同运动与避障算法研究摘要1.引言2.方法说明2.1人工势场模型2.2运动控制流程3.核心函数解释3.1主循环结构3.2力计算函数4.实验设计4.1参数配置4.2测试场景5.结果分析5.1典型运动轨迹5.2性能指标6.总结与建议成果总结改进方向附录:完整MATLAB代码参考文献摘要本文提出了一种基于人工势场法的多机器人协同运动与避障算法,通过MATLAB实现仿真验证。算法通过
- 解析国产数据库架构、应用场景及其存储适配
罗伯特之技术屋
综合技术探讨及方案专栏智能信息系统与结构理论专栏数据库架构数据库
【摘要】随着国产数据库在国内金融业的逐步普及应用,金融业信息化建设中越来越多系统需要采用集中式或分布式国产数据库替代原有Oracle数据库,本文主要从国产数据库的存储架构以及场景应用角度进行分析阐述,提供国产数据库存储应用选型思路建议。1.国产数据库的市场格局,技术背景以及发展格局1.1国产数据库的发展情况数据库(Database,简称DB)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。数据库管理系
- oracle数据库如何用语句同时查询,某个用户下每个表数据条数,及占空间大小(gb为单位)
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)#CSDN问答解惑(全栈版)oracle数据库
本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏,主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述 oracle数据库查询语句问题:oracle数据库如何用语句同时查询,某个用户下每个表数据条数,及占空间大小(gb为单位)如上问题有来自我自身项目开发,有的收集网
- Linux创建两个生产者进程,操作系统——Linux进程创建及同步实验
范世明
Linux创建两个生产者进程
实验题目要求:1.编写一段程序,使用系统调用fork()创建两个子进程。当此程序运行时,在系统中有一个父进程和两个子进程活动。让每一个进程输出不同的内容。试观察记录屏幕上的显示结果,并分析原因。2.修改上述程序,每一个进程循环显示一句话。子进程显示"daughter…"及"son……",父进程显示"parent……",观察结果,分析原因。3.再调用exec()用新的程序替换该子进程的内容,并利用w
- 政务数据标识技术研究进展及下一代政务数据标识体系
宋罗世家技术屋
计算机软件及理论发展专栏政务
摘要政务数据标识是建设全国一体化政务大数据体系的一项基础性工作。对数据标识技术的研究进展进行了总结,比较了不同数据标识技术编码规则的异同,并进一步总结了政务数据标识及应用进展。结合政务数据所具有的权责明确、安全性要求高、兼容性需求强等特点,提出了下一代政务数据标识体系Gcode。Gcode由外部码、内部码和安全码3个部分组成。其中,外部码兼容了统一社会信息用代码,内部码建立了“机构部门-系统-数据
- 主流国产数据库存储架构层的差异分析
宋罗世家技术屋
VIP专栏数据库
【摘要】因采用的存储架构和技术不同,数据库产品均面临着类似如负载均衡、数据同步、数据恢复等问题和难点。本文将从金融行业出发,通过聚焦信创数据库主流产品的存储架构,探讨信创国产数据库的本地存储和集中式存储在产品设计上的异同分析、难点分析、面临挑战及当前解决方案。一、引言金融行业作为一个高度信息化的领域,业务场景需要处理大量交易数据和用户数据,需要高效、安全、可靠、自主的数据库技术支持。本文将从金融行
- 图像处理之调整亮度与对比度
奋斗年轻人
图像处理图像处理之调整亮度与对比度图片亮度值
图像处理之调整亮度与对比度很多时候,一张图像被过度曝光显得很白,或者光线不足显得很暗,有时候背景跟图像人物也观察不清楚,这个时候可以通过调节图像的两个基本属性-亮度与对比度来获得整体效果的提升,从而得到质量更高的图片。基本原理:图像亮度本质上图像中每个像素的亮度,每个像素的亮度本质上RGB值的大小,RGB值为0是像素点为黑色,RGB都为255时像素点最亮,为白色。对比度则是不同像素点之间的差值,差
- 超级人类模型:机遇与挑战并存
XianxinMao
人工智能算法机器学习
标题:超级人类模型:机遇与挑战并存文章信息摘要:超级人类模型的对齐问题是人工智能领域最紧迫的挑战之一,既可能带来医疗、科学和经济等领域的巨大进步,也可能因认知鸿沟、失控风险和不可逆性导致灾难性后果。尽管OpenAI提出的“弱到强泛化”方法在某些任务上取得了一定成功,但其效果仍有限,且存在能力损失和任务依赖性等挑战。解决对齐问题需要提前研究、跨学科合作和国际协调,以确保超级人类模型的发展始终与人类价
- 计算机网络-八股-学习摘要
一个人在码代码的章鱼
计算机网络八股计算机网络
一:HTTP的基本概念全称:超文本传输协议从三个方面介绍HTTP协议1,超文本:我们先来理解「文本」,在互联网早期的时候只是简单的字符文字,但现在「文本」的涵义已经可以扩展为图片、视频、压缩包等,在HTTP眼里这些都算作「文本」。再来理解「超文本」,它就是超越了普通文本的文本,它是文字、图片、视频等的混合体,最关键有超链接,能从一个超文本跳转到另外一个超文本。HTML就是最常见的超文本了,它本身只
- 巴菲特的财务报表分析:解读数字经济时代的新指标
AI天才研究院
AI人工智能大模型DeepSeekDeepSeekRL强化学习agentagi推理模型智能驾驶
巴菲特的财务报表分析:解读数字经济时代的新指标关键词:巴菲特,财务报表分析,数字经济,新指标,投资策略摘要:本文深入探讨了巴菲特的财务报表分析方法在数字经济时代的演变,分析了传统财务指标与新兴指标的区别与联系,并通过实际案例展示了如何在数字经济时代应用新指标进行投资决策。第1章:巴菲特的财务报表分析概述1.1财务报表分析的背景与意义1.1.1财务报表分析的基本概念财务报表分析是通过对公司财务报表(
- 人工智能大模型原理与应用实战:自动文摘系统的设计与实现
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍随着互联网技术的快速发展,在线文章阅读成为了人们获取新知识和学习技巧的方式之一。而提高文章的质量和流畅度成为保证用户满意的一个重要因素。如何从海量文本中生成合格的、可读性强且精准的文章摘要成为一个关键问题。一般来说,自动摘要分为句子级摘要和段落级摘要两种类型。前者针对较短的文章进行摘要,后者针对较长的文章进行摘要。然而,文章摘要的效果始终受到文章所处的上下文
- 基于 STM32 平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统
赵谨言
论文经验分享毕业设计
标题:基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统内容:1.摘要摘要:本文介绍了一种基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统。该系统通过对音频信号进行特征提取和分析,实现了对歌曲风格的自动识别。在特征提取方面,系统采用了快速傅里叶变换(FFT)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)等方法,对音频信号进行了时频域分析和声学特征提取。在歌曲风格识别方面,系统采用了支持向量机(SVM)和
- 深度探索DeepSeek:成本效益之辩与市场展望
耶耶Norsea
网络杂烩Deepseek
摘要DeepMind的CEO对DeepSeek的成本效益提出质疑,认为其成本被过度炒作。他指出,DeepSeek所使用的技术大多源自谷歌和DeepMind。然而,分析机构SemiAnalysis强调,DeepSeek的优势在于其成本与能力的卓越组合。尽管目前DeepSeek的成本已经相对较低,但预计到年底,其服务成本将进一步降低至当前的五分之一,展现出显著的成本优势。关键词DeepMindCEO,
- RAG-Driven Enhancement of Multimodal Electronic Health Records Analysis via Large Language Models
UnknownBody
RAGforLLMMultimodal语言模型机器学习人工智能
本文是LLM系列文章,针对《REALM:RAG-DrivenEnhancementofMultimodalElectronicHealthRecordsAnalysisviaLargeLanguageModels》的翻译。REALM:RAG驱动的通过大语言模型增强多模态电子健康记录分析摘要1引言2相关工作3问题定义4方法5实验设置6实验结果7结论摘要多模态电子健康记录(EHR)数据的集成显著提高了
- Laplace(拉普拉斯)平滑
郑万通
机器学习平滑技术拉普拉斯平滑机器学习Laplace
平滑技术平滑技术是为了解决训练集的数据稀松问题。零概率问题,就是在计算实例的概率时,如果某个量x,在观察样本库(训练集)中没有出现过,会导致整个实例的概率结果是0。在文本分类的问题中,当一个词语没有在训练样本中出现,该词语调概率为0,使用连乘计算文本出现概率时也为0。这是不合理的,不能因为一个事件没有观察到就武断的认为该事件的概率是0。一般的m阶马尔科夫链转移概率是这样训练的:P(cm+1|c1c
- 【系统架构设计师】论文:论Web应用系统性能优化技术与应用
数据知道
系统架构设计师(软考高级)系统架构性能优化架构软考高级系统架构设计师
论文:论Web应用系统性能优化技术与应用文章目录摘要正文总结摘要2019年3月,我单位联合某高校研发了>。系统以程序代码在线提交自动评测功能为核心,主要分为题库模块、测评机、实验作业模块、考试模块、比赛模块、抄袭判定模块、用户管理模块等,支持对接教务平台。在项目中我担任系统架构师,主要负责架构设计工作。本文以该平台为例,主要论述了Web系统性能优化技术在本项目中的具体应用,着重介绍了负载均衡技术、
- 提升语言模型性能的关键策略
XianxinMao
语言模型人工智能自然语言处理
标题:提升语言模型性能的关键策略文章信息摘要:提升语言模型性能的关键在于预训练数据的规模和质量、模型架构的优化以及模型与数据的平衡。单纯增加模型参数规模并不能持续带来性能提升,性能提升会逐渐趋于平缓。研究表明,增加训练数据量可以显著提升模型性能,甚至超过单纯增加模型规模的效果。当前的大型语言模型虽然规模庞大,但训练数据量相对不足,导致性能未达最优。未来的研究应更加注重数据的收集和处理,以及模型架构
- 人工智能能否超过人类智能
CaiGbro
哲学思考人工智能
论人工智能能否超过人类智能首先是智能的量纲问题:是逻辑、推理、抽象、想象、语言、情感、自我意识还是其它。这里没限定量纲的范围,姑且认为是所有范围,即人能具有的能力,人工智能都要具有并且超过人类,全面超过才算真的超过。其次有两个重点:一是人能不能制造出超过人类本身智能的物体。二是在第一个前提下,人会不会制造这样一个物体。最后一个关键性要素,这个智能物体能不能完全服从人,为人所用。所以这里的超过有两个
- java如何面试别人_Java面试如何考察候选人
m0_74825718
面试学习路线阿里巴巴java面试开发语言
Java面试可以从五个方面进行考察候选人工作经历1、自我介绍是必要环节,从中可以知道候选人的沟通表达能力、对自身信息的提炼能否做到清晰又准确。2、对简历写的项目、技能一一深入发问,考察面试者对项目的业务细节、技术架构、场景解决、技术原理是否熟悉。如果简历还有写个人博客、个人开源项目,还可以挑个感兴趣的文章、项目深入发问、考察候选人是否真正理解写的技术、项目。(简历内容不要求多,但敢在简历写了就说明
- 国内外主流RASP厂商推荐,软件供应链安全治理防御最后一环
软件供应链安全指南
开发安全安全
什么是RASPRASP是一种安全防护技术,运行在程序执行期间,使程序能够自我监控和识别有害的输入和行为。也就是说一个程序如果注入或者引入了RASP技术,那么RASP就和这个程序融为一体,使应用程序具备了自我防护的能力,就可以实时检测到应用是否遭受攻击并进行阻断和自我防御。并且应用程序无需在编码时进行任何的修改,只需进行简单的配置即可。RASP可以应用在Web应用程序和非Web应用程序,对应用程序的
- CVPR 2023 | 一文看尽12篇Best Paper候选(附合集)
马拉AI
人工智能
CVPR2023日前已经放榜,并公布了12篇bestpaper候选论文。本文就带大家一睹这12篇论文的风采,相关合集点击这里跳转获取。1、EgoEgo:通过自我头部姿势估计进行自我身体姿势估计Ego-BodyPoseEstimationviaEgo-HeadPoseEstimation项目地址:https://lijiaman.github.io/projects/egoego/从以自我为中心的视
- 教师计算机应用能力现状分析,信息技术教学应用个人现状分析以及发展计划
你看星星坠了
教师计算机应用能力现状分析
信息技术教学应用个人现状分析以及发展计划一、结合自身的情况,谈谈自身运用信息技术教学的情况,并进行自我评价。随着信息化的发展,我上课经常借助一些相关的教学软件与教学设备整合在一起来完成教学的。经常用到的软件是office与画图,设备是多媒体技术、投影系统等等。借助软件与设备整合在一起可以实现课堂之上和课堂之后教师、学生之间的更广泛、更自由的交流。自我评价:我利用现代信息化,发挥资源优势,突破教学重
- 基于Java的周次生成工具类实现
yqwang_cn
java开发语言
摘要:本文介绍了一个基于Java的周次生成工具,用于根据指定的年份和周次类型(自然周或财务周)生成连续的周次列表数据。需求描述:根据周次类型,生成连续的周次列表数据。周次类型分2种:自然周:周一至周日财务周:周五至下周四特殊要求:按某年第一个周止日(类型为自然周时,是某年第一个周日),计算得到某年的第一周。按周止日算年份、月份;若周起日是当年,而周止日是下一年,则对应周算入下一年的第一周。最终效果
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round