计算机视觉之统计形状模型—

Python 数据分析实战：电动汽车行业发展态势与市场策略洞察萧十一郎@ python python 数据分析开发语言
目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1市场规模与增长趋势2.4.2消费者需求分析2.4.3企业竞争格局2.4.4政策影响分析2.4.5构建消费者购买意愿预测模型三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-缺失值处理3.3数据清洗-异常值处理3.4数据分析-消费者需求分析3.5数据分析-构建消费者购买意愿预测模型四、可
重生之——我用WeakMap和Symbol缔造专属于我的金丝雀~~~【使用WeakMap和Symbol实现属性私有】被夏油狠狠爱的悟 JS 前端 javascript 开发语言 WeakMap class 类 Symbol
#今日份大脑爆炸##看完下面内容包你更进一步理解WeakMap!#不想属性被外人看见？不想是个人都能看见你的属性？那就看看WeakMap，帮你轻松实现你的目标！1.WeakMap：第一版：//WeakMap管理私有属性：consthost=newWeakMap()//这里创建了一个WeakMap实例host,用于存储每个User实例的host属性classUser{constructor(url)
Git 分支使用规范全解（附项目示例）滴答滴答滴嗒滴开发 Ai 入门指南 git elasticsearch 大数据个人开发
Git分支使用规范全解（附项目示例）本文结合实际项目开发，详细讲解如何在多人协作中使用Git分支，包括main、develop、feature/*、bugfix/*、release/*、hotfix/*等分支类型。场景背景：开发一个“智能垃圾分类系统”目标是开发一套运行于边缘设备上的垃圾识别系统，使用AI算法模型识别投放物，并分类投放，同时配有后台管理页面。分支说明与实际应用示例main分支（生产
【SoC基础】单片机之RCC模块望闻问嵌 #SoC 单片机
：如果你也对机器人、人工智能感兴趣，看来我们志同道合✨：不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】：文章若有幸对你有帮助，可点赞收藏⭐不迷路：内容若有错误，敬请留言指正！原创文，转载注明出处RCC模块简介RCC（ResetandClockControl）即复位和时钟控制模块，其基本功能总结如下：时钟源管理多源选择：支持多种时钟源，包含内部
GPT-4o mini小型模型具备卓越的文本智能和多模态推理能力 FlowUs息流使用宝典 GPT-4o mini
GPT-4omini是首个应用OpenAI指令层次结构方法的模型，这有助于增强模型抵抗越狱、提示注入和系统提示提取的能力。这使得模型的响应更加可靠，并有助于在大规模应用中更安全地使用。GPT-4omini在学术基准测试中，无论是在文本智能还是多模态推理方面，都超越了GPT-3.5Turbo和其他小型模型，并支持与GPT-4o相同的语言范围。它在函数调用方面也表现出色，这使开发者能够构建应用程序来从
Dify知识库构建流程及示例 cqbelt ai 笔记 AI应用
总体流程1.数据预处理清洗：去除噪声、特殊字符、标准化格式。分词/标记化：拆分文本为单词或子词单元（如使用Tokenizer）。元数据关联：附加来源、时间戳等信息，支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块：按字符或Token数切分，简单高效。语义分块：基于句子边界或主题分割（如NLP模型识别段落主旨）。重叠策略：相邻块间部分重叠，避免上下文断裂。3.向量化（Embedding）嵌入模型：调用预训练
JAVA：网络编程 Socket 的技术指南拾荒的小海螺 JAVA java 网络开发语言
1、简述JavaNIO（Non-blockingI/O）是一种基于通道（Channel）和缓冲区（Buffer）的I/O模型，支持非阻塞通信和多路复用，适合高并发场景。相比传统的阻塞I/O（BIO），NIO更高效，因为它避免了线程被阻塞，降低了系统资源消耗。代码样例：https://gitee.com/lhdxhl/springboot-example.git核心组件：Channel（通道）：数据
深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用 Zoro｜ PyTorch Deep Learning 机器学习 pytorch 语音识别人工智能
深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中，我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务，重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。本文基于最近一次机器学习作业（HW2）的任务内容，任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测，从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标：利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素定义：音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。
MNIST数据集&手写数字识别 Zoro｜ keras tensorflow 人工智能机器学习
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并发布。它提供了一种基于数据流图的编程模型，用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和流图（Graph）。张量是TensorFlow中的基本数据单位，可以理解为多维数组，可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数组。流图是由一系列操作（Operation）和张量组成的。操作定义了计算和转换张量的方式。
光伏储能直流系统MATLAB仿真（PV光伏阵列+Boost DCDC变换器+负载+双向DCDC变换器+锂离子电池系统） yyds_2201 matlab 开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述光伏储能直流系统MATLAB仿真研究一、引言二、光伏储能直流系统的基本构成（一）PV光伏阵列（二）BoostDC/DC变换器（三）负载（四）双向DC/DC变换器（五）锂离子电池系统（六）控制模块（七）观测模块三、MATLAB仿真模型建立（一）光伏阵列模型（二）B
算法模型从入门到起飞系列——八大排序算法（二）小小面试官算法模型算法排序算法 java
上篇文章详细的描述了四种简单的排序算法及其优化的一些方案，其实比起基本的排序算法，我觉得学习者更应该掌握优化后的排序算法甚至希望可以在评论区上看到更多不同的解法，只要是自己去深入研究的，都可以放到评论区一起探讨甚至给博主纠正。下面就是要详细刨析另外四种不常见的排序算法，性能更高，但是其实真正的使用场景偏少。文章目录一、常见八大排序算法性能对比二、归并排序(MergeSort)2.1归并排序核心思想
Linux运维技术之Linux云计算架构极客事纪 Linux 《Linux一学就会》程序员 linux 运维服务器
我以下图为基础，说明Linux的架构(architecture)。最内层是硬件，最外层是用户常用的应用，比如说firefox浏览器，evolution查看邮件，一个计算流体模型等等。硬件是物质基础，而应用提供服务。但在两者之间，还要经过一番周折。还记得Linux启动。Linux首先启动内核(kernel)，内核是一段计算机程序，这个程序直接管理管理硬件，包括CPU、内存空间、硬盘接口、网络接口等等
24B参数模型碾压gpt4o-mini！推理速度超快！vLLM本地部署Mistral-Small 3.1+全方位测试多模态大模型！超越Gemma3.1，最适合企业项目的大模型！中文OCR能力也不弱 AI超元域 ocr 人工智能 ai AI编程 aigc
本篇笔记所对应的视频https://www.bilibili.com/video/BV1Q9XLYiEwD/MistralAI最新推出的MistralSmall3.1模型无疑是近期科技界的一大亮点。这款由法国AI实验室MistralAI开发的开源多模态模型，以其卓越的性能和灵活性，为开发者、企业和研究人员带来了全新的可能性。凭借24B参数、对文本与图像的处理能力，以及在多个关键指标上的突破，Mis
laravel基础 m0_65977885 lavarel
#laravel基础###一、MVC设计模式在php的的主流框架中，大多都采用MVC的设计模式，它可以将代码解耦，让视图代码和逻辑代码分开编写，为后期的维护带来了极大的便利。**MVC是模型（model）、视图（view）、控制器（controller）是组合**，它表示将软件系统分成3个核心部分。-模型model，用于数据处理-视图view，用于显示数据-控制器controller，接收用户请求
【从零开始学习计算机科学】软件工程（四）结构化需求分析与面向对象需求分析贫苦游商学习软件工程需求分析 ER图 DFD 数据字典数据流图
【从零开始学习计算机科学】软件工程（四）结构化需求分析与面向对象需求分析结构化需求分析数据模型E-R图基于E-R图的建模过程功能模型分层DFD简介基于DFD的建模原则DFD建模流程DFD的建模中的核心过程分层DFD的改进DFD建模中的注意事项行为模型STD建模的过程数据字典结构化分析总结面向对象需求分析OOAOA的过程时序图状态图面向对象需求建模总结结构化需求分析结构化分析（SA，Structur
R语言绘图 | 环状柱状图+散点柱状组合图绘制小杜的生信筆記 R语言精美图形绘制教程 r语言开发语言科研绘图生物信息学
原文：R语言绘图|环状柱状图+散点柱状组合图绘制(点击访问)小杜的生信筆記，主要发表或收录生物信息学教程，以及基于R分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!
制造业数字化转型之工业级远程控制方案选型指南 2501_90729959 RayLink 远程控制软件远程控制云计算网络
在“中国制造2025”战略和“双碳”目标的推动下，制造业的数字化转型已经成为了企业提升竞争力、实现高质量发展的关键路径。工业级远程控制方案作为转型的关键支撑技术，通过设备互联、数据驱动和智能运维，正在改变传统的生产管理模式。今天，我们就围绕远程控制技术，结合行业实践和政策导向，为企业提供一份选型指南。一、数字化转型背景下的远程控制需求制造业对远程控制的需求，主要来自三大核心场景：生产设备运维、跨地
Dyn-VQA：含1452动态问题的视觉问答数据集，需灵活提供知识检索方案，查询、工具与检索时间皆可变。数据集
2024-11-05，由阿里巴巴集团创建Dyn-VQA数据集，它包含三种类型的“动态”问题，需要复杂的知识检索策略，这些问题的查询、工具和时间都是可变的。这个数据集的创建对于推动mRAG研究和解决现有VQA数据集无法充分反映启发式mRAGs在获取复杂知识方面的刚性问题具有重要意义。数据集地址：Dyn-VQA|多模态检索数据集|自然语言处理数据集一、研究背景：在多模态大型语言模型（MLLMs）中，解
【设计模式精讲】开源实战之剖析MyBatis框架：MyBatis中的设计模式之Builder模式 mybatis
文章目录第七章开源实战7.2剖析MyBatis框架中用到的经典设计模式7.2.1MyBatis回顾7.2.1.1MyBatis与ORM框架7.2.1.1MyBatis的基础使用7.2.2MyBatis中使用到的设计模式7.2.2.1Builder模式个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区第七章开源实战7.2剖析MyBatis框架中用到的经典设计模式7.2.1MyBatis回顾7.2.1
深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析深度学习
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的
算力技术创新驱动多场景应用演进智能计算研究中心其他
内容概要算力技术创新正成为数字经济时代的基础性驱动力，从异构计算架构的多元融合到量子计算的颠覆性突破，技术演进不断突破物理与算法的双重边界。在工业互联网场景中，边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应，支撑智能制造产线的实时控制；智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术，完成海量视频数据的动态解析；而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术，将基因测序、气候模拟等复杂任务的效率提升至新量级。值得注意的
DeepSeek高能低耗AI创作突破智能计算研究中心其他
内容概要随着人工智能技术向垂直领域加速渗透，生成式模型的应用边界正经历革命性拓展。DeepSeek系列产品通过670亿参数混合专家架构，构建起覆盖学术研究、内容创作与编程开发的多模态解决方案。该架构融合视觉语言理解与多语言处理能力，在保持高响应速度的同时，显著降低算力消耗，其单位计算成本仅为同类产品的三分之一。值得关注的是，系统搭载的DeepSeekProver学术引擎可自动生成文献综述框架，而D
守护数字世界的"房产证"：单域名证书背后的经济学隐喻安全
当17世纪阿姆斯特丹的商人开始用纸质证书证明房产所有权时，他们可能想不到四百年后的人类正在用数字证书守护虚拟世界的"不动产"。在这个数据洪流奔涌的时代，单域名证书就像数字经济中的"微型房产证"，用加密算法在混沌的互联网世界圈定出可信的领地。一、信任的拓扑学：从地契到数字证书1785年亚当·斯密在《国富论》中论述"无形之手"时，可能没有想到互联网时代需要另一种"有形之钥"来维持市场秩序。SSL/TL
AI模型技术前沿与跨场景应用实践智能计算研究中心其他
内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看，可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制，而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与
医疗影像联邦学习可解释性算法研究智能计算研究中心其他
内容概要医疗影像分析领域的联邦学习技术正面临数据隐私保护与模型可解释性的双重挑战。本研究以跨机构医疗影像协作场景为核心，系统性探讨联邦学习框架下可解释性算法的创新路径，重点解决医疗AI模型在分布式训练中的透明度缺失问题。通过引入动态特征选择机制与可解释性注意力模块，算法在保持数据本地化处理的同时，实现了关键病灶特征的跨域关联与可视化解析。研究同步整合自动化数据增强流程与多维度评估指标（如F1值、召
【操作系统之对换技术详解】武帝为此操作系统服务器网络
文章目录一、前言二、对换技术的原理1.什么是对换（Swapping）？2.为什么需要对换？三、对换的工作过程1️⃣内存不足，触发对换2️⃣将内存中的数据写入磁盘3️⃣释放内存4️⃣数据交换回内存四、对换与分页的区别五、对换的优缺点✅优点：❌缺点：六、现代操作系统中的对换✅1️⃣LinuxSwap分区✅2️⃣Windows虚拟内存七、总结一、前言在操作系统中，对换（Swapping）是一种将内存与磁
未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势海宁不掉头发人工智能软件工程人工智能人工智能软件工程笔记 chatgpt
未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径（一）算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代，字节跳动云雀模型通过动态结构优化，在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10，推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破，中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型
C++核心编程手册易方达蓝筹 C or 计算机网络 c++开发语言后端
C++核心编程本阶段主要针对C++面向对象编程技术做详细讲解，探讨C++中的核心和精髓。1内存分区模型C++程序在执行时，将内存大方向划分为4个区域代码区：存放函数体的二进制代码，由操作系统进行管理的全局区：存放全局变量和静态变量以及常量栈区：由编译器自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量等堆区：由程序员分配和释放,若程序员不释放,程序结束时由操作系统回收内存四区意义：不同区域存放的数据，赋予不
AI生成视频是什么，效果如何，影响哪些行业？程序员小麦人工智能 AI作画
有个读者深夜问了我一个问题，让我思考了一个深夜。一年前，我写过一篇文章叫《我可能要给鼓吹AI的那些人，浇盆凉水了》。当时ChatGPT很火，整个网络都把AI吹上了天。我则唱反调，因为我就处在这个行业的底层，可谓知冷知热。不过，我当时并没有否定AI，只是表达AI并没有传说的那般无敌，谈不上让各行各业纷纷失业。首先，AI的门槛很高，基本是头部企业的专属，距离普通大众还是很远。另外，通用模型想要落地，必
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践
在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群，实现对所有可用GPU资源的充分调度，不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
强大的销售团队背后竟然是大数据分析的身影蓝儿唯美数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官，在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面，以重组弱点，增强优势。 Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官，HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
Haproxy+Keepalived高可用双机单活 bylijinnan 负载均衡 keepalived haproxy 高可用
我们的应用MyApp不支持集群，但要求双机单活（两台机器：master和slave）： 1.正常情况下，只有master启动MyApp并提供服务 2.当master发生故障时，slave自动启动本机的MyApp，同时虚拟IP漂移至slave，保持对外提供服务的IP和端口不变 F5据说也能满足上面的需求，但F5的通常用法都是双机双活，单活的话还没研究过服务器资源 10.7
eclipse编辑器中文乱码问题解决 0624chenhong eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题，Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项，我们可以通过设置编码格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式：Workspace、Project、Content Type、File 本文以Eclipse 3.3（英文）为例加以说明： 1. 设置Workspace的编码格式： Windows-&g
基础篇--resources资源不懂事的小屁孩 android
最近一直在做java开发，偶尔敲点android代码，突然发现有些基础给忘记了，今天用半天时间温顾一下resources的资源。 String.xml 字符串资源涉及国际化问题 http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html string-array
接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷酷的飞上天空 window
@echo off : host=服务器证书域名或ip，需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称 set host=localhost set ou=localhost set o=localhost set password=123456 set validity=3650 set salias=s
企业物联网大潮涌动：如何做好准备？蓝儿唯美企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。尽管物联网（IoT）还很新，企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划，而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域，而是哪些地方物联网没有在企业推进，” Gartner研究总监Mike Walker说。 Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿，这些设备在全
spring学习——数据库（mybatis持久化框架配置） a-john mybatis
Spring提供了一组数据访问框架，集成了多种数据访问技术。无论是JDBC，iBATIS(mybatis)还是Hibernate，Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。 mybatis是一种Spring持久化框架，要使用mybatis，就要做好相应的配置： 1，配置数据源。有很多数据源可以选择，如：DBCP，JDBC，aliba
Java静态代理、动态代理实例 aijuans Java静态代理
采用Java代理模式，代理类通过调用委托类对象的方法，来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口，代理类返回委托类的实例接口对象。按照代理类的创建时期，可以分为：静态代理和动态代理。所谓静态代理：　指程序员创建好代理类，编译时直接生成代理类的字节码文件。所谓动态代理：　在程序运行时，通过反射机制动态生成代理类。一、静态代理类实例： 1、Serivce.ja
Struts1与Struts2的12点区别 asia007 Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比：Struts 1要求Action类继承一个抽象基类；Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口，也可以实现其他接口，使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的，只有一个包含execute方法的P
初学者要多看看帮助文档不要用js来写Jquery的代码百合不是茶 jquery js
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题; 1, JQuery的赋值有问题代码如下: data.username 表示的是: 网易 $("#use
经理怎么和员工搞好关系和信任 bijian1013 团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础，这里的基础包括产品方向和产品策略的把握，包括设计，也包括对技术的理解和见识，对运营和市场的敏感，以及良好的沟通和协作能力。换言之，既然是产品经理，整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂，如何让人信服？如何让自己懂？就是不断学习，不仅仅从书本中，更从平时和各种角色的沟通
如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单 sunjing contextMenu tree Richfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦，如下： <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}" selectionChangeListener=&qu
【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境 bit1129 redis
开始使用Redis2.8.17 Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境，对它的主从复制的工作机制，真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的，Redis到了2.4.5这个版本，主从复制还做成那样，Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果，这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式白糖_ JSONObject
项目中，经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串，而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象，这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式： {"nanos":0,"time":-27076233600000,
JavaScript语言精粹读书笔记 braveCS JavaScript
【经典用法】： //①定义新方法 Function .prototype.method=function(name, func){ this.prototype[name]=func; return this; } //②给Object增加一个create方法，这个方法创建一个使用原对
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import java.util.LinkedList; public class FindInteger { /** * 编程之美找符合条件的整数用字符串来表示大整数避免溢出 * 题目：任意给定一个正整数N，求一个最小的正整数M(M>1)，使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0 * * 假设当前正在搜索由0，1组成的K位十进制数
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[通讯与电力]光网城市建设的一些问题 comsci 问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
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最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类. 1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf8 -*-
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http://www.upopen.cn 一、前言书接上回，我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能，完成了register 通过ajax与后端的通信，今天主要完成数据与mongodb的存取，实现注册 / 登录 /
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　　POJO = "Plain Old Java Object"，是MartinFowler等发明的一个术语，用来表示普通的Java对象，不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色，也不实现任何特殊的Java框架的接口如，EJB， JDBC等等。　　　　即POJO是一个简单的普通的Java对象，它包含业务逻辑
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zoj 3511 Cake Robbery(线段树) 阿尔萨斯线段树
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