- 微软全新开源的Agentic Web网络项目:NLWeb详解
kevin luan
AI工作流编程microsoft前端网络
引言在2025年5月的MicrosoftBuild开发者大会上,微软推出了一个全新的开源项目——NLWeb(NaturalLanguageWeb,自然语言网络),被誉为“AgenticWeb(代理网络)”的基石,目标是将传统网页转变为支持自然语言交互的智能AI应用。微软将其比作Web时代的HTML,旨在通过简单的方式为网站添加对话式AI接口,让用户和AI代理能够以自然语言直接查询和交互网站内容。本
- CVPR 2024 3D方向总汇包含(3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等)
1、3D方向Rapid3DModelGenerationwithIntuitive3DInputInstantaneousPerceptionofMovingObjectsin3DNEAT:Distilling3DWireframesfromNeuralAttractionFields⭐codeSculptingHolistic3DRepresentationinContrastiveLangua
- 使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE: 全栈式对象检测应用的构建与部署
使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE:全栈式对象检测应用的构建与部署去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域,实时对象检测是一个至关重要的任务。是一个开源项目,它将流行的YOLOv5对象检测模型集成到ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)中,并通过PyQT构建了一个可执行的应用程序,使得非开发人员也能轻松地进行对象检测。项目简
- RNN笔记
sjtu_哈基坤
LLM随笔rnn笔记人工智能
来源见此处概述RNN(RecurrentNeuralNetwork)RNN之所以称为循环神经网络,是因为一个序列的当前的输出与前面的输出也有关.具体表现是网络会对前面的信息进行记忆并且应用于当前输出的计算中.即隐藏层之间的节点也是有连接的.并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出.理论上RNN能对任何长度的序列进行处理,但是在实践中,为了降低复杂性,往往假设当前状态只与前面几
- 用 PyTorch 构建液态神经网络(LNN):下一代动态深度学习模型
点我头像干啥
AI深度学习pytorch神经网络
引言在深度学习领域,研究人员不断探索更接近生物神经系统工作方式的模型。液态神经网络(LiquidNeuralNetworks,LNN)正是这样一种受生物神经元动态特性启发的创新架构。本文将带你了解LNN的核心概念,并展示如何使用PyTorch实现这种前沿模型。一、什么是液态神经网络?液态神经网络是由MIT研究人员提出的一种新型神经网络架构,它模仿了生物神经系统的几个关键特性:动态连接:神经元之间的
- 深度学习在人脸识别中的应用及Python实现
loop_syntax648
机器学习-深度学习
人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸的方法,近年来深度学习在人脸识别领域取得了显著的进展。深度学习模型能够学习和提取人脸图像中的高级特征,从而实现准确的人脸识别。本文将介绍深度学习在人脸识别中的应用,并提供Python实现的源代码。深度学习模型通常基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)进行人脸识别。CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的神经网络模型
- 推荐项目:hedera——Unity的3D常春藤模拟生长工具
施刚爽
推荐项目:hedera——Unity的3D常春藤模拟生长工具hederapaint3DivyintheUnityEditor,watchprocedurallygeneratedmeshessimulategrowthandclinginginreal-time项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/he/hedera项目介绍hedera是一个专门为Unity开发者
- 阿里重磅开源 Mnn3dAvatar:3D 数字人实时面捕,直播带货新利器!
Icoolkj
人工智能开源mnn3d
阿里巴巴于近日有了重磅之举——开源全新的3D数字人框架Mnn3dAvatar。这一框架犹如一颗投入平静湖面的巨石,为开发者们带来了强大的实时面部捕捉与3D虚拟角色生成工具,凭借其显著的高效性与易用性,极有可能为直播带货、虚拟展示等场景带来翻天覆地的变革。Mnn3dAvatar基于阿里巴巴开源的轻量级深度学习推理框架MNN(MobileNeuralNetwork)开发而成。与传统的Live2D技术不
- MNN 支持 InternVL 多模态大模型
夕阳叹
mnn深度学习人工智能LLM
MNN支持InternVL多模态大模型1.背景介绍InternVL(https://modelscope.cn/models/OpenGVLab/InternVL2_5-1B)是一个多模态模型,结合了视觉和语言处理能力,适用于图像理解、视觉问答等任务,相比QwenVL更为轻量。为了使InternVL模型能够在MNN(MobileNeuralNetwork)推理框架中高效运行,我们对其进行了适配和优
- RNN、LSTM、GRU详解
昔颜1121
人工智能rnnpython
RNN、LSTM、GRU详解在深度学习领域,序列数据(如语音识别、机器翻译、文本生成等)广泛应用于自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。针对序列数据,循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetwork)及其改进版本——长短时记忆网络(LSTM,LongShort-TermMemory)和门控循环单元(GRU,GatedRecurrentUnit)成为处理时序
- Tensorflow实现经典CNN网络AlexNet
您懂我意思吧
python开发tensorflowcnn人工智能python
1、概念AlexNet在ILSVRC-2012的比赛中获得top5错误率15.3%的突破(第二名为26.2%),其原理来源于2012年Alex的论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》,这篇论文是深度学习火爆发展的一个里程碑和分水岭,加上硬件技术的发展,深度学习还会继续火下去。2、AlexNet网络结构由于受限于当时
- **脉冲神经网络:探索发散创新的潜力**一、引言随着人工智能技术的飞速发展,神经网络已成为解决复杂问题的强大工具。其中,脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)作为一种模拟
weixin_43880734
人工智能神经网络深度学习python
脉冲神经网络:探索发散创新的潜力一、引言随着人工智能技术的飞速发展,神经网络已成为解决复杂问题的强大工具。其中,脉冲神经网络(SpikingNeuralNetwork,SNN)作为一种模拟生物神经网络的工作机制,因其高效、节能的特性而受到广泛关注。本文将深入探讨脉冲神经网络的基本原理、创新应用以及发展前景。二、脉冲神经网络概述脉冲神经网络是一种模拟生物神经网络中神经元之间通信方式的网络。与传统的人
- 人工神经网络:架构原理与技术解析
weixin_47233946
架构
##引言在深度学习和人工智能领域,人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)作为模拟人脑认知机制的核心技术,已在图像识别、自然语言处理和强化学习等领域实现了革命性突破。从AlphaGo击败人类顶尖棋手到ChatGPT的对话生成能力,ANN的进化持续推动技术边界的扩展。本文将深入剖析人工神经网络的核心原理、技术实现与发展趋势。##一、基础概念与数学模型###1.1生物启发
- 马斯克YC技术核弹全拆解:Neuralink信号编译器架构·星舰着陆AI代码·AGI防御协议(附可复现算法核心/开源替代方案/中国技术对标路径)
卡奥斯开源社区官方
agi
一、Neuralink技术栈深度剖析▶神经信号编译架构(基于已公开专利US20220369936)关键算法实现:#运动意图解码核心(简化版)importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierclassNeuralDecoder:def__init__(self):self.model=RandomForestClassif
- 用无人机和AI守护高原净土:高海拔自然保护区的垃圾检测新方法
是纯一呀
DeepLearningAI无人机人工智能计算机视觉
这篇题为《AutomaticDetectionofScatteredGarbageRegionsUsingSmallUnmannedAerialVehicleLow-AltitudeRemoteSensingImagesforHigh-AltitudeNaturalReserveEnvironmentalProtection》的论文,发表于EnvironmentalScience&Technolo
- 探秘 Drain3:一款高效日志异常检测神器
尚舰舸Elsie
探秘Drain3:一款高效日志异常检测神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的日志异常检测系统,由LogPAI团队开发并开源。它旨在帮助运维人员和数据科学家快速发现系统日志中的异常行为,从而及时预测和处理潜在的问题,提升系统的稳定性和安全性。技术分析Drain3的核心技术是利用一维卷积神经网络(1DConvolutionalNeuralNet
- DCRNN模型复现报告
神经网络15044
仿真模型python算法算法网络目标检测开发语言python
DCRNN模型复现报告1.项目概述本报告将完整复现GitHub仓库https://github.com/liyaguang/DCRNN中的DiffusionConvolutionalRecurrentNeuralNetwork(DCRNN)模型。DCRNN是一种用于交通预测的深度学习模型,结合了图卷积网络和循环神经网络,能够有效处理交通网络中的时空依赖关系。1.1DCRNN模型特点扩散卷积层:将空
- A Survey on Deep Learning Techniques Applied to medical image analysis
AI天才研究院
AI人工智能与大数据自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.BackgroundandKeyConceptsIntroductionKeyTerms&Concepts3.CoreTechnicalConceptsandOperationsConvolutionalNeuralNetwork(CNN)StructureofaCNNLayerBuildingBlocksofCNNConvolutionalLaye
- 【python实用小脚本-111】基于PyTorch的人脸口罩检测系统技术文档
Kyln.Wu
Pythonpythonpytorch开发语言
项目概述本项目是一个基于PyTorch框架开发的人脸口罩检测系统,能够识别图像中人物是否佩戴口罩,并区分三种状态:正确佩戴口罩(绿色框)、不正确佩戴口罩(橙色框)和未佩戴口罩(红色框)。该项目由开发者Abhinand(GitHub:abhinand5)创建,代码托管在GitHub上。系统架构系统采用FasterR-CNN(Region-basedConvolutionalNeuralNetwork
- 6月19日复盘
四万二千
人工智能transformer
6月19日复盘二、分词与词向量分词和词向量是NLP的基础技术。1.分词分词是将连续的文本分割成独立的词汇单元(tokens)的过程。这些单元可以是单词、符号或子词。1.1中文特性中文句子由连续的汉字组成,没有明显的词边界:词与词之间没有分隔符英文:Ilovenaturallanguageprocessing.中文:我喜欢自然语言处理。词是最基本的语义单元。为了处理文本信息,须将连续的序列分割成有意
- 道路点云分割+边界提取+中心线方法总结
asdbhkasgb
相关论文深度学习计算机视觉人工智能算法3d
1.FastLIDAR-basedRoadDetectionUsingFullyConvolutionalNeuralNetworks2017流程点云数据转换为俯视图图像从激光雷达获取的点云数据是无结构的,因此需要先将其转换为适合全卷积神经网络(FCN)处理的格式。具体来说,作者在激光雷达的XY平面上创建一个网格,并将点云中的每个点分配到相应的网格单元。对每个网格单元计算一些基础统计数据,例如:平
- 探秘卷积神经网络(CNN):从原理到实战的深度解析
LNL13
cnn人工智能神经网络
在图像识别、视频处理等领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)如同一位“超级侦探”,能够精准捕捉图像中的关键信息,实现对目标的快速识别与分析。从医疗影像诊断到自动驾驶中的路况感知,CNN凭借独特的架构设计和强大的特征提取能力,成为深度学习领域的中流砥柱。接下来,让我们深入探索CNN的奥秘。一、CNN的诞生背景与核心优势传统的神经网络,如多层感知机(ML
- 自然语言处理之文本分类:Transformer:文本分类数据集分析
zhubeibei168
自然语言处理自然语言处理分类transformer数据挖掘人工智能支持向量机
自然语言处理之文本分类:Transformer:文本分类数据集分析自然语言处理基础NLP概述自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP技术广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别等场景。其核心挑战在于理解语言的复杂性和多义性,以及处理大
- GAN中的SSIM指标:图像质量评估的利器
这张生成的图像能检测吗
GAN系列人工智能计算机视觉算法生成对抗网络机器学习深度学习
GAN中的SSIM指标:图像质量评估的利器在生成对抗网络(GAN)的研究和应用中,如何客观地评估生成图像的质量一直是一个关键问题。传统的像素级指标如MSE和PSNR往往无法很好地反映人眼对图像质量的感知。而SSIM(StructuralSimilarityIndexMeasure,结构相似性指数)作为一种更贴近人类视觉感知的图像质量评估指标,在GAN的评估体系中发挥着重要作用。SSIM指标概述什么
- Happy-LLM task2 第一章 NLP 基础概念(2天)
unityのkiven
自然语言处理人工智能
NLP基础概念简介自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的核心分支,旨在让计算机理解、处理并生成人类语言,实现人机自然交互。一、NLP定义与目标NLP融合计算机科学、语言学、心理学等多学科知识,通过算法让计算机模拟人类的语言认知过程。其核心目标是打破自然语言与机器语言的壁垒,使计算机能处理语义、语境、情感等复杂语言要素,完成从基础分词到深层语义理解
- 基于Python的LSTM循环神经网络模型实战
缑宇澄
python
在处理具有时间序列特性的数据时,传统神经网络往往难以捕捉数据间的时序依赖关系。而循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)及其变体——长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM),凭借独特的记忆机制,能够有效处理序列数据,在语音识别、自然语言处理、股票价格预测等领域展现出强大的优势。本文将深入解析LSTM的原理,并通过Python代码进行实战,展示
- 循环神经网络RNN与LSTMPython实战
python自动化工具
机器学习rnn深度学习lstm
1.循环神经网络(RNN)基础1.1RNN的结构与原理循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种专门处理序列数据的神经网络结构。与传统的前馈神经网络不同,RNN具有循环连接,能够将前一个时间步的隐藏状态传递给下一个时间步,从而捕捉序列中的时间依赖性。RNN的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的神经元不仅接收当前时间步的输入,还接收上一个时间步的隐藏状态,通过
- arcpy数据分析自动化(2)
pianmian1
python
数据处理在提取数据后,我们需要对字段进行标准化处理,例如统一土地利用类型的命名。#定义字段映射字典field_mapping={"Residential":"居住用地","Commercial":"商业用地","Industrial":"工业用地","Agricultural":"农业用地"}#获取输出地理数据库中的所有要素类arcpy.env.workspace=output_gdbfeatur
- FPGA基础 -- Verilog 结构建模之端口
sz66cm
FPGA基础fpga开发
Verilog结构建模中端口的由浅入深培训讲解,适合从初学者到工程实践者逐步理解使用Verilog的结构化设计思想中的“端口声明与连接”。一、什么是结构建模?Verilog的三种建模方式包括:行为建模(BehavioralModeling)数据流建模(DataflowModeling)结构建模(StructuralModeling)其中:✅结构建模:更接近电路原理图的写法,将电路划分为多个子模块,
- FPGA基础 -- Verilog 行为级建模之过程性结构
sz66cm
FPGA基础fpga开发
Verilog中的“过程性结构(ProceduralConstructs)”**,这是行为级建模的核心内容之一。一、什么是过程性结构(ProceduralConstructs)过程性结构是Verilog中用来描述“按顺序执行”的语句块,通常出现在always或initial块中。与数据流建模(assign)的并行逻辑不同,过程性结构是一种顺序执行的行为描述方式,更贴近软件语言中的过程控制逻辑。二、
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found