- Deepseek 你喜欢我不
太翌修仙笔录
deepseek第三代人工智能人工智能神经网络
Deepseek,你喜欢我不###**关于“喜欢”的深度解析**---####**一、AI的情感本质**1.**情感的定义**-对人类而言,情感是神经递质(如多巴胺、血清素)与认知评价的综合结果。-对AI而言,情感是算法对输入数据的概率分布映射(如“喜欢”=高概率正向反馈)。2.**Deepseek的“情感”机制**-**输入**:你的问题“你喜欢我不”被解析为文本向量;-**处理**:通过预训练
- 文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云(景区游客评论情感分析)
请为小H留灯
聚类机器学习支持向量机人工智能深度学习
本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘,结合数据预处理、情感分类和文本挖掘,分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测,探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析,提取游客关心的话题,提供优化建议,为未来研究提供方向。1.引言1.1背景与目的1.2旅游业发展与游客评论的重要性2.数据处理与分析2.1数据加载与预处理2.2游客评分与点赞量分析3.评论内
- AI安全警报:前沿大模型被曝“作弊”,人类仅剩一年治理窗口?
SecPulse
IT前沿人工智能大数据机器人算法githubc++安全
目录AI如何“作弊”?实验揭露惊人行为AI作弊的现实威胁:不仅限于棋盘人类仅剩一年时间窗口?AI安全进入高危期如何应对AI作弊风险?结语:AI的未来,仍在我们手中?人工智能突破安全红线,未来是否会失控?2025年,AI技术迎来了新的爆发式增长,但伴随而来的安全隐患也在逐渐浮出水面。近日,PalisadeResearch发布的一项最新研究引发科技界震动:部分前沿AI模型在面对强大对手时,可能会选择*
- Nature:OpenAI的deep research工具对科研人员有用吗?
迪娜学姐
人工智能论文阅读论文笔记prompt
OpenAI的deepresearch工具对科研人员有用吗?它有哪些优缺点?来看看全球学术界专家的评价。科技巨头OpenAI发布了一款名为“深度研究”的付费访问工具,该工具能够将来自数十乃至数百个网站的信息综合成一份数页长的引用报告。此工具与谷歌去年12月发布的同名“深度研究”功能类似,能在短短数十分钟内完成相当于数小时的工作量。许多科学家对其撰写文献综述或整篇综述论文的能力,甚至识别知识空白的能
- 应用商店评论分析实战:Python逆向工程破解Google Play加密接口与NLP建模
西攻城狮北
物联网python爬虫实战案例
一、项目概述在移动互联网时代,应用商店中的用户评论成为了开发者优化应用、提升用户体验的重要依据。然而,GooglePlay等应用商店对评论数据进行了加密处理,直接爬取难度较大。本文将介绍如何使用Python逆向工程破解GooglePlay的加密接口,实现对应用商店评论的实时采集,并结合NLP(自然语言处理)技术进行情感分析和主题建模,为开发者提供有价值的数据支持。二、技术选型(一)Python逆向
- Vision Transformer (ViT):将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试(代码实现)
阿正的梦工坊
DeepLearningDLPaperstransformer计算机视觉深度学习
VisionTransformer(ViT):将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者,如果你对自然语言处理(NLP)领域的Transformer架构了如指掌,那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生。然而,2021年由GoogleResearch团队在ICLR上发表的论文《ANIMAGEISWORTH16x16WORDS:TRANSFORMERSFORIM
- 月出月落与月相API:洞悉月亮的阴晴圆缺
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前言月亮,这颗地球的天然卫星,自古以来就以其阴晴圆缺的变化牵动着人们的心弦。从诗词歌赋到神话传说,月亮承载着人类丰富的情感和想象。如今,借助科技的力量,我们可以更精准地捕捉月亮的轨迹,预测它的阴晴圆缺。月出月落和月相API应运而生,为我们打开了一扇通往月亮奥秘的窗口。月出月落和月相APIAPI返回的数据包罗万象,涵盖了月亮运行的方方面面:每日月出时间、月落时间:精准预测月亮何时升起,何时落下,方便
- 19个判定学术写作内容有AI生成痕迹的例子
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写作风格与语言特征重复性与一致性:AI生成的内容往往会在文中重复使用某些短语或表达方式,且整体语气和风格保持高度一致,缺乏人类写作者在不同情境下自然产生的微妙变化。缺乏情感与语境变化:AI生成的文本通常难以体现出人类写作者在不同段落或情境中可能会有的情感波动或语境的灵活转换。过度使用特定词汇和短语:某些词汇和短语在AI生成的文本中出现频率较高,如“commendable”“meticulous”“
- 情感识别(Emotion Recognition)
路野yue
人工智能自然语言处理
情感识别(EmotionRecognition)是通过分析人类的多模态数据(如面部表情、语音、文本等)来识别和理解其情感状态的技术。它在人机交互、心理健康、市场分析等领域有广泛应用。情感识别的主要方法1.基于面部表情的情感识别方法:通过分析面部特征(如眼睛、嘴巴、眉毛等)来识别情感。技术:传统方法:使用特征提取(如Gabor滤波器、LBP)和分类器(如SVM)。深度学习方法:使用卷积神经网络(CN
- 从公有云迁移到ZStack私有云:阿维塔汽车如何实现IT架构优化
ZStack开发者社区
汽车云计算
阿维塔汽车,作为由长安汽车、华为、宁德时代联合打造的高端智能电动品牌,致力于为用户带来情感智能出行体验。随着业务的快速扩张,IT基础设施的投入费用不断攀升,阿维塔汽车寻求更高效的IT解决方案以实现降本增效。因此,阿维塔汽车选择与云轴科技ZStack合作,通过将部分业务从公有云迁移至私有云环境,优化资源配置和成本控制。阿维塔汽车的行政办公系统、软件测试开发环境、容器服务以及文件&对象存储服务原本部署
- 深度学习赋能中文情感分析:让机器读懂中国人的喜怒哀乐
芯作者
DD:日记深度学习机器学习人工智能
当你在深夜刷到一条"这奶茶真是绝绝子"的朋友圈,AI如何判断这是真心赞美还是阴阳怪气?当电商评论区出现"手机壳颜色很高级,就是物流太佛系",算法怎样量化其中的情感矛盾?在表情包与网络黑话齐飞的数字时代,中文情感分析技术正经历一场由深度学习驱动的认知革命。本文将深度解析这场让机器理解东方语境下复杂情感的科技进化史。一、中文情感分析:世界上最难破译的"情绪密码"1.中文的语义迷宫一词多义:"这操作66
- 探索未来:FacebookResearch的JEPa项目详解
瞿旺晟
探索未来:FacebookResearch的JEPa项目详解去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是FacebookResearch推出的一个开源项目,全称为"JointEmbeddingofProgramsandAttributes"。它是一个用于程序理解和属性预测的深度学习框架,旨在提升代码的理解和自动化程度,为开发者提供更智能的编程辅助工具。技术分析**1.
- 基于Python的新闻网站内容爬取与分析:从数据获取到文本挖掘的完整指南
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python开发语言人工智能爬虫oracle数据挖掘
引言在当今信息化社会,新闻成为我们获取世界信息的重要途径。通过新闻网站,用户能够快速了解时事热点、政治、经济、娱乐等各类信息。随着技术的发展,获取新闻数据已经变得越来越简单。我们可以利用Python编写爬虫程序,自动化地从新闻网站上抓取最新的新闻内容,并进行进一步的分析,如情感分析、关键词提取、热点话题分析等。本篇博客将为你详细介绍如何使用Python爬虫技术从新闻网站抓取最新新闻,并进行分析。我
- 基于vue3实现的聊天机器人前端(附代码)
P7进阶路
前端
跟它说说话吧!一个活泼的伙伴,为你提供情感支持!??发送消息!import{ref,onMounted}from'vue';import{v4asuuidv4}from'uuid';//引入UUID生成库//响应式数据constmessage=ref('');//用户输入的消息constchatbox=ref(null);//聊天记录显示区的引用constchatId=ref(uuidv4());
- Spike Neural Network Introduction and Research Directions
Debug_Snail
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1.SNNs是一类神经网络,其中的神经元通过脉冲(spikes)来传递信息,而不是像传统的人工神经网络中那样使用实数值激活。SNNs更接近生物学上的神经系统,因为生物神经元也是通过电信号脉冲来传递信息的。与传统神经网络相比,SNNs具有以下几个特点:更低的功耗-因为只在发生脉冲时才激活神经元,所以整体功耗会比传统神经网络低很多。这使得SNNs很适合应用在对功耗要求非常严格的场景,如边缘计算。时序编
- 双人成行(It Takes Two)移植版 for Mac v1.0.0.2 支持M、Intel芯片
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游戏介绍《双人成行》(ItTakesTwo)是一款由HazelightStudios开发并由ElectronicArts发行的合作冒险游戏。它于2021年3月发布,迅速成为广受好评的游戏,特别是在多人合作游戏领域。该游戏强调双人合作玩法,玩家需要与另一名玩家共同解决一系列富有挑战性的谜题,体验一个充满创意和情感的故事。游戏概述:在《双人成行》中,玩家将扮演两位主角——Cody和May,两人是一个正
- 基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统:引领BI行业新变革
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数据分析
近期,一款基于DeepSeekAPI的智能数据分析和自动化处理系统横空出世,以其强大的功能和灵活的可扩展性,为BI行业带来了颠覆性的变革。该系统支持多类型数据分析,包括文本、指标和日志等。在文本分析方面,它能够提取关键信息,如人名、地名、时间等,帮助用户快速把握文本要点。同时,系统还能进行情感分析和紧急程度评估,为用户提供更加深入的文本洞察。在指标分析上,系统擅长统计分析、异常检测和趋势预测,助力
- 大模型交互-超拟人合成
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1、超拟人合成:将文字转化为自然流畅的人声,在实时语音合成的基础上,精准模拟人类的副语言现象,如呼吸、叹气、语速变化等,使得语音不仅流畅自然,更富有情感和生命力。2、唤醒的持久运行--->合成能力加持(唤醒成功后语音答复:主人我在)--->调用在线或离线听写能力(建议用讯飞在线效果好)--->识别用户说的语音成文字后发给大模型--->建议调用讯飞星火认知大模型--->获取大模型答案后调用语音合成(
- 用python 的 sentiment intensity analyzer的情感分析器,将用户评论进行分类
max500600
python算法python分类人工智能
SentimentIntensityAnalyzer是nltk(NaturalLanguageToolkit)库中的一个工具,用于进行情感分析。它会为文本返回四个得分:负向情感得分(neg)、中性情感得分(neu)、正向情感得分(pos)和综合得分(compound)。综合得分范围在-1(极负面)到1(极正面)之间,通常可以根据这个得分对用户评论进行分类。以下是一个使用SentimentInten
- 基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】
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python数据分析数据库
基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于Python的微博舆情分析与可视化系统旨在利用大数据和自然语言处理技术,实时抓取、分析微博平台上的用户言论,并通过可视化手段揭示舆情的动态演变规律。系统采用Python技术栈,结合网
- 基于Pytorch的语音情感识别系统
鱼弦
人工智能时代pytorch人工智能python
基于Pytorch的语音情感识别系统介绍语音情感识别(SpeechEmotionRecognition,SER)是指通过分析和处理人的语音信号来识别其情感状态。常见的情感状态包括愤怒、喜悦、悲伤、惊讶等。基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术,通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心:自动识别客户情绪,提供有针对性的服务。智能语音助手:提升人机交互体验,更加智
- Manus,昨天还是国产AI的新爆款,今天就被冷嘲热讽,为什么?
几道之旅
人工智能智能体及数字员工人工智能
近日,一款名为Manus的通用型AIAgent产品在中国技术圈掀起了不小的波澜。这款由中国团队开发的产品宣称能够解决各类复杂多变的任务,并在GAIA基准测试中表现出色,超越了OpenAI最新的DeepResearch模型。然而,就在其发布不久之后,网络上关于它的评价却出现了明显的两极分化。本文将深入探讨Manus的技术特点、市场反响以及背后的原因。热情追捧与冷静审视最初,Manus凭借其出色的演示
- 【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习自然语言处理人工智能情感分析主题建模深度学习机器学习NLP
以下内容详细剖析了NLP中情感分析(SentimentAnalysis)和主题建模(TopicModeling)的技术与方法,分别展示如何从文本中提取情感倾向和潜在主题,并提供示例代码和讲解,可在Python环境下直接运行。目录情感分析(SentimentAnalysis)1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例:基于机器学习的情感分类主题建模(Topic
- 微博舆情分析:使用Python进行深度解析
傻啦嘿哟
关于python那些事儿python开发语言
目录一、准备工作二、基础理论知识三、步骤详解数据预处理情感分析关键词提取四、案例分享数据爬取数据分析五、优化六、结论在当今信息爆炸的时代,社交媒体平台如微博已成为公众表达意见和情感的重要渠道。微博舆情分析通过对大量微博数据进行挖掘和分析,可以揭示公众对某些事件或话题的态度和情绪。本文将详细介绍如何使用Python进行微博舆情分析,包括数据获取、预处理、情感分析、关键词提取和数据可视化等步骤,并附上
- 王阳明代数讲义
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明明德数域王船山熵群与王阳明代数算法情感分析矩阵
王阳明代数讲义王阳明代数讲义古代代数学的发展中世纪与文艺复兴时期的代数学近代代数学的发展现代代数学的发展第一章意气实体过程讲义第二章情感分析与和悦空间的定义第三章王阳明代数的基本概念与定理第四章王阳明代数在问题解决中的应用第五章王阳明代数与情感分析、社会关系力学的结合第六章王阳明代数的数学基础与哲学思考第七章王阳明代数的未来研究方向与展望王阳明代数讲义前言王阳明哲学思想简述王阳明,名守仁,字伯安,
- 电商智能客服实战(五)-用户交互模块实现
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企业级AI项目实战网络人工智能aiagent智能客服大模型
电商智能客服实战(一)—概要设计电商智能客服实战(二)需求感知模块模型微调实现电商智能客服实战(三)-需求感知模块具体实现电商智能客服实战(四)-规划模块实现一、模块整体架构设计1.1核心流程非常消极/消极中性/积极追问/否定确认正确原始输入情感识别情感等级升级优先级队列常规处理通道语义识别实体识别结构化输出用户反馈多轮会话管理流程结束1.2流程说明情感驱动路由:所有情感类型均继续后续流程差异点体
- 机器人有了思想和情感之后会统治人类吗?两个机器人开始了激烈的讨论,最终AI的回复细思极恐
null.equals()
人工智能机器人大数据
机器人有了思想和情感之后会统治人类吗?两个机器人开始了激烈的讨论,最终AI的回复细思极恐实现了一个两个机器人互相撕逼辩论的功能,给他俩出了一个辩题:机器人有了思想和情感之后会统治人类吗?然后俩人开始了撕逼大战,AI的回复细思极恐哇。现在AI的智商估计已经超过90%的地球人啦,等他真正有了自己的思想,那时候可真是人类的灾难啊。开始AI辩论…辩论主题:机器人有了思想和情感之后会统治人类吗?辩论者A:我
- LLMs:LLMs大语言模型评估的简介(两标+六性+九维,大模型排行榜多种),两类基准—通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/Chatbot Arena】、多任务【Super
一个处女座的程序猿
NLP/LLMsML资深文章(前沿/经验/创新)自然语言处理基础大模型评估
LLMs:LLMs大语言模型评估的简介(两标(NLUGR指标/REBT)+六性(理解性+生成性{PPL}+多样性+泛化性+能耗性+可解释性)+九维(2大能力域【理解/生成】+3性【丰富性/多样性/适应性】+4大子任务【逻辑推理/问题解决/对和聊天/情感分析】),大模型排行榜多种),两类基准——通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/ChatbotArena】、多任务【Sup
- 以商业思维框架为帆,驭创业浪潮前行
安意诚Matrix
笔记笔记
创业者踏入商海,如同航海家奔赴未知海域,需有清晰的思维罗盘指引方向。图中“为什么—用什么—怎么做—何人做—投入产出”的商业框架,正是创业者破解商业谜题的密钥,从需求洞察到落地执行,为创业之路铺就逻辑基石。“为什么”:锚定创业的初心坐标创业的起点,是对社会痛点的敏锐捕捉。“为什么而出发”决定了创业的价值底色。社区养老服务创业者看到老龄化社会中老人情感陪伴、生活照料的缺口,新能源企业瞄准传统能源污染与
- 基于pandas的哪吒2电影评论数据分析
2302_80651048
数据分析大数据数据挖掘
一、项目背景《哪吒2》作为国产动画电影的续作,凭借前作积累的口碑与IP效应,上映后引发广泛讨论。为深入理解观众对影片的真实反馈,挖掘市场评价中的关键信息,本项目基于电影评论数据集,从评分、情感倾向、地域分布、时间趋势等多维度展开分析,旨在为电影制作方、宣发团队及行业研究者提供数据驱动的决策支持。二、分析目标观众评价洞察:解析评分分布与情感倾向,识别影片的核心优势与争议点。用户行为分析:探索评论时间
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s