- KAIST:LLM混合递归推理
大模型任我行
大模型-推理优化人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:Mixture-of-Recursions:LearningDynamicRecursiveDepthsforAdaptiveToken-LevelComputation来源:arXiv,2507.10524摘要缩放语言模型解锁了令人印象深刻的能力,但伴随的计算和内存需求使训练和部署都很昂贵。现有的效率工作通常针对参数共享或自适应计算,留下了如何同时实现两者的问题。我们引入了混合递归(MoR
- 从“直觉抢答”到“深度思考”:大模型的“慢思考”革命,思维链、树、图如何让AI越来越像人?
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新书内容人工智能chatgptAIGC神经网络python大模型思维链
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列十六从“直觉抢答”到“深度思考”:大模型的“慢思考”革命,思维链、树、图如何让AI越来越像人?引言:当AI从“快
- NUS:LLM表格数据建模综述
标题:LanguageModelingonTabularData:ASurveyofFoundations,TechniquesandEvolution来源:arXiv,2408.10548摘要表格数据是一种跨领域的流行数据类型,由于其异构性和复杂的结构关系,带来了独特的挑战。在表格数据分析中实现高预测性能和鲁棒性对许多应用程序具有重大前景。受自然语言处理,特别是转换器架构的最新进展的影响,出现了
- 大模型本地部署-dify私有化部署-教程
一、简介dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,可以让您快速从原型到生产。二、核心功能列表1、工作流:在画布上构建和测试功能强大的AI工作流程。2、全面的模型支持:与数百种专有/开源LLMs以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成,涵盖GPT、Mistral、Llama3以及任何与OpenAIAPI兼容的模型。完整
- 【机器学习&深度学习】什么是量化?
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、量化的基本概念1.1量化对比示例1.2量化是如何实现的?二、为什么要进行量化?2.1解决模型体积过大问题2.2降低对算力的依赖2.3加速模型训练和推理2.4优化训练过程2.5降低部署成本小结:量化的应用场景三、量化的类型与实现3.1权重量化(WeightQuantization)3.2激活量化(ActivationQuantization)3.3梯度量化(GradientQuantiz
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
matlab科研助手
神经网络算法cnn
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
- 股票基金量化开源平台对比
Mr.小海
开源开源金融
股票基金量化开源平台对比分析报告引言研究背景与意义在金融科技快速发展的背景下,量化交易已成为现代金融市场中投资者追求高效与精准交易的核心工具。通过程序化方式,投资者能够迅速处理海量市场数据,制定并执行复杂交易策略,其高效性、低情绪干扰及策略多样性等优势显著[1]。特别是随着人工智能技术的深化,2025年基于深度学习与机器学习的开源量化工具持续涌现,推动行业向数据驱动转型——量化交易将决策逻辑从经验
- 开源基金/股票量化平台调研报告
Mr.小海
金融
开源基金/股票量化平台调研报告引言调研背景与目的近年来,随着人工智能技术的持续深化,量化交易领域迎来了深刻变革。2025年,基于深度学习和机器学习的开源工具不断涌现,不仅在技术层面实现突破,更在实际应用中展现出强大竞争优势,推动行业创新与升级[1].作为融合数学、统计与计算机技术的科技驱动型金融策略,量化交易通过自动化与数据驱动方法提升投资决策效率与准确性,已成为金融机构与投资者追求超额收益的重要
- 同步发电机与逆变型电源故障电流特性对比实验研究
神经网络15044
MATLAB专栏仿真模型生成对抗网络学习人工智能开发语言matlab
同步发电机与逆变型电源故障电流特性对比实验研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。1.研究背景与意义随着可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高,逆变型电源(Inverter-BasedResources,IBR)在电网中的比重日益增加。与传统同步发电机相比,IBR的故障响应特性存在显著差异,这对电力系统的保护设计和运行控制提出了新的挑战
- AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署
Liudef06小白
AIGC人工智能特殊专栏人工智能魔搭AIGCLLM
AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署1.AIGC技术演进与魔搭社区生态解析人工智能生成内容(AIGC)正在重塑内容创作、软件开发和人机交互的边界。从OpenAI的GPT系列到StabilityAI的StableDiffusion,生成式AI技术正以惊人的速度发展。在这场技术革命中,魔搭社区(ModelScope)作为中国领先的AI模型开源平台,正成为开发者探索AI
- Python Gradio:快速搭建人脸识别应用
Python编程之道
Python人工智能与大数据Python编程之道python开发语言ai
PythonGradio:快速搭建人脸识别应用关键词:Python,Gradio,人脸识别,深度学习,计算机视觉,交互式应用,模型部署摘要:本文详细介绍了如何使用Python的Gradio库快速搭建一个交互式的人脸识别应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解人脸识别的核心算法原理、Gradio的界面设计方法,并通过完整的项目实战演示如何将深度学习模型部署为可交互的Web应用。文章包含详细的代码实现、数
- 【面试必背】RAG技术全面解析:从原理到实践中的20个关键问题
大F的智能小课
人工智能语言模型python
大家好,我是大F,深耕AI算法十余年,互联网大厂核心技术岗。知行合一,不写水文,喜欢可关注,分享AI算法干货、技术心得。【专栏介绍】:欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》,一起探索技术的无限可能!【大模型篇】更多阅读:【大模型篇】万字长文从OpenAI到DeepSeek:大模型发展趋势及原理解读【大模型篇】目前主流AI大模型体系全解析:架构、特点与应用【大模型篇】Gro
- 人工智能界的“黑话“大揭秘:AI新词汇速成指南
人工智能界的"黑话"大揭秘:AI新词汇速成指南你是否曾在科技大佬们讨论AI时一头雾水?听到RAG、Agent、PromptEngineering时以为他们在说天书?别担心,今天我们就来一场AI术语的"通俗化运动",让你轻松混入AI圈子,秒变内行人!LLM(大型语言模型):AI界的"大胃王"LLM是吞噬了互联网大部分文字的"数据饕餮"。特点:训练数据以TB(万亿字节)计算参数动辄上千亿计算能力堪比小
- 解密Claude系列:从原理到实践的全方位解析
软考和人工智能学堂
强化学习人工智能Claude快速入门Claude
引言:Claude系列模型的崛起在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展日新月异。OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude系列无疑是这一领域的双子星。Claude系列模型以其独特的"ConstitutionalAI"理念和强大的对话能力,正在重塑人机交互的未来。本文将深入探讨Claude系列的技术原理、架构特点,并通过实践代码展示其强大能力。Claude系列的技术演进1.Cl
- 元宇宙:中国数字经济的新赛道——基于游戏生态、AI与区块链的创新实践
boyedu
元宇宙域名游戏人工智能区块链元宇宙
引言:数字经济时代的“新大陆”在数字技术的浪潮中,元宇宙正从科幻概念跃升为全球科技竞争的焦点。中国,作为全球数字经济规模第二大的经济体,正以独特的路径探索元宇宙的发展——以游戏生态为起点,融合人工智能(AI)与区块链技术,构建一个虚实融合的数字新世界。这一路径不仅契合中国在5G、AI、区块链等领域的技术积累,更与“数字经济”“新质生产力”等国家战略形成共振。本文将从技术融合、经济价值、社会影响三个
- 略说NLP引入公理模型的可行性
金井PRATHAMA
知识图谱与NLP自然语言处理人工智能知识图谱
在自然语言处理(NLP)的深层语义分析中,公理化体系的引入具有理论可行性,但其实际应用仍面临挑战。以下从公理模型的设计思路、关键技术要点及注意事项三个方面展开分析,结合搜索结果的多个相关技术点进行综合说明:一、公理模型在深层语义分析中的设计思路公理的定义与语义形式化公理模型需以形式化逻辑为基础,定义语义分析中的原始概念(如谓词、实体、关系)和推理规则。例如:原始概念:将语义角色(如施事者、受事者)
- 智能体架构设计的五大核心原则:构建下一代AI系统的工程基石
一休哥助手
人工智能
引言:智能体架构的范式演进人工智能领域正经历从孤立模型向自主智能体的范式转变。2025年,全球AI智能体市场规模突破200亿美元,在金融、医疗、制造等领域的渗透率超40%。然而,智能体开发仍面临协作效率低(多智能体任务重叠率达30%)、安全风险高(工具调用错误率18%)和系统僵化(需求变更迭代周期超2周)三大痛点。本文基于产业实践提炼五大核心设计原则,为构建下一代智能体系统提供架构指南。传统LLM
- 昇思MindSpore创新训练营·长三角站开始报名!
昇思MindSpore
人工智能自然语言处理深度学习
一、介绍为充分发挥长三角研究型大学联盟教学实践基地共建共享功能,加强华东高校优秀青年学子的交流与互动,提供学生与产业界接触的机会,上海交通大学与华为技术有限公司共同发起,面向长三角研究型大学学生开设昇思MindSpore创新训练营。本次训练营以实践项目和业界需求为牵引,以学生实践为主线,让学生在实践的过程中学习和实践人工智能相关知识,掌握相关技术和工具,紧跟业界最新趋势,加深对人工智能行业的认识,
- OPPO未来科技大会,科技感满满!你最爱哪些黑科技呢?
冬天不冷了
#OPPO未来科技大会#OPPO携手IHSMarkit发布《智能互融:借助5G、人工智能和云技术,释放机遇》白皮书,表明人工智能、云技术和边缘设备、互联和物联网的协同努力,将为企业和消费者带来价值。看了一下早上的,是说明年绿厂要发不少好玩的产品,比如智能手表AR眼镜之类的,有些可能跟Reno3一块发,对外是说构建生态万物互联,其实就是多卖几样多赚钱,然后用这钱砸了搞技术赚更大的钱,毕竟现场说了未来
- SBERT、CoSENT和BETR以及transformers的区别和联系
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SBERT、CoSENT、BETR和Transformers的区别和联系这几个模型(SBERT、CoSENT、BETR)和框架(Transformers)都是围绕自然语言处理(NLP)的句子嵌入和语义理解任务展开的。它们的联系主要在于基于Transformer架构,并针对特定任务做了优化;区别则在于目标任务、优化策略、训练方法和适用场景等方面。1.联系基于Transformer架构:它们的核心编码
- 2025年最流行跑分最高的图片理解大模型调研报告
2025年最流行跑分最高的图片理解大模型调研报告引言当前,图片理解大模型正处于快速演进阶段,其技术发展呈现多维度深化与融合的特征。从技术演进方向来看,多模态融合已成为核心趋势之一,文本、图像、视频等不同模态的交互与协同能力显著提升。大型视觉-语言模型(LVLMs)作为人工智能领域的重要突破,标志着多模态理解与交互进入变革性发展阶段,尽管当前模型在各类任务中表现出色,但在细粒度视觉任务等基础能力层面
- 基于DTLC-AEC与DTLN的轻量级实时语音增强系统设计与实现
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基于DTLC-AEC与DTLN的轻量级实时语音增强系统设计与实现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。1.引言在当今的互联网通信时代,实时语音通信已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而,语音通信质量常常受到回声、背景噪声等因素的严重影响。为了解决这些问题,我们需要高效的语音增强技术。本文将详细介绍如何将DTLC-AEC(深度学习回声消
- 入门大模型神器:开源项目Happy LLM保姆级教程!
Happy-LLMHappy-LLM——从零开始的大语言模型原理与实践教程。本项目是一个系统性的LLM学习教程,将从NLP的基本研究方法出发,根据LLM的思路及原理逐层深入,依次为读者剖析LLM的架构基础和训练过程。同时,我们会结合目前LLM领域最主流的代码框架,演练如何亲手搭建、训练一个LLM,期以实现授之以鱼,更授之以渔。希望大家能从这本书开始走入LLM的浩瀚世界,探索LLM的无尽可能。特点•
- 第 20 课时:GPU 管理和 Device Plugin 工作机制(车漾)
阿里云云原生
CNCFX阿里巴巴云原生技术公开课阿里云KubernetesCNCF专家团队CNCF专家团队CNCF专家团队Kubernetes
本文将主要分享以下几个方面的内容:需求来源GPU的容器化Kubernetes的GPU管理工作原理课后思考与实践需求来源2016年,随着AlphaGo的走红和TensorFlow项目的异军突起,一场名为AI的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓AI革命从此拉开了帷幕。经过三年的发展,AI有了许许多多的落地场景,包括智能客服、人脸识别、机器翻译、以图搜图等功能。其实机器学习或者说是人工智能,并不是
- 智慧后厨检测算法构建智能厨房防护网
智驱力人工智能
人工智能算法高温预警行为识别口罩识别食品安全手套识别
智慧后厨检测:构建安全洁净厨房的智能解决方案背景:传统后厨管理的痛点与智慧化需求餐饮行业后厨管理长期面临操作规范难落实、安全隐患难察觉、卫生状况难追溯等痛点。传统人工巡检效率低、覆盖面有限,难以实现24小时无死角监管。例如,厨师未佩戴口罩或手套、违规使用手机、动火离人等行为,可能引发食品安全事故或火灾风险。随着人工智能技术的成熟,智慧后厨检测系统通过集成多种算法,实现了对后厨人员行为、环境卫生、设
- 《Python Web 框架深度剖析:Django、Flask 与 FastAPI 的选择之道》
清水白石008
课程教程学习笔记开发语言python前端django
《PythonWeb框架深度剖析:Django、Flask与FastAPI的选择之道》开篇引入:从“胶水语言”到Web架构核心Python,自1991年由GuidovanRossum发布以来,凭借其简洁优雅的语法和强大的生态系统,逐渐成为全球最受欢迎的编程语言之一。它不仅在数据科学、人工智能、自动化脚本等领域大放异彩,更在Web开发领域构建起一套成熟的技术体系。作为一位长期从事Python开发与教
- 【DeepSeek实战】10、模型上下文协议(MCP)全解析:从核心架构到实战应用,揭秘AI协作的“凤雏”之力
无心水
人工智能架构DeepSeek实战模型上下文协议MCPCSDN技术干货DeepSeekAI大模型
在人工智能技术飞速发展的今天,大型语言模型(LLM)的能力不断突破,但跨模型协作、上下文一致性维护等问题却成为制约AI系统向更智能、更协同方向发展的瓶颈。模型上下文协议(ModelContextProtocol,MCP)作为专为大模型设计的标准化通信框架,如同“凤雏”之于“卧龙”,为解决这些核心问题提供了关键方案。本文将全面解析MCP的核心概念、架构设计、实操代码、应用案例及未来趋势,通过5000
- 【自然语言处理】文本规范化
2401_84149564
自然语言处理自然语言处理人工智能文本规范化python分词词的规范化分句
目录一、引言二、分词三、词规范化四、分句五、文本规范化的Python代码实战六、总结一、引言在自然语言处理的许多任务中,第一步都离不开文本规范化。文本规范化的作用是将使用字符串表示的文本转化为更易于计算机处理的规范形式。文本规范化一般包括3个步骤:分词、词的规范化、分句。本文将分别介绍这3个步骤及Python代码实战。二、分词词是语言的基本单元,人类学习语言的过程也是从理解词开始的。显而易见,自然
- AI交互的初期魅力与后期维护挑战
AI交互的初期魅力与后期维护挑战引言在当今数字化时代,人工智能(AI)技术正迅速渗透到各个领域,特别是人机交互方面。许多开发者、设计师和用户在初次与AI交互时,往往感受到一种“一时爽”的快感。这种交互方式看似高效、智能,能够快速响应需求,提供即时反馈。然而,随着时间的推移,这种初期魅力往往会转化为高昂的后期维护成本。本文将深入讨论AI交互的这一双面性,重点分析细节沟通不足以及UI设计中AI难以处理
- ONNX模型使用指南:从零开始掌握跨领域模型部署
ONNX模型使用指南:从零开始掌握跨领域模型部署ONNX模型作为一种开放式的神经网络交换格式,已成为AI模型部署的行业标准。当您获得一个没有使用说明的ONNX模型时,可以通过系统化的分析和部署流程,使其在不同领域发挥作用。本文将详细阐述如何分析模型结构、配置运行环境、准备特定领域输入数据、执行推理并处理结果,同时提供图像分类、自然语言处理、医疗影像分析、金融风控和自动驾驶等领域的具体应用示例,帮助
- windows下源码安装golang
616050468
golang安装golang环境windows
系统: 64位win7, 开发环境:sublime text 2, go版本: 1.4.1
1. 安装前准备(gcc, gdb, git)
golang在64位系
- redis批量删除带空格的key
bylijinnan
redis
redis批量删除的通常做法:
redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del
上面的命令在key的前后没有空格时是可以的,但有空格就不行了:
$redis-cli keys "blacklist*"
1) "blacklist:12:
[email protected]
- oracle正则表达式的用法
0624chenhong
oracle正则表达式
方括号表达示
方括号表达式
描述
[[:alnum:]]
字母和数字混合的字符
[[:alpha:]]
字母字符
[[:cntrl:]]
控制字符
[[:digit:]]
数字字符
[[:graph:]]
图像字符
[[:lower:]]
小写字母字符
[[:print:]]
打印字符
[[:punct:]]
标点符号字符
[[:space:]]
- 2048源码(核心算法有,缺少几个anctionbar,以后补上)
不懂事的小屁孩
2048
2048游戏基本上有四部分组成,
1:主activity,包含游戏块的16个方格,上面统计分数的模块
2:底下的gridview,监听上下左右的滑动,进行事件处理,
3:每一个卡片,里面的内容很简单,只有一个text,记录显示的数字
4:Actionbar,是游戏用重新开始,设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现)
写代码的流程
1:设计游戏的布局,基本是两块,上面是分
- jquery内部链式调用机理
换个号韩国红果果
JavaScriptjquery
只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象(通过this 因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this(结合下面的setStyles)指向这个对象)
function create(type){
var element=document.createElement(type);
//this=element;
- 你订酒店时的每一次点击 背后都是NoSQL和云计算
蓝儿唯美
NoSQL
全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司,它运营着89个网站,跨越68个国家,三年前开始实验公有云,以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。
云端本身是用于驱动网站的部分小功能的,如搜索框的自动推荐功能,还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。
Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
- java笔记1
a-john
java
1,面向对象程序设计(Object-oriented Propramming,OOP):java就是一种面向对象程序设计。
2,对象:我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说,对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型,哈士奇可以是狗的一个实例,也就是对象。
3,面向对象程序设计方式的特性:
3.1 万物皆为对象。
- C语言 sizeof和strlen之间的那些事 C/C++软件开发求职面试题 必备考点(一)
aijuans
C/C++求职面试必备考点
找工作在即,以后决定每天至少写一个知识点,主要是记录,逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益,后学幸运之至也。如有错误,还希望大家帮忙指出来。感激不尽。
后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的,咱人笨,以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
- 程序员写代码时就不要管需求了吗?
asia007
程序员不能一味跟需求走
编程也有2年了,刚开始不懂的什么都跟需求走,需求是怎样就用代码实现就行,也不管这个需求是否合理,是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样,但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码,而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理,那么,我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。
我的技术不是很好,但是就不代
- Activity的四种启动模式
百合不是茶
android栈模式启动Activity的标准模式启动栈顶模式启动单例模式启动
android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ;
启动模式xml中配置
<activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
- Spring中@Autowired标签与@Resource标签的区别
bijian1013
javaspring@Resource@Autowired@Qualifier
Spring不但支持自己定义的@Autowired注解,还支持由JSR-250规范定义的几个注解,如:@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。
1. @Autowired @Autowired是Spring 提供的,需导入 Package:org.springframewo
- Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2
sunjing
ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 1.2
JAX-WS
SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition)
Which style of WSDL
- 【Hadoop二】Hadoop常用命令
bit1129
hadoop
以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例,
hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop,需要说明的是,这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行
Hadoop HDFS相关命令
hadoop fs -ls
列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
- java异常处理(初级)
白糖_
javaDAOspring虚拟机Ajax
从学习到现在从事java开发一年多了,个人觉得对java只了解皮毛,很多东西都是用到再去慢慢学习,编程真的是一项艺术,要完成一段好的代码,需要懂得很多。
最近项目经理让我负责一个组件开发,框架都由自己搭建,最让我头疼的是异常处理,我看了一些网上的源码,发现他们对异常的处理不是很重视,研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码,通过他们对异常处理的解决方案,我终
- 记录整理-工作问题
braveCS
工作
1)那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。
2)今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题,以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
- org.apache.tools.zip实现文件的压缩和解压,支持中文
bylijinnan
apache
刚开始用java.util.Zip,发现不支持中文(网上有修改的方法,但比较麻烦)
后改用org.apache.tools.zip
org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子
下面的程序根据实际需求,实现了压缩指定目录下指定文件的方法
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWrit
- 读书笔记-4
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、JSTL 核心标签库标签
2、避免SQL注入
3、字符串逆转方法
4、字符串比较compareTo
5、字符串替换replace
6、分拆字符串
1、JSTL 核心标签库标签共有13个,
学习资料:http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2012/02/24/2366806.html
功能上分为4类:
(1)表达式控制标签:out
- [物理与电子]半导体教材的一个小问题
comsci
问题
各种模拟电子和数字电子教材中都有这个词汇-空穴
书中对这个词汇的解释是; 当电子脱离共价键的束缚成为自由电子之后,共价键中就留下一个空位,这个空位叫做空穴
我现在回过头翻大学时候的教材,觉得这个
- Flashback Database --闪回数据库
daizj
oracle闪回数据库
Flashback 技术是以Undo segment中的内容为基础的, 因此受限于UNDO_RETENTON参数。要使用flashback 的特性,必须启用自动撤销管理表空间。
在Oracle 10g中, Flash back家族分为以下成员: Flashback Database, Flashback Drop,Flashback Query(分Flashback Query,Flashbac
- 简单排序:插入排序
dieslrae
插入排序
public void insertSort(int[] array){
int temp;
for(int i=1;i<array.length;i++){
temp = array[i];
for(int k=i-1;k>=0;k--)
- C语言学习六指针小示例、一维数组名含义,定义一个函数输出数组的内容
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; //等价于 int *p 也等价于 int* p;
int i = 5;
char ch = 'A';
//p = 5; //error
//p = &ch; //error
//p = ch; //error
p = &i; //
- centos下php redis扩展的安装配置3种方法
dcj3sjt126com
redis
方法一
1.下载php redis扩展包 代码如下 复制代码
#wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz
2 tar -zxvf 解压压缩包,cd /扩展包 (进入扩展包然后 运行phpize 一下是我环境中phpize的目录,/usr/local/php/bin/phpize (一定要
- 线程池(Executors)
shuizhaosi888
线程池
在java类库中,任务执行的主要抽象不是Thread,而是Executor,将任务的提交过程和执行过程解耦
public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}
public class RunMain implements Executor{
@Override
pub
- openstack 快速安装笔记
haoningabc
openstack
前提是要配置好yum源
版本icehouse,操作系统redhat6.5
最简化安装,不要cinder和swift
三个节点
172 control节点keystone glance horizon
173 compute节点nova
173 network节点neutron
control
/etc/sysctl.conf
net.ipv4.ip_forward =
- 从c面向对象的实现理解c++的对象(二)
jimmee
C++面向对象虚函数
1. 类就可以看作一个struct,类的方法,可以理解为通过函数指针的方式实现的,类对象分配内存时,只分配成员变量的,函数指针并不需要分配额外的内存保存地址。
2. c++中类的构造函数,就是进行内存分配(malloc),调用构造函数
3. c++中类的析构函数,就时回收内存(free)
4. c++是基于栈和全局数据分配内存的,如果是一个方法内创建的对象,就直接在栈上分配内存了。
专门在
- 如何让那个一个div可以拖动
lingfeng520240
html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml
- 第10章 高级事件(中)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 计算两个经纬度之间的距离
roadrunners
计算纬度LBS经度距离
要解决这个问题的时候,到网上查了很多方案,最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。
/**
*
* @param longitudeA
* 经度A点
* @param latitudeA
* 纬度A点
* @param longitudeB
*
- 最具争议的10个Java话题
tomcat_oracle
java
1、Java8已经到来。什么!? Java8 支持lambda。哇哦,RIP Scala! 随着Java8 的发布,出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论,最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围,但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。
2、Java 9 即将到来
Oracle早在8月份就发布
- zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟)
阿尔萨斯
rar
题目链接:zoj 3826 Hierarchical Notation
题目大意:给定一些结构体,结构体有value值和key值,Q次询问,输出每个key值对应的value值。
解题思路:思路很简单,写个类词法的递归函数,每次将key值映射成一个hash值,用map映射每个key的value起始终止位置,预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的,因为没有考虑value为{}的情