- 初见GREAT-MSF
Lyre丶
GNSS/INS学习经验分享笔记
初见GREAT-MSF省流版代码获取与环境配置探路解决glfw3解决找不到动态链接库跑测试样例在Linux下编译运行GREAT-MSF的记录GREAT(GNSS+REsearch,ApplicationandTeaching)软件由武汉大学测绘学院设计开发,是一个用于空间大地测量数据处理、精密定位和定轨以及多源融合导航的综合性软件平台。GREAT-MSF是GREAT软件中的一个重要模块,主要用于多
- PNAS顶刊:使用 GPT-4 揭示概念的语义
GaëlLeMens、BalázsKovács、MichaelT.HannanandGuillemPros合作的题为“UncoveringthesemanticsofconceptsusingGPT-4”的文章,发表于ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences。摘要最近的大型语言模型(LLM),如GPT-3.5和GPT-4生成类似人类的文本的能力表明,社会科
- 最具有实际意义价值的比赛项目
万能小贤哥
人工智能深度学习机器学习
人工智能创新赛事:锚定未来的科技引擎在人工智能浪潮席卷全球的当下,各类人工智能比赛如雨后春笋般涌现,成为挖掘创新潜力、培育顶尖人才、推动技术落地的关键引擎。其中,聚焦科学智能(AIforScience)的世界科学智能大赛与面向高校学子的中国高校计算机大赛—人工智能创意赛(C4-AI),凭借对前沿领域的深耕和对未来发展的深远影响,尤为值得关注。一、世界科学智能大赛:破解产业难题,重塑科研范式第三届世
- 2025年公共艺术与社会科学国际会议 (PASS 2025)
学术-罗老师
社科论文笔记论文阅读
2025InternationalConferenceonPublicArtandSocialSciences【一】、大会信息会议简称:PASS2025大会地点:中国·苏州收录检索:提交EiCompendex,CPCI,CNKI,GoogleScholar等【二】会议简介2025年公共艺术与社会科学国际会议(PASS2025)即将在苏州这座融合了古典韵味与现代气息的城市盛大开幕。作为全球公共艺术和
- Trends in Plant Science | 地理资源所寇亮团队发表关于“根系迭代效应”全新理论范式与量化方法的最新成果
生态学者
细根大数据
本文首发于“生态学者”微信公众号!自上世纪80年代以来,根系生态学中以过程为基础的根系生长、周转、分解动态研究取得了蓬勃发展,这些过程决定了植物根源碳对土壤碳库的贡献。一方面,根系的生长和周转决定了根系向土壤输送碳的量,另一方面根系分解也决定了这些碳将有多少从土壤中释放出去。但此类根系动态研究多基于根系生长-死亡(碳输入)和分解(碳输出)的单过程,忽略了根系碳输入-输出过程的连续性和完整性,因此得
- 【ICML2024】TimesFM:无需训练!时间序列预测迎来新纪元!
ThePPP_FTS
人工智能深度学习时间序列
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.10688代码地址:https://github.com/google-research/timesfm/为了更好地理解时间序列模型的理论与实现,推荐参考UP“ThePPP时间序列”的教学视频。该系列内容系统介绍了时间序列相关知识,并提供配套的论文资料与代码示例,有助于理论与实践相结合。https://space.bilibili.c
- Orange3实战教程:文本挖掘---情感分析
err2008
Orange3实战教程数据挖掘深度学习机器学习人工智能自然语言处理神经网络orange3中文版
情感分析预测文本的情感倾向。输入语料库(Corpus):一组文档的集合。输出语料库(Corpus):包含每个文档情感信息的语料库。情感分析为语料库中的每个文档预测情感倾向。该方法使用了来自NLTK的Liu&Hu和Vader情感分析模块,DataScienceLab的多语言情感词典,ArthurJacobs的SentiArt,以及WalterDaelemans等人的LiLaH情感词典。所有方法均基于
- 用无人机和AI守护高原净土:高海拔自然保护区的垃圾检测新方法
是纯一呀
DeepLearningAI无人机人工智能计算机视觉
这篇题为《AutomaticDetectionofScatteredGarbageRegionsUsingSmallUnmannedAerialVehicleLow-AltitudeRemoteSensingImagesforHigh-AltitudeNaturalReserveEnvironmentalProtection》的论文,发表于EnvironmentalScience&Technolo
- 当AI拥有空间直觉:SpatialLM如何让机器“看懂”三维世界?
遇见小码
AI棱镜实验室人工智能开源
开源地址:https://huggingface.co/manycore-research/SpatialLM-Llama-1B你是否想象过,只需用手机拍一段视频,AI就能像人类一样理解房间的布局、家具的位置,甚至预测柜门打开的方向?这正是群核科技开源的SpatialLM所实现的能力——它让机器第一次拥有了“空间直觉”,能够从普通视频中解析物理世界的三维逻辑,成为机器人、自动驾驶等领域的“空间翻译
- 好用的小而美的AI Agent
晋丑丑
人工智能机器学习pythonvisualstudiocode
一.2025年第一季度关键进展1月:OpenAI推出Operator2月:OpenAI推出DeepResearch3月:中国Manus爆火二.编码Agent:提升开发效率三.小而美Agent分类1.通用Agent2.垂直Agent3.计算机使用智能体CUA4.可交互的Agent四.构建AIAgent的平台量身定制AIAgent步骤五.技术细节:训练方法一.2025年第一季度关键进展1月:OpenA
- 图像处理领域发文量TOP期刊排行榜(含中科院分区+开放获取信息)
pitepa
期刊推荐
图像处理领域发文量TOP期刊排行榜(含中科院分区+开放获取信息)以下内容是由WebofScience搜索关键词“Imageprocessing”即(图像处理),按照23-25年发相关文章发文量来进行排序。搜索日期20250616中科院分区与OA信息是由letpub网站搜索得来。PublicationTitles中科院分区是否OACount1IEEEACCESS4Yes82012SENSORS3Ye
- Science Advances 多功能粘性皮肤增强了机器人与环境的交互
xwz小王子
多模态变形金刚触觉感知与操作机器人粘性皮肤
研究背景皮肤是环境与动物及机器人之间最关键的界面。在内部,自然皮肤包含对感知至关重要的机械感受器,这些感受器能够感知光、触觉、温度和压力等信息。当前用于机器人技术的电子皮肤的功能能力尚不完善,因为它们主要模仿自然皮肤的感知功能,而往往缺乏诸如粘附等专业功能。这使得机器人难以实现类似人类的动作,如抓取、搬运和分离小型轻质物体(如布料、纸张或微芯片)。在传感应用中,过度的粘附可能干扰信号检测。更接近真
- DeepResearcher:基于browser-use实现深度研究Agent
AI天才研究院
AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算开发语言ai程序人生
第7章DeepResearcher:基于browser-use实现深度研究Agent本章将带领读者深入探索“DeepResearcher”——一个基于Browser-use技术栈、具备强大网页自动化与智能研究能力的AIAgent。我们将从性能优化、用户体验、安全与伦理、前沿技术应用等多个维度,系统讲解如何打造一个高效、智能、可靠的深度研究Agent。通过实战代码、架构剖析与案例分析,帮助读者掌握B
- 【向量数据库】Ubuntu编译安装FAISS
风好衣轻
向量数据库ubuntufaisslinux
参考官方的安装指导:https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/INSTALL.md,不需要安装的可以跳过~$wgethttps://github.com/facebookresearch/faiss/archive/refs/tags/v1.8.0.tar.gz~$tar-zxvfv1.8.0.tar.gz~$cdfaiss-1.8.0
- SAM2论文解读-既实现了视频的分割一切,又比图像的分割一切SAM更快更好
↣life♚
计算机视觉大模型通用模型人工智能计算机视觉深度学习通用分割视频分割算法
code:https://github.com/facebookresearch/sam2/tree/maindemo:https://sam2.metademolab.com/paper:https://ai.meta.com/research/publications/sam-2-segment-anything-in-images-and-videos/这是SAM这是SAM2Facebook
- xAI 把 Grok 的系统提示词全部公开了,我们看看DeepResearch的系统提示词怎么设计的?
强化学习曾小健2
数据结构
xAI把Grok的系统提示词全部公开了,我们看看DeepResearch的系统提示词怎么设计的?原创ChallengeHubChallengeHub2025年05月17日23:44北京xAI公司宣布将Grok的系统提示词(SystemPrompt)全部公开发布在GitHub上,这一决定源于一个事件:Grok在X平台上的自动回复机器人的系统提示词被人篡改,导致机器人对某个敏感话题做出了违反平台规则的
- 海上浮力解决方案:助力海洋产业发展的关键力量
qyresearch_
人工智能大数据物联网
在海洋经济蓬勃发展的当下,海上浮力解决方案作为保障海上作业顺利进行的重要支撑,正受到越来越多的关注。根据QYResearch报告出版商调研统计,2031年全球海上浮力解决方案市场销售额预计将达到67.9亿元,年复合增长率(CAGR)为4.9%(2025-2031),这一数据充分展现了该市场的巨大潜力和增长态势。海上浮力解决方案的定义与应用海上浮力解决方案是指为在海上环境中提供浮力支撑而设计的一套技
- 拉挤碳纤维管:高性能材料市场的璀璨之星
qyresearch_
人工智能大数据
在当今追求高性能、轻量化材料的时代,拉挤碳纤维管凭借其卓越的性能和广泛的应用前景,正逐渐成为材料市场的焦点。根据QYResearch报告出版商调研统计,2031年全球拉挤碳纤维管市场销售额预计将达到105.9亿元,年复合增长率(CAGR)为12.4%(2025-2031),这一数据充分展现了该市场的巨大潜力和蓬勃发展态势。卓越性能奠定市场基础拉挤碳纤维管是一种采用拉挤工艺制备的高性能复合材料管,主
- 全球导电聚合物钽固体电容器市场:现状、趋势与策略洞察
qyresearch_
软件工程人工智能
一、市场概述与增长潜力导电聚合物钽固体电容器作为一种体积小巧、性能卓越的电子元件,近年来在电子行业中备受关注。据QYResearch报告出版商调研统计,2031年全球导电聚合物钽固体电容器市场销售额预计将达到94.8亿元,2025-2031年的年复合增长率为6.4%。这一增长态势反映出该市场在电子设备小型化、高性能化趋势下的强劲需求。中国市场在过去几年变化迅速,尽管2024年具体市场规模及全球占比
- 文献分享|《Light》顶刊:牛津团队实现相变超表面双模显微,AI图像处理零耗能切换文献
背景近日,牛津大学团队在顶级期刊《Light:Science&Applications》发表题为《Nonlocalphase-changemetaopticsforreconfigurablenonvolatileimageprocessing》的研究,提出一种基于“相变材料Sb₂Se₃的非局域超表面”,成功解决传统光学器件功能单一与高能耗的难题。该成果为光学计算与AI图像处理提供了全新的硬件范式
- 机器学习重构光子学设计范式:从智能器件到前沿系统
m0_75133639
光电机器学习重构人工智能材料科学光学光子器件芯片
在AI与光子学深度融合的科研浪潮中,Nature/Science等顶刊聚焦六大方向:光子器件逆向设计、超构表面光学调控、光子神经网络加速、非线性光子芯片、多任务协同优化及光谱智能预测。为应对该趋势,一套系统性知识框架正在形成:基础融合模块涵盖空间/集成光子学系统与机器学习原理的交叉逻辑,解析光学神经网络构建机制,奠定智能设计理论基础。核心能力构建•通过AnsysOptics与FDTD仿真平台实战:
- 文献解读-病理影像多模态模型预测乳腺癌新辅助化疗的病理完全反应
今天也不想动
文献解读病理组学影像组学文献解读多模态病理影像组学
期刊:ScienceAdvances影响因子:11.7,中科院1区Top发表时间:2025年4月30日概要:首都医科大学宣武医院放射科卢洁教授团队近日(2025年5月)在中科院1区top期刊《SciAdv》(IF=11.7)上发表研究“Amultimodalandfullyautomatedsystemforpredictionofpathologicalcompleteresponsetoneo
- AI for Science:智能科技如何重塑科学研究
蓑雨春归
语言模型人工智能
AI与科学研究的邂逅人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)作为一门致力于模拟人类智能的交叉学科,近年来已经从实验室走向现实世界的各个角落,而科学研究领域正是其最具变革潜力的舞台之一。AI的核心在于通过算法和数据处理能力,让机器具备学习、推理、决策甚至创造的能力。从早期的专家系统到如今的深度学习,AI的发展经历了数次技术浪潮,每一次突破都伴随着计算能力的提升和数据规模的爆
- 【Agent】开源DeepResearch框架Open Deep Research
kakaZhui
开源AgentLLMDeepResearch
一、基本解读OpenDeepResearch是一个基于Next.js构建的智能研究助手,核心创新点在于将Firecrawl数据抓取引擎与多模型推理能力结合。项目采用模块化架构设计,主要包含三大功能层:数据获取层:通过Firecrawl实现实时网络数据抓取推理决策层:支持OpenAI/DeepSeek等多模型结构化输出交互展示层:Next.js服务端组件实现动态界面渲染技术栈全景图:
- 图像匹配 像素跟踪MINIMA部署笔记
AI算法网奇
深度学习宝典笔记
0.MINIMA:ModalityInvariantImageMatching作者:XingyuJiang,JiangweiRen,ZizhuoLi,XinZhou,DingkangLiang,XiangBai机构:HuazhongUniversityofScienceandTechnology、WuhanUniversity原文链接:https://arxiv.org/abs/2412.1941
- 透视 2024 新能源汽车市场:消费趋势驱动,企业如何突围
QYResearch市调
人工智能大数据
据QYResearch调研预测,当下汽车市场里,新能源汽车领域活力满满、潜力巨大。2024年,全球新能源汽车销量达到1823.6万辆,较上一年增长24.4%。其中,中国新能源汽车销量飙升至1288.8万辆,同比增长35.7%,在全球销量中的占比从2023年的64.8%提升到70.7%,全年新能源汽车渗透率成功突破40%。这些亮眼数据充分表明,新能源汽车行业正处于快速发展的上升期。不过,行业前行的道
- DBLP数据库是什么?
爱思德学术
数据库
DBLP(DigitalBibliography&LibraryProject)ComputerScienceBibliography是全球著名的计算机科学出版物的开放书目数据库。DBLP所收录的期刊和会议论文质量较高,数据库文献更新速度很快,很好地反映了国际计算机科学学术研究的前沿方向。DBLP在学术界有很好的声誉,给研究人员带来了极大的便利,其权威性也得到了学术界的高度认可。DBLP文献检索方
- 【GitHub开源项目实战】DINOv2 自监督视觉模型深度解构:多任务零微调性能与多分辨率表征架构解析
观熵
GitHub开源项目实战github开源架构人工智能
DINOv2自监督视觉模型深度解构:多任务零微调性能与多分辨率表征架构解析关键词DINOv2、自监督视觉模型、ViT、多分辨率表示、语义分割、深度估计、Zero-shot、图像表示学习、OpenCLIP替代、MetaAI摘要DINOv2是由MetaAIResearch推出的下一代自监督视觉基础模型,在保持不依赖人工标签的前提下,显著提升了多任务性能,尤其在语义分割、图像分类、深度估计等下游任务中超
- EI学术会议投稿指南:SPRINGER、JPCS、IEEE、SPIE 、ACM出版社简介及检索情况
棱镜研途
学术会议知识计算机视觉学习图像处理信号处理机器学习
投稿可稳定EI检索的国际会议时,选择合适的出版社至关重要!以下是常见出版社及其会议论文集的发表与检索情况:1.Springer(斯普林格)领域:综合类,涵盖工程、计算机、数学、物理等。会议论文集:通常以LNCS(LectureNotesinComputerScience)等系列出版。检索情况:多数被EICompendex、Scopus收录,部分优秀会议可进SCI/SCIE。2.JPCS(Journ
- 【知识图谱构建系列3】zero-shot的理念介绍
几道之旅
人工智能智能体及数字员工Python杂货铺AI自建MCP学习记录知识图谱人工智能
文章目录zero-shot用在线的大模型直接实现所谓的zero-shot提取试验参考论文:hal.science/hal-04862214/项目地址:https://github.com/ChristopheCruz/LLM4KGC/zero-shot“Zero-shot”的标准中文翻译是零样本或零次学习,指机器学习模型在未经特定任务数据训练的情况下直接处理该任务的能力。对于知识图谱构建而言,ze
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR