- 【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程
无水先生
AI原理和python实现人工智能综合人工智能算法
一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间(通常是2D或3D)来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类,以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中,我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么?2.1什么是t-SNE?
- 数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践
kkchenkx
数据挖掘信息可视化算法聚类均值算法数据挖掘机器学习
数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域,数据降维是一种关键的技术,用于减少数据集的维度,同时保留数据的结构和重要信息。降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据,还能在高维数据中发现潜在的模式和结构,这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解,通过降维,我们可以将其转换为二维或三维空间,便于可视化
- 数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性
trust Tomorrow
机器学习python机器学习人工智能深度学习
数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中,数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时,即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法,并提供一套系统化的解决方案,帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
- 基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式
热爱电气
数学建模
摘要研究背景:传统电磁储能技术受限于较低的能量密度(约1-5Wh/kg)和充放电速度。热力梯度储能技术通过调控温度场实现多模式能量转换,其潜力能量密度可达100Wh/kg以上。创新点:1.提出三层异质线圈结构(铜基主储层+Bi₂Te₃热电转换层+GdFeO₃磁热调谐层),实现温度梯度与磁场的协同调控。2.开发动态热-电-磁耦合模型,结合有限元分析(COMSOL)与机器学习算法(遗传算法优化参数)。
- 【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现
一穷二白到年薪百万
机器学习pythonsklearn
参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例
- Transformer动画讲解 - 工作原理
ghx3110
transformer深度学习人工智能
Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色,其能够高效、准确地处理包含不同类型(如图像、文本、音频、视频等)的多模态数据。Transformer工作原理四部曲:Embedding(向量化)、Attention(注意力机制)、MLPs(多层感知机)和Unembedding(模型输出)。阶段一:Embedding(向量化)“Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”,但在机器学习和自
- Java:AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位
琢磨先生David
人工智能
引言在人工智能技术席卷全球的今天,当人们谈论AI开发时,Python、R语言、C++等工具总是最先被提及。然而在这个充满创新的领域,有一个"老兵"正悄然发挥着不可替代的作用——自1995年诞生至今的Java语言,凭借其独特的工程化基因,正在构建起AI世界的底层基础设施。本文将揭示Java如何在大数据、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编
- 【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面,30个数据集。纯干货分享❤
.Boss.
机器学习人工智能python算法开发语言笔记#大一新生
.记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候,大家有没有过这种感觉,最最重要的那必须是算法本身!其实在一定程度上忽略了数据的重要性。而事实上一定是,质量高的数据集可能是最重要的!数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性,数据集的大小、质量
- 机器学习中的梯度到底是什么?(chat-gpt问答)
湫怿
机器学习gpt人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗?是的,梯度是对损失函数(或目标函数)求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率,这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中,我们通过不断调整参数,使目标函数达到最小值,从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解?梯度是一个向量,它的方向指向函数值增加最快的方向,其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小,需要
- 机器学习中的梯度下降是什么意思?
yuanpan
机器学习人工智能
梯度下降(GradientDescent)是机器学习中一种常用的优化算法,用于最小化损失函数(LossFunction)。通过迭代调整模型参数,梯度下降帮助模型逐步逼近最优解,从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度(即导数)来指导参数的更新方向。具体来说:梯度:梯度是损失函数对模型参数的偏导数,表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降:通过沿着梯度的反方向(即损失函
- 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
- 机器学习-----决策树
多巴胺与内啡肽.
机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练,建立出分类规则,并对新样本进行预测,属于有监督学习。根节点:最上面的节点。叶子节点:能直接看到结果的节点。非叶子节点:位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树:用于分类任务,叶节点代
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
萌萌可爱郭德纲
机器学习人工智能
电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
- 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
- 用Python打造智能家居安防系统,让科技守护你的家
Echo_Wish
Python笔记Python算法python智能家居科技
友友们好!我是Echo_Wish,我的的新专栏《Python进阶》以及《Python!实战!》正式启动啦!这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
- Java对比Python,谁才是编程王者?
Java学研大本营
pythonjava开发语言
Python和Java是目前编程最受欢迎的两种语言,本文从多角度比较二者的相同点和差异,帮助你更深入地了解两种语言的特点,最终能根据你自身的需求来进行选择。微信搜索关注《Java学研大本营》Python和Java是当今世界上最流行的两种编程语言。两者都被广泛用于各种行业和应用,从网络开发到机器学习再到数据分析。但是这两种语言哪个更好呢?在这本中,我们将多方面比较Python和Java,探索二者的历
- HarmonyNext深度解析:ArkUI高效渲染与性能优化实战
披光人
harmonyOSubuntulinux运维
一、HarmonyNext渲染引擎技术演进(约1200字技术解析)HarmonyOSNext在UI渲染架构层面实现了重大突破,其创新的ArkUI渲染引擎采用分层异步架构设计。核心改进包括:原子化渲染管线采用基于Vulkan的跨平台渲染后端,通过原子化渲染指令拆分技术,实现绘制指令的并行执行能力。在华为Mate60系列实测中,复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法,
- Python多版本环境管理UV
坐吃山猪
Pythonpythonuv开发语言
Python多版本环境管理UV1-参考网址Python虚拟环境UV管理工具-官网Python虚拟环境UV管理工具-快速开始pyproject.toml使用指导2-核心知识点1)python项目维护requirements.txt2)python机器学习环境Anaconda3)python轻量级环境管理uv4)uvx快速上手使用3-上手实操1-安装UV虚拟环境管理工具UV官网安装教程#Windows
- 数据架构与机器学习:如何构建智能系统
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍机器学习(MachineLearning)是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下,通过经验的学习自动改善其行为的技术。机器学习的目标是使计算机能够自主地从数据中学习,以便在未来的问题中做出更好的决策。数据架构(DataArchitecture)是一种用于有效管理、存储和处理数据的系统结构和组件。数据架构涉及到数据的收集、存储、处理和分析,以及数据的存储和传输。数据架构是构建智能系统的
- 超详细的Numpy基础教程!!!
不会爬虫的闲鱼
numpy数据分析python
Numpy是一个开源的Python库,用于支持大型多维数组和矩阵运算,同时提供了大量的数学函数库。它是科学计算中非常重要的工具。Numpy在数据科学中非常重要,因为它提供了高效的数组处理能力和广泛的数学函数库,这对于处理大规模数据集、进行科学计算和机器学习等任务至关重要。一、安装与设置如何安装Numpypipinstallnumpy验证安装的方法importnumpyprint(numpy.__v
- Python 科学计算与机器学习入门:NumPy + Scikit-Learn 实战指南
吴师兄大模型
pythonnumpyscikit-learn人工智能开发语言机器学习编程
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 吴恩达机器学习笔记复盘(二)监督学习和无监督学习
wgc2k
机器学习机器学习笔记学习
监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型,它是学习输入到输出映射的算法,关键在于给学习算法提供包含正确答案(即给定输入X的正确标签Y)的学习例子。生活中的例子邮件分类,输入是电子邮件,输出是判断邮件是否为垃圾邮件。语音识别,输入音频剪辑,输出文本记录。机器翻译,输入一种语言文本,输出其他语言的相应翻译。在线广告,输入广告和用户信息,预测用户是否点击广告,为公司带来大量
- 安全中心建设关键技术之机器学习
sinfoyou
安全机器学习人工智能
1.1.1功能要求针对目前广为流行的网银、掌上银行撞库行为,需要围绕撞库防护建立针对性的发现、预警、拦截体系。在本课题在大量数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上,进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律,所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中,首先需要获取手机银行和网上银行
- 人工智能:重塑未来生活与工作的科技力量
Geektec
问答专栏人工智能应用创新
方向一:介绍人工智能技术的发展历程和现状,指出它的应用领域和前景一、人工智能技术的发展历程人工智能(ArtificialIntelligence,AI)作为一门学科,其起源可以追溯到20世纪50年代。最初,AI的研究主要集中在逻辑推理、机器学习和自然语言处理等领域,目标是使机器能够模拟人类的智能行为。尽管在早期的探索中,AI遭遇了诸多挑战和瓶颈,但其发展潜力逐渐被认可,并在随后几十年中得到了迅速的
- Prompt工程:大模型沟通指南(人工智能到大模型)
Harry技术
AIprompt人工智能
文章目录人工智能到大模型机器学习深度学习大模型Prompt工程:大模型沟通的桥梁在人工智能的广袤领域中,大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。它仿佛是一座连接人类与人工智能的桥梁,让我们能够更加深入地探索和利用人工智能的强大能力。而要实现与大模型的高效沟通,Prompt工程扮演着至关重要的角色。让我们一起走进Prompt工程的奇妙世界,探寻大模型沟通的奥秘。人工智能到大模型“人工智能是一种模拟人类智能的
- 大语言模型(LLMs)全面学习指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全大白
科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- 大模型生成人物关系思维导图的实战教程
herosunly
大模型生成人物关系生成思维导图实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了大模型生成人物关系思维导图的实战教程,希望对使用大语言模型的同学们有所帮
- 轻松掌握:Milvus向量数据库部署与RAG使用技巧
威研威语
人工智能数据库milvus数据库人工智能RAG
Milvus简介Milvus是一款开源的向量数据库,由Zilliz开发并维护,适合用于机器学习和人工智能领域。是一款专为处理向量查询而设计的数据库,Milvus能够对万亿级向量进行索引。Milvus官网:https://milvus.io/Milvus中文文档:https://www.milvus-io.com/Milvus部署环境准备Linux操作系统Docker19.03或更高版本Docker
- PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程
算法如诗
物理信息网络(PINN)神经网络人工智能深度学习物理信息网络
基于物理信息神经网络(PINN)求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程(PDE)求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法,如有限差分法和有限元法,通常需要进行网格离散化和迭代求解,对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此,研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展,能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而,将神经网
- python实现KNN算法的手写数字识别:深入解析与完整项目流程
快撑死的鱼
Python算法精解算法
随着人工智能和机器学习的快速发展,图像识别技术在多个领域得到广泛应用。而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一,已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。本文将深入解析如何使用Python编程语言,结合KNN(K-最近邻)算法实现手写数字识别系统。文章不仅介绍了算法的核心原理,还从用户交互、图像处理、数据预处理等多个角度对整个项目进行了全方位的讲解。读者通过本文,可以全面掌握手写数字
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息