- OpenHarmony 开源硬件学习全指南:从入门到实战
琢磨先生David
开源harmonyos
OpenHarmony开源硬件学习全指南:从入门到实战随着万物互联时代的到来,OpenHarmony作为面向全场景的开源分布式操作系统,正逐步成为智能硬件开发的重要技术底座。本文将系统性地解析OpenHarmony开源硬件的学习路径、开发工具链及行业实践方案,为开发者提供从环境搭建到项目落地的完整指引。一、构建开发环境:混合平台的智慧选择OpenHarmony采用Windows与Linux混合开发
- 使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南
m0_57781768
pythonlangchain搜索引擎
使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域,利用大语言模型(LLM)构建复杂的问答(Q&A)系统是一个重要应用。检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种技术,通过将模型知识与额外数据结合来增强LLM的能力,使其能够回答关于特定源信息的问题。这些应用不仅限于公开数据,还可以处理私有数据和模
- 学习111
麋鹿叔叔
学习
项目名称项目简介主要功能技术原理GitHub地址browser-use智能浏览器工具,让AI像人类一样操作浏览器,实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新Python工具库GitHubEkoFellouAI推出的生产就绪型JavaScript框架,基于自然语言驱动创建智能代理支持所有平台,提供统一便
- 不用再当“技术宅“!这个AI神器让我5分钟变身人工智能达人
阳光永恒736
AI工具人工智能deepseek一键包本地部署AI资源
最近我在朋友圈刷到好多朋友都在玩AI画图、AI写诗,看得我心痒痒。可每次想自己试试,打开教程就被满屏的代码吓退——"Python环境配置"、"CUDA驱动安装"这些词比数学作业还让人头疼。直到我发现了一个叫DeepSeek本地部署一键包的神器,我的AI探索之旅终于变得像搭乐高一样简单!夸克网盘分享一、原来AI离我们这么近上周三放学路上,我看见隔壁班的小美用AI给自己照片生成古风造型,这让我突然意识
- Umi-OCR 实践教程:离线、免费、高效的图像文字识别工具
几道之旅
人工智能智能体及数字员工ocr人工智能
一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR(光学字符识别)工具,适用于Windows和Linux系统。它基于深度学习技术,能够高效提取图像中的文字,支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能,尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点:离线运行:无需联网,保护隐私。多引擎支持:提供Paddle(高性能)和Rapid(低配兼容)两种引擎。批量处理:支持图片、PDF、电子书等多格
- python将网银web工程转换成客户端electron工程案例
银行金融科技
人工智能机器学习DeepSeekelectron
以下是一个将网银Web工程转换为Electron客户端的技术方案,结合Python和Electron实现桌面端增强功能:bash#项目结构webank-electron/├──main/#Electron主进程代码│├──main.js│└──python_server.py├──renderer/#网页渲染进程│└──webank-web/#原始网银Web工程├──package.json└──
- 基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践
weixin_贾
防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型?大模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型:GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点:多任务能力:可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解:能理解复杂的上下文信息。广泛适配性:适合科研、教育、行
- SQL优化思想——不优化或许是最好的优化⓵哈哈,其实我几乎什么都没做
梁敬彬
sql数据库
引言熟悉我的朋友知道我擅长SQL优化,出版过近80万字的技术书籍——《收获,不止SQL优化》,十余次印刷,反响热烈,在此,感谢支持我的读者。接下来,我将站在SQL优化思想的角度,给大家做一个系列分享。首先就是要有批判性思维,我将告诉大家:不优化或许是最好的优化!故事从L老师的一次优化经历说起,希望给大家带来新的启发。⓵啥没做就搞定Q:L老师,自从您为XXX平台做了SQL优化后,运行非常顺畅,您是做
- DeepSeek API在AutoCAD中的创新应用与挑战
CodeJourney.
数据库算法人工智能
在数字化设计领域,随着人工智能技术的飞速发展,将AI能力融入传统设计软件成为提升设计效率和质量的重要趋势。AutoCAD作为广泛应用的计算机辅助设计软件,与DeepSeekAPI的结合展现出了巨大的潜力。这种融合不仅为设计工作带来了全新的思路和方法,还在多个方面对设计流程进行了优化和创新。一、DeepSeekAPI赋能AutoCAD的多元应用场景(一)智能设计辅助:让创意快速落地在传统设计过程中,
- AI 赋能应急管理:ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索
一ge科研小菜菜
人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能(AI)技术的快速发展,大语言模型(LLM)在应急管理领域的应用逐步扩大。ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型凭借强大的文本处理、数据分析和推理能力,可为灾害预警、应急响应、风险评估等提供高效支持。本文将对比三大AI模型在应急管理中的优势,并探讨其在未来智能化应急管理体系中的应用前景。2.应急管理中的核心挑战应
- DeepSeek的崛起:2025新春国产AI模型的全球影响力
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能百度
摘要在2025年新春之际,国产AI模型DeepSeek以现象级的姿态迅速崛起,凭借免费、易用及高性能的特点,吸引了全球科技界的广泛关注。这款大型人工智能模型不仅展现了国产技术的实力,还为用户提供了高效便捷的使用体验,成为行业内的焦点。关键词DeepSeek崛起,2025新春,国产AI模型,免费易用,高性能特点一、国产AI的崭新篇章1.1DeepSeek的诞生背景在2025年新春之际,DeepSee
- 精准电源管理:LDO HX75XX系列的技术参数详解
华芯邦
电源管理芯片科技
在当今快速发展的电子时代,电子设备的性能与稳定性愈发受到重视。而电源管理作为电子设备的核心部分,其重要性不言而喻。华芯邦电源管理芯片其中的低压差线性稳压器LDOHX75XX系列便是在电源管理领域的代表。一、产品概述LDOHX75XX系列是一款高性能低压差线性稳压器,专为满足各种便携式电子设备、电池供电设备以及噪声敏感应用的需求而设计。该系列产品具有超低压差、高稳定性、低功耗等特点,能够在输入电压变
- 一文说清楚什么是预训练(Pre-Training)、微调(Fine-Tuning),零基础小白建议收藏!!
小城哇哇
人工智能语言模型AI大模型大模型微调预训练agiLLM
前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术,通过两者的结合,机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力,而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来,人工智能(AI)在各个领域的突破性进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面,引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调,成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练,以帮助
- ONE Deep模型:LG AI Research的开源突破
耶耶Norsea
网络杂烩自动化
摘要由LGAIResearch开发的ONEDeep系列开源AI模型,参数规模覆盖2.4亿至32亿。经评估,2.4B参数规模的ONEDeep模型在性能上优于同类其他模型,展现出显著优势。这一成果为AI技术的应用与研究提供了强有力的支持。关键词ONEDeep模型,开源AI模型,LGAIResearch,2.4B参数,性能优越一、ONEDeep模型概述1.1ONEDeep模型的开发背景在当今人工智能技术
- PXE系统
惟贤箬溪
运维运维服务器
PXE(PrebootExecutionEnvironment)系统PXE(PrebootExecutionEnvironment)是一种基于网络启动的技术,可以通过网络从远程服务器加载操作系统并进行安装或运行。通常,PXE用于企业环境,尤其是大规模部署操作系统时,能够实现无盘工作站的启动以及批量系统安装。通过PXE,用户无需使用U盘、光盘等物理媒介,只需要一台支持网络启动的计算机和一个配置好的P
- GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目
惟贤箬溪
穷玩Aigithub爬虫
以下是一些基于大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的开源爬虫项目,它们结合了自然语言处理(NLP)技术与爬虫的功能,能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。1.GPT-3WebScraper简介:这是一个基于OpenAIGPT-3模型的网页抓取工具,利用GPT-3的自然语言理解能力来生成有用的爬虫策略、处理网页内容并提取有价
- 深度解析大模型推理框架:原理、应用与实践
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
在当今数据驱动的时代,大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式,带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验,帮助读者更好地掌握这一技术,并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架,主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分析
- 大模型推理框架:从理论到实践的全面解析
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
在数据驱动的时代,深度学习技术已经渗透到各个行业,从图像识别到自然语言处理,从推荐系统到智能客服,其应用无处不在。然而,深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算,传统的计算框架难以满足需求。因此,大模型推理框架应运而生,成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架,它通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分
- 广州各大IT公司情况调查总结
Monika Zhang
就业面试攻略其他
腾讯微信地址:广东省广州市海珠区新港中路397号TIT创意园B1-B3号使用C语言,C#居多门槛比较高字节跳动广州市天河区珠江东路6号广州周大福金融中心15层01-06室应聘比较注重算法阿里广州市海珠区阅江西路唯品会总部大厦西侧约170米不需要机试,面试难度比较高,注重技术深度,要有一技之长华为广州市黄埔区黄埔东路与红荔西路交叉路口往南约80米需要机试,三道算法题,400分,150分及格,多刷题不
- 毕业论文代码实验(Python\MATLAB)基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型
清风AI
毕业设计代码实现pythonlstm深度学习神经网络人工智能matlabpytorch
一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下(国家能源局2025规划),光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响,光伏出力具有显著波动性,导致:电网调度难度增加(±15%功率波动)电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合:分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系:气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异:数值天气预报(NWP
- 流数据(Streaming Data)处理
人间无人事
javascript
在看代码之前,我们应当首先知道流数据与webSocket之间的区别(两者不能同一而论),因为存在区别所以在读取数据时使用相对较大的差距下面我将概述我对两者区别的一个总结(若有不对,请斧正)流数据(StreamingData)和WebSocket是两种不同的技术,但它们在实时数据传输方面有一些相似之处。以下是它们的区别和相同点:相同点1.实时性-两者都支持实时数据传输,适合需要低延迟的场景,如聊天应
- Python与区块链隐私保护技术:如何在去中心化世界中保障数据安全
Echo_Wish
Python!实战!区块链python去中心化
Python与区块链隐私保护技术:如何在去中心化世界中保障数据安全在区块链世界里,透明性和不可篡改性是两大核心优势,但这也带来了一个悖论——如何在公开账本的同时保障用户隐私?如果你的交易记录对所有人可见,如何防止敏感信息泄露?Python作为区块链开发中最受欢迎的语言之一,提供了强大的工具和库来增强隐私保护。本文将深入探讨区块链的隐私保护技术,并结合Python代码示例,带你了解如何在Web3时代
- 服务器虚拟化相关的面试题
努力的搬砖人.
java面试服务器其他
以下是服务器虚拟化相关的面试题,涵盖了服务器虚拟化的基础概念、技术原理、应用场景、性能优化、容错与高可用性、网络与存储、管理与监控、安全与备份、与其他技术的结合等方面,希望对你有所帮助。服务器虚拟化基础概念1.什么是服务器虚拟化?它的主要目的是什么?•服务器虚拟化是指通过虚拟化技术将一台物理服务器虚拟成多台虚拟机,每台虚拟机可以独立运行操作系统和应用程序。其主要目的是提高服务器的资源利用率,降低硬
- YOLO算法全面改进指南(二)
niuTaylor
YOLO改进YOLO算法
以下是为YOLO系列算法设计的系统性改进框架,结合前沿技术与多领域创新,提供可支持高水平论文发表的详细改进思路。本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点,并给出可验证的实验方向。一、多模态提示驱动的开放场景检测系统1.核心创新三模态提示机制:文本提示编码器:基于RepRTA(可重参数化区域文本对齐)构建轻量级文本编码网络,将自然语言描述映射为128维语义向量。视觉提示编码器:采用S
- Python技术全景解析:从基础到前沿的深度探索
靠近彗星
python开发语言性能优化个人开发极限编程
目录一、Python为何成为开发者首选?1.核心优势矩阵2.性能进化史二、Python核心应用领域1.数据科学黄金三角2.AI开发新范式三、现代Python进阶技巧1.类型提示革命2.异步编程实战四、Python工程化实践1.现代项目架构2.性能优化矩阵五、Python未来生态展望1.前沿技术融合2.性能革命六、学习路线图1.技能成长路径基础阶段(1-3月)专业方向(3-6月)深度进阶(6-12月
- 嵌入式硬件篇---蓝牙模块
Ronin-Lotus
嵌入式硬件篇程序代码篇嵌入式硬件网络c蓝牙
文章目录前言一、核心技术原理蓝牙工作流程设备发现阶段配对连接阶段数据传输阶段二、协议栈架构(以BLE为例)1.物理层2.链路层3.HCI层4.GATT三、典型应用场景扩展1.室内定位系统(蓝牙5.1+)2.运动健康监测3.工业控制四、ESP32开发示例(BLE+经典蓝牙)1.环境配置2.BLE服务端代码3.经典蓝牙串口通信五、关键技术参数对比六、开发调试技巧空中抓包分析七、最新技术演进(蓝牙5.4
- LLM-Agent方法评估与效果分析
agent人工智能ai开发
1.引言近年来,随着大型语言模型(LLM)的快速发展,基于强化学习(RL)对LLM进行微调以使其具备代理(Agent)能力成为研究热点。从基础的单智能体强化学习算法(如PPO)到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现,研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。本文主要聚焦于当前LLM-Agent方法的检索与评估,旨在全面探讨各类方法的技术实现、实
- 一、MyBatis简介:MyBatis历史、MyBatis特性、和其它持久化层技术对比、Mybatis下载依赖包流程
智能硬件控制器信息分析传感器
@[toc]一、MyBatis简介1.1MyBatis历史MyBatis最初是Apache的一个开源项目iBatis,2010年6月这个项目由ApacheSoftwareFoundation迁移到了GoogleCode。随着开发团队转投GoogleCode旗下,iBatis3.x正式更名为MyBatis。代码于2013年11月迁移到Github。iBatis一词来源于“internet”和“aba
- 人工智能和云计算带来的技术变革:工业自动化的新趋势
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能(AI)和云计算技术的发展,我们正面临着一场巨大的技术变革。这些技术正在改变我们的生活方式、工作方式和社会结构。在工业自动化领域,人工智能和云计算技术正在为我们提供新的可能性和挑战。本文将探讨这些技术如何影响工业自动化,以及未来的发展趋势和挑战。1.1人工智能的基本概念人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一种试图使计算机具有人类智能的技术。AI的
- SSL证书申请,流程,分类
thinkhi9999
sslhttp爬虫
SSH与SSL应用方向不同,但基于技术都是一样的(公钥和私钥配对)SSL主要用在Browser和Server通信,比如HTTPS=HTTP+SSLSSH是由客户端和服务端的软件组成的,用于computer之间通信,比如我们通过SSH登录远端服务器。有两个不兼容的版本分别是:1.x和2.x。用SSH2.x的客户程序是不能连接到SSH1.x的服务程序上去的。OpenSSH2.x同时支持SSH1.x和2
- 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
天梯梦
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)
sunwinner
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
sumapp
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