- R语言笔记Day1(排序、筛选以及分类汇总))
养猪场小老板
一、排序1、单变量序列排序2、数据表(矩阵)排序二、筛选三、分类汇总一、排序1、单变量序列排序rank、sort和order函数>aa[1]315#rank用来计算序列中每个元素的秩#这里的“秩”可以理解为该元素在序列中由小到大排列的次序#上面例子给出的序列[3,1,5]中,1最小,5最大,3居中#于是1的秩为1,3的秩为2,5的秩为3,(3,1,5)对应的秩的结果就是(2,1,3)>rank(a
- 论文复现 Rank consistent ordinal regression for neural networks withapplication to age estimation
DeniuHe
Pytorch算法
importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccurac
- Leetcode 506. Relative Ranks
小白菜又菜
Leetcode解题报告leetcodelinuxwindows
ProblemYouaregivenanintegerarrayscoreofsizen,wherescore[i]isthescoreoftheithathleteinacompetition.Allthescoresareguaranteedtobeunique.Theathletesareplacedbasedontheirscores,wherethe1stplaceathletehast
- C/C++初学者《编程改错总结》
总是不Accepted不要气馁,去看看Ranklist排名,有的大佬比你失败次数还多。编程完全考察你思维的缜密性,符合题目限定的所有种类型情况都要考虑到。大佬们经过大量练习,缜密性比我们强,故会少犯很多错误。我们要做的是静下心,一点一点去排查每一个错误1编译(语法)错误(CompileError)(CE)(1)除非输出语句要输出汉字、中文符号(一般不会要求这样做),代码的所有字符(字母、数字、标点
- 「大模型应用」(2)RAG的检索与rerank
木楚子
bgererankrag语言模型
0.基础内容我们先来介绍几种检索方式,在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)框架中,稀疏检索器(SparseRetriever)和密集检索器(DenseRetriever)是两种核心的文档检索方式,它们的主要作用是:从海量知识库中找出与用户输入相关的文档,供语言模型参考生成回答。一、稀疏检索器(SparseRetriever)✅基本原理稀疏检索器通常基
- SQL 开窗函数,row_number, dense_rank, percent_rank
目录一、排序:row_number(),dense_rank()1、row_number()2、dense_rank()3、应用示例:二、百分比:percent_rank()1、percent_rank()参数说明2、应用示例一、排序:row_number(),dense_rank()1、row_number()参考:SQLSERVER函数row_number的应用示例-墨天轮微软从SQLSERV
- mysql5模拟oracle的row_number、dense_rank、rank功能
daodfs1
sqlmysqlsql
目录功能说明测试sql数据无分组row_number无分组dense_rank无分组rank分组row_number分组dense_rank分组rank注意事项功能说明row_number()是连续不重复的排序,可以利用它来实现分页,例如1,2,3,4,5,6dense_rank()是连续排序,多个第二名仍然跟着第三名,例如1,2,2,3,4,5rank()是跳跃排序,两个第一名下来就是第三名,三
- 深入解析LoRA:低秩适应的高效大模型微调技术
Zhong Yang
大模型微调人工智能机器学习算法
1.背景与动机随着大语言模型(如GPT-3、Llama)的参数规模突破千亿级,传统全参数微调面临三大挑战:显存爆炸:微调70B模型需数千GB显存(如Llama-270B全微调需1.2TB显存)计算成本:全参数微调的计算量随模型规模呈二次增长过拟合风险:大规模模型对少量下游数据易产生过拟合LoRA(Low-RankAdaptation)由微软研究院提出,通过低秩矩阵分解技术,将微调参数量压缩至原模型
- LoRA中的低秩矩阵估计
LoRA(Low-RankAdaptation)是一种用于微调大型语言模型(LLM)的高效方法,尤其在资源有限的环境下表现出色。其核心思想是通过低秩矩阵来近似微调过程中权重矩阵的变化,从而大幅减少需要训练的参数数量。---\paragraph{1.背景:微调与参数效率}在自然语言处理(NLP)中,大型语言模型(如GPT、BERT等)通过预训练学习了丰富的语言知识。然而,为了适应特定任务或新数据,通
- 髋关节控制器 - OpenExo
強云
OpenExoOpenExo
髋关节控制器FranksCollinsHipController简介Parameters补充说明ProportionalHipMomentController简介Parameters补充说明FranksCollinsHipController简介FranksCollinsHipController通过一系列分段spline曲线(包括伸展和屈曲两个阶段),为髋关节提供助力。它基于步态百分比进行控制,
- 《无耻之徒》——属于他们港湾
天呐呐呐呐
“来,让我们一起说motherfucker!”即使生活多么狗屎,我们还是得磕磕绊绊继续丧下去。图片发自Appshameless一部神剧,无下限,无节操,无尿点的美剧,无论你觉得生活多么不容易,只要你看到Gallager一家鸡飞狗跳的生活,你绝对会默默感叹:“还可以这样?”每当Frank道德败坏用下三滥的态度四处坑蒙拐骗的时候,我是痛恨frank的,讨厌frank不负责任,酗酒成瘾的生活。最后还不忘
- 中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-C(人机交互与普适计算):COLLABORATECOM 2025
EAICollaborateCom2025,recognizedbytheprestigiousChinaComputerFederation(CCF)ranking,standsasaleadingglobaleventincomputerscience.AstheconferencewilltakeplaceinShanghai,China,theeventoffersauniqueplatf
- AI Agent开发学习系列 - langchain之Chains的使用(7):用四种处理文档的预制链轻松实现文档对话
alex100
AIAgent学习人工智能langchainprompt语言模型python
在LangChain中,四种文档处理预制链(stuff、refine、mapreduce、mapre-rank)是实现文档问答、摘要等任务的常用高阶工具。它们的核心作用是:将长文档切分为块,分步处理,再整合结果,极大提升大模型处理长文档的能力。stuff直接拼接所有文档内容到prompt,一次性交给大模型处理。适合文档较短、token不超限的场景。refine递进式摘要。先对第一块文档生成初步答案
- vllm本地部署bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程
雷 电法王
大模型部署linuxpythonvscodelanguagemodel
文章目录一、说明二、配置环境2.1安装虚拟环境2.2安装vllm2.3对应版本的pytorch安装2.4安装flash_attn2.5下载模型三、运行代码3.1启动服务3.2调用代码验证一、说明本文主要介绍vllm本地部署BAAI/bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程本文是在Ubuntu24.04+CUDA12.8+Python3.12环境下复现成功的二、配置环境2.1安装虚
- 计算机领域顶级会议汇总
hongyanee
parallelperformanceprocessing分布式计算networkingsecurity
转自ustcxjt的专栏:http://blog.csdn.net/ustcxjt/article/details/7075534COREComputerScienceConferenceRankingsAcronymStandardNameRankAAAINationalConferenceoftheAmericanAssociationforArtificialIntelligenceA+AA
- PageRank:互联网的马尔可夫链平衡态
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人工智能Python#OTHER人工智能机器学习条件概率贝叶斯PageRank马尔科夫链MC
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第一章搜索引擎算法逻辑:SEO优化的底层密码1.1算法进化史:从关键词匹配到意图理解搜索引擎算法经历了从简单关键词匹配到复杂语义理解的跨越式发展。早期算法以PageRank为核心,通过分析网页间链接关系评估权威性。随着Hummingbird算法的推出,搜索引擎开始解析自然语言,BERT算法进一步实现上下文语义理解。当前算法已形成多维度评估体系,涵盖内容质量、用户体验、权威性建设等层面。以Googl
- PEFT(参数高效微调)技术全面解析:原理、方法与实战应用
文章目录一、PEFT核心概念解析1.1PEFT技术定义1.2与传统微调的对比二、为什么需要PEFT技术?2.1大模型时代的核心挑战2.2PEFT的核心优势三、主流PEFT方法技术剖析3.1代表性PEFT方法对比3.2关键技术实现细节3.2.1LoRA(Low-RankAdaptation)3.2.2Adapter模块3.3性能对比基准四、PEFT实战应用指南4.1使用HuggingFacePEFT
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人工智能Python#OTHER人工智能数据挖掘机器学习算法概率论荷兰赌悖论悖论
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!1.概念起源与核心定义荷兰赌(DutchBook)源于赌博策略中的一种风险设计:若参与者的信念度(主观概率)不满足概率公理,则存在一组赌注组合,无论事件结果如何,参与者必然亏损。该理论由弗兰克·拉姆齐(FrankRamsey)和布鲁诺·德·菲内蒂(Br
- 线性代数在图像处理中的应用 --- 纳尼? 2D的高斯核可以通过1D的高斯核直接生成?(秩为1的矩阵)
松下J27
LinearAlgebra线性代数图像处理人工智能
二维高斯核,Rank秩等于一的矩阵之前,我在学习图像处理的时候,会经常用到Gaussianblur,也就是二维高斯低通滤波。当时用的都是Matlab中,现成的图像处理库。只需要输入sigma和kernelsize这些参数就行了,完全不需要考虑高斯核中的每个点长啥样。虽然教科书里面也会有一些配图,例如:直到后来,我学习高斯图像金字塔的时候发现,在别人的代码里面,他在生成二维高斯核的时候,并不是直接写
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数据处理和分析python
文章目录向下突破500日均线向下突破跌破250日均线跌破60日均线总结向下突破接口:stock_rank_xxtp_ths目标地址:https://data.10jqka.com.cn/rank/xxtp/描述:同花顺-数据中心-技术选股-向下突破限量:单次返回所有数据输入参数名称类型描述symbolstrsymbol=“500日均线”;可选{“5日均线”,“10日均线”,“20日均线”,“30日
- Qwen3 Reranker模型可以微调吗?
修昔底德
AI顿悟之旅人工智能LLMQwen3微调
可以,官方已经开放了完整的微调代码与训练范式,甚至推荐用LoRA/QLoRA做参数高效微调,把Qwen3-Reranker快速适配到你的专属知识库场景。下面总结一张总览表,然后分步骤讲怎样落地。说明是否支持微调✅支持(Apache-2.0许可,模型权重可商用)推荐方法LoRA/QLoRA(只训练几百万参数即可)可微调尺寸0.6B、4B、8B(0.6B单卡24GB就够;4B/8B建议多卡或Deeps
- MySQL的窗口函数介绍
找不到、了
mysqljavamysql数据库
目录1、窗口函数的概念1.1、介绍1.2、基本语法结构2、窗口函数分类2.1、排名函数1、rank()2、dense_rank()3、row_number()2.2、分析函数1、lead()和lag()2、first_value()和last_value()3、nth_value()2.3、聚合函数作为窗口函数3、窗口定义详解3.1、partitionby子句3.2、orderby子句3.3、窗口
- 基于昇腾910B部署Qwen3-embedding-8B模型(通过vllm 推理引擎部署)
萌新--加油
embedding人工智能经验分享
目前基于知识库搭建,会涉及到embedding和rerank模型,目前阿里通义千问Qwen3-embedding-8B模型在网上测评效果还不错,本文基于vllm部署Qwen3-embedding-8B模型,使用的国产化算力910B2-64G单卡资源。1、环境要求:软件支持版本CANN>=8.1.RC1torch-npu>=2.5.1torch>=2.5.1Python>=3.9,<3.122、to
- LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存
SuperAGI2025
AI大模型应用开发宝典AIGCai
LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存关键词:LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要:在AIGC(人工智能生成内容)领域,大模型(如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion)的微调需要消耗海量显存,普通用户或企业难以负担。本文将深入解析LoRA(Low-RankAdaptation,低秩适应)这一参数高效微调技术,通过生活类比、数学原理、代码实战和应
- LoRA 实战指南:NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析
fairymt
产品经理的AI秘籍自然语言处理人工智能机器学习
大模型已成AI应用的“标配”,但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA(Low-RankAdaptation)作为一种轻量级微调方案,正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。本文详细通过详细介绍LoRA的核心原理、在文本与图像任务中的应用场景、主流工具框架与实践方式,帮助你快速掌握这项高性价比技术。国产生态实战:基于LLaMA-Factory+DeepSeek+LoRA+FastAPI
- 概述-1-数据库的相关概念
He.ZaoCha
MySQL数据库mysql
数据库的相关概念用户通过SQL操作数据库管理系统,再通过数据库管理系统操作数据库以及数据库中的数据。数据库数据库是存储数据的仓库,数据是有组织的进行存储,DataBase简称(DB)数据库管理系统操纵和管理数据库的大型软件,DataBaseManagementSystem简称(DBMS)主流的关系型数据库管理系统DB-EnginesRanking根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名。排名每月
- 强化学习 16G实践以下是基于CQL(Conservative Q-Learning)与QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)结合的方案相关开源项目及资源,【ai技】
行云流水AI笔记
开源人工智能
根据你提供的CUDA版本(11.5)和NVIDIA驱动错误信息,以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案:1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令(CUDA11.5)PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
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九年义务漏网鲨鱼
语言模型pythonpytorch自然语言处理
LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELSGithub库:GitHub-microsoft/LoRA:Codeforloralib,animplementationof“LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels”GPT-3:175B微调模型变得十分的贵。作者提出利用Low-RankAdaption来冻结
- manjaro安装微软雅黑字体_开始使用 Manjaro(添加源+字体渲染去模糊+软件安装+优化配置+常见错误)(30)...
真的是单大宝
manjaro安装微软雅黑字体
1.添加archlinux镜像源1.步骤一向/etc/pacman.d/mirrorlist中添加国内镜像地址1.1方法1:自动添加1、输入如下命令查看国内镜像源,并按质量排序:sudopacman-mirrors-i-cChina-mrank,之后会弹出一个窗口,可以选择想要的镜像源,选择确定后会自动导入/etc/pacman.d/mirrorlist配置文件中。1.2方法2:手动添加直接在et
- Maven
Array_06
eclipsejdkmaven
Maven
Maven是基于项目对象模型(POM), 信息来管理项目的构建,报告和文档的软件项目管理工具。
Maven 除了以程序构建能力为特色之外,还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性,所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法,许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven,而且公司
- ibatis的queyrForList和queryForMap区别
bijian1013
javaibatis
一.说明
iBatis的返回值参数类型也有种:resultMap与resultClass,这两种类型的选择可以用两句话说明之:
1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候,则可直接用resultClass直接指定查询结果类
- LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重
Cwind
java位运算LeetCodeAlgorithm题解
原题链接:#191 Number of 1 Bits
要求:
写一个函数,以一个无符号整数为参数,返回其汉明权重。例如,‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。
汉明权重:指一个字符串中非零字符的个数;对于二进制串,即其中‘1’的个数。
难度:简单
分析:
将十进制参数转换为二进制,然后计算其中1的个数即可。
“
- 浅谈java类与对象
15700786134
java
java是一门面向对象的编程语言,类与对象是其最基本的概念。所谓对象,就是一个个具体的物体,一个人,一台电脑,都是对象。而类,就是对象的一种抽象,是多个对象具有的共性的一种集合,其中包含了属性与方法,就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象,这个对象就拥有了该类全部的属性,方法。相比于结构化的编程思路,面向对象更适用于人的思维
- linux下双网卡同一个IP
被触发
linux
转自:
http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/
由于需要一台机器有两个网卡,开始时设置在同一个网段的IP,发现数据总是从一个网卡发出,而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下,发现相同的问题不少:
一、
关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
- 安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开
肆无忌惮_
安卓
遇到一个奇怪的问题,当SplashActivity跳转到MainActivity之后,按主页键,再去打开程序,程序没法再打开(闪一下),结束任务再开也是这样,只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity
本来代码:
// 销毁这个Activity
fin
- 通过cookie保存并读取用户登录信息实例
知了ing
JavaScripthtml
通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合;通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie;通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外,将一个cookie对象发送到客户端,使用response对象的addCookie()方法。
下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。
(1)创建index.jsp文件。在改
- JAVA 对象池
矮蛋蛋
javaObjectPool
原文地址:
http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html
Jakarta对象池
☆为什么使用对象池
恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
- ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法
alleni123
java
场景如下:
ArrayList<Obj> list
Obj-> createTime, sid.
现在要根据obj的createTime来进行定期清理。(释放内存)
-------------------------
首先想到的方法就是
for(Obj o:list){
if(o.createTime-currentT>xxx){
- 阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝
百合不是茶
平台战略
“耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”,“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿 ,主要是用来进行农业方面,将农民手中的散地集中起来 不仅加大农民集体在土地上面的话语权,还增加了土地的流通与 利用率,提高了土地的产量,有利于大规模的产业化的高科技农业的 发展,阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整,但是集体化之后农民的个体的话语权 将更少,国家应出台相应的法律法规保护
- Spring注入有继承关系的类(1)
bijian1013
javaspring
一个类一个类的注入
1.AClass类
package com.bijian.spring.test2;
public class AClass {
String a;
String b;
public String getA() {
return a;
}
public void setA(Strin
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成功
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- [Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用
bit1129
velocity
什么是VelocityViewServlet
使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中,以Servlet+Velocity的方式实现web应用
Servlet + Velocity的一般步骤
1.自定义Servlet,实现VelocityViewServl
- 【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service
bit1129
service
Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解?
A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
lua nginx 控制
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字, 在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字
bylijinnan
java
public class TwoElementEqualSum {
/**
* 第 14 题:
题目:输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字,
在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字。
要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字,输出任意一对即可。
例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
- Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder
bylijinnan
javanetty
今天看Netty如何实现一个Http Server
org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory:
pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder());
pipeline.addLast(&quo
- java敏感词过虑-基于多叉树原理
cngolon
违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包,用于java中的敏感词过滤
1、工具包自带敏感词词库,第一次调用时读入词库,故第一次调用时间可能较长,在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右,纯文本35毫秒左右。
2、如需自定义词库,将jar包考入WEB-INF工程的lib目录,在WEB-INF/classes目录下建一个
utf-8的words.dict文本文件,
- 多线程知识
cuishikuan
多线程
T1,T2,T3三个线程工作顺序,按照T1,T2,T3依次进行
public class T1 implements Runnable{
@Override
 
- spring整合activemq
dalan_123
java spring jms
整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分: a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接 b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
- MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime?
dcj3sjt126com
mysql
环境:Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1
第一步、创建一个表date_test(非定长、int时间)
CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
- Parcel: unable to marshal value
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在两个activity直接传递List<xxInfo>时,出现Parcel: unable to marshal value异常。 在MainActivity页面(MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>): Intent intent = new Intent(this, Next
- linux进程的查看上(ps)
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linux pslinux ps -llinux ps aux
ps:将某个时间点的进程运行情况选取下来
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/admin/blogs/2119469
http://eksliang.iteye.com
ps 这个命令的man page 不是很好查阅,因为很多不同的Unix都使用这儿ps来查阅进程的状态,为了要符合不同版本的需求,所以这个
- 为什么第三方应用能早于System的app启动
gqdy365
System
Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了,这里就不细述了,这里不阐述ROM启动还有bootloader,软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来(包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等)-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
- App Framework发送JSONP请求(3)
hw1287789687
jsonp跨域请求发送jsonpajax请求越狱请求
App Framework 中如何发送JSONP请求呢?
使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/
如何发送Ajax请求呢?
(1)登录
/***
* 会员登录
* @param username
* @param password
*/
var user_login=function(username,password){
// aler
- 发福利,整理了一份关于“资源汇总”的汇总
justjavac
资源
觉得有用的话,可以去github关注:https://github.com/justjavac/awesome-awesomeness-zh_CN 通用
free-programming-books-zh_CN 免费的计算机编程类中文书籍
精彩博客集合 hacke2/hacke2.github.io#2
ResumeSample 程序员简历
- 用 Java 技术创建 RESTful Web 服务
macroli
java编程WebREST
转载:http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-jaxrs/
JAX-RS (JSR-311) 【 Java API for RESTful Web Services 】是一种 Java™ API,可使 Java Restful 服务的开发变得迅速而轻松。这个 API 提供了一种基于注释的模型来描述分布式资源。注释被用来提供资源的位
- CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项
超声波
oraclelinux
前言:
这两天项目要上线了,由我负责往服务器部署整个项目,因此首先要往服务器安装oracle,服务器本身是CentOS6.5的64位系统,安装的数据库版本是11g,在整个的安装过程中碰到很多的坑,不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。
安装过程中可能遇到的问题(注
- HttpClient 4.3 设置keeplive 和 timeout 的方法
supben
httpclient
ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() {
@Override
public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) {
long keepAlive
- Spring 4.2新特性-@Import注解的升级
wiselyman
spring 4
3.1 @Import
@Import注解在4.2之前只支持导入配置类
在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean
3.2 示例
演示java类
package com.wisely.spring4_2.imp;
public class DemoService {
public void doSomethin