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程序员
原文:https://openaigptguide.com/ai-picture-generator/在人工智能(AI)图像生成技术的推动下,各类AI图片生成网站如雨后春笋般涌现,为我们的日常生活提供了丰富多彩的视觉体验。AI图片生成技术原理人工智能(AI)图片生成技术原理是通过计算机程序使用深度学习算法从大量的数据中学习特征,并根据特征创建新的图片。该技术可以模拟人类的绘画过程,学习输入图像的潜
- 假新闻检测论文(24)A comprehensive survey of multimodal fake news detection techniques...
weixin_41964296
假新闻检测自然语言处理
本文综述了利用深度学习架构和注意力机制进行假新闻检测的最新和全面的研究一介绍假新闻定义:虚假或误导性新闻,或“假新闻”,是任何捏造或故意欺骗的媒体内容。假新闻危害:它可以被利用来操纵公众情绪,传播错误信息,甚至干预政治选举。它的主要目的是扭曲、欺骗或操纵个人的信仰和观点。假新闻的形式(类型):虚假信息在媒体上传播的形式多种多样,包括讽刺、谣言、点击诱饵、错误信息等。讽刺作品通常充满幽默,用来强调特
- YOLOv8重磅升级:引入DenseOne密集网络革新主干设计,重塑YOLO目标检测性能新高度
程序员杨弋
YOLO目标检测人工智能
随着深度学习技术的不断进步,目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一,其性能和应用范围也在不断扩大。作为目标检测领域的佼佼者,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法以其出色的性能和实时性受到了广泛关注。而最近提出的YOLOv8更是在前代版本的基础上进行了多项优化,进一步提升了检测精度和速度。然而,尽管YOLOv8已经取得了显著的进步,但在处理复杂场景和遮挡问题时,仍然存在一定的挑战。为
- 深度学习驱动的极端天气预测:时空数据异常检测与应用全解析(基于Python + TensorFlow)
AI_DL_CODE
深度学习pythontensorflow人工智能天气预测
摘要:时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点,对极端天气预测至关重要。深度学习,尤其是LSTM网络,因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据,深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系,提高预测准确性。然而,挑战依然存在,包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来,通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui分类人工智能
引言随着人工智能的飞速发展,深度学习技术已广泛应用于各个领域,尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用,能够在多种场景下提供重要的信息,例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中,准确识别人脸的情感状态(如高兴、愤怒、悲伤等)是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步,YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
- 基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能ui数据挖掘分类
引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展,人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面,开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计,并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
- 基于深度学习的人脸表情识别系统(YOLOv10+UI界面+数据集)
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui计算机视觉人工智能目标跟踪
在本篇博客中,我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成:YOLOv10(深度学习模型)进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。我们将从系统架构、数据准备、模型训练、UI设计等多个方面进行全面讲解,最终实现一个能够实时识别并展示人脸表情的系统。目录1.系统架构2.数据集准备2.1FER2013数据集2.2数据预处理3.YOLOv10模型概
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能代码
1.引言近年来,人脸表情识别在情感计算、智能人机交互、心理学研究等领域有着广泛的应用。深度学习的快速发展,使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络(CNN)和目标检测技术,可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面(UI)。通过本文,你将学习如何实现一
- AI大模型应用架构(ALLMA)白皮书解读
百度_开发者中心
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随着人工智能技术的不断发展,AI大模型成为推动生产、生活方式变革,助推产业智能化转型升级,驱动数字经济高质量发展等社会经济发展方面的新引擎。为了全面展示AI大模型的发展全貌,为各界提供新思路,本文将对AI大模型应用架构(ALLMA)白皮书进行解读。一、AI大模型应用架构(ALLMA)的内涵AI大模型应用架构(ALLMA)是一种基于深度学习的人工智能应用架构,旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
- Web APP 阶段性综述
预测模型的开发与应用研究
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WebAPP阶段性综述当前,WebAPP主要应用于电脑端,常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域,WebAPP扮演着重要角色。在生物信息学领域,诸多工具以WebAPP的形式呈现,相较之下,医学领域的此类应用数量相对较少。在医学和生物信息学的学术论文中,WebAPP是展示研究成果的有效工具,并且还能部署到网络上,服务于实际应用场景。ShinyAPP平台特性
- 气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升
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农林生态遥感编程算法统计语言大气科学python机器学习深度学习
Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,能够在不同操作系统和平台使用,简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库,还有丰富的第三方库,Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
- 【昇思25天学习打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门
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昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。其中,易开发表现为API友好、调试难度低;高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率;全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。昇思MindSpore总体架构如下图所示:ModelZoo(模型库):ModelZoo提供可用的深度学习算法网络,也欢迎更多开发者贡献新
- NLP-语义解析(Text2SQL):技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】
u013250861
#自然语言处理人工智能
目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法:在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%
- PyTorch 中的 expand 操作详解:用法、原理与技巧
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在使用PyTorch进行深度学习时,张量形状与广播机制常常是让初学者感到困惑的地方。我们需要时常面对多维张量,并在批量、通道、空间位置等多个维度之间做运算。如果能熟练掌握各种维度变换操作——包括unsqueeze、expand、view/reshape、transpose/permute等,可以帮助我们灵活地操纵张量,写出高效而简洁的矩阵化(vectorized)代码。本文将重点聚焦于expand
- 注意力池化层:从概念到实现及应用
专业发呆业余科研
深度模型底层原理python人工智能transformer深度学习自然语言处理图像处理
引言在现代深度学习模型中,注意力机制已经成为一个不可或缺的组件,特别是在处理自然语言和视觉数据时。多头注意力机制(MultiheadAttention)是Transformer模型的核心,它通过多个注意力头来捕捉序列中不同部分之间的关系。然而,在多模态模型中,如何有效地将图像特征和文本特征结合起来一直是一个挑战。注意力池化层(AttentionPoolingLayer)提供了一种有效的解决方案,通
- 深入解析昇腾AI CPU算子开发:基于AI CPU引擎的自定义算子实现与优化
快撑死的鱼
华为昇腾AscendC的算子开发系统学习人工智能
深入解析昇腾AICPU算子开发:基于AICPU引擎的自定义算子实现与优化随着深度学习模型复杂性的不断提升,AI处理器需要更强大的算力和更高效的计算架构来支撑模型的训练和推理。在华为昇腾AI处理器的架构中,AICPU承担着重要的计算任务,特别是针对标量和向量等通用计算的支持。AICPU算子开发成为开发者优化模型性能的重要步骤,而TBE(TensorBoostEngine)工具也为开发者提供了便捷的算
- 【AI系统】混合并行
ZOMI酱
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混合并行混合并行(HybridParallel)是一种用于分布式计算的高级策略,它结合了数据并行和模型并行的优势,以更高效地利用计算资源,解决深度学习中的大模型训练问题。混合并行不仅能提高计算效率,还能在有限的硬件资源下处理更大的模型和数据集。在深度学习中,数据并行和模型并行各自有其适用的场景和局限性。数据并行适用于训练样本较多而模型较小的情况,通过将数据集分割成多个子集并在不同的设备上同时训练来
- BladeDISC++:Dynamic Shape AI 编译器下的显存优化技术
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近年来,随着深度学习技术的迅猛发展,越来越多的模型展现出动态特性,这引发了对动态形状深度学习编译器(DynamicShapeAICompiler)的广泛关注。本文将介绍阿里云PAI团队近期发布的BladeDISC++项目,探讨在动态场景下如何优化深度学习训练任务的显存峰值,主要内容包括以下三个部分:DynamicShape场景下显存优化的背景与挑战BladeDISC++的创新解决方案Llama2模
- MindIE+MindFormers推理方案指导
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组件介绍CANNCANN是什么异构计算架构CANN(ComputeArchitectureforNeuralNetworks)是昇腾针对AI场景推出的异构计算架构,向上支持多种AI框架,包括MindSpore、PyTorch、TensorFlow等,向下服务AI处理器与编程,发挥承上启下的关键作用,是提升昇腾AI处理器计算效率的关键平台。同时针对多样化应用场景,提供多层次编程接口,支持用户快速构建
- 【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:YaoWang,EddieYan本文介绍如何为x86CPU调优卷积神经网络。注意,本教程不会在Windows或最新版本的macOS上运行。如需运行,请将本教程的主体放在ifname=="__main__":代码块中。importosi
- 交叉熵损失与二元交叉熵损失:区别、联系及实现细节
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在机器学习和深度学习中,交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)和二元交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)是两种常用的损失函数,它们在分类任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍这两种损失函数的区别和联系,并通过具体的代码示例来说明它们的实现细节。交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)常用于多类分类问题,即每个样本只能属于一个类别,但总类别数量较多。例如,在手
- pytorch基操01-常用Tensor创建方法汇总
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目录1.Tensor的创建1.1使用torch.Tensor1.2使用torch.eye1.3全0或全1的tensor1.4根据分布随机生成tensor1.4.1torch.rand1.4.2torch.randn1.4.3torch.normal1.4.4torch.Tensor.uniform_1.5生成序列tensor1.5.1torch.arange(a,b,step)1.5.2torch
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yzx991013
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一、引言实现功能目录一、引言实现功能打开视频连续检测车辆能检测到道路中间的双黄线能检测出车辆是否压双黄线当车辆压到双黄线时给出提示要求使用多线程实现功能二、技术栈概览三、代码功能深度剖析视频文件选择功能(choosevideo函数)四、项目亮点提炼五、总结与展望1.打开视频2.连续检测车辆3.能检测到道路中间的双黄线4.能检测出车辆是否压双黄线5.当车辆压到双黄线时给出提示6.要求使用多线程实现功
- 深度定制:Embedding与Reranker模型的微调艺术
从零开始学习人工智能
embedding人工智能
微调是深度学习中的一种常见做法,它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型,微调的目的是让模型更适配特定的数据集,从而取得更好的召回效果。这通常涉及到使用特定的数据集对模型进行额外的训练,以便模型能够学习到数据集中的特定语义关系。微调过程可以使用不同的库和框架来实现,例如sentence-transformers库,它提供了便捷的API来调整Embeddin
- 【机器学习】—时序数据分析:机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用
云边有个稻草人
热门文章机器学习数据分析深度学习笔记
云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM(长短期记忆网络)2.2深度学习在金融市场预测中的应用2.2.1股票市场预测2.3深度学习在设备故障检测中的应用3.强化学习与时序数据分析3.1强化学习的基本概念3.2强化学习在金融市场中的应用3.3强化学习在设备故
- 使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索
摘要医疗影像分析是AI在医疗领域的重要应用方向,能够提高诊断效率,减少误诊率。本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用,包括核心算法、关键实现步骤和实际案例,并提供一个基于卷积神经网络(CNN)的图像分类Demo。引言随着医疗影像数据的爆炸式增长,传统的人工分析已无法满足高效、精准诊断的需求。AI技术通过深度学习算法,在医疗影像的识别、分类和标注中发挥了重要作用。本文章将结合技术实现与案例
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这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索(NAS)1.1为什么需要NAS?2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素:2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用,神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方
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在进行编码之前,确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init__(self):super(CatDogClassifier,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=5,stride=1
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人工智能能源
摘要本文深入探讨了开源人工智能模型框架,旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。通过对多个主流开源框架,如TensorFlow、PyTorch、Keras、Detectron2、OpenCV、HuggingFaceTransformers、AllenNLP、MindSpore和Fastai的详细分析,阐述其特点、应用场景、优势与不足,并结合具体示例说明其使用方法,同时配以相关架构图
- 【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件
来瓶霸王防脱发
C#深度学习之路c#机器学习
【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件背景Pickle文件的结构及读取思路读取方法以压缩文件的方式加载Pickle类型文件读取Header的内容读取tensor的权重值该方法的不足总结本文为原创文章,若需要转载,请注明出处。原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30270773/article/details/141367057项目对应的Github
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
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Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin