- PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第1-11个视频笔记)
胡说八道的Dr. Zhu
深度学习pytorch学习
本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程:PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)【小土堆】本博客是该视频教程中第1-11个视频的详细学习笔记,第12-22个视频、第23-33个视频的详细学习笔记链接如下:PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第12-22个视频笔记)PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第23-33个视频笔记)目录1、P
- 关于 Linux中系统调优的一些笔记
山河已无恙
Linux笔记Linux性能调优1024程序员节linux运维
写在前面推送的的邮件里看到有大佬讲的公共课,听了之后这里整理学习笔记。因为是公开课,所以讲的很浅,没接触过,这里做为了解,长长见识。博文内容包括系统调优原理概述如何检测系统的性能瓶颈如何进行内核参数调优如何限制服务的资源占用自定义tuned调优配置集我突然又明白,死亡是聪明的兄长,我们可以放心地把自己托付给他,他会知道在我们有所准备的适当时刻前来。我也突然懂得,原来痛苦、失望和悲愁不是为了惹恼我们
- CSC研修计划的书写
博主最近在申请CSC,所以也会更新一下自己的学习笔记,有需要的可以关注我一下,同时有问题大家可以一起交流一下啊一要求(fromCSC官网)①拟留学专业(研究课题)在国内外研究情况及水平;②拟选择的留学国别、留学单位及选择原因(应简单评述对方国家及留学单位在申请人所从事学科、专业领域的水平、优势,申请人及所在单位与对方有无合作基础及业务联系);③达到本次出国学习预期目标的可行性,结合本人目前从事的工
- 【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法,涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术:一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC:通过绘制真正例率(TPR)vs假正例率(FPR)曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1:完美分类;AUC=0.5:随机猜测。适用于二分类及多分类(OvR或OvO策略)。混淆矩阵:可视化模型在各类别上的具体错误(如将
- 【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记分类
1.多类分类(Multi-classClassification)定义多类分类是指目标变量(标签)有超过两个类别的分类任务。例如:手写数字识别:10个类别(0~9)。图像分类:区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类:政治、经济、体育等。特点互斥性:每个样本仅属于一个类别(区别于多标签分类)。输出要求:模型需输出每个类别的概率分布,且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR):训练K个二分类器(
- 【DeepSeek开源周】Day 4:DualPipe & EPLB 学习笔记
蓝海星梦
DeepSeek开源周探秘开源学习笔记人工智能云计算分布式
目录一、DualPipe&EPLB概述二、DualPipe详解1.流水线并行策略(1)F-then-B策略(2)1F1B策略2.朴素流水线并行3.GPipe微批次流水线并行4.PipeStream5.ZBPP6.DualPipe7.DualPipeV8.流水线并行方案对比三、EPLB详解1.专家并行(EP)2.EPLB冗余专家策略3.负载均衡策略(1)分层负载均衡(2)全局负载均衡(3)接口和示例
- 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
推理(Inference)是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同,推理阶段不计算梯度也不更新权重,仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析:1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数(权重和偏置)。前向传播:输入数据逐层计算,得到输出。后处理:根据任务类型解析输出(如分类取概率最大值,回归直接输出)。2.代码实现(Python+NumPy)(1)定义模型
- 【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记算法
异常检测算法(AnomalyDetection)详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本(离群点)的技术,广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析:1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常(如时间序列)夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的
- 【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
特征选择(FeatureSelection)系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤,通过筛选最相关、信息量最大的特征,提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论:1.特征选择的核心目标提升模型性能:去除噪声和冗余特征,增强泛化能力。降低计算成本:减少训练和预测时间。增强可解释性:简化模型,便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法(FilterMethods
- 机器学习笔记二-回归
回归是统计学和机器学习中的一种基本方法,用于建模变量之间的关系,特别是用一个或多个自变量(输入变量)来预测一个因变量(输出变量)的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质,可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念:自变量(IndependentVariable):也称为预测变量、解释变量,是模型中的输入变量,用于预测或解释因变量的变化。因变量(Dependent
- OpenHarmony解读之设备认证:Pake协议详解与实战
陈乔布斯
鸿蒙开发HarmonyOSOpenHarmonyharmonyos分布式鸿蒙开发软总线openHarmony嵌入式硬件
往期推文全新看点(文中附带最新·鸿蒙全栈学习笔记)①鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景?②嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发?看完这篇你就了解了~③对于大前端开发来说,转鸿蒙开发究竟是福还是祸?④鸿蒙岗位需求突增!移动端、PC端、IoT到底该怎么选?⑤记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~⑥持续更新中……一、概述在设备认证过程中,pake协议用于认证会话密钥协商,基于该会话密钥,双方可以安全地交换各自的
- 【ESP32最全学习笔记(基础篇)——7.ESP32 ADC – 使用 Arduino IDE 读取模拟值】
「已注销」
ESP32学习笔记学习ESP32单片机嵌入式硬件Arduino
关于本教程:ESP32基础篇1.ESP32简介2.ESP32Arduino集成开发环境3.VS代码和PlatformIO4.ESP32引脚5.ESP32输入输出6.ESP32脉宽调制7.ESP32模拟输入☑8.ESP32中断定时器9.ESP32深度睡眠
- 计算机网络(网页显示过程,TCP三次握手,HTTP1.0,1.1,2.0,3.0,JWT cookie)
老虎0627
计算机网络计算机网络tcp/ip网络协议
前言最近一直在看后端开发的面经,里面涉及到了好多计算机网络的知识,在这里以问题的形式写一个学习笔记(其中参考了:JavaGuide和小林coding这两个很好的学习网站)1.当键入网址后,到网页显示,其间发生了什么?(1)首先浏览器会解析URL。(如确定协议像Http或Https)(2)然后通过DNS服务器把域名解析为IP地址。(找到服务器啦)(3)接着TCP协议三次握手和服务器建立连接。(客户端
- PyQt5—QTextEdit 学习笔记
寄思~
Python——PyQt5笔记qt学习笔记python
第二章控件学习一、QTextEdit基础认知QTextEdit是PyQt/PySide框架中用于处理富文本内容的强大控件,它不仅支持纯文本编辑,还能处理HTML、图片等复杂内容,是开发文本编辑器、日志查看器等应用的核心组件。二、最简单的QTextEdit实现下面是一个创建QTextEdit并显示的基础案例,适合零基础入门:importsysfromPyQt5.QtWidgetsimportQApp
- 陈强《计量经济学及Stata应用》学习笔记——持续更新
WangSoooCute
学习笔记
1导论1.1什么是计量经济学econometrics几种关系:相关关系、因果关系、逆向因果关系reversecausality、双向因果关系被解释变量dependentvariable解释变量explanatoryvariable=regressor=自变量independentvariable=协变量covariateunobservable的误差项errorterm=随机扰动项stochast
- 医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析
Unacandoit
stata单因素方差分析
单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设:(1)因变量为连续变量(2)至少有一个分类变量(大于等于2类)(3)观测值相互独立(4)没有异常值(5)服从正态分布(6)方差齐性2.准备工作(1)导入数据集:webusesystolic,clear(2)检验是否存在异常值:方法一:图形——箱线图——在变量中选择systolic——确定方法二:grahboxsystolic,ov
- 【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记决策树
决策树模型(DecisionTree)详解决策树是一种树形结构的监督学习模型,通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程,通过不断提问(基于特征划分)逐步逼近答案。1.核心概念节点类型:根节点:起始问题(最佳特征划分点)。内部节点:中间决策步骤(特征判断)。叶节点:最终预测结果(类别或数值)。分支:对应特征的取值或条件判断(如“年龄≥30?”)。2.构建决策树的关键步骤(1)
- 【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期
机器学习的完整生命周期(End-to-EndPipeline)机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程,以下是系统化的步骤分解和关键要点:1.问题定义(ProblemDefinition)目标:明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题:这是分类、回归、聚类还是强化学习问题?成功的标准是什么?(如准确率>90%、降低10%成本)输出:项目目标文档(含评估指标)。2.数据收集(DataC
- 【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
正则化代价函数(RegularizedCostFunction)详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术,通过在原始代价函数中添加惩罚项,约束模型参数的大小,从而提高泛化能力。以下是系统化的解析:1.为什么需要正则化?过拟合问题:当模型过于复杂(如高阶多项式回归、深度神经网络)时,可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案:在代价函数中增加对参数的惩罚,抑制不重要的特征权重。2.
- 【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
多类特征(Multi-classFeatures)详解多类特征是指一个特征(变量)可以取多个离散的类别值,且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型,尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征?定义:特征是离散的、有限的类别,且类别之间无大小或顺序关系。示例:颜色:红、绿、蓝(无顺序)。城市:北京、上海、广州(无数学意义的大小关系)。动物类别:猫
- 机器学习笔记——支持向量机
star_and_sun
机器学习笔记支持向量机
支持向量机参数模型对分布需要假设(这也是与非参数模型的区别之一)间隔最大化,形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思:对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据,最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢?最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意,最大间隔分离超平面是唯一的,间隔叫硬间隔1.1
- Simscape入门教程
微小冷
机器人Matlabsimulinksimscape弹簧阻尼multibody
文章目录物理网络连接到Simulink运行本文是官方教程构造物理模型的基本步骤的学习笔记,旨在建立一个带有控制器的质量-弹簧-阻尼系统。物理网络在命令行中输入sscnew,即可弹出Simscape模板,基于此模板即可组建其相应的物理网络。通过添加新模块、删除无关模块,连接其物理网络如下所有模块均在Simscape->FoundationLibrary->Mechanical中,具体包括需要的模块包
- 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
向量化(Vectorization)详解向量化是将数据或操作转换为向量(或矩阵)形式,并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段,能显著提升代码运行效率(尤其在Python中避免显式循环)。1.为什么需要向量化?(1)传统循环的缺陷低效:Python的for循环逐元素操作,速度慢。代码冗长:需手动处理每个元素。示例:计算两个数组的点积(非向量化)a=[1,2,3]b=[4
- 大模型RLHF强化学习笔记(二):强化学习基础梳理Part2
Gravity!
大模型笔记大模型LLM强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.4强化学习分类根据数据来源划分Online:智能体与环境实时交互,如Q-Learning、SARSA、Actor-CriticOffline:智能体使用预先收集的数据集进行学习根据策略更新划分On-Policy:学习和行为策略是相同的,数据是按照当前策略生成的,如SARSAOff-Policy:学习策
- Angular6 学习笔记——路由详解
男人要霸气
Angular6
angular6.x系列的学习笔记记录,仍在不断完善中,学习地址:https://www.angular.cn/guide/template-syntaxhttp://www.ngfans.net/topic/12/post/2系列目录(1)组件详解之模板语法(2)组件详解之组件通讯(3)内容投影,ViewChild和ContentChild(4)指令(5)路由路由存在的意义一般而言,浏览器具有下
- Golang学习笔记:协程
夜以冀北
golang学习
Golang学习笔记参考文档一链接:https目录一.协程用在哪里?协程需要解决什么问题?二.协程的框架(Linux的例子)三.如何在多种状态高效切换?四.进程、线程和协程之间的联系五.协程是如何工作的?六.协程与golang的关系一.协程用在哪里?协程需要解决什么问题?对于开发人员而言,客户端和服务器是熟知的对象,在这两个对象上都可以运用到协程。客户端向服务器端请求数据,如果是用线程来实现这个过
- python 魔法方法常用_Python魔法方法指南
weixin_39603505
python魔法方法常用
有很多人说学习Python基础之后不知道干什么,不管你是从w3c还是从廖雪峰的教程学习的,这些教程都有一个特点:只能引你快速入门,但是有关于Python的很多基础内容这些教程中都没介绍,而这些你没学习的内容会让你在后期做项目的时候非常困惑。就比如下面这篇我要给大家推荐的文章所涉及的内容,不妨你用一天时间耐心看完,把代码都敲上一遍。--11:33更新--很多人想要我的一份学习笔记,所以在魔法指南之前
- unity进阶学习笔记:消息框架
Raine_Yang
unity学习笔记unity游戏引擎c#单例模式泛型
1使用消息框架的目的对于小型游戏,可能不需要任何框架,而是让各个游戏脚本直接相互通信。如要实现玩家受到攻击血量减少,通过玩家控制类向血条脚本发送消息减少血量。但是这样直接通信会导致各脚本通信关系记为复杂,并且每一个脚本都和多个脚本有联系,导致维护和更新十分困难我们利用上节课讲的管理类,可以将一类脚本由一个管理类控制,如将玩家的功能放在玩家管理类下,将血条,背包等UI组件放在UI管理类下。这样要减少
- Android 发展历程
个人学习笔记安卓(android)是基于Linux内核的开源操作系统。主要用于移动设备,如智能手机、平板电脑、电视等,由Google公司及开放手机联盟领导及开发。2005年8月由谷歌收购注资HTC制造第一部Android手机2011年第一季度,android在全球的市场份额超过了塞班,成为全球第一2013年的第四季度,android平台手机的全球市场份额已经达到78.1%。2019年,谷歌官方宣布
- GitHub Pages上的个人技术展示网站
Rubix-Kai
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:"weirufish.github.io"是一个托管在GitHubPages上的个人技术网站,可能包含个人资料、项目展示、博客文章等内容。该网站可能采用Markdown、HTML和CSS技术构建,提供了一个展示技术能力及分享学习笔记和见解的平台。此外,"weirufish.github.io-master"可能是该项目的主要分支或版本。网站特别注重样式设计,使
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少