- 从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用
电气_空空
自动驾驶自动驾驶机器人人工智能毕设
摘要|介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用,分析其关键技术,如环境感知、定位、路径规划等,并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。无人叉车在封闭结构化环境、机器学习、有效数据集等方法的助力下,可有效推动叉车无人驾驶关键技术的发展。关键词:无人叉车;自动驾驶;机器学习;数据集随着人工智能技术的持续进步,无人叉车领域的供给与需求均呈现迅猛增长态势。它们不仅正在逐步替代
- 机器学习(2)单变量线性回归
天凉玩个锤子
2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中,我们有一个数据集,这个数据集被称为训练集(TrainingSet)。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例,将训练集里房屋价格喂给学习算法,学习算法工作后输出一个函数h,h代表hypothesis(假设)。函数h输入为房屋尺寸大小x,h根据输入来得出y值,y值对应房子的价格。因此,h是一个从x
- Python比C语言到底有什么优势?为什么越来越多人都学python?
马大哈(Python)
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Python作为一种高级编程语言,在众多编程语言中脱颖而出,主要得益于其多方面的优势。以下是Python相比于其他语言的一些显著优势:简单易学:Python的语法清晰、简洁,易于阅读和编写,这使得它成为初学者的首选语言。其语法结构接近于自然语言,减少了学习曲线的陡峭度。丰富的库和框架:Python拥有庞大的标准库和第三方库,涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各
- AI写作神器有哪些,分享2024年比较常用的几款ai写作软件
全网优惠分享君
随着人工智能技术的不断发展,AI写作神器逐渐成为写作领域的热门话题。这些工具通过自然语言处理和机器学习技术,为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。在2024年,比较常用的AI写作软件包括以下几款:1.智能写作助手:智能写作助手是一款集成了自然语言处理和机器学习技术的写作工具,能够帮助用户快速生成高质量的文本内容。它支持多种语言和领域,可以根据用户的需求自动生成文章、摘要、标题等文本内容,并可进
- 深度学习100问13:什么是二分类问题
不断持续学习ing
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嘿,你知道二分类问题不?这就像是一个“超级裁判”,要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下,生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件,是“垃圾邮件”呢,还是“正常邮件”;或者看看一个病人,是“得了某种病”呢,还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀,我们可以找来一些“魔法工具”,也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
- AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分(含torch和cuda)包含机器学习模型和bert模型的使用
东方-教育技术博主
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文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦,改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert,用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件,提取“句子”列,‘标注’列和‘上下文情境’这三列按顺序把excel中的这三列拼接在一起。合并输出成一个xlsx文件。importosimportpandasaspd#获取当前脚本所在的目录
- 每天一个数据分析题(五百一十二)- 数据标准化
跟着紫枫学姐学CDA
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在完整的机器学习流程中,数据标准化(DataStandardization)一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同,以下哪个模型对变量是否标准化不敏感?A.决策树B.KNNC.K-MeansD.SVM数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,S
- 深度学习:图像数据分析的革命
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深度学习:图像数据分析的革命在当今数据驱动的世界中,图像数据分析已成为一个热门领域,而深度学习技术在其中扮演着核心角色。深度学习,特别是卷积神经网络(CNN),已经在图像识别、分类和处理方面取得了显著的成就。本文将详细介绍如何使用深度学习进行图像数据分析,并提供实际的代码示例。深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法,它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中,深度学习模
- 机器学习中的增量学习(Incremental Learning,IL)策略是什么?
Chauvin912
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机器学习中的增量学习(IncrementalLearning,IL)策略是什么?在当今快速发展的数据驱动世界中,传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。随着数据量的增长和分布的变化,模型需要不断更新,以保持其预测能力和适应性。然而,频繁的重新训练不仅耗费大量资源,还会导致模型丧失对旧数据的记忆,这被称为“灾难性遗忘”(CatastrophicForgetting)现象。为解决这一问题,增量学习(I
- 基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
会飞的Anthony
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简介梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中,我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤:初始化模型:选择一个初始预测器h0(x),计算该预测器的预测值。计算残差:
- 基于Python的机器学习系列(16):扩展 - AdaBoost
会飞的Anthony
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简介在本篇中,我们将扩展之前的AdaBoost算法实现,深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题,并对AdaBoost的实现进行一些调整,以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中,如果分类器的错误率e为0,则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题,我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值,以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
- Python学习和面试中的常见问题及答案
写代码的M教授
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整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面,包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。一、Python编程问题解释Python中的装饰器(Decorators)是什么?它们的作用是什么?答案:装饰器是一种高阶函数,能够在不修改函数定义的情况下扩展或修改函数的行为。它们通常用于日志记录、权限验证、缓存等场景。使用@decorator_name语法将装饰
- TensorFlow 的基本概念和使用场景。
WangLinXX
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TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架,用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念,其中节点表示数学操作,边表示多维数组(张量)的流动。TensorFlow的基本概念包括:1.张量(Tensors):在TensorFlow中,数据以张量的形式表示。它们是多维数组,可以是标量(0维)、向量(1维)、矩阵(2维)或更高维度的数组。2.数据流图(DataFlowGraph)
- 机器学习 第9章-聚类
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机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基础。此类学习任务中研究最多、应用最广的是“聚类”(clustering)。聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇”(cluster)。通过这样的划分,每
- 探索Anaconda Cloud:Conda的云端宝库
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探索AnacondaCloud:Conda的云端宝库引言AnacondaCloud是一个托管服务,由Anaconda,Inc.提供,用于分享和发现公共或私有的Conda包。它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台,使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。本文将详细介绍如何在Conda中使用AnacondaCloud,包括上传、下载和管理包的过程。AnacondaCloud
- 机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归
婉妃
1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从
- 机器学习入门:机器学习的基本概念
Louis0687
姓名:高亦凡学号:19020100056学院:电子工程学院转载自:原文链接【嵌牛导读】机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能技术的核心。【嵌牛鼻子】机器学习【嵌牛提问】什么是机器学
- 【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归:深入理解反向传播与梯度下降
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【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法,尽管它的名字中带有“回归”,但它的主要用途是处理二分类问题。逻辑回归通过一个逻辑函数(Sigmoid函数)将输入特征映射到一个概率值上,然后根据这个概率值进行分类。本文将带你从零开始一步步实现逻辑回归,并深入探讨背后的核心算法——反向传播与梯度下降。逻辑回归的数学基础逻辑回归的目标是找到一个逻辑函数,能够将输入特征映射到一个(0,1)之
- 【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN:用股票价格预测一步步理解神经网络的演化
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【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向,而前馈神经网络(FNN)是最基础的模型之一。虽然FNN在许多任务中表现出色,但当面对时间序列数据时,例如预测股票价格,它往往显得力不从心。这是因为FNN无法有效利用历史信息来预测未来的走势。为了解决这一问题,循环神经网络(RNN)被引入。通过这个熟悉的例子——股票价格预测,我们将一步步探讨RNN是如何从FNN演化而来的
- 机器学习:DBSCAN算法(内有精彩动图)
吃什么芹菜卷
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目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示(图片转载自网络)2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示(图片转载自网
- Facebook开发的机器人:技术创新与应用实践
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引言在数字化时代,FacebookMessenger已成为企业与客户沟通的重要渠道。聊天机器人的引入,不仅提升了客户服务的效率,也为企业带来了新的互动方式。一、聊天机器人的兴起1.1客户需求的变化随着消费者对即时服务的需求日益增长,聊天机器人提供了一个快速响应的解决方案。1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展,让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器
- AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用
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AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与深度学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器,例如学习、解决问题和决策。近年来,人工智能取得了显著的进展,这在很大程度上归功于深度学习的崛起,深度学习是一种强大的机器学习形式,它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式
- Langchain-Chatchat本地部署的解决方案
herosunly
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大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。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。授权多项发明专利。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。
- python 数据挖掘与机器学习
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人工智能ChatGPTpython数据挖掘机器学习神经网络随机森林决策树贝叶斯
近年来,Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱,在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时,伴随着深度学习的快速发展,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础,因此,掌握常用机器学习算法的工作原理,并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型,是开展人工智能相关研究的前提和基础。模块一:课前准备Python编程基础与进阶Python编程入门1、Python环境搭建(
- 1区9+非肿瘤纯生信,逻辑清晰易懂,机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊,抓紧上车!
生信小课堂
影响因子:9.186关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友欢迎交流研究概述:本研究首先使用R语言在三个基因表达
- AI中的核心概念解读:深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理
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人工智能(AI)是一个涵盖广泛领域的技术词汇,近年来受到了越来越多的关注和应用。然而,对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说,理解其中的核心概念,特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别,可能显得有些复杂。本文将帮助读者梳理这些重要概念,厘清它们之间的关系和区别。一、人工智能(AI)首先,人工智能(AI)是一个广泛的领域,包含了任何通过计算机程序实现的智能行为。AI的目标是让机器
- 机器学习:svm算法原理的优缺点和适应场景
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1、概述:基本原理:间隔(Margin):SVM试图找到一个超平面,这个超平面不仅能够区分不同的类别,而且具有最大的间隔。间隔是数据点到超平面的最近距离。支持向量(SupportVectors):这些是距离超平面最近的数据点,它们决定了超平面的位置和方向。支持向量机(SVM)是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型,它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺
- 昇思25天学习打卡
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@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念,张量是多维数组的泛化,能够表示标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵(2维张量)及更高维的数组。张量基本用法(mindspore)data=[1,0,1,0]x_data=Tensor(data)print(x_data,x_data.shape,x_data.dt
- 【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析
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Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能开发语言
隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解(SVD)。SVD将一个矩阵分解成3个方阵,其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵,然后对这些方阵求转置后再把它们相乘,就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题,它对电气工程中的电路分析也很有用,它甚至在数据科学中被用于基
- 统计机器学习第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性
cui_hao_nan
统计机器学习导论机器学习
n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一