- 基于深度学习的yolov5入侵检测系统
雅致教育
深度学习python计算机毕业设计深度学习YOLO人工智能
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介IntroductionYOLOv5Overview入侵检测系统架构1.数据采集2.YOLOv5模型训练3.实时监测4.告警与反馈性能评估与优化二、功能三、系统四.总结一项目简介 #YOLOv5-basedIntrusionDetectionSystemIntroduction深度学习(DeepLearnin
- Springboot自定义start首发预告
架构师Rakic
Spring家族springbootjavajdk21Springboot3.x自定义start
Springboot自定义start首发预告基于Springboot的自定义start,减少项目建设重复工作,如依赖,出入参包装,日志打印,mybatis基本配置等等等.优点模块化可插拔易于维护和升级定制化社区支持(后期支持)发布时间预告:2023-12-10预计发布:2024-1-1,元旦首发长期维护开源项目,即将发布到码云,本人码云地址https://gitee.com/deepLearnin
- matlab的深度学习app,深度学习( Deep Learning )软件资源列表
陶涵煦
matlab的深度学习app
深度学习软件资源列表(DeepLearning)星号代表对软件库的推荐度,考虑了适用范围、开发语言、更新情况、文档示例完整性等方面,Justpersonalopinion。根据编程语言,对深度学习的软件资源分类:PYTHON:★★★★★五星Theano–CPU/GPU符号表示编译器inpython(fromLISAlabatUniversityofMontreal)相关资源:DeepLearnin
- Deeplearning4j环境搭建——1.0.0-beta4【原创】
CompanyAIHelper
Deeplearning4j是什么Deeplearning4j是由美国AI创业公司Skymind开源并维护的一个基于Java/JVM的深度学习框架。同时也是在ApacheSpark平台上为数不多的,可以原生态支持分布式模型训练的框架之一。此外,Deeplearning4j还支持多GPU/GPU集群,可以与高性能异构计算框架无缝衔接,从而进一步提升运算性能。在2017年下半年,Deeplearnin
- 第16课:迁移学习的模型训练
wangongxi
Deeplearning4j快速入门人工智能深度学习JavaDeeplearning4j机器学习DL4JJava
本次课程我们为大家介绍一种新的构建模型方式——迁移学习(TransferLearning)。迁移学习是解决标注数据缺失、从已有模型快速构建新应用的有效手段。迁移学习旨在于不同领域之间进行经验、知识、技能的转移,无需每次都从头学习全新的知识。目前,基于神经网络的迁移学习已经在图像、文本等领域取得了很多的研究成果,在工业界也有落地,本次课程我们在介绍迁移学习相关理论的基础上,结合Deeplearnin
- OpenCV4.x图像处理实例-YOLO v8图像分割
视觉&物联智能
OpenCV4.x图像处理实例图像处理YOLO计算机视觉机器视觉人工智能
YOLOv8图像分割文章目录YOLOv8图像分割1、图像分割介绍2、经典图像分割技术2.1阈值分割(ThresholdingSegmentation)2.2基于区域的分割(Region-BasedSegmentation)2.3边缘分割(EdgeSegmentation)2.4基于聚类的分割(Clustering-basedSegmentation)2.5基于深度学习的方法(DeepLearnin
- 【2021.07】datawhale组队学习李宏毅task04
Mounvo
dataWhale神经网络深度学习
文章目录深度学习的发展趋势深度学习的三个步骤Step1:神经网络完全连接前馈神经网络全链接和前馈的理解深度的理解矩阵计算本质:通过隐藏层进行特征转换示例:手写数字识别Step2:模型评估Step3:选择最优函数反向传播思考隐藏层越多越好?普遍性定理本笔记为datawhale7月组队学习笔记,视频链接:李宏毅《机器学习》p13深度学习开源文档:深度学习深度学习的发展趋势回顾一下deeplearnin
- CVPR 2015 之深度学习总结
南山牧笛
深度学习
Part1-AlexNet和VGG-Net摘要-今年的CVPR非常的火爆,总共有2800多人参与,相比去年增加了700多人,这与deeplearning的异军突起是不无关系的。CVPR2015基本是“theyearofdeeplearning”,有大概70%的文章是关于deeplearning的。今年的CVPR非常的火爆,总共有2800多人参与,相比去年增加了700多人,这与deeplearnin
- python 物体定位_使用几何光学实现空间相对定位(python+opencv)
weixin_39553776
python物体定位
我从2019年3月份开始学习python,在有一定的基础后,我看到学校有一个物理实验竞赛:北京联合大学第十二届物理实验竞赛,其中有一个题目是空间定位,即利用物理原理,自行搭建实验装置,实现物体的空间定位。在有一定编程能力的基础之上,我在想,能不能用python写出一个程序,用来检测摄像头到目标物体的距离.我暂且把我的想法起了一个名字,叫:“鸿鹄”空间定位仪.近年来,深度学习(DeepLearnin
- JointDNN: An Effificient Training and Inference Engine for Intelligent Mobile Cloud Computing Servic
溪冷酱的头秃日常
回归数据挖掘人工智能
题目:JointDNN:AnEffificientTrainingandInferenceEngineforIntelligentMobileCloudComputingServicesJointDNN:一个高效的智能移动云计算服务的训练和推理引擎作者:AmirErfanEshratifar,MohammadSaeedAbrishami,andMassoudPedram摘要:Deeplearnin
- 吴恩达深度学习教程——中文笔记网上资料整理
Star·端木
深度学习深度学习笔记吴恩达教程人工智能深度学习理论基础
吴恩达深度学习笔记整理内容为网上博主博文整理,如有侵权,请私信联系。课程内容:Coursera:官方课程安排(英文字幕)。付费用户在课程作业中可以获得作业评分,每门课程修完可获得结课证书;不付费可以免费上课、做课后作业,但没有作业评分,结课无法获得课程证书。网易云课堂:网易引进的正版授权(中英文字幕)。课程完全免费,但没有课后作业,没有课程证书。课程提炼笔记&作业练习:吴恩达DeepLearnin
- 参考文献神器—Endnote使用教程
深度之眼
深度学习干货深度学习
来源:投稿作者:Zeta编辑:学姐故事的开始又到一年毕业季,本科硕士绕不开的痛就是毕业论文了。肝了好久的论文最后被格式拦住了去路在论文种都要站在巨人的肩膀上—参考文献,不知道有多少人和小编一样,一开始都是手敲参考文献:但实际上人家的参考文献是这样的:在小编被老教授骂了无数次后,终于发现了正确插入参考文献的姿势步骤一:在谷歌学术中输入需要引用的论文题目,这里用深度学习非常有名的DeepLearnin
- 卷积神经网络的原理公式推导与实现
戎·码一生
机器学习卷积神经网络机器学习深度学习
这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记,再看懂这个笔记之前,最好具有CNN的一些基础。这里也先列出一个资料供参考:[1]DeepLearning(深度学习)学习笔记整理系列之(七)[2]LeNet-5,convolutionalneuralnetworks[3]卷积神经网络[4]NeuralNetworkforRecognitionofHandwrittenDigits[5]Deeplearnin
- 基于卷积神经网络的数字重建
禾三分
MATLAB图像处理深度学习图像重建回归卷积神经网络UnetMatlab深度学习
本文提供了一种新的方法来处理图像重建任务。背景最近的任务是训练一个可以实现"图-图"的神经网络。翻阅了很多论文,最后确定使用基于卷积神经网络的U-net.因为在查找资料中,发现中文资料不多,所以将自己的经验分享出来,希望能帮到有需要的人。方法平台MATLAB2018b使用Matlab是因为一直在使用Matlab,平常的很多作业任务都是用Matlab来实现的。而且Matlab的DeepLearnin
- Neural Networks 神经网络的表示和 back propagation 的学习方法
小灰兔呼噜噜
神经网络神经网络deeplearningbackpropagation
本文主要介绍了NeuralNetworks神经网络的表示和学习方法,难点是backpropagation的推导过程。本文转自http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797。本文中讲解的backpropagation的推导过程,没有看懂。deeplearning官网上对这一部分解释得非常清楚,可参考http://deeplearnin
- Visual Genome :Connecting Language and Vision Using Crowdsourced Dense Image Annotations.
土豆面炸鸡饭
机器学习
摘要近年来,在深度学习的推动下,人工智能的三大方向(CV、Speech、NLP)取得了很多进展。在很多task上,AI的水平都达到甚至超越了人类baseline。然而,在AI学术界存在的很多争论。其中有一个声音认为:现行的很多benchmark、challenge等竞赛的项目,都只是在一个特定数据集上进行着尽可能全面的“模式识别”,而不是在真正实现一个“强人工智能”。现今很多DeepLearnin
- Theano-Deep Learning Tutorials 笔记:Stacked Denoising Autoencoders (SdA)
slim1017
深度学习Theano-DeepLearningTutorials笔记
教程地址:http://www.deeplearning.net/tutorial/SdA.htmlTheStackedDenoisingAutoencoder(SdA)isanextensionofthestackedautoencoder[Bengio07]anditwasintroducedin[Vincent08].推荐先看这个UFLDL,讲得很详细:http://deeplearnin
- Puddings收获
HuiYu-Li
日常休闲
缘起:语义分割+形状先验,三个样本。我先想到的是levelset,因为“形状先验”这个字眼;而后试了一下distancetransform+watershed,因为我真的很喜欢dismap。But,这两个方案都是非监督,无法handle语义分割,因为无法判别分割出来的某个部分是前景还是背景。而后溜达了一眼我的博客,因为那里有史上最全传统图像分割。我只有三个样本,还是自己造的,deeplearnin
- 使用LSTM进行莎士比亚风格诗句生成
蜗牛爱上星星
机器学习DeepLearning
本文章跟本人前面两篇文章(文章1,文章2)的思路大体相同,都是使用序列化的数据集来训练RNN神经网络模型,然后自动生成相关的序列化。这篇文章使用莎士比亚诗词作为训练集,使用keras和tensorflow作为深度学习框架,训练具有自动生成莎士比亚风格诗句的神经网络模型。源码和数据集的下载地址1(需要从头开始训练):https://github.com/liangyihuai/deeplearnin
- 简单好用的ImageAI编程库!选择最适合你的!
Gravitylink
怪有趣
ImageAI是一套Python的电脑视觉编程库,主要提供三大功能:Imageprediction、Objectdetection、VideoobjectDetectionandtracking。作者是两个住在奈及利亚拉哥斯的黑人兄弟MosesOlafenwa和JohnOlafenwa,强调编程设计皆是自学而来,除了ImageAI,他们还另外开发了一套基于PyTorch的开源Deeplearnin
- 15 分钟用 ML 破解一个验证码系统
程序员的那些事_
(点击上方公众号,可快速关注)编译:伯乐在线-精算狗,英文:ageitgeyhttp://python.jobbole.com/89004/人人都恨验证码——那些恼人的图片,显示着你在登陆某网站前得输入的文本。设计验证码的目的是,通过验证你是真实的人来避免电脑自动填充表格。但是随着深度学习和计算机视觉的兴起,现在验证码常常易被攻破。我拜读了AdrianRosebrock写的《DeepLearnin
- Keras版GCN源码解析
烟雨风渡
直接上代码:后面会在这份源码的基础上做实验;TensorFlow版的GCN源码也看过了,但是看不太懂,欢迎交流GCN相关内容。1setup.pyfromsetuptoolsimportsetupfromsetuptoolsimportfind_packagessetup(name='kegra',#生成的包名称version='0.0.1',#版本号description='DeepLearnin
- 深入解析TensorFlow中滑动平均模型与代码实现
无敌的白金之星
TensorFlow学习
因为本人是自学深度学习的,有什么说的不对的地方望大神指出指数加权平均算法的原理TensorFlow中的滑动平均模型使用的是滑动平均(MovingAverage)算法,又称为指数加权移动平均算法(exponenentiallyweightedaverage),这也是ExponentialMovingAverage()函数的名称由来。先来看一个简单的例子,这个例子来自吴恩达老师的DeepLearnin
- 深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统
longxinchen_ml
数据挖掘机器学习计算机视觉深度学习图像检索
作者:寒小阳&&龙心尘时间:2016年3月。出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50856583http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50903658声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处1.重点内容引言本系统是基于CVPR2015的论文《DeepLearnin
- Theano-Deep Learning Tutorials 笔记:Stacked Denoising Autoencoders (SdA)
u012816943
tutorialsdeeplearningtheano
教程地址:http://www.deeplearning.net/tutorial/SdA.htmlTheStackedDenoisingAutoencoder(SdA)isanextensionofthestackedautoencoder[Bengio07]anditwasintroducedin[Vincent08].推荐先看这个UFLDL,讲得很详细:http://deeplearnin
- 深度学习总结
qq_26898461
转载自:深度学习总结-xudong0612的专栏-博客频道-CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/xudong0612/article/details/8930891最近一时兴起打算研究下深度学习,这个名词近来很火,貌似成为了人工智能领域一根新的稻草。经过几天的查资料和看论文,已经初步有了第一印象,闲话少说,结合一些资料,进入正题。深度学习的起源深度学习(DeepLearnin
- Deep learning:一(基础知识_1)
东方神剑
深度学习线性回归
前言:最近打算稍微系统的学习下deeplearing的一些理论知识,打算采用AndrewNg的网页教程UFLDLTutorial,据说这个教程写得浅显易懂,也不太长。不过在这这之前还是复习下machinelearning的基础知识,见网页:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=DeepLearnin
- Deep learning:十四(Softmax Regression练习)
siliang13
deeplearning
本文转自http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/23/2977621.html前言:这篇文章主要是用来练习softmaxregression在多分类器中的应用,关于该部分的理论知识已经在前面的博文中Deeplearning:十三(SoftmaxRegression)有所介绍。本次的实验内容是参考网页:http://deeplearnin
- 利用 word2vec 训练的字向量进行中文分词
皮果提
深度学习语言模型
最近针对之前发表的一篇博文《DeepLearning在中文分词和词性标注任务中的应用》中的算法做了一个实现,感觉效果还不错。本文主要是将我在程序实现过程中的一些数学细节整理出来,借此优化一下自己的代码,也希望为对此感兴趣的朋友提供点参考。文中重点介绍训练算法中的模型参数计算,以及Viterbi解码算法。相关链接:《DeepLearning在中文分词和词性标注任务中的应用》《DeepLearnin
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f