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溢流眼泪
【科研】机器学习自然语言处理人工智能
【NLP概念合集:一】预训练Pre-Training,微调Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念:标签PCA主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)降维算法LSA潜在语义分析(LatentSemanticAnalysis)降维算法LDA隐含狄利克雷分布(LatentDiri
- 亚马逊高调入局ChatGPT大战,发布Titan大模型、AI编程助手全免费,CEO:改变所有体验...
IT农民工1
chatgptAI编程人工智能机器学习
MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区,受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。社区的愿景是促进国内外自然语言处理,机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步,特别是初学者同学们的进步。转载自|机器之心新工具叫Bedrock,用于一揽子替代ChatGPT和DALL-E2,并支持了Titan大模型。一夜之间,亚马逊来了个「弯道超车」。在全球各大科技巨头都在拥抱如
- 基于深度学习技术的智能问答
轻雨科技
由于机器学习与自然语言处理技术的显著进步和大规模知识库以及海量网络信息的出现,自动问答系统离实际应用越来越近。然而业界应用和学术研究,问句的真实意图分析、问句与答案之间的匹配关系判别任然是制约自动问答系统性能的两个关键难题。问答系统是信息检索的一种高级形式,它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。其研究兴起的主要原因是人们对快速、准确地获取信息的需求。其中问答系统是目前人工智能和自
- 【知识图谱系列】基于生成式的知识图谱预训练模型
zenRRan
算法机器学习人工智能深度学习数据挖掘
点击上方,选择星标,每天给你送干货!来自:机器学习与自然语言处理本文介绍一篇基于生成式的图谱预训练模型GPT-GNN(KDD2020),介绍GPT-GNN模型核心点和模型思路,完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字:GPT-GNNBACKGROUNDBackground1、GPT/GPT2.0:GPT和GPT2.0是自然语言处理领域的生成式训练模型,预训练阶段通过大量预料进行无监督学习,预训练任
- MLNLP2022官宣!第一届机器学习算法与自然语言处理大会开始免费报名,29场报告,60余位学者等你来!...
zenRRan
每天给你送来NLP技术干货!由MLNLP社区主办的“第一届机器学习算法与自然语言处理大会”(MLNLP2022)将于2022年11月26日-27日线上召开,智源社区提供在线支持。MLNLP大会旨在为人工智能、机器学习与自然语言处理领域内的学者提供一个学术交流的平台。本届大会内容涵盖高效AI、推荐系统、机器翻译、论文实践、预训练圆桌对话、可信AI、语音处理以及代码智能等8个论坛,期待能够促进国内外机
- 李航博士的《浅谈我对机器学习的理解》 机器学习与自然语言处理
数据娃掘
机器学习自然语言处理nlp
算算时间,从开始到现在,做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步,但至少在熟悉了算法的流程后,我在算法的选择和创造能力上有了不小的提升。实话说,机器学习很难,非常难,要做到完全了解算法的流程、特点、实现方法,并在正确的数据面前选择正确的方法再进行优化得到最优效果,我觉得没有个八年十年的刻苦钻研是不可能的事情。其实整个人工智能范畴都属于科研难题,包括模式识别、机器学习、搜索、规划等
- 牛逼了同学!一位哈工大在读 NLP 博士积累 28W 粉丝
GitHubDaily
今天只给大家推荐一位博主的公众号【机器学习算法与自然语言处理】,博主忆臻目前在哈工大SCIR实验室读NLP方向博士,该号记录他一直学习以来的笔记总结,干货满满。他的公众号在自然语言处理方向排名第一,机器学习算法方向排名第一,至今写了260多篇高质量原创文章,有28万的粉丝!该平台也成为国内最大的机器学习与自然语言处理分享平台!下面我们来看该号的介绍!国内最大的机器学习与自然语言处理分享平台。28W
- 【知识图谱系列】知识图谱表示学习综述 | 近30篇优秀论文串讲
zenRRan
算法人工智能知识图谱机器学习编程语言
点击上方,选择星标或置顶,每天给你送干货!来自:机器学习与自然语言处理本文分享一篇知识图谱表示学习汇报ppt,将知识图谱表示学习方法粗略分为四大类,涉及将近30篇优秀论文,只简单介绍其核心思想,完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字:知识图谱表示学习1、翻译距离模型:包括TransH、TransR、TransD、TranSparse、TransM、MianfoldE、TransF、TransA、
- 深度学习多种模型评估指标学习(结合yolov5)
心如坚石
深度学习深度学习
前言感觉自己学习了那么久的深度学习,然而对于模型评估却一直处于迷迷瞪瞪的状态,非常不爽,在加上我看一篇文章的介绍。所以今天我想整理一下。参考文章来源微信公众号——机器学习与自然语言处理。准确率在介绍下面的评估指标时,先明白以下概念,在多类分类问题中,分类结果一般有4种情况:(1)属于类C的样本被正确分类到类C,记这一类样本数为TP(预测正确)(2)不属于类C的样本被错误分类到类C,记这一类样本数为
- 推荐值得私藏的几个优质公众号
漫话编程
高速、巨量的互联网信息流冲击,让我们没法腾出大量的时间去寻找和筛选优质内容,下面是小编经常在看的几个专注于原创的高质量技术公众号。这些公众号有许多优质的行业干货与前沿资讯。大家可以关注一下他们,一起学习。机器学习算法与自然语言处理▲▲▲国内最大的机器学习与自然语言处理分享平台。20W+NLPer聚集地!专注于思维、技术、经验分享交流!既讲原创深度技术、又不失通俗易懂。深度学习这件小事▲▲▲机器学习
- DNN/LSTM/Text-CNN情感分类实战与分析
zenRRan
点击上方,选择星标或置顶,每天给你送干货!阅读大概需要21分钟跟随小博主,每天进步一丢丢来自:知乎专栏机器不学习作者:天雨粟整理:机器学习与自然语言处理公众号https://zhuanlan.zhihu.com/p/37978321前言最近把2014年YoonKim的《ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification》看了下,不得不说虽然Te
- 独家对话AAAI、ACM、ACL三会会士Raymond J. Mooney | 香侬专栏
PaperWeekly
专栏介绍:《香侬说》为香侬科技打造的一款以机器学习与自然语言处理为专题的访谈节目。由斯坦福大学,麻省理工学院,卡耐基梅隆大学,剑桥大学等知名大学计算机系博士生组成的“香侬智囊”撰写问题,采访顶尖科研机构(斯坦福大学,麻省理工学院,卡耐基梅隆大学,谷歌,DeepMind,微软研究院,OpenAI等)中人工智能与自然语言处理领域的学术大牛,以及在博士期间就做出开创性工作而直接进入顶级名校任教职的学术新
- 深入理解L1、L2范数
取个名字最难了
机器学习正则化L1范数L2范数
关于作者作者小硕一枚,研究方向为机器学习与自然语言处理,欢迎大家关注我的个人博客https://wangjie-users.github.io/,相互交流,一起学习成长。前言说起L1、L2范数,大家会立马想到这是机器学习中常用的正则化方法,一般添加在损失函数后面,可以看作是损失函数的惩罚项。那添加L1和L2正则化后到底有什么具体作用呢?为什么会产生这样的作用?本篇博文将和大家一起去探讨L1范数、L
- 机器学习中的线性代数知识(上)
取个名字最难了
机器学习机器学习矩阵线性代数
关于作者作者小硕一枚,研究方向为机器学习与自然语言处理,欢迎大家关注我的个人博客https://wangjie-users.github.io/,相互交流,一起学习成长。前言Asallweknow,线性代数对于机器学习的重要性不言而喻。但纵观国内的教材和课程,大部分线性代数的讲解,一上来就堆满了各种定义和公式,从而导致我们知其然而不知其所以然,不利于我们深入理解机器学习的算法。因此,希望本篇博文能
- 专栏 | 香侬科技独家对话斯坦福大学计算机学院教授Dan Jurafsky
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专栏介绍:《香侬说》为香侬科技打造的一款以机器学习与自然语言处理为专题的访谈节目。由斯坦福大学,麻省理工学院,卡耐基梅隆大学,剑桥大学等知名大学计算机系博士生组成的“香侬智囊”撰写问题,采访顶尖科研机构(斯坦福大学,麻省理工学院,卡耐基梅隆大学,谷歌,DeepMind,微软研究院,OpenAI等)中人工智能与自然语言处理领域的学术大牛,以及在博士期间就做出开创性工作而直接进入顶级名校任教职的学术新
- 香侬专栏 | 独家对话斯坦福大学计算机系教授Percy Liang
PaperWeekly
专栏介绍:《香侬说》为香侬科技打造的一款以机器学习与自然语言处理为专题的访谈节目。由斯坦福大学,麻省理工学院,卡耐基梅隆大学,剑桥大学等知名大学计算机系博士生组成的“香侬智囊”撰写问题,采访顶尖科研机构(斯坦福大学,麻省理工学院,卡耐基梅隆大学,谷歌,DeepMind,微软研究院,OpenAI等)中人工智能与自然语言处理领域的学术大牛,以及在博士期间就做出开创性工作而直接进入顶级名校任教职的学术新
- 推荐几个(抖音/阿里/腾讯)年薪100W大佬的硬核公众号
视学算法
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- 文本语义匹配概述
取个名字最难了
自然语言处理
关于作者作者小硕一枚,研究方向为机器学习与自然语言处理,欢迎大家关注我的个人博客https://wangjie-users.github.io/,相互交流,一起学习成长。前言在NLP的诸多应用中,有很多应用都有在语义上衡量文本相似度的需求,我们将这类需求统称为“语义匹配”。根据文章长度的不同,语义匹配可以细分为三类:短文本-短文本语义匹配,短文本-长文本语义匹配和长文本-长文本语义匹配。短文本-短
- 机器学习与自然语言处理
weixin_33721427
一、引言随着大规模语料库的建设和各种语言知识库的出现,基于语料库的统计机器学习方法进入自然语言处理的视野。多种机器学习方法应用到自然语言处理中来并取得了良好的效果,促进了自然语言处理技术的发展。然而,自然语言处理领域仍然有许多课题尚待探索,为机器学习的研究与应用提供了广阔的舞台。本文较系统地介绍了自然语言处理中广泛存在的歧义现象的类型、实例和问题,并提供了我们利用机器学习方法解决其中一些问题的实例
- DNN/LSTM/Text-CNN情感分类实战与分析
zenRRan
点击上方,选择星标或置顶,每天给你送干货!阅读大概需要21分钟跟随小博主,每天进步一丢丢来自:知乎专栏机器不学习作者:天雨粟整理:机器学习与自然语言处理公众号https://zhuanlan.zhihu.com/p/37978321前言最近把2014年YoonKim的《ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification》看了下,不得不说虽然Te
- 毕业五年,就在一线城市买房的阿里系大神的公众号
Hadoop技术博文
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- 推荐几个我私藏很久的技术公众号给大家!
Wang_AI
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- 基于深度学习的智能问答
weixin_33785972
作者:周小强陈清财曾华军1引言纵观自动问答系统的技术发展历史,从1950年代因图灵测试而诞生至今,已经有几十年的历史。但真正在产业界得到大家的广泛关注,则得益于2011年Siri和Watson成功所带来的示范效应。自此,自动问答系统较以往任何时候都显得离实际应用更近。这一方面归功于机器学习与自然语言处理技术的长足进步,另一方面得益于维基百科等大规模知识库以及海量网络信息的出现。然而,现有的自动问答
- 推荐几个阿里、拼多多大佬的 IT 公众号!
GitHubDaily
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- 「文末预告,注意查收」告别枯燥的理论,回归技术
程序猿DD_
这是一个知识快速迭代的时代,程序员在积累经验的同时,如何快速获取新的知识和技能呢?如何在竞争日益激烈的当下,不断提升自身的不可替代性呢?今天,在这里为大家甄选了几个高质量的技术公众号。告别枯燥的理论,从及时资讯、一线技术、实用案例、职业发展等多方位分享实操性强、可落地的内容和学习方法。新的一年,愿你的每一份努力都有回报!1机器学习与自然语言处理机器学习算法与自然语言处理,一个哈工大NLP在读博士的
- 金九银十,是时候推荐几个让你少走弯路的公众号了!
Linux阅码场
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- 一波机器学习、数据分析、金融量化与Python内涵公众号推荐给大家
磐创 AI
“三人行,必有我师焉”,学习就是要从别人身上学到好的。今天特意给大家推荐7个优质公众号,目前属于活跃度非常高的几个原创公众号,涵盖了python,AI以及后端等技术栈,重点是他们还坚持在技术免费分享的第一线!机器学习算法与自然语言处理国内最大的机器学习与自然语言处理分享平台。20W+NLPer聚集地!专注于思维、技术、经验分享交流!既讲原创深度技术、又不失通俗易懂。长按识别二维码关注码农有道一个百
- 【决胜AI】机器学习与自然语言处理算法实战课程
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机器学习
阅读更多【决胜AI】机器学习与自然语言处理算法实战课程网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1weSoFYRdr9oD6m1e6iFxRg提取码:593k备用地址(腾讯微云):https://share.weiyun.com/5eL4At1密码:4dd3ms随着自然语言处理技术无处不在,成为很多项目的核心竞争力。被广泛用在语音识别,语音合成,自动分词,句法分析,语法纠错,关键词
- 【决胜AI】机器学习与自然语言处理算法实战课程
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- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen