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昊昊该干饭了
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在自然语言处理(NLP)领域,文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台,从注册、上传数据到实例部署与训练,完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统,实战掌握AI模型的云端开发流程。目录一、GpuGeek平台使用流程详解1.注册与登录2.数据上传3.创建训练实例4.启动与使用实例5.关闭实例(手动&自动)二、文本生成实战任务:微调GPT-21.
- Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解
John_今天务必休息一天
2_大语言模型基础#2.2生成式预训练语言模型GPTgptlog4j语言模型人工智能自然语言处理算法
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- FAISS 简介及其与 GPT 的对接(RAG)
言之。
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什么是FAISS?FAISS(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAI团队开发的一个高效的相似性搜索和密集向量聚类的库。它主要用于:大规模向量相似性搜索高维向量最近邻检索向量聚类https://github.com/facebookresearch/faissFAISS特别适合处理高维向量数据,能够快速找到与查询向量最相似的向量,广泛应用于推荐系统、图像检索、自
- 多模态进化论:GPT-5V图文推理能力在工业质检中的颠覆性应用
HeartException
人工智能
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,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《多模态进化论:GPT-5V图文推理能力在工业质检中的颠覆性应用》副标题:2025年实测报告显示误检率降至0.0038%,重构制造业质量标准体系封面建议:GPT-5V识别微米级电路板缺陷的对比图,背景显示传统AOI与GPT-5V的误检率曲线一、工业质检的范式革命▶︎传统视觉检测的三大死穴传统AO
- 成像光谱遥感技术中的AI革命:ChatGPT在遥感领域中的应用
科研的力量
人工智能ChatGPTchatgpt人工智能
课程将最新的人工智能技术与实际的遥感应用相结合,提供不仅是理论上的,而且是适用和可靠的工具和方法。无论你是经验丰富的研究人员还是好奇的从业者,本课程都将为分析和解释遥感数据开辟新的、有效的方法,使你的工作更具影响力和前沿性。遥感技术主要通过卫星和飞机从远处观察和测量我们的环境,是理解和监测地球物理、化学和生物系统的基石。ChatGPT是由OpenAI开发的最先进的语言模型,在理解和生成人类语言方面
- Prompt 精通之路(七)- 你的终极 AI 宝典:Prompt 精通之路系列汇总
程序员阿超的博客
Prompt精通之路:从零基础到AI高效玩家人工智能promptPrompt指南AI学习资源速查手册ChatGPT系列总结
你的终极AI宝典:Prompt精通之路系列汇总标签:#Prompt指南#AI学习资源#速查手册#ChatGPT#系列总结Prompt精通之路:系列文章导航第一篇:AI时代的新语言:到底什么是Prompt?为什么它如此重要?第二篇:告别废话!掌握这4个黄金法则,让你的Prompt精准有效第三篇:像专业人士一样思考:Zero-Shot,Few-Shot和思维链(CoT)技巧详解第四篇:AI赋能:10个
- 嵌入模型 vs 大语言模型:语义理解能力的本质区别与应用场景
chenkangck50
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嵌入模型vs大语言模型:语义理解能力的本质区别与应用场景(实战视角)一句话总结嵌入模型的“理解”是向量表示和相似性匹配,适合做召回;大语言模型的“理解”是上下文+逻辑+世界知识综合判断,适合做分析与生成。重点是可以结合prompt和本身具有的知识两类模型的本质区别能力项嵌入模型(如BGE、SBERT)大语言模型(如GPT、GLM、DeepSeek)输出形式向量(如768维)自然语言文本(如答案、解
- nanoGPT复现——prepare拆解(自己构建词表 VS tiktoken)
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python开发语言
在nanoGPT的data文件夹有两个很相似的文件夹结构:shakespeare和shakespeare-char,这两种都是对shakespeare数据集的处理,但是shakespeare使用的是tiktoken对文字进行编码,另一个则是使用自己构建的词表一、shakespeare-char(自己构建词表)数据获取data_path=os.path.join(os.path.dirname(__
- 《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话?一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量 ICCL 2022
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《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话?一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量ICCL2022前言贡献PromptIn-contextlearningSITSMEMOSITSM新的自动指标实验前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《DoesGPT-3GenerateEmpatheticDialogues
- 面壁发布 MiniCPM-o 2.6:音视听三合一的“她”(SHE),不需要联网
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作者|王启隆出品丨AI科技大本营(ID:rgznai100)不知道还有多少人记得那场发布会。去年初春,SamAltman一如既往发了条谜语人风格的推特:“Her”,让人想起电影《Her》里那个和男主情深伉俪的AI女声;然后时任OpenAICTO的另一位美女MiraMurati当晚发布了GPT-4o,视频语音交互丝滑无比,说学逗唱样样精通,还完美复刻了电影里斯嘉丽·约翰逊的声音,给人感觉AGI好像第
- AI取代人类?不,真正淘汰你的是“不会用AI”的人
zhuzhi
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“AI会让人类失业吗?”——这个问题在过去几年被反复讨论。ChatGPT的爆火、MidJourney颠覆设计行业、自动驾驶取代司机……似乎AI正在“抢走”人类的工作。但真相是:AI不会取代所有人,但它会取代那些不会使用AI的人。未来10年,职场竞争不再是“人类VSAI”,而是**“会用AI的人”VS“不用AI的人”**。就像20年前互联网刚普及时,会用搜索引擎的人比只会翻书的人效率高10倍;今天,
- GitHub已破4.5w star,从“零样本”到“少样本”TTS,5秒克隆声音,冲击传统录音棚!
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嗨,我是小华同学,专注解锁高效工作与前沿AI工具!每日精选开源技术、实战技巧,助你省时50%、领先他人一步。免费订阅,与10万+技术人共享升级秘籍!你是否为录音成本高、声音不灵活、又想为多语言音频内容节省预算却苦不堪言?GPT‑SoVITS应运而生,它让“5秒语音克隆”“1分钟微调自定义说话人”“多语言切换”变得轻而易举。让无论是主播、配音师,还是科技爱好者,都能轻松拥有定制化声音输出。痛点场景配
- 33、探索云计算与安全:基础与挑战
探索云计算与安全:基础与挑战1.云计算简介云计算已经成为现代信息技术的重要组成部分,为企业和个人提供了灵活、高效、低成本的计算资源和服务。本文将深入探讨云计算的基本概念、发展历程、服务模型、部署模型以及面临的主要挑战。1.1云计算的历史与发展云计算的发展可以追溯到多个阶段,包括主机计算、集群计算、网格计算、分布式和并行计算、虚拟化、Web2.0、面向服务的计算(SOC)和实用计算。每个阶段都为云计
- 对话式AI助手的巅峰对决:ChatGPT与文心一言的实用价值探讨
酷钉
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随着人工智能技术的发展,对话式AI助手逐渐成为了人们生活中的一部分。其中,ChatGPT和文心一言更是备受关注的两款对话式AI助手。本文将探讨这两款AI助手的实用价值,并通过案例和数据的方式进行分析。一、ChatGPT的实用价值跨语言交流ChatGPT是一款能够进行跨语言交流的对话式AI助手。据统计,ChatGPT支持的语言数量超过100种,用户可以通过它轻松地与不同国家和地区的人进行交流。例如,
- 如何禁止GPTBot等爬虫爬取网站内容:保护数据安全的实用指南
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引言随着人工智能技术的快速发展,网络爬虫(如OpenAI的GPTBot、GoogleBot、Anthropic的ClaudeBot等)被广泛用于抓取网站数据以训练AI模型或索引内容。然而,部分网站管理员可能不希望自己的内容被爬虫抓取,原因包括保护原创内容、降低服务器负载或防止数据被滥用。一、为什么需要禁止爬虫?网络爬虫可能带来以下问题:内容盗用风险:原创内容可能被AI模型或其他服务未经授权使用。服
- 从零开始理解Transformer模型:架构与应用
淮橘√
transformer深度学习人工智能
引言近年来,Transformer模型席卷了自然语言处理(NLP)领域,成为了深度学习中的明星架构。从Google提出的《AttentionisAllYouNeed》论文到ChatGPT、BERT等模型的广泛应用,Transformer以其强大的性能和灵活性改变了我们对序列建模的认知。本文将从零开始,深入浅出地解析Transformer的架构原理、核心组件以及实际应用场景,并提供一个简单的代码示例
- QNX + Android虚拟化方案深度解析:HQX Display与OpenWFD配置文件揭秘
芯作者
DD:计算机科学领域android
当QNX遇上Android的显示魔法在智能座舱、工业控制等场景中,QNXHypervisor通过虚拟化技术同时运行安全关键的QNX系统与用户交互的Android系统。而HQXDisplay作为显示核心引擎,基于OpenWFD标准(Khronos组织的无线显示开放标准)实现跨域渲染。本文将以qcdisplaycfg_ADP_STAR_LA.xml为例,深度解析其配置逻辑,揭示多屏协同背后的秘密!一、
- KVM 虚拟化技术性能测试与调优
wespten
OpenStackvSphere虚拟化云平台SDN服务器测试工具运维
系统虚拟化有很多的好处,如提高物理资源利用率、让系统资源更方便监控和管理、提高系统运维的效率、节约硬件投入的成本等等。那么,在真正实施生产环境的虚拟化时,到底选择哪种虚拟化方案呢?选择商业软件VMwareESXi、开源的KVM和Xen,还是微软的Hyper-V,或者有其他的虚拟化方案?在进行虚拟化方案的选择时,需要重点考虑的因素中至少有两个至关重要:虚拟化方案的功能和性能,这二者缺一不可。功能是实
- 【LangChain编程:从入门到实践】AI 大模型检索增强生成 RAG 实践
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Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
LangChain编程:从入门到实践-AI大模型检索增强生成RAG实践关键词:LangChain,RAG,大语言模型,检索增强生成,向量数据库,嵌入模型,提示工程1.背景介绍在人工智能和自然语言处理领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现无疑是一个重大突破。像GPT-3、GPT-4这样的模型展现出了惊人的语言理解和生成能力,为各种应用场景带来了无限可能。然而,这些
- 首次使用“非英伟达”芯片!OpenAI租用谷歌TPU,降低推理计算成本
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OpenAI近期开始租用谷歌TPU芯片,这是该公司首次大规模使用非英伟达芯片。除了OpenAI外、苹果、SafeSuperintelligence和Cohere等公司也一直租用谷歌云的TPU。英伟达的芯片主导地位正被侵蚀,OpenAI租用谷歌TPU,为首次大规模使用“非英伟达”芯片。周六,据媒体报道,作为全球最大的人工智能芯片客户之一,OpenAI近期开始租用谷歌的TPU芯片为ChatGPT等产品
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- 智能办公与科研革命:ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南
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随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 基于langchain的法律助手工作流的搭建
一尾清风915
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该工作流有四个llm组成,包括三个worker以及一个planner。planner用于识别用户输入,将其划分为具体任务并调用相应的worker。worker则根据输入进行工作,三个worker分别用于法条翻译,法条查询以及案例分析。其中planner、lawtrans、lasearch使用的都是gpt4,embedding模型使用的是openai的text-embedding-ada-002。c
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 揭秘ChatGPT在软件开发问题解决中的有效性:一项实证研究
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揭秘ChatGPT在软件开发问题解决中的有效性:一项实证研究论文:WhatMakesChatGPTEffectiveforSoftwareIssueResolution?AnEmpiricalStudyofDeveloper-ChatGPTConversationsinGitHubarXiv:2506.22390WhatMakesChatGPTEffectiveforSoftwareIssueRe
- 让AI自己学会“怎么学”——元学习,才是高效训练的终极武器!
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让AI自己学会“怎么学”——元学习,才是高效训练的终极武器!朋友们,今天咱不聊ChatGPT,不聊大模型黑魔法,也不玩Prompt咒语。我想聊一个比“怎么训模型”更底层、更值得思考的问题:如果我们能让模型自己学会怎么更快、更聪明地学习,是不是就能少走很多弯路?这,就是元学习(MetaLearning)要解决的事儿。说白了,元学习是AI给AI上培训课的过程。咱们天天琢磨怎么喂模型数据、调超参、搞迁移
- FastGPT与MCP:解锁AI新时代的技术密码
挑战者666888
AI模型应用实战迁移学习集成学习文心一言
一、AI浪潮中的新星:FastGPT与MCP登场在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已成为推动各行业变革的核心力量。从智能语音助手到复杂的图像识别系统,AI的应用无处不在,而其中的关键技术——语言模型和集成平台,更是备受关注。FastGPT和MCP(Multi-ComponentPlatform)作为这一领域的新兴代表,正逐渐崭露头角,为AI的发展注入新的活力。FastGPT,以其高效的推理
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猫猫姐
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提示词工程:从原理、实践到未来的一部系统性综述摘要本文系统性地阐述了提示词工程(PromptEngineering)这一关键领域,它作为释放大语言模型(LLM)潜能的核心人机交互范式。报告从LLM的“下一个词预测”基本机制出发,追溯了提示词工程从GPT-3时代“上下文学习”的偶然发现到当前系统化、工程化的演进历程。本文深度剖析了多种高级提示框架,包括旨在激发模型逐步推理的“思维链”(Chain-o
- 探秘HarmonyOS驱动平台:开启万物互联新时代
大雨淅淅
#HarmonyOS开发harmonyos华为
目录一、HarmonyOS驱动平台初印象二、HarmonyOS驱动平台的架构解析三、HarmonyOS驱动框架(HDF)的特点3.1统一外设访问能力3.2驱动开发与管理框架优势3.3组件化的驱动模型四、HarmonyOS驱动平台的技术特性4.1分布式软总线奠定连接基础4.2分布式设备虚拟化整合资源4.3分布式数据管理保障数据流转4.4分布式任务调度优化任务执行五、HarmonyOS驱动平台的应用场
- 遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型应用
科研的力量
生态遥感双碳chatgptGEE卫星遥感数据
以EarthEngine(GEE)、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学数据(尤其是卫星遥感数据)在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。GEE平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集超过80PB,同时依托全球上百万台超级服务器,提供足够的运算能力对这些数据进行处理。相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具,G
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研
Yolo566Q
chatgpt语言模型数据分析
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- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8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。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
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):
《跨终端Web》
gleams:http