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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI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.简介随着移动支付、银行卡发行等金融服务的普及,传统商业模式面临越来越多的挑战。其中最重要的是保障用户信息安全的需求,防止个人隐私泄露,保障金融数据的完整性,有效应对各种金融风险,从而实现价值的实现。区块链技术作为一种全新的分布式账本技术已经成为解决这些问题的一种途径。它可以记录所有发生的交易,并通过加密算法将数据不可篡改,确保交易信息真实可靠、完整准确,提供可追溯、
- [2025年最新]关于使用python和Java调用AI大模型
尤物程序猿
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一、AI算法的核心概念与原理AI算法,即人工智能算法,是让计算机模拟人类智能行为、从数据中学习并进行决策的一系列数学方法与规则集合。其核心目标是赋予机器从经验中学习、对未知情况做出合理判断与决策的能力。机器学习是AI算法的重要基础领域,它使计算机能基于数据进行学习并改进性能。监督学习作为机器学习的关键分支,依靠已标记数据进行模型训练。例如在图像分类任务中,为算法提供大量已标注好类别(如“猫”“狗”
- C++ STL常用算法
会思想的苇草i
C++c++算法开发语言stl经验分享
C++STL常用算法STL-常用算法1常用遍历算法1.1for_each1.2transform2常用查找算法2.1find2.2find_if2.3adjacent_find2.4binary_search2.5count2.6count_if3常用排序算法3.1sort3.2random_shuffle3.3merge3.4reverse4常用拷贝和替换算法4.1copy4.2replace4
- 蓝桥杯备考---》贪心算法之矩阵消除游戏
无敌大饺子 dot
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我们第一次想到的贪心策略一定是找出和最大的行或者列来删除,每次都更新行和列比如如图这种情况,这种情况就不如直接删除两行的多,所以本贪心策略有误so我们可以枚举选的行的情况,然后再贪心的选择列和最大的列来做#include#include#includeusingnamespacestd;intn,m,k;typedeflonglongll;constintN=20;intsum;intcol[N]
- TF-IDF算法及sklearn实现
雪顶猫的鳄
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一、TF-IDF算法介绍TF-IDF(termfrequency-inversedoumentfrequency,词频-逆向文档频率)是一种用于信息检索(informationretrieval)与文本挖掘(textmining)的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对与一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比的增加,但同时会
- TF-IDF算法详解
听风Q
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文章目录TF-IDF算法TF-IDF算法介绍TF=>词频(TermFrequency)IDF=>逆向文件频率(InverseDocumentFrequency)TF-IDF实际上是:TF*IDFpython3实现NLTK实现Sklearn实现jiaba实现TF-IDF算法缺点TF-IWF算法TF-IDF算法TF-IDF算法介绍TF-IDF(termfrequency–inversedocument
- 算法之Java动态连通性问题:union-find算法解析
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算法之Java动态连通性问题:union-find算法解析在编程的学习旅程中,不断探索新的算法和数据结构是提升能力的关键。今天,我们一起深入研究Java中处理动态连通性问题的union-find算法,从问题的定义、API的设计,到具体的算法实现,希望能和大家共同进步,让我们的编程技能更上一层楼!一、动态连通性问题与union-find算法概述在实际编程场景中,经常会遇到需要判断元素之间连接关系的问
- python以图搜图api_以图搜图(二):python dHash算法
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differentHash算法dHash中文叫差异哈希算法,在对图片进行哈希转换时,通过左右两个像素大小的比较,得到最终哈希序列。相比于aHash算法。dHash速度快,判断效果也要好。实现过程缩小尺寸。将图片缩小为9*8大小,此时照片有72个像素点。灰度化处理。计算差异值,获得最后哈希值(与aHash主要区别处)。比较每行左右两个像素,如果左边的像素比右边的更亮(左边像素值大于右边像素值),则记
- 大模型提示优化|双模型协作优化:迭代效率飙升300%!破局人工试错的智能优化方案
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颠覆性突破!百度智能提示优化技术让大模型迭代效率提升300%核心价值北京百度网讯科技通过双模型协作优化机制实现提示文本生成效率提升3倍,解决传统Prompt工程人力成本高、评估标准缺失的行业难题。一、技术原理深度剖析痛点定位传统Prompt优化存在三大致命缺陷:人工试错平均耗时72小时/次评估依赖黄金答案标注成本高复杂场景优化成功率不足40%算法突破采用双模型协作架构:LLM1(生成模型)→执行P
- 大模型训练|动态梯度压缩+混合精度架构:显存直降65%、效率飙升300%!攻克显存爆炸与带宽瓶颈
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革命性创新!百度自研动态梯度压缩技术让大模型训练效率提升300%核心价值北京百度网讯科技有限公司通过动态梯度压缩算法(DynamicGradientCompression,DGC)与混合精度分布式训练框架,实现训练速度提升300%、显存占用降低65%,解决大模型训练中显存资源浪费与通信带宽瓶颈问题。一、技术原理深度剖析痛点定位当前大模型训练面临两大核心难题:显存占用过高:传统全精度训练(FP32)
- C/C++蓝桥杯算法真题打卡(Day5)
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一、P8772[蓝桥杯2022省A]求和-洛谷算法代码:#include//包含标准库中的所有头文件,方便编程usingnamespacestd;//使用标准命名空间,避免每次调用标准库函数时都要加std::intmain(){intn;//声明一个整数变量n,用于存储输入的整数个数cin>>n;//从标准输入读取n的值vectora(n);//声明一个大小为n的整数向量a,用于存储输入的n个整数
- 多智能体协作|动态任务分解算法:复杂任务处理效率飙升200%!突破实时响应瓶颈的异步架构方案
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颠覆性突破!百度多智能体协作技术让复杂任务处理效率提升200%[核心价值]北京百度网讯科技有限公司通过多智能体异步协作架构实现任务处理效率提升200%,解决大模型时代复杂任务拆解与实时反馈难题一、技术原理深度剖析痛点定位当前智能体技术面临三大挑战:全栈式处理瓶颈:单一智能体处理复杂任务时存在显存占用高、响应延迟大(传统方案延迟>5s)即时信息处理真空:87%的查询类任务需要实时外部验证(如餐厅订座
- 每日一博 - 一致性哈希:分布式系统的数据分配利器
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【每日一博】哈希算法一致性哈希
文章目录概述1、一致性哈希算法的诞生背景2、一致性哈希的基本原理3、一致性哈希的优势和挑战4、虚拟节点的引入5、Java代码实现概述在现代分布式系统中,如何高效地将数据分布在多个服务器上,同时保证扩展性和容错性,是一个至关重要的问题。一致性哈希算法(ConsistentHashing)正是为了解决这些挑战而设计的。今天,我们来深入探讨这个经典的分布式算法,包括它的基本原理、优缺点,以及实际应用中的
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-交通目标数据集构建及高性能检测算法研究与应用
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- 计算机视觉技术的优势与挑战:深入探讨与未来展望
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目录计算机视觉技术的优势与挑战:深入探讨与未来展望计算机视觉技术的优势1.高效处理大量数据2.自动化和高精度3.实时应用4.多领域应用计算机视觉技术的挑战1.数据质量和多样性2.复杂场景和语义理解3.训练数据和算法设计4.隐私与安全问题未来展望1.数据增强与合成2.多模态学习3.轻量化模型4.隐私保护与安全保障结语计算机视觉(ComputerVision,CV)技术是一种利用计算机和算法来模拟和实
- 基于深度学习的烟雾检测系统——YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10及UI界面的实现
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引言随着科技的进步,深度学习在计算机视觉中的应用得到了广泛的应用,尤其在烟雾检测领域,具有重要的意义。烟雾检测系统不仅有助于火灾的预防与早期发现,还在工业、交通等领域有着广泛的需求。近年来,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列目标检测算法的快速发展,为烟雾检测提供了强大的支持。在本篇博客中,我们将深入探讨如何利用YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10来构建一个高效的烟雾检测系统,并设
- STL新增内容
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- 计算机视觉算法实战——烟雾检测
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- C++位运算精要:高效解题的利器
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引言在算法竞赛和底层开发中,位运算(BitManipulation)因其极高的执行效率而广受青睐。它能在O(1)时间复杂度内完成某些复杂操作,大幅优化程序性能。本文系统梳理C++位运算的核心技巧,涵盖基础操作、经典应用、优化策略及实战例题,帮助读者掌握这一高效工具。一、位运算基础1.六大基本操作运算符名称示例(二进制)说明&按位与1010&1100=1000同1为1,否则为0|按位或1010|11
- A10应用优化与高效部署实战
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内容概要A10应用优化与高效部署涉及从基础架构设计到资源管理的全流程技术实践。本文将从核心配置原则、部署策略设计、性能调优路径三大维度展开论述,重点剖析负载均衡算法选择、会话保持机制配置、硬件资源动态分配等关键技术环节。通过对比基准测试数据、解读压力场景下的系统响应曲线等方式,系统阐述如何平衡吞吐量与延迟的关系,同时结合自动化编排工具实现部署效率的跃升。文中深度拆解的银行交易系统扩容案例与电商大促
- 模型优化技术演进与行业场景突破
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内容概要模型优化技术正经历从算法改进到系统级创新的范式跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与联邦学习技术的成熟,模型开发效率与隐私保护能力显著提升,而模型压缩技术则推动轻量化部署在边缘计算场景中加速落地。与此同时,量子计算为优化算法提供了新的计算维度,MXNet、PyTorch等框架通过动态计算图特性,在医疗影像识别和语音交互领域实现推理速度的突破性进展。技术演进阶段核心技术突破典型应用场景主
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内容概要《前沿算法优化与多场景应用实践》围绕算法技术的创新与落地,系统性梳理了从底层理论到场景化落地的关键路径。在基础算法层,量子算法通过叠加态与纠缠态特性突破经典计算瓶颈,联邦学习结合差分隐私与模型聚合技术构建分布式安全框架,生成对抗网络(GAN)则通过生成器与判别器的动态博弈优化图像合成效果。与此同时,可解释性算法通过特征重要性分析与决策树可视化提升模型透明度,超参数调优策略则结合贝叶斯优化与
- 智能模型优化与跨行业应用趋势
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内容概要智能模型优化技术正经历多维度的范式突破,从算法架构到部署模式均呈现显著变革。核心演进路径涵盖三大维度:在技术层,自动化机器学习(AutoML)与自适应学习优化技术大幅降低建模门槛,结合超参数优化与正则化方法,实现模型性能与效率的平衡;在架构层,边缘计算与联邦学习推动分布式模型部署,MXNet、PyTorch等框架通过模型压缩与量化技术,适配低功耗设备部署需求;在应用层,医疗诊断、金融预测等
- 算法竞赛备赛——【数据结构】二叉树
Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法数据结构c++蓝桥杯
二叉树二叉树的问题大多基于递归实现(面试较多力扣的二叉树的题会多一些竞赛遇到的较少)n个节点x个度为0的节点有x-1个度为2的节点(线的总数2n2+n1=n2+n1+n0-1)n0=n2+1有一个先序序列1234,有___棵树二叉树满足这个先序序列:卡特兰数:C2nn/(n+1)C^{n}_{2n}/(n+1)C2nn/(n+1)先序+中序可以确定一棵树先序对应入栈中序对应出栈顺序用卡特兰数可求L
- 数字图像处理 -- 霍夫曼编码(无损压缩)练习
_安晓
数字图像处理图像处理计算机视觉人工智能
算法的设计说明目标对彩色图像进行压缩,使用霍夫曼编码方法对图像的每个像素进行编码,从而减少其存储空间。解码时,能够恢复图像的原始像素数据,确保图像在经过压缩和解压后与原图像一致。输入原始图像(以RGB格式存储)霍夫曼编码的输入是图像的像素数据(RGB元组),每个像素表示为一个(R,G,B)的三元组输出霍夫曼编码后的图像数据(以二进制字符串形式存储)解码后的图像(还原为原始的RGB图像)算法设计1.
- Python----机器学习(基于PyTorch的线性回归)
蹦蹦跳跳真可爱589
Pytroch机器学习Python机器学习pythonpytorch人工智能线性回归
一、自求导线性回归与PyTorch的区别自求导线性回归:需要手动定义参数ww(权重)和bb(偏置)。通过数学公式求导,以便在反向传播中更新参数,通常使用梯度下降法来降低损失值。PyTorch实现:自动处理梯度计算和参数更新。使用框架内置的自动微分机制,简化实现过程。主要精力放在准备数据、定义模型以及选择损失函数和优化器上。二、数据准备和模型定义在使用PyTorch实现线性回归算法时,我们需要准备好
- squarified算法
淬渊阁
算法算法c++qt数据结构前端
其他参考资料:https://www.docin.com/p-1509919023.htmlSquarifiedTreemaps论文算法复现_squarified算法-CSDN博客手绘草图,发觉之前网上很多的图都会误导大家去理解算法前处理1首先对输入数据进行排序2对数据数据总和和窗口面积进行等比换手。算法基本思路:原始数据:{6,6,4,3,2,2,1}step1:首先确认最短边,将第一个元素6放
- JobFit AI-帮你找到合适的工作
数据分析能量站
机器学习人工智能
JobFitAI是一个全面的简历分析项目,旨在通过人工智能技术优化招聘流程和人才匹配。核心功能简历解析与评估:利用先进的自然语言处理(NLP)和机器学习技术,JobFitAI能够快速解析简历内容,提取关键信息,如工作经历、教育背景、技能等,并对简历的整体质量进行评估。岗位匹配算法:基于大量的岗位数据和人才画像,JobFitAI通过智能匹配算法,将候选人的简历与岗位要求进行精准匹配,帮助招聘人员快速
- FEDGLOSS算法BEYOND LOCAL SHARPNESS:COMMUNICATION-EFFICIENT GLOBALSHARPNESS-AWARE MINIMIZATIONFOR
还不秃顶的计科生
联邦学习人工智能
第一部分:解决的问题数据异构性:客户端数据分布差异导致本地和全局损失地形(losslandscape)不一致,本地优化可能收敛到尖锐最小值,影响全局模型的泛化。现有方法的局限性:如FEDSAM在客户端使用SAM优化本地尖锐性,但无法保证全局平坦性;FEDSMOO引入全局信息但通信开销翻倍。第二部分:论文idea解决客户端更新与全局模型不一致的问题。(1)全局锐度优化在服务器端,使用SAM技术来寻找
- 真正适合小白的机器学习入门(python基础小白也能行)
一心向上的小奥
机器学习入门机器学习python人工智能
算法一Kmeans聚类原理:K-Means是一种非常经典的聚类算法,其基本思想是:基于给定的数据点集合,通过迭代过程寻找k个聚类中心,使得各数据点到其最近聚类中心的距离之和最小。方法概述:初始化:随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。分配:将每个数据点分配给最近的聚类中心。更新:根据分配的结果,重新计算每个聚类的中心。重复:重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数代码实现impo
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出