- 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词:数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要:本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发,分析AI如何改变传统数据分析范式,详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用,并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇,为数据分析师
- 深入理解卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)
CodeJourney.
cnnrnn人工智能
在当今的人工智能领域,神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNN)作为神经网络家族中的重要成员,各自有着独特的架构和强大的功能,广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景,为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
Matlab机器学习之心
matlabcnngru
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合,为时
- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
matlabcnngru
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值,例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
- Python Gradio:实现交互式图像编辑
PythonAI编程架构实战家
Python编程之道python开发语言ai
PythonGradio:实现交互式图像编辑关键词:Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要:本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始,逐步介绍Gradio的核心功能,并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能,同时提供完整的项目实战案例
- 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词:深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要:本文将从深度学习的核心概念出发,结合生活实例和代码实战,系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程,揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制,并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧,帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
- 基于深度学习的目标检测算法综述:从RCNN到YOLOv13,一文看懂十年演进!
人工智能教程
深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
一、引言:目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕,2014年RCNN横空出世,目标检测从此进入“深度时代”。十年间,算法从两阶段到单阶段,从Anchor-base到Anchor-free,从CNN到Transformer,从2D到3D,从监督学习到自监督学习,迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法,带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别(C#代码,UI界面版)
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别(C#代码,UI界面版))工业相机使用YoloV8模型实现不同水果的检测识别工业相机通过YoloV8模型实现不同水果的检测识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入Yo
- 从零开始构建深度学习环境:基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践(适合初学者)
荣华富贵8
程序员的知识储备2程序员的知识储备3深度学习pytorch人工智能
摘要:深度学习正在引领人工智能技术的革新,而对于初学者来说,正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程,指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN,以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正,到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程,
- 人工智能概念之九:深度学习概述
文章目录相关文章一、深度学习的定位:AI时代的基石技术1.1技术生态全景图1.2技术革命的催化剂二、深度学习的双面性:性能优势与技术挑战2.1技术优势全景扫描2.2技术挑战深度剖析三、技术演进时间轴:70年的厚积薄发四、主流框架生态对比五、未来演进方向相关文章人工智能概念之二:人工智能核心概念:网页链接一、深度学习的定位:AI时代的基石技术1.1技术生态全景图深度学习处于人工智能(AI)技术金字塔
- 学苑教育杂志《学苑教育》杂志社学苑教育编辑部2025年第21期目录
QQ296078736
人工智能
专题研究推进“教-学-评”一体化,打造小学语文高效课堂刘月兰;4-6教育管理新高考制度下普通高中生涯教育课程设计的研究霍亚贞;马玲;7-9课堂教学核心素养下小学数学深度学习课堂的构建策略康贵景;10-12“双减”背景下初中英语教学的课堂模式高燕;13-15小学低年级数学说理课堂构建策略玉洁;16-18基于法治观念培育的道法课项目式教学策略许静;19-21“双师课堂”在初中语文写作教学中的实践孙巧玲
- 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测
Clang's Blog
AIpytorchpandas人工智能
文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中,我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库,构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库,包括用于数据处理的pandas和numpy,以及用于深度学习的torch。i
- 使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践**
qq_37836323
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**在人工智能技术中,大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而,由于网络限制,直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此,本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM,并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)?大型语言模型是一种深度学习模型,训练于大量文本数据上,能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
- 【免费下载】 探索PlantVillage-Dataset:深度学习在植物病害检测中的革命性突破
探索PlantVillage-Dataset:深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代,人工智能正逐步改变我们的生活,其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目,它提供了一个庞大的植物病害识别数据集,旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
- Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略:从Pandas到深度学习的异常检测进阶
程序员_CLUB
Python入门到进阶python爬虫pandas
目录背景与需求分析第一章:结构化数据清洗实战(Pandas核心技法)1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章:深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测(时序数据)2.2图神经网络异常检测(关系型数据)第三章:综合案例实战案例1:金融交易反欺诈系统案例2:工业传感器异常检测第四章:性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章:方法论总结与展望5.1方法论框架5.
- 大模型【进阶】(一)MoE(mixture of experts)混合专家结构
ReinaXue
人工智能笔记语言模型神经网络
什么是MoE结构?MoE(MixtureofExperts,专家混合模型)是一种深度学习模型架构,通常用于处理大规模模型和计算资源效率的挑战。在MoE结构中,模型由多个“专家”组成,每个专家处理不同的任务或输入数据的不同部分,而不是让所有专家都参与每次计算。这种方式提高了计算效率,并在某些情况下有助于增强模型的表现。MoE结构的核心思想专家:在MoE模型中,专家通常指的是网络中的子模型,每个专家具
- 【三维目标检测】Complex-Yolov4详解(二):模型结构
Coding的叶子
Python三维点云实战宝典Complex-YoloComplex-Yolov4三维目标检测目标检测python
本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章,地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此,在完成BEV处理之后,模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov
- 基于深度学习的图像分类:使用ShuffleNet实现高效分类
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘python目标检测
前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务,其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构,专为移动和嵌入式设备设计,能够在保持较高分类精度的同时,显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类,从理论基础到代码实现,带你一步步掌
- AI人工智能领域深度学习的在线学习方法
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习学习方法ai
AI人工智能领域深度学习的在线学习方法关键词:深度学习、在线学习、AI教育、实战项目、知识体系摘要:本文为想系统学习深度学习的初学者/转行者量身打造,通过拆解深度学习的核心概念、梳理在线学习的科学路径、提供可落地的实战案例与资源清单,帮你用“游戏通关”的思路高效掌握这门技术。无论你是学生、程序员还是跨行者,都能找到适合自己的学习节奏,避免“看视频就会,动手就废”的陷阱。背景介绍目的和范围深度学习是
- AI人工智能深度学习的模型评估与选择
AI大模型应用之禅
人工智能深度学习ai
AI人工智能深度学习的模型评估与选择关键词:AI、人工智能、深度学习、模型评估、模型选择摘要:本文聚焦于AI人工智能深度学习中的模型评估与选择。在深度学习迅猛发展的当下,构建一个有效的模型并非易事,而准确评估和恰当选择模型对于模型性能的发挥和应用效果至关重要。文章将详细介绍模型评估与选择的相关背景知识,深入剖析核心概念与联系,阐述核心算法原理及具体操作步骤,运用数学模型和公式进行详细讲解并举例说明
- 深度学习中,定量分析和定性分析是什么?要体现什么?
seasonsyy
深度学习小知识深度学习人工智能定量分析定性分析
深度学习中,定量分析和定性分析是什么?要体现什么?在深度学习和一般的数据分析中,定量分析(QuantitativeAnalysis)和定性分析(QualitativeAnalysis)是两种主要的研究方法,它们分别关注数据的数量特征和质的特征。定量分析(QuantitativeAnalysis)定性分析(QualitativeAnalysis)关注方面定量分析涉及可量化的数据,即那些可以通过数字来
- Python金融分析:情感分析在量化价值投资中的完整实现
AI量化价值投资入门到精通
python金融开发语言ai
Python金融分析:情感分析在量化价值投资中的完整实现关键词:Python金融分析、情感分析、量化投资、价值投资、自然语言处理、机器学习、金融文本挖掘摘要:本文系统解析如何将情感分析技术深度整合到量化价值投资体系中,通过Python实现从金融文本数据采集、预处理、情感建模到策略回测的完整流程。详细阐述基于规则引擎、机器学习和深度学习的多维度情感分析方法,结合财务指标构建复合投资模型,并通过实战案
- 开源深度学习新宠:Burn框架助您无忧高效建模
在日新月异的人工智能世界里,各类深度学习框架如雨后春笋般涌现,而Burn,作为新一代的深度学习框架,以其不妥协的灵活性、高效性和可移植性崭露头角。本文将深入探讨Burn的核心功能、应用场景及具体使用方法,帮助您更好地了解这款值得关注的开源项目。性能和优化:超越速度的追求Burn框架将高效性作为其核心支柱之一,通过一系列优化技术确保模型能够快速可靠地运行。以下是Burn在性能方面的几个显著特色:自动
- 使用 Dart 库轻松进行时间序列预测 - 立即执行多元预测
krishnaik06
深度学习AI写作pythonAI作画神经网络
这个视频介绍了名为Darts的Python库,它可以简化时间序列数据处理和预测。主要内容:解决时间序列预测难题:Darts库提供了多种模型,包括经典的ARIMA、SARIMAX,以及深度学习模型,可以轻松处理单变量和多变量时间序列预测。简化操作:Darts库使用统一的fit和predict函数,类似于scikit-learn,让用户可以轻松地使用各种模型。支持多种模型:Darts库包含ARIMA、
- 图像处理全栈指南:从传统算法到深度学习,再到FPGA移植
阿牛的药铺
图像算法区图像处理算法深度学习
图像处理全栈指南:从传统算法到深度学习,再到FPGA移植一、引言:图像处理是光学类产品的“大脑”光学类产品(可见光摄像头、红外热成像、光谱仪)的核心价值,在于将光信号转化为可理解的图像信息。而图像处理算法,就是解读这些信息的“大脑”——从传统的边缘检测到深度学习的目标识别,从实时降噪到高维光谱分割,每一步都决定了产品的性能(如分辨率、帧率、功耗)。对于算法移植工程师(科研助理1)岗位而言,需要掌握
- 基于Jetson Nano与PyTorch的无人机实时目标跟踪系统搭建指南
引言:边缘计算赋能智能监控在AIoT时代,将深度学习模型部署到嵌入式设备已成为行业刚需。本文将手把手指导读者在NVIDIAJetsonNano(4GB版本)开发板上,构建基于YOLOv5+SORT算法的实时目标跟踪系统,集成无人机控制与地面站监控界面,最终打造低功耗智能监控设备。通过本项目,读者将掌握:嵌入式端模型优化与部署技巧;多目标跟踪算法工程化实现;无人机-地面站协同控制架构;边缘计算场景下
- gis怎么提取水系_深度学习在GIS中的应用
weixin_36214932
gis怎么提取水系
近年来,人工智能(AI)飞速发展,在诸如图像识别,图像分割和目标智能提取等任务上,达到甚至在某些方面超过了人工的准确度。人工智能在图像识别方面的优势,为AI和GIS的结合提供了前所未有的契机。人工智能,机器学习和深度学习正在帮助我们认识世界、改善世界。AI是计算机科学的一个重要分支,在某种程度上具有类似人类工作的执行能力,能以一种新的与人类相似的方式做出智能的反应,机器学习利用数据驱动算法从数据中
- 每天五分钟深度学习:数学中常见函数中的导数
每天五分钟玩转人工智能
每天五分钟玩转深度学习算法深度学习人工智能导数机器学习
本文重点导数是微积分学中的一个核心概念,它描述了函数在某一点附近的变化率。在物理学、工程学、经济学等众多领域中,导数都发挥着极其重要的作用。本文旨在详细介绍数学中常见函数的导数,以期为读者提供一个全面而深入的理解。数学中常见的导数常数函数的导数对于常数函数f(x)=C(C为常数),其导数为f'(x)=0。这是因为常数函数在任何点的切线斜率都是0,即函数值不随x的变化而变化。多项式函数的导数多项式函
- 无人机正摄影像自动识别与矢量提取系统
pk_xz123456
算法python无人机算法数据挖掘深度学习网络媒体
无人机正摄影像自动识别与矢量提取系统1.项目概述本项目旨在开发一个基于Python的自动化系统,能够从TIFF格式的无人机正摄影像中识别并提取多种地物要素,包括水边线、道路、桥梁、植被图斑、房屋、趸船和护岸。系统将采用深度学习与计算机视觉技术相结合的方法,实现高精度(95%以上)的自动识别,并将结果以带有相同坐标信息的矢量DWG/DXF格式保存。2.系统架构设计2.1总体架构系统采用模块化设计,主
- 玩转 Milvus(一):解锁向量数据库的秘密,拥抱Milvus
不学无术の码农
玩转Milvus:向量搜索与AI实践milvus向量数据库
引言:向量数据库,AI时代的“超级引擎”想象一下,你上传一张猫咪照片,系统瞬间从百万张图片中挑出最相似的几张;或者在购物APP中点开一件T恤,推荐栏立刻展示你心动的搭配。这些智能体验的背后,藏着一个秘密武器——高维向量。通过深度学习模型,文本、图像、音频被转化为一串数字,捕捉它们的“灵魂”。但如何在海量向量中快速找到“最像”的那一个?传统数据库如MySQL或MongoDB束手无策,而向量数据库横空
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http