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zhangpeng455547940
计算机人工智能
机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架,使得系统可以从数据中学习算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具,模仿人脑,使用多层神经网络进行学习算法:多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用:自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
- 神经网络中常用语言特性(python)(待完善)
邪恶的贝利亚
python开发语言
1.元类在Python中,abc模块(AbstractBaseClasses,抽象基类)提供了创建抽象基类的机制,这些抽象基类可以用来定义接口,强制子类实现特定的方法,有助于实现多态性和代码的可维护性。下面从多个方面详细介绍abc元类相关内容。ABCMeta是abc模块中的元类,ABC类实际上就是使用ABCMeta作为元类创建的。你也可以直接使用ABCMeta来创建抽象基类。classShape(
- 基于OFDM的无人机中继通信链路matlab误码率仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#通信信号matlabOFDM无人机中继通信
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印)2.算法运行软件版本matlab2024b/matlab2022a3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频).................................................................
- 卷积神经网络可视化
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卷积神经网络(CNN)的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。以下从技术原理、实现方法和应用场景三个维度,系统梳理CNN可视化的核心技术,并提供代码示例和前沿方向分析:一、CNN可视化的核心维度1.卷积核可视化原理:提取卷积层的权重,将其转换为图像形式,观察滤波器学习到的模式。实现步骤:提取卷积层权重(形状为[out_channels,in_channels,kernel_siz
- AI的发展历程,你知道是从什么时候开始的吗?
A达峰绮
人工智能ai经验分享
AI的发展历程是一段充满探索、突破与起伏的历史,以下是其主要阶段的介绍:诞生与早期探索阶段(20世纪50年代-60年代)基础理论奠基:1943年,美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨发表了《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》论文,提出M-P模型,为神经网络的研究奠定了基础。1950年,阿兰·图灵发表《ComputingM
- 比付费软件强大的,免费工具!
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今天给大家介绍一款超实用的图片处理软件——洋芋田图像工具箱。它不仅完全免费,还是开源的,使用起来非常顺手,能轻松搞定批量图片处理。洋芋田图像工具箱:专业的图片处理工具洋芋田图像工具箱是一款专业的图片处理工具。它完全免费,没有任何广告和弹窗,使用体验十分清爽,不用担心被打扰。它支持Windows和Mac系统,无论是电脑新手还是资深用户,都能轻松上手。这款软件的功能非常丰富,包括图片加水印、长图拼接、
- 大模型开发教程:从零开始的入门指南!
程序员二飞
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概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿,从基础概念至实战项目,全面覆盖Python与深度学习框架使用,指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型,深入探索图像分类、情感分析等复杂应用,为探索未来智能世界提供坚实基石。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!二、基础知识2.1人工智能与深度学习的概念人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。
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EOL_HRZ
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摘要黄金正余弦优化算法(GoldenSineAlgorithm,GoldSA)是一种数学启发式算法,基于黄金分割系数(GoldenRatio)以及正余弦函数的随机扰动机制来更新解的位置。该算法通过在迭代过程中不断利用黄金分割比例来调整搜索范围,同时结合正弦与余弦变化,为个体提供多样化的全局搜索与局部微调能力。本文提供了GoldSA的核心思想与完整MATLAB代码,并附上中文详细注释,以帮助读者深入
- 《人形机器人入门》开源项目推荐
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《人形机器人入门》开源项目推荐IntroductionToHumanoidRoboticsMatlabcodeforaSpringerbook"IntroductiontoHumanoidRobotics"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/in/IntroductionToHumanoidRobotics1.项目基础介绍《人形机器人入门》开源项目是基于MATL
- 深度学习中常用的优化器
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梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器,如Momentum,Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent(SGD)MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1:梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景:一个人被困在山上,需要从山上下来(找到山的最低点,也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大,导致可视
- 智能车辆控制技术:MPC与轨迹规划实战项目
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本压缩包集合了车辆转向控制与轨迹规划的MATLAB代码,包含模型预测控制(MPC)策略、MPT工具箱应用、车辆动力学模型构建、轨迹规划实现、mp-QP算法应用及MATLAB编程实践。旨在通过源码分析,提供智能车辆控制技术的深入学习与研究平台,涉及横向和纵向运动控制、系统模型的定义、控制策略的制定及仿真流程。1.模型预测控制(MPC)基础与应用模型预测控制(MP
- 多目标优化算法之NSGA-II、NSGA-III(附Matlab免费代码)
优化算法侠Swarm-Opti
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引言NSGA-II和NSGA-III都是非支配排序遗传算法的变种,用于解决多目标优化问题,但它们在多个方面存在差异。相同点基本框架相似:两者都基于遗传算法的框架,包括初始化种群、非支配排序、选择、交叉和变异等操作非支配排序:都采用非支配排序技术,将种群中的个体划分为不同的前沿,识别非支配解集不同点适用目标数量不同:NSGA-II:适用于相对较少的目标数量,通常在2到4个目标之间,在处理较少目标的问
- python和pytorch关系_PyTorch:Python优先的深度学习框架
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最近,Torch7团队开源了PyTorch。据该项目官网介绍,PyTorch是一个Python优先的深度学习框架,能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。PyTorch是一个Python软件包,其提供了两种高层面的功能:使用强大的GPU加速的Tensor计算(类似numpy)构建于基于tape的autograd系统的深度神经网络如有需要,你也可以复用你最喜欢的Python软件包(如nu
- 基于YOLOv5的车牌识别系统:从数据集到UI界面的实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展,车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统(LicensePlateRecognition,LPR)主要用于识别车辆的车牌号码,并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来,随着深度学习技术的飞速发展,基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法,如YOLO(YouOn
- 点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞 附python代码
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激光雷达点云c++为主神经网络人工智能深度学习点云python
代码是一个Python程序,用于处理3D点云数据,特别是检测和修复点云中的孔洞区域。1.**导入库**:-`numpy`:用于数学运算。-`open3d`:用于处理3D数据和可视化。-`torch`:PyTorch库,用于深度学习。-`torch.nn`和`torch.optim`:PyTorch的神经网络和优化器模块。-`mpl_toolkits.mplot3d`和`matplotlib.pyp
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本模块利用先进的AI绘画大模型,将房屋平面设计图转化为高质量的室内装修效果图,让装修设计更加直观、高效。用户只需提供房屋的平面布局,并选择合适的AI绘画模型,系统即可智能生成涵盖客厅、卧室、厨房、卫生间等最多12个房间的高品质设计样图,完整呈现房屋的整体装修效果。本工具支持多种设计风格,如现代简约、北欧风、中式传统、美式复古、日式禅意等,满足不同用户的个性化装修需求。借助AI算法的自动化生成能力,
- 基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略
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基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略是当前生物信息学和精准医学领域的一个前沿问题。在多组学数据中,通常包括不同层次的生物信息(如基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等),这些数据通常存在缺失、噪声或不一致的情况。因此,如何有效地在这些不完整的数据中进行特征选择,是实现精确疾病预测和个性化治疗的关键。结合多模态大模型(如自监督学习、图神经网络、Transformer等)可以有效解决这一问题。以
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1简介本文提出了一种新的基于霍夫变换的复杂情况下车道线检测的算法,这个算法能够成功在夜晚,白天,有阴影,车道线磨损不太严重等复杂情况下检测出车道线.传统的车道线检测算法主要为直接在图像中进行霍夫变换,这种算法实时性差,计算量大.本文提出的算法将先对原图像进行处理,设置ROI区域减少计算量,转换颜色空间并且扫描图像灰度值划分出有阴影的区域进行处理,最后判断最有可能出现车道线的区域,进行霍夫变换检测出
- 颠覆认知的AI黑科技:这3项突破正在改写人类生存法则
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当硅基生命按下快进键:三大AI黑科技重构人类文明底层逻辑在青藏高原海拔5000米的冰川实验室里,AI系统正以每秒数百万次的频率模拟全球冰川消融轨迹;纽约证券交易所的地下机房中,量子神经网络以人类无法理解的维度重构全球经济模型;东京某生物实验室的恒温箱内,由AI设计的全新蛋白质结构正在自我复制。这些看似科幻的场景,正在成为我们这个时代的日常图景。当AI技术突破奇点临界值,人类文明正在经历一场静默而彻
- 深度学习/机器学习入门基础数学知识整理(一):线性代数基础,矩阵,范数等
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前面大概有2年时间,利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列,和深度学习方法系列,还有一个三十分钟理解系列(一些趣味知识);新的一年开始了,今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点,研究一些基础课题;同时逐步继续写上述三个系列的文章。最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理,本质,我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”,而是真真实实有理论保证的理论体系;本篇打算摘录整理一些最最
- python学智能算法(七)|KNN邻近算法
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【1】引言前述学习进程中,已经了解了一些非常经典的智能算法,相关文章包括且不限于:python学智能算法(三)|模拟退火算法:深层分析_模拟退火动画演示-CSDN博客python学智能算法(四)|遗传算法:原理认识和极大值分析_遗传算法和模拟退火时间复杂度-CSDN博客python学智能算法(五)|差分进化算法:原理认识和极小值分析-CSDN博客python学智能算法(六)|神经网络算法:BP神经
- 从一个神经元的角度来让你彻底理解神经网络NN
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让你彻底搞懂AI人工智能
我是一个神经元,生活在一片看不见摸不着的宇宙中。我的世界里,什么都可以发生,只要你能理解。你也许会觉得,我是在胡扯,像我这样的小小神经元,怎么可能有故事?可是你看,虽然我只是一点微不足道的存在,却能让我周围的环境沸腾、轰鸣,每一次信号的传递,都能带来一场盛大的反应。而我的使命就是——理解这些反应,形成一个完整的神经网络,把一切的知识和经验变得可用、可理解。至于我怎么做到的,那就得从我的一天开始讲起
- 【图像去雾】基于多尺度Retinex实现图像去雾附Matlab代码
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图像处理matlab开发语言
✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍1.引言雾霾天气严重影响了人们的生活和工作,对图像的清晰度也造成了极大的破坏。图像去雾技术旨在消除图像中的雾霾,恢复图像的真实色彩和细节,在交通监控、遥感成像、医学影像等领域具有广泛的应用价值。近年来,基于Retinex理论的图像去雾方法取得了
- 卷积神经网络中的卷积操作
m0_61360701
深度学习cnn深度学习人工智能
1.什么是卷积操作?在卷积神经网络(CNN)中,卷积操作是一种数学运算,它的目的是从图像(或其他数据)中提取局部特征。简单来说,卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动,每次扫描一小块区域,并从中提取有用的信息。2.卷积操作的类比:印章想象你有一张纸和一个印章。印章是一个小的图案,比如一个简单的形状(圆形、方形等)。当你把印章按在纸上时,印章会与纸上的内容接触,并留下一个印记。然后你移动印章,重
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测
格图素书
目标检测人工智能计算机视觉
目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长,分为上下两篇,下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测(续)前言近几年来,在计算机视觉领域,利用深度学习卷积
- Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略(基于上篇)
一只小铁柱
batch开发语言
一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数,它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。1.Epoch的设计epoch表示整个数据集被模型完整遍历一次。设计epoch时需要考虑以下因素:1.1数据集大小小数据集(例如几MB的文本数据):模型容易过拟合,因此epoch不宜过大(例如10-30)。可以使用早停(earlystoppi
- 卷积神经网络(CNN)详解:从原理到应用的全景解析
彩旗工作室
人工智能cnn人工智能神经网络卷积神经网络
一、定义与核心特征卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频)设计的深度前馈神经网络,其核心特征包括:局部连接:卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接,减少参数数量;权重共享:同一卷积核在整个输入数据上滑动,增强平移不变性;层级特征提取:从低级特征(边缘、纹理)到高级特征(物体部件)的逐层抽象。二、历史演进与关键突破1960年
- backbone和head分开转onnx的优势
yuweififi
人工智能深度学习机器学习
模型转换为ONNX格式时,将其分成backbone和head两个部分,通常是出于以下原因:1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分(例如卷积神经网络的主干部分),负责从输入数据中提取高级特征。head是模型的输出部分,负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果(例如分类、检测、分割等)。将模型分成两部分可以实现模块化设计,便于在不同任务中复用backbone或head。例如
- AI概率学预测足球大小球让球数据分析
sanx18
人工智能数据分析数据挖掘
在足球数据分析中,AI概率学预测主要涉及大小球和让球盘口的分析。以下是关键点:1.大小球分析大小球指机构设定的进球数预期,投注者预测实际进球数是否超过或低于该值。AI应用:历史数据:AI通过分析球队的历史进球、失球等数据,预测未来比赛进球数。机器学习:使用回归模型、神经网络等预测进球数,考虑球队实力、比赛风格、天气等因素。实时数据:结合实时比赛数据动态调整预测。2.让球分析让球是机构为平衡双方实力
- 神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思
yuanpan
机器学习神经网络人工智能
在神经网络和机器学习中,过拟合(Overfitting)是指模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上表现较差的现象。换句话说,模型过度学习了训练数据中的细节和噪声,导致其泛化能力(Generalization)下降,无法很好地适应新数据。过拟合的表现训练误差很低,但测试误差很高:模型在训练集上的准确率非常高,但在测试集上的准确率却显著下降。模型过于复杂:模型学习了训练数据中的噪声或不相关
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:
[email protected])
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
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/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
private T var;
public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
jinnianshilongnian
nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
liyonghui160com
HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
pda158
java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
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JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方