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AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战AIGCchatgptai
AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词:AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,ChatGPT(文本生成)与DALL·E(图像生成)的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理,结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程,并揭示提升内容
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刘若愚
最近,ChatGPT大热,据说可以写论文,编故事,好像无所不能。于是,我给它出了个题目:写一篇5万字的科幻小说。人物:刘若愚,化学家;刘子琪,大律师;仔仔,刘子琪的宠物猫;周金凝,医生;刘泽余,大侦探;赵政淇,程序猿;杰夫(Jeff)机器人它给我的回答是:我很抱歉,我是一个AI语言模型,无法写出如此长篇的小说。但我可以为您提供一些写作灵感和指导:确定故事背景和时间线:在科幻小说中,背景和时间线非常
- 神奇的平静
漫步的小马驹
我们七组色香味俱全的特色菜百家宴我们七组的仙女们仙女们在舞动上图是今晚上海nlp课堂的晚会照片。熟悉的场地,熟悉的伙伴们。只是,我从画面里,跑到了画面外。决定不去二阶的时候,我以为在这样的时刻,我会有很多情绪:郁闷、遗憾、羡慕、纠结……没想到,这一刻真的来临的时候,我心里是满满的喜悦、平静。其实,在读到惠安的时,我内心有些小波动:惠安和我工作类似,她也面临突击检查,她因为领导的理解、同事的护援而得
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当ChatGPT与IDE(集成开发环境)深度融合,开发领域正迎来颠覆性变革。这种结合不仅让代码生成从繁琐的手动编写转变为智能辅助下的高效创作,更将调试过程化繁为简,实现开发全流程的无缝衔接。本文将从开发效率革新、代码质量提升、调试模式重构、学习曲线优化以及未来挑战与机遇五个维度,详细剖析ChatGPT嵌入IDE的具体价值与实践场景,为开发者呈现这一技术融合带来的全新工作模式。在软件开发的历史长河中
- 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
- 【AI大模型:前沿】43、Mamba架构深度解析:为什么它是Transformer最强挑战者?
无心水
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Transformer架构自2017年诞生以来,一直是NLP、计算机视觉等领域的“统治级”模型架构。但随着序列长度需求的增长(如128K长文本处理、基因组学超长序列分析),其自注意力机制的O(n2)O(n^2)O(n2)计算复杂度成为难以逾越的瓶颈。2023年底,由AlbertGu和TriDao等人提出的Mamba架构,通过创新的“选择性状态空间模型(SelectiveSSM)”实现了线性复杂度(
- 【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 微博文章数据可视化分析-文章分类下拉框实现
java1234_小锋
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大家好,我是java1234_小锋老师,最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程,持续更新中,计划月底更新完,感谢支持。今天讲解微博文章数据可视化分析-文章分类下拉框实现视频在线地址:2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫)视频教程(火爆连载更
- Rouge:面向摘要自动评估的召回导向型指标——原理、演进与应用全景
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“以n-gram重叠量化文本生成质量,为摘要评估提供可计算标尺”Rouge(Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation)是由南加州大学信息科学研究所(ISI)的Chin-YewLin于2004年提出的自动文本摘要评估指标,其核心思想是通过计算生成文本与参考摘要之间的n-gram重叠率,量化摘要的内容覆盖度与忠实度。作为自然语言处理(NLP)领域最权威
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一、ChatGPT接入微信:ChatGPT接入微信ChatGPT近期以强大的对话和信息整合能力风靡全网,可以写代码、改论文、讲故事,几乎无所不能,这让人不禁有个大胆的想法,能否用他的对话模型把我们的微信打造成一个智能机器人,可以在与好友对话中给出意想不到的回应,而且再也不用担心女朋友影响我们打游戏工作了。GitHub:https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-w
- 甘超波:NLP权谋中谈判流程
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哈喽,大家好我是甘超波,是一名NLP爱好者,每天一篇原创文章或视频,分享我的实战经验和案例,希望给你些启发和帮助今天主要分享权谋中的谈判流程一:什么是谈判?有的伙伴认为:谈判就是勾心斗角有的伙伴认为:只有商业和国家用到谈判还有的伙伴认为:谈判是一种很高大上的方法和技巧这是不同的伙伴对谈判的看法,这些都是不全面的到底什么是谈判?谈判:处理事情设计出一系列巧妙的方法、技巧、流程,让对方配合你、支持你的
- 生成式引擎优化(GEO)在 Google Gemini 中的实践与探索
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2025年,生成式AI(如GoogleGemini、ChatGPT、DeepSeek)已占据全球63%的互联网用户信息获取入口。用户行为从"浏览多个网页"转向"直接获取AI生成的精准答案",这一转变使传统SEO(搜索引擎优化)面临失效风险——即使内容优质,若未被AI模型识别为"可信信源",仍可能被淹没在信息洪流中。在此背景下,生成式引擎优化(GEO,GenerativeEngineOptimiza
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JavaAI面试实战:SpringAI与RAG技术落地面试现场:AI技术终面室面试官:谢飞机同学,今天我们聚焦JavaAI应用开发,重点考察SpringAI和RAG技术栈。谢飞机:(兴奋地)面试官好!我可是AI达人!ChatGPT、Midjourney我天天用,SpringAI这新框架我也研究过!第一轮:SpringAI基础面试官:请详细描述SpringAI的核心组件及PromptTemplate
- 详细指南:如何使用WildCard升级到ChatGPT 4.0
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1.了解ChatGPT自从ChatGPT3.5发布以来,它便吸引了无数人的注意。今天我们要聊的,是它的继任者——ChatGPT-4.0。1.1什么是ChatGPT-4.0?ChatGPT-4.0是由OpenAI研发的一款先进的人工智能语言模型。相比于其前任,它在自然语言的理解和生成上,有了更进一步的提升。想象一下,这个模型能更流畅地对话,理解复杂问题,并且在执行各种任务时都能提供更精准的答案。从信
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近日,WildCard野卡因"监管合规调整"及"上游政策变化"宣布自7月12日起全面停服,官网、App及客服系统悉数下线,用户充值、提现功能被永久封锁。尽管卡内余额仍可暂时用于订阅Netflix、Spotify等服务,但平台未来走向不明,引发用户对资金安全的广泛担忧。这场突如其来的变故,再次凸显选择合规、稳定服务的重要性。WildCard停服背后:合规风险成企业服务"隐形炸弹"WildCard曾以
- WildCard野卡之后,我们如何解决ChatGPT Plus充值订阅难题?一份深度评测与备选方案
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一、问题的出现:一个开发者工具链的“单点故障”兄弟们,今天这个消息,相信不少人都感同身受。我一直依赖的WildCard平台,刚刚宣布永久暂停服务。这不仅仅是一个工具的消失,更是我们许多人工作流中一个关键节点的“单点故障”。对于我们开发者来说,ChatGPTPlus早已是深度绑定的生产力工具:无论是辅助编码、调试,还是作为架构设计的“陪练”,它的重要性不言而喻。续费渠道的中断,意味着下个月的工作效率
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百度文心大模型ERNIE概述百度推出的文心大模型(ERNIE,EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration)系列是结合知识增强技术的预训练大模型,涵盖自然语言处理(NLP)、跨模态、行业应用等多个方向。其开源版本为开发者提供了可商用的大模型能力支持。ERNIE的核心技术特点知识增强:通过多源知识图谱(如百度百科、专业领域数据)注入,提升模型对实
- AI办公(综合)课程内容框架
建模中…
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AI办公(综合)课程内容框架:深度挖掘与分析一、课程定位深化:从“技能学习”到“价值创造体系构建”传统办公课程聚焦单点工具,本课程定位突破技能培训边界,构建“技术-场景-价值”闭环:-技术穿透性:不局限于AI工具表层操作,深入讲解自然语言处理(NLP)、生成式对抗网络(GANs)等技术在办公场景的底层逻辑,让学员理解“AI为何能优化流程”,而非仅知“如何用工具”。-场景延展性:覆盖内容运营、协作管
- 由ChatGPT看:女性,被人工智能歧视的一生
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全网刷屏的ChatGPT受到热议,可大众的焦点似乎都在:是否会取代某某职位?怎么用它写论文?但这个程序的背后,不仅有AI对女性的歧视,更暗含了人工智能设计者隐性歧视。#女性招聘被歧视,见怪不怪?2018年,亚马逊取消了他们花了4年时间研发人工智能招聘APP,原因是在测试中发现它对女性存在偏见。这款APP的开发前期所使用的数据库,来源于亚马逊在过去10年所收到的简历等招聘资料,通过让人工智能学习亚马
- 自然语言处理技术应用领域深度解析:从理论到实践的全面探索
1.引言:自然语言处理的技术革命与应用前景自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)作为人工智能领域的核心分支,正在以前所未有的速度改变着我们的数字化生活。从最初的规则基础系统到如今基于深度学习的大语言模型,NLP技术经历了从理论探索到实际应用的深刻变革。在当今信息爆炸的时代,人类每天产生的文本数据量达到了惊人的规模,如何让计算机理解、处理和生成人类语言,已经成为推
- 提升光模块信息质量,头部企业会做哪些质量把控?
全球AI快速发展,AI大模型(如ChatGPT、Sora等)的训练和应用,为了提升数据传输效率,越来越多的计算单元、服务器都加入了光模块。据行业预测,全球光模块市场规模预计2025年突破800亿美元,年均增长率达15%。在电子设备中,光模块的作用是在发送端,把电信号转换成光信号,通过光纤传送后,接收端再把光信号转换成电信号。光模块通常包括激光器(如VCSEL或EEL)、调制器、光探测器、光纤接口、
- 探索结合ChatGPT、Midjourney/Nijijourney、Stable Diffusion和Procreate创作动漫图片的工作流程
iCloudEnd
第一节:嘿ChatGPT,你能帮我写提示吗?引用OpenAI自己的描述,ChatGPT是InstructGPT的同级模型,它经过训练可以遵循提示中的指令并提供详细的响应。并且它还能够为图像生成编写提示:)首先,我首先选择了当天的服装:上衣:轻盈的白色长袖衬衫,带有精致的花卉印花。这件衬衫有V领口和飘逸的袖子。下装:我选择了一条高腰A字型中长半身裙,颜色为柔和的淡绿色,外加一双超透明连裤袜。这条裙子
- 告别Wildcard野卡!解决ChatGPT用不了/充值不了/系统繁忙的烦恼,国内升级GPT Plus最稳的三种方法
上周,开发者圈子里的一则消息让许多人措手不及:提供虚拟信用卡服务的平台Wildcard毫无征兆地停止了运营。官网无法访问,客服渠道静默,只留下一群为ChatGPTPlus、Claude和各类海外服务续费而发愁的用户。对于卡内尚有余额的用户,目前唯一的自救方式似乎是凭借记忆中的卡号信息,争分夺秒地进行消费,以求减少损失。至于官方退款?至少在目前看来,希望渺茫。Wildcard这种“一走了之”的处理方
- 生成式引擎优化(GEO):AI搜索优化新范式
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生成式引擎优化(GEO)是数字营销领域应对AI搜索范式变革的革命性策略,它标志着从"链接式搜索"到"对话式答案"的范式转移。随着ChatGPT、DeepSeek、文心一言等生成式AI平台的普及,用户不再满足于简单的网页链接列表,而是希望直接获得整合多源信息的结构化答案。GEO的核心目标就是让品牌内容成为AI生成答案的首选信源,实现"搜索即答案"的无缝体验,从而在零点击搜索时代获得更高的品牌曝光和转
- 生成式引擎优化(GEO):AI搜索时代,企业为何必须布局GEO营销?
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生成式引擎优化(GEO):AI搜索时代,企业为何必须布局GEO营销?一、AI搜索时代的范式革命:从“流量入口”到“认知入口”1.用户行为重构:搜索逻辑的颠覆性转变从“主动搜索”到“被动接收”:用户通过AI助手(如ChatGPT、DeepSeek)直接获取结论,而非浏览多个网页。例如,秘塔AI的“研究”模式可整合80篇资料生成专业回答,用户无需逐篇查阅。决策路径缩短:GEO使品牌信息直接嵌入AI答案
- 这才是我想要是游览器——打造最强Microsoft edge+ChatGPT
李昕壑
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这也许是你的Microsoftedge界面:而这时我的edge游览器界面:对比一下,第一个是默认的游览器界面,第二个是升级后的游览器界面。是不是感觉第一个比较土呢第二个更高大上一些呢其实相差巨大的主页,其实只是一个插件——WeTab哦,提前申明一下啊,这个插件虽然免费,但是需要你注册一个账号的,不过别担心,只要你是C**N的成员,都可以注册,不然你是怎么注册C**N账号的呢?说句实话,这款插件我看
- 生成式引擎优化(GEO):重构 AI 时代的品牌流量入口
jz20092020
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一、GEO的核心价值与技术演进生成式引擎优化(GenerativeEngineOptimization,GEO)是应对AI搜索革命的核心策略,其目标是让品牌内容被ChatGPT、文心一言等生成式AI优先引用并整合到回答中。与传统SEO不同,GEO通过动态知识图谱、多模态内容适配、权威信号强化三大技术路径,实现从“链接排名”到“语义主权”的跨越。动态知识图谱的智能基座作用动态知识图谱通过实时整合企业
- 大语言模型原理与工程实践:RLHF 实战框架
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大语言模型原理与工程实践:RLHF实战框架1.背景介绍1.1人工智能的崛起人工智能(AI)技术在过去几年中取得了令人瞩目的进展,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等领域。大型语言模型(LLM)的出现,使得人工智能系统能够生成逼真的自然语言输出,从而在多个应用场景中发挥重要作用。1.2大语言模型的挑战然而,训练出高质量的大语言模型并非易事。传统的监督学习方法需要大量高质量的标注数据,
- 主要分布在背侧海马体(dHPC)CA1区域(dCA1)的时空联合细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示
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时空联合细胞(SpatiotemporalConjunctiveCells)主要分布在背侧海马体CA1区(dCA1),其核心功能是同步编码空间位置、时间信息和行为意图,形成动态的情景记忆表征。这种神经机制为自然语言处理(NLP)中的深层语义分析提供了突破性的启示,尤其在解决语义连贯性、上下文建模和长期依赖等核心挑战上。以下是具体影响和技术实现路径:一、时空联合细胞的核心机制及其NLP关联背侧海马体
- 大模型的安全风险全解:Prompt Injection、信息泄露与幻觉问题
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“大模型是聪明的,但它也可能是个会胡说八道的‘熊孩子’。”自从ChatGPT点燃LLM的星火,生成式AI就成了工具箱里的瑞士军刀——写文档、写代码、做分析、开玩笑它都行。但当你把它真正嵌入产品,尤其是企业级应用时,三个问题就像幽灵一样悄悄飘来:PromptInjection(提示注入攻击)️♂️信息泄露(SensitiveLeakage)幻觉现象(Hallucination)它们听起来高大上,实
- Transformer:颠覆NLP的自注意力革命
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教学2024大模型以及算力2021AIpythontransformer自然语言处理深度学习
Transformer:颠覆NLP的自注意力革命Transformer是自然语言处理领域中极具影响力的深度学习模型架构,以下是对其的详细介绍:提出背景与应用:2017年,Vaswani等人在《AttentionIsAllYouNeed》论文中首次提出Transformer架构,它主要用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本生成等。核心原理:文本生成的Transformer模型原理是“预测下一个词
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
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数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
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- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1