- 基于大模型的短暂性脑缺血发作(TIA)全流程预测与干预系统技术方案
LCG元
大模型医疗研究-技术方向技术方案机器学习深度学习人工智能
目录一、系统架构总览二、核心模块详细设计三、系统集成方案四、系统部署拓扑图五、技术验证方案六、健康管理子系统七、安全与合规设计技术指标与性能保障八、HL7FHIR接口规范九、分层蒸馏方案十、多中心RCT研究设计十一、硬件选型成本优化方案跨模块集成工作流一、系统架构总览多源数据采集联邦学习数据湖大模型预测中枢术前预测系统术中决策系统术后管理系统手术方案生成麻醉动态调控并发症预警护理方案优化健康教育引
- 医疗AI跨机构建模实施总结:基于 Flower 联邦学习与差分隐私的实践指南
一、项目背景与目标在医疗人工智能(AI)模型的发展过程中,数据的可获得性和隐私保护始终是两个矛盾的关键点。传统集中式训练方式虽然性能理想,但往往受限于政策法规(如HIPAA、GDPR)无法获取跨机构医疗数据。而单一机构数据量不足、分布偏差等问题,又制约了模型的泛化能力。本项目旨在实现一个可部署、可扩展的联邦学习平台,帮助多个医疗机构在不共享原始数据的前提下共同训练预测模型。我们采用Flower框架
- 可信数据空间(Trusted Data Space)核心能力及行业赋能分析
小赖同学啊
testTechnologyPrecious算法
可信数据空间(TrustedDataSpace)作为新一代数据共享基础设施,通过技术创新和治理框架的结合,为多行业提供安全、可控的数据流通能力。以下是其核心能力及行业赋能分析:一、可信数据空间的六大核心能力能力维度技术实现关键价值数据主权保障基于区块链的分布式身份(DID)属性基加密(ABE)数据所有者保持控制权,实现"数据可用不可见"安全共享计算联邦学习(FL)多方安全计算(MPC)可信执行环境
- Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据机器学习情绪分析智能投资多源数据
Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用)引言:正文:一、金融情绪数据的立体化采集与治理1.1多模态数据采集架构1.2数据治理与特征工程二、Java机器学习模型的工程化实践2.1情感分析模型的深度优化2.2强化学习驱动的动态投资策略三、顶级机构实战:Java系统的金融炼金术四、技术前沿:Java与金融科技的未来融合4.1量子机器学习集成4.2联邦学习在合
- 医疗金融预测与语音识别中的模型优化及可解释性技术突破
智能计算研究中心
其他
内容概要随着人工智能技术的纵深发展,模型优化与可解释性技术正在重塑医疗诊断、金融预测及语音识别领域的应用范式。在医疗领域,基于自适应学习的动态参数调整机制,结合迁移学习的跨场景知识复用,显著提升了疾病筛查模型的泛化能力;而金融预测场景中,联邦学习框架通过分布式数据协作,在保障隐私安全的前提下,实现了风险预测模型的多维度优化。语音识别领域则依托边缘计算架构,将模型压缩技术与实时推理引擎结合,有效解决
- AI人工智能助力联邦学习通信效率优化的解决方案
AI智能应用
人工智能ai
AI驱动的联邦学习通信效率优化:从理论到实践的全面解决方案元数据框架标题AI驱动的联邦学习通信效率优化:从理论到实践的全面解决方案关键词联邦学习(FederatedLearning)、通信优化(CommunicationEfficiency)、AI赋能(AI-Enabled)、参数压缩(ParameterCompression)、客户端选择(ClientSelection)、联邦蒸馏(Federa
- 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
- 三体融合实战:Django+讯飞星火+Colossal-AI的企业级AI系统架构
IT莫染
FunctionModuleAI大模型工具及插件django人工智能系统架构讯飞星火Colossal-AIWebSocket
目录技术栈关键词:Django5.0讯飞星火4.0UltraColossal-AI1.2WebSocket联邦学习⚡核心架构设计️一、Django深度集成讯飞星火API(免费版)1.获取API凭证2.流式通信改造(解决高并发阻塞)3.Django视图层集成⚡二、Colossal-AI加速多模型适配策略1.私有模型微调方案2.多模型路由逻辑三、私有化部署安全加固方案1.三重安全防护体系2.请求签名防
- 大模型在通讯网络中的系统性应用架构
Deepoch
网络
一、网络架构智能化重构1.1空天地一体化组网优化智能拓扑动态调整:大模型通过分析卫星轨道数据、地面基站负载及用户分布,实时优化天地一体化网络拓扑。例如,在用户密集区域(如城市中心)自动增强低轨卫星与地面基站的协同,通过联邦学习实现跨区域资源调度,降低跨空口传输时延至0.3ms以下。量子密钥分发增强:结合量子通信卫星星座,大模型动态生成抗量子攻击的密钥分发策略。在卫星间链路中,采用LSTM预测信道衰
- 入门pytorch-联邦学习
四代机您发多少
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本文联邦学习的代码引用于https://github.com/shaoxiongji/federated-learning本篇文章相当于带大家读一遍联邦学习的代码,同时加深了大家对联邦学习和Pytorch框架的理解。这里想简单介绍一下联邦学习。联邦学习说白了,就是假如有NNN个数据拥有者F1,...,FN{F_1,...,F_N}F1,...,FN,他们希望使用这些数据来训练机器学习模型,但是又各
- 长尾形分布论文速览三十篇【60-89】
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长尾形分布速览(60-89)这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新,LLMs在这些领域展现了卓越的性能,并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘,提高在长尾任务中的持续学
- 跨区域智能电网负荷预测:基于 PaddleFL 的创新探索
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跨区域智能电网负荷预测:基于PaddleFL的创新探索摘要:本文聚焦跨区域智能电网负荷预测,提出基于PaddleFL框架的联邦学习方法,整合多地区智能电网数据,实现数据隐私保护下的高精度预测,为电网调度优化提供依据,推动智能电网发展。一、引言在当今社会,电力作为经济发展的命脉,其稳定供应对于保障社会生活的正常运转和生产的持续进行具有不可替代的重要性。而智能电网作为现代电力系统的重要发展方向,通过集
- 面向隐私保护的机器学习:联邦学习技术解析与应用
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习tensorflowpython神经网络cnn
在当今数字化时代,数据隐私和安全问题日益受到关注。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施,企业和机构在数据处理和分析过程中面临着越来越严格的合规要求。然而,机器学习模型的训练和优化往往需要大量的数据支持,这就产生了一个矛盾:如何在保护数据隐私的前提下,充分利用数据的价值进行机器学习模型的训练和优化?联邦学习(FederatedLearning)作为一种新兴的隐私保护技术,为解决这一问
- 《多设备协同训练:HarmonyOS联邦学习驱动Unity游戏AI进化》
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HarmonyOS5Unity游戏HarmonyOS5unity游戏引擎Unity游戏
随着游戏产业的智能化升级,游戏AI正从传统的规则驱动向数据驱动的“自进化”模式转型。然而,传统游戏AI训练面临数据孤岛、计算资源受限、隐私安全风险三大核心挑战:单设备训练难以处理复杂场景的海量数据,集中式训练需上传用户行为数据(侵犯隐私),且高性能计算依赖云端或专用硬件(成本高、延迟大)。在此背景下,HarmonyOS联邦学习与多设备协同训练的融合,为Unity游戏AI的智能化进化提供了突破性解决
- AI人工智能加持,联邦学习医疗数据共享方案全解析
AI学长带你学AI
CS人工智能网络ai
AI人工智能加持,联邦学习医疗数据共享方案全解析关键词:联邦学习、医疗数据共享、隐私保护、人工智能、多方安全计算摘要:医疗数据是医学研究和临床决策的“黄金资源”,但患者隐私保护与数据孤岛问题却像两道高墙,阻碍着医疗AI的发展。本文将以“联邦学习”这一AI核心技术为钥匙,带您深入理解如何在不泄露原始数据的前提下,实现跨医院、跨机构的医疗数据共享与联合建模。我们将从生活场景出发,用“厨师合作研发新菜”
- 深度学习框架与联邦学习:探究未来的AI发展趋势=======================摘要:本文将深入探讨深度学习框架与联邦学习的融合,分析其在现代AI领域的应用和发展趋势。我们将介绍深度学习框
深度学习框架与联邦学习:探究未来的AI发展趋势摘要:本文将深入探讨深度学习框架与联邦学习的融合,分析其在现代AI领域的应用和发展趋势。我们将介绍深度学习框架的基本原理、联邦学习的概念及其优势,并结合实际案例探讨二者的结合如何推动AI技术的创新与发展。一、深度学习框架:AI的基石深度学习框架是构建和训练深度学习模型的重要工具。它为开发者提供了便捷的工具和库,使得构建复杂的神经网络模型变得更加简单高效
- 同态加密类型详解:部分同态加密,全同态加密
胡乱编胡乱赢
同态加密区块链算法部分同态全同态
一、部分同态加密(PHE)仅支持单一运算(加法或乘法),效率较高,已实用化。乘法同态算法:RSA:基于大数分解问题,满足E(m1)⋅E(m2)=E(m1⋅m2),适用于安全投票和数字签名。ElGamal:基于离散对数问题,支持乘法同态,常用于区块链隐私保护。加法同态算法:Paillier:基于合数剩余类问题,满足E(m1)⋅E(m2)=E(m1+m2),广泛用于联邦学习中的梯度聚合(如FATE框架
- 边缘计算算法与自动驾驶安全优化实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在自动驾驶系统的安全优化进程中,边缘计算算法通过分布式算力部署与实时数据处理能力,为车辆决策层构建了低时延、高容错的技术底座。本文系统性分析联邦学习与生成对抗网络(GAN)的融合机制,在保护数据隐私的同时提升多节点模型的动态适应能力,并通过可解释性算法对决策逻辑进行可视化解析,增强系统透明度。针对复杂行车场景,数据预处理与特征工程的双向协同显著优化了障碍物识别与路径规划的鲁棒性,结合F1值
- 鹰盾视频的AI行为检测是怎样的风控?
加油搞钱加油搞钱
人工智能音视频
引言在数字内容生态与安全防护交织的复杂环境下,视频风控已成为保障平台合规运营、用户信息安全的核心防线。传统基于规则匹配与简单统计的风控手段,在面对多样化、隐蔽化的违规行为时逐渐力不从心。鹰盾视频构建的AI行为检测风控体系,通过深度融合多模态分析、强化学习、联邦学习等前沿技术,打造了从数据感知、智能研判到动态响应的全链条风控闭环。本文将从技术架构、核心算法、工程实践及未来演进等维度,深入解析其AI行
- 联邦学习:用隐私保护助力CIFAR10建模
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计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
联邦学习:用隐私保护助力CIFAR-10建模作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1CIFAR-10数据集概述CIFAR-10数据集是一个广泛用于图像分类任务的基准数据集。它包含60,000张32x32彩色图像,分为10个类别,每个类别有6,000张图像。这些类别包括:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10数据集被广泛应用于图像分类算法的评估和比较。1.2传统机器学
- 基于Dirichlet分布的联邦学习数据分配
黑马算法创新
人工智能机器学习联邦学习异构联邦学习异构数据隐私保护
基于Dirichlet分布的联邦学习数据分配。其目标是将数据按照不均衡的方式分配到不同的客户端,模拟真实世界中客户端数据不均匀的情况。下面详细解释这段逻辑:标签排序和数据组织:首先,代码对数据集中的标签进行排序(labels_sorted)。这些标签代表着数据的类别。然后,通过将标签和相应的数据索引(即数据点的位置)配对,形成了一个名为class_by_labels的列表,每个元素是一个元组,其中
- 大模型训练新范式:隐私增强联邦学习架构与工程实践
尘烬海
架构rustwasmphp开发语言安全
一、传统联邦学习为何无法满足大模型隐私需求当前主流联邦学习框架如FedAvg在面对大模型时存在显著短板:python#标准FedAvg参数聚合伪代码暴露关键漏洞global_model=initialize_model()forroundinrange(total_rounds):client_updates=[]forclientinselected_clients:#本地训练梯度ΔW可被用于反
- 企业级大数据隐私保护:架构设计与实现方案
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶AIAgent应用开发大数据ai
企业级大数据隐私保护:架构设计与实现方案关键词:大数据隐私保护、隐私计算、联邦学习、差分隐私、安全多方计算、数据合规、去标识化摘要:本文系统解析企业级大数据隐私保护的核心技术体系,从架构设计到具体实现方案展开深度探讨。通过分层架构设计覆盖数据全生命周期,结合差分隐私、联邦学习、安全多方计算等前沿技术,阐述数据收集、存储、处理、共享各环节的隐私保护机制。配套完整的数学模型推导、Python代码实现和
- 如何用数字人实现品效合一的传播
井云智能矩阵系统
人工智能
——从量子化建模到联邦学习的技术革命与商业实践一、行业痛点:传统营销的“三重割裂”2025年数据显示,78%的企业因营销效率低下错失市场机遇(快消品牌年损超500万元),核心矛盾聚焦于:品效割裂:品牌广告CTR<0.5%,效果广告复购率不足30%(MCN机构实测)渠道割裂:跨平台数据孤岛导致用户旅程断裂,转化漏斗流失率>65%人效割裂:真人主播日播极限4小时,人力成本占比超60%而如今,基于数字人
- 联邦学习架构深度分析:支持多家医院协作训练AI模型方案分析
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数智化医院2025架构人工智能
引言随着人工智能技术在医疗领域的广泛应用,医疗机构面临着如何在保护患者隐私的同时,高效利用分散在各医疗机构的医疗数据进行模型训练的挑战。传统的集中式数据共享方法不仅面临隐私泄露风险,还涉及复杂的法律合规问题。在这一背景下,"数据不动模型动"的联邦学习架构应运而生,为医疗机构提供了在不共享原始数据的前提下协同训练AI模型的新范式。联邦学习(FederatedLearning)是一种分布式机器学习范式
- **深度学习框架与生成对抗网络:探索前沿技术的融合之美**摘要:本文将深入探讨深度学习框架在生成对抗网络(GANs)中的应用,分析大模型训练的实践,并展望联邦学习在未来技术趋势中的位置。我们将通过实例
2401_89451588
深度学习生成对抗网络人工智能python
深度学习框架与生成对抗网络:探索前沿技术的融合之美摘要:本文将深入探讨深度学习框架在生成对抗网络(GANs)中的应用,分析大模型训练的实践,并展望联邦学习在未来技术趋势中的位置。我们将通过实例和代码片段展示相关技术细节,帮助读者更好地理解这些前沿技术。一、引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习框架作为实现AI的重要工具,已经成为研究的热点。生成对抗网络(GANs)作为深度学习领域的一个重
- 【论文阅读】Federated Large Language Model : A Position Paper
只说人话绝不装逼
联邦大模型论文阅读语言模型人工智能
https://arxiv.org/pdf/2307.08925.pdf这篇文章算是一篇positionpaper,阐述了作者对联邦大模型的理解与看大。初学者可以当一篇综述来看。文章思想很朴素,也很容易理解,基本就是有大模型基础和联邦学习基础的人都能想到或是理解的。联邦大模型的两种学习方式两种非常直观的方法:一种是从头训练,一种是利用私有数据集进行微调。优劣也非常直观:第一种方法允许特定任务的模型
- 基于大模型预测视神经脊髓炎的技术方案
LCG元
大模型医疗研究-技术方向技术方案人工智能
目录一、摘要二、系统架构设计1.整体架构图(Mermaid流程图)2.子系统划分三、核心算法实现1.术前风险预测模型(伪代码示例)2.术中实时监测流程图四、系统集成方案1.硬件部署拓扑图2.关键API定义五、硬件集成方案1.计算资源规划2.安全通信协议六、技术验证方法1.模型验证流程2.对比实验设计七、附录1.联邦学习协调算法2.系统部署检查清单一、摘要本研究提出一种基于多模态大模型的视神经脊髓炎
- 自动化学习与边缘计算融合驱动语音识别模型优化新路径
智能计算研究中心
其他
内容概要当前,自动化机器学习与边缘计算技术的交叉融合正在重塑语音识别模型的研发范式。这一趋势的核心在于通过算法优化与算力下沉的双重路径,解决传统云端集中式训练面临的效率瓶颈与隐私风险。以联邦学习框架为基础的数据协同机制,使得分散在边缘设备中的语音样本能够在不共享原始数据的前提下参与模型迭代,有效平衡了数据利用与隐私保护之间的矛盾。与此同时,超参数自动化搜索技术通过贝叶斯优化、进化算法等策略,显著降
- 大白话解释联邦学习
frostmelody
深度学习小知识点机器学习小知识点人工智能联邦学习
数据孤岛:为何发生?有何危害?如何解决?什么是数据孤岛?企业或组织内部,数据因存储分散、标准不一、系统或部门壁垒,导致数据像一座座孤立的岛屿,无法自由流通与整合,其潜在价值难以被充分挖掘。例如,财务部和销售部各自使用独立数据库,数据无法自动交互,需手动导出导入(物理性孤岛)相同数据在不同部门被赋予不同含义。例如,销售部的“客户”指已成交用户,而市场部的“客户”包含潜在用户,导致跨部门协作时需反复沟
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方