- 【经典面试题】【JVM与性能调优】垃圾回收算法(标记-清除算法/复制算法/标记-整理算法/CMS/G1/ZGC)
本本本添哥
归档-Inbox1001-基础开发能力面试题目汇总jvm算法
JVM自动管理内存,当对象不再被引用时,垃圾回收器(GarbageCollector)会自动释放这些对象占用的内存。标记-清除算法(Mark-Sweep):标记垃圾再清除,会产生碎片。复制算法(Copying):将存活对象复制到新区域,适合新生代,无碎片但浪费空间。标记-整理算法(Mark-Compact):标记后将存活对象移到一端,清除另一端,适合老年代。分代收集算法(GenerationalC
- 基于知识图谱技术增强大模型RAG知识库应用效果
罗伯特之技术屋
知识图谱人工智能
【摘要】本文是AI落地实践的优秀案例,利用RAG技术(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)的知识库实践为背景,介绍了RAG技术的发展及存在的不足,以及知识图谱相关的知识,利用RAG技术去完善和智能化知识图谱。在AI技术大量涌现,但应用不足的情况下,指明了现有应用场景、技术与AI结合的具体做法。1.引言随着人工智能技术的加速演进,AI大模型如雨后春笋般纷纷涌现,
- RAG流程中,要怎么对文本进行拆词?
java干货仓库
八股文汇总大模型面试人工智能自然语言处理llama
在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)流程中,对文本的拆词(Tokenization)是影响检索和生成效果的关键步骤。以下是文本拆词的技术细节及优化方法:1.拆词的核心目标检索阶段:确保查询(Query)和文档(Document)的拆词方式一致,提高检索匹配精度。生成阶段:适配大模型的词表,避免生成时的OOV(Out-of-Vocabulary)问题。2.常见拆词方
- 打造专属知识库:手把手教你构建RAG系统
RAG通常指的是"Retrieval-AugmentedGeneration",即“检索增强的生成”。这是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的机器学习模型,通常用于自然语言处理任务,如文本生成、问答系统等。我们通过一下几个步骤来完成一个基于京东云官网文档的RAG系统数据收集建立知识库向量检索提示词与模型数据收集数据的收集再整个RAG实施过程中无疑是最耗人工的,涉及到
- 【代码问题】【模型部署】部署千问时,ImportError: Cannot import available module of Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
Catching Star
pythonpytorch开发语言
多半是环境的问题,最主要的是python版本要高python==3.12.9accelerate==1.8.1pipinstallqwen-vl-utils[decord]==0.0.8peft==0.14.0transformers==4.52.3torch==2.7.0torchvision==0.22.0modelscope==1.27.1
- Springboot+MongoDB简单使用示例
一、maven中添加依赖org.springframework.bootspring-boot-starter-data-mongodb二、配置文件中添加连接spring:mongodb:host:192.168.56.10port:27017database:share#指定操作的数据库三、创建mongodb文档对应的实体类@Data@Schema(description="站点位置")publ
- python apscheduler简单使用方法
MartinYangHJ
python数据库
1.检查触发器类型和参数APScheduler支持多种触发器(interval、cron、date),不同的触发器配置可能导致立即执行。场景1:使用interval触发器默认情况下,interval触发器会立即执行一次,然后按间隔重复。如果不需要立即执行,需设置start_date为未来的时间:fromapscheduler.schedulers.blockingimportBlockin
- Java垃圾回收算法详解:从基础到高级全面解析
文章目录一、垃圾回收概述1.1为什么需要垃圾回收1.2垃圾回收的基本原理二、对象存活判断算法2.1引用计数法(ReferenceCounting)2.2可达性分析算法(ReachabilityAnalysis)三、垃圾回收算法分类3.1标记-清除算法(Mark-Sweep)3.2复制算法(Copying)3.3标记-整理算法(Mark-Compact)3.4分代收集算法(GenerationalC
- RAG面试内容整理-1. 检索增强生成(RAG)概述与意义
不务正业的猿
面试AI面试RAG人工智能算法大模型检索
检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种将大语言模型与外部知识库相结合的生成式AI架构。传统的大型预训练语言模型(LLM)容易受到训练语料限制,面对超出其知识范围或需要最新信息的查询时可能产生“幻觉”。RAG通过在生成答案前检索相关文档片段,引入新鲜、可信的知识,从而提升回答的准确性和时效性。RAG系统包含两个核心组件:检索器(Retriever)和
- 「大模型应用」(2)RAG的检索与rerank
木楚子
bgererankrag语言模型
0.基础内容我们先来介绍几种检索方式,在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)框架中,稀疏检索器(SparseRetriever)和密集检索器(DenseRetriever)是两种核心的文档检索方式,它们的主要作用是:从海量知识库中找出与用户输入相关的文档,供语言模型参考生成回答。一、稀疏检索器(SparseRetriever)✅基本原理稀疏检索器通常基
- 如何一天快速简单使用C#
09:00-10:00环境搭建+基础语法入门学习目标:能运行第一个C#程序,理解变量与输出资料/内容:环境搭建(15分钟)安装VisualStudio2022(官网下载,选“使用C#的桌面开发”,默认安装)新建控制台项目:打开VS→点击“创建新项目”→搜索“ConsoleApp(.NETFramework)”→命名“FirstApp”→确定HelloWorld与输出(20分钟)自动生成的代码:cs
- chatgpt API绘图 —— gpt-image-1
外星人AI
AI绘画编程chatgptgpt人工智能gpt-image-1ai绘画
官方API文档:https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation?image-generation-model=gpt-image-1概述OpenAIAPI允许您使用GPTImage或DALL·E模型根据文本提示生成和编辑图像。目前,图片生成功能仅支持通过ImageAPI实现。我们正在积极扩展对ResponsesAPI的支持。["Im
- 51-34 DALLE2 结合预训练CLIP和扩散模型实现图像生成
UROVAs驭星达
aiXUROVAs智驾大模型DALL·E2自动驾驶AIGC智慧城市AI作画计算机视觉
今天要分享的论文是OpenAI于2022年4月出品的DALLE2,全名HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents。该工作是在CLIP和GLIDE基础之上完成。很早之前写过一篇CLIP论文精读,上篇博客讲了AE、VAE、VQ-VAE、DDPM、LDM知识。其中在生成环节,还有ClassifierGuidance和Classif
- Python 解析 RAG(检索增强生成)的核心概念
产品挨打师
python开发语言
```htmlPython解析RAG(检索增强生成)的核心概念Python解析RAG(检索增强生成)的核心概念RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合了检索和生成能力的模型架构,广泛应用于自然语言处理(NLP)领域。RAG模型通过从外部知识库中检索相关信息,并将其与生成模型相结合,从而实现更高质量的文本生成任务。本文将介绍RAG的核心概念及其在P
- 乞丐哥的私房菜(Org 篇-- Emacs 中 Org 使用 Properties and Columns 节)
乞丐哥
Emacsemacsjava数据库org
EmacsVersion:30.1OrgVersion:9.7.11此篇要求对Emacs有基本的了解。此节偏理念,虽然比较枯燥,还是快速浏览一下,切记。EmacsOrgPropertiesandColumns的简单使用一组相关联的键值对与间个条目相关联与树中的每个条目相关联与整个缓冲区相关联两大应用属性与标签类似,但有值使用properties在Org缓冲区实现基本的数据库属性可在列视图中编辑和查
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | LLM当“裁判”靠谱吗?——解析代码生成与总结任务中的LLM评判能力
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
LLM当“裁判”靠谱吗?——解析代码生成与总结任务中的LLM评判能力论文:OntheEffectivenessofLLM-as-a-judgeforCodeGenerationandSummarizationarXiv:2507.16587OntheEffectivenessofLLM-as-a-judgeforCodeGenerationandSummarizationGiuseppeCrupi
- 磁盘分析软件(C盘爆满精确清理必备)---SpaceSniffer
潜心专研的小张同学
杂谈其他
1.第一步上图2.第二步分享软件链接:https://pan.baidu.com/s/1GhLmzNtG398ah_26lVV1aQ提取码:sfqf3.第三步简单使用教程3.1打开软件,选择要分析的盘(我这里选的C盘):3.2静待分析完成3.3根据分析的结果,删除对应文件目录的文件
- 金蝶云苍穹树形单据体创建及插件的简单使用
涎涎
树形单据体介绍单据体,用来在界面上显示、录入多行多列数据。树形单据体与单据体的不同之处在于,树形单据体中的数据行之间,可以设置父子从属关系,形成树形结构。树形单据体创建通过模板创建单据带组织模板单据选中单据体添加高级面板选中高级面板子容器,插入树形单据体按如下步骤设置工具栏设置树形单据体表名t_treebill_entry树形单据体功能添加字段开启显示序号列和显示选择列保存并授权退出当前账号,ad
- DelayQueue延时队列简单使用
泉泉写Java
java开发语言
DelayQueue是JDK1.5引入到工具,位置在java.util.concurrent。从包路径我们就能知道该工具是给多线程使用到。我们先看看官方注释:AnunboundedblockingqueueofDelayedelements,inwhichanelementcanonlybetakenwhenitsdelayhasexpired.TheheadofthequeueisthatDel
- Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction
zzfive
生成模型论文阅读kotlin开发语言android
论文链接:VisualAutoregressiveModeling:ScalableImageGenerationviaNext-ScalePrediction文章目录简介预测下一个token自回归模型范式分析VAR详解分词实现细节幂律缩放定律零样本泛化能力结论简介本文提出的视觉自回归建模/VAR这种新范式,其将图像的自回归学习重新定义为从粗到细的“下一个尺度预测”或“下一个分辨率预测”,与常规的
- AI日报-20250620:华为云重磅发布盘古大模型5.5!宇树科技C轮融资引爆资本圈!Genspark AI Pod震撼发布!
未来世界2099
AI日报人工智能华为云科技业界资讯
1、昆仑万维开源Skywork-SWE-32B:32B模型刷新代码修复SOTA,性能直逼闭源巨头2、腾讯AILab开源音乐生成大模型SongGeneration,人人皆可创作音乐!3、重磅!ManusAIWindows版免码开放,职场效率革命来袭!4、B站618商单效率飙升5倍!通义千问3助力AI选人功能大爆发5、HailuoVideoAgent震撼发布:零门槛生成专业级视频,创意秒变现实!6、中
- 构建企业私有RAG系统全流程:从 PDF 到智能问答的落地实践
观熵
国产大模型部署实战全流程指南pdf人工智能大模型部署RAG
构建企业私有RAG系统全流程:从PDF到智能问答的落地实践✅一、RAG到底是什么?为什么你现在必须了解它?RAG,全称Retrieval-AugmentedGeneration(检索增强生成)。通俗点说,它的核心思想就一句话:“模型不知道的内容,从你的知识库里搜;然后由模型来生成回答。”RAG系统的核心价值:传统模型问答RAG系统模型只能靠自己的训练记忆模型可以实时读“外部资料”企业知识不在模型里
- 22-C#的委托简单使用-2
水果里面有苹果
C#c#开发语言
C#的委托简单使用-2namespaceWindowsFormsApp1{publicdelegatevoidmydele(intx);//定义一个委托publicpartialclassForm1:Form{mydelemydele1;publicForm1(){InitializeComponent();mydele1=newmydele(run1);//委托实例化mydele1+=run2;
- 用 Next.js 实现静态与动态渲染的完美平衡
荣华富贵8
程序员的知识储备2程序员的知识储备3前端
一、引言随着Web应用的复杂度不断提升,渲染性能与用户体验成为开发者与产品运营方关注的核心问题。静态站点生成(StaticSiteGeneration,SSG)与服务器端渲染(Server-SideRendering,SSR)各有优劣:前者在首屏加载速度和CDN分发方面表现卓越,而后者在动态内容更新和个性化体验上占据优势。Next.js作为React生态中领先的全栈框架,通过getStaticPr
- python分布式爬虫打造搜索引擎--------scrapy实现
weixin_30515513
爬虫python开发工具
http://www.cnblogs.com/jinxiao-pu/p/6706319.html最近在网上学习一门关于scrapy爬虫的课程,觉得还不错,以下是目录还在更新中,我觉得有必要好好的做下笔记,研究研究。第1章课程介绍1-1python分布式爬虫打造搜索引擎简介07:23第2章windows下搭建开发环境2-1pycharm的安装和简单使用10:272-2mysql和navicat的安装
- Java使用Langchai4j接入AI大模型的简单使用(四)--整合Springboot
moxiaoran5753
javaspringbootspring
一、在Maven中引入依赖核心配置如下,这里使用的是Springboog3,jdk17,注意版本,如果启动不起来很有可能是版本冲突:17UTF-8UTF-83.4.31.0.0-beta1dev.langchain4jlangchain4j-community-dashscope-spring-boot-starterorg.springframework.bootspring-boot-star
- NGS测序基础梳理02-簇生成(Cluster Generation)及flow cell介绍
qq_21478261
#生物信息生物信息学
本文图解Illumina测序平台,flowcell表面簇生成(ClusterGeneration)过程。写作时间:2020,有问题可留言或者我的公众号。本文将了解到什么?1flowcell2簇生成为何要进行簇生成?簇生成步骤1)文库与flowcell表面P5杂交与互补链合成2)双链变性3)桥式PCR扩增4)反链切除5)DNA链3'封闭参考资料:1flowcell为何要先介绍flowcell?因为簇
- 网安学习NO.12
下一代防火墙(Next-GenerationFirewall,简称NGFW)是在传统防火墙基础上发展而来的新一代网络安全防护设备,其核心目标是解决传统防火墙在复杂网络环境(如云计算、移动办公、加密流量激增等)中“防护维度不足、威胁识别滞后、功能单一”等痛点,通过融合多元安全能力,实现对网络流量更精准、更智能、更全面的管控与防御。一、下一代防火墙与传统防火墙的核心差异传统防火墙主要依赖“端口-协议”
- 如何从性能菜鸟变性能大咖之------jvm 内存
颜挺锐
jvm性能测试压力测试性能优化
理解JVM(Java虚拟机)内存的性能优化,需要从JVM内存模型、垃圾回收机制、以及如何通过参数调优来提高应用程序的性能等方面入手。以下是对JVM内存性能优化的详细解读:一、JVM内存模型JVM内存模型主要包括以下几个区域:堆内存(Heap):堆内存是JVM管理的最大一块内存空间,用于存放对象实例和数组。堆内存分为年轻代(YoungGeneration)和老年代(OldGeneration)。年轻
- AI产品经理需要了解的算法知识
AI劳模
人工智能产品经理AI产品经理AI产品经理入门零基础入门产品经理算法语言模型
1、自然语言生成(NLG)自然语言生成(NaturalLanguageGeneration,简称NLG)是一种人工智能技术,它的目标是将计算机的数据、逻辑或算法产生的信息转换成人类可读的自然语言文本。换句话说,NLG能让机器“学会”写文章、报告、故事或者其他任何形式的文字,就像人类作家那样。这项技术使得机器能够理解复杂的数据并将其转化为易于理解的语言,以适应不同的受众和情境。应用实例:金融报告自动
- 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
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
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