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数据库后端java生态圈数据库数据结构B+树
一、从图书馆索引理解B+树想象一个超大型图书馆存放着500万册图书,管理员需要设计一个高效的检索系统。传统目录柜(类似二叉树)的问题:目录卡片过多导致柜子太高,查找时需要频繁上下梯子(磁盘IO)热门书籍的目录卡片被翻烂(节点频繁修改)找某个范围的书籍(如TP311.1到TP311.9)需要反复开柜门B+树就是为这类场景设计的完美解决方案,它像一本智能目录:目录本很厚但每页记录很多条目(多路平衡)所
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搭建本地gpt架构deepseek微调
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在现代的工作环境中,团队合作离不开高效的沟通与协作。尤其是当任务繁多、信息量庞大的时候,团队成员之间的沟通往往变得杂乱无章,效率低下。然而,在AI技术飞速发展的今天,许多智能工具应运而生,为团队带来了全新的解决方案。那么,是否有AI工具能够帮助团队打造高效顺畅的沟通与协作流程呢?答案是肯定的。通过集成AI助手、自动化任务和实时协作等功能,这些工具正逐步改变着团队协作的方式,让工作变得更加轻松、高效
- 深入解析 DeepSeek-R1 模型的显存与内存需求
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DeepSeek-R1系列模型涵盖从轻量级到超大规模的多个版本,适用于不同的应用场景。了解各版本在不同量化精度下的显存和内存需求,有助于选择适合自身硬件配置的模型。模型参数与量化精度的关系模型的参数量决定了其基础大小,而量化精度(如FP16、INT8、INT4)则影响每个参数所占用的存储空间。通过降低量化精度,可以显著减少模型的显存和内存占用,但可能会对模型性能产生一定影响。以下是不同量化精度下,
- 【尚硅谷】鸿蒙应用开发 - 带源码课件
6v6-博客
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【尚硅谷】鸿蒙应用开发-带源码课件课程描述本教程精心设计了一款精致而小巧的实战应用,贯穿整个学习过程,真正做到理论与实践相结合。课程内容从基础到高级,层层递进,全面覆盖鸿蒙应用开发的所有必备技能。通过图解抽象知识、丰富的案例和清晰的讲解,帮助学习者快速掌握鸿蒙应用开发的核心技术。课程亮点实战驱动:以实际应用案例为主线,贯穿整个学习过程,让学习更贴近实际开发需求。内容全面:从基础概念到高级技能,系统
- LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么
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教学2021论文2024大模型以及算力矩阵机器学习人工智能transformer深度学习算法线性代数
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么1.三者的核心概念黑塞矩阵(Hessian)二阶导数矩阵,用于优化问题中判断函数的凸性(如牛顿法),或计算参数更新方向(如拟牛顿法)。Fisher信息矩阵(FisherInformationMatrix,FIM)统计学中衡量参数估计的不确定性,反映数据中包含的关于参数的信息量。在机器学习中常用于自然梯度下降(NaturalGradientDescent
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烧钱大户注意!这5类云资源浪费正在吞噬你的预算企业在上云的过程中,虽然享受到了弹性计算的便利,但如果管理不当,云资源的浪费可能会大幅推高IT成本。很多企业在不知不觉中被云服务的“隐形成本”吞噬,导致预算超支。本文将揭示云计算中最常见的5类资源浪费,并提供优化建议,帮助企业减少不必要的支出。1.过度配置的计算实例问题企业常常为了应对偶尔的高流量,选择配置超大规格的计算实例,如EC2、ECS等,导致大
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博主介绍:✌专注于VUE,小程序,安卓,Java,python,物联网专业,有17年开发经验,长年从事毕业指导,项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系
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【摘要】5G智慧园区作为建设智慧城市的关键切入点,具有交通组成元素相对单一、相关业务要求明确的特点,有利于实现5G+C-V2X商业化的快速落地,5G网络可以为园区内的交通群体带来超大带宽、超低时延、超大连接的网络接入条件。首先结合5G网络特性以及智慧园区内交通群体的实际需求进行了分析,在此基础之上提出了一套基于5G+C-V2X的智慧园区车联网系统。该系统能提供多种智慧交通创新技术及业务示范,用于在
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在TiDB中删除大量数据时,需谨慎处理以避免性能下降、事务冲突或存储空间未及时释放等问题。以下是关键注意事项和优化建议:---1.避免大事务-问题:直接执行`DELETEFROMtable`会导致超大事务,可能触发TiDB事务限制(默认单事务限制为`txn-total-size-limit=100MB`),导致失败或性能问题。-解决方案:-分批次删除:使用`LIMIT`和循环分批删除,控制每批数据
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2024/3/151,概念解释:通义千问,是阿里云推出的一个超大规模的语言模型,功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持。能够跟人类进行多轮的交互,也融入了多模态的知识理解,且有文案创作能力,能够续写小说,编写邮件等。2,多模态大模型:多模态大模型是一种基于深度学习的机器学习技术,其核心思想是将不同媒体数据(如文本、图像、音频和视频等)进行融合,通过学习不同模态之间的关联,实现
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Harbor私有仓库搭建一键版本次课程将带领大家一步一步完成Harbor私有仓库的搭建,通过一系列的系统优化、软件安装和配置,最终实现一个可以正常使用的Harbor私有仓库,并将镜像推送至该仓库。课程内容一、系统软件准备系统要求操作系统:CentOS9硬件配置:2核CPU/4GB内存/50GB硬盘所需软件docker-composecurl-L"https://github.com/docker/
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- 传输分析_基于可重构智能表面的MIMO传输:系统设计,分析和实现
徐柚柚
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1研究背景随着第五代(5G)移动通信网络正在全球进行测试和部署,第六代(6G)移动通信系统也逐渐引起学术界和工业界的广泛兴趣。在6G物理层候选使能技术中,将大规模多输入多输出(MIMO)升级成为超大规模MIMO,以及将工作频段扩展至太赫兹频段被公认为有潜力的技术路线。但是,超大规模MIMO技术需要包含大量射频链路收发机,太赫兹通信也需要复杂昂贵的器件支撑,这些都面临高硬件成本和高能耗的严峻挑战。2
- Llama3.1是AI界的Linux?先部署起来再说!
AI大模型探索者
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前言就在昨天,Meta发布了Llama3.1,这次带来的中杯、大杯和超大杯3个版本。从纸面数据来看,Llama3.1超大杯已经能跟GPT-4Omni、Claude3.5Sonnet分庭抗礼了。而中杯和大杯更是将同量级的对手摁在地上摩擦。要知道,Llama的对手可是闭源模型啊工友们!小扎同志说,开源AI会成为行业的标准,就像Linux一样!不管怎么说,既然你开源了,那我就在本地部署起来吧。本文使用O
- 【大模型开发】深入解析 DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发大模型微调deepseekdeepspeedpython人工智能pytorch
深入解析DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎,专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。其核心目标是提供高吞吐、低内存占用、低成本的分布式训练方案,让数千亿甚至万亿级参数模型的训练成为可能。本文将从DeepSpeed的核心原理、关键组件、代码示例及实现过程详解等方面做详细阐述,帮助读者更好地理解并使用Deep
- 【漫话机器学习系列】130.主成分(Principal Components)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能python
主成分(PrincipalComponents)详解1.什么是主成分?主成分(PrincipalComponents,PCs)是数据集中方差最大的线性组合,它是主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式,它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴,使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说:主成分是数据集中信息量(方差
- 二维码标签制作攻略:如何选择苗木树牌制作工具?
二维码标签
如果你曾在城市街道或公园里驻足观察,会发现许多树木都挂着一块小小的金属或塑料标牌,上面印着名称、科属等基本信息。这些传统树牌看似“尽职尽责”,实则作用有限:信息量不足:一块巴掌大的标牌,最多只能写下树木的学名、科属和简短介绍。对于游客感兴趣的趣味科普(如古树历史故事)以及突发事件的应急指引(比如,台风天气后树木倾倒上报),传统标牌却无能为力。更新维护成本高:树木危死补种后,传统标牌需要整体更换,不
- HDFS的设计架构
F_0125
Hadoophdfshbasehadoop
HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统,设计用于存储和处理超大规模数据集。它具有高可靠性、高扩展性和高吞吐量的特点,适合运行在廉价硬件上。1.HDFS的设计思想HDFS的设计目标是解决大规模数据存储和处理的问题,其核心设计思想包括:(1)分布式存储-数据被分割成多个块(Block),并分布存储在集群中的多个节点上。-每个数据块默认大小为128MB或256MB,可以根据需求配置。(2)高容
- 阿里Qwen-1.8B的介绍和下载部署详细步骤
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大模型语言模型pythontransformer人工智能dockerjupyter深度学习
一、Qwen-1.8B的介绍Qwen-1.8B是阿里云推出的通义千问系列中的一个轻量化版本,参数量为18亿(1.8B)。相比于更大规模的模型(如Qwen-7B或Qwen-14B),Qwen-1.8B在性能和资源需求之间取得了较好的平衡,适合在消费级硬件上运行或微调。1.Qwen-1.8B的特点(1)轻量化设计参数量:18亿参数,相较于超大规模模型(如Qwen-7B或Qwen-14B),参数量适中。
- 视频提取关键帧提取
Ailberty
资料整理计算机视觉
视频提取关键帧提取文章目录视频提取关键帧提取前言一、什么是关键帧和为什么要提取关键帧?二、关键帧提取方法三、整理结果参考资料:前言正所谓做工作要做好记录,现在,我要开始记录啦。一、什么是关键帧和为什么要提取关键帧?1、每个视频都是一个图像序列,其内容比一张图像丰富很多,表现力强,信息量大。对视频的分析通常是基于视频帧,但视频帧通常存在大量冗余,对视频帧的提取也存在漏帧、冗余的现象。视频关键帧提取则
- 大模型企业落地:汽车行业知识大模型应用
AGI大模型学习
python人工智能prompt机器学习深度学习学习语言模型
前言在当今这个信息爆炸的时代,知识管理成为了企业提升核心竞争力的关键。特别是在汽车行业这样一个技术密集、信息量庞大的领域,如何高效管理和利用知识资源,成为了每个企业必须面对的挑战。汽车行业的知识管理痛点汽车行业作为现代工业的集大成者,其知识体系庞杂而精细。从设计知识到生产知识,从营销知识到客户服务知识,每一个环节都依赖于大量的专业信息和经验积累。然而,传统的知识管理方式面临着诸多挑战:知识分散:知
- 【每日一练】python文件读.写.追加基本用法
程之编
Python学习笔记python
"""本节课程内容:1.打开一个文件,模式为写入2.用传参方式写入文件内容3.如何追加文件内容4.如何读取新写入的文件5.牢记操作完一定要关闭程序使用close()函数Ps:如果写完文件后就读取文件,需要使用seek(0)把指针复位到开头。否则,下面读取文件为空,因为写完后指针会停留在尾部。"""#打开文件flit=open('测试.txt','w',encoding='utf-8')#写入文件的
- 英伟达常见产品使用场景对比说明
放羊郎
人工智能技术项目方案人工智能人工智能深度学习机器学习英伟达训练芯片
产品型号显存容量显存带宽价格(人民币)适用场景模型性能对比数据中心与AI计算H100(SXM)80GBHBM33TB/s未公开(企业级)超大规模AI训练(千亿参数)、HPC比A100性能提升3-6倍(BERT训练),FP8精度加速显著H800(PCIe)80GBHBM2e600GB/s未公开(受管制)中等规模AI训练/推理,支持分批处理带宽为H100的1/5,训练吞吐量降低约40%A100(PCI
- 一次性了解OpenAI的“草莓”(Strawberry)超强实力
金融街小单纯
预测模型生成式人工智能人工智能
OpenAI预计在秋季推出的代号为“草莓”(Strawberry)的新AI模型,是其在AI推理领域的一项重要突破。该项目的成功也将为人类实现通用人工智能(AGI)目标迈出重要一步。使模型不仅能够生成查询答案,还能处理复杂的科学和数学问题,进行自主可靠的“深度研究”。“草莓”项目是OpenAI在AI推理领域的一项重要突破具备高级推理能力、长任务规划、超大规模训练等核心功能与技术特点。该项目的推出将进
- 《网络风险及网络安全》培训总结
黑客-秋凌
网络web安全php
2024年7月3日我有幸参加了中国保险协会组织的《网络风险及网络安全》培训班,对公司和部门领导给与的本次培训机会,我非常珍惜,始终以培训要求的标准对照自己,严格要求自己,积极参加培训学习及课间讨论活动,虽然学习的时间非常有限,但这次培训活动给我的收获是无限的。一、培训课程内容简介:首先介绍一下本次培训的三天课程内容:DAY1:1、金融服务中的网络风险识别:网络风险定义,这些年发生的网络风险事件,金
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite