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程序员大数据面试学习
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友,可以戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!Lambda架构总共由三层系统组成:批处理层(Batc
- 人工智能学习
星月IWJ
人工智能机器学习深度学习神经网络目标检测人工智能
//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5//-----数学基础&&数字图像-----//向量大小/方向矢量(有大小和方向)标量(只有大小没有方向(长度))单位向量线性变换(矩阵运算)T(v+w)=T(v)+T(w)T(cv)=cT
- 仿京东放大镜效果
-Camellia007-
javascript学习javascripthtml前端
题目:仿京东放大镜效果基础知识:获取鼠标在盒子内的坐标分析:整个案例可以分为三个功能模块鼠标经过小图片盒子,黄色的遮挡层和大图片盒子显示,离开隐藏2个盒子功能黄色的遮挡层跟随鼠标功能移动黄色遮挡层,大图片跟随移动功能效果:代码如下:window.addEventListener('load',function(){varpreview_img=document.querySelector('.pr
- 【基于KG的大模型对话系统(fastapi)完整可上手】
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pythonfastapikg
以下是一个使用FastAPI搭建的基于知识图谱的大模型对话系统的示例代码。该系统包括:FastAPI服务器:提供RESTfulAPI。知识图谱:使用Neo4j作为存储和查询引擎。大模型:利用OpenAIGPT进行自然语言处理。查询解析:将用户输入解析为知识图谱查询,并结合LLM生成回答。主要功能:解析用户输入:检查用户输入是否包含知识图谱查询内容。执行Cypher查询:如果用户问题涉及知识图谱,向
- 【xinference部署大模型超详细教程 gemma-it为例子】
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xinferencellmopenaiAPI
inference文档地址你的点赞和收藏是我持续分享优质内容的动力哦~加速source/etc/network_turbo#仅限autodl平台pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.pku.edu.cn/pypi/web/simple第一步安装xinference和vLLM:vLLM是一个支持高并发的高性能大模型推理引擎。当满足以下条件时,Xinf
- flutter Image.network()网络图片加载失败,404错误的异常处理和解决方法初探
jp192021
flutterdebugflutter
今天碰到一个让人异常头疼的错误:在使用Image.network()的时候,有个图片网址404了,flutter真机调试一直卡死,绝对是一个大BUG。网上找了各种方法:一:Imageimage=Image(image:newCachedNetworkImageProvider(''));Imageimage=Image.network('');finalImageStreamstream=imag
- 8.3 GPTQ量化技术:4倍压缩大模型显存,精度零损失!
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力语言模型人工智能gpt
GPTQ量化技术:4倍压缩大模型显存,精度零损失!8.2GPTQ:专为GPT设计的模型量化算法一、模型量化技术背景在讨论GPTQ之前,我们需要先理解大模型部署面临的显存困境。以LLaMA-7B模型为例:FP32精度显存占用:28GBFP16精度显存占用:14GBINT8量化后显存占用:7GBINT4量化后显存占用:3.5GB
- 多模态大模型:技术原理与实战 模型压缩实战
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
多模态大模型:技术原理与实战模型压缩实战作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:多模态大模型,技术原理,模型压缩,实战,TensorFlow,PyTorch,模型压缩方法,应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛。然而,多模态大模型通常具有庞大
- 主流加解密算法全景解析:对称、非对称与哈希算法详解
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主流加解密算法通常分为以下三大类,每类都有其独特的特点和应用场景,下面我们详细介绍这三类算法的原理、优势、缺陷以及典型应用场景:1.对称加密算法原理对称加密算法是指加密和解密都使用同一个密钥。发送方和接收方事先共享一个秘密密钥,利用这个密钥将明文转换为密文,加密后的数据只有用相同的密钥才能解密恢复原文。其基本过程通常包括:明文分块(如果是分组加密算法);对每个数据块进行一系列变换(如置换、替换、异
- 使用Anthropic的总结模板实现长文档摘要
qahaj
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本文我们将介绍如何使用Anthropic的claude-3-sonnet-20240229模板来总结长文档,该模型利用了100k的token上下文窗口,能够总结超过100页的文档。1.技术背景介绍在现代信息处理过程中,长文档的自动摘要是一项充满挑战且重要的任务。Anthropic公司推出了claude-3-sonnet-20240229,它能够通过一个大的上下文窗口,提供精确的文档摘要,适用于处理
- 初识LangChain的快速入门指南
109702008
人工智能langchain人工智能学习
文心一言初识LangChain的快速入门指南可以归纳如下:一、背景介绍LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它简化了LLM(大型语言模型)应用程序生命周期的各个阶段,包括开发、生产化和部署。LangChain通过其六大组件和多个开源库,为用户提供了一个强大而灵活的系统,以支持各种复杂的语言模型应用。二、LangChain的六大组件模型(Models):包含各大语言模型的L
- FPGA行业三大岗位详细介绍,0基础入门必读
博览鸿蒙
FPGAfpga开发
很多人想要转行FPGA,但不知道该如何选择岗位,也不了解这些岗位的具体工作内容以及需要哪些技能?选择合适的岗位对职业发展至关重要,尤其是在FPGA行业,选择时需要根据自己的条件和兴趣来定位岗位。前端设计工程师读文档,写文档:数字前端设计工程师需要阅读大量的协议文档,如PCIe、Ethernet、USB等,文档内容涉及到硬件协议、设计需求等。工作中,文档的编写和理解是非常重要的,比如Function
- 5G基本概念
私语茶馆
通信系统5G
作者:私语茶馆1.5G应用场景概述1.1.5G应用场景ITU域2015年定义了三大应用场景:eMBB(增强型移动宽带)、uRLLC(低时延高可靠通信)、mMTC(海量物联网通信);emBB:EnhancedMobileBroadband,移动互联网应用,是4GMBB(移动宽带)的升级,主要侧重于网络速率、带宽容量、频谱效率等指标uRLLC:ultra-ReliableLowLatencyCommu
- 考研复习之记忆方法
herosunly
考名校研究生经验分享考研
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- OPPO机器学习算法岗(AI智能体)内推
飞300
人工智能业界资讯
专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用,研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现、评估与优化,并参与构建产品原型;2、设计微调方案、适配算法和调优工程方案,结合智能体应用,实现最佳效果与性能;3、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术,并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。推荐码:X3448036
- MPPT与PWM充电原理及区别详解
皖山文武
智能制造机电一体化技术机电一体化
MPPT(最大功率点跟踪)和PWM(脉宽调制)是太阳能充电控制器中常用的两种技术,它们在原理、效率和适用场景上有显著区别。以下是两者的详细对比:1.工作原理PWM(脉宽调制)核心机制:通过快速开关(MOSFET等)调节太阳能板与电池之间的连接,使太阳能板电压被强制拉低至电池电压水平。充电过程:初期以大电流快速充电(电池电压较低)。当电池接近充满时,通过调节脉冲宽度(占空比)减少电流,防止过充。电压
- Deepseek结合AnythingLLM搭建个人本地智能知识库
曲幽
AI计算机deepseekai大模型ollamaanythingllm本地知识库
之前通过Ollama搭建了本地Deepseek大模型对话机制,但知识点仅限于Deepseek内部的数据,且目前数据截止时间为2024年7月,如果我们询问一些专业性比较强的内容,则Deepseek也显得无能为力,这就需要再给这个大脑外接一些文档数据了,通过AnythingLLM来Embedding外部文档。更多内容,可关注公众号“一名程序媛”,我们一起从0-1学编程1下载安装AnythingLLM有
- 【花雕动手做】基于ESP32S3和通义千问大模型AI语音聊天机器人
驴友花雕
人工智能机器人嵌入式硬件单片机c++基于ESP32S3通义千问AI语音聊天机器人
开源项目1、核心功能:该项目利用ESP32S3开发板,结合通义千问大模型,实现了一个AI语音聊天机器人。用户可以通过语音与机器人进行交互,机器人能够理解用户的语音指令并给出相应的语音回答。2、技术架构:(1)语音识别:使用语音转文字大模型,将用户的语音输入转换为文本信息。(2)文本理解:将转换后的文本发送到通义千问大模型进行处理,模型会根据文本内容生成相应的回答。(3)语音合成:将模型生成的文本答
- 绿色算力网络构建与智能调度实践
智能计算研究中心
其他
内容概要绿色算力网络的构建需以能效优化为核心,通过智能调度系统实现算力资源的高效整合与动态分配。当前架构设计包含三大核心模块:异构计算集群(涵盖GPU、FPGA及量子计算单元)、跨区域网络互联协议(适配东数西算的传输需求)以及能耗监测平台(基于实时数据建模的碳足迹追踪)。下表示例展示了典型算力节点的关键参数对比:节点类型计算密度(TFLOPS/m²)功耗比(TOPS/W)延迟控制(ms)量子计算集
- RTX4070Ti巅峰性能与温控揭秘
智能计算研究中心
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内容概要作为NVIDIAAdaLovelace架构的旗舰产品之一,RTX4070Ti通过全新的流式多处理器与第三代RTCore实现了运算效能的跃升。本文将从核心架构创新、实机性能表现及散热技术突破三大维度展开分析:首先解析DLSS3帧生成技术对4K分辨率下光线追踪游戏帧率的提升效果,通过《赛博朋克2077》《瘟疫传说:安魂曲》等主流3A大作的实测数据验证其动态表现;其次拆解三槽厚度散热模组的设计逻
- PythonWeb——Django框架
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Python基础数据库Pythondjango
框架介绍1.什么是框架?框架就是程序的骨架,主体结构,也是个半成品。2.框架的优缺点可重用、成熟,稳健、易扩展、易维护3.Python中常见的框架大包大揽Django被官方称之为完美主义者的Web框架。力求精简web.py和Tornado新生代微框架Flask和Bottle4.Web框架中的一些概念MVC(模型-视图-控制器)和MVT(模型-视图-模板)Django框架介绍Django是一个高级的
- DeepSeek大语言模型下几个常用术语
曲幽
AI计算机语言模型人工智能自然语言处理deepseekollamaai
昨天刷B站看到复旦赵斌老师说的一句话“科幻电影里在人脑中植入芯片或许在当下无法实现,但当下可以借助AI人工智能实现人类第二脑”(大概是这个意思)更多内容,可关注公众号“一名程序媛”,我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理LLM大语言模型HuggingFace一个提供了丰富的预训练模型和工具库的平台网站Ollama开源的本地大语言模型运行框架,用来在本地部署调用大语言模型,如D
- Java快排算法详解
大梦谁先觉i
数据结构与算法算法java排序算法
快排算法底层基本思想:先取出数列中的第一个数作为基准数。将数列中比基准数大的数全部放在他的右边,比基准数小的数全部放在它的左边。然后在对左右两部分重复第二步,直到各个区间只有一个数。具体Java代码实现publicclassQuickSort{publicstaticvoidsort(int[]array,intlow,inthigh){if(low=benchmark){high--;}//比基
- 一张表多少记录,会成为大表?如何计算
18你磊哥
mysql数据库mysql
首先,“大表”的定义并不是绝对的。不同的数据库系统、不同的硬件配置、不同的查询模式,对“大”的定义可能都不一样。比如,对于MySQL来说,百万级别的记录可能已经算大表,而对于一些分布式数据库,可能处理十亿级别的数据才算挑战。接下来,用户可能想知道如何判断自己的表是否过大,以及如何计算这个阈值。这时候,我需要考虑几个方面:数据量、性能指标、存储引擎的特性、索引情况、查询复杂度等。数据量方面,表的记录
- 大模型全军覆没,中科院自动化所推出多图数学推理新基准 | CVPR 2025
量子位
关注前沿科技量子位挑战多图数学推理新基准,大模型直接全军覆没?!事情是这样的。近日,中国科学院自动化研究所推出多图数学推理全新基准MV-MATH(该工作已被CVPR2025录用),这是一个精心策划的多图数学推理数据集,旨在全面评估MLLM(多模态大语言模型)在多视觉场景中的数学推理能力。结果评估下来发现,GPT-4o仅得分32.1,类o1模型QvQ得分29.3,所有模型均不及格。具体咋回事,下面接
- 项目风险分析报告怎么写
项目风险评估
厘清项目背景、识别关键风险源、评估发生概率与影响、制定对应应对方案,是写好项目风险分析报告的四大核心步骤。看似简单的条目,却在实际操作中蕴含着深厚的方法论与经验积累。我个人特别强调“识别关键风险源”,因为若定位不准、范围过宽或过窄,都可能导致资源浪费或风险漏判。掌握准确的风险范围能帮助我们在后续的评估和应对阶段精准发力,避免将过多精力投入到不具备实际威胁的环节中。“识别关键风险源”的实质是通过系统
- LLM大语言模型项目知识点总结——Gunicorn、Flask和Docker
NLP的小Y
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一、Flask框架1.1Blueprint流程:创建蓝图对象;在蓝图上定义路由和视图函数;在应用程序对象上注册蓝图(url_prefix参数指定蓝图的URL前缀)1.2CORS(app)Cross-OriginResourceSharing处理跨域的需求
[email protected]_request钩子函数,在正常执行的时候插入一些东西,先执行这个东西然后再正常执行(hook);并且先执行flas
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啥也不会干的小码
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一、定义:选择排序(Selectionsort)是一种简单直观的排序算法。第一次从待排序的数据(元素)中选出最小(或最大)的一个元素,存放在数组的起始位置,然后再从剩余的没有排序的元素中寻找到最小(大)元素,然后放到已排序的数组的末尾。以此类推,直到全部待排序的数据元素的个数为零。对于数据量大的排序就没啥用了,排的比较慢。二、原理:1、对于待排序的数组,我们从首元素开始,将首元素的下标用min记住
- 10 大中文医学数据集汇总:涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……
医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发,再到个性化医疗,数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样,涵盖了不同维度和领域的数据资源。例如,在疾病诊断领域,像RJUA-QA这样的问答数据集推动了复杂医学知识的自动化应用;而在中医药领域,神农中医药数据集整合了传统中医药文献、临床案例和药方数据。针对于此,本文整理了医学领域的1
- AI 问答系统实战:用 Python + Flask + LLM 打造你的智能对话机器人!
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开篇互动:你是否想拥属于自己的AI问答机器人?“你是否想过拥有一个可以随时为你解答问题、提供建议的AI助手?”随着大语言模型(LLM)的快速发展,打造一个智能问答系统已经成为可能!本文将手把手教你如何利用Python和Flask快速搭建一个属于自己的AI问答系统,并集成强大的语言模型(如OpenAI的GPT-3.5或HuggingFace的LLaMA)。无论是技术小白还是有一定经验的开发者,都能轻
- ios内付费
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ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep