- PCL 最小二乘拟合空间曲线
点云侠
点云进阶算法c++计算机视觉3d开发语言
目录一、曲线拟合1、算法原理2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、测试数据本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。博客长期更新,最近一次更新时间为:2024年7月14日。①代码在PCL1.14.1中运行;②完善代码;③新增标准测试数据一、曲线拟合1、算法原理 电力线三维重建指将提取得到的单根电力线进行精确矢量化。在理想情况下,
- llama_deploy
伊织code
#文档翻译llamallama_deployllamaindex
本文于240924翻译整理自:https://docs.llamaindex.ai/en/stable/module_guides/workflow/deployment/文章目录一、关于`llama_deploy`为什么使用`llama_deploy`?等等,`llama-agents`在哪里?二、入门1、安装2、高级部署3、部署核心系统4、部署工作流5、与部署交互6、部署嵌套工作流三、一个`l
- Bert学习笔记
缓释多巴胺。
大模型相关知识语言模型bert
一、Bert架构BERT使用了双向的TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务:随机屏蔽(masking)部分输入token,然后只预测那些被屏蔽的token。问题:预训练任务与微调任务不一致原因:在finetuning期间从未看到[MASK]token,预训练和finetunin
- K8s 端口转发实战指南(Practical Guide to k8s Port Forwarding)
Linux运维老纪
天涯海角k8s伴你同行kubernetes容器云原生运维开发分布式
K8s端口转发实战指南1.背景1.1Kubernetes网络隔离性挑战在Kubernetes集群中,所有资源都运行在私有网络空间(通常使用CNI插件构建overlay网络),这带来了以下调试难题:Pod使用动态IP地址(生命周期短暂)Service的ClusterIP仅在集群内部可达生产环境通常禁用NodePort等暴露方式1.2典型使用场景场景类型具体案例传统方案痛点本地开发调试访问未暴露的We
- MGT204 Corporate Finance
后端
MGT204CorporateFinance&PortfolioValuationIndividualassignmentWeighting-100%ofthemarksforthismoduleThisisanindividualassignmentof2,500wordsforguidancepurposes.Thehandindateis:Tuesday20thMay2025by4.00pm
- 【五.LangChain技术与应用】【31.LangChain ReAct Agent:反应式智能代理的实现】
再见孙悟空_
AI进阶之旅》langchainLangChain技术LangChain输出解析器人工智能langchain官方工具Agent案例2
一、ReActAgent是啥?为什么说它比「普通AI」聪明?想象一下,你让ChatGPT查快递物流,它可能直接编个假单号糊弄你。但换成ReActAgent,它会先推理(Reasoning)需要调用哪个接口,再行动(Action)查询真实数据——这就是ReAct的核心:让AI学会「动脑子」再动手。举个真实案例(参考官方代码改的):fromlangchain.agentsimportTool,init
- 人工智能开发趋势
光影少年
人工智能
人工智能开发趋势:未来技术的演进与创新引言人工智能(AI)正在以惊人的速度发展,并在各行各业中发挥越来越重要的作用。从自然语言处理到计算机视觉,从自动化决策到自主学习,AI的发展方向正变得更加智能化、自动化和人性化。本文将探讨当前AI开发的最新趋势,并展望未来的发展方向。1.生成式AI的崛起近年来,生成式AI(如ChatGPT、StableDiffusion、DALL·E)展现出强大的内容创作能力
- 电商智能客服实战(三)-需求感知模块具体实现
power-辰南
企业级AI项目实战人工智能NERNLU自然语言AIAGENT
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一、整体架构设计1.1模块定位需求感知模块作为智能客服系统的前端处理单元,负责对用户输入进行多维度解析,输出结构化语义理解结果,为下游决策引擎提供数据支撑。1.2核心流程图用户输入需求感知模块情感分析NLU意图识别NER实体识别参数提取规划模块AutoGPT生成步骤规则引擎匹配反馈集成工具模块订单查询API工单API知识
- Python入门实战:Python基础语法详解
AI智能涌现深度研究
Python入门实战大数据人工智能语言模型JavaPythonReact架构设计
1.背景介绍Python是一种高级的、通用的、解释型的编程语言,由GuidovanRossum于1991年创建。Python的设计目标是让代码更简洁、易读和易于维护。Python的语法结构简洁,易于学习和使用,因此成为了许多程序员的首选编程语言。Python的核心概念包括变量、数据类型、条件语句、循环、函数、类和模块等。在本文中,我们将详细介绍这些概念,并提供相应的代码实例和解释。2.核心概念与联
- 使用 Python 快速扫描局域网中活动的 IP
技术探索
pythontcp/ip开发语言
部分数据来源:ChatGPT本文仅用于信息安全的学习,请遵守相关法律法规,严禁用于非法途径。若观众因此作出任何危害网络安全的行为,后果自负,与本人无关。简介如果你需要在局域网中查找活动的IP地址,那么这个Python脚本可以帮助你快速地扫描整个局域网,并输出所有活动的IP地址,最后将它们存储到一个文件中,方便你查看。这个脚本基于Python语言,使用了os和threading模块,它能够快速扫描所
- FastGPT 引申:借鉴 FastGPT 基于MySQL + ES 实现知识库(含表结构以及核心代码)
窝窝和牛牛
FastGPTmysqlelasticsearch开源
文章目录FastGPT引申:借鉴FastGPT基于MySQL+ES实现知识库(含表结构以及核心代码)一、整体思路二、存储结构2.1MySQL表结构(1)knowledge_base_dataset(2)knowledge_base_data(3)knowledge_base_index(4)ai_kb_relation2.2ElasticsearchMapping结构(1)ES索引(2)字段说明三
- 免费的 AI 代码辅助工具-codeium
死磕代码程序媛
人工智能
不是标题党,是真免费几天之前GitHub发布了GitHubCopilotX,这是一款基于OpenAI的GPT-4模型开发的AI代码辅助工具。看介绍应该是和Microsoft365Copilot很像的产物,属于是特别为我们程序员准备的辅助工具。通过观看视频介绍,感觉好厉害。但是只有一个缺点,就是这个工具和GitHubCopilot一样,是收费的。现在GitHubCopilot的个人版是每月10美元,
- 【工具篇】【深度解析字节跳动AI编程工具Trae:中文开发者的新利器】
再见孙悟空_
【2025AI学习从零单排系列】【2025AI工具合集】AI编程Trae人工智能CursorAI开发AI代码AI插件
一、Trae工具基本信息1.1背景与定位Trae是字节跳动在2025年1月正式推出的AI集成开发环境(IDE),专为中文开发者深度定制,目标是解决现有工具(如Cursor、VSCode)对中文支持不足的问题。它基于大模型技术(如GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet),主打AI代码自动生成和智能开发辅助,被官方称为“从Copilot到Autopilot的进化”。1.2核心功能AI代码生成
- 目前市场上的人工智能大模型有哪些?
国货崛起
大模型人工智能人工智能
截至最后更新时间(2024年3月中旬),以下是国内外部分知名的人工智能大模型,按类别和用途大致分类如下:国外:自然语言处理(NLP)大模型:OpenAIGPT系列:GPT-3:迄今为止最为知名的自然语言处理大模型之一,具备强大的文本生成、理解和对话能力。GPT-4:后续版本,性能和参数量比GPT-3更高,各项指标均有所提升。Google的Transformer系列:BERT(Bidirection
- FastGPT 源码:混合检索调用链路
窝窝和牛牛
FastGPT人工智能开源
文章目录FastGPT源码:混合检索调用链路1.入口函数2.核心搜索函数3.RRF合并函数4.Rerank重排序函数5.完整流程FastGPT源码:混合检索调用链路主要调用链路如下:1.入口函数在dispatchDatasetSearch(packages/service/core/workflow/dispatch/dataset/search.ts):exportasyncfunctiondi
- 【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站
大模型入门学习
人工智能学习大模型入门llama大模型教程大模型学习大模型
随着人工智能技术的快速发展,AI大模型(如GPT-3、BERT等)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。对于希望深入学习AI大模型的开发者和研究者来说,找到合适的学习资源至关重要。本文将为大家推荐十大必备网站,帮助你更好地理解和应用AI大模型。1.CourseraCoursera是一个在线学习平台,提供各类AI和机器学习课程,包括斯坦福大学的机器学习课程和深度学习专项课程。通过视频讲解
- AI江湖风云:GPT-4.5与Grok-3的巅峰对决
广拓科技
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在科技飞速发展的今天,人工智能领域的竞争可谓是一场没有硝烟的战争。各大科技巨头和新兴企业纷纷投入大量资源,力求在这个充满无限可能的领域中抢占先机。就在前不久,AI界发生了一件大事,OpenAI的明星产品GPT-4.5竟然被马斯克旗下xAI公司的Grok-3反超,这个消息犹如一颗重磅炸弹,瞬间在科技圈掀起了惊涛骇浪。大家纷纷猜测,这背后究竟隐藏着怎样的故事?Grok-3究竟凭什么能够后来居上,实现对
- 图解MOE大模型的7个核心问题并探讨DeepSeekMoE的专家机制创新
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- 百万架构师第二十二课:源码分析:Spring 源码分析:Spring经典面试答疑|JavaGuide
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Spring面试解答上半节:面试中需要注意的细节动脑子,面试是一种交流面试的时候,要用心去感受当时面试场景了解自己,自己的长处、自己的短处(巧妙地扬长避短)了解1.公司的业务场景2.你是去面试什么岗位的?Java高级工程师实际工作经验是1年(如实填写)1、请描述SpringIOC的工作原理答:定位加载注册BeanFactoryBeanDefintion...1-3年1+ApplicationCon
- 【AI大模型应用开发】【LangChain系列】5. 实战LangChain的智能体Agents模块
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大家好,我是【同学小张】。持续学习,持续干货输出,关注我,跟我一起学AI大模型技能。在我前面的MetaGPT系列文章中,已经对智能体有了一个认知,重温一下:智能体=LLM+观察+思考+行动+记忆将大语言模型作为一个推理引擎。给定一个任务,智能体自动生成完成任务所需的步骤,执行相应动作(例如选择并调用工具),直到任务完成。更详细的智能体相关概念可看我前面的文章:【AI的未来-AIAgent系列】【M
- AIGC在影视、广告、游戏行业的协同创作报告
嘉图明
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AIGC在影视、广告、游戏行业的协同创作报告1.协作效能矩阵分析概述:生成式AI(AIGC)已经在影视、广告、游戏等创意行业的特定环节展现出协同增效作用。以下重点分析剧本生成和角色原画两个环节的人机协同效能,包括时间、质量和成本优化情况,并评估相关AI工具(ChatGPT、Runway、Midjourney、StableDiffusion)的应用案例。1.1剧本生成的AI协同效能时间优化:相较传
- #[特殊字符] 我靠这插件周肝5个项目!2024最强AI编程神器CodeGeeX实战(附保姆级教程+私藏资源)
donk66zzz
chatgpt人工智能c++javapythonAI编程开发语言
**写在前面**:最近用这个国产插件彻底上头了!不仅比Copilot省$10/月,还专门优化中文注释❗实测1天写完爬虫+数据清洗+自动化报告(附完整代码)。文末送《30个ChatGPT高效咒语模板》和《VSCode终极配置包》!---##一、为什么我弃用Copilot投奔CodeGeeX?###1.1真实项目耗时对比(Python数据清洗场景)||传统编码|Copilot|CodeGeeX||--
- 大语言模型中的 Token:它们是什么,如何工作?
运维小子
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引言如果你使用过ChatGPT这样的AI工具,你可能会好奇:它是如何理解并生成文字的?大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)并不是直接处理整个句子或文章,而是拆分成一个个Token(标记)来进行计算。那么,什么是Token?它们在大语言模型中起到什么作用?这篇文章将用通俗易懂的语言帮你解开这些谜团。1.什么是Token?在大语言模型的世界里,Token(标记)是文本的最小单位,
- DeepSeek vs Grok vs ChatGPT:大模型三强争霸,谁将引领AI未来?
带上一无所知的我
chatgpt人工智能DeepSeek
DeepSeekvs.Grokvs.ChatGPT:大模型三强争霸,谁将引领AI未来?在人工智能领域,生成式模型的竞争已进入白热化阶段。DeepSeek、Grok和ChatGPT作为三大代表性工具,凭借独特的技术路径和应用优势,正在重塑行业格局。本文将从技术架构、核心功能、应用场景、性能成本等多维度展开深度对比,揭示其背后的竞争逻辑与未来趋势。一、技术架构:从知识图谱到通用智能的演进1.DeepS
- AI语言模型的技术之争:DeepSeek与ChatGPT的架构与训练揭秘
m0_74825466
面试学习路线阿里巴巴chatgpt人工智能语言模型
-CSDN博客目录第一章:DeepSeek与ChatGPT的基础概述1.1DeepSeek简介1.2ChatGPT简介第二章:模型架构对比2.1Transformer架构:核心相似性2.2模型规模与参数第三章:训练方法与技术3.1预训练与微调:基础训练方法3.2强化学习与奖励建模3.3知识蒸馏与量化技术第四章:训练数据与应用4.1训练数据集:数据源的差异4.2特定领域任务:应用场景的差异第五章:代
- 一头大象难倒ChatGPT,Grok 3完美通关
量子位
关注前沿科技量子位ChatGPT新Bug引热议:无法画出“有0头大象的房间”。要么会出现真实画风的大象,要么会出现玩具象,很多网友重复了很多次都是通用的结果。假如后续追问“那图里右边灰色的东西是什么?”,ChatGPT也能意识到自己的错误。但……重新生成的图中还是出现了大象,这次是图标的形式。那么这是不是AI的通病呢?并非如此。确实很多早期未升级过的AI文生图产品都像ChatGPT一样有这个毛病,
- COMM1170 Organisational Resources
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人工智能机器学习
ASSESSMENTGUIDECOMM1170OrganisationalResourcesTerm2,20242AssessmentSummaryAssessmentTaskWeightingDueDate*LearningOutcomesAssessment1:ReflectiveLearningPortfolio1Acollectionofartefactsandreflectivecomm
- 大模型(LLM)的若干科普之问(七):如何隔离LLM微调结果?
人工干智能
大模型编程Python的高级知识LLM
一、微调大模型LLM的微调是指在预训练好的大型语言模型基础上,通过特定任务的数据进行进一步训练,以提升模型在该任务上的性能。以下是微调的关键点:预训练模型:大模型LLM(如GPT、BERT等)通过大量通用文本进行预训练,学习语言的基本结构和知识。微调目的:使模型适应特定任务或领域,如文本分类、机器翻译、问答系统等。微调过程:数据准备:收集与任务相关的标注数据。模型调整:在预训练模型上继续训练,通常
- 自然语言模型(NLP)介绍
Liudef06
StableDiffusion自然语言处理人工智能
一、自然语言模型概述自然语言模型(NLP)通过模拟人类语言理解和生成能力,已成为人工智能领域的核心技术。近年来,以DeepSeek、GPT-4、Claude等为代表的模型在技术突破和应用场景上展现出显著优势。例如,DeepSeek通过强化学习提升推理能力,其混合专家架构(MoE)显著优化了计算效率。二、核心技术解析1.DeepSeek模型架构混合专家模型(MoE):DeepSeek-V3采用Mo
- 【2025小白版】计算复试/保研机试模板(个人总结非GPT生成)附代码
数维学长986
计算机复试复试计算机计算机机试机试复试机试
一、编程语言选择很多高校在机试中对编程语言都有明确规定,像复旦大学计算机学院就说明可选择C、C++或Java语言答题,还支持C11(gcc5.4),C++14(g++5.4),Java(openjdk1.8)等编译环境。这里强烈建议大家使用C/C++,因为几乎所有高校都支持,通用性超强。二、准备好模板是至关重要的一般来说,机试都可以带书和纸质资料进入考场。所以提前把那些函数的用法和算法的模板准备好
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
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