- 国产朗玛LMX4644(DC/DC)超越凌特4644
北七星18568776830
单片机嵌入式硬件dsp开发pcb工艺
北京朗玛芯创技术有限公司成立于2021年5月,是一家以高端电源模块设计(Fabless)、研发、销售为一体化方案提供商。研发队伍以在华为、TI芯片设计领域的深耕多年的资深电源芯片专家领衔,是国产电源芯片行业新生力量和后起之秀,以对标并超越凌特4644为起步,陆续开发了一系列性能先进、独立自主可控的国产电源芯片。核心研发团队主要成员拥有十五年以上的电源行业相关经验,掌握高端电源芯片的开发技术和产品工
- 思维链在环境污染源追踪中的新角色
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据ai
《思维链在环境污染源追踪中的新角色》关键词:环境污染源追踪,思维链,人工智能,数据挖掘,环境监测摘要:随着全球环境污染问题的日益严峻,如何有效地追踪环境污染源已成为当前环保领域的重要任务。本文将探讨思维链这一新兴技术手段在环境污染源追踪中的应用,分析其理论基础、组成结构、核心概念及其在实际操作中的应用。通过对环境污染源追踪问题的背景介绍、核心概念与联系的分析、算法原理的讲解以及系统分析与架构设计的
- 算力基建与性能优化(Computility & Optimization)
deepdata_cn
云计算量子计算性能优化算力
在当今数字化浪潮席卷全球的时代,人工智能、大数据、区块链等前沿技术正以前所未有的速度蓬勃发展。它们相互交织、相互促进,深刻地改变着我们的生活、工作和社会运行方式。而在这一系列变革的背后,算力作为数字经济时代的核心驱动力,正逐渐凸显出其无可替代的重要性。从复杂的科学研究领域,到追求高效生产的工业生产环节,再到人们日常生活中随处可见的智能应用,无一不需要强大的计算能力作为坚实支撑。在这样的背景下,单纯
- 机器学习中使用Seaborn绘制KDE核密度估计曲线
闵少搞AI
人工智能机器学习人工智能算法
核密度估计图(KDE)核密度估计(KDE)图,一种可视化技术,提供连续变量概率密度的详细视图。在本文中,我们将使用IrisDataset和KDEPlot来可视化数据集。在机器学习中,核密度估计(KDE)不仅用于可视化数据分布,还被用作一种非参数方法来估计数据的概率密度函数。这在特征工程、异常检测、生成模型等领域中有重要应用。核密度估计在机器学习中的应用特征工程:通过KDE可以理解特征的分布情况,从
- 【Nova UI】一、探秘 Vue 组件库搭建:从技术选型到持续迭代
拖孩
NovaUIuivue.js前端
序言此前,我潜心钻研了如何搭建一个组件库✨,然而一直未曾将所学整理并分享出来,实在是有点小遗憾呢。近期恰好得闲,便抓紧时间梳理一番,将其呈现于此,希望能对大家有所帮助哦。组件库,简单来讲,就是一组预先精心构建好的组件的集合啦。这些组件涵盖了诸如按钮、文本框、菜单、对话框等常见的用户界面元素,它们犹如搭建精美大厦的基石,能极大地助力开发工作高效推进,是不是感觉很厉害呢?接下来,我们将以市面上成熟的组
- SVM算法练习
dedsec0x
支持向量机算法机器学习
目录一、前言二、使用libSVM②libsvm实现模型训练并写出决策函数的数学公式三、参考文章一、前言libSVM简介LIBSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较
- Ultralytics 框架中Predictor类解析
浩瀚之水_csdn
#深度学习基础知识深度学习目标检测YOLO目标检测专栏目标跟踪人工智能计算机视觉
以下是关于Ultralytics框架中Predictor类的作用、参数及使用指南的详细说明,帮助您高效完成目标检测、分割等任务的推理流程:一、Predictor类的核心作用Predictor类是Ultralytics推理流程的核心模块,负责以下功能:模型加载与配置自动加载预训练模型(.pt、.onnx、.engine等格式),并根据任务类型(检测/分割/姿态)初始化对应的网络头。输入数据处理支持多
- 对于如何高质量的将高保真视觉设计转换成界面的理解
向贤
前端开发前端ui
文章目录一、设计解析与标准化拆解1.设计要素结构化2.组件化切割策略二、精准还原技术方案1.像素级对齐技术2.动效还原方法论示例(下拉刷新动效):三、工程化协作流程1.设计开发协同规范2.质量保障体系四、企业级落地案例案例1:金融数据仪表盘案例2:电商大促活动页避坑指南1.字体渲染差异:2.跨浏览器一致性:3.设计稿陷阱:能力验证清单将高保真视觉设计高质量转换为前端界面的核心方法论为:1.精准还原
- 7.11 传递启动参数给窗体
.Net学习
C#教程服务器数据库c#
版权声明:本文为博主原创文章,转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名,未经作者允许不得用于商业目的传递窗体的启动参数类似于控制台应用程序启动参数,请参看第3.10.2节。【例7.14】【项目:code7-014】设置启动参数。将项目Program.cs中的Main代码修改如下:staticvoidMain(string[]cmdArgs){Application.EnableVisualStyl
- pywebview中文文档
穿透云
python
pywebview是一个轻量级的BSD许可证下的跨平台webview组件。它允许在自身原生GUI窗口中显示HTML内容。它让您可以在桌面应用程序中使用WEB技术,同时隐藏GUI依赖浏览器的事实。pywebview集成了内置HTTP服务器、Python中的DOM支持以及窗口管理功能。pywebview中文文档安装pipinstallpywebview根据您所使用的平台,可能需要安装其他库。请参阅安装
- 告别传统GUI:用FastAPI + PyWebView + 现代前端技术打造Python应用界面
Ktovoz
pythonfastapi前端python
告别传统GUI:用FastAPI+PyWebView+现代前端技术打造Python应用界面引言在Python应用程序开发中,GUI(图形用户界面)的实现一直是一个痛点。传统的GUI库如PySide6、Tkinter、wxPython等虽然功能强大,但开发复杂、样式定制困难,且难以适应现代前端技术的快速发展。此外,像Kivy这样的库虽然支持跨平台和丰富的交互效果,但其学习曲线较陡,且对现代Web技术
- 滤波---概览
MzKyle
滤波
滤波的定义与核心作用滤波是信号处理中的核心技术,指通过特定装置或算法从信号中提取有用成分(如目标频率、特定时间特征),同时抑制或滤除无用成分(如噪声、干扰)的过程。其本质是通过频率选择或时间选择实现信号分离。其核心目标是:噪声抑制:分离信号与噪声频带选择:提取感兴趣的频率成分信号重构:恢复被干扰的原始信号特征提取:突出信号的特定特征滤波技术广泛应用于通信系统(如调制解调)、生物医学工程(如心电图滤
- C++11·部分重要语法III
2401_86702190
c++开发语言
目录emplaceemplace和push区别例:list的模拟实现部分代码默认移动构造和移动赋值默认函数的控制小知识emplaceC++11以后STL容器新增了emplace系列接口,均为模版可变参数,功能是插入,但总体而言比push和insert更高效,而且有更新的玩法,假设一个容器container,emplace可以支持直接插入构造T对象的参数,可以直接在容器空间构造T对象。emplace
- 轮毂电机类型及其控制技术
新能源汽车--三电老K
电机驱动控制技术单片机嵌入式硬件汽车学习方法
近年来,随着电动汽车的兴起,轮毂电机重新引起了重视。轮毂电机驱动系统的布置非常灵活,可以使电动汽车成为两个前轮驱动、两个后轮驱动或四轮驱动。(1)动力控制由硬连接改为软连接型式。通过电子线控技术,实现各电动轮从零到最大速度的无级变速和各电动轮间的差速要求,从而省略了传统汽车所需的机械式操纵换档装置、离合器、变速器、传动轴和机械差速器等,使驱动系统和整车结构简洁,有效可利用空间大,传动效率提高。(2
- Selenium与数据库结合:数据爬取与存储的技术实践
傻啦嘿哟
python办公自动化selenium数据库测试工具
目录一、Selenium与数据库结合的基础概念1.1Selenium简介1.2数据库简介1.3Selenium与数据库结合的优势二、Selenium爬取数据的基本步骤2.1环境准备2.2编写爬虫代码2.3数据提取2.4异常处理三、数据存储到数据库3.1数据库连接3.2数据存储3.3批量插入3.4数据存储格式四、案例:爬取小说并存储到MongoDB4.1案例背景4.2爬取流程4.3示例代码五、数据处
- 多层感知机(MLP)全面指南
MobiCetus
强化学习开发语言java算法c++pythoneclipsegithub
多层感知机(MLP)是一种人工神经网络,由多个神经元层组成。MLP中的神经元通常使用非线性激活函数,使得网络能够学习数据中的复杂模式。MLP在机器学习中非常重要,因为它能够学习数据中的非线性关系,使其成为分类、回归和模式识别等任务中的强大模型。神经网络基础神经网络或人工神经网络是机器学习中的基本工具,支持着许多最先进的算法和应用,广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、机器人技术等领域。一个神经网络由
- 介绍FRAMES:一个统一的检索增强生成评估框架
ZHOU_CAMP
llm_benchmark人工智能
引言大型语言模型(LLMs)在认知任务上取得了显著进步,检索增强生成(RAG)技术成为提升模型性能的重要方法。然而,现有的评估方法往往孤立地测试模型的检索能力、事实性和推理能力,无法全面反映模型在真实场景中的表现。为了解决这一问题,谷歌DeepMind和哈佛大学的研究团队提出了FRAMES(Factuality,Retrieval,AndreasoningMEasurementSet),这是一个高
- AI时代,程序员会被取代吗?
有个人神神叨叨
人工智能
一、当编程史遇见AI:一场持续百年的范式革命从1945年ENIAC计算机需要物理接线编程,到ChatGPT用自然语言生成代码,编程技术经历了三次重大跃迁:硬件抽象层(1940s-1950s)从打孔卡到汇编语言,程序员摆脱物理电路操作算法抽象层(1950s-1990s)Fortran/Java等高级语言让编程聚焦逻辑而非机器指令意图抽象层(2020s-)GitHubCopilot等工具实现"所想即所
- 又要弯道超车了,DeepSeek复现狂潮:开源的力量与大模型的未来
有个人神神叨叨
开源人工智能aiDeepseek
DeepSeek的崛起DeepSeek以其低成本、高性能的特点在全球范围内引发了复现狂潮。这一现象被看作是开源对闭源的一次胜利,可能对美国的AI霸权构成威胁。DeepSeek的成功不仅在于其技术上的突破,更在于其开源策略,使得全球的研究者和开发者都能够参与到这一技术的复现和改进中来。关键项目:DeepSeek-R1与OpenR1DeepSeek-R1开源项目DeepSeek-R1是DeepSeek
- 【Cursor】介绍
有个人神神叨叨
人工智能ide
定义Cursor是一个集成了先进大型语言模型(LLM)如GPT-4、Claude3.5的代码编辑器,可以理解为在VSCode中集成了AI辅助编程助手。它通过自然语言理解和代码生成技术,帮助开发者更高效地编写和理解代码。核心概念LLM(LargeLanguageModels):大型语言模型,如GPT-4和Claude3.5,用于理解和生成代码。自然语言编程:使用自然语言与编程环境交互,简化代码生成过
- 大语言模型(LLM)应用开篇 | RAG方法论概述 | 构建知识库探索
在下_诸葛
LLM应用语言模型人工智能机器学习
大型语言模型应用开篇|RAG技术|构建知识库探索1、大语言模型(LLM)应用开篇2、RAG技术2.1基于RAG实现知识库问答系统的基本步骤2.2RAG与其他技术的关系与区别1、大语言模型(LLM)应用开篇 现在是2025年,DeepSeek凭借卓越的技术实力脱颖而出,Agent(智能体)工作流和专业垂直领域大模型的微调成为了最热门的研究方向之一。 大语言模型的幻觉(hallucination)
- Python只读取Excel文件的一部分数据,比如特定范围的行和列?
自不量力的A同学
pythonexcel开发语言
如何只读取Excel文件的一部分数据,比如特定范围的行和列?在Python中,如果你只想读取Excel文件的特定范围,可以使用以下方法:pandas:Pandas是一个强大的数据处理库,它有一个内置函数read_excel()用于读取Excel文件。你可以通过指定sheet_name参数选择特定的工作表,并通过iloc或loc(基于行和列标签)来选择特定的行和列。例如:Pythonimportpa
- 网络安全nvr,用于对接电网B接口(国网B接口)视频监控系统B接口
TinyGBS视频流媒体
NVR电网视频监控B接口NVR电网视频监控B接口
继去年8月份写了本人第一个博客”mfc实现nvr前端界面,对接国网B接口“,就再也没有更新过,经过这几个月对之前的功能、界面完善,稳定版本的nvr已经做出来了。这款nvr,主要是通过onvif、rtsp、rtp、sip、以及私有协议等方式,将设备信息/视频资源等上报电网视频平台。现在将改良过的nvr界面截图一一展示出来,技术交流登录界面:视频实时预览录像回放,由于现在手里的板子是没有插上硬盘,所以
- 使用 java-onnx 部署 PaddleOCR-v3 文本检测
0x13
深度学习/机器学习/强化学习ocrpaddlepaddle文本检测人工智能计算机视觉
文本检测:文本检测(TextDetection)是计算机视觉领域的经典问题,该技术旨在寻求一种可靠方法作为文本识别技术的前端,是目标检测(ObjectDetection)领域的一个子问题。模型推理输出文本区域需要经过二值化之后使用opencv查找轮廓,然后获取最小外接矩形并扩展得到最终的文本区域,后续需要矩形旋转、投影变换等操作作为文本识别的输入。文本识别可以用crnn等各种模型。paddlepa
- 产品缺陷检测:自动化检测系统设计_5.电气与电子检测技术
zhubeibei168
检验检测&人脸识别自动化数据挖掘人工智能机器学习工业检测
5.电气与电子检测技术在自动化检测系统中,电气与电子检测技术是至关重要的组成部分。这些技术不仅用于检测产品的电气性能,还用于控制检测系统的各个部分,确保整个系统高效、准确地运行。本节将详细介绍几种常见的电气与电子检测技术,包括传感器技术、信号处理、电路设计和控制系统的应用。5.1传感器技术传感器是自动化检测系统中用于采集数据的关键设备。在产品缺陷检测中,常用的传感器类型包括光电传感器、图像传感器、
- 【数据可视化应用】绘制类别插值地图(附Python代码)
文宇肃然
可视化工具数据分析实战应用python机器学习sklearn
sklearn.KNeighborsClassifier()终于这篇推文将机器学习和可视化完美的结合起来,即:机器学习处理数据,数据可视化技术展现、美化数据(以后的深度学习部分也会延续这个风格,只不过比重不同而已)。首先,我们给出我们今天的数据:散点数据和四川省的地图文件,python读取操作如下:import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.
- Cursor + MCP +向量知识库,让你的编程效率提升十倍!!!
AI Agent首席体验官
人工智能AI编程微服务pythonjava
在现代软件开发中,团队代码规范、项目特定框架、架构模式和业务领域知识对高效编码至关重要。然而,通用AI编程助手往往缺乏这些项目特定知识,导致:代码规范差异:无法遵循团队特定的代码风格和命名约定架构不一致:生成的代码可能与项目架构设计原则相悖缺乏业务上下文:不了解企业特有的业务逻辑和领域术语最佳实践缺失:无法应用团队积累的技术实践经验接入知识库的Cursor能够基于企业内部文档、代码库和经验生成高度
- 手动调参 vs 自动化:大语言模型微调的终极对决!
从零开始学习人工智能
自动化语言模型人工智能
在大语言模型的发展进程中,微调技术始终占据着关键地位。通过微调,这些模型能够更好地适应特定任务和领域,从而显著提升其性能和实用性。然而,在实际操作中,许多团队如Qwen选择采用手动调参而非自动化调参工具,这一决策背后蕴含着多方面的考量。一、模型复杂性与计算资源限制大语言模型的复杂性不容小觑,其参数量往往达到数十亿甚至上百亿。微调这样一个庞大的模型需要消耗大量的计算资源。若采用网格搜索或遗传算法等自
- 某商业落地充电桩后台服务器通迅协议V2.28 & 开源 | 嘎嘎快充充电桩平台V2(支持 汽车 电动自行车 云快充1.5、云快充1.6 单体服务 )
玉阳软件yuyangdev_cn
充电桩小程序workerman充电协议实现swoole充电
嘎嘎快充开源充电桩平台源码下载地址https://gitee.com/itholiday充电桩与后台服务器通讯协议V2.28目录1网络拓扑1.1功能界定:1.1.1充电机智能终端1.1.2智能中心管理系统1.2接口定义:1.3通讯方式:1.4通信规约1.5报文格式1.6关键命令2应用层2.1数据格式2.2心跳包机制3协议格式3.1命令参数约定3.2服务器向充电桩设置/査询工作参数和命令3.2.1(
- 使用Python爬虫抓取地理信息并生成热力图展示不同地区情况
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫信息可视化开发语言人工智能搜索引擎
引言地理信息热力图在数据可视化中被广泛应用,它通过颜色的渐变来展示不同地区的数值变化,帮助我们更直观地理解空间数据的分布情况。在实际应用中,热力图通常被用于展示城市分布、气候变化、交通流量、人口密度等信息。对于数据分析师来说,地理信息的抓取与分析能力是非常重要的技能。本文将介绍如何使用Python爬虫抓取地理信息数据,并生成热力图,展示不同地区的情况。我们将使用最新的Python技术栈,包括爬虫、
- 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