- Prompt优化 COT/COD
陌陌623
prompt人工智能
文章目录基本的方法论框架COT/CODCOT/COD对比其他优化点1.示例引导与少样本学习2.角色设定与背景引导3.任务分解与步骤引导基本的方法论框架基础要素:指令、背景信息、补充数据(要求)、输出格式、(其他限制条件)有时背景信息较长,限制信息可能会失效,可以最后再写一个限制信息。例如:大模型用来画思维导图指令:帮我写一个模型训练的思维导图。背景信息:千帆ModelBuilder训练流程为框架。
- seq2seq推理模块设计
何仙鸟
PyTorch深度学习人工智能
代码:#loadcheckpoints,如何上线model=Sequence2Sequence(len(src_word2idx),len(trg_word2idx))model.load_state_dict(torch.load(f"./best.ckpt",weights_only=True,map_location="cpu"))classTranslator:def__init__(se
- Django REST Framework 中 ModelViewSet 的接口方法及参数详解,继承的方法和核心类方法,常用查询方法接口
coderZT
djangopython后端
第一部分(ModelViewSet)一、ModelViewSet的继承结构ModelViewSet继承自以下类:ModelViewSet=(CreateModelMixin+#创建RetrieveModelMixin+#检索单个UpdateModelMixin+#更新DestroyModelMixin+#删除ListModelMixin+#列表GenericViewSet#基础视图集)二、默认接口
- 鸿蒙用户首选项数据持久化
harmonyos
用户首选项为应用提供Key-Value键值型的数据处理能力,支持应用持久化轻量级数据,并对其修改和查询。当用户希望有一个全局唯一存储的地方,可以采用用户首选项来进行存储。Preferences会将该数据缓存在内存中,当用户读取的时候,能够快速从内存中获取数据,当需要持久化时可以使用flush接口将内存中的数据写入持久化文件中。Preferences会随着存放的数据量越多而导致应用占用的内存越大,因
- TouchGFX之MVP
Stone_lu。
STM32arm开发
TouchGFX用户接口遵循Model-View-Presenter(MVP)架构模式,它是Model-View-Controller(MVC)模式的派生模式。两者都广泛用于构建用户接口应用。MVP模式的主要优势是:关注点分离:将代码分成不同的部分提供,每部分有自己的任务。这使得代码更简单、可重复使用性更高且更易于维护。单元测试:由于UI的逻辑(Presenter)独立于视图(View),因此,单
- C++ std::reference_wrapper:让引用更强大
Lion 莱恩呀
C/C++技术干货c++开发语言c++17stlc++11算法linux
std::reference_wrapper的通俗易懂解释一、简介二、std::reference_wrapper的初衷三、常用示例3.1、与`make_pair`和`make_tuple`一起使用3.2、引用容器3.3、通过`std::thread`按引用传递参数给启动函数3.4、引用作为类成员3.5、按引用传递函数对象3.6、与绑定表达式一起使用四、总结五、推荐阅读一、简介std::refer
- 深度学习基础-onnxruntime推理模型
yuweififi
深度学习人工智能
以下是一个完整的示例,展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理:importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/your/bev_head.onnx"#加载模型session=onnxruntime.InferenceSession(bev_head_onnx_path)#获取模型元信息model_meta=
- 基于线性回归和多项式回归的完整代码
yzx991013
回归线性回归算法
1.导入必要库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.metricsi
- LLM填坑:训练自己的分词器-Tokenizer 2
微风❤水墨
LLM&AIGC&VLPLLMtokenizer
本文记录另外一个例子,例子中涉及如何手动配置config,实现与Huaggingface兼容。merges.txtmerges文件存放的是训练tokenizer阶段所得到的合并词表结果,就是tokenizer.json中,model.merges下的内容。tokenizer_config.json分词器的配置信息,定义了分词器的版本、额外添加的标记(tokens)、结构/代码和模型参数等信息,比如
- Angular 指令的用法
guizi0809
angularangular
一、定义为Angular应用程序模板中的标签添加额外行为的类。二、分类内置指令属性型指令:NgClass、NgStyle、NgModel结构型指令:NgIf、NgFor、NgSwitch自定义指令自定义属性型指令创建及使用1.在directives文件目录创建highlight指令nggddirectives/highlight创建的highlight.directive.ts文件如下import
- RAG(检索增强生成)系统实践与调优
python_知世
android金融自然语言处理大模型技术人工智能RAG大模型
在人工智能领域,检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技术,它通过从外部数据源中检索相关信息,来辅助大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)生成更为准确、上下文相关的答案。1什么是RAG检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技
- 存储优化(protobuf与mmkv)
Ya-Jun
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存储优化(protobuf与mmkv)在Android应用开发中,数据存储是一个基础且关键的环节。随着应用功能的日益复杂,数据量的增加,传统的存储方式如SharedPreferences、SQLite等在性能上的局限性逐渐显现。本文将深入探讨两种高效的存储优化方案:ProtocolBuffers(protobuf)和MMKV,帮助开发者构建更高效、更可靠的数据存储系统。一、传统存储方式的局限性在讨
- 谈谈Android项目框架的前世今生
积木zz
Android笔记javaandroid项目架构kotlin
嗨,大家好,今天出了大太阳,真是美好的开始。这篇文章和大家说说Android届流行的三大框架,了解下架构的前世今生,以及我对于这些框架的一些认识和看法。三大框架区别MVC架构介绍Model:数据模型,比如我们从数据库或者网络获取数据View:视图,也就是我们的xml布局文件Controller:控制器,也就是我们的Activity模型联系View-->Controller,也就是反应View的一些
- 关闭iterm2中对于行数的限制
你的微笑像拥抱
工具
iTerm2默认的行数限制,超过1000的部分就被隐藏不显示了。处理方式:打开Preferences窗口,点击Profiles,右侧点击Terminal,在Scrollbackline右边勾选Ulimitedscrollback。
- Android官方架构组件ViewModel_从前世今生到追本溯源
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程序员android架构
对于开发者来讲,在开发过程中可以大幅减少UI层和Model层相互调用的代码,转而将更多的重心投入到业务代码的编写。ViewModel的概念就是这样被提出来的,我对它的形容类似一个状态存储器,它存储着UI中各种各样的状态,以登录界面为例,我们很容易想到最简单的两种状态:classLoginViewModel{valusername:String//用户名输入框中的内容valpassword:Stri
- WDF驱动中KMDF与UMDF区别
生活需要深度
WindowswindowsWDFUWDFKWDF
早期的Windows95/98的设备驱动是VxD(VirtualDeviceDriver),其中x表示某一类设备。从Windows2000开始,开发驱动程序必以WDM(WindowsDriverModel)为基础的,但是,如果使用DDK来开发WDM,其开发难度之大,根本不能奢望像用户模式应用程序开发那样容易,因此,一般用户都是使用WinDriver、DriverStudio之类的第三方工具。为改善
- FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING 阅读笔记
冰冰冰泠泠泠
笔记机器学习算法
论文提出了一种新的生成模型。论文的目的是给定一个目标分布,有目标分布的一定量的样本,但是不知道目标分布的概率密度函数,学习一个模型能生成服从目标分布的新样本。FlowMatching(FM)是一种训练连续标准化流ContinuousNormalizingFlow(CNF)的方法。FM是一种通用的方法。FM可以用于训练扩散路径,用FM训练扩散路径更稳定。FM也可以用于训练其他路径,一个例子是训练最优
- 论文阅读笔记——π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control
寻丶幽风
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π0论文π0π_0π0是基于预训练的VLM模型增加了actionexpert,并结合了flowmatching方法训练的自回归模型,能够直接输出模型的actionchunk(50)。π0采用FlowMatching技术来建模连续动作的分布,这一创新使模型能够精确控制高频率的灵巧操作任务,同时具备处理多模态数据的能力。架构受到Transfusion的启发:通过单一Transformer处理多目标任务
- 【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision(2021)
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摘要State-of-the-art(最先进的)computervisionsystems(计算机视觉系统)aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories(被训练来预测一组固定的预定对象类别).Thisrestrictedformofsupervision(受限制的监督形式)limitstheirgenerality(通用性)
- 在 IntelliJ IDEA 中配置 Git
bxp1321
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1.确保已安装Git在配置之前,确保你的系统已经安装了Git。检查是否已安装Git:bash复制git--version如果未安装,请前往Git官网下载并安装。2.在IntelliJIDEA中配置Git打开IntelliJIDEA。进入设置:Windows/Linux:点击菜单栏的File>Settings。macOS:点击菜单栏的IntelliJIDEA>Preferences。找到Git配置:
- Stable Diffusion 模型的概念、类型、下载、安装、使用
水滴技术
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本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏,专栏总目录:点这里。大家好,我是水滴~~我们在《StableDiffusionWebUI界面介绍》时,第一个就讲到了StableDiffusion模型,那么这个模型是什么?该从哪儿下载?下载后放到哪儿?该怎么使用呢?本篇文章将围绕着这几个问题来逐一讲述。文章目录一、什么是模型二、大模型的类型2.1基础模型(BaseModel)2.2文件类型三、大模型在哪儿下
- ASP.NET MVC结合EF入门开发
Morii69
C#linq数据库c#mvc
目录简述ASP.NETMVC先了解一下ASP.NETMVC和EF的基本概念。创建一个ASP.NEtMVC项目。安装完成后,我们需要创建数据库上下文类。接下来,我们需要创建模型类。接下来我们需要创建控制器类。最后我们需要创建视图文件。总结简述ASP.NETMVCASP.NETMVC(Model-View-Controller)是一种用于构建Web应用程序的开发模式,而EntityFramework(
- 基于hf的trl框架的deepseek-r1-zero实现与训练
喂喂喂喂位
deepseekpythonAIGC
导入模块和promt格式"""Reference:"""importreimporttorchfromdatasetsimportload_dataset,DatasetfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMfromtrlimportGRPOConfig,GRPOTrainer#LoadandprepdatasetSYSTE
- ANOVA:在Python中构建和理解ANOVA(方差分析)
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python数据科学python
ANOVA(方差分析)是一种统计技术,用于确定三个或更多独立(不相关)组的平均值之间是否存在任何统计学显著差异。它有助于检验关于组间均值差异的假设,在比较多个组时特别有用。在Python中,可以使用scipy.stats模块中的f_oneway函数来执行单因素方差分析(one-wayANOVA),或者使用statsmodels库中的ANOVA类来进行更复杂的方差分析。重要概念总体均值(Popula
- 在Vue中如何高效管理组件状态?
几何心凉
前端小常识vue.js前端javascript
在Vue中如何高效管理组件状态?文章目录在Vue中如何高效管理组件状态?1.引言2.局部状态管理2.1组件内部的data2.2计算属性与Watcher3.父子组件状态传递3.1通过Props与$emit3.2双向绑定(v-model)4.全局状态管理4.1使用Vuex4.2使用Pinia5.组合式API中的响应式状态管理6.最佳实践7.总结1.引言在现代前端开发中,随着应用复杂度的不断提升,组件状
- 在本地部署DeepSeek等大模型时,需警惕的潜在安全风险
安 当 加 密
安全模型多因素认证访问控制加密技术数据安全
在本地部署DeepSeek等大模型时,尽管数据存储在本地环境(而非云端),但仍需警惕以下潜在安全风险:1.模型与数据存储风险未加密的存储介质:若训练数据、模型权重或日志以明文形式存储,可能被物理窃取(如硬盘丢失)或恶意软件扫描泄露。残留数据泄露:训练后的临时文件、缓存或内存未及时清理,可能被恢复并提取敏感信息。2.模型逆向工程风险模型反演攻击(ModelInversion):攻击者通过反复查询模型
- 【安当产品应用案例100集】040-TDE保护私有模型文件
安 当 加 密
模型加密技术数据安全加密系统透明加密密钥管理数据加密
1.引言随着大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)在各行各业的广泛应用,其安全性和隐私保护变得尤为重要。为了防止敏感数据泄露或未经授权的访问,透明数据加密(TDE,TransparentDataEncryption)技术被引入到大语言模型的文件管理中。本案例将详细介绍如何使用TDE技术对大语言模型的文件进行加密,并探讨其优势和实现步骤。2.背景与需求2.1大语言模型的特点庞大的
- 51-52 CVPR 2024 | Generalized Predictive Model for Autonomous Driving,自动驾驶通用预测模型
深圳季连AIgraphX
aiXpilot智驾大模型1自动驾驶人工智能机器学习stablediffusionAIGC计算机视觉
24年3月,上海AILab联合香港科技大学、香港大学等发布GeneralizedPredictiveModelforAutonomousDriving。作者提出了通用的大规模自动驾驶视频预测模型GenAD,在实现过程中,进一步提出了迄今为止最大的自动驾驶场景训练数据集OpenDV-2K。OpenDV-2K数据集具有开放领域的多样性:地理位置,地形,天气条件,安全关键场景,传感器设置,交通要素等。从
- 【Agent】owl 案例-分析宁德时代的投资价值
非晓为骁
AIagentaimanusowlcamel-ai
owl案例-分析宁德时代的投资价值用deepseek-R3,不过里面数据应该就到23年,所有有滞后性,看个用例就好了。owl复现过程见:分析过程2025-03-1108:31:28,689-camel-INFO-Camellibrarylogginghasbeenconfigured.2025-03-1108:31:43,283-camel.camel.models.deepseek_model-
- 大模型问答机器人如何实现自然交互
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型问答机器人如何实现自然交互关键词:大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的突破。特别是深度学习模型在自然语言理解和生成方面的卓越表现,使得基于深度学习的大模型问答机器人(LargeLanguageModel-basedChatbots
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST