猜数字游戏代码：importrandomdefpythonit():a=random.randint(1,100)n=int(input("输入你猜想的数字："))whilen!=a:ifn>a:print("很遗憾，猜大了")n=int(input("请再次输入你猜想的数字："))elifna::如果玩家猜的数字n大于随机数字a，则输出"很遗憾，猜大了"，并提示玩家再次输入。elifn
用Python实现读取统计单词个数
程序媛了了
python游戏java
完整实例代码：fromcollectionsimportCounterdefpythonit():danci={}withopen("pythonit.txt","r",encoding="utf-8")asf:foriinf:words=i.strip().split()forwordinwords:ifwordnotindanci:danci[word]=1else:danci[word]+=
利用python实现图片格式之间的相互转换
难得北窗高卧
python开发语言
一、概要图片一般有多种格式，常见的图片格式包括：JPEG（.jpg或.jpeg）：一种广泛使用的有损压缩格式，适用于摄影图像和网页上的图片。PNG（.png）：一种无损压缩格式，支持透明度和更好的图像质量，常用于图标、图形和需要透明背景的图片。该图片是4通道的，外加一个透明通道。如截屏GIF（.gif）：一种支持动画和透明度的格式，常用于简单的动画和图标。BMP（.bmp）：一种无损格式，存储图像
Python实现下载当前年份的谷歌影像
sand&wich
python开发语言
在GIS项目和地图应用中，获取最新的地理影像数据是非常重要的。本文将介绍如何使用Python代码从Google地图自动下载当前年份的影像数据，并将其保存为高分辨率的TIFF格式文件。这个过程涉及地理坐标转换、多线程下载和图像处理。关键功能该脚本的核心功能包括：坐标转换：支持WGS-84与WebMercator投影之间转换，以及处理中国GCJ-02偏移。自动化下载：多线程下载地图瓦片，提高效率。图像
【Python搞定车载自动化测试】——Python实现车载以太网DoIP刷写（含Python源码）
疯狂的机器人
Python搞定车载自动化pythonDoIPUDSISO142291SO13400Bootloadertcp/ip
系列文章目录【Python搞定车载自动化测试】系列文章目录汇总文章目录系列文章目录前言一、环境搭建1.软件环境2.硬件环境二、目录结构三、源码展示1.DoIP诊断基础函数方法2.DoIP诊断业务函数方法3.27服务安全解锁4.DoIP自动化刷写四、测试日志1.测试日志五、完整源码链接前言随着智能电动汽车行业的发展，汽车=智能终端+四个轮子，各家车企都推出了各自的OTA升级方案，本章节主要介绍如何使
Python实现TIFF 文件转换为 PNG 和 JPG 格式
sand&wich
python开发语言
在日常的图像处理工作中，可能会遇到需要将TIFF格式的图像转换为其他格式的情况，例如PNG和JPG。下面，本文将介绍如何使用Python和GDAL库实现这一功能。准备工作在开始之前，请确保已经安装了必要的库：GDAL（GeospatialDataAbstractionLibrary）可以使用以下命令安装GDAL：pipinstallgdal代码实现以下是一个将TIFF文件转换为PNG文件的示例代码
ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程
设计师早上好
Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
Python实现关联规则推荐
这孩子谁懂哈
PythonMachineLearningpython关联规则机器学习
1.什么关联规则关联规则（AssociationRules）是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能通过其他事物预测到。关联规则是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。关联规则挖掘的最经典的例子就是沃尔玛的啤酒与尿布的故事，通过对超市购物篮数据进行分析，即顾客放入购物篮中不同商品之间的关
python实现规则引擎_规则引擎python
weixin_39601511
python实现规则引擎
广告关闭回望2020，你在技术之路上，有什么收获和成长么？对于未来，你有什么期待么？云+社区年度征文，各种定制好礼等你！我正在用python编写日志收集分析应用程序，我需要编写一个“规则引擎”来匹配和处理日志消息。它需要具有以下特点：正则表达式匹配消息本身消息严重性优先级的算术比较布尔运算符我设想一个例子规则可能是这样的：(message~program:messageandseverity>=h
吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释
极客Array
正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
Python开发游戏？也太好用了吧
七步编程
工具Githubpythonpython游戏开发语言
程序员宝藏库：https://gitee.com/sharetech_lee/CS-Books-Store当然可以啦！现在日常能够用到和想到的场景，绝大多数都可以用Python实现。效果怎么样暂且不提，但是得益于丰富的第三方工具包，的确让Python能够很容易处理各种各样的场景。对于游戏开发也是这样，如果真的要想商业化，Python在游戏开发方面肯定没办法和C++相提并论，但是如果用于日常学习和自
计算机视觉中，Pooling的作用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
神经网络-损失函数
红米煮粥
神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
BP神经网络的传递函数
大胜归来19
MATLAB
BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可
神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用
快乐的小荣荣
神经网络机器学习深度学习人工智能
神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说，input为向量，最简化情况下，可以假设input的各个维度，a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因，在于通过足够复杂的非线性函数，来模拟任何的分布。所以，神经网络必须要用非线性函数。
Python实现mysql命令行
xu-jssy
pythonmysqladb
一、源码importosimportpymysqldefsql_shell():password=input("EnterPassword:")#访问密码ifpassword.strip()!="yyds":print("Bye")return#清空控制台输出os.system("cls"ifos.name=="nt"else"clear")try:#连接到MySQL数据库conn=pymysql
Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】
一蓑烟雨紫洛
nlprnnlstmgrunlp
RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能够作为当下时间步输入的一部分（当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出）对当下时间步的输出产生影响2、R
基于深度学习的农作物病害检测
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network）
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深度学习生成对抗网络
对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？
turensu
ChatGptpythonchatgptkeras计算机
如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
如何理解深度学习的训练过程
奋斗的草莓熊
深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
Keras深度学习框架入门及实战指南
司莹嫣Maude
Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
Python实现梯度下降法
闲人编程
pythonpython开发语言梯度下降算法优化
博客：Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法？梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例：线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降（SGD）小批量梯度下降（Mini-batchGradientDesce
每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim
幻风_huanfeng
深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
基于Python实现一个庆祝国庆节的小程序
LQS2020
python小程序pygame
功能：添加互动功能：允许用户选择不同的祝福语或者查询不同的国庆节信息。动态背景音乐：播放国庆节相关的背景音乐。增加节日小测验：提供一些关于国庆节的趣味小测验，让用户参与。增强图形用户界面(GUI)：使用更多的tkinter控件，比如按钮、复选框等，使界面更加丰富和互动。下面是一个更全面的示例代码，包括以上的改进：完整代码示例importtkinterastkfromtkinterimportPho
如何有效的学习AI大模型？
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程，涉及到多个学科的知识。以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python，因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习：机器学习基础：了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习：学习神经网络的基本结构，如卷
【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】
wang151038606
深度学习入门pythonnumpy神经网络
3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络，我们通常会处理MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集。但是，完全用NumPy来实现神经网络（包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新）是一个相当复杂的任务，因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法（
深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解）
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素（类、方法、成员变量）加上更直观更明了的说明，这些说明信息是与程序的业务逻辑无关，并且是供指定的工具或
mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的，所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数，有两种非常不同的作用，他可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。
在统
MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境：
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史：
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供，只支持到 Java 6，并且OS X 10.7 开始系统并不自带（而是可选安装）（原自带的是1.6）。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6，而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
javaScript （1）
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号，它有七类： 赋值运算符（=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=）、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版，自行搜索。
1.2 Latex （MacTex）:
系统环境：https://tug.org/mactex/
&nb
Maven实战（四）生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期，它们分别为clean，default和site。 每个生命周期包含一些阶段，这些阶段是有顺序的，并且后面的阶段依赖于前面的阶段，用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例，它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据，因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
[Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API，它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类，从WatchRegistration开始，为指定的znode path注册一个Watcher，
/**
* Register a watcher for a particular p
【Scala十三】Scala核心七：部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数？
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了，什么错都没报出来，只提示了Error listenerStart。为了调试，我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties，内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题，要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下，先看最简单的情况，假设1+1，按二进制算的话结果是10，可以看到从右往左的第一位变为0，第二位由于进位变为1。
读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中，可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小，该大小可以是dim3类型的（三维数组），只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常！！！GPU根本不会执行运算！！！
所以验证结果的正确性很重要！！！
在VS中创建CUDA项目会有一个模板，里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置，ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况，有时候甚至长到令人发指的地步，例如请看如下日志：
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前，要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址：http://maven.apache.org/download.html，目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip，然后解压在任意位置，最好地址中不要带中文字符，这个做java 的都知道，地址中出现中文会出现很多
PHP网站安全，避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中，我们经常需要将集合对象（List，Set）转换为数组对象，或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具，但是我们使用的时候需要注意，不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象，然后遍历数组，依次将数组中的元素放入到新的集合中，但是这样做显然过
nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求，需要在一台主机上用nginx部署2个php应用，分别是wordpress和wiki，探索了半天，终于部署好了，下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录，用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置， 在http节点增加下面内容设置，用来包含vhosts里的配置文件
#
ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下：
1:useradd
使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作：
第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易，转载请注明出处：Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置：Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
Linux下df与du两个命令的差别？
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下： [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
[转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。
使用时需要注意：
考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓
