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charieli-fh
人工智能大模型
1.引言:AI编码工具的崛起在软件开发的快节奏世界中,人工智能(AI)工具正迅速从辅助角色转变为不可或缺的伙伴。它们不再仅仅是提供代码补全,而是能够理解复杂上下文、执行多步骤任务,甚至自动化整个工作流的智能代理。这种转变正在重塑开发者的日常工作,提高生产力,并加速创新。在众多涌现的AI编码工具中,Google的GeminiCLI和Anthropic的ClaudeCode脱颖而出,各自代表了AI辅助
- 微调 || RAG,项目落地怎么选?LLM应用选型指南,适用场景全解析
认知超载
AI人工智能
基本定义微调:是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中,模型基于新数据集修改权重和参数,学习特定于任务的模式,同时保留来自最初预训练模型的知识。RAG:即检索增强生成,是将检索大量外部知识的过程与文本生成结合在一起的一种方法。它会从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息,将这些信息作为上下文提供给大语言模型,辅助其生成回答。微调适用场景1.特定领域
- MySQL(114)如何进行数据库负载均衡?
辞暮尔尔-烟火年年
MySQL数据库mysql负载均衡
为了进行数据库负载均衡,我们可以使用SpringBoot和MySQL,并结合AbstractRoutingDataSource来实现数据源的动态切换。下面的实现包括配置多数据源、定义数据源上下文和实现负载均衡策略(如轮询和随机)。项目依赖首先在pom.xml中添加必要的依赖:org.springframework.bootspring-boot-starter-data-jpamysqlmysql
- 【V5.0 - 视觉篇】AI的“火眼金睛”:用OpenCV量化“第一眼缘”,并用SHAP验证它的“审美”
爱分享的飘哥
AI人工智能opencv计算机视觉
系列回顾:在上一篇《给AI装上“写轮眼”:用SHAP看穿模型决策的每一个细节》中,我们成功地为AI装上了“透视眼镜”,看穿了它基于数字决策的内心世界。但一个巨大的问题暴露了:它的世界里,还只有数字。它能理解“时长60秒”,却无法感受画面的震撼。它是一个强大的“盲人数学家”。计算机视觉我们没有必要为每个视频进行切帧,可以针对开头的视频或者中间关键点视频进行切帧,让计算机识别。承上启下:“现在,我们来
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编程与数学第02阶段青少年编程应用软件编程与数学BIM建筑信息建模
青少年编程与数学02-022专业应用软件简介09建筑信息建模(BIM)软件(国外)一、什么是建筑信息建模(BIM)软件二、建筑信息建模(BIM)软件的核心功能(一)三维建模与可视化1.精确建模2.可视化与漫游3.渲染与动画(二)信息集成与管理1.参数化设计2.数据关联3.信息查询与管理(三)协同设计与工作流管理1.多专业协同2.工作流管理3.冲突检测(四)分析与模拟1.结构分析2.能耗分析3.日照
- 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
Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质:共享上下文的比较对捆绑(1)为什么同一prompt的比较对必须捆绑?(2)InstructGPT的优化方案二、输入输出与损失函数的具体构造(1)输入输出示例(2)人工标注数据的处理(3)损失函数的计算过程(4)反向传播的核心逻辑三、为什么不需要人工标注分值?(1)排序数据的天然属性(2)避
- (论文总结)思维链激发LLM推理能力
靈镌sama
论文解读人工智能
研究背景&动机背景:扩大模型规模已被证实具有提升模型性能和模型效率的功效,但是LLM对于完成推理、算术任务仍有较大不足。动机:从之前的应用和研究中得知,可以用生成自然语言解释、使用神经符号等形式语言的方法来提高大模型的算术推理能力,当时采用了从头预训练和微调模型的方法,耗费的成本较多;而且大模型具有根据少量文本提示进行上下文少样本学习的能力,使用少量输入输出示例即可提高LLM的推理性能,而不必对单
- 拦截器和过滤器的区别
MaxBruce
工作专栏拦截器过滤器
拦截器和过滤器的区别①拦截器是基于java的反射机制的,而过滤器是基于函数回调。②拦截器不依赖与servlet容器,过滤器依赖与servlet容器。③拦截器只能对action请求起作用,而过滤器则可以对几乎所有的请求起作用。④拦截器可以访问action上下文、值栈里的对象,而过滤器不能访问。⑤在action的生命周期中,拦截器可以多次被调用,而过滤器只能在容器初始化时被调用一次。⑥拦截器可以获取I
- [AI笔记]-Word2Vec面试考点
Micheal超
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✅一、基础认知类什么是Word2Vec?它的基本思想是什么?关键词:将词语转换为向量表示;捕捉语义关系;基于上下文预测Word2Vec与One-hot编码的区别?关键词:维度灾难(维度过高,存储空间大)、高稀疏性、语义表达能力(没有距离概念,无法计算相似度)、内积关系Word2Vec的两种模型是什么?它们有何区别?答案:Word2Vec的重要假设:文本中离得越近的词语相似度越高。主要有:CBOW(
- [AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder
Micheal超
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一、概述架构描述特点案例Encoder-Only仅包含编码器部分这类模型主要专注输入数据中提取特征或上下文信息,通常不需要生成新内容、只需要理解输入的任务,如:分类(文本分类、情感分析等)、信息抽取、序列标注等。在这种架构中,所有的注意力机制和网络层都集中在编码输入数据上,其输出通常是关于输入的复杂语义表示。谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4Decoder-Only也被称为
- 设计模式之上下文对象设计模式
Code Monkey’s Lab
设计模式设计模式
目录一、模式介绍二、架构设计三、Demo示例四、总结一、模式介绍上下文对象(ContextObject)模式最早由《CoreJ2EEPatterns》第二版提出,其核心目标是在多层或多组件间共享与当前作用域(如一次请求、一次会话、一次业务流程)相关的所有状态和服务,消除各组件对底层环境细节(如协议、线程、本地存储等)的直接依赖,从而提高系统的可复用性、可维护性和可测试性。ContextObject
- 提示技术系列——主动提示
AIGC包拥它
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什么是提示技术?提示技术是实现提示工程目标的具体技术手段,是提示工程中的“工具库”。什么又是提示工程?提示工程是指通过设计、优化和迭代输入到大语言模型(LLM)的提示(Prompt),系统性提升模型输出质量(如相关性、准确性、可控性)的实践领域。它是一个覆盖全流程的方法论,包括:明确目标任务(如生成教学内容、问答、翻译);设计提示结构(如指令、上下文、示例);选择模型与参数(如温度、top_p);
- 【iSAQB软件架构】C4模型
C4模型是一种分层架构可视化框架,由SimonBrown提出,用于清晰描述软件系统的静态结构。它通过四级抽象层逐步展开细节,有效平衡全面性与可读性,已成为现代软件架构文档的核心工具。以下是其核心分层及实践指南:C4模型四层结构详解1.系统上下文图(SystemContext)目标:界定系统边界,明确外部依赖元素:✅核心系统(1个)✅用户角色(如Customer,Admin)✅外部系统(支付网关、身
- 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
AI大模型语言模型人工智能机器学习
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
- js代码08
翻滚吧键盘
vuejavascript开发语言ecmascript
题目好的,我们正式进入JavaScript的另一个深水区,这也是面向对象编程的基石:this关键字。this是JavaScript中最强大、最灵活,也最容易引起困惑的概念之一。但别担心,它的行为遵循一套清晰的规则。一旦你理解了这些规则,就能完全驾驭它。练习08:this的指向-解开JS中最微妙的谜题核心法则:在学习this之前,请先记住这条黄金法则:this的值取决于函数被调用时的“执行上下文”(
- Python爬虫(57)Python数据可视化全攻略:Matplotlib从入门到三维动态图表(8000字实战教程)
一个天蝎座白勺程序猿
Python爬虫入门到高阶实战python爬虫信息可视化
目录背景与需求分析第一章:Matplotlib基础与核心工作流1.1环境配置与基础架构1.2基础图表类型实战1.2.1折线图进阶1.2.2分组柱状图第二章:高阶可视化技术2.1子图矩阵与多面板布局2.2动态可视化与动画第三章:行业案例实战案例1:电商用户行为分析案例2:医疗影像数据可视化第四章:可视化美学与工程优化4.1配色方案实战4.2百万级数据渲染优化第五章:交互式扩展方案5.1Matplot
- 工业缺陷检测深度学习方法综述
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深度学习人工智能
其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常:点异常、上下文异常和集群异常。点异常:又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
- 英语学习杂记
奋斗的阿狸_1986
技术外的读书笔记英语学习
这文章就没有什么逻辑了,仅仅是我觉得比较好的方法,应该时刻提醒我划重点的知识而已。1.有效的单词记忆法:上来先用艾宾浩斯记忆方法死记硬背一遍单词。在这一过程中,你会发现有些单词成为了你记忆中的盲点,就是记不下来,那么可以运用词根词缀联想记忆法辅助你记住这些单词,同时,在后面做阅读理解的时候,应该结合上下文在阅读中记单词,把前面死记硬背的单词用活起来,同时在阅读时候遇到一些不认识的单词的时候,可以运
- C#WPF的Style 中触发器Trigger详解
未来无限
C#WPF程序设计wpf模板styleTriggerC#触发器
本文详解C#WPF的Style中触发器Trigger目录触发器概念基本Trigger多条件触发器MultiTrigger数据触发器DataTrigger多数据条件触发的MultiDataTrigger事件触发器EventTrigger触发器概念即当某些条件满足时会触发一个行为(比如某些值的变化或动画的发生等)。触发器比较像事件。事件一般是由用户操作触发的,而触发器除了有事件触发型的EventTri
- 动态脱敏引擎设计:基于上下文感知的字段级权限控制模型
在数据流通日益频繁的数字化时代,敏感数据泄露风险持续攀升。传统脱敏技术多采用静态规则,难以适应复杂多变的业务场景,导致数据保护与业务需求间矛盾突出。动态脱敏引擎基于上下文感知的字段级权限控制模型,通过实时分析数据访问场景,实现对敏感字段的精细化权限管理与动态脱敏处理,为数据安全流通提供有效保障。一、核心痛点与需求分析1.1传统脱敏技术的局限性静态脱敏规则难以应对动态业务需求,存在过度脱敏影响数据可
- 浙大IInftyThink(无限深度推理引擎)原理解析及应用场景
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大模型InftyThink
InftyThink(无限深度推理引擎)是由浙江大学与北京大学联合研发的大模型推理范式创新,通过“分段思考+中间总结”机制突破传统模型的上下文与计算瓶颈。以下从技术原理、核心优势到应用场景进行系统分析:⚙️一、技术原理:分步迭代与动态内存管理1.分段推理与中间总结(迭代式推理)流程拆解:将长推理任务(如数学证明)分解为多个短片段(默认≤4Ktokens),每段生成有限长度的推理内容和精炼总结。信息
- WPF中依赖属性和附加属性
zzyzxb
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依赖属性(DependencyProperty)依赖属性是WPF中的一种特殊属性,它的实现依赖于DependencyObject类提供的基础设施。与普通的.NET属性不同,依赖属性的值可以通过多种方式确定,包括继承、样式、数据绑定和动画等。主要特点:值的多重来源:依赖属性的值可以来自于多种优先级不同的源,如本地值、样式、模板等。内存效率:依赖属性只有在值被显式设置时才会占用内存空间,否则使用元数据
- DDD 分层架构实战指南:从项目结构到落地挑战
一、项目结构详解(以电商订单系统为例)src/main/java├──com.example│├──common#通用工具类、基础异常、常量│├──order#订单限界上下文(模块示例)││├──interfaces#用户接口层│││├──controller#HTTP/RESTAPI│││├──rpc#Dubbo/gRPC接口│││└──consumer#消息队列消费者(如Kafka监听)││├
- 【LLaMA 3实战:检索增强】13、LLaMA 3+RAG精准问答系统优化全指南:从检索增强到可信度提升实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3对话能力全解析LLaMA3AI大模型LLaMa3实战程序员的AI开发第一课AI入门
一、RAG赋能LLaMA问答系统的核心价值与瓶颈突破(一)准确性提升的三大核心挑战问题类型典型表现传统方案局限RAG+LLaMA3解决方案知识滞后型错误回答包含过时技术细节依赖模型预训练更新动态检索最新文档库上下文误解曲解问题意图或检索内容固定分块导致语义断裂语义感知分块+动态查询扩展事实幻觉虚构不存在的概念或数据缺乏外部事实校验溯源标注+多模型交叉验证(二)RAG与LLaMA3的协同优势动态知识
- 如何用DeepSeek做动画和视频
诸葛务农
后端深度学习
1、DeepSeek本身不能生成视频需要结合其他AI工具如RunwayML、Pika、Labs、Sora(如果可用),或者传统软件如Blender、AdobeAfterEffects等。可以使用DeepSeek生成脚本、分镜描述或代码片段,用于其他工具的动画制作。还要注意使用友好型的AI工具,如使用Canva制作简单动画,或使用文本生成视频的工具如Synthesia。可能更适合没有专业背景的用户。
- vue+three.js 加载fbx动画模型
资深前端之路
threeJsjavascriptvue.js前端
嗨,我是小路。今天主要和大家分享的主题是“vue+three.js加载fbx动画模型”。在现代网页开发中,3D图形和动画的应用越来越广泛,从产品展示、虚拟展厅到游戏、教育等领域,三维技术正在不断刷新用户体验。而作为前端开发者,如何将高性能的3D动画无缝集成到Vue项目中?今天从网上找了一个fbx动画模型,然后将其加载出来,并让模型动起来。项目示意图1.FBXLoader加载器定义:主要用来加载fb
- Ollama增加上下文大小
添财小哥
大语言模型相关人工智能
1、编辑Modelfilefromqwen2.5:32b-instruct-q4_K_Mparametertemperature0.1PARAMETERtop_p0.8PARAMETERrepeat_penalty1.1PARAMETERtop_k20PARAMETERnum_ctx131072这里可能会报错:Error:commandmustbeoneof"from","license","te
- AI编程工具深度对比:腾讯云代码助手CodeBuddy、Cursor与通义灵码
scuter_yu
AI编程云计算
腾讯云代码助手CodeBuddy智能代码补全:基于上下文和编辑行为预测代码,支持行内补全、函数块生成及注释转代码,覆盖200+编程语言和框架,可减少70%以上的键盘输入。Craft智能体:支持自然语言驱动的多文件协同开发,能自动拆解任务并生成关联页面代码,还支持从用户需求转到研发需求,最后拆分成迭代执行。代码评审与优化:从代码规范性、性能优化、安全漏洞等多个维度对代码进行全面审查,生成详细报告并提
- HarmonyOS应用开发进阶:ArkTS高效开发模式与工程实践
一键难忘
harmonyosHarmonyOS应用开发者
文章目录HarmonyOS应用开发进阶:ArkTS高效开发模式与工程实践一、高级组件开发模式1.1自定义组合式组件二、网络通信与数据缓存2.1智能请求管理三、动态交互与动画引擎3.1手势驱动动画四、模块化工程架构4.1分层架构设计4.2动态模块加载五、多设备适配策略5.1响应式布局系统六、性能监测与优化6.1渲染性能分析七、测试与质量保障7.1自动化测试框架八、持续集成与部署8.1自动化构建流程结
- UI前端与大数据的深度融合:打造智慧应用的新生态
前端开发与ui设计的老司机
ui前端大数据
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!在数字化转型的浪潮中,UI前端与大数据正逐渐成为推动智慧应用发展的核心力量。UI前端作为用户与应用程序交互的直接界面,负责提供直观、便捷且吸引人的用户体验;而大数据则凭借其强大的数据收集、分析和预测能力,为应用程序
- 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