- 【大模型实战】提示工程(Prompt Engineering)
喵王叭
AIprompt
文章目录前言一、五大核心原则二、基础技巧1.明确指令与输出2.赋予角色三、进阶技巧1.少样本提示2.思维链提示3.控制输出长度与格式四、迭代与优化:提升提示效果的关键五、提示⼯程最佳实践总结附言前言提示工程是通过优化输入指令(提示词),让AI模型更精准、高效地输出符合需求结果的技术方法。一、五大核心原则清晰明确:避免模糊表述,用具体信息(如“新上市”)替代抽象词汇,精准传递意图。提供上下文:补充背
- 计算机视觉:少样本学习(Few-Shot Learning)在视觉中的应用
xcLeigh
计算机视觉CV计算机视觉学习人工智能FSLAI
计算机视觉:少样本学习(Few-ShotLearning)在视觉中的应用一、前言二、少样本学习基础概念2.1定义与范畴2.2与传统机器学习对比2.3核心挑战三、少样本学习在计算机视觉中的典型应用3.1图像分类3.1.1新类别识别3.1.2医学图像分类3.2目标检测3.2.1新目标检测3.2.2小目标检测3.3图像分割3.3.1医学图像分割3.3.2工业缺陷检测四、少样本学习在计算机视觉中的技术方法
- 互联网医院运营数据采集
争实科技
互联网医院医疗信息化
互联网医院运营数据采集是支撑业务优化、服务监管和决策分析的核心环节,需整合多源异构数据并确保其安全性与有效性。以下从采集内容、技术方法、挑战及解决方案等方面系统阐述:一、核心数据采集内容1.患者与业务数据基础信息:患者人口学特征、病史、过敏史等。服务记录:挂号量、问诊类型(图文/视频)、诊断量、处方量、复诊率、药品配送量。交互指标:平均就诊时长、会话响应时间、服务完成率。2.资源与效率数据医生资源
- 2022项目实训“异步分布式联邦学习”第五周报告
一、本周工作进度我在本周的工作进度主要集中于两个技术要点——即Axios和WebSocket。这两种技术方法有着本质上的不同,因而具体实现出来之后的效果也有所不同,下面将会分别说明。1.Axios(Ajax封装)首先要谈的内容是Axios,Axios是一个基于promise的HTTP库,是目前前端最流行的ajax请求库。Axios的优势在于,相比传统的Ajax本身是针对MVC的编程,Axios更加
- 2025最新滑块验证码、图形验证码、解决滑块验证码识别的技术方法大全
猫头虎
前端技术专区深度学习javascript正则表达式typescript滑块验证码行为验证人机识别前端集成
2025最新滑块验证码、图形验证码、解决滑块验证码识别的技术方法大全概述滑块验证码(SliderCaptcha)自上线以来,以其交互性强、用户体验较好而被广泛应用于各类网站和APP的登录、注册、支付等关键环节。相比传统文字验证码或图形混淆验证码,滑块验证码能够更有效地区分真人与机器人,降低恶意脚本的通过率。然而,随着技术的发展,滑块验证码也不断被识别与破解。本文将从「生成与验证组件」和「识别与破解
- 使用OpenAI与LangChain实现批判式修订流程
Wurenyu957
langchain
在当今复杂的软件开发环境中,错误可能会频繁地出现,而迅速识别并修复这些错误则是开发者需要具备的重要技能。本文将详细介绍如何使用OpenAI和LangChain实现自动化的批判式修订流程。技术背景介绍批判式修订,是一种通过迭代生成方案并根据错误进行修改的技术方法。在AI技术支持下,这一过程得以自动化实现。使用OpenAI的功能调用能力,我们可以轻松配置和开发前沿的应用。核心原理解析OpenAI的AP
- 基于遥感解译与GIS技术生态环境影响评价图件制作(土地利用图、植被类型图、植被覆盖度图、土壤侵蚀图等)
《环境影响评价技术导则生态影响》(HJ19—2022)即将实施,其中生态影响评价图件是生态影响评价报告的必要组成内容,是评价的主要依据和成果的重要表现形式,是指导生态保护措施设计的重要依据。在众多图件中,土地利用图、植被类型图、植被覆盖度图、土壤侵蚀图等专题图的制作需用到大量的遥感和GIS技术。目标:1、熟练掌握遥感和GIS土地利用现状解译与制图技术方法2、熟练掌握遥感和GIS植被分类与制图技术方
- AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)
ArtificialIntelligenceGeneratedContent概念定义人工智能生成内容,是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法,通过已有数据的学习和识别,以适当的泛化能力生成相关内容的技术。AIGC技术的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。通过训练模型和大量数据的学习,AIGC可以根据输入的条件或指导,生成与之相关的内容。例如,通过输入关键词、描
- 什么是知识图谱
三月七꧁ ꧂
知识图谱技术知识图谱人工智能算法语言模型自然语言处理
文章目录知识图谱概念知识图谱的发展历史知识图谱的价值知识图谱概念 知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名,或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网),其最初理想是把基于文本链接的万维
- 非盲图像超分辨率与盲图像超分辨率技术2025.6.5
mozun2020
IP1:图像处理计算机视觉人工智能超分辨率重建图像处理信号处理
本文详细介绍非盲图像超分辨率与盲图像超分辨率技术。主要内容如下:基本概念与问题定义:介绍图像超分辨率的基本概念,解释盲与非盲超分辨率的核心区别,并使用表格对比两种技术。非盲图像超分辨率:原理与方法:详细说明非盲超分辨率的技术原理,列举典型方法,并介绍电力设备红外图像处理等应用场景。盲图像超分辨率:挑战与技术路线:分析盲超分辨率面临的三大挑战,系统分类技术方法(显式/隐式建模),并介绍Real-ES
- 【Linux网络与网络编程】12.NAT技术&&内网穿透&&代理服务
卡戎-caryon
Linux网络与网络编程网络linux运维https网络协议服务器
1.NAT技术之前我们说到过IPv4协议中IP地址数量不充足的问题可以使用NAT技术来解决。还提到过本地主机向公网中的一个服务器发起了一个网络请求,服务器是怎么将应答返回到该本地主机呢?(如何进行内网转发?)这就需要用到NAT技术。NAT能够将私有IP对外通信时转为全局IP,也就是就是一种将私有IP和全局IP相互转化的技术方法。在进行NAT转化时,有可能只替换源IP,也可能既替换源IP又替换源端口
- 图像分割及U-net介绍
白某人2.0
图像处理
图像分割一、定义图像分割是计算机视觉中的重要技术,它的目标是将一幅图像划分成多个不同的区域,这些区域在某种程度上具有相似的特征,并且每个区域都对应着特定的语义信息。例如,在一幅包含人物和背景的图像中,图像分割可以将人物轮廓准确地划分出来,将其作为一个独立的区域,同时也能区分出背景等其他区域。二、技术方法基于阈值的方法这种方法是最简单的图像分割技术之一。它通过设定一个或多个阈值,将图像中的像素根据其
- C/C++实践(十)C语言冒泡排序深度解析:发展历史、技术方法与应用场景
技术流浪者
#C/C++算法排序算法数据结构c++c语言
一、发展历史冒泡排序(BubbleSort)作为计算机科学领域最基础的排序算法之一,其历史可追溯至计算机编程的早期阶段。尽管具体起源时间难以考证,但它在20世纪50年代至60年代间被广泛讨论和应用。冒泡排序的名称来源于其独特的排序特性:较小的元素会像气泡一样逐渐“浮”到序列的顶端,而较大的元素则逐渐“沉”到底部。早期发展背景:在计算机科学初期,内存和计算资源极其有限,算法设计需兼顾简单性与效率。冒
- 基于ArcGIS的洪水灾害风险普查关键技术与实践:规范解读·空间分析·淹没模拟
weixin_贾
水文模型集合水文水资源【软件模型】一站式教程水库型淹没分析ArcGIS水文分析洪水普查栅格数据中小河流洪水淹没图
洪水灾害是我国常见的自然灾害之一,科学精准的洪水风险普查与分析对防灾减灾工作至关重要。为提升洪水风险识别与防治能力,本内容围绕全国水旱灾害风险普查技术规范,结合ArcGIS空间分析技术,系统介绍洪水风险区划编制、淹没图制作、水文分析及淹没模拟等关键技术。通过理论解读与实操案例相结合,帮助学员掌握洪水普查全流程的技术方法,为洪水灾害风险评估与防治提供科学支撑。本教程涵盖数据管理、空间处理、专题制图、
- 凤凰架构-笔记
tcoding
架构笔记
:::info根据遗忘曲线:如果没有记录和回顾,6天后便会忘记75%的内容读书笔记正是帮助你记录和回顾的工具,不必拘泥于形式,其核心是:记录、翻看、思考:::书名凤凰架构-构建可靠的大型分布式系统作者周志明状态已读完简介架构演进、架构设计思维、分布式基石、不可变设施、技术方法论五个方面探索如何构建可靠大型分布式系统链接地址思维导图用思维导图,结构化记录本书的核心观点。读后感
- LLM训练技巧:大批量长序列和梯度累积
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《LLM训练技巧:大批量、长序列和梯度累积》文章关键词本文将围绕大规模语言模型(LLM)训练中的关键技巧展开讨论,关键词包括:大批量数据训练:分析如何处理海量数据,探讨其在训练过程中的优势和挑战。长序列处理:探讨如何有效地处理长文本序列,以及相关的技术方法。梯度累积:介绍梯度累积的基本原理、实现方法及其在训练中的优势与限制。大规模语言模型:讨论LLM的定义、分类、发展历程以及其工作原理。核心算法与
- 【CV/NLP/生成式AI】
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以下是计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)和生成式AI(GenerativeAI)的详细介绍,涵盖核心任务、技术方法和典型应用:1.计算机视觉(ComputerVision,CV)核心目标让机器“看懂”图像和视频,理解视觉世界的语义信息。关键技术任务技术方案代表模型图像分类CNN(卷积神经网络)ResNet、EfficientNet目标检测Two-stage(如FasterR-CNN)One
- 【GIS人必学】GIS+K-Means聚类分析算法实现对数据集的最优分类
GIS小天
ArcGIS算法kmeans分类ArcGIS二次开发
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,是一种对搜索簇的无监督学习过程。聚类所要求划分的类是未知的,是一种探索性的分析。分类则依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,是一种示例式的监督学习过程。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域,包括数学,计算机科学,统计学,生物学和经济学。在不同的应用领域,很多聚类技术都得到了发展,这些技术方法被用作描述数据,衡量不同数据源间
- 一文说清楚什么是预训练(Pre-Training)、微调(Fine-Tuning),零基础小白建议收藏!!
小城哇哇
人工智能语言模型AI大模型大模型微调预训练agiLLM
前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术,通过两者的结合,机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力,而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来,人工智能(AI)在各个领域的突破性进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面,引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调,成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练,以帮助
- 【从零开始学习计算机科学】软件工程(二)软件工程方法学
贫苦游商
学习软件工程hadoop面向过程面向对象软件开发敏捷开发
【从零开始学习计算机科学】软件工程(二)软件工程方法学软件工程方法学结构化/面向过程结构化编程结构化设计结构化分析结构化方法的常见问题面向对象软件工程方法学我们通常把在软件生命周期全过程中使用的一整套技术方法的集合称为方法学(methodology),也称为范型(paradigm)。软件工程中有许多方法:结构化/面向过程对于结构化方法,其又被称为传统方法学,也称为生命周期方法学或结构化范型。它采用
- 自动驾驶的“大脑”:决策规划篇
Yellow ?
文章目录一、决策规划技术概述二、决策规划技术结构体系1.分层递阶式体系结构2.反应式体系结构3.混合式体系结构三、决策规划系统的关键环节1.传感信息融合2.任务决策3.轨迹规划4.异常处理四、决策规划技术方法1.全局规划(1)基于状态空间的最优控制轨迹规划方法(2)基于参数化曲线的轨迹规划方法(3)基于基于系统特征的轨迹规划方法2.局部规划方法(1)基于滚动时域优化的轨迹规划方法(2)基于轨迹片段
- Unity3D中UI层级改变详解
Thomas_YXQ
uiUnity3D架构Unity游戏开发
在Unity3D开发中,UI层级的调整是常见的需求,它直接关系到用户界面(UI)元素的显示顺序。在Unity的UI系统中,主要使用UGUI(Unity'sGraphicalUserInterface)来实现界面布局和元素展示。本文将详细讲解Unity3D中如何改变UI层级的技术方法以及给出具体的代码实现。对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀!技术详解1.层级设置
- 敏捷开发实践中的质量保障:如何平衡速度与代码质量?
服务器运维
敏捷工程:现代软件开发的变革与实践近年来,软件工程领域经历了从传统瀑布模型到敏捷开发的深刻转变。这种转变不仅是技术方法的升级,更是团队协作、需求管理和交付模式的革新。本文将从敏捷开发的核心理念、主流方法、实践案例及未来趋势等角度展开,探讨其如何重塑现代软件开发流程,并为团队提供高效协作的解决方案。[]()一、敏捷开发的核心理念:响应变化,以人为本敏捷开发的起源可追溯至2001年发布的《敏捷宣言》,
- 知识图谱构建概念、工具、实例调研
熟悉的黑曼巴
知识图谱人工智能
一、知识图谱的概念知识图谱(Knowledgegraph)知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网络),其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
- 代理和NAT多路转接
Sakura&NANA
网络智能路由器
1.NAT技术背景在IPv4协议中存在IP地址数量不充足的问题,NAT技术当前解决IP地址不够用的主要手段,是路由器的一个重要功能。NAT能够将私有IP对外通信时转为全局IP.也就是就是一种将私有IP和全局IP相互转化的技术方法:很多学校,家庭,公司内部采用每个终端设置私有IP,而在路由器或必要的服务器上设置全局IP;全局IP要求唯一,但是私有IP不需要;在不同的局域网中出现相同的私有IP是完全不
- 生态碳汇涡度相关监测与通量数据分析
岁月如歌,青春不败
生态遥感数据分析碳汇生态科学涡度通量大涡模拟MATLAB
1、以涡度通量塔的高频观测数据,基于MATLAB:2、涡度通量观测基本概况:观测技术方法、数据获取与预处理等3、涡度通量数据质量控制:通量数据异常值识别与剔除等4、涡度通量数据缺失插补:结合气象数据进行通量数据缺失插补等5、涡度通量数据组分拆分:计算生态系统呼吸和总初级生产力等6、涡度通量数据可视化分析:绘制不同通量组分数据的时间变化等7、涡度通量与气象数据相关性:时间序列相关分析、回归分析等8、
- QEMU在嵌入式逆向分析中的应用
饮长安千年月
物联网安全elasticsearch大数据搜索引擎
本文详细汇总介绍了应用QEMU模拟器进行嵌入式环境构建及应用级、内核级逆向调试的技术方法,进行了详尽的实例讲解。一、用QEMU模拟嵌入式调试环境1.安装arm的交叉编译工具链如果订制一个交叉编译工具链,可使用crosstool-ng开源软件来构建。但在这里建议直接安装arm的交叉编译工具链:sudoapt-getinstallgcc-arm-linux-gnueabi或针对特定版本安装:sudoa
- 如何从零开始,训练AI大模型?零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全大白
科技程序员大模型人工智能大模型
导读大模型作为目前最前沿的技术,是如何开发或者训练出来的呢。本文就为大家总结了大模型训练各阶段的最新技术方法,希望对大家有所帮助。1背景根据scalinglaw,模型越大,高质量数据越多,效果越好。但还有一个很直观的情况,随着预训练样本的质量不断提升,训练手段的优化。新的模型,往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如,最新出的minicpm,微信内部评测效果也是非常棒的。跟规模相对接近的2b、
- 光学分辨率转换公式
胖墩会武术
深度学习图像配准1024程序员节python光学分辨率
文章目录一、光学分辨率(OpticalResolution)1.1、光学显微镜的分辨率极限(理论-公式-计算)1.2、光学误差1.3、放大倍率与分辨率的关系二、光学分辨率转换2.1、技术方法2.2、挑战与注意事项2.3、转换公式2.4、项目实战一、光学分辨率(OpticalResolution)光学分辨率:指的是显微镜或其他光学成像设备能够区分两个物体或细节的最小距离。光学分辨率越高,表示设备能够
- 大数据治理实战指南:数据质量、合规与治理架构
一ge科研小菜鸡
大数据大数据
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着企业数字化转型的加速,大数据已成为驱动业务决策的核心资产。然而,数据治理的缺失或不完善,可能导致数据质量问题、合规风险以及业务价值的流失。大数据治理的目标在于确保数据的可用性、完整性、安全性和合规性,支撑企业的智能化发展。本教程将系统讲解大数据治理的关键概念、技术方法,并提供实际应用案例,帮助企业构建高效的数据治理体系。1.大数据治理概述
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc