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Julia语言的学习路线樟松包罗万象 golang 开发语言后端
Julia语言学习路线指南引言在编程语言层出不穷的今天，Julia作为一门新兴的高级编程语言，以其出色的性能和易用性逐渐获得了越来越多的关注。特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域，Julia的表现十分出色，成为研究人员和开发者的热门选择。本文将为希望学习Julia语言的读者提供一条详细的学习路线，包括基础知识、工具、库、项目和实践经验等，帮助大家有效地掌握这门语言。一、了解Julia语言在开
【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程无水先生 AI原理和python实现人工智能综合人工智能算法
一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？
数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践 kkchenkx 数据挖掘信息可视化算法聚类均值算法数据挖掘机器学习
数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化
数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性 trust Tomorrow 机器学习 python 机器学习人工智能深度学习
数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时，即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式热爱电气数学建模
摘要研究背景：传统电磁储能技术受限于较低的能量密度（约1-5Wh/kg）和充放电速度。热力梯度储能技术通过调控温度场实现多模式能量转换，其潜力能量密度可达100Wh/kg以上。创新点：1.提出三层异质线圈结构（铜基主储层+Bi₂Te₃热电转换层+GdFeO₃磁热调谐层），实现温度梯度与磁场的协同调控。2.开发动态热-电-磁耦合模型，结合有限元分析（COMSOL）与机器学习算法（遗传算法优化参数）。
【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现一穷二白到年薪百万机器学习 python sklearn
参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例
Transformer动画讲解 - 工作原理 ghx3110 transformer 深度学习人工智能
Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色，其能够高效、准确地处理包含不同类型（如图像、文本、音频、视频等）的多模态数据。Transformer工作原理四部曲：Embedding（向量化）、Attention（注意力机制）、MLPs（多层感知机）和Unembedding（模型输出）。阶段一：Embedding（向量化）“Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习和自
Java：AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位琢磨先生David 人工智能
引言在人工智能技术席卷全球的今天，当人们谈论AI开发时，Python、R语言、C++等工具总是最先被提及。然而在这个充满创新的领域，有一个"老兵"正悄然发挥着不可替代的作用——自1995年诞生至今的Java语言，凭借其独特的工程化基因，正在构建起AI世界的底层基础设施。本文将揭示Java如何在大数据、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编
【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤ .Boss. 机器学习人工智能 python 算法开发语言笔记 #大一新生
.记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候，大家有没有过这种感觉，最最重要的那必须是算法本身！其实在一定程度上忽略了数据的重要性。而事实上一定是，质量高的数据集可能是最重要的！数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量
机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）湫怿机器学习 gpt 人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小，需要
机器学习中的梯度下降是什么意思？ yuanpan 机器学习人工智能
梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降：通过沿着梯度的反方向（即损失函
CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别是Dream呀神经网络计算机视觉人工智能神经网络深度学习
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和求职工作的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
机器学习-----决策树多巴胺与内啡肽. 机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用萌萌可爱郭德纲机器学习人工智能
电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
机器学习_重要知识点整理嘉羽很烦机器学习机器学习
机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
用Python打造智能家居安防系统，让科技守护你的家 Echo_Wish Python 笔记 Python 算法 python 智能家居科技
友友们好！我是Echo_Wish，我的的新专栏《Python进阶》以及《Python！实战！》正式启动啦！这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
Java对比Python，谁才是编程王者？ Java学研大本营 python java 开发语言
Python和Java是目前编程最受欢迎的两种语言，本文从多角度比较二者的相同点和差异，帮助你更深入地了解两种语言的特点，最终能根据你自身的需求来进行选择。微信搜索关注《Java学研大本营》Python和Java是当今世界上最流行的两种编程语言。两者都被广泛用于各种行业和应用，从网络开发到机器学习再到数据分析。但是这两种语言哪个更好呢？在这本中，我们将多方面比较Python和Java，探索二者的历
HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战披光人 harmonyOS ubuntu linux 运维
一、HarmonyNext渲染引擎技术演进（约1200字技术解析）HarmonyOSNext在UI渲染架构层面实现了重大突破，其创新的ArkUI渲染引擎采用分层异步架构设计。核心改进包括：原子化渲染管线采用基于Vulkan的跨平台渲染后端，通过原子化渲染指令拆分技术，实现绘制指令的并行执行能力。在华为Mate60系列实测中，复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法，
Python多版本环境管理UV 坐吃山猪 Python python uv 开发语言
Python多版本环境管理UV1-参考网址Python虚拟环境UV管理工具-官网Python虚拟环境UV管理工具-快速开始pyproject.toml使用指导2-核心知识点1）python项目维护requirements.txt2）python机器学习环境Anaconda3）python轻量级环境管理uv4）uvx快速上手使用3-上手实操1-安装UV虚拟环境管理工具UV官网安装教程#Windows
数据架构与机器学习：如何构建智能系统 AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍机器学习（MachineLearning）是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下，通过经验的学习自动改善其行为的技术。机器学习的目标是使计算机能够自主地从数据中学习，以便在未来的问题中做出更好的决策。数据架构（DataArchitecture）是一种用于有效管理、存储和处理数据的系统结构和组件。数据架构涉及到数据的收集、存储、处理和分析，以及数据的存储和传输。数据架构是构建智能系统的
超详细的Numpy基础教程！！！不会爬虫的闲鱼 numpy 数据分析 python
Numpy是一个开源的Python库，用于支持大型多维数组和矩阵运算，同时提供了大量的数学函数库。它是科学计算中非常重要的工具。Numpy在数据科学中非常重要，因为它提供了高效的数组处理能力和广泛的数学函数库，这对于处理大规模数据集、进行科学计算和机器学习等任务至关重要。一、安装与设置如何安装Numpypipinstallnumpy验证安装的方法importnumpyprint(numpy.__v
Python 科学计算与机器学习入门：NumPy + Scikit-Learn 实战指南吴师兄大模型 python numpy scikit-learn 人工智能开发语言机器学习编程
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴恩达机器学习笔记复盘（二）监督学习和无监督学习 wgc2k 机器学习机器学习笔记学习
监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型，它是学习输入到输出映射的算法，关键在于给学习算法提供包含正确答案（即给定输入X的正确标签Y）的学习例子。生活中的例子邮件分类，输入是电子邮件，输出是判断邮件是否为垃圾邮件。语音识别，输入音频剪辑，输出文本记录。机器翻译，输入一种语言文本，输出其他语言的相应翻译。在线广告，输入广告和用户信息，预测用户是否点击广告，为公司带来大量
安全中心建设关键技术之机器学习 sinfoyou 安全机器学习人工智能
1.1.1功能要求针对目前广为流行的网银、掌上银行撞库行为，需要围绕撞库防护建立针对性的发现、预警、拦截体系。在本课题在大量数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上，进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律，所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中，首先需要获取手机银行和网上银行
人工智能：重塑未来生活与工作的科技力量 Geektec 问答专栏人工智能应用创新
方向一：介绍人工智能技术的发展历程和现状，指出它的应用领域和前景一、人工智能技术的发展历程人工智能（ArtificialIntelligence,AI）作为一门学科，其起源可以追溯到20世纪50年代。最初，AI的研究主要集中在逻辑推理、机器学习和自然语言处理等领域，目标是使机器能够模拟人类的智能行为。尽管在早期的探索中，AI遭遇了诸多挑战和瓶颈，但其发展潜力逐渐被认可，并在随后几十年中得到了迅速的
Prompt工程：大模型沟通指南（人工智能到大模型） Harry技术 AI prompt 人工智能
文章目录人工智能到大模型机器学习深度学习大模型Prompt工程：大模型沟通的桥梁在人工智能的广袤领域中，大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。它仿佛是一座连接人类与人工智能的桥梁，让我们能够更加深入地探索和利用人工智能的强大能力。而要实现与大模型的高效沟通，Prompt工程扮演着至关重要的角色。让我们一起走进Prompt工程的奇妙世界，探寻大模型沟通的奥秘。人工智能到大模型“人工智能是一种模拟人类智能的
大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了网络安全大白科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
大模型生成人物关系思维导图的实战教程 herosunly 大模型生成人物关系生成思维导图实战教程
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文主要介绍了大模型生成人物关系思维导图的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所帮
轻松掌握：Milvus向量数据库部署与RAG使用技巧威研威语人工智能数据库 milvus 数据库人工智能 RAG
Milvus简介Milvus是一款开源的向量数据库，由Zilliz开发并维护，适合用于机器学习和人工智能领域。是一款专为处理向量查询而设计的数据库，Milvus能够对万亿级向量进行索引。Milvus官网：https://milvus.io/Milvus中文文档：https://www.milvus-io.com/Milvus部署环境准备Linux操作系统Docker19.03或更高版本Docker
PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程算法如诗物理信息网络（PINN）神经网络人工智能深度学习物理信息网络
基于物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程（PDE）求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法，如有限差分法和有限元法，通常需要进行网格离散化和迭代求解，对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此，研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展，能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而，将神经网
桌面上有多个球在同时运动，怎么实现球之间不交叉，即碰撞？换个号韩国红果果 html 小球碰撞
稍微想了一下，然后解决了很多bug，最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后，遍历整个在dom树中的其他小球，看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍？若小于说明下一次绘制该小球（设为a）前要把他的方向变为原来相反方向（与a要碰撞的小球设为b），即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话，马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b，再绘制a，由于a的方向已经改变
《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容白糖_ html5
读后感先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧，个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系，或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字，HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲，再去分析性能优化的内容，这样才会有吸引力。因为只是在线试读，没有机会看后面的内容，所以不胡乱评价了。
[JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区 dinguangx jeeshop 商城系统 jshop 电商系统
在spring mvc中，为了随时都能取到当前请求的request对象，可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量，如request, response等。在jshop中，对RequestContextHolder的
算法之时间复杂度周凡杨 java 算法时间复杂度效率
在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，
Java事务处理 g21121 java
一、什么是Java事务通常的观念认为，事务仅与数据库相关。事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时，所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
Linux awk命令详解 510888780 linux
一. AWK 说明 awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。 awk的处理文本和数据的方式：它逐行扫描文件，从第一行到
android permission 布衣凌宇 Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中，改值可以修改上传 <uses-permission android:na
Oracle和谷歌Java Android官司将推迟 aijuans java oracle
北京时间 10 月 7 日，据国外媒体报道，Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行，这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测，谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。　　该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭，从目前看来
linux shell 常用命令 antlove linux shell command
grep [options] [regex] [files] /var/root # grep -n "o" * hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接) 百合不是茶 sax技术 Java解析xml文档 dom技术 XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习 XML配置数据库的连接主要技术点的博客; JDBC编程 : JDBC连接数据库 DOM解析XML: DOM解析XML文件 SA
underscore.js 学习（二） bijian1013 JavaScript underscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素，设置了参数n，就
plSql介绍 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* * PL/SQL 程序设计学习笔记 * 学习plSql介绍.pdf * 时间：2010-10-05 */ --创建DEPT表 create table DEPT ( DEPTNO NUMBER(10), DNAME NVARCHAR2(255), LOC NVARCHAR2(255) ) delete dept; select
【Nginx一】Nginx安装与总体介绍 bit1129 nginx
启动、停止、重新加载Nginx nginx 启动Nginx服务器，不需要任何参数u nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器 nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器 nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件 nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题 bitray jquery Ajax springMVC 浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件. 在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
Lua的io库函数列表 ronin47 lua io
1、io表调用方式：使用io表，io.open将返回指定文件的描述，并且所有的操作将围绕这个文件描述　　io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr 　　2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄　　多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
java-26-左旋转字符串 bylijinnan java
public class LeftRotateString { /** * Q 26 左旋转字符串 * 题目：定义字符串的左旋转操作：把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。 * 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。 * 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n)，辅助内存为O(1)。 */ pu
《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一 cfyme linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好，就放到《Linux命令五分钟系列》里吧！今天编程，关于栈的一个小例子，其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。其实这个不难，不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了，以备以后查阅。 1 所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。 2 如果想将abc替换为xyz，那么就这样 :s/abc/xyz/ 不过要特别
[轨道与计算]新的并行计算架构 comsci 并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中，发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段，而整个流程中又充满着很多并行路由，每个并行路由中又包含着一些并行节点，那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候，这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢？
重复执行某段代码 dai_lm android
用handler就可以了 private Handler handler = new Handler(); private Runnable runnable = new Runnable() { public void run() { update(); handler.postDelayed(this, 5000); } }; 开始计时 h
Java实现堆栈（list实现） datageek 数据结构——堆栈
public interface IStack<T> { //元素出栈，并返回出栈元素 public T pop(); //元素入栈 public void push(T element); //获取栈顶元素 public T peek(); //判断栈是否为空 public boolean isEmpty
四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题 dcj3sjt126com DB backup
一：通过备份王等软件进行备份前台进不去？用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择，这种方法方便快捷，只要上传备份软件到空间一步步操作就可以，但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题：因为新老空间数据库用户名和密码不统一，网站文件打包过来后因没有修改连接文件，还原数据库是好了，可是前台会提示数据库连接错误，网站从而出现打不开的情况。解决方法：学会修改网站配置文件，大多是由co
github做webhooks：[1]钩子触发是否成功测试 dcj3sjt126com github git webhook
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">的作用" target="_blank">JSP中的作用蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
linux下SAMBA服务安装与配置 hanqunfeng linux
局域网使用的文件共享服务。一.安装包： rpm -qa | grep samba samba-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-clients
guava cache IXHONG cache
缓存，在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说，cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。　　缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果，并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合，由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时，当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候，频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法 kvhur JavaScript jquery css
这个是整个jQuery代码的开始，里面包含了对不同环境的js进行的处理，例如普通环境，Nodejs，和requiredJs的处理方法。还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解完整资源： http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码： (
美国人的福利和中国人的储蓄 nannan408
今天看了篇文章，震动很大，说的是美国的福利。美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善，对于社会是大大的信心。小孩，税费等，政府不收反补，真的体现了人文主义。美国这么高的社会保障会不会使人变懒？答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧，人们才得以倾尽精力去做一些有创造力，更造福社会的事情，这竟成了美国社会思想、人
N阶行列式计算(JAVA) qiuwanchi N阶行列式计算
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C语言算法之打渔晒网问题 qiufeihu c 算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔，两天晒一次网，编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天，输出该渔夫是在打渔还是在晒网。代码如下： #include <stdio.h> int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/ { if((a%4 == 0 && a%100 != 0
XML中DOCTYPE字段的解析 wyzuomumu xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL. 私有DTD <!DOCTYPErootSYST

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