- 【人工智能】大话什么是神经网络
路上阳光
什么是人工智能?通俗来讲,就是让机器能像人一样思考。这个无需解释太多,因为通过各种科幻电影我们已经对人工智能很熟悉了。大家现在感兴趣的应该是——如何实现人工智能?从1956年夏季首次提出“人工智能”这一术语开始,科学家们尝试了各种方法来实现它。这些方法包括专家系统,决策树、归纳逻辑、聚类等等,但这些都是假智能。直到人工神经网络技术的出现,才让机器拥有了“真智能”。为什么说之前的方法都是假智能呢?因
- 【统计学习方法】感知机
jyyym
ml苦手机器学习
一、前言感知机是FrankRosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单的前馈神经网络,是一种二元线性分类器。Seemoredetailsinwikipdia感知机.本篇blog将从统计学习方法三要素即模型、策略、算法三个方面介绍感知机,并给出相应代码实现。二、模型假设输入空间是x∈Rnx\in{R^n}x∈Rn,输出空间是y∈{−1,+1
- 人工智能与机器学习原理精解【1】
叶绿先锋
基础数学与应用数学神经网络人工智能深度学习
文章目录Rosenblatt感知器感知器基础收敛算法算法概述算法步骤关键点说明总结C++实现要点代码参考文献Rosenblatt感知器感知器基础感知器,也可翻译为感知机,是一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络,是一种二元线性分类器。Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上,但是它只能完成线性分类硬限幅与超平面局部诱导域v=∑i=1mwixi+b从上面公式看来,
- 【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文
平安顺遂事事如意
顶刊顶会论文合集计算机视觉目标检测人工智能3d目标跟踪
整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比,脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。由于SNN的性能较差,目前的应用仅限于简单的分类任务。在这项工作中,我们专注于弥合人工神经网络和神经网络在目标检测方面的性能差距。我们的设计围绕着网络架构和尖峰神经元。当行人检测遇到多模态学习时:通才模型和基准数据集近年来,利用不同传感器模态(如RG
- AI领域常用缩写词
大道不孤,众行致远
技术杂谈人工智能
学习AI的最大收获是英文水平长了长,多认识了几个单词:人工智能(ArtificialIntelligence,AI)通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)生成式AI(AIgeneratedcontent,AIGC)智能体(Agent)人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN)卷积神经网络(ConvolutionalNeura
- 李宏毅机器学习笔记——反向传播算法
小陈phd
机器学习机器学习算法神经网络
反向传播算法反向传播(Backpropagation)是一种用于训练人工神经网络的算法,它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数,从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一,通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则(ChainRule)来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤:前向传播(Forwa
- 人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02
苏小菁在编程
感知机1957年,FrankRosenblatt发明了感知机,它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元(TLU)(见图1.4),有时也被称为线性阈值元(LTU)。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值,而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联,TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数,并输出结果:上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单
- 143自然语言处理进阶手册--人工神经网络初探
Jachin111
人工神经网络初探神经网络与人类大脑人类虽然拥有智慧,但对智慧是如何产生的却不得而知,对于大脑结构的模仿或许是一个探索的起点,神经网络的起点就在这里。准确地说,这里所述的神经网络其实是人工神经网络,仅仅是模仿了人脑神经网络的部分结构特征与机理。在本小节,我们来对神经网络与人类大脑来作一番对比,比较两者的不同与联系。人类神经系统的基本单元是神经元,约有1000亿个,是一种高度分化的细胞。神经元能够接受
- 深度学习:探索人工智能的无限可能
木小梦(๑• . •๑)
人工智能深度学习
引言:在当今这个数字化时代,人工智能(AI)已经成为了一个热门话题。从自动驾驶汽车到智能助手,AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域,深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域,包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它试图模拟人脑的工作方式,通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
- 人工神经网络通过调整,神经网络怎么调参数
小浣熊的技术
神经网络matlab算法
神经网络算法中,参数的设置或者调整,有什么方法可以采用若果对你有帮助,请点赞。神经网络的结构(例如2输入3隐节点1输出)建好后,一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值,都是采用梯度下降之类的搜索算法(梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等),这些算法会先初始化一个解,在这个解的基础上,确定一个搜索方向和一个移动步长(各种法算确定方向和步长的方法不同,也就使各种算法适用
- 《探秘神经网络:人工智能的强大引擎》
程序猿阿伟
人工智能神经网络深度学习
在当今科技飞速发展的时代,人工智能已经成为了热门话题,而神经网络作为人工智能的重要组成部分,正发挥着越来越关键的作用。那么,什么是神经网络呢?它在人工智能中又有哪些令人瞩目的应用呢?一、什么是神经网络神经网络,也被称为人工神经网络,是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。生物神经网络是由大量的神经元相互连接而成,通过电信号和化学信号进行信息传递和处理。人工神经网络则是由许多简单的处理单元(称为
- cnn卷积神经网络反向传播,卷积神经网络维度变化
阳阳2013哈哈
PHPcnn机器学习深度学习神经网络
卷积神经网络是如何反向调整参数的?卷积神经网络反向传播和bp有什么区别如何理解神经网络里面的反向传播算法反向传播算法(Backpropagation)是目前用来训练人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的最常用且最有效的算法。其主要思想是:(1)将训练集数据输入到ANN的输入层,经过隐藏层,最后达到输出层并输出结果,这是ANN的前向传播过程;(2)由于ANN的输出结
- 深度学习如何入门?
nanshaws
yolov5深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤:基础知识准备:(1)掌握基础数学知识,特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。(2)学习编程语言,Python是目前最流行的深度学习语言,因其简洁易学且有大量的库支持。(3)了解机器学习基础,包括监督学习和非监督学习的概念、模型评估与选择等。学习深度学习理论:(1)理解神经网络的基本组成,如神经元、激活函数
- 精读《深度学习 - 函数式之美》
可口可乐Vip
前端深度学习人工智能
1引言函数式语言在深度学习领域应用很广泛,因为函数式与深度学习模型的契合度很高,TheBeautyofFunctionalLanguagesinDeepLearning — ClojureandHaskell就很好的诠释了这个道理。通过这篇文章可以加深我们对深度学习与函数式编程的理解。2概述与精读深度学习是机器学习中基于人工神经网络模型的一个分支,通过模拟多层神经元的自编码神经网络,将特征逐步抽象
- 神经网络入门经典书籍,神经网络理论及应用
小浣熊的技术
神经网络人工智能深度学习算法
想要学习人工神经网络,需要什么样的基础知识?人工神经网络理论百度网盘下载:链接:提取码:rxlc简介:本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。第一章主要阐述人工神经网络理论的产生及发展历史、理论特点和研究方向;第二章至第九章介绍人工神经网络理论中比较成熟且常用的几种主要网络结构、算法和应用途径;第十章用较多篇幅介绍了人工神经网络理论在各个领域的应用实例。谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创
- 一张图读懂人工智能
UPUPUPEveryday
人工智能
一、生成人工智能的概念和应用,以及如何使用大型语言模型进行聊天和创造原创内容。这项技术将会对人类和企业产生深远影响。计算机获得学习、思考和交流的能力,被称为生成人工智能。生成人工智能可以立即获得人类所有知识的总和,并回答任何问题。大型语言模型是人工神经网络,可以处理任何类型的内容,如文本或图像。二、大型语言模型的训练过程和应用场景,包括文本到文本、图像到文本、语音转录等多个方面。同时也提到了不同模
- 深度学习图像算法工程师--面试准备(1)
小豆包的小朋友0217
深度学习算法人工智能
1请问人工神经网络中为什么ReLU要好过于tanh和Sigmoidfunction?采⽤Sigmoid等函数,算激活函数时(指数运算),计算量⼤,反向传播求误差梯度时,求导涉及除法和指数运算,计算量相对⼤,⽽采⽤ReLU激活函数,整个过程的计算量节省很多。对于深层⽹络,Sigmoid函数反向传播时,很容易就会出现梯度消失的情况(在Sigmoid接近饱和区时,变换太缓慢,导数趋于0,这种情况会造成信
- 机器学习入门--循环神经网络原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习rnn深度学习
循环神经网络循环神经网络(RNN)是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络,RNN更加适合处理时间序列数据,如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络,其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息,并且
- 深度学习之反向传播算法(backward())
Tomorrowave
人工智能深度学习算法人工智能
文章目录概念算法的思路概念反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。(误差的反向传播)算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
- 【机器学习笔记】10 人工神经网络
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
人工神经网络发展史1943年,心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型,MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈,每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数,每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代,人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性,指出了感知机不能解决非线性问题,这极大影响
- 深度学习:开启人工智能的未来探索之旅
快乐非自愿
人工智能深度学习
科技的飞速发展使得人工智能(AI)成为当今科技领域的热点之一,其中,深度学习作为人工智能的关键技术,正逐渐成为推动AI发展的强大引擎。本文将深入探讨深度学习在人工智能未来发展中的关键作用,以及它如何推动人工智能技术的持续进步和广泛应用。深度学习的概念与原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,其核心理念是通过模拟人脑神经网络的多层次结构,实现对复杂数据的学习和分析。人工神经网络是一种模拟生
- 大致聊聊ChatGPT的底层原理,实现方法
黑马程序员官方
chatgpt人工智能机器学习
文目录深度学习基础ChatGPT的本质ChatGPT原理详解一、深度学习基础—深度学习是什么?如何理解神经网络结构?关于生物神经网络结构如下:神经网络介绍人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简写为ANN)也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。当电信号通过树突进入到核细胞时,会逐渐聚集电荷。达到一定的电位后,细胞会被激活,通过轴突发出信号。从
- 【MATLAB】小波神经网络回归预测算法
Lwcah
MATLAB回归预测算法算法matlab神经网络
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义小波神经网络回归预测算法是一种利用小波变换和人工神经网络相结合的方法,用于解决回归预测问题。下面将详细介绍该算法的原理与方法:小波变换:小波变换是一种多分辨率分析技术,能够将信号分解成不同频率的子信号。小波变换使用小波函数作为基函数,在时间和尺度上对信号进行局部分析。分解产生的低频子信号表示信号的整体趋势,高频子信号表示信号的
- 非线性回归的原理与实现
o0Orange
回归数据挖掘人工智能
1.激活函数:激活函数是为了让神经网络可以拟合复杂的非线性函数,比如torch.nn.functional.relu()2.人工神经网络是多层人工神经元组成的网络结构,输入层,隐含层,输出层3,隐含层大于2的神经网络,都可以叫深度神经网络。importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromtimeimportperf_counter#增加一个维度100000行1
- 从神经网络反思大脑
ozxdno
1.大脑与神经网络的相似性图1神经元与其他细胞的连接图2人工神经网络中的一个连接从上图可能看不出任何相似性,图2的x相当于图1的Synapticterninals(突触终端),x指向f的箭头相当于Axon(轴突),f可以看作整个神经细胞,y可以看作Dendrite(树突)。参考生物神经系统中神经元的排布,铺出人工神经网络(ANN)。图3多个连接形成的人工神经网络图3是一种相当广泛的基本神经网络的结
- 机器学习12-基本感知器
dracularking
机器学习机器学习人工智能感知器Perceptron
感知器(Perceptron)是一种最简单的人工神经网络结构,由美国心理学家FrankRosenblatt在1957年提出。它是一种单层的前馈神经网络,通常用于二分类问题。基本感知器由多个输入节点、一个输出节点和一组权重参数组成。每个输入节点都与输出节点连接,并且具有一个对应的权重参数,用来调节输入的重要性。感知器的输出是输入的线性组合,通过一个激活函数进行转换,最终输出一个二进制值(通常是0或1
- 【MATLAB】GA_BP神经网络回归预测算法
Lwcah
MATLAB回归预测算法算法matlab神经网络
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义GA_BP神经网络回归预测算法结合了遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)和BP神经网络(BackpropagationNeuralNetwork,BPNN),用于解决回归预测问题。下面将详细介绍该算法的原理:BP神经网络回归模型:BP神经网络是一种前向人工神经网络,具有输入层、隐藏层和输出层。每个神经元都与下一层
- 论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization
夏洛的网
机器学习深度学习论文深度学习神经网络
——论文地址:Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一:参考1:机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大,但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性,要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验,我们表明这些传统的方法并不能解释大
- 深度学习新进展:探析AI领域的最新发展
X.AI666
深度学习人工智能深度学习
深度学习的进展在人工智能领域,深度学习已经成为了一个热门话题。它通过模拟人类大脑学习过程的神经网络,使得计算机能够从大量数据中自动提取特征、识别模式、进行分类以及预测等任务。近年来,深度学习技术取得了惊人的发展,应用范围不断扩大,涵盖了社交网络、自动驾驶、医疗诊断、金融预测等众多领域。本文将探讨深度学习领域的一些新进展。方向一:深度学习的基本原理和算法基本原理深度学习源于人工神经网络,这些人工神经
- BP神经网络风速预测
MATLAB代码顾问
神经网络人工智能深度学习
BP(Backpropagation)神经网络,也称为反向传播神经网络,是一种非常重要的人工神经网络。它基于梯度下降算法,通过反向传播误差来更新神经网络中的权重和偏差,以达到优化网络和提高预测准确性的目的。BP神经网络主要包括以下几个步骤:前向传播:在这个阶段,输入数据被送入网络,并通过每一层传播,直到输出层。每一层的输出都是下一层的输入。每个神经元的输出都是其权重加权输入的总和,再经过一个活化函
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR