- Qwen3 大模型实战：使用 vLLM 部署与函数调用（Function Call）全攻略
曦紫沐
大模型大模型部署Qwen3vLLM函数调用
文章摘要本文将带你从零开始，深入掌握如何使用Qwen3-8B大语言模型，结合vLLM进行高性能部署，并通过函数调用（FunctionCall）实现模型与外部工具的智能联动。我们将详细讲解部署命令、调用方式、代码示例及实际应用场景，帮助你快速构建基于Qwen3的智能应用。一、Qwen3简介与部署环境准备Qwen3是通义千问系列的最新一代大语言模型，具备强大的自然语言理解和生成能力，尤其在函数调用、工
- 【三桥君】MCP中台，究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控？如何以MCP为核心设计AI应用架构？
三桥君
《三桥君MCP落地方法论》《三桥君AI大模型落地方法论》#《三桥君AI产品方法论》人工智能AI产品经理MCPAPI三桥君系统架构llama
你好，我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始引入大语言模型（LLM）以提升用户体验和运营效率。然而，如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢？传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求，因此，从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构，并分析多种部署方式的优劣势，为企业在AI落地
- ChatGPT还不能写小说吗？
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
- AI心理学四层架构揭秘：语言模型为何“说谎“？
TGITCIC
AI-大模型的落地之道语言模型人工智能自然语言处理大模型国产大模型大模型落地
第一章神经层：代码编织的"脑电图"1.1注意力权重的量子跃迁当Claude3.5Haiku处理"达拉斯所在州的首府"这类问题时，其注意力权重图谱呈现出量子跃迁特征。研究团队通过归因图技术捕捉到：在输入"达拉斯"的瞬间，模型内部Texas节点的激活强度达到87.6%，首府概念节点同步飙升至79.3%。这种非线性激活模式与人类大脑的默认模式网络惊人相似。模型层级激活时序决策路径可解释性神经层300ms
- BEYOND BINARY REWARDS: TRAINING LMS TOREASON ABOUT THEIR UNCERTAINTY
樱花的浪漫
大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习人工智能语言模型自然语言处理机器学习深度学习
https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe80https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe801引言与此担忧一致，研究表明，即使最初校准良好的大型语言模型（LLMs）在RL训练后也会变得过度自信（Lengetal.,2
- Gradient-Adaptive Policy Optimization:Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models
樱花的浪漫
大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习
2025.acl-long.549.pdfhttps://aclanthology.org/2025.acl-long.549.pdf1.概述大型语言模型（LLMs）（Anthropic,2023;OpenAI,2024）已经在广泛的实际应用中展示了显著的能力（Bubecketal.,2023），包括内容创作（Yuanetal.,2022）、编程辅助（Chenetal.,2021;Gaoetal.
- Uncovering Bias in Large Vision-Language Models at Scale with Counterfactuals
樱花的浪漫
因果推断大模型与智能体人工智能算法机器学习语言模型自然语言处理
UncoveringBiasinLargeVision-LanguageModelsatScalewithCounterfactuals-ACLAnthologyhttps://aclanthology.org/2025.naacl-long.305/1.概述最近，大型视觉-语言模型（LVLMs）因其能够将语言模型（LLMs）的对话能力扩展到多模态领域而受到欢迎。具体来说，LVLMs可以根据文本提
- 工作能力强的人有哪些共同特征？
郭强GQ
知乎上这个问题有1231个回答，关注者127,576，被浏览14,248,085。我摘录了其中一些回答，并与“卓有成效de管理实践”的十个方面对照。请看下文。回答1：（小猫倩倩-产品经理）许多人在职场中，想成为工作强人，却发现努力了没有效果，依旧在平庸中徘徊。这可能是没有做到用“创意工作”替代“日常工作”。表1列出了创意工作的特点对应的卓有成效de管理实践要做的事情，很明显，做好创意性的工作，要践
- Langchain学习笔记(十)：文档加载与处理详解
注：本文是Langchain框架的学习笔记；不是教程！不是教程！内容可能有所疏漏，欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记，分享我的学习心得和实践经验。前言在构建基于大语言模型的应用时，文档处理是一个至关重要的环节。无论是构建RAG（检索增强生成）系统，还是进行知识库问答，我们都需要将各种格式的文档转换为模型可以理解和处理的形式。Langchain提供了强大的文档加载和处理功能，支持多种文件格式，并提
- BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
在基于生成式人工智能的应用开发中，通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤，因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息（或选择合适的工具）以给出用户最符合预期的回答。在本篇文章中，我将尽可能详细地介绍想达成准确识别用户提问意图的解决方案之一，即基于功能强大的BGE-M3模型和Milvus向量数据库实现混合检索（稠密向量densevect
- 构建高效 RAG 流程的七个关键点及其落地实践
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人工智能应用浪潮中，检索增强生成（RAG）技术凭借着结合大型语言模型（LLMs）的生成能力和信息检索系统的独特优势，成为了各企业挖掘数据价值、提升业务智能化水平的关键手段之一。然而，构建一个高效且精准的RAG流程并非易事，其中存在着诸多关键点和挑战。作为一名非资深IT技术顾问，我将基于丰富的实战经验，为大家深入剖析构建高效RAG流程的七个关键点及其落地实践。一、文档解析：混合格式的“第一道坎”在企
- 使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践**
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python语言模型开发语言
**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
- 大模型【进阶】（四）QWen模型架构的解读
ReinaXue
人工智能transformer语言模型迁移学习AudioLM语音识别神经网络
一、Qwen大模型的背景Qwen（通义千问）是阿里巴巴云开发的大型语言模型（LLM）和多模态模型系列，旨在提供强大的自然语言理解、文本生成、图像理解、音频处理及工具使用能力。Qwen系列包括Qwen、Qwen1.5、Qwen2、Qwen2.5和Qwen3等版本，涵盖了从小型（0.5B参数）到超大型（480B参数）的模型规模，支持多语言（119种语言）和多模态任务（文本、图像、音频、视频）。本文将重
- 2025年最新五大顶级大模型技术对比分析报告
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人工智能
2025年最新五大顶级大模型技术对比分析报告执行摘要本报告基于2025年最新数据，深度分析当前最顶尖的5个已发布大语言模型：KimiK2(月之暗面)、Claude3.5Sonnet、GPT-4o、Gemini2.5Pro、DeepSeekR1，从技术架构、成本效益、性能表现、适配场景等多个维度进行全面对比。核心发现KimiK2：中文优化最强，超长上下文处理能力突出，本土化程度最高Claude3.5
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AI+MCP智能研判系统架构1.系统概述1.1核心理念AI+MCP智能研判系统是一个创新的网络安全分析平台，通过将大语言模型（LLM）的智能理解能力与MCP（ModelContextProtocol）协议的标准化工具调用能力相结合，实现了"自然语言提问→AI智能理解→MCP工具调用→AI深度研判→智能结果输出"的完整闭环。1.2技术创新点智能意图识别：基于LLM的自然语言理解，自动解析用户查询意图
- 优化提示内容生成技术框架：提示工程架构师的坚实后盾
优化提示内容生成技术框架：提示工程架构师的坚实后盾引言背景：大语言模型时代的“提示瓶颈”当GPT-4、Claude3、Gemini等大语言模型（LLM）的参数规模突破万亿、上下文窗口扩展至百万token时，一个矛盾逐渐凸显：模型能力的跃升与提示质量的滞后，正在成为制约AI应用落地的核心瓶颈。2023年斯坦福大学的研究显示，在企业级LLM应用中，70%的功能故障源于提示设计缺陷——或因指令模糊导致输
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从0搭建到持续优化：提示工程架构师的评估体系迭代全流程引言：AI时代的关键角色与评估挑战在人工智能技术迅猛发展的今天，提示工程(PromptEngineering)已从一个小众技能演变为决定AI系统成败的核心能力。随着大语言模型(LLM)能力的不断增强，提示工程架构师(PromptEngineeringArchitect)作为一个新兴职业应运而生，成为连接业务需求与AI能力的关键桥梁。为什么提示工
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LangChain代理决策架构与源码深度剖析一、LangChain代理决策架构概述1.1代理决策架构的核心组件LangChain代理的决策架构是其智能交互的核心，主要由大语言模型（LLM）、工具集（Tools）、提示模板（PromptTemplate）、规划器（Planner）、执行器（Executor）和反馈机制六大组件构成。这些组件通过协同工作，实现从用户输入解析到最终结果输出的完整决策流程。
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文章目录为什么需要用到`SpringEvent`？SpringEvent的使用注解方式实现小结SpringEvent异步模式事件使用建议参考为什么需要用到SpringEvent？我简单说一个场景，大家都能明白：你在公司内部，写好了一个用户注册的功能然后产品经理根据公司情况，新增以下需求注册新用户，给新用户发邮件发放新用户优惠券publicvoidregisterUser(AddUserReques
- Crome：因果鲁棒奖励建模框架——破解LLM对齐中的奖励黑客难题
大千AI助手
人工智能#OTHERPython人工智能深度学习神经网络大模型因果推断奖励黑客RewardHacking
Crome（CausalRobustRewardModeling）是由GoogleDeepMind联合麦吉尔大学和魁北克人工智能研究所（MILA）于2025年提出的创新框架，旨在解决大语言模型（LLM）对齐中奖励模型（RM）的奖励黑客（RewardHacking）问题。该框架通过因果数据增强与反事实训练机制，显著提升RM对真实质量属性（如事实性、安全性）的敏感性，同时抑制对虚假属性（如文本长度、格
- LIMO：仅需817样本激活大模型数学推理能力，挑战“数据规模至上”传统范式
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人工智能#OTHER#Prompt人工智能机器学习神经网络算法大模型LIMOLessIsMore
“以认知模板唤醒沉睡知识，让推理能力在精不在多”LIMO是由上海交通大学、SII（ShanghaiArtificialIntelligenceLaboratory）、GAIRLab联合提出的突破性研究（2025年2月发表），其核心颠覆了传统AI领域“复杂推理需海量训练数据”的认知，证明仅用817个高质量样本即可激发大语言模型（LLMs）的数学推理能力，在AIME、MATH等竞赛级任务中超越使用10
- 【Ollama】大模型本地部署与 Java 项目调用指南
科马
LLMjava开发语言llama语言模型
Ollama大模型本地部署与Java项目调用指南一、引言背景介绍Ollama是一个轻量级的大语言模型部署工具，支持快速在本地拉取、运行主流开源模型（如LLaMA3、Mistral、Gemma等）。它简化了模型部署的过程，内置RESTfulAPI，使得开发者可以像调用本地服务一样使用强大的大模型能力。本文将介绍如何在本地部署Ollama模型，并通过Java项目调用Ollama提供的API接口，实现本
- 人机协作革命：AI原生应用的商业化路径探索
AGI大模型与大数据研究院
AI-nativeai
人机协作革命：AI原生应用的商业化路径探索关键词：AI原生应用、人机协作、商业化路径、智能代理、大语言模型、AI产品设计、价值闭环摘要：本文深入探讨AI原生应用在商业化过程中的关键路径和挑战。我们将从技术架构、产品设计和商业模式三个维度，分析如何构建可持续的AI商业生态。通过解析智能代理系统、价值闭环设计等核心概念，结合多个行业案例，为开发者提供从技术实现到商业变现的全链路思考框架。背景介绍目的和
- DesktopCommanderMCP：深度部署与使用指南
皓月照山川
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DesktopCommanderMCP：深度部署与使用指南引言DesktopCommanderMCP是一个强大的本地化模型上下文协议（ModelContextProtocol,MCP）服务器，它通过为大型语言模型（如Claude）提供与其桌面环境直接交互的能力，极大地扩展了AI助手的应用边界。它允许模型执行终端命令、管理文件系统、控制进程，从而实现从代码编写、项目构建到系统管理的端到端自动化工作流
- 提示工程监控不到位：5个未做日志记录导致的排查困难
提示工程监控不到位：5个未做日志记录导致的排查困难关键词：提示工程,日志记录,LLM应用调试,AI监控,排查困难,提示模板,上下文追踪摘要：在大语言模型(LLM)应用爆发的时代，提示工程已成为连接人类需求与AI能力的核心桥梁。但多数开发者聚焦于"如何写好提示"，却忽视了"如何记录提示"——日志记录作为提示工程的"黑匣子"，直接决定了AI应用故障排查的效率与准确性。本文通过5个真实场景案例，深入浅出
- 提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键
AI实战架构笔记
ai
提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键元数据标题：提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键策略与实践指南关键词：上下文窗口管理、提示工程架构、大型语言模型优化、注意力机制效率、长序列处理、记忆增强技术、动态上下文规划摘要：在大型语言模型(LLM)应用中，上下文窗口是连接模型能力与实际需求的关键桥梁。本文从架构师视角，系统探讨上下文窗口优化的理论基础、设计原则与实施策略。通
- 实践篇：构建基于LLM与本地Pandas的混合式数据分析引擎
超人阿亚
pandas数据分析数据挖掘
公众号：dify实验室基于LLMOps平台-Dify的一站式学习平台。包含不限于：Dify工作流案例、DSL文件分享、模型接入、Dify交流讨论等各类资源分享。在上一篇《思路探索：当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战》中，我们阐述了团队确立的技术路线：利用大型语言模型（LLM）作为自然语言到代码的“翻译器”，并结合PythonPandas库作为后端的高性能“计算核心”。本文将从工程实践的角度，详细
- 2024智能交通趋势：提示工程架构师用AI提示词引领技术变革
AIGC应用创新大全
人工智能ai
2024智能交通趋势：提示工程架构师用AI提示词引领技术变革副标题：从自动驾驶决策到城市交通大脑——大语言模型提示工程实战指南摘要/引言问题陈述：智能交通系统正面临前所未有的复杂性挑战——自动驾驶车辆需要实时处理多源异构数据，城市交通管理需平衡效率与安全，出行服务平台要满足个性化需求。传统AI开发模式依赖大量标注数据和专业领域知识，导致系统迭代缓慢、场景适应性差。当大语言模型(LLM)成为通用人工
- 思路探索：当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战
大家好，我是dify实验室的阿亚。近期，我们团队启动了一项旨在简化数据分析流程的探索性项目。我们的目标是构建一个能够通过自然语言进行交互的数据分析工具，让业务人员无需编写复杂的查询语句，仅通过提问即可获取数据洞察。然而，在将这一构想付诸实践的过程中，我们遇到了一系列预料之外的挑战。本文旨在记录我们的探索路径与思考沉淀。一、第一阶段探索：直接利用大模型进行数据分析项目初期，我们最直接的设想是利用大型
- 结构化提示词（三）：字节跳动Coze提示词优化器！
大家好，我是木易，一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理，国内Top2本科，美国Top10CS研究生，MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”，所以创建了“AI信息Gap”这个公众号，专注于分享AI全维度知识，包括但不限于AI科普，AI工具测评，AI效率提升，AI行业洞察。关注我，AI之路不迷路，2024我们一起变强。本篇文章是结构化提示词系列的第三篇。关于结构化提示词的初级和进阶使用，请看我前
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束，因为想制作成exe文件，想把执行的效果加到窗口上，所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序，这里直接贴出代码，在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志，这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 （grep -n 关键字 文件名 ）查出关键字以及该关键字所在的行数，然后再用 （sed -n '100,200p' 文件名），去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法，就是用（grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》，目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等，请大家及时指出，我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0，在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网：http://code.google.com/p/mockito/，打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串，也可以是正则表达式，当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis，是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis，因为MyBatis是iBatis的升级版本，最初以为改动应该不大，实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动，使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器：lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息，但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实，因为它是指“列出打开文件（lists openfiles）”。而有一点要切记，在Unix中一切（包括网络套接口）都是文件。
有趣的是，lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加，可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目：java实现两个大数相加，可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享，附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1： 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2： 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同，它鼓励写SQL，所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦，只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项，比如：分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候，我们有时候会需要将它设为透明，有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片，搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码，透明，无坐标控制： 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法，一种是继承UICollectionViewController，这个Controller会自带一个UICollectionView；另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托，代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似，spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解，并定义组件查找规则 ，mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出，然后想在浏览器中，让用户选择另存为，保存用户下载的xls文件，这个时候，可能的是在ie下出现乱码（ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码，
因此必须综合判断，编写一个工具类：
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日，我辞职了，离开了相处一年的触控，转过身--挥洒掉泪水，毅然来到了兄弟连，背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人，还敢跨行业，选择Unity3D？“，”真是不自量力••••••“，”真是初生牛犊不怕虎•••••“，••••••我只是淡淡一笑，拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连！
这就是我青春的分割线，不后悔，只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空，建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市，我们国家的监管还是有点拼的，但始终拼不过飞流直下的恐慌，为什么呢？
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象，笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力，并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好，上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空，在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新，大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下，须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况，发现有一个问题，就是iframe中的页面的高度可能会很高，但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开，如下面的结构：
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容（支持IE10以下）
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
还没进行完就限制了，不过说到底它的回答不是我想要的，因为它没有详细问我很多问题来了解我，所以提供的建议也只是泛泛而谈。
太强了