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在下小天n
深度学习深度学习机器学习人工智能
1.适应性矩估计适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation,Adam)是一种可以代替传统的梯度下降(SGD和MBGD)的优化算法。Adam算法结合了适应性梯度算法和均方根传播的优点。Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的,是动量的意思。动量不是速度和学习率,应该说是类似于加速度。AdaGrad(适应性梯度算法)适应性梯度算法的特点在于:独立地调整每一个参数的学习率。在S
- 【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【五】
已经是全速前进了
概率论
文章目录第五章、大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多,公式得敲好久,所以只得随缘更更了,想写一些机器学习相关的东西,但是强迫症又不允许我把这个扔掉不管,我太难了Orz这一节的内容比较深,即使我是一个喜欢数学的工科生,也没有精力再去深究了,各式各样的大数定律及中心极限定理我
- 【机器学习案例6】使用机器学习从图像中提取突出的颜色(含源码)
suoge223
机器学习实用指南机器学习人工智能python
专栏导读作者介绍:工学博士,高级工程师,专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏:《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码;2.开源机器学习训练数据集;3.机器学习前沿专业博文。以案例的形式从实用的角度出发,快速上手机器学习项目,在案例中成长,摆脱按部就班填鸭式教学。欢迎订阅专栏,订阅用户可私聊进入机器学习交流群(知识交流、问题解答),并获赠丰厚的机器学习相关学习资料(教材、源码
- 【机器学习案例7】计算机视觉中的小物体检测:基于补丁的方法
suoge223
机器学习实用指南机器学习计算机视觉人工智能
专栏导读作者简介:工学博士,高级工程师,专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏:《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码;2.开源机器学习训练数据集;3.机器学习前沿专业博文。以案例的形式从实用的角度出发,快速上手机器学习项目,在案例中成长,摆脱按部就班填鸭式教学。欢迎订阅专栏,订阅用户可私聊进入机器学习交流群(知识交流、问题解答),并获赠丰厚的机器学习相关学习资料(教材、源码
- 机器学习相关指标计算
miliyah
机器学习相关的科学计算指标其实本人也不精通上代码:#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8importnumpyasnpfromsklearn.metricsimport*importmatplotlib.pyplotaspltdefmathematical_calculation(data_list1,data_list2=[]):"""1.误差errors:x1-x2
- 面向智算服务,构建可观测体系最佳实践
阿里云云原生
作者:蓟北构建面向AI、大数据、容器的可观测体系(一)智算服务可观测概况对于越来越火爆的人工智能领域来说,MLOps是解决这一领域的系统工程,它结合了所有与机器学习相关的任务和流程,从数据管理、建模、持续部署的到运行时计算和资源管理。下图是开源ML-Ops平台MLReef在2021年发布的ML市场相关工具和平台玩家。时至今日,相关工具与平台玩家数量保持着持续高速增长。当前,随着大语言模型(LLM)
- python 中和机器学习相关的库:numpy scipy pandas scikit-learn tensorflow-gpu matplotlib
Hi-Lu
pythonpython机器学习数据分析人工智能数据结构
numpy:python科学计算的基础包,随机数生成、快速高效的多维数组对象ndarray,用于对数组执行元素级计算,直接对数组执行数学运算的函数;用于读写硬盘上基于数组的数据集工具等。scipy:微积分、矩阵分解、函数优化器(最小化器)、根查找算法、信号处理工具、稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。pandas:非常重要的库,提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数;用得最多的pandas对象
- 机器学习——泰坦尼克号乘客生存预测
是dream
数据库前端linux
前言本文章是我在完成机器学习课程设计写的总结,共计花费五天左右,在kaggle平台上测试,最高的一次准确率为0.78708。在使用机器学习相关知识去处理某个实际的问题的时候首先就是从需求理解和问题预处理开始,通过异常数据收集、数据整合、数据分析探索,到模型训练和调优,最后进行模型验证评估。需求理解和问题预处理是整个流程的基础,在本次课程设计中,目标是判断乘客的生还率,怎样基于已有的特征来预测是否生
- VSCode问题记录
V丶Chao
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20230304-0.引言这几年的编程方式还真是各种变化,从一开始直接VIM,到后面使用jupyter进行机器学习相关,然后再过渡到vim的形式并加以tmux批量化,最后去年使用了vscode作为IDE。随着工具的变化,那么很多习惯也都随之变化。在学校实验室,平时都是直接在服务器上进行编程,比较简单朴素,直接ssh+vim来干。那时候也尝试过sublime加插件来管理远程文件,但是他毕竟还是一个编
- 2018年机器学习数学基础及算法视频教程 20课 适合基础学习 高清课件代码答疑全
花心五花肉
课程介绍:不管是算法工程师还是机器学习相关岗位,很多企业招人时都会选择数学专业的毕业生,更有甚至数学的优先级超过计算机专业,尤其人工智能方面,Al人才门槛高的让人望而却步,其中一个重要的原因就是对数学基础的要求太高,从而限制了很大一批人的进入。课程优势:相关实用数学基础原理,课程设计循序渐进,妙趣横生,使用多个源于生活的场景深入浅出的讲解,动画效果和有趣小游戏案例贯穿全课程,带领你在不经意间轻轻松
- 通俗易懂解释python和anaconda和pytorch以及pycharm之间的关系
qq_45091396
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Python:Python就像是一门编程语言的工具箱,你可以把它看作是一种通用的编程语言,就像是一把多功能的工具刀。你可以使用Python来编写各种类型的程序,就像使用工具刀来制作各种不同的手工艺品一样。Anaconda:Anaconda就像是一个装有不同种类工具的大工具箱。这个工具箱里包括了Python语言,但还有其他许多数据科学和机器学习相关的工具和库,比如NumPy、Pandas、Matpl
- 什么是机器学习
码农zz
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概述AIMLDL之间的关系AI最大的概念ML机器学习是AI的一个研究方向,一般指的就是软件编程DL深度学习,是机器学习的一个子领域,使用人工神经网络来解决问题MLDL的区别提到机器学习一般就是指传统的基于统计学的一些算法(或者没用神经网络)DL深度学习就是指使用了神经网络为什么要学机器学习从学习知识的角度,从简单到复杂还有一些领域在使用机器学习相关术语介绍机器学习模型=数据+算法数据:用于训练模型
- 学习Python必备的11本神书,你读过几本?速来下载PDF
可口可乐没有乐
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前不久,和几位AI/python和数据分析领域的大神请教入行的初学者应该准备哪几本书?他们强烈推荐这11本神书01机器学习的数学宾大个人推荐指数:★★★★此书来自宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系,涵盖代数,拓扑,微积分和优化理论,提供免费PDF下载(链接见文末)。打开细看,一股丰盛的数学大餐的气息迎面扑来:内置9大章节,1962页全面丰富的计算机科学和机器学习相关数学知识,有教学,还有习题。02深
- 手写python实现梯度下降算法(base问题:多元线性回归)
小野堂
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手写python实现梯度下降算法因为课程设计的原因,接触了很多和机器学习相关的事情在学习的时候发现,机器学习如果只是听不写代码基本什么都学习不到于是自己利用python手写了大部分的常见的基础的算法很有趣呢~慢慢更新咯文章目录手写python实现梯度下降算法简介实现代码写在最后简介①梯度下降算法是在机器学习中常见的一种优化寻找最优模型的方法②是一种参数优化的方式,优化的时候让参数减去一定比例的梯度
- 波士顿房价预测(一)
星夜夏空99
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波士顿房价预测(一)导语:开始学习机器学习相关知识。波士顿房价预测,也是很经典的一个案例,我会陆续把自己完成整个项目的过程记录下来,还有就是可能会出现一定的差错,或者数据分析库使用的不是很熟练的情况,也希望大佬指出。另外,我是会一步步完善这个程序,但是只是从流程上完善,最后的结果因为数据集的原因可能不是会很准确。这篇文章更多是记录自己的学习情况,可能可借鉴度不高,如果是纯小白的话可以看一看,说不定
- 数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法
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数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法Datawhale干货作者:EdwinJarvis,cnblog博客整理在许多机器学习相关的书里,很难找到关于特征选择的内容,因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一个子模块,一般不会单独拿出来讨论。但特征选择是一个重要的数据预处理过程,特征选择主要有两个功能:减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解好的特征
- 数据维度爆炸?5大常用的特征选择方法详解(上)
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EdwinJarvis|作者cnblog博客|来源在许多机器学习相关的书里,很难找到关于特征选择的内容,因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一个子模块,一般不会单独拿出来讨论。但特征选择是一个重要的数据预处理过程,特征选择主要有两个功能:减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进
- 为什么python会成为人工智能开发首选编程语言?
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Python借助AI和数据科学,目前已经攀爬到了编程语言生态链的顶级位置,可以说,Python基本上与AI已经紧密捆绑在了一起了。为什么人工智能开发要使用到python语言?我认为基于以下几个原因:简洁高效Python作为一门编程语言,对于程序员来说,想要从事AI和机器学习相关的工作,最好的语言莫过于Python。简洁优美、开发效率高,Python语言已经得到了越来越多公司的青睐,很多公司都开始选
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第一篇当然是用helloword开始~这个博客主要用来记录我的一些推荐系统和机器学习相关的资料的整理和总结,希望能坚持。
- 数据分析大作业:使用Python机器学习相关算法对某地区房地产数据分析预测报告 完整代码+报告
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定义挖掘目标:**1、**房价和哪些因素有关,在之后的中介推销中重点关注**2、**开发商该如何建造房屋才能让更多的客户来选择购买居住**3、**预估房屋价值,给房产中介提供合理的房价信息完整数据加代码:https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87418814数据初步处理:%%matplotlibinlineimportpandasaspdim
- 算法……到底是干啥的?(摘自牛客网)
芒果香菠菠
算法
摘录自牛客评论区。链接:算法……到底是干啥的?_牛客网1.门槛学历双9平常就是看论文技术分享接项目给方案跑模型部署到终端清洗数据打比赛写论文写专利面试一般问对应岗位方向前沿的算法paper2.面试问项目问论文,问深度学习和机器学习相关八股,比如transfomer、Bert、gpt、过拟合欠拟合、数据不平衡、梯度消失梯度爆炸、损失函数激活函数啥的,可能再根据项目(比如我的)问点并行、混合精度之类,
- AIGC: 关于ChatGPT中进行情感分析的功能
Wang's Blog
AIGCPythonAIGC
概念GPT是基于大模型去进行的机器学习的训练,对于机器学习相关的概念它是比较了解的比如:文本的分类,文本的情感分析等等相关的机器学习的功能,GPT如何支持?是否有相关接口供我们调用?有的,文档地址:https://platform.openai.com/docs/api-reference/embeddings/create基于这个接口,可以去进行分类,进行情感分析关于这个embeddings接口
- 使用Virtualenv安装机器学习环境
yaoleiroyal
本文档描述在ubuntu14.04环境中通过virtualenv来安装机器学习相关环境,安装的组件有jupyter,matplotlib,numpy,pandas,scipy,scikit-learn。我实际安装时,都是使用python3的环境,也就是使用pip3来安装相关组件!发出下列其中一条命令来安装pip和Virtualenv:$sudoapt-getinstallpython-pippyt
- 机器学习相关知识点总结
月光_a126
线性代数PCA和SVD:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58064462正定、半正定https://zhuanlan.zhihu.com/p/93392382投影矩阵:https://blog.csdn.net/weixin_44969779/article/details/90139312旋转矩阵:https://www.bilibili.com/video/BV1sR
- 【人工智能Ⅰ】实验4:贝叶斯分类
MorleyOlsen
人工智能人工智能分类数据挖掘贝叶斯
实验4贝叶斯分类一、实验目的1.了解并学习机器学习相关库的使用。2.熟悉贝叶斯分类原理和方法,并对MNIST数据集进行分类。二、实验内容1.使用贝叶斯方法对mnist或mnistvariation数据集进行分类,并计算准确率。数据集从网上下载(如百度飞桨平台)。2.改变算法参数,观察对识别准确率的影响。三、实验环境平台JupyterNotebook(anaconda3)Python版本python
- 机器学习基础Matplotlib绘图
softshow1026
机器学习matplotlib人工智能
一、运行环境学习工具:jupyter-notebookpython版本:311系统:Win11二、什么是matplotlib?matplotlib是基于python生态开发的一个可视化绘图库,它的出现让python在数据分析及机器学习方面占了重要的一部分,目前很多数据分析及机器学习相关方面的工程都有使用到这个库,并且由于其简单易用,安装简单等方面的优势深得广大开发者的喜爱。三、安装及导入1.安装p
- 机器学习相关概念的直观理解
秃头的少女
机器学习深度学习cnn
目录深度学习:网络结构CNN结构包含:卷积运算池化运算激活函数损失函数深度学习:基于卷积神经网络CNN监督学习:已知规律,求出已知结果非无监督学习:未知规律,求规律结果语义分割:对图像进行对象区别注意力机制:找到特定对象网络结构CNN中的通道channels:代表特征,例如:一般的RGB图片,channels的数量是3(红、绿、蓝)上采样:放大图像下采样:缩小图像CNN结构包含:卷积运算本质为矩阵
- 01-概述 - OpenCV介绍与环境搭建
Ivy_belief
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
目录1、OpenCV概念(1)OpenCV的介绍(2)图像处理(ImageProcessing)(3)OpenCV的架构和核心模块2、开发环境搭建3、代码与演示1、OpenCV概念(1)OpenCV的介绍OpenCV是计算机视觉开源库,主要算法涉及图像处理和机器学习相关方法;OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,直译就是“开源计算机视觉库”。取代表开源
- 基于STM32的色彩识别与分类算法优化
嵌入式杂谈
stm32分类嵌入式硬件
基于STM32的色彩识别与分类算法优化是一项与图像处理和机器学习相关的研究任务,旨在实现高效的色彩识别和分类算法在STM32微控制器上的运行。本文将介绍基于STM32的色彩识别与分类算法优化的原理和实现步骤,并提供相应的代码示例。1.色彩识别与分类概述色彩识别与分类是一种通过分析图像中的颜色信息来进行目标检测、品质控制等应用。在嵌入式系统中,如STM32微控制器,需要优化色彩识别与分类算法以满足性
- python最小生成树算法_最小生成树:Kruskal算法及python实现
芒果大大
python最小生成树算法
本人数学专业本科,研究生读的计算机,方向是深度学习相关的,在平时上课和自己自学,看论文都是深度学习和机器学习相关的。打算毕业之后从事机器学习相关工作,但是不知道学完Dl,ML的相关算法之后,还需不需要学习传统的数据结构,比如二叉树,图,队列,栈什么的,还有必要学习算法导论里的算法吗?如果都学的话,那感觉时间不够,而且这些难度都挺大的。有没有前辈来指点一二呢?这是今天逛知乎时看到的一个提问“学习机器
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR