- AIGC领域MCP模型上下文协议:数据处理的新方案
AI大模型应用工坊
AIGCai
AIGC领域MCP模型上下文协议:数据处理的新方案关键词:AIGC、MCP模型、上下文协议、多模态数据处理、动态上下文管理、长序列建模、语义连贯性摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的快速发展,多模态生成、长文本创作、跨场景对话等任务对上下文管理提出了更高要求。传统上下文处理方案因碎片化、语义断层、动态适应性差等问题,难以满足复杂场景需求。本文聚焦AIGC领域的MCP(Multi-Conte
- 剪辑总监的“无痕”剪辑术:用Premiere Pro变形平滑,消除采访“跳切”
在视觉叙事中,我们常常陷入一个“对立统一”的困境:一方面,为了信息的完整与流畅(信息完整性),我们需要对冗长的访谈或演讲进行大量删减,去除口误、停顿和赘余;另一方面,每一次删减,都会在画面上造成人物位置或姿态的突兀跳跃(即“跳切”),破坏了视觉的连续性与沉浸感(视觉连贯性)。作为一名在海外旅居超过十年的职业设计师,我深刻体会到,如何优雅地调和这一矛盾,是衡量剪辑师专业水准的试金石。尤其要感谢母校—
- 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
金井PRATHAMA
脑神经科学与NLP自然语言处理人工智能神经网络
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
- DeepSeek功能
关注我立刻回关
opencv
DeepSeekChat具备强大的AI对话能力,支持多种实用功能,以下是主要功能介绍:###**核心功能**1.**智能问答**-解答各类问题(科技、历史、数学、编程、生活等)。-提供详细解释和推理过程,适合学习和研究。2.**超长上下文支持(128K)**-可处理超长文本,如书籍、论文、合同、代码等,保持对话连贯性。3.**文件上传&解析**-支持**PDF、Word、Excel、PPT、TXT
- 开启智慧大门钥匙的人
点亮自己的那盏灯
我们每个人都是开启智慧大门钥匙的那个人,以前要我写个东西,像挤牙膏一样,死板板的挤一点点。后续又不知道怎么写,很头疼的,像哪个老师教这样的学生也头疼。还好爱学习,虚心请教。也刚好碰到有耐心的领导,好老师,手把手教。只要想到什么就立马写下来,时间长了,坚持字数就越来越多了。没想到坚持了,随写一下就能写来了。有时候大脑里有很多东西浮现出来,虽然不是连贯性的,但想到就记录下来,总有一天会连贯性的。生活不
- 致良知格物班功课45
a9b0a8b7337a
又是美好的一天,美好的一天从聆听御宾老师的点评责善开始,从学习阳明心学开始,从与阳明先生同频共振开始。尽头御宾老师在点评家人的功课时又一次讲到“怕什么、做什么”。以前对于这句话有些不以为然,理解也是不够深刻。昨天晚上的瑜伽课程中让我真正理解了这句话的含义。昨天的瑜伽课动作难度不太大,基本能够做到,体式的连贯性也不强,按说是比较容易的一节课。但是很多体式都要保持一定的时间,这件难了,而且整节课也没有
- 主要分布在背侧海马体(dHPC)CA1区域(dCA1)的时间细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示
金井PRATHAMA
脑神经科学与NLP神经网络自然语言处理人工智能知识图谱
时间细胞(timecells)作为海马体CA1区域中编码时间信息的神经元,其工作机制对自然语言处理(NLP)中的深层语义分析具有多方面的启示。这些神经元通过整合时空信息、动态竞争机制和序列编码能力,为解决NLP中语义连贯性、上下文依赖性和长期依赖等挑战提供了生物神经基础。以下是具体的影响和启示:一、时间细胞的特性与深层语义分析的挑战关联时间编码的动态性与语义上下文依赖时间细胞通过速率编码(firi
- ollama
https://ollama.comollamarunllama3.2新建ModelfileFROMllama3.2#设定温度参数为1[更高的更具有创新性,更低的更富有连贯性]PARAMETERtemperature1#将上下文窗口大小设置为4096,这控制着LLM能够使用多少个token来生成下一个token。PARAMETERnum_ctx4096#设置了自定义系统消息以指定聊天助手的行为。你
- 短剧业务产业链涉及的技术系统-TKano模型
百态老人
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短剧业务产业链涉及的技术系统中,TKano模型的应用主要集中在用户需求分析方面。TKano模型是一种用于识别和分类用户需求的方法,通过将用户需求分为基础型需求、期望型需求和兴奋型需求,帮助短剧业务更好地理解用户需求并优化产品。在短剧业务中,TKano模型的应用可以帮助企业识别出哪些是基础型需求(如内容的连贯性和完整性),哪些是期望型需求(如快速观看和推荐功能),以及哪些是兴奋型需求(如附加资源和福
- 持续稳居前列:高排名公众号运营心法
xinxinseo_
大数据微信搜索引擎微信公众平台百度
在微信公众号竞争激烈的环境下,短暂的高排名或许能凭借运气和短期策略实现,但想要持续稳居前列,绝非易事。这需要深入理解平台规则,以长远眼光和系统性思维进行运营,以下是助力公众号保持高排名的核心心法。内容为王:打造持续优质的内容生态优质内容是公众号立足的根本,更是维持高排名的核心。一方面,要保持内容的稳定性和连贯性,围绕公众号定位,建立完善的内容体系。例如,一个科技类公众号,可将内容划分为行业趋势解读
- 看无锡布里渊技术如何为皮带机 “治未病”,降本增效创奇迹
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分布式光纤测温线性感温火灾监测线型感温火灾探测器温度监测安全预警皮带机煤矿皮带机
在现代工业生产体系中,皮带输送机作为物料连续输送的核心设备,基于摩擦传动原理,凭借其高输送能力、长距离输送特性以及可连续化作业的优势,广泛应用于矿山开采、港口物流、电力能源、化工制造等多个行业领域。其运行的稳定性、可靠性直接关乎整个生产工艺流程的连贯性与高效性。然而,传统皮带输送机在长期高强度运行过程中,常受诸多复杂工况因素影响,诸如皮带在运转过程中出现横向偏移的皮带跑偏现象,因机械应力集中、材料
- 【软件测试系列三】《测试用例编写原则与设计方法》
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1.概述1.1.目的1.2.使用范围2.测试用例编写原则2.1.系统性2.2.连贯性2.3.全面性2.4.正确性
- 打造连贯性:如何通过过渡句提升论文的逻辑流畅性
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在学术写作中,逻辑连贯性是衡量论文质量的重要标准之一。即使论点扎实、数据详实,缺乏连贯性的论文仍可能让读者感到困惑。过渡句作为连接不同段落和章节的重要桥梁,能够有效地提升文章的逻辑流畅性,使内容更加易于理解。今天的内容我们将深入探讨过渡句的重要性,并提供实用技巧和示例,帮助写作者在论文中实现自然过渡,提升整体阅读体验。通过掌握这些方法,作者可以确保其研究成果得到更好的展示和认可。1.过渡句的重要性
- 字节放出了款多主体视频生成神器:MAGREF,能在复杂的场景中保持多个主体的连贯性和精确控制 | 生成的视频质量和效果看起来很高,人物、物体、背景都比较自然
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MAGREF:字节跳动多主体视频生成“黑科技”实战解读近年来,基于扩散模型的视频生成技术正掀起新一轮浪潮,然而在复杂场景下要同时保持多个主体的连贯性与高质量渲染,往往面临诸多挑战——人物与物体会发生遮挡错位、背景与动作衔接生硬、生成结果缺乏对文本提示的精准响应。字节跳动新近开源的MAGREF,通过“掩码引导”(mask-guided)机制为多主体视频合成带来了突破性提升:✅支持多达数主体的协同生成
- AI大模型RAG架构详细解析(二)自我型RAG、自适应型RAG、REFEED、REALM、RAPTOR
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六、自我型RAG:反思型思考者自我型RAG并不总是求助于知识库。相反,它首先使用自己的先前输出作为检索基础,然后再寻求外部帮助。核心特点使用内部输出进行迭代细化。提高连贯性和一致性。减少不必要的检索。应用场景需要在各章节中保持叙事连贯性的长篇故事创作人工智能。实践项目学术研究评论助手构建一个帮助学生或研究人员审查学术论文的助手。该代理检索相关作品,反思证据是否支持或反驳论文的主张,并生成评论或摘要
- Grounding Language Model with Chunking‑Free In‑Context Retrieval (CFIC)
steven~~~
nlp语言模型人工智能自然语言处理
一读即懂这篇ACL2024文章介绍了CFIC,一种新的无块文档上下文检索方法,用于提升Retrieval‑Augmented Generation(RAG)任务的“证据定位”能力。问题是什么?传统RAG会先将文档分块(chunk)再检索,但这种分块会打断语义连贯性、引入噪音,并限制检索精度([aclanthology.org][1],[chatpaper.com][2])。CFIC的创新做法?跳过
- AIGC 领域 MCP 模型上下文协议:在自然语言处理中的优势
SuperAGI2025
AIGC自然语言处理easyuiai
AIGC领域MCP模型上下文协议:在自然语言处理中的优势关键词:AIGC、MCP模型上下文协议、自然语言处理、上下文理解、语义连贯性摘要:本文聚焦于AIGC领域的MCP模型上下文协议,深入探讨其在自然语言处理中的显著优势。首先介绍了研究的背景、目的和预期读者,阐述了相关术语和核心概念。接着详细分析了MCP模型上下文协议的原理、架构以及核心算法,通过Python代码进行了原理的阐述,并结合数学模型和
- 让AI驾驭长文本生成:从理论到实战的落地指南
charles666666
自然语言处理大数据人工智能产品经理语言模型
在为企业提供AI解决方案的这些年里,我见过太多技术决策者对AI生成长文本的任务抱有不切实际的幻想。比如某金融企业的合规部负责人,他们需要生成一份200页的季度合规报告,里面涉及几十个监管条款、上百个数据指标,还要保证去年度报告的逻辑连贯性。起初他们认为“AI不就是个高级版的文字处理器吗?把模板和数据丢进去就能搞定”。可现实呢?第一次测试生成的报告里,AI把去年的条款更新内容和今年的混为一谈,章节间
- RAG 文档解析难点1:多栏布局的 PDF 如何解析
kakaZhui
大模型实践之知识库RAGpdfLLM人工智能AIGCRAG
写在前面在构建检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)应用时,高质量的数据源是成功的基石。PDF作为一种广泛使用的文档格式,承载着海量的知识。然而,许多PDF文档,特别是学术论文、期刊、杂志和一些报告,都采用了多栏布局(multi-columnlayout)。直接按从左到右、从上到下的顺序提取这类PDF的文本,会导致阅读顺序混乱,严重破坏文本的连贯性和语义
- 谷歌升级 Gemini 2.5 Pro 模型:多项 AI 性能测试评分显著提升
AI生存日记
人工智能OpenAI大模型AI大模型开发语言
2025年6月6日消息,谷歌于近日对Gemini2.5Pro模型进行了重要更新,在多个权威AI性能基准测试中表现亮眼,进一步巩固了其在AI领域的领先地位。此次更新主要针对GoogleAIStudio中的Pro预览版(06-05版本),重点优化了模型的逻辑连贯性、交互体验及服务限制,引发业界广泛关注。一、基准测试成绩跃升,代码能力领跑业界在备受关注的LMArenaElo评分中,Gemini2.5Pr
- 【AI News | 20250415】每日AI进展
三道杠卷胡
AIDailyNews人工智能AIGCgithub语言模型python
AINews1、字节跳动发布Seaweed-7B视频模型:70亿参数实现音视频同步生成与多镜头叙事字节跳动推出新一代视频生成模型Seaweed-7B,该模型仅70亿参数却实现多项突破:支持音视频同步生成、多镜头叙事(保持角色连贯性)、2K分辨率实时生成(24fps)及3D场景模拟。采用DiT架构和对抗后训练技术,推理速度较同类快62倍,训练成本仅为行业1/3。目前已通过即梦平台提供试用,其低成本高
- AG-UI 详解(非技术人员简易指南!!)
李孟聊人工智能
AIAgents实战人工智能AIAI编程AG-UIAGUIAgentMCP
最近我在阅读有关AG-UI的内容,发现它很有趣,所以我必须跟你分享一下。基本上,它就像是让我们使用的那些炫酷AI应用感觉如此简单和自然的秘密配方。不懂技术?没关系——我会用日常生活的例子来解释。什么是AI智能体?首先:什么是AI智能体?我知道我们大多数人已经了解这个,但让我们再理解一遍,这样学习就有连贯性了。想象一下:你在参加聚会,有这么一个人什么都知道。需要播放列表?他们有。想要最近咖啡店的路线
- 论文降重新思路:算法优如何破解AIGC检测困局?
CikAicool
AIGC毕业设计
“当你的论文被知网AIGC检测标红30%,是连夜重写还是寻找更科学的解决方案?”近期高校引入的AIGC检测系统让许多学生陷入焦虑——传统的同义词替换、扩写缩句等人工降重手段已难以应对算法升级本文将从技术底层解析最新检测机制,并分享一套实测有效的智能优化方案。技术解析模块AIGC检测核心逻辑语义指纹比对:系统通过向量模型识别文本语义连贯性,传统“注水式”改写易触发异常波动句式结构分析:深度学习模型可
- 电影级生成模型(基于Wan2.1微调):MoviiGen1.1
Open-source-AI
前沿音视频人工智能大模型生成模型视频生成
MoviiGen1.1模型速览一、模型概述MoviiGen1.1是一种前沿的视频生成模型,专注于电影美学和视觉质量。它基于Wan2.1模型微调而成。经过11位专业电影制作人和AIGC创作者在60个美学维度上的全面评估,MoviiGen1.1在关键电影方面展现出了卓越的性能。二、性能特点卓越的电影美学:在氛围营造、镜头运动和物体细节保留三个关键维度上超越竞争对手,成为专业电影应用的首选。视觉连贯性与
- AI 视频生成神器,FramePack 整合包重磅来袭
gogoMark
人工智能音视频
无论你是AI创作新手还是资深玩家,这款工具FramePack都能让你的视频生成体验直接起飞!1.超长视频生成(120秒)支持性验证:多篇证据明确提到FramePack可在6GB显存下生成最长120秒的视频,且支持首尾帧、关键帧等功能提升连贯性。例如,中实测老显卡Nvidia1060-6G也能生成流畅视频。技术基础:其基于Wan2.1和Hunyuan技术,后者被验证为开源模型且效果超越Sora,支持
- 从零到爆款:DeepSeek小说创作全流程
摆烂大大王
deepseek人工智能deepseek语言模型
一、基础准备:构建AI协作框架1.模型选择与部署模型版本:推荐使用DeepSeek-R1(8B参数版),该版本在情节连贯性与角色塑造能力上表现优异。角色设定模板:在助手设置中加载以下参数(示例):角色定位:职业小说家,擅长悬疑与情感双线叙事核心技能:1.三幕式结构设计(开篇冲突→中期反转→高潮收束)2.五感描写强化(听觉细节占比≥20%)3.社会热点嫁接(如AI伦理、元宇宙身份焦虑)限制条件:禁用
- 2025年DeepSeek自媒体运营终极指南:从0到10万粉的智能创作体系
摆烂大大王
deepseek媒体人工智能deepseek语言模型
一、基建阶段:打造AI增强型创作中枢1.模型配置优化版本选择:优先使用DeepSeek-V3(支持128K上下文窗口),该版本在长文连贯性与多模态处理上提升显著创作模式设定:/set_modecreative_level=5#创意等级(1-5级)/set_styleplatform=抖音,audience=Z世代#平台适配参数/enableseo_optimize#自动嵌入热点关键词2.数据资产矩
- 深度剖析 RAG 架构:从向量检索到答案生成的全链路技术解析
水煮蛋不加蛋
架构人工智能Agent深度学习大模型LLMRAG
一、RAG架构核心原理与技术栈RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)通过将外部知识库检索与语言模型生成深度耦合,解决了传统生成模型的“幻觉”问题,同时提升了领域知识的准确性和时效性。其核心架构包含以下模块:1.数据预处理与向量化智能分块策略:采用语义边界切分(如章节标题、段落)而非固定长度,结合10-15%的重叠窗口保留上下文连贯性。例如,技术文档按标题分层,法律文本
- 优秀呼叫中心系统的核心特质
栗子阿姨
好用的产品推荐人工智能
一、优秀呼叫中心系统的核心特质智能化功能集成需支持自动呼叫分配(ACD)、智能语音应答(IVR)、语音识别与分析等,通过AI技术实现客户意图预判与自动路由。例如,语音分析可识别客户情绪,IVR系统能根据客户输入自动分类需求,减少人工干预18。多渠道统一管理支持电话、邮件、短信、社交媒体等多渠道接入,并在统一平台集中处理,避免客户信息碎片化。实时同步客户历史数据,确保跨渠道服务连贯性。数据驱动与实时
- PPT合并大法:用Python-pptx轻松搞定多文件整合
python自动化工具
python办公自动化pythonpowerpoint深度学习
哈喽,大家好,我是木头左!在日常工作和学习中,经常会遇到需要将多个PPT文件合并成一个文件的场景。无论是为了汇报的连贯性还是资料的整合,能够快速高效地完成这一任务无疑会大大提升的工作效率。幸运的是,借助于python-pptx这个强大的库,可以非常轻松地实现PPT文件的合并,我将带领大家一起探索如何利用python-pptx来实现这一目标。准备工作:安装python-pptx确保你的计算机上已经安
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
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蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round