- 基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录
Tianyi Li 1997
华为云tensorflow华为人工智能深度学习python
简介基于TesorFlow1.x以Sess.run形式搭建入门级——手写数字分类网络,并迁移到华为自研NPUAscend910,同时使能混合精度。硬件介绍华为自研NPUAscend910,即昇腾910AI处理器(简称NPU),根据官方介绍,是在2019年发布的人工智能(AI)专用的神经网络处理器,其算力高达256T,最新款算力高达310T,是业界主流芯片算力的2倍。当前业界大多数训练脚本基于Ten
- PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析:全面比较两大深度学习框架,助你选择最适合的工具
BuluAI
深度学习pytorchtensorflow
在人工智能的浪潮中,深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者,各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。但它们在设计理念、使用体验和应用场景上有着显著的差异。今天,我们就来深入探讨这两个框架的特点,帮助你在项目中做出更明智的选择。计算图的构建方式PyTorch的动态图机制是其一大特色。在PyTorch中,计算图是在程序运行时动态构建的,这使得开发者可
- 【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战(附完整可视化分析)
机器学习司猫白
深度学习深度学习keras人工智能机器学习python
本人主页:机器学习司猫白ok,话不多说,我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集,通过Keras构建全连接神经网络,实现0-9数字的分类识别。文章将包含:关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo
- Windows下安装CPU用的Tensorflow
Coder LM Wang
Python
刚在电脑上安装了Tensorflow,还是碰到了一些麻烦,记录一下:很多教程是介绍怎么在Linux平台下安装的,或者是Windows平台下GPU用的,很可惜,这些教程对我来说太麻烦了。安装步骤:1)安装Python。版本:python-3.6.4-amd64.exe。2)cmd,命令行输入:python,查看Python版本号,以验证Python是否安装成功了。3)继续在命令行输入:pipinst
- conda 装tensorboardx_【工欲善其事】TensorboardX的使用
weixin_39719042
conda装tensorboardx
“我不喜欢Tensorflow,但这并不妨碍我使用tensorboard”上一篇文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/39849027),和大家简单地聊了一下关于如何在训练过程中有序地组织log问题。今天,想和大家简单地谈谈tensorboard的使用。经过社区的努力,目前PyTorch也可以使用tensorboard了。在训练过程中实时地观察loss/accuracy曲
- 深度学习-情感分析
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析,这里以影评的情感分析为例,数据集使用IMDB影评数据集。使用PyTorch实现1.安装必要的库pipinstalltorchtorchtextspacypython-mspacydownloaden_core_web_sm2.代码实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 神经网络常见激活函数 9-CELU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数深度学习机器学习人工智能数学建模神经网络python
文章目录CELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的CELU函数tensorflow中的CELU函数CELU连续可微指数线性单元:CELU(ContinuouslyDifferentiableExponentialLinearUnit),是一种连续可导的激活函数,结合了ELU和ReLU的特点,旨在解决ELU在某些情况下的梯度问题。函数+导函数CELU函数CELU(x)={xx≥0α
- 深度学习 视频推荐
小赖同学啊
人工智能深度学习音视频人工智能
以下为你呈现一个基于深度学习实现视频推荐的简化代码示例。这里我们使用的是协同过滤思想结合神经网络的方式,借助TensorFlow和Keras库来构建模型。在这个示例中,假设已有用户对视频的评分数据,目标是预测用户对未评分视频的评分,进而为用户推荐可能感兴趣的视频。1.环境准备要确保你已经安装了必要的库,如numpy、pandas、tensorflow等,可以使用以下命令进行安装:pipinstal
- 神经网络常见激活函数 7-ELU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数深度学习机器学习人工智能数学建模神经网络
文章目录ELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的ELU函数tensorflow中的ELU函数ELU指数线性单元:ELU(ExponentialLinearUnit)函数+导函数ELU函数ELU={xx>=0α(ex−1)x=0\\\alpha(e^x-1)\quad&x=0x=0αexx=0\\\alphae^x\quad&x=0x0,x,alpha*(np.exp(x)-1))
- (python)如何看自己安装的包的版本
9677
Pythonpython开发语言
linuxpiplist|grep"numpy\|scipy\|tensorflow\|keras"windows环境下piplist|findstr"numpyscipytensorflowkeras"输出numpy1.13.1scipy0.19.1tensorflow-cpu2.4.0tensorflow-estimator2.4.0tensorflow-gpu2.4.0
- 【野生动物识别系统】Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+ResNet+图像识别
图像识别深度学习
一、介绍动物识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张动物图片识别其名称。目前可识别的动物有:'乌龟','云豹','变色龙','壁虎','狞猫','狮子','猎豹','美洲狮','美洲虎','老虎','蜥蜴','
- 【蔬菜识别】Python+深度学习+CNN卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+模型训练
图像识别深度学习人工智能
一、介绍蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆','大白菜','大葱','莲藕','菠菜','西红柿','韭菜','黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。二、系统效果图片展示三、演示视
- 基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
一、介绍蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)","毒鹅膏菌(Amanita)","牛肝菌(Boletus)","网状菌(Cortinarius)","毒镰孢(Entoloma)","湿孢菌(Hygrocybe)","乳菇(Lactarius)","红菇(Russula)","
- 深度学习-电商推荐
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
下面为你介绍使用深度学习实现电商推荐系统的代码示例。我们将构建一个基于神经网络的简单推荐模型,以用户的历史购买行为和商品特征为基础,预测用户对商品的偏好。这里我们使用Python的TensorFlow和Keras库来实现。问题分析电商推荐系统的核心目标是根据用户的历史行为和商品特征,预测用户对未购买商品的喜好程度,从而为用户推荐可能感兴趣的商品。我们将通过构建一个神经网络模型,输入用户特征和商品特
- 实践深度学习:构建一个简单的图像分类器
是Dream呀
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引言深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器,我们将以Python和TensorFlow为例,展示从数据准备到模型训练的完整流程。环境准备在开始之前,请确保你的环境中安装了以下工具:Python3.xTensorFlow2.xNumPyMatplotlib(用于数据可视化)你可以通过以下命令安装所需的库:pipinstalltensorfl
- NVIDIA-docker Cheatsheet
weixin_30758821
运维开发工具shell
TensorFlowDockerrequirementsInstallDockeronyourlocalhostmachine.ForGPUsupportonLinux,installnvidia-docker.Note:Torunthedockercommandwithoutsudo,createthedockergroupandaddyouruser.Fordetails,seethepost
- 人工智能在制造业的具体应用案例-总纲
局外人_Jia
人工智能c#大数据
人工智能在制造业的具体应用案例,结合C#语言实现的技术方案和示例代码:1.预测性维护(PredictiveMaintenance)通过分析设备传感器数据,预测设备故障并提前安排维护。技术方案数据采集:使用C#通过IoT协议(如MQTT、OPCUA)实时采集设备传感器数据(温度、振动等)。模型训练:使用ML.NET或TensorFlow.NET训练回归模型,预测设备剩余寿命。实时预测:将模型部署到C
- TensorFlow 学习笔记--基础文本分类
小陈加油中···
tensorflow学习笔记
电影评论文本分类官网的教程代码有一些问题:1.调用文件夹时,官网的调用方式有错。2.调用vectorize_layer没有返回,3.模型编译时,metics写错了。4.最后新的数据要转为张量才能用来预测。这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考:[基本文本分类](htt
- ChatTTS,一款基于Python的自然语言处理项目
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####文章标题:热门GitCode项目推荐:从技术角度分析ChatTTS 在GitCode平台上,有许多优秀的开源项目供我们学习和使用。今天,我将为大家推荐一个非常热门且具有很高技术含量的项目——ChatTTS。 **项目介绍**:ChatTTS是一个基于Python的自然语言处理项目,它能够将文本转换为语音。该项目使用TensorFlow和Gensim库进行语音合成和文本分析,使得生成
- 神经网络常见激活函数 6-RReLU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数神经网络人工智能深度学习机器学习pytorch激活函数
文章目录RReLU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的RReLU函数tensorflow中的RReLU函数RReLU随机修正线性单元:RandomizedLeakyReLU函数+导函数RReLU函数RReLU={xx≥0axx=0,inputs,alpha*inputs)#创建RReLU激活函数层rrelu=RReLU()#生成随机输入x=tf.random.normal([2])
- pycharm中安装scikit-image报错
LittleWhite123
PYTHONpythonnumpypiptensorflow
pycharm中安装scikit-image:从pycharm中或者terminal中,都安装不成功环境:windows10python==3.6.6tensorflow==1.10.0解决方案:1.按照提示,升级pip,报错:CouldnotinstallpackagesduetoanEnvironmentError:[WinError5]拒绝访问。Considerusingthe`--user
- 人工智能应用-智能驾驶精确的目标检测和更高级的路径规划
小赖同学啊
人工智能人工智能目标检测计算机视觉
实现更精确的目标检测和更高级的路径规划策略是自动驾驶领域的核心任务。以下是一个简化的示例,展示如何使用Python和常见的AI库(如TensorFlow、OpenCV和A*算法)来实现这些功能。1.环境准备首先,确保安装了以下库:pipinstalltensorflowopencv-pythonnumpymatplotlib2.目标检测(使用预训练的深度学习模型)目标检测可以使用预训练的深度学习模
- AI学习专题(一)LLM技术路线
王钧石的技术博客
大模型人工智能学习ai
阶段1:AI及大模型基础(1-2个月)数学基础线性代数(矩阵、特征值分解、SVD)概率论与统计(贝叶斯定理、极大似然估计)最优化方法(梯度下降、拉格朗日乘子法)编程&框架Python(NumPy、Pandas、Matplotlib)PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础(监督/无监督学习、正则化、过拟合)反向传播、优化器(
- TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别
Cacciatore->
tensorflowpytorch人工智能python机器学习深度学习
背景TensorFlow与PyTorch都是比较流行的深度学习框架。tf由谷歌在2015年发布,而PyTorch则是FacecbookAI研究团队2016年在原来Torch的基础上发布的。tf采用的是静态计算图。这意味着在执行任何计算之前,你需要先定义好整个计算图,之后再执行。这种方式适合大规模生产环境,可以优化计算图以提高效率。tf的早期版本比较复杂,但在集成Keras库之后相当容易上手。PyT
- 【ubuntu下验证下菜品识别,训练,部署,验证 CNN + TensorFlow / PyTorch】
追心嵌入式
cnntensorflow
下来我会详细介绍如何在Ubuntu上运行你训练和部署的菜品识别模型,确保每一步都能理解并能在你的系统中运行。环境准备1.1安装必要的软件在Ubuntu上,首先需要安装Python和相关的依赖库:更新系统:打开终端,运行以下命令:bashsudoaptupdate&&sudoaptupgrade-y安装Python及pip:确保你的系统已经安装了Python3和pip,如果没有,可以使用以下命令安装
- ‘list‘ object has no attribute ‘mul‘
zslefour
ComfyUI
原来运行得好好的,突然出现错误:'list'objecthasnoattribute'mul',更换一个输入路径,又没问题,改一个路径,还是出现错误,很奇怪,后来又没有问题,记录一下。参考这文章《Fixing‘AttributeError:‘module’objecthasnoattribute‘mul’inTensorFlow》,发现TensorFlow是没有安装的,安装了依然报错。看上面出错窗
- pip3 install 报错 protobuf requires Python ‘>=3.7‘ but the running Python is 3.6.8
_Focus_
PythonTensorFlowtensorflowpython
解决方案:安装时指定protobuf版本pip3install--upgradetensorflow==1.14protobuf==3.10.0
- 完整的671B R1塞进本地,详尽教程来了!
datawhale
李锡涵DatawhaleDatawhale干货作者:李锡涵,编译:机器之心本文作者:李锡涵(XihanLi)作者简介:伦敦大学学院(UCL)计算机系博士研究生,谷歌开发者专家,主要研究方向为学习优化,在NeurIPS、ICLR、AAMAS、CIKM等会议发表过学术论文,CircuitTransformer作者,图书《简明的TensorFlow2》(https://tf.wiki)作者过年这几天,D
- 青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 26课题、常见框架
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程python编程与数学编程语言框架
青少年编程与数学02-008Pyhon语言编程基础26课题、常见框架一、Django二、Pandas三、NumPy四、TensorFlow五、PyTorch六、练习步骤1:安装Django步骤2:创建Django项目步骤3:创建Django应用步骤4:定义模型步骤5:创建数据库表步骤6:创建管理员账户步骤7:注册模型步骤8:创建视图步骤9:创建模板步骤10:配置URL步骤11:运行开发服务器课题摘
- AI编程工具合集
109702008
人工智能ai编程人工智能学习
GPT-4o(OpenAI)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍:1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架,支持多种平台,适合构建和训练复杂神经网络。-PyTorch:由Facebook的人工智能研究小组开发,也是一种开源深度学习库,因其动态计算图和较好的易用性而受欢迎。-Keras:一个高层神经网络API,可以
- 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
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.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