- AI一周热点事件(全球AI新闻-2025年3月24日至3月31日)
俊哥V
由AI辅助创作AI新闻热点人工智能AI
过去一周,AI及其相关领域在技术和商业层面上发生了多起重大事件,展示了AI技术的快速迭代。(以下借助DeepSeek-R1&Grok辅助生成)中国AI领域的进展Deepseek-V3-0324发布2025年3月24日Deepseek发布混合专家(MoE)语言模型Deepseek-V3-0324,总参数6710亿,每次激活370亿参数。关键特征:显著提升了推理性能,在MMLU-Pro(75.9→81
- nvidia 各 GPU 架构匹配的 CUDA arch 和 CUDA gencode
哦豁灬
CUDAGPUCUDAnvidia
使用NVCC进行编译cudac(.cu)时,arch标志(-arch)指定了CUDA文件将为其编译的NVIDIAGPU架构的名称。Gencodes(-gencode)允许更多的PTX代,并且可以针对不同的架构重复多次。NVIDIA架构名称的列表,以及它们具有的计算能力:FermiKeplerMaxwellPascalVoltaTuringAmpereLovelaceHoppersm_20sm_30
- Spring MVC 中配置 DispatcherServlet
编程小弟
springspringmvcjava
在SpringMVC中,DispatcherServlet是前端控制器,负责处理所有的HTTP请求。它是整个SpringMVC框架的核心组件,负责将请求分派给相应的处理器。以下是如何配置DispatcherServlet的详细步骤:添加依赖:确保项目中包含了SpringMVC的依赖。如果使用Maven,可以在pom.xml文件中添加如下依赖:org.springframeworkspring-we
- Qwen-2.5、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 核心区别
瞬间动力
人工智能大数据语言模型AI编程java
1.定位与核心能力Qwen-2.5(阿里云):通用型大语言模型,擅长多模态处理(文本、图像、音频等)和超长上下文支持(最高支持100万token)。DeepSeek-V3(深度求索):通用型模型,采用混合专家架构(MoE),总参数6710亿(每次激活370亿),训练成本仅557.6万美元,注重高性价比和低延迟。DeepSeek-R1(深度求索):专精复杂逻辑推理(数学、代码生成、金融分析等),通过
- DeepSeek多语言模型:低成本高能突破
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下,DeepSeek多语言模型以混合专家架构(MoE)为核心设计,通过670亿参数的规模优势,实现了多模态数据处理能力的突破性升级。该模型不仅支持自然语言处理与视觉语言理解的深度融合,还通过DeepSeekProver、Coder等工具链覆盖学术研究、代码开发及内容创作场景,显著提升了复杂任务的执行效率。其创新之处在于,通过动态路由机制优化计算资源分配,在保证高
- hadoop集群常用命令搜集——筑梦之路
筑梦之路
大数据hadoop大数据分布式
服务启停命令#脚本启停hadoop全部服务(master节点执行,各节点需配置免密)./start-all.sh#包含yarn(ResourceManager,NodeManager)和hdfs(JournalNode,NameNode,DataNode,DFSZKFailoverController)./stop-all.sh#脚本启停ResourceManager,NodeManager./s
- DeepSeek vs ChatGPT:大模型技术路线的差异与核心竞争力解析
恶霸不委屈
chatgptdeepseekpython人工智能
摘要:在生成式AI的竞技场上,DeepSeek与ChatGPT代表着两种不同的技术进化路径。本文从架构设计、工程实现、应用场景三个维度深入对比,揭示国产大模型的差异化竞争力与独特技术优势。一、核心架构差异对比1.1模型架构设计哲学维度DeepSeekChatGPT基础架构动态稀疏MoE+局部注意力优化稠密Transformer+全局注意力上下文窗口256ktokens(可扩展至1M)128ktok
- DeepSeek-R1 的构建过程:架构与训练解析
知识小报童
DeepSeek前言内容整理人工智能神经网络机器学习自然语言处理深度学习语言模型AIGC
目录2.架构深入解析2.1专家混合(MoE)架构2.2专家选择与路由算法2.3并行化策略3.训练过程:大规模强化学习3.1数据准备3.2预训练策略3.3强化学习实施奖励计算算法3.4优化技术4.结果与验证4.1训练指标4.2基准性能4.3成本效益分析5.附录:部署与系统要求5.1系统要求5.2社区资源6.关键要点DeepSeek-R1架构与训练过程展示了最前沿的AI模型如何以成本效益实现高推理能力
- 【AI大模型系列】DeepSeek V3的混合专家模型机制-MoE架构(八)
morning_judger
AI大模型系列架构人工智能
一、什么是MoE架构MoE架构的核心思想是将输入数据分配给不同的专家子模型,然后将所有子模型的输出进行合并,以生成最终结果。这种分配可以根据输入数据的特征进行动态调整,确保每个专家处理其最擅长的数据类型或任务方面,从而实现更高效、准确的预测。二、MoE架构的运行机制MoE架构包含以下3个重要组成部分:门控网络/路由器、专家、输出聚合门控网络(GatingNetwork)/路由器(Router):门
- Orpheus-TTS 介绍,新一代开源文本转语音
魔王阿卡纳兹
IT杂谈开源项目观察LLM文本转语音TTSorpheus
Orpheus-TTS是由CanopyLabs团队于2025年3月19日发布的开源文本转语音(TTS)模型,其技术突破集中在超低延迟、拟人化情感表达与实时流式生成三大领域。以下从技术架构、核心优势、应用场景、对比分析、开发背景及最新进展等多维度展开深入解析:一、技术架构与核心设计基于Llama-3b的混合架构Orpheus-TTS采用Llama-3b作为基础架构,结合混合专家(MoE)模型与KV缓
- NLP高频面试题(二十一)——deepseek V1-V3 分别有哪些改进,这些改进是如何对模型产生影响的
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理人工智能deepseek
DeepSeek从V1到V3不断迭代升级,在模型架构、训练方法和推理能力等方面取得了显著进步。对于关注前沿大模型技术的研究者而言,深入理解DeepSeek各版本的改进要点及其对模型性能的影响,具有重要的参考价值。本文将按照时间线梳理DeepSeekV1、V2、V3的核心技术演变,包括架构调整(如混合专家MoE、注意力机制优化)、训练数据规模变化、训练目标改进、推理效率优化(如并行化、KV缓存优化)
- AtCoder题解—— AtCoder Beginner Contest 181 —— D - Hachi
努力的老周
OJ题解#AtCoder题解AtCoderAtCoder题解ABC181D题Hachi
题目相关题目链接AtCoderBeginnerContest181D题,https://atcoder.jp/contests/abc181/tasks/abc181_d。ProblemStatementGivenisadigitsequenceSconsistingofthedigitsfrom1through9.Takahashi,thebee,lovesmultiplesof8.Heistr
- Ajax 入门级
晚枫~
Ajaxajax
AJAX全称:AsynchronousJavascriptAndXML(异步JS和XML)XML可扩展标记语言AJAX优缺点优点:可以无需刷新页面而与服务器端进行通信。允许你根据用户事件来更新部分页面内容。(事件:表单事件、文档事件、鼠标事件、键盘事件)缺点:没有浏览历史,不能回退存在跨域问题(同源)SEO不友好(SEO:搜索引擎优化)Express:基于node.js平台,快速、开放、极简的we
- 【大模型篇】阿里云 Qwen2.5-Max:超大规模 MoE 模型架构和性能评估
大F的智能小课
大模型理论和实战阿里云云计算
大家好,我是大F,深耕AI算法十余年,互联网大厂技术岗。分享AI算法干货、技术心得。欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》,一起探索技术的无限可能!一、引言Qwen2.5-Max是阿里云通义千问团队研发的超大规模Mixture-of-Expert(MoE)模型,旨在通过超大规模的数据和模型规模扩展来提升模型的智能水平。它在多个权威基准测试中展现出卓越性能,为自然语言处理领
- SenseGlove触觉力反馈手套的全面解析
欣佰特cnbestec
机器人人工智能交互
SenseGlove触觉力反馈手套让用户在虚拟现实中感受真实的手部触感。SenseGloveNova手套结合了三种先进的触觉反馈技术,包括主动接触反馈、手掌冲击和手指追踪。SenseGloveNova2更是市场上率先具有手掌反馈功能的无线VR手套。SenseGlove触觉力反馈手套的工作原理触觉反馈机制触觉传感器的作用SenseGlove触觉力反馈手套内置了高精度的触觉传感器。这些传感器能够准确地
- Ollama入门指南:部署与实战最新模型(DeepSeek-V3、Qwen2.5、Llama3)
AndrewHZ
深度学习新浪潮算法深度学习语言模型LLMollama神经网络模型部署
通过本指南,您可快速掌握Ollama对最新模型的部署方法,并根据实际需求选择最优工具链。一、Ollama核心优势与适用场景Ollama通过简化模型部署流程,支持开发者快速调用DeepSeek-V3(开源MoE模型)、Qwen2.5-Max(阿里编程旗舰模型)、Llama3(Meta基础模型)等前沿大模型,适用于以下场景:本地开发:无需依赖云端API,保护数据隐私。模型对比:快速切换不同模型验证效果
- python第六章14:集合的课后练习题
苹果.Python.八宝粥
python
#集合的课后练习题"""有如下列表对象:my_list=['葫芦娃','奥特曼','臭八十的','love','邋遢大王''臭八十的','狗八蛋','臭八十的','海尔兄弟','狗八蛋']1.定义一个空集合2.通过for循环遍历列表3.在for循环中将列表的元素添加至集合最终得到元素去重后的集合对象,并打印输出"""my_list=['葫芦娃','奥特曼','臭八十的','love','邋遢大王'
- .NET 6.0 Web API项目中实现基于Token的身份验证
猿享天开
.nettoken验证JWT
目录步骤1:创建WebAPI项目步骤2:安装必要的NuGet包步骤3:配置身份验证服务步骤4:配置JWT设置步骤5:创建Token生成控制器步骤6:创建受保护的控制器步骤7:调用API核心概念和注意事项总结本文以一个完整的示例,展示如何在.NET6.0WebAPI项目中实现基于Token的身份验证。这个例子包括了如何创建和验证JWTToken,以及如何在控制器中使用这些Token。步骤1:创建We
- NPU协同下的MoE专家库架构:医疗AI会诊负载均衡的革新
Allen_Lyb
医疗高效编程研发架构人工智能负载均衡健康医疗数据分析
一、医疗AI协同会诊的挑战与机遇1.1多模态数据融合的复杂性在当今医疗领域,数据呈现出爆炸式增长,且来源广泛、类型多样,涵盖了医学影像(如X光、CT、MRI等)、临床文本(病历、诊断报告等)、基因数据以及各种生理信号数据等。这些多模态数据蕴含着丰富的疾病信息,但也给医疗AI的诊断带来了巨大挑战。以医学影像数据为例,其包含了大量的图像细节和空间信息,对于识别病变部位和形态具有关键作用。然而,不同模态
- 一个功能强大、开源、必学的Python Web开发框架——Django
遇码
Pythonpythondjango后端flaskfastapiweb开发语言
你是否已经对FastAPI、Flask有了一定的了解?你开发维护的Web项目是否功能越来越复杂?你是否会出现技术选型的困难症?轻量的web开发框架就像是没有任何应用的操作系统,当你需要完成某项任务的时候,首先你需要清楚的知道有哪些应用可以用,其次才是学会使用应用。这个时候,你会不会想要一款功能强大的框架呢?答案是:Django。什么是DjangoDjango是一个由Python编写的开源免费的We
- DeepSeek集成IT技术开发方向全景解读:重构智能开发新范式
量子纠缠BUG
DeepSeek部署DeepSeekAI重构人工智能机器学习
一、技术架构革命:支撑IT开发集成的三大引擎1.动态MoE架构(DeepSeekMoE-32B)通过混合专家系统实现精准任务路由,在软件开发场景中展现出显著优势:代码生成场景:激活Java/Python/C++等语言专家模块,单元测试覆盖率提升至85%硬件资源优化:FP16量化下推理显存需求低至12GB,支持边缘设备部署2.多模态融合引擎突破传统NLP模型局限,实现代码-文档-时序数据的联合理解:
- DeepSeek:中国AGI破局者的技术革命与生态重构
ivwdcwso
开发与AIagi重构AI人工智能
在AI领域被"算力霸权"与"技术垄断"笼罩的今天,一家来自杭州的初创公司正以颠覆性创新撕开行业铁幕。DeepSeek(深度求索)不仅重新定义了AGI技术研发范式,更通过开源生态构建引发全球AI产业格局的深度重构。一、AGI愿景驱动的技术突破DeepSeek自2023年成立之初便锚定通用人工智能赛道,其技术图谱呈现出三大创新维度:1.混合专家系统(MoE)的极致优化采用动态路由机制激活万亿参数子模型
- 人工智能笔记
许小禾上学记
人工智能笔记
1.人工智能三大流派:符号主义、连接主义、行为主义1.1基于符号主义的符号智能通过对已有知识进行符号化处理,应用逻辑运算来推导出结论。优点:可解释性高、知识表示明确、逻辑推理强缺点:知识获取困难、难以处理非结构化数据与模糊性问题、处理不确定性能力有限2.大模型的分类2.1按应用层级通用大模型行业大模型垂直大模型3.Deepseek的创新与影响3.1模型架构与训练方法创新混合专家系统MOE多头隐式注
- Android从零开始搭建MVVM架构(1),企业级项目实战讲解
m0_64603776
程序员面试android移动开发
type=“com.lihang.databindinglover.User”/>Activity里的使用都是非常简单的,如果有不明白,稍后放出链接。这里还有特殊功能,比如我们再布局预览页面。通常会使用**tools:text=“中间的”**来预览布局,这个时候可以通过使用default的时候,即使是studio3.5里,也不提示,不过不影响。还有一点,在DataBinding里,已经处理了nul
- 探秘sharpWebview:跨平台的轻量级浏览器控件库
蓬玮剑
探秘sharpWebview:跨平台的轻量级浏览器控件库webview_csharpC#bindingsforwebview/webview-Batteriesincluded项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/we/webview_csharpsharpWebview是一个小巧而强大的C#绑定库,它为你的项目提供了对webview的无缝集成。这个开源项目只支持
- MoE 模型中的动态路由方法
三谷秋水
机器学习人工智能大模型语言模型人工智能自然语言处理
24年3月来自北大等机构的论文“HarderTasksNeedMoreExperts:DynamicRoutinginMoEModels”。混合专家(MoE)模型的动态专家选择框架,旨在通过根据输入难度调整激活专家的数量来提高计算效率和模型性能。与传统的MoE方法不同,传统方法依赖于固定的Top-K路由,无论输入的复杂性如何,都会激活预定数量的专家,而动态路由方法则根据每个输入的专家选择置信度动态
- 华为和思科防火墙上下行连接交换机,部署双机热备脚本,附带深度解析
网络小白不怕黑
网络脚本华为网络高可靠防火墙
华为和思科的脚本在文章的最后部分,着急的朋友直接找到文章最后一部分。目录双机热备概述拓扑说明华为防火墙双机热备配置基础配置VRRP配置VGMP配置HRP配置验证配置思科防火墙双机热备配置基础配置故障切换(Failover)配置验证配置深度解析接口配置对比虚拟网关配置对比双机热备配置对比状态同步机制对比关键配置对比总结1.双机热备概述双机热备(HighAvailability,HA)是一种通过部署两
- 同盘安装Win10、Ubuntu、MacOS三系统思路整理
敬人恒敬之
电脑基础windowsubuntulinuxmacos系统安装
同盘安装Win10、Ubuntu、MacOS三系统思路整理ps:以下只是我自己在实际操作过程中的一些思路总结记录,可能自己掌握的知识面不够宽广,有一定的局限性,如有更好的建议欢迎指出。安装顺序:建议先安装MacOS,因为是用Clover引导UEFI,在测试过程中,发现Clover的引导优先级低于Ubuntu的grub,先安装Ubuntu,会导致最后无法将Clover启动项调整到第一位,试过用Boo
- Session模拟登录与退登
代码续发
java学习java
一、基本结构页面登录的网页页面表单提交给LoginServlet处理Title/loginServlet"method="post">名称:密码:消息提示${msg}//EL表达式,显示servlet中传递的登录失败信息LoginServlet登录登录成功转发到user.jsp页面,显示用户信息。登录失败,转发到login.jsp页面,并显示登录失败信息。packagenet.xdclass.we
- Mysql8 MHA高可用搭建之MHA安装配置及测试
半隐退状态
perl服务器centos
三、mysql8基于MHA的高可用集群0、配置ssh密钥登入各服务器互信:1、安装MHA软件2、安装mha监控manager,只要在77机器上安装:3、在manager管理机器上配置管理节点:4、编写配置文件中提到的/data1/mysql_mha/master_ip_failover脚本:5、给该脚本添加可执行权限:6、在其他所有节点上创建mha的工作目录:7、在master上创建mha这个用户
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round