- （大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型 学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！
大模型老炮
学习人工智能大模型学习AI大模型大模型微调大模型教程
一、初聊大模型1、什么是大模型？大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问
- OTSU算法（大津算法）
天行者@
算法opencv人工智能二值化
Otsu算法（大津算法）是一种经典的图像二值化方法，其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。以下是其具体工作原理和步骤：1.基本思想假设图像由前景（目标）和背景两部分组成，且两者的灰度分布存在明显差异（直方图呈现双峰）。Otsu算法通过寻找一个阈值，使得前景与背景之间的类间方差最大，从而将图像分割为二值图。2.数学推导（1）计算灰度直方图统计图像中每个灰度值的像素个数，得到直方图h[i]（i为
- 国产 DeepSeek V3 被秒成“前浪“？谷歌开放最强 Gemini 2.0 全家桶：速度快60倍，上下文还长16倍！
Bryan Ding
人工智能深度学习
谷歌向所有人发布了Gemini2.0——迄今为止谷歌“功能最强大”的人工智能模型套件。1谷歌Gemini2.0向所有人开放去年12月，谷歌发布Gemini2.0Flash的实验版本，正式开启了代理型AI的新时代。Gemini2.0Flash是谷歌为开发者群体打造的高效主力模型，具有低延迟、高性能等优势。今年早些时候，谷歌在GoogleAIStudio中更新了2.0FlashThinkingExpe
- 让 Deepseek 写一个计算器（网页）
—Qeyser
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完整代码简单计算器body{font-family:Arial,sans-serif;display:flex;justify-content:center;align-items:center;height:100vh;background-color:#f4f4f4;}.calculator{background-color:#fff;padding:20px;border-radius:10
- PyTorch 中的维度操作详解
萝卜小白
pytorch人工智能python
在PyTorch中，维度（dimension）是描述张量形状的一种方式。维度操作是PyTorch中非常重要的功能，常用于调整张量的形状以适配各种计算需求。以下是常见的维度操作及其示例。1.维度的概念回顾一个二维张量（矩阵）的形状是(行数,列数)。一个三维张量的形状是(深度,行数,列数)。维度的索引从0开始，最外层是axis=0，向内依次递增。2.维度的操作(1)求和（Sum）sum(dim)的作用
- torch.logical_and()方法
CodeWang_NC
pytorch深度学习python
torch.logical_and()计算给定输入张量的元素逻辑AND。零被视为False，非零被视为True官方文档说明:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.logical_and.html#torch.logical_andtorch.logical_and(input，other，*，out=None）→返回张量input（张量）–
- C++基础 调用堆异常
路奇怪
C++基础c++
目录跨平台（C++23环境下）windows下可以极大地帮助解决在开发人员系统上无法重现的客户问题，并且调用了一个通用函数，您不知道它的调用者，因为它们很多。必须为客户提供一个可执行文件和一个使用该可执行文件构建的pdb，才能获得正确的调用堆栈。pdb文件包含调试符号。您不能提供稍后从同一代码构建的pdb。当我们构建可执行文件时，每个函数都有一个地址偏移量。pdb基于这些偏移量。再次生成二进制文件
- 门控循环单元（GRU）
six.学长
机器学习深度学习gru深度学习人工智能
门控循环单元（GRU）门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU）是长短期记忆（LSTM）的简化版本。GRU通过减少门控机制的数量，提高了计算效率，同时在很多任务上性能与LSTM相近。GRU由两个主要的门组成：重置门和更新门。这些门帮助GRU决定如何在每个时间步更新和传递信息。GRU结构GRU的结构相比LSTM更简单，没有独立的记忆细胞状态。它通过两个门（重置门和更新门）来控制信息
- Manus开源平替-开源通用智能体
galileo2016
人工智能
原文链接:https://i68.ltd/notes/posts/250306-opensource-agi-agent/OWL-比Manus还强的全能开源AgentOWL:OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation，现实世界中执行自动化任务的通用多代理辅助优化学习框架项目仓
- 一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系
平凡而伟大.
编程语言人工智能架构设计pytorch人工智能python
CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。它允许软件开发人员和研究人员利用NVIDIA的GPU（图形处理单元）进行高性能计算。CUDA提供了一系列API和工具，使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解：1.CUDA与GPU：GPU：是一种专门用于
- Windows下工作组架构和域架构
weixin_33728708
数据库系统架构
工作组架构的网络工作组架构网络也被称为对等网络（peertopeer）域架构网络工作组架构网络域架构网络网络内每台计算机地位平等，资源和管理分散在各个计算机上网络内分为域控制器和成员服务器，如果有多台域控制器，则域控制器之间地位平等每台计算机都有一个本地安全账户管理器（SecurityAccountsManager,SAM）数据库，存储本地账户域内计算机共享一个集中的目录数据库（Directory
- 【Kubernetes】Kubernetes 容器集群管理系统概述
码农鑫哥的日常
kubernetes容器云原生1024程序员节
目录前言什么是云原生？容器编排介绍云原生容器云容器编排云平台SRE一、Kubernetes概述1.1K8S是什么？1.1.1作用1.2为什么要用K8S?1.2.1K8s目标1.2.2K8s对于docker的优势1.2.3K8s功能1.2.4K8s特性1.2.4.1弹性伸缩1.2.4.2自我修复1.2.4.3服务发现和负载均衡1.2.4.4自动发布（默认滚动发布模式）和回滚1.2.4.5集中化配置管
- 计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测（主页有源码）
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法智能手机
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介：玩手机检测的重要性与技术挑战驾驶员玩手机检测是智能交通安全领域的核心课题。根据NHTSA数据，美国每年因手机使用导致的交通事故超过3000起，中国公安部的统计显示开车使用手机的事故率是正常驾驶的23倍。该技术通过实时监测驾驶员手部动作和视线方向，识别非法使用手机行为，在以
- 大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建
（initial）
大模型科普人工智能强化学习
1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。为了更好地理解这一融合的潜力，我们基于“LargeLanguageModela
- 目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP
asdfg1258963
目标检测_ai目标检测人工智能
“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。重要性：在实时应用中，如自动驾驶、视频监控等，FPS是一个关键指标。高FPS意味着系统能够快速处理输入的图像数据，实现实时响应。计算方式：FPS可以通过以下公式计算：
- 准确率（Precision）和召回率（Recall）
asdfg1258963
目标检测_ai机器学习算法人工智能
准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。计算公式：Precision=TPTP+FP\text{Precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}Precision=TP+FPTP其中：TP（TruePositive）：真正例，模型正确预测为正的样本数。FP（FalseP
- 太速科技-基于3U VPX的 Jetson Xavier NX GPU计算主板
北京太速科技股份有限公司
人工智能
基于3UVPX的JetsonXavierNXGPU计算主板一、产品概述基于3UVPX的JetsonXavierNXGPU计算主板，是AI人工智能的低功耗计算平台，是LINUX环境下软件开发等的理想工具，拥有VPX标准连接器和特性的接口。二、板卡原理框图三、板卡外扩功能P0接口电源输入+12V，板卡总功耗60W以内P1接口1路RS422接口，一路GigabitEthernet前面板接口MICROUS
- 基于Docker及Kubernetes技术构建容器云（PaaS）平台概述_基于kubernetes iaas(1)
2401_83946044
程序员dockerkubernetespaas
|组成模块|模块说明||—|—||AppRouter[流量接入层]|接收用户请求，并转发到不同的AppRuntime。||AppRuntime[应用运行层]|应用运行环境，为各个应用提供基本的运行引擎，从而让app能够运行起来。||Services[基础服务层]|各个通用基础服务，主要是对主流的服务提供通用的接入，例如数据库等。||PlatformControl[平台控制层]|整个平台的控制中心，
- 静态顺序表
有梦想的电信狗
《数据结构与算法》数据结构c语言c++链表
顺序表顺序表和链表都是线性表的一种，此处介绍顺序表数据的存储结构有分为逻辑存储结构和物理存储结构。顺序表和链表(之后的文章会详解)实际上都是线性表，是因为他们的逻辑存储关系都是线性的，只是因为在计算机内存中存储的方式(物理存储结构)不同。两种物理存储结构各有优劣，作为开发者，在不同的场景需要灵活选用相应的数据结构来存储数据，来促使我们的程序更高效的运行。静态顺序表静态顺序表，顾名思义，即为顺序表的
- 软件2.0的无服务器计算架构
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《软件2.0的无服务器计算架构》关键词无服务器计算软件架构软件2.0事件驱动函数编程微服务云原生摘要本文深入探讨了软件2.0时代的无服务器计算架构。首先，我们回顾了无服务器计算的兴起背景，与传统服务器计算的区别，以及其设计理念。接着，介绍了主流的无服务器平台，并探讨了无服务器计算在软件2.0中的应用。随后，我们详细阐述了无服务器计算的核心技术，包括事件驱动架构、编写无服务器函数、无服务器数据库和无
- zerotier搭建moon模式
zetion_3
network运维
最近发现zerotier内网穿透在和家里nas存储交互网速好像不怎么样，于是想搞个moon看看是不是会有所改善先决条件建议：有一台云服务器，很多童鞋说要钱，刚刚白piao了一百度云的服务器，一年只要38RMB，配置CentOS7.9-1C1G1M带宽（moon模式服务器只是做转发所以不用担心），至于怎么piao就是新用户福利，能够搞2台。这里就不赘述，不懂可以留言。好了，云服到手开始：一、安装ze
- 使用Zerotier在私有云服务器中搭建Moon服务器
Adair～Z
新的尝试笔记学无止境网络sshlinux运维
参考文章链接：使用Zerotier在私有云服务器中搭建Moon服务器–Rookiediary导读：我自己在家搭建了一台黑nas,由于使用需求，需要在外访问，但是通过frp又比较麻烦所以选用zerotier组网方案，将zerotier的服务器作为一个中转服务器，但是目前发现zerotier的组网不是很稳定所以决定使用自己的...https://tuyogf.top/%e4%bd%bf%e7%94%a
- CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别
是Dream呀
神经网络计算机视觉人工智能神经网络深度学习
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和求职工作的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
- 【原创】Linux上普通用户安装、运行nmap功能扫描指定IP地址上的端口
赵庆明老师
Linuxlinuxtcp/ip运维
由于是普通用户，因此权限受限，基本上不用考虑常规途径安装了。加上服务器操作系统可能比较老，如果使用源码编译的话，可能会有一大堆编译错误，且由于权限问题，无法解决。这里我要用到一个工具：nmap，扫描某主机。登录nmap官网https://nmap.org/点击下载https://nmap.org/download.html点击Linux版的nmap,下载rpm安装包下载完后，上载到服务器。使用以下
- 动态路由RIP的总结
nihuhui666
网络智能路由器RIP
动态路由所有路由器运行相同的路由协议,之后通过路由器之间的沟通,协商计算到达未知网段的路由信息静态路由优点:1.选路由管理员选择,更好掌控2.路由器资源占用更少3.静态路由相对动态路由更加安全缺点:1.配置量大2.静态路由无法根据网络拓扑结构的变化而变化—收敛动态路由:缺点:1.通过单一算法计算出来的路径,可能出现选路不佳2.资源占用多3.没有静态路由安全优点:1.配置量少2.动态路由可以根据网络
- OSPF总结
nihuhui666
网络ospf网络协议
OSPF–开放式最短路径优先协议1.选路–应为ospf是链路状态协议,收集拓扑信息之后将图形结构通过SPF算法转化为树形结构,计算出的路径不会有环路,并且以带宽作为开销的评判标准,所以OSPF选路优于rip2.收敛–因为OSPF的计数器短与rip,所以收敛快3.占用资源–从单一数据包角度来说,因为rip传递的是路由信息,所以资源占用不大而ospf传递拓扑信息,从单个数据包角度说,大于rip.但是o
- 使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南
软件职业规划
llama
1.环境准备在开始微调之前，需要确保硬件和软件环境满足要求。合适的环境配置可以显著提高微调效率，并减少潜在的错误。1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力，尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置：GPU：建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。如果条件允许，使用多卡GPU（如RTX4090或A100）可以显著加快训练速度。对于更大的模型（如LLaMA-213B或33B），
- 机器学习_重要知识点整理
嘉羽很烦
机器学习机器学习
机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
- AI大模型时代，2025大龄程序员如何轻松转型赢未来？
AI大模型学习不迷路
人工智能自然语言处理大模型大语言模型语言模型程序员转行
当前大龄程序员的处境在科技行业的高速发展中，大龄程序员这一群体正面临着前所未有的挑战。随着新兴技术的不断涌现，如云计算、大数据、人工智能等，传统的编程技能逐渐显得“过时”。同时，年轻一代的程序员以更加低廉的薪酬和旺盛的精力涌入市场，加剧了职场的竞争。对于大龄程序员而言，他们不仅需要应对技能更新的压力，还常常受到年龄歧视的影响，尤其是在追求创新和速度的科技公司中。许多大龄程序员发现自己处于尴尬境地，
- zerotier搭建免费moon服务器
ChrisitineTX
服务器运维
前言ZeroTier是一种基于P2P的虚拟组网工具，通过搭建==Moon服务器==可大幅提升跨运营商/跨国节点的连接质量。本文使用云服务演示部署流程。准备工作注册三丰云账号创建CentOS8.5实例（这里选择centos8以上，别的版本可能存在问题）控制台→云服务器→创建实例镜像选择：CentOS8.564位安全组开放端口：TCP/UDP9993️Moon服务器部署步骤1：登录
- Java实现的简单双向Map，支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字：Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求，需要根据即时修改Map结构中的Value值，比如，将Map中所有value=V1的记录改成value=V2，key保持不变。
数据量比较大，遍历Map性能太差，这就需要根据Value先找到Key，然后去修改。
即：既要根据Key找Value，又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候，触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用，也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间：指明触发器何时执行，该值可取：
before：表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟，今天恰好有时间，写写博客，总结复习一下java反射方面的知识，欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范，但是spring并没有对其进行实现，Hibernate Validator是实现了这一规范的，通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的，首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时，细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的，同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢？
HTML5里引用了新的API，history.pushState和history.replaceState，就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ，发现中文乱码。
于是用以前的方式：yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后，还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码，其中文注释也为乱码。
后来，终于找到以下方法可以解决，需要两个中文支持的包：
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger)：监视某种情况，并触发某种操作。
触发器创建语法四要素：1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法：
create trigger triggerName
after/before
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局（global)模式，即模式将被应用于所有字符串，而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写（case-insensitive）模式，即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务（可以采用注入的方式，就像AngularJS中其他所有东西一样）。这里provider的两个参数很有意思，介绍如下。
html5Mode
一个布尔值，标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时，执行的输出如下：
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业，可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求：从db获取数据然后推送到B
程序开发完成，上jboss,刚开始报了很多错，逐一解决，可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图，逐一排除，把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉（optical illusion）的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑，而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此，视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体，以及图像的结构，视角，大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中，我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念，
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长（离散化+扫描线）
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线)，题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话： 在国外网站上看到一篇文章，里面详细描述了很多设计模式，并且用Java及Scala两种语言描述，清晰的让我们看到各种常规的设计模式，在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice，我利用今天的空闲时间将其翻译，希望大家能一起学习，讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616，你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性，因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端，支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中，关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中，关键字static有三个明显的作用：
1)在函数体，局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期，（它存活多长时间）；作用域却在函数体内（它在什么地方能被访问（空间））。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区，函数调用结束后并不释放单元，但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时，这个局部的静态变量还存活，而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl，需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址：
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本，否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自：
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注：对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转，如果不太看得明白的，可以参照另一篇博客：
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题：有两个杯子，一个A升，一个B升，水有无限多，现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证，稳定可靠。 它最重要的特点是：监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里： http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作，比如初始化一个线程池，初始化配置文件，初始化缓存等等，这时候就需要用到启动监听器，下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器，需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen
