- 为什么让AI洗碗比写诗难百倍?清华教授揭秘具身智能鸿沟
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点机器学习人工智能facebook课程设计
>**人类小脑数亿年进化出的运动智慧,成了AI最难破解的密码**2025年3月,一位网友困惑地发问:“我想让人工智能替我洗碗做饭洗衣服,没想到现在的AI反而在画画、写歌、搞创作……”对此,全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光一针见血地指出:**“大模型没有创新能力,想让AI干体力活还要靠具身智能的发展。”**这个看似矛盾的现象背后,隐藏着人工智能发展进程中一个惊人的认知盲区。清华大学心
- 【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting
Bosenya12
论文阅读
系统概述如下:(a)一个基于卷积神经网络(ConvNet)的识别模型,该模型包含特征提取器和分类器;(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的,我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段,权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量(分类器框内的绿色矩形),并为新类别生成相应的分类权重向量(分类器框内的蓝色矩形)。这样,卷积神经网络就能同时识别基础类别
- 扩散模型中的 Transformer:图像生成及其延展应用询问 ChatGPT
DeepSeek大模型官方教程
transformerchatgpt深度学习自然语言处理人工智能ai大模型学习
扩散模型近年来在生成逼真但合成的连续媒体内容方面引起了广泛关注。本次演讲将介绍Transformer在图像生成的扩散模型中的应用,并进一步探讨其更广泛的前景。我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式,从而建立基本背景。接着,我们讲解曾是扩散模型事实标准的基于UNet的网络架构,这将帮助我们理解引入Transformer架构并推动其发展的动因。随后,我们将深入探讨构成基础架构的核心模块,
- 【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models
Bosenya12
论文阅读
从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先,扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着,模型生成一个增强的数据集,并进一步优化以提高保真度。最后,这些合成数据与少量样本训练数据集结合,用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色,这表明模型与真实数据更加吻合,如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff(Bi-GuidedDiffusion)
- 从被动检索到主动思考:Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析
一休哥助手
人工智能架构RAG
摘要随着大语言模型(LLMs)的广泛应用,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径,聚焦关键技术创新点(如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作),并通过架构图对比与案例分析,揭示其在复杂任务处理中的范式转变。全文超过500
- 【零基础学AI】第29讲:BERT模型实战 - 情感分析
1989
0基础学AIbert人工智能深度学习神经网络cnnpython自然语言处理
本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
- 【零基础学AI】第27讲:注意力机制(Attention) - 机器翻译实战
1989
0基础学AI人工智能机器翻译自然语言处理pythontensorflow机器学习神经网络
本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
- 【scl】博图程序的导入和导出
peace..
西门子1200windows经验分享学习其他
导入或者导出博图文件的方法(也叫移植文件)目录前言编辑编辑前言本篇文章主要写一下关于博图文件的导入和导出,具体要怎么样才能将写好的程序或者块移植到其他地方,下面我们一起来看!一、程序块的导入和导出程序块包含FC块,FB块;注意:需要是SCL语言编写的程序块才可以导出源文件!导出步骤:找到要导出的程序块---->右键单击----->选择从块生成源---->可以选着一个块或关联块---->将文件保存-
- TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南
AI天才研究院
AI人工智能与大数据tensorflow神经网络人工智能ai
TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词:TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要:本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始,深入探讨GNN的核心原理,包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构,并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
- 笔记本屏幕亮度忽明忽暗是怎么回事?
当你正在沉浸在写代码、编辑文档或者观看影片的时候,笔记本屏幕突然变暗,或者瞬间又变得刺眼,这不仅打断了你的专注,还可能对眼睛造成伤害。这种屏幕亮度的忽明忽暗,往往令人不悦,也引发了对电脑硬件或软件出现问题的担忧。那么,为什么会出现这种情况呢?更重要的是,我们该如何解决这一问题呢?在本文中,我将与大家分享笔记本屏幕亮度不稳定的可能原因及相应的解决方法,希望能够帮助你迅速恢复屏幕的正常亮度,让你的工作
- HarmonyOS多语言支持:如何实现语言资源智能分发
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘harmonyos华为ai
HarmonyOS多语言支持:如何实现语言资源智能分发关键词:HarmonyOS、多语言支持、资源分发、智能调度、动态加载、国际化、本地化摘要:本文深入解析HarmonyOS多语言资源管理体系,系统阐述从基础架构设计到智能分发算法的核心技术。通过剖析资源目录结构、配置文件语法、动态加载机制等底层原理,结合自适应优先级调度算法和数学匹配模型,展示如何实现基于用户习惯、设备环境、区域特征的智能资源分发
- Python实现布林带策略完整代码
程序化交易助手
量化软件Python程序化交易Python量化炒股PTradeQMT量化交易量化软件deepseek
Python实现布林带策略完整代码布林带是个啥玩意儿?我见过太多新手一上来就问"布林带能不能赚钱",这问题就跟问"菜刀能不能切菜"一样。布林带就是个工具,关键看你怎么用。简单来说,它就是在均线上下画两条通道线,股价大部分时间都在这个通道里晃悠。记得去年有个客户,拿着布林带当圣杯,结果亏得妈都不认识。后来我给他看了我的Python策略代码,这哥们才明白原来工具要配合仓位管理和止损。现在他账户已经翻倍
- 同花顺复权怎么设置?股价真实走势还原!
同花顺复权怎么设置?股价真实走势还原!复权是什么?为什么炒股必须懂这个?很多新手打开股票软件,看到贵州茅台从几十块涨到上千块,第一反应是"哇,这股票涨了上百倍!"但如果你看的是不复权的价格,这个结论就大错特错了。复权就是把股票历史上的分红、送股、配股等因素考虑进去,还原股价的真实走势。比如一只股票现在价格是10元,去年10送10(每10股送10股),那么去年这个时候的实际股价应该是20元,而不是软
- 《王者荣耀》游戏优化的AI革命:从性能提升到生态治理
AI编程员
001AI传统&编程语言002AI编程工具汇总003AI编程作品汇总人工智能笔记学习深度学习游戏
目录:AI技术进化历程:使用时间轴和表格介绍“绝悟”AI从基础操作到职业水平的成长过程,以及“开悟”平台的技术外溢效应。性能优化策略:通过终端适配方案表格,分析预计算烘焙、多线程优化等技术如何解决亿级用户的设备兼容问题。游戏环境治理:列举AI接管、违规检测等机制如何应对挂机、摆烂等破坏公平性的行为。产业技术外溢:说明游戏AI如何向智能制造、自动驾驶等领域输出协作决策模型。伦理争议:探讨“超规格能力
- 前端开发常见问题(从布局到性能优化)
白仑色
前端系列前端开发HTMLCSSJavaScript性能优化响应式布局跨域
前端开发作为连接用户与产品的重要桥梁,涉及HTML、CSS和JavaScript的综合运用。但在实际开发过程中,开发者常常会遇到各种“坑”,比如页面布局异常、跨域请求失败、性能瓶颈、浏览器兼容性差等问题。本文将围绕前端开发中常见的十大问题展开讲解:页面布局相关问题(盒模型、浮动、Flex布局)CSS样式冲突与继承JavaScript异步处理(Promise、async/await)跨域问题及解决方
- 【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
- LangChain核心组件全解析
北辰alk
AIlangchain
文章目录一、核心架构组件1.模型I/O(ModelI/O)2.检索(Retrieval)3.记忆(Memory)4.链(Chains)5.代理(Agents)二、关键支持组件1.回调系统(Callbacks)2.文档加载器(DocumentLoaders)3.文本分割器(TextSplitters)4.向量存储(VectorStores)三、高级架构组件1.工具集成(Tools)2.工作流(Wor
- 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
- AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析
陈乔布斯
AI人工智能大模型人工智能架构机器学习深度学习大模型PythonAI
一、引言在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展日新月异,预训练模型作为LLM的核心技术,为模型的强大性能奠定了基础。预训练模型通过在大规模无标注数据上进行学习,能够捕捉语言的通用模式和语义信息,从而在各种自然语言处理任务中展现出卓越的能力。本文将深入探讨AILLM架构与原理中预训练模型的方法论和技术,结合图解、代码解析和实际案例,为读者呈现一个全面且易懂的预训练模型图景。二、预训练模型的基本
- Claude Code 深夜也要加班?这个神器让 AI 自动续命!
terryso
AI编程AI编程
你有没有遇到过这种情况?晚上熬夜用ClaudeCode写代码,正写到关键时刻,突然弹出:"Claudeusagelimitreached.恢复时间:凌晨3点"这时候你可能已经困得睁不开眼,但又舍不得放弃手头的工作进度…解决方案来了!今天给大家推荐一个开源神器:ClaudeAutoResume,让你的ClaudeCode可以"自动续命"!它是怎么工作的?智能检测:自动监控Claude使用限制倒计时等
- PEFT(参数高效微调)技术全面解析:原理、方法与实战应用
文章目录一、PEFT核心概念解析1.1PEFT技术定义1.2与传统微调的对比二、为什么需要PEFT技术?2.1大模型时代的核心挑战2.2PEFT的核心优势三、主流PEFT方法技术剖析3.1代表性PEFT方法对比3.2关键技术实现细节3.2.1LoRA(Low-RankAdaptation)3.2.2Adapter模块3.3性能对比基准四、PEFT实战应用指南4.1使用HuggingFacePEFT
- 深度学习微调中的优化器全景解析:从理论到实践
北辰alk
AI深度学习人工智能
文章目录一、基础优化器:深度学习微调的基石1.1随机梯度下降(SGD)1.2AdaGrad(自适应梯度算法)二、自适应优化器:现代深度学习的标配2.1RMSProp2.2Adam(自适应矩估计)三、大模型微调专用优化器3.1LAMB(Layer-wiseAdaptiveMoments)3.2Sophia(二阶优化启发)四、优化器性能对比研究4.1在GLUE基准上的表现(BERT-base微调)4.
- 【AI论文】GLM-4.1V-思考:借助可扩展强化学习实现通用多模态推理
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出GLM-4.1V-Thinking这一视觉语言模型(VLM),该模型旨在推动通用多模态推理的发展。在本报告中,我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型,可以说该模型为最终性能设定了上限。随后,借助课程采样强化学习(ReinforcementLearningwithCurriculumSampling,R
- 【AI论文】FineWeb2:一个管道,规模适配所有语言——使预训练数据处理适应每一种语言
东临碣石82
人工智能深度学习机器学习
摘要:预训练最先进的大型语言模型(LLMs)需要大量干净且多样的文本数据。尽管近期在开放开发大型高质量英文预训练数据集方面取得了显著进展,但训练性能出色的多语言大型语言模型仍面临挑战,这很大程度上是因为难以针对大量语言定制过滤和去重流程。在本研究中,我们基于FineWeb引入了一种全新的预训练数据集整理流程,该流程可自动适配任意语言。我们通过一组涵盖九种不同语言的实验,对流程设计进行了广泛消融研究
- osgb倾斜摄影转导入3dmax,osgb转gltf,osgb转glb,倾斜摄影转fbx,转obj,转su,转3dmax,转ue4,转u3d,c4d,untiy
在下胡三汉
ue43d
osgb倾斜摄影转导入3dmax,osgb转gltf,osgb转glb,倾斜摄影转fbx,转obj,转su,转3dmax,转ue4,转u3d,c4d,untiyosgb倾斜摄影转导入3dmax,osgb转gltf,osgb转glb,倾斜摄影转fbx,转obj,转su,转3dmax,转ue4,转u3d,c4d,untiy
- 根据无人机倾斜摄影osgb做的3dmax模型3dtiles制作,导出.b3dm加载到谷歌地图cesiumlab
根据无人机倾斜摄影osgb做的3dmax模型3dtiles制作,导出.b3dm加载到谷歌地图cesiumlab根据无人机倾斜摄影osgb做的3dmax模型3dtiles制作,导出.b3dm加载到谷歌地图cesiumlab
- html怎么设置好看的文本框,html页面输入框input的美化
PassatCC
html怎么设置好看的文本框
input输入框是网页必不可少的组件,可是每个浏览器对于输入框的显示样式各有不同例如:上图分别就是谷歌浏览器和IE浏览器自带显示的输入框,样式也不足人意,所以大多都会自己写样式以下是一个简单的文本框样式input{border:1pxsolid#ccc;padding:7px0px;border-radius:3px;/*css3属性IE不支持*/padding-left:5px;}效果图:样式属
- Home Assistant Piper语音引擎新增en_US-hfc_female-medium语音模型支持分析
HomeAssistantPiper语音引擎新增en_US-hfc_female-medium语音模型支持分析addons:heavy_plus_sign:Dockeradd-onsforHomeAssistant项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/add/addons背景概述近期HomeAssistant社区中的Piper语音引擎插件迎来了重要更新。作为开源智
- PythonOCC-core项目中的Wayland显示支持探索
颜如良
PythonOCC-core项目中的Wayland显示支持探索pythonocc-coretpaviot/pythonocc-core:是一个基于Python的OpenCASCADE(OCCT)几何内核库,提供了三维几何形状的创建、分析和渲染等功能。适合对3D建模、CAD、CAE以及Python有兴趣的开发者。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytho
- 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