- AI训练师速成攻略(二):数据收集与清洗
云心雨禅
AI人工智能AIGCscrapypandas
一、从原生态矿山里淘金子如果说训练AI是养孩子,那么数据就是奶粉——但这里没有超市货架上整齐排列的进口奶粉,只有混杂着石子、过期品和宝藏的原生态矿山。今天我们要干的活,就是手持数字筛子,在这片混沌中淘出真金白银。二、数据矿脉勘探指南1.找矿脉(1)矿脉定位法则目标导向:给电商AI找数据?先锁定用户评价、商品图片、购买记录三座富矿场景预判:训练医疗影像AI?必须包含罕见病例样本,避免成为只会看感冒的
- VR/AR 中的空间感知与交互技术创新
算法探索者
vrar
一、引言虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术近年来取得了显著进展,正逐步渗透到多个领域,从娱乐、教育到医疗、工业设计等。这些技术的核心在于创造沉浸式体验,而实现这一目标的关键是精确的空间感知以及自然、高效的交互技术。空间感知让用户能够在虚拟或增强的环境中准确理解自身位置和周围空间布局,交互技术则赋予用户与这些环境进行互动的能力,两者的结合极大地提升了用户体验的真实感和沉浸感。二、VR/AR中的空
- 基于微信小程序的图书馆座位预约系统设计与实现
lxl12138
javawindows后端小程序微信小程序
一、选题依据1.1研究背景随着移动互联网技术的不断进步,智能手机已成为人们日常生活中不可或缺的工具。微信小程序,作为微信生态内的重要应用形式,凭借其无需下载安装、即用即走的特性,在教育、医疗、餐饮等多个领域得到了广泛应用。图书馆作为知识传播与学习的重要场所,其座位资源的合理分配与高效利用一直是管理者和用户共同关注的难题。传统的座位管理方式,如人工登记、纸质预约等,存在信息不透明、预约流程繁琐、座位
- Texas Instruments (TI) 系列:MSP430 系列_(2).MSP430架构与工作原理
kkchenkx
机器人控制系统和单片机开发架构单片机嵌入式硬件
MSP430架构与工作原理1.引言MSP430是TexasInstruments(TI)推出的一系列超低功耗微控制器(MCU)。这些MCU以其低功耗、高性能和高集成度而闻名,广泛应用于便携式医疗设备、无线传感器网络、环境监测以及各种嵌入式系统中。本节将详细介绍MSP430的架构和工作原理,帮助读者理解其核心功能和设计特点。
- 跨领域算法创新与技术应用研究
智能计算研究中心
其他
内容概要在算法技术快速迭代的背景下,跨领域融合创新正成为突破传统应用边界的关键路径。当前研究聚焦于量子算法、联邦学习与生成对抗网络的协同作用,通过优化注意力机制与超参数调整策略,显著提升模型在金融风控、医疗影像分析等场景中的可解释性与计算效率。例如,量子计算与边缘计算算法的结合,可降低自动驾驶系统的时空复杂度;而联邦学习与数据增强技术的整合,则为多模态医疗影像的隐私保护与高效分析提供了新范式。值得
- 智能算法治理与多领域技术创新
智能计算研究中心
其他
内容概要智能算法治理与多领域技术创新的交叉融合正重塑现代技术生态。当前技术发展呈现出两大核心脉络:一是以联邦学习、量子算法、可解释性模型为代表的基础算法体系迭代,二是跨领域场景(如金融风控、医疗影像、自动驾驶)中算法性能与治理能力的协同优化。围绕这一框架,需构建覆盖数据标注、特征工程、超参数调优的全流程治理机制,同时重点探讨生成对抗网络在推荐系统中的动态适配、注意力机制对计算机视觉任务的空间复杂度
- 多领域算法安全优化与创新应用
智能计算研究中心
其他
内容概要随着人工智能技术在多领域的深度渗透,算法安全与创新应用已成为技术发展的核心议题。本文从金融风控、医疗影像分析及自动驾驶等典型场景切入,系统梳理联邦学习、生成对抗网络(GAN)、量子算法等前沿技术的优化路径与应用边界。针对算法可解释性不足、数据隐私泄露及模型效率瓶颈等共性问题,重点探讨特征工程优化、超参数动态调整及多维度模型评估体系的构建策略。技术方向典型应用场景安全优化方向技术挑战联邦学习
- 算力网络战略布局与数字未来演进
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网络作为数字经济发展的核心基础设施,正通过技术融合与场景创新重构全球竞争格局。当前,算力网络战略布局聚焦三大维度:异构计算架构优化、边缘-云端协同调度以及量子计算前瞻部署,形成覆盖“云-边-端”的全域算力资源池。以“东数西算”工程为例,通过构建八大枢纽节点与十大数据中心集群,实现算力资源跨区域动态调配,支撑工业互联网、智慧医疗等高实时性场景需求。关键维度技术特征典型应用场景异构计算架构
- Python,C++开发手术远程监测(医患共管)APP
Geeker-2025
pythonc++
开发一个**手术远程监测(医患共管)APP**是一个复杂且高度专业化的任务,涉及到实时数据传输、医疗设备集成、患者隐私保护、医患互动等多个方面。此类APP的目标是为医生和患者提供一个数字化平台,用于在手术前后和手术过程中进行远程监测和管理。以下是基于合法合规的前提,开发此类APP的技术思路和实现方案。我们将重点放在如何利用**Python**和**C++**语言的技术优势,开发一个安全、高效、易用
- 嵌入式硬件:嵌入式系统调试:嵌入式处理器架构与调试
kkchenjj
STM32编程等单片机编程嵌入式硬件架构
嵌入式硬件:嵌入式系统调试:嵌入式处理器架构与调试嵌入式处理器架构基础嵌入式处理器的分类与特点嵌入式处理器是设计用于特定功能的微处理器,广泛应用于汽车、家电、手机、医疗设备等。它们根据性能、功耗、成本和功能需求,可以分为以下几类:微控制器(MCU):集成了CPU、存储器和外设接口,如STM32系列。数字信号处理器(DSP):专门用于信号处理,如TI的C6000系列。微处理器单元(MPU):功能更强
- MIPI(Mobile Industry Processor Interface)详解
美好的事情总会发生
高速接口嵌入式硬件硬件工程智能硬件
一、MIPI的定义与核心特性MIPI(移动行业处理器接口)是由MIPI联盟制定的低功耗、高带宽、模块化接口标准,专为移动设备设计,现已扩展至汽车、IoT、医疗等领域。其核心特性包括:低功耗:动态功耗管理(如ULPS超低功耗状态)。高带宽:MIPIC-PHY2.0支持11.6Gsps(符号率),等效带宽达34.8Gbps(三线制)。抗干扰性:差分信号(D-PHY)或三线制(C-PHY)设计,适应复杂
- 嵌入式就业方向
Volatile_
arm开发linux嵌入式硬件笔记
嵌入式简单介绍定义:用软件驱动硬件的一种方式嵌入式无处不在:涉及的领域包括家电(智能冰箱、空调)、手机(安卓、iOS设备)、汽车(无人驾驶、车载系统)、工业(工业控制、智能设备)、医疗(CT、心率检测设备)等对于专业:电子信息类、自动化类、通信类、电气类、计算机类1、纯硬件偏向底层硬件设计,工作成果直接与硬件挂钩,适合对电路设计、硬件调试感兴趣的人员。硬件工程师主要任务:电路设计、原理图绘制、硬件
- wangEditor能否支持网页直接导入EXCEL文件?操作步骤是什么?
2501_90694782
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要求:开源,免费,技术支持编辑器:wangEditor前端:vue2,vue3,vue-cli,html5后端:java,jsp,springboot,asp.net,php,asp,.netcore,.netmvc,.netform群体:学生,个人用户,外包,自由职业者,中小型网站,博客,场景:数字门户,数字中台,站群,内网,外网,信创国产化环境,web截屏行业:医疗,教育,建筑,政府,党政,国
- 区块链技术的未来趋势:重塑全球经济与社会
区块链技术正从金融领域扩展至各行各业,其透明性、不可篡改性和去中心化特性为行业痛点提供了解决方案。多行业应用的拓展区块链技术的应用已超越加密货币,渗透至供应链管理、医疗保健和版权保护等众多领域,展现出其广泛的实用价值。DeFi的崛起去中心化金融(DeFi)通过智能合约和DApp,提供了一种无需传统金融中介的金融服务模式,降低了交易成本,增强了金融包容性。跨链技术的互联互通跨链技术的发展,使得不同区
- 大模型微调方法解析
西木风落
AI大模型大模型微调LoRA微调提示词微调
随着大模型(如DeepSeek、LLaMA、QwQ等)的广泛应用,如何高效地通过微调(Fine-tuning)让通用模型适配垂直领域任务,成为行业关注的核心问题。本文旨在总结当前主要的大模型微调方法,并分析它们各自的侧重点。1.为什么要进行模型微调适配特定任务需求:专业领域任务:预训练模型通常在大规模通用数据上进行训练,虽然具备广泛的知识,但在特定专业领域的表现可能不尽如人意。例如在医疗领域,疾病
- 基于跨架构算法的高效物联网漏洞挖掘系统 研究意义
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1.2研究意义物联网将现实世界数字化,应用范围十分广泛。物联网拉近分散的信息,统整物与物的数字信息,物联网的应用领域主要包括以下方面:运输和物流领域、工业制造、健康医疗领域范围、智能环境例如家庭、办公、工厂等领域、个人和社会领域等,具有十分广阔的市场和应用前景。但随着物联网设备的迅速发展和广泛应用,物联网设备的安全也受到了严峻的考验。安全漏洞大量存在于物联网设备中,而通用的漏洞挖掘技术已经不再完全
- 【大模型知识点】检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)简要介绍
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AI知识RAG重排序大模型召回检索
RAG介绍1.RAG是什么?2.RAG的应用3.为什么需要RAGforLLM?4.RAG的一般流程5.检索优化6.重排序1.RAG是什么?Retrieval-Augmented-Generation:检索-增强-生成一句话总结:通过引入外部数据库或知识库中的信息来增强LLM生成内容2.RAG的应用问答系统:RAG从外部知识库中检索相关信息,生成更加准确可靠的答案。如医疗、法律领域的专业问答系统智能
- 基于ssm的医院挂号系统
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
基于ssm的医院挂号系统作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1医院挂号系统概述随着医疗信息化的不断发展,传统的人工挂号方式已经无法满足现代化医院的需求。为了提高医院的工作效率,改善患者就医体验,开发一套功能完善、易于操作的医院挂号系统势在必行。1.2SSM框架介绍SSM框架是目前主流的JavaWeb开发框架,其中包括Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架。Spring是一
- 2024环太湖国际公路自行车赛暨长三角穿越赛10月开启,鱼跃医疗全程护航
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人工智能大数据
9月9日,2024第十二届环太湖国际公路自行车赛(以下简称环太湖赛)暨长三角穿越赛新闻发布会在南京奥体中心举行。正赛将于10月9日至13日举行,全程529.5公里,设立江苏无锡、南通启东、苏州吴江、南京江宁以及浙江湖州长兴五个赛区,来自世界各地的22支顶尖车队共132名职业运动员将齐聚赛道展开激烈角逐。鱼跃医疗作为大赛独家供应商,以血压计、动态血糖仪等专业产品为参赛者提供全程医疗保障。图:2024
- 鱼跃医疗守护生命健康 实践医疗温度
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智能手机
鱼跃医疗日前,爱卡汽车从上汽大通MAXUS官方了解到,上汽大通MIFA量产版将于广州车展正式亮相,新车定位为一款中大型MPV,新车采用了全新一代智能架构打造而来。目前,官方还没有发布关于MIFA量产版的具体信息,参考此前亮相的上汽大通MIFA概念车,概念车的设计充满“未来感”,而通过折线勾勒出具有立体感的进气格栅,极具未来感,新车大灯组内部结构采用了全新设计。在车身侧面,因为空间的需求,上汽大通M
- 基于Python的机器学习入门指南
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分布式系统与高性能计算领域python机器学习开发语言个人开发人工智能经验分享其他
在当今数字化时代,机器学习(MachineLearning)已经成为科技领域中最热门的话题之一。它不仅改变了我们对数据的理解和处理方式,还在许多行业中得到了广泛应用,如金融、医疗、交通等。Python作为一门强大的编程语言,因其简洁易懂和丰富的库支持,成为机器学习领域的首选语言之一。本文将为初学者提供一份基于Python的机器学习入门指南,帮助你快速上手并掌握机器学习的基本概念和实践方法。一、机器
- 深度学习框架演进与智能应用实践
智能计算研究中心
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内容概要深度学习框架的迭代升级正重塑智能应用开发范式。从TensorFlow的静态图架构到PyTorch的动态计算图设计,工具链的持续优化显著提升了模型训练效率与部署灵活性。与此同时,模型压缩技术通过剪枝、量化和知识蒸馏等手段,在保持精度的前提下降低计算资源需求,而超参数优化与迁移学习策略则进一步增强了模型在不同场景的适应能力。值得关注的是,边缘计算与联邦学习的深度融合,正推动医疗影像诊断、金融风
- 跨领域智能算法安全优化与治理研究
智能计算研究中心
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内容概要当前智能算法正加速渗透至金融、医疗、自动驾驶等关键领域,但跨场景应用中的安全性与治理效能仍面临多重挑战。本研究以自动化机器学习为核心优化路径,结合量子算法的并行计算优势与边缘计算的低延迟特性,构建多模态算法协同框架。通过表1所示的技术映射关系,系统梳理不同场景下的核心需求与风险控制节点:应用领域关键技术组合安全优化指标金融风控联邦学习+特征选择算法公平性验证(F1值/召回率)自动驾驶数据增
- 从 0 打造私有知识库 RAG Benchmark 完整实践
易迟
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背景介绍最近从0构建了一个大模型知识库RAG服务的自动化Benchmark评估服务,可以基于私有知识库对RAG服务进行批量自动化测试与评估。本文是对这个过程的详细记录。本文实际构建的是医疗行业知识库,基于高质量的医学指南和专家共识进行构建。而实际的问答对也基础知识库已有文档生成,避免参考源不存在导致的大模型幻觉,可以更加客观反映RAG服务的能力。当然整体的构建流程是与行业无关的,可以参考构建其他的
- 分位数回归+共形预测:Conformalized Quantile Regression实现更可靠的预测区间
人工智能机器学习数据挖掘
预测不确定性量化在数据驱动决策过程中具有关键作用。无论是评估医疗干预的风险概率还是预测金融市场的价格波动范围,我们常需要构建预测区间——即以特定置信度包含目标真值的概率区间。分位数回归(QuantileRegression,QR)作为一种传统统计方法,长期以来被用于预测此类区间。与常规回归方法建模条件均值不同,QR直接对条件分位数进行建模,例如预测结果的第90百分位数。然而单纯依赖QR在实践应用中
- 2025全球医疗器械报告180+份汇总解读|附PDF下载
原文链接:https://tecdat.cn/?p=41208作为行业资深观察者,我们发现医疗器械领域正经历结构性变革:利润率持续承压、创新与效率的平衡成为核心挑战。本报告将从行业趋势、企业分化、技术赋能与战略路径四个维度,深度解析全球医疗器械企业的突围之道。本报告汇总洞察基于《罗兰贝格管理咨询:2025年全球医疗器械报告-创新与效率平衡之道》及文末180+份医疗器械行业研究报告的数据,报告合集已
- 【行业应用篇】【2024年中国人工智能各行业应用研究报告】
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【2025AI学习从零单排系列】【2025AI工具合集】人工智能DeepSeekAIGCAIAI行业应用人工智能行业应用人工智能报告
目录前言行业分类对照表各行业AI应用详解(A-T分类)总结与展望前言•背景:人工智能技术快速发展,正深刻改变各行业的生产生活方式。•目的:探讨AI在制造业、医疗、金融、农业等领域的应用现状、趋势与潜力。•内容范围:覆盖20个行业,分析AI在智能生产、精准管理、风险预警等方面的具体应用。行业分类对照表行业代码行业名称行业代码行业名称A农、林、牧、渔业K房地产业B采矿业L租赁和商务服务业C制造业M科学
- wangEditor组件在医疗、OA系统中word粘贴图片上传的解决方案
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要求:开源,免费,技术支持编辑器:wangEditor前端:vue2,vue3,vue-cli,html5后端:java,jsp,springboot,asp.net,php,asp,.netcore,.netmvc,.netform群体:学生,个人用户,外包,自由职业者,中小型网站,博客,场景:数字门户,数字中台,站群,内网,外网,信创国产化环境,web截屏行业:医疗,教育,建筑,政府,党政,国
- NLP高频面试题(十三)——什么是大模型幻觉,如何解决大模型幻觉
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理人工智能
深入理解大模型幻觉及其解决方案所谓大模型幻觉,是指LLM在生成文本时出现看似流畅合理但实际上却偏离事实甚至无中生有的内容。这不仅严重影响了模型输出的可靠性,在某些敏感领域(如医疗、法律)可能造成严重后果。本文将深入分析大模型幻觉产生的原因、分类与检测方法,并提出有效的解决策略,帮助更好地理解并应对这一挑战。一、什么是大模型幻觉?大模型幻觉(Hallucination)是指大型语言模型在生成文本时,
- 唯一在线客服系统 | 私有化部署+全渠道+AI智能客服解决方案
程序员老狼
人工智能
系统核心价值唯一客服系统采用Golang+Vue技术栈开发,专注为企业提供高并发、高安全性的私有化部署客服解决方案。支持全渠道客户连接与智能服务协同,日均处理咨询量可达10万+,满足金融、医疗、政务等高安全需求场景。六大行业领先功能全渠道智能路由15+接入方式:网站/H5/APP嵌入|微信公众号/小程序|抖音私信/评论|企业微信|钉钉机器人多语言支持:自动识别访客语言,支持中英双语界面即时切换AI
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓