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行然梦实
优化算法论文阅读算法数学建模
前言提醒:文章内容为方便作者自己后日复习与查阅而进行的书写与发布,其中引用内容都会使用链接表明出处(如有侵权问题,请及时联系)。其中内容多为一次书写,缺少检查与订正,如有问题或其他拓展及意见建议,欢迎评论区讨论交流。内容由AI辅助生成,仅经笔者审核整理,请甄别食用。文章目录前言一些关于优化算法的缩写优化算法Ma,Haiping&Zhang,Yajing&Sun,Shengyi&Liu,Ting&S
- 周三 2020-01-01 09:30 - 23:00 多云 03h35m
么得感情的日更机器
南昌。二〇二〇年一月一日基本科研[1]:1.论文阅读论文--小时2.论文实现论文编写--实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:开题报告--英语能力[2]:1.听力--十分2.单词--三分3.口语--五分4.英语文档1)编程能力[2]:1.编程语言C语言--O分2.数据结构与算法C语言数据结构--O分3.编程参考书1)陈正
- 零基础完整版入门经典深度学习时间序列预测项目实战+最新前沿时间序列预测模型代码讲解学习整理(附完整可运行代码)
OverOnEarth
时间序列预测项目实战深度学习学习人工智能
专栏内容本专栏主要整理了作者在时间序列预测领域内的一些学习思路与代码整理,帮助大家在初进入此领域时,可以快速掌握代码进行实战操作,对代码的操作再结合论文阅读肯定是上升更快嘛,作者也愿意和大家一起讨论进步,下面的内容会逐步更新,作者主页的资源列也会放出一些可下载的资源供大家参考学习噢。一、LSTM时间序列预测完整代码示例学习分析(pytorch框架)精选试读文章二、LSTM多变量输入实现多步预测完整
- 250714脑电分析课题进展——基础知识扩展与论文阅读
脑电分析课题进展目录脑电分析课题进展一、概要二、论文阅读(一)内容(二)创新(三)不足三、书籍阅读四、基础知识学习(一)机器学习(二)代码能力五、总结与展望一、概要本周课题进展聚焦于论文与书籍阅读,以及基础知识的学习(包括机器学习与PyTorch的代码学习)论文阅读以毕明川学姐的学位论文为参考《基于EEG的冥想状态数据挖掘研究》书籍阅读以李颖洁的《脑电信号分析方法及其应用》第一章内容为重点机器学习
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张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
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- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | LLM优化RTL代码:在时序逻辑面前栽了跟头?—— 一项基于变形策略的实证研究
张较瘦_
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LLM优化RTL代码:在时序逻辑面前栽了跟头?——一项基于变形策略的实证研究论文标题:RethinkingLLM-BasedRTLCodeOptimizationViaTimingLogicMetamorphosisarXiv:2507.16808[pdf,html,other]RethinkingLLM-BasedRTLCodeOptimizationViaTimingLogicMetamorp
- 合成孔径雷达干涉测量InSAR技术流程(星载/地基系统+DEM重建+DInSAR形变监测+时序分析)等
WangYan2022
遥感合成孔径雷达干涉测量InSAR形变信息提取地形三维重建
合成孔径雷达干涉测量(InterferometricSyntheticApertureRadar,InSAR)技术作为一种新兴的主动式微波遥感技术,凭借其可以穿过大气层,全天时、全天候获取监测目标的形变信息等特性,已在地表形变监测、DEM生成、滑坡、火山活动、冰川运动、人工建筑物形变信息提取等多种领域展开了成功应用。通过典型案例,熟练掌握InSAR数据处理(包括InSAR高程测量、DInSAR形变
- 【三维感知目标检测论文阅读】《Point RCNN: An Angle-Free Framework for Rotated Object Detection》
今天给大家带来的论文是2019年的《PointRCNN:AnAngle-FreeFrameworkforRotatedObjectDetection》。尽管这是一篇较早的纯点云检测论文,但我把它放在了最后来讲。因为在了解了各类主流方法后,再回过头来阅读它会有更深的理解。PointRCNN采用自底向上的方式直接从点云生成高质量的3D候选框,其对于旋转框的无角度(Angle-Free)处理方式,对于理
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 单会话方法论:一种以人类为中心的人工智能辅助软件开发协议
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
单一对话法(SCM):AI辅助软件开发的“全局对话”新思路SingleConversationMethodology:AHuman-CenteredProtocolforAI-AssistedSoftwareDevelopmentarXiv:2507.12665SingleConversationMethodology:AHuman-CenteredProtocolforAI-AssistedSo
- 论文阅读:LLaVA1.5:Improved Baselines with Visual Instruction Tuning
微风❤水墨
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论文:https://arxiv.org/abs/2310.03744代码:https://github.com/haotian-liu/LLaVA#train微调:https://github.com/haotian-liu/LLaVA/blob/main/docs/Finetune_Custom_Data.md模型论文时间VisionEncoderVLAdapterProjectionLaye
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钟屿
论文阅读计算机视觉人工智能
用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题,因为模糊不仅来源于多个物体运动,还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊,传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设,例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外,最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
0x211
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
- 【论文阅读】【IEEE TCYB 2023】Edge-Guided Recurrent Positioning Network forSalient Object Detection in Opt
引言任务:光学遥感图像中显著目标检测论文地址:Edge-GuidedRecurrentPositioningNetworkforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码地址:前置知识一、摘要目前由于光学rsi中目标类型多样、目标尺度多样、目标方向众多以及背景杂乱,现有S
- 大模型服务的推理优化探索
半吊子全栈工匠
【引】有的事情别人不问时我们明白,一旦要我们解释它我们就不明白了,而这正是我们必须留心思索的东西。于是,开启了一次又一次的论文阅读之旅。开发并部署大模型应用肯定要考虑它们的服务成本。然而,钱并不是唯一的考虑因素,如果不能解决模型性能方面的问题,即使有很大的预算,大模型服务仍会受到影响。本文尝试讨论将LLM推理服务更改为高吞吐量引擎的挑战与应对方法。1.大模型服务面临的挑战大模型的能力令人惊叹,但其
- ER综述论文阅读-Emotion recognition in EEG signals using deep learning methods: A review
今天早睡了
情绪识别EmotionRecognition论文阅读深度学习人工智能
EmotionrecognitioninEEGsignalsusingdeeplearningmethods:AreviewQ1期刊,2023论文链接:https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/105887899/emotionreview-libre.pdf?1695460941=&response-content-disposition=inline%3B+f
- 【论文阅读】AdaCtrl: Towards Adaptive and Controllable Reasoning via Difficulty-Aware Budgeting
quintus0505
LLM论文阅读语言模型
AdaCtrl:TowardsAdaptiveandControllableReasoningviaDifficulty-AwareBudgeting3Method3.1长度触发标签作为控制接口(Length-TriggerTagsasControllingInterface)3.2冷启动微调(Cold-startfine-tuning)3.3难度感知的强化学习框架(Difficulty-awar
- 【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series
少写代码少看论文多多睡觉
#论文阅读笔记论文阅读笔记
TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要 学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示,并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近,研究人员尝试借鉴自监督对比学习(SSCL)在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)中的成功经验,以解决时间序列表示的问题。
- 【论文阅读】Decoupled Knowledge Distillation
Bosenya12
论文阅读
摘要:最先进的蒸馏方法主要基于从中间层蒸馏出深层特征,而logit蒸馏的重要性则被大大忽视了。为了提供研究logit蒸馏的新观点,我们将经典的KD损失重新表述为两部分,即目标类知识蒸馏(TCKD)和非目标类知识蒸馏(NCKD)。我们实证调查并证明了两部分的效果:TCKD传递了有关训练样本“困难”的知识,而NCKD是logit蒸馏起作用的突出原因。更重要的是,我们揭示了经典的KD损失是一个耦合公式,
- 【论文阅读】Transfer Learning for Automatic Modulation Recognition Using a Few Modulated Signal Samples
摘要:这封信提出了一种用于自动调制识别(AMR)的迁移学习模型,该模型仅具有少量调制信号样本。传输模型以音频信号UrbanSound8K作为源域进行训练,然后以一些调制信号样本为目标域进行微调。为了提高分类性能,信噪比(SNR)被用作一个功能来促进信号的分类。仿真结果表明,迁移模型在分类精度方面具有显著优势。这篇文章的核心内容是提出了一种基于迁移学习(TransferLearning)的自动调制识
- 【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement
Bosenya12
论文阅读
这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架,专门用于少样本(few-shot)语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中,由于训练样本有限而导致传统深度神经网络(DNN)模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法,利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型,即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音,提升语音质量和可懂度。深度
- 【论文阅读】SASLN:小样本条件下机械故障诊断的信号增强自学习网络
SASLN:SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworksforMechanicalFaultDiagnosisUnderSmallSampleCondition本文介绍了一种名为SASLN(SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworks)的方法,专门用于在小样本条件下对风力发电机(WT)的发电机轴承故障进行诊断。该方
- 【论文阅读】SSCL-AMC: 一种基于动态增强和集成学习的自监督自动调制分类方法
SSCL-AMC:ASelf-supervisedAutomaticModulationClassificationMethodviaDynamicAugmentationandEnsembleLearning摘要:与传统的手工自动调制分类(AMC)方法相比,深度学习已经显示出有希望的结果,AMC作为信号检测和调制之间的中间步骤发挥着关键作用。然而,获取大规模标记数据仍然具有挑战性,因为数据质量和
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 当 LLM 写代码时,它的 “思考过程” 靠谱吗?—— 揭秘 CoT 质量的那些事儿
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
当LLM写代码时,它的“思考过程”靠谱吗?——揭秘CoT质量的那些事儿论文标题:AreTheyAllGood?EvaluatingtheQualityofCoTsinLLM-basedCodeGenerationarXiv:2507.06980[pdf,html,other]AreTheyAllGood?EvaluatingtheQualityofCoTsinLLM-basedCodeGenera
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究:来龙去脉与创新突破
需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究:来龙去脉与创新突破论文标题:RequirementsElicitationFollow-UpQuestionGenerationarXiv:2507.02858RequirementsElicitationFollow-UpQuestionGenerationYuchenShen,AnmolSinghal,TravisBreauxComments:13page
- Prompt相关论文阅读(02)--Auto-CoT(2024-11-25)
zhilanguifang
论文promptengineering论文阅读笔记
论文阅读笔记2024-11-24~2024-11-25Auto-CoT:AutomaticChainofThoughtPromptinginLargeLanguageModels(ICLR2023)碎碎念:复现代码和笔记保存到gitee仓库上海交通大学的学生在亚马逊实习的时候的成果ICLR2023摘要:LLM能够通过生成中间推理步骤执行复杂的推理。提供这些步骤用于提示演示叫做思维链提示CoT。Co
- 【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting
Bosenya12
论文阅读
系统概述如下:(a)一个基于卷积神经网络(ConvNet)的识别模型,该模型包含特征提取器和分类器;(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的,我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段,权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量(分类器框内的绿色矩形),并为新类别生成相应的分类权重向量(分类器框内的蓝色矩形)。这样,卷积神经网络就能同时识别基础类别
- 【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models
Bosenya12
论文阅读
从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先,扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着,模型生成一个增强的数据集,并进一步优化以提高保真度。最后,这些合成数据与少量样本训练数据集结合,用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色,这表明模型与真实数据更加吻合,如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff(Bi-GuidedDiffusion)
- [论文阅读] 人工智能 | 读懂Meta-Fair:让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能
读懂Meta-Fair:让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法论文标题:Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsarXiv:2507.02533Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsMiguelRomero-Arjona,JoséA.Parejo,Jua
- 【LLM论文阅读】
一只齐刘海的猫
论文阅读
LLM论文阅读论文重点论文链接RopeRoFormer:EnhancedTransformerwithRotaryPositionEmbeddingRoPE论文阅读YarnUnderstandingYaRN:ExtendingContextWindowofLLMs论文YaRN笔记T5ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-Te
- Segment Anything in High Quality之SAM-HQ论文阅读
qq_41627642
深度学习论文阅读论文阅读
摘要最近的SegmentAnythingModel(SAM)在扩展分割模型规模方面取得了重大突破,具备强大的零样本能力和灵活的提示机制。尽管SAM在训练时使用了11亿个掩码,其掩码预测质量在许多情况下仍不理想,尤其是对于结构复杂的目标。我们提出了HQ-SAM,使SAM能够精确地分割任意目标,同时保留其原有的可提示设计、高效性和零样本泛化能力。我们的设计充分复用并保留了SAM预训练的模型权重,仅引入
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。