- 深度学习重要论文阅读笔记 ResNet (2025.2.26)
北岛寒沫
逐界星辰2025计算机科研深度学习论文阅读笔记
文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深(层数变多),模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加,就会出现梯度消失和梯度下降现象,妨碍模型的收敛。不过,这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是,尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛,又出现了另外一个问题,即随着模型深度的增加,模型的准确率反而下
- 2025届毕业设计选题参考,包含网站管理系统开发,微信小程序开发,APP开发,大数据分析,人工智能
平姐设计
计算机毕业设计选题清单微信小程序开发语言人工智能数据分析
网站开发选题:1、基于Java的企业食堂管理系统的设计与实现2、基于web的办公平台3、综合学工服务系统4、超市管理系统5、基于springboot的云笔记共享系统6、毕业生实习管理系统7、驾校预约管理系统8、基于Java的航空订票系统9、企业资源规划系统10、洗衣房预约管理系统的设计与实现11、桌面端有声小说12、基于Python的毕业生就业率分析管理系统的设计与实现13、基于VUE的富平县农产
- AI取代的不是人类,而是不会使用AI的人
xiaocang668888
人工智能
面对人工智能对职场的深度渗透,职场人需从技能升级、能力重构、思维转型三个维度构建核心竞争力。以下是具体策略:一、技能升级:掌握AI协同工具AI工具链学习掌握主流AI工具(如Claude、Midjourney)的操作逻辑,将重复性工作(数据分析、文档处理)交由AI完成,释放时间用于高阶任务。例如,市场营销人员用AI生成广告初稿后,再注入人性化洞察。技术门槛公式:CAI=任务重复度工具掌握度×业务理解
- 高效能计算与高速数据传输的完美结合:飞腾D2000处理器与复旦微双FPGA集成主板
国产化嵌入式平台解决方案
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随着数字化转型和高性能计算需求的不断增长,工业、通信、人工智能等领域对硬件平台的性能要求也在不断提升。为应对这些挑战,一款高效能、灵活可扩展的定制主板应运而生,基于飞腾D2000处理器和复旦微FPGA技术,提供了一流的计算能力和高速数据传输能力,成为企业高性能计算与数据处理需求的理想选择。这款主板并非通用的开发板,而是针对特定需求的定制化设计。它更适合那些需要高性能计算、FPGA并行处理或高速通信
- 大模型最新面试题系列:深度学习基础(二)
人肉推土机
大模型最新面试题集锦大全AI编程人工智能pytorchpython面试
21.解释模型容量与过拟合的关系,如何在理论上平衡两者?模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力,通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好,但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时,模型可能无法学习到数据中的复杂模式,导致欠拟合,即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加,模型能够学习到更复杂的模式,在训练集上的表现
- 深度学习-自学手册
谁用了尧哥这个昵称
AI深度学习
人工智能机器学习神经网络前馈神经网络:没有回路的反馈神经网络:有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种,长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法,随机–类似SGD一篇神经网络入门BP反向传播,表示很复杂的函数/空间分布从最后一层往前调整参数,反复循环该操作y=a(wx+b)x输入y输出a激活函
- 53、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-14、使用自己的架构搭建一个通过学习模仿莎士比亚风格的2000次的文章。并且在关键层配有详细解释。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习人工智能神经网络自然语言处理rnn
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
- Shell Script 编程笔记
huangpg丶
SupportingTechnology
考虑下面两个场景:场景一:我们在训练深度网络模型过程中保存了10个不同epoch模型。我们希望通过测试集验证每个模型的性能。每次对模型进行测试集验证需要30分钟,对于原始的操作方式,每次验证需要在终端手动输入一条指令,等待30分钟后程序运行结束,然后复制窗口输出的模型性能信息手动保存。再输入指令测试下一个模型,再进行等待......场景二:现在有一个任务需要进行视频内的行人检测和行人重识别,如果我
- 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的主要应用及核心技术
彬彬侠
自然语言处理NLP自然语言处理
自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。NLP在多个领域有着广泛的应用,并结合了多种先进的技术,包括机器学习(ML)、深度学习(DL)、统计模型以及规则方法。1.自然语言处理的主要应用1.1机器翻译(MachineTranslation,MT)应用场景:在线翻译:GoogleTranslate、DeepL、BaiduTranslate。跨语
- DeepSeek 高阶应用技术详解(4)
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用deepseek
1.引言在前三篇中,我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络(GNN)和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向,具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术,广泛应用于金融、气象、医疗等
- 深入解析内容分发网络(CDN):现代互联网的加速引擎
斯~内克
网络网络
一、CDN的核心价值与演进历程1.1互联网流量爆发的时代挑战全球互联网流量以每年30%的速度增长,视频流量占比超过80%。传统中心化服务器架构面临三大瓶颈:地理延迟:纽约到悉尼的理论延迟约160ms带宽成本:视频流量导致带宽开支增加300%单点故障:集中式架构的可用性难以突破99.9%1.2CDN的技术演进路线代际时间范围核心技术典型带宽节点密度第一代1998-2005静态缓存+DNS轮询100M
- iOS音视频:OpenGL常用术语介绍
【零声教育】音视频开发进阶
音视频开发编程程序员ios音视频xcodeC++c++
1、前言【iOS音视频】是个系列,里面会记录一些博主在iOS音视频方面的学习笔记、踩到的坑,以便温故而知新。此系列文章包括但不限于:iOS音视频:OpenGL常用术语介绍...本文是这个系列的第1篇文章,主要目的是帮助大家快速了解OpenGL,下面进入正文。2、OpenGL简介2.1OpenGL是什么OpenGL(OpenGraphicsLibrary,译为开放图形库或开放式图形库):是用于渲染2
- 如何选择AI外呼产品?技术人必看的五大核心指标
MARS_AI_
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随着AI技术的快速发展,AI外呼产品逐渐成为企业客户沟通与业务拓展的利器。然而,面对市场上琳琅满目的解决方案,如何选择一款真正适合自身业务的AI外呼产品?本文从技术视角出发,结合实际应用场景,总结出五大核心评估指标,助你科学决策。一、技术核心:从算法到落地的关键AI外呼产品的核心能力取决于其底层技术架构,尤其是自然语言处理(NLP)与大模型技术的应用水平。以下是不同技术方案的对比:技术选型建议:•
- 用PyTorch玩转数据:从整理到“看图说话
开心快乐幸福一家人
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最近在实验室鼓捣深度学习项目,发现PyTorch的数据处理流程简直像搭乐高——每个模块都精准卡位。今天就把这套"厨房级"工具链拆解给大家看看,连我这种手残党都能轻松上手。01数据收纳术:你的专属AI管家想象你有一堆杂乱照片需要整理。PyTorch的Dataset类就像智能相册,只要定义好__getitem__(怎么找照片)和__len__(总共有多少张),它就能瞬间把你的数据码得整整齐齐。而Dat
- 无缝监控、精准管控:镜像视界矩阵视频融合技术打造安全隧道未来
云栖道人
安全人工智能大数据
——浙江镜像视界科技有限公司发布最新交通安全智能管控解决方案[杭州,2025年2月27日]——交通安全管理迎来革命性突破!浙江镜像视界科技有限公司(以下简称“镜像视界”)正式发布自主研发的矩阵式视频融合技术,这一创新科技将赋能隧道安全检测与交通管控,为全球智能交通建设提供更高效、更精准的解决方案。科技突破:矩阵式视频融合助力隧道安全升级隧道作为现代交通体系的重要组成部分,因其封闭性和特殊环境,对安
- 音视频开发—Ubuntu使用FFmpeg 完成音视频剪辑 代码实现
Trump. yang
音视频开发音视频ubuntuffmpeg
文章目录FFmpeg命令示例FFmpeg剪辑原理流程FFmpeg使用C语言代码实现初始化输入源视频定位开始剪辑点读取视频帧到输出流完整代码编译命令FFmpeg命令示例使用-ss指定视频开始剪辑点,从某个时间点开始到结束,可以结合-t或-to参数使用:-t指定持续时间-to指定结束时间点例如从从00:01:00开始,剪辑10秒:ffmpeg-iss_test.mp4-ss00:00:00-t10ou
- 数据安全_笔记系列09_人工智能(AI)与机器学习(ML)在数据安全中的深度应用
宁宁可可
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数据安全_笔记系列09_人工智能(AI)与机器学习(ML)在数据安全中的深度应用人工智能与机器学习技术通过自动化、智能化的数据分析,显著提升了数据分类、威胁检测的精度与效率,尤其在处理非结构化数据、复杂威胁场景和降低误报/漏报率方面表现突出。以下从技术原理、应用场景、实施流程、工具与案例展开解析:一、AI/ML如何提升数据安全能力?1.核心价值复杂数据识别:解析非结构化数据(文本、图像、音视频)中
- 模式识别课程设计:人脸识别 背景与问题引入之问题描述
XLYcmy
模式识别网络安全人工智能课程设计模式识别人脸识别PCALLM
1.2问题描述通过之前的背景介绍可以知道人脸识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向,已广泛应用于身份验证、安全监控、智能家居等多个领域。随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的成熟,人脸识别的精度和应用场景不断扩展。本研究设计了一种基于主成分分析(PCA)[7]和K-L变换的人脸识别系统,利用ORL人脸数据库作为数据源,对输入的人脸图像进行识别,并输出与其特征最相似的人脸。该系统的
- 深度学习模型大小与模型推理速度的探讨
ICUD
深度学习人工智能python
**昨天看到了非常好的两篇文章想在此记录和保存,由于模型的实时推理包含很多方面的因素,因而也庆幸能有机会看到这样的文章。**参考大佬:https://zhuanlan.zhihu.com/p/411522457
- AI人工智能机器学习之聚类分析
rockfeng0
人工智能机器学习sklearn
1、概要 本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析,以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例,从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组(簇),使得同一组中的样本相似度较高,而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类(K-MeansCl
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例15:基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘人工智能LDA主题模型情感分析文本分析python
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- FFmpeg+vvenc实现H.266的视频编解码教程
ICUD
ffmpegh.266视频编解码人工智能
Linux系统:FFmpeg+vvenc实现H.266的视频编解码教程(视频压缩)关键网址ffmpeg目前支持libvvenc,因此配置好libvvenc只会在一些make、sudomakeinstall命令时遇到问题,例如默认安装或配置路径指定错误、ffmpeg版本、vvenc版本匹配等问题。但无论哪些问题,几乎都可以在以下链接中找到相应的答案:https://github.com/fraunh
- AIGC生图技术剖析:文本生成图像的核心算法与创新应用
喵手
零基础学JavaAIGC算法
全文目录:开篇语前言AIGC技术核心:从文本到图像的转换1.文本编码与语义提取2.生成对抗网络(GAN)3.变分自编码器(VAE)4.融合模型:CLIP+VQ-GAN核心算法示例:使用Python生成图像使用OpenAI的DALL-E生成图像解释AIGC在多个领域的应用前景1.艺术创作2.广告设计3.虚拟现实(VR)与增强现实(AR)4.游戏开发总结:AIGC生图技术的未来文末开篇语哈喽,各位小伙
- 大模型成本优化实战:从分布式训练到量化剪枝,轻松降低AI计算开销
网罗开发
AI大模型人工智能机器学习深度学习
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 高并发微服务日志管理:ELK、Loki、Fluentd 终极对决与实战指南
网罗开发
java集后端云原生微服务elk架构
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络
gs80140
AIpytorchtensorflow神经网络
目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中,我们将介绍如何使用两大深度学习框架——PyTorch和TensorFlow,构建一个简单的全连接神经网络。该网络包含输入层、一个隐藏层和输出层,适合初学者理解神经网络的基本构建模块
- 真实场景运用Springboot +策略模式
书语时
设计模式SpringBootspringboot策略模式java
1.简介在真实开发中,我们经常需要处理不同类型的对象,但是对他们的操作是相同或者类似的,在这种场景下,策略模式就派上用场啦,我之前也看过不少文章,但是看的云里雾里,看完还是不知道怎么用,那么,在这篇文章中,我也不写理论的东西,直接上代码,和大家一起交流,一起学习。2.模拟场景我们在系统中展示了一些图片、视频、活动等,当用户点击之后,我们需要把这个视频或者这个活动的浏览量增加1,同时,这些数据都存储
- python怎么用pip怎么用_python的pip怎么用
爱文斯坦
python怎么用pip怎么用
详细内容pip是一个Python包管理工具,主要是用于安装PyPI上的软件包,可以替代easy_install工具。pip的一些使用(推荐学习:Python视频教程)1)pip的自我更新$pipinstall-Upip2)安装PyPI软件包$pipinstallSomePackage#latestversion$pipinstallSomePackage==1.0.4#specificversio
- AI快速变现之路,健康与情感咨询
头脑旋风
AI变现之路人工智能
以下是针对健康与情感咨询的AI快速变现方案,包含详细操作流程、工具推荐及行业应用案例,结合2025年AIGC技术趋势设计:一、核心操作流程详解1.需求分析与用户画像工具推荐:Typeform(问卷调研)+ChatGPT(需求分析)+心理测评工具(如MMPI-2)操作步骤:使用Typeform设计健康/情感评估问卷(示例:“最近3个月的压力来源及频率”)输入问卷结果到ChatGPT生成用户画像(如"
- Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters
一只积极向上的小咸鱼
机器学习人工智能
这篇论文介绍了CASSINI,一种用于机器学习(ML)集群的网络感知作业调度器。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长,对高效GPU集群的需求日益增加。分布式机器学习训练工作负载的通信开销占据了训练迭代时间的很大一部分,而现有的ML调度器往往忽略了ML训练作业的通信模式。研究问题:该问题的研究目标是开发一种简单而有效的方法,能够在网络链路中高效地放置多个ML作业,
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
public MyStack() {
arr = new long[10];
top = -1;
}
public MyStack(int maxsize) {
arr = new long[maxsize];
top
- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
刘星宇
c面试
12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
#include<stdio.h>
int main(void)
{
char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》