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洪城叮当
langchain数据库经验分享笔记交互人工智能知识图谱
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- Python的科学计算库NumPy(一)
linlin_1998
pythonnumpy开发语言
NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一,提供了高性能的多维数组(ndarray)对象和大量数学函数,是许多数据科学、机器学习库(如Pandas、SciPy、TensorFlow等)的基础依赖。1.创建一个numpy里面的一维数组importnumpyasnp###通过array方法创建一个ndarrayarray1=np.array([1,2,3
- 微算法科技的前沿探索:量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用
MicroTech2025
量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天,计算机视觉作为人工智能领域的重要分支,正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别,从医疗影像分析到安防监控,计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而,随着视觉任务复杂度的不断提升,传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下,量子计算作为一种颠覆性的计算模式,以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间,为解决这一难题提供了新的思路。微算
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lama.cpp是一个高效的机器学习推理库,目标是在各种硬件上实现LLM推断,保持最小设置和最先进性能。llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化,通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片,使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能。1下载llama.cppgitclonehttps://github.com/ggerg
- 【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
特征缩放(FeatureScaling)详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤,旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度,从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放?(1)问题背景量纲不一致:例如:特征1:年龄(范围0-100)特征2:收入(范围0-1,000,000)梯度下降的困境:量纲大的特征(如收入)会导致梯度更新方向偏离最优路径,收敛缓慢。量纲小的特征(如
- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
程序员Gloria
Python超入门TensorFlowpython
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分,而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型,包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支,使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
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以下内容将围绕机器学习中的A/B测试展开,从概念与背景到实施细节、示例代码、优化思路和未来建议,并在最后给出一个整体的“输出目录”供参考。目录什么是机器学习的A/B测试为何要进行A/B测试A/B测试的实施流程示例代码与详细解释优化方向与未来建议结语1.什么是机器学习的A/B测试A/B测试(也常被称作对照试验、SplitTest)最早多用于互联网产品的功能或界面迭代中,指的是将用户或样本随机分为两组
- 详解LLMOps,将DevOps用于大语言模型开发
大家好,在机器学习领域,随着技术的不断发展,将大型语言模型(LLMs)集成到商业产品中已成为一种趋势,同时也带来了许多挑战。为了有效应对这些挑战,数据科学家们转向了一种新型的DevOps实践LLM-OPS,专为大型语言模型的开发和维护而设计。本文将介绍LLM-OPS的核心思想,并分析这一策略如何帮助数据科学家更高效地运用DevOps的优秀实践,从而在语言模型的开发和部署过程中,提升工作效率和成果的
- 搜广推校招面经九十一
美团机器学习/数据挖掘算法工程师_二面一、介绍一下ESMM模型,是否有进行过函数推导传统的转化率建模方式:只用发生点击(click=1)的样本来训练CVR模型。CVR定义如下:CVR=P(y=1∣x,z=1)CVR=P(y=1|x,z=1)CVR=P(y=1∣x,z=1)y=1表示用户发生了转化(如购买)z=1表示用户点击了广告这样做的问题:样本选择偏差(SampleSelectionBias,S
- python 计算生态概览的概述
文章目录前言python计算生态库的介绍1.网络爬虫2.数据分析3.文本处理4.数据可视化5.机器学习6.图形用户界面7.游戏开发8.网络应用开发前言python计算生态概览的解释Python计算生态概览是对Python作为一门强大而广泛使用的编程语言所拥有的庞大软件集合的整体描述和概述。这个生态体系不仅包含了Python的标准库(stdlib),即随Python解释器安装的基本模块,还涵盖了极其
- Google机器学习实践指南(模型预测偏差)
AI_Auto
人工智能机器学习人工智能
Google机器学习(31)-模型预测偏差预测偏差:模型为何总是"猜不准"的真相揭秘你的模型预测准确率高达95%,却总是与实际情况差那么一点点?这可能是预测偏差在作祟!本文将带你深入探索这个被忽视的模型"隐形杀手"。一、什么是预测偏差?一个生活化案例想象一下,你网购了一个智能体重秤,连续一周称重显示都是60kg。但你去健身房用专业设备测量,实际是62kg。这种系统性的测量偏差,就是预测偏差在现实中
- 线性稳压电路:从理论到实践的全维度深度解析 陆冠旭
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数学建模
摘要本文提出创新的"电源完整性四维分析法",系统性地解构线性稳压器设计。通过建立量子-经典混合稳压模型,开发动态压差补偿算法和PSRR频率折叠技术,解决了纳米级工艺下的稳压挑战。包含12个设计黄金法则、23个跨领域应用案例和完整的验证方法论,为工程师提供从基础到前沿的全套解决方案。**关键词**:四维电源分析、量子稳压、自愈合LDO、动态热管理、光子-电子协同##1.量子化稳压理论###1.1载流
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- 智能产品经理的核心能力
AI天才研究院
AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
智能产品经理的核心能力1.背景介绍在当今快节奏的数字时代,产品经理扮演着至关重要的角色,他们负责确保产品满足用户需求,实现商业目标,并保持竞争优势。随着人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的不断发展,智能产品经理的概念应运而生。智能产品经理需要将传统的产品管理技能与新兴技术相结合,以创建具有创新性和智能化的产品体验。智能产品不仅需要满足功能需求,还需要提供个性化、智能化和无缝的用户体验。这对产品
- 使用Python进行机器学习入门指南
软考和人工智能学堂
Python开发经验python机器学习开发语言
使用Python进行机器学习入门指南机器学习(MachineLearning)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的一个重要分支,旨在通过算法和统计模型,使计算机系统能够自动从数据中学习和改进。Python作为机器学习领域的主流编程语言,提供了丰富的库和工具来实现各种机器学习任务。本文将介绍如何使用Python进行机器学习,包括基本概念、常用库以及一个实战项目示例。目录
- 【亲测免费】 CatBoost 教程项目使用指南
CatBoost教程项目使用指南tutorials项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorials1/tutorials1.项目介绍CatBoost是一个高效、灵活且易于使用的梯度提升库,特别适用于处理分类特征。它由Yandex开发,广泛应用于机器学习和数据科学领域。CatBoost提供了丰富的功能,包括自动处理分类特征、支持GPU训练、内置的交叉验证和模
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概要MindsDB是一个开源的自动化机器学习平台,它通过SQL接口简化了机器学习模型的创建、训练和预测过程。该库的核心理念是将机器学习功能直接集成到数据库中,让开发者无需深入了解复杂的机器学习算法,就能够快速构建和部署预测模型。MindsDB支持多种数据源连接,包括MySQL、PostgreSQL、MongoDB等主流数据库,同时提供了丰富的PythonAPI接口,使得数据科学家和开发者能够在熟悉
- 堡垒机操作行为异常检测的机器学习算法应用
一、传统检测模式的困境与机器学习的破局价值在数字化转型浪潮中,堡垒机作为运维安全的核心防线,面临着操作行为复杂度激增与检测能力滞后的双重挑战。传统检测手段主要依赖静态规则库与统计模型,存在三大致命缺陷:规则固化与误报泛滥:某金融机构曾因规则库未及时更新,导致运维人员正常批量操作被误判为“暴力破解”,单日误报量超2000次,消耗安全团队60%的精力。动态行为适应性弱:微服务架构下,运维人员访问路径呈
- 最全 自动驾驶数据集 (11/4号已更新)
数据猎手小k
自动驾驶人工智能机器学习
自动驾驶是一个快速发展的行业,它融合了人工智能、机器学习、传感器技术、高精度地图和先进的计算平台等多种技术。技术方面,自动驾驶汽车依赖于先进的传感器、如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,以及强大的计算平台来处理大量数据,自动驾驶数据集是训练和验证自动驾驶系统的关键资源,它提供了丰富的场景和条件,使算法能够学习和适应复杂的真实世界驾驶环境。一、研究背景自动驾驶技术的发展需要大量的数据来训练和优化算法,
- 机器学习深度学习驱动在光子学设计中的应用与未来【专题培训会议邀您共探科技前沿】
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信息与通信信号处理量子计算人工智能
一、背景介绍在智能科技飞速发展的今天,光子学设计与智能算法的结合正成为科研创新的热点。深度学习、机器学习等算法在光子器件的逆向设计、超构表面材料设计、光学神经网络构建等方面展现出巨大潜力。二、会议亮点由北京软研国际信息技术研究院主办的“智能算法驱动的光子学设计与应用”专题培训会议,将深入探讨以下核心内容:光子器件的逆向设计:利用深度学习优化多参数光子器件设计。超构表面与超材料设计:智能算法在新型光
- 机器学习与光子学的融合正重塑光学器件设计范式
m0_75133639
光电智能电视二维材料电子半导体人工智能顶刊nature
Nature/Science最新研究表明,该交叉领域聚焦六大前沿方向:光子器件逆向设计、超构材料智能优化、光子神经网络加速器、非线性光学芯片开发、多任务协同优化及光谱智能预测。系统掌握该领域需构建四维知识体系:1、基础融合——从空间/集成光学系统切入,解析机器学习赋能光学的理论必然性,涵盖光学神经网络构建原理2、逆向设计革命——通过AnsysOptics实战,掌握FDTD算法与粒子群/拓扑优化技术
- 量子化学仿真软件:NWChem_(12).并行计算技术
kkchenjj
化工仿真2化工仿真模拟化工仿真
并行计算技术并行计算技术在量子化学仿真软件中扮演着至关重要的角色。随着计算化学任务的复杂度和数据规模的不断增长,传统的单核计算已经无法满足高性能计算的需求。并行计算通过利用多个处理器或计算节点来分担计算任务,可以在显著减少计算时间的同时提高计算效率。在NWChem中,支持多种并行计算模式,包括共享内存并行(OpenMP)、分布式内存并行(MPI)以及混合并行(OpenMP+MPI)。本节将详细介绍
- 量子化学仿真软件:ORCA_(7).密度泛函理论DFT计算
kkchenjj
化工仿真2化工仿真模拟算法人工智能机器学习化工仿真
密度泛函理论DFT计算密度泛函理论(DensityFunctionalTheory,DFT)是量子化学中一种重要的方法,用于研究多电子系统的电子结构。DFT通过将电子密度作为基本变量,而不是波函数,大大简化了多电子系统的计算复杂度。在ORCA中,DFT计算是常用的计算方法之一,可以用于优化分子结构、计算电子密度、能级、振动频率等。1.基本概念1.1电子密度电子密度定义为单位体积内的电子数。在DFT
- AI模型训练新范式:基于同态加密的隐私保护方案
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人工智能同态加密区块链ai
AI模型训练新范式:基于同态加密的隐私保护方案技术解析关键词同态加密(HomomorphicEncryption)、隐私保护机器学习(PPML)、全同态加密(FHE)、安全多方计算(MPC)、加密数据训练摘要本报告系统解析基于同态加密的AI模型训练新范式,覆盖从理论基础到工程实践的全生命周期。首先通过第一性原理推导同态加密的数学本质,对比传统隐私保护技术的局限性;其次构建“加密-训练-解密”全流程
- 量子机器学习入门:从理论到实践
量子机器学习入门:从理论基石到实践路径元数据框架标题量子机器学习入门:从理论基石到实践路径——连接量子计算与人工智能的未来桥梁关键词量子计算;机器学习;量子算法;量子神经网络;Qiskit;PennyLane;量子变分算法摘要量子机器学习(QuantumMachineLearning,QML)是量子计算与机器学习的交叉领域,通过量子计算的叠加态、纠缠和并行性解决传统机器学习的计算瓶颈(如高维数据处
- 量子计算突破:8比特扩散模型实现指数级加速
晨曦543210
人工智能
目录一、量子扩散模型(QuantumDiffusion)二、DNA存储生成(Biological-GAN)三、光子计算加速四、神经形态生成五、引力场渲染六、分子级生成七、星际生成网络八、元生成系统极限挑战方向一、量子扩散模型(QuantumDiffusion)量子线路模拟经典扩散过程fromqiskitimportQuantumCircuitfromqiskit_machine_learning.
- 全球人工智能与机器学习大会PPT
a flying bird
论文解读和大咖技术号记录人工智能
大会演讲PPT合集https://ppt.infoq.cn/list/93PPT分享|ppt|人工智能|aicon|infoq|机器学习PPT分享,前段时间的AICon北京站2021全球人工智能与机器学习大会(https://aicon.infoq.cn/2021/beijing),汇集了很多业界大佬,工业界多个方向的从业人员分享了他们在实际业……https://xw.qq.com/cmsid/2
- 人工智能基础知识PPT课件
智慧化智能化数字化方案
方案解读馆人工智能入门人工智能学习人工智能课件人工智能PPT
人工智能基础知识定义与概念:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能行为的综合性科学,其目的是让计算机系统具备执行人类智能任务的能力。涉及计算机科学、数学等多学科,研究对象是让系统具备智能,智能包括认知、适应和自主能力等维度。学派与方法学派:有符号主义、联结主义、行为主义等学派,分别从不同角度研究人工智能。方法:包括基于知识、学习和仿生的方法,如专家系统、机器学习、深度学习等。分类与发展分
- 数据挖掘:从理论到实践的深度探索
代码老y
数据挖掘人工智能
在当今数字化时代,数据已经成为企业决策的重要依据。数据挖掘作为一门从大量数据中提取有价值信息的技术,已经广泛应用于各个领域,如金融、医疗、零售、互联网等。本文将深入探讨数据挖掘的基本概念、主要技术和实际应用案例,帮助读者更好地理解数据挖掘的价值和应用。一、数据挖掘的基本概念(一)数据挖掘的定义数据挖掘(DataMining)是从大量数据中提取有用信息的过程。它结合了统计学、机器学习、数据库技术和人
- 开发智能化的企业并购风险评估模型
开发智能化的企业并购风险评估模型关键词:企业并购、风险评估、人工智能、机器学习、深度学习、数学建模摘要:本文详细探讨了开发智能化企业并购风险评估模型的背景、核心概念、算法原理、系统架构设计以及项目实战。通过结合机器学习和深度学习技术,提出了一种基于数据驱动的智能化风险评估方法,旨在帮助企业更准确地识别和预测并购过程中的潜在风险,提升决策的科学性和有效性。第1章:企业并购风险评估模型的背景与问题描述
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息