郭强GQ
郭强GQ

麦肯锡7S模型

麦肯锡7S模型

麦肯锡7S模型（Mckinsey 7S Model），简称7S模型，是麦肯锡顾问公司 研究中心设计的企业组织七要素，指出了企业在发展过程中必须全面地 考虑各方面的情况，包括结构（Structure）、制度（System）、风格（ Style）、员工（Staff）、技能（Skill）、战略（Strategy）、共同的 价值观（Shared Vision）。

今天没有时间写更多的内容了。明天继续。


图片发自App

你可能感兴趣的:(麦肯锡7S模型)

  • 新浪财经App喜娜AI助手通过大模型登记，已上线AI摘要和个股公告AI解读 量子位
    3月14日，官方发布的信息显示，新浪财经App喜娜AI助手近日已通过北京市生成式人工智能服务登记。目前，喜娜AI助手已上线两项创新功能：喜娜AI摘要和个股公告AI解读。这两项功能旨在通过先进的人工智能技术，提升用户对财经资讯和上市公司公告的理解与分析效率，这标志着AI技术在信息服务领域的又一重大突破。喜娜AI摘要：快速提炼财经资讯核心要点AI时代，资讯信息迎来爆炸性增长，用户每天都要面对海量资讯，
  • 模型微调：让AI更懂你的魔法棒 带上一无所知的我 pytorch人工智能python
    模型微调：让AI更懂你的魔法棒✨在人工智能的世界里，模型微调（Fine-tuning）就像是一位魔法师用魔法棒对预训练模型进行“个性化改造”，让它更适应特定的任务。今天，我们就来深入探讨模型微调的技术细节，让你也能像魔法师一样，轻松驾驭AI模型！什么是模型微调？模型微调是指在预训练模型的基础上，通过少量的特定任务数据进行训练，使模型更好地适应新任务的技术。预训练模型通常是基于大规模数据集（如Ima
  • 【十 自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】 再见孙悟空_ #自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
    各位在数据泥潭里打滚的勇士们，今天咱们要聊的这个话题，就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理！这玩意儿看着像脏活累活，实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机，这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤！（戴上橡胶手套准备掏数据）一、数据收集的野路子：比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图（附藏宝坐标）①正道的光：Kaggle（数据界的沃尔玛）：搜
  • 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧 Ai玩家hly 从0倒1论文复现大模型复现Ai大模型复现
    复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤：理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例，假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型，例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例，例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》（Heetal.,2015）。2.
  • 从 DeepSeek 到 AI 工具箱：Websoft9 应用托管平台赋能高校教学与科研 人工智能deepseek
    从DeepSeek到AI工具箱：Websoft9应用托管平台赋能高校教学与科研人工智能技术的快速发展正在重塑高校的教学与科研生态。从智能教学辅助到跨学科研究，AI工具的应用场景不断扩展，而技术落地的复杂性也带来新的挑战。在这一背景下，如何将大模型能力与多样化AI工具无缝整合，构建安全、易用的科研教学环境，成为高校数字化转型的关键命题。一、高校智能化转型的三大痛点技术门槛高•AI工具部署依赖专业运维
  • 聊聊关于Python与人工智能那些事 小G-biu- python人工智能tensorflow
    Python与人工智能：介绍Python在人工智能方面的应用Python是一种广泛使用的编程语言，也是人工智能领域中最受欢迎的语言之一。Python提供了许多用于构建和训练人工智能模型的库和框架。本文将介绍一些常见的人工智能技术以及Python在这些技术中的应用。OpenAIOpenAI是一个非营利组织，旨在推动人工智能的发展并促进其对人类的利益。OpenAI通过开发人工智能技术、研究人工智能的影
  • 获取网站流量的方法有哪些？ liuliangpuzi 互联网流量运营数据搜索引擎百度大数据
    不同流量源的比例反映了网站所有者不同的管理策略和网站的发展阶段。那么，网站流量来源都有哪些？接下来小编就跟大家浅析下网站流量来源的三大途径，一起来看看吧！1、直接访问来源搜索引擎源和外部链源依赖于外部，因此通常存在较大的不确定性，如搜索引擎算法调整、业务模型调整、策略监管等，这可能会使网站的流量从每天数十万IP急剧下降到数千。对于小型商业站来说，从搜索引擎获取流量是一种更经济实惠、廉价的选择，但对
  • Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法 天天酷科研 工艺参数优化matlab神经网络工艺参数优化
    Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能（如翘曲变形、收缩率、硬度等）之间的非线性映射关系，作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验。其优势在于：能够处理多输入-多输出的复杂非线性关系，例如激光功率、扫描速度与熔覆层性能的关联。在注塑成型中，预测体积收缩率和翘曲变形的相对误差可控制在5%以内。通过正交
  • 复旦：过程奖励优化多模态推理 大模型任我行 大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
    标题：VisualPRM:AnEffectiveProcessRewardModelforMultimodalReasoning来源：arXiv,2503.10291摘要我们引入了VisualPRM，这是一种具有8B参数的高级多模态过程奖励模型（PRM），它通过Best-of-N（BoN）评估策略提高了现有多模态大型语言模型（MLLM）在不同模型尺度和族之间的推理能力。具体来说，我们的模型提高了三
  • 使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN） 一碗黄焖鸡三碗米饭 人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
    目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
  • FastAPI测试策略：参数解析单元测试 qcidyu 文章归档异常传播验证依赖注入测试请求模拟技术测试覆盖率优化Pydantic验证测试单元测试策略参数解析测试
    扫描二维码关注或者微信搜一搜：编程智域前端至全栈交流与成长探索数千个预构建的AI应用，开启你的下一个伟大创意第一章：核心测试方法论1.1三层测试体系架构#第一层：模型级测试deftest_user_model_validation():withpytest.raises(ValidationError):User(age=-5)#第二层：依赖项测试deftest_auth_dependency()
  • AI写作平台推荐：AnKo免费AI助力高效写作！ zhongken259 人工智能AI编程aiAI平台AI软件AI写作AI网站
    AI写作平台推荐：AnKo免费AI助力高效写作！在如今的创作领域，AI写作平台推荐已经成为许多创作者的首选。尤其是AnKo深受用户喜爱。AI写作平台推荐AnKo，不仅能提升写作效率，还能实现精准创作，真是不可错过！AI写作平台推荐：独特优势AI写作平台推荐AnKo，凭借其多模型AI聚合工具，能够提供更加精准和个性化的写作服务。AI写作平台推荐AnKo，不同于其他平台，它能根据创作者的需求灵活调整创
  • 量化投资中的投资组合风险溢价模型 云策量化 量化投资量化交易量化软件量化炒股QMT量化交易PTrade量化软件量化投资deepseek
    推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？个人账户可以申请吗？》量化投资中的投资组合风险溢价模型在量化投资的世界里，风险和回报总是如影随形。投资者们就像是在大海中航行的船长，既要寻找宝藏，又要避开暗礁。今天，我们就来聊聊量化投资中的一个关键工具——投资组合风险溢价模型，它就像是船长的罗盘，帮助我们在风险和回报之间找到平衡。引言：风险与回报的舞蹈在量化投资中，我们经常听到“风险溢价”这个词。
  • 【3D模型】【游戏开发】【Blender】Blender模型分享-狮头木雕附导入方法 踏雪无痕老爷子 资源介绍3dblender
    导入方法：[Blender]如何导入包含纹理的.blend模型文件在3D建模和渲染工作中，Blender是一款功能强大的免费开源软件。很多时候，我们需要导入.blend后缀的模型文件，同时确保纹理（textures）文件夹中的贴图能够正确加载。本文将介绍详细的导入步骤以及可能遇到的问题和解决方案。1.直接打开.blend文件如果你的.blend文件是一个完整的工程文件，包含了模型和纹理，直接打开即
  • 实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法） 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
    引言近年来，深度强化学习（DRL）已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具，尤其是在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。通过不断优化决策策略，DRL能在大量数据中学习最佳行为，尤其是大型语言模型（LLM）在任务中展现出的巨大潜力。然而，随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加，传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战，DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
  • AI学习指南RAG篇(24)-RAGFlow的社区与开源贡献 俞兆鹏 AI学习指南人工智能
    一、引言RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）引擎，旨在解决现有RAG技术在数据处理和生成答案方面的挑战。RAGFlow通过结合大型语言模型（LLMs）的强大生成能力和高效的信息检索系统，为用户提供了一种全新的交互体验。本文将鼓励读者参与到RAGFlow的开源社区中，共同推动技术的发展和创新。二、RAGFlow的
  • 量子密码学技术架构解析与程序员视角 算法
    量子计算威胁模型分析传统公钥密码体系（RSA/ECC）的安全假设基于：大数分解问题的计算复杂度（RSA）椭圆曲线离散对数问题（ECC）有限域离散对数问题（DSA）Shor算法的时间复杂度为O((logN)^3)，当量子比特数达到阈值时：2048位RSA可在8小时内破解（理论值）ECC-256的破解时间将降至多项式级别Grover算法对对称密码的影响：AES-256的有效安全性降至2^128哈希函数
  • 有了大模型为何还需要Agent智能体 全栈你个大西瓜 人工智能人工智能AIAgentAgent智能体Agent原理
    一、什么是Agent？Agent（智能体）是一种能感知环境、自主决策、执行动作的智能实体，当它与大语言模型（如通义千问QWen、GPT）结合时，形成一种**“增强型AI系统”**。其核心架构如下：大脑（LLM）：负责语言理解、逻辑推理、知识问答等认知任务。感官（工具链）：通过API、传感器或数据库获取实时数据（如天气、股价）。手脚（执行器）：调用外部工具完成任务（如发送邮件、控制智能家居）。记忆（
  • Manus详细介绍 accurater c++算法笔记深度学习人工智能神经网络
    第一章Manus的技术背景与核心突破初识ManusAI1.1什么是Manus？Manus是由中国团队Monica.im于2025年3月推出的全球首款通用型AI智能体（AIAgent）。其名称源自拉丁语“MensetManus”，意为“手脑并用”，强调将大模型的逻辑推理能力转化为实际生产力。与传统的对话式AI（如ChatGPT、DeepSeek）不同，Manus的核心定位是“执行型助手”，能够自主完
  • 21.7 ChatGLM3-6B私有化部署实战：2小时快速搭建200 QPS高可用模型服务 少林码僧 AI大模型应用实战专栏人工智能gpt语言模型
    ChatGLM3-6B私有化部署实战：2小时快速搭建200QPS高可用模型服务ChatGLM3-6B私有化部署实战指南关键词：ChatGLM3-6B部署，私有化模型服务，性能优化，容器化部署，API服务封装1.部署环境准备与硬件规划ChatGLM3-6B私有化部署需要充分考虑算力资源与软件生态的适配性，以下是推荐配置方案：
  • 通过LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩矩阵分解来高效微调权重变化 背太阳的牧羊人 模型微调矩阵线性代数深度学习人工智能自然语言处理LoRA
    LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化，而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk})，LoRA的调整方式是：[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。LoRA假设权重变化(\DeltaW)的秩较低，可以表示为两个低秩矩阵的乘积
  • centos7输入python -m bitsandbytes报错CUDA Setup failed despite GPU being available. Please run the follo 小太阳，乐向上 python开发语言
    在centos7.9系统中安装gpu驱动及cuda，跑大模型会报错，提示让输入python-mbitsandbytes依然报错：CUDASETUP:Loadingbinary/usr/local/python3/lib/python3.9/site-packages/bitsandbytes/libbitsandbytes_cuda117.so.../lib64/libstdc++.so.6:ve
  • glm-4v-9b 踩坑（4-bit量化，bitsandbytes 异常） phynikesi pytorchglm-4v-9b踩坑bitsandbytes异常
    前言本文只分享了自己在体验glm-4v-9b过程中遇到的问题，没有涉及对模型本身以及更多问题的分析，大家可先看问题描述，再决定是否看下去。实验平台：linux系统，RTXA4000。嫌麻烦的可以直接到文未看结论。问题描述16g显卡难以加载模型bitsandbytes异常，模型无法运行加载问题本人设备有限，引用一下别人完整加载模型的数据，大约18.9g。用16g显卡直接报OOM，用8-bit加载还是
  • 大模型——模型上下文协议 (MCP) 不二人生 大模型人工智能大模型
    大模型——模型上下文协议(MCP)我一直在尝试一种新技术，通过Anthropic提出的一种新兴的开放标准——模型上下文协议（MCP），将知识和功能插入到像聊天这样的AI应用程序中。现在还处于早期阶段，但它已经具有一定的势头。我一直在尝试一种新技术，通过Anthropic提出的一种新兴的开放标准——模型上下文协议（MCP），将知识和功能插入到像聊天这样的AI应用程序中。现在还处于早期阶段，但它已经具
  • 神经网络基础之正则化 硬水果糖 人工智能神经网络人工智能机器学习
    引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项（PenaltyTerm），对模型的复杂度进行约束，从而提升模型在新数据上的泛化能力。一、正则化目的防止过拟合：当模型过于复杂（例如神经网络层数过多、参数过多）时，容易在训练数据上“记忆”噪声或细节，导致在测试数据上表现差。简化模型：正则化通过限制模型参数的大小或数量，迫
  • 【阿里百炼大模型-使用】 y_dd 深度学习语言模型人工智能
    参照阿里云百炼网址服务配置开通服务如果没有注册阿里云账号，先注册一个https://www.aliyun.com/?spm=5176.account-console-pc.console-base_top-nav.dlogo.10d24bab70FmIm，注册完毕用它登录阿里云百炼，然后开通服务（即使是免费的开元模型也需要开通）获取API-key在账户这里选择API-KEY，进入这个页面，创建一个
  • 21.11 《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地：多模态交互+60%性能优化，手把手实现生产部署》 少林码僧 AI大模型应用实战专栏人工智能gpt语言模型性能优化交互
    《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地：多模态交互+60%性能优化，手把手实现生产部署》关键词：ChatGLM3-6B应用开发，Gradio界面集成，模型交互优化，Web服务容器化，多模态输入支持使用Gradio赋能ChatGLM3-6B图形化界面通过Gradio实现大模型服务的可视化交互，是生产级AI应用落地的关键环节。本节将深入解析如何构建适配ChatGLM3-6B的工业级交互界面。
  • DeepSeek智能政务大脑：城市服务知识库构建全指南——从RAG架构到民生场景落地实践 Coderabo DeepSeekR1模型企业级应用政务架构
    DeepSeek赋能城市智慧升级：基于RAG架构的市民服务智能知识库构建全解一、需求分析与技术选型1.1市民服务场景需求市民服务智能知识库需要解决政务咨询效率低下、专业术语难理解、多轮对话能力弱等核心问题。系统需具备：自然语言理解能力（NLU）异构知识整合能力政策法规精准解读能力多轮对话上下文管理应急服务联动机制1.2DeepSeek技术栈选择基于DeepSeek-Large语言模型构建核心系统，
  • JVM技术八股文 小麟School JVMjvmjava开发语言
    JVM面试八股文，整理了出来。排版不太好！目录JVM入门部分为什么要学习JVM？你了解哪些JVM产品？JVM的构成有哪几部分？JVM类加载部分你知道哪些类加载器？为什么需要多个类加载器？什么是双亲委派类加载模型？双亲委派方式加载类有什么优势、劣势？描述一下类加载时候的基本步骤是怎样的？什么情况下会触发类的加载？类加载时静态代码块一定会执行吗？如何理解类的主动加载和被动加载？为什么要自己定义类加载器
  • thinkphp5模型查询数据库，查出来的字段直接修改成另外的名字 知码客 个人随笔thinkphp5php开发
    在ThinkPHP5中，如果你希望在查询数据库时将返回的字段名直接修改为其他名称，可以通过以下几种方式实现：方法1：使用field方法指定字段别名在查询时通过field方法直接为字段指定别名（使用AS关键字）。示例代码：//使用Db类查询$result=Db::name('user')->field('idASuser_id,nameASfull_name')->select();//使用模型查询
  • 集合框架 天子之骄 java数据结构集合框架
       集合框架 集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。 从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。   简单介绍：   Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
  • Table Driven（表驱动）方法实例 bijian1013 javaenumTable Driven表驱动
    实例一： /** * 驾驶人年龄段 * 保险行业，会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断 * 驾驶人年龄段：01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞) */ public class AgePeriodTest { //if...el
  • Jquery 总结 cuishikuan javajqueryAjaxWebjquery方法
    1.$.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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他